谱分析在测定股市波动周期中的应用

发布时间：2020-09-15 18:01

　　 频谱分析是以傅立叶变换和滤波理论为基础,自从上世纪三十年代开始广泛应用在通讯、雷达、遥感、气象、地球物理、天文等领域,尤其在计算机出现后得到了飞速的发展,新理论,新方法与新技术不断涌现,可以说正处于方兴未艾的蓬勃发展中。最近二十年来,国内外学者也开始尝试将其应用于金融领域。本文参考经济波动周期,说明了股市波动周期的存在性,利用谱分析的经典方法和现代谱估计找出国内外股市波动周期的隐周期,以此对经济周期及股市波动有更深入地了解。 首先,详细介绍谱分析的相关概念、理论知识以及谱分析在经济金融领域的研究情况,并总结了影响股市波动的基本因素。 其次,本文主要利用谱分析的线性方法与非线性方法---自回归模型对国内外股市重要指数分别进行分析,探讨关于谱分析的一些理论问题,如对模型参数的估计,以及全球五大股市的波动周期特征问题。 最后,根据各国金融经济情况,借鉴谱分析在其他领域已做的研究及成果,研究股市波动的特征及规律,比较所分析各国股市的隐周期。
【学位单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2010
【中图分类】：F224;F830.91
【部分图文】：

国内外学者早有的研究，普遍的结论是股市存在一定的季节存在“一月效应”（即一月份股市平均收益率高于一年中其他应”（年关效应）[23]，因此，首先用移动平均趋势剔除法求出{YS，然后将S剔除，即：Y/S=(T×S×C×R)/S=T×C×R；而股市的内外的政治、经济、社会等因素密切相关，往往股市的长期观调整期。因此，为了更准确地发现股市中的波动规律，需剔长期趋势因子的影响。常用的方法是拟合一条趋势线T，求出T除，这样就得到一个(隐含周期变动因素C的平稳序列/T=C×R。本文采用多项式分段拟合。香港股市恒生指数为例。来探讨季节变动在本文中是否对谱分影响。剔除季节移动平均法对2001~2008年的道琼斯工业平均指数进比结果见下图。

图 3-2 季节调整后的各年分布图出季节调整前后图形变化非常小，季节效应不明显，因此在处化处理方法只对数据进行趋势调整。若数据仍不平稳可使用常建立根检验断数据平稳化处理之后是否平稳，需要对处理的数据进行单位验即增广的DF检验(Augmented Dickey-Fuller)[24]模型：1 2 11mt t iiX t X Xt i tβ β δ α =Δ = + + + ∑ Δ +ε设00H :δ = ，备选假设： H: 0αδ < 。计量：( )21 1 ( )t tδY Yεδ δτσσ = =∑

(e)伦敦金融时报指数谱密度图图 4-1 各指数经典法谱密度图(日收盘价样本序列)数谱密度图可以看出，功率谱密度图基本相似，都随频主峰值，但总体最后都趋于零。其中上证指数表现为一 225 指数、道琼斯指数和富时 100 四波均很明显，三者表现出的周期比较显著。据指数日样本数据得到的关于各指数最大四个峰值的频及对应的波动周期。对照显著性检验 Fisher 检验表( α 了检验，说明股市确实存在周期性。期统计对比图（日数据序列）上证指数 恒生指数 日经 225 道琼斯 率 0.0525 0.0495 0.0495 0.0505 密度 16.6443 13.5353 12.2644 14.0251 g 0.3406 0.2387 0.3045 0.2786 期 19.0476 20.2020 20.2020 19.8020

【参考文献】

相关期刊论文 前8条

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本文编号：2819284