基于计量经济学的股票预测方法（计量经济学股票市场分析）

今天给各位分享基于计量经济学的股票预测方法的知识，其中也会对计量经济学股票市场分析进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、eps数据平台经济计量工具箱的分析预测方法有哪些
• 2、如何运用计量经济学进行经济预测
• 3、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？
• 4、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？

eps数据平台经济计量工具箱的分析预测方法有哪些

统计描述、线性回归。

EPS数据平台的分析预测模块主要是利用计量经济学的各种预测分析方法，对数据中的计算统计量进行单变量的预测分析。方法包括:统计描述、线性回归。EPS数据平台是集丰富的数值型数据资源和强大的数据分析处理系统为一体的综合性信息服务平台。EPS数据平台大规模集成整合了各类数据资源，形成了74个专业的数据库，并将数据分析处理软件与数据库置于同一系统平台中，为用户提供了数据资源获取与数据分析处理的一站式服务。为了用户能更好地使用EPS 数据平台的数据和功能，我们制订了一系列的使用指南，分别为：《基础使用篇》、《特色功能篇》、《数据可视化篇》和《分析预测篇》。希望能够帮助用户了解EPS数据平台的使用方法，提高用户的学习研究效率。

拓展资料

什么是EPS分析法

将企业的盈利能力与负债对股东财富的影响结合起来，去分析资本结构与每股利润之间的关系，进而确定合理的资本结构的方法，叫息税前利润—每股利润分析法，简写为EBIT-EPS分析法，也被称为每股利润无差别点法。它是利用息税前利润和每股利润之间的关系来确定最优资本结构的方法。根据这一分析方法，可以分析判断在什么样的息税前利润水平下适于采用何种资本结构。这种方法确定的最佳资本结构亦即每股利润最大的资本结构。EBIT—EPS分析实质上是分析资本结构对普通股每股盈余的影响，详细的分析从表2中可以看到，息税前盈余为300，000元的情况下，利用增发公司债的形式筹集资金能使每股盈余上升较多，这可能更有利于股票价格上涨，更符合理财目标。

如何运用计量经济学进行经济预测

经济计量学(Econometrics) 是西方经济学中关于如何计量经济关系实际数值的分支学科，也常译为计量经济学，量读liàng（《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。这两种译名的区别在于，前者试图从名称上强调它是一门计量经济活动方法论的学科，后者试图通过名称强调它是一门经济学科。经济计量学在20世纪30年代诞生之初，研究多限于计量方法的探讨，实际计量工作还较少，且多集中于需求分析，能够算做实际宏观经济计量分析的，只有丁伯根关于美国经济周期的研究。第二次世界大战以后，美国经济学家克莱因等人不断提高丁伯根开创的宏观经济计量的规模和深度，到20世纪60年代形成一个向出售经济计量预测服务的兴旺行业。

经济计量学的具体计量方法主要包括四个连续工作步骤：

建造模型

把经济学在论述某一特定问题时，对有关的主要经济变量之间存在相互关系的理论作为假说，表述成结构方程式体系，作为研究对象的缩影，便于分析处理，就叫做模型。在每个结构方程式中，列作自变量的只能是起主要作用的少数几个经济变量，但实际影响因变量数值发生变化的，还有未列入方程式的、为数众多但影响细微的其他因素，它们的联合作用往往形成一个随机干扰因素，使得因变量的每一次数值变动不可能全部由列入方程式的自变量的数值变动来解释，而必然留下一个残差由这样的随机干扰因素来承担，从而使因变量成为随机变量。经济变量分为因变量和自变量，只是就它们在一个结构方程式以内的相互关系来说的，如果按照它们的数值在整个模型范围以内如何决定来看，又分为内生变量和外生变量，前者的数值是在模型的范围以内决定的，例如研究某地某时某种农产品的市场局部均衡问题时，该产品的供给量、需求量、价格等都是，后者的数值是在模型的范围以外决定的，它们的数值变化影响前者的数值，但不受前者的影响，例如影响该农产品产量而不反过来受其影响的因素有：自然因素，如雨量；内生变量的过去时期的数值，如该农产品前一年度的价格；政策，如对生产该种产品的限制或鼓励措施等。内生变量在各个结构方程式内不一定都处于因变量的地位，但全部内生变量的数值最终是由整个模型的全体方程式共同决定的，所以又称联合因变量；建造模型就是要用全体外生变量和随机干扰因素作为已知条件来解释全部内生变量的数值最终是怎样决定的。

克莱因

估算参数数值

通常是用普通最小平方法对观测统计资料配合线性回归方程式。这种方法要求回归方程式的因变量是随机变量，自变量是作为已知条件的外生变量。因此要按照代数学解联立方程式的原理，将原模型的结构方程式体系化为以内生变量为因变量、以外生变量为自变量的简化式才能进行。因而要求原模型的结构方程式互相独立，不相矛盾，其数目必须等于内生变量数目，而且能从简化式的系数估算值还原成结构式的参数值，即具备能够被识别的条件。

验证理论

即检验估算结果是否符合模型根据的经济理论，主要是运用数理统计学关于统计假设检验的原理，检验估算的参数值是否显著地大于零。只有大于零，有关变量之间存在相互关系的理论，才得到证明；否则须继续收集资料，再进行估算；或修改模型，甚至修订根据的理论，再进行估算，直到得出显著的参数估算值为止。

库普曼斯

使用模型

估算出参数值的模型，主要用于三个方面：①对所研究的经济体系内潜在的相互关系进行结构分析，以便了解和解释有关的经济现象。常用的方法是利用偏微分原理进行所谓比较静态分析，即对模型的两个均衡点进行对比：一个是原来假定达到的均衡点，另一个是假定只有一个外生变量（或结构参数）的数值发生变化而其他情况不变时，模型达到的新的均衡点，两点对比可以看出外生变量或参数值变化时对内生变量发生多大影响。通常所谓各种弹性和乘数等都是用的这种分析方法。②用于预测。可利用已经估算出系数值的简化式进行，因为简化式的因变量都是内生变量，自变量都是外生变量，把预期将来某时期外生变量可能达到的数值代入简化式，就可以得到有关的内生变量在将来同时期的预测值。③用于规划政策。即对各种政策方案的后果进行评价，以供决策人择优。常用办法是把代表各种政策方案的外生变量（又称政策变量，如税收）在将来某时期的各种不同数值代入模型，然后计算作为因变量的内生变量（即政策目标，如国民收入）的各种相应预测值，以便对比。这叫做模拟运算，实际上是一种以政策变量的给定数值为条件的预测。

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？

预测股票行情？谈何容易。股票的价格是不能预测的。很多分析软件，比如大智慧等，自称能预测股票价格，它的核心原理是将股票的“道氏理论”量化，以往的道氏理论是纯图像的，而这些软件它将图像信息量化成数字信息，然后给炒股的人一些建议。但实际上，这是不可能的。根据有效市场理论，股票的价格反映的是当时的信息，而如果无法预测会出现什么信息的话，就无法预测股价。一个软件，如何去预测未来会发生什么呢？那些标榜自己能预测股价的软件基本上是骗人。它顶多不多是利用股市暂时的不稳定，赚取少得可怜的一点点蝇头小利。

外国的投资大亨们也在预测股价，他们的方法要高明得多，他们使用一种时间序列分析，你去搜ARCH或者GARCH，这就是他们采用的方法。不过外国人现在已不再单纯预测股票价格，他们预测的是股票的波动，然后选择一个对冲组合来赚取利润。

计量经济学本身还是有用的，ARCH或者GARCH就属于时间序列分析的一种，但指望单纯地使用它就能获利，那就犯错了。国内的证券从业人员基本上不使用这方法，一般的经纪人不懂这个，而有名的分析师则要不有内幕消息（提前知道了别人在未来才能知道的消息），要不就是分析宏观经济走势然后分析受宏观经济走势影响某些产业估计会往好/不好方向发展，以此得出股价走势的预测。对于后者，如果你让告诉你下个时刻股价，他绝对做不到，他只是能判断大体的走势。

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~

关于基于计量经济学的股票预测方法和计量经济学股票市场分析的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。