基于近似因子模型的股票收益率行业比较分析

发布时间：2017-04-06 09:12

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【摘要】：本文运用近似因子模型研究我国股市各行业股票收益率的联动效应问题。首先推导出变量个数(N)大于观测个数(T)及NT两种情况下近似因子模型的累积贡献率。之后,借助累积贡献率和KMO检验统计量两项指标评价行业内部股票收益率的联动效应,共同度指标体现行业内个股受共性因素即行业层面的因素的影响程度。通过对2008年4月至2014年12月上海证券交易所A股8个行业股票收益率数据进行实证分析,得出上证A股的各行业内部股票收益率都存在明显的联动效应,按照联动效应强弱将8个行业分为三个层次：第一个层次包括金融业、建筑业以及信息传输、软件和信息技术服务业三个行业；第二个层次包括电力、热力、燃气及水的供应业、批发和零售业、交通运输、仓储及邮政业和房地产业四个行业；第三个层次为制造业。通过分析各行业内部个股共同度,发现金融业、建筑业以及信息传输、软件和信息技术服务业三个行业中分别有80%以上的个股受行业层面因素影响程度很高,而制造业中只有20.4%的个股受行业层面因素影响程度很高,特别地,双钱股份的共同度值低于0.5,说明该公司股票收益率更多地受公司自身因素影响。最后,结合上述分析结果给出相关结论及建议。
【关键词】：近似因子模型 累积贡献率 KMO检验统计量 共同度 联动效应
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第1章 引言7-14
• 1.1 研究的背景和意义7-8
• 1.2 文献综述8-12
• 1.2.1 国外相关文献综述8-10
• 1.2.2 国内相关文献综述10-12
• 1.3 论文结构12-13
• 1.4 技术路线图13
• 1.5 创新之处13-14
• 第2章 股票收益率及行业联动效应理论概述14-18
• 2.1 股票收益率测算14-16
• 2.1.1 RESSET金融研究数据库中股票收益率测算方法14-15
• 2.1.2 国泰安数据库中股票收益率计算方法15-16
• 2.1.3 中国经济金融数据库中的计算方法16
• 2.2 股票收益率的联动效应16-17
• 2.3 国内外行业分类标准的比较研究17-18
• 第3章 近似因子模型理论及行业联动效应评价指标18-28
• 3.1 近似因子模型介绍18-19
• 3.2 模型的参数估计19-21
• 3.3 公因子个数选取21-23
• 3.4 行业联动效应评价指标23-28
• 3.4.1 KMO检验统计量23
• 3.4.2 累积贡献率23-27
• 3.4.3 共同度27-28
• 第4章 基于近似因子模型的股票收益率行业联动效应比较实证分析28-34
• 4.1 数据说明28
• 4.2 行业联动效应比较分析28-29
• 4.3 行业内各股共性因素影响程度比较29-30
• 4.3.1 制造业各股共同度实证分析29
• 4.3.2 其它行业各股共同度实证分析29-30
• 4.4 小结30-34
• 第5章 结论、建议及展望34-38
• 5.1 结论34-35
• 5.2 建议35
• 5.3 展望35-38
• 参考文献38-40
• 附录40-49
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文49-50
• 致谢50

【参考文献】

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1 劳兰s

本文编号：288626