股票指数怎么计算
各位好，相信很多人对股票指数怎么计算都不是特别的了解，今天就来帮助大家，解决大家的一些困惑，下面一起来看看吧！
股票指数是如何计算出来的
股票指数是计算方式如下：
1、相对法又称平均法，就是先计算各样本股票指数。再加总求总的算术平均数。其计算公式为：股票指数=n个样本股票指数之和/n英国的《经济学人》普通股票指数就使用这种计算法；
2、综合法是先将样本股票的基期和报告期价格分别加总，然后相比求出股票指数。即：股票指数=报告期股价之和/基期股价之和代入数字得：股价指数=（8+12+14+18）/（5+8+10+15）=52/38=136.8%即报告期的股价比基期上升了36.8%；
3、加权法加权股票指数是根据各期样本股票的相对重要性予以加权，其权数可以是成交股数、股票发行量等。按时间划分，权数可以是基期权数，也可以是报告期权数。
股票指数类型如下：
1、上海证券交易所的股价指数：成份指数类；综合指数类；
2、深圳证券交易所的股价指数：成份指数类；综合指数类；
3、中证指数有限公司旗下指数：沪深300指数；中证规模指数；
4、和的主要股价指数：包括恒生指数、恒生综合指数系列、恒生流通综合指数系列、恒生流通精选指数系列。
股市指数是由证券交易所或金融服务机构编制的表明股票行市变动的一种供参考的指示数字。投资者据此就可以检验自己投资的效果，并用以预测股票市场的动向。同时，新闻界、公司老板乃至政界领导人等也以此为参考指标，来观察、预测社会政治、经济发展形势。由于股票指数计算复杂，同时种类众多，因此人们常常从上市股票中选择若干种富有代表性的样本股票，并计算这些样本股票的价格平均数或指数。用以表示整个市场的股票价格总趋势及涨跌幅度。
股票指数的计算方法是什么
股票指数的计算方法有三种：一是相对法，二是综合法，三是加权法。
1、相对法
相对法又称平均法，就是先计算各样本股票指数。再加总求总的算术平均数。其计算公式为：
股票指数=n个样本股票指数之和/n英国的《经济学人》普通股票指数就使用这种计算法。
2、综合法
综合法是先将样本股票的基期和报告期价格分别加总，然后相比求出股票指数。即：
股票指数=报告期股价之和/基期股价之和
代入数字得：
股价指数=(8+12+14+18)/(5+8+10+15)= 52/38=136.8%
即报告期的股价比基期上升了36.8%。
从平均法和综合法计算股票指数来看，两者都未考虑到由各种采样股票的发行量和交易量的不相同，而对整个股市股价的影响不一样等因素，因此，计算出来的指数亦不够准确。为使股票指数计算精确，则需要加入权数，这个权数可以是交易量，亦可以是发行量。
3、加权法
加权股票指数是根据各期样本股票的相对重要性予以加权，其权数可以是成交股数、股票发行量等。按时间划分，权数可以是基期权数，也可以是报告期权数。
以基期成交股数(或发行量)为权数的指数称为拉斯拜尔指数；以报告期成交股数(或发行量)为权数的指数称为派许指数。对拉斯拜尔指数和派许指数作几何平均，得几何加权股价指数“费雪理想式”。
拉斯拜尔指数偏重基期成交股数(或发行量)，而派许指数则偏重报告期的成交股数(或发行量)。当前世界上大多数股票指数都是派许指数。
扩展资料：
计算股价平均数或指数时经常考虑以下四点：
(1)样本股票必须具有典型性、普通性，为此，选择样本应综合考虑其行业分布、市场影响力、股票等级、适当数量等因素。
(2)计算方法应具有高度的适应性，能对不断变化的股市行情作出相应的调整或修正，使股票指数或平均数有较好的敏感性。
(3)要有科学的计算依据和手段。计算依据的口径必须统一，一般均以收盘价为计算依据，但随着计算频率的增加，有的以每小时价格甚至更短的时间价格计算。
(4)基期应有较好的均衡性和代表性。
修正的股价平均数有两种：
一是除数修正法，又称道式修正法。这是美国道·琼斯在1928年创造的一种计算股价平均数的方法。该法的核心是求出一个常数除数，以修正因股票分割、增资、发放红利等因素造成股价平均数的变化，以保持股价平均数的连续性和可比性。
具体作法是以新股价总额除以旧股价平均数，求出新的除数，再以计算期的股价总额除以新除数，这就得出修正的股价平均数。即：
新除数=变动后的新股价总额/旧的股价平均数
修正的股价平均数=报告期股价总额/新除数
在前面的例子除数是4，经调整后的新的除数应是：
新的除数=(10+16+24+10)/20=3。
将新的除数代入下列式中，则：
修正的股价平均数=(10+16+24+10)/3=20(元)
得出的平均数与未分割时计算的一样，股价水平也不会因股票分割而变动。
二是股价修正法。股价修正法就是将股票分割、增资、发行红股等变动后的股价还原为变动前的股价，使股价平均数不会因此变动。美国《纽约时报》编制的500种股价平均数就采用股价修正法来计算股价平均数。
参考资料来源：百度百科-股票指数
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