长记忆理论及其在金融市场建模中的应用
发布时间:2020-11-11 11:19
上个世纪80年代以来,长记忆理论开始在计量经济学领域中得到迅速发展,并逐渐在金融领域中得到广泛应用。然而到目前为止,理论界关于如何准确检验一个时间序列是I(0),I(d)还是I(1)过程的问题,在检验方法和统计量上仍存在很多争论。当前的估计和检验方法也只适用于较为简单的情形,对于模型中存在短记忆成分和结构突变成分的研究方法还很不完善,迫切需要从理论上进一步深化。此外,在实证研究中,有证据表明,金融市场如股票市场中的回报率及其波动性都具有长记忆特征,这就意味着市场有效性假定不复存在。不仅如此,政府宏观政策的冲击还有可能改变市场的长期特征,忽略这一问题很可能影响到市场有效性的判定和相应政策的制定。因此,对金融市场长记忆性的精确建模对于投资组合与风险管理就有着非常重要的意义。要实现上述目的,就必须从理论上对这一领域的研究进行系统和完善,并在实践中加以正确运用。 本文立足于目前理论研究和实践应用中存在的具体问题,在总结前人研究成果基础上,对长记忆理论及其在金融市场建模中的应用进行深入了研究。其贡献主要体现在以下几点:第一,基于一个ARFIMA(p,d,q)过程,对三种分数单积参数的半参数估计方法的有限样本性质进行了比较,并用蒙特卡罗方法对备择假设下短期项对分数单积参数估计和长记忆性判别的影响进行了模拟。第二,基于一个误差项是分数白噪声过程的AO模型,对小样本下不同突变形式对分数单积参数估计和检验的影响进行了分析,并对上述情形下多个未知突变点BP检验的有限样本性质给出了模拟证据。第三,分析了结构突变对中国股市长记忆性的影响,将长记忆参数改变看作市场有效性的变化,就政府干预对股市有效性的影响进行了科学评价,并提出了政策建议。 本文对于长记忆理论及其在金融市场中应用的研究是按照一定的逻辑思路逐步展开的。全文共分为六章,第一章是引言,阐述论文的选题背景及意义、研究思路与方法、主要创新点。接下来三章是理论研究部分,其中第二章是长记忆过程及其模型研究,主要对长记忆过程的定义与特征,两种长记忆模型即ARFIMA和FIGARCH模型的设定及其估计方法进行分析。在此基础上,第三、四章分别探讨了短期项和结构突变项对于长记忆建模的影响。第五章作为实证研究部分,首先运用长记忆模型对石油期货市场中的“约瑟夫效应”进行了验证。接下来运用长记忆性与结构突变分析方法对我国股市的有效性与政府干预问题进行了研究。最后一章是结论以及对未来研究方向的展望。通过各章的分析,我们得到的主要结论有: 第一,当数据生成过程是一个一般的ARFIMA(p,d,q)而不是分数白噪声过程时,各半参数方法得到的分数单积参数估计量仍能服从正态分布,但其分布的均值却明显偏离了真实值,这就造成分数单积参数估计的偏差和长记忆性的误判。同时,自回归参数和移动平均参数往往具有不同的短期效应。此外,基于小样本下不同带宽的模拟,建议在实践中应该选择较大的带宽。 第二,通过对一个带有结构突变的长记忆过程检验其长记忆性,发现模型中的结构突变尤其是趋势突变会造成对分数单积参数的高估,导致长记忆性检验的功效和尺度扭曲都很高。这时,在各种半参数方法中,GPH方法的稳健性相对较高,造成的偏差最小。接下来,将Bai和Perron(1998,2003)多个未知突变点估计和检验方法推广到误差项是长记忆过程的情形中,发现除d接近于0.5的情形外,该方法对突变点的估计和检验具有比较好的效果。尤其是当d<0时,突变点估计量的分布、以及相应的检验功效和实际检验水平也更优。该检验对于突变点的位置、突变幅度的变化也表现的比较稳健。 第三,对石油期货市场的实证研究发现,该市场的投资风险对新息冲击的响应是一个长记忆过程。因此在实践中,建议采用FIGARCH等模型对未来的石油价格及其波动进行预测,并采取相应策略确保宏观经济平稳运行。通过对我国股市有效性的再审视,发现我国股票价格走势的改变常常是政府政策的出台造成的。而在不同阶段,政策对于股票市场有效性的影响也不同。因此,在今后的发展中,政府要逐步抛弃依靠政策引导股市的观念,这是中国股市走向有效性的必由之路。
【学位单位】:南开大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2009
【中图分类】:F224;F830.9
【部分图文】:
图2.1两种中度记忆过程的自相关函数衰减图
种AR(l)过程的自相关函数呈明显的正弦振荡衰减,在第6期左右就迅速衰减为O,而分数白噪声过程的衰减明显要慢,而且不是正负振荡衰减。图2.2中,四种过程的自相关函数值均大于O,可以 AR(1)过程呈指数衰减,衰减速度明显快于分数白噪声过程的双曲率衰减。0.8—一戮d=0.2一家一 p=0.25d=0.4p=2/3—{ 0.6——一一——一一一—4一—一-—一一一一2卜不落二之未二二二丁厂几一发一_爪一~一一卜派—一岌一戮—翎O——盆一-一岑-一-寨一一岌盆~崔一一~‘洲 12345678910图2.2两种严格长记忆过程的自相关函数衰减图2.2.3脉冲响应函数下面我们来推导分数白噪声的肠ld分解或无限阶移动平均形式,其中(1一)-d表示分数积分算子,甄就是脉冲响应函数权重。具体表达式如下:y,一(I一L)一口乓={1+dL+d(d+l)L2/2!+d(d+l)(d+2)L3/3!+…}乓 (2.20)艺叭乓一‘k=O梦、=r(k+d)/{r(d)r(k+l)}二{F(d)一‘尸一‘}=几尸一, (2.21)梦*=n。毕*[(
其中图中三种不同的点FDI、FDZ、FD3分别代表GPH、RGSE以及AG估计量分布的密度函数,三条不同的曲线Nl、NZ和N3分别代表与上述估计量有相同均值和方差的正态分布密度函数。图中与横轴垂直的直线表示分数单积参数的真实值。
【参考文献】
本文编号:2879114
【学位单位】:南开大学
【学位级别】:博士
【学位年份】:2009
【中图分类】:F224;F830.9
【部分图文】:
图2.1两种中度记忆过程的自相关函数衰减图
种AR(l)过程的自相关函数呈明显的正弦振荡衰减,在第6期左右就迅速衰减为O,而分数白噪声过程的衰减明显要慢,而且不是正负振荡衰减。图2.2中,四种过程的自相关函数值均大于O,可以 AR(1)过程呈指数衰减,衰减速度明显快于分数白噪声过程的双曲率衰减。0.8—一戮d=0.2一家一 p=0.25d=0.4p=2/3—{ 0.6——一一——一一一—4一—一-—一一一一2卜不落二之未二二二丁厂几一发一_爪一~一一卜派—一岌一戮—翎O——盆一-一岑-一-寨一一岌盆~崔一一~‘洲 12345678910图2.2两种严格长记忆过程的自相关函数衰减图2.2.3脉冲响应函数下面我们来推导分数白噪声的肠ld分解或无限阶移动平均形式,其中(1一)-d表示分数积分算子,甄就是脉冲响应函数权重。具体表达式如下:y,一(I一L)一口乓={1+dL+d(d+l)L2/2!+d(d+l)(d+2)L3/3!+…}乓 (2.20)艺叭乓一‘k=O梦、=r(k+d)/{r(d)r(k+l)}二{F(d)一‘尸一‘}=几尸一, (2.21)梦*=n。毕*[(
其中图中三种不同的点FDI、FDZ、FD3分别代表GPH、RGSE以及AG估计量分布的密度函数,三条不同的曲线Nl、NZ和N3分别代表与上述估计量有相同均值和方差的正态分布密度函数。图中与横轴垂直的直线表示分数单积参数的真实值。
【参考文献】
相关期刊论文 前10条
1 王春峰,张庆翠;中国股市波动性过程中的长期记忆性实证研究[J];系统工程;2004年01期
2 赵桂芹,曾振宇;证券市场长期记忆特征的实证分析[J];管理科学;2003年02期
3 黄后川,陈浪南;中国股票市场波动率的高频估计与特性分析[J];经济研究;2003年02期
4 赵留彦,王一鸣;A、B股之间的信息流动与波动溢出[J];金融研究;2003年10期
5 罗登跃;王玉华;;上海股市收益率和波动性长记忆特征实证研究[J];金融研究;2005年11期
6 姜仁娜,叶俊;沪深两市股票指数的长记忆性[J];清华大学学报(自然科学版);2004年12期
7 史代敏;罗来东;庞皓;;股票市场收益率波动长记忆性的分解及实证研究[J];数量经济技术经济研究;2006年08期
8 邓露;张晓峒;;ADF检验中滞后长度的选择——基于ARIMA(0,1,q)过程的模拟证据[J];数量经济技术经济研究;2008年09期
9 邹艳芬;陆宇海;;基于GARCH模型的石油价格变动模拟[J];数理统计与管理;2006年06期
10 赵巍;何建敏;;基于股市高频数据的半参数估计方法[J];数理统计与管理;2007年01期
本文编号:2879114
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjifazhanlunwen/2879114.html