基于多重分形与混沌理论的金融市场研究
发布时间：2020-12-04 20:02
作为现代金融分析体系的重要基础,有效市场假说的实证结果并不理想。随着非线性科学的蓬勃发展,越来越多的学者开始运用分形理论、混沌理论对金融市场价格波动中的非线性现象进行研究。但是,作为构成金融市场动力学特征的另一个重要指标,成交量波动却没有受到足够的重视,因此无法对金融市场的动力学特征作出准确的、清晰的和全面的描述。本文运用多种非线性科学的技术手段,对我国上海证券市场、美国Nasdaq证券市场、美国纽约原油期货、英国伦敦铜期货、美元-日元汇率和美元-澳元汇率等国际、国内各类金融市场的价格波动和成交量波动进行了较为系统和全面的考察,特别是首次对金融市场的成交量波动进行了研究,并提出了基于多重分形的金融市场风险度量方法。首先,运用R/S分析方法对多个金融市场的价格波动和成交量波动进行了研究,结果表明:价格波动和成交量波动的Hurst指数均显著大于0.5,相关系数C（t）均大于0,且具有明显的非周期循环,这说明各金融市场的价格波动和成交量波动均具有明显的关联性和长程相关性,呈现明显的分形特征;通过对上海证券市场在实行涨跌停板制度前后的价格波动和成交量波动数据进行实证,发现涨跌停板制度对上海证券...
【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】：164 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
上证正态性检验
图 3-1 上证正态性检验 图 3-2 纽约原油期货正态性检验正态分布的偏斜度为 0，峰度为 3。根据表 3-2 和图 3-1、图 3-2，上海证券市场日收益率时间序列的峰度和偏斜度分别为 149.18 和 6.1846，纽约原油期货日收益率时间序列的峰度和偏斜度分别为 14.1637 和-0.9193，均明显大于正态分布的数
273.6.3 上海证券市场的 R/S 分析上海证券市场日收盘价时间序列波动及对数收益率时间序列波动分别如图3-3及图 3-4 所示。图 3-3 上海证券市场日收盘价时间序列 图 3-4 上海证券市场日收益率时间序列表3-3上证日、周收益率R/S分析结果比较数据频率 H 值 C(t) D0周期1990 年 12 月 24 日日收益率 0.6789 0.2815 1.3211 251.82~1996 年 12 月 25 日 周收益率 0.6890 0.2995 1.3110 249.73日收益率 0.6238 0.1872 1.3762 173.78未消除短期相关性1996 年 12 月 26 日~2005 年 6 月 24 日 周收益率 0.6647 0.2565 1.3353 170.281990 年 12 月 24 日日收益率 0.6676 0.2616 1.3323 249.69~1996 年 12 月 25 日 周收益率 0.6875 0.2968 1.3125 249.73日收益率 0.6207 0.1821 1.3793 170.29消除短期相关性1996 年 12 月 26 日~2005 年 6 月 24 日 周收益率 0.6629 0.2534 1.3371 170.633.6.3.1 上海证券市场的 R/S 分析考虑到 1996 年我国实行涨跌停板制度对证券价格波动的影响。本文以 1996年 12 月 26 日为界，将上海证券市场收益率时间序列分为两个阶段，以观察实施涨跌停板制度前后的差异。(1)1990 年 12 月 24 日~1996 年 12 月 25 日上海证券市场 R/S 分析本文采用Matlab 7.0软件编程对1990年12月24日~1996年12月25日上海证券市场样本数据进行R/S分析及V统计分析。其中日收益率时间序列1503个数据的分析结
【参考文献】：
期刊论文
[1]深圳股票市场多标度分形特征研究[J]. 谢赤,熊一鹏. 财经理论与实践. 2005(01)
[2]R/S在深圳股票市场有效性分析中的应用[J]. 陈春晖,雷旭辉. 金融与经济. 2005(01)
[3]基于R/S分析的中国股票市场分形特征研究[J]. 范英,魏一鸣. 系统工程. 2004(11)
[4]中国股票市场多重分形结构的实证研究[J]. 黄诒蓉. 当代财经. 2004(11)
[5]股票市场风险的多重分形分析[J]. 施锡铨,艾克凤. 统计研究. 2004(09)
[6]深成指数的R/S分析[J]. 朱传. 科技情报开发与经济. 2004(08)
[7]资本市场非线性理论研究综述与展望[J]. 崔鑫,邵芸,王宗军. 管理科学学报. 2004(03)
[8]中国股市收益率的多重分形分析[J]. 卢方元. 系统工程理论与实践. 2004(06)
[9]Hurst指数估计中存在的若干问题——以在气候变化研究中的应用为例[J]. 江田汉,邓莲堂. 地理科学. 2004(02)
[10]股票价格波动的混沌行为分析[J]. 王卫宁,汪秉宏,史晓平. 数量经济技术经济研究. 2004(04)
本文编号：2898164
【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】：164 页
【学位级别】：博士
【部分图文】：
上证正态性检验
图 3-1 上证正态性检验 图 3-2 纽约原油期货正态性检验正态分布的偏斜度为 0，峰度为 3。根据表 3-2 和图 3-1、图 3-2，上海证券市场日收益率时间序列的峰度和偏斜度分别为 149.18 和 6.1846，纽约原油期货日收益率时间序列的峰度和偏斜度分别为 14.1637 和-0.9193，均明显大于正态分布的数
273.6.3 上海证券市场的 R/S 分析上海证券市场日收盘价时间序列波动及对数收益率时间序列波动分别如图3-3及图 3-4 所示。图 3-3 上海证券市场日收盘价时间序列 图 3-4 上海证券市场日收益率时间序列表3-3上证日、周收益率R/S分析结果比较数据频率 H 值 C(t) D0周期1990 年 12 月 24 日日收益率 0.6789 0.2815 1.3211 251.82~1996 年 12 月 25 日 周收益率 0.6890 0.2995 1.3110 249.73日收益率 0.6238 0.1872 1.3762 173.78未消除短期相关性1996 年 12 月 26 日~2005 年 6 月 24 日 周收益率 0.6647 0.2565 1.3353 170.281990 年 12 月 24 日日收益率 0.6676 0.2616 1.3323 249.69~1996 年 12 月 25 日 周收益率 0.6875 0.2968 1.3125 249.73日收益率 0.6207 0.1821 1.3793 170.29消除短期相关性1996 年 12 月 26 日~2005 年 6 月 24 日 周收益率 0.6629 0.2534 1.3371 170.633.6.3.1 上海证券市场的 R/S 分析考虑到 1996 年我国实行涨跌停板制度对证券价格波动的影响。本文以 1996年 12 月 26 日为界，将上海证券市场收益率时间序列分为两个阶段，以观察实施涨跌停板制度前后的差异。(1)1990 年 12 月 24 日~1996 年 12 月 25 日上海证券市场 R/S 分析本文采用Matlab 7.0软件编程对1990年12月24日~1996年12月25日上海证券市场样本数据进行R/S分析及V统计分析。其中日收益率时间序列1503个数据的分析结
【参考文献】：
期刊论文
[1]深圳股票市场多标度分形特征研究[J]. 谢赤,熊一鹏. 财经理论与实践. 2005(01)
[2]R/S在深圳股票市场有效性分析中的应用[J]. 陈春晖,雷旭辉. 金融与经济. 2005(01)
[3]基于R/S分析的中国股票市场分形特征研究[J]. 范英,魏一鸣. 系统工程. 2004(11)
[4]中国股票市场多重分形结构的实证研究[J]. 黄诒蓉. 当代财经. 2004(11)
[5]股票市场风险的多重分形分析[J]. 施锡铨,艾克凤. 统计研究. 2004(09)
[6]深成指数的R/S分析[J]. 朱传. 科技情报开发与经济. 2004(08)
[7]资本市场非线性理论研究综述与展望[J]. 崔鑫,邵芸,王宗军. 管理科学学报. 2004(03)
[8]中国股市收益率的多重分形分析[J]. 卢方元. 系统工程理论与实践. 2004(06)
[9]Hurst指数估计中存在的若干问题——以在气候变化研究中的应用为例[J]. 江田汉,邓莲堂. 地理科学. 2004(02)
[10]股票价格波动的混沌行为分析[J]. 王卫宁,汪秉宏,史晓平. 数量经济技术经济研究. 2004(04)
本文编号：2898164
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