k线组合理论实证分析(K线组合600456股票理论)

经济学研讨的首要意图是用经济理论解说所猜测到的经济现象，猜测经济走势，并提出方针主张。计量经济学是查验经济理论，解说、猜测经济现象的最首要数量化办法。其重要性是由于绝大多数经济现象不能像自然科学那样通过试验重复观测取得数据，然后得出科学定论。经济学剖析只能通过实践经济体系运转得到的观测数据进行剖析，这样的剖析称为实证剖析，因而，实证剖析在经济学研讨中显得愈加杰出。实证剖析便是用数据来描绘客观经济现象，找到包括在数据中的规则与特征，为经济学研讨供给依据。对刚刚运用计量办法进行研讨的人而言，要写一篇有实证研讨的陈述或论文常常会遇到各式各样的困难，在此就计量经济学实证剖析论文的研讨给咱们供给一些主张。

一、用理论或逻辑表述提出研讨选题

在进入模型之前，这是提出问题的部分，即告知读者为什么要研讨这个问题

。比方，以为现有的理论不能解说某一现象，或许要弄清对某一问题的知道，又或许是质疑现有理论等等。在这一步，便是要让读者相信你的问题“要么重要，要么风趣，要么两者都有”。例如，环保方针是否会带来环境的改善，汇率改变怎么影响进出口贸易等等。对该问题的描绘能够通过经济理论的表述进行剖析，也能够依据经济现象的逻辑联系进行表述，差异在于经济理论慎重但杂乱，逻辑剖析简略但不行慎重。关于选题的方向依据经济计量剖析的用处能够按下述方向挑选。

1．经济变量联系剖析，即结构剖析。一般是解说某些经济学现象。

2．经济学假说的查验，即验证经济理论。便是要查验相关经济学假设或理。

3．猜测经济学现象，即经济猜测。便是猜测某些经济学目标的未来趋势。

4．方针挑选，即方针点评。便是通过方针模仿找到最远经济方针。

二、建构实证计量模型

通过经济理论剖析或逻辑剖析现已承认了选题的内涵逻辑，因而就能够运用数学模型来表达咱们的选题。在承认模型时要理清如下几点。

1．承认计量模型中解说变量和被解说变量之间的内涵联系或因果联系；

2．对能够运用的计量模型进行挑选性点评，对模型是否适合研讨该问题进行评论，为实证剖析中模型的改善供给理论依据；

3．依据上述剖析承认开始的理论经济计量剖析模型。

在此提示二点:榜首，应该对本范畴的实证剖析范式有所了解，即通过阅览相关文献了解这一类模型的实证剖析办法；第二，除研读相关经济理论之外，应比较三至五篇有实证剖析的文献中的实证计量模型；第三，应开始查询是否有相关的数据，若无数据则无法进行实证剖析。

三、数据材料搜集与处理

数据搜集能够从数据库(首要是校园购买的数据库)寻觅，也能够从计算年鉴等出版物搜集，还能够向已运用相关数据的论文作者问询搜集。假如进行共同研讨，能够与合作者同享他们的数据。此外，因特网也是一个有用的数据搜集来历地。对数据的搜集与运用要注意以下几点。

1．对数据的精确性必定要按经济学界说严厉查核。模型中的变量是经济学变量，但实践经济体系中供给的计算目标不必定与模型中的经济学变量严厉对应

。如C－D 出产函数中的本钱存量K，能够运用原值，也能够运用净值，挑选不同，定论亦会有差异。

2．关于时刻序列数据，假如是价值量数据还需求进行可比价处理，即处理为同一时期价格计量的价值量目标。只要这样不同时期的数据才具有可比性，研讨定论才是可信的。

3．假如数据中有异常值需求进行特别处理。如没有理由除掉，应挑选虚拟变量进行表述。

4．假如运用时节时刻序列数据就有必要进行时节调整，由于许多时节数据不行直接比较。

5．数据处理完毕后能够运用电子表格软件对数据列表绘图，以验证数据的逻辑合理性，对不合理的数值要有所处理；不管要用的是横截面数据仍是时刻数列，数据量越大越好，假如能够运用面板数据( PanelData)就更好；

6．对材料数值作一些描绘计算剖析是实证剖析的前期预备。一般通过图表列描绘各计算目标的各项计算量(样本平均值、变异数、变量间的样本相联系数等) 。

四、参数估量与模型取舍

估量办法的挑选既不能片面强调杂乱性也不能过于简略，而是要依据实践问题的需求承认最恰当的办法。在模型的参数估量过程中要依据经济理论查验、计算查验、经济计量查验的定论不断对模型进行批改，直到找到最佳模型。

1．若选用了比较杂乱的计量办法，则要阐明为什么简略的办法不适合。

计量办法的好坏不在其杂乱程度，而在于它是否能够帮咱们得到正确的估量值，以了解数据中所包括的真实信息。

2．回归模型的设定，特别是函数方法与解说变量的取舍，可在估量过程中不断的批改。对被解说变量和解说变量均可测验比如对数、指数、幂函数等不同的函数方法。这些函数方法的挑选，以经济理论上的考虑最为重要，不能单只为了进步模型的估量作用，而盲意图挑选一些不合理的函数方法。经济理论剖析需求的弹性剖析、半弹性剖析、边沿剖析就决议了模型的函数方法。

3．解说变量的选取

( 1)解说变量是用来解说被解说变量的，因而，要么解说变量是原因，要么解说变量是被解说变量的先行目标。也便是说，解说变量是原因在先，被解说变量是成果在后，有必定的先后顺序。

( 2)要注意解说变量的相关性，不能将一大堆互相相关性很高的变量放进回归式内，如此会形成严峻的多重共线性问题；

( 3)经济理论所牵涉到的变量假如是无法观察到的，做实证研讨时有必要选用代替变量( Proxy)，研讨者要对所选用的代替变量的合理性加以阐明。

( 4)虚拟变量的界说要清楚而合理，运用要当心；

( 5)假如解说变量有观测误差等数据缺点，需求评论或许形成的计量问题。

4．横截面数据要要点重视异方差( Heteroscedasticity)问题，时刻数列数据则要要点重视自相关( Autocorre-lation)问题。要承认时刻数列的稳定性( Stationarity) 。

5．模型参数的稳定性要注意，能够运用Chow Test 判别是否存在断点。

五、实证剖析陈述的写作

实证剖析的论文与一般经济学论文具有相通之处，此处仅仅就计量剖析论文的特别性进行打开表述。

1．序言

阐明研讨的性质、规模和意图，并从不同视点或一个比较广大的视界(前史、社会、文献、问题严峻性等)来解说研讨的重要性。

2．文献回忆

对和主题有直接和直接联系的文献做一个简略、清楚、有体系的回忆，和主题有直接联系但有不同成果的文献，更是要有比较完好的解说。对该选题的模型运用要进行总结和概括，提出本文模型运用的特色与新意。

3．模型设定

经济计量模型有必要是能够进行实证剖析的模型，因而用来研讨经济学问题的计量模型必定是能够运用样本数据进行参数和相应计算量的估量的模型。这些模型能够通过数理经济学的模型推导而来，也能够在简略的逻辑联系上构建。对模型中所触及的变量均须给与明晰的界说，对解说变量和被解说变量之间的联系要翔实的阐明，也要解说对模型中首要系数(或由这些系数所导出之弹性、乘数等)或许数值的巨细及符号有怎样的理论预期，这些阐明正是文章所要通过模型处理的经济学问题。

4．数据搜集与处理

对数据的品种、性质、来历出处、数据修订的方法、数据中或许有的过错和缺失，都要有具体的阐明，最好也能将材料的根本计算量表列出来。

5．实证剖析成果的陈述

( 1)模型估量成果能够挑选公式法和表格法进行表述。假如模型比较简略，解说变量少，能够运用公式法表述。这样简洁明了，明晰易懂。假如解说变量较多，能够挑选表格法进行表述。但都要把回归系数及其首要查验计算量标明在相应方位。每一系数估量值旁标明规范误( s．e．)或t 计算量，也可加列p 值，关于显着的估量值也可附加星号符号以提示读者。显现模型全体体现的计算量，如Ｒ2(线性回归模型)，F 计算量，都应列出。关于时刻序列数据模型Durbin－Watson 计算量有必要列出。

( 2)对首要回归系数(或由回归系数所导出之弹性、乘数等)估量值的巨细、符号及显着与否要详加评论，关于显着的估量值更要和理论预期值比较，若有显着的对立，则要评论原因。

( 3)对重要回归系数若是得不到显着的估量值，则要评论其间原因。绝不能对不显着的估量值做出过度的解说，特别不能声称不显着的估量值支撑或不支撑某些特定定论。咱们要知道估量值不显着，便是表明所运用的数据不能够供给满足的信息，若是没有满足的信息，当然不能够也不应该做出任何切当的定论。

( 4)一切具有方针含义的重要观点都要通过假设查验的评论其显着性。

( 5)若要依据估量模型对数据外的时期或情况进行猜测，则情绪有必要保存慎重，尽或许想象猜测或许禁绝的原因。

( 6)一切罗列的计算数字应尽量坚持一致的小数点位数(小数点后三位数或四位数均可)，假如有很小或很大的数字，则能够用科学表明法表明(例如1．2345 × 10－4)，尽或许显现出三至五位有用数字。

6． 定论与方针主张

对全文的研讨定论进行归纳，用一句简略的言语表述你的研讨定论。然后对该定论给予相应的阐明。一篇实证剖析论文的定论必定要来历于你实证剖析模型，要相应的计算查验的支撑。重要的中心研讨定论有2-3条现已很了。必定不行直接引证盛行的但你文中未作为要点研讨的定论作为你论文的定论。对应的方针主张也应该由你的研讨定论发生的对一切重要成果做一个完好的总结，并经由理论或数据中不尽完美处的评论，指明未来研讨的方向。