基于贝叶斯分类的股市厚尾现象统计分析

发布时间：2018-04-16 07:13

  本文选题：贝叶斯分类 + 厚尾现象　； 参考：《统计与决策》2013年20期

【摘要】：股市厚尾现象是金融市场的一个典型特征。文章采用贝叶斯分类的方法,根据价格成分特征间的聚类效果来对厚尾序列的价格成分做分类,并对单一价格成分做统计分析。实证结果表明,股市的厚尾序列可以被分为中枢低、幅度小的平缓型波动与中枢高、幅度大的剧烈型波动两种基本的价格成分。而且对两种价格成分的统计特性分析发现,对股市运动起主导作用的是小概率出现的大波动价格成分。
[Abstract]:The stock market thick tail phenomenon is a typical characteristic of the financial market.In this paper, Bayesian classification method is used to classify the price components of the thick-tailed series according to the clustering effect among the price component features, and the statistical analysis of the single price component is made.The empirical results show that the thick tail series of the stock market can be divided into two basic price components: the low central level, the gentle fluctuation with small amplitude, the high central fluctuation and the sharp volatility with a large amplitude.By analyzing the statistical characteristics of the two kinds of price components, it is found that the large fluctuating price components with small probability play a leading role in the stock market movement.
【作者单位】： 南京大学工程管理学院;
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(20110491378) 江苏省博士后科研基金资助项目(1101067C)
【分类号】：F832.51;F224

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1757809