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基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)对非线性、非平稳性金融时间序列的有效 处理, 运用EEMD方法分别将投资者情绪和股指价格序列分解成若干个独立的、不同尺度的IMF分量和一个残余项, 提取出 序列在不同时间尺度下的波动特征, 并将得到的IMF分量和残余项按照高低频重构为序列的短期波动项, 中期重大事件 影响项和长期趋势项, 进一步结合计量模型考察投资者情绪和股指价格序列在不同时间尺度下的波动关联性. 实证结 果表明, 投资者情绪与股指价格波动在不同时间尺度下呈现出不同的波动关系: 短期投资者情绪与股指价格波动存 在双向影响, 中期投资者情绪波动领先于股指价格波动, 而长期则转变为股指价格领先投资者情绪波动. 相似文献
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《系统工程》2015,(6)
将主成分分析(PCA)与独立成分分析(ICA)方法引入跨区域金融衍生品市场与基础市场之间的波动溢出研究,弥补过去用传统向量GARCH模型拟合高维金融时间序列波动存在的不足。主要贡献包括:(1)建立PCA-EGARCH-M与ICA-EGARCH-M模型,研究2008年金融危机蔓延期间国际股指期货市场对我国股市的波动溢出效应,并通过预测评价指标RMSE与Theil不等系数的对比,证实ICA-EGARCH-M模型更精确,实证结论不仅验证不同程度波动溢出效应的存在,而且反映出波动溢出的主要来源。(2)用脉冲响应函数衡量国际股指期货市场的单位冲击给我国股市造成的波动响应时间和响应幅度大小。 相似文献
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基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值VaR的估计与预测.针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度. 相似文献
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考虑到交易周期对资产价格波动特征的重要影响,将小波多尺度分析引入广义自回归条件异方差(GARCH)建模理论, 提出了多尺度广义自回归条件异方差模型和多尺度增广分整广义自回归条件异方差均值模型,同时通过改进迭代的步长参数, 得到了收敛速度快于BHHH算法的数值优化方法.对上证综合指数进行实证分析,结果表明: 该模型克服了GARCH理论无法同时揭示蕴含在资产价格内部的多时间尺度信息的缺陷, 还能够捕获到资产收益率在不同时间尺度上的局部波动特征; 改进后的算法对模型参数估值效果十分明显. 这类模型有助于探究资产价格伴随交易周期演化的微观动力学机制. 相似文献
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异方差混合双自回归模型-HMDAR 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了异方差混合双自回归模型(Heteroscedastic mixture double-autoregressive model,HMDAR)。给出了HMDAR模型的平稳性条件。利用ECM(Expectation conditional maximization)算法估计模型的参数,运用BIC(Bayes information criterion)准则选择模型.HMDAR模型分布形式的灵活性使得它能够对具有非对称或多峰分布的序列进行建模。将该模型应用于几个模拟和实际数据集均得到了较为满意的结果。特别是对于波动较大的序列,HMDAR模型能比其它模型更好的捕捉到数据序列的特征。 相似文献
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中国股市波动的异方差模型及其SPA检验 总被引:2,自引:0,他引:2
魏宇 《系统工程理论与实践》2007,27(6):27-35
以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的高频(High-frequency)数据样本为例,实证计算了以GARCH族模型和随机波动(Stochastic volatility)模型为代表的不同异方差模型对中国股市波动率的预测,并进一步运用SPA(Superior predictive ability)检验法,实证检验了不同异方差模型对中国股市波动的刻画能力和预测精度问题.实证结果显示,就中国股市而言,随机波动(Stochastic volatility)模型是预测精度最高的异方差模型,但在某些损失函数标准下,EGARCH模型也具有良好的波动预测表现. 相似文献
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R/S系列分析的非线性估计及应用 总被引:4,自引:0,他引:4
郝清民 《系统工程理论与实践》2005,25(3):80-85
针对 R/S 系列分析方法在估计 H 参数时存在一定偏差,从而导致分析结论产生分歧的问题,提出用非线性估计方法提高 R/S 系列分析估计 H 参数的精确度,同时结合 ARFIMA 模型对估计精度进行了验证.最后应用非线性 R/S 方法揭示中国股市主要指数和个股收益序列中的长期记忆效应. 相似文献
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将投资专家的成功经验引入模糊时间序列模型,实现股票市场走势的多步预测。根据专家经验构造多个反映市场结构特征的变量并将其模糊化为模糊时间序列;建立具有多前件、高阶模糊关系的模糊时间序列预测模型;最后,将该模型用于股票指数预测。结果表明,与经典模糊时间序列模型相比,其预测精度有了较大提高。 相似文献
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运用SAS软件对上证指数月线数据的综合预测分析 总被引:3,自引:0,他引:3
运用SAS软件系统中的一些一元和多元时间序列分析方法对我国上少证券交易所的上证综指、上证A股及B股指数的月收盘指数作了预测分析,得到了较高的预测精度,为预测股票市场的中期走势提供了一种方便实用的方法。 相似文献
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股票价格指数度量并反映了股票市场总体价格水平及其变动趋势,包含了丰富的市场信息,受到投资者和政策制定者的普遍关注.利用一定的数学方法对其进行分析和研究,挖掘股指的潜在价值,对加快资本市场治理,提升金融效率,促进国民经济的平稳快速发展具有十分重要的意义.本文利用基于Takenaka-Malmquist自适应傅里叶分解(简称自适应傅里叶分解或AFD)的时频分布,有效提取了股票价格指数的时频特征,分析股票市场的变动趋势.为满足自适应傅里叶分解的要求,首先利用H-P滤波算法对时间序列进行预处理,去除时间序列的趋势项,然后利用AFD算法处理周期项数据,在此基础上得到股票价格指数的时频分布,并进一步分析股指变动趋势.基于自适应傅里叶分解的算法可以有效提取股指在时频两域的信息,避免了单一域分析的缺陷,且比现有的小波分解方法具有更高的分辨率和准确度.为检验指标的有效性,本文利用上海证券交易所的上证综合指数(代码000001)和深圳证券交易所深证成份指数(代码399001)实证检验了指标的有效性,结果表明基于自适应傅里叶分解的时频分布提出的股市技术分析指标可以用于中短期股票市场的变动特征分析. 相似文献
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证券市场的标度理论及实证研究 总被引:12,自引:1,他引:11
运用分形理论探讨证券市场的自相似性与标度不变性 ,分析三种标度指数 ,即自相关指数、Hurst指数、基于 DFA算法的标度指数 .基于标准差时间序列改进 Hurst指数 ,将 DFA推广为动态递推算法 .利用三种标度指数对国内沪深股市进行实证研究 .结果表明 ,沪深股市收益率均不服从正态分布 ,在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性 ,表现为分形时间序列 ,说明其背后所隐含的政策导向影响中国股票市场的特征 . 相似文献
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股票价格与上市公司业绩的关联分析——对中国证券市场的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
选取净资产收益率和每股收益指标代表上市公司的业绩。上海综合指数和深圳成份指数作为股票价格表征,运用时间序列分析方法。在对各序列特征进行全面分析的基础上,重点对股票价格与上市公司业绩两者之间的变动关系进行了研究。研究发现:①股票价格与上市公司业绩变化之间不存在长期均衡关系。说明股票价格不反应上市公司业绩;②沪市指数和深市指数之间存在长期均衡关系。并且沪市指数是深市指数的Granger成因;③沪市上市公司净资产收益率和深市上市公司净资产收益率之间存在长期均衡关系.不论是从长期还是短期来看两者都呈同向变化关系。 相似文献
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金融时间序列分形维估计的小波方法 总被引:9,自引:1,他引:8
熊正丰 《系统工程理论与实践》2002,22(12):48-53
讨论了金融时间序列的性质,通过实际数据说明,金融时间序列具有两个重要特性——统计自相似性和非平稳性.利用正交小波变换的方法,给出了其分形维的估计方法.最后,实证分析了国内金融市场,并应用此方法分别得出了上证综合指数序列过程和深证成分指数序列过程的分形维. 相似文献
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经济系统分形机制与股票市场R/S分析 总被引:9,自引:1,他引:8
应用非平衡态统计物理学及分形的有关理论分析了分数布朗运动 ,给出了经济系统产生分形的物理机制是 ,系统涨落力的关联函数是时间 t的幂函数 ,并在此基础上进一步讨论了分形经济时间序列耗散性的表现 .从分析 EMH及其为基础的现代投资理论的缺陷出发 ,通过 R/S分析对深圳股票市场作了研究 .研究表明深圳股票市场存在一个短周期和一个长周期 ,大致分别为 8个月和 4 .5年 .同时解释了不同 GZ序列的不同 H值产生的机理和原因 . 相似文献