發(fā)布時間：2017-07-20 11:24

  本文關鍵詞：基于央企100股票指數(shù)的統(tǒng)計分析

  更多相關文章： 央企100指數(shù) 因子分析 聚類分析 時間序列分析

【摘要】：進入2015年之后央企國企進行了很多改革。而這些改革,以及國家新出臺的政策勢必也會影響到央企上市公司股票的走勢。目前,我國在股票指數(shù)期貨市場上仍然有較大的空白,所以人們對股票價格的預測及分析會越來越感興趣。本文以央企100指數(shù)作為研究對象,主要采用因子分析、聚類分析、最小二乘回歸分析、回歸診斷分析以及時間序列分析等方法對其進行分析與預測。在文章第一部分主要采用了因子分析模型L、聚類分析分別對指數(shù)的成分股進行了綜合分析;在第二部分主要采用普通最小二乘回歸分析、回歸診斷分析以及時間序列分析等方法對指數(shù)收盤價進行了分析與預測。簡單來說就是運用R軟件因子分析模型L,聚類分析等多種多元統(tǒng)計分析方法將樣本股票排名,分組。其中本文還將把因子分析模型L運用到實證分析中,并與傳統(tǒng)的因子分析方法進行對比,驗證其分析結果是否達到更好的效果,此后對排名高低與各個分組股票進行特征分析。同時探討了指數(shù)成分股的選擇問題,再分別以其它行業(yè)板塊指數(shù)為變量對央企100指數(shù)做回歸預測以及時間序列分析方法對指數(shù)進行跟蹤預測。對這兩種方法優(yōu)劣及跟蹤效果進行比較以此來達到為讀者提供在實際期貨投資中的有效建議。
【關鍵詞】：央企100指數(shù) 因子分析 聚類分析 時間序列分析
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：F276.1;F832.51;F224
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 緒論7-14
• 1.1 研究背景及研究意義7-8
• 1.1.1 研究背景7
• 1.1.2 研究意義7-8
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀8-12
• 1.2.1 因子分析、嶺回歸的相關研究8-10
• 1.2.2 因子分析及嶺回歸在上市公司綜合分析中的應用10-11
• 1.2.3 股票預測理論的發(fā)展11-12
• 1.3 本文研究目的和研究內容12-14
• 1.3.1 研究目的12
• 1.3.2 研究內容12-14
• 2 基于央企100指數(shù)成分股的因子分析14-24
• 2.1 因子分析模型14-16
• 2.2 數(shù)據(jù)來源16
• 2.3 選取的變量16-17
• 2.4 基于因子分析模型L的綜合評價17-24
• 3 對央企100指數(shù)的回歸預測分析24-43
• 3.1 股票預測方法簡介24-25
• 3.2 多元回歸預測模型25-31
• 3.2.1 最小二乘回歸25
• 3.2.2 嶺回歸模型25-26
• 3.2.3 基于央企100指數(shù)的回歸預測模型26-31
• 3.3 時間序列分析的理論與方法31-43
• 3.3.1 時間序列分析發(fā)展歷史31-32
• 3.3.2 時間序列分析方法概述32-34
• 3.3.3 時間序列模型簡介34-36
• 3.3.4 建立時間序列模型的一般步驟36-37
• 3.3.5 基于央企100指數(shù)的時間序列分析37-43
• 4 結論及建議43-48
• 4.1 央企100指數(shù)成分股分析43
• 4.2 兩種指數(shù)預測方式的優(yōu)劣及一些建議43-44
• 4.3 對央企、國企改革的一些建議44-48
• 4.3.1 國有銀行改革44-46
• 4.3.2 石油行業(yè)改革46
• 4.3.3 如何避免壟斷46-48
• 致謝48-49
• 參考文獻49-50

【相似文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 李榮融;央企改革需突出主業(yè)[J];中國經(jīng)濟周刊;2004年35期

2 郭大鵬;央企招聘高管:宜及時回頭看[J];中國企業(yè)家;2005年18期

3 李峰;;李榮融:采取五大措施,做大做強央企[J];功能材料信息;2005年01期

4 李松;;質疑央企“盛宴”[J];w攣胖蕓，

本文編號：567816