基于上证指数收盘价标准差系数的时间序列预测(3)

　　本文最后得到模型的数学表达式为：φ（L）（1-L）dYt=θ（L）μt。其中，L为滞后算子，φ（L）为自回归系数的特征方程，φ（L）=（1-φ1L-φ2L2-...φpLp）；θ（L）为移动平均系数的特征方程，θ（L）=（1-θ1L-θ2L2-...-θqLq）；μt为白噪声过程。代入参数得到预测模型的方程为：
　　Yt-1-1.898Yt-1+0.684Yt-2-0.107Yt-3+0.407Yt-4+0.499Yt-5-0.451Yt-6=-0.99（Yt-1/Yt）+μt
　　经过拟合的序列图分析可知：最终得到的2012年1月预测值为0.415014和-1.291084。从上证指数2012年1月的数据算出的实际标准差系数为0.304233，结果差距不大，拟合值比观测值略向前平移了一个月的时间间隔，所以在实际应用中本文认为应将预测值对应的时间倒退1个月才是实际值对应的月份。预测图表现出尖状脉冲现象，对于短期的股票价格标准差系数预测具有较好的应用价值。
　　本文认为，标准差系数的波动主要反映的是股票市场外的信息对于股票价格的冲击程度，更深层次反映的是信息对于投资者心理的影响。如果可以测量各大股票指数如道琼斯工业平均指数、标准普尔500指数、纳斯达克指数、日经指数、香港恒生指数及上证指数的标准差系数的方差，或许可以比较各大股票市场投资者对于信息的敏感程度、理性程度以及投机成分含量，为未来我国金融改革提供数据支持。更深远的，由于信息是随机进入股票市场的，如果有一种方法能够测出信息发生的概率分布，将是对风险预警领域的一种巨大贡献。标准差系数能够间接反映信息对投资者乃至整个股票市场的影响程度大小，或许可以以此为一种测度方法，对影响市场的信息进行更深层次的研究。
　　四、结论
　　上证指数作为我国最重要的股票指数之一，反映我国金融改革步伐和经济发展脉博。外界对股票市场的冲击不可避免，但冲击后的结果因股票市场中投资者的风险承受力大小、对信息的敏感程度以及整个金融系统的稳定程度而异，这三点是可以控制的。所以金融监管部门可以通过本文数据估计出股票市场将要遭受的冲击，进一步推断出其他风险耐受程度指标，尤其是投资者对信息的敏感程度。这对于理性投资、冲击预警以及金融监管等领域都有重要的指导意义。
　　参考资料：
　　1.张龙，王文博，曹培慎.计量经济学[M].北京：北京交通大学出版社，2010.
　　2.宇传华.SPSS与统计分析[M].北京：电子工业出版社，2007.