导读:本文包含了上证综指收益率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:投资者情绪,信息供求,微指数,百度指数
上证综指收益率论文文献综述
陆慧玲,魏宇,王考考[1]（2018）在《微指数、百度指数与上证综指收益率预测》一文中研究指出互联网数据记录了投资者的微观情绪信息和搜索关注,同时也为研究股票市场宏观运行规律提供了海量的数据基础和新的研究视角。本文利用新浪微博与百度搜索引擎两个不同类型的平台数据,分别构建了反映股票市场投资者情绪和关注的看涨指数。进一步从信息供求视角出发,结合行为金融学的相关知识,揭示其内在机理,并运用计量模型实证了微博看涨指数、百度看涨指数与上证综指收益率之间的相互影响关系。实证结果表明,微博看涨指数与百度看涨指数具有明显的领先—滞后关系;能够反映投资者情绪的微博看涨指数对下一期的上证综指收益率有显着的正向影响,而反映投资者关注的百度看涨指数却无法提供对上证综指收益率有用的预测信息。(本文来源于《信息系统学报》期刊2018年01期）
王定[2]（2019）在《基于WaveNet条件时序卷积模型的上证综指收益率预测》一文中研究指出随着经济发展,证券市场在市场经济中的地位愈发凸显,它既能为企业提供充足的现金流,又能满足投资者对于高收益的要求。因此对证券市场趋势的预测非常重要,有效的预测能够让国家、企业和投资者的各项举措更具前瞻性,使大家能够更好地利用积极趋势、更好的应对消极走向。本文首先总结了金融预测技术发展的叁个阶段,分析了用于预测金融时间序列的传统方法。在传统预测模型存在瓶颈和缺陷的背景下,本文引入了人工智能语音分析领域的深度学习模型,通过添加恒等映射将普通卷积神经网络的卷积层改为了残差元结构,并利用空洞卷积扩大了模型的感受域,最终构造出了专门用于金融预测的WaveNet条件时序卷积模型。在模型输入方面,为了提高输入数据的质量,保证信息的全面性,本文综合分析了对证券市场未来走势存在影响的各方面因素,将这些因素分为了市场交易情况、宏观政治经济因素、其他金融产品市场行情、其他国家证券市场行情和投资者信心等五个大类,并利用Wind金融资讯平台从中筛选出了14个上证综指收益率预测的条件变量。在实证预测研究中,本文模型取得了良好的预测效果;根据本文模型进行的真实市场交易也取得了不错的收益。另外,本文还从行为金融学理论入手,对证券市场波动的动力来源进行了分析,发现投资者的交易行为是股价波动最直接的推手,据此对未来的证券价格预测作出了展望。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-03-01）
陆慧玲[3]（2018）在《基于微指数和百度指数的上证综指收益率预测研究》一文中研究指出互联网数据记录了投资者的微观情绪信息和搜索关注,同时也为研究股票市场宏观运行规律提供了海量的数据基础和新的研究视角。近年来,基于互联网数据探索投资者情绪、关注度与股票市场关系的研究越来越受国内外学者的关注。在现有研究的基础上,本文选用微博社交网站的和百度搜索引擎两个不同类型平台的数据构建看涨指数,并结合信息学、行为金融学的相关知识,从信息供求视角解释了两者所代表的不同含义,并研究了它们与上证综指收益率之间的时滞关系。通过理论分析与实证检验,本文发现:微博等社交平台和网络搜索引擎都是信息的载体,人们在微博等社交网站上表达观点、情绪等所体现的是信息供给行为,反映的是投资者的情绪,而人们在网络搜索引擎上搜索信息所体现的是信息需求行为,反映了投资者的关注度,两者通过“信息供求”这一桥梁对股票市场交易行为产生影响。基于微指数所构建的微博看涨指数领先于百度看涨指数(市场行情关注度)。此外,微博看涨指数对上证综指收益率有预测作用。因此,微指数平台可以作为预测股市收益率的一种有效补充。百度看涨指数与股市收益率表现出显着的正相关性,但是它对收益率预测作用不大。进一步,本文还利用时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型产生的等间隔脉冲响应函数和时点脉冲响应函数捕捉投资者情绪、关注度与股市收益之间的时变特征。实证分析结果表明,投资者情绪、关注度对股市收益的影响具有明显的时变特征:(1)投资者情绪对股市收益存在正向促进作用,且短期效应更为明显。(2)市场行情关注度对股市收益的影响较小;而反过来,股市收益对市场行情关注度的影响较为显着且稳定。(3)股市出现异常波动时,投资者情绪对股市收益的影响将比股市稳定时更加显着,即投资者情绪对股市恐慌性下跌或非理性繁荣有着较强的推波助澜作用。(本文来源于《西南交通大学》期刊2018-06-01）
熊虎,周博[4]（2017）在《上证综指收益率与成交量关系的实证研究》一文中研究指出本文对2016年1月1日至2016年12月31日的上证综合指数日收益率与成交量进行格兰杰因果检验,得出以下结论:收益率对成交量具有正向冲击,且持续时间较长,在时间上由格兰杰因果关系可知,收益率是成交量的格兰杰原因,而成交量不是收益率的格兰杰原因,即收益率的会造成成交量的变化,而成交量确对收益率的变化解释力度较小。(本文来源于《现代营销(下旬刊)》期刊2017年12期）
谢平[5]（2017）在《汇率、国内外债券收益率对我国上证综指的影响分析》一文中研究指出在全球经济一体化的时代背景下,各国经济发展就像一个命运共同体,而中国作为新兴国家代表和世界第一贸易大国,无疑与其他国家的联系日益密切。一方面,国际因素对中国资本市场的影响逐步深化。另一方面,国内股市、债市、汇市的叁市联动机制也进一步加强。基于此,本文主要运用ADL模型和主成分分析法研究了汇率、国内外债券收益率对我国上证综指的影响。理论上,分别探讨了汇率与股价之间的流量导向型理论和IS-LM-IA理论;利率与股价之间的现金流贴现理论和资本资产定价理论,并研究分析了汇率、利率对股价的传导机制。实证上,以2013年1月1日-2016年11月30日的日度数据为样本区间,借助MATLAB和EVIEWS计量软件进行模型的构建和检验。其中,因变量为上证综指收益率,主要自变量分别为人民币兑美元的即期汇率;中国、美国的10年期国债收益率及其滞后变量,同时加入了时间因素的影响。为了消除原始自变量之间的多重共线性,选择了主成分回归的方法,最终选择了两个主成分,根据其构成形式分别表示为汇率、中美国债收益率的股市综合外在影响因素代理变量F1及收益率自身滞后一期的内在影响因素代理变量F2。在以主成分为自变量的回归模型中,虽然消除了多重共线性,但是显着性检验不能通过,最终的模型显示,主成分F1、F2均与因变量股指收益率呈负相关关系。而F1又分别与汇率负相关,与中美国债收益率正相关,进而说明了我国股市与人民币汇率之间呈正相关关系,与中美国债收益率之间呈负相关关系。其中,汇率与股指收益率的正相关关系可能是由于研究样本期间内股市出现了大涨大跌的异常剧烈波动现象所致。而我国国债收益率对股市的影响遵循社会总供求效应和资产组合替代效应。汇率对股市的影响遵循竞争力效应。另外,股指自身滞后一期的代理变量F2与因变量之间呈负相关关系,也与我国A股市场涨跌震荡交替的市场常态相吻合。最后,汇率、中美国债收益率对应的最佳滞后期均为1期,而股指自身的最佳滞后期则分别为2期和3期。与此同时,股指表现还受时间因素的影响。总之,汇率,中美国债收益率确实能对我国A股市场产生较显着的影响,且具有时滞效应。为了保持学术的严谨性,最终的模型还通过了ADF单位根检验来保证变量序列的平稳性、通过了协整检验来说明研究变量之间存在长期均衡关系、通过了白噪声检验和异方差检验以进一步排除伪回归的可能,并进行了格兰杰因果分析。最后,笔者分别提出了提升我国股票市场稳定性和收益率的叁点建议。总之,希望通过本文得出的合理经济模型,能更全面地揭示影响我国上证综指走势的国内外因素,进而促进投资者做出更合理投资决策。(本文来源于《上海外国语大学》期刊2017-05-01）
侯云飞,于集轩[6]（2016）在《上证综指收益率波动性实证分析——基于Garch模型》一文中研究指出股票市场作为金融市场的重要组成部分,受到投资者和学者的广泛关注。中国a股市场2015年更是波澜壮阔的一年,上半年疯狂且短暂的牛市以及自6月份开始断崖式下跌,引起了投资者和经济金融领域研究人员的重视。选取上证综合指数收益率作为研究对象,重点研究收益率波动性,一方面分析了收益率描述性统计特征,一方面基于Garch(1,1)和EGarch(1,1)模型采用实证分析方法估计了收益率条件方差,并比较了这两种模型。研究结果表明,上证综指收益率具有显着的波动聚集性,通过R/S(重标极差分析法)得出收益率具有长记忆性特征,周期近似为170天,通过自相关系数检查了收益率波动的ARCH效应,并通过Garch模型估计了收益率的条件方差。值得注意的是,通过方差序列的变化观察到收益率短期波动性的增大能够提示投资者回避下跌损失,更为宏观的结论是管理层应该重视股市过度波动对金融市场产生的影响,在未来的证券市场建设中加强法制建设,提升前瞻性,提高管理的有效性。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2016年27期）
李敏[7]（2016）在《上证综指收益率的影响因素分析》一文中研究指出在我国证券市场上,上证综合指数是衡量股市动态的最基本也是最重要的指标.对这一指数及其收益率进行分析,有利于投资者更加了解股票市场的动态,掌握其发展趋势。本文选取2005年1月至2015年9月期间的月度数据为样本,以上证综合指数收益率为因变量,宏观经济中的主要影响因素为自变量,运用Eviews对各种因素影响上证综指收益率的方向和程度进行实证研究。(本文来源于《时代金融》期刊2016年27期）
肖颖[8]（2016）在《投资者情绪对上证综指收益率影响的实证研究》一文中研究指出通过建立投资者情绪指标,研究投资者情绪对上证股票价格的影响,利用ARCH、GARCH、TGARCH模型分别模拟投资者情绪波动的方程,得到投资者情绪波动的条件均值回归模型和条件异方差回归模型。在此基础上,运用投资者情绪均值及波动率对于股票价格波动影响的回归方程,系统深入地研究我国投资者信心波动性与上证综指收益之间的关系,并给出相应的建议与展望。(本文来源于《冶金经济与管理》期刊2016年04期）
李聪,刘诗绮,张伟伟[9]（2015）在《上证综指收益率波动的预测研究》一文中研究指出股票市场巨大震荡表明要保持金融市场平稳健康的运行,必须重视资产风险管理工作,股票指数波动影响着经济社会的发展。因此,对股票市场收益率波动的研究就显得尤为重要。本文以上证综合指数为研究对象,结合上证指数收益率统计特征,引入GARCH模型对股票指数收益率波动性进行分析预测。研究结果表明GARCH模型对上证综合指数收益率波动性有着较好的拟合、预测效果。(本文来源于《东方论坛》期刊2015年06期）
刘婷婷[10]（2015）在《上证综指收益率实证分析——基于ARMA-GARCH模型》一文中研究指出上海证券交易市场在我国资本市场中具有重要地位,其A股股票收益率整体走势可以代表着我国证券市场的整体行情。本文旨在利用上证综指收盘价计算对数收益率,建立ARMA-GARCH模型,进而对上证综指收益率进行预测,并针对其波动提出相关建议。数据选取以2006年6月1日至2015年6月1日上证综合指数收盘价为基础,计算对数收益率,检验序列的相关性,稳定性及异方差性。故本文采用ARMA模型模拟上证综指收益率序列,利用GARCH模型拟合残差序列,以此进行实证分析和预测。(本文来源于《商》期刊2015年35期）
上证综指收益率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着经济发展,证券市场在市场经济中的地位愈发凸显,它既能为企业提供充足的现金流,又能满足投资者对于高收益的要求。因此对证券市场趋势的预测非常重要,有效的预测能够让国家、企业和投资者的各项举措更具前瞻性,使大家能够更好地利用积极趋势、更好的应对消极走向。本文首先总结了金融预测技术发展的叁个阶段,分析了用于预测金融时间序列的传统方法。在传统预测模型存在瓶颈和缺陷的背景下,本文引入了人工智能语音分析领域的深度学习模型,通过添加恒等映射将普通卷积神经网络的卷积层改为了残差元结构,并利用空洞卷积扩大了模型的感受域,最终构造出了专门用于金融预测的WaveNet条件时序卷积模型。在模型输入方面,为了提高输入数据的质量,保证信息的全面性,本文综合分析了对证券市场未来走势存在影响的各方面因素,将这些因素分为了市场交易情况、宏观政治经济因素、其他金融产品市场行情、其他国家证券市场行情和投资者信心等五个大类,并利用Wind金融资讯平台从中筛选出了14个上证综指收益率预测的条件变量。在实证预测研究中,本文模型取得了良好的预测效果;根据本文模型进行的真实市场交易也取得了不错的收益。另外,本文还从行为金融学理论入手,对证券市场波动的动力来源进行了分析,发现投资者的交易行为是股价波动最直接的推手,据此对未来的证券价格预测作出了展望。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
上证综指收益率论文参考文献
[1].陆慧玲,魏宇,王考考.微指数、百度指数与上证综指收益率预测[J].信息系统学报.2018
[2].王定.基于WaveNet条件时序卷积模型的上证综指收益率预测[D].兰州大学.2019
[3].陆慧玲.基于微指数和百度指数的上证综指收益率预测研究[D].西南交通大学.2018
[4].熊虎,周博.上证综指收益率与成交量关系的实证研究[J].现代营销(下旬刊).2017
[5].谢平.汇率、国内外债券收益率对我国上证综指的影响分析[D].上海外国语大学.2017
[6].侯云飞,于集轩.上证综指收益率波动性实证分析——基于Garch模型[J].现代商贸工业.2016
[7].李敏.上证综指收益率的影响因素分析[J].时代金融.2016
[8].肖颖.投资者情绪对上证综指收益率影响的实证研究[J].冶金经济与管理.2016
[9].李聪,刘诗绮,张伟伟.上证综指收益率波动的预测研究[J].东方论坛.2015
[10].刘婷婷.上证综指收益率实证分析——基于ARMA-GARCH模型[J].商.2015