[发明专利]基于资金流预测收益率的预测方法、装置、设备及介质

说明书

本发明公开基于资金流预测收益率的预测方法、装置、设备及介质,该预测方法包括：获取采样的宏观资金流变量和上证指数收益率的月度数据序列,宏观资金流变量包括货币供应量和银行隔夜拆借利率；对月度数据序列进行单位根检验,确定单位根检验后的月度数据序列的单位根特性是否满足多变量协整检验的宽限条件；单位根特性为月度数据序列为N_i阶单整序列,N_i≥0；在单位根特性满足多变量协整检验的宽限条件的情况下,利用Johansen极大似然估计法确定宏观资金流变量月度数据序列与上证指数收益率月度数据序列的协整关系；根据基于协整关系建立的VECM模型对上证指数收益率进行预测。本发明的预测方法填补现有中尚缺少宏观资金流指标对中国股票指数进行预测的空白。

技术领域

本发明涉及数据处理领域,尤其涉及基于资金流预测收益率的预测方法、装置、设备及介质。

背景技术

在我国股票市场发展过程中,宏观经济政策及变化对股市往往具有更为重要影响，与国外成熟市场相比，从某种意义上说,我国股市则更像是一个“资金市”，股市涨跌受到货币供应、利率等宏观资金推动的很大影响，投资者也非常关注宏观资金层面的松紧和变化情况。

由于股票市场的数据以时间序列为主，它们具有海量，不平稳，非正态，高噪声等特点，并且影响股市的因素很多，因此股票分析是比较复杂的过程。在股价众多影响因素中，资金流信息不仅可以在市场层面上反映股票(特别是短期)的供需关系，而且可以反映宏观层面的资金情况以及企业的内在价值各种形态转化的整个过程。其他绝大多数因素都离不开“资金”这一重要载体，他们通过资金的各种形式传递信息并对股价发挥作用。考虑到股票价格指数在很大程度上反映了我国股市的发展状况，研究在一定市场规模下的股票价格指数与货币供应量和利率的关系，可以更好地认识到我国股票市场与国民经济之间的关系，可以更深入地探究我国的利率及货币供应量等货币政策是否对股票市场有重要影响等，这对我国股票市场的进一步发展和我国相关政策的制定都有着重要的理论意义和实践意义。

针对相关技术中的上述问题,目前尚缺较佳的技术方案。

发明内容

本发明的解决的技术问题是提供一种基于资金流预测收益率的预测方法、装置、设备及介质,以至少填补现有中尚缺少宏观资金流指标对中国股票指数进行预测的技术方案的空白。

根据本发明的第一方面,提供一种基于资金流预测收益率的预测方法,所述方法包括：

获取采样的宏观资金流变量和上证指数收益率的月度数据序列,所述宏观资金流变量包括货币供应量(M2)和银行隔夜拆借利率(SHIBOR)；

对月度数据序列进行单位根检验,确定单位根检验后的月度数据序列的单位根特性是否满足多变量协整检验的宽限条件；所述单位根特性为月度数据序列为N_i阶单整序列,N_i≥0；

在单位根特性满足多变量协整检验的宽限条件的情况下,利用Johansen极大似然估计法确定宏观资金流变量月度数据序列与上证指数收益率月度数据序列的协整关系；

根据基于协整关系建立的VECM模型对上证指数收益率进行预测。

优选地，所述获取采样的宏观资金流变量和上证指数收益率的月度数据序列之前,所述方法包括：

取每月收盘日对应的货币供应量(M2)并作对数化处理而获取货币供应量(M2)的月度数据序列LNM2；

取每月最后一日报价的银行隔夜拆借利率(SHIBOR)为当月银行隔夜拆借利率(SHIBOR)的月度数据序列R1M；

取每月最后收盘价的上证指数(SHZS)为上证指数月度数据,并通过月频数据获取上证指数收益率序列(SHIDX)。

优选地，所述对月度数据序列进行单位根检验,确定单位根检验后的月度数据序列的单位根特性是否满足多变量协整检验的宽限条件包括：