计量经济学结课论文.docx

计量经济学结课论文 会计102 陈沁文 100624222影响我国股票价格的因素分析通过影响上证综合指数因素分析姓名 陈沁文 班级 会计102学号 100624222一 问题的提出在自由竟价的股票市场中，股票的市场价格不断变动。引起股票价格变动的直接原因是供求关系的变化。在供求关系的背后还有一系列更深层次的原因，进而影响股票价格的涨跌。随着证券市场的崛起和迅速发展,股票在我国社会经济生活中和国民经济发展中的地位也越来越重要,已成为了我国资本投资市场的一个核心。上证综合指数已成为我国股票市场上最常用的一种股票价格指数，上海证券综合指数是上海证券交易所编制的，以上海证券交易所挂牌上市的全部股票为计算范围，以发行量为权数综合。上证综指反映了上海证券交易市场的总体走势。虽然，我国证券投资市场的发展已取得了很大成绩，开始逐步走向成熟，但由于起步较晚，受规模、经验和硬、软环境等各方面条件的限制，仍然还存在着许多不够规范、不尽人意和阻碍其健康发展的地方。本文着重在与分析在中国影响股票价格的各个因素，找出影响中国股票价格的主要影响因素，找出它们的运行机制，并提出一些建议。二 理论综述“上证指数”全称“上海证券交易所综合股价指数”，是国内外普遍采用的反映上海股市总体走势的统计指标。 在对整个市场的综合股票价格的影响因素的研究主要采用的是计量经济学的方法，通过分析寻找相关因素，再构建计量经济模型，检验得出结论。对于影响上证指数的各种因素，不同学者各有自己的看法。大多数研究认为，影响我国上证指数的因素主要有以下几方面：货币供应量M1，城乡居民储蓄存款额，零售商品物价，国家政策因素，利率等等。所以在这篇文章里，我们选取其中几个定量因素作为解释变量，通过计量经济学的方法，使用eviews软件，对影响股票价格的因素作出简略的分析。三 模型设定我选取了Y（上证综合指数）作为被解释变量。解释变量我们选择的变量X1 （GDP同比增长率）、X2（M1货币供给量）、X3（居民储蓄存款额）、X4（消费价格指数）、X5（上交所开户数）。得出的初步模型为：Y=0 + 1X1t + 2X2t + 3X3t + 4X4t +5X5t + UtUt 为随机扰动项 四 数据的收集本文收集了我国从2002年3季度至2011年2季度之间的36个季度数据，数据的选择全部来自互联网，大体准确，有个别因素的年份数据未找全，采取估量值。如下表所示：时间上证指数GDP同比增长率%M1货币供给同比增长率%居民储蓄存款期末余额同比增长率%全国居民消费价格总指数%上交所投资者开户数（万户）季度YX1X2X3 X4X52002Q31581.628.315.918.0999.310620.492002Q41357.659.116.8217.8399.610677.792003Q11510.5810.320.1220.12100.910733.82003Q21486.029.220.2419.54100.310798.492003Q31367.169.318.5119.91101.110856.72003Q41497.041018.719.22103.210906.622004Q11741.629.820.118.310311000.982004Q21399.169.716.216.510511095.22004Q31396.79.513.714.44105.211147.912004Q41266.510.113.615.38102.411336.072005Q11181.2410.59.915.54102.711387.352005Q21080.9410.511.2516.3101.611438.22005Q31155.6110.411.6418.06100.911499.112005Q41161.0610.411.7817.98101.611555.692006Q11298.310.412.718.23100.811436.662006Q21672.211113.917.12101.511598.052006Q31752.4210.815.715.99101.511780.722006Q42675.4710.717.4814.56102.811983.532007Q13183.9811.119.812.81103.312992.482007Q23820.711.520.929.38104.415432.012007Q35552.311.522.076.87106.217987.892007Q45261.513216.8107.313,886.182008Q13472.710.617.9718108.311,577.682008Q22736.110.414.1920107.111,879.222008Q32293.789.99.4325104.612,121.472008Q41820.819.69.0626.3101.212,363.892009Q12373.216.117.042598.810,631.832009Q22959.367.124.792098.311,040.632009Q32779.437.729.511899.211,644.892009Q43277.148.732.3519.7101.212,037.692010Q13109.111.929.9417102.412288.982010Q22398.3710.0424.5616102.912629.772010Q32655.661020.8716103.612947.332010Q42808.081021.1916.3104.613391.042011Q12928.119.715.0116105.413,273.352011Q22762.089.513.116.2106.413,544.25附注：数据来源于中国统计年鉴，中国证券登记结算有限责任公司官网，等。五 模型的估计与调整、被解释变量与所有的解释变量回归本文是对影响股票价格因素分析，所以首先对被解释变量与所有解释变量作回归分析，模型为：Y=0 + 1X1t + 2X2t + 3X3t + 4X4t +5X5t + Ut用Eviews进行OLS回归分析，结果见下表：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/12/20 Time: 12:35Sample: 2002Q3 2011Q2Included observations: 36VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C2762.4694685.6820.5895550.5643X128.7019289.358430.3212000.7525X2104.896116.901786.2062140.0000X3-111.501542.85359-2.6019170.0200X4-48.3378139.70379-1.2174610.2422X50.3268950.0851473.8391680.0016R-squared0.970667Mean dependent var1863.728Adjusted R-squared0.960889S.D. dependent var1097.029S.E. of regression216.9542Akaike info criterion13.83221Sum squared resid706037.0Schwarz criterion14.13064Log likelihood-139.2382F-statistic99.27271Durbin-Watson stat2.314602Prob(F-statistic)0.000000由此可见，该模型R2 =0.970667，可决系数较高，说明模型对样本数据的整体拟合优度很好，可解释被解释变量Y大约97.1%的变动；F统计量=99.27271，也说明回归方程显著，即“上证指数”、“GDP同比增长率”、“M1货币供给量同比增长率”、“居民储蓄存款期末余额同比增长率”、“全国居民消费价格总指数”、“上交所投资者开户数”这些变量联合起来对上证指数Y具有显著影响；变量X2，X3，X5的t检验值较显著，但X4全国居民消费价格总指数的系数符号为负，与预期相反，且X1、X4的t检验值不够显著，这表明很可能存在严重的多重共线性。2、 逐步回归消除共线性 一元回归结果X1X2X3X4X5参数估计值787.8438190.9246-282.274352.8020.587481t统计量3.1546633.57546-7.354193.21568212.16592R20.3437390.4022130.7400260.3524330.886234调整R20.3091990.3707510.7263430.3183510.880246其中，加入X5的方程调整R2最大，以X5为基础，顺次加入其他变量逐步回归x1x2x3x4x5调整R2x5，x1-173.71080.6434650.883219(-1.218043)-9.71554x5，x288.29750.5113290.952632-5.480432-15.3102x5，x3-10.473410.5693980.873792(-0.168488)-4.81642x5，x46.5778710.5831750.873677-0.108895-9.193762经比较，新加入X2的方程调整R2=0.952632，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X2，再加入其他新变量逐步回归，结果如下：X1X2X3X4X5调整R2X2 X5 X1-2.41198688.150020.5122340.949848(-0.024226)-4.991334-10.09424X2 X5 X399.38993-83.893020.3569170.962047-6.546539(-2.337819)-4.92298X2 X5 X488.285815.6079610.5076680.94991-5.32866-0.147431-11.97841经比较，新加入X3的方程调整R2=0.962047，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X3，再加入其他变量逐步回归，结果如下：X1X2X3X4X5调整R2 X2X3X5X110.50861100.0691-84.169940.3524660.95971-0.117523-6.000812(-2.271877)-4.20853X2X3X5X4102.88（6.747583）-46.205110.3398390.963081（-2.657995）(-1.214908)-4.663348经比较，加入X1后调整R2小；加入X4后调整R2大， X4的参数t检验值也不很显著，甚至符号相反。因此，最后修正的多重共线性影响的回归结果为：Y=-2602.916 + 99.38993 X2t 83.89302 X3t + 0.356917 X5t (1331.654) (15.18206) (35.88517) (0.0725) t = (-1.954649) (6.546539) (-2.337819) (4.92298)R2 =0.96774 调整R2962047 F=169.9911 DW=1.82024经济意义：对上证指数影响的因素主要有M1货币供给量同比增长率、居民储蓄存款期末余额同比增长率以及上交所投资者开户数。且有,在其他因素不变的情况下,M1货币供给量同比增长率每增长一个单位，上证指数平均增长99.38993点；全国居民储蓄存款期末余额同比增长率每增长一个单位,上证指数平均降低83.89302点；上交所投资者开户数每增加1万户,上证指数平均增长0.356917点。3、 检验自相关对回归结果，执行view Residual Tests Correlogram-Q-Statistics,得到如下： Included observations:36AutocorrelationPartial CorrelationACPACQ-StatProb.*| . |.*| . |1-0.220-0.2201.16710.280. *| . |. *| . |2-0.129-0.1871.59250.451. |*. |. |*. |30.2900.2343.84900.278.*| . |.*| . |4-0.266-0.1935.85270.210. |*. |. |*. |50.2180.2377.28450.200. *| . |.*| . |6-0.097-0.1977.58840.270*| . |.*| . |7-0.392-0.31512.8880.075. |* . |. *| . |80.187-0.14114.1900.077. | . |. |* . |90.0170.10114.2020.115.*| . |.*| . |10-0.253-0.22217.0230.074. | . |.*| . |110.002-0.19317.0230.107. | . |. *| . |12-0.045-0.09017.1310.145从表中Partial Correlation可知，模型在112阶内都不存在自相关。且样本容量n =21，解释变量个数k =3 ，DW=1.82024，查DW统计表可知，d L=1.026 , d U=1.699 ，所以d L=DW= d U 。综上，认为该模型中没有自相关。4、 异方差检验Dependent Variable: SZZSMethod: Least SquaresDate: 12/12/20 Time: 16:50Sample: 1 9Included observations: 9VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C-4838.5173461.280-1.3978980.2210M193.7558131.958122.9337090.0325CXCK-37.2477644.34493-0.8399550.4392KHS0.4880700.3511401.3899580.2232R-squared0.802979Mean dependent var1329.442Adjusted R-squared0.684766S.D. dependent var236.6808S.E. of regression132.8861Akaike info criterion12.91796Sum squared resid88293.58Schwarz criterion13.00562Log likelihood-54.13084F-statistic6.792660Durbin-Watson stat2.259104Prob(F-statistic)0.032527 Dependent Variable: SZZSMethod: Least SquaresDate: 12/12/20 Time: 17:13Sample: 13 36Included observations: 9VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C813.68732512.5390.3238510.7592M1-19.9769599.11410-0.2015550.8482CXCK-124.039974.67977-1.6609570.1576KHS0.3240680.1647981.9664520.1064R-squared0.982400Mean dependent var2537.208Adjusted R-squared0.971840S.D. dependent var1432.587S.E