我国股票时序数据长记忆性和非对称性的研究

发布时间：2020-12-02 14:25

　　计量经济学时间序列数据的研究分析在近二十年的理论和应用研究中取得了巨大的成就,传统的时间序列分析都是建立在时间序列的平稳性条件之上以及计量经济分析的经典假设之上。随着计量经济学时间序列数据研究的深入,传统的对平稳时间序列的分析逐渐被对非平稳时间序列的分析所取代。经济、金融数据中普遍存在着具有非平稳性的序列,如测度宏观经济总量的数据,测度金融市场波动的序列等。对于非平稳序列的研究范畴主要有单位根时间序列的研究,非线性关系的研究等等。长记忆性过程是对单位根过程的扩展。非对称性普遍存在于对股市（及其其它的金融市场）波动的研究中。国外对非平稳时间序列的分析,不管是理论方面还是实证方面,都做出了重大的成绩。相对来说,国内对非平稳时间序列的研究就显得比较滞后。国内外对时间序列长记忆性和非对称性的研究,主要沿着两条独立的思路而展开。本文作者之前看到的一篇关于美国失业率月度时序数据的长记忆性和非对称性的研究文献中,该文的作者建立了一个模型能够同时捕捉失业率的长记忆性特征和非对称性特征。受此启发,作者希望在现有文献对长记忆性和非对称性研究的基础上,能够对我国股票市场时序数据的长记忆性和非对称性进行综合地... 

【文章来源】：西南财经大学四川省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1. 导论
    1.1 选题背景及意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 选题目的及意义
    1.2 本文的主要内容和分析框架
        1.2.1 主要内容和观点
        1.2.2 论文的研究框架和思路
    1.3 使用的方法和工具
2 股票市场时序数据长记忆性和非对称性国内外文献综述
    2.1 有关长记忆性的文献
    2.2 有关非对称性的文献
3. 股票时序数据的长记忆性
    3.1 时间序列的非平稳性
    3.2 长记忆性的测度及分整模型
    3.3 长记忆模型及其自相关函数
    3.4 长记忆性的检验及其重标极差
        3.4.1 重标极差
        3.4.2 重标极差的计算
        3.4.3 Hurst 指数及其估计
        3.4.4 解读Hurst 指数
        3.4.5 重标极差的局限与调整重标极差
        3.4.6 估计长记忆参数d 的其他方法
4. 股票时序数据的非对称性
    4.1 认识非对称时间序列
    4.2 股市波动的非对称性模型
    4.3 股票市场非对称反应现象的理论解释
5. 时间序列长记忆性和非对称性的嵌套模型
    5.1 FI-STAR 模型
    5.2 FI-GARCH 模型
6. 我国股票时序数据的实证分析
    6.1 数据说明
    6.2 我国股票时序数据长记忆性的实证研究
        6.2.1 长记忆参数的计算
        6.2.2 关于日收益率绝对值序列分整模型的建立
    6.3 我国股票时序数据非对称性的实证分析
        6.3.1 实证分析
        6.3.2 我国股票市场非对称反映存在原因的解释
主要参考文献
后记
致谢
在读期间科研成果目录


【参考文献】：
期刊论文
[1]中国A股市场收益波动的非对称性研究[J]. 何晓光,朱永军.  数理统计与管理. 2007(01)
[2]ARMA-GARCH模型对上海铜期货市场收益率的建模与分析[J]. 萧楠.  运筹与管理. 2006(05)
[3]股票指数期货均值回复现象分析[J]. 袁象,余思勤.  大连海事大学学报(社会科学版). 2006(03)
[4]基于FIGARCH模型的股指波动性估计与预测研究[J]. 郭金利.  西北农林科技大学学报(社会科学版). 2006(05)
[5]中国证券投资基金市场波动特征实证研究[J]. 郭晓亭.  中国管理科学. 2006(01)
[6]中国股市长记忆的修正R/S分析[J]. 胡彦梅,张卫国,陈建忠.  数理统计与管理. 2006(01)
[7]石油价格的ARFIMA模型预测研究[J]. 冯春山,吴家春,蒋馥.  上海理工大学学报. 2005(06)
[8]上海股市收益率和波动性长记忆特征实证研究[J]. 罗登跃,王玉华.  金融研究. 2005(11)
[9]FIGARCH模型对股市收益长记忆性的实证分析[J]. 汤果,何晓群,顾岚.  统计研究. 1999(07)

硕士论文
[1]中国股票市场非对称反应研究[D]. 王亮.吉林大学 2006
[2]股票市场收益率波动长记忆性实证研究[D]. 罗来东.西南财经大学 2005
[3]中国股市的波动性研究[D]. 陈泽忠.西南财经大学 2001



本文编号：2895454