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大盘指数：计算方法本站

　　大盘指数计算股票指数时，往往把股票指数和股价平均数分开计算。按定义，股票指数即股价平均数。但从两者对的实际作用而言，股价平均数是反映多种股票价格变动的一般水平，通常以算术平均数表示。

　　人们通过对不同的时期股价平均数之间的比较，可以认识到多种股票价格变动水平。而股票指数则是反映不同时期的股价变动情况的相对指标，也就是将第一时期的股价平均数当作另一时期股价平均数的基准的百分数。通过股票指数，人们可以了解到计算期的股价比基期的股价上升或下降的百分比率。由于股票指数是一个相对指标，则就一个较长的时期来说，股票指数比股价平均数能更为精确地衡量股价的变动。

　　股票价格平均数反映一定时点上市股票价格的绝对水平，它可分为简单算术股价平均数、修正的股价平均数、加权股价平均数三类。人们通过对不同时点股价平均数的比较，可以看出股票价格的变动情况及趋势。

　　大盘指数简单算术股价平均数是将样本股票每日收盘价之和除以样本数得出的，即：简单算术股价平均数=(P1+P2+P3+…+Pn)/n世界上第一个股票价格平均——道·琼斯股价平均数在1928年10月1日前就是使用简单算术平均法计算的。

　　现假设从某一采样的股票为A、B、C、D四种，在某一交易日的收盘价分别为10元、16元、24元和30元，计算该市场股价平均数。将上述数置入公式中，即得：股价平均数=(P1+P2+P3+P4)/n=（10+16+24+30）/4=20(元)

　　简单算术股价平均数虽然计算较简便，但它有两个缺点：一是它未考虑各种样本股票的权数，从而不能区分重要性不同的样本股票对股价平均数的不同影响。二是当样本股票发生股票分割派发红股、增资等情况时，股价平均数会产生断层而失去连续性，使时间序列前后的比较发生困难。例如，上述D股票发生以1股分割为3股时，股价势必从30元下调为10元，这时平均数就不是按上面计算得出的20元，而是(10+16+24+10)/4=15(元)。这就是说，由于D股分割技术上的变化，导致股价平均数从20元下跌为15元(这还未考虑其他影响股价变动的因素)，显然不符合平均数作为反映股价变动指标的要求。

　　大盘指数修正的股价平均数有两种：一是除数修，又称道式修。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、发放红股等因素造成股价平均数的变化，以保持股份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。股价修就是将股票分割等，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来计算股价平均数。

　　大盘指数加权股价平均数是根据各种样本股票的相对重要性进行加权平均计算的股价平均数，其权数(Q)可以是成交股数、股票总市值、股票发行量等。

　　股票指数是反映不同时点上股价变动情况的相对指标。通常是将报告期的股票价格与定的基期价格相比，并将两者的比值乘以基期的指数值，即为该报告期的股票指数。

　　(1)相对法：大盘指数相对法又称平均法，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《经济学家》普通股票指数就使用这种计算法。

　　(2)综合法：v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：大盘指数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。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。

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