计量经济学股票收益的影响因素

㈠ 什么是样本容量(计量经济学基础知识)

样本容量又称“样本数”。这里样本容量就是12

㈡ 计量经济学解答，急急！在线等！

(1)finance的参数的经济含义为:当销售收入与公司股票收益保持不变时,金融业的CEO要比交通运输业的CEO多获薪水15.8个百分点.其他两个可类似解释.
(2)公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释的utility的参数,即为28.3%.由于参数的t统计值为-2.895,它大于1%显著性水平下自由度为203的t分布的临界值1.96,因此这种差异是统计上显著的.

㈢ 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~

㈣ 计量经济学中，货币政策的变动对证券市场价格的影响有哪些

主要是流动性的影响，市场资金量增加，投资股票的资金活跃，就有了牛市

㈤ 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。

㈥ 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_

㈦ 收益率的影响

计量方法对估算明瑟收益率的影响主要是指测量方法的缺陷造成的估计的值偏离真实值。其依据是，由于基本的明瑟收入函数是用OLS估计的，这样，从计量经济学的角度看，由于解释变量的复杂性和样本的选择问题而造成的偏差（bias）都会削弱这一估计方法的有效性，这会使得估计的收益率与真实值有较大的差距。
对中国的研究绝大部分使用了该方法，这样，OLS估计本身的问题和较低的估计值使得一些研究者从计量方法上考察对收益率估计中可能存在的问题。一些研究者认为，中国的收益率之所以出现较低的值，可能是方法上的原因造成的。
计量方法对明瑟收益率的影响主要有三类，第一类是与样本选择有关的样本偏差问题，第二类是与明瑟收入函数自身的缺点有关，第三类是变量的测量误差。
1.样本偏差
样本偏差包括样本缺乏代表性以及截取样本（CensoredSample）问题。没有代表性的样本会使收入和收益率之间的测量关系变得更为模糊（Brauw&Rozelle,2002）。
这在许多文献中都出现了这一问题，如一些研究的样本仅限于经济中某个部门（如，Meng,1996;Gregory&Meng,1995;Hoetal.,2001），这显然是没有代表性的。Becker(1964)曾警告说，如果仅仅是用一特定的样本估计收益率的收益率，其值将会是比较低的。
截取样本主要是指一些样本的被解释变量的信息无法被观测到，这部分样本在估计时被简单的排除在外。比如我们研究城镇个体的收益率，我们知道的是那些有工作个体的实际工资，但是不知道没有工作的个体的工资（“保留工资”）。
这一问题更多的体现在农村收益率的估计上。由于农村个体的生产活动方式有多种选择，他/她们的“保留工资”更难以观测到，而大部分研究使用的是仅有工资收入（或劳务收入）的样本。
在这两个例子中，因变量（工资收入）是被截取的：没有这部分样本的因变量的信息。样本选择偏差会使估计模型是有偏的。而且，截取样本偏差更可能高估收益率的收益率。这一点也成为解释女性收益率高于男性的原因。针对这一问题，研究者通常采用Heckman（1979）提出的标准步骤来纠正这一偏差。
2.明瑟收入函数的缺点
明瑟收入函数自身的缺点有多种，这些缺点多是忽略了模型中的一些变量及它们之间的关系。这些变量主要包括能力因素和学校质量因素。
在估计模型中忽略能力因素而造成的有偏估计称为能力偏差（abilitybias）。一般认为，个体的能力往往是天生的，天生能力的差异会导致个体受收益率水平的不同，两者的关系是，能力越强，则收益率水平越高，因而传统的方法从理论上会高估收益率的收益率。
忽略学校质量因素对个体收益率水平的影响也会造成有偏的估计。这里的关系是，学校质量与个体收益率水平是正相关关系，也就是说，那些进入质量比较高的学校的个体的收益率水平要高于质量低的学校的个体，因而，忽略学校质量因素也会高估收益率的收益率。
此外，传统的明瑟收入函数还忽略了收益率与收入之间的非线性关系。如果某级收益率（如初中）后的收益率高于该级收益率以前的收益率，那么结果会被低估。
克服能力偏差的影响的方法是在模型中直接加入能力的代理变量（ProxyVariable）或在计量模型上用工具变量法（IV），这些变量通常是些家庭背景变量，如父母收益率、兄弟姐妹的收益率等。
3.测量误差
测量误差会低估收益率的收益率。它首先表现在对因变量的测量上。传统的明瑟收入函数中的因变量是指个体的收入，然而，它却未指明收入的衡量单位。一般认为，对收入的衡量根据时间单位可分为小时工资率、日工资、月收入和年收入。
由于精确度不同，因而采用不同的衡量单位会得到不同估计结果。特别是一些研究认为，收益率程度低的人比收益率程度高的人每天以小时计的工作的时间可能更长，这样，相对于小时工资率而言，因变量中采用日工资、月收入或年收入都会低估收益率，原因是小时工资不会受个体每天或每月中决定工作多少小时的影响。此外，由于中国的经验比较复杂，个体的收入由于有多种来源，如正式收入、非正式收入、实物等，这都会对测量个体收入的精确性产生影响，从而会影响收益率的估计值。
测量误差的另一个方面表现在收益率变量的测量上。在多数研究使用的数据中，收益率年数是根据个体报告的收益率程度结合中国的学制进行估计的，而并没有准确的报告受过多少年收益率的数据，这样由于相同收益率程度的个体，收益率年限可能会不同，因而就会产生测量误差问题。文献中还没有一个很好的办法来准确的解决这一问题。
4.研究结果
究竟上述各类测量偏差对估计收益率的真实值产生了什么样的影响，近几年来的一些文献对此做了实证检验。
前面提到，对样本选择偏差问题的解决主要是用Heckman提供的标准步骤，即首先用probit模型估计一个劳动参与方程，然后计算出逆Mills比率，最后将这一比率纳入到收入方程中。
Zhang等人（2002）把这一方法应用到估计农村个体的收入方程中，结果发现，收益率的系数变得不显著且为负值，不过他们的模型中还加入了收益率年限的平方。朱农（2003）的研究方法与此相类似，但是结果却有很大的差异，他的研究结果表明，收益率年限在参与方程和收入方程中都取得比较高的值。
Brauw&Rozelle（2002）对标准的明瑟函数做了一些修改，他们首先在收入方程中使用了Mills比率，因变量采用小时工资率，结果得到了一个比较高的收益率（6.4%），这一结果在所有应用农村样本估算的收益率中值是最高的。
为了进行对比，他们还分别采用其他一些研究使用的方法对数据进行了重新估计，并与他们的方法进行了比较，结果发现前者的收益率平均为3.8%，而后者平均为6%，这为计量方法对收益率的影响提供了坚实的证据。此外，Brauw&Rozelle还选择了35岁以下的样本，把学校质量因素和能力的代理变量纳入收入方程（能力偏差），结果发现，没有这些变量的方程中收益率的系数要比有这些变量的系数高1个百分点，说明能力偏差可能有微弱的影响。
此外，为了考察收益率与收入的非线性关系，他们还把样本分成小学程度以上和以下两类，结果发现小学程度以下样本的收益率要低于小学以下。在Maurer-Fazio&Dinh(2002)研究中也发现了相似的结果，说明若忽略收益率与收入的非线性关系，会低估收益率的收益率。
Li&Luo（2002）的研究重点考察了测量误差和能力偏差的影响，并对两者的效应做了对比。
他们应用的方法是工具变量法，结果发现，用OLS估计的明瑟收益率要显著的低于用工具变量估计的收益率，之所以会这样，原因在于测量误差（会低估收益率）的影响要大于能力偏差（会高估收益率）的影响。
在Li（2003）的研究中，以年收入为因变量的收益率比以小时为因变量的约低1个百分点左右。
然而，在Li&Urmanbetova（2002）研究中，却没有发现以上这些偏差对估计农村收益率显著的影响。这说明，对计量方法对收益率的研究的影响还有待于更深入的研究。尽管如此，从以上研究来看，测量误差的存在可能是导致中国农村收益率比较低的一个重要原因。
五、经济转型与收益率
从事经济转型与收益率收益之间关系研究的学者关注的问题是，随着中国从计划经济向市场经济的转变，收益率与收入之间的关系会发生怎样的变化？或者收益率的收益率是否会提高？这种变化的内在机制是什么？
对这一关系研究的基本假设来自于Nee（1989，1991，1996）的市场转型理论，Nee指出，经济转型过程基本的变化既包括了更多的社会财富从再分配者（政府）向生产者的转移，也包括机会结构和激励机制的变化，同时，不断强大的私营和混合经济部门与企业家创造了新的机会结构，在这个结构中，经济活动逐渐的通过市场机制调节，政府的控制则逐渐弱化。
在收益率与收入关系上，这一理论一个流行的假设是，市场改革越深入，人力资本（收益率和经验）就越重要，同样，越直接地参与市场经济，人力资本也就越重要（Bian&Logan,1996）。Xie&Hannum（1996）以及Zhao&Zhou（2001）根据转型理论和人力资本理论把这一假设概况成以下四个有待验证的基本
经济转型一方面是一个制度不断变化的过程，另一方面也是经济增长的过程，基于此，许多研究者应用时间序列数据对上述假设进行了实证检验。
Xie&Hannum（1996）的研究首先发现了相反的情况。通过建立地区异质性模型，他们比较了不同经济发展水平的各地区的收益率，结果发现在经济增长较快的城市里，并没有发现较高的收益率，对此的解释是中国城市地区还缺乏真正的劳动力市场。
然而，他们数据的年份是1988年，因而这一结论推论到以后还有一定的限制。事实上，就如上文中对收益率随时间的变化特点的描述中那样，此后的多数研究都验证了转型理论的基本假设。
Meng（1995）的研究就认为，随着经济的不断发展和技术变革，收益率在决定生产力方面的作用会越来越明显，因而决定工资差异方面的作用也越来越大。Wei等人（1999）研究结果支持了市场化改革程度较深的地区的收益率越高，收益率与收入的关系越强的假设。
Zhao&Zhou（2001）详细的分析了制度变迁与收益率之间的关系，认为，在改革期间，收益率确实在稳步的提高，特别是在市场机制作用更强的非国有经济部门收益率的收益率更高。Li(2003)把样本分为三类，分别是1980年以前参加工作者、1980－87年参加工作者、1988－95年参加工作者，结果发现这三类样本的收益率依次递增，说明了中国转型过程中收益率在不断的提高。
应用农村样本的研究在一定程度上也证实了转型理论的假设。Li&Zhang(1998)的研究说明了制度特点对收益率的影响。他们应用1978年和1990年两个省农村的数据，分析了农村改革前生产队制度下与改革后的农村收益率的差异，结果发现，改革后的收益率要高于生产队制度下的收益率，对此他们的解释是，由于1977年和1990年样本地区的农业生产技术条件相似，其他社会经济条件背景也相似，因而，收益率提高主要是由于制度改革而不是技术革新造成的。
Yang（2000）的研究认为，在农村改革过程中，收益率在劳动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员能把更多的劳动力和资本投入到非农活动，更善于把握政策变化带来的机会，而且可以应用更多的技能以充分发挥收益率的生产力效应，这些都对家庭收入的增加起到积极的作用。
Zhang等人（2002）也认为，在农村劳动力市场上，收益率的回报随时间的推移逐渐提高，一般是在改革的初期，收益率对农村家庭收入的作用可能影响不大，而随着改革的深入，这种作用会逐渐提高。
然而，对此也有不同的看法，如Li（2001）以及Li&Urmanbetova（2002）就认为经济转型的对收益率与收入关系影响最大是城镇地区，而在农村，由于竞争性的劳动力市场没有形成，转型过程对农村收益率的影响并不大。
农村收益率低于城镇的现实也表明，制度变革对农村中收益率对收入的作用影响程度可能要低于城镇地区。看来中国的农民不仅在其他方面，而且在收益率投资的收益上也要低于城镇居民。

㈧ 计量经济学答案

呵，撒谎，你明明有101分，还说没分。我把第一题答案给你，你加20分我再给后面的答案：
第一题：
1）回归方程：y=3871.805+2.177916x1+4.05198x2
系数的意义：其他不变，投资每增加1单位，国内生产总值增加2.177916单位；其他不变，进出口增加1单位，国内生产总值增加4.051980单位。
（2）回归系数检验，常数项的概率p值为0.1139，大于0.05，所以常数项是不显著的，考虑将常数项剔除。x1x2的概率p都小于0.05，说明这两个系数是统计显著的。拟合优度=0.991494，接近1，方程比较好地解释了国内生产总值。
（3）f统计量的p值为0<0.05，说明方程整体式统计显著的，可以接受。

（待续……）

算了，都给你了。

2、
(1)填空
回归分析结果
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）题目不全
（3）、估计出来的方程为: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)常数项的概率p=0.2338>0.05，常数项统计不显著。截距项的P=0,为统计显著。
(3)截距项参数表示无风险收益率为0.000345，Rm的参数表示证券收益与指数收益的联动关系，即指数收益没上升1个单位，证券收益上升0.641710个单位。
（4） r=0.000345+0.641710*rm
t=（1.192375）（30.2961）

第4题题目给出的条件不足。

㈨ 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！