证券市场的长期记忆及聚类复杂性研究

发布时间：2020-10-21 10:05

　　 由于有效市场假说(EMH)存在正态分布假设与尖峰胖尾等问题，提出采用分形市场假说(FMH)，它不需要正态分布等假设条件。EMH所未能包含的长期记忆性，就是FMH的重要特征之一。长期记忆性也称长期相关性、长期依赖性，它描述了时间序列具有较长滞后期的相关性。如果一个时间序列存在长期记忆性，则相隔较长时期的观察值之间有着持续的相互依赖关系，此时的序列将会呈现出明显但又不定周期的循环波动特征。长期记忆特征对于系统非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要的意义。由于股票市场存在长期记忆性，系统内的元素之间的相互作用是复杂多变的，因此属于非线性复杂系统，提出引入具有准确拓扑序列的亚超度量空间方法研究股票市场的聚类性。 针对G7以及“金砖四国”股票市场日收益率以及波动序列是否具有长期记忆性的问题，提出分别运用非参数统计法(R/S，V/S)和半参数估计法(GPH，tapered GPH)进行评估。通过选择2001年1月4日至2009年3月31日的SSEC、HSI、NIKKEI225、SP500、DJI、FTSE100、CAC40、DAX、BOVESPA、MIBTEL、TSX、RTX、BSE30日收益率及其波动性为研究对象，结果发现：SSEC、HSI、NIKKEI225、FTSE100、CAC40、DAX、BOVESPA、MIBTEL、TSX、RTX、BSE30股指的日收益率序列具有长期记忆性，而SP500、DH股指不具有长期记忆性；上述股指的日收益率波动序列都具有长期记忆性。这在某种程度上，美国的纽约股票市场最有效(DJI的Hurst指数为0.4582，最接近0.5)，而中国的上海股票市场相对来说最低效(SSEC的Hurst指数高达0．6882)。 针对证券市场中传统聚类法的参数和指标多样化导致的划分结果迥异的不足，提出引入具有准确拓扑序列的亚超度量空间方法：首先，计算出股票间任意两个股价间的相关系数，并在此基础上计算出超度量空间的欧式距离；其次，利用克鲁斯卡尔(Kruskal)的最小生成树算法，构建出股价的亚超度量空间；最后，将亚超度量空间映射为指数分层结构，并使其可视化。 (1)通过对2005年7月至2007年12月的沪深300的日数据实证发现：①行业聚类风格最为突出，而参股聚类风格、事件聚类风格、现金流聚类风格和规模聚类风格在每半年的时间区间内独立分布。但缺少以现代农业与服务业为代表的行业风格特征；②在行业聚类风格中，工业始终是中心节点，这一结果从新的视角证明了第二产业在中国宏观经济中极其重要的主导地位；③金融和电信处于指数分层结构的最高层次，是整个沪深300行业结构的稳固基础。这表明中国行业结构变化具有路径依赖性；④沪深300行业间的动态稳定性在整体上是相对稳定的，但在个别(如股改)时段产生了剧烈波动,这与当时的外部冲击改革政策有关。因此为了避免股市剧烈波动,股市的制度改革应该是渐进的;同时应加快推进第一、三产业中的行业领先者的企业优先上市。 (2)为了考察金融危机影响下全球股指的关联特征变化及动态稳定性,通过对2005年1月至2009年6月全球最具代表性的62个股指的日数据,进行金融危机前后对比实证,结果发现:金融危机爆发后,全球股市股指间地理区域聚类效应更加明显;股间距离明显缩短,各股指间的相关程度显著提高,其联动性更强;全球股市的动态稳定性在整体上是相对稳定的,但自2007年3月以来稳定性大幅减弱,这与全球金融危机的爆发有直接关系。为了避免股市剧烈波动,要及时制定合理的金融监管政策来防范金融风险,并且金融监管应该是全球协调,而不应是一个国家或某个区域的单独行为。保持各类金融机构的“多样性(差别化)”,来防止经济和金融一体化带来的“一荣俱荣,一损俱损!”。 上述结果表明亚超度量空间方法引入到证券市场的聚类研究中是有效的。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2009
【中图分类】：F830.91;F224
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外相关研究述评
        1.2.1 金融演化理论的相关研究
        1.2.2 复杂性理论的相关研究
        1.2.3 演化博弈论的相关研究
        1.2.4 研究思路与意义
    1.3 研究内容与创新点
        1.3.1 研究内容与技术路线
        1.3.2 创新与特色
        1.3.3 论文的结构
2 长期记忆性理论与方法
    2.1 有效市场假说与分形市场假说
        2.1.1 有效市场假说存在的问题
        2.1.2 分形市场假说的记忆性
    2.2 长期记忆性相关研究的述评
        2.2.1 长期记忆性方法的演进
        2.2.2 长期记忆性的非参数统计方法
        2.2.3 长期记忆性的半参数估计方法
    2.3 长期记忆性方法的计算过程
        2.3.1 正态性检验
        2.3.2 经典R/S的计算步骤
        2.3.3 修正R/S的计算步骤
        2.3.4 V/S的计算步骤
        2.3.5 标准GPH的计算步骤
        2.3.6 tapered GPH的计算步骤
3 长期记忆性方法在证券市场的实证分析
    3.1 G7与金砖四国股指的长期记忆性比较
        3.1.1 数据来源与预处理
        3.1.2 正态性检验
        3.1.3 G7与金砖四国股指日收益率的长期记忆性
        3.1.4 G7与金砖四国股指日波动率的长期记忆性
        3.1.5 小结与建议
    3.2 中国石油与联通A、H和N股的长期记忆性比较
        3.2.1 数据来源与预处理
        3.2.2 正态性检验
        3.2.3 中国石油与联通A、H和N股日收益率的长期记忆性
        3.2.4 中国石油与联通A、H和N股的波动序列的长期记忆性
        3.2.5 小结与讨论
4 亚超度量空间理论与方法
    4.1 证券市场的聚类问题
    4.2 亚超度量空间方法的计算过程
        4.2.1 度量空间、超度量空间与亚超度量空间
        4.2.2 指数分层结构
        4.2.3 计算过程
5 亚超度量空间方法在证券市场中的实证研究
    5.1 沪深300样本股的聚类复杂性实证结果
        5.1.1 数据来源及预处理
        5.1.2 沪深300样本股的MST与指数分层结构图
        5.1.3 沪深300指数样本股间的相关性
        5.1.4 沪深300指数样本股的中心节点
        5.1.5 沪深300指数样本股的动态稳定性
        5.1.6 小结
    5.2 沪深300行业指数的关联与动态稳定性
        5.2.1 问题的提出
        5.2.2 数据来源与预处理
        5.2.3 沪深300行业的最小生成树和指数分层结构图
        5.2.4 沪深300行业间的相关性
        5.2.5 沪深300行业间的中心节点
        5.2.6 沪深300行业间的动态稳定性
        5.2.7 小结与建议
    5.3 金融危机前后全球主要股指的关联及动态稳定性比较
        5.3.1 问题的提出
        5.3.2 数据来源及预处理
        5.3.3 全球主要股指的最小生成树和指数分层结构图
        5.3.4 全球主要股指间的相关性
        5.3.5 全球主要股指间的子类和中心节点
        5.3.6 全球主要股指的动态稳定性
        5.3.7 小结与建议
结论
参考文献
攻读博士学位期间发表学术论文情况
致谢

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本文编号：2849982