成交量变动率非线性预测日内波动性论文
本文主要从四个方面进行论述:引言、研究方法、实证分析、总结与讨论。研究的主要内容是 stock price volatility prediction based on nonlinear transformation of trading volume rate of change。通过对股票价格变动与成交量之间关系的研究,得出的结论是尽管从总体上讲股票成交量对价格波动的解释能力较差,但不同股票之间这种解释能力仍有显著差别。
在研究方法方面,本文选取了两只股票:健康元与方正科技,研究中所采用数据来自“分析家系统”,时间段为2004.9-2006.4,统计分析软件为SPSS。通过对成交量与价格波动的研究,分别转化为换手率与振幅(每日最高最低价之差比昨日收盘价)的研究。
在实证分析方面,本文通过对健康元股票与方正科技股票的研究,发现它们之间存在显著的幂函数关系。通过对振幅比换手与换手率的散点图,我们可以看到它们之间的关系。同时,本文还对两只股票作线性回归,结果发现健康元股票的相关指数显著高于方正科技股票。
在总结与讨论方面,本文认为不同的股票在“效率”上有显著差异,也就是说,同样的换手率对不同的股票造成的价格波动是有显著差别的。这种显著的差别不仅可以作为衡量股票风险性的一个指标,也可以作为衡量一股票是否有庄家在其中炒作的参考。
知识点:
1. 股票价格变动与成交量之间关系的研究
2. 成交量变动率非线性预测日内波动性
3. 股票风险性的衡量指标
4. 换手率与振幅之间的关系
5. 股票价格变动的预测模型
6. GARCH 模型的应用
7. SPSS 软件在统计分析中的应用
8. 股票市场日内波动性与成交量之间的引导关系
9. 双向线性引导关系的研究
10. 非线性引导关系的研究
这些知识点可以作为股票市场研究和投资实践的重要参考。