a題在金融風暴中成長
摘要本文以上證2023年5月30日至2023年12月31日的系列指數為基礎資料，就**市場的實際特徵引入灰色關聯度分析模型，在分析出各型別代表性指數和相近指數曲線的基礎上，構造出乙個收益大風險小的指數投資組合,接著分析**巨集觀調控的作用。
首先，假設各指數中缺失的資料對最終的分析結果無明顯影響。為了得到各類指數中的代表性指數和走勢相近的指數，建立灰色關聯度分析模型，利用matlab7.0軟體求得結果：
七個小類中最具代表性的指數分別為中證中盤、全r成長、上證可選、滬分離債、180運輸、綜合指數。
其次，考慮到**投資有**、中線、長線之分，需分別統計出各型別指數的日平均收益率、月平均收益率和半年均收益率。再根據實際投資情況，建立**利益率度量模型,賦予三種收益率不同的權值，求出各指數的平均收益率，即可得出這一年半中平均收益率較高的**型別。利用matlab7.
0軟體求得結果，得出結論：投資材料股、能源股、資訊股賺錢，投資消費股賠錢；投資房地產業類和中型上市公司的**賺錢，投資綜合業類、公用事業類**賠錢；投資民營企業、**企業、新興產業和自然資源類**賺錢；投資基建類**和交通運輸類**賠錢。
接著，為了解決有限的資產在具有不同風險收益特性的**之間的優化配置問題。在均值—方差假設和投資者一致性假設的條件下,建立**風險var**模型，以**投資組合的風險調整資本收益raroc目標函式建立投資混合規劃模型，在承受低風險的基礎上追求高收益。利用lingo11.
0軟體得到最終得出**投資方案為：公用股33.16%,可選股為4.
08%,能源股為18.14%,消費股為40.61%,醫藥股為4%。
考慮到通過調整存貸款基準利率和存款準備金率,來調控**市場的方法,具有滯後性，因此建立貨幣調控的干預模型，來描述經濟政策的變化或突發事件給經濟帶來的影響。
模型ⅳ具有一定的實用性，有助於分析我國貨幣政策與**市場的關係。綜合前面的分析，給出建議：央行在抉擇貨幣政策前應當將包括**市場在內的資本市場的狀況作為判斷指標；繼續推進利率、匯率市場化機制改革；不斷完善國內資本市場層次結構。
關鍵字：灰色關聯度期望收益率 var raroc 投資組合風險價值
一、問題的提出及背景
1.1 問題背景
本**主要討論金融風暴中的**投資問題。2023年美國房地產次級抵押貸款市場支付危機引發的金融海嘯席捲全球,中國也在所難免。國內**市場作出迅速反應，上證綜合指數從2023年5月30日的3433點一路下探至11月6日的1717點，跌去50%。
為了應對國際金融危機，我國**採取了一系列措施。9月16日至12月23日，央行連續4次下調存貸款基準利率和存款類金融機構人民幣存款準備金率。 11月9日國家出台擴大內需十項措施，兩年內總投資達到4萬億元。
寬鬆的貨幣政策所帶來的充裕的流動性為a**場注入了蓬勃生機， 2023年上證綜合指數漲幅達到80%，以3277點報收，基本收復了金融海嘯卷走的成果，標誌中國經濟已基本從金融危機中復原。
1.2 問題提出
（1）上證系列指數包括成分指數，綜合指數，行業指數，風格指數，主題指數，**指數，債券指數等7類共約60個指數。就2023年5月30日至2023年12月31日這段歷史分析，哪些指數的走勢相近，哪幾個指數具有代表性意義？
（2）根據對上證系列指數的分析，在這一年半中投資哪些型別**的人賺錢多？投資哪些型別**的人損失大？
（3） 用不同的行業指數構造乙個**投資組合，使得在金融危機中風險最小。
（4）根據資料分析存貸款基準利率和存款準備金率調整對**的影響，對通過貨幣手段調控**提出你的建議。
1.3 相關資料處理
從上海**交易所**和同花順軟體**2023年5月30日至2023年12月31日的上證系列指數資料,整合到excel**中,成為待處理的原始資料。
二、問題分析
金融危機下的**市場危機四伏，為了謀求更好的發展，就需要正確****市場未來走勢，制定合理的投資方案。通過分析**市場對這場金融海嘯做出反應以後的市場走勢，在一定程度上可****市場發展趨勢，並採取相應的貨幣手段來調控**。
本**以上海**系列指數為基礎，，對每日****進行分析處理。將所有資料都整合到excel**中後，在部分指數的缺失資料部分對後續分析沒有影響的假設下，具體分析過程如下：
第一步，建立灰色關聯度分析模型，求出每個小類中的各指數的關聯度。在此基礎上，得出關聯度較高的指數，即它們的走勢相似程度高；同時，得出各關聯度的平均值，平均值越高，越能代表這一類指數。
下面以成分指數的分析過程為例。
表2.1 成分指數關聯度表
根據理論分析，由表中資料可知，上證50和上證180走勢較近，中證中小，中證小盤和中證中盤三個指數走勢較近。
第二步，要判定哪種型別的**盈利最多，哪種**虧損最多，就要根據上
證系列指數比較分析不同型別**的收益率。由於**投資有**、中線、長線之分，因此需分別統計出各型別指數的日平均收益率、月平均收益率和半年均收益率，根據實際投資情況，賦予它們不同的權值，再求出各指數的平均收益率。然後，通過對比得出這一年半中平均收益率較高的**。
在平均收益率高即代表該類**收益大的假設下，可以判斷出金融危機影響下的這一年半中，投資哪種型別**賺錢較多，投資哪種型別**損失大。
第三步，**投資者之所以進行**投資，目的是想獲得較高的收益；然而，**作為長期信用工具，其本身的收益又是受許許多多不確定因素影響，即收益總是伴隨著一定風險的。本題要求用行業指數構造乙個**投資組合,使其在金融危機中風險最小,故首先應該解決的是風險**演算法問題。這裡引入期望收益率e(r)度量**收益，度量**風險，以組合raroc（風險調整資本收益）為目標函式建立混合規劃模型，求出最優**投資方案。
第四步，金融風暴中我國**一路**，國家多次採取措施，降低存貸款基準利率和存款類金融機構人民幣存款準備金率，從而增大市場上貨幣流動性，減緩****趨勢。根據相關材料，在下調存貸款基準利率和存款類金融機構人民幣存款準備金率日期前後各取乙個樣本s1、s2，分別計算這兩個樣本中日平均收益率和 ，通過比較和的大小可直觀的看出國家採取的措施對**的走勢影響，從而分析出存貸款基準利率和存款準備金率調整對**的影響，再根據相關規律對貨幣手段調控**提出合理的建議。
三、模型假設
1、假設部分指數中缺失的資料對最終計算結果沒有影響，也不會影響到指數走勢相似性分析。
2、假設各指數的平均收益率能反映出該股指的獲利情況。平均收益率高，代表買該型別的**賺錢多；平均收益率為負數，則表示買該型別**賠錢。
3、假設投資組合收益的概率分布都是正態分佈。而正態分佈可由期望和方差精確描述。
4、假設投資者計畫的投資時間和投資期限相同。
5、假設單一資產無限可分，即投資者可以按任意比例購置他所期望的**。
6、假設不考慮**分紅、買賣稅收和交易成本，並且投資者可以不斷地免費從外界獲取相關資訊。
7、忽略所選樣本容量對最終分析結果的影響。
8、**指數波動與存款準備金率變動呈負相關關係
9、貨幣政策對**市場影響可能是長期存在的，且存在滯後性。
四、符號說明
e(r) 表示**的期望收益率
x(r) 表示**日平均收益率
y(r) 表示**月平均收益率
z(r) 表示**半年平均收益率
n 表示樣本空間的週期數
表示該週期的**價
表示投資組合整體值
表示**的var值
表示**的var值
表示**的權重，即投資百分比
表示**的權重，即投資百分比
表示**和**的相關係數
表示投資組合的期望收益
表示投資組合的方差
raroc 表示風險調整資本收益
五、模型的建立與求解
5.1 灰色關聯度分析模型
上證系列指數包括成分指數，綜合指數，行業指數，風格指數，主題指數，**指數，債券指數等7類共62個指數。鑑於指數較多，且可以分為不同型別，因此分為七小類來具體分析，並以每日**價作為觀察值建立灰色關聯度分析模型。
5.1.1 模型的準備
（1）海量資料處理
a．62個指數資料的處理
，並用excel**對這些資料按指數名進行分類儲存。由於資料量很大，不再將**資訊附上。
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