GDP分布模型与股票收益率的极值分析

股票的收益率计算公式

股票收益率的计算公式 【银行从业资格证考讯】 股票收益率＝收益额 原始投资额 其中：收益额=收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款) 当股票未出卖时，收益额即为股利。 衡量股票投资收益水平的指标主要有股利收益率、持有期收益率和拆股后持有期收益率等。 1.股利收益率股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率。 该收益率可用于计算已得的股利收益率，也可用于预测未来可能的股利收益率。 2.股票持有期收益率持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入与买卖差价之和与股票买入价的比率。 股票没有到期日，投资者持有股票的时间短则几天，长则数年，持有期收益率就是反映投资者在一定的持有期内的全部股利收入和资本利得占投资本金的比重。持有期收益率是投资者最关心的指标，

但如果要将它与债券收益率、银行利率等其他金融资产的收益率作比较，须注意时间的可比性，即要将持有期收益率转化为年率。 3.股票持有期回收率持有期回收率是指投资者持有股票期间的现金股利收入与股票卖出价之和与股票买入价的比率。该指标主要反映投资回收情况，如果投资者买入股票后股价下跌或是操作不当，均有可能出现股票卖出价低于买入价，甚至出现持有期收益率为负值的情况，此时，持有期回收率可作为持有期收益率的补充指标，计算投资本金的回收比率。 4.拆股后的持有期收益率投资者在买入股票后，在该股份公司发放股票股利或进行股票分割(即拆股)的情况下，股票的市场的市场价格和投资者持股数量都会发生变化。因此，有必要在拆股后对股票价格和股票数量作相应调整，以计算拆股后的持有期收益率。 买股票前要努力作好各种准备工作，要涉猎金融常识及国内外财径及政治动态，详细分析各上市公司的经营状况，并锻炼好强壮的身体，以备心脏能承受大起大落的冲击。确定长期的投资目标和原则，为股票交易的首要问题。股民是否具备经商的经验，与投资股票能否获利并没有必然的联系。任何直接投资都是专业投资，而专业投资需要专业知识作基础。防止在高价位套牢，是学习买卖股票的最重要的一课。买股票若仅是为了"

股票分析报告总结

股票分析报告总结 股票分析报告总结 我们在买股票的时候肯定要弄清楚这个公司的股票价值是怎么样的,要是贸贸然的就去买,那估计得买错,然后血本无归。 所以大家在买股票之前要看一下股票投资风险报告。 美的股票投资分析报告可以帮助股民们更好的了解美的股票, 做出更正确的选择。 1.1 研究背景与意义 家电行业是国民经济的支柱产业之一,与百姓的生活息息相关。 近年来我国家电行业产值稳定增长,同时还带动了服务业、运输业的发展,对维持国民经济健康有序平稳发展做出了重要贡献。 我国家电自80年代开始起步,通过引进国外的生产线和生产技术,在国内市场的强大需求拉动下,一大批家电生产企业应运而生。

我国的家电行业从导入期到成长期,最后到成熟期,经历了一段高速的发展时期。 二十世纪九十年代中后期,我国家电企业进入了它的成熟期,一些企业建立了现代企业制度,管理水平不断提高,家电品牌逐步形成。 由于激烈的市场竞争和优胜劣汰,家电行业的整合加剧,产生了像美的、海尔、TCL等家电航母。 目前,彩电、空调、冰箱、洗衣机等主要家用电器产品的产业集中度已达75%以上,我国独立的家电企业已由1997年的100多家锐减到10多家,家电企业规模在扩大,产能也在增长,已经成为全球家电 生产制造基地。 我国的家电行业发展到今天,已经成为了一个相当成熟的行业,基本上掌握了核心技术。 目前,由于我国家电产能的急剧增长,市场竞争更加激烈,作为 在国内比较知名的家电品牌,美的集团在通过各种营销手段抢占市场份额的同时还需要通过不断通过增强自身综合实力来吸引投资者的 注意,吸收更多的资金来完善企业,全面提高公司的综合实力。

股票收益率的影响因素分析

股票收益率影响因素分析 【摘要】选取沪深300指数为分析对象，对2004年至2009年间的数据进行了实证研究，分析了公司基本面指标与公司股票收益率之间的关联度，并得到如下结论：投资者在评估股票价值的过程中，比较看重的是公司的盈利能力和成长能力，而忽视了现金流量、负债比率等其他因素。 【关键词】股票收益率影响因素相关性多元线性回归 相关文献综述 国内学者关于股票收益影响因素研究的文章很多，主要可以归纳为宏观和微观两个方面： 从宏观方面研究的文章主要分析了我国股票收益率和通货膨胀率等宏观经济指标的相关关系。刚猛和陈金贤（2003）利用实证研究的方法分析了我国股票市场1995年1月至2002年1月间的实际收益率、通货膨胀率和实体经济活动

三者之间的相关关系。从微观方面研究的文章在采用相应的分析模型的基础上，主要分析了微观层面的因素对股票收益率的影响程度。刘志新、黄昌利（2000）采用将单因素模型与多因素模型结合使用的方法，选取沪深两市1995年6月至1999年6月间反映100家上市公司微观层面的相关数据，进行横截面回归分析，得到如下结论：公司规模大小与市盈率变动对公司股票收益率变动的解释能力较为显著，而股票总风险、β值、每股净资产及每股权益对股票收益率变动没有显著的解释作用。 实证研究 指标选取。本文根据现有的对股票收益率变动影响因素的研究成果，结合我国股票市场和上市公司的财务公开情况，考虑到数据的可得性，选取了下述13个指标作为影响股票收益率的可能因素，以进行相关实证分析，选取指标如下：反映市场状况的指标：β（X1）、市盈率（X13）、账面市值比（市净率倒数X11）。反映资产规模的指标（盈利能力）：净资产报酬率（X7）、总资产报酬率（X6）、每股收益（X12）。反映资产管理能力指标：存货周转率（X2）、总资产周转率（X3）。偿债能力指标：流动比率（X8）、资产负债比率（X4）。现金流量能力指标：主营业务现金率（X9）、主营业务收入增长率（X10）、净利润增长率（X5）。 研究样本和数据选取。样本选取考虑到样本数据的可取得性，本文选取样本区间为2004年至2009年沪深300的样本股。为保证所选取数据具有较好的

股票基本面解析总结实验报告.doc

《证券投资理论与实务》实验报告实验项目名称：ST 大荒股票基本分析 学生姓名：许清霞专业： 13 金融学专升本学号： 实验地点：C347 实验日期： 2014 年 10 月 26 日 一、实验目的 学习利用网上的相应资讯和股票行情软件，对股票市场的未来走势进行宏观分析。 二、实验内容 1. 知道 K 线图的构成并会看K 线图 2. 运用所学的知识去进行模拟炒股 三、实验原理、方法和手段 利用 K 线图进行分析 五、实验条件 1．系统软件： Windows 7? 2．工具：同花顺证券投资专用软件 六、实验步骤 我选的股票是 *ST 大荒，股票代码600598 ， 1998 年 11 月 27 日，黑龙江垦区审时度势、果断决策，将优势资源进行战略性重组，组成了黑龙江北大荒农业股份有限公司（以下简称公司）。 公司经国家经贸委批准，由具有60 年发展历史的中国500 强企业，北大荒农垦集团总公司（以下简称集团公司）作为独家发起人，注册资本为万元。 2006 年 5月16日，中国证券报“2005年度上市公司百强评选结果”揭晓，“北大荒” 列“ 2005 年百强主榜单”第90名。2006年5月29日，“北大荒”入选中证100指数样本股，北大荒股份在资本市场上的形象进一步提升。“ 2008 年中国蓝筹种植企业十强”荣誉称号。特别是2009年，公司在沪深两市1573家上市公司中脱颖而出，荣获“2009 中国上市公司最佳董事会”排序第21 名的殊荣，如今势头也强劲。 下面我就来分析一下我选这只股票的原因：? （一）、基本面分析 1、本年度业绩回顾 科目时间2014-09-30 2014-06-30 2014-03-31 2013-12-31 2013-09-30 2013-06-30

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

对股票收益率时间序列的检验研究

金融学 对股票收益率时间序列的非线性及机制转变的检验研究 王煦逸1林阳春2 （同济大学中德学院，上海 200092） 0 引言 近年来，对金融市场的时间序列的进行建模，试图通过计量经济学模型解释金融市场时间序列的内在关系一直是金融经济学和计量经济学研究的热点课题。关于金融市场的研究也大都集中于研究金融资产收益率。Campbell，Lo，MacKinlay认为金融资产收益率可以更好地解释投资的机会收益，同时金融资产收益率时间序列由于本身的统计特性也能更容易建立成模型。传统的金融资产收益率时间序列模型以线性关系为假设，最重要的是随机游走假设和ARMA模型。 关于随机游走假设的研究主要是讨论金融资产收益率的可预测性。一般来说，关于实证检验随机游走假设的研究十分困难，原因在于过去和将来的价格变化之间的独立性很难被直接检验出来。Granger和Morgenstern（1964）在美国的股票市场，Cristina Del Rio（1997）在西班牙的股票市场，Conrad和Jüttner（1993），Ronning（1974），Mühlbradt（1978）和M?ller（1986）在德国的股票市场上的研究都否定了随机游走假设。Conrad和Jüttner（1973）认为，连续的价格变化随机性地相互独立，许多股票收益率分布都存在显著的独立性。通过随后大量的研究发现，ARMA过程对于描述金融资产收益率时间序列是十分合适的，因为在这种情况下参数和矩函数都比较容易确定。1970年，Box/Jenkins(1976)解释了ARMA模型建立和参数估计的问题。从70年代开始，大量关于金融资产收益率的时间序列的线性模型研究都采用了ARMA与其扩展模型，实证研究表明，ARMA模型可以较好地解释金融资产收益率的时间序列的线性结构。然而由于金融资产收益率时间序列特殊的统计性质，80年代以来，越来越多的研究结果表明了金融资产收益率时间序列具有的非线性的关系，传统的金融资产收益率时间序列线性模型已经不能完整的刻画金融资产收益率时间序列的分布。90年代以来，关于金融资产收益率时间序列的非线性建模取得了很大的成功。Maravall（1983）用Bilinear模型研究了西班牙金融市场上的股票收益率。根据研究结果Maravall 认为，通过Bilinear模型可以修正由ARMA模型产生的10%的预测错误。Clements和Krolzig （1998），Rothman（1998）则利用了TAR模型成功地模拟了美国宏观经济指标的分布。De Gooijer (1998)，Potter（1995），Montgomery等等的研究也得出了相似的结果。随着时间的推移，越来越多的经济科学家都致力于用研究金融资产收益率时间序列的非线性建模。例如，Granger和Anderson（1978）的Bilinear模型，Tong（1978）的TAR模型，Priestley（1980）的State Space模型，Hamilton（1989）的MRS模型。在用非线性模型描述金融资产收益率时间序列之前，首先必须解决下列问题： 1）线性模型（例如ARMA模型）是否足以描述德国股市DAX30收益率时间序列？ 2）在DAX30 收益率时间序列中是否存在非线性和机制转变呢？ 为了回答这两个问题，在本论文中，通过对德国股票市场DAX30指数的收益率时间序列进行实证研究，并对DAX30指数收益率时间序列的非线性性质和机制转变性质进行检验。 1 金融资产收益率时间序列的非线性检验 由于许多复杂的时间序列过程并不能通过线性模型完全描述出来，对于非线性模型的应用逐渐受到人们的关注。对时间序列的非线性检验则成为一个对时间序列成功建模的前提条件。只有能够成功地检测出时间序列非线性的性质，对时间序列的非线性分析才有意义。80年代以来非线性检验逐渐成为金融市场理论的一个重要的研究领域，在这种情况下，很多用于非线性检验的新方法和技术应运而生，例如McLeod－Li －检验，Bispectral检验，BDS检验，RESET检验，F检验，神经网络非线性检验等等。由于时间序列非线性的来源无法得知，因此哪种检验方法最好也很难下定论。本文将采用部分检验方法，如McLeod－Li －检验和BDS检验。 1王煦逸：管理学博士，同济大学中德学院内部控制学基金教席教授, 同济大学中德学院泽尔腾经济管理研究所常务副所长, 研究方向为行为金融,、金融风险控制和商业银行管理 2林阳春：经济学硕士，同济大学中德学院内部控制学基金教席，研究方向为资本市场，公司治理和风险控制；本项目由德国蒂森克虏伯公司基金资助

股票收益率影响因素的实证分析

股票收益率影响因素的实证分析 罗大为 【摘要】选取沪深300指数为分析对象，对2004年至2009年间的数据进行了实证研究，分析了公司基本面指标与公司股票收益率之间的关联度，并得到如下结论：投资者在评估股票价值的过程中，比较看重的是公司的盈利能力和成长能力，而忽视了现金流量、负债比率等其他因素。 【关键词】股票收益率影响因素相关性多元线性回归 经济 相关文献综述 国内学者关于股票收益影响因素研究的文章很多，主要可以归纳为宏观和微观两个方面： 从宏观方面研究的文章主要分析了我国股票收益率和通货膨胀率等宏观经济指标的相关关系。刚猛和陈金贤（2003）利用实证研究的方法分析了我国股票市场1995年1月至2002年1月间的实际收益率、通货膨胀率和实体经济活动三者之间的相关关系。从微观方面研究的文章在采用相应的分析模型的基础上，主要分析了微观层面的因素对股票收益率的影响程度。刘志新、黄昌利（2000）采用将单因素模型与多因素模型结合使用的方法，选取沪深两市1995年6月至1999年6月间反映100家上市公司微观层面的相关数据，进行横截面回归分析，得到如下结论：公司规模大小与市盈率变动对公司股票收益率变动的解释能力较为显著，而股票总风险、β值、每股净资产及每股权益对股票收益率变动没有显著的解释作用。 实证研究 指标选取。本文根据现有的对股票收益率变动影响因素的研究成果，结合我国股票市场和上市公司的财务公开情况，考虑到数据的可得性，选取了下述13个指标作为影响股票收益率的可能因素，以进行相关实证分析，选取指标如下：反映市场状况的指标：β（X1）、市盈率（X13）、账面市值比（市净率倒数X11）。反映资产规模的指标（盈利能力）：净资产报酬率（X7）、总资产报酬率（X6）、每股收益（X12）。反映资产管理能力指标：存货周转率（X2）、总资产周转率（X3）。偿债能力指标：流动比率（X8）、资产负债比率（X4）。现金流量能力指标：主营业务现金率（X9）、主营业务收入增长率（X10）、净利润增长率（X5）。 研究样本和数据选取。样本选取考虑到样本数据的可取得性，本文选取样本区间为2004年至2009年沪深300的样本股。为保证所选取数据具有较好的可比性和合理性，并消除异常样本区间对研究结果的影响，本文对所选取的公司样本进行了如下处理：剔除区间内金融类股票（因其资本结构与一般上市公司不同）；剔除数据残缺股票确定的样本为269家上市公司股票；本文中股票收益率的确定是以一年时间为间隔，并包含发放的股利。具体计算公式如下： 实证研究与结果分析 相关性分析。本文对股票收益率与各个影响因素相关性以及2004～2009年各因素间的相关分析，选择应用最广泛的皮尔逊相关系数，即简单相关系数计算，得到结果：股票收益率与账面市值比相关性较大，账面市值比X11与股票收益率在2004～2009年间呈现出明显的负相关性。该数据表明：如果一个公司的股票账面市值较高，则市场对该公司相同账面价值的资产所愿出的价格就较低，从另外一个角度反映为市场对该企业发展前景的预期较为悲观，换而言之，市场对该企业未来盈利能力的预期较低，该公司股票的要求收益率相应处于低位。β值对股票收益率的作用不稳定，且相关关系较弱。 在2005年前，与股票收益率呈现负相关关系，在2006年后出现正相关关系。这与CAPM的“异常”假设符合，也即：股票收益率与β值不一定是正相关关系，并且这种相关性并不是很显著。本文认为造成这种现象的深层次原因在于我国资本市场发展的不健全和基础制度建设的不完善。 我国证券市场产生和发展的时间只有二十 152 人民论坛·学术前沿

格力电器股票价值分析实施报告

财经大学证券投资学论文—“格力电器”股票价值分析

财经大学“证券投资学”课程论文 课程名称：证券投资学 任课教师：玉宝 班级： 论文题目：“格力电器”证券投资分析 【摘要】：论文首先介绍了宏观经济和证券市场目前形势，并对证券行业进行了分析，接着从格力电器公司的竞争地位、经营管理、公司财务状况三个面对公司进行了简要介绍，并采用PE、PEG、DDM 三种法对股票价格进行估值，最后提出了该股票的投资价值。【关键字】：格力电器宏观经济市场价值

格力电器证券投资分析 一、宏观分析 （一）经济形势分析 1、经济期分析： 进入2013年，世界各国刺激经济增长的政策推动全球经济缓慢回升，国外经济环境有所好转；国“稳增长”政策继续发挥作用，企业由“去库存”逐步转入“补库存”，我国宏观经济运行将延续小幅回升态势，2013年全年GDP增速有望高于2012年。预计2013年一季度GDP增长8%左右，CPI上涨2.6%左右，国民经济平稳开局。2013年第一季度中国GDP增长7.7%，市场预期为8.0%，此前2012年第四季度该数据增长7.9%，2013年全年中国GDP增长目标为7.5%，一季度消费、工业生产表现弱于市场预期；但投资、出口相对强劲，市场流动性较为宽松，增长呈弱复态势。 2、货币政策分析 2013年美联储、欧洲央行、英格兰银行、日本央行等发达央行仍在集体实施量化宽松政策，全球金融市场不但处于低利率状态，而且充斥着过度的流动性，在此国际背景下，中国央行在实施国货币政策时面临两大挑战：一是短期国际资本的频繁波动；二是输入性通胀压力可能居高不下。2013年中国CPI增速可能回升到3.5%上下，通胀压力回升也会压缩央行实施扩性货币政策空间。从货币政策工具的使用来看，央行降息与加息的可能性都不太大，央行通过发行央票来进行公开市场操作的积极性也不高，可能频繁使用的工具仍是法定存款准备金率与逆回购。 （二）证券市场形势分析

数学建模预测股市走向

2012年A股市场涨跌预测 摘要 本文主要解决了预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化的问题。 首先通过收集2011年的上证A股指数每天开盘后的收盘价，对其进行分析处理，作出A股收盘价指数的走势图观察后，然后对数据作级比分析，得知一部分级比数据不在区间() 0.9474中，故先对数据进行变换，变换后的数据 , 1.0555 的级比都落在了上述区间中。然后通过分析建立灰色预测)1,1( GM模型，代入数据求解模型，并进行参数检验，先进行残差检验，得出预测模型的精度为：96.69%；然后进行相关度检验，检验合格；但是在进行后验差检验中的小概率检验时不合格，故又对模型进行残差修正后，用修正模型预测出2012年的上证A股指数的收盘价，但是由于灰色预测模型在预测长期数据时误差有可能增大，故用2011年的实际数据与用灰色预测模型预测2011年收盘价值之间的误差值修正了2012年A股指数的预测值。为使预测值更准确，又采用了马尔科可夫链模型预测出每天的涨幅情况来进一步修正预测值，得到了更精确的预测结果。预测上证A 股指数在2012年233天的收盘价分别为：2236.5 2221.5…1574.7 1601.9。其收盘价走势图为： 关键词：A股灰色预测马尔可夫链模型预测

问题重述 未来一年时间A股市场涨跌的评估预计 A股即人民币普通股票，是中国大陆机构和个人投资的主要股票。A股市场的涨跌受经济形势，国家政策，外部环境以及投资者心态等多个因素影响。2011年A股市场的上证指数和深成指数都出现暴跌，使投资者蒙受了很大的损失。 请查阅网上的资料和数据。建立数学模型，定量分析并预估未来一年时间内A股市场的涨跌变化。 符号说明 α----------为发展灰度数 μ---------为内生控制灰度 )(t X------表示在时间244 ... 2,1 ,= t t时的股票收盘价 r----------表示关联度 S1-------- 表示序列)(t X的标准差 S2--------表示绝对误差序列的标准差 C----------表示方差比 A i---------表示对数据划分区间,244) 1,2, (i? = p ij --------表示第i状态转移到第j状态的概率18 .... 2,1 ,= j i I0------------表示时刻0处于状态18 ... 2,1 = j的概率 i k j1+-----------表示经过k步转移后处于状态18 ... 2,1 = j的概率 模型假设 （1）运用的数据的来源是有效的，在统计过程中无错误 （2）假设无人为操纵股市的走向,为随机数据 （3）假设2009年到2011年无统计数据的日期为股市休息日 模型分析 一、问题的分析 因为A股指数包括上证A股指数与深成A股指数，选择其中一个进行分析即可，所以就不妨选择上证A股指数2011年1月4日到2011年12月30日的每天

股票投资分析报告模板

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了外部冲击，传统大卖场还面临着高租金、高人工、高能耗、高折旧压力的挑战。不过，电商的持续发展也会遇到缺乏线下优势支撑的问题。“随着电商发力线下，其经营成本、经营管理的瓶颈也会显现出来。传统零售商转型过程中同样也不仅仅只有劣势，生鲜食品经营将是线下零售企业的经营优势。” 今年以来，各大商超卖场都在进行轰轰烈烈的互联网+活动，物美的支付宝日的推广对象甚至蔓延到每天早上排队买特价鸡蛋的大爷大妈，不过商超卖场的互联网+之路依然十分漫长。大多数商超、大卖场的互联网+，仍然停留在支付阶段，并没有深入到零售模式的环节，借助互联网等工具在改良零售现有的业态，并没有改造和颠覆现有的业态。 1.2.2市场营销趋向 1.2.2.1普及移动支付，提升有效流量，挑战原有商业模式 移动互联时代，零售行业的数字化服务能力受到挑战，在消费行为深受数字化影响的今天，超市行业需要调动各种力量来重塑消费者的全渠道购物体验。 移动支付和微信公众号几乎成为超市行业的标配。支付宝、微信支付在抢夺商超资源方面毫不手软，撒钱无数。这是一个将每个到店的顾客变为有效流量，进而产生商业价值的有效手段。不少超市企业通过移动支付来提升顾客结账体验，也为顾客提供了更有趣、更便捷、更多的服务。超市在采用移动支付后，单个顾客结账时间明显缩短，销售同比拉升，除了移动支付企业本身进行补贴推广外，吸引更多的年轻顾客到店，分析消费大数据进而调整商品结构也是超市自身的一个机会。 在线上线下融合的环境下，用户向线上迁移最终会带动所有品类的电商化，实体零售的优势也需要以数字化的形式进行再造。数字化对超市原有的商业模式有一定的挑战，采购和商品运营、库存管理、消费者服务等方面都需要随之改变，而现在超市所做的还远远不够，就目前案例来讲，技术因素在超市运营中的最大价值还未得到充分体现。实体零售拥有让互联网公司羡慕的流量入口，却把大量流量浪费在店门口，如何将每一个到店顾客变为有效的流量，进而产生商业价值，是实体零售在“互联网+”下要解决的关键问题。 1.2.2.2改变零供关系，建立新型管理模式，匹配消费者需求 表面上，电商从线下抢走的是市场份额，本质上是消费者的流失;超市行业采取诸多手段改善商品或者环境，实际上是在争取消费者。国内连锁超市的发展得益于中国经济和中国市场，但自身基本功并不到位，互联网是新工具和手段，能够帮助零售企业更好地体现根本价值，即用物美价廉的商品、高效的供应链和良好的顾客服务来满足消费者。 商业本质即提供满足消费者的商品和服务，这涉及到零供双方的合作，过去十余年间，零售商与供应商的矛盾冲突不断，如今，在互联网零售和移动电商的冲击下，两者摒弃前嫌，坐到了一起。要重构零售的新生态，核心是回归到消费者，零供双方从博弈到价值共享，是必须要走的路，但仍有难度，要破掉一些利益格局。 消费需求也在随时发生变化，最新的变化是对包括海外商品在内的高品质商品和送货到家服务的需求明显上升，这也是诸多超市增加进口商品、开展跨境电商的原因;事实上，由于传统超市在供应链方面多年的积累，在跨境电商的运营上比纯粹的跨境电商要容易起步，但这无疑是一次再创业，是浅尝辄止还是深挖垂直领域，要根据各自不同的优劣势判断。同时，部分超市将周边社区

基于BP网络的股票数据预测模型

基于BP网络的股票数据 预测模型 姓名：江政 班级：控制2015级 学号：2015028081100015 2016 年6月 26日

需求分析和网络结构设计 根据我们对自然神经系统的构造和机理的认识，神经系统是由大量的神经细胞（神经元）构成的复杂的网络，人们对这一网络建立一定的数学模型和算法，设法使它能够实现诸如基于数据的模式识别，函数映射等带有“智能”的功能，这种网络就是神经网络。其中，BP （Back Propagation ）神经网络是1986年由Rumelhart 和McCelland 为首的科学家小组提出，是一种按误差反向传播算法训练的多层前馈网络。BP 网络能学习和存贮大量的输入—输出模式映射关系，而 其他神经网络具有重要作用。 针对150组股票数据进行拟合（详细数据请见《附件1》），选取其中的开盘、最高、最低、收盘和成交次数五组数据，用当日的这五组数据来预测次日的收盘数据，从而等效建立一个股票数据预测模型。采用包括输入层、隐含层和输出层的三层BP 网络结构，如图1所示，输入层包含五个神经元，隐含层包含三个神经元，输出层为一个神经元。其中，隐含层神经元的激活函数采用非对称型Sigmoid 函数，函数表达式为：))exp(1/(1)(x x f -+=，输出层神经元的激活函数采用线性函数，表达式为：x x f =)(。将150组数据分为三等份，其中两份作为训练样本，用来对网络进行训练学习；另外一份作为测试样本，用来检验所训练出的网络的泛化能力。采用BP 算法对隐含层和输出层权值进行修正，以达到计算输出和实际样本输出相差最小，最终实现较精确预测的目的。 图1 预测模型的网络结构

应用文-中国股市指数的投资收益分析

中国股市指数的投资收益分析 '中国股市指数的投资收益分析 一、投资理论概述 （一）资产组合理论 资产组合理论是以一系列资产收益率的均值和方差作为组合选择的依据，提出了均值—方差资产组合选择的基本方法，即保持一定的方差的资产组合，使期望收益率最大化，或者保持一定的期望收益率的资产组合，使方差最小化；意味着资产选择不能依据资产本身的某一特征，还必须考虑该资产与其他资产的相互作用。该理论不仅描述了资产及其组合的收益与风险关系，而且解决了最优资产组合的选择问题，使得资产组合分析和 科学化、程序化，从而奠定了其在金融投资理论中的地位。 （二）资本资产定价理论 在资产组合理论的基础上提出的。资产定价理论认为，一项投资所要求的收益率取决于以下三个因素：（1）无风险收益率，即将国债投资（或银行存款）视为无风险投资；（2）市场平均收益率，即整个市场的平均收益率，如果一项投资所承担的风险与市场平均风险程度相同，该项收益率与整个市场平均收益率相同；（3）投资组合的系统风险系数，是某一投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度之比。而期望的收益率由无风险收益和该组合的风险系数与市场平均收益和无风险收益差额之乘积决定。 （三）有效市场假说 根据市场对信息反应的有效性，将市场分为弱势有效、半强势有效、强势有效市场。而反应程度分为反应不足以及反应过度两种情况，描述了信息对市场的影响。 （四）行为金融理论 将金融学与 学及 学等人 科相结合，从另一个假设的层面出发，认为人的一些社会性特征及自身人性影响引导自己的投资行为，诸如羊群效应、过度自信等。 （五）其他 在投资中，还有其他很多效应，由于诸多因素导致的，诸如IPO抑价效应，小公司效应，效应，整数效应，股利理论，盈余公布效应等。 从诺贝尔 学奖的颁奖时间看，前两个理论是一组，第三及第四是另外一组，两组进行比较。第一组是从数理的角度出发，基于期望均值本文由 联盟 收集整理和方差，将收益和风险进行量化，由这两个变量来主导投资，通过一系列的对比分析，均衡选择，得出结论。而后一组中有很大程度的数量分析，但主要思想是从外部和内部相结合的理论，外部的信息以及人的行为对进行投资的影响。 二、指数介绍 （一）上证指数 上证综合指数是最早发布的指数，是上海证券交易所从1991年7月15日起编制并公布上海证券交易所股价指数，它以1990年12月19日为基期，设基期指数为100点，以全部上市股票为样本，以股票发行量为权数，按加权平均法计算，遇新股上市、退市或上市公司增资扩股时，采用除数修正法修正原固定除数，以保持指数的连续性。然后于2006年1月4日发布了新上证综合指数，新综指选择已完成股权分置改革的沪市上市公司组成样本，实施股权分置改革的股票在方案实施后的第2个交易日纳入指数，新综指是一个全市场指

股票投资分析报告模板

永辉超市股票分析报告(601933) 1基本面分析 宏观经济形势分析 国际经济形势分析 2017年上半年的全球经济表现良好，逐渐从衰退中开始复苏。按照不同国家和地区来看，主要发达国家的经济复苏态势明显，全球金融形势骤然恶化的已是小概率事件。总体来看，2017年上半年全球经济呈现持续温和复苏态势。据实体经济高频统计与景气调查指标显示，自2016年下半年以来，全球经济逐步摆脱了持续六年低速运行的态势。从工业生产、贸易和投资等“硬指标”看，截至今年一季度的数据均显示，全球经济加快增长，并创下近六年以来的新高。从采购经理人指数、消费者信心指数和OECD领先指数等“软指标”看，全球经济持续维持较好的增长态势。 中国经济形势分析 2017年前三季度GDP达到593288亿元，按可比价格计算，同比增长%，增速与上半年持平，比上年同期加快个百分点。分产业看，第一产业增加值41229亿元，同比增长%；第二产业增加值238109亿元，增长%；第三产业增加值313951亿元，增长%。三季度，国内生产总值同比增长%，经济连续9个季度运行在的区间，保持中高速增长。总的来看，前三季度国民经济稳中有进、稳中向好的态势持续发展，支撑经济保持中高速增长和迈向中高端水平的有利条件不断积累增多，发展的包容性和获得感明显增强，为更好地实现全年经济发展预期目标奠定了扎实基础。但也要看到，国际环境依然复杂多变，国内经济仍处在结构调整的过关期，持续向好基础尚需进一步巩固。 行业总体分析 超市行业竞争剖析 超市行业关店潮涌，后劲已然不足。

自去年以来，超市、便利店的关店力度丝毫不逊于百货业，沃尔玛、家乐福、乐购、人人乐……这些曾经雄霸一方的零售大佬都主动或被动关闭门店。统计数据显示，2015年上半年，主要零售企业（含百货、超市）在国内共计关闭121家门店，其中超市业态关店数量更是高达96家。 业内人士指出，在租金成本、人力成本不断攀升的背景下，大型商超的运营成本也随之逐渐升高，而外资超市对华市场变化和反应速度比本土超市迟缓，租金优势不再也导致外资超市成为关店的先锋。 互联网市场冲击实体市场 电商带来的冲击是普遍的、持续深入的，接下来这种冲击会蔓延到省会级城市和三四线城市，甚至部分县城的大卖场也会感受到电商业带来的寒潮。除了外部冲击，传统大卖场还面临着高租金、高人工、高能耗、高折旧压力的挑战。不过，电商的持续发展也会遇到缺乏线下优势支撑的问题。“随着电商发力线下，其经营成本、经营管理的瓶颈也会显现出来。传统零售商转型过程中同样也不仅仅只有劣势，生鲜食品经营将是线下零售企业的经营优势。” 今年以来，各大商超卖场都在进行轰轰烈烈的互联网+活动，物美的支付宝日的推广对象甚至蔓延到每天早上排队买特价鸡蛋的大爷大妈，不过商超卖场的互联网+之路依然十分漫长。大多数商超、大卖场的互联网+，仍然停留在支付阶段，并没有深入到零售模式的环节，借助互联网等工具在改良零售现有的业态，并没有改造和颠覆现有的业态。 市场营销趋向 普及移动支付，提升有效流量，挑战原有商业模式 移动互联时代，零售行业的数字化服务能力受到挑战，在消费行为深受数字化影响的今天，超市行业需要调动各种力量来重塑消费者的全渠道购物体验。 移动支付和微信公众号几乎成为超市行业的标配。支付宝、微信支付在抢夺商超资源方面毫不手软，撒钱无数。这是一个将每个到店的顾客变为有效流量，进而产生商业价值的有效手段。不少超市企业通过移动支付来提升顾客结账体

股市预测模型

股市预测模型 基于混合ARMA模型和支持向量机 摘要：股市预测在以往的文献中已经吸引了大量的研究兴趣。传统上，ARMA模型已经成为时间序列中应用最为广泛的线性模型之一。但是，ARMA模型不能够轻易的捕捉非线性模式。并且最近的研究表明，人工神经网络（ANN）方法比传统的统计的人实现了更好的性能。人工神经网络方法在泛化（generalization）方面经历了一定的困难，但是其生产模式可以过度拟合数据。支持向量机（SVM）一种新型的神经网络技术，在解决非线性回归估计问题上已经得到成功的应用。因此，此次调查提出了在股市预测问题的支持向量机模型上，利用ARMA模型的独特优势试图向用户提供更好的解释力模型的混合方法。股市的真实数据集被使用来研究该模型的预测精度。计算的测试结果是很有前景的。 关键字：BP神经网络，金融时间序列，预测，支持向量机1.引言 股市预测因其高波动和不规则性被认为是具有挑战性的任务。因此，许多模型已经被描绘为投资者提供更精确的预

测。尤其是，人工神经网络（ANN）方法在以前的文献中最为频繁被使用，因为其已知的预测的效率优于其他模型。然而，由于解释神经网络的难度，大多数应用神经网络的研究集中在预测精度。在文献中已被报道，利用人工神经网络模型，以很少的努力提供对破产预测过程更好的理解。此外，由于神经网络的过度拟合在泛化方面具有困难，并且完全取决研究人员的经验或是知识，用于选择大量的包括相关的输入变量，隐含层的大小，学习率以及动量控制参数的预处理。 最近，在1995年首次由Vapnik提出的支持向量机（ＳＶＭ）方法近来被使用在一系列应用中，包括金融股市预测。支持向量机（ＳＶＭ）的基础已经被Ｖａｐｎｉｋ开发，由于许多吸引人的特点以及在广泛的问题上优异的泛化性能使其越来越受欢迎。该制定（formulation）体现了结构风险最小化（SRM）原则被常规神经网络采用，且已被证明优于传统的经验风险最小化原则。SRM泛化误差上限的最小化，用术语来说，就是在训练数据中误差最小化。 此外，SVM的解决方案可能是全局最优解，而其他神经网络模型往往会陷入局部最优解。一般来说，支持向量机技术被广泛认为是艺术分类的状态（the state of art classifier），并且以往的研究表明，SVM预测方法优于神经网络的方法。 最初为解决分类问题开发的SVM技术可以成功地在回归中应用。与模式识别问题只需输出是离散值不同，支持向

股票分析报告范文

题目：江中药业股票分析报告 学 专业：12统计1 学号：24 姓名；杨明声 2013年5月16日 目录

一．公司所处行业和发展周期 二．公司竞争地位和经营管理情况分析 三．公司财务分析 四．公司未来发展前景和利润预测 五．发现公司已存在或潜在的重大问题 六．结合市盈率指标选股 江中药业股票分析报告 我国沪深股市发展至今已有上千只A股，经过十年的风风雨雨，投资者已日渐成熟，从早期个股的普涨普跌发展到现在，已经彻底告别了齐涨齐跌时代。从近两年的行情分析，每次上扬行情中涨升的个股所占比例不过1/2左右，而走势超过大盘的个股更是稀少，很多人即使判断对了大势，却由于选股的偏差，仍然无法获取盈利，可见选股对于投资者的重要。 那么如何选择一只股票呢？需要考察哪些技术指标呢？ 选股的基本策略是：价值发现，选择高成长股，技术分析选股，立足于大盘指数的投资组合（指数基金）。基本分析选股，就是要进行 公司所处行业和发展周期分析，公司竞争地位和经营管理情况分析，公司财务分析，公司未来发展前景和利润预测，发现公司已存在或潜在的重大问题，结合市盈率指标选股。 以江中药业为例，具体分析一下它的价值。 一．公司所处行业和发展周期 任何公司的发展水平和发展的速度与其所处行业密切相关。一般来说，任何行业都有其自身的产生、发展和衰落的生命周期，行业经历这四个阶段的时间长短不一 通常人们在选则个股时，要考虑到行业因素的影响，尽量选择高成长行业的个股，而避免选择夕阳行业的个股品牌，江中药业之后经历了11年的高速成长期，

目前已进入成熟期，它的股价，也在几年中经历了十余倍的狂飚后稳定下来。又如沪市中的大盘股新钢矾，虽然属于被认为是夕阳行业的钢铁行业，但是由于自身良好的经营和管理水平，98年实现了净利润增长超过100％的骄人业绩，说明夕阳行业中照样可以出现朝阳企业。以上事实表明，行业发展周期和公司自身的发展周期有时可能差别很大，投资者在选股时既要考虑行业周期，又要具体问题具体分析。 在我国，由于公司的一般规模较小，抗风险能力较弱，企业的短期经营思想比较浓厚，要想获得长期持续稳定的发展难度较大，上市公司中往往昙花一现者较多，但江中药业公司规模较大 二．公司竞争地位和经营管理情况分析 市场经济的规律是优胜劣汰，无竞争优势的企业，注定要随着时间的推移逐渐萎缩及至消亡，只有确立了竞争优势，并且不断地通过技术更新、开发新产品等各种措施来保持这种优势，公司才能长期存在，公司的股票才具有长期投资价值。决定一家公司竞争地位的首要因素是公司的技术水平，其次是公司的管理水平，另外市场开拓能力和市场占有率、规模效益和项目储备及新产品开发能力也是决定公司竞争能力的重要方面。对公司的竞争地位进行分析，可以使我们对公司的未来发展情况有一个感性的认识。除此之外，我们还要对公司的经营管理情况进行分析，主要从以下几个方面入手：管理人员素质和能力、企业经营效率、内部管理制度、人才的合理使用等。通过对公司竞争地位和经营管理情况的分析，我们可以对公司基本素质有比较深入的了解，这一切对投资者的投资决策很有帮助。 三．公司财务分析 如果说，对公司的竞争地位和经营管理情况进行的分析，主要是定性分析，那么对公司财务报表进行的财务分析则是对公司情况的定量分析。 四．公司未来发展前景和利润预测 投资者可以综合分析公司各方面情况，对公司的未来发展前景作一基本估计，分析方法主要从上面介绍的几方面加以考虑。另外还可通过对公司的产品产量、成本、利润率、各项费用等各因素的分析，预测公司下一期或几期的利润，以便为公司的内在价值作一定量估计。这项工作由于专业性较强，一般由专业分析师进行，普通投资者虽然对利润预测难度较大，仍然可以根据自己掌握的信息作一大概的估计，对于选股的投资决策不无裨益。 五．发现公司已存在或潜在的重大问题 在选股时，除对公司其它各方面情况进行详细分析外，我们还必须通过对公司年报、中报以及其它各类披露信息的分析，发现公司存在的或潜在的重大问题，及时调整投资策略，回避风险。由于各家公司所处行业、发展周期、经营环境、地域等各不相同，存在的问题也会各不相同，我们必须针对每家的情况作具体的分析，没有一个固定的分析模式，但是一般发生的重大问题容易出现在以下几方面：1．公司生产经营存在极大问题，甚至难以持续经营

股票预测模型

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 承诺书 我们仔细阅读了《全国大学生数学建模竞赛章程》和《全国大学生数学建模竞赛参赛规则》（以下简称为“竞赛章程和参赛规则”，可从全国大学生数学建模竞赛网站下载）。 我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。 我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛章程和参赛规则的，如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。 我们郑重承诺，严格遵守竞赛章程和参赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。如有违反竞赛章程和参赛规则的行为，我们将受到严肃处理。 我们授权全国大学生数学建模竞赛组委会，可将我们的论文以任何形式进行公开展示（包括进行网上公示，在书籍、期刊和其他媒体进行正式或非正式发表等）。 我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： 我们的报名参赛队号为（8位数字组成的编号）： 所属学校（请填写完整的全名）： 参赛队员(打印并签名) ：1. 2. 3.

指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)： （论文纸质版与电子版中的以上信息必须一致，只是电子版中无需签名。以上内容请仔细核对，提交后将不再允许做任何修改。如填写错误，论文可能被取消评奖资格。） 日期：年月日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：

2014高教社杯全国大学生数学建模竞赛 编号专用页 赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）： 全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：

回归分析在股票价格预测中的应用

回归分析在股票价格预测中的应用 摘要：随着我国市场经济环境的日益成熟，股市规模的不断扩大，股票价格成为投资者、经济、系统科学领域研究的热点问题，影响股票价格的因素越来越多，预测未来的股票价格变得十分有必要。股票市场的价格数据呈时间序列，本文将运用Eviews软件对股票价格进行多元线性回归模型预测，以国电电力的历史价格为例，预测该股票的次日收盘价。通过对比消除共线性前后的两个模型对次日收盘价的预测结果，验证了利用主成分分析消除共线 性后的多元线性回归方程预测效果更好。 关键词：股票价格；Eviews；多元线性回归；主成分分析 Abstract:With the growing maturity of China's market economy environment, the scale of stock market is expanding.Stock price has become a hot topic in the field of investor, economy and system science.There are more and more factors influencing stock prices,so it is very necessary to predict future stock prices.The price data in stock market being time series,this article will use Eviews software to predict stock price by multiple linear regression model.Taking the historical price of Guodian power as an example,we predict the next closing price of the stock.By comparing the prediction results of the two models before and after collinearity to the closing price of the next day,it is proved that the effect of the multivariate linear regression equation after the use of principal component analysis is better than that of the multi linear regression equation after the elimination of the collinearity. Key words:Eviews; Multiple linear regression; Principal component analysis