創(chuàng)業(yè)板市場與主板市場的協(xié)整關系研究畢業(yè)論文(編輯修改稿)
2025-07-15 05:32 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 VAR模型中，其中某一個變量，對其他相關的變量來說，能否用來提升預測能力，而不是我們從字面上理解的檢驗變量之間是否存在原因結果的關系。實際上Granger檢驗是為了檢驗某一個變量的全部滯后項，究竟是不是會對其他相關變量的當期值產(chǎn)生影響。假如y的條件分布（根據(jù)和的滯后值來決定）和條件密度（僅根據(jù)的滯后值決定）相同，即那么，可以認為對的格蘭杰非因果性存在。Granger因果檢驗模型如下：那么格蘭杰非因果性檢驗的零假設為： 誤差修正模型（ECM）要想得到關于幾個變量之間的確具有長期穩(wěn)定關系的結論，那么必須首先經(jīng)過檢驗，確定變量之間具有協(xié)整關系，并且當它們之間的這種長期穩(wěn)定關系發(fā)生變動或偏離穩(wěn)定值時，要求能夠通過短期的動態(tài)過程來進行修正。這樣能夠?qū)Ψ磻鞒龆唐谛拚{(diào)過程的機制，在每一組存在協(xié)整關系的時間變量序列中都存在，即稱為誤差修正機制。4 實證分析與研究 變量的選取與數(shù)據(jù)的來源本文的目的是為了研究我國主板與創(chuàng)業(yè)板相互之間的長期協(xié)整關系，因此，選取了具有主板市場代表性的上證指數(shù)（SH）及創(chuàng)業(yè)板指（CYB）于2010年6月1日至2012年3月30日時間段內(nèi)的日收盤價，作為研究，共444組數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源是雅虎英文網(wǎng)站（）。 對原始數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗 EngleGranger協(xié)整分析方法作散點圖觀察兩者的平穩(wěn)性令創(chuàng)業(yè)板指數(shù)與上證指數(shù)在選定時間內(nèi)的日收盤價構成兩個序列，CYB和SH，利用EVIEWS軟件，根據(jù)這兩個序列的數(shù)據(jù)，畫出散點圖，見圖1。觀察該圖，可以發(fā)現(xiàn)，兩個序列的走勢基本一致，都有基本吻合的上升下降的波動趨勢，因此，有理由認為長期的協(xié)整關系可能是存在于這兩者之間的。但是，真正要確切證實這兩者之間的長期協(xié)整關系，光根據(jù)散點圖的模糊判斷是不可取的。首先必須先找出CYB和SH兩個序列的單整階數(shù)，若兩者都是一階單整的，那么，協(xié)整關系之于這兩個時間序列可能是存在的。而若是兩個序列單整的階數(shù)不一樣，那么還應該利用差分的形式，把這兩個序列轉化成一階單整序列。圖1序列SH和CYB的散點圖 CYB與SH的描述統(tǒng)計結果表1 CYB與SH的描述統(tǒng)計結果CYBSH平均數(shù)中位數(shù)最大值最小值標準差偏度峰度JB統(tǒng)計量P值初步研究CYB與SH的統(tǒng)計量結果，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)與上證指數(shù)的日收盤價在研究時間內(nèi)，上下波動，沒有明顯的上升或下降趨勢。其中，由平均數(shù)來看，，可見上證指數(shù)的平均股價要高于創(chuàng)業(yè)板指數(shù)。從中位數(shù)看，在2010年6月1日至2012年3月30日間，，可見創(chuàng)業(yè)板指與上證指數(shù)在所選定時間段內(nèi)的中間日股價與平均股價水平相近，兩個指數(shù)的股價波動起伏不大。從最大最小值看，在選定時間段內(nèi)，，，分別反應了兩個指數(shù)的股價波動范圍。由標準差來看，CYB與SH的標準差都比較大，但相對而言，CYB標準差比SH標準差小的多，因此可以說創(chuàng)業(yè)板指的日收盤價的離散程度較小，分布相對較集中。由偏度來看，CYB與SH都是負偏，由于CYB偏度較大，即說明創(chuàng)業(yè)板指日收盤價較均值的偏斜程度更大。從峰度值看，CYB峰度值大于SH，可見創(chuàng)業(yè)板指的日收盤價分布曲線相對正態(tài)分布曲線而言，更加陡峭。分析以上的統(tǒng)計量結果，可以發(fā)現(xiàn)，創(chuàng)業(yè)板指的日收盤價波動性小于上證指數(shù)日收盤價，且市值相對較低，這可能是由于創(chuàng)業(yè)板市場推出時間尚短，存在的不確定因素較多，與發(fā)展較成熟的主板市場相比力量薄弱，因此股價波動趨勢小于主板市場。 對序列CYB和SH分別進行單位根檢驗由于創(chuàng)業(yè)板指數(shù)與上證指數(shù)的市場定位不同，使得兩板市場中上市企業(yè)的運營規(guī)模、資金規(guī)模也有很大不同，因此，兩板市場指數(shù)的收盤價會有一定差異。因此，在對這兩個序列進行單位根檢驗時，需要將這兩個序列的數(shù)據(jù)先取對數(shù)，而后進行ADF檢驗。利用EVIEWS軟件，對序列l(wèi)ncyb和lnsh進行ADF檢驗。由于從散點圖看，序列l(wèi)ncyb和lnsh并不具有明顯的上升下降趨勢，因此在做ADF單位根檢驗時，不帶趨勢項，并根據(jù)SC準則自動選擇滯后階數(shù)。檢驗結果如下表2：由檢驗結果可知，在1%，或5%，或10%的顯著性水平下，序列l(wèi)ncyb、lnsh的ADF檢驗值均大于相應的臨界值，因此，序列l(wèi)ncyb、lnsh都存在單位根，都是非平穩(wěn)序列。表2 原始序列的ADF檢驗結果變量ADF統(tǒng)計量1%臨界值5%臨界值10%臨界值檢驗結果lncyb不平穩(wěn)lnsh不平穩(wěn)由于原始序列l(wèi)ncyb、lnsh都是不平穩(wěn)的，因此對其進行一次差分后的ADF檢驗，結果如下表3：表3序列一次差分后的ADF檢驗結果變量ADF統(tǒng)計量1%臨界值5%臨界值10%臨界值檢驗結果D(lncyb)平穩(wěn)D(lnsh)平穩(wěn)由表3結果可見，經(jīng)過一次差分后，在1%、或5%、或10%的顯著性水平下，ADF的檢驗值均小于相應的臨界值，因此，兩個序列一階差分以后在各個顯著性水平下都不接受存在單位根的假設結論，也就是說，一階差分后，兩個對數(shù)序列都不再存在單位根，于是差分后，為平穩(wěn)序列。而又因為lncyb和lnsh都是在一階差分后不存在單位根，所以都是一階單整序列，即I(1)過程。在滿足了以上的單整過程之后，即可以對這兩個單整序列間的協(xié)整關系進行進一步的檢驗，研究二者之間的長期的均衡關系究竟存在與否。 協(xié)整關系檢驗在對二者關系進行協(xié)整檢驗前，用普通最小二乘法，進行變量lncyb對lnsh的估計，利用EVIEWS得到如下OLS的回歸結果，如圖2：Dependent Variable: LNCYBMethod: Least SquaresDate: 05/08/12 Time: 17:20Sample(adjusted): 1 444Included observations: 444 after adjusting endpointsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb. CLNSHRsquared Mean dependent varAdjusted Rsquared . dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood FstatisticDurbinWatson stat Prob(Fstatistic)圖2 模型的OLS回歸結果由圖2中的OLS回歸結果，可以得到如下回歸方程： 以上回歸方程中，
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