基于Kalman滤波方法的证券市场噪音收益度量

发布时间：2017-10-02 18:03

  本文关键词：基于Kalman滤波方法的证券市场噪音收益度量

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【摘要】：在充分解析价格扩散过程的基础上,本文构建了融入时变噪音因素的新过程,并将其离散化后转换成状态空间模型。然后,利用Kalman滤波方法并借助EM算法估计未知参数,实现了有效度量噪音收益的目的。最后,以上证综指1991年1月4日至2012年2月24日的周数据为样本探析中国股市噪音收益情况,结果表明:期间中国股市的噪音收益水平处在-23.00%~83.51%,且存在右偏及尖峰特征,进一步分析表明投资者理性程度及监管是影响噪音收益的重要因素。
【作者单位】： 天津大学经济与管理学部;天津大学金融工程研究中心;
【关键词】： 噪音 噪音收益 kalman滤波 EM算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(71271146) 教育部长江学者和创新团队发展计划(IRT1028)
【分类号】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言在经典的金融学假设下,市场上只有代表性理性交易者,价格处于有效水平从而对每个交易者来说未来收益是可以预测的,噪音可被视为白噪音,因此,噪音的研究也一直没有引起足够的重视。然而,市场异象的客观存在使人们意识到经典的有效市场假设、理性假设与现实金融世界存在矛

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本文编号：961020