股票市场的统计分析和相关性分析

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1、第23卷第12期重庆工学院学报(自然科学)2009年12月Vo1．23No．12JournalofChongqingInstituteofTechnology(NaturalScience)NOV．2009股票市场的统计分析和相关性分析朱其刚(重庆大学数理学院，重庆4O0O44)摘要：对近期股票市场的几个股指进行了统计分析，得到了它们的基本特征．对上证指数和其他的3个股指进行了秩相关系数的计算，得出上证指数与深圳成指具有明显的相关性．最后利用ArchimeadianCopula函数来模拟上证指数和深圳成指之间的相关性，以便可

2、以较好地预测2个股票市场的变化．关键词：秩相关系数；尾部相关性系数；Copula函数中图分类号：O21文献标识码：A文章编号：1671—0924(2009)12—0154—04TheStatisticsAnalysisandCorrelationAnalysisofStockMarketsZHUQi—gang(CollegeofMathematicsandPhysics，ChongqingUniversity，Chongqing400044，China)Abstract：Thispaperconductsstatistica

3、lanalysisonseveralrecentstockindexesandobtainstheirbasicdistributioncharacters．TherankdependencecoemcientsbetweenSHIandotherindexesarecalculated．ItiSfoundthatthecorrelationbetweenSHIandSZIiSveryobvious．Finally．thedepend．encebetweenSHIandSZ1withArchimeadianCopulaiSu

4、sedtostimulatethetaildependencecoem—cientbetweenSHIandSZISOastoforecastthechangeofthetwostockmarketsinthefuture．Keywords：rankdependencecoeficient；taildependencecoeficient；Copulafunction近年来，相关性研究在资产定价、风险分析以样对于极端事件能做出更好的预测及投资组合分析等方面的应用越来越广泛，尤其是在投资组合分析方面，当用具体的某一分布去1数据

5、来源以及数据的特征分析模拟日对数收益率的边际分布之后，影响投资组合的风险价值的因素就全部集中在投资组合之间本文中选用的的原始数据来自于上证指数、的相关性上．只有知道了投资组合之间的相关性，深圳成指、恒生指数、道琼斯指数的每日收盘价，才能更好地去进行模拟计算．因此需要更关注投时间段为2007年5月14到2009年6月10，数据资组合之间的相关性，本文中着重研究了2个股是从“大智慧软件”和谷歌财经析出．为了减少宏指之间的相关性，并且利用Copula函数描述2个观因素(如物价指数、国家政策等)的影响，通常用股指之间的相关性来计算它

6、们的尾部相关性，这一个股票的收益率来分析这支股票．本文中采用稿日期：2009—08—21作者简介：朱其刚(1985一)，男，山东费县人，硕士研究生，主要从事经济统计分析与决策研究朱其刚：股票市场的统计分析和相关性分析155的是日对数收益率，也就是R。=100：Ic(1og(P)一系数为0，右侧更分散的数据偏度系数为正，左侧log(P))，其中：P为定义为股市某支股票的第更分散的数据的偏度系数为负，计算公式为t交易日的收盘价；R即为这支股票第t交易日的gl可刍tl)3日对数收益率．本文中就是对这一组(共计497个)日对数收益率

7、进行分析，对其进行描述性统计峰度系数g：峰度系数是用来测定对数收益分析．首先介绍以下几个日对数收益率的统率的分布性状的．当日对数收益率数据的总体分计量⋯．布为正太分布的时候，峰度系数为0；当分布较正均值：该统计量为某种股票个时刻的日态分布的尾部更加分散时，峰度系数为正；否则为负．当峰度系数为正时，两侧极端数据较多；当峰对数收益率的平均值．计算公式为度系数为负时，两侧极端数据较少．其计算公：凡式为：标准差．s：该统计量的意义是反映了日对数g2=耋刍(l一收益率离散程度的指标，计算公式为厂——————二_(二2：．s√(尺c)(

8、n一2)(n一3)表1和图1为通过R软件进行的数据处理得偏度系数g。：该统计量是刻画日对数收益率到的样本数据的描述性统计分析]．数据的对称性指标．关于均值对称的数据其偏度表1各股票指数的描述性统计上证指数深圳成指2In马0∞ln宝Ol0o200300400500O1oo2003o04OO5