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统计分析方面论文范文素材,与R统计软件在证券收益率的与预测中的应用相关毕业论文怎么写
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06;〉plot(ecdf(wp$weekprofit),verticals等于TRUE)
〉x〈-seq(-1.7,3,0.1)
〉lines(x,pnorm(x,mean等于mean(wp$weekprofit),sd等于sqrt(var(wp$weekprofit))))
图中的实线便是正态分布的拟和线,由上图可以清晰地看到,拟和后的曲线与原经验分布函数基本吻合.但要具体考察二者的吻合程度,R软件为我们提供了更精确的工具.
（9）做出分位比较图（Q-Q图）
为研究（8）中正态拟和线与经验分布函数的吻合程度,R软件提供了分位比较图（Q-Q图）来完成这个任务.命令格式为：
norm(wp$weekprofit)
line(wp$weekprofit)
由上图可见,二者具有优良的吻合度,未出现明显的偏离正态期望的长尾区域.
（10）正态性检验
R中提供了Shapiro-Wilk检验和Kolmogorov-Smirnov检验两种正规的正态性检验方法.命令格式分别为：
shapiro.test(wp$weekprofit)
ks.test(wp$weekprofit,“pnorm”,mean等于mean(wp$weekprofit),sd等于sqrt(var(wp$weekprofit))).
我们应用Kolmogorov-Smirnov检验可以得到以下输出结果为：
One-sampleKolmogorov-Smirnovtest
data:wp$weekprofit
D等于0.0451,p-value等于0.987
alternativehypothesis:two-sided
由于检验所得p值非常接近1,由上述分析可以验证证券收益率近似服从正态分布.
2.预测证券的预期收益率
方法一：计算这支股票的期望收益率.以最近时期内的样本期望值来估计得到第N+1周的预期收益率为rN+1等于1N∑Ni等于1ri,这也是Markowitz在《投资组合选择》中所采用的方法.命令格式为：
mean(wp$weekprofit)
输出结果为：
[1]0.385416
方法二：用指数平滑法计算加权期望收益率.如果投资者认为据目标期时间越近则关系越密切,这样就可以将历史数据中的各时期的收益率进行加权平均,据目标期时间越近则权重越大.本文以指数平滑法为例阐述期望收益率的这种估计方法.[2]假设某种证券在最近N周内的收益率分别为r1,r2,等,rN,则在估计该证券的预期收益率时,可以得到这些收益率的追溯预测值1,2,等,N
i+1等于αri+(1-α)i
1,等于r1+r22
R等于N+1
其中,R表示预期收益率；α表示加权系数,介于0和1之间,由投资者决定.
注1:一般情况下如果收益率序列{ri}波动不大,则α应取小一点,比如：0.1-0.3；如果收益率序列{ri}波动较大,则α应取大一点,比如：0.6-0.8.
注2:在实际操作中,可取多个值进行试算,比较它们的MAE等于1N∑Ni等于1|ri-i|,取较小者为准估计预期收益率.
在此,我们若取α等于0.1,运用R软件提供的自由、灵活的编程环境,作者对指数平滑法预测证券收益率的方法进行了编程,命令格式为：
〉r等于NULL
〉r[1]等于(wp[1,1]+wp[2,1])/2
〉for(iin2:100){
r[i]等于0.1*wp[i-1,1]+(1-0.1)*r[i-1]}
〉R等于NULL
〉R等于0.1*wp[100,1]+(1-0.1)*r[100]
输出结果为：
〉R
[1]-0.3395193
四、小结
本文简要介绍了R统计软件的特点,以及如何应用R软件检验Markowitz模型的重要假设：证券收益率近似服从正态分布.我们先后求出了证券的周收益率,做出了柱形图,求出了密度函数,经验分布函数,进行了正态分布拟合,用分位比较图验证了吻合程度,最后应用Kolmogorov-Smirnov法进行了正态检验.接下来又运用R软件,通过自由编程,结合期望值法和指数平滑法分别对证券的预期收益率进行了预测.通过分析我们看到R软件在证券分析中的应用非常自由、方便、有效,在进行证券分析与预测时具有广泛的应用空间.但R并不局限于解决某一类问题,在证券的数据分析中,还可以应用于各类概率分布的拟和,如logistic分布、Poisson分布等,并进行相关的假设检验.此外,R除了具有可以与其他商业软件相媲美的统计分析功能,还为广大的用户提供了一个强大灵活的编程平台,这无疑为证券分析学者提供了一个灵活而自由的创新空间.
（作者单位：厦门大学数学科学学院）
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
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