㈠ 统计模型论文
在统计学中，统计模型是指当有些过程无法用理论分析 方法 导出其模型，但可通过试验或直接由工业过程测定数据，经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的 范文 ，欢迎大家阅读参考!
统计模型论文篇1统计套利模型的理论综述与应用分析
【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的，在对历史数据分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据对未来收益进行预测，发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性，使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益，理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级，本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。
【关键词】统计套利 成对交易 应用分析
一、统计套利模型的原理简介
统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内)，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会 在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票)， 其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。
二、统计套利模型交易策略与数据的处理
统计套利具 体操 作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。
成对交易策略的实施主要有两个步骤：一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出，应当结合基本面与行业进行选股，这样才能保证策略收益，有效降低风险。比如银行，房地产，煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类，然后在进行协整检验，这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。
运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性，需要首先对股票价格序列进行平稳性检验，常用的检验方法是图示法和单位根检验法，图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图，从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列，而经过一阶差分后的时序图表现出随机性，则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定，单位根检验的方法很多，一般有DF，ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。
检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的，我们就可以对不同的股票序列进行协整检验，协整检验的方法主要有EG两步法，即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归，得到一阶残差，再对残差序列进行单位根检验，如果存在单位根，那么变量是不具有协整关系的，如果不存在单位根，则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外，还有Johansen检验，Gregory hansan法，自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验，可以判定股票价格序列之间的相关性，从而进行成对交易。
Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利，并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率，结果显示，股票间价格协整关系越高，进行统计套利的机会越多，潜在收益率也越高。
根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”，也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况：短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中，检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况，即不相关增量的研究，可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中，常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量，当这两个统计量在一定的置信度下，显著大于其临界水平时，说明该序列自相关，也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是：随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长，这些期间内增量是可以度量的。这样，在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差，如果股价的波动是随机游走的，则方差比接近于1;当存在正的自相关时，方差比大于1;当存在负的自相关是，方差比小于1。进行长期可预测性分析，由于时间跨度较大的时候，采用方差比进行检验的作用不是很明显，所以可以采用R/S分析，用Hurst指数度量其长期可预测性，Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的：
Ln[(R/S)N]=C+H*LnN
R/S 是重标极差，N为观察次数，H为Hurst指数，C为常数。当H>0.5时说，说明这些股票可能具有长期记忆性，但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列，还需要对其进行显著性检验。
无论是采用协整检验还是通过随机游走判断，其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系，这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。
进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据，但是最近研究发现，采用高频数据(如5分钟，10分钟，15分钟，20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价，而且如果两只股票价格价差比较大，需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价，20分钟收盘价，30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析，结果显示，使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中，用沪深300指数为样本作为统计套利 配对 交易的标的股票池，使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。
三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性
Fama(1969)提出的有效市场假说，其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的，弱有效的，或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究，首先得出结论：统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据，对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验，结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔，陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验，采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔，魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正，提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。
四、结论
统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面：1.作为一种有效的交易策略，进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在，验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立，随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善，相信在我国会有比较广泛的应用与发展。
参考文献
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[5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.
统计模型论文篇2关于半参统计模型的估计研究
【摘要】随着数据模型技术的迅速发展，现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题，严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展，所以基于这种背景之下，学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法，并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型，因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术，对半参统计模型进行详细的探究与讨论。
【关键词】半参数模型 完善误差 测量值 纵向数据
本文以半参数模型为例，对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论，并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外，本文初步讨论了平衡参数的选取问题，并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论，同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。
一、概论
在日常生活当中，人们所采用的参数数据模型构造相对简单，所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差，例如在测量相对微小的物体，或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题：它不但能够消除或是降低测量中出现的误差，同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息，如果能改善，就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度，也对相关科学研究进行了有效补充。
举例来说，在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面，体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性，可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计，也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型，不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计，同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外，基于对称和不对称这两种情况，可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验，这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外，还受到某种特定因素的干扰，所以不能将其归入误差行列。另外，基于自变量测量存在一定误差，经常会导致在计算过程汇总，丢失很多重要信息。
二、半参数回归模型及其估计方法
这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的，在80年代逐渐发展并成熟起来。目前，这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。
半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间，其内容不仅囊括了线性部分，同时包含一些非参数部分，应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分，主要是函数关系，也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分，换句话就是对变量进行局部调整。因此，该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息，这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势，所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。
从其用途上来说，这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为：
三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用
纵向数据其优点就是可以提供许多条件，从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲，纵向数据其实是指对同一个个体，在不同时间以及不同地点之上，在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别，从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时，其观察值是相对独立的，因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势，同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中，不仅保留了其优点，并在此基础之上进行发展，实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂，所以很难进行参数化的建模。
另外，虽然线性模型的估计已经取得大量的成果，但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题，还能在百病态的矩阵时，提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先，对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照，可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型，然后，按线性模型处理，得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化，但是这种线性系数随着时间的变化而变化，根本求不出在同一个模型中，所有时间段上的样本，亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时，如果将它看作为随机变量，往往只能达到估计的作用，要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数，即模型中含有本质的非线性部分，就必须使用半参数线性模型。
另外就是指由各个部分组成的形态，研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，对应的定量参数是维数，分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此，第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法，也称之为参数化估计法，是关于半参数模型的早期工作，就是对函数空间附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的，而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据，同样的检验方法，也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。
四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差
(一)最小二乘法出现于18世纪末期
在当时科学研究中常常提出这样的问题：怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是当时使用最多的还是最小二乘法，其目的也就是为了估计参数。最小二乘法，在经过一段时间的研究和应用之后，逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型，同时在纵向数据半参数建模中，辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效，而且只要观测值很精确，那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时，很早就使用用最小二乘配置法，并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时，我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时，考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上，研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说，该方法只强调了整体误差要实现最小，而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中，需要特别注意。
(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分
半参模型在GPS相位观测中，其系统误差是影响高精度定位的主要因素，由于在解算之前模型存在一定误差，所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中，通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中，发现并恢复整周未知数，由于观测值在卫星和观测站之间，是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响，因此难于用参数表达。但是在平差计算中，差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少，但由于种种原因，依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差，则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型，对于有着光滑项的半参数模型，在既定附加的条件之下，能够提供一个线性函数的估计方法，从而将测值中的粗差消除掉。
另外这种方法除了在GPS测量中使用之外，还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下，尤其是数学界的理论研究，我们总是假定S是随机变量实际上，这种假设是合理的，近几年，我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果，而且因其形式相对简洁，又有较高适用性，所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。
通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用，说明了该法的成功性及实用性，从理论上说明了流行的自然样条估计方法，其实质是补偿最小二乘方法的特例，在今后将会有广阔的发展空间。另外 文章 中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用，因此应被推广使用到研究半参数模型中来，不仅能够更及时，更加准确的进行误差的识别和提取，同时可以提高参数估计的精确度，是对当前半参数模型研究的有力补充。
五、 总结
文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容，并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据前提下，半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题，还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上，为迭代法提供了详细的理论说明，为实际应用提供了理论依据。
参考文献
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㈢ 与股票有关的论文
2005年前，由于规模较小，相关法律法规不健全，企业年金不能直接进入证券市场，还存在覆盖范围太小，难以形成对基本养老保险的有力补充；投资渠道不畅、投资效益欠佳、投资风险较大等问题。2000年底我国企业年金积累基金总量为191.9亿元资产中，银行存款占59.35%，购买国债占20.53%，两者相加，占资产总规模的近80%，但投资收益仅5.35亿
元，收益率为2.79%，其中行业为3.2%，地方则更低，仅为1.34%。
这一数字表明，我国企业年金的投资渠道过于单一，并没有充分运用市场化运营和管理的手段，大部分基金主要用于存银行、买国债，在国家连续降息的情况下，投资收益较低。由于资本市场规则不健全，运作程序不规范，一些企业委托金融机构运营，实际运行风险不可避免，职工的利益难以得到确实保证。
另一方面，部分企业年金通过委托理财形式已经进入股票市场。市场上已形成了一些企业年金中心如上海、深圳、大连、辽宁等地的企业年金管理机构，它们频繁现身于二级市场。根据2004年上市公司第三季度报告，截至9月底，上海市年金发展中心、深圳市企业年金管理中心已经出现在22家个股的十大流通股东中。按近期收盘价统计，这22只个股的市值在5亿元左右。
通过统计分析，我们发现企业年金股票投资运作现状具有四个特点：
一是投资风格尚未成型。从企业年金一年多来操作的历史资料分析，企业年金并未形成明显的投资风格。比如说其二季度持有的18只股票中便涉及金属、房地产、水泥、机械、科技、化肥等诸多行业，还持有过高控盘的青海明胶、徐工科技等绩差股、问题股。到了三季度其投资则更分散到了农业、汽车、银行、造纸、医药、电子、施工等更多行业，投资的22家上市公司在行业内处于龙头地位的很少。与奉行价值投资理念的开放式基金、社保基金等机构相比，企业年金目前还没有形成鲜明的投资理念，这可能跟两个因素有关，一是目前入市的资金规模较小，影响力还不够。二是企业年金委托了多达十几家的券商代为管理，多家券商的操作风格各异，而近几年券商在股票市场上处于的劣势地位也不利于操作风格的尽快确立。
二是企业年金的选股并不十分看重业绩。2004年三季度企业年金共持有22只股票中，平均每股收益为0.242元，略高于三季度上市公司加权平均每股收益0.2176元的水平。业绩最好的济南钢铁每股收益为0.61元；业绩最差的是天颐科技，每股收益为0.08元。
三是短线运作为主。近一年来从定期报告所反映的企业年金持股明细显示，企业年金短线操作的迹象非常明显。以2003年底企业年金直接持有的4只股票：韶能股份、九芝堂、辽河油田、青海明胶为例，到今年三季度末，企业年金全部从四只个股的十大流通股东中消失，取而代之的则是珠海中富、泸天化、银河科技、新中基、天颐科技等五家。委托券商运作的企业年金也进行了大范围的换股。从三季报的情况来看，新增加了民生银行、标准股份、岳阳纸业等重仓股个股，而将原有的海信电器等股票基本抛售。
四是企业年金的操作不尽规范。如华夏证券管理的上海企业年金在华夏重仓股火箭股份和太极集团上持续增仓，其中火箭股份增持668万股，太极集团增持28万股，然而华夏证券同期却大幅减持了这两只股票；还有银河证券管理的上海企业年金不断增持东风汽车，从二季度末的1400多万股一直增持至三季度末的2400多股，而银河证券作为东风的第一大流通股东已经历经数年。
㈣ 我要写一篇毕业论文，题目是股票的价值分析，望高手帮忙，字数5000左右
网上有很多的股票分析的文章，建议再加上一下软件截图，这样图文并茂。
当然中国的经济环境也要说的，最好联系一下全球经济的高点，现在的全球金融危机可是个热点啊，你写了这点，估计老师给你个良好是没有问题的。
㈤ 求一篇关于股票的论文
证劵投资分析 随着我国经济的发展，人民生活水平的提高，家庭金融资产的不断增加，投资理财已成为日益重要的问题，投资理财是针对风险进行个人资财的有效投资，以使财富保值、增值，能够抵御社会生活中的经济风险，不管是储蓄投资、股票投资，外汇、保险投资，由于投资品种日益增多，所需的专业知识也不尽相同，投资方法也很难完全掌握，以下是本人对证劵投资分析的浅见。
一、 风险的定义与衡量
在投资者进行投资决策时，决策者（X）可能得到的利益（R）不仅取决于他自己选择行动（a），而且还取决于其他一些条件或他人采取的行动(b)。设决策者X可能选择的行动集合为A：{a1,a2,...…a n}，经济社会（Y）可能发生的状态或他人可能采取的行动为B: {b1,b2,...bi,…b n}。决策者的收益函数方表示为:R=f(a、b),a∈A，b∈B.这个函数表示，决策者X采取行动为a的利益和他的选择有关，也和经济社会发生的状态（或他人采取的行动）有关。Y采取的行动b相对于X的利益可以是“中性”的（不有意使X的处境更好，也不有意使X的处境更糟）；如果X和Y的利益是冲突的， Y就可能倾向于采取减少X利益的行动；如果X和Y的利益是一致的，则Y就有可能采取增决于Y 的行动。但是在一般情况下，对于X而言Y的行动具有不确定性,从而X是在不确定的条件进行决策的。
当存在不确定时，决策者的决策就具有风险。风险就是不加X利益的行动。从决策论的角度看，X采取怎样的行动，作出怎样的决策，还要取确定性，源于不完全信息或者非对称信息。风险的必要条件是决策面临着不确定的条件。当一项决策者在不确定条件下进行时,具有的风险的含义是：从事前的角度看，决定所购买的资产预期收益变动的可能性及其变动幅度；从事后的角度，指由于不确定性因素而造成的决策损失或相对损失 。在计量经济学中，风险通常用统计学上的标准差来衡量。
二、证券投资风险及其分类
投资者（包括机构投资者和个人投资者）投资于证券的主要目的在于获得高收益，而证券投资（尤其是股票交易）的收益受很多不确定性因素的影响，收益稳定性明显不如银行存款高，这就产生了证券投资的风险。这种风险是与收益相伴而生的，高收益高风险，低收益低风险。因此我们也可以把证券收益看成是对投资者承担风险的一种补偿。具体地说，证券投资风险是指证券的投资者不能获得预期报酬，遭受损失的可能性。投资者投资于证券都希望获得预期收益，而真正得到的是实际收益，它有可能低于预期收益，这时风险就发生了，使投资者遭受到了损失。
不同的投资选择会带来不同的投资风险，风险产生的原因和程度也不尽相同，总体上按风险产生的原因可以分为以下几类：
（1）市场风险。这是金融投资中最普遍、最常见的风险。无论投资于有价证券，还是其他实体项目，几乎所有投资者多必须承受这种风险。这种风险来自于市场买卖双方供求不平衡引起的价格波动，给投资者带来损失。
（2）利率风险。利率风险是由于市场利率的变化影响到证券的市场价格，从而给投资者带来损失的可能性。
（3）偶然事件风险。这种突发性风险是绝大多数投资者必须承担的，且其剧烈程度和时效性因事而异。如自然灾害、战争危险、政府的货币政策、汇率的变化、专利申请等意外情况的出现，都是投资者在进行投资时无法预料的。
（4）贬值风险。又称通货膨胀风险或购买力风险。通常用消费者价格指数测量通货膨胀率.
（5）企业经营风险。企业经营风险是指由于经营的好坏而产生盈利能力的变化，造成投资者的收入或本金的损失。
（6）企业财务风险。企业的财务风险是指企业采用不同的融资方式而带来的风险。
证券除了上述几种风险外，还有其它一些风险，如：道德风险，法律风险、政治风险等等。
三、 证券投资风险的计量方法分析
为了在证券投资中便于比较风险的大小，我们将风险划分为两类，即总风险和市场风险。总风险是系统风险和非系统风险之和；市场风险是针对资产组合而言，研究各项资产收益率与组合收益率之间的相关性。对单个证券来说，主要考虑其总风险，而对证券组合，主要考虑其市场风险。
1.总风险的计量
（1）由于收益率是投资的结果，对风险的分析也集中在这个随机变量上。常用收益率的方差来衡量风险的大小。
（2）一般而论，只有在期望收益相差不大时，标准差不大时，标准差才能够对各项的风险程度予以度量。如果各项目期望收益相关较大时，则需运用差异系数来评价各项目的风险。差异系数实际上就是单位期望收益所承担的风险.
（3）若将风险看作股票价格可能的波动，价差率就是一个衡量股票风险的较好指标。
价差率=2（最高价-最低价）/（最高价+最低价）
价差率越大，意味着风险也越大，需要指出，为了克服短期因素的影响，应考察在一段时期内平均价差率，以了解全面的情况。
（4）以收益率作为尺度衡量证券投资风险也是一种度量风险的方法。可将证券投资的收益视为无风险收益与风险补偿收益两部分.一种证券收益率越高，说明其风险补偿收益越大，同时其风险程度越高。具体的方法是将在许多方面都相同而只在某一方面有显著不同的证券进行比较，这样便可以衡量出某种证券风险程度的高低。
（5）下面介绍另一种度量方法---风险补偿法。假定作为投资收益的随机变量R仅有两种可能的取值，即R1与R2,取值的概率分布为P1和P2=1-P1,该证券的期望收益为：
ER=P1R1+P2R2
其期望效用为：
EU(R)=P1*U(R1)+(1-P1)*U(R2)
2.组合资产的收益与风险
作为投资对象的各类证券的组合称为组合资产。马柯维茨的证券组合理论解决了组合资产的风险度量问题。概要而言，马柯维茨理论说明在一定条件下，一个投资者的证券组合选择可以简化为两个因素的权衡，即证券组合的期望收益及其方差。
如果把市场上所有可能选择的证券构成一个按它们的市场比重为权重的组合资产，就称之为市场组合资产.当投资者仅持有由风险资产组成的市场组合时，每一证券收益率与市场组合收益率的关系就表现为每一证券收益率中与市场组合收益率无关的部分会由于持有市场组合而完全消失，也即每一证券的风险是根据与市场组合的协方差的大小来决定的。体现了单个证券收益与整个“市场组合”收益二者的关系，β I 描述了单个证券对于市场组合收益变化的敏感性。称为β I 证券I 的系统风险。由于β m =1,所以证券的系统风险可以划分为两类，对于β>1的证券，其风险大于平均系统风险；反之，其风险小于平均系统风险。所以β可以衡量证券的相对风险。
3.递增风险的三种等价定义
为了对两个证券或投资的风险进行比较，以下给出了递增风险的三个等价定义：
定义1 设有相同期望值的两项投资W1和W2,如果
E{U(W1)}≥E{U(W2)}
对每一个凹函数都成立，则称W1比W2的风险小。
定义2 若设W1和W2为二项投资，存在一个随机变量ξ， 使得W2= W1+ξ, ξ 为噪声且 E{ξ| W1}=0,则W1比W2的风险小。
定义3 设W1和W2的分布函数F和G被限制在区间[a ,b]内，且
T(Y)=∫ay[G(x)-F(x)]d x
如果T(y)≥0,且T(b)=0,则称W1比W2的风险小。
递增风险的界定对研究最优投资的性质是很有用的。
4.一种新的风险度量方法
设证券收益率为R,它的期望收益率为μ，R=μ +ξ。
其中，E{ξ}=0, μ=E{R}。定义随机变量，
ξ+=ξ（当ξ≥0），ξ+=0 （当ξ<0）;
ξ-=0 (当ξ≥0），ξ-=ξ（当ξ<0）。
- E{ξ-}为证券的风险测度，称之为平均损失。
对于两个证券R1 、R2，相应地应有
R1= E{ R1}+ξ1
R2= E{ R2}+ξ2
如果- E{ξ1-}>- E{ξ2-},则我们说证券1的风险比证券2大。
进行证劵投资就是为了妥善的管理我们的财产，把证劵投资风险降到最低是我们每一位投资者所必须考虑的问题！ 仅供参考。。。
㈥ 求一个学年论文题目（经济类，最好和统计有关的）
提供一些经济统计类的学年论文题目，供写作参考。
1. 某省各地市经济发展水平的综合评价
2. 工业企业经济效益综合评价的应用研究
3. 某省市经济发展水平分区研究
4. 某省市消费拉动第三产业增长的实证分析
5. 某省市城镇居民消费结构变化趋势研究
6. 某省普通高等教育生源变动趋势与对策研究
7. 某省城镇居民消费结构比较研究
8. 某高校学生的心理健康统计分析
9. 课堂教学评估体系与方法研究
10. 某市各区县经济综合实力评价研究
11. 基于多元统计的某省经济分区研究
12. 因子分析在某省利用外资效果评价中的应用
13. 因子分析在居民消费结构变动分析中的应用
14. 因子分析在企业竞争力评价中的应用
15. 深沪股市收益率分布特征的统计分析
16. 某省市农民收入问题的调查与思考
17. 最优加权组合法在GDP预测中的运用研究
18. 最优加权组合法在粮食产量预测中的运用研究
19. 最优加权组合法在能源消耗预测中的运用研究
20. 我国（某省）实际人均GDP的趋势分析及预测
21. 某省市工业经济效益的综合评价
22. 工业企业科技竞争力的综合评价
23. 某省市城镇居民消费结构的地区差异分析
24. 某省市各地区经济综合实力的评价
25. 基于因子分析法的上市公司财务状况评价研究
26. 某省工业化进程统计测度及实证分析
27. 某省城市化进程统计测度及实证分析
28. 某省城市规模发展水平分析与比较研究
29. 某省市工业行业结构特征的因子分析
30. 城镇居民消费的典型相关分析
31. 我国（某省）各地区人口素质差异的统计分析
32. 我国（某省）三次产业结构变动的统计分析
33. 某省农业产业化发展的实证研究
34. 某省外贸出口与经济发展关系的实证研究
35. 县域经济发展综合评价的实证研究
36. 某省各县市经济发展的聚类分析
37. 某省各县市产业结构的聚类分析
38. 某省（市）信息化实现程度实证评价
39. 某省（市）环境保护综合评价
40. 我国科技进步贡献率的测度
41. 某省（市）居民生活水平与质量实证评价
42. 某省（市）经济外向度实证研究
43. 县级政绩考核指标体系与方法研究
44. 我国城乡居民收入差距实证研究
45. 我国东西部城镇居民收入差距实证研究
46. 某省市城镇居民消费水平与结构变化趋势研究
47. 某省市投资拉动GDP增长的实证研究
48. 耐用品需求预测模型及其应用研究
49. 某省市GDP周期波动实证研究
50. 某省市工业周期波动实证研究
51. 某省市零售市场周期波动实证研究
52. 某省市农民收入周期波动实证研究
53. 某省市人口最优预测模型与应用研究
54. 某省市人口老龄化趋势与对策研究
55. 某省市财政收支变化趋势与对策研究
56. 某省市城镇居收入差距变化趋势与对策研究
57. 某省市农民收入差距变化趋势与对策研究
58. 长江水质的综合评价与预测
59. 多元统计分析方法在股票市场板块中的应用研究
60. ARCH族波动模型研究及其在我国股市中的应用研究