沪港通对我国沪市股票市场有效性的影响研究

发布时间：2017-09-19 12:05

  本文关键词：沪港通对我国沪市股票市场有效性的影响研究

  更多相关文章： 沪港通 市场有效性 长期记忆性 经典R/S分析 ARFIMA模型预测

【摘要】：沪港通作为我国资本市场对外开放的里程碑,进一步推动了股票市场的国际化改革;完善了股票的定价机制;提高了股票市场的资源配置效率;改变了投资者的投资理念;激发了市场的活力等,这些改变最终提高了我国股票市场的有效性。为了分析研究沪港通对我国股票市场有效性的影响,本文通过选取2000年至2015年之间的上证股指建立模型分析沪港通前后股票市场的有效性变化。针对于市场有效性概念,本文采用可以区分时间序列的混沌性与成群性的Hurst指数来定义有效性,其中Hurst指数的取值范围在0-1,当统计指标Hurst指数H为0.5时,时间序列满足布朗运动,根据EMH(市场有效理论)市场是有效的;当指数偏离0.5时,该时间序列不满足布朗运动,即该市场非有效;当Hurst指数处于0.5-1时,序列存在长期记忆性;而处于0-0.5时,序列呈现短期记忆性。而在ARFIMA模型中,H=d+0.5,如果0d0.5,说明Xt还是平稳序列,但是呈现出有限的长期记忆性特征和方差;如果0.5"fd1,Xt序列不平稳,具备无限的长期记忆性和方差,在这种状态下,以股票市场为例,当前的股价完全能被历史数据预测,此时市场不具备有效性。为了避免采用不同的统计量与模型得到了不同的结论的问题,本文分别运用R/S分析、DFA检验统计量以及ARFIMA模型分析市场的有效性以保证实证结果的准确性。本文基于R/S检验、DFA统计量以及ARFIMA模型得出:我国沪市市场存在明显的长期记忆性,但是沪港通之后我国的沪市市场的长期记忆性和短期记忆性在显著的下降,表明资本市场开放程度与有效性存在正相关的传导机制,即资本市场对外开放有助于提高市场的有效性。基于ARFIMA模型的预测效果与长期记忆性特征之间的对应关系—如果长期记忆性显著,则预测预测效果好;如果记忆性不明显,则ARFIMA的预测效果就差,本文对沪港通前后进行长度为10步的分数阶自回归模型预测,结果显示ARFIMA模型对我国整个沪市的沪指收益率预测效果较好,说明我国沪市整个市场存在明显的长期记忆性特征的结论;但是沪港通之后的ARFIMA模型预测效果明显弱于沪港通之前,表明资本市场开放之后(沪港通)沪市市场的长期记忆性在减弱,即市场的有效性在增强。
【关键词】：沪港通 市场有效性 长期记忆性 经典R/S分析 ARFIMA模型预测
【学位授予单位】：南京农业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要7-8
• ABSTRACT8-10
• 1 引言10-16
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 研究目标与内容11-12
• 1.2.1 研究目标11
• 1.2.2 研究内容11-12
• 1.3 研究方法与技术路线图12-14
• 1.3.1 研究方法12
• 1.3.2 技术路线图12-14
• 1.4 可能的创新与不足14-16
• 1.4.1 可能的创新14
• 1.4.2 可能的不足14-16
• 2 文献综述16-22
• 2.1 关于新兴市场开放研究16
• 2.2 关于沪港通效应研究16-17
• 2.3 关于序列平稳性研究17-18
• 2.4 关于ARFIMA模型18-20
• 2.4.1 ARFIMA模型建立研究18-19
• 2.4.2 ARFIMA模型预测研究19-20
• 2.5 长期记忆性研究20-22
• 2.5.1 国外关于股价长期记忆性研究20-21
• 2.5.2 国内关于股价的长期记忆性研究21-22
• 3 理论分析22-34
• 3.1 有效市场理论22-23
• 3.1.1 有效市场假说22
• 3.1.2 有效市场假说的分类22-23
• 3.1.3 有效市场理论与记忆性的关系23
• 3.2 记忆性理论23-27
• 3.2.1 分形理论23-24
• 3.2.2 长期记忆性理论24
• 3.2.3 风险的频度与Hurst指数理论24-25
• 3.2.4 序列平稳性理论25-26
• 3.2.5 分数阶理论26-27
• 3.3 资本市场开放理论27-34
• 3.3.1 资本市场开放的机遇27-28
• 3.3.2 资本市场开放的风险28
• 3.3.3 资本市场开放对证券市场的影响28-29
• 3.3.4 资本流动规律理论29-30
• 3.3.5 蒙代尔不可能理论30-31
• 3.3.6 金融市场结构理论31-34
• 4 实证分析34-46
• 4.1 数据选取与处理34
• 4.2 描述性统计34-37
• 4.3 长期记忆性的检验37-46
• 4.3.1 经典R/S分析37-39
• 4.3.2 DFA(消除趋势波动分析)39-40
• 4.3.3 ARFIMA模型40-43
• 4.3.4 ARFIMA模型预测43-46
• 5 实证结果分析46-48
• 5.1 长期记忆性分析46
• 5.2 短期记忆性分析46-47
• 5.3 ARFIMA模型预测47-48
• 6 研究结论与政策建议48-50
• 6.1 研究结论48
• 6.2 政策建议48-50
• 6.2.1 正确把握资本市场开放与市场有效性之间的关系48-49
• 6.2.2 运用合理的投资策略应对长期记忆性49
• 6.2.3 建立行之有效的监管体系49-50
• 参考文献50-52
• 攻读硕士学位期间主要科研成果52-54
• 致谢54

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本文编号：881528