基于月度數據分析的創業板指數預測

王利娜

摘 ?要：股指預測對于研究和判斷股指變動趨勢和市場交易情緒有重要的現實意義，對股票價格的準確預測即可以規避風險又可以給廣大投資者帶來超額的投資回報。如果預測不夠準確，也會給廣大投資者帶來損失。

關鍵詞：創業板 創業板指數預測

一、創業板指數意義

創業板在規模、資金等的影響力和主板還是無法比擬的，并且會受主板市場波動的影響，使創業板市場的風險更大，因此，為了促進創業板市場健康、穩定、可持續的發展，投資機構和投資者做出理性的投資決策，并且主動識別投資風險，加強謹慎性，很有必要。

二、組合模型的模擬與分析預測

在創業板指數價格建模時，考慮了多種模型，綜合考慮收益特征、模型的收斂性以及模型的AIC和SIC值，均值方程選，為 ?滬深300指數收益率）;波動方程選GARCH種波動率模型，GARCH項和ARCH項的滯后階數為1。對于均值方程，如采用ARIMA，發現所得的結果與上述均值方程結果類似 。根據收益率的自相關和偏相關圖，選擇 。

表2為創業板月度指數收益率在ARIMA和ARIMA-GARCH模型下的參數及其p值。對于ARIMA模型，從Q（5）和Q（10）可以看出，殘差序列不存在自相關，然而從Q2（5），Q2（10），ARCH（5）和ARCH（10）的p值看出，殘差序列存在顯著的異方差效應。通過對殘差序列的異方差GARCH建模，即在ARIMA-GARCH模型下，Q2（5），Q2（10），ARCH（5）和ARCH（10）的p值均大于0.1，該模型能較好地刻畫創業板指數收益率。

在本文中，采用絕對百分比誤差（APE）， 均值絕對百分比誤差（MAPE）， 以及根均方誤差（RMSE）三種評價準則對各個模型的模擬和預測效果進行評價。

圖1，創業板月度指數在ARIMA-GARCH模擬較好，通過計算可以知道模擬值的MAPE和RMSE分別為7.56%和0.098，說明該模型對創業板指數的擬合效果較好。然而，從圖1中看出，擬合值具有滯后性，當股市出現突變時不能將該特征同步擬合出來，對于預測值，基于該模型，對創業板指數向前預測了12期，即未來一年12個月的數據。表3是預測值的誤差。從每個月份的APE看出，在未來6個月內，預測的誤差均小于10%，而對于7-8個月的預測，誤差在20%左右，預測的月份超過8個月時，其誤差達到30%左右，表明該模型對預測較近的月份預測效果較好，對遠期月份的預測效果較差。

三、針對投資者提出的建議

若根據創業板指數的預測結果，看到在未來的一段時間里面，股票市場會有一種大幅的波動，針對這種大幅度的波動，有些投資者比較喜歡這種大的波動，還有的投資者比較厭倦、厭惡這種大的波動，那么投資者就可以根據自己的類型進行相應的風險管理或者投資。如果說是厭惡這種風險波動性的，可以在這段時間里減少投資，反之是喜歡較大的波動幅度，則可以增加投資的額度，若預測出創業板指數波動比較小，那么市場就很可能存在波動較小的情況，那么建議這種愛好偏好波動比較小的投資者，適當增加市場的投資。

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