贝塔系数的估计及ST板块实证分析

发布时间：2018-02-10 02:31

  本文关键词： 时变最小二乘估计 指数加权平滑时变估计 衰减因子 联动关系　出处：《华中师范大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：本文基于风险的时变性,给出了β系数的时变最小二乘估计。在此基础上,基于数据的时序性提出了 β系数的一种新的估计方法——指数加权平滑时变估计。给出了基于股票定价功能选择衰减因子λ*和基于估计层面选择衰减因子λ*、λ*的两种衰减因子优化方法,得到两种指数加权平滑时变估计EWMA-I和EWMA-II。基于中国股市2014年8月至2017年3月ST板块指数数据,进行了实证分析。首先,对ST板块证券结构进行统计分析。其次,分三个时间段检验ST板块的弱式有效性。最后,讨论了 CAPM定价理论的实证分析:检验了单指数CAPM模型的适用性;给出了β系数的三种估计方法;基于CAPM定价理论一步预测结果的统计分析,得到了有理论和实用价值的良好结果。基于2016年6月至2017年3月沪深300指数和ST板块指数,将ST板块作为产品,沪深300作为市场,进行了Granger因果检验分析,估计了 ST板块对沪深300(主板市场)的β系数,从而分析了 ST板块和主板市场的关联性。
[Abstract]:In this paper, based on the time-varying risk, the time-varying least square estimation of 尾 coefficients is given. In this paper, a new estimation method of 尾 -coefficient based on the time-series property of data is proposed, which is exponential weighted smooth time-varying estimation. Two methods are given for selecting attenuation factor 位 * based on stock pricing function and for selecting attenuation factor 位 n, 位 * based on estimation level. Attenuation factor optimization method, Two kinds of exponential weighted smoothing time-varying estimators (EWMA-I and EWMA-II) are obtained. Based on the St plate index data of Chinese stock market from August 2014 to March 2017, the empirical analysis is carried out. Firstly, the structure of St plate is statistically analyzed. Finally, the paper discusses the empirical analysis of CAPM pricing theory, tests the applicability of single index CAPM model, and gives three estimation methods of 尾 coefficient. Based on the statistical analysis of one-step prediction results based on CAPM pricing theory, a good result with theoretical and practical value is obtained. Based on the Shanghai and Shenzhen 300 index and St plate index from June 2016 to March 2017, the St sector is regarded as the product and the CSI 300 as the market. The Granger causality test is carried out, and the 尾 coefficient of St plate to Shanghai and Shenzhen 300 (main board market) is estimated, and the correlation between St plate and main board market is analyzed.
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F224;F832.51

【参考文献】

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本文编号：1499448