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CAPM 的实证数据分析与代码

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简介：
本文章深入探讨资本资产定价模型（CAPM）的实际应用，通过详尽的数据分析和Python/R等编程语言的具体实现，帮助读者理解并验证CAPM理论在金融市场中的有效性。 该资源包包含文章《一个文科生，用Python检验CAPM模型在A股市场的有效性，老师期末给了95分》的实证代码和数据。需要的同学可自取。

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  • CAPM 的实证数据分析与代码
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    本文章深入探讨资本资产定价模型（CAPM）的实际应用，通过详尽的数据分析和Python/R等编程语言的具体实现，帮助读者理解并验证CAPM理论在金融市场中的有效性。 该资源包包含文章《一个文科生，用Python检验CAPM模型在A股市场的有效性，老师期末给了95分》的实证代码和数据。需要的同学可自取。
     
  • 基于CAPM模型的深圳股市实证分析（2011年）
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    本研究运用资本资产定价模型(CAPM)，深入分析了2011年度深圳股市的表现与风险收益关系，旨在为投资者提供决策参考。 利用资本资产定价模型（CAPM）对中国深圳A股市场进行了实证检验。选取了2008年至2010年期间深圳A股市场的20支股票的日收盘价作为研究样本，并借助Eviews软件、BJS方法和FM模型进行分析。回归结果显示，β值的显著性成为收益率的重要解释因素；同时发现，个股收益与系统风险之间存在正相关关系，并且非系统风险在资产定价中也起到一定作用。 为了进一步消除个体股票中的非系统风险影响，根据β值大小构建了投资组合对CAPM模型进行了修正检验。结果显示，在这种情况下所得结论仍然和单独分析个股时的发现基本一致；不过值得注意的是，通过这种方式得出的风险评估更为准确地反映了整体市场状况。 此外，研究结果还揭示出深圳股市尚不够成熟，并且存在一定的问题亟待解决。
     
  • 2000-2021年间权益资本成本分析——基于CAPM、MPEG、OJ及PEG模型的实证研究与原始数据及代码分享
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    本文通过应用CAPM、MPEG、OJ及PEG等模型，深入分析了2000至2021年中国权益资本的成本变化，并公开所有原始数据分析和代码。 权益资本成本指的是企业所有者投入的资金的成本，它反映了股东对投资风险的补偿要求以及他们对企业未来收益的预期。 筹集普通股资金所需的成本即为权益资本成本，这同时也是企业在做出投资决策时的重要参考依据。通常情况下，可以通过诸如资本资产定价模型等方法来计算这一数值，其公式可以表示为：权益资本成本=无风险报酬率+贝塔系数*（平均风险股票回报率-无风险报酬率）。 数据指标包括但不限于以下内容： 证券代码、报告公布日、预测终止日、分析师ID、分析师姓名、研究报告ID、证券公司ID、证券公司名称、每股收益(EPS)、市盈率(P/E ratio) 、息税前收入(EBIT) 、扣除利息支出和税收后的现金流（即经营现金流量）、每股净资产(Book Value per Share) 、总资产收益率(Return on Assets, ROA) 以及净资产收益率 (Return on Equity, ROE)，等等。 此外，关于年度市场表现的数据指标还包括： 证券代码、年开盘日期、年收盘日期、年个股交易股数及金额、年流通市值与总市值、全年交易天数等。另外还有考虑现金红利再投资的回报率和不考虑该因素的回报率，以及市场的类型等等……
     
  • Python数据分析与代码实现
    优质
    《Python数据分析与代码实现》一书深入浅出地介绍了如何使用Python进行高效的数据处理、分析和可视化，适合数据科学初学者及进阶读者。 数据集包含了从-20dB到+18dB共20个信噪比（步长为2）下的11种调制信号，包括AM-DSB、 AM-SSB 和 WBFM 三种模拟调制信号以及 BPSK、 QPSK、 8PSK、 CPFSK、 GFSK、 PAM4、 QAM16 和 QAM64 八种数字调制信号。其中，所有信号的中心频率为200kHz，采样频率为1Msamp/s，并且每个信噪比下每种调制信号包含1000个样本数据。每个信号由IQ两路数据组成，每一路都含有128个采样点。
     
  • 主成分分析实验的数据与代码
    优质
    本项目包含主成分分析（PCA）实验的相关数据集和Python代码，旨在帮助用户理解并实践PCA在降维中的应用。 大学的MATLAB课程实验涵盖了数据处理及代码实现等内容，非常值得参考。
     
  • 租房数据分析实战代码与数据
    优质
    本书通过实际案例和源代码解析，深入浅出地讲解了如何运用Python等编程语言进行租房市场数据分析，帮助读者掌握实用的数据处理技巧。 租房数据挖掘实战代码与数据包含2700多条记录，非常适合初学者学习和参考。
     
  • 基于CAPM理论的中国证券市场分析论文.doc
    优质
    本文基于资本资产定价模型（CAPM）对中国证券市场的现状进行了深入分析，探讨了市场风险与预期收益之间的关系，并评估了该理论在中国市场的适用性。 CAPM理论下对中国证券市场的分析论文探讨了资本资产定价模型在中国证券市场中的应用与有效性。该研究通过实证方法检验了中国股市是否符合传统金融理论的预测，并深入讨论了影响中国市场特定因素的作用，如市场监管、投资者行为以及宏观经济环境等变量对股票收益的影响。此外，文章还评估了CAPM在不同时间段内的适用性及其对中国证券市场投资策略的意义。 这段文字原本可能包含了一些具体的参考链接或联系方式，在这里进行了删减处理以确保信息的简洁性和安全性。
     
  • 代码.zip 数据分析代码.zip 数据分析
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    本项目包含一系列数据分析相关的Python脚本和Jupyter Notebook文件，旨在提供数据清洗、探索性分析及可视化等工具与示例。 代码.zip 代码.zip 代码数据分析
     
  • GPS数据分析与源代码解析
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    本课程深入讲解GPS数据处理及分析方法，并对相关源代码进行详细解读，帮助学员掌握从数据获取到应用开发全过程的技术要点。 GPS源代码主要用于分析和解析GPS数据。
     
  • Python数据可视化与分析代码实例
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    本书通过丰富的Python代码实例，深入浅出地介绍了如何进行数据可视化和数据分析，帮助读者掌握利用Python解决实际问题的能力。 这段代码案例完成了以下几项任务：加载了titanic数据集；进行了简单的数据预处理，包括删除包含缺失值的行（仅针对Age列）；使用seaborn库绘制乘客年龄分布的直方图，并在图表中添加了核密度估计曲线(KDE)；利用seaborn库绘制按性别分组后的生存情况条形图；计算并展示了整体的生存率；以及分别统计和展示男女乘客各自的生存率。