斯里兰卡科伦坡证券交易所：股价指数与宏观经济变量的协整分析

"这篇论文探讨了斯里兰卡科伦坡证券交易所的全股票价格指数（ASPI）与宏观经济变量之间的长期关系。研究通过协整分析和自回归时间序列方法，发现ASPI与汇率、货币供应、工资率、外国湿资产、流通中货币以及进出口等变量存在协整关系。此外，提出了一种使用特征向量系数的回归模型来预测ASPI指数的长期行为。模型的残差评估显示了随机行为，证实了ASPI与这些宏观经济变量之间存在有效的长期协整关系。未来研究计划利用向量误差修正模型(VAR)分析宏观经济变量之间的短期动态关系。" 本文研究的核心在于利用统计学中的协整理论，分析股市与宏观经济之间的相互作用。协整是一种统计方法，用于检测和分析非平稳时间序列数据（如股票价格和宏观经济指标）之间的长期均衡关系。在本研究中，协整检验显示ASPI与一系列特定宏观经济变量存在稳定的关系，这意味着即使短期内这些变量可能波动，但从长期看，它们会保持一个固定的均衡状态。 自回归时间序列模型是另一种关键工具，它利用过去的时间点数据来预测未来的趋势。在本文中，这种模型被用来研究ASPI指数随时间的变化模式，并结合协整关系，预测其长期走势。 论文中提出的特征向量系数回归模型是一种创新的应用，通过计算特征向量系数，可以更好地捕捉这些宏观经济变量对ASPI指数的影响。模型的残差分析揭示了随机行为，这进一步支持了协整关系的有效性，即ASPI指数的变化并非完全随机，而是与宏观经济环境紧密关联。 此外，作者指出，未来的探究将引入向量误差修正模型（VAR），这是处理多个非平稳时间序列间关系的常用方法。VAR模型能揭示这些宏观经济变量在短期内如何相互影响，从而提供更全面的理解和预测能力。 这项研究不仅深化了我们对股市与宏观经济互动的理解，也为金融市场分析和政策制定提供了有价值的实证证据。通过深入研究这些关系，投资者和决策者能够更好地预测市场动态，制定更有效的投资和经济策略。