基于央企100股票指数的统计分析
发布时间：2017-07-20 11:24
本文关键词：基于央企100股票指数的统计分析
更多相关文章： 央企100指数 因子分析 聚类分析 时间序列分析
【摘要】：进入2015年之后央企国企进行了很多改革。而这些改革,以及国家新出台的政策势必也会影响到央企上市公司股票的走势。目前,我国在股票指数期货市场上仍然有较大的空白,所以人们对股票价格的预测及分析会越来越感兴趣。本文以央企100指数作为研究对象,主要采用因子分析、聚类分析、最小二乘回归分析、回归诊断分析以及时间序列分析等方法对其进行分析与预测。在文章第一部分主要采用了因子分析模型L、聚类分析分别对指数的成分股进行了综合分析;在第二部分主要采用普通最小二乘回归分析、回归诊断分析以及时间序列分析等方法对指数收盘价进行了分析与预测。简单来说就是运用R软件因子分析模型L,聚类分析等多种多元统计分析方法将样本股票排名,分组。其中本文还将把因子分析模型L运用到实证分析中,并与传统的因子分析方法进行对比,验证其分析结果是否达到更好的效果,此后对排名高低与各个分组股票进行特征分析。同时探讨了指数成分股的选择问题,再分别以其它行业板块指数为变量对央企100指数做回归预测以及时间序列分析方法对指数进行跟踪预测。对这两种方法优劣及跟踪效果进行比较以此来达到为读者提供在实际期货投资中的有效建议。
【关键词】：央企100指数 因子分析 聚类分析 时间序列分析
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F276.1;F832.51;F224
【目录】：
- 中文摘要3-4
- 英文摘要4-7
- 1 绪论7-14
- 1.1 研究背景及研究意义7-8
- 1.1.1 研究背景7
- 1.1.2 研究意义7-8
- 1.2 国内外研究现状8-12
- 1.2.1 因子分析、岭回归的相关研究8-10
- 1.2.2 因子分析及岭回归在上市公司综合分析中的应用10-11
- 1.2.3 股票预测理论的发展11-12
- 1.3 本文研究目的和研究内容12-14
- 1.3.1 研究目的12
- 1.3.2 研究内容12-14
- 2 基于央企100指数成分股的因子分析14-24
- 2.1 因子分析模型14-16
- 2.2 数据来源16
- 2.3 选取的变量16-17
- 2.4 基于因子分析模型L的综合评价17-24
- 3 对央企100指数的回归预测分析24-43
- 3.1 股票预测方法简介24-25
- 3.2 多元回归预测模型25-31
- 3.2.1 最小二乘回归25
- 3.2.2 岭回归模型25-26
- 3.2.3 基于央企100指数的回归预测模型26-31
- 3.3 时间序列分析的理论与方法31-43
- 3.3.1 时间序列分析发展历史31-32
- 3.3.2 时间序列分析方法概述32-34
- 3.3.3 时间序列模型简介34-36
- 3.3.4 建立时间序列模型的一般步骤36-37
- 3.3.5 基于央企100指数的时间序列分析37-43
- 4 结论及建议43-48
- 4.1 央企100指数成分股分析43
- 4.2 两种指数预测方式的优劣及一些建议43-44
- 4.3 对央企、国企改革的一些建议44-48
- 4.3.1 国有银行改革44-46
- 4.3.2 石油行业改革46
- 4.3.3 如何避免垄断46-48
- 致谢48-49
- 参考文献49-50
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 李荣融;央企改革需突出主业[J];中国经济周刊;2004年35期
2 郭大鹏;央企招聘高管:宜及时回头看[J];中国企业家;2005年18期
3 李峰;;李荣融:采取五大措施,做大做强央企[J];功能材料信息;2005年01期
4 李松;;质疑央企“盛宴”[J];w挛胖芸，
本文编号：567816
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