基于无穷状态转换模型的中国股票市场收益率分析

发布时间：2017-08-08 08:39

  本文关键词：基于无穷状态转换模型的中国股票市场收益率分析

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【摘要】：本文建立一个状态数目由数据决定的马尔可夫转换向量自回归模型,用贝叶斯方法推断模型参数,并利用基于Gibbs分块采样的MCMC方法做逼近。然后本文用此模型和估计方法分析上海A股市场周收益率,结果发现,我国股票市场最可能存在5个不同的状态,状态间的区分首以波动性大小不同为标准,股市除了在初期波动性极小外,从1992年4月开始可以分为两个阶段,在各阶段股市均在三个状态之间转换。
【作者单位】： 华中科技大学经济学院;广东外语外贸大学国际经济贸易学院;
【关键词】： 无穷状态转换 向量自回归 贝叶斯推断 分块采样 A股市场收益率
【分类号】：F224;F832.51
【正文快照】： 1引言很多经济变量在一些时间段都会出现结构性变化,其时间序列有明显不同的表现。时间序列的显著变化可以视为时间序列的生成过程在不同状态之间的相互转换。对于时间序列的这种复杂变化过程,如果能准确判断状态转换什么时候发生,则可以对时间序列进行分段建模。但问题是状

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本文编号：639121