山东大学硕士学位论文股票的涨跌及其影响因素的典型

山东大学硕士学位论文股票的涨跌及其影响因素的典型

山东大学硕士学位论文股票的涨跌及其影响因素的典型相关分析姓名：****请学位级别：硕士专业：运筹学与控制论指导教师：**胜山东大学硕士学位论文ｃｏｓｔｏｆ蜘咄ｍｅｌｅｎｇｔｌｌｏｆ恤ｕｐｐ盯ｓＩＩａｄｏｗｏｆｍｃｄａｙＫｌｉｎｅ，ｍｅｌｅｎｇｔｈｏｆｍｅｌｏｗ盱ｓｈａｄｏｗｏｆｔｈｅｄａｙＫｌｉｎｅ，ｔｈｅｌｌｉｇｈ删ｎｇｍｔｃａｎｄｔｌＩｅｌｏｗｏｐｅｌｌｉｎｇｍｔｅｏｆｓｔｏｃｋｅｔｃ．１１ｌｉｓｔｌｌｅｓｉｓｇｉｖｃｓｃｏｎＩａｔｉｏｎ锄ａｌｙｓｉｓａｂｏｕｔｔｌ圮ｄａｔａｏｆ２７０ｄａｙｓ’协｜ｄｅ舫ｍＪｕｌｙ５，２００６ｔｏＪｌｌｌｙ１３，２００７，锄ｄｈ鹪ｔｅｎｔａｌｉｖｅｄｉｓｃ璐ｓｉｏｎａｂｌｏｌｌｔｔｌｌｅｓｕｎ．１１”ｒｅｓＩｌｌｔｉｓ：Ｃｍ砌ｃａｌＣｏｎ．ｃｌａｔｉｏｎＡｒｌａｌｙｓｉｓｍｅｔＩｌｏｄｃ锄坞ｖｅａｌｔｈｅ化ｌａｎｖｅ陀１ａｔｉｏｎｂｔ蚋ｖｎｔｈｅｒｉ锄ｄｄｒｏｐｏｆ咖ｋ锄ｄｉ协ｒｅｌａｔｉｎｇｆｋｔｏ格ｔｈａｔｔｈｉｓｍｅｌｏｄｃ锄ｌｌｅｌｐｄｉｒｅｃｔｇｔｏｃｋｉｌｌｖｅｓｔ．Ｔｈｅｒｅａｒｅｆｏｌｌｒｐａｎｓｉｎｌｈｉｓｔｌｌｅｓｉｓ：ｔｈｅ６ｒ髓ｃｈａｐｔｃｒｉｎ＿昀ｄｕｃ鹤ｔｈｅｂｋｇｒｏｕｎｄ，ｐｐｏｓｅ，ｒｅｓｅａｒｃｈｉＩＩｇｍｅｍｏｄｓ趾ｄｍａｉｎｃｏｎｃｌｌｌｓｉｏｎ；ｔｈｅｓｃｃｏｎｄｃｈａｐｔ盯ｉｓａｔ＇ｏｍ也ｅｂ鹅ｉｃｔｈｉｎＨｎｇ，ｓｔ印ｓ锄ｄｃａｌｃｍａｔｉｏｎｏｆｍｅＣ锄ｏＩｌｉｃａｌＣ呲ｌａｔｉｏｎＡｎａｌｙｓｉｓ；ｎ圮廿ｌｉｒｄｃｈａｐｔｅＩ。

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最直接的原因是广大股民的投资理念有问题，投机风盛行，急于暴富大六壬预测股票涨跌幅度，热衷于短线，冷淡了长线，盲目跟庄。这些问题汇集在一起，导致绝大多数股民赔钱，少数人暴利大六壬预测股票涨跌幅度，极大地挫伤了广大股民的积极性，严重影响了股票市场健康有序地发展。尽管目前中国股市还不够成熟，西方一些价值型投资方法还难以广泛应用，但是未来中国股市必然要走上了理性发展的道路。如何改变目前的困境，不仅是政府部门需要规范管理，而且广大股民也需要向理性投资方向努力，共同促进市场的健康发展。每支股票的涨跌，从长期来看，是某些因素共同作用的结果。本文选题的背景和目的是构建股票的涨跌及其影响因素的典型相关分析模型，定量判断各影响因素的变动对股票涨跌的作用程度，并对计算结果进行实证分析，找出影响股票涨跌的主要因素，以指导股票投资。１．２研究方法和主要结论本文的研究方法和思路是构建股票的涨跌及其影响因素的典型相关分析模型，定量判断各影响因素的变动对股票涨跌的作用程度，并对计算结果进行实证分析，从而找出影响股票涨跌的主要因素。研究中借助股票分析软件获取股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价等山东大学硕士学位论文常用交易数据；利用ＶＦ语言编程，对这些数据进行初步处理，得到了大量的股票衍生数据大六壬预测股票涨跌幅度，如：日Ｋ线上影线长度、日Ｋ线下影线长度等；借助ＳＰＳＳ软件，将这些股票交易数据与股票的涨跌进行相关分析；对相关性大的数据，再采用典型相关分析的方法，对股票的涨跌及其影响因素进行分析。

本文以中国银行（６０１９８８）为例，对影响股票涨跌的部分因素进行了分析，选取了股票的日涨跌幅、日最大升幅、日最大降幅、日涨跌幅的１００日均值作为因变量组变量，选取上证指数日涨跌幅、股票的昨收盘价、股票的日成交量、股票的收盘价减去股票的平均成本价、股票日Ｋ线上影线长度、股票日Ｋ线下影线长度、股票的日高开低开率等作为自变量组变量，以２００６年７月５日到２００７年８月１０日共２７０个交易日的数据为样本，进行了典型相关分析，构建了股票的涨跌及其影响因素的典型相关分析模型，找出了影响股票涨跌的主要因素，并将该模型应用于股票工商银行（６０１３９８）采用典型相关分析方法可以揭示股票的涨跌及其影响因素的相互关系，分析结果与实际情况基本吻合，这为正确投资股票提供了科学的依据。山东大学硕士学位论文第２章典型相关分析概述２．１典型相关分析的基本思想典型相关分析是主成分分析和因子分析的进一步发展，是研究两组变量间的相互依赖关系，把两组变量之间的相互关系变为研究两个新的变量之间的相关，而且又不抛弃原来变量的信息，这两个新的变量分别由第一组变量和第二组变量的线性组合构成。由于两组变量的个数可以是不同的，两组变量所代表的内容也可以是不同的。

因此，典型相关分析在实际问题中应用是十分广泛的。典型性相关分析与简单相关分析相比，典型性相关分析有其独特的作用。现在要研究两组变量之间的相关性，１９３６年，Ｈｏｔｅｌｌｉｎｇ提出了典型相关分析。基于复相关系数的定义方法，这里自然考虑到两组变量的线性组合：并研究它们之间的相关系数ｐ（ｕ，ｖ）。在所有的线性组合中，找一对相关系数最大的线性组合，用这个组合的单相关系数来表不两组变量的相关性，叫做两组变量的典型相关系数，而这两个线性组合叫做一对典型变量。在两组多变量的情形下，需要用若干对典型变量才能完全反映出它们之间的相关性。设己求到的第一对典型变量为：』％２ｑ－‘＋ｑ【ｖｌ＝６ｌ，咒＋６２，只＋…＋％。）々下一步，再在两组变量的与ｕｂ，ｖ．不相关的线性组合中，找一对相关系数最大的线性组合，设为：４１２工１＋‘ｋｘ２＋…＋唧２却【ｖ２＝６１２ｙｌ＋６２２ｙ２＋…６叮２％它就是第二对典型变量，满足条件：ｐ（％，心）＝Ｏ，ｐ（Ｈ，ｖ２）＝Ｏ而且ｐ（ｕ。ｖ：）就是第二个典型相关系数。这样下去，可以得到若干对典型变量，从而提取出两组变量间的全部信息。典型相关分析的实质就是在两组随机变量中选取若干个有代表性的综合指标，用这些指标的相关关系来表示原来的两组变量的相关关系。

这在两组变量山东大学硕士学位论文的相关性分析中，可以起到合理的简化变量的作用：当典型相关系数足够大时， 可以像回归分析那样，由一组变量的数值预测另一组变量的线性组合的数值。 ２．２典型相关分析的步骤 典型相关分析的步骤有：（１）确定典型相关分析的目标；（２）设计典型相关分析； （３）检验典型相关分析的基本假设；“）估计典型模型，评价模型拟合程度；（５）解 释典型变量；（６）验证模型。 围２－１典型相关分析的逻辑框图 研究的问题选取目标。确定两组变量的相关关系，达到最大相关， 解释两组变量之间的关系，定义自变量组和因变量组 设计典型相关分析每个变量的观测值 全部的样本量 基本假设线性相关 典型函数的估计和识别推导典型函数，选取用语解释的函数 统计显著性、相关程度、共同方差的冗余度测量 解释典型函数和变量典型权重、典型载荷 典型交义载荷 验证因变量分割样本 构成典型变量的灵敏度分析 山东大学硕士学位论文 ２．２．１确定典型相关分析的目标 典型相关分析所适用的数据是两组变量。假定每组变量都能赋予一定的理论 意义，通常一组可以定义为自变量，另一组可以定义为因变量．典型相关分析可 以达到以下目标： （１）确定两组变量相互独立，或者相反，确定两组变量间存在关系的大小。

（２）为每组变量推导出一组权重，使得每组变量的线性组合达到最大程度相 关。最大化余下的相关关系的其他的线性函数是与前面的线性函数独立的。 （３）解释自变量与因变量组中存在的相关关系，通常是通过测量每个变量对 典型函数的相对贡献来衡量。 ２．２．２设计典型相关分析 典型相关分析作为一种多元分析方法，与其他的多元分析技术有共同的基本 要求。其他方法（尤其是多元回归、判别分析和方差分析）所讨论的测量误差的 影响、变量类型及变换也与典型相关分析有很大关系。 样本大小的影响和每个变量需要足够的观测都是典型相关分析经常遇到的。 研究者容易使自变量组和因变量组包含很多的变量，而没有认识到样本量的含 义。小的样本不能很好地代表相关关系，这样掩盖了有意义的相关关系。建议 研究者至少保持每个变量１０个观测，以避免数据的“过度拟合”。 ２．２．３典型相关分析的基本假定 线性假定影响典型相关分析的两个方面。首先，任意两个变量间的相关系数 是基于线性关系的。如果这个关系不是线性的，一个或者两个变量需要变换。 其次，典型相关是变量间的相关。如果关系不是线性的，典型相关分析将不能 测量到这种关系。 ２．２．４推导典型函数、评价整体拟合程度 每个典型函数都包括一对变量，通常一个代表自变量，另一个代表因变量。

可从变量组中提取的典型变量（函数）的最大数目等于最小数据组中的变量数 目。比如，一个研究问题包含５个自变量和３个因变量、可提取的典型函数的 最大数目是３。 ．推导典型函数 典型相关函数的推导类似于没有旋转的因子分析的过程。典型相关分析集中 山东大学硕士学位论文 说明两组变量问的最大相互关系。第一对典型变量在两组变量中有最大的相互 关系。第二对典型变量得到第一对典型变量没有解释的两组变量间的最大相互 关系。简言之，随着典型变量的提取，接下来的典型变量是基于剩余残差，并 且典型相关系数会越来越少。每对典型变量是正交的，并且与其它变量是独立 间共同方差的比例。典型相关系数的平方值称作典型根或者特征值。．典型函数的解释 通常认为一个有统计显著性的相关系数可接受显著性水平是Ｏ．０５也有Ｏ．０１的水平）。统计软件所提供的最常见的检验是基于Ｒａｏ近似的Ｆ统计量。除了对 每个典型函数分别进行检验以外，全部典型根的多元检验也可以用来评价典型 ｇｃｒｏ。计算冗余指数分三步：（１）共享方差的比例。在典型相关分析中，我们关心因