导读:本文包含了上证综指论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:上证综指,私募,创业板,市场,模型,股指,人民币汇率。
上证综指论文文献综述
代汶津[1]（2019）在《汇改前后汇率与股价关系的实证研究与启示——基于上证综指SVAR实证研究》一文中研究指出本文以2015年汇改前后的上综指数、人民币对美元汇率、隔夜拆借利率为样本,构建SVAR模型,加入利率变量,对我国汇股两市的相关性进行实证研究。二者间理论上呈负向联动,汇改后汇率、股价、利率间的长期均衡关系得到加强,市场有效性提升,但因市场化程度不高、定价机制扭曲等,汇率与股价关系不如理论典型。据此,对汇股两市提出政策建议。(本文来源于《中国商论》期刊2019年20期）
本报记者,林荣华,李惠敏[2]（2019）在《利好助推机构急补仓》一文中研究指出利好暖风频吹之下，10月14日，上证综指、深证成指分别收涨1.15%、1.24%，至3007.88点和9786.64点。此次，在超预期利好推动下，部分机构补回仓位。不过，机构人士同时提示，未来仍需关注美联储降息、全球经济增长不及预期等潜在风险。机(本文来源于《中国证券报》期刊2019-10-15）
陆慧玲,魏宇,王考考[3]（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）
朱凯[4]（2019）在《科创板股票明年1月纳入上证综指》一文中研究指出上海证券交易所和中证指数有限公司昨日宣布，将于科创板上市股票与存托凭证数量满30只后的第11个交易日，正式发布上证科创板50成份指数，简称“科创50”。该指数的推出，能够及时反映科创板市场上市公司的价格表现，体现市场结构及其发展变化，丰富上证指数体系。$(本文来源于《证券时报》期刊2019-07-20）
孙翔峰,周松林[5]（2019）在《“科创50”发布在即 上交所呼吁摒弃割韭菜交易方式》一文中研究指出上交所官网7月19日消息称，将于科创板上市股票与存托凭证数量满30只后的第11个交易日正式发布上证科创板50成份指数，简称“科创50”。上交所同日在就科创板开市初期交易制度答记者问时表示，相比主板交易机制，在科创板引入一系列创新交易机制安排，其中(本文来源于《中国证券报》期刊2019-07-20）
王也[6]（2019）在《上证综指延续调整 投资者最好观望为主》一文中研究指出17日A股涨跌互现。上证综指延续调整，深市叁大股指率先反弹，不过幅度都比较有限。行业板块下跌数量居多，两市成交略有放大。证券人士指出，后市仍有回落的可能，投资者操作上继续观望为主。上证50失守30天线记者：尽管周叁市场空头依然在对多头(本文来源于《重庆商报》期刊2019-07-18）
广发期货宏观金融组[7]（2019）在《股指反攻缺乏基本面支撑》一文中研究指出在中美贸易摩擦缓和窗口打开后，股指的反弹力度不如预期，近期有所回调。美联储降息预期下修以及6月宏观经济数据或成为近期股市风险点，股指存在回调压力。此外，科创板临近上市，对资金面也形成脉冲式影响。美联储降息预期下修，对A股的影响短空长多。上周五公(本文来源于《期货日报》期刊2019-07-10）
王也[8]（2019）在《A股七月开门红 做多时间窗口或开启》一文中研究指出昨天是下半年第一个交易日，沪深股市全天高位放量震荡整理，上证综指收复了3000点等多道雄关，深市主要指数则打破了有史以来的下半年最强开门红纪录。两市成交金额合计6141.30亿元，比上周五猛增48%。下半年行情将怎么走？证券人士指出，后市有喜也有忧，未来(本文来源于《重庆商报》期刊2019-07-02）
姜沁[9]（2019）在《是落袋为安还是坚定持有》一文中研究指出6月中旬以来，股指围绕事件驱动展开，市场经历过山车行情。中美元首通话令权益市场画风一转，但随后中科曙光被列入实体名单泼了市场一盆冷水，而在26日下午姆努钦表示中美谈判已完成90%，再度给予市场希望，上证综指中枢重回3000点附近。本轮反弹空间究竟有多大，(本文来源于《期货日报》期刊2019-06-28）
黄志平[10]（2019）在《上证综指的长记忆性检验及其预测研究》一文中研究指出近年来,我国的金融行业不断发展壮大,证券市场作为金融市场的重要组成部分,已成为了金融领域的研究对象之一。研究上证综指的记忆性特征,不但有助于了解证券市场的发展,还能为投资者提供实践指导。本文依据上证综指的时间序列周期,结合相关变量,建立预测模型,得到有效估计,从而避免证券市场的外在风险,主要内容和研究结果如下。1.选取了1991-2018年上证综指收盘价作为原始样本数据,通过对其进行对数和对数差分处理得到了对数样本和对数差分样本,并用R/S分析法、修正R/S分析法、V/S分析法、DFA分析法和MFDFA分析法对样本的记忆性进行检验。结果发现,对数差分处理会影响上证综指的记忆性,且5种分析方法的结果均表明上证综指是存在长记忆性特征的。2.考虑到时间和涨跌因素对上证综指的影响,本文将原始样本分成3个不同的时间段,并做去除较大涨跌幅度处理,然后用长记忆性检验方法对处理后的样本进行记忆检验。研究结果表明,上证综指的长记忆性检验确实会受到时间和涨跌因素的影响,在不同的时间区间其记忆指数不同,甚至有时会出现Hurst指数小于0.5的情况,这间接解释了在不同研究中上证综指记忆性指数不同的原因。与时间因素相比,去除较大涨跌幅度样本所得到的记忆指数变化更加明显,即涨跌因素对上证综指长记忆性检验的影响更大。3.采用参数模型和非参数模型对上证综指的收盘价进行预测。以近几年上证综指收盘价作为原始样本,首先对样本进行了归一化和去除较大涨跌幅度处理,然后进行正态性和单位根检验,最后得出该样本是非正态非稳定的时间序列。使用ARFIMA模型和GRU模型对处理后的样本进行预测,结果表明,不论是原始样本还是去涨跌样本,长期预测还是短期预测,GRU模型的预测效果均优于ARFIMA模型。4.当用同种模型对原始样本和去除较大涨跌样本进行预测时,发现去涨跌样本的预测结果均优于原始样本,从而表明去除较大涨跌幅度这种数据处理方法能够减小上证综指的预测误差。上证综指的长记忆性为其预测研究提供了有利条件。在原始样本和去涨跌样本的ARFIMA模型和GRU模型的预测结果中发现,去涨跌样本的GRU模型预测效果最好。这说明在上证综指的预测研究过程中,数据的预处理和模型的选取均会影响预测结果,因此有效的数据处理方法和相适应的模型选择是上证综指预测研究的重点。(本文来源于《江西财经大学》期刊2019-06-01）
上证综指论文开题报告
（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：
利好暖风频吹之下，10月14日，上证综指、深证成指分别收涨1.15%、1.24%，至3007.88点和9786.64点。此次，在超预期利好推动下，部分机构补回仓位。不过，机构人士同时提示，未来仍需关注美联储降息、全球经济增长不及预期等潜在风险。机
（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。
上证综指论文参考文献
[1].代汶津.汇改前后汇率与股价关系的实证研究与启示——基于上证综指SVAR实证研究[J].中国商论.2019
[2].本报记者,林荣华,李惠敏.利好助推机构急补仓[N].中国证券报.2019
[3].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
[4].朱凯.科创板股票明年1月纳入上证综指[N].证券时报.2019
[5].孙翔峰,周松林.“科创50”发布在即上交所呼吁摒弃割韭菜交易方式[N].中国证券报.2019
[6].王也.上证综指延续调整投资者最好观望为主[N].重庆商报.2019
[7].广发期货宏观金融组.股指反攻缺乏基本面支撑[N].期货日报.2019
[8].王也.A股七月开门红做多时间窗口或开启[N].重庆商报.2019
[9].姜沁.是落袋为安还是坚定持有[N].期货日报.2019
[10].黄志平.上证综指的长记忆性检验及其预测研究[D].江西财经大学.2019
论文知识图
