計量經濟學股票收益的影響因素

㈠ 什麼是樣本容量(計量經濟學基礎知識)

樣本容量又稱「樣本數」。這里樣本容量就是12

㈡ 計量經濟學解答，急急！在線等！

(1)finance的參數的經濟含義為:當銷售收入與公司股票收益保持不變時,金融業的CEO要比交通運輸業的CEO多獲薪水15.8個百分點.其他兩個可類似解釋.
(2)公用事業和交通運輸業之間估計薪水的近似百分比差異就是以百分數解釋的utility的參數,即為28.3%.由於參數的t統計值為-2.895,它大於1%顯著性水平下自由度為203的t分布的臨界值1.96,因此這種差異是統計上顯著的.

㈢ 應用計量經濟學時間序列分析在股票預測上有多大的作用

作用沒有想像中的大，你可以用股票的滯後變數來進行回歸分析，滯後2~3期就夠了，不過數據必須具體點，最好細分到每季度、每月的上證指數，還有時間上怎麼也要十年左右吧！

我以前在論文附錄中做過分析，數據都是自己按季度整理的，挺麻煩的呢，如果需要的話就發給你~

還有就是，我覺得寫關於股票的預測方面的實際用處並不是很大，畢竟股票的影響因素太多，單單的憑藉以前的走勢而預期太不好了。。我自己也炒股票，就像那些macd、kdj之類的指標根本就起不到太大的作用，如果那個能預期的話，股市豈不就成了提款機了？現在你做的這個就像是那些指標一樣，要知道，股市是活的，人是活的，而指標確實死的！說這么多的意思就是股市不是能簡單預測的，你做的那個用處不大。。

如果你想做的話，建議換個題目，我當時的寫的是對弗里德曼的貨幣需求理論在中國市場的分析。你可以寫寫貨幣供應量對通貨膨脹的時滯性，分析下在我國市場的滯後期大概是多少~數據在國家統計局和中國人民銀行都可以找到的，樣本空間一定要足夠大，在對滯後變數分析時候主要考慮各自的T檢驗是否通過，一般從通過之後大概就是那個的滯後期！這個比較直接反而有些許用處~
要是能分析出國家的一般性政策對實體市場的影響就更好了，更有用了~

呵呵，以上只是自己的建議~有什麼其他的問題就給我留言吧~

㈣ 計量經濟學中，貨幣政策的變動對證券市場價格的影響有哪些

主要是流動性的影響，市場資金量增加，投資股票的資金活躍，就有了牛市

㈤ 計量經濟學可以預測股票嗎

計量經濟學是可以預測股票的，不過要是做股票的話，還是你專業的學生知識，或者是網路一些有用的知識啊，或者是請教他人。

㈥ 計量經濟學實證分析提問

協整檢驗可以用來分析存在長期均衡關系的經濟變數之間的關系，通過Johansen協整檢驗，可以檢驗幾個經濟變數之間是否存在長期均衡關系，若存在，通過這一方法則能夠得到一個或幾個描述這幾個變數之間均衡關系的方程，此外，這一方法還能夠將長期均衡方程轉化為描述各變數的變動在短期內的聯系的誤差修正模型（ECM)。

要做貨幣政策對股市板塊指數影響的實證，首先要選擇表示貨幣政策和股指的變數，才能檢驗這些變數間具有何種聯系。

貨幣政策變數選擇狹義貨幣增長率、隔夜同業拆借利率、一年期定期貸款利率，因為利率是央行的貨幣政策操作目標，比如加息就意味著緊縮性政策，而貨幣供應量是我國央行的貨幣政策中介目標，因此，利率和貨幣供應量的變動意味著央行貨幣政策的選擇和變動，所以要用這些變數來做貨幣政策變數。

既然是做貨幣政策對股市板塊指數的影響，那麼就得選某個板塊指數作為模型的因變數，檢驗貨幣政策變數（自變數）對其的影響。當然，若選擇房地產板塊綜合指數，實證的就是貨幣政策對房地產板塊指數的影響。

在模型中加入居民消費價格指數、工業增加值增長率作為兩個自變數，是因為這兩方面對股指有顯著影響，前者是持有股票的一個機會成本變數，而後者是收入變數（規模變數），如果不加入這兩個變數，模型結構將是錯誤的，即模型是缺失變數的。在構造模型時，你必須將能夠影響因變數（被解釋變數）的因素考慮全面些。

格蘭傑因果檢驗是基於自回歸模型的一種檢驗方法，它通過檢驗模型排除某個自變數（解釋變數）是否對模型具有顯著影響，來判斷這個解釋變數是否是影響解釋變數的一個原因。比如在模型中排除利率變數估計得到的方程與不排除利率估計得到的方程有顯著不同，那麼，就說明利率對股指具有顯著影響，利率變動是影響股指變動的一個原因。

關於協整方法的文章很多，建議看一些文章，至於理論和實例，這里有一些資料，需要或有興趣的話自己去找吧：
http://my.mofile.com/finance_

㈦ 收益率的影響

計量方法對估算明瑟收益率的影響主要是指測量方法的缺陷造成的估計的值偏離真實值。其依據是，由於基本的明瑟收入函數是用OLS估計的，這樣，從計量經濟學的角度看，由於解釋變數的復雜性和樣本的選擇問題而造成的偏差（bias）都會削弱這一估計方法的有效性，這會使得估計的收益率與真實值有較大的差距。
對中國的研究絕大部分使用了該方法，這樣，OLS估計本身的問題和較低的估計值使得一些研究者從計量方法上考察對收益率估計中可能存在的問題。一些研究者認為，中國的收益率之所以出現較低的值，可能是方法上的原因造成的。
計量方法對明瑟收益率的影響主要有三類，第一類是與樣本選擇有關的樣本偏差問題，第二類是與明瑟收入函數自身的缺點有關，第三類是變數的測量誤差。
1.樣本偏差
樣本偏差包括樣本缺乏代表性以及截取樣本（CensoredSample）問題。沒有代表性的樣本會使收入和收益率之間的測量關系變得更為模糊（Brauw&Rozelle,2002）。
這在許多文獻中都出現了這一問題，如一些研究的樣本僅限於經濟中某個部門（如，Meng,1996;Gregory&Meng,1995;Hoetal.,2001），這顯然是沒有代表性的。Becker(1964)曾警告說，如果僅僅是用一特定的樣本估計收益率的收益率，其值將會是比較低的。
截取樣本主要是指一些樣本的被解釋變數的信息無法被觀測到，這部分樣本在估計時被簡單的排除在外。比如我們研究城鎮個體的收益率，我們知道的是那些有工作個體的實際工資，但是不知道沒有工作的個體的工資（「保留工資」）。
這一問題更多的體現在農村收益率的估計上。由於農村個體的生產活動方式有多種選擇，他/她們的「保留工資」更難以觀測到，而大部分研究使用的是僅有工資收入（或勞務收入）的樣本。
在這兩個例子中，因變數（工資收入）是被截取的：沒有這部分樣本的因變數的信息。樣本選擇偏差會使估計模型是有偏的。而且，截取樣本偏差更可能高估收益率的收益率。這一點也成為解釋女性收益率高於男性的原因。針對這一問題，研究者通常採用Heckman（1979）提出的標准步驟來糾正這一偏差。
2.明瑟收入函數的缺點
明瑟收入函數自身的缺點有多種，這些缺點多是忽略了模型中的一些變數及它們之間的關系。這些變數主要包括能力因素和學校質量因素。
在估計模型中忽略能力因素而造成的有偏估計稱為能力偏差（abilitybias）。一般認為，個體的能力往往是天生的，天生能力的差異會導致個體受收益率水平的不同，兩者的關系是，能力越強，則收益率水平越高，因而傳統的方法從理論上會高估收益率的收益率。
忽略學校質量因素對個體收益率水平的影響也會造成有偏的估計。這里的關系是，學校質量與個體收益率水平是正相關關系，也就是說，那些進入質量比較高的學校的個體的收益率水平要高於質量低的學校的個體，因而，忽略學校質量因素也會高估收益率的收益率。
此外，傳統的明瑟收入函數還忽略了收益率與收入之間的非線性關系。如果某級收益率（如初中）後的收益率高於該級收益率以前的收益率，那麼結果會被低估。
克服能力偏差的影響的方法是在模型中直接加入能力的代理變數（ProxyVariable）或在計量模型上用工具變數法（IV），這些變數通常是些家庭背景變數，如父母收益率、兄弟姐妹的收益率等。
3.測量誤差
測量誤差會低估收益率的收益率。它首先表現在對因變數的測量上。傳統的明瑟收入函數中的因變數是指個體的收入，然而，它卻未指明收入的衡量單位。一般認為，對收入的衡量根據時間單位可分為小時工資率、日工資、月收入和年收入。
由於精確度不同，因而採用不同的衡量單位會得到不同估計結果。特別是一些研究認為，收益率程度低的人比收益率程度高的人每天以小時計的工作的時間可能更長，這樣，相對於小時工資率而言，因變數中採用日工資、月收入或年收入都會低估收益率，原因是小時工資不會受個體每天或每月中決定工作多少小時的影響。此外，由於中國的經驗比較復雜，個體的收入由於有多種來源，如正式收入、非正式收入、實物等，這都會對測量個體收入的精確性產生影響，從而會影響收益率的估計值。
測量誤差的另一個方面表現在收益率變數的測量上。在多數研究使用的數據中，收益率年數是根據個體報告的收益率程度結合中國的學制進行估計的，而並沒有準確的報告受過多少年收益率的數據，這樣由於相同收益率程度的個體，收益率年限可能會不同，因而就會產生測量誤差問題。文獻中還沒有一個很好的辦法來准確的解決這一問題。
4.研究結果
究竟上述各類測量偏差對估計收益率的真實值產生了什麼樣的影響，近幾年來的一些文獻對此做了實證檢驗。
前面提到，對樣本選擇偏差問題的解決主要是用Heckman提供的標准步驟，即首先用probit模型估計一個勞動參與方程，然後計算出逆Mills比率，最後將這一比率納入到收入方程中。
Zhang等人（2002）把這一方法應用到估計農村個體的收入方程中，結果發現，收益率的系數變得不顯著且為負值，不過他們的模型中還加入了收益率年限的平方。朱農（2003）的研究方法與此相類似，但是結果卻有很大的差異，他的研究結果表明，收益率年限在參與方程和收入方程中都取得比較高的值。
Brauw&Rozelle（2002）對標準的明瑟函數做了一些修改，他們首先在收入方程中使用了Mills比率，因變數採用小時工資率，結果得到了一個比較高的收益率（6.4%），這一結果在所有應用農村樣本估算的收益率中值是最高的。
為了進行對比，他們還分別採用其他一些研究使用的方法對數據進行了重新估計，並與他們的方法進行了比較，結果發現前者的收益率平均為3.8%，而後者平均為6%，這為計量方法對收益率的影響提供了堅實的證據。此外，Brauw&Rozelle還選擇了35歲以下的樣本，把學校質量因素和能力的代理變數納入收入方程（能力偏差），結果發現，沒有這些變數的方程中收益率的系數要比有這些變數的系數高1個百分點，說明能力偏差可能有微弱的影響。
此外，為了考察收益率與收入的非線性關系，他們還把樣本分成小學程度以上和以下兩類，結果發現小學程度以下樣本的收益率要低於小學以下。在Maurer-Fazio&Dinh(2002)研究中也發現了相似的結果，說明若忽略收益率與收入的非線性關系，會低估收益率的收益率。
Li&Luo（2002）的研究重點考察了測量誤差和能力偏差的影響，並對兩者的效應做了對比。
他們應用的方法是工具變數法，結果發現，用OLS估計的明瑟收益率要顯著的低於用工具變數估計的收益率，之所以會這樣，原因在於測量誤差（會低估收益率）的影響要大於能力偏差（會高估收益率）的影響。
在Li（2003）的研究中，以年收入為因變數的收益率比以小時為因變數的約低1個百分點左右。
然而，在Li&Urmanbetova（2002）研究中，卻沒有發現以上這些偏差對估計農村收益率顯著的影響。這說明，對計量方法對收益率的研究的影響還有待於更深入的研究。盡管如此，從以上研究來看，測量誤差的存在可能是導致中國農村收益率比較低的一個重要原因。
五、經濟轉型與收益率
從事經濟轉型與收益率收益之間關系研究的學者關注的問題是，隨著中國從計劃經濟向市場經濟的轉變，收益率與收入之間的關系會發生怎樣的變化？或者收益率的收益率是否會提高？這種變化的內在機制是什麼？
對這一關系研究的基本假設來自於Nee（1989，1991，1996）的市場轉型理論，Nee指出，經濟轉型過程基本的變化既包括了更多的社會財富從再分配者（政府）向生產者的轉移，也包括機會結構和激勵機制的變化，同時，不斷強大的私營和混合經濟部門與企業家創造了新的機會結構，在這個結構中，經濟活動逐漸的通過市場機制調節，政府的控制則逐漸弱化。
在收益率與收入關繫上，這一理論一個流行的假設是，市場改革越深入，人力資本（收益率和經驗）就越重要，同樣，越直接地參與市場經濟，人力資本也就越重要（Bian&Logan,1996）。Xie&Hannum（1996）以及Zhao&Zhou（2001）根據轉型理論和人力資本理論把這一假設概況成以下四個有待驗證的基本
經濟轉型一方面是一個制度不斷變化的過程，另一方面也是經濟增長的過程，基於此，許多研究者應用時間序列數據對上述假設進行了實證檢驗。
Xie&Hannum（1996）的研究首先發現了相反的情況。通過建立地區異質性模型，他們比較了不同經濟發展水平的各地區的收益率，結果發現在經濟增長較快的城市裡，並沒有發現較高的收益率，對此的解釋是中國城市地區還缺乏真正的勞動力市場。
然而，他們數據的年份是1988年，因而這一結論推論到以後還有一定的限制。事實上，就如上文中對收益率隨時間的變化特點的描述中那樣，此後的多數研究都驗證了轉型理論的基本假設。
Meng（1995）的研究就認為，隨著經濟的不斷發展和技術變革，收益率在決定生產力方面的作用會越來越明顯，因而決定工資差異方面的作用也越來越大。Wei等人（1999）研究結果支持了市場化改革程度較深的地區的收益率越高，收益率與收入的關系越強的假設。
Zhao&Zhou（2001）詳細的分析了制度變遷與收益率之間的關系，認為，在改革期間，收益率確實在穩步的提高，特別是在市場機製作用更強的非國有經濟部門收益率的收益率更高。Li(2003)把樣本分為三類，分別是1980年以前參加工作者、1980－87年參加工作者、1988－95年參加工作者，結果發現這三類樣本的收益率依次遞增，說明了中國轉型過程中收益率在不斷的提高。
應用農村樣本的研究在一定程度上也證實了轉型理論的假設。Li&Zhang(1998)的研究說明了制度特點對收益率的影響。他們應用1978年和1990年兩個省農村的數據，分析了農村改革前生產隊制度下與改革後的農村收益率的差異，結果發現，改革後的收益率要高於生產隊制度下的收益率，對此他們的解釋是，由於1977年和1990年樣本地區的農業生產技術條件相似，其他社會經濟條件背景也相似，因而，收益率提高主要是由於制度改革而不是技術革新造成的。
Yang（2000）的研究認為，在農村改革過程中，收益率在勞動力的重新配置中扮演了重要的角色，家庭中收益率程度高的成員能把更多的勞動力和資本投入到非農活動，更善於把握政策變化帶來的機會，而且可以應用更多的技能以充分發揮收益率的生產力效應，這些都對家庭收入的增加起到積極的作用。
Zhang等人（2002）也認為，在農村勞動力市場上，收益率的回報隨時間的推移逐漸提高，一般是在改革的初期，收益率對農村家庭收入的作用可能影響不大，而隨著改革的深入，這種作用會逐漸提高。
然而，對此也有不同的看法，如Li（2001）以及Li&Urmanbetova（2002）就認為經濟轉型的對收益率與收入關系影響最大是城鎮地區，而在農村，由於競爭性的勞動力市場沒有形成，轉型過程對農村收益率的影響並不大。
農村收益率低於城鎮的現實也表明，制度變革對農村中收益率對收入的作用影響程度可能要低於城鎮地區。看來中國的農民不僅在其他方面，而且在收益率投資的收益上也要低於城鎮居民。

㈧ 計量經濟學答案

呵，撒謊，你明明有101分，還說沒分。我把第一題答案給你，你加20分我再給後面的答案：
第一題：
1）回歸方程：y=3871.805+2.177916x1+4.05198x2
系數的意義：其他不變，投資每增加1單位，國內生產總值增加2.177916單位；其他不變，進出口增加1單位，國內生產總值增加4.051980單位。
（2）回歸系數檢驗，常數項的概率p值為0.1139，大於0.05，所以常數項是不顯著的，考慮將常數項剔除。x1x2的概率p都小於0.05，說明這兩個系數是統計顯著的。擬合優度=0.991494，接近1，方程比較好地解釋了國內生產總值。
（3）f統計量的p值為0<0.05，說明方程整體式統計顯著的，可以接受。

（待續……）

算了，都給你了。

2、
(1)填空
回歸分析結果
Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.
C 18.09149 3.3106 5.46466 0.0000
X 0.8094 0.035137 23.03685 0.0000
R-Squard 0.946495 Mean dependent var 93.61250
Adjusted R-squard 0.944712 S.D.dependent var 11.10898
S.E.of regression 2.612109 Akaike info criterion 4.818654
Sum Squard resid 204.6934 Schwarz criterion 4.910263
Log likelihood -75.09847 F-statistic 324.6550
Durbin-Watson stat 2.138039 Prob(F-statistic) 0.000000
（2）題目不全
（3）、估計出來的方程為:y=0.8094x+18.09149+e,E(y)=0.8094*35+18.09149=46.4205
3、

(1)

Dependent Variable: R
Method: Least Squares
Sample: 1 415
Included observations: 415
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 0.000345 0.000289 1.192375 0.2338
RM 0.641710 0.021144 30.2961 0.0000
R-squared 0.690423 Mean dependent var 0.000867
Adjusted R-squared 0.6897 S.D. dependent var 0.010537
S.E. of regression 0.005870 Akaike info criterion -7.433101
Sum squared resid 0.014231 Schwarz criterion -7.413687
Log likelihood 1544.368 F-statistic 917.8560
Durbin-Watson stat 1.856891 Prob(F-statistic) 0.000000

(2)常數項的概率p=0.2338>0.05，常數項統計不顯著。截距項的P=0,為統計顯著。
(3)截距項參數表示無風險收益率為0.000345，Rm的參數表示證券收益與指數收益的聯動關系，即指數收益沒上升1個單位，證券收益上升0.641710個單位。
（4） r=0.000345+0.641710*rm
t=（1.192375）（30.2961）

第4題題目給出的條件不足。

㈨ 證券公司中預測股票行情用的什麼軟體或者是方法計量經濟學在證券從業人員看來有用嗎

證券公司中預測股票行情沒有特定有效的軟體與方法，否則股市就不成其為股市了，這也就是為什麼當今世界上所有的大學，沒有炒股專業的原因。
證券公司中預測股票行情，依賴的是個人的經驗和技巧，技術分析軟體只是為分析人員提供一些參考，作用有限。因此，你會看到針對同一個市場，不同的公司給出的趨勢預測有時是迥異的。
計量經濟學在證券業肯定有用。因為，證券業無時無刻都有大量的數據需要統計、分析。
即便預測股票趨勢是一門綜合藝術，但綜合藝術也是由各種學養組合而成的。你懂得越多，各分類學得越精，當然幫助就會越大。我想，計量經濟學，也肯定包含其中，你說是嗎？
祝愉快！