金融计量学实验报告记录————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：实验报告课程名称金融计量模型与应用实验项目名称实验类型上机实验学时48班级20140932学号2014093227姓名王迅指导教师孙立梅实验室名称实验时间实验成绩预习部分实验过程表现实验报告部分总成绩教师签字日期哈尔滨工程大学教务处制目录第1章股票估值 (5)1.1实验目的 (5)1.2实验方法和手段 (5)1.3实验内容 (5)1.4实验数据来源 (6)1.5实验步骤及结果分析 (6)1.6.实验结论 (7)第2章资产流动性 (8)2.1实验目的 (8)2.2实验方法和手段 (8)2.3实验内容 (8)2.4实验数据来源 (8)2.5实验步骤及结果分析 (8)2.6实验结论 (10)第3章投资组合分析 (10)3.1实验目的 (10)3.2实验方法和手段 (10)3.3实验内容 (10)3.4实验数据来源 (11)3.5实验步骤及结果分析 (11)3.6实验结论 (13)第1章股票估值1.1实验目的学习股票估值原理，经典的金融理论认为，金融市场上的资产价格由其未来产生的现金流量所决定，这种由未来产生的现金流量所决定的资产价格被称为资产的内在价值。
如果我们能够精确地预测股票的未来现金流，并且能够找到一个合适的市场贴现率，那么股票的内在价值就是股票的未来现金流在一定市场贴现率下的贴现值。
通过对同仁堂股票的分析进行实践应用，分析其股票内在价值，学会如何进行股票估值。
1.2实验方法和手段利用固定红利模型理论方法，通过Excel数据分析进行股票估值。
1.3实验内容对上证股票中同仁堂（600085.SH）股利发放情况进行分析，通过固定红利增长模型，计算其股票内在价值。
1.4实验数据来源实验数据：同仁堂（600085.SH ）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价，及同期上证综合指数。
及同仁堂从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利。
来源：Wind 资讯 新浪财经1.5实验步骤及结果分析1.5.1利用CAPM 模型算出股票回报率k将同仁堂（600085.SH ）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价，及同期上证综指数据导入Excel ，算出相应日收益率，对两者收益率利用slope 函数，算出β=1.084200339。
利用上证基期和当期数据，利用公式（LN （末期）-LN （基期））/365 求得Rm=0.129855308，然后利用CAPM 模型：E(R)=Rf+β[E(RM)－Rf]，，算出股票回报率k= 0.139105163 1.5.2利用算出固定股利增长率g导入同仁堂（600085.SH ）从2005年到2016年每股税后盈余和每期股利，算出股利发放率及每年股利增长率对每年的股利取对数，然后用slope 及exp 函数求出固定股利增长率g= 0.0143831.5.3利用average 及geomean 函数算出算术平均增长率g 1=0.047345025和几何平均增长率g 2=-0.001797573。
0(1)tt D D g =+1.5.4利用股利增长模型，P=D/(k-g)计算在三种股利增长率情况下的股票价值P，分别为简单平均股利增长率下P=2.61551483几何平均股利增长率下P=1.703302624线性回归模型下P=1.924282649而目前股价为30.01元可知同仁堂股价被严重高估。
1.6.实验结论通过股利增长模型算得的同仁堂股票的理论价值和每股价格存在很大差距，说明同仁堂股价被严重高估，其中将简单平均增长率作为股利增长率计算出来的结果最大，几何平均增长率作为股利增长率计算出的股票最小。
利用简单平均股利增长率、几何平均股利增长率、线性回归模型下股利增长率对股票价值估计有一定差距。
第2章资产流动性2.1实验目的掌握资产流动性模型理论，分析比较光大证券（601788.SH），际华集团（601718.SH）股票流动性大小，学会利用EXCEL进行股票流动性分析。
2.2实验方法和手段使用资产流动性模型理论，和Excel 工具。
2.3实验内容对分析光大证券（601788.SH），际华集团（601718.SH）股票流动性大小问题进行研究，具体利用EXCEL的工具。
2.4实验数据来源Wind资讯，光大证券（601788.SH）及际华集团（601718.SH）从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价及成交量。
2.5实验步骤及结果分析导入数据，计算上证综指每日收益率Rm，光大证券日收益率R1，，际华集团日收益率R2，，以及R1-Rm和R2-Rm.计算sign(R1)*U1 ,sign(R2)*U2。
分别对Rm和R1,R1-Rm依据流动性模型对两只股票分光大证券SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.913307R Square0.83413Adjusted R 0.832742标准误差0.006189观测值242方差分析df SS MS F Significance F回归分析20.0460420.023021600.9451 5.78E-94残差2390.009156 3.83E-05总计2410.055198Coefficients标准误差t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0% Intercept0.0003380.0004020.8397470.40189-0.000450.00113-0.000450.00113 X Variable 1.57E-10 2.25E-11 6.959739 3.26E-11 1.12E-10 2.01E-10 1.12E-10 2.01E-10 X Variable 1.0390190.06345716.37361 6.45E-410.914013 1.1640260.914013 1.164026际华集团SUMMARY OUTPUT回归统计Multiple R0.938351R Square0.880502Adjusted R 0.879502标准误差0.007218观测值242方差分析df SS MS F Significance F回归分析20.0917620.045881880.5184 5.6E-111残差2390.012454 5.21E-05总计2410.104215Coefficients标准误差t Stat P-value Lower 95%Upper 95%下限 95.0%上限 95.0% Intercept7.42E-050.0004670.1590250.873783-0.000850.000994-0.000850.000994 X Variable 5.96E-11 1.2E-11 4.975359 1.25E-06 3.6E-118.31E-11 3.6E-118.31E-11 X Variable 0.9374660.04006323.399939.31E-640.858545 1.0163870.858545 1.016387别做回归分析。
得到结果：根据流动性模型，X前系数代表该股票流动性的大小。
2.6实验结论由上图结果可知光大证券x1前系数1.57E-10大于际华集团X1前系数 5.96E-11，故由流动性模型中系数越小流动性越大的结论可知相对于光大证券，际华集团股票流动性更好。
第3章投资组合分析3.1实验目的掌握马克维茨投资组合理论方法和均值－方差分析方法，了解投资组合对收益和风险的影响，即证券组合的风险不仅决定于单个证券的风险和投资比重，还决定于每个证券收益的协方差或相关系数。
学习拟合有效投资边界线的操作。
学会如何利用Excel进行资产组合理论分析。
3.2实验方法和手段依据马克维茨投资组合模型，利用EXCEL工具，使用散点图描述有效边界线。
3.3实验内容对德赛电池（000049.SZ）、首钢股份（000959.SZ）、锡业股份（000960.SZ）三支股票的组合和德赛电池（000049.SZ）、首钢股份（000959.SZ）、锡业股份（000960.SZ）、天保基建（000965.SZ）四只股票组合的风险性进行研究，拟合出它们的有效投资边界线，求出最小风险值并进行比较。
3.4实验数据来源Wind资讯德赛电池、首钢股份、锡业股份、天保基建从2016年4月29日到2017年4月28日日收盘价3.5实验步骤及结果分析3.5.1三支股票组合分别计算德赛电池（000049.SZ）、首钢股份（000959.SZ）、锡业股份（000960.SZ）三支股票的日收益率。
然后算出相应算术平均收益率R1、R2、R3。
再设置权重w。
对三支股票日收益率作协方差。
求得协方差矩阵。
利用mmult函数求得σ^2,利用aqrt求得σ，设定多个期望投资收益率，利用规划求解求出相对应的σ求解过程：设置目标σ (P）到最小值通过更改可变单元格W1，W2遵循约束W1，W2≧0,另设定的目标ER等于计算ER用带平滑曲线的散点图描述ER和σ，得到三支股票组合有效投资边界线3.5.2四只股票组合在三支股票组合的基础上加入第四只股票天保基建（000965.SZ）组成新的组合，算出算术平均收益率R4，再设置权重w。
对四支股票日收益率作协方差。
求得协方差矩阵。
利用mmult函数求得σ^2,利用aqrt函数求得σ，假设多个投资收益率，利用规划求解求出相对应的σ求解过程：设置目标σ (P）到最小值通过更改可变单元格W1、W2、W3遵循约束W1、W2、W3≧0,另设定的目标ER等于计算ER用带平滑曲线的散点图描述ER和σ，得到四只支股票组合有效投资边界线3.6实验结论通过图线拟合，我们可以得到：三支股票组合的风险收益函数：y = 6614.7x2 - 16.773x + 0.0275 R² = 0.9902其最小风险值：0.0169四支股票组合的风险收益函数：y = 4649.3x2 - 13.546x + 0.0263 R² = 0.9979其最小风险值：0.0164显然0.0169（三支股票组合最小风险）>0.0164（四只股票组合最小风险）,这说明组合股票数量的增加使得投资的总体风险有所降低，因此通过对不同风险资产的组合和分散投资有利于降低投资风险,主要是非系统性风险。