基于时变系数Probit模型的股市方向预测研究

发布时间：2021-04-29 04:33

　　“股市方向预测”一直是学术界的研究热点。本文运用时变系数Probit模型来预测最大的发达国家与发展中国家——美国和中国未来的股市方向,并探讨了时变系数在样本期的变化趋势及原因。本文首先预测了解释变量中美国衰退期概率及中国CPI的未来1⁶月的值;然后建立固定系数Probit模型检测并筛选得到最优的解释变量为第4期的衰退期概率与CPI。以此为基础,本文构造了时变系数Probit模型——解释变量为长期利率差、短期利率差及未来第4期的衰退期概率或CPI值。与传统固定系数模型的结果比较,时变系数模型能较精确地预测股市收益率变动的方向,有效解决了广泛存在于实证研究中的“股市方向变化”问题。时变系数Probit模型的样本外预测成功捕捉到了美国1975年、1980年、1991年、2002年以及2008年的熊市阶段;也较准确地预测到了中国熊市的时间段(2008年与2015年以及牛市阶段（2007年、2009年及2014年年末）。这既说明了股市收益方向是可预测的;也给广大投资者提供投资参考,使其做出合理投资,控制风险。总之,对美国和中国两个样本数据建立时变系数Probit模型发现:未... 

【文章来源】：湖南大学湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 文献综述
    1.3 研究内容
    1.4 研究创新点
第2章 模型的构建与估计
    2.1 理论基础
        2.1.1 二元Probit模型方法
        2.1.2 引入经济衰退指标的动态二元Probit模型
    2.2 时变系数动态二元PROBIT模型的构建
        2.2.1 衰退期预测过程
        2.2.2 CPI预测过程
        2.2.3 股票市场预测过程
    2.3 时变系数动态二元PROBIT模型的设定
    2.4 时变系数动态二元PROBIT模型的参数估计方法
    2.5 本章小结
第3章 数据描述及单位根检验
    3.1 数据描述
    3.2 时间序列图
    3.3 数据描述性统计分析
    3.4 单位根检验
    3.5 本章小结
第4章 实证分析
    4.1 美国的实证分析
        4.1.1 衰退期预测
        4.1.2 股票市场预测
    4.2 中国的实证分析
        4.2.1 CPI预测过程
        4.2.2 股票市场预测过程
    4.3 本章小结
结论
参考文献
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]宏观基本面与股票市场的可预测性[J]. 曹松涛.  前沿. 2012(18)
[2]中国股票市场可预测性的实证研究[J]. 姜富伟,凃俊,David E.Rapach,Jack K.Strauss,周国富.  金融研究. 2011(09)
[3]股票收益率可预测问题研究[J]. 宋玉臣,孙姝婷,宋硕.  中国证券期货. 2011(03)
[4]通货膨胀率和股票收益率的相关性的实证研究——基于马尔可夫转换模型[J]. 苟小菊,王世雷.  北京理工大学学报(社会科学版). 2009(04)
[5]股票回报的可预测性及方差分解[J]. 柴宗泽,姚长辉.  经济科学. 2009(02)
[6]股票收益率与通货膨胀率关系——对中国1992-2007年的实证研究[J]. 刘忠江.  求索. 2008(03)
[7]中国沪深股市可预测性研究[J]. 马树才,赵丰义.  当代经济管理. 2007(03)
[8]多种单位根检验法的比较研究[J]. 房林,邹卫星.  数量经济技术经济研究. 2007(01)
[9]中国股票市场价格波动特征及其可预测性研究[J]. 魏宇,黄登仕.  管理工程学报. 2004(04)
[10]中国股票市场可预测性研究[J]. 黄少军.  华南师范大学学报(社会科学版). 2004(02)

硕士论文
[1]基于PCA的GA-BP网络对股票预测研究[D]. 黄舟.华东理工大学 2013
[2]基于混沌时间序列及弹性反馈算法的股票预测方法研究[D]. 张宇林.南京航空航天大学 2012



本文编号：3166847