股票定价的奥尔森模型成立条件

股票定价模型增长模型

股票定价模型 －、零增长模型 零增长模型假定股利增长率等于零，即G=0，也就是说未来的股利按一个固定数量支付。 [例] 假定某公司在未来无限时期支付的每股股利为8元，其公司的必要收益率为10％，可知一股该公司股票的价值为8／0．10＝80元，而当时一股股票价格为65元，每股股票净现值为80—65＝15元，因此该股股票被低估15元，因此建议可以购买该种股票。 [应用] 零增长模型的应用似乎受到相当的限制，毕竟假定对某一种股票永远支付固定的股利是不合理的。但在特定的情况下，在决定普通股票的价值时，这种模型也是相当有用的，尤其是在决定优先股的内在价值时。因为大多数优先股支付的股利不会因每股收益的变化而发生改变，而且由于优先股没有固定的生命期，预期支付显然是能永远进行下去的。 二、不变增长模型 (1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。 [例]假如去年某公司支付每股股利为1.80元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5％的速率增长。因此，预期下一年股利为1.80×(1十0.05)＝1.89元。假定必要收益率是11％，该公司的股票等于1．80×[(1十0．05)／(0.11—0．05)]＝1．89／(0．11—0．05)＝31．50元。而当今每股股票价格是40元，因此，股票被高估8．50元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。 (2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按固定数量支付，这时，不变增长模型就是零增长模型。 从这两种模型来看，虽然不变增长的假设比零增长的假设有较小的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实的。但是，不变增长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。 三、多元增长模型 多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间7、内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分。 第一部分包括在股利无规则变化时期的所有预期股利的现值。

中国证券市场股票价格预测模型综述

中国证券市场股票价格预测模型综述 王 浩 (洛阳理工学院工程管理系,洛阳 471023)* 摘 要:中国金融市场的证券价格存在着可预测成分。现有的各种统计预测方法基本都可以归纳为时间关系模型和因果关系模型两大类,详细分析了各种模型的实现方法并总结了其特点。 关键词:预测;股票价格;统计模型;综述do:i 10.3969/j .issn .1000-5757.2009.07.058 中图分类号:F830191 文献标志码:A 文章编号:1000-5757(2009)07-0058-03 一、证券市场可预测性 有效市场理论指出,证券价格呈现随机游走特征,因此技术分析和掷骰子选出的股票,最终表现相差无几。大量分析却发现中国股票价格波动具有长期记忆性,拒绝了随机游走假设,即股市涨跌存在自身的规律,无论长期和短期都存在着可预测的成分,因而技术分析是有用的,通过采用 相应策略,投资者可以获得超常利润。[1] 中国证券市场呈 现弱有效性的原因可能在于,作为一个新兴市场,法制、监管等因素造成市场信息传递效率低下,投资者在博弈中存在严重的信息和资金实力不对称,而且这种不对称状态并不能在市场中迅速消除,因此F a m a 所描述的概率上的/瞬时性0还无法达到,而这种市场结构的特点,使得某些/技术分析0成为信息挖掘的成本。 由于股票指数序列呈现高度的非线性,经典计量经济模型和时间序列模型的有效性受到了挑战。现代预测理论和统计学、信息技术、优化算法紧密结合,向复杂化和智能化方向发展。至少目前在我国,各种预测技术方兴未艾,投资者按照自己的经验采用各不相同的指标作为决策依据,在市场上低买高卖,获得了成功,也经历过失败。 二、主要预测模型1.神经网络模型 神经网络是一种大规模并行处理系统,具有良好的自学习能力、抗干扰能力和强大的非线性映射能力,能够从大量历史数据中进行聚类和学习,自动提取样本隐含的特征和规则,进而找到某些行为变化规律,可以实现任何复杂的因果关系。BP (反向传播)和RBF (径向基函数)神经网络是最常见的股市预测模型。崔建福等发现BP 模型普遍显著优于 GARCH (广义自回归条件异方差)模型,从而认为对股票价格这样波动频繁的时间序列,从非线性系统角度建模略胜于 从非平稳时间序列角度建模。[2] 由于传统算法收敛速度慢且 全局寻优能力差,更多研究将精力放在对神经网络结构和参数的改进上。丁雪梅等发现改进后BP 算法的预测结果比 回归预测、指数平滑预测和灰色预测都要好。 [3]神经网络预测方法的应用有两个明显特点。一方面,统计模式识别和数字信号处理等领域的特征选择和提取方法,如小波包最优分解方法、混沌吸引子理论、K a l m an 滤波算法、主成分分析、灰色系统理论,广泛用于神经网络输入参数的甄别。另一方面,新的网络模型不断被应用于证券预测实践以提高映射效率,如模糊神经网络和小波神经网络。预测结果明显优于普通神经网络模型。 神经网络的缺陷在于,网络结构只能事先指定或应用启发式算法在训练过程中寻找,需要在充分了解待解决问题的基础上,主要依靠个人经验来确定,没有统一的规范,往往需要通过反复改进和试验,最终才能选出一个相对较好的设计方案,并且网络训练过程易陷入局部极小点。不过,神经网络最致命缺点在于,无法表达和分析预测系统的输入输出之间的关系,难以解释系统输出结果。 2.灰色系统和随机过程模型 灰色预测普遍采用灰色系统模型,经由累加过程削弱原始数据的随机干扰,突出系统所蕴涵的内在规律,然后建立动态预测模型。马尔可夫过程是无后效性的随机过程,是一种应用极为广泛的传统方法。灰色系统GM (1,1)模型的解为指数型曲线,几何图形较为平滑,比较适用于具有增长趋势的问题,而对随机性波动较大的数据进行预测,会 58 第25卷 第7期V o.l 25 四川教育学院学报 J OURNAL OF S I CHUAN C O LLEG E OF EDU CAT I ON 2009年7月 Ju.l 2009 * 收稿日期:2009-02-23 作者简介:王浩(1973)),男,河南西峡人,副教授,硕士,研究方向:区域经济发展理论与数量分析。

股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】

股票预测模型【运用ARIMA模型预测股票价格】 [摘要]ARIMA模型是时间序列中十分常见和常用的一种模型，应用与经济的各个领域。本文基于ARIMA模型，采用了莱宝高科近67个交易日的数据，对历史数据进行分析，并且在此基础上做出一定的预测，试图为现实的投资提供一些参考信息。[关键字]ARIMA模型；股价预测；莱宝高科一、引言时间序列分析是从一段时间上的一组属性值数据中发现模式并预测未来值的过程。ARIMA模型是目前最常用的用于拟合非平稳序列的模型，对于满足有限参数线形模型的平稳时间序列的分析，ARIMA在理论上已趋成熟，它用有限参数线形模型描述时间序列的自相关结构，便于进行统计分析与数学处理。有限参数线形模型能描述的随机现象相当广泛，模型拟合的精度能达到实际工程的要求，而且由有限参数的线形模型结构可推导出适用的线形预报理论。利用ARIMA 模型描述的时间序列预报问题在金融，股票等领域具有重要的理论意义。本文将利用ARIMA模型结合莱宝高科的数据建立模型，并运用该模型对莱宝的股票日收盘价进行预测。二、ARIMA模型的建立 2.1ARIMA模型简介ARIMA是自回归移动平均结合模型的简写形式，用于平稳序列或通过差分而平稳的序列分析，简记为ARIMA(p,d,q)用公式表示为：△dZt=Xt=ψ1Xt-1+ψ2Xt-2+?+ψpXt-p+at-θ1at-1-θ2at-2-?-θqat-q 其中，p、d、q分别是自回归阶数、差分阶数和滑动平均阶数；Zt是时间序列；Xt是经过d阶差分后的时间序列值；at－q是时间为t－q的随机扰动项；ψp、θq分别是对应项前的系数。 2.2模型建立流程(1)平稳性检验以2010－3－4到2010－6－10的“莱宝高科”(002106)股票的收盘价作为模型的数据进行建立时间序列模型：做出折线图观察数据的特征：进行单位根检验，判别序列是否为平稳序列；若一阶差分后的数据为平稳序列，可以建立时间序列模型。说明原数据为一阶单整。(2)模型的选择和参数的估计根据数据的平稳性特征，初步确定建立ARIMA模型。观察一阶差分以后的序列的自相关函数和偏自相关

股价决定模型

股價決定模型 任何資產的價值決定於資產持有期間 (或資產存續期間) 內各期現金流量的現值。不同於債券，只要公司不破產，不被併購，市場投資者就可以一直持有這家公司的股票。由股票預期報酬率的定義可知：持有股票的預期報酬率是股利收益率以及出售股票時資本利得率之和。不少人就因此認為若市場投資者一直持有而不出售股票，她就無法享受資本利得這部分的報酬，導致長期持有股票的投資報酬率變小。換句話說，不少人認為持有期間長短會影響到股票價值的計算。為正確估算股票價值，我們必須先釐清：到底持有期間長短會不會影響到股票價值的計算？換句話說，持有一期和永遠持有股票計算投資報酬的方式有無不同？ 假設市場投資者決定持有股票一期，持有期間的現金流量圖為 現金收入 DIV 1+P 1 現金支出 -P 0 持有一期的現金收入就是持有股票期間的股利所得及期末處分股票所得價款：P 1 + DIV 1，若資本（機會）成本為r ，均衡狀態下，持有股票一期現金收入的現值等於本期股價(P 0)： P 0 ＝ 11DIV +P 1+r ， (1) 由於股票是有風險的資產，資本（機會）成本（r ）必須比無風險資產報酬率為高以反映持有股票的風險。由式 (1) 可知，持有股票一期時，股票價值等於未來持有期間內投資收益 (現金收入) 的現值。若股票持有人想持有兩期。此時，投資者在第二期預期的投資收益為22DIV P ，持有期間各期現金流量圖為

現金收入 DIV 1 DIV 2+P 2 現金支出 -P 0 若資本（機會）成本為r ，均衡狀態下，持有股票兩期現金收入現值等於本期股價（P 0）： P 0 ＝ () 122211DIV DIV P r r ++++ (2) 接下來，將釐清持有一期與持有兩期時計算投資報酬的方式是否相同。假設市場投資者在第1期想持有股票一期，其現金流量圖為 現金收入 DIV 2+P 2 現金支出 -P 1 持有期間現金收入的現值為 221DIV P r ++ 在完全競爭市場中，由於均衡狀態下，不可能存在套利機會表示下一期的市場均衡價格（1P ）應等於第二期投資收益的現值： r 1P D I V P 221++=， (3) 將式 (3) 代入式中 (2) 就可算出下式： ??? ? ??++++= r 1P D I V D I V r 11P 211011+P 1DIV r =+

股票定价模型.doc

股票定价模型 一、零增长模型六、开放式基金的价格决定 二、不变增长模型七、封闭式基金的价格决定 三、多元增长模型八、可转换证券 四、市盈率估价方法九、优先认股权的价格 五、贴现现金流模型 一、零增长模型 零增长模型假定股利增长率等于零，即G=0，也就是说未来的股利按一个固定数量支付。 [例] 假定某公司在未来无限时期支付的每股股利为8元，其公司的必要收益率为10％，可知一股该公司股票的价值为8

／0．10＝80元，而当时一股股票价格为65元，每股股票净现值为80-65＝15元，因此该股股票被低估15元，因此建议可以购买该种股票。 [应用] 零增长模型的应用似乎受到相当的限制，毕竟假定对某一种股票永远支付固定的股利是不合理的。但在特定的情况下，在决定普通股票的价值时，这种模型也是相当有用的，尤其是在决定优先股的内在价值时。因为大多数优先股支付的股利不会因每股收益的变化而发生改变，而且由于优先股没有固定的生命期，预期支付显然是能永远进行下去的。 二、不变增长模型 (1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。 [例]假如去年某公司支付每股股利为1.80元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5％的速率增长。因此，预期下一年股利为1.80×(1十0.05)＝1.89元。假定必要收益率是11％，该公司的股票等于1．80×[(1十0．05)／(0.11-0．05)]＝1．89／(0．11-0．05)＝31．50元。而当今每股股票价格是40元，因此，股票被高估8．50元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。

(2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按固定数量支付，这时，不变增长模型就是零增长模型。 从这两种模型来看，虽然不变增长的假设比零增长的假设有较小的应用限制，但在许多情况下仍然被认为是不现实的。但是，不变增长模型却是多元增长模型的基础，因此这种模型极为重要。 三、多元增长模型 多元增长模型是最普遍被用来确定普通股票内在价值 的贴现现金流模型。这一模型假设股利的变动在一段时间7、内并没有特定的模式可以预测，在此段时间以后，股利按不变增长模型进行变动。因此，股利流可以分为两个部分。 第一部分包括在股利无规则变化时期的所有预期股利 的现值。 第二部分包括从时点T来看的股利不变增长率变动时期的所有预期股利的现值。因此，该种股票在时间了的价值(VT)可通过不变增长模型的方程求出 [例]假定A公司上年支付的每股股利为0．75元，下一年预期支付的每股票利为2元，因而再下一年预期支付的每股股利为3元，即

某种股票价格的数据的时间序列模型的建立及分析

教育部直属国家“211工程”重点建设高校 股票价格模型 ——应用时间序列分析期末论文 2013年11月一、实验目的： 掌握用Box-Jeakins方法及Paudit-Wu方法建模及预测 二、实验内容： 应用数据1前28个数据建模，后8个数据供预测检验。 数据1 ： 某种股票价格的数据（单位：元）

表1 三、数据检验 1、检验并消除数据长期趋势 法一：图形检验 （1）根据表中数据我们先画出序列图并对序列图进行平稳性分析。 （2）Matlab程序代码 x=[10.5,10.44,9.94,10.25,11,9.88,10.5,12,13.94,12.25,12.61,13.5,13.44,12.44, 13.5,15.39,15.75,13.88,14.5,15.5,16.13,14.75,11.75,15.25,17.13,20.5,19,21.5;] plot(x) xlabel('时间t'); ylabel('观测值x'); title('某种股票价格序列图'); （3）得到图（1） 图（1） （4）观察图形，发现数据存在长期向上的趋势。表示序列是不平稳的。 （5）我们再进一步对数据进行一阶差分，利用Matlab画图。

（6）Matlab程序代码 y=diff(x,1) plot(y) xlabel('时间t'); ylabel('一阶差分之后的观测值y'); title('某种股票价格差分之后序列图'); （7）得到图（2） 图（2） （8）根据图（2）初步判定一阶差分后的序列稳定 法二：用自相关函数检验 （1）用matlab做出原数据自相关函数的图 （2）Matlab程序代码 x=[10.5,10.44,9.94,10.25,11,9.88,10.5,12,13.94,12.25,12.61,13.5,13.44,12.44, 13.5,15.39,15.75,13.88,14.5,15.5,16.13,14.75,11.75,15.25, 17.13,20.5,19,21.5;]; acf1=autocorr(x,[],2); %计算自相关函数并作图 autocorr(x,[],2) acf1 （3）得到图（3）

股票定价模型

股票定价模型 贴现现金流模型 贴现现金流模型是运用收入的资本化定价方法来决定普通股票的内在价值的。按照收入的资本化定价方法，任何资产的内在价值是由拥有这种资产的投资者在未来时期中所接受的现金流决定的。由于现金流是未来时期的预期值，因此必须按照一定的贴现率返还成现值，也就是说，一种资产的内在价值等于预期现金流的贴现值。对于股票来说，这种预期的现金流即在未来时期预期支付的胜利，因此，贴现现金流模型的公式为 式中：Dt为在时间T内与某一特定普通股相联系的预期的现金流，即在未来时期以现金形式表示的每股股票的股利；K为在一定风险程度下现金流的合适的贴现率； V为股票的内在价值。 在这个方程里，假定在所有时期内，贴现率都是一样的。由该方程我们可以引出净现值这个概念。净现值等于内在价值与成本之差，即式中：P为在t=0时购买股票的成本。 如果NPV>0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和大于投资成本，即这种股票被低估价格，因此购买这种股票可行； 如果NPV<0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和小于投资成本，即这种股票被高估价格，因此不可购买这种股票。 在了解了净现值之后，我们便可引出内部收益率这个概念。内部收益率就是使投资净现值等于零的贴现率。如果用K*代表内部收益率，通过方程可得 由方程可以解出内部收益率K*。把K*与具有同等风险水平的股票的必要收益率（用K表示）相比较：如果K*>K，则可以购买这种股票；如果K*

基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型

基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型 【摘要】股民希望从研究股票市场价格的变化中得到一些规律，减少自身的损失，但是股票系统本身是一个非常复杂的非线性运动系统，受到多种因素的影响，短期的某种程度的预测能够帮助股民投资，当前经济预测方法有很多，本文主要分析基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型，通过实例对比，分析两种模式的联系与区别，希望嫩味股票短期预测模型提供参考。 【关键词】股票价格预测；马尔科夫；布朗运动 马尔科夫理论应用到股票奇偶阿姨市场中，能够预测股价综合指数的涨幅程度，虽然基于马尔科夫的股票价格预测模型具有一定的应用价值，但是也存在很大的局限性。依照道氏理论，股票的运动就有历史再现性，任何一种趋势都会持续一段时间，找到运动特征和时间周期，能够帮助投资者得到更加科学的投资策略，本文主要分析基于马尔科夫和布朗运动的股票价格预测模型。 1.马尔科夫数学模型的建立 股票综合指数的计算均是采用流通量加权平均法，在正常的交易环境下，股价综合指数随着股票价的变化而发生变化，属于比较典型的随机过程。在运用马尔科夫预测股票模型中需要先建立模型，构造股票价格的分布状态，进而检验。设定xn代表股价综合指数出现的概率，并假设股价指数与过去的运行态势无关，具有无后效性的特点，规定出xn在[-10，-2]表示大幅度下降，xn在[-2，-0.5]比那话代表股票价格正常下跌，xn在[-0.5，0.5]表示股票价格出现小幅震荡整理，xn在[0.5，2]表示上涨，xn在[2，10]表示股票价格大幅度上涨。 时间参数以一个交易日作为交易单位，状态空间E={1，2，3，4，5}，n=0表示初始值，n时刻转移概率矩阵Pij≥0，矩阵P描述该状态下转移到状态j的概率分布状态，设定Pij（K）表示由状态i转移到状态j的转移概率随着转移步骤的增加，根据变化趋势就能判断系统的稳定性，构造k步转移概率矩阵Pk=Pk1，假设t时间段股价的绝对概率向量采用P（t）=（P1（t），P2（t），…Pn（t））T，其中Pi（t）代表t时间段第i区的绝对概率，给定初始概率向量的情况下，t各时间段的股价预测模型为P（t+k）=P（0）P1=P（0）Pt1。 2.布朗运动的预测模型 在描述股票运动的过程中，认为符合布朗运动，采用dSi/St=μdt+δdwt表示，式中St代表t时刻的股票价格，μ代表期望漂移率，δ代表波动率，在间隔Δt 时间段内dlnSt=（μ-δ2/2）dt+δdwt，dwt代表股票的瞬间收益率，布朗运动服从正态分布，股价运动的形式可以采用dSt=μStdt+δStdt表示，依照Tto定理，股价St在任意时间段内服从对数正态分布。 根据股票价格St在任意时间段服从对数正态分布，得到随机微分方程的离

股票交易数学模型

股票交易的数学模型 结论 股票价格的运行周期可以分为四个阶段，每个阶段都可以通过价格和成交量的趋势来定义： 第一阶段：价格递增，成交量递增。 第二阶段：价格递增，成交量递减，价格会达到最大值。 第三阶段：价格递减，成交量递减。 第四阶段：价格递减，成交量递增，价格会达到最小值。 买入的最好时间在第四阶段，卖出的最好时间在第二阶段。 成交量和买卖双方的关系 假设有100份股票，看多方（买方）为B ，看空方（卖方）为S 。则有： 100S B += （1） 成交量为Y ，则有成交量函数可以描述为： ,050 100,50100B B Y B B ≤ （3） 则有如下的函数关系图：

成交量和价格的关系 根据（2）和（3）可得： ,050100,50100P P a a Y P P a a ?≤

1 从0到50，价格递增成交量递增 2 从50到100，价格递增成交量递减 3 从100到50，价格递减成交量递增 4 从50到0，价格递减成交量递增 成交量和价格对股票波动周期的分析下面是上证指数的交易数据. 阶段阶段描述对应过程 1 价格递增，成交量递增价格属于上升通道 1 2 价格递增，成交量递减价格属于上升通道，价格达到最大值 2 3 价格递减，成交量递减价格属于下降通道 4 4 价格递减，成交量递增价格属于下降通道，价格达到最小值 3 显然，第四阶段是买入的最好时间，第一阶段是买入的次好时间。 第二阶段是卖出的最好时间。

基于机器学习的股票分析与预测模型研究

金融观察?一 基于机器学习的股票分析与预测模型研究① 姚雨琪 摘一要:近年来?随着全球经济与股市的快速发展?股票投资成为人们最常用的理财方式之一?本文研究的主要目标是利用机器学习技术?应用Ｐｙｔｈｏｎ编程语言构建股票预测模型?对我国股票市场进行分析与预测?采用ＳＶＭ与ＤＴＷ构建股票市场的分析和预测模型?并通过Ｐｙｔｈｏｎ编程进行算法实现? 本文对获取到的股票数据进行简单策略分析?选取盘中策略作为之后模型评估的基准线?分别选取上证指数二鸿达兴业股票二鼎汉股票数据利用已构建的支持向量机和时间动态扭曲模型在Ｐｙｔｈｏｎ平台上进行预测分析?结果表明?对于上证指数而言?支持向量机预测下逆向策略更优?对于鸿达兴业股票和鼎汉股票而言?支持向量机预测下正向策略更优?基于时间动态扭曲算法的预测方法对于特定的股票有较高的精度和可信度?研究结论表明将机器学习运用于股票分析与预测可以提高股票价格信息预测的效率?保证对海量数据的处理效率?机器学习过程可以不断进行优化模型?使得预测的可信度和精度不断提高?机器学习技术在股票分析方面有很高的研究价值? 关键词:机器学习?股票预测?Ｐｙｔｈｏｎ?ＳＶＭ?ＤＴＷ 中图分类号:Ｆ８３０.９１一一一一一一文献标识码:Ａ一一一一一一文章编号:１００８－４４２８(２０１９)０２－０１２３－０２ 一一一二引言 国外股票市场的股票分析预测开始得很早?研究者们将各种数学理论二数据挖掘技术等应用到股票分析软件中?并通过对历史交易数据的研究?从而得到股票的走势规律?近年来?由于现实中工作与研究的需要?机器学习的研究与应用在国内外越来越重视?机器学习可以在运用过程中依据新的数据不断学习优化?完善预测模型?将机器学习应用于股票市场的预测?从股票的历史数据中挖掘出隐藏在数据中的重要信息?这样既能够为股民们对股价预测研究提供理论支撑?又能够为公司的领导层提供决策支持?基于此?本文选择机器学习在股票分析中的应用作为研究方向?在机器学习及股票分析相关理论基础上?使用Ｐｙｔｈｏｎ开发工具?并分别运用支持向量回归及时间动态扭曲进行预测? 二二相关技术与理论 (一)机器学习 机器学习是融合多领域技术的交叉学科?主要包括概率论与数理统计二微积分二线性代数二算法设计等多门学科?通过计算机相关技术自动 学习 实现人工智能?(二)股票分析方法 １.基本面分析 基本面分析指的是在分析股票市场供应和需求关系的相关因素(如宏观经济二政策导向二财务状况以及经营环境等)基础上确定股票的实际价格?从而预测股票价格的趋势?２.技术面分析 技术面分析指的是对股票图样趋势来分析和研究?来判断价格的走势? (三)基于Ｐｙｔｈｏｎ的经典机器学习模型 １.支持向量机(ＳＶＭ) 该模型最初用于分类?其最终目标是引入回归估计?建立回归估计函数Ｇ(ｘ)?其中回归值与目标值之间的差值小于μ?同时保证该函数的ＶＣ维度最小?线性或非线性函数Ｇ(ｘ)的回归问题可以转化为二次规划问题?并且获得的最优解是唯一的? ２.动态时间扭曲(ＤＴＷ) 这是衡量时间序列之间的相似性的方法?并可以用在语音识别领域以判断两段声音是否表达了同一个意思?三二股票预测模型的构建 (一)确定初始指标 １.基于支持向量机确定指标 施燕杰(２００５)利用支持向量机进行股票分析与预测?在多次反复尝试基础上提出了一系列的指标作为预测模型的输入向量?该指标能够有效地预测未来股价波动情况?本文在结合自身研究的基础上?对以上施燕杰提出的指标进行改进?在原有的指标基础上添加７日平均开盘价和７日平均收盘价?去除了成交额保留了成交量?最终建立如表１所示的２０个初选指标? 表１一初选指标 变量Ｘ１Ｘ２Ｘ３Ｘ４Ｘ５Ｘ６Ｘ７Ｘ８Ｘ９Ｘ１０含义 今日 开盘价 昨日 开盘价 前日 开盘价 ７日平均 开盘价 今日 最高价 昨日 最高价 前日 最高价 ７日平均 最高价 今日 最低价 昨日 最低价变量Ｘ１１Ｘ１２Ｘ１３Ｘ１４Ｘ１５Ｘ１６Ｘ１７Ｘ１８Ｘ１９Ｘ２０含义 前日 最低价 ７日平均 最低价 今日 收盘价 昨日 收盘价 前日 收盘价 ７日平均 收盘价 今日 成交量 昨日 成交量 前日 成交量 ７日平均 成交量一一本文主要是进行股票分析与预测?因此在综合考虑各个 价格指标的基础上?本文选择选定时间段的下一日收盘价作为模型的输出向量? ２.基于动态时间扭曲确定指标 根据往常研究经验?我们将时间序列数据分成不同的期间?每个期间长度为５日?以每个时间段相邻每日收盘价涨跌率变化趋势为初始指标?选择时间序列期间下一日的收盘价与期间内最后一日收盘价涨跌率作为模型的输出向量?(二)选择样本 １.实验对象 本文在分别在主板市场二中小板市场和创业板市场中采取随机抽样的方法各随机选择一只股票数据作为研究对象?分别是上证指数二鸿达兴业股票二鼎汉股票? ２.样本规模 我们选取了２０１１年至２０１７年间上证指数１５５０条数据?２０１５年至２０１７年的鸿达兴业股票５３２条数据二鼎汉股票５７２ ３２１ ①基金项目:江西财经大学第十三届科研课题立项?编号ｘｓｋｔ１８３４５?

股票价格波动规律的模型

股票价格波动规律的模型 1. 经典的Black-Scholes 模型 0>∈+=σμσμ,,R dB S dt S dS t t t t S S =0 ],0[T t ∈ 2. 广义Black-Scholes 模型 t t t dB S t t S dt S t t S t dS ),()(),()()(σμ+= S S =)0( 3．指数O-U 过程模型 ))()()())(ln ()(t dB t S dt t S t S t dS σαμ+-= S S =)0( 4．带跳的几何Brown 运动模型 )]()()())()()[(()(t dN t dB t dt t t t S t dS Φσθλμ++--=， S S =)0( 5．指数Levy 过程模型 t dY t t S dt t t S t dS )()()()()(σμ+= 其中，Y 是Levy 过程（平稳的独立增量过程） 6．多维扩散过程模型

)(∑=+=n j j t ij t i t i t i t dB dt S dS 1 σμ 000>=i i s S d i ,,,Λ21= （d n ≥） 7．随机波动率模型 1t t t t t t t t dB Y S t S dt Y S t S dS ),,(),,(σμ+= 2 t t t t t t dB Y S t b dt Y S t a dY ),,(),,(+= 8．分式几何Brown 运动模型 0>∈+=σμσμ,,R dB S dt S dS H t t t t H B 是参数为H 的分式Brown 运动，当21 =H 时H B 是标准Brown 运动，当 21 ≠H 时H B 是正态过程，但不是半鞅. 9．指数半鞅模型 t t t dX S dS = （}ex p{t t X S =或t t X S )(ε=）

资本资产定价(CAPM)模型在我国股票市场中的应用

资本资产定价（CAPM）模型在我国股票市场中的应用 ——基于回归分析角度的实证研究 内容提要：资本资产定价模型(CAPM)主要研究证券市场中资产的预期收益率与风险资产之间的关系，以及均衡价格是如何形成的，它刻画了均衡状态下资产的预期收益率及其与市场风险之间的关系。本文首先阐述CAPM的內涵，随后采用回归分析的方法，进行中国证券市场的抽样实证分析，说明通过统计分析的方法，可以选择相对合适的市场组合收益率，提高资产估值和资产配置的准确性，对我国资本市场应用资本资产定价模型(CAPM)的有效性及其障碍进行分析，并提出了一些资本资产定价模型分析对我国股市的启示。 关键词：资本资产定价模型（CAPM）；回归分析；有效性分析；实证研究 一、引言 现代资本资产定价模型(CAPM)是第一个关于金融资产定价的均衡模型，也是第一个在不确定条件下，使投资者实现效用最大化的资产定价模型。模型的首要意义是建立了资本风险与收益的关系，明确指明证券的期望收益率就是无风险收益率与风险补偿两者之和，揭示了证券报酬的内部结构。资本资产定价模型是现代金融理论的一块重要的基石,在已经问世的诸多证券投资理论中，资本资产定价模型在投资学中占有重要的地位，并在投资公司决策和公司理财中得到广泛的应用。从目前我国金融市场运行来看，即使在起步不长的中国证券投资活动中，这一模型的应用也成为有关学者热衷讨论的话题。在证券市场与金融投资已经构成我国社会经济生活的一个重要组成部分的今天，对资本资产定价模型进行深入研究无疑在理论上和实践上都有着重要的意义。 二、资本资产定价模型理论概述 （一）资本资产定价模型(CAPM)的理论基础 在现代投资理论和方法中，投资组合选择和资本资产定价理论居于核心地位，是近年来西方金融学发展很快的一个领域。马柯维茨(H. Markowitz)于20世纪50年代提出了证券投资组合理论，即不要把所有鸡蛋放在同一个篮子里，奠定了现代证券投资理论的基础。现代证券投资理论逐步发展演化，经济学家威廉.夏普(William F.Sharpe)、约翰林特纳(John Lintner)提出了资本资产定价模型(Capital Assets Pricing Model)，简称CAPM。资本资产定价模型是第一个关于金融资产定价的均衡模型，其实质是讨论资本风险与收益的关系，个人投资者通过对不同证券的未来前景评估构成最优风险证券组合。这一理论的问世，使金融学开始摆脱纯粹描述性的研究和单凭经验操作的状态，将数量化方法引入了金融领域，从而形成了现代资产定价理论。作为第一个不确定条件下的资产定价模型，CAPM 的问世有着引导证券投资进入科学化阶段的重大意义，它导致了西方金融理论的一场革命。

APT定价模型组题

页脚内容1 资产组合理论： 1、假如有A 和B 两种股票，它们的收益是相互独立的。股票A 的收益为15%的概率是40%，而收益为10%的概率是60%，股票B 的收益为35%的概率是50%，而收益为-5%的概率也是50%。 （1）这两种股票的期望收益和标准差分别是多少？它们的收益之间的协方差是多少？ （2）如果50%的资金投资于股票A ，而50%的资金投资于股票B ，问该投资组合的期望收益和标准差分别是多少？ 答案：（1）股票A 的期望收益E(R )0.415%0.610%12%;A =?+?=股票A 的标准差 A 0.0245σ==。 股票B 的期望收益E(R )0.535%0.5(5%)15%;B =?+?-=股票B 的标准差 0.2B σ== 因为股票A 和股票B 的收益是相互独立的，所以它们收益之间的协方差为0。 （2）该投资组合的期望收益 P E R 0.5E(R )0.5E(R )0.512%0.515%13.5%,A B =?+?=?+?=（） 标准差P 0.1007σ=== 2、假设有两种基金：股票基金A ，债券基金B ，基金收益率之间相关系数为0.05，概率分布如下：A ：

页脚内容2 期望收益 10% 标准差 20% B ：期望收益 5% 标准差 10% 计算：（1）基金的最小方差组合中每种基金的投资比例各是多少？ （2）最小方差组合的期望收益和标准差是多少？ 答案：（1）设组合中A 基金投资比例为X ，那么B 基金投资比例为1-X 。组合的方差222222222P x (1x)2x(1x)0.2x 0.1(1x)0.10.20.1x(1x)A B A B σσσρσσ=+-+-=+-+??-是关于X 的一元二次方程，其最小的条件是关于X 的导数为0。 对X 求导，并使其等于0，得： 0.096x 0.018=，解得：X=0.1875,1-X=0.8125 所以最小方差组合中A 基金的投资比例为0.1875，B 基金的投资比例为0.8125。 （2）最新方差组合的期望收益 ()=xE()(1x)E()0.187510%0.81255% 5.9375%P A B E R R R +-=?+?= 标准差 P 0.0912 σ=== CAPM ：

股票定价模型：贴现现金流模型

贴现现金流模型是运用收入的资本化定价方法来决定普通股票的内在价值的。按照收入的资本化定价方法，任何资产的内在价值是由拥有这种资产的投资者在未来时期中所接受的现金流决定的。由于现金流是未来时期的预期值，因此必须按照一定的贴现率返还成现值，也就是说，一种资产的内在价值等于预期现金流的贴现值。对于股票来说，这种预期的现金流即在未来时期预期支付的股利，因此，贴现现金流模型的公式为 式中：Dt为在时间T内与某一特定普通股相联系的预期的现金流，即在未来时期以现金形式表示的每股股票的股利；K为在一定风险程度下现金流的合适的贴现率； V为股票的内在价值。 在这个方程里，假定在所有时期内，贴现率都是一样的。由该方程我们可以引出净现值这个概念。净现值等于内在价值与成本之差，即 式中：P为在t=0时购买股票的成本。 如果NPV＞0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和大于投资成本，即这种股票被低估价格，因此购买这种股票可行； 如果NPV＜0，意味着所有预期的现金流入的净现值之和小于投资成本，即这种股票被高估价格，因此不可购买这种股票。 在了解了净现值之后，我们便可引出内部收益率这个概念。内部收益率就是使投资净现值等于零的贴现率。如果用K*代表内部收益率，通过方程可得 由方程可以解出内部收益率K*。把K*与具有同等风险水平的股票的必要收益率(用K表示)相比较：如果K*＞K，则可以购买这种股票；如果K*＜K，则不要购买这种股票。 一股普通股票的内在价值时存在着一个麻烦问题，即投资者必须预测所有未来时期支付的股利。由于普通股票没有一个固守的生命周期，因此建议使用无限时期的股利流，这就需要加上一些假定。 这些假定始终围绕着胜利增长率，一般来说，在时点T，每股股利被看成是在时刻T—1时的每股股利乘上胜利增长率GT，其计 例如，如果预期在T=3时每股股利是4美元，在T=4时每股股利是4．2美元，那么不同类型的贴现现金流模型反映了不同的股利增长率的假定。

股票定价模型研究

2.2.1 CAPM的验证 在资本资产定价模型提出后,金融界发起了一场规模较大的验证该模型实际有用性的热潮。较早的实证结果初步验证了CAPM模型的准确性,比如Fama和Macbeth (1973)采用了资本市场收益的横截面数据来检验CAPM的有效性,并得出了正向的结果。而Gibbons (1982)和Stambaugh (1982)采用了时间序列数据,经过检验,发现CAPM模型通过了实证检验。这些正向的实证检验结果使CAPM模型快速成为理论界新的研究热点和方向。而实务界也逐渐开始把CAPM模型作为确定企业WACC和考核投资组合管理者业绩的工具。不止国外的研究证实了CAPIV1模型的有用性,基于中国的二级资本市场的实证结论也初步证实了CAPM模型的有用性。陈浪南和屈文洲(2000)通过实证验证1994年初至1998年12月我国资本市场的状况,初步确认了CAPM模型的有效性,并且,他们通过对市场趋势的划分(上行、横盘、下降)来分别计算在不同市场环境中P的均值,发现在上行市场中投资组合的P最高,下降市场中投资组合的P次之,横盘格局中投资组合P值最小。显示了在不同的市场状态和市场环境中,P的回归值可能发生变化。但是在其后的实证中,CAPM模型的有效性和解释力受到了一些学者的怀疑。杨朝军、邢靖6(1998) 用我国资本市场(上海证券交易所)1993年-1995年间的股票收益率数据来验证资本资产定价模型,他们对比了样本中各年P系数的差别,验证结果显示市场风险与资产的收益率之间的关系与资本资产定价模型不一致,资产的收益还会受到规模、流通股占比、ROE等指标的影响,BaSU.S(1983)认为除了CAPM模型提出的理论解释框架外,还有一些其他的基本面指标(比如市值或者基本面收益能力)拥有CAPM框架不能解释的超额收益选股能力。Fama(1992)也在针对CAPM模型的后续验证研究中,采用了美国1963—1990年的股票(剔除了金融类股票)的收益研究发现,p不能100%地解释投资组合的横截面收益。在其他后续研究中,研究者陆续发现了股票的市值、市盈率、市销率(P/S)、公司的资产结构都对投资组合标的的横截面超额收益有着显著的解释能力。李和金、李湛(2000)采用了BjS的办法对我国资本市场的CAPM模型的适用性做了初步验证,验证发现我国资本市场的市场风险与资产的收益的关系是正向的,但同样不符合资本资产定价模型中提出的市场风险与资产的收益存在线性正向关系的结果。他们认为,除了市场风险,肯定还有其他风险因子也同时决定着资产的收益率,所以他们认为,Sharp(1964)等提出的CAPM模型在我国证券市场上的效力存在,但是并不能完全解释资产的收。 2 Fama-French三因子模型的提出 Fama和French(1992)通过仔细地研究在美国资本市场的获得超额收益的股票的特性,提出了著名的Fama-French三因子模型。Fama-French三因子模型认为,CAPM模型中的p因子并不能完全解释股票组合标的的超额收益,投资组合标的的规模(用所有者权益的市值ME代表)和估值特质(账面市值比BE/ME)也对超额收益有着较为显著的解释能力。而规模和估值特质又分别被学术界称为:小规模市值股票异象和高账面市值比股票异象。 3 Fama-French三因子模型的验证结果 除了Fama和French在提出Fama-French三因子模型时对三因子的正确性的验证所做的一系列文献验证外,国内外学者也对Fama-French三因子模型的有效性做了大量和细致的实证研究。Daniel(1997)在深入检验了日本股市股票的横截面收益特征后,确认了Fama-French 三因子模型在日本股市的有效性和有用性。范龙振、余世典(2002)对我国资本市场做了历时5年的全样本研究(1995一2000年),研究结论表明在我国的股票市场中,市值因子、市净率因子、市价/每股盈利因子和价格因子对股票的收益有较大影响,Fama —French三因子模型在我国的股票市场上是有效的。陈信元、张田余等(2001)也验证出CAPM模型不能完全解释中国股市股票的横截面超额收益,而如果采用Fama-French三因子模型,模型对股票横截面收益的解释度较强。杨烯、陈展辉(2003)通过实证检验中国股市的股票的横截面收益状况,获得了与陈信元、张田余等(2001)相同的结果。

股票定价模型

股票定价模型 一、零增长模型六、开放 式基金的价格决定 二、不变增长模型七、封闭 式基金的价格决定 三、多元增长模型八、可转 换证券 四、市盈率估价方法九、优先 认股权的价格 五、贴现现金流模型 一、零增长模型 零增长模型假定股利增长率等于零，即G=0,也就是说 未来的股利按一个固定数量支付。 [ 例 ] 假定某公司在未来无限时期支付的每股股利为 8 元，其公司的必要收益率为 10％，可知一股该公司股票的价值为8

/0. 10= 80元，而当时一股股票价格为 65元，每股股票净现值为80-65 = 15元，因此该股股票被低估 15元，因此建议可以购买该种股票。 [ 应用 ] 零增长模型的应用似乎受到相当的限制，毕竟假定对某一种股票永远支付固定的股利是不合理的。但在特定的情况 下，在决定普通股票的价值时，这种模型也是相当有用的，尤其是在决定优先股的内在价值时。因为大多数优先股支付的股利不会因每股收益的变化而发生改变，而且由于优先股没有固定的生命期，预期支付显然是能永远进行下去的。 二、不变增长模型 (1)一般形式。如果我们假设股利永远按不变的增长率增长，那么就会建立不变增长模型。 [ 例] 假如去年某公司支付每股股利为 1.80 元，预计在未来日子里该公司股票的股利按每年5％的速率增长。因此，预期下一年股利为 1.80 X (1十0.05) = 1.89元。假定必要收益率是11%，该公司的股票等于 1. 80X [(1十0. 05) / (0.11-0 . 05)] =1. 89／(0 . 11-0. 05) =31. 50元。而当今每股股票价格是 40 元，因此，股票被高估 8. 50 元，建议当前持有该股票的投资者出售该股票。 (2)与零增长模型的关系。零增长模型实际上是不变增 长模型的一个特例。特别是，假定增长率合等于零，股利将永远按