股价指数的自相关与标度不变性分析

运用基本统计量分析我国股票市场收益率的分布状态,通过比较收益率自相关函数及收益率平方的自相关函数,判断序列的独立性,根据基于标准差时间序列计算的Hurst指数,对股票市场的有效性进行实证研究·结果表明,沪深两市收益率均不服从正态分布,存在非线性相关关系,Hurst指数大于05,股票价格为分形时间序列,表现出长期相关性,市场未达到弱式有效     

中国股市"已实现"波动率的周期性研究

论述证券市场“已实现”波动率的理论,利用深圳成分指数和上海综合指数的5 m in高频数据,对沪深两市的波动周期做了实证分析,通过Fourier谱分析,比较了沪深两市的波动周期,揭示了我国股市的周期波动性特征.目前,我国股票市场的周期性研究多集中在市场指数和收益率的低频数据周期分析,本文的特点是利用高频数据对波动率这一重要参数的周期性进行分析.     

基于EMD的中国股票市场分形特征研究

为揭示我国股票市场的分形特征, 利用经验模态分解及重标极差分析法(R/ S: Rescaled Range Analysis)探究中国股票市场的特征, 利用经验模态分解方法对沪深300 指数的收盘价格对数收益率进行分析, 并采用分形理论中的R/ S 分析法对固有模态函数进行实证研究, 以揭示我国股票市场的分形特征。实验结果表明,我国股票市场具有显著的自相似性, 分解后的收益率序列是有偏的随机游走过程。     

基于小波分析方法的股指期货和现货市场关系研究

基于小波分析方法,利用5min高频数据研究了沪深300指数和沪深300股指期货的关系.通过小波分解方法将两市场收益率序列作信号分解,研究发现,在各尺度下股指期货市场的波动性都大于股票市场的波动性,同时随着尺度的增加,两市场的小波相关系数增加,即联动性增加.各尺度的格兰杰因果检验表明,期货市场与股票市场之间存在波动溢出效应,但溢出效应是单向的,即只存在期货市场向股票市场的溢出效应.     

基于GARCH模型的沪深股市分析

利用我国沪深股市2007年7月1日至2010年7月1日的收盘指数,对沪深股市的波动性、收益率及其相关性进行了实证分析研究。研究表明,沪深两市具有明显的GARCH效应,而且两市之间具有联动性。     

上证指数和沪深300指数序列的R/S实证分析

运用重标极差分析法（R/S分析法）,分别研究上证综合指数和沪深300指数的日、月收益率数据序列以及开盘价、收盘价、最高价和最低价的股价时间序列的分形结构特征.给出了这些时间序列的Hurst指数、平均循环长度、相关指标和分形维数等分形特征量.实证分析结果表明,两个证券市场具有明显的分形结构,市场存在状态持续性,价格呈现周期性,4种形式的股价时间序列的分形维数具有近似同一性等特征.     

基于DFA的我国股票市场标度特性研究

将消除趋势波动分析法(DFA)应用于我国沪深两市不同时间标度收盘指数的对数收益率序列,全面分析了我国股市的标度特性.发现标度指数随着考察时间的长短,即数据个数的不同而不同,但从长期来看,两市波动都存在持久性特征,而且收益率的绝对值序列和平方值序列的持久性更明显;在相同时间范围内,不同时间标度序列的标度指数相差不大,存在标度不变性;小标度时间序列存在多重分形特征.这些结果说明我国股票市场存在复杂的非线性动力学特性.     

沪深300股指期货跨期套利价差的R／S分析

基于R/S分析应用Hurst指数和V统计量对于沪深300股指期货合约跨期套利价差的1分钟数据进行实证研究,得出其Hurst值在(0.4,0.5),平均循环周期在(8,20)分钟。这显示跨期价差具有较低程度反持续性的分形市场特征,由于套利行为的影响,过去趋势对于未来有相反作用,与股票现货市场的长期记忆性不同。     

中国股市行业指数及个股长程记忆研究

股票市场收益记忆特征对于非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要意义。该文选取沪深股市的三只行业指数和隆平高科及大江股份的日、周收益率时间序列,通过R/S分析方法分别计算出其相应Hurst指数。结果表明收益率时间序列具有长程记忆特征,且存在一个大周期和一个小周期,也验证了收益率时间序列不符合布朗运动。这对风险管理及投资时机的选择有一定的指导作用。     

股权分置改革前后中国股市混沌分形特征比较

股权分置一直是困扰中国股市的制度性缺陷.通过计算股改前后沪深两市4种指数的Hurst指数和分形维,来比较股改前后市场的混沌分形特征.得出一系列结论:中国股票市场具有混沌分形特征,股改明显加快了丧失初始条件记忆的速度;股改后市场的投资风险有加大的趋势;深市最少需要4个变量来建立市场的动力学方程,而沪市就至少需要5个变量,沪市比深市复杂些;股改后两市分形维有下降趋势,股改有提高市场效率的趋势.这些结论可为研究股权分置改革对中国股市的影响提供一点思路.     

沪深两市股票指数的长记忆性

针对中国股票市场的长记忆性问题,讨论了分整自回归移动平均(Auto-regressivefractionalintegratedmovingaverage,ARFIMA(p,d,q))模型中的参数估计问题,重点集中在对分整参数d的估计。使用Hurst指数方法估计d,并分别用经典R/S方法、有偏修正R/S方法和无偏修正R/S方法进行估计,并结合上证指数和深证成指的收益率数据,给出了3种方法的估计结果。实证结果表明,中国股票市场已初步显示出了长记忆性。给出ARFIMA模型的最优阶数和全部参数估计值。得出了上证指数和深证成指收益率所适合的最优的ARFIMA模型。     

中外几大股票市场差异的分形研

运用了分形理论中的R／S分析法对中国的三大股市（上证,深证和香港的恒生指数）以及欧美的三大股市（道琼斯、纳斯达克以及标普500指数）的近10年（2002～2011）的股票指数作了差别研究．我国股市的月对数收益率的Hurst指数为0．74左右;而国外的则在0．77左右．国内三大股市的平均循环周期在600d左右,而国外三大股市在1150d左右．道琼斯指数对上证指数价格变化影响较大;恒生指数对深证指数的价格波动影响要比上证指数的价格波动影响大．中外股指均具有比正态分布更高的峰度,且在最初的一到两个周期内,数据呈现右偏尖峰后尾的分布特征,之后则呈现左偏尖峰后尾的分布特征．而国外股指的数据分布更接近于正态分布．本研究对股市研究者了解和借鉴近年来国外股市行情有着一定的指导意义．     

基于可见图的沪深股市波动分析

利用可见图算法,考虑沪深股市不同时间频率(日、周、月)的收益率序列,将其映射成网络,发现所构造的网络具有分层结构和无标度性.网络节点度分布幂律指数与Hurst指数服从线性规律,验证了可见图算法计算Hurst指数的可靠性.同时,截取2007~2008年沪深股市大涨大跌收益率序列,将其分别映射成网络,得出股市大涨与大跌在网络拓扑结构方面的非平凡性质.     

基于小波协方差的中国股市波动序列相关性的实证分析

在综述相关系数与概率中变化协调的相关性度量方法基础上,提出了基于小波协方差的相关性度量方法,并对沪、深股市波动序列之间的相关性进行了实证分析,结果表明沪深股市波动序列在整体上具有一定的正相关性,不同尺度下沪、深股市波动序列之间的相关性不同,小尺度下相关性小,因此以小尺度为基准,采用组合投资分散风险较好。     

R／S Analysis of China Securities Markets

This paper presents the law of changes of indices and stocks in the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges by using rescaled range analysis in nonlinear time series analysis. The Hurst exponents of the stock indices and of all stocks listed in the Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges are estimated. The results show that the changes of indices and stocks in the last period have positive impact in the next period in the short run,but this impact disappears for long time.     

上海股票市场非线性和状态持续性的R/S分析

对近年来上证综合指数的收盘价进行R/S分析,揭示了上海股票市场波动的非线性、状态持续性和非周期性循环,并分段重新估计Hurst指数.结果为Hurst指数大于0.5,隐含今天的事件确实影响明天.通过双重对数图发现上证股市存在一个195d的非周期循环,表明Hurst指数在证券投资中有一定的参考价值,对长期的投资决策可以发生影响.     

上海股市价格行为的噪声色彩

运用R／S分析方法，通过分析分形布朗运动的分形噪声及其与Hurst指数H值之间的对应关系，实证检验了上海股市价格行为中存在的噪声色彩。结果表明，上海股市的价格变化和易变性变化分别呈现出明显的黑噪声和粉红噪声特征，这为理解我国股市的价格行为提供了一种可能。