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文档简介

1、精选优质文档-倾情为你奉上 影响股票价格因素一、实验目的:影响我国股票价格波动的宏观因素分析二、实验软件:Eviews6.0三、实验步骤1、选择数据:(1)将上证综指作为股票价格指数的因变量Y,之所以选择上证综指是因为深圳证券市场股票价格指数与上海证券市场价格指数存在很强的相关性,同时上证综指具有广泛的代表性。(2)影响股票价格指数的因素众多,从影响上市公司股票价格整体水平的角度出发,选择了10个影响股票价格指数的经济变量:1.工业增加值X1;2. 社会消费品零售总额X2;3.城镇固定资产投资增长率X3;4.外贸进出口总额X4;5 居民消费物价指数X5.;6.商品零售价格指数X6;7.企业商品

2、价格指数X7;8.成交量X8;9.汇率X9;10.货币供应量M1X10。由于股票市场环境状况对股价也有着十分重要的影响,因此,我们选择成交量X7反映股票市场的状况。(3)选取2000年1月至2004年3月的相应10个月度数据。2、模型建立 相对变量(增长率、价格指数变量以及汇率),以原变量形式进入模型;而对于其他绝对数额变量,为了消除异方差,以对数形式进入模型 3、进行回归估计 (1)建立workfile,选择时间区域(2)建立objectX1X2X3X4X5X6X7X8X9和Y,并输入数据(3)由于模型中存在对数形式,需要对将其变为对数形式(4)对解释变量和被解释变量进行回归,得到如下回归结

3、果:得到的结果为:lnY=.2-0.x1-803.1408lnx2+0.x3+129.4639lnx4-101.2330x5+107.4131x6+85.08400x7+41.50782lnx8-.2x9-1342.723lnx10=0. =0. F=15.88110对数据进行分析:在10%的显著性水平下,查表得1.684. ,故X1、X3、lnX4、lnX8系数估计值的t值不显著,表明很可能存在多重共线性。(5)对各解释变量的数据做相关系数矩阵,在命令窗口输入cor 及相应解释变量,得如下表:从表中可以看出,部分解释变量之间的相关系数很高,证实存在多重共线性。从相关系数矩阵可以看出X1与ln

4、X10、lnX4和X1之间存在高度的相关性,rx1lnx10 =0.932,rlnx4x1 =0.968,rlnx4lnx10 =0.924。这说明 ,货币供应量在国民经济中有较大的影响。货币供应量的变化会直接影响到工业增加值、外贸进出口总额的水平,并与它们高度正相关,所以可以用包含x1、x4,这2项可以剔除。同时, 、和之间也存在着高度相关,rx5x6 =0.856,rx6x7 =0.877,rx5x7 =0.870,x6、的样本信息可以包含在内,故可被剔除。剩下的lnx2,x3,x5,lnx8,x9,lnx10这6项很难通过相关系数来选入或剔除。(6)因此,可以进一步进行回归,确定最后模型发现仍存在多重共线性,lnx和lnx10的相关系数很大,同理分析,消除lnx3(7)再次对lnx2 x5 lnx8 x9 lnx10进行回归估计消除多重共线性,最终模型为:=LS Y C LNX2 X5 LNX8 X9 LNX10=Y = C(1) + C(2)*LNX2 + C(3)*X5 + C(4)*LNX8 + C(5)*X9 + C(6)*LNX10=Y = . - 509.*LNX2 + 93.*X5 + 53.*LNX8 - 66755.*X9 - 842.*LNX10四、实验总结(1)可决系数为=0.723,调整后为=0.69,模型的拟合优度较

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