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      線性回歸分析模型在股票投資中的應用

      2019-10-09 02:57:29車冠賢董嬋
      今日財富 2019年24期
      關(guān)鍵詞:最高價開盤價最低價

      車冠賢 董嬋

      當今股票投資的相關(guān)預測已成為經(jīng)濟領(lǐng)域的熱門話題。眾所周知,股票的價格每分每秒都在變化中,這使股票投資者在進行股票交易時存在很多風險。本文以上證指數(shù)的指標作為研究的因變量(最高價、最低價、收盤價、漲幅、跌幅及總手),分別于開盤價進行線性回歸分析,然后剔除相關(guān)性較小的指標,最終進行多元回歸分,對投資者提供一些決策建議。

      一、研究背景

      中國股市是中國改革開放過程中發(fā)展起來的。中國股市即是改革的晴雨表,也是經(jīng)濟的晴雨表,這就是所謂“雙重晴雨表”。歷史上,中國股票市場的重要節(jié)點與經(jīng)濟增長的速度有關(guān),也與體制改革的進程有關(guān)。中國股民非理性行為投資。從散戶的心理因素角度研究,專家認為心理因素是決定散戶交易行為的主要因素,而這是非理性的,其投資行為是建立在虛無縹緲之上,股票的價格決定于投資者心理預期所形成的合力。散戶的交易行為受到很多非理性因素的影響,如“羊群行為”、盲目跟風和追漲殺跌等現(xiàn)象。

      二、線性回歸模型

      (一)一元線性回歸模型的基本假設(shè)

      線性回歸是存在線性關(guān)系的變量,而非線性回歸的變量就是非線性。線性回歸分析那個就是刻畫變量之間的關(guān)系模型。

      最簡單的線性回歸模型就是一元的,只有一個變量,定義它的表達式:

      這里,Y被稱為被解釋變量,X稱之為解釋變量,和是參數(shù),稱之為隨機干擾項。若是n個樣本數(shù)據(jù)的情況下,(2.1)式也可以化為下式:

      回歸分析模型可以通過解釋變量的值預測被解釋變量,為了使得模型更加穩(wěn)定,需要將參數(shù)估計優(yōu)化。

      (二)多元線性回歸模型的形式

      一般的,對于多元線性回歸模型的數(shù)學表達式:

      這里Y為被解釋變量,為回歸系數(shù)。常數(shù)項的參數(shù)作為估計值。(2.3)式有時候也可以稱為隨機表達形式,也稱總體回歸方程。

      其非隨機表達式為:

      這里的解釋變量X對給定時Y的平均值。是偏系數(shù),當其他的變量不變時,Y的均值E(Y)伴隨變化而變化,這樣的給出的變化對Y的影響。

      給定樣本數(shù)據(jù)集,總體回歸模型可以寫成以下數(shù)學表達式:

      (三)多元回歸方程的估計

      對于回歸分析,其參數(shù)進行估計。對于樣本統(tǒng)計量來估計參數(shù),即用估計參數(shù),這樣就得到:

      其中,是參數(shù)的估計值,是因變量y的估計值。

      (四)線性關(guān)系顯著性檢驗(F檢驗)

      對于Y和k個自變量是否具有相關(guān)性,其相關(guān)性是否顯著,那么就需要對其相關(guān)性進行檢驗。一般有以下幾步:

      提出假設(shè):

      不全為零

      原假設(shè)成立的條件下,統(tǒng)計量:

      由此,在顯著性水平,查表得到界,這樣就計算出F統(tǒng)計量的數(shù)值后,判斷(或)來拒絕(或接受)原假設(shè),最終判斷原方程的顯著性。

      三、實證分析

      (一)數(shù)據(jù)來源

      本文選取上證指數(shù)1990年12月到2017年12月的指標(最高價、最低價、收盤價、漲幅、跌幅及總手)構(gòu)成樣本集,將股票的最高價、最低價、收盤價、漲幅、跌幅及總手作為自變量,第二天的開盤價格作為因變量,建立線性回歸模型,從而對股票的開盤價進行了預測。

      (二)模型建立

      本文根據(jù)指標從同花順上選取上證1990年12月到2017年12月的指標構(gòu)成樣本集。

      由圖1,近25年以來,上證指數(shù)的開盤價,最高價,最低價,收盤價的變化趨勢呈現(xiàn)出極強的相關(guān)性,并且在2007年和2015年出現(xiàn)了兩個峰值。

      應用SPSS軟件,根據(jù)變量最高價、最低價、收盤價,預測開盤價,做出回歸分析。由模型的總匯表,回歸模型的多元相關(guān)系數(shù)R=0.9999,多元相關(guān)系數(shù)R2=0.9999,因而顯著性P<0.01,達到了顯著性水平。因此,該模型具有相關(guān)性??梢岳靡陨现笜耍瑢嵭谢貧w分析

      (三)檢驗分析

      把2018年1月到3月的數(shù)據(jù)作為檢驗樣本,運用得到的線性回歸模型,得到方差表:

      因此在誤差是P<0.5,模型是可信的。開盤價受到前面最高價,最低價,以及收盤價的影響,其中收盤價影響最大。

      四、結(jié)語

      通過近20年的數(shù)據(jù)樣本,建立回歸模型,得到回歸方程:Y=-0.785+0.922X1+0.641X2+0.565X3

      根據(jù)上面的指標表,前一天的收盤價對于第二個交易日的開盤價影響是最大的,因此根據(jù)大盤指數(shù),近期交易日的收盤價,最高價,最低價預測開盤價,這樣有利于在投資中更加理性決策。

      隨著居民收入的不斷增加,理財投資的意識也逐步提高,但是由于缺乏必要的金融知識,很多人都是在股市上盲目跟風。基于線性回歸模型的研究,了解基本的金融邏輯,建立起金融框架。一個理性的決策,直接影響著投資的勝敗。股票的投資,必定伴隨著風險。在投資之前,充分的認知自己的風險承受能力,要認識股市的高風險性,更加全面認識風險與收益。投資是時間的最好回饋,保持理性,做一個價值投資者而不是投機者。(作者單位:廣東石油化工學院理學院)

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