基于ARIMA-EGARCH模型的股票收益率预测研究开题报告
2022-01-07 22:03:07
全文总字数:5083字
1. 研究目的与意义及国内外研究现状
我国股票市场起步较晚,至今为止才27年的发展历程,由于特有的国情和制度因素,相比于国外成熟的股票市场有效程度较低,股票指数的波动相对较大,“暴涨暴跌”的现象时有发生[1]。所以预测商业利率在最近几年越来越受到关注,特别是因为利率是影响消费者、企业、金融机构、专业投资者和决策者决策的关键财务变量。利率的变动对经济周期有重要的影响,并且对于理解金融发展和经济政策的变化是至关重要的。因此,及时的利率预测可以为金融市场参与者和决策者提供有价值的信息。利率预测也有助于降低个人和企业面临的利率风险[2]。同理,股票收益率预测在金融市场特别是证券市场有着极大的积极作用。
本文以指标股、金融、地产、科技类、新能源、中小板行业的一只龙头股的日收益率数据为研究对象,根据股票市场收益率序列呈尖峰厚尾、偏态、波动集聚和杠杆效应等特征,分别建立arima-egarch组合模型分析发现各股票收益率间相同或不同的规律,实现最优参数估计,分别对六只股票的未来收益进行预测更新,为股票投资进行有依据的分析,提供信息。最后进行模型检验,是否存在过度拟合问题,检测预测精度。改进模型,建立最适宜的预测模型。叙述该模型适用于具有某种特征的行业股,为各种类型股票提供预测思路,为上市公司、股民提供合理建议。
股民选择股票投资是为了得到更大的收益回报,这对于自身和上市公司来说都是非常大的影响,同时上市公司的收益与否又影响着国民经济,对国民收入、gdp、就业率等都有着深远的影响。现如今,股票投资者俗称股民对股票收益率的研究越来越感关注,在当前经济形势下,结合已有的对股票收益率的研究,做出自己的建议为以后的研究提供理论依据。
2. 研究的基本内容
本课题基于指标股、金融、地产、科技类、新能源、中小板行业的一只龙头股的日收益率数据,对股票日收益率做出预测,分析其基本统计特征并进行比较。
其次,建立arma模型、garch模型分析股票收益率的时间分布特征。
再者,进行arima-egarch组合模型对股票收益率进行波动预测,将预测值和真实值进行比较,评估每只股不同的模型效果,得出结论,什么样特征的股票适用于该模型,使模型能用到更多的股票中去。
3. 实施方案、进度安排及预期效果
实行方案:
通过查阅书籍、期刊及网络上的一些共享资源,在老师、同学的帮助指导下,运用所学的统计软件完成数据的处理,分析股票收益率规律并作出预测。
进度:
4. 参考文献
[1] 王海维. 我国通货膨胀率和股票收益率关系的实证研究[d]. 上海. 华东师范大学, 2017.
[2] radhas. forecasting short term interest rates using arma, arma-garch and arma-egarchmodels[j]. social science electronic publishing, 2006.http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.876556.
[3] macrotrends. 上证指数数据. http://www.macrotrends.net/2592/shanghai-composite-index-china-stock-market-chart-data. 2018-05-04.