影响上证指数的因素分析Word文档下载推荐.docx
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（月平均交易额（元））、
（月末货币供应量（亿元））
（银行间３０天同业拆借利率）
（黄金储备（百万盎司））
（CPI）
（工业增加值（亿元））
（国九条颁布这个政策变量）
说明：
由于我们考虑的解释变量是上证综合指数，在微观层面上我们不可能将每一个公司的财务状况等因素拿来一一分析，只能从总体上来考虑。
在我们看来，整个微观层面的综合也就是宏观状况了，因此我们没有在微观层面上寻找变量。
其中x1x3x4x5x6x7反映宏观层面的，X2反映微观层面，X8是政策层面的。
五、数据收集与模型初步设定：
t
y
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
Dt
200201
1472.1725
7156.467
5830448071
60576.1
2.71
16.1
99
2158
200202
1514.792
7571133340
58702.9
2.77
100
1880
200203
1628.06048
1.2842E+10
59474.8
2.39
2456
200204
1636.69227
8368.567
7922549520
60461.3
2.5
2569
200205
1577.195
5839241041
61284.9
2.12
2617
200206
1562.7795
1.153E+10
63144
2.16
2780
200207
1695.69957
8956.3
8283968563
63487.8
2.51
2568
200208
1660.59409
4989397590
64868.8
2.18
2634
200209
1619.58
4119095041
66797
2.19
2825
200210
1527.16111
10448.87
3952242907
67100.3
2.45
2830
200211
1464.79
5460281803
67992.8
2.32
2949
200212
1401.16636
4726583653
70882.1
2.24
19.3
3216
200301
1428.16625
7985.433
9360004887
72405.7
2.3
2662
200302
1501.53767
6661165801
69756.6
2547
200303
1482.81886
6160447507
71438.8
2.37
101
3134
200304
1549.82427
9065.5
1.6511E+10
71321.2
2.02
3197
200305
1547.6956
1.2624E+10
72777.8
2.14
3190
200306
1539.76376
7339730743
75923.2
2.21
3633
200307
1502.75357
10003.13
6419948094
76152.8
2.35
3410
200308
1455.38233
4417455865
77033
2.81
3498
200309
1406.18332
5112409892
79163.9
2.84
3704
200310
1374.18806
11843.8
5752154436
80267.1
3.29
102
3753
200311
1360.75645
9134371829
80814.9
3.16
103
3966
200312
1471.36839
1.2608E+10
84118.6
2.94
4351
200401
1589.921
9042.533
1.876E+10
83805.9
3.22
3344.2
200402
1681.16855
2.2155E+10
83556.43
2.47
3709.2
200403
1708.43683
1.5188E+10
85815.57
2.76
4264.8
200404
1689.57041
10553.5
1.4582E+10
85603.64
2.62
104
4370.5
200405
1556.75088
7126981426
86780.37
4309.6
1
200406
1465.87695
7588535888
88627.14
2.98
105
4607.9
200407
1422.12327
11452.1
6964452927
87982.2
2.91
4409
200408
1360.07955
5123856411
89125.33
3.34
4544.5
200409
1368.94345
1.0889E+10
90439
4812.4
200410
1347.20006
14456.87
1.0663E+10
90782
3.03
4885.2
200411
1303.3513
8261873354
92387.13
3.36
5083.9
200412
5473362654
95970.8
2.31
5488.4
数据来源：
国研网 中金网 统计局
注：
GDP数据只有季度数据，没有月度数据，因此我们使用一次样条插值法估算出月度数据。
由于国九条是在２００４年４月下旬颁布的，所以我们在做虚拟变量的取值时２００４年５月份以前全部取０，剩下的取１。
根据第三部分的理论基础我们得出的初步模型为：
六、模型估计与调整
１、被解释变量与所有的解释变量回归（政策变量除外）
本文是对影响股票价格因素分析，所以首先对被解释变量与所有解释变量作回归分析，模型为：
Eviews的最小二乘计算结果见下表：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
06/09/06Time:
19:
32
Sample:
2002:
012004:
12
Includedobservations:
36
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
-0.044874
0.015528
-2.889817
0.0074
X2
9.85E-09
3.14E-09
3.133206
0.0040
X3
0.005664
0.006378
0.888062
0.3821
X4
-78.94273
48.23090
-1.636767
0.1129
X5
-45.78925
15.38788
-2.975670
0.0060
X6
-3.128977
16.86213
-0.185562
0.8541
X7
0.026952
0.066623
0.404548
0.6889
C
2701.743
1519.946
1.777525
0.0863
R-squared
0.703319
Meandependentvar
1504.942
AdjustedR-squared
0.629149
S.D.dependentvar
114.8973
S.E.ofregression
69.96967
Akaikeinfocriterion
11.52713
Sumsquaredresid
137081.1
Schwarzcriterion
11.87902
Loglikelihood
-199.4884
F-statistic
9.482495
Durbin-Watsonstat
1.328261
Prob（F-statistic）
0.000005
由此可见，该模型
，
，可决系数较高，F检验值为9.482495,P值为0.000005。
但是当α=0.05时，
所以
系数的T检验不显著，这表明很可能存在严重的多重共线性。
2、逐步回归消除共线性
一元回归结果
变量
参数估计量
-0.038974
1.09E-08
-0.004924
-134.4999
-32.83574
-20.20857
-0.061659
t统计量
-5.057099
2.664869
-3.092704
-3.129166
-2.765861
-2.361294
-3.257185
可决系数R2
0.429284
0.172180
0.219554
0.223597
0.183673
0.140887
0.237826
修整可决系数
0.412498
0.148450
0.196599
0.200761
0.159664
0.115619
0.215409
其中,加入X1的方程修正后的可决系数最大，以X1为基础，顺次加入其他变量逐步回归。
修正可决系数
X1、X2
-0.03665（0.0000）
9.06E-09
（0.006）
0.520207
X1、X3
-0.044884
（0.0012）
0.001325
（0.5570）
0.401084
X1、X4
-0.033409
（0.0008）
-50.76925
（0.2464）
0.419202
X1、X5
-0.034706
（0.0004）
-11.53902
（0.3139）
0.413292
X1、X6
-0.040765
（0.0003）
2.619711
（0.7728）
0.396245
X1、X7
-0.053480
（0.0011）
0.035919
（0.2669）
0.417218
经比较，新加入X2的方程修正后的可决系数为0.520207，改进最大，而且各参数的t检验显著，选择保留X2,再加入其他新变量逐步回归。
修正的可决系数
X1、X2、
-0.026917
（0.0439）
1.07E-08
（0.0053）
-0.002091
（0.3714）
0.5590
X1、X2、X4
-0.029012（0.0010）
9.81E-09
（0.0027）
-67.9690
（0.085）
0.5496
X1、X2、X5
-0.026411
（0.0016）
1.19E-08
（0.0005）
-25.73914
（0.0162）
0.5882
X1、X2、X6
-0.029834
（0.0037）
1.06E-08
（0.0039）
-9.387151
（0.2990）
0.5219
X1、X2、X7
-0.035732
（0.0265）
9.17E-09
（0.0133）
-0.002211
（0.947）
0.5053
在X1、X2基础上加入X5后的方程修正可决系数明显增大，而且各个参数t检验都显著。
所以保留X5，再加入其他新变量逐步回归
X1、X2、X5、X3
-0.040090
（0.0035）
1.03E-08
0.004199
（0.1885）
-40.50447
（0.0105）
0.598309
X1、X2、X5、X4
-0.020991
（0.0163）
1.22E-08
-55.97313
（0.1319）
-23.54910
（0.0254）
0.605365
X1、X2、X5、X6
-0.027367
（0.0049）
1.17E-08
-27.02653
（0.0320）
2.020866
（0.8380）
0.575464
X1、X2、X5、X7
-0.046978
（0.0022）
（0.0025）
-37.48008
（0.0038）
0.060664（0.0953）
0.611941
在X1,X2,X5基础上加入X7后方程修正可决系数明显增大，而且各个参数t检验都显著。
所以保留X7，在加入其他新变量逐步回归
X1、X2、X5、X7、
-0.04696
（0.0026）
（0.0034）
-0.000544
（0.9227）
-36.56789
（0.0236）
0.065836
（0.3106）
0.599133
-0.04408
（0.0028）
1.04E-08
（0.0015）
-67.76967
（0.0610）
-36.92017
（0.0031）
0.071471
（0.0454）
0.643966
-0.05182
（0.0013）
1.08E-08
（0.0017）
-35.07860
（0.0069）
-1.159668
（0.2553）
0.094554
（0.0470）
0.616210
加入X4后的方程可决系数明显增大，但X4和X7参数的t检验不显著说明X4引起严重的共线性，应予剔除。
最后修正严重共线性影响的回归结果为：
22:
03
0.014069
-3.339048
0.0022
3.12E-09
3.296842
0.0025
11.97557
-3.129712
0.0038
0.060664
0.035257
1.720602
0.0953
2354.644
197.0462
11.94970
0.0000
0.656290
71.57462
11.50760
158810.7
11.72754
-202.1369
14.79810
1.040549
0.000001
回归模型：
3、检验自相关
由上表中的回归结果可知，该回归方程可决系数较高，回归系数基本显著。
对样本量为36、4个解释变量、1%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.043，dU=1.513,模型中DW<
1.043,可以确定模型中有正自相关。
选用科克伦-奥克特迭代法进行自相关修正，对残差进行回归估计，得到回归方程：
et=0.4221et-1
由该回顾方程可得到
=0.4221，对原模型进行广义差分，得到广义β差分方程:
Yt-0.4221Yt-1=β1（1-0.4221）+β2（X1-0.42
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