A股市场行业轮动的统计分析结论与参考文献

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　　【题目】中国A股市场各行业轮动规律探析
　　【第一章】中国各行业间的周期性变化研究绪论
　　【第二章】股市行业轮动规律浅析
　　【第三章】2000年以来各行业间的轮动研究设计
　　【第四章】股市大类行业板块间的轮动规律实证研究
　　【结论/参考文献】A股市场行业轮动的统计分析结论与参考文献

　　第 5 章 结论

　　5.1 结论

　　本文基于申万一级行业分类指数日收盘价数据，选取 1999 年 12 月 30 日至 2013年 1 月 16 日时段内样本，结合聚类分析与小波分析方法，对我国 A 股市场行业轮动规律进行了探索性研究，得到以下几点结论：

　　（1）23 个一级行业指数日收盘价数据的统计特征表现出了极大的不同，研究区间内序列均值从 1010 点到 3264 点不等。其中食品饮料、采掘行业指数日收盘价序列平均值、标准差居于各行业之首；信息设备、电子两个行业指数日收盘价序列均值、标准差、最大值均为行业间最小值，位于全部行业末端。此外，23 个序列偏度值与峰度值均否定了序列的正态性特征。在偏度值方面，序列均呈现出正偏态，而各个序列峰度值则分别位于标准两侧，不尽相同。

　　（2）采用以皮尔逊相关系数为相似性度量的聚类分析，很好的将 23 个行业划分为 3 类：以纺织服装、信息服务为代表的“稳定型行业”;以采掘、医药生物为代表的“波动型行业”;以公用事业、黑色金属为代表的“异常凸起型行业”.直观的比较 3 类行业指数日收盘价近 12 年来的变化趋势图，发现三个行业在 2008 年金融危机前后，均发生了不同类型的变化。可以初步认为，我国股市在经历了 2008 年金融危机后，绝大多数行业指数运行规律发生了变化。

　　（3）基于全部样本聚类分析结果，在行业轮动规律研究实证部分，本文截取了2008 年 10 月 10 之后（含当天）的数据进行深入到行业轮动规律研究。与前期行业轮动规律研究方法不同，本文从数据本身的规律性出发，不考虑宏观经济、投资者情绪、国家政策等股市影响因素。利用小波分析在信息分解中的突出优势，对 23 个行业指数日收盘价进行了分解。分解结果显示，23 个行业均存在约 3 天、6 天、12 天、22 天和 47 天的波动周期。结合周期长度，本文将短周期序列（3 天、6 天、12 天）认定为由股市随机性、工作日周期等随机性因素引发的短时周期波动；将长度约 22天的波动周期视为受月度周期影响的波动。对于周期长度约为 47 天的波动作为下一步的研究重点予以研究。

　　（4）小波分析得到的近似系数很好的诠释了序列变动主要趋势。因此，本文以此为基础，展开了行业轮动规律研究。为了简化研究程序，在分析初期利用聚类分析对行业主要趋势序列进行聚类分析。本次聚类同样将 23 个行业划分为了 3 类，然而类内行业发生了较为明显的变化。这再一次证明了金融危机改变了我国股市规律的观点。在获得聚类结果后，通过比较各类内行业的波动规律，发现仅有有色金属与商用贸易、机械设备两个行业之间表现出了较为稳定的轮动规律。（5）在行业主要趋势类间行业轮动规律分析时发现，三类行业整体间存在明显的轮动效果。且轮动与 2009 年 5 月、2012 年 2 月附近的两个触底反弹点密切相关。在经历了 2009 年 5 月低点后 ,第一类行业继续强势增长，第三类行业重新冲击上一轮周期高点，第二类行业则开始下跌行情。

　　（6）为了明确周期长度约为 47 天的波动来源，进一步探索研究我国股市的行业轮动规律，本文进一步对主要波动周期序列进行了分析。分析结果表明，在研究区间的某个区段内，三类行业间的波动层显现了轮动的迹象，但在研究区间后期，该迹象没有进一步保持。因此，认为行业的主要波动序列间不存在轮动效果。

　　综合以上分析，尽管本文的研究没有达到最初的研究设想，却也从数据角度证实了我国股市周期以及大类行业板块轮动规律的存在性，为后续股市行业轮动规律的研究提供了参考。

　　5.2 下一步研究方向

　　由于论文写作时间较短，考虑到本人对经济金融理论体系的整体把握能力较差，本文没有将模型分析结果与宏观经济、国家政策等进行关联分析，使得模型结果的解释性能力差，对进一步工作的指导性不足，进而导致结果的实践应用性差。在后期研究中，应结合经济周期理论、行业景气周期以及产业链理论等，对模型结果进行解释，从而增强模型结果的解释力与应用价值。同时，可以结合相关投资研究机构模拟投资策略，将研究结果应用于具体的行业轮动投资策略中，通过回溯检测模型结果在实践中的应用效果。

　　此外，在研究过程中，小波分解得到的多层细节系数序列间存在较强的自相关性与集聚效应，进一步采用时间序列模型对波动周期进行研究对认识我国股市意义重大。

　　同时，考虑到小波分析可以在多尺度多分辨率下信号分解的特性，本文在选取小波基时采用遍历法，通过比较全部小波基函数的分析效果，以研究目的为导向，确定小波基函数与分解尺度。在比较过程中发现，使用不同的小波基得到的分解结果间存在较大差异，也就意味设定不同的小波基函数会得到不同的结果，模型的好坏完全由小波基决定。这在一定程度上削弱了小波分析结果的科学性。因此，在后续研究中进一步设立小波基选取实用性的定量化度量指标意义重大，这将极大地增强分析结果的说服力。
　　
　　参考文献
　　
　　[1] Trevor Greentham,Michael Hartnett. The Investment Clock[J].Merrill Lynch.2004:1-28.
　　[2] PaoloSassetti,MassimilianoTani.DynamicAsset Allocation Using SystematicSector Rotation[J]. The Journal of Wealth Management.2006,8,4-9.
　　[3] Ackermann, R. McEnally, D. Ravenscraft. The Performance of Hedge Funds: Risk, Return and Incentives. Journal of Finance, 1999, Vol. 3: 10-25.
　　[4] Barry Eichengreen, Donald Mathieson. Hedge Funds: What Do We Really Know? D.C.: International Monetary Fund, 1999: 10-12.
　　[5] Chris Flood, Steve Johnson. Sector rotation drives cyclicals lower. Financial Times. 2004.
　　[6] 丁军广。 我国 A 股市场行业轮动规律研究[D]. 西南财经大学硕士学位论文，2011.
　　[7] 伍军。 国际对冲基金的行业轮动投资：理论与实践[D]. 世界经济研究所博士学位论文，2010.
　　[8] 何韬。证券市场行业轮动问题研究--以 A 股市场为例[D].苏州大学硕士学位论文，2011.
　　[9] 苏民，逯宇铎。我国股市行业轮动现象及相应策略的探讨-从经济周期和货币周期角度出发[J].学习与实践，2011,4,37-40.
　　[10] 张越。基于经济周期的社保基金资产配置模型研究[D].吉林大学博士学位论文。2010.
　　[11] 赵红强。基于小波分析的我国经济运行特征研究[D].吉林大学博士学位论文，2011.
　　[12] 孔祥凤。小波分析在股市数据分析中的应用研究[D].西北大学硕士学位论文，2002.
　　[13] 何诚颖。中国股市“板块现象”分析[J].经济研究，2001,12:82-87.
　　[14] 彭艳 , 张维 . 我国股票市场的分板块投资策略及其应用 [J]. 数量经济技术与经济研究。2003,12:148-151.
　　[15] 杜伟锦，何桃富。我国证券市场的板块联动效应及模糊聚类分析。[J].商业研究。2005,22:42-45.
　　[16] 贺振华。中国的投资时钟--经济周期与行业轮动的实证分析[J].申银万国研究所。2009,6.
　　[17] 陈波。 基于货币周期的行业轮动策略在我国股市的实证分析[J].企业导报。2011,11:137.
　　[18] 招商证券。 行业配置多因子模型的构建--行业轮动模型之四[J].2012,5.
　　[19] 浙商证券。绩优股补跌或为市场最后一跌-FVM 行业轮动及量化选股月报（8 月）[J].2012,8.
　　[20] 任泽平，李志兵。经济周期波动与行业景气轮动[J].东海证券。2009,10.
　　[21] 谢太峰，王子博。 中国经济周期拐点预测--基于潜在经济增长率与经验判断[J].国际金融研究。20013.1:77-86
　　[22]金秀，王佳星，刘烨。基于小波分析的中国 A_B 股市场相关性研究[J].东北大学学报（自然科学版）。2010,5:750-756.
　　[23] 陈雪梅，罗永会。我国省际区域经济周期实证研究[J].商业研究。2012,427:14:17.
　　[24] 李琳。我国货币政策股市传导机制的实证分析[D].厦门大学硕士学位论文。2007.
　　[25] 许均华，李启亚等。宏观政策对我国股市影响的实证研究[J].经济研究。2001,9:12-21.
　　
　　在学期间发表的学术论文与研究成果
　　[1]罗玉波，王玉翠。 结构方程模型在竞争力评价中的应用综述[J]. 技术经济与管理研究，2013（3）： 21-24.

　　致谢

　　在硕士毕业论文即将完成之际，回首这两年研究生生活，我的心中充满了感激。

　　借此机会，我想对所有培养关心过我的老师、帮助和支持我的同学以及永远给与我最无私关爱的家人表达我最诚挚的感谢！

　　首先我想感谢的是我的导师乔云霞老师，在整个论文写作期间，从选题到结构构思一直到论文的完成，乔老师多次对我进行深入、耐心的指导。乔老师深厚的学术功底、严谨的治学态度以及对各种问题独特而深刻的见解让我受益匪浅，收货颇多。不仅在学习方面，在生活中，乔老师时常关心我，对于我的种种困惑都悉心开解、指导。

　　乔老师像一位慈母，给我关怀与鼓励，时时鞭策我前进。在此我谨向乔云霞老师表示衷心的感谢此外，我还要感谢我的校外导师杨宏亮老师和王经民老师。在暑期实习期间，杨宏亮老师对金融、投资的独特见解给予了我极大的启发。在论文写作过程中对论文的选题、构思提供了极大的帮助。以小波分析研究为主的王经民老师在小波分析理解、模型构建方面给予了我很多的指导。在此，真诚的感谢两位老师。

　　我还要感谢李宝仁老师、罗玉波老师、辛士波老师、杨晓华老师、王琴英老师和祝金甫老师两年来对我的学业以及生活的教导和关心。在此衷心的谢谢各位老师！同时，我还要谢谢经济 6 班的各位同学，两年的研究生生活很短，但这是因为你们，我获得了无限多的快乐与支持。

　　最后，我想谢谢我的父母、家人在我成长过程中带给我的永远的支持！是你们鼓励着我前进！在今后的工作、生活中，我将带着对老师、同学和家人的感激之情，继续努力，积极进取！

　　由于本人水平有限，论文中仍存在不足之处，望广大读者提出宝贵意见。