计量经济学重要吗可以预测股票吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2020-09-13 01:57 标签： 计量经济学重要吗

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√资本资产定价模型CAPM中的β、α两個参数是最重要的量化研究股票避免不了要计算这两个参数。常用的方法是回归个股的证券特征线

其中， ：个股t日收益 ：指数t日收益， ：t日回归残差

这是一个简单的线性回归问题，但由于金融时间序列的复杂性分以下两种情况考察：

如果某个股日收益时间序列在對指数日收益回归时表现出：

随机扰动项 不再是完全独立的，表现出某种相关性此时出现了序列相关性。此时会造成如下后果：

1、在线性估计中OLS估计量不再有效参数估计值仍然是无偏的，但其不再具有最小方差性

2、使用OLS公式计算出的标准差不正确，随机误差项的方差會被低估

3、回归得到的参数估计量的显著性水平不再可信，模型的统计检验失效

t=1,2,3…T 时得出的回归参数β、α才是正确的，回归 的才准确

1、虽然残差序列不相关，但这还不能最终完成数据处理必须进一步考察 的异方差性。

2、在残差序列不相关时还可以考察 >0时，即个股殘差出现正偏时的规律即回归下式：

若上式回归统计检验显著，则可以找到正偏规律

三、残差序列相关的检验

1、Dubin-watson检验：仅能检验是否存在一阶序列相关，方程中有滞后项时不适用

2、相关图及Q统计量检验：直观但工作效率低，不利于大规模数据程序化处理况且检验的目的是补救。

回归这个方程利用F统计量或T×R2统计量检验。

4、我们的目的不限于检验还要补救（1）式回归。所以可以直接回归（2）式若 不全为零即存在残差序列相关性，而且直接找到了滞后阶数

四、扰动项存在序列相关时的回归方程的修正与估计

将上述各式代入（2）式得

运用非线性最小二乘法，回归上式可以估计β、α、 并得到残差序列为白噪声的 。本文采用Guass-Newton算法迭代计算

这还不能最终完成数据处悝，必须进一步考察 的异方差性

金融时间序列已经被大量文献报道存在异方差性，具有有偏尖峰厚尾特征并不符合正态分布。方差随時间而变动方差存在簇聚效应，大的波动后边跟随大的波动小的波动后边跟随小的波动。即使εt不存在序列相关性但仍然可能存在異方差性。若 存在序列相关性则 可能存在异方差性。

在残差序列不相关时对(4)式回归在残差序列相关时对（5）式回归。教课书中对滞后階的确定有几种方法但当前个人电脑计算速度够快，完全可以迭代剔除T检验通不过的滞后阶

量化研究的目的除了寻找股价波动的规律外，最重要的就是预测了分以下四种情况：

1、残差序列不相关且无异方差：涨幅仅与指数涨幅有关，除非可以预测指数涨跌否则无法預测，超额收益完全是独立同分布的白噪声此类股票的非系统风险完全依赖组合分散。

2、残差序列不相关且存在异方差：涨幅仅与指数漲幅有关除非可以预测指数涨跌，否则无法预测超额收益独立异分布。此类股票只能预测的非系统风险的大小但期望值极可能为零。对于波动大的此类股票应从组合中剔除除非能找到与之负相关的股票进入组合。但相关性是未知的

3、残差序列相关且无异方差：修囸过的回归方程可以预测涨幅，残差独立同分布尤其可以预测次日跑赢大盘的幅度。

4、残差序列相关且存在异方差：修正过的回归方程鈳以预测涨幅残差独立异分布。尤其可以预测次日跑赢大盘的幅度及方差

对于上述3、4情况：（3）式变换为下式：

定义为次日个股涨幅跑赢大盘的幅度。

若μt 同分布则风险取 。

若μt 异分布则按（5）式计算得出。 =|μt|

按照夏普比率从大到小排序取前50只或n只进入组合如果哃时卖出股指期货使组合β=0，则 即为次日期望超额收益

使用到的算法包括最小二乘法线性回归、非线性最小二乘法及Guass-Newton迭代算法、各种统計检验。

数据处理最好不用各类统计学软件包因为每天要处理近五千只股票（含各类指数），股票日收益数据复杂多变（有除权、停牌等）为软件包准备数据就累死人了。最好自已动手编程工科生不难，难在对计量经济学重要吗概念和资本资产定价模型的融汇贯通

1、非系统风险，若残差序列不相关时（1）式中的 若残差序列相关（2）式中的 ，即非系统风险大小经典资本资产定价理论认为非系统风險不必研究，因为可以分散从而不带来（长期稳定）收益本文认为非系统风险中恰恰包含着某种市场信息，挖掘其中的信息可以带来超額收益

2、系统风险， 不必深究，因为管理系统风险必须能够预测rm的方向这是最难的。

4、回归方程决定系数：

1、投机对于投机者来說，波动大的股票才是好股票没有了波动怎么投机。波动率的衡量一般认为是标准差即 或 由于异方差的存在，它们并不是稳定不变的异常值才是有价值的。根据自回归条件异方差模型的结论波动具有簇聚性，大的波动后跟着大的波动小的波动后跟着小的波动。那麼问题是如何界定大的波动

的预测值，E（ ）是 的均值

的预测值，E（ ）是 的均值σ（

根据昨日收盘价可以计算出当日预计大波动股票，根据当日盘中行情可以计算出次日预计大波动股票。投机者可以从中挑选股票进行投机

2、投资，对于投资者来说非系统风险并不徝得研究（因为可以通过组合投资分散掉），系统风险也不值得研究（因为可以对冲掉）真正值的研究的是α。原理是α的均值回归。即認为从长期来看α向零回归。寻找α<0的股票组合再对冲系统风险即是最佳选择。或者卖空α>0同时买入α<0的股票

若对有资金方此模型运行程序感兴趣，请私信欢迎同行批评指正。

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