创业板指数范文

创业板指数范文第1篇

截止5月12日，创业板上市公司达到了78家的规模。随着创业板规模的逐渐扩大，创业板指数的推出已是水到渠成的事情。

根据证券时报记者不久前从权威人士处获悉的情况，创业板指数有望很快推出，而指数起点或将参照常规做法以1000点开始。“目前创业板上市公司达到一定规模，且市场点位比较低，推出创业板指数时机比较合适。”上述权威人士表示。

对于创业板的发展来说，创业板指数的推出很存崾。没有创业板指数，创业板的整体走势也就得不到反映，对创业板未来行隋的研判以及对创业板的研究更加无从谈起。至于围绕创业板指数所进行的产品开发以及衍生品开发，也就更加缺少基础。所以，创业板有必要尽快推出创业板指数，以适应创业板发展的需要。

而在推出创业板指数的同时，有必要同步推出创业板股指期货合约，这一点对于市场参与各方来说，都非常重要。

首先，就创业板的发展来说，推出创业板股指期货合约是有利于创业板健康发展的。股指期货与股票现货不同。在股票现货市场，投资者往往只有做多才能赚钱，而股市下跌，带给投资者的就只有损失的份了。这就造成了中国股市单边市时期“死多头”的诞生。

而这种“死多头”的投资方法，不仅大大地推高了股票的估值，使股票的价格严重脱离股票的投资价值，同时这种一味做多的做法大大地增加了股票的投资风险。中国股市的投资风险远远高于国际上一些成熟的股市，原因就在于此。而创业板公司由于股本规模偏小的原因，更适合投机炒作，以至创业板公司的估值更是被严重高估，创业板市场完全沦为一个高风险的市场。

如何让创业板公司的股价向其价值回归，推出创业板股指期货合约是―个有效的方法。因为股指期货赋予市场以做空机制，在股票价格严重脱离投资价值时，投资者可以通过做空股指期货来赚钱。而要达到做空赚钱的目的，自然会在现货市场向下打压股价，使股票的价格向其价值靠拢，进而修正当前股价严重背离股票价值的局面。而此举对于创业板公司的健康发展来说，显然具有积极的推动意义。

其次，推出创业板股指期货，可以满足广大中小投资参与股指期货交易的愿望，有利于维护证券市场的“三公”原则。

今年4月16日，沪深300指数合约正式推出。但令很多人都没有想到的是，股指期货推出后在市场上引起了民愤，不少投资者甚至把股指期货当成了股市下跌的替罪羔羊。之所以如此，这显然与当前很多投资者对股指期货的不满情绪有关。

由于沪深300期货合约对资金的需求量很大，所以广大中小投资者基本上都被目前股指期货门槛的设置挡在了股指期货交易的大门之外，这种做法对中小投资者来说是非常不公平的。

面面对股指期货的助跌，中小投资者不能通过做空赚钱，却只能深受其害，投资者难免会发泄内心的不满。

但创业板股指期货的推出显然不存在这个问题，甚至有利于排泄投资者对股指期货的不满情绪。毕竟创业板期货合约是小合约，对资金的需求量不大，这样中小投资者就很容易参与到创业板期货交易中来。所以，推出创业板期货合约更有利于体现证券市场的“三公”原则。

创业板指数范文第2篇

有中国媒体在哈撒韦股东大会上问巴菲特：美国的经济数据也不好，经济增速比中国差多了，为什么美国股市迭创历史新高？中国股市为什么熊途漫漫？巴菲特的回答基本上是答非所问，我相信巴菲特老先生一定听懂了问题是什么，之所以答非所问，很可能是巴菲特老先生都奇怪为什么中国股市没有牛市。我们认为，从客观上认识，中国GDP的质量太差了，七个百分点的经济增速下，大多企业根本无法实现业绩增长，而美国不到三个百分点的经济增速，大多企业却实现了高速增长，这是从经济角度所做出的解释。

另一个解释来自于政策的缺失，这是成熟市场和新兴市场之间的差距所在，成熟市场所面临的制度性问题很少，大家按照稳定的政策预期进行投资，股票指数的表现基本上反映了企业盈利增速的预期。相比之下，中国经济政策和股市政策并不透明，市场的预期极为混乱，特别是今年春节后，政策面的一系列重大变动，导致投资者预期混乱，在此过程没有结束之前，让投资者放胆做多恐怕并不容易。除此之外，IPO的问题、大小非的问题、创新速度过快的问题，也都在困扰着市场。

管理层将基金的持仓下限提升至80%，试图增加市场的稳定性，这当然是可取的策略，因为国外机构的持仓下限一般也都在八成以上，这给机构为排名频繁调仓制造了难度，我们国内的基金基本上没有长期持股策略，这与国内政策的变化无常、大小非减持等因素有关，但更多的是基金排名机制以及投资水平所制约。在经济证伪过程没有结束之前，周期股是被抛弃的，你不抛别人抛，新兴产业是看的最清楚的，但受制于股票流动性和静态市盈率的高企，本身就不应该形成基金一窝蜂高位追涨的局面，但这种情况确实已经形成，这似乎成为创业板指数走三浪的直接动因。

中小投资人的策略要注意两点，一是对于成长性确定的新兴产业股可以适度追涨，比如说：移动互联、新能源车产业链、文化等，这些板块释放业绩的时间并不遥远。二是注意IPO重启的时间，这对于当前创业板的炒作是有明显影响的，如果说IPO重启后，创业板都按20-30倍发行，现在创业板40-50倍、甚至更高估值的品种肯定会受到很大的压力，届时记得逃跑即可。在三浪中，超额利润就是在泡沫中找到的，这是今年以来最好的个股机会了，很多股票都走出翻倍行情，不妨参与其中，记得在泡沫破裂之前，或者在泡沫破裂之初兑现利润，这很重要。

经济数据的证伪过程还没有结束，本周出台的PPI数据下滑0.6个百分点，创半年新低，远低于预期，这说明实体经济依旧复苏乏力。对市场确实会造成一定影响。但我们认为这种影响是有限的，因为4月CPI录得2.4的数据符合预期，货币政策依然有充分的调整空间，只是是否调整还看央行的意愿，我们曾经提出过企业容忍度的观点，决策层为了实现经济成功转型，是不是只有在企业日子过不下去的时候，才会放松货币，这只是一种猜想，毕竟新一届政府还没有在货币政策上出牌。

最近一段时间，为了刺激本国经济，欧洲、亚太、澳洲很多国家宣布降息，全球流动性泛滥的局面还在延续，这对股市而言肯定是好事，我们将全球流动性泛滥作为本轮行情的基础性因素。尽管中国央行似乎还没有动作，但中国与国外显著的利差和汇差，热钱流入是必然趋势，进出口数据的意外变化已经有所反应，随着人民币资本项目下的流通和人民币国际化的进程被不断推进，投资者会越来越重视来自国外投资者的力量，决策层希望国内投资者也可以到境外投资，从而达成一种平衡，但很显然资金的流入流出，使得市场所考虑的因素会更加复杂。

最后想谈一下行业，从传统产业而言，大多数周期性行业由于需求疲弱，去库存的进展并不顺利，比如钢铁、水泥、机械、煤炭、有色，从这个角度看，大机会肯定没有，股价持续超跌后，可能会出现反弹机会，本周在稀土板块的带领下，有色、煤炭等周期股一度出现异动，更多的体现的是一种补涨，空间没有太高的预期。相比之下，稀土和小金属后面的机会可能更大一些，一方面周期性较弱，另一方面整合、收储等题材不少。传统产业板块在市场里所占的权重巨大，如果有指数的三浪，必须有传统产业股脱颖而出才行。

从业绩释放的周期上看，我们认为以下板块具有更确定的成长性，一是文化传媒，大家对国产电影的票房已经刮目相看，随着三网融合的推进，文化传媒产业确实是成长最确定的行业，成为中国经济的支柱产业的目标并不是梦想。二是移动互联，随着智能手机的普及应用，移动互联业务出现爆炸式增长，手机游戏等增值业务未来成长空间巨大，由此所延伸的可穿戴智能设备，都存在几何级数的增长。三是新能源车，随着电池技术的突破，新能源车的瓶颈已经开始突破，市场将开始放量，加上政府补贴以及各项减排扶持政策，整个新能源车产业链将重回景气状态。此外，4G、北斗产业、核电等也开始进入拐点，相关机会也值得把握。

综合而言，整体大盘反弹趋势不会有太大变化，目前系统性风险不高，因此轻指数、重个股仍然是主要策略，把握行业方向是最重要的，创业板已经开始引领三浪行情，很多个股已经开始走牛市，除了重启IPO，其他因素很难阻挡这些强势板块个股进一步走强。此外，在操作上必须注意节奏，懂得高抛低吸、波段操作，这样才能做到利润最大化。

创业板指数范文第3篇

关键词：股票指数；马尔可夫链；中小投资者；稳态分布

一、引言

对股票市场综合指数的分析和预测一直是国内外学者研究的热门问题，之前对股票指数的分析预测主要以计量经济学为理论基础，国内外学者主要通过计量经济模型以及预测模型来刻画和分析股票市场的具体走势情况，此外宋军（2001）等人从市场行为的角度来研究非理导致的过度投机对资产价格的影响，另外，陈其安（2010）等人分析研究了宏观经济的货币与财政政策对股票市场的影响。关于我国主板和创业板股票指数走势差异性问题还没有专门的研究，本文旨在通过马尔可夫链相关方法，对主板与创业板市场进行对比分析预测。

二、股票指数马尔可夫预测模型的构建

（一）模型假设条件

1.自2009年11月至今，我国创业板指数与沪综指均符合弱有效假设，当前的股指走势包含及反映了历史信息。2.股票走势的变化过程为时间离散、状态离散的次马尔可夫过程。3.我国股票市场属于有效市场，投资者心态基本属于风险中性，市场内在机制对股指的涨跌起支配性作用。

（二）股票数指所属状态空间划分

本文选取股市中常用的涨、平、跌三种状态进行分析，通过时距扩大法选取每月末的股指收盘点位以消除每日股指的不规则波动，利用月末收盘点位相对于前一月末收盘点位的相对涨跌幅来界定股指状态。

（三）时间跨度或转换步数的选择

根据统计学中大样本原则以及数据的可获取性选取创业板指数与沪综指同期内近40个月末收盘点位来反映两个市场指数的单步转换概率。

（四）转换概率矩阵的设定：指状态空间仅包含三种状态，因此状态转换矩阵为3阶矩阵。

三、实证分析

（一）数据来源

本文通过大智慧股票软件选取了自2010年8月至2013年11月创业板指与沪综指40个月份的月收盘点数与相对涨跌幅为样本数据，并根据相对涨跌幅度及标准分别界定两市场同期所处状态。

（二）描述统计分析

进一步选取创业板指数与沪综指近40个月的月末实际收盘点位的数据，利用SPSS19.0软件对两个市场指数进行描述统计分析。分别计算创业板指数与沪综指的离散系数。

由以上结果看出，在未来的短期内，创业板指数将以46.6%的概率处于下跌趋势，沪综指则会以55.6%的概率处于走平的状态。

四、结论与建议

1.从指数总体的波动幅度上看，创业板指数显著大于沪综指，投资者可根据自身的风险偏好选择不同市场的投资策略。

2.从指数相邻下一期预测走势上看，创业板指数与沪综指均以相对较大概率趋平，中小投资者下一期应该选择短线高抛低吸的投资策略，规避长期持股带来的收益与损失的不确定性。

3.从指数稳态所处的状态上看，创业板的中小投资者应该在未来短期内逐步逢高减仓，沪市主板市场的投资者仍可以坚持高抛低吸的投资策略。（作者单位：西安财经学院）

参考文献：

[1] 徐国祥.统计预测与决策[M]上海：上海财经大学出版社，1998

[2] 陈增辉.基于马尔科夫链模型的沪综指数预测[J]金融经济.2010

[3] 张兵.基于状态转换方法的中国股市波动研究[J]金融研究.2005

创业板指数范文第4篇

从股东逐利逻辑来看，除了包装上市和高价发行之外，控股股东抛售筹码也成为让投资者担心的事情。从小非解禁之后的走势来看，创业板原始股股东根本不会考虑股价是否已经远远低于发行价格、上市公司业绩是否看起来较好，大家都只有一个想法，即卖出股票兑现。甚至上市公司高管不惜辞职也要卖股，这种决心和动力已经超越了任何力量，所以投资者有理由相信，大非一旦能够减持，选择的只是减持的节奏和渠道，而减持是肯定的。

从近期的市场统计看，虽有首批上市已届三年的公司大股东勉为其难地承诺将可以解禁的股份锁定期延长至年底，11至12月的解禁压力有所缓和，但明年一月的解禁市值将大幅上升到417亿元（见下图）。市场对这种治标不治本的作法并不认可，也就并不认为这是个多大的利好。在大股东暂时锁定股份，但其他股东却毫不客气减持兑现的情况下，创业板指数终于还是创出新低。虽然创业板大股东承诺不减持，但创业板45家公司解禁后迫不急待地大肆减持，甚至大股东的一致行动人也出现减持。笔者统计发现，康得新二股东累计减持582.5万股，深圳赛格二股东大幅减持仅剩99股，股东与创投资本的出逃有愈演愈烈之势，对企业前景缺乏信心以及股价的高企都是减持的动力所在。

数额巨大的解禁规模将不可避免地会对创业板市场带来冲击，在当前的市场环境下，既要尊重创业板大股东限售股解禁的权益，也需要加强制度约束，进一步完善减持环节，如果按现行的政策执行下去，面临解禁的大小非将是代表市场最大的空方力量，而创业板和中小板仍有继续下跌的危险。

很多投资者都想知道到底创业板和中小板要跌倒哪个位置或何时才能止跌，由于未来影响因素很多，要准确预测底部在哪很有难度，但以下两点可对判断创业板何时止跌有重要参考意义。一是小盘股市盈率与主板沪深300市盈率的比值和市净率比值要在历史均值的1.9倍左右；二是明年一月的市场解禁高峰前后很可能出现创业板的阶段性低点，因为市场的恐慌性抛售在这个时点往往到达极致。

创业板指数范文第5篇

从行业看，前期建议关注的中报业绩有望持续增长的酿酒、食品、生物医药及节能环保和部分电子信息板块表现强劲。笔者6月初建议重点关注的红日药业、安洁科技因业绩大幅增长至本周五涨幅已超过30%。

中报是近期市场的集中热点，其中小盘中报预增股或业绩向上修正的绩优股表现尤其出色，金花股份、舒泰神、通威股份等因中报业绩超预期增长被场内资金大幅拉升，短期仍有可能惯性上冲。随着中报行情的深入，再介入上涨已经较多的预增股特别是已经公布预增公告的个股不是最好的投资策略，其中最大的风险在于补跌的风险。最好的策略是从行业及一季报下手，通过类比的方式挖掘近期涨幅不大，未来有可能公布预增的潜力股。

在近期部分中报业绩超预期增长的小盘绩优股被资金大幅拉升的同时，部分中报业绩下降特别是超预期下降或向下修正的个股则出现了持续下跌或连续跌停，如开尔新材、慈星股份、振东制药、三维丝本周在公布预减公告后，都出现持续下跌，其中慈星股份一周跌幅超过20%。投资者一定要从行业及基本面出发规避踩中业绩地雷的风险。

中国证券登记结算公司最新数据显示，6月份有2.34亿股股改限售解禁股份被减持，减持数量环比下降近三成。在减持数量下降的背后，首发原始股股东减持量却在增加，6月份首发原始股东减持逾20亿元，而创业板则成了重灾区。所以对近期解禁的部分个股投资者一定要从基本面与技术面深入分析，谨慎参与。

技术上看，中小板指数本周持续震荡，正逼近下降通道上轨，未来如能突破上轨则阶段性反弹有可能产生，近期阻力位在4600点附近，投资者可持有中报绩优股适度高抛低吸。

创业板指数从技术形态看是各指数中最强的指数，仍走在完整的上升通道当中，对持有节能环保、传媒、通讯、光伏类绩优股可继续持有，对酿酒、医药等涨幅过大个股可波段操作，适度高抛低吸。

创业板指数范文第6篇

【关键词】量价关系 午后效应 短线波动

一、研究背景及样本选择

许多学者的相关研究发现，我国股市可能连弱有效市场的阶段都没有达到。这也就表明：股票的价格及成交量信息是有价值的，可以通过观察其规律获益。而随着大数据时代的来临、技术分析的普及以及量化概念的兴起，投资者及学者们观察量价关系的视角越来越短，而事实也证明，量价关系确实在短周期视角下呈现出独特的规律，研究空间很大，短周期交易也存在诸多机会。

根据笔者对创业板指数的观察，如果午后开盘半小时的成交量要明显大于上午收盘前半小时的成交量，那么股价往往会在下午呈现较大的波动性，且上涨的可能很大，笔者把此现象定义为“午后效应”。从现象本身出发，笔者选取了创业板从成立至2013年7月底的量价数据，以1分钟及30分钟为跨度提取，研究创业板指数的“午后效应”。

二、“午后效应”的实证检验

（一）成交量特征与收益波动大小的关系

首先，分类样本。由于量存在趋势，因此不使用绝对指标，而使用相对指标，以午后半小时成交量较午前半小时成交量变化率为考量，将样本分为“大幅增加”、“基本不变”、“大幅减少”三个子样本，先进行对比，再拉出“大幅增加”样本单独进行分析，成交量变化率由：

Cv=■ （1）

表示与计算。

其次，定义波动。研究波动性的时段范围定在午后半小时之后，即1：30到3：00的时间区间，为了更为简化与直观，本小节将收益波动定义为在时间区间内每一分钟价格的变化，即：

σp=Pt-Pt-1 （2）

从后期收益与波动角度看，分别计算三个样本区间各自的均值，得到表1：

表1 成交量变化与后期收益波动大小关系分析

由表来看，“大幅增加”样本区间的收益变化均值为6.87，远远大于其他两个样本区间，这表明当午后成交量相比午前迅猛放大的情况下，之后盘面的平均涨幅可以达到6.87点，这不单单表明在此情况下的总的波动性是比较大的，更表明波动可能具有方向性。

而从超短周期看，“大幅增加”样本下的每分钟波动绝对值之和的均值要高于其他样本，这表明午后半小时量能的放大会导致后盘产生较大的波动，比量能没有放大的情况平均多出12到14点的总点数波动。事实上，一些极端样本，比如后盘每分钟波动绝对值之和大于100点的样本，以及虽没过百但也远超均值的样本，大多也在“大幅增加”区间中。

进一步看，无论是波动的标准差还是波动绝对值的标准差，在量能放大的情况下都是属于较高的，因为1分钟平均产生的波动也只在1点左右，而其标准差却达到了0.57和0.39，这说明超短期视角下，量能的放大虽然导致了后盘的波动放大，但这种大的波动或许存在较高的不确定性，这一问题将在第三小节中深入分析。

综上所述，“午后效应”初步来看是存在的。

（二）简单统计及特殊样本点分析

基于上一小节，本小节将拉出“大幅增加”的样本，对Cv与后盘收益及波动的关系作进一步探讨。

对样本做简单的概率统计发现，一旦“午后效应”出现征兆，即午后成交量较午前明显放大，后盘即1：30到3：00盘面上涨的概率达到了77.3%，而一旦确认为上涨，其上涨幅度超过10点的概率达到了56.3%，超过15点的概率达到了25%。这无疑是较为可观的“胜算”。

而在样本中，有几个样本点值得我们关注。第一个点是2010年7月2日，也就是创业板成立不久，那一天指数下探到832.62，成为了一个中长期底部，之后指数开始了长达半年的上攻，直指1239.60点。而在那一天，午后半小时的成交量较午前放大了50%，虽然这在样本中并不算大，但关键是后盘直接上涨了32.21点，是样本区间中最高的，而其波动绝对值之和也达到了90.58点，是样本中的第二高。这表明午后多空开展了激烈的搏杀，而在态度与实力见分晓后，多头在下午开始了猛烈的反攻，空头虽顽强抵抗，但最终仍然以多头大获全胜告终。

另外两个值得关注的样本点是2011年5月24日以及2012年9月27日，它们都是午后成交量极端放大的样本，分别放大了334%和149%。从宏观K线看，它们有许多共同点，比如它们出现的前一天都是一根没有上下影线或上下影线很短的大阴线，而它们出现当天都是一根没有上下影线或上下影线很短的大阳线；它们出现当天都有微小的放量，但放得不明显；它们离中期或长期的底部都有较长的距离，即它们的出现并没有改变中短期的下降趋势。从“午后效应”角度看，极端的放量并没有带来后盘较大的收益以及波动，收益变化分别为1.54点和-1.44点，波动绝对值之和分别为26.05点和24.61点，勉强与其他两个样本的均值持平。一方面，这说明了Cv大小与后盘的收益波动大小不存在线性关系。另一方面，这也表明若“午后效应”的征兆来得太强烈，反倒会遏制“午后效应”的产生。多头在午后半小时态度虽坚定，但实力不足且消耗过快，导致后盘盘面冷清，进而无法改变短期的下降趋势。

从这一小节我们可以发现，“午后效应”虽在总体上被验证，但Cv大小与后盘的收益及波动大小并不存在“越大越大”的关系，甚至有悖离的可能。把Cv与收益及波动大小作为整体的“午后效应”来看，若“午后效应”得以完整且明显地出现，那很可能会带来短期或中长期反转的出现，反之亦然。由此可见，1：30到3：00这一时段的波动性及收益也是“午后效应”的重要焦点，下一小节正是着眼于这一时段的波动性及收益，从而将波动聚集性与Cv的关系纳入考量。

（三）Cv与后盘波动聚集性的关系

正如第一小节中所述，大的Cv可能会导致1：30到3：00盘间大的波动性，但这种波动可能存在某种不确定性，本小节就试图将这种不确定性量化，即探究此间波动的聚集性。

依然以对比分析为切入点，将样本分为“大幅增加”、“基本不变”以及“大幅减少”三个区间，在“大幅增加”中随机选出8个样本，在其他两个区间中各随机选出4个样本，依次建立GARCH模型，再观察与对比各估计参数。由于本小节探究的是区间之间的总体对比特征，因此不选择上述的特殊样本点，即在没有极端“增量”或极端大波动的样本中选择。建模与估计都使用eviews6.0操作完成。以下先以一个样本为例阐述建模过程，选取的2011年10月24日这一样本点，其午后放量较午前增加92.3%，虽不极端，但也很大，其后盘波动属中等水平。

对于连续的指数，一般采用一类特殊的单位跟过程——随机游动（Random Walk）描述，形式为：

Pt=Pt-1+εt （3）

将Pt与Pt-1作回归，对其残差序列做滞后9阶（观测值91个）的Q统计量检验，得如下结果：

表2 Pt与Pt-1回归残差的Q统计量检验

结果显示，1到9阶Q统计量的P值均为0，表明残差不独立，存在显著的高阶ARCH效应，这从自相关与偏自相关图中也能明显看出。由此，引入GARCH（1，1）模型：

Pt=Pt-1+εtht=α0+α1ε2t-1+θ1ht-1 （4）

估计结果如下：

表3 GARCH模型拟合结果

从拟合结果看，P（-1）的估计系数近似等于1，表明是单位根过程，而R2达到了0.96，AIC和SC都较小，α1+θ1

进一步对新模型的残差做LM检验，得如下结果：

表4 GARCH模型残差的LM检验

结果显示，LM的统计量Obs*R-squared的相伴概率为0.5，远大于0.05的显著性水平，因此不能拒绝原假设，残差不存在ARCH效应。

综合来看，GARCH（1，1）模型较好的反应了1：30到3：00时段指数的波动过程。事实过程中，笔者还进一步尝试了在条件方差方程中引入每分钟成交量V作为外生变量去拟合方程，拟合结果的AIC和SC值较原GARCH模型都是相似的，但新模型的LM检验拒绝了原假设，效果不理想。因此笔者仍然选用条件方差方程中不加入成交量的GARCH模型为主要模型，对另11个样本依次进行拟合，结果如下：

表5 各样本GARCH模型拟合结果

表5中选取的样本是剔除极端样本后在各区间纯随机选取的，但其中我们依然可以看到一些规律特征。比较有意思的是，“大幅增加”和“大幅减少”区间较“基本不变”区间来说，其指数随机游动的残差具有更显著的高阶ARCH效应，然而，从GARCH（1，1）模型拟合的AIC和SC数值看，“基本不变”区间的样本反倒要普遍小于其他样本区间，这说明GARCH（1，1）模型对其拟合效果更好，换而言之，GARCH（1，1）模型可能不是指数波动拟合的最优模型，起码对所有样本而言。但这并不对分析构成影响，就每个样本本身而言，除去2012年1月17日的样本外，拟合效果都不错，参数的约束条件都符合要求，模型的R2都在0.9以上，其残差的LM检验也都通过了。

从参数估计的结果可以明显看出，α1估计值的绝对值在“大幅增加”区间中都是偏大的，要明显大于其他两个样本区间的|α1|；反过来，在“基本不变”与“大幅减少”区间中，θ1估计值的绝对值都大于|α1|，相比于“大幅增加”区间的|θ1|也高出不少。事实过程中，α1是随机扰动项ε2之前的参数，而θ1是滞后项ht-1前的参数，这就表明：“午后效应”带来的后盘波动虽然较大，但波动聚集性的确定性较小，即影响波动的因素主要是在于随机项ε2。由此可见，“午后效应”1：30至3：00的盘面很难走出上下震荡的“喇叭”型、“反喇叭”型或一路向上（向下）的形态，而更多的可能是间歇性“跳动”的走势。这些间歇性的“跳动”恰恰反映出新生力量的介入，这些新生力量并非盯盘操作的“存量”玩家，而是被午后放量吸引的“增量”玩家，这也就解释了“午后效应”带来的不单单是波动，更可能是收益的历史情况。

三、结论

通过统计分析，“午后效应”的现象被证明是基本存在的。也就是说，在理想条件下，如果一个普通投资者发现午后成交量迅速放大并选择入场，那么他盈利的可能性很高。当然，条件是创业板存在股指期货、短线交易的成本要足够低，并且有时间去盯盘等等。

而从时间序列模型探索波动性的结论看，午后放量所带来的后盘股价走势更有可能是“间歇性”跳跃的，这也就代表午后放量可能吸引了“增量玩家”进场。如果要进一步探究原因，其可能是由于在信息不对称下各投资者间博弈而做出跟风选择的结果，也可能是由于投资者存在启发式偏误而导致的行为的结果。当然，在大数据时代，很多时候无需揣摩“为什么”，而只需了解“是什么”。本文也希望借由探索市场规律的切入在投资理念上做一个“抛砖引玉”，希望未来有更多从短周期视角做量价关系规律探索的研究。

参考文献：

创业板指数范文第7篇

随着中小板（2009年10月）与创业板（2004年5月）的推出，中国资本市场结构逐渐完善，资本市场优化资源配置的功能得到很大程度上的加强。其中，中小板主要服务于高成长性的中小企业，创业板主要服务于创新型的中小企业，两者都为创业投资提供了更为有效的退出渠道。但是，选取相同时间段的中小板指数（以下简称中小板指）与创业板指数（以下简称创业板指）进行指数收益率对比分析后，却发现这两者在年化收益率上面有一定的差异。

二、两指数年化收益率对比分析

创业板指数以2010年5月31日为基期，这里截取2013年5月31日的数据作为期末点进行分析。创业板指在期初是1000点，期末是1073.0230点，年化收益率为0.0238。同期，中小板指数期初是5312.9240，期末是5131.9810，年化收益率是-0.0115。

（一）两股指年化收益率的趋同性

如图1所示，创业板指数与中小板指数在历史同期的走势非常接近，在2013年之前两股指的表现均不如人意，年化收益率均为负值。截止2012年5月1日，创业板指的逆转变正值，而中小板指仍未负值。两股指年化收益率的绝对值不是很大，差异的主要原因是虽然两股指在今年年初开始均有强劲的表现，但创业板指表现的更为强劲。

图1创业板指与中小板指历史同期走势

（二）两股指年化收益率差异分析

1.编制上的差异

创业板指与中小板指的编制上有很多细节上的小差异，这里仅介绍创业板相对于中小板指在编制上的创新部分。相对于中小板指的编制，创业板指有以下的创新：首先，指数选样本股主要考虑两个指标，一是成交金额市场占比，二是流通市值市场占比。这体现了深市上的股票成交活跃，流通市值比例高等特点。其次，指数计算以样本股的自由流通股本的精确值为权数，消除了因股份结构而产生的杠杆效应，使指数表现更灵敏、准确、真实。最后，指数样本股每季度调整一次，以反映创业板市场快速成长的特点。相比之下，中小板指则是每年定期调整。综上所述，创业板指对市场信息的反应更加及时、准确，短期的波动性会相对大一些，这也是2013年初创业板指波动上扬，收益率转正超过中小板指的一大原因。

图2创业板指与中小板指年收益标准差移动平均

2.两股指在市场流动上的差异

中小板市场上的公司存在股权分置的现象，同股不同权，市场流动性不足，发起人持有公司的股票自公司成立之日起三年内不得转让。相比之下，创业板就灵活的多，创业板上的公司不再存在公众股、法人股、国家股的划分，没有中小板上那么严格的限售。截止2013年5月31日，中小板的市值接近是创业板的三倍，在市场流动性较强的情况下，创业板指更容易受到资金的追捧、冲击，波动显然较大一些。如图2所示，在收益率标准差半年移动平均方面，创业板指同期内高于中小板指。

3.两市场上市公司的差异

中小板市场服务的是发展成熟的中小企业，上市条件接近主板。创业板主要服务于成长型、处于创业阶段的企业，条件比中小板的条件宽松。中小板上的公司相对创业板较成熟，投资风格也较稳健，创业板的投资风格是高风险和高回报型的，更多地是个人和私募投资者踊跃参与。如表1中的数据所示，创业板指在收益率标准差与夏普指数上均高于同期的中小板指。

4.行为金融学的解释：B/M效应

所谓BM效应，指账面市值比效应（book—to—market effect） ，指BM值较高的公司平均月收益率高于BM值较低的公司。低的账面市值比，说明公司的经营稳健，财务状况稳定，短期风险较低，高账面市值比则反之。同为规模较小的公司，因为创业板上市的公司主要是处于成长期甚至是创业阶段的公司，账面价值相对中小板上的企业较小。因而，账面市值比较高，那么对创业板指数上市公司的收益率风险溢价要求也相抵较高，因而创业板的收益率高于中小板指数也就不足为奇了。

三、结论

通过上面的分析，虽然，创业板与中小板为中小企业提供融资场所，都是我国资本市场的重要组成部分。但是，由于在指数编制上、市场流动性、市场上市公司等差异的存在，导致创业板指与中小板指在收益上呈现差别，为不同投资风格的投资者提供不同的选择。这两大股指都适合做短线投资，短期内的收益率短期内大多情况下强于上证指数与深成指数的收益率。一方面，短期内，中小板由于市值比创业板大，上市公司较为成熟，市场流动性相对不足等原因，投资指数的收益率与风险均小于投资创业板指。因此，在投资这两大股指或者与这两大股指相关的投资时，风险偏好性大的投资者可以偏向投资创业板指，投资风格稳健增长型的投资者则可以适当偏向中小板指。另一方面，长远来看，随着中国经济的不断发展，产业持续升级，新兴、高科技的产业是国家未来重点培植与发展的对象。因而，投资创业板指在未来更能够获得产业升级的收益。（作者单位：云南财经大学金融学院）

参考文献：

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[3]张丽娟，朱海艳.创业板与中小板比较研究[J].中国集体经济.2010（下）79-80.

创业板指数范文第8篇

论文联盟2004年5月,中小企业板在深圳证券交易所正式成立, 中小板是创业板的一种过渡形式。2010年6月创业板指数在深圳证券交易所正式。它们都是为中小企业和高科技企业融资服务的，它们中的个股流通盘相对较小、易炒作,特别深得个人和私募投资者的喜欢,具有高风险和高回报的特征。因此,研究这两个小板块是否具有联动性可以为投资者提供理性,为监管部门维稳提供参考。本文选取了2010年6月1日到2011年12月18间创业板指数和中小板指数作为计量研究对象，借助eviews5 来探讨它们是否具有联动性。

一、指数的平稳性检验

在实际应用中，我们经常会遇见不满足平稳性的时间序列，尤其在经济领域和商业领域中的时间序列大多数是非平稳的．为了便于探讨指数间的联动性，须先对其进行平稳性检验．检查序列平稳性的标准方法是单位根检验，本文采用的方法是adf检验．创业板和中小板的指数分别记为cyb和zxb，其收益率分别记为cybrs和zxbrs。

表1 cyb指数的adf检验结果 表2 zxb指数的adf检验结果

检验结果（表1和表2）显示，cyb和zxb指数序列都以较大的p值（大于5%）概率接受原假设，即认为它们是非平稳序列．但通过一阶差分和变换所得到的指数收益率是平稳的，检验结果见表3和表4。

表3 cyb收益率数值的adf检验结果 表4 zxb收益率数值的adf检验结果

二、指数收益率的协整检验

协整检验的目的是决定一组非稳定序列的线性组合是否具有协整关系，也可以通过协整检验来判断线性回归方程的设定是否合理、稳定．协整检验从检验的对象上可以分为两种：一种是基于回归系数的协整检验，如johansen协整检验；另一种是基于回归残差的协整检验，如adf检验．本文采用后一种检验方法，判断cybrs和zxbrs的回归残差序列是否平稳。

表5 残差resid01的adf检验 表6 残差resid02的adf检验

由表5和表6可知残差序列是平稳的，即回归方程中的因变量和解释变量之间存在稳定的均衡关系。

三、指数的granger因果关系检验

granger因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其它变量方程中,一个变量如果受到其它变量的滞后影响，则称它们具有granger因果关系。本文对cyb和zxb两个变量进行granger因果

转贴于论文联盟

关系检验，在5%的显著性水平下，相应滞后期k,其概率如下表:

表7 granger因果检验结果

表7表明,在滞论文联盟后期k=1,2,3时创业板指数是中小板指数变化的原因,从k=4起它们是互为变化的原因。

四、主要结论

创业板指数范文第9篇

创业板ETF基金，投资价值几何？作为指数基金，可以从以下几个方面对其进行分析：首先，要详细了解指数的编制方法；第二，要了解该指数的行业分布；第三，比较历史数据，看该指数的风险收益特征；最后，看该基金的跟踪误差。

基金与创业板指数走势一致

易方达创业板ETF基金采取完全复制的被动式投资方式投资于创业板指数成份股，其比例不低于基金资产净值的95%。它未来的走势与创业板指数走势相关度应该非常之高。

创业板指数选取100只在深交所创业板上市交易的A 股，其选样指标为一段时期（一般为六个月）平均流通市值的比重和平均成交金额的比重。选样时先计算入围个股平均流通市值占创业板市场比重和平均成交金额占创业板市场比重，再将上述指标按2:1 的权重加权平均，计算结果从高到低排序，在参考公司治理结构、经营状况等因素后，按照缓冲区技术选取创业板指数成份股。每年1 月、4 月、7 月、10 月的第一个交易日定期调整。综合考察流通市值和成交金额，选股代表性优于总市值选股方法；有利于选入“高成长性、高活跃度”样本，突出深市优势企业。

创业板指数对整个板块的市场代表性强，今年以来，创业板指数流通市值覆盖率一直在65%以上；财务指标覆盖率高，净资产覆盖率超过60%，净利润覆盖率和营业收入覆盖率超过50%。

同时，我们注意到创业板指数换手率较高，在2010年6月至2011年6月区间中，创业板指数的日均换手率为4.22%，区间换手率为1062.96%，远高于其他市场主流指数，如深证100日均换手率和区间换手率分别为1.40%、353.00%，上证50这两个值分别为0.34%、84.89%，换手率较高一方面表明市场交易活跃，流动性较强，另一方面，联系到创业板盘子小的特点，也不能排除存在炒作放大泡沫的风险。

创业板指数新兴产业比例较高

从指数的行业分布来看，信息技术和工业分别是第一、第二大行业，占比分别为28.66%、27.03%，医药生物是占比较重的第三大行业，占比达14.84%。创业板指数新兴产业比例较高，达到57%，其中信息技术行业高达26%，且不含金融地产行业股票。92.65%的创业板上市公司被认定为高新技术企业，83.27%的企业拥有与主营产品相关的核心专利技术。创业板中的行业分布则更加符合经济转型的发展方向。

上市之初，创业板相比主板就存在明显的估值溢价，截至今年7月末，按TTM计算，创业板市盈率40倍左右，沪深300维持在15倍左右，从行业来看，除了信息服务和电子元器件行业（均在40倍左右）之外，创业板的行业估值水平和主板市场的对应行业估值比较也存在明显的溢价，创业板中机械行业市盈率45倍左右，沪深300机械行业市盈率20倍左右，而化工行业分别在45倍、20倍，医药生物分别为45倍、30倍左右。溢价的存在可能对应着成长性的差异，也有可能是规模的溢价，如是后者，则对应的炒作的因素更大。个别行业如电子元器件和通信服务行业，主板和创业板之间的估值差异现在基本消除了，从成长性考虑更有价值。

创业板指数波动率最高

创业板指数的波动率显著高于其他指数，2009年11月至2011年7月计算的年化波动率为36.95%，而同期沪深300，深证100的年化波动率仅有23.81%、26.01%。

从海外的创业板指数来看，其波动性也远高于主板指数，以美国的NASDAQ为例，其波动性也远高于道指与标普。我们取从1998年1月1日至当前的纳指与道指及标普比较，可以看到，纳指在2000年高点仍高高在上，即使在泡沫破灭之后的2002年至2011年10年间，其波动幅度显著大于主板指数。

综上所述，创业板指数覆盖率高，对创业板的代表性强。无论是从国外，还是目前创业板指数的运行来看，都呈现出高收益，高风险的特征。从行业构成来看，新兴产业占比明显，契合国家经济结构转型的大趋势。目前，创业板对主板保持溢价，大部分行业相对于主板也处于溢价状态，个别行业如电子元器件和通信服务行业，主板和创业板之间的估值差异现在基本消除了，从成长性考虑更有价值。

创业板指数范文第10篇

【关键词】沪深300指数 创业板指数 平稳性检验 Granger检验

一、与主板市场具有同等的地位的创业板自成立以来，与主板市场相互促进、相互补充，不断促进我国资本市场的完善与发展，同时也使我国多层次资本市场的不断完善与快速发成为展可能

虽然创业板市场与主板市场为不同的投融资主体提供投融资场所，但是它们同属我国金融市场中的两个主要市场，同样受到我国宏观经济、政治、文化、企业信誉、重大事件、投资者情绪等多因素的影响，两个市场必然具有一定的相关性。因此研究创业板市场与主板市场的关系，可以为投资者在进行投资决策时提供参考，在两个市场合理分配资金，在风险一定的情况下实现收益最大化或者在收益一定时实现风险最小化；而对于监管机构而言，可以利用两个市场的联动性提高市场监管效率，实现不同市场的融合与差异，实现特殊性与普遍性的结合，使我国的资本市场能够协调健康的发展。

二、创业板市场与主板市场的联动性实证分析

本文选取2014年10月10日至2015年11月10日期间沪深300指数和创业板指数的日度指标，扣除节假日和休息日，总共包括266个数据。数据来源于wind数据库，使用Stata软件。沪深300指数和创业板指数分别用HS、CY表示，其收益率用rHS、rCY表示。

对创业板指数、沪深300指数对数收益率序列做描述统计分析，得出序列的最大值、最小值、均值、偏度、峰度、标准差等统计指标，根据结果，首先从偏度来看，两个市场指数的对数收益率都是小于0的，意味着收益率序列是左偏的；然后，从峰度值来看都大于3，说明这两种指数收益率序列的凸起程度均大于标准正态分布。因此，这两种指数对数收益率偏斜与厚尾的特征均不符合正态分布，所以拒绝正态分布假设。

然后对时间序列进行单位根检验。本文采用ADF单位根检验的方法对沪深300指数、创业板指数自然对数收益率序列进行平稳性检验，在1%、5%和10%的置信水平下，沪深300指数的单位根结果依次是-3.475、-2.883和-2.573；创业板指数的单位根检验结果依次是-3.475、-2.883和-2.573。均小于1%、5%和10%显著性水平下的临界值，此外对于沪深300指数MacKinnon approximate p-value for Z（t）=0.0000，创业板指数MacKinnon approximate p-value for Z（t）=0.0000。因此，可以认为在1%的显著性水平下，这两种指数对数收益率序列是显著平稳的。

Granger因果检验判断一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因。运用stata对创业板指数和沪深300指数收益率序列进行Granger因果关系检验，由于Granger检验对滞后的阶数非常敏感，滞后期选择5期。结果显示在5%的显著性水平上，沪深300指数收盘收益率是创业板指数收盘收益率的单向Granger原因，而创业板指数收盘盘收益率不是沪深300指数收盘收益率的Granger原因。

三、结语

通过pearson相关系数检验对创业板指数和沪深300指数对数收益率进行相关性分析，结果显示创业板指数和沪深300指数对数收益率相关系数是0.6560，且在1%的置信水平上是显著的，可见这两种指数的相关性较强。通过Granger因果关系检验这三种指数的引导关系，结果表明：在5%的显著性水平下，我国沪深300指数收盘收益率是创业板指数收盘盘收益率的单向Granger原因，而创业板指数收盘盘收益率不是沪深300指数收盘收益率的Granger原因。由于创业板推出时间还比较短，无论是交易机制、监督管理机制还是保证金制度等还有缺陷，上市公司财务报表披露方法也存在缺陷。所以对于主板市场和创业板市场间的联动效应的研究还存在着一些问题，需要不断的改革与完善。随着创业板市场的不断完善，研究创业板市场与主板市场的联动性，必然能够对市场参与者提供更多更有效的信息，为投资者的投资决策提供更多可以信赖的依据。

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