600038股票- 军工股票有哪些

有没有人知道600038哈飞股份怎么样

一楼复制的是11月份,作者马晋的评语,前三行废话,最后两行内容对于现在来讲就有点骗人了!个人建议短期不宜进入,前期涨幅过大!

如何用GARCH(1,1)求股票的具体波动率数据?

以哈飞股份(600038)为例，运用GARCH(1,1)模型计算股票市场价值的波动率。GARCH(1,1)模型为:(1)(2)其中， 为回报系数， 为滞后系数， 和 均大于或等于0。(1)式给出的均值方程是一个带有误差项的外生变量的函数。由于是以前面信息为基础的一期向前预测方差，所以称为条件均值方程。(2)式给出的方程中: 为常数项， (ARCH项)为用均值方程的残差平方的滞后项， (GARCH项)为上一期的预测方差。此方程又称条件方差方程，说明时间序列条件方差的变化特征。通过以下六步进行求解:本文选取哈飞股份2009年全年的股票日收盘价，采用Eviews 6.0的GARCH工具预测股票收益率波动率。具体计算过程如下:第一步:计算日对数收益率并对样本的日收益率进行基本统计分析，结果如图1和图2。日收益率采用JP摩根集团的对数收益率概念，计算如下:其中Si，Si-1分别为第i日和第i-1日股票收盘价。图1 日收益率的JB统计图对图1日收益率的JB统计图进行分析可知:(1)标准正态分布的K值为3，而该股票的收益率曲线表现出微量峰度(Kurtosis=3.7489263)，分布的凸起程度大于正态分布，说明存在着较为明显的“尖峰厚尾”形态;(2)偏度值与0有一定的差别，序列分布有长的左拖尾，拒绝均值为零的原假设，不属于正态分布的特征;(3)该股票的收益率的JB统计量大于5%的显著性水平上的临界值5.99，所以可以拒绝其收益分布正态的假设，并初步认定其收益分布呈现“厚尾”特征。以上分析证明，该股票收益率呈现出非正态的“尖峰厚尾”分布特征，因此利用GARCH模型来对波动率进行拟合具有合理性。第二步:检验收益序列平稳性在进行时间序列分析之前，必须先确定其平稳性。从图2日收益序列的路径图来看，有比较明显的大的波动，可以大致判断该序列是一个非平稳时间序列。这还需要严格的统计检验方法来验证，目前流行也是最为普遍应用的检验方法是单位根检验，鉴于ADF有更好的性能，故本文采用ADF方法检验序列的平稳性。从表1可以看出，检验t统计量的绝对值均大于1%、5%和10%标准下的临界值的绝对值，因此，序列在1%的显著水平下拒绝原假设，不存在单位根，是平稳序列，所以利用GARCH(1,1)模型进行检验是有效的。图2 日收益序列图表1ADF单位根检验结果第三步:检验收益序列相关性收益序列的自相关函数ACF和偏自相关函数PACF以及Ljung-Box-Pierce Q检验的结果如表3(滞后阶数 =15)。从表4.3可以看出，在大部分时滞上，日收益率序列的自相关函数和偏自相关函数值都很小，均小于0.1，表明收益率序列并不具有自相关性，因此，不需要引入自相关性的描述部分。Ljung-Box-Pierce Q检验的结果也说明日收益率序列不存在明显的序列相关性。表2自相关检验结果第四步:建立波动性模型由于哈飞股份收益率序列为平稳序列，且不存在自相关，根据以上结论，建立如下日收益率方程:(3)(4)第五步:对收益率残差进行ARCH检验平稳序列的条件方差可能是常数值，此时就不必建立GARCH模型。故在建模前应对收益率的残差序列εt进行ARCH检验，考察其是否存在条件异方差，收益序列残差ARCH检验结果如表3。可以发现，在滞后10阶时，ARCH检验的伴随概率小于显著性水平0.05，拒绝原假设，残差序列存在条件异方差。在条件异方差的理论中，滞后项太多的情况下，适宜采用GARCH(1,1)模型替代ARCH模型，这也说明了使用GARCH(1,1)模型的合理性。表3日收益率残差ARCH检验结果第六步:估计GARCH模型参数，并检验建立GARCH(1,1)模型，并得到参数估计和检验结果如表4。其中，RESID(-1)^2表示GARCH模型中的参数α，GARCH(-1)表示GARCH模型中的参数β，根据约束条件α+β1，有RESID(-1)^2+GARCH(-1)=0.95083＜1，满足约束条件。同时模型中的AIC和SC值比较小，可以认为该模型较好地拟合了数据。表4日收益率波动率的GARCH(1,1)模型的参数估计

军工股票有哪些

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分级基金军工b5020o5投资什么股票

主要是跟踪军工概念的股票，比如：600038中直股份600150中国船舶；600118中国卫星； 000738中航动控；000901航天科技；002179中航光电；002190成飞集成。等等。

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