Ⅰ 应用计量经济学时间序列分析在股票预测上有多大的作用
作用没有想象中的大，你可以用股票的滞后变量来进行回归分析，滞后2~3期就够了，不过数据必须具体点，最好细分到每季度、每月的上证指数，还有时间上怎么也要十年左右吧！
我以前在论文附录中做过分析，数据都是自己按季度整理的，挺麻烦的呢，如果需要的话就发给你~
还有就是，我觉得写关于股票的预测方面的实际用处并不是很大，毕竟股票的影响因素太多，单单的凭借以前的走势而预期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之类的指标根本就起不到太大的作用，如果那个能预期的话，股市岂不就成了提款机了？现在你做的这个就像是那些指标一样，要知道，股市是活的，人是活的，而指标确实死的！说这么多的意思就是股市不是能简单预测的，你做的那个用处不大。。
如果你想做的话，建议换个题目，我当时的写的是对弗里德曼的货币需求理论在中国市场的分析。你可以写写货币供应量对通货膨胀的时滞性，分析下在我国市场的滞后期大概是多少~数据在国家统计局和中国人民银行都可以找到的，样本空间一定要足够大，在对滞后变量分析时候主要考虑各自的T检验是否通过，一般从通过之后大概就是那个的滞后期！这个比较直接反而有些许用处~
要是能分析出国家的一般性政策对实体市场的影响就更好了，更有用了~
呵呵，以上只是自己的建议~有什么其他的问题就给我留言吧~
Ⅱ 计量经济学实证分析提问
协整检验可以用来分析存在长期均衡关系的经济变量之间的关系，通过Johansen协整检验，可以检验几个经济变量之间是否存在长期均衡关系，若存在，通过这一方法则能够得到一个或几个描述这几个变量之间均衡关系的方程，此外，这一方法还能够将长期均衡方程转化为描述各变量的变动在短期内的联系的误差修正模型（ECM)。
要做货币政策对股市板块指数影响的实证，首先要选择表示货币政策和股指的变量，才能检验这些变量间具有何种联系。
货币政策变量选择狭义货币增长率、隔夜同业拆借利率、一年期定期贷款利率，因为利率是央行的货币政策操作目标，比如加息就意味着紧缩性政策，而货币供应量是我国央行的货币政策中介目标，因此，利率和货币供应量的变动意味着央行货币政策的选择和变动，所以要用这些变量来做货币政策变量。
既然是做货币政策对股市板块指数的影响，那么就得选某个板块指数作为模型的因变量，检验货币政策变量（自变量）对其的影响。当然，若选择房地产板块综合指数，实证的就是货币政策对房地产板块指数的影响。
在模型中加入居民消费价格指数、工业增加值增长率作为两个自变量，是因为这两方面对股指有显著影响，前者是持有股票的一个机会成本变量，而后者是收入变量（规模变量），如果不加入这两个变量，模型结构将是错误的，即模型是缺失变量的。在构造模型时，你必须将能够影响因变量（被解释变量）的因素考虑全面些。
格兰杰因果检验是基于自回归模型的一种检验方法，它通过检验模型排除某个自变量（解释变量）是否对模型具有显著影响，来判断这个解释变量是否是影响解释变量的一个原因。比如在模型中排除利率变量估计得到的方程与不排除利率估计得到的方程有显著不同，那么，就说明利率对股指具有显著影响，利率变动是影响股指变动的一个原因。
关于协整方法的文章很多，建议看一些文章，至于理论和实例，这里有一些资料，需要或有兴趣的话自己去找吧：
http://my.mofile.com/finance_
Ⅲ 急求助：计量经济学论文
关于计量经济学
本文较系统地介绍了计量经济学在证券期货市场中的应用，其中包括作者的一些最新研究成果，如：计量经济学证券期货市场指标体系的研究；新华财经指数的编制；证券投资组合的研究与应用等。
关键词：计量经济学 证券市场 期货市场
The Application of Statistics on Securities and Futures Markets
LI Cong-zhu,DING Shao-fang,WANG Ling-hua,SUN Da-ning
(North China University of Technology,100041)
Abstract：In this paper,the Application of Statistics on Securities and Futures Markets is introced,author's many new achievements are included in it,such as study of index system on Securities and future markets;study of Xin Hua index number of securities;study and application of investment in bond and so on.
Key Words：statistics securities markets futures markets▲
一、序 言
我国自九十年代初建立证券期货市场以来，短短几年，得到了迅猛发展，方兴未艾。仅拿股市来看(截至1999年07月13日)，在沪深两市上市的境内公司已达900家，沪深市场的A，B股股数是981只，上市公司900家，其中沪市501只(461家)，深市480只(439家)，沪深A股股数874只，B股股数107只。这与1991年沪市8家深市6家上市公司相比，可见发展速度之快。市价总值21083亿元人民币，占国内生产总值的比重超过25%；开办证券90家，兼营证券业务的信托投资公司237家，下属证券营业部2400多家；现有43家境内企业海外上市，累计筹集资金100多亿美元；已有107家公司成功发行了B股，筹集资金近50亿美元；股民已达4000多万。自1999年五月十九日井喷式行情以来，沪深两市的日成交量猛增，至六月二十五日高达800多亿(1998年8月18日香港股市一天的成交量为790亿港元)，创下空前的天量。证券市场的作用愈来愈大，并逐渐成为国民经济的晴雨表。
统计学及其相关学科在证券期货交易中有什么作用呢?我们先从世界范围谈起。
据有关报道，当今华尔街最抢手的不再是传统的MBA，而是有统计背景、数理能力强的人才。一些在美国获得统计或数学博士学位的中国留学生被华尔街录用，转眼间便当上了年薪百万美元的“白领”贵族。如，1984年入中国科学技术大学少年班的黄沁于1988年提前毕业，赴美国麻省理工学院就读研究生，毕业后受聘到华尔街某大型证券公司工作。在这个世界上金融证券业最发达的地方，他以统计和数学为基础，建立了自己的投资理论，现已升任该公司副总裁，主管对外投资工作。年仅27岁的黄沁是进入华尔街金融界高层领导的少数华人之一。
华尔街取才原则的转向，从一个侧面反映出证券期货等金融业目前发展面临的挑战和未来的潮流。证券金融交易是信息量最大，信息敏感度最强、信息变化频度最高的领域。随着市场日趋复杂，数字已成为传递信息最直接的裁体，加上未来的经济是被网络覆盖与笼罩的数字化经济，大量的数学与统计工具将在分析研究中发挥不可或缺的重要影响。能否把握那看似枯燥无味的数字所隐含的精微变化，成为决定未来竞争成败的关键因素之一。
前年诺贝尔经济学奖授予在期权定价方面做出开拓性贡献的经济学家和统计学家。他们在二十多年前就探索出具有划时代意义的定价模型——布莱克.斯科尔期定价公式。本世纪20年代开设了股票期权品种，由于采用柜台交易方式和缺乏标准化的设计合约，很难转让对冲，交易量不足称道。1973年美国经济学家布莱克和斯科尔斯，引进概率统计上随机变量函数的一些定理和积分求值，推导出不支付红利的股票期权定价公式，从此期权有了明确科学的价格定位依据，很快形成一个完整的市场，并迅速推广到全世界，直至现在，期权占据着金融王国的重要位置。定价公式成为整个市场运转的基础。这个期权公式的定价思想所引发的金融革命表现在，预测远期价格成为可能，不仅使期权为指数、货币、利率、期货交易提供了全新的保值，投资手段，极大地丰富了金融市场，而且进一步推动了对各种金融产品的价值研究，提高了操作的理论水平。由此可以推断，没有布莱克.斯科尔斯定价模型，期权就不可能发展这么快，全球金融衍生品市场也就不可能有今天的高度发达，如今国外大型金融机构在总结金融交易失利原因时，总是首先追究最初的定价是否存在漏洞和错误
建立一个模型就摘取经济领域的桂冠这一事实，体现了经济与统计数学密不可分的关系。据不完全统计，自1969年设立诺贝尔经济学奖以来的40多位获奖者中，著名的计量经济学家有23位，10位担任过世界计量经济学会会长，有六位直接靠计量经济的研究和应用成果获奖。借用统计数学，将经济理论数学公式化，将经济行为定量化，已成为当今世界经济的热门课题。
有关专家指出，统计学，经济理论和数学这三者对于真正了解现代经济生活中的数量关系来说，都是必要的，但本身并非充分条件。三者结合起来，就是力量。数学给经济界带来新的视角，新的观念。抽象的数学工具一旦准确地切入金融市场，就显得非常实用和有价值。二十多年来，指导期权交易的理论—定价模型得到广大投资者的一贯遵循。没有统计基础、不懂定价公式含义的人要想在市场有出色表现将是十分困难的。
证券金融市场的风险管理是个永恒的话题，投资者都想寻求收益回报，但又必须面对各种各样的损失可能。市场到底存在哪些风险，如何确定风险的大小，如何才能实现收益最大化和风险最小化，历来都是受人关注的焦点和难点。自从1952年美国学者马柯威茨运用数量方法创立证券组合理论以来，市场风险的神秘色彩逐渐淡化，不再变得那么可怕和不可驾驭。
马柯威茨组合理论的立足点是全面考虑“期望收益最大”和“不确定性(即风险)最小”。它通过总结投资损失的概率分布和可能收益与预期收益的偏离程度(即我们统计学上的方差)，发现投资者应该同时按适当比例购买各种证券而不是一种证券，进行分散化投资，其收益才尽可能是确定的。通过数量分析得出的这种结论，迎合了投资者避风险的需要。风险管理能力的提高促进了基金的蓬勃发展。在短短的几十年间，随着量化研究的不断深入，组合理论及其实际运用方法越来越完善，成为现代投资学中的主流工具。由于马哥威茨证券组合选择理论给金融投资和管理思想带来革新，1990年他获得了诺贝尔经济学奖。
众所周知，量变引起质变。数量关系的背后，牵扯着市场的稳定与发展。金融业的现代化推动了统计与数理方法的应用研究，反过来，当今世界的金融管理特别是防范金融风险，也越来越要量化研究。早在1995年9月，美国斯但福大学经济学教授刘遵义就通过实证比较，数量分析和模糊评价等方兴，预测出菲律宾、韩国、泰国、印尼和马来西亚有可能发生金融危机。后来的事实果然如此。这从一个侧面提醒我们，没有完整、科学的分析预测工具，就可能在国际金融竞争中蒙受重大损失。只有加强对作为金融信息的各种变量的研究，才能提高对金融运行规律的认识，才能把握市场的发展动向。
经济理论的数学化和统计分析，使各种经济行为也越来越数量化。在金融领域也不例外。定价公式和组合理论地位的确立，就证明数量工具已发挥了不可磨灭的作用。有统计显示，在西方金融市场，三分之一的人运用组合理论来投资，三分之一的人靠技术分析管理头寸，另外三分之一的人仍在坚守基础分析。虽然运用何种手段来指导决策是投资者个人偏好、观念的问题，但组合理论和技术分析所运用的统计工具逐渐被认同，说明理性投资将成为市场的宠儿。由此我们不难理解华尔街选才的动机。
主观意见和直觉判断有很大的随意性，显然与现代投资决策的要求相去甚远。对市场和价格进行定量研究，从而揭示客观存在的数量依存关系，成为投资和管理决策的一项基础工作。用统计工具处理各种证券金融数据，可以比较全面地分析各种因素的影响力度。其主要表现在：
1 结构分析：证券市场与汇率、利率变动和国民经济发展有多大的关联度；单一证券与整个市场之间如何相互影响，市场指数设计是否合理；证券与期货价格走势是否相互制约；同一类证券有没有一定的连动关系。
2 价值预测：分析未来证券发行和上市价格的理论定位，确定金融衍生证券的价格，分析预测证券期货的价格走势，进行投资决策等。
3 政策评价：研究市场系统风险的预警及控制，探讨不同的组合投资效果。
4 理论检验：证券价格能否反映所有的信息，市场的有效性实证检验；各种技术指标的适用性和优化处理，周期效应的对比分析。
从以上可看出，量化研究有助于搞好风验管理，设计投资组合，选择交易时机，评估市场特性。统计工具在证券金融市场的大量应用，对交易技术的升级换代，管理水平的提高做出了特殊贡献。现在，电脑交易系统在国外大行其道，依据不同要求设计的模型软件层出不穷，只要把数据输入电脑中，投资者根据分析结果随时制订和调整投资计划。
投资者竞争的优势不再停留在信息的收集上，而是综合处理信息的能力。谁的模型从总量上与趋势上能更合理、科学地分析市场，谁就能掌握主动。
简单的统计和数学方法已经满足不了日益复杂的金融发展需要。随着统计和数学工具的推广应用，一门新兴的边缘科学——金融统计学应运而生。美国芝加哥大学、哥伦比亚大学、纽约大学和英国利兹大学先后确定了金融统计的硕士和本科生的培养计划。我国近几年来，像中国科技大学、南开大学和山东大学建立了统计金融系，去年北京大学相继成立了金融数学与金融工程管理中心、金融数学系；像北方工业大学统计学专业等建立的证券期货模拟实验室的也有很多家；开设相关专业的就更多了。
总之，统计学及其相关学科在证券期货交易中的重大作用愈来愈被人们所认识和重视。读者从本专题所讲的内容也将会有更深入和全面的了解。后面我们将结合我国证券期货交易的实际，介绍统计方法在证券期货市场的一些基础应用(包括我们的部分研究成果)，如证券期货交易的统计指标体系；证券指数；投资组合；上市公司财物报表的统计分析与选股；证券期货价格走势预测(主要是技术分析)等。
Ⅳ 求计量经济学论文
本文利用我国1995年以来的统计数字建立了可以通过各种检验的城镇居民储蓄率的模型，对我国城镇居民储蓄存款情况进行实证分析。通过对该模型的经济含义分析得出各种主要因素对我国城镇居民储蓄存款数量的影响程度，并针对我国城镇居民存款储蓄现状提出自己的一些建议。
一、问题的提出
1995年以来,随着我国国民经济的飞速发展,我国的居民储蓄也出现高速增长的态势。进入2000年代以后．我国居民储蓄存款余额始终保持在两位数的增长速度。我国居民储蓄存款持续增长这一经济现象引起国内理论界的广泛关注。这对我国经济的进一步增长有着有利的一面,但也会带来一定的负面影响。所以国家相继出台了一系列积极的财政和货币政策,以刺激国内消费和投资需求,分流储蓄,但是居民储蓄依然持续增加。由于居民的储蓄存款直接影响着居民的消费行为，影响着货币的供给量，进而间接影响着国家经济的发展，宏观调控的力度和效果，因此，对我国居民存款储蓄问题的深入研究就显得尤为重要，这有助于帮助大家认清现状，做出合理的决策。虽然我们作为本科阶段的学生对这个问题的理解和研究还不够深入和透彻，但对此问题的探索有利于我们更好的掌握专业知识，了解国情。
二、文献综述
我国有很多学者建立了许多的储蓄模型来分析各因素对居民储蓄的影响程度,但分析结论的差异很大。整理以前的研究成果,一个社会的储蓄总量受很多因数的影响，根据经典西方宏观经济学理论，储蓄水平主要受收入因数、利息率、物价水平、收入分配等因数的影响：
1.收入因数
收入是决定储蓄的重要因数，收入的变化会直接决定着储蓄的变化。在其他条件不变的情况下，储蓄与可支配收入之间存在着正方向的变化关系，即居民的可支配收入增加，储蓄量增加；个人可支配收入减少，储蓄量减少。可支配收入是指居民户在支付个人所得税之后，余下的全部实际现金收入。
2.利息率
传统经济学认为，在收入即定的条件下，较高的利息率会使储蓄增加。在本文中，我们选用的利息率是根据当年变动月份加权平均后的一年期储蓄存款加权利率。
3.物价水平
本文用通货膨胀率来考察物价水平对储蓄率的影响。
4.收入分配
凯恩斯认为，收入分配的均等化程度越高，社会的平均消费倾向就会越高，社会的储蓄倾向就会越低。在国际上，衡量收入分配平均状况最常用的指数是基尼系数。
三、变量的选取及分析
目前我国正处于改革时期，各种不确定性因素很多。因而，要分析各种因素对中国居民储蓄行为的影响，必须立足于中国的国情。1998年后，中国经济运行进入了一种新的体制约束状态，出现了明显的供给过剩，需求对经济增长的约束与拉动作用明显增强，投资、消费膨胀的内在动力明显不足；同时，由于我国市场机制尚不健全，市场经济发育不成熟，市场体制的控制力还有限，从而不能形成一种有效地传导机制。市场化的改革对人们的经济行为、心理行为带来了很大影响，银行开始考虑贷款风险，投资者开始考虑投资回报，而消费者也开始考虑最佳的消费时机和预期收入。这说明，我们的微观经济层面已生长出一种内在的约束机制，然而社会各个方面对这些积极的因素还很不适应，微观主体内在约束机制较强与宏观经济市场传导机制不畅之间的矛盾，导致了投资行为受阻、消费行为审慎和储蓄持续稳定增长。当前影响我国居民储蓄的因素有很多，概括起来有以下几点：居民对社会经济形势的预期、可选择的投资渠道、信贷消费的发展、利率因素的影响、"假性"存款的影响、消费领域的信用等级、高收入阶层消费状况、就业形势压力、体制改革、居民收入水平等。
由于我现在的时间和能力有限，只能综合考虑，选取一部分变量进行研究，而且为了方便查找数据，只建立我国城镇居民储蓄存款模型进行研究。本文选用当年的收入增长率来考察收入因数对储蓄率的影响。用城镇居民的储蓄率作为被解释变量。另外还选取了中国1995年到2008年的各年的城镇居民收入的基尼系数、一年期储蓄利率和通货膨胀率作为解释变量。
四、数据及处理
本文模型数据样本为从1995-2008年。
年份 城镇居民储蓄率 城镇居民收入增长率 一年期储蓄利率 通货膨胀率 城镇居民基尼系数
1995 0.301 0.228 7.56 0.053 0.27
1995 0.319 0.311 9.26 0.131 0.3
1996 0.424 0.397 10.98 0.216 0.28
1999 0.448 0.261 10.98 0.147 0.28
2000 0.409 0.198 9.21 0.061 0.29
2003 0.309 0.127 7.17 0.007 0.3
2004 0.257 0.108 5.02 -0.026 0.295
2005 0.212 0.134 2.89 -0.029 0.3
2006 0.123 0.125 2.25 -0.015 0.32
2007 0.241 0.143 2.25 -0.007 0.33
2008 0.298 0.173 2.03 -0.013 0.319
注：Y代表城镇居民储蓄率
X1代表城镇居民收入增长率
X2代表一年期储蓄利率
X3代表通货膨胀率
X4代表城镇居民基尼系数
五、模型及处理
基于以上数据，建立的模型是：
Y=β1+β2X1+β3X2+β4X3+β5X4+u
β1度量了截距项，它表示在没有收入的时候人们也要花钱消费，储蓄率为负。
β2度量了当城镇个人可支配收入率变动1%时，储蓄增长率的变动。
β3度量了当利率变动一个单位，其实也就是1%时，储蓄的增量的变动。
β4度量了当通货膨胀率变动一个单位，储蓄增量的变动。
β5度量了基尼系数对储蓄率的影响。这也是本文的重点变量。
u是随机误差项。
对Y做回归
利用eviews最小二乘估计结果如下
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.264 0.045 -5.813 0.000
X1 0.317 0.175 1.806 0.087
X2 0.024 0.003 6.523 0.000
X3 0.024 0.205 0.119 0.906
X4 1.127 0.149 7.551 0.000
R-squared 0.897971 Mean dependent var 0.234065
Adjusted R-squared 0.875298 S.D. dependent var 0.116109
S.E. of regression 0.041002 Akaike info criterion -3.360748
Sum squared resid 0.03026 Schwarz criterion -3.113901
Log likelihood 43.64860 F-statistic 39.60525
Durbin-Watson stat 1.541473 Prob(F-statistic) 0.000000
根据以上结果，初步得出的模型为
Y=-0.264646+0.317426X1+0.024054X2 +0.024476X3+1.127523X4.
1.经济意义的检验
该模型可以通过初步的经济意义的检验，系数的符号符合经济理论。
2.统计检验
从表中可以看出，显然通货膨胀率的系数通不过T检验，R2=0.897971， 2值为0.875298，模型的拟合情况较好。F检验的值为39.60525，整个模型对储蓄率的增长影响是显著的。
3.多重共线性的检验
从F值可知此模型整体显著，但是分析各个变量后发现X1和X3不显著，可能存在多重共线性，运用消除多重共线性的逐步回归方法我们可以得到要放弃X3 这个变量，重新做回归分析得到：
Y=β1+β2X1+β3X2+β5X4+u
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -0.271487 0.041322 -6.570056 0.0000
X1 0.314787 0.113799 2.766177 0.0119
X2 0.024487 0.003178 7.704986 0.0000
X4 1.145280 0.137886 8.305987 0.0000
R-squared 0.897094 Mean dependent var 0.229740
Adjusted R-squared 0.881658 S.D. dependent var 0.115517
S.E. of regression 0.039739 Akaike info criterion -3.461967
Sum squared resid 0.031583 Schwarz criterion -3.265624
Log likelihood 45.54360 F-statistic 58.11739
Durbin-Watson stat 1.556309 Prob(F-statistic) 0.000000
从新模型的整体效果来看，R值和F值都很好，而且各个变量的t统计量也表明各个变量对储蓄率的增长都有显著影响。
因此模型可设为Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
4.最终结果
从上面的计量分析中最后得到我国城镇居民的储蓄存款模型：
Y= -0.271487+0.314787X1+0.024487X2+1.145280X4
(0.041322) (0.113799) (0.003178) (0.137886)
t= (-6.570056) (2.766177) (7.704986) (8.305987)
R2= 0.897094 df=20 F=58.11739 DW=1.556309
六、结论与建议
1.模型的实证分析
城镇居民的收入增长率变化对居民的储蓄率变化的影响还是比较明显的，储蓄率对收入增长率的弹性为0.314, 在其他条件不变的情况下，居民的收入变化1%，储蓄率同方向变化0.314%。
利率变动对实际的储蓄率变动的影响并不是十分的重要，弹性仅为0.024。这方面有很多的原因，其中对未来预期的不确定性是一个很重要的原因，尤其是1998年以后，随着住房、医疗、教育等方面的改革，人们的储蓄倾向受预期的影响更大。这方面从人民银行数次通过降息来调整储蓄量，但是效果并不明显也可以看出来。
基尼系数对储蓄率的影响非常大，弹性达到了1.145。这里可以看出，收入分配的均等程度对储蓄的影响非常明显。这是由于收入高的群体的储蓄倾向要明显的高于收入低的群体。
2.对宏观经济的政策建议
基于基尼系数对储蓄率的很大的影响，因此，国家应该重视对分配领域的调节，加大对低收入的者的转移支付，切合中国实际的对税收领域进行改革，缩小社会的贫富差距：
1）不要"逼"老百姓花钱，而要针对不同收入阶层，采取不同对策，引导居民消费
首先，增加中低收入居民的个人相对收入，在分配政策上进一步缩小收入差距；进行微观层面的改革和合适的福利体系改革，大力提高人们的收入预期；控制教育和医疗费用，降低人们的支出预期，减少公众的焦虑；积极发展消费信贷，尤其是助学贷款，减少人们为教育而储蓄的需要，让其"有钱花"。
其次，引导高收入居民向更高层次的消费过渡，努力提高其消费倾向，增加消费供给，让其"有地方花钱"，从而抑制储蓄倾向的进一步提高。
2）不要"逼"老百姓投资，而要不断增加金融创新，努力改善投资环境，刺激居民投资
目前的储蓄高增长主要是由于居民收入的持续增长、消费和投资的增速缓慢、居民手持现金的逐步减少而引起，充分暴露出我国经济架构的严重失衡。因此，必须采取相应的措施缓解储蓄增长的势头，并积极引导储蓄向投资转化：
第一，提供多样化的金融工具，不断开发新的金融产品，大力发展商业保险和社会保险，拓宽居民投资渠道，引导居民储蓄资金的合理分流。
第二，进一步发展和完善股票市场，规范上市公司的市场行为，逐步建立完善的、公开的信息披露制度，增强居民的投资信心。
第三，大力发展债券市场，尤其是企业债券市场，充分发挥债券融资的优势，加大企业从资本市场直接融资的比重。
第四，积极引导民间投资，用新型的融资方式拓宽民间投融资的渠道。稳定发展民营金融机构；建立民间投资退出机制；加强民间投资的信用体系建设。
3.模型的不足
在实际经济活动中，人们的预期对储蓄率的影响是非常明显的。由于这方面的影响很难用数据来描述以及碍于本文作者水平有限，所以本模型没有反映人们的预期对储蓄率的影响。
Ⅳ 证券公司中预测股票行情用的什么软件或者是方法计量经济学在证券从业人员看来有用吗
预测股票行情？谈何容易。股票的价格是不能预测的。很多分析软件，比如大智慧等，自称能预测股票价格，它的核心原理是将股票的“道氏理论”量化，以往的道氏理论是纯图像的，而这些软件它将图像信息量化成数字信息，然后给炒股的人一些建议。但实际上，这是不可能的。根据有效市场理论，股票的价格反映的是当时的信息，而如果无法预测会出现什么信息的话，就无法预测股价。一个软件，如何去预测未来会发生什么呢？那些标榜自己能预测股价的软件基本上是骗人。它顶多不多是利用股市暂时的不稳定，赚取少得可怜的一点点蝇头小利。
外国的投资大亨们也在预测股价，他们的方法要高明得多，他们使用一种时间序列分析，你去搜ARCH或者GARCH，这就是他们采用的方法。不过外国人现在已不再单纯预测股票价格，他们预测的是股票的波动，然后选择一个对冲组合来赚取利润。
计量经济学本身还是有用的，ARCH或者GARCH就属于时间序列分析的一种，但指望单纯地使用它就能获利，那就犯错了。国内的证券从业人员基本上不使用这方法，一般的经纪人不懂这个，而有名的分析师则要不有内幕消息（提前知道了别人在未来才能知道的消息），要不就是分析宏观经济走势然后分析受宏观经济走势影响某些产业估计会往好/不好方向发展，以此得出股价走势的预测。对于后者，如果你让告诉你下个时刻股价，他绝对做不到，他只是能判断大体的走势。
Ⅵ 股票宏观经济分析怎么分析
宏观分析：从国家的政策层面分析和预测未来的经济形势。。。行业分析：是指根据经济学原理，综合应用统计学、计量经济学等分析工具对行业经济的运行状况、产品生产、销售、消费、技术、行业竞争力、市场竞争格局、行业政策等行业要素进行深入的分析，从而发现行业运行的内在经济规律，进而进一步预测未来行业发展的趋势。行业分析是介于宏观经济与微观经济分析之间的中观层次的分析，是发现和掌握行业运行规律的必经之路，是行业内企业发展的大脑，对指导行业内企业的经营规划和发展具有决定性的意义。公司分析：主要包括公司行业地位分析、公司经济区位分析、公司产品分析、公司经营能力分析、公司成长性分析、公司在上市公司调研中的实际运用六部分内容。
Ⅶ 证券公司中预测股票行情用的什么软件或者是方法计量经济学在证券从业人员看来有用吗
证券公司中预测股票行情没有特定有效的软件与方法，否则股市就不成其为股市了，这也就是为什么当今世界上所有的大学，没有炒股专业的原因。
证券公司中预测股票行情，依赖的是个人的经验和技巧，技术分析软件只是为分析人员提供一些参考，作用有限。因此，你会看到针对同一个市场，不同的公司给出的趋势预测有时是迥异的。
计量经济学在证券业肯定有用。因为，证券业无时无刻都有大量的数据需要统计、分析。
即便预测股票趋势是一门综合艺术，但综合艺术也是由各种学养组合而成的。你懂得越多，各分类学得越精，当然帮助就会越大。我想，计量经济学，也肯定包含其中，你说是吗？
祝愉快！
Ⅷ 股票里的DIF.DEA是什么意思
1、DIF：差离值是股市技术分析中的一个指标，缩写为DIF，即12日EMA数值减去26日EMA数值。在持续的涨势中，12日EMA在26日EMA之上。其间的正差离值(+DIF)会愈来愈大。
反之在跌势中，差离值可能变负(-DIF)也愈来愈大。至于行情开始回转，正或负差离值要缩小到怎样的程度，才真正是行情反转的讯号，MACD的反转讯号界定为「差离值」的9日移动平均值(9日 EMA)。
2、DEA：data envelopment analysis的缩写，即数据包络分析。
DEA有效性与相应的多目标规划问题的pareto有效解（或非支配解）是等价的。数据包络分析(即DEA)可以看作是一种统计分析的新方法。它是根据一组关于输入－输出的观察值来估计有效生产前沿面的。
在经济学和计量经济学中，估计有效生产前沿面，通常使用统计回归以及其它的一些统计方法，这些方法估计出的生产函数并没有表现出实际的前沿面，得出的函数实际上是非有效的。
(8)华泰股票计量经济学分析扩展阅读：
1、DIF值与MACD值均在X轴线上、向上移动，市场为牛市，反之为熊市。
2、在X轴之上，当DIF值向上穿过MACD值时为买入信号。 在X轴之下发生这种交叉仅适合空头者平仓。
3、在X轴之下，当DIF值向下穿过MACD值时为卖出信号。 在X轴之上发生这种交叉仅适合多头者平仓。
4、背离信号。当指数曲线的走势向上，而 DIF、MACD曲线走势与之背道而弛，则发生大势即将转跌的信号。
Ⅸ 股票的行业分析怎么做
1.公司所处的行业 具体分析一只股票,第一是要看这支股票所处的行业。如果公司所处的行业是国家垄断的行业,且在行业中占据领导地位,或者说在行业中占有相当的份额,那么,这类股票就值得关注。也可以用天字一号系统进行分析。
2.公司的流通股本 具体分析一只股票,第二是要看该股票的流通股本有多少。流通股本在几千万的都应该算小
Ⅹ 计量经济学可以预测股票吗
计量经济学是可以预测股票的，不过要是做股票的话，还是你专业的学生知识，或者是网络一些有用的知识啊，或者是请教他人。