基于随机效应Poisson模型的股票收益研究

发布时间：2017-09-17 05:15

  本文关键词：基于随机效应Poisson模型的股票收益研究

  更多相关文章： 正收益天数 高维数据 随机效应 Poisson回归 Orthodox BLUP

【摘要】：本文主要考虑的证券市场中投资标的的选择问题,具体研究的是从统计学的规律来看,在现在可获取的信息中,究竟是哪些因素能够使我们选择的股票以较大的概率,拥有更多的正收益天数。为此,本文选用一个带有随机效应的Poisson回归模型,并使用Renjun Ma等学者近年来发展起来的一套他们称作Orthodox BLUP的统计分析方法。本文研究的数据时间跨度为2013年1月4日到2014年12月31日,并将数据分为三个不同的时期:大盘牛市时期、熊市时期和盘整时期。且将行业板块特性作为随机效应处理,目的是为了剔除行业板块对股票正收益天数的影响。估计随机效应的Orthodox BLUP方法只需要随机效应的一、二阶矩,就可以得到随机效应非常好的估计,该方法对于处理大量的高维数据是一种非常有效便捷的方法。研究发现:在大盘牛市时期,涨跌幅(change)、换手率(turnover)和市净率(PB)对股票正收益天数的影响是负向的;在大盘熊市时期,涨跌幅(change)和最近12个月的日销率(PS.TTM)显著影响股票正收益天数,其中涨跌幅(change)正向促进股票正收益天数的增加,而近12个月的日销率(PS.TTM)却负向影响股票的正收益天数;在大盘的盘整阶段,对股票正收益率天数影响比较显著的因素有成交量(volume)、近12个月的市盈率(PE.TTM)、近12个月的市销率(PS.TTM)、近12个月的市现率(PC.TTM)以及市净率(PB)。
【关键词】：正收益天数 高维数据 随机效应 Poisson回归 Orthodox BLUP
【学位授予单位】：云南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 绪论7-12
• 1.1 研究背景和意义7-8
• 1.2 文献综述8-9
• 1.2.1 国外研究动8
• 1.2.2 国内研究动态8-9
• 1.3 本文的主要内容9-12
• 1.3.1 研究动机和存在的问题9-10
• 1.3.2 创新之处10-11
• 1.3.3 本文的研究内容11-12
• 第2章 带有随机效应的Poisson回归模型12-21
• 2.1 Poisson回归模型介绍12-14
• 2.2 随机效应Poisson回归模型14-16
• 2.3 模型的参数估计16-21
• 2.3.1 随机效应的参数估计18-19
• 2.3.2 回归参数的估计19-20
• 2.3.3 离散参数的估计20-21
• 第3章 模型建立和计算21-30
• 3.1 数据的收集与整理21-25
• 3.1.1 不同时期的划分与选择的影响因素21-24
• 3.1.2 抽取样本24
• 3.1.3 数据的整理24-25
• 3.2 模型计算25-30
• 第4章 模型结果的分析与应用30-32
• 4.1 大盘走势上扬时期的因素分析30
• 4.2 在大盘走势下降时期的因素分析30-31
• 4.3 在大盘调整时期的因素分析31-32
• 总结与展望32-34
• 参考文献34-36
• 附录36-54
• 附录A36-48
• 附录B48-54
• B1计算整理数据R代码48-49
• B2计算随机效应的R代码49-54
• 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果54-55
• 致谢55

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本文编号：867464