股票收益率服從什麼時間序列

⑴ 股票收益率的計算公式是什麼

股票收益率=收益額/原始投資額

當股票未出賣時，收益額即為股利。

衡量股票投資收益水平指標主要有股利收益率、持有期收益率與拆股後持有期收益率等。

股票收益率是反映股票收益水平的指標。投資者購買股票或債券最關心的是告培能獲得多少收益，衡量一項證券投資收益大小以收益率來表示。

股票持有期收益率

持有期收益率指投資者持有股票期間股息收入和買賣差價之和與股票買入價的比笑納率。

股票還沒有到期日，投資者持有股票時間短則幾天、長則數年，持有期收益率是反映投資者在一定的持有期內的全部股利收入與資本利得占投資本金的比重。

持有期收益率為投資者最關心的指標，但如果要把它與襪升唯債券收益率及銀行利率等其他金融資產的收益率作比較，必須注意時間的可比性，即要把持有期收益率轉化為年率。

(1)股票收益率服從什麼時間序列擴展閱讀：

反映股票收益率的高低，一般有三個指標：

①本期股利收益率。是以現行價格購買股票的預期收益率。

②持有期收益率。股票沒有到期，投資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間的收益率為持有期收益率。

③折股後的持有期收益率。股份公司進行折股後，出現股份增加和股價下降的情況，因此，折股後股票的價格必須調整。

⑵ 股票中收益波動率是什麼意思,怎麼計算

股票波動率：波動率是指標的資產投資回報率的變化程度，有實際波動率和歷史波動率之分。它是江恩理論的一個重要內容，在期貨期權市場的指導意義較股票市場更大。

實際波動率

實際波動率又稱作未來波動率，它是指對期權有效期內投資回報率波動程度的度量，由於投資回報率是一個隨機過程，實際波動率永遠是一個未知數。或者說，實際波動率是無法事先精確計算的，人們只能通過各種辦法得到它的估計值。

歷史波動率

歷史波動率是指投資回報率在過去仿兆一段時間內所表現出的波動率，它由標的資產市場價格過去一段時間的歷史數據（即St的時間序列資料）反映。這就是說，可以根據{St}的時間序列數據，計算出相應的波動率數據，然後運用統計推斷方法估算回報率的標准差，從而得到歷史波動率的估計值。顯然，如果實際波動率是一個常數，它不隨時間的推移而變化，則歷史波動率就有可能是實際波動率的一個很好的近似。

波動率計算方法

1、上升趨勢的波動率計算方法是：在上升趨勢中，底部與底部的距離除以底部與底部的相隔時間，取整。上升波動率=（第二個底部-第一個底部）/兩底部的時間距離。

2、下降趨勢的波動率計算方法是：在下降趨勢中，頂部與頂部的距離除以頂部與頂部的相隔時間，取整。並用它們作為坐標刻度在紙上繪制。下降波動率=（第二個頂部-第一個頂部）/兩頂部的時間距離。

(2)股票收益率服從什麼時間序列擴展閱讀：

股票收益率是反映股票收益水平的指標

1、是反映投資者以現行價格購買股票的預期收益水平。它是年現金股利與現行市價之比率。本期股利收益率=(年現金股利/本期股票價格)*100%。

2、股票投滾如資者持有股票的時間有長有短，股票在持有期間獲得的收益率為持有期收益率。持有期收益率=[(出售價格-購買價格)/持有年限+現金股利]/購買價格*100%。

3、公司進行拆股必然導致股份增加和股價下降，正是由於拆股後股票價格要進行調整，因而拆股後的持有期收益率也隨之發生變化。

拆股後持有期收益率=(調整後的資本所備備租得/持有期限+調整後的現金股利)/調整後的購買價格*100%。

⑶ 股票的周回報率數據是時間序列的嗎

股票指數的周數據指的是當周所有交易日的數據, 不是當周所有交易日的平均值。
股市指數，簡單來說，就是由證券交易所或金融服務機構編制的、表明股票行市變動的一種供參考的數字。
指數是各個股票市場漲跌的重要指標，通過觀察指數，我們可以對當前整個股票市場的漲跌有直觀的認識。
股票指數的編排原理對我們來說還是有點難度，我就不做過多的解釋了，點擊下方鏈接，教你快速看懂指數：
新手小白必備的股市基礎知識大全
一、國內常見的指數有哪些？
會對股票指數的編制方法和它的性質來進行一個分類，股票指數有這五種形式的分類：規模指數、行業指數、主題指數、風格指數和策略指數。
其中，出現頻率最多的是規模指數，比如說，各位都很清楚的「滬深300」指數，說明了交易比較活躍的300家大型企業的股票在滬深市場上都具有比較好的代表性和流動性一個整體狀況。
再譬如說，「上證50 」指數也是一個規模指數，說的是上證市場規模較大的50隻股票的整體情況

⑷ 股票時間序列收益率序列是什麼意思

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⑸ 股票收益率和上證綜合指數收益率

股票收益率股票收益率指投資於股票所獲得的收益總額與原始投資額的比率。股票得到投資者的青睞，是因為購買股票所帶來的收益。股票的絕對收益率就是股息，相對收益就是股票收益率。
股票收益率＝收益額／原始投資額
其中：收益額＝收回投資額+全部股利-(原始投資額+全部傭金+稅款)
當股票未出賣時，收益額即為股利。
衡量股票投資收益水平的指標主要有股利收益率、持有期收益率和拆股後持有期收益率等。
1．股利收益率
股利收益率，又稱獲利率，是指股份公司以現金形式派發的股息或紅利與股票市場價格的比率其計算公式為：
該收益率可用於計算已得的股利收益率，也可用於預測未來可能的股利收益率。
2．持有期收益率
持有期收益率指投資者持有股票期間的股息收入與買賣差價之和與股票買入價的比率。其計算公式為：
股票沒有到期日，投資者持有股票的時間短則幾天，長則數年，持有期收益率就是反映投資者在一定的持有期內的全部股利收入和資本利得占投資本金的比重。持有期收益率是投資者最關心的指標，但如果要將它與債券收益率、銀行利率等其他金融資產的收益率作比較，須注意時間的可比性，即要將持有期收益率轉化為年率。
3．持有期回收率
持有期回收率是指投資者持有股票期間的現金股利收入與股票賣出價之和與股票買入價的比率。該指標主要反映投資回收情況，如果投資者買入股票後股價下跌或是操作不當，均有可能出現股票賣出價低於買入價，甚至出現持有期收益率為負值的情況，此時，持有期回收率可作為持有期收益率的補充指標，計算投資本金的回收比率。其計算公式為：
4．拆股後的持有期收益率
投資者在買入股票後，在該股份公司發放股票股利或進行股票分割（即拆股）的情況下，股票的市場的市場價格和投資者持股數量都會發生變化。因此，有必要在拆股後對股票價格和股票數量作相應調整，以計算拆股後的持有期收益率。其計算公式為：
上證綜合指數收益率分布具有尖峰和厚尾的特性，實際中指數收益率服從正態分布的假設是不合理的。用能反映尖峰厚尾特徵的t分布進行擬合。得出上證綜合指數收益率符合t3分布.比較復雜

⑹ 股票每天收益怎麼計算的

首先你的成本包括買賣需要支出的手續費和稅，目前，一般證券公司的網路交易手續費會低一些，電話委託和櫃台委託基本是一樣的，目前0.2%，它是根據交易的成交金額計算的。

1、某股票，其成交價格是10元／股，你買到了1000股，那麼你需要交的手續費是1000*10*0.2%＝20元；第二天股價上漲了，你以10.5元賣出，那麼你要交的手續費為1000*10.5*0.2%＝21元（同樣不包括印花稅）。

2、交易時還要交印花稅，目前是0.1%，計算方法同手續費。也就是說，你買入是實際交的總金額是10030元，而你賣時實際得到的總金額是10500－31.5＝10468.5元，這樣你的凈收入就是438.5元。另外還有些小的成本，譬如上海每千股交易手1元的過戶費等。

3、在明確了所有的交易費用後，計算交易的收益就是：收益＝（賣出的收入-賣出交納的交易費用和稅金等）-（買入的本金＋交易的手續費稅等費用）。

4、所謂買入、賣出的收入、本金，就是你的買、賣單位價格乘以買賣的股數。當然在公司分紅的時候，還要加上分到你手的實際收入。

(6)股票收益率服從什麼時間序列擴展閱讀：

普通股股東按其所持有股份比例享有以下基本權利：

（1）公司決策參與權。普通股股東有權參與股東大會，並有建議權、表決權和選舉權，也可以委託他人代表其行使其股東權利。

（2）利潤分配權。普通股股東有權從公司利潤分配中得到股息。普通股的股息是不固定的，由公司贏利狀況及其分配政策決定。普通股股東必須在優先股股東取得固定股息之後才有權享受股息分配權。

（3）優先認股權。如果公司需要擴張而增發普通股股票時，現有普通股股東有權按其持股比例，以低於市價的某一特定價格優先購買一定數量的新發行股票，從而保持其對企業所有權的原有比例。

（4）剩餘資產分配權。當公司破產或清算時，若公司的資產在償還欠債後還有剩餘，其剩餘部分按先優先股股東、後普通股股東的順序進行分配。

⑺ 2020-03-28 線性時間序列模型

課程採用模蠢Ruey S. Tsay的《金融數據分析導論：基於R語言》(Tsay 2013 ) （An Introction to Analysis of Financial Data with R）作為主要教材之一。

時間序列的線性模型，包括：

股價序列呈現緩慢的、非或尺單調的上升趨勢， 局部又有短暫的波動。

可口可樂公司每季度發布的每股盈利數據。 讀入：

時間序列圖：

序列仍體現出緩慢的、非單調的上升趨勢，又有明顯的每年的周期變化（稱為季節性）， 還有短期的波動。

下面用基本R的 plot() 作圖並用不同顏色標出不同季節。

現在可以看出，每年一般冬季和春季最低， 夏季最高，秋季介於夏季和冬季之間。

收益率在0上下波動，除了個別時候基本在某個波動范圍之內。

用xts包的 plot() 函數作圖：

聚焦到2004年的數據：

紅色是6月期國債利率， 黑色是3月期國債。 一般6月期高， 但是有些時期3月期超過了6月期，如1980年：

如圖標普500月收益率那樣的收益率數據基本呈現出在一個水平線（一般是0）上下波動， 且波動范圍基本不變。 這樣的表現是時間序列「弱平穩序列」的表現。
弱平穩需要一階矩和二階矩有限。某些分布是沒有有限的二階矩的，比如柯西分布， 這樣的分布就不適用傳統的線性時間序列理論。

稍後給出弱平穩的理論定義。

如圖2可口可樂季度盈利這樣的價格序列則呈現出水平的上下起伏， 如果分成幾段平均的話， 各段的平均值差距較大。 這體現出非平穩的特性。
以下為一堆公式推導，具體查看： http://www.math.pku.e.cn/teachers/lidf/course/fts/ftsnotes/html/_ftsnotes/fts-tslin.html#fig:tslin-intro-sp02

時間序列
自協方差函數
弱平穩序列

圖6 是IBM股票月度簡單收益率對標普500收益率的散點圖。 從圖中看出， 兩者有明顯的正向相關關系。
對於不獨立的樣本， 比如時間序列樣本， 也可以計算相關系數， 其估計合理性需要一些模型假設。

對於聯合分布非正態的情況， 有時相關系數不能很好地反映X和Y的正向或者負向的相關。 斯皮爾曼（Spearman）相關系數是計算X的樣本的秩（名次）與Y的樣本的秩之間的相關系數， 也稱為Spearman rank correlation。

另一種常用的非參數相關系數是肯德爾tau(Kendall』s )系數， 反映了一致數對和非一致數對之間的差別。
即兩個觀測的分量次序一致的概率減去分量次序相反的概率。 一致的概率越大，說明兩個的正向相關性越強。

對IBM收益率與標普收益率數據計算這三種相關系數：

自相關函旦團陪數 （Autocorrelation function, ACF）參見 (何書元 2003 ) P.131 §4.2的例2.1。 原始文獻： MAURICE STEVENSON BARTLETT, On the Theoretical Specification and Sampling Properties of Auto-Correlated Time Series, Journal of the Royal Statistical Society (Supplement) 8 (1946), pp. 24-41.

在基本R軟體中， acf(x) 可以估計時間序列 x 的自相關函數並對其前面若干項畫圖。

例：CRSP的第10分位組合的月對數收益率， 1967-1到2009-12。 第10分位組合是NYSE、AMEX、NASDAQ市值最小的10%股票組成的投資組合， 每年都重新調整。

圖6: CRSP第10分位組合月對數收益率

用 acf() 作時間序列的自相關函數圖：

acf() 的返回值是一個列表，其中 lag 相當於， acf 相當於。 用 plot=FALSE 取消默認的圖形輸出。

有研究者認為小市值股票傾向於在每年的一月份有正的收益率。
為此，用對的檢驗來驗證。 如果一月份有取正值的傾向， 則相隔12個月的值會有正相關。

計算統計量的值，檢驗p值：

值小於0.05, 這個檢驗的結果支持一月份效應的存在性。

Ljung和Box(Ljung and Box 1978 )對Box和Pierce(Box and Pierce 1970 )提出了混成統計量(Portmanteau statistic)
檢驗方法進行了改進

在R軟體中， Box.test(x, type="Ljung-Box") 執行Ljung-Box白雜訊檢驗。 Box.test(x, type="Box-Pierce") 執行Box-Pierce混成檢驗。 用 fitdf= 指定要減去的自由度個數。

檢驗IBM股票月收益率是否白雜訊。
考慮IBM股票從1926-01到2011-09的月度收益率數據， 簡單收益率和對數收益率分別考慮。
讀入數據：

讀入的是簡單收益率的月度數據。 作ACF圖：

從ACF來看月度簡單收益率是白雜訊。
作Ljung-Box白雜訊檢驗， 分別取和：

在0.05水平下均不拒絕零假設， 支持IBM月度簡單收益率是白雜訊的零假設。
從簡單收益率計算對數收益率， 並進行LB白雜訊檢驗：

在0.05水平下不拒絕零假設。

Box-Pierce檢驗和Ljung-Box檢驗受到取值的影響， 建議採用， 且序列為季度、月度這樣的周期序列時， 應取為周期的整數倍。
對CRSP最低10分位的資產組合的月簡單收益率作白雜訊檢驗。
此組合的收益率序列的ACF:

針對和作Ljung-Box白雜訊檢驗：

在0.05水平下均拒絕零假設， 認為CRSP最低10分位的投資組合的月度簡單收益率不是白雜訊。

有效市場假設認為收益率是不可預測的， 也就不會有非零的自相關。 但是，股價的決定方式和指數收益率的計算方式等可能會導致在觀測到的收益率序列中有自相關性。 高頻金融數據中很常見自相關性。

常見的白雜訊檢驗還有TREVOR S. BREUSCH (1978) 和LESLIE G. GODFREY (1978)提出的拉格朗日乘子法檢驗（LM檢驗）。 零假設為白雜訊， 對立假設為AR、MA或者ARMA。 參見：

設是獨立同分布的二階矩有限的隨機變數， 稱為獨立同分布白雜訊(white noise)。 最常用的白雜訊一般假設均值為零。 如果獨立同分布， 稱為高斯(Gaussian)白雜訊或正態白雜訊。

白雜訊序列的自相關函數為零（除外）。

實際應用中如果樣本自相關函數近似為零 （ACF圖中都位於控制線之內或基本不超出控制線）， 則可認為該序列是白雜訊的樣本。

如：IBM月度收益率可以認為是白雜訊（見例 3.3 ）； CRSP最低10分位投資組合月度收益率不是白雜訊（見例 3.4 ）。

不是所有的弱平穩時間序列都有這樣的性質。 非平穩序列更是不需要滿足這些性質。

公式就不贅述

如果從時間序列的一條軌道就可以推斷出它的所有有限維分布， 就稱其為嚴平穩遍歷的。 這里不給出遍歷性的嚴格定義， 僅給出一些嚴平穩遍歷的充分條件。 可以證明， 寬平穩的正態時間序列是嚴平穩遍歷的， 由零均值獨立同分布白雜訊產生的線性序列是嚴平穩遍歷的。

Tsay, Ruey S. 2013. 金融數據分析導論：基於R語言 . 機械工業出版社.

何書元. 2003. 應用時間序列分析 . 北京大學出版社.

Box, GEP, and D. Pierce. 1970. 「Distribution of Resial Autocorelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models.」 J. of American Stat. Assoc. 65: 1509–26.

Ljung, G., and GEP Box. 1978. 「On a Measure of Lack of Fit in Time Series Models.」 Biometrika 66: 67–72.

參考學習資料： http://www.math.pku.e.cn/teachers/lidf/course/fts/ftsnotes/html/_ftsnotes/fts-tslin.html#fig:tslin-intro-sp02

⑻ 股票收益率服從正態分布，這種假設合理嗎

其實也有點道理，里大盤越近，追蹤大盤越緊的收益率越高！希望能夠認可。

⑼ 股票收益率為什麼要用對數收益率，請問各

因為常用的時間序列分析的模型，都要求隨機變數是二階矩平穩，很明顯價格序列通常是I（1）過程，或者是廣義維納過程。這一類過程二階矩不平穩，很多模型不適用，所以要進行對數轉換，變成平穩的序列。

對數收益率的時序可加性能夠使用另外兩個利器：中心極限定理和大數定律。假設初始資金 X_0（假設等於 1），ln(X_T) = ln(X_T/X_0) 就是整個T期的對數收益率。對數收益率的最大好處是可加性，把單期的對數收益率相加就得到整體的對數收益率。

(9)股票收益率服從什麼時間序列擴展閱讀：

影響股票收益率的因素：

1、企業分配政策：由於不同陪舉企業所處發展階段不同，經營效率不同，現金流量狀況不同及規模擴張動力大小不同，因此會有不同的分配政策。這會直接影響紅利分配的數量及紅利分配的形式，也對資本增值收益產生間接影響。

2、企業所處行蘆卜碧業特徵：通常企業所處行業若為成長性行業、高科技行業，由於這些行業成長性高，發展前景廣闊而被市場看好，因此市場預期趨同使這弊盯類股票受到追捧，從而有較高的市場價或存在著較高的價格上升潛力。反之處於傳統產業甚至夕陽產業的企業，股票價格表現一般不會很好，從而投資難以獲得差價收入。

3、宏觀經濟狀況：宏觀經濟狀況是股價變化的重要外部因素，具體包括經濟增長周期、經濟政策及經濟指標變化特徵等。宏觀經濟狀況好，企業業績增長外部環境好，股價容易上漲。