基于符号时间序列分析的金融市场收益及其波动研究

发布时间：2021-08-21 11:26

　　金融市场中收益的变化和波动是金融发展过程中的显著特点和不可避免的现象。尤其是20世纪70年代以来,在全球经济一体化的大环境下,全球金融市场的复杂性和风险不断加大。为了了解金融发展的过程和市场的变化规律,对金融市场收益及其波动进行研究显得尤为重要。由于金融系统是复杂的大系统,复杂性的本质来自于非线性性。因此,应用适合于分析非线性动力学系统的符号时间序列分析方法,并借鉴该方法在自然科学和工程领域的研究成果,将符号时间序列方法与金融计量学的方法相结合,研究金融问题,具有重要的科学意义和应用前景。本文的工作就是基于这种思想展开的。首先,文章论述了进行金融市场收益及其波动研究的背景和重要性。对收益的定义及其波动的客观性和表现特征进行了阐述;总结了金融风险度量的方法,为研究收益变化及其波动提供了金融计量学依据。然后,针对论文选用的符号时间序列分析方法,结合金融市场的具体特点,系统概括了符号时间序列分析方法的理论基础和操作过程。最后,基于符号时间序列分析方法,以上海证券交易所综合指数和深圳证券交易所成分指数为代表,分别研究了上海市场和深圳市场,提出了采用时变的修正Shannon熵,来度量市场有效性随... 

【文章来源】：天津大学天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 金融市场收益的含义和度量
        1.1.2 金融市场波动的产生和表现
        1.1.3 金融市场收益及其波动的研究意义
    1.2 金融市场中符号化方法的必要性和意义
    1.3 论文的结构安排
    1.4 本章小结
第二章 金融市场收益及其波动研究综述
    2.1 金融市场收益及其波动研究方法及进展
    2.2 金融市场风险的度量方法
        2.2.1 灵敏度方法
        2.2.2 波动性方法
        2.2.3 风险值法（VaR）
        2.2.4 一致性风险测度
    2.3 符号时间序列分析的国内外研究综述和成果
    2.4 本章小结
第三章 符号时间序列分析方法综述
    3.1 时间序列符号化
    3.2 符号时间序列的编码
        3.2.1 十进制编码过程
        3.2.2 符号树
        3.2.3 符号序列直方图
    3.3 符号时间序列的统计分析
        3.3.1 符号时间序列的修正Shannon 熵
        3.3.2 时间不可逆转性T_fb
        3.3.3 X~2 统计量
        3.3.4 其它统计量
        3.3.5 参数选择问题
    3.4 符号时间序列分析的计算流程
    3.5 Logit 模型
    3.6 本章小结
第四章 基于符号时间序列时变熵的金融市场收益分析
    4.1 符号说明及应用原理
    4.2 中国股票市场的有效性分析
        4.2.1 两市场指数的修正Shannon 熵
        4.2.2 基于时变熵的沪深两市有效性的分析
    4.3 市场有效性与收益异常波动的关系分析
        4.3.1 上海股票市场有效性与异常波动的关系
        4.3.2 深圳股票市场有效性与异常波动的关系
        4.3.3 结果分析
    4.4 市场有效性与收益暴跌的关系分析
        4.4.1 上海股票市场有效性与收益暴跌的关系
        4.4.2 深圳股票市场有效性与收益暴跌的关系
        4.4.3 结果分析
    4.5 本章小结
第五章 基于符号时间序列直方图的金融市场收益模式分析
    5.1 上海股票市场收益变化模式分析
        5.1.1 符号序列的直方图
        5.1.2 时间不可逆指标T_fb 和X~2 统计量分析
    5.2 深圳股票市场收益变化模式分析
        5.2.1 符号序列的直方图
        5.2.2 时间不可逆指标T_fb 和 X~2 统计量分析
    5.3 上证综指与深证成指结果比较
    5.4 本章小结
第六章 总结和展望
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于最小首差循环链码的快速搜索算法[J]. 曹茸.  电脑知识与技术. 2009(19)
[2]金融风险管理基础与前沿研究[J]. 吴晓雄.  西南交通大学学报(社会科学版). 2009(02)
[3]基于混沌时间序列分析的股票价格拐点预测方法[J]. 邓华丽,李修全.  统计与决策. 2007(09)
[4]时间序列的符号化方法研究[J]. 向馗,蒋静坪.  模式识别与人工智能. 2007(02)
[5]关于混沌理论在金融经济学与宏观经济中的应用研究述评[J]. 何孝星,赵华.  金融研究. 2006(07)
[6]汽油机瞬态排放CO的符号时间序列统计量分析[J]. 王爱国,张雨.  华东交通大学学报. 2005(04)
[7]金融风险度量方法的新进展[J]. 石媛昌,韩立岩.  首都经济贸易大学学报. 2005(04)
[8]论金融风险度量方法的一致性要求[J]. 孟生旺.  现代财经-天津财经学院学报. 2004(09)
[9]非线性时间序列的符号化分析方法研究[J]. 金宁德,李伟波.  动力学与控制学报. 2004(03)
[10]金融时间序列动态系统的混沌识别[J]. 李方文.  成都大学学报(自然科学版). 2004(01)



本文编号：3355510