巴基斯坦股票市场收益率可预测性研究
发布时间:2021-05-17 07:56
本文研究了巴基斯坦大型行业投资组合收益率是否能够预测股票市场收益率。本文旨在研究信息扩散在市场各个部门是否都是统一的。例如大型行业市场资本化程度高,因此吸引了大量投资者的关注,而这反过来又使这些行业的信息效率会更高,那么像这样的行业将能够预测股票市场收益率。为了验证信息扩散假说,本文将对石油天然气、化工、水泥、电缆/电力、通讯技术、纺织等六大行业的可预测性进行实证研究。这些行业是从巴基斯坦股市相对市值的基础上选出的。本文对每个行业都进行了单独的回归分析和总分析。本研究采用2001年到2016年的日数据进行实证分析,并对2017年股市收益率进行预测,将其与2017年股市收益率的实际值进行比较,来检验模型的可靠性。研究结果表明股票市场对信息的反应滞后于行业收益率,信息只会在市场中缓慢扩散,并基于研究结论向投资者提出了一些关于投资巴基斯坦股票市场的建议。
【文章来源】:西北师范大学甘肃省
【文章页数】:60 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
中文摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外文献综述
1.2.1 国外相关文献
1.2.2 国内相关文献
1.2.3 文献研究评述
1.3 论文的研究思路和方法
1.3.1 研究思路
1.3.2 研究方法
1.4 论文的不足和创新之处
1.4.1 论文的不足
1.4.2 论文的创新之处
2 股票收益预测的理论基础
2.1 随机漫步理论
2.2 信息扩散假说
2.3 有效市场假说
2.4 过度反应假说
3 影响股票收益率的因素
3.1 货币供应量
3.2 利率
3.3 石油价格
3.4 汇率
3.5 股息
3.6 通货膨胀率
4 巴基斯坦股票市场收益率实证分析
4.1 巴基斯坦股票市场简介
4.1.1 巴基斯坦股票市场上市公司的行业分布
4.1.2 巴基斯坦股票市场趋势
4.2 变量的选择及数据来源
4.2.1 因变量
4.2.2 自变量
4.2.3 控制变量
4.2.4 样本及数据来源
4.3 回归模型的设定
4.4 基于回归模型的实证分析
4.4.1 变量的描述性统计
4.4.2 单位根检验
4.4.3 序列相关性和异方差检验
4.4.4 各行业的回归分析结果
4.4.4.1 水泥行业的回归分析(Cem_r)
4.4.4.2 化工行业的回归分析(Chem_r)
4.4.4.3 电缆/电力行业的回归分析(Electric_r)
4.4.4.4 通讯技术行业的回归分析(Comm_r)
4.4.4.5 石油和天然气行业的回归分析(Fuel_r)
4.4.4.6 纺织行业的回归分析(Text_r)
4.5 基于回归方程的预测分析
5 结论和建议
5.1 结论
5.2 建议
5.2.1 对投资者的建议
5.2.2 对研究人员的建议
5.2.3 对金融监管机构和政策制定者的建议
参考文献
附录
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]我国资本市场有效性实证研究——以上海股票市场为例[J]. 赵浩东. 经济论坛. 2016(08)
[2]超额收益的可预测性与资产配置——基于中国股票市场数据的研究[J]. 秦泰,刘红忠. 复旦学报(社会科学版). 2013(06)
[3]中国股票市场非线性动态系统风险研究——基于行业指数的经验分析[J]. 苏飞,沈永皎. 金融经济学研究. 2013(01)
[4]中国股票市场可预测性的实证研究[J]. 姜富伟,凃俊,David E.Rapach,Jack K.Strauss,周国富. 金融研究. 2011(09)
[5]消费变量预测中国股市回报的实证研究[J]. 闫东鹏,王清容. 中央财经大学学报. 2009(01)
[6]中国沪深股市可预测性研究[J]. 马树才,赵丰义. 当代经济管理. 2007(03)
硕士论文
[1]我国股票市场对产业结构调整的影响分析[D]. 马一波.云南财经大学 2016
本文编号:3191404
【文章来源】:西北师范大学甘肃省
【文章页数】:60 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
中文摘要
Abstract
1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外文献综述
1.2.1 国外相关文献
1.2.2 国内相关文献
1.2.3 文献研究评述
1.3 论文的研究思路和方法
1.3.1 研究思路
1.3.2 研究方法
1.4 论文的不足和创新之处
1.4.1 论文的不足
1.4.2 论文的创新之处
2 股票收益预测的理论基础
2.1 随机漫步理论
2.2 信息扩散假说
2.3 有效市场假说
2.4 过度反应假说
3 影响股票收益率的因素
3.1 货币供应量
3.2 利率
3.3 石油价格
3.4 汇率
3.5 股息
3.6 通货膨胀率
4 巴基斯坦股票市场收益率实证分析
4.1 巴基斯坦股票市场简介
4.1.1 巴基斯坦股票市场上市公司的行业分布
4.1.2 巴基斯坦股票市场趋势
4.2 变量的选择及数据来源
4.2.1 因变量
4.2.2 自变量
4.2.3 控制变量
4.2.4 样本及数据来源
4.3 回归模型的设定
4.4 基于回归模型的实证分析
4.4.1 变量的描述性统计
4.4.2 单位根检验
4.4.3 序列相关性和异方差检验
4.4.4 各行业的回归分析结果
4.4.4.1 水泥行业的回归分析(Cem_r)
4.4.4.2 化工行业的回归分析(Chem_r)
4.4.4.3 电缆/电力行业的回归分析(Electric_r)
4.4.4.4 通讯技术行业的回归分析(Comm_r)
4.4.4.5 石油和天然气行业的回归分析(Fuel_r)
4.4.4.6 纺织行业的回归分析(Text_r)
4.5 基于回归方程的预测分析
5 结论和建议
5.1 结论
5.2 建议
5.2.1 对投资者的建议
5.2.2 对研究人员的建议
5.2.3 对金融监管机构和政策制定者的建议
参考文献
附录
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]我国资本市场有效性实证研究——以上海股票市场为例[J]. 赵浩东. 经济论坛. 2016(08)
[2]超额收益的可预测性与资产配置——基于中国股票市场数据的研究[J]. 秦泰,刘红忠. 复旦学报(社会科学版). 2013(06)
[3]中国股票市场非线性动态系统风险研究——基于行业指数的经验分析[J]. 苏飞,沈永皎. 金融经济学研究. 2013(01)
[4]中国股票市场可预测性的实证研究[J]. 姜富伟,凃俊,David E.Rapach,Jack K.Strauss,周国富. 金融研究. 2011(09)
[5]消费变量预测中国股市回报的实证研究[J]. 闫东鹏,王清容. 中央财经大学学报. 2009(01)
[6]中国沪深股市可预测性研究[J]. 马树才,赵丰义. 当代经济管理. 2007(03)
硕士论文
[1]我国股票市场对产业结构调整的影响分析[D]. 马一波.云南财经大学 2016
本文编号:3191404
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jinrongzhengquanlunwen/3191404.html