一、深沪成份指数走势分析（论文文献综述）
安庆国[1]（2020）在《基于深沪A股市场β系数配对交易策略的改进研究》文中进行了进一步梳理对冲基金是投资界比较重要且前沿的策略之一,很多时候也用来进行避险。配对交易是对冲基金的一个形式。配对交易比较简单易操作,理解起来也相对容易。目前,国外学者对配对交易研究较多,我国此类研究也在跟进,虽然相比国外来说还是存在着不足,另一种层面来说也算是中国投融资界一个较前沿的研究方向。带着疑问通过查阅资料和文献,可以看到较少有学者针对A股市场配对交易策略做针对性分析。因此,本文将在国内外学者的研究基础上,通过划分β系数深入分析深沪A股市场中证100指数成份股股票配对交易策略并且做出改进建议。首先,查阅相关资料,通过在知网、维普、万方等数据库下载关于股票配对交易策略方面的文献,从学者文献当中提取关于构建股票池、股票组合方式、配对交易策略、配对模型和实证分析等信息,整理出本文的研究思路和研究方法。文献当中关于构建股票池的方法分别有选择上证指数,选择固定股票,选择固定行业建立股票池等;用到的股票配对方式分别有随机组合两两配对,根据风险系数高低分别配对,根据作者主观意识选择股票进行配对等;配对交易策略主要是GGR策略。其次,确定本文的研究模型为线性回归模型和矩阵配对交易模型,研究数据来源Wind和深沪股票交易所2016年至2018年的日度数据,通过手动收集数据在Excel表格当中进行整理和计算,利用Eviews进行线性回归分析和统计,利用Matlab和部分Python相关语言在Idea软件编写运用程序,输入命令即可得到对应结果。再次,根据预测结果进行再次讨论,确定文章研究方向和研究方式是否合理。最后,根据实证数据结果进行总结,经过研究发现,配对交易策略与大盘相关度不高、配对交易策略的收益更加稳定、配对交易策略的成功率更高、改进后的HER策略的使用率和成功率高于GGR策略、改进后的HER策略风险低于GGR策略。因此建议后续股票配对交易研究应该深入优化算法和参数、增加配对交易策略选择、增强投资风险应对意识、加强投融资业务专业技能、深入配对交易领域研究、增强投融资交易策略创新意识。
王姿[2]（2020）在《基于LightGBM算法的股指涨跌预测方案》文中研究说明一直以来金融时间序列的预测问题都是投资者和学者的研究重点,但股市受多种复杂因素影响,预测难度较大。随着计算机技术的发展,越来越多的机器学习方法应用于金融时间序列的预测问题中,尤其在股票价格指数涨跌预测中具有很强的适用性。本文以LightGBM算法为基础构建股票指数涨跌预测模型,对沪深300指数和中证500指数的涨跌进行预测,选取12个技术指标作为输入特征,第二天的涨跌作为输出变量。同时,为了优化模型的预测效果,运用逻辑回归联合LightGBM算法的方法,构建LR-LightGBM模型对两个股指进行预测,利用网格搜索法对算法中的参数进行寻优,比较上述两个模型的预测效果。本文选取2012年1月1日至2019年12月31日的交易日数据进行实证研究,结果显示上述预测模型对股指涨跌的预测均有较好的适用性,对于沪深300指数的预测效果较好,并且逻辑回归有助于提高LightGBM模型的预测准确率。然后基于LightGBM模型和LR-LightGBM模型的预测结果,构建量化择时策略,以嘉实沪深300ETF为交易对象进行回测。从风险和收益方面,综合比较两个模型,发现基于LR-LightGBM模型的股指涨跌预测方案更优,取得了较为稳定的收益,可作为投资者的参考的依据。
管河山,闫文玉,王谦[3]（2018）在《A股价格波动真的非平稳?——大数据背景下个股数据的全样本实证》文中指出传统研究对股票市场平稳性分析中大多采用市场指数抽样方式,分析方法和数据采样的差异一定程度上解析了现有研究结论中的不一致性。从市场指数构建原理入手可探究抽样分析的局限,作为系列个股的加权值,市场指数无法精确刻画市场所有个股的波动情况。实证时采用A股市场所有个股数据开展全样本分析,这更符合大数据分析理念,统计出个股分析结果继而对A股市场波动进行判定将更加系统和可靠。在不考虑结构突变的情形下,分别计算出ADF检验、KPSS检验和PP检验三种方法的结果;全样本分析结果表明A股市场年度股价数据更多地呈现出平稳性特点,而且,个股数据检验结果与市场指数检验结果存在显着差异。
秦晔玲,朱建平[4]（2018）在《基于自适应Lasso变量选择方法的指数跟踪》文中进行了进一步梳理自适应Lasso回归算法是近年来统计选元的一个新兴方法,具备良好的统计性质。在当今社会资产数量众多的金融投资市场中,资产选择的传统方法Markowitz均值方差模型虽然简单,但不稳定,且容易产生空头头寸。自适应Lasso算法基于变量选择的基本概念,针对资产组合构建而提出,以指数跟踪为目的,构造复制效果良好的稀疏股票投资组合,并进一步对指数的未来趋势做出预测。文章以中国深沪300指数的指数跟踪为例进行分析,结果表明自适应Lasso算法在资产选择和预测中都有良好的效果。
赵建香[5]（2018）在《基于风险态度的投资组合优化及应用研究》文中研究表明随着金融市场全球化的发展,资本、信息技术以及证券投资的自由流动,分散化投资组合已获得许多投资者的青睐。1952年Markowitz首先采用定量分析方法将收益—风险描述为均值—方差,由此发展而来的现代投资组合理论在我国也有了一定的发展和应用。现代投资组合理论主要是基于严格假设条件下提出的,学者们发现很多因素使得投资组合理论在实际中难以实现最优资产配置效果。因此,本文主要是研究风险态度对投资组合的影响,分析基于不同风险态度条件下的投资组合优化设计及应用问题,从而引导投资者合理地进行资产配置,实现最大效用的资产配置优化组合。本文首先梳理了现代投资组合、风险态度相关理论以及国内外文献综述的现有成果,为风险态度下投资组合优化研究奠定理论基础。其次,分析了现代投资组合理论在我国资本市场的应用现状,实证结果显示组合投资能将部分风险分散化,但由于我国现阶段无法实现有效资本市场、投资者风险态度不稳定等因素,现代投资组合理论在我国的适用性存在问题。简要阐述了风险态度对投资组合的影响。然后,通过问卷调研分析风险态度及其影响因素,结果显示性别、教育程度、财富水平、投资经验和非理性因素等对风险态度产生显着影响,通过回归统计等方法研究不同因素的影响程度。同时根据风险态度调查结果对风险厌恶系数进行估测,将其引入效用函数中。本文还运用均值—方差模型和规划求解法进行分析风险资产的最优组合,再结合效用函数研究无风险资产和风险资产的资本配置过程,总结分析在不同的风险态度类型下的投资优化组合模型设计。本文研究结果发现投资者风险厌恶程度不同,无风险资产和风险资产所占的比重也不同,最后的最优组合中的各项资产配置比例也会发生变化。而理论上的投资优化组合分析对于风险厌恶类型的投资者的可参考价值将更大。在本文最后,结合我国证券市场上风险资产的价格数据对风险态度条件下的投资组合优化模型进行了在个人投资者和家庭投资者中应用的实证研究,分析存在无风险资产时最优组合的各项资产配置比例,并进行案例分析。同时从政府、金融机构和投资者三个方面提出相关的对策建议,以期望提高投资优化组合在我国的适用性和投资者资产配置的合理性,从而促进投资组合理论在我国的发展和应用。
刘梦佳[6]（2017）在《不同分布假设GARCH模型择优及其在股市波动溢出效应中的研究》文中进行了进一步梳理股票市场最令人关注的便是其波动性,波动的走势起伏决定着投资的收益高低,而投资者获得收益回报的前提是就是保证股票市场的正常波动,这对规范股票市场及其健康发展有着重要的影响和作用。股价的波动性是股票市场最为显着的特性,如何较好的刻画股价波动起伏以掌握股票市场的规律进行预测,是所有投资者最关心的问题,同样也成为了众多学者讨论的热点问题。我国股票市场还是一个较为年轻的市场,正处于发展和转变阶段有其独特的波动特征,投机性较强,波动较为剧烈,易出现大涨大跌的局面,波动频率高,幅度大,且极易受政策导向的影响。同时,伴随着社会发展的脚步,在全球经济大融合的趋势下,各地区的经济市场合作互联愈加频繁,互联网的发展导致市场间的金融信息传导迅速,股市间的联动性增强,而其波动的溢出效应也引起了利益相关这的关注。我国证券市场也在飞速的发展当中,上海和深圳两个地区的股票市场关联性也日益加强,所以处于当前的经济大背景下研究股价波动特征及其和其他地区的股市溢出效应具有重大的现实意义。为了研究我国股市之间的波动溢出效应,在理论层面上翻阅查询大量前人文献,以此为基础总结概括,详细清晰地描述了股市波动溢出的成因及其机理,为本文对股市波动溢出的深入研究打下了扎实的知识基础。在实证方面,本文对比三种不同分布假设的GARCH模型并选取最优的残差分布对股市进行拟合,并创新的使用GARCH模型拟合后的残差平方和为研究对象,进行Granger因果检验,以此来探讨我国股市波动之间的传导。本文以我国上海和深圳两个地区的股票市场为研究对象,将上证综合指数和深圳成份指数作为深沪股市的代表展开分析探索,选取2013年11月8日至2016年12月31日一段完整的股市周期（牛市期、熊市期、盘整期）的股价数据,对其的对数收益率数据进行统计检验。首先通过描述性统计研究发现我国股票具有尖峰厚尾特征,并具有波动集聚性,并不符合正态分布的假设。且证实上证综合指数和深圳成份指数的收益率经检验都存在条件异方差,适合用GARCH模型建模并进行研究。因此本文利用三种不同残差分布的GARCH模型通过E-views软件对我国深沪两股股票市场的波动进行研究,证实了其波动特征,且结果表明我国股市具有较强的波动持续性和长记忆性。之后本文就运用了AIC准则与预测误差指标作为评判标准,考察三种不同分布假设的GARCH模型对我国股市波动的刻画程度及其波动预测能力。对于模型波动预测能力的比较,文中分别对不同分布GARCH模型分别在样本期内和样本期外考察模型的预测能力。将样本划分为2013年11月8日至2016年10月31日和2016年11月1日至2016年12月31日,前一段数据估计模型进行预测,后一段数据进行检验。样本期外的考察同样也是选取预测两个月的数据,2013年11月8日至2016年12月31日进行预测,2017年1月1日至2017年2月28日的数据进行检验。研究结果发现不论是上证综合指数和深圳成份指数,GARCH-GED模型都是拟合度最优且波动预测能力最好的模型。最后,选取最优的GARCH-GED对两股的对数收益率数据进行建模,提取GARCH-GED模型拟合后的残差数据进行Granger因果检验,对我国的股市波动溢出进行分析探讨。结果表明我国深沪两地区的股市之间,只有上海股市对深圳股市有着显着的波动溢出效应,但是深圳股市对上海股市却没有波动溢出效应。说明股市的波动传导是由上海股票市场单向传导进入深圳股票市场。
胡梅[7]（2016）在《我国沪深港股市相关性研究》文中研究指明经济全球化大背景下,一个国家不再是完全孤立的经济体,全球范围内,各个国家之间的经济贸易联系越来越频繁,这种联系在股票市场上也表现得越来越明显。对同属于我国的沪深港股市来说,上海和深圳交易所都是处在中国内地,他们所面对的经济、政治以及法律环境都是一样的,影响股市变动的监管环境、上市公司质量、投资者结构和治理结构都相似乃至相同,故而对这两个股票市场的相关性产生巨大的影响。而对于香港股票市场来说,自1997年香港回归之后,香港和内地的经济贸易往来越来越频繁,联系越来越密切,许多政策的出台实施和经济环境的变化对两地三市都会产生一定的影响,使得其监管、经济背景、上市公司结构、投资者结构和治理结构都日趋相近。本文研究上海、深圳、香港三个股票市场的相关性,所用的样本指标为上证综合指数（SH）、深证成分指数（SZ）与恒生指数（HK）的每天的收盘价,研究的期间为2000年1月4日到2016年3月10日,对上证综合指数、深证成分股指数与香港恒生指数的相关关系做实证研究,采用的方法为协整分析、Granger因果关系检验、DCC-MGARCH模型进。实证分析结果表明,沪深与香港股票市场的长期联动性不显着,但是短期内由于一些政策上的变动,沪深与香港股票市场的联动性在逐步加强,而且沪深股市与香港股市的动态相关系数显现出时变特征,随时间的推演内地与香港股票市场的相关性越来越强。从理论和实证分析来看,主要原因可能是:一是经济发展的不同步性,沪深与香港股市长期联动性不明显;二是市场传染造成短期内沪深与香港股市联动性增强;三是一系列政策的出台实施使得沪深与香港股市的相关性越来越强。根据研究的结论对投资者和监管者提出一些建议,希望内地和香港股票市场都能健康的运行,投资者能更理性地进行投资。
侯新[8]（2014）在《农业政策对农业上市公司股价波动的影响研究》文中研究表明农业是我国的第一产业,在国民经济发展中具有重要的战略地位。农业经济的繁荣,农民收入的不断增加,是国民生活水平提高的前提,农业的兴旺也关系着国家的社会安定、团结与稳定,农业经济的发展水平高低也决定了我国在世界经济竞争中的地位。因而,我国对于农业经济的发展十分重视,多年来对农业的发展予以扶持。尤其是从2004年以来,我国对农业的扶持力度不断加大,农业经济在这样的政策环境下得到了快速发展,农村呈现前所未有的变化,农民的生活水平也不断提高。但是我国“三农”问题仍然不容乐观,仍然有诸多难题摆在我们面前,如农业上市公司的健康发展及在农业经济中发挥充分的组织作用问题。农业企业有股票市场中上市,是我国农业产业进一步组织化的体现,是解决小农业与大市场的重要载体。但是不同于其他农业组织的地方在于,农业上市公司借助股票市场这个资本平台,融集资金,实现公司资产的增值与规模扩大。同时,也是通过农业上市公司实现了股票市场对农业发展的支持。对于股票市场来说,其功能的发挥在于股票价格机制的发挥,因此,在股票市场上股票价格倍受关注。股票价格的形成不仅需要有强大的信息基础,而且要受到来自于社会经济、金融环境等诸多因素的影响,以“政策市”着称的我国股票市场更是与各种政策息息相关。1982年以来,我国对农业产业化发展从“培育”到“扶持，，再到“提升”的惠农政策不断推出,更加体现了农业上市公司较其它上市公司具有特殊性,农业上市公司的股票价格波动具有一定的行业特征。分别从短期和长期两个角度研究农业政策对农业上市公司股价波动的影响,揭示农业板块在股票市场的短期价格波动表现,探究农业政策对公司股价波动的长期效应,进而分析其股价与内在价值的偏离程度,不仅对于农业投资者以及市场管理者的决策具有重要的参考价值,而且能够为我国农业政策的制定者提供参考性建议,使我国的农业政策具有更好的政策效应,也可以促使我国股票市场价格机制的进一步完善。本文着力于政策效应角度,运用比较、描述性统计及建立模型实证分析等方法开展研究。围绕所提出的研究目标,论文的研究内容包括以下几方面：第一,绪论。针对农业上市公司发展的必要性及农业政策与农业上市公司的必然关系,提出研究背景及意义、研究目标与研究思路,并梳理国内外相关研究的现状。第二,股票市场股价波动与政策效应基本理论。对本文研究主要依据的股价波动理论,股票市场政策效应理论进行分析介绍,为文章后面章节的实证分析找到理论支持。第三,我国主要农业政策及农业上市公司发展现状总结分析。对我国农业上市公司有影响的农业政策进行回顾与分析,并总结了农业政策的基本取向,尤其是农业产业政策对农业上市公司的扶持意向,明确了农业政策与农业上市公司发展的相互关系。同时,从上市时间、行业分布、地区分析、资产规模、盈力能力等方面对我国农业上市公司基础情况进行统计分析,总结出我国农业上市公司的发展现状。第四,农业上市公司股价波动特征研究。采用统计性描述方法对农业上市公司股价波动进行刻画,总结农业政策影响下的沪深两市农业指数的整体波动行为规律；并对两市农业指数股价波动与沪深综合指数分别进行比较分析,考察两市农业指数股价波动的特点。最后利用ARCH模型对农业上市公司的股票波动性进行验证。第五章,农业政策对农业上市公司股价波动的短期影响研究。以股票市场的政策效应理论为基础,结合我国股票市场的“政策市”特点,以农业“一号文件”作为主要政策事件,运用金融领域比较成熟的政策事件研究方法,通过对股价超额收益的计算与统计分析,从短期影响影响角度总结农业政策对农业上市公司股价波动的影响程度。第六章,农业政策对农业上市公司股价波动的长期影响效应研究。在利用F—0剩余收益定价模型对我国农业上市公司股票内在价值进行评估的基础上,分析企业内在价值的变化趋势与规律,总结农业政策对农业上市公司的长期影响效应,最后对农业上市公司股价与内在价值的偏离程度进行测算。第七章,根据研究结果,得出主要研究结论,并提出对策建议,并指出本研究主题有待进一步研究的内容。本文研究得到以下主要结论：（1）虽然农业市公司受到政策影响最多,但农业上市公司股票价格走势弱于市场,波动水平却强于市场；股票风险高于市场风险。（2）农业上市公司股票价格波动具有聚集性特征,波动超过合理区间范围。（3）农业政策对农业上市公司股票收益短期内存在一定适度的影响,农业上市公司的在农业政策的影响下能够获得短期超额收益,引起股价的短期波动且波动明显。（4）农业政策对农业上市公司的长期投资价值提升效应没有达到,农业上市公司股票存在严重高估现象,农业政策对股价的长期影响效应不足。本文的研究结论分别从短期及长期两个角度提示了农业政策对农业上市股价波动的影响问题,提出完善农业政策实施的配套制度,以期能够为各方管理者作为参考,促进农业上市公司的日益发展壮大。
付振华[9]（2006）在《我国股票市场统一指数问题研究》文中提出股价指数的演变反映出我国股票市场的波浪式发展。指数多元化的现实与一元化的市场要求的矛盾使沪深300指数得以推出。作为公认的统一指数,其在重树投资者信心、推进金融创新、提供投资参照物等方面正发挥着积极的作用。
李宪立[10]（2006）在《证券投资基金业绩评价新模型及我国基金中长期业绩评价实证研究》文中研究说明随着中国证券投资基金的迅猛发展，对基金业绩的相关研究也越来越受到理论和实务界的关注。但目前，对基金业绩的相关研究在深度和系统性上都还存在一定的不足，因此远远没有起到指导中国基金业健康发展的作用。作者将我国证券市场特征与国内外基金业绩评价理论相结合，建立了适合中国证券市场的证券投资基金业绩评价新模型，为我国的基金评价工作提供科学的理论指导。本文通过对我国封闭式证券投资基金长期业绩和开放式证券投资基金中期业绩进行详尽的实证研究，可以全面了解我国基金市场实际状况，深入观测我国证券市场的运行，深化对机构投资者行为与作用的认识，促进我国基金业的规范发展将有着重要的实践意义。 本文的主要创造性工作和贡献包括： （1）对基金业绩评价方面的理论与实证研究文献进行了归纳和总结，这有利于对基金业绩评价问题的整体把握。 （2）作者自己构建了基于主动投资风险度的总业绩评价新指数，用来评价基金的总业绩。运用基于主动投资风险度的总业绩评价新指数对我国基金总业绩进行了实证研究，实证研究表明，应用效果良好，特别适用于证券市场处于熊市的状况。 （3）作者自己构建了基于回归分析的多期基金业绩持续性评价新模型，用来评价单只基金业绩的持续性。运用基于回归分析的多期基金业绩持续性评价新模型对我国基金的业绩持续性进行了大量的实证研究，实证研究表明，多期基金业绩持续性评价新模型应用效果良好。 （4）对我国封闭式基金长期的总业绩、选股择时能力、业绩持续性和开放式基金中期的总业绩、选股择时能力、业绩持续性进行了详细的实证研究，得出了丰富和宝贵的研究结论，为投资者、管理者和监管者的决策提供了重要的依据。 本文实证研究的主要结论如下： （1）在运用平均收益率、特雷诺指数、夏普指数、绍坦诺比率、M2测度对我国封闭式基金长期业绩进行评价时，得出了基金总体表现超过深沪合并指数、
二、深沪成份指数走势分析（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、深沪成份指数走势分析（论文提纲范文）
（1）基于深沪A股市场β系数配对交易策略的改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 研究思路与文章结构 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 三、文章结构 |
| 第三节 研究创新点与难点 |
| 一、研究创新点 |
| 二、研究难点 |
| 第二章 相关概念与文献综述 |
| 第一节 相关概念 |
| 一、A股市场 |
| 二、β系数 |
| 三、配对交易 |
| 第二节 理论分析 |
| 一、理论分析 |
| 二、相关说明 |
| 第三节 文献综述 |
| 一、国外配对交易策略研究 |
| 二、国内配对交易策略研究 |
| 三、文献述评 |
| 第三章 模型选择与数据说明 |
| 第一节 GGR和改进后的HER交易策略介绍 |
| 第二节 模型选择介绍 |
| 第三节 样本选择与数据说明 |
| 一、样本选择 |
| 二、数据指标说明 |
| 第四节 配对交易策略执行 |
| 一、构建股票池 |
| 二、筛选股票对 |
| 三、计算交易结果 |
| 第四章 配对交易策略的实证分析 |
| 第一节 实证数据结果 |
| 第二节 实证结果的含义 |
| 第五章 研究结论与相应建议 |
| 第一节 研究结论 |
| 一、配对交易策略与大盘相关度不高 |
| 二、配对交易策略的收益更加稳定 |
| 三、配对交易策略的成功率更高 |
| 四、改进后的HER策略的使用率和成功率高于GGR策略 |
| 五、改进后的HER策略风险低于GGR策略 |
| 第二节 相应建议 |
| 一、深入优化算法和参数 |
| 二、增加配对交易策略选择 |
| 三、增强投资风险应对意识 |
| 四、加强投融资业务专业技能 |
| 五、深入配对交易领域研究 |
| 六、增强投融资交易策略创新意识 |
| 第三节 不足与展望 |
| 一、不足之处 |
| 二、展望未来 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的研究成果 |
（2）基于LightGBM算法的股指涨跌预测方案（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究的内容、方法和技术路线 |
| 1.3.1 研究的内容与方法 |
| 1.3.2 研究的技术路线 |
| 1.4 本文的主要特点 |
| 第2章 相关理论回顾与文献综述 |
| 2.1 相关理论回顾 |
| 2.1.1 技术分析理论 |
| 2.1.2 量化投资理论 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 传统证券投资分析法 |
| 2.2.2 时间序列分析法 |
| 2.2.3 机器学习分析法 |
| 2.2.4 文献评述 |
| 第3章 股指涨跌预测问题描述与分析 |
| 3.1 股指涨跌预测问题描述 |
| 3.1.1 股指时间序列的特点 |
| 3.1.2 股指预测现状描述 |
| 3.2 股指涨跌预测问题分析 |
| 第4章 基于LightGBM算法的股指涨跌预测方案设计 |
| 4.1 方案策划的思路 |
| 4.2 方案策划的理论框架 |
| 4.2.1 逻辑回归(LR)模型 |
| 4.2.2 LightGBM模型 |
| 4.2.3 LR-LightGBM模型 |
| 4.3 方案设计的主要内容 |
| 4.3.1 方案设计框架 |
| 4.3.2 数据的选取及处理 |
| 4.3.3 LightGBM算法的参数及评估指标 |
| 4.3.4 模型的实证结果展示 |
| 第5章 方案的合理性论证以及实施途径 |
| 5.1 方案的合理性论证 |
| 5.2 方案的风险提示 |
| 5.3 方案的实施途径 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 本文主要结论 |
| 6.2 存在的不足及下一步研究计划 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）A股价格波动真的非平稳?——大数据背景下个股数据的全样本实证（论文提纲范文）
| 一平稳性研究概述 |
| (一) 股市平稳性分析的意义 |
| (二) 市场指数抽样分析 |
| (三) 大数据分析理念 |
| 一平稳性分析理论及方法 |
| (一) 平稳性分析方法概论 |
| (二) ADF检验 |
| (三) PP检验 |
| (四) KPSS检验 |
| 三实证分析 |
| (一) 数据采集说明 |
| (二) 相关系数分析 |
| (三) 个股平稳性分析 |
| 四研究结论 |
（5）基于风险态度的投资组合优化及应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究的背景 |
| 1.1.2 研究的意义 |
| 1.2 研究内容及研究框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究框架图 |
| 1.3 研究方法及创新点 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 创新点 |
| 1.4 文献综述 |
| 1.4.1 国外研究现状 |
| 1.4.2 国内研究现状 |
| 1.4.3 研究现状评述 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 经典决策理论 |
| 2.1.1 预期效用理论 |
| 2.1.2 前景理论 |
| 2.2 现代投资组合管理理论概述 |
| 2.2.1 马克维茨的均值一方差理论 |
| 2.2.2 资本资产定价模型 |
| 2.3 风险态度及投资组合优化相关理论 |
| 2.3.1 风险与风险态度 |
| 2.3.2 风险态度下投资组合的资产选择原理 |
| 2.3.3 风险态度下的投资组合优化绩效评价模型 |
| 第三章 投资组合理论应用现状分析 |
| 3.1 中国资本市场的发展现状分析 |
| 3.2 我国证券市场投资组合风险分散化分析 |
| 3.2.1 证券市场中资产组合风险与收益分析 |
| 3.2.2 现代投资组合理论与风险分散化分析 |
| 3.3 投资组合规模与风险分散化实证分析 |
| 3.3.1 行业风险分散化分析 |
| 3.3.2 资产组合规模与有效边界的实证分析 |
| 3.3.3 投资组合在基金中的应用现状分析 |
| 3.4 风险态度与投资组合优化分析 |
| 3.4.1 引入风险态度对投资组合优化的必要性分析 |
| 3.4.2 风险态度对投资组合的影响分析 |
| 第四章 投资者风险态度及其影响因素分析 |
| 4.1 风险态度影响因素识别 |
| 4.2 问卷设计及数据来源 |
| 4.3 调查问卷基本情况统计分析 |
| 4.3.1 描述性分析 |
| 4.3.2 信度分析 |
| 4.3.3 双变量相关分析 |
| 4.4 风险态度影响因素分析 |
| 4.4.1 独立样本T检验 |
| 4.4.2 方差分析 |
| 4.4.3 Probit模型回归分析 |
| 4.4.4 总结 |
| 4.5 风险态度与非理性行为相关性分析 |
| 4.5.1 非理性因素对风险态度影响研究 |
| 4.5.2 风险态度类型的区别分析 |
| 4.6 风险态度估测模型分析 |
| 4.7 风险态度对资产配置影响分析 |
| 第五章 基于风险态度的投资组合优化分析 |
| 5.1 风险态度与资本配置优化 |
| 5.1.1 含风险厌恶系数的效用函数分析 |
| 5.1.2 基于风险态度的风险资产与无风险资产组合配置过程 |
| 5.1.3 风险态度下的资本最优配置分析 |
| 5.1.4 基于风险态度的资本配置的实证分析 |
| 5.2 风险资产组合优化 |
| 5.2.1 投资组合分散化及其风险分析 |
| 5.2.2 多项风险资产配置过程 |
| 5.3 基于风险态度的最优投资组合构建 |
| 5.3.1 风险厌恶型投资者的最优投资组合优化分析 |
| 5.3.2 风险偏好及中立型投资者的最优投资组合优化分析 |
| 第六章 基于风险态度的投资优化组合应用研究 |
| 6.1 引入风险态度的投资优化组合在投资者中的应用研究 |
| 6.1.1 个人投资者现状与基本特征 |
| 6.1.2 基于风险态度的个人资产组合优化中风险资产最优配置实证分析 |
| 6.1.3 基于风险态度的含无风险资产最优资产组合实证分析 |
| 6.1.4 基于风险态度的家庭资产配置优化组合现状分析 |
| 6.2 案例分析 |
| 6.2.1 基金公司基本信息分析 |
| 6.2.2 风险态度测评和分类原理在基金公司中的应用 |
| 6.2.3 基金公司基本产品风险等级分类 |
| 6.2.4 不同风险等级基金产品的投资绩效分析 |
| 6.2.5 不同风险态度类型与风险等级的不同基金产品匹配研究 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 政策与建议 |
| 7.2.1 对政府政策的建议 |
| 7.2.2 对金融中介的建议 |
| 7.2.3 对投资者的建议 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（6）不同分布假设GARCH模型择优及其在股市波动溢出效应中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 本文研究内容和框架 |
| 1.4 本文创新与不足 |
| 1.4.1 创新之处 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 金融市场波动的概念及其特性 |
| 2.1.1 金融市场波动的概念 |
| 2.1.2 金融市场波动的性质 |
| 2.2 波动溢出效应的概念及产生原因 |
| 2.2.1 波动溢出效应的概念 |
| 2.2.2 波动溢出效应的产生原因 |
| 2.3 收益率的定义 |
| 2.4 金融数据的特征 |
| 2.5 常用的拟合金融数据的分布 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 不同分布假设GARCH模型择优及其相关理论研究 |
| 3.1 ARMA模型 |
| 3.2 ARCH效应检验 |
| 3.3 ADF检验 |
| 3.4 GARCH模型族 |
| 3.5 不同分布假设下的GARCH模型 |
| 3.5.1 广义误差分布（GED）分布 |
| 3.5.2 学生t分布 |
| 3.5.3 不同误差分布假设下的GARCH模型 |
| 3.6 不同分布假设下的GARCH模型波动预测性评价 |
| 3.6.1 AIC准则 |
| 3.6.2 模型预测误差评价指标 |
| 3.7 Granger因果关系模型 |
| 3.7.1 因果关系的费热定义 |
| 3.7.2 Granger因果关系 |
| 3.7.3 Granger因果关系检验 |
| 3.7.4 改进的Granger因果关系检验 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 我国股市波动溢出效应实证分析 |
| 4.1 数据的选取及处理 |
| 4.2 样本数据的描述性统计分析 |
| 4.3 GARCH模型建立及不同残差分布比较 |
| 4.3.1 上证综合指数GARCH模型建立 |
| 4.3.2 深圳成份指数GARCH模型建立 |
| 4.3.3 不同分布假设GARCH模型波动预测能力评价 |
| 4.4 我国股市波动溢出效应分析 |
| 4.4.1 数据样本的选择 |
| 4.4.2 平稳性检验 |
| 4.4.3 Granger因果检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）我国沪深港股市相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 ABSTRACT 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 政策背景 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究方法及内容 |
| 1.2.1 研究方法 |
| 1.2.2 主要内容 2 文献综述 |
| 2.1 国内外研究现状 |
| 2.1.1 国外研究现状 |
| 2.1.2 国内研究现状 |
| 2.2 研究模型 |
| 2.2.1 协整检验 |
| 2.2.2 Granger因果关系检验方法 |
| 2.2.3 DCC-MGARCH模型 3 数据的选取与基本分析 |
| 3.1 数据的选取 |
| 3.2 数据的基本统计分析 4 沪深港股市相关性的实证分析 |
| 4.1 协整检验 |
| 4.1.1 协整检验 |
| 4.2 Granger因果关系检验 |
| 4.3 DCC-MGARCH检验 |
| 4.3.1 单位根、自相关和异方差检验 |
| 4.3.2 DCC-MGARCH模型的估计与检验 5 结论与建议 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 启示与建议 |
| 5.2.1 对投资者的建议 |
| 5.2.2 对政策制定者的建议 致谢 参考文献 |
（8）农业政策对农业上市公司股价波动的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究目标与研究方法 |
| 1.2.1 研究目标 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究思路与研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 可能创新之处 |
| 1.5 主要文献综述 |
| 1.5.1 关于农业上市公司 |
| 1.5.2 关于农业政策对农业发展的影响 |
| 1.5.3 关于中国股票市场及股价 |
| 1.5.4 关于农业政策对农业上市公司的影响 |
| 1.5.5 研究文献的简要评述 |
| 第二章 股票市场股价波动与政策效应基本理论 |
| 2.1 股票市场及股票价格基本原理 |
| 2.1.1 股票市场定义及其基本功能 |
| 2.1.2 股价波动机制及影响因素 |
| 2.2 有效市场的基本理论 |
| 2.2.1 有效市场理论(EMH)的产生 |
| 2.2.2 有效市场的假设前提 |
| 2.2.3 有效市场理论的内容 |
| 2.2.4 有效市场理论的三种形式 |
| 2.3 股票市场政策效应及主要表现形式 |
| 2.4 中国股票市场“政策市”特征与成因 |
| 2.4.1 中国股票市场“政策市”的主要特征 |
| 2.4.2 中国股票市场以“政策市”为特征的原因 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 我国主要农业政策及农业上市公司发展现状分析 |
| 3.1 农业政策概述 |
| 3.1.1 农业政策涵义及分类 |
| 3.1.2 农业政策的主要作用 |
| 3.1.3 改革开放以后我国农业政策的演变 |
| 3.2 涉农中央“一号文件” |
| 3.2.1 改革开放初期阶段的“一号文件” |
| 3.2.2 新世纪阶段的“一号文件” |
| 3.3 中国对农业上市公司的具体扶持政策 |
| 3.4 我国农业产业化扶持政策的基本取向 |
| 3.4.1 促进农业产业化经营 |
| 3.4.2 促进农业产业结构调整 |
| 3.4.3 促进农业产业集约化 |
| 3.4.4 加强龙头企业培育与建设 |
| 3.5 农业类上市公司发展现状分析 |
| 3.5.1 农业上市公司界定 |
| 3.5.2 农业上市公司发展现状 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 农业上市公司股价波动特征研究 |
| 4.1 股票市场中的异常波动及其危害 |
| 4.1.1 股市的波动与异常波动 |
| 4.1.2 股市异常波动的常见特征 |
| 4.1.3 异常波动的危害 |
| 4.2 股票市场波动的研究方法 |
| 4.2.1 股价波动的统计性描述方法 |
| 4.2.2 股价波动的计量模型 |
| 4.3 农业上市公司股票波动的描述性统计 |
| 4.3.1 样本的选取 |
| 4.3.2 股价指数分析 |
| 4.3.3 股价涨跌幅分析 |
| 4.3.4 收益率的方差和标准差分析 |
| 4.4 农业上市公司股票收益率的ARCH效应分析 |
| 4.4.1 ARCH效应分析方法 |
| 4.4.2 序列平稳性的自相关函数检验 |
| 4.4.3 序列平稳性的ADF单位根检验 |
| 4.4.4 均值模型的建立 |
| 4.4.5 ARCH效应检验 |
| 4.4.6 ARCH LM检验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 农业政策对农业上市公司股价波动的短期影响研究 |
| 5.1 政策调控股市的理论研究 |
| 5.1.1 政策调控股市的必要性 |
| 5.1.2 政策调控股市的主要手段 |
| 5.1.3 连续性政策与离散性政策 |
| 5.2 政策事件研究方法 |
| 5.2.1 政策事件法的定义 |
| 5.2.2 事件研究法的研究步骤 |
| 5.3 农业政策对农业上市公司股价波动影响的实证研究 |
| 5.3.1 政策事件的选取 |
| 5.3.2 农业政策事件的选取 |
| 5.3.3 数据来源与样本选取 |
| 5.3.4 估计窗口的选择 |
| 5.3.5 实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 农业政策对农业上市公司股价波动的长期效应研究 |
| 6.1 企业内在价值的分析模型 |
| 6.1.1 CAPM模型 |
| 6.1.2 套利定价模型(APT) |
| 6.1.3 股利贴现模型 |
| 6.1.4 自由现金流量贴现模型 |
| 6.1.5 剩余收益定价模型(F-O模型) |
| 6.2 农业上市公司股票内在价值实证分析 |
| 6.2.1 样本选取 |
| 6.2.2 变量的选择及取值 |
| 6.2.3 农业上市公司股票内在价值计算 |
| 6.3 股价对内在价值偏离度的理论分析 |
| 6.3.1 股票价格与内在价值分析 |
| 6.3.2 偏离度的概念及形成机理 |
| 6.4 农业上市公司股价偏离度实证分析 |
| 6.4.1 偏离度模型的构建 |
| 6.4.2 农业上市公司股价偏离度计算 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 主要结论及政策建议 |
| 7.1 本文主要结论 |
| 7.1.1 农业政策推动了农业上市公司的发展 |
| 7.1.2 农业上市公司短期股票波动性强于股票市场 |
| 7.1.3 农业政策事件使农业上市公司获得短期股价超额收益 |
| 7.1.4 农业政策对农业上市公司股价波动的长期影响效应不足 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究的不足之处 |
| 7.4 有待进一步研究的问题 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位论文期间发表的文章及科研项目 |
（9）我国股票市场统一指数问题研究（论文提纲范文）
| 一、我国统一指数之前的指数演变 |
| 二、统一指数推出的原因 |
| 1.统一指数推出的原因是代替旧的指数, 是两个交易所试点性质的金融创新 |
| 2.重新树立股市信心是推出统一指数的直接原因 |
| 三、推出统一指数的作用 |
| 1.主要为推出指数期货和指数基金提供指数标的物, 为金融创新打好基础 |
| 2.降低市盈率, 提升中国股市投资价值 |
| 3.为投资者提供投资股票的新的市场基准 |
| 4.更新市场投资理念, 规范市场投资行为 |
| 5.促进QFII在我国新兴股市的发展 |
| 四、统一指数对市场的影响分析 |
| 1.股票指数期货有可能择机推出 |
| 2.指数基金会成为重要投资品种 |
| 3.影响包括机构投资者和中小投资者的投资策略 |
（10）证券投资基金业绩评价新模型及我国基金中长期业绩评价实证研究（论文提纲范文）
| 学位论文版权使用授权书 |
| 同济大学学位论文原创性声明 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目标与研究意义 |
| 1.3 研究对象和我国证券市场五年来的走势 |
| 1.4 研究方法和研究内容 |
| 第2章 基金业绩评价理论及实证研究综述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 证券投资基金总业绩评价理论及实证研究综述 |
| 2.2.1 单因素的风险调整收益指标 |
| 2.2.2 多因素的风险调整收益指标 |
| 2.2.3 无基准业绩评价模型 |
| 2.2.4 国内外关于基金总业绩评价实证研究综述 |
| 2.3 基金业绩分解理论及实证研究综述 |
| 2.3.1 基于风险变动的择时模型 |
| 2.3.2 基于风险补偿得 Fama分解 |
| 2.3.3 基于基金投资组合的业绩分解模型 |
| 2.3.4 非参数估计方法 |
| 2.3.5 基金业绩分解实证研究综述 |
| 2.4 基金业绩持续性评价理论及实证研究综述 |
| 2.4.1 基于或然表的方法 |
| 2.4.2 回归系数法 |
| 2.4.3 斯皮尔曼等级相关系数检验法 |
| 2.4.4 国内外基金业绩持续性评价实证研究综述 |
| 2.5 本章小节 |
| 第3章 国内外基金评级体系 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 国外基金评级体系 |
| 3.2.1 标准普尔基金评级体系 |
| 3.2.2 晨星基金评级体系 |
| 3.3 国内主要基金评级体系 |
| 3.3.1 天相基金评级体系 |
| 3.3.2 中信基金评级体系 |
| 3.3.3 睿信基金评级体系 |
| 3.4 国内外基金评级体系的差异 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 基金总业绩评价新指数及我国基金中长期总业绩评价实证研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于主动投资风险度的基金总业绩评价新指数 |
| 4.2.1 我国证券市场几年来的走势与熊市情况下传统收益风险比率评价方法的失效 |
| 4.2.2 基于主动投资风险度的基金总业绩评价新指数 |
| 4.2.3 新指数中市场比较基准的构建方法 |
| 4.2.4 基于主动投资风险度的基金总业绩评价新指数的优点 |
| 4.2.5 基于主动投资风险度的基金总业绩评价新指数的应用效果 |
| 4.3 我国证券投资基金中长期总业绩评价实证研究 |
| 4.3.1 研究对象、资料来源、基金分类、有关收益率的计算、市场组合和市场比较基准的确定、无风险收益率 |
| 4.3.2 基金未经风险调整的总业绩表现及其检验 |
| 4.3.3 风险调整的收益比率总业绩表现 |
| 4.3.4 詹森指数总业绩表现 |
| 4.4 本章小节 |
| 第5章 我国基金中长期业绩分解实证研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实证研究模型 |
| 5.3 实证研究结果及分析 |
| 5.3.1 封闭式基金长期选股能力和择时能力评价的实证研究结果及分析 |
| 5.3.2 开放式基金中期选股能力和择时能力评价的实证研究结果及分析 |
| 5.4 本章小节 |
| 第6章 多期基金业绩持续性评价新模型及我国基金业绩持续性评价实证研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于回归分析的多期基金业绩持续性评价新模型 |
| 6.2.1 构建基于回归分析的多期基金业绩持续性评价新模型的原因 |
| 6.2.2 基于回归分析的基金业绩持续性评价新模型 |
| 6.2.3 多期基金业绩持续性评价新模型的优点与应用效果 |
| 6.3 我国基金业绩持续性评价实证研究 |
| 6.3.1 我国封闭式基金业绩持续性评价实证研究 |
| 6.3.2 我国开放式基金业绩持续性评价实证研究 |
| 6.4 本章小节 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 论文的主要创造性工作和结论 |
| 7.2 进一步研究工作的展望 |
| 参考文献 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文与参加的科研课题情况 |
| 致谢 |
四、深沪成份指数走势分析（论文参考文献）
- [1]基于深沪A股市场β系数配对交易策略的改进研究[D]. 安庆国. 上海财经大学, 2020(04)
- [2]基于LightGBM算法的股指涨跌预测方案[D]. 王姿. 上海师范大学, 2020(07)
- [3]A股价格波动真的非平稳?——大数据背景下个股数据的全样本实证[J]. 管河山,闫文玉,王谦. 南华大学学报(社会科学版), 2018(06)
- [4]基于自适应Lasso变量选择方法的指数跟踪[J]. 秦晔玲,朱建平. 统计与决策, 2018(16)
- [5]基于风险态度的投资组合优化及应用研究[D]. 赵建香. 上海工程技术大学, 2018(07)
- [6]不同分布假设GARCH模型择优及其在股市波动溢出效应中的研究[D]. 刘梦佳. 江西财经大学, 2017(03)
- [7]我国沪深港股市相关性研究[D]. 胡梅. 重庆大学, 2016(03)
- [8]农业政策对农业上市公司股价波动的影响研究[D]. 侯新. 沈阳农业大学, 2014(08)
- [9]我国股票市场统一指数问题研究[J]. 付振华. 山东教育学院学报, 2006(04)
- [10]证券投资基金业绩评价新模型及我国基金中长期业绩评价实证研究[D]. 李宪立. 同济大学, 2006(02)