中国股票市场的长期记忆性研究

发布时间：2017-05-12 05:02

  本文关键词：中国股票市场的长期记忆性研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：有效市场假说是现代理论的基石之一,自提出以来,众多基于有效市场假说的理论也纷纷建立和发展起来。但由于存在假设条件过多,难以实证检验等缺陷,有效市场假说一直受到挑战。20世纪90年代,有学者为了放宽正态分布等假设,使得所提理论更加贴近市场结构,故提出了分形市场假说。市场的长期记忆性作为分形市场的主要特征之一,表现为任意两个时刻收益率的相关性呈缓慢递减的现象。论文采用上证指数和深成指数分别代表沪深证券交易所的整体走势,通过构建自激励门限自回归模型和ARFIMA模型,实证检验中国股票市场的长期记忆性。在长期记忆性的检验过程中,引入了曲线拟合的方法,利用曲线拟合的拟合优度去对市场的长期记忆性进行初步判断。检验发现,上证指数和深成指数的长期记忆性并不明显,但是上证指数和深成指数的收益率绝对值序列和收益率平方序列是具有明显的长期记忆性的。长期记忆性的存在表明中国的股票市场并不是一个线性的系统,所以论文采用非线性模型——自激励门限自回归模型。对沪深股市的收益率绝对值序列以及收益率平方序列建立自激励门限自回归模型,并用ARFIMA模型回归长期记忆性参数。研究结果表明,在各个门限区间内,市场表现出了不完全相同的长期记忆性强度。上海市场和深圳市场都表现出,在股票指数收益率序列的波动较低时,市场长期记忆性较强的特征。同时,还对两个股市的股票指数收益率序列建立了ARFIMA模型用以对比。得到了上证指数和深成指数收益率序列的长期记忆性参数,虽然这两个序列的参数值比收益率的绝对值序列和收益率的平方序列的参数值要小,但是仍然是具有长期记忆性的。实证结果表明,长期记忆的特征是普遍存在在沪深股市之中的。同时,还说明非线性模型门限回归类模型可以很好的描述中国股市的记忆特性。
【关键词】：长期记忆性 自激励门限自回归模型 分形市场 中国证券市场
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F832.51;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-15
• 1.1 研究背景及意义8-9
• 1.2 相关文献综述9-12
• 1.2.1 分形市场假说与股票市场的长期记忆性9-10
• 1.2.2 市场长期记忆性的检验研究10-12
• 1.3 研究内容及研究方法12-14
• 1.3.1 主要研究内容12-13
• 1.3.2 研究方法及技术路线13-14
• 1.4 主要创新点14-15
• 2 股票市场长期记忆性研究的理论基础15-23
• 2.1 有效市场假说15-17
• 2.1.1 有效市场假说的产生15
• 2.1.2 有效市场假说的检验15-16
• 2.1.3 有效市场假说的局限性16-17
• 2.2 分形市场假说17-19
• 2.2.1 分形市场假说的产生17-18
• 2.2.2 市场的分形特征18-19
• 2.3 市场长期记忆性19-23
• 2.3.1 分形市场假说与市场长期记忆性19-20
• 2.3.2 长期记忆性的定义20-21
• 2.3.3 长期记忆性产生的原因21-23
• 3 股票市场长期记忆性检验模型的建立23-33
• 3.1 长期记忆性检验模型的对比23-26
• 3.1.1 R/S分析法23-24
• 3.1.2 分数差分噪声模型(FDN)24-25
• 3.1.3 分数单整自回归移动模型(ARFIMA)25-26
• 3.2 自激励门限自回归模型(SETAR)的建立26-28
• 3.2.1 门限自回归模型(TAR)26
• 3.2.2 自激励门限自回归模型26-27
• 3.2.3 门限值的搜寻方法27-28
• 3.3 与差分模型相结合的自激励门限自回归模型28-33
• 3.3.1 分整自激励门限自回归模型29-30
• 3.3.2 分整自激励门限自回归模型的改进30-33
• 4 中国股票市场长期记忆性的实证检验33-51
• 4.1 样本选取及数据来源33-34
• 4.1.1 样本的选取33
• 4.1.2 数据的来源及预处理33-34
• 4.2 股票市场是否存在长期记忆性的判断34-40
• 4.2.1 样本的统计特征34-36
• 4.2.2 长期记忆性的判断36-40
• 4.3 基于差分SETAR模型股票市场的长期记忆性检验40-49
• 4.3.1 时间序列的平稳性检验41
• 4.3.2 上证指数收益率相关序列的模型估计41-45
• 4.3.3 深成指数收益率相关序列的模型估计45-49
• 4.4 实证结果分析49-51
• 结论51-53
• 参考文献53-56
• 附录A 门限值寻优的matlab主程序56-58
• 附录B 门限值寻优的matlab子程序58-60
• 攻读硕士学位期间发表学术论文情况60-61
• 致谢61-62

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 朱新玲;黎鹏;;基于R/S检验、ARFIMA模型和小波方差的人民币汇率长记忆性检验[J];武汉科技大学学报;2011年02期

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本文编号：358790