上证综指波动特征及收益率影响因素研究——基于EEMD和VAR模型分析

发布时间：2018-06-24 10:54

  本文选题：上证综指 + 总体经验模式分解　； 参考：《南开经济研究》2012年06期

【摘要】：总体经验模式分解(EEMD)是Norden E.Huang等人提出的一种最新的数据处理方法。本文通过EEMD将上证综指分解为高频分量、低频分量和趋势项三个分量,结合各结构分量的波动特征发现,高频分量对上证综指的解释率较低,低频分量和趋势项对上证综指的解释率较高。进而运用VAR模型分别分析低频分量收益率与趋势项收益率的影响因素,结果显示,M2增长率是长期内影响两者的最主要因素,并且M2增长率对趋势项收益率的影响高于对低频分量收益率的影响;趋势项受同业拆借利率和工业增加值增长率的影响明显,而低频分量则受自身影响较大。
[Abstract]:Total empirical Mode decomposition (EEMD) is a new data processing method proposed by Norden E. Huang et al. In this paper, the Shanghai Composite Index is decomposed into three components by EEMD: high frequency component, low frequency component and trend item. Combined with the fluctuation characteristics of each structural component, it is found that the interpretation rate of high frequency component to Shanghai composite index is low. The low frequency component and the trend item explain the rate of the Shanghai Composite Index is higher. Then the VAR model is used to analyze the influence factors of low frequency component return rate and trend item return rate respectively. The results show that M2 growth rate is the most important factor affecting both in the long run. The effect of M2 growth rate on the trend item yield is higher than on the low frequency component yield, and the trend item is obviously affected by the interbank offered rate and the growth rate of industrial added value, while the low frequency component is greatly affected by itself.
【作者单位】： 西安交通大学经济与金融学院;
【基金】：教育部哲学社会科学研究后期资助项目(10JHQ027) 教育部“春晖计划”资助项目(S2010010)的资助
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2061285