基于贝叶斯方法的高维因子模型在中国股市的应用

发布时间：2017-06-24 19:04

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【摘要】：基于高维时间序列因子模型,分析了2008年金融危机前后中国股市的波动状况。利用高维因子模型分析的一种新方法,发现金融危机前的因子个数为4个,危机后因子个数为2个。通过对内在消极因子建立随机波动率模型,发现相对于金融危机后,危机前因子的波动性大而且具有很强的依赖性。对上证综合指数和主因子建立模型,发现两者具有很强的线性相关性,说明中国股市具有显著的因子效应。
【作者单位】： 华南农业大学数学与信息学院;
【关键词】： 因子模型 金融危机 中国股市 随机波动率 MCMC
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11171117)
【分类号】：F832.51
【正文快照】： 2007年美国次贷危机对全球金融市场产生巨大冲击,在这次金融危机中,中国股市受到了极大影响,如上证指数在2008年1月到2008年11月,股指从5 000多点跌到1 700多点[1],对中国股票市场的发展产生了严重的负面影响。本文从计量经济的角度来研究这次金融危机对中国股市的影响,通过建

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1 刘建和;方庆松;陈柯亦;;基于因子模型的指数跟踪研究综述[J];中国证券期货;2010年11期

2 牛晋霞;赵芳;;股权分置改革对资本市场的有效性影响——基于三因子模型的实证研究[J];山西青年管理干部学院学报;2009年01期

3 王s，

本文编号：479136