房地产股票价格走势影响因素的统计研究

发布时间：2021-08-24 09:26

　　由于房地产板块对整个股市的大盘走势和我国经济发展都具有很重要的影响,研究房地产股票价格走势就具有重要的意义。影响中国房地产股票市场发展的因素有很多,有的因素是可测的,有的则是不可测的,如何去发现这些潜在的因素,是非常具有挑战性的问题。目前对于股票走势影响因素的研究多局限于定性的描述性分析或者传统的统计分析（如回归分析,格兰杰因果检验等）,但是这些方法在寻找潜在因素方面都无能为力。因此,本文就试图采用一种新的分析方法——独立成分分析法（Independent Component Analysis,简称ICA）来找到影响房地产股票走势的潜在因素,这对于整个房地产金融市场的管理,投资和决策都具有很重要的现实意义。将ICA用于金融时间序列是一个探索性的工作。ICA是一种基于信息理论（主要是负熵和削度）的分析潜变量的方法,其主要思想就是将观察到的多元时间序列进行线性投影,通过实现非高斯的最大化,将其转变为统计意义上的独立成分,它能够有效的抑制高斯噪声,因而在研究潜变量方面具有独特的优势。论文对我国A股市场中几只重要房地产股票数据进行ICA,找到了影响我国房地产股票走势的两个重要驱动因素:股市大盘... 

【文章来源】：中国人民大学北京市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：52 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

万科A股价序列直方图

图 3-1 万科 A 股价序列直方图 图 3-2 保利地产股价序列直方图（2） 偏态、峰态值检验表 3-1 前 5 只股票股价序列的偏态、峰态值计算检验对象 偏度 峰度万科 A 0.2631 -1.2223保利地产 0.3847 -1.0952陆家嘴 -0.5179 -0.9168泛海建设 0.2569 -1.2940

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【参考文献】：
期刊论文
[1]基于独立分量分析的混合声音信号分离[J]. 王晓伟,林锁.  兵工自动化. 2007(06)
[2]对上证指数波动性的实证分析[J]. 康萌萌,谢元涛,张晓微.  价值工程. 2006(12)
[3]影响股票价格的宏观因素研究[J]. 岳意定,肖赛君.  湖南财经高等专科学校学报. 2006(03)
[4]基于时间序列预测的独立分量排序[J]. 王刚,胡德文.  国防科技大学学报. 2005(05)
[5]对我国股票市场股指波动特性的实证分析[J]. 朱孔来,倪杰.  数理统计与管理. 2005(03)
[6]股票价格指数波动实证研究[J]. 贺红波,龙顺潮.  湘潭大学自然科学学报. 2004(04)
[7]用时间序列方法预测股票价格初探[J]. 谢衷洁,王弛.  数理统计与管理. 2004(05)
[8]我国股价波动的原因分析[J]. 贾芳琳.  商业研究. 2003(13)
[9]独立成分分析及其应用的研究进展[J]. 陈华富.  生物医学工程学杂志. 2003(02)
[10]股票价格波动与宏观经济波动[J]. 于长秋.  辽宁财专学报. 2003(02)

博士论文
[1]基于最大非高斯估计的独立分量分析理论研究[D]. 王刚.国防科学技术大学 2005
[2]基于特征分析的金融时间序列挖掘若干关键问题研究[D]. 黄超.复旦大学 2005
[3]独立成分分析的若干算法及其应用研究[D]. 史振威.大连理工大学 2005

硕士论文
[1]基于神经网络的绩优股票走势分析系统研究[D]. 段军伟.燕山大学 2007
[2]股价波动的经济学分析及其应用[D]. 薛村波.天津大学 2006
[3]房地产股票价格波动的实证分析[D]. 彭露森.四川师范大学 2006
[4]沪、深股票市场非线性特征及其预测模型研究[D]. 彭章艳.武汉理工大学 2004
[5]独立成分分析及在fMRI脑图像序列中的应用[D]. 杨竹青.国防科学技术大学 2002



本文编号：3359731