度量股票市场情绪指数的新方法——基于状态空间模型

发布时间：2017-10-02 17:12

  本文关键词：度量股票市场情绪指数的新方法——基于状态空间模型

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【摘要】：众所周知,市场参与者的整体情绪对市场走势有极大的影响,如何度量这一情绪的变化过程,进而研究其对证券市场的影响,有重要的意义.然而,迄今为止,尚无一个系统有效的方法直接度量股票市场的情绪指数.文章基于下面的基本事实:所谓的市场情绪指数虽然不可以直接观测度量,然而受其影响控制的股票指数却可以观测,而这正是状态空间模型研究的问题,因此文章选择在状态空间模型的框架下研究股票市场情绪指数的度量问题.核心思想是,将市场情绪指数作为状态变量,股票指数作为观测变量,建立状态空间方程组.在对模型中未知参数进行确定时,选用嵌入的EM算法,结合经典的Kalman滤波进行迭代,在迭代完成的同时,也给出了市场情绪指数的度量.
【作者单位】： 海南师范大学数学与统计学院;云南师范大学数学学院;
【关键词】： Kalman滤波 状态空间 EM算法 股票市场情绪指数
【基金】：国家自然科学基金项目(11361022)
【分类号】：F224.7;F832.51
【正文快照】： 近年来,随着行为金融学的不断发展,市场情绪这一概念得到了广泛的关注,众多专家学者先后提出了各种各样的市场情绪评测方法,并展开深入的研究.但目前多数学者多采用情绪代理指标去揣测市场情绪的变动,情绪代理指标通常分为直接指标和间接指标两类.直接指标,通过直接调查投资者

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本文编号：960815