股票收益率服从什么时间序列

⑴ 股票收益率的计算公式是什么

股票收益率=收益额/原始投资额

当股票未出卖时，收益额即为股利。

衡量股票投资收益水平指标主要有股利收益率、持有期收益率与拆股后持有期收益率等。

股票收益率是反映股票收益水平的指标。投资者购买股票或债券最关心的是告培能获得多少收益，衡量一项证券投资收益大小以收益率来表示。

股票持有期收益率

持有期收益率指投资者持有股票期间股息收入和买卖差价之和与股票买入价的比笑纳率。

股票还没有到期日，投资者持有股票时间短则几天、长则数年，持有期收益率是反映投资者在一定的持有期内的全部股利收入与资本利得占投资本金的比重。

持有期收益率为投资者最关心的指标，但如果要把它与袜升唯债券收益率及银行利率等其他金融资产的收益率作比较，必须注意时间的可比性，即要把持有期收益率转化为年率。

(1)股票收益率服从什么时间序列扩展阅读：

反映股票收益率的高低，一般有三个指标：

①本期股利收益率。是以现行价格购买股票的预期收益率。

②持有期收益率。股票没有到期，投资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间的收益率为持有期收益率。

③折股后的持有期收益率。股份公司进行折股后，出现股份增加和股价下降的情况，因此，折股后股票的价格必须调整。

⑵ 股票中收益波动率是什么意思,怎么计算

股票波动率：波动率是指标的资产投资回报率的变化程度，有实际波动率和历史波动率之分。它是江恩理论的一个重要内容，在期货期权市场的指导意义较股票市场更大。

实际波动率

实际波动率又称作未来波动率，它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量，由于投资回报率是一个随机过程，实际波动率永远是一个未知数。或者说，实际波动率是无法事先精确计算的，人们只能通过各种办法得到它的估计值。

历史波动率

历史波动率是指投资回报率在过去仿兆一段时间内所表现出的波动率，它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据（即St的时间序列资料）反映。这就是说，可以根据{St}的时间序列数据，计算出相应的波动率数据，然后运用统计推断方法估算回报率的标准差，从而得到历史波动率的估计值。显然，如果实际波动率是一个常数，它不随时间的推移而变化，则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。

波动率计算方法

1、上升趋势的波动率计算方法是：在上升趋势中，底部与底部的距离除以底部与底部的相隔时间，取整。上升波动率=（第二个底部-第一个底部）/两底部的时间距离。

2、下降趋势的波动率计算方法是：在下降趋势中，顶部与顶部的距离除以顶部与顶部的相隔时间，取整。并用它们作为坐标刻度在纸上绘制。下降波动率=（第二个顶部-第一个顶部）/两顶部的时间距离。

(2)股票收益率服从什么时间序列扩展阅读：

股票收益率是反映股票收益水平的指标

1、是反映投资者以现行价格购买股票的预期收益水平。它是年现金股利与现行市价之比率。本期股利收益率=(年现金股利/本期股票价格)*100%。

2、股票投滚如资者持有股票的时间有长有短，股票在持有期间获得的收益率为持有期收益率。持有期收益率=[(出售价格-购买价格)/持有年限+现金股利]/购买价格*100%。

3、公司进行拆股必然导致股份增加和股价下降，正是由于拆股后股票价格要进行调整，因而拆股后的持有期收益率也随之发生变化。

拆股后持有期收益率=(调整后的资本所备备租得/持有期限+调整后的现金股利)/调整后的购买价格*100%。

⑶ 股票的周回报率数据是时间序列的吗

股票指数的周数据指的是当周所有交易日的数据, 不是当周所有交易日的平均值。
股市指数，简单来说，就是由证券交易所或金融服务机构编制的、表明股票行市变动的一种供参考的数字。
指数是各个股票市场涨跌的重要指标，通过观察指数，我们可以对当前整个股票市场的涨跌有直观的认识。
股票指数的编排原理对我们来说还是有点难度，我就不做过多的解释了，点击下方链接，教你快速看懂指数：
新手小白必备的股市基础知识大全
一、国内常见的指数有哪些？
会对股票指数的编制方法和它的性质来进行一个分类，股票指数有这五种形式的分类：规模指数、行业指数、主题指数、风格指数和策略指数。
其中，出现频率最多的是规模指数，比如说，各位都很清楚的“沪深300”指数，说明了交易比较活跃的300家大型企业的股票在沪深市场上都具有比较好的代表性和流动性一个整体状况。
再譬如说，“上证50 ”指数也是一个规模指数，说的是上证市场规模较大的50只股票的整体情况

⑷ 股票时间序列收益率序列是什么意思

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⑸ 股票收益率和上证综合指数收益率

股票收益率股票收益率指投资于股票所获得的收益总额与原始投资额的比率。股票得到投资者的青睐，是因为购买股票所带来的收益。股票的绝对收益率就是股息，相对收益就是股票收益率。
股票收益率＝收益额／原始投资额
其中：收益额＝收回投资额+全部股利-(原始投资额+全部佣金+税款)
当股票未出卖时，收益额即为股利。
衡量股票投资收益水平的指标主要有股利收益率、持有期收益率和拆股后持有期收益率等。
1．股利收益率
股利收益率，又称获利率，是指股份公司以现金形式派发的股息或红利与股票市场价格的比率其计算公式为：
该收益率可用于计算已得的股利收益率，也可用于预测未来可能的股利收益率。
2．持有期收益率
持有期收益率指投资者持有股票期间的股息收入与买卖差价之和与股票买入价的比率。其计算公式为：
股票没有到期日，投资者持有股票的时间短则几天，长则数年，持有期收益率就是反映投资者在一定的持有期内的全部股利收入和资本利得占投资本金的比重。持有期收益率是投资者最关心的指标，但如果要将它与债券收益率、银行利率等其他金融资产的收益率作比较，须注意时间的可比性，即要将持有期收益率转化为年率。
3．持有期回收率
持有期回收率是指投资者持有股票期间的现金股利收入与股票卖出价之和与股票买入价的比率。该指标主要反映投资回收情况，如果投资者买入股票后股价下跌或是操作不当，均有可能出现股票卖出价低于买入价，甚至出现持有期收益率为负值的情况，此时，持有期回收率可作为持有期收益率的补充指标，计算投资本金的回收比率。其计算公式为：
4．拆股后的持有期收益率
投资者在买入股票后，在该股份公司发放股票股利或进行股票分割（即拆股）的情况下，股票的市场的市场价格和投资者持股数量都会发生变化。因此，有必要在拆股后对股票价格和股票数量作相应调整，以计算拆股后的持有期收益率。其计算公式为：
上证综合指数收益率分布具有尖峰和厚尾的特性，实际中指数收益率服从正态分布的假设是不合理的。用能反映尖峰厚尾特征的t分布进行拟合。得出上证综合指数收益率符合t3分布.比较复杂

⑹ 股票每天收益怎么计算的

首先你的成本包括买卖需要支出的手续费和税，目前，一般证券公司的网络交易手续费会低一些，电话委托和柜台委托基本是一样的，目前0.2%，它是根据交易的成交金额计算的。

1、某股票，其成交价格是10元／股，你买到了1000股，那么你需要交的手续费是1000*10*0.2%＝20元；第二天股价上涨了，你以10.5元卖出，那么你要交的手续费为1000*10.5*0.2%＝21元（同样不包括印花税）。

2、交易时还要交印花税，目前是0.1%，计算方法同手续费。也就是说，你买入是实际交的总金额是10030元，而你卖时实际得到的总金额是10500－31.5＝10468.5元，这样你的净收入就是438.5元。另外还有些小的成本，譬如上海每千股交易手1元的过户费等。

3、在明确了所有的交易费用后，计算交易的收益就是：收益＝（卖出的收入-卖出交纳的交易费用和税金等）-（买入的本金＋交易的手续费税等费用）。

4、所谓买入、卖出的收入、本金，就是你的买、卖单位价格乘以买卖的股数。当然在公司分红的时候，还要加上分到你手的实际收入。

(6)股票收益率服从什么时间序列扩展阅读：

普通股股东按其所持有股份比例享有以下基本权利：

（1）公司决策参与权。普通股股东有权参与股东大会，并有建议权、表决权和选举权，也可以委托他人代表其行使其股东权利。

（2）利润分配权。普通股股东有权从公司利润分配中得到股息。普通股的股息是不固定的，由公司赢利状况及其分配政策决定。普通股股东必须在优先股股东取得固定股息之后才有权享受股息分配权。

（3）优先认股权。如果公司需要扩张而增发普通股股票时，现有普通股股东有权按其持股比例，以低于市价的某一特定价格优先购买一定数量的新发行股票，从而保持其对企业所有权的原有比例。

（4）剩余资产分配权。当公司破产或清算时，若公司的资产在偿还欠债后还有剩余，其剩余部分按先优先股股东、后普通股股东的顺序进行分配。

⑺ 2020-03-28 线性时间序列模型

课程采用模蠢Ruey S. Tsay的《金融数据分析导论：基于R语言》(Tsay 2013 ) （An Introction to Analysis of Financial Data with R）作为主要教材之一。

时间序列的线性模型，包括：

股价序列呈现缓慢的、非或尺单调的上升趋势， 局部又有短暂的波动。

可口可乐公司每季度发布的每股盈利数据。 读入：

时间序列图：

序列仍体现出缓慢的、非单调的上升趋势，又有明显的每年的周期变化（称为季节性）， 还有短期的波动。

下面用基本R的 plot() 作图并用不同颜色标出不同季节。

现在可以看出，每年一般冬季和春季最低， 夏季最高，秋季介于夏季和冬季之间。

收益率在0上下波动，除了个别时候基本在某个波动范围之内。

用xts包的 plot() 函数作图：

聚焦到2004年的数据：

红色是6月期国债利率， 黑色是3月期国债。 一般6月期高， 但是有些时期3月期超过了6月期，如1980年：

如图标普500月收益率那样的收益率数据基本呈现出在一个水平线（一般是0）上下波动， 且波动范围基本不变。 这样的表现是时间序列“弱平稳序列”的表现。
弱平稳需要一阶矩和二阶矩有限。某些分布是没有有限的二阶矩的，比如柯西分布， 这样的分布就不适用传统的线性时间序列理论。

稍后给出弱平稳的理论定义。

如图2可口可乐季度盈利这样的价格序列则呈现出水平的上下起伏， 如果分成几段平均的话， 各段的平均值差距较大。 这体现出非平稳的特性。
以下为一堆公式推导，具体查看： http://www.math.pku.e.cn/teachers/lidf/course/fts/ftsnotes/html/_ftsnotes/fts-tslin.html#fig:tslin-intro-sp02

时间序列
自协方差函数
弱平稳序列

图6 是IBM股票月度简单收益率对标普500收益率的散点图。 从图中看出， 两者有明显的正向相关关系。
对于不独立的样本， 比如时间序列样本， 也可以计算相关系数， 其估计合理性需要一些模型假设。

对于联合分布非正态的情况， 有时相关系数不能很好地反映X和Y的正向或者负向的相关。 斯皮尔曼（Spearman）相关系数是计算X的样本的秩（名次）与Y的样本的秩之间的相关系数， 也称为Spearman rank correlation。

另一种常用的非参数相关系数是肯德尔tau(Kendall’s )系数， 反映了一致数对和非一致数对之间的差别。
即两个观测的分量次序一致的概率减去分量次序相反的概率。 一致的概率越大，说明两个的正向相关性越强。

对IBM收益率与标普收益率数据计算这三种相关系数：

自相关函旦团陪数 （Autocorrelation function, ACF）参见 (何书元 2003 ) P.131 §4.2的例2.1。 原始文献： 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软件中， acf(x) 可以估计时间序列 x 的自相关函数并对其前面若干项画图。

例：CRSP的第10分位组合的月对数收益率， 1967-1到2009-12。 第10分位组合是NYSE、AMEX、NASDAQ市值最小的10%股票组成的投资组合， 每年都重新调整。

图6: CRSP第10分位组合月对数收益率

用 acf() 作时间序列的自相关函数图：

acf() 的返回值是一个列表，其中 lag 相当于， acf 相当于。 用 plot=FALSE 取消默认的图形输出。

有研究者认为小市值股票倾向于在每年的一月份有正的收益率。
为此，用对的检验来验证。 如果一月份有取正值的倾向， 则相隔12个月的值会有正相关。

计算统计量的值，检验p值：

值小于0.05, 这个检验的结果支持一月份效应的存在性。

Ljung和Box(Ljung and Box 1978 )对Box和Pierce(Box and Pierce 1970 )提出了混成统计量(Portmanteau statistic)
检验方法进行了改进

在R软件中， Box.test(x, type="Ljung-Box") 执行Ljung-Box白噪声检验。 Box.test(x, type="Box-Pierce") 执行Box-Pierce混成检验。 用 fitdf= 指定要减去的自由度个数。

检验IBM股票月收益率是否白噪声。
考虑IBM股票从1926-01到2011-09的月度收益率数据， 简单收益率和对数收益率分别考虑。
读入数据：

读入的是简单收益率的月度数据。 作ACF图：

从ACF来看月度简单收益率是白噪声。
作Ljung-Box白噪声检验， 分别取和：

在0.05水平下均不拒绝零假设， 支持IBM月度简单收益率是白噪声的零假设。
从简单收益率计算对数收益率， 并进行LB白噪声检验：

在0.05水平下不拒绝零假设。

Box-Pierce检验和Ljung-Box检验受到取值的影响， 建议采用， 且序列为季度、月度这样的周期序列时， 应取为周期的整数倍。
对CRSP最低10分位的资产组合的月简单收益率作白噪声检验。
此组合的收益率序列的ACF:

针对和作Ljung-Box白噪声检验：

在0.05水平下均拒绝零假设， 认为CRSP最低10分位的投资组合的月度简单收益率不是白噪声。

有效市场假设认为收益率是不可预测的， 也就不会有非零的自相关。 但是，股价的决定方式和指数收益率的计算方式等可能会导致在观测到的收益率序列中有自相关性。 高频金融数据中很常见自相关性。

常见的白噪声检验还有TREVOR S. BREUSCH (1978) 和LESLIE G. GODFREY (1978)提出的拉格朗日乘子法检验（LM检验）。 零假设为白噪声， 对立假设为AR、MA或者ARMA。 参见：

设是独立同分布的二阶矩有限的随机变量， 称为独立同分布白噪声(white noise)。 最常用的白噪声一般假设均值为零。 如果独立同分布， 称为高斯(Gaussian)白噪声或正态白噪声。

白噪声序列的自相关函数为零（除外）。

实际应用中如果样本自相关函数近似为零 （ACF图中都位于控制线之内或基本不超出控制线）， 则可认为该序列是白噪声的样本。

如：IBM月度收益率可以认为是白噪声（见例 3.3 ）； CRSP最低10分位投资组合月度收益率不是白噪声（见例 3.4 ）。

不是所有的弱平稳时间序列都有这样的性质。 非平稳序列更是不需要满足这些性质。

公式就不赘述

如果从时间序列的一条轨道就可以推断出它的所有有限维分布， 就称其为严平稳遍历的。 这里不给出遍历性的严格定义， 仅给出一些严平稳遍历的充分条件。 可以证明， 宽平稳的正态时间序列是严平稳遍历的， 由零均值独立同分布白噪声产生的线性序列是严平稳遍历的。

Tsay, Ruey S. 2013. 金融数据分析导论：基于R语言 . 机械工业出版社.

何书元. 2003. 应用时间序列分析 . 北京大学出版社.

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.

参考学习资料： http://www.math.pku.e.cn/teachers/lidf/course/fts/ftsnotes/html/_ftsnotes/fts-tslin.html#fig:tslin-intro-sp02

⑻ 股票收益率服从正态分布，这种假设合理吗

其实也有点道理，里大盘越近，追踪大盘越紧的收益率越高！希望能够认可。

⑼ 股票收益率为什么要用对数收益率，请问各

因为常用的时间序列分析的模型，都要求随机变量是二阶矩平稳，很明显价格序列通常是I（1）过程，或者是广义维纳过程。这一类过程二阶矩不平稳，很多模型不适用，所以要进行对数转换，变成平稳的序列。

对数收益率的时序可加性能够使用另外两个利器：中心极限定理和大数定律。假设初始资金 X_0（假设等于 1），ln(X_T) = ln(X_T/X_0) 就是整个T期的对数收益率。对数收益率的最大好处是可加性，把单期的对数收益率相加就得到整体的对数收益率。

(9)股票收益率服从什么时间序列扩展阅读：

影响股票收益率的因素：

1、企业分配政策：由于不同陪举企业所处发展阶段不同，经营效率不同，现金流量状况不同及规模扩张动力大小不同，因此会有不同的分配政策。这会直接影响红利分配的数量及红利分配的形式，也对资本增值收益产生间接影响。

2、企业所处行芦卜碧业特征：通常企业所处行业若为成长性行业、高科技行业，由于这些行业成长性高，发展前景广阔而被市场看好，因此市场预期趋同使这弊盯类股票受到追捧，从而有较高的市场价或存在着较高的价格上升潜力。反之处于传统产业甚至夕阳产业的企业，股票价格表现一般不会很好，从而投资难以获得差价收入。

3、宏观经济状况：宏观经济状况是股价变化的重要外部因素，具体包括经济增长周期、经济政策及经济指标变化特征等。宏观经济状况好，企业业绩增长外部环境好，股价容易上涨。