㈠ 統計模型論文
在統計學中，統計模型是指當有些過程無法用理論分析 方法 導出其模型，但可通過試驗或直接由工業過程測定數據，經過數理統計法求得各變數之間的函數關系。下文是我為大家整理的關於統計模型論文的 範文 ，歡迎大家閱讀參考!
統計模型論文篇1統計套利模型的理論綜述與應用分析
【摘要】統計套利模型是基於數量經濟學和統計學建立起來的，在對歷史數據分析的基礎之上，估計相關變數的概率分布，並結合基本面數據對未來收益進行預測，發現套利機會進行交易。統計套利這種分析時間序列的統計學特性，使其具有很大的理論意義和實踐意義。在實踐方面廣泛應用於個對沖基金獲取收益，理論方面主要表現在資本有效性檢驗以及開放式基金評級，本文就統計套利的基本原理、交易策略、應用方向進行介紹。
【關鍵詞】統計套利 成對交易 應用分析
一、統計套利模型的原理簡介
統計套利模型是基於兩個或兩個以上具有較高相關性的股票或者其他證券，通過一定的方法驗證股價波動在一段時間內保持這種良好的相關性，那麼一旦兩者之間出現了背離的走勢，而且這種價格的背離在未來預計會得到糾正，從而可以產生套利機會。在統計套利實踐中，當兩者之間出現背離，那麼可以買進表現價格被低估的、賣出價格高估的股票，在未來兩者之間的價格背離得到糾正時，進行相反的平倉操作。統計套利原理得以實現的前提是均值回復，即存在均值區間(在實踐中一般表現為資產價格的時間序列是平穩的，且其序列圖波動在一定的范圍之內)，價格的背離是短期的，隨著實踐的推移，資產價格將會回復到它的均值區間。如果時間序列是平穩的，則可以構造統計套利交易的信號發現機制，該信號機制將會顯示是否資產價格已經偏離了長期均值從而存在套利的機會 在某種意義上存在著共同點的兩個證券(比如同行業的股票)， 其市場價格之間存在著良好的相關性，價格往往表現為同向變化，從而價格的差值或價格的比值往往圍繞著某一固定值進行波動。
二、統計套利模型交易策略與數據的處理
統計套利具 體操 作策略有很多，一般來說主要有成對/一籃子交易，多因素模型等，目前應用比較廣泛的策略主要是成對交易策略。成對策略，通常也叫利差交易，即通過對同一行業的或者股價具有長期穩定均衡關系的股票的一個多頭頭寸和一個空頭頭寸進行匹配，使交易者維持對市場的中性頭寸。這種策略比較適合主動管理的基金。
成對交易策略的實施主要有兩個步驟：一是對股票對的選取。海通證券分析師周健在絕對收益策略研究―統計套利一文中指出，應當結合基本面與行業進行選股，這樣才能保證策略收益，有效降低風險。比如銀行，房地產，煤電行業等。理論上可以通過統計學中的聚類分析方法進行分類，然後在進行協整檢驗，這樣的成功的幾率會大一些。第二是對股票價格序列自身及相互之間的相關性進行檢驗。目前常用的就是協整理論以及隨機遊走模型。
運用協整理論判定股票價格序列存在的相關性，需要首先對股票價格序列進行平穩性檢驗，常用的檢驗方法是圖示法和單位根檢驗法，圖示法即對所選各個時間序列變數及一階差分作時序圖，從圖中觀察變數的時序圖出現一定的趨勢冊可能是非平穩性序列，而經過一階差分後的時序圖表現出隨機性，則序列可能是平穩的。但是圖示法判斷序列是否存在具有很大的主觀性。理論上檢驗序列平穩性及階輸通過單位根檢驗來確定，單位根檢驗的方法很多，一般有DF，ADF檢驗和Phillips的非參數檢驗(PP檢驗)一般用的較多的方法是ADF檢驗。
檢驗後如果序列本身或者一階差分後是平穩的，我們就可以對不同的股票序列進行協整檢驗，協整檢驗的方法主要有EG兩步法，即首先對需要檢驗的變數進行普通的線性回歸，得到一階殘差，再對殘差序列進行單位根檢驗，如果存在單位根，那麼變數是不具有協整關系的，如果不存在單位根，則序列是平穩的。EG檢驗比較適合兩個序列之間的協整檢驗。除EG檢驗法之外，還有Johansen檢驗，Gregory hansan法，自回歸滯後模型法等。其中johansen檢驗比較適合三個以上序列之間協整關系的檢驗。通過協整檢驗，可以判定股票價格序列之間的相關性，從而進行成對交易。
Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高頻數據代替日交易數據進行套利，並同時比較了具有協整關系的股票對和沒有協整關系股票對進行套利的立即收益率，結果顯示，股票間價格協整關系越高，進行統計套利的機會越多，潛在收益率也越高。
根據隨機遊走模型我們可以檢驗股票價格波動是否具有“記憶性”，也就是說是否存在可預測的成分。一般可以分為兩種情況：短期可預測性分析及長期可預測性分析。在短期可預測性分析中，檢驗標准主要針對的是隨機遊走過程的第三種情況，即不相關增量的研究，可以採用的檢驗工具是自相關檢驗和方差比檢驗。在序列自相關檢驗中，常用到的統計量是自相關系數和鮑克斯-皮爾斯 Q統計量，當這兩個統計量在一定的置信度下，顯著大於其臨界水平時，說明該序列自相關，也就是存在一定的可預測性。方差比檢驗遵循的事實是：隨機遊走的股價對數收益的方差隨著時期線性增長，這些期間內增量是可以度量的。這樣，在k期內計算的收益方差應該近似等於k倍的單期收益的方差，如果股價的波動是隨機遊走的，則方差比接近於1;當存在正的自相關時，方差比大於1;當存在負的自相關是，方差比小於1。進行長期可預測性分析，由於時間跨度較大的時候，採用方差比進行檢驗的作用不是很明顯，所以可以採用R/S分析，用Hurst指數度量其長期可預測性，Hurst指數是通過下列方程的回歸系數估計得到的：
Ln[(R/S)N]=C+H*LnN
R/S 是重標極差，N為觀察次數，H為Hurst指數，C為常數。當H>0.5時說，說明這些股票可能具有長期記憶性，但是還不能判定這個序列是隨機遊走或者是具有持續性的分形時間序列，還需要對其進行顯著性檢驗。
無論是採用協整檢驗還是通過隨機遊走判斷，其目的都是要找到一種短期或者長期內的一種均衡關系，這樣我們的統計套利策略才能夠得到有效的實施。
進行統計套利的數據一般是採用交易日收盤價數據，但是最近研究發現，採用高頻數據(如5分鍾，10分鍾，15分鍾，20分鍾收盤價交易數據)市場中存在更多的統計套利機會。日交易數據我們選擇前復權收盤價，而且如果兩只股票價格價差比較大，需要先進性對數化處理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分別使用15分鍾收盤價，20分鍾收盤價，30分以及一個小時收盤價為樣本進行統計套利分析，結果顯示，使用高頻數據進行統計套利所取得收益更高。而且海通證券金融分析師在絕對收益策略系列研究中，用滬深300指數為樣本作為統計套利 配對 交易的標的股票池，使用高頻數據計算累計收益率比使用日交易數據高將近5個百分點。
三、統計套利模型的應用的拓展―檢驗資本市場的有效性
Fama(1969)提出的有效市場假說，其經濟含義是:市場能夠對信息作出迅速合理的反應,使得市場價格能夠充分反映所有可以獲得的信息,從而使資產的價格不可用當前的信息進行預測,以至於任何人都無法持續地獲得超額利潤.通過檢驗統計套利機會存在與否就可以驗證資本市場是有效的的，弱有效的，或者是無效的市場。徐玉蓮(2005)通過運用統計套利對中國資本市場效率進行實證研究，首先得出結論：統計套利機會的存在與資本市場效率是不相容的。以此為理論依據，對中國股票市場中的價格慣性、價格反轉及價值反轉投資策略是否存在統計套利機會進行檢驗，結果發現我國股票市場尚未達到弱有效性。吳振翔，陳敏(2007)曾經利用這種方法對我國A股市場的弱有效性加以檢驗，採用慣性和反轉兩種投資策略發現我國A股若有效性不成立。另外我國學者吳振翔，魏先華等通過對Hogan的統計套利模型進行修正，提出了基於統計套利模型對開放式基金評級的方法。
四、結論
統計套利模型的應用目前主要表現在兩個方面：1.作為一種有效的交易策略，進行套利。2.通過檢測統計套利機會的存在，驗證資本市場或者某個市場的有效性。由於統計套利策略的實施有賴於做空機制的建立，隨著我股指期貨和融資融券業務的推出和完善，相信在我國會有比較廣泛的應用與發展。
參考文獻
[1] A.N. Burgess：A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.
[2]方昊.統計套利的理論模式及應用分析―基於中國封閉式基金市場的檢驗.統計與決策,2005,6月(下).
[3]馬理,盧燁婷.滬深 300 股指期貨期現套利的可行性研究―基於統計套利模型的實證.財貿研究,2011,1.
[4]吳橋林.基於滬深 300 股指期貨的套利策略研究[D].中國優秀碩士學位論文.2009.
[5]吳振翔,陳敏.中國股票市場弱有效性的統計套利檢驗[J].系統工程理論與實踐.2007,2月.
統計模型論文篇2關於半參統計模型的估計研究
【摘要】隨著數據模型技術的迅速發展，現有的數據模型已經無法滿足實踐中遇到的一些測量問題，嚴重的限制了現代科學技術在數據模型上應用和發展，所以基於這種背景之下，學者們針對數據模型測量實驗提出了新的理論和方法，並研製出了半參數模型數據應用。半參數模型數據是基於參數模型和非參數模型之上的一種新的測量數據模型，因此它具備參數模型和非參數模型很多共同點。本文將結合數據模型技術，對半參統計模型進行詳細的探究與討論。
【關鍵詞】半參數模型 完善誤差 測量值 縱向數據
本文以半參數模型為例，對參數、非參數分量的估計值和觀測值等內容進行討論，並運用三次樣條函數插值法得出非參數分量的推估表達式。另外，為了解決縱向數據下半參數模型的參數部分和非參數部分的估計問題，在誤差為鞅差序列情形下，對半參數數據模型、漸近正態性、強相合性進行研究和分析。另外，本文初步討論了平衡參數的選取問題，並充分說明了泛最小二乘估計方法以及相關結論，同時對半參數模型的迭代法進行了相關討論和研究。
一、概論
在日常生活當中，人們所採用的參數數據模型構造相對簡單，所以操作起來比較容易;但在測量數據的實際使用過程中存在著相關大的誤差，例如在測量相對微小的物體，或者是對動態物體進行測量時。而建立半參數數據模型可以很好的解決和緩解這一問題：它不但能夠消除或是降低測量中出現的誤差，同時也不會將無法實現參數化的系統誤差進行勾和。系統誤差非常影響觀測值的各種信息，如果能改善，就能使其實現更快、更及時、更准確的誤差識別和提取過程;這樣不僅可以提高參數估計的精確度，也對相關科學研究進行了有效補充。
舉例來說，在模擬算例及坐標變換GPS定位重力測量等實際應用方面，體現了這種模型具有一定成功性及實用性;這主要是因為半參數數據模型同當前所使用的數據模型存在著一致性，可以很好的滿足現在的實際需要。而新建立的半參數模型以及它的參數部分和非參數部分的估計，也可以解決一些污染數據的估計問題。這種半參數模型，不僅研究了縱向數據下其自身的t型估計，同時對一些含光滑項的半參數數據模型進行了詳細的闡述。另外，基於對稱和不對稱這兩種情況，可以在一個線性約束條件下對參數估計以及假設進行檢驗，這主要是因為對觀測值產生影響的因素除了包含這個線性關系以外，還受到某種特定因素的干擾，所以不能將其歸入誤差行列。另外，基於自變數測量存在一定誤差，經常會導致在計算過程匯總，丟失很多重要信息。
二、半參數回歸模型及其估計方法
這種模型是由西方著名學者Stone在上世紀70年代所提出的，在80年代逐漸發展並成熟起來。目前，這種參數模型已經在醫學以及生物學還有經濟學等諸多領域中廣泛使用開來。
半參數回歸模型介於非參數回歸模型和參數回歸模型之間，其內容不僅囊括了線性部分，同時包含一些非參數部分，應該說這種模型成功的將兩者的優點結合在一起。這種模型所涉及到的參數部分，主要是函數關系，也就是我們常說的對變數所呈現出來的大勢走向進行有效把握和解釋;而非參數部分則主要是值函數關系中不明確的那一部分，換句話就是對變數進行局部調整。因此，該模型能夠很好的利用數據中所呈現出來的信息，這一點是參數回歸模型還有非參數歸回模型所無法比擬的優勢，所以說半參數模型往往擁有更強、更准確的解釋能力。
從其用途上來說，這種回歸模型是當前經常使用的一種統計模型。其形式為：
三、縱向數據、線性函數和光滑性函數的作用
縱向數據其優點就是可以提供許多條件，從而引起人們的高度重視。當前縱向數據例子也非常多。但從其本質上講，縱向數據其實是指對同一個個體，在不同時間以及不同地點之上，在重復觀察之下所得到一種序列數據。但由於個體間都存在著一定的差別，從而導致在對縱向數據進行求方差時會出現一定偏差。在對縱向數據進行觀察時，其觀察值是相對獨立的，因此其特點就是可以能夠將截然不同兩種數據和時間序列有效的結合在一起。即可以分析出來在個體上隨著時間變化而發生的趨勢，同時又能看出總體的變化形勢。在當前很多縱向數據的研究中，不僅保留了其優點，並在此基礎之上進行發展，實現了縱向數據中的局部線性擬合。這主要是人們希望可以建立輸出變數和協變數以及時間效應的關系。可由於時間效應相對比較復雜，所以很難進行參數化的建模。
另外，雖然線性模型的估計已經取得大量的成果，但半參數模型估計至今為止還是空白頁。線性模型的估計不僅僅是為了解決秩虧或病態的問題，還能在百病態的矩陣時，提供了處理線性、非線性及半參數模型等方法。首先，對觀測條件較為接近的兩個觀測數據作為對照，可以削弱非參數的影響。從而將半參數模型變成線性模型，然後，按線性模型處理，得到參數的估計。而多數的情況下其線性系數將隨著另一個變數而變化，但是這種線性系數隨著時間的變化而變化，根本求不出在同一個模型中，所有時間段上的樣本，亦很難使用一個或幾個實函數來進行相關描述。在對測量數據處理時，如果將它看作為隨機變數，往往只能達到估計的作用，要想在經典的線性模型中引入另一個變數的非線性函數，即模型中含有本質的非線性部分，就必須使用半參數線性模型。
另外就是指由各個部分組成的形態，研究對象是非線性系統中產生的不光滑和不可微的幾何形體，對應的定量參數是維數，分形上統計模型的研究是當前國際非線性研究的重大前沿課題之一。因此，第一種途徑是將非參數分量參數化的估計方法，也稱之為參數化估計法，是關於半參數模型的早期工作，就是對函數空間附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者認為半參數模型中的非參數分量也是非線性的，而且在大多數情形下所表現出來的往往是不光滑和不可微的。所以同樣的數據，同樣的檢驗方法，也可以使用立方光滑樣條函數來研究半參數模型。
四、線性模型的泛最小二乘法與最小二乘法的抗差
(一)最小二乘法出現於18世紀末期
在當時科學研究中常常提出這樣的問題：怎樣從多個未知參數觀測值集合中求出參數的最佳估值。盡管當時對於整體誤差的范數，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是當時使用最多的還是最小二乘法，其目的也就是為了估計參數。最小二乘法，在經過一段時間的研究和應用之後，逐步發展成為一整套比較完善的理論體系。現階段不僅可以清楚地知道數據所服從的模型，同時在縱向數據半參數建模中，輔助以迭代加權法。這對補償最小二乘法對非參數分量估計是非常有效，而且只要觀測值很精確，那麼該法對非參數分量估計更為可靠。例如在物理大地測量時，很早就使用用最小二乘配置法，並得到重力異常最佳估計值。不過在使用補償最小二乘法來研究重力異常時，我們還應在兼顧著整體誤差比較小的同時，考慮參數估計量的真實性。並在比較了迭代加權偏樣條的基礎上，研究最小二乘法在當前使用過程中存在的一些不足。應該說，該方法只強調了整體誤差要實現最小，而忽略了對參數分量估計時出現的誤差。所以在實際操作過程中，需要特別注意。
(二)半參模型在GPS定位中的應用和差分
半參模型在GPS相位觀測中，其系統誤差是影響高精度定位的主要因素，由於在解算之前模型存在一定誤差，所以需及時觀測誤差中的粗差。GPS使用中，通過廣播衛星來計算目標點在實際地理坐標系中具體坐標。這樣就可以在操作過程中，發現並恢復整周未知數，由於觀測值在衛星和觀測站之間，是通過求雙差來削弱或者是減少對衛星和接收機等系統誤差的影響，因此難於用參數表達。但是在平差計算中，差分法雖然可以將觀測方程的數目明顯減少，但由於種種原因，依然無法取得令人滿意的結果。但是如果選擇使用半參數模型中的參數來表達系統誤差，則能得到較好的效果。這主要是因為半參數模型是一種廣義的線性回歸模型，對於有著光滑項的半參數模型，在既定附加的條件之下，能夠提供一個線性函數的估計方法，從而將測值中的粗差消除掉。
另外這種方法除了在GPS測量中使用之外，還可應用於光波測距儀以及變形監測等一些參數模型當中。在重力測量中的應用在很多情形下，尤其是數學界的理論研究，我們總是假定S是隨機變數實際上，這種假設是合理的，近幾年，我們對這種線性模型的研究取得了一些不錯的成果，而且因其形式相對簡潔，又有較高適用性，所以這種模型在諸多領域中發揮著重要作用。
通過模擬的算例及坐標變換GPS定位重力測量等實際應用，說明了該法的成功性及實用性，從理論上說明了流行的自然樣條估計方法，其實質是補償最小二乘方法的特例，在今後將會有廣闊的發展空間。另外 文章 中提到的分形理論的研究對象應是非線性系統中產生的不光滑和不可微的幾何形體，而且分形已經在斷裂力學、地震學等中有著廣泛的應用，因此應被推廣使用到研究半參數模型中來，不僅能夠更及時，更加准確的進行誤差的識別和提取，同時可以提高參數估計的精確度，是對當前半參數模型研究的有力補充。
五、 總結
文章所講的半參數模型包括了參數、非參數分量的估計值和觀測值等內容，並且用了三次樣條函數插值法得到了非參數分量的推估表達式。另外，為了解決縱向數據前提下，半參數模型的參數部分和非參數部分的估計問題，在誤差為鞅差序列情形下，對半參數數據模型、漸近正態性、強相合性進行研究和分析。同時介紹了最小二乘估計法。另外初步討論了平衡參數的選取問題，還充分說明了泛最小二乘估計方法以及有關結論。在對半參數模型的迭代法進行了相關討論和研究的基礎之上，為迭代法提供了詳細的理論說明，為實際應用提供了理論依據。
參考文獻
[1]胡宏昌.誤差為AR(1)情形的半參數回歸模型擬極大似然估計的存在性[J].湖北師范學院學報(自然科學版)，2009(03).
[2]錢偉民，李靜茹.縱向污染數據半參數回歸模型中的強相合估計[J].同濟大學學報(自然科學版)，2009(08).
[3]樊明智，王芬玲，郭輝.縱向數據半參數回歸模型的最小二乘局部線性估計[J].數理統計與管理，2009(02).
[4]崔恆建，王強.變系數結構關系EV模型的參數估計[J].北京師范大學學報(自然科學版).2005(06).
[5]錢偉民，柴根象.縱向數據混合效應模型的統計分析[J].數學年刊A輯(中文版).2009(04)
[6]孫孝前，尤進紅.縱向數據半參數建模中的迭代加權偏樣條最小二乘估計[J].中國科學(A輯：數學)，2009(05).
[7]張三國，陳希孺.EV多項式模型的估計[J].中國科學(A輯)，2009(10).
[8]任哲，陳明華.污染數據回歸分析中參數的最小一乘估計[J].應用概率統計，2009(03).
[9]張三國，陳希孺.有重復觀測時EV模型修正極大似然估計的相合性[J].中國科學(A輯).2009(06).
[10]崔恆建，李勇，秦懷振.非線性半參數EV四歸模型的估計理論[J].科學通報，2009(23).
[11]羅中明.響應變數隨機缺失下變系數模型的統計推斷[D].中南大學，2011.
[12]劉超男.兩參數指數威布爾分布的參數Bayes估計及可靠性分析[D].中南大學，2008.
[13]郭艷.湖南省稅收收入預測模型及其實證檢驗與經濟分析[D].中南大學，2009.
[14]桑紅芳.幾類分布的參數估計的損失函數和風險函數的Bayes推斷[D].中南大學，2009.
[15]朱琳.服從幾類可靠性分布的無失效數據的bayes分析[D].中南大學，2009.
[16]黃芙蓉.指數族非線性模型和具有AR(1)誤差線性模型的統計分析[D].南京理工大學，2009.
猜你喜歡：
1. 統計學分析論文
2. 統計方面論文優秀範文參考
3. 統計優秀論文範文
4. 統計學的論文參考範例
>>>下一頁更多精彩的“統 計畢 業論 文”
㈡ 統計學畢業論文寫什麼題目好啊
學術堂最新整理了二十條好寫的統計學畢業論文題目:
1.MMC排隊模型在收費站排隊系統中的應用
2.財政收入影響因素的研究
3.城市發展對二氧化碳排放的影響
4.高技術產業產值影響因素的研究
5.關於和諧社會統計指標的初步研究
6.CCA研究我國產業結構的區域差異對經濟的影響
7.基於單因素序列相關面板數據的實證分析
8.基於空間面板數據的中國FDI統計分析
9.基於排隊論在杭州公交站點停車位的優化及實證分析
10.基於統計方法的股票投資價值分析
11.某某市2019年工業發展狀況的統計分析
12.近30年31省市城鎮居民恩格爾系數的統計分析
13.近30年31省市農村居民恩格爾系數的統計分析
14.近三十年中國經濟發展趨勢的實證分析
15.林業科技對經濟的貢獻率美聯儲量化
16.寬松政策對中國經濟影響的統計
17.分析排隊論簡介及其應用
18.我國財政收入總額影響因素分析
19.我國城市競爭力的綜合評價與實證分析
20.我國城鄉居民收入差距統計分析一以某某省為例
㈢ 與股票有關的論文
2005年前，由於規模較小，相關法律法規不健全，企業年金不能直接進入證券市場，還存在覆蓋范圍太小，難以形成對基本養老保險的有力補充；投資渠道不暢、投資效益欠佳、投資風險較大等問題。2000年底我國企業年金積累基金總量為191.9億元資產中，銀行存款佔59.35%，購買國債佔20.53%，兩者相加，占資產總規模的近80%，但投資收益僅5.35億
元，收益率為2.79%，其中行業為3.2%，地方則更低，僅為1.34%。
這一數字表明，我國企業年金的投資渠道過於單一，並沒有充分運用市場化運營和管理的手段，大部分基金主要用於存銀行、買國債，在國家連續降息的情況下，投資收益較低。由於資本市場規則不健全，運作程序不規范，一些企業委託金融機構運營，實際運行風險不可避免，職工的利益難以得到確實保證。
另一方面，部分企業年金通過委託理財形式已經進入股票市場。市場上已形成了一些企業年金中心如上海、深圳、大連、遼寧等地的企業年金管理機構，它們頻繁現身於二級市場。根據2004年上市公司第三季度報告，截至9月底，上海市年金發展中心、深圳市企業年金管理中心已經出現在22家個股的十大流通股東中。按近期收盤價統計，這22隻個股的市值在5億元左右。
通過統計分析，我們發現企業年金股票投資運作現狀具有四個特點：
一是投資風格尚未成型。從企業年金一年多來操作的歷史資料分析，企業年金並未形成明顯的投資風格。比如說其二季度持有的18隻股票中便涉及金屬、房地產、水泥、機械、科技、化肥等諸多行業，還持有過高控盤的青海明膠、徐工科技等績差股、問題股。到了三季度其投資則更分散到了農業、汽車、銀行、造紙、醫葯、電子、施工等更多行業，投資的22家上市公司在行業內處於龍頭地位的很少。與奉行價值投資理念的開放式基金、社保基金等機構相比，企業年金目前還沒有形成鮮明的投資理念，這可能跟兩個因素有關，一是目前入市的資金規模較小，影響力還不夠。二是企業年金委託了多達十幾家的券商代為管理，多家券商的操作風格各異，而近幾年券商在股票市場上處於的劣勢地位也不利於操作風格的盡快確立。
二是企業年金的選股並不十分看重業績。2004年三季度企業年金共持有22隻股票中，平均每股收益為0.242元，略高於三季度上市公司加權平均每股收益0.2176元的水平。業績最好的濟南鋼鐵每股收益為0.61元；業績最差的是天頤科技，每股收益為0.08元。
三是短線運作為主。近一年來從定期報告所反映的企業年金持股明細顯示，企業年金短線操作的跡象非常明顯。以2003年底企業年金直接持有的4隻股票：韶能股份、九芝堂、遼河油田、青海明膠為例，到今年三季度末，企業年金全部從四隻個股的十大流通股東中消失，取而代之的則是珠海中富、瀘天化、銀河科技、新中基、天頤科技等五家。委託券商運作的企業年金也進行了大范圍的換股。從三季報的情況來看，新增加了民生銀行、標准股份、岳陽紙業等重倉股個股，而將原有的海信電器等股票基本拋售。
四是企業年金的操作不盡規范。如華夏證券管理的上海企業年金在華夏重倉股火箭股份和太極集團上持續增倉，其中火箭股份增持668萬股，太極集團增持28萬股，然而華夏證券同期卻大幅減持了這兩只股票；還有銀河證券管理的上海企業年金不斷增持東風汽車，從二季度末的1400多萬股一直增持至三季度末的2400多股，而銀河證券作為東風的第一大流通股東已經歷經數年。
㈣ 我要寫一篇畢業論文，題目是股票的價值分析，望高手幫忙，字數5000左右
網上有很多的股票分析的文章，建議再加上一下軟體截圖，這樣圖文並茂。
當然中國的經濟環境也要說的，最好聯系一下全球經濟的高點，現在的全球金融危機可是個熱點啊，你寫了這點，估計老師給你個良好是沒有問題的。
㈤ 求一篇關於股票的論文
證劵投資分析 隨著我國經濟的發展，人民生活水平的提高，家庭金融資產的不斷增加，投資理財已成為日益重要的問題，投資理財是針對風險進行個人資財的有效投資，以使財富保值、增值，能夠抵禦社會生活中的經濟風險，不管是儲蓄投資、股票投資，外匯、保險投資，由於投資品種日益增多，所需的專業知識也不盡相同，投資方法也很難完全掌握，以下是本人對證劵投資分析的淺見。
一、 風險的定義與衡量
在投資者進行投資決策時，決策者（X）可能得到的利益（R）不僅取決於他自己選擇行動（a），而且還取決於其他一些條件或他人採取的行動(b)。設決策者X可能選擇的行動集合為A：{a1,a2,...…a n}，經濟社會（Y）可能發生的狀態或他人可能採取的行動為B: {b1,b2,...bi,…b n}。決策者的收益函數方表示為:R=f(a、b),a∈A，b∈B.這個函數表示，決策者X採取行動為a的利益和他的選擇有關，也和經濟社會發生的狀態（或他人採取的行動）有關。Y採取的行動b相對於X的利益可以是「中性」的（不有意使X的處境更好，也不有意使X的處境更糟）；如果X和Y的利益是沖突的， Y就可能傾向於採取減少X利益的行動；如果X和Y的利益是一致的，則Y就有可能採取增決於Y 的行動。但是在一般情況下，對於X而言Y的行動具有不確定性,從而X是在不確定的條件進行決策的。
當存在不確定時，決策者的決策就具有風險。風險就是不加X利益的行動。從決策論的角度看，X採取怎樣的行動，作出怎樣的決策，還要取確定性，源於不完全信息或者非對稱信息。風險的必要條件是決策面臨著不確定的條件。當一項決策者在不確定條件下進行時,具有的風險的含義是：從事前的角度看，決定所購買的資產預期收益變動的可能性及其變動幅度；從事後的角度，指由於不確定性因素而造成的決策損失或相對損失 。在計量經濟學中，風險通常用統計學上的標准差來衡量。
二、證券投資風險及其分類
投資者（包括機構投資者和個人投資者）投資於證券的主要目的在於獲得高收益，而證券投資（尤其是股票交易）的收益受很多不確定性因素的影響，收益穩定性明顯不如銀行存款高，這就產生了證券投資的風險。這種風險是與收益相伴而生的，高收益高風險，低收益低風險。因此我們也可以把證券收益看成是對投資者承擔風險的一種補償。具體地說，證券投資風險是指證券的投資者不能獲得預期報酬，遭受損失的可能性。投資者投資於證券都希望獲得預期收益，而真正得到的是實際收益，它有可能低於預期收益，這時風險就發生了，使投資者遭受到了損失。
不同的投資選擇會帶來不同的投資風險，風險產生的原因和程度也不盡相同，總體上按風險產生的原因可以分為以下幾類：
（1）市場風險。這是金融投資中最普遍、最常見的風險。無論投資於有價證券，還是其他實體項目，幾乎所有投資者多必須承受這種風險。這種風險來自於市場買賣雙方供求不平衡引起的價格波動，給投資者帶來損失。
（2）利率風險。利率風險是由於市場利率的變化影響到證券的市場價格，從而給投資者帶來損失的可能性。
（3）偶然事件風險。這種突發性風險是絕大多數投資者必須承擔的，且其劇烈程度和時效性因事而異。如自然災害、戰爭危險、政府的貨幣政策、匯率的變化、專利申請等意外情況的出現，都是投資者在進行投資時無法預料的。
（4）貶值風險。又稱通貨膨脹風險或購買力風險。通常用消費者價格指數測量通貨膨脹率.
（5）企業經營風險。企業經營風險是指由於經營的好壞而產生盈利能力的變化，造成投資者的收入或本金的損失。
（6）企業財務風險。企業的財務風險是指企業採用不同的融資方式而帶來的風險。
證券除了上述幾種風險外，還有其它一些風險，如：道德風險，法律風險、政治風險等等。
三、 證券投資風險的計量方法分析
為了在證券投資中便於比較風險的大小，我們將風險劃分為兩類，即總風險和市場風險。總風險是系統風險和非系統風險之和；市場風險是針對資產組合而言，研究各項資產收益率與組合收益率之間的相關性。對單個證券來說，主要考慮其總風險，而對證券組合，主要考慮其市場風險。
1.總風險的計量
（1）由於收益率是投資的結果，對風險的分析也集中在這個隨機變數上。常用收益率的方差來衡量風險的大小。
（2）一般而論，只有在期望收益相差不大時，標准差不大時，標准差才能夠對各項的風險程度予以度量。如果各項目期望收益相關較大時，則需運用差異系數來評價各項目的風險。差異系數實際上就是單位期望收益所承擔的風險.
（3）若將風險看作股票價格可能的波動，價差率就是一個衡量股票風險的較好指標。
價差率=2（最高價-最低價）/（最高價+最低價）
價差率越大，意味著風險也越大，需要指出，為了克服短期因素的影響，應考察在一段時期內平均價差率，以了解全面的情況。
（4）以收益率作為尺度衡量證券投資風險也是一種度量風險的方法。可將證券投資的收益視為無風險收益與風險補償收益兩部分.一種證券收益率越高，說明其風險補償收益越大，同時其風險程度越高。具體的方法是將在許多方面都相同而只在某一方面有顯著不同的證券進行比較，這樣便可以衡量出某種證券風險程度的高低。
（5）下面介紹另一種度量方法---風險補償法。假定作為投資收益的隨機變數R僅有兩種可能的取值，即R1與R2,取值的概率分布為P1和P2=1-P1,該證券的期望收益為：
ER=P1R1+P2R2
其期望效用為：
EU(R)=P1*U(R1)+(1-P1)*U(R2)
2.組合資產的收益與風險
作為投資對象的各類證券的組合稱為組合資產。馬柯維茨的證券組合理論解決了組合資產的風險度量問題。概要而言，馬柯維茨理論說明在一定條件下，一個投資者的證券組合選擇可以簡化為兩個因素的權衡，即證券組合的期望收益及其方差。
如果把市場上所有可能選擇的證券構成一個按它們的市場比重為權重的組合資產，就稱之為市場組合資產.當投資者僅持有由風險資產組成的市場組合時，每一證券收益率與市場組合收益率的關系就表現為每一證券收益率中與市場組合收益率無關的部分會由於持有市場組合而完全消失，也即每一證券的風險是根據與市場組合的協方差的大小來決定的。體現了單個證券收益與整個「市場組合」收益二者的關系，β I 描述了單個證券對於市場組合收益變化的敏感性。稱為β I 證券I 的系統風險。由於β m =1,所以證券的系統風險可以劃分為兩類，對於β>1的證券，其風險大於平均系統風險；反之，其風險小於平均系統風險。所以β可以衡量證券的相對風險。
3.遞增風險的三種等價定義
為了對兩個證券或投資的風險進行比較，以下給出了遞增風險的三個等價定義：
定義1 設有相同期望值的兩項投資W1和W2,如果
E{U(W1)}≥E{U(W2)}
對每一個凹函數都成立，則稱W1比W2的風險小。
定義2 若設W1和W2為二項投資，存在一個隨機變數ξ， 使得W2= W1+ξ, ξ 為雜訊且 E{ξ| W1}=0,則W1比W2的風險小。
定義3 設W1和W2的分布函數F和G被限制在區間[a ,b]內，且
T(Y)=∫ay[G(x)-F(x)]d x
如果T(y)≥0,且T(b)=0,則稱W1比W2的風險小。
遞增風險的界定對研究最優投資的性質是很有用的。
4.一種新的風險度量方法
設證券收益率為R,它的期望收益率為μ，R=μ +ξ。
其中，E{ξ}=0, μ=E{R}。定義隨機變數，
ξ+=ξ（當ξ≥0），ξ+=0 （當ξ<0）;
ξ-=0 (當ξ≥0），ξ-=ξ（當ξ<0）。
- E{ξ-}為證券的風險測度，稱之為平均損失。
對於兩個證券R1 、R2，相應地應有
R1= E{ R1}+ξ1
R2= E{ R2}+ξ2
如果- E{ξ1-}>- E{ξ2-},則我們說證券1的風險比證券2大。
進行證劵投資就是為了妥善的管理我們的財產，把證劵投資風險降到最低是我們每一位投資者所必須考慮的問題！ 僅供參考。。。
㈥ 求一個學年論文題目（經濟類，最好和統計有關的）
提供一些經濟統計類的學年論文題目，供寫作參考。
1. 某省各地市經濟發展水平的綜合評價
2. 工業企業經濟效益綜合評價的應用研究
3. 某省市經濟發展水平分區研究
4. 某省市消費拉動第三產業增長的實證分析
5. 某省市城鎮居民消費結構變化趨勢研究
6. 某省普通高等教育生源變動趨勢與對策研究
7. 某省城鎮居民消費結構比較研究
8. 某高校學生的心理健康統計分析
9. 課堂教學評估體系與方法研究
10. 某市各區縣經濟綜合實力評價研究
11. 基於多元統計的某省經濟分區研究
12. 因子分析在某省利用外資效果評價中的應用
13. 因子分析在居民消費結構變動分析中的應用
14. 因子分析在企業競爭力評價中的應用
15. 深滬股市收益率分布特徵的統計分析
16. 某省市農民收入問題的調查與思考
17. 最優加權組合法在GDP預測中的運用研究
18. 最優加權組合法在糧食產量預測中的運用研究
19. 最優加權組合法在能源消耗預測中的運用研究
20. 我國（某省）實際人均GDP的趨勢分析及預測
21. 某省市工業經濟效益的綜合評價
22. 工業企業科技競爭力的綜合評價
23. 某省市城鎮居民消費結構的地區差異分析
24. 某省市各地區經濟綜合實力的評價
25. 基於因子分析法的上市公司財務狀況評價研究
26. 某省工業化進程統計測度及實證分析
27. 某省城市化進程統計測度及實證分析
28. 某省城市規模發展水平分析與比較研究
29. 某省市工業行業結構特徵的因子分析
30. 城鎮居民消費的典型相關分析
31. 我國（某省）各地區人口素質差異的統計分析
32. 我國（某省）三次產業結構變動的統計分析
33. 某省農業產業化發展的實證研究
34. 某省外貿出口與經濟發展關系的實證研究
35. 縣域經濟發展綜合評價的實證研究
36. 某省各縣市經濟發展的聚類分析
37. 某省各縣市產業結構的聚類分析
38. 某省（市）信息化實現程度實證評價
39. 某省（市）環境保護綜合評價
40. 我國科技進步貢獻率的測度
41. 某省（市）居民生活水平與質量實證評價
42. 某省（市）經濟外向度實證研究
43. 縣級政績考核指標體系與方法研究
44. 我國城鄉居民收入差距實證研究
45. 我國東西部城鎮居民收入差距實證研究
46. 某省市城鎮居民消費水平與結構變化趨勢研究
47. 某省市投資拉動GDP增長的實證研究
48. 耐用品需求預測模型及其應用研究
49. 某省市GDP周期波動實證研究
50. 某省市工業周期波動實證研究
51. 某省市零售市場周期波動實證研究
52. 某省市農民收入周期波動實證研究
53. 某省市人口最優預測模型與應用研究
54. 某省市人口老齡化趨勢與對策研究
55. 某省市財政收支變化趨勢與對策研究
56. 某省市城鎮居收入差距變化趨勢與對策研究
57. 某省市農民收入差距變化趨勢與對策研究
58. 長江水質的綜合評價與預測
59. 多元統計分析方法在股票市場板塊中的應用研究
60. ARCH族波動模型研究及其在我國股市中的應用研究