三一重工股权威配资世界市分析(三一重工近期股价表)

2021年4月26日发(作者：孚日股份(002083)孚日股份)

三一重工股票收益率的实证分析
袁裕泽


【摘 要】摘要：研究三一重工（A股）周对数收益率的均值结构与条件方差结
构.实证分析表明：该股票周收益率的均值结构与条件方差结构符合联合的
ARMA－GARCH模型，该结论可以为投资者进行该股票投资提供有益的帮助.

【期刊名称】闽江学院学报

【年(卷),期】2014(035)002

【总页数】5

【关键词】三一重工；ARMA；GARCH

股票市|股票000677场瞬息万变，股市投资者最关心的两个问题是收益和风险.如何准确地把
握股票收益和风险是投资是否成功的关键.利用数学期望和条件标准差来刻画三
一重工股票的收益和风险.三一重工是一家大型工程机械制造企业，2011年以
215.84亿美元的市值入围全球500强，成为唯一上榜的中国机械企业.作为绩
优大盘股之一，三一重工受到了广大机构投资者和个人投资者的青睐.

1 研究对象与方法

1.1 研究对象

本文选取三一重工A股市场2006年第22周（2006年6月16日）至2013
年第48周（2013年12月6日）的周股价（收盘价，并向前复权），共381
个观测周数据，数据来源于大智慧软件.

1.2 研究方法

本文利用时间序列分析方法来讨论三一重工周对数收益率的均值与条件方差结
构.所有的

分析都采用R软件（3.0.2版本）完成.

2 三一重工周对数收益率均值与条件方差结构分析

2.1 周对数收益率均值结构分析

图1为观测期内的三一重工周股价走势图.从图1可以看出三一重工周股价走势
具有明显的趋势，是非平稳的时间序列.对非平稳时间序列常用的处理方法是差
分法，结合金融数据分析的惯例［1］，考虑周股价的对数差分，即股价的对数
收益率.设t时刻的周股价为Pt，则周对数收益率如下定义：rt＝log Pt－log
Pt－1.（1）

2.1.1 均值结构模型识别

图2为三一重工观测期内周对数收益率时间序列图.从图2可以看出三一重工周
对数收益率（以下都简称为周对数收益率）时间序列是平稳的.接下来对其均值
结构进行分析.ARMA（p，q）模型［2］是刻画平稳时间序列的经典工具.为确
|g6142定均值的具体模型，首先得对模型进行识别，即要确定模型的阶数p和q.为此
先观测周对数收益率序列的自相关函数（ACF）图（图3）与偏自相关函数
（PACF）图（图4），其中Lag代表周间隔.

从图3和图4可以银行汇率、外汇汇率
看出周对数收益率所对应的ARMA模型的阶数p和q都显
著不为0.为此，必须利用增广自相关系数函数（EACF）表来识别阶数.表1为
周对数收益率序列的EACF表.

由表1可以看出，模型的阶数（p，q）为（2，2）.

2.1.2 均值结构参数估计

对所识别的ARMA（2，2）模型进行极大似然估计：

从表2可以看出，所有的参数估计值都是显著的，模型的拟合结果较为理想.

2.2 条件方差结构的分析

为了检验上述所拟合的ARMA（2，2）模型的残差是否具有ARCH效应（即
条件异方差性），利用McLeod-Li检验［3－4］，结果如下：

图5显示当滞后大于2时，McLeod－Li检验在5%的显著水平上都是显著的.
这充分说明了周对数收益率具有显著的ARCH特性.利用GARCH（m，s）模
型来刻画拟合模型残差的异方差性.自1986年Bollerslev［5］提出GARCH模
型之后，该模型已经成为刻画时间序列条件异方差结构最好的也是应用最广泛
的方法之一，对于阶数（m，s）的确定方法，采用文献［6］中的办法，即利
用拟合周收益率残差绝对值的样本EACF表，见表3.

表3显示GARCH（m，s）的阶数应该为（1，1）.

2.3 均值结构与条件方差结构联合模型

注意到，若直接对所拟合的周对数收益率均值结构，即ARMA（2，2）模型的
残差来拟合GARCH（1，1）模型是不合理的，因为这样的拟合将均值结构与
方差结构孤立开来，而没有考虑这两个结构的联合动态特征.因此，要考虑联合
的均值与条件方差结构，对周对数收益率数据拟合一个联合模型ARMA（2，2）
－GARCH（1，1）拟合结果如表4.

从表4可以得到：周对数收益率均值与0无显著差异，即股票的周对数收益率
平均为0，这

与市场有效性假设是相符的.其他估计值都是显著的，这说明ARMA（2，2）
－GARCH（1，1）模型能很好的拟合实际数据.与只用ARMA（2，2）模型拟
合的结果（如表2所示）比较起来，发现对应的自回归系数与移动平均系数在
数值上存在较大的差异，这说明忽视条件方差结构将造成较为严重的模型误识

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