基于隐马尔科夫模型的中国股票信息探测

发布时间：2018-05-28 23:43

  本文选题：隐马尔科夫模型 + 信息状态　； 参考：《系统工程理论与实践》2012年04期

【摘要】：应用隐马尔科夫模型对不可观测的股票信息状态建模,并构建信息状态转移概率矩阵刻画信息状态在时间维度上的动态关联性.基于5分钟分时高频数据,利用贝叶斯推断与马尔科夫链蒙特卡洛模拟(MCMC)的方法估计了上证指数、上证50样本股2010年8月的信息状态与信息强度.通过实证验证了模型具有较好的信息识别能力,且发现了中国股票市场信息效应具有聚集性的特点.通过信息状态转移概率矩阵,推测出:在我国股票市场,一个信息经过100分钟能融入市场的概率是99%.
[Abstract]:The hidden Markov model is used to model the unobservable stock information state, and the information state transition probability matrix is constructed to describe the dynamic correlation of the information state in the time dimension. Based on 5-minute time-sharing and high-frequency data, Bayesian inference and Markov chain Monte Carlo simulation are used to estimate the index of Shanghai Stock Exchange, and the information status and information intensity of 50 sample stocks of Shanghai Stock Exchange in August 2010. It is proved that the model has better information recognition ability and the information effect of Chinese stock market has the characteristic of aggregation. By means of the information state transition probability matrix, it is inferred that the probability that an information can be integrated into the market after 100 minutes in our stock market is 99%.
【作者单位】： 天津大学管理与经济学部;
【基金】：国家自然科学基金(70771076)
【分类号】：F224;F832.51

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本文编号：1948649