1. 孌嬪樊娉㈠姩鐜囨庝箞璁＄畻
褰撴湀孌嬪樊鏍囧噯宸涔樹互褰撴湀鎬諱氦鏄撳ぉ鏁般
1銆佽＄畻孌嬪樊鐨勬嘗鍔ㄧ巼錛屽嵆褰撴湀孌嬪樊鏍囧噯宸涔樹互褰撴湀鎬諱氦鏄撳ぉ鏁般
2銆佽繖涓涔熷彲浠ラ氳繃Python浠ｇ爜鏉ュ疄鐜幫紝瀹炵幇榪囩▼涓闇瑕佷嬌鐢╬andas銆乻tatsmodels涓や釜鍖呫
3銆侀栧厛錛岃誨彇鏁版嵁錛屾垜浠庨攼鎬濇暟鎹搴撲腑錛屼笅杞戒簡鍒涗笟鏉涓2015-2019騫存墍鏈夎偂紲ㄦ瘡鏃鏀剁泭鐜銆佹棤椋庨櫓鏀剁泭鐜囦互鍙婂壋涓氭澘姣忔棩鐨勪笁鍥犲瓙銆
4銆佺劧鍚庨氳繃pd.merge錛堬級灝嗘暟鎹榪涜屽悎騫跺嵆鍙銆
2. 請問richardson投資效率模型應該用什麼方法做呢
在探討Richardson投資效率模型的應用方法時，首先，我們需關注公眾號：Zscholar Data Scientist，並回復「Richardson練習數據」獲取相關數據集。接下來，將圍繞以下五個核心步驟展開深入分析。
根據Richardson（2006）的研究，企業期望的新增投資受到多個因素影響，包括上一期的成長機會、企業規模、資產結構、現金流、企業年齡、股票市場收益率和新增投資。模型以公式形式展現，通過回歸分析來估算這些因素的綜合影響。
模型的核心在於計算新增投資與成長機會、企業規模、資產結構、現金流、企業年齡、股票市場收益率等變數之間的關聯。公式表述如下：
公式
回歸模型通過估計系數來衡量各個變數對新增投資的影響程度。通過此模型，我們可獲得對新增投資的預期值（擬合值）。
投資效率是基於回歸模型殘差進行定義的。殘差值的正負分別對應著投資過度或不足的情況。殘差的計算公式如下：
公式
通過計算殘差的絕對值，我們可以得到投資效率的量化指標，從而評估企業的投資決策效率。殘差為正表示過度投資，殘差為負則表示投資不足。
針對不同變數，本文提供了多種計算定義，以適應不同研究需求和數據特點。以下為介紹的默認定義以及可調整的計算方法：
新增投資：購建固定資產和其他長期資產所支付的現金與購買和處置子公司及其他營業單位所支付的現金的差額，除以期初總資產。
成長性：主營業務收入增長率。
現金水平：貨幣資金與期初資產總額的比值。
企業年齡：上市年限的對數。
股票市場回報率：考慮現金紅利再投資的年個股回報率。
針對變數的計算，文獻中提供了多種定義，包括但不限於：
- 新增投資：不同的計算方法，如基於現金流表的支出和資產總額的比值等。
- 成長性：採用不同指標來衡量，如成長機會托賓Q等。
- 現金水平：考慮多種現金流來源和資產總額的比例。
- 企業年齡：計算方法的多樣性，如上市年限或成立年限。
- 股票市場回報率：在考慮現金紅利再投資的基礎上，與綜合市場回報率的比較。
在Stata中，數據准備、變數整理、數據預處理、選擇變數定義和研究時間范圍等步驟均需執行。例如，將「invest1」作為新增投資變數，需相應修改代碼；年份范圍默認設定為1998年至2022年。
以滬深主板非金融行業上市公司的數據為例，通過實施上述步驟，可對投資效率進行測算。
本文引用了多個研究文獻，旨在提供一個全面的框架，包括但不限於：Over-investment of free cash flow、田昆儒等人的研究、侯巧銘等人的研究、王善平等人的研究、楊箏等人的研究、王治張皎潔鄭琦的研究。
3. 如何用Arma模型做股票估計
時間序列分析是經濟領域最廣泛應用的工具之一，通過合適的模型描述歷史數據隨時間的變化規律，並分析預測變數值。
ARMA模型是一種最常見的重要時間序列模型，被廣泛應用於經濟領域的預測。通過分析具體股票數據，揭示股票價格變化的規律性，進而利用ARMA模型進行股票價格預測。
以長江證券為例，選取其從2020年9月3日到2019年9月6日的開盤價數據，共計60個樣本，基本滿足ARMA建模的要求。
首先進行數據平穩性分析，通過EVIEWS生成新序列lnS並使用ADF檢驗其平穩性。初始數據不平穩，經過一階差分後，通過1%顯著性水平下的ADF檢驗，證明數據一階差分後為平穩。
確定適用模型並定階。生成原始數據的一階差分數據dls，觀察其自相關系數AC和偏自相關系數PAC，嘗試用ARMA模型，通過AIC和SC確定具體的滯後項p和q值。最終確定ARMA(1,1)過程的AIC和SC最小，選擇ARIMA(1,1,1)模型作為預測模型。
對ARIMA(1,1,1)模型進行檢驗，殘差序列的AC和Q統計檢驗顯示殘差自相關基本在0附近，Q值通過檢驗，證明殘差不明顯存在相關性，模型擬合效果良好。
利用上述模型對長江證券6月22日、23日、24日的股價進行預測，預測值與實際值對比顯示有一定的誤差，但總體趨勢基本吻合。誤差主要出現在6月22日，因為當天正好是周一，波動較大。
綜上所述，ARMA模型在非平穩時間序列建模方面表現出色，特別是在金融時間序列預測中有著良好的應用前景。藉助EViews軟體，可以方便地將ARMA模型應用於金融時間序列問題的研究和預測，為決策者提供有力支持。
然而，由於金融時間序列的復雜性，進一步的研究和探討仍然是必要的。