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    基于ARIMA模型對(duì)恒生指數(shù)的實(shí)證分析

    2015-02-11 01:11:03祁筠超
    經(jīng)濟(jì)師 2014年8期
    關(guān)鍵詞:ARIMA模型恒生指數(shù)實(shí)證分析

    祁筠超

    摘 要:恒生指數(shù)由恒生指數(shù)服務(wù)有限公司負(fù)責(zé)計(jì)算及發(fā)布,于1969年1月24日正式公開發(fā)布。其自推出以來, 一直被廣泛視為香港股票市場(chǎng)乃至整個(gè)香港經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)。而作為一個(gè)重要的離岸金融市場(chǎng),香港的經(jīng)濟(jì)一直倍受關(guān)注。對(duì)此,文章選用經(jīng)典時(shí)間序列模型ARIMA模型對(duì)2012年5月1日起,到2014年5月31日共兩年105個(gè)周數(shù)據(jù),利用SAS軟件進(jìn)行時(shí)間序列分析,并基于擬合結(jié)果ARIMA(0,2,1)對(duì)恒生指數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步的短期預(yù)測(cè),從而為進(jìn)一步分析未來股市的發(fā)展變化提供依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:ARIMA模型 恒生指數(shù)(HSI) SAS 實(shí)證分析

    中圖分類號(hào):F830.91 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1004-4914(2014)08-108-03

    一、恒生指數(shù)

    (一)恒生指數(shù)概念

    恒生指數(shù)是以香港股票市場(chǎng)中的33家上市股票為成分股樣本,以其發(fā)行量為權(quán)數(shù)的加權(quán)平均股價(jià)指數(shù)。該指數(shù)由香港恒生銀行全資附屬的恒生指數(shù)服務(wù)有限公司編制并發(fā)布,于1969年11月24日首次公開發(fā)布,基期為1964年7月31日,基期指數(shù)定為100。恒生指數(shù)是香港股市價(jià)格的重要指標(biāo),指數(shù)共有若干只成份股(即藍(lán)籌股)市值計(jì)算出來的,代表了香港交易所所有上市公司的70%市值。

    1985年1月2日,恒生指數(shù)增加4只分類指數(shù),把33只成份股以行業(yè)分為4個(gè)分類:

    恒生金融分類指數(shù)

    恒生公用事業(yè)分類指數(shù)

    恒生地產(chǎn)分類指數(shù)

    恒生工商業(yè)分類指數(shù)

    (二)計(jì)算方法

    今日恒生指數(shù)的計(jì)算公式如下:

    Current Index= ×Yesterdays Closing Index

    其中,

    Current Index:現(xiàn)時(shí)指數(shù)

    Yesterday's Closing Index:上日收市指數(shù)

    P(t):現(xiàn)時(shí)股價(jià)

    P(t-1):上日收市股價(jià)

    IS:已發(fā)行股票數(shù)量

    FAF:流通系數(shù)

    CF:比重上限系數(shù)

    四個(gè)分類指數(shù)的計(jì)算方法及公式與恒生指數(shù)相同。

    (三)選股原則

    恒生指數(shù)成份股的選取原則如下:

    1.按股票市值大小選擇,必須屬于占聯(lián)交所所有上市普通股份總市值90%的排榜股票之列(市值指過去12個(gè)月的平均值)。

    2.按成交額大小選擇,必須屬于占聯(lián)交所上市所有普通股份成交額90%的排榜股票之列(成交額乃指過去24個(gè)月的成交總額)。

    3.必須在聯(lián)交所上市滿24個(gè)月以上。

    根據(jù)以上標(biāo)準(zhǔn)初選出合格股票后,再按以下準(zhǔn)則最終選定樣本股:

    (1)公司市值及成交額之排名。

    (2)四個(gè)分類指數(shù)在恒生指數(shù)內(nèi)各占的比重需大體反映市場(chǎng)情況。

    (3)公司在香港有龐大業(yè)務(wù)。

    (4)公司的財(cái)政狀況。

    二、ARIMA(p,d,q)的建立

    (一)AR(p)模型

    AR(p)模型稱為p階自回歸(auto regression)模型,其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

    Xt=фu+ф1Xt-1+ф2Xt-2+…+фpXt-p+εt

    其中,фp/0且隨即干擾序列{εt}為零均值白噪聲序列。AR(p)模型說明序列當(dāng)前值是由此前p項(xiàng)的序列值與當(dāng)前隨機(jī)干擾項(xiàng)共同影響形成的。

    (二)MA(q)模型

    MA(q)模型稱為q階移動(dòng)平均(moving average)模型,其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

    Xt=μ+εt-θ1εt-1-θ2εt-1-…-θqεt-p

    其中,θq/0且隨即干擾序列{εt}為零均值白噪聲序列。MA(q)模型說明序列當(dāng)前值是由此前q項(xiàng)的隨即干擾項(xiàng)與當(dāng)前隨機(jī)干擾項(xiàng)共同影響形成的。

    (三)ARMA(p,q)模型

    ARMA(p,q)模型稱為自回歸移動(dòng)平均(auto regression moving average)模型,其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

    Xt=фu+ф1Xt-1+ф2Xt-2+…+фpXt-p+εt-θ1εt-1-θ2εt-1-…-θqεt-p

    事實(shí)上,AR(p)模型和MA(q)模型均為ARMA(p,q)模型的特例。ARMA(p,q)模型為AR(p)模型和MA(q)模型的有機(jī)結(jié)合。

    (四)ARIMA(p,d,q)模型

    ARIMA(p,d,q)模型稱為求和自回歸移動(dòng)平均(autoregressive integrated moving average)模型,其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下:

    ф(B)VdXt=θ(B)εt

    其中,Vd=(1-B),ф(B)為平穩(wěn)可逆ARMA(p,q)模型的自回歸系數(shù)多項(xiàng)式,θ(B)為平穩(wěn)可逆ARMA(p,q)模型的移動(dòng)平滑系數(shù)多項(xiàng)式。

    可以看出,ARIMA模型的實(shí)質(zhì)就是差分運(yùn)算與ARMA模型的組合,故我們可以對(duì)差分平穩(wěn)序列進(jìn)行ARMA擬合。

    (五)ARIMA(p,d,q)模型的建立步驟

    利用ARIMA模型對(duì)觀察序列建模遵循以下步驟:

    1.獲得觀察值序列:本文采用恒生指數(shù)2012年5月1日-2014年5月31日,數(shù)據(jù)來自網(wǎng)絡(luò)。

    2.判斷序列平穩(wěn)性:對(duì)原始數(shù)列做時(shí)序圖,直觀判定原序列平穩(wěn)性。

    3.對(duì)原序列進(jìn)行差分運(yùn)算,并對(duì)差分后的序列做其自相關(guān)圖,進(jìn)一步判斷平穩(wěn)性。

    4.對(duì)平穩(wěn)差分序列進(jìn)行白噪聲檢驗(yàn),確認(rèn)差分序列還蘊(yùn)涵不容忽視的相關(guān)信息可供提取。endprint

    5.對(duì)平穩(wěn)的非白噪聲差分序列擬合ARMA模型,根據(jù)序列自相關(guān)圖與偏自相關(guān)圖選擇合適的ARMA模型,利用條件最小二乘估計(jì)法進(jìn)行估計(jì)。

    6.根據(jù)AIC、SBC準(zhǔn)則對(duì)擬合的ARMA模型進(jìn)行優(yōu)化。

    7.根據(jù)最終選定的ARMA模型進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。

    三、對(duì)恒生指數(shù)的實(shí)證分析

    (一)HSI原始數(shù)據(jù)的時(shí)序圖

    利用SAS軟件gplot過程步做恒生指數(shù)周數(shù)據(jù)時(shí)序圖如下:

    (二)對(duì)HSI原始數(shù)據(jù)做差分運(yùn)算,并判斷其平穩(wěn)性

    對(duì)原始數(shù)據(jù)做二階差分,結(jié)果如下圖:

    時(shí)序圖沒有明顯的非平穩(wěn)特征,進(jìn)一步考察其自相關(guān)圖及偏自相關(guān)圖,結(jié)果如下:

    根據(jù)自相關(guān)圖及偏自相關(guān)圖判定,差分后的序列平穩(wěn),可以選取ARMA模型進(jìn)行擬合。

    根據(jù)自相關(guān)系數(shù)一階截尾,偏自相關(guān)系數(shù)拖尾的特點(diǎn)將模型定為MA(1)模型。

    (三)利用條件最小二乘法擬合模型

    利用條件最小二乘法擬合MA(1)模型,結(jié)果如下圖:

    可以看出,模型整體顯著,可以較好地?cái)M合原序列。

    其最后模型為:

    輸出結(jié)果顯示,序列的擬合模型為ARIMA(0,2,1)模型。

    (四)利用AIC、SBC法則優(yōu)化模型

    AIC、SBC法則是常用的判定模型優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn),其數(shù)值越小,模型精確度越高,利用SAS軟件結(jié)果如下:

    可以看出,MA(1)模型已為最優(yōu)模型。

    (五)利用模型進(jìn)行短期預(yù)測(cè)

    利用模型做4期(未來一月)預(yù)測(cè),結(jié)果如下:

    四、結(jié)論

    本文對(duì)恒生指數(shù)采用了時(shí)間序列分析法,以2012年5月1日到2014年5月31日的周恒生指數(shù)收盤價(jià)格為數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究,得出如下近似關(guān)系:

    Xt=εt-0.92814εt-1

    上式表明了各恒生指數(shù)間的定量關(guān)系,并可利用它對(duì)恒生指數(shù)進(jìn)行短期預(yù)測(cè),并為進(jìn)一步分析未來股市的變化發(fā)展提供了借鑒。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 全福生,彭白玉.QUAN Fu-sheng.PENG Bai-yu ARMA模型在中國(guó)股市中的應(yīng)用.衡陽師范學(xué)院學(xué)報(bào),2009(3)

    [2] 郭雪,王彥波.基于ARMA模型對(duì)滬市股票指數(shù)的預(yù)測(cè).時(shí)代經(jīng)貿(mào)(學(xué)術(shù)版),2006(z3)

    [3] 鄧軍,楊宣,王瑋,蔣喆慧.運(yùn)用ARMA模型對(duì)股價(jià)預(yù)測(cè)的實(shí)證研究.企業(yè)導(dǎo)報(bào),2010.6

    [4] 李民,鄒捷中,李俊平,梁建武.用ARMA模型預(yù)測(cè)深滬股市.長(zhǎng)沙鐵道學(xué)院學(xué)報(bào),2000(1)

    [5] 馮盼,曹顯兵.基于ARMA模型的股價(jià)分析與預(yù)測(cè)的實(shí)證研究.數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2011(22)

    [6] 邵麗娜.基于ARMA模型對(duì)招商銀行股票價(jià)格的預(yù)測(cè).農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技,2007(12)

    [7] 陳亦濤,陶利,徐亮亮.基于ARMA模型的上證指數(shù)分析.信息系統(tǒng)工程,2010(4)

    (作者單位:湖南大學(xué) 湖南長(zhǎng)沙 410079)

    (責(zé)編:賈偉)endprint

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