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我国股市2018分析_证券公司预测2018股市

新财经汇市与中国股市波动关系的实证分析读览天下

比如2015年的暴涨与随后的下跌。从2018年以来我国的上证A股股指在3000点上下浮动。Wind。2。3中美汇率与股市联动关系的简单研究从2005—2007年,在上证指数不断上升的时候,人民币也处于不断升值的态势。而在2008年人民币汇率保持稳定的时候,股市开始反弹。而在随后几年人民币还在升值状态,但是上证A股指数又有不断下降的趋势。而到2018—2019年的阶段,股市与汇市都有波动但是幅度较低。我国的A股指数波动频繁且有时十分剧烈,相形之下,因为中美汇率在严格的管控之下波动没有那么频繁与剧烈。通过以上的分析可以初步得出上证A股指数与中美汇率之间呈现一种忽远忽近的关系。下面通过进一步的实证分析借助数理模型来印证两者是否存在文中猜测的长期均衡关系,探究上证A股指数与中美汇率之间的联动性。选取2018年1月15日至2019年6月13日的中美汇率人民币中间价和上证A股每日收盘指数作为实验数据。

20182024年中国电子铝箔行业市场调查研究报告(目录)

外汇政策五、银行信贷政策六、2013-2018年中国电子铝箔供给情况分析2017年我国电子铝箔产能约9。4万吨,比2016年的9。5万吨增加了0。9万吨;但电子铝箔产量约5。81万吨,同比2016年的5。19万吨增长了11。95%。我国电子铝箔产能利用率仅为61。81%。2018年中国电子铝箔行业供给特点分析三、2013-2018年中国电子铝箔行业需求情况分析二、2018年中国电子铝箔行业市场需求特点分析三、中国电子铝箔行业重点区域市场结构调研二、华东区电子铝箔市场调研分析三、华南地区电子铝箔市场调研分析四、华北地区电子铝箔市场调研分析五、西北地区电子铝箔市场调研分析六、2013-2018年中国电子铝箔行业进口分析二、2018-2024年中国电子铝箔行业进口预测分析二、下游市场分析第一节电子铝箔行业上游一、

我国股票市场存在的问题及对策分析

411内容提示:我国股票市场存在的问题及对策分析李施宇*(山西财经大学,中国股票市场自20世纪90年代以来取得了显著地成就,在中国经济发展过程中扮演着不可或缺的角色。股票市场广泛集中社会闲散资金,促进国家经济建设,提高我国总体资源配置水平;股份制企业通过发行股票筹集资金扩大再生产,节约资本成本。但是,中国股市仍存在诸多弊病。分析了我国股市目前存在的主要问题,并提出完善我国股票市场的对策。关键词:股票市场;监管中图分类号:F832.5文献标识码:A文章编号:1006-0049-(2018)03-0083-01从中国股票市场近30年的发展历史来看,PDF|2000|上传日期:2018-|文档星级:我国股票市场存在的问题及对策分析李施宇*(山西财经大学,中国股票市场自20世纪90年代以来取得了显著地成就,

券商2019年十大预测出炉 引爆“2018年十大预测打脸榜”

证券公司预测2018股市2019年伊始,不少机构先后发布2019年十大预测,也将机构去年年初对于2018年的预测带入镁光灯下审视。有网友发现,头部券商中金公司对于2018年的十大预测中,竟有高达“九个半”的预测与2018年真实行情相距甚远。那么2018年,“打脸”的研报都花落谁家?不靠谱的预测研报都是怎样诞生?连大势都预测不准,券商自营业务“炒股”战绩如何?中金2018年十大预测大多脱靶展望一:中国增长将至少持平或加速。国家统计局统计科学研究所宏观经济预测分析小组日前发布的2018、2019年我国宏观经济主要指标分析预测中,预计2018年我国GDP增速为6。6%。对比2017年的6。9%的增速,中国增长速度略有下降。展望二:A股将实现双位数收益。据统计,A股上市公司总市值与2018年年初相比减少14。39万亿元,

基于极差GARCHMIDAS模型的中国股市风险度量研究

Wang和Ghysels(2014)则进一步研究了该模型的特征,发现该模型具有厚尾边际分布,是一个理想的金融时间序列分析模型。Conrad和loch(2015)提出了双成分GARCH-MIDAS模型,用于研究长期情况下美国股市风险与宏观经济环境间的关系。Pan和Liu(2018)也扩展了GARCH-MIDAS模型,考虑了短期和长期波动成分的杠杆效应。国内学者雷立坤等(2018)在GARCH-MIDAS模型中加入经济政策不确定性指数,探索该模型对股票市场波动率的预测效果,发现基于混频数据的GARCH-MIDAS模型预测效果要明显优于其他GARCH模型。周德才等(2017)研究发现GARCH-MIDAS模型对我国股市波动的长期和短期成分度量效果较好。苏治等(2018)研究中还对比了不同的权重函数对GARCH-MIDAS模型波动率预测能力的影响,

基于多元信息人工股票市场的股票关联网络研究

2018【分类号】:行业信息扩散与股票收益[J];经济学(季刊);2015年03期3秦春雷;张巍;朱艳春;;金融危机下证券市场网络结构演化的实证分析[J];商业研究;2015年03期4黄玮强;庄新田;姚爽;;我国股票关联网络拓扑结构与网络弹性关系研究[J];系统管理学报;2015年01期5张来军;杨治辉;路飞飞;;基于复杂网络理论的股票指标关联性实证分析[J];中国管理科学;2014年12期6冯旭南;徐宗宇;;分析师、信息传播与股价联动:基于中国股市信息溢出的研究[J];管理工程学报;2014年04期7赵华;秦可佶;;股价跳跃与宏观信息发布[J];统计研究;2014年04期8黄玮强;庄新田;姚爽;;我国股市行业间信息溢出的网络建模与实证研究[J];东北大学学报(自然科学版);2014年01期9王静;吴豪;;基于复杂网络的中国股市农业板块结构特征建模及实证分析[J];西北农林科技大学学报(社会科学版);2013年06期10张鸣;税煜;陈明端;;股票名称、

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