羊群效应的新测度指数及其对我国股市波动的预测作用研究
发布时间:2021-07-14 09:34
羊群效应作为一种典型的市场投资者行为异象,极易对股票价格波动形成影响.因此,在已有羊群效应测度方法基础上,提出了一种新的羊群效应测度指数,并以我国上证综指为样本,运用广义自回归条件异方差混频数据(GARCH-MIDAS)模型实证检验了该指数对上证综指波动率的影响及预测作用,并与多种常用的同频数据GARCH族模型和纳入经济政策不确定性指数(EPU)的波动率模型进行比较分析.实证结果表明,相对于EPU指数,纳入新羊群效应指数的GARCHMIDAS模型具有更显著的样本内参数估计结果,同时可以更好地解释上证综指波动的长期成分.进一步,模型信度集合(MCS)检验和预测方向准确性(DoC)检验结果表明,纳入新羊群效应指数能够显著提高模型对我国股市波动率的样本外预测精度.最后,采用不同样本外预测天数、不同损失函数、不同滞后期预测以及基于深证成指样本的各种实证结果进一步证实上述结论的稳健性.
【文章来源】:系统工程理论与实践. 2020,40(11)北大核心CSSCIEICSCD
【文章页数】:15 页
【部分图文】:
图1中,细虚线为真实波动率,粗虚线两条分别表示基于的GARCH-MIDAS模型的??**
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于股市和汇市成交量信息视角的股价波动预测[J]. 孙彦林,陈守东,刘洋. 系统工程理论与实践. 2019(04)
[2]一类离散灰色预测模型的统一处理方法及应用[J]. 罗党,韦保磊. 系统工程理论与实践. 2019(02)
[3]经济政策不确定性与我国股市的波动率预测[J]. 余江,徐伟举,雷立坤,魏宇,曹阳. 数学的实践与认识. 2018(22)
[4]媒体报道、机构投资者羊群行为对股票价格的影响研究——基于LSV模型的实证分析[J]. 刘天宇. 中国物价. 2018(10)
[5]基于波动率测量误差的波动率预测模型[J]. 李俊儒,汪寿阳,魏云捷. 系统工程理论与实践. 2018(08)
[6]基于LSV模型的机构与个人羊群行为研究[J]. 姚禄仕,吴宁宁. 中国管理科学. 2018(07)
[7]基于TVS-MHAR模型金融市场高频多元波动率的预测[J]. 罗嘉雯,陈浪南. 系统工程理论与实践. 2018(07)
[8]基于横截面收益绝对差模型的投资行为分析[J]. 孙云,王文垚,王少嵩. 统计与决策. 2018(12)
[9]经济政策不确定性与我国股市波动率预测研究[J]. 雷立坤,余江,魏宇,赖晓东. 管理科学学报. 2018(06)
[10]开放式基金市场羊群效应研究——基于QRNN-CCK模型的实证[J]. 曹书波,蔡超,许启发. 天津大学学报(社会科学版). 2017(05)
本文编号:3283880
【文章来源】:系统工程理论与实践. 2020,40(11)北大核心CSSCIEICSCD
【文章页数】:15 页
【部分图文】:
图1中,细虚线为真实波动率,粗虚线两条分别表示基于的GARCH-MIDAS模型的??**
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于股市和汇市成交量信息视角的股价波动预测[J]. 孙彦林,陈守东,刘洋. 系统工程理论与实践. 2019(04)
[2]一类离散灰色预测模型的统一处理方法及应用[J]. 罗党,韦保磊. 系统工程理论与实践. 2019(02)
[3]经济政策不确定性与我国股市的波动率预测[J]. 余江,徐伟举,雷立坤,魏宇,曹阳. 数学的实践与认识. 2018(22)
[4]媒体报道、机构投资者羊群行为对股票价格的影响研究——基于LSV模型的实证分析[J]. 刘天宇. 中国物价. 2018(10)
[5]基于波动率测量误差的波动率预测模型[J]. 李俊儒,汪寿阳,魏云捷. 系统工程理论与实践. 2018(08)
[6]基于LSV模型的机构与个人羊群行为研究[J]. 姚禄仕,吴宁宁. 中国管理科学. 2018(07)
[7]基于TVS-MHAR模型金融市场高频多元波动率的预测[J]. 罗嘉雯,陈浪南. 系统工程理论与实践. 2018(07)
[8]基于横截面收益绝对差模型的投资行为分析[J]. 孙云,王文垚,王少嵩. 统计与决策. 2018(12)
[9]经济政策不确定性与我国股市波动率预测研究[J]. 雷立坤,余江,魏宇,赖晓东. 管理科学学报. 2018(06)
[10]开放式基金市场羊群效应研究——基于QRNN-CCK模型的实证[J]. 曹书波,蔡超,许启发. 天津大学学报(社会科学版). 2017(05)
本文编号:3283880
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/huobiyinxinglunwen/3283880.html