股票收益率分布的核密度估计及蒙特卡罗模拟检验——基于涨跌停板制度推出前后数据的比较研究

发布时间：2020-01-20 11:29

【摘要】：利用预先设定好的分布形式对股票收益率进行拟合不可避免会产生模型设定误差,因此,本文利用核密度估计方法,以涨跌停板制度推出为界,对1992年5月21日—2009年6月30日期间的股票收益率分别进行了拟合和蒙特卡洛模拟检验。研究发现,使用核密度估计技术很好地近似了真实股票收益率分布;并且,涨跌停板推出以后的股票收益率曲线比推出之前要尖,尾部更厚,对这一现象,本文从行为金融和市场微观结构角度进行了解释。
【图文】：

表1、表2列出了样本Ⅰ、样本Ⅱ的一些描述性统计指标。从表中我们可以发本的峰度分别为12.8250和7. 3231,均远大于3,表明收益率呈现出尖峰后尾但是样本Ⅰ的偏度系数大于0,表明该样本分布右偏,样本Ⅱ的偏度系数小于样本分布左偏。此外,样本Ⅰ的均值比样本Ⅱ的均值要大,这表明实行涨停限均对数收益率要大于实行涨停限制后的日均对数收益率。表1　样本Ⅰ描述性统计指标均　值中位数最大值最小值标准差偏　度峰　度0. 000118 -0. 000666 0. 125300 -0. 077761 0. 016435 1. 282226 12. 82495表2　样本Ⅱ描述性统计指标均　值中位数最大值最小值标准差偏　度峰　度0. 000167 0. 000303 0. 040827 -0. 040538 0. 007560 -0. 177629 7. 3230692.非正态性检验表3、表4给出了样本Ⅰ、Ⅱ的正态性检验结果,很明显,所有指标值均在小于1

运用上文提到的最优窗宽选择方法进行计算,分别得到样本Ⅰ、Ⅱ的最优窗宽为hsample-1=0.00220407738、hsample-2=0.00065476778③。将其代入定义式即可得到两个样本的密度估计函数。图5、图6给出了两个样本的拟合曲线图。可以看出,无论是实行涨停板制度之前还是之后,股票收益率都具有明显的“尖峰后尾”特征,这与黄德①②③此外,交叉验证法还有计算量大,不能直接用于估计导函数曲线等缺陷(Hall and Johnstone, 1992)。限于篇幅,这里仅给出其简要数学表达形式

【参考文献】

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本文编号：2571256