均方意义下的最优无偏转换测量Kalman滤波

转换测量Kahmal滤波(CMKF)在雷达跟踪领域得到了广泛的应用。然而，当目标位置的互距离测量误差比较大时，CMKF的性能将急剧下降。本文在均方意义下给出了一种新的无偏CMKF。这种滤波器的关键是在均方意义下推导无偏转换测量误差协方差阵的最佳估计。对于匀速运动目标，仿真结果表明本文方法可以得到好的滤波性能，而当方位测量误差比较大时，滤波性能的改善就更加明显。此外，对机动目标的情形亦进行了讨论。     

基于Kalman滤波理论的高动态GPS信号跟踪系统仿真研究

高动态意味着载波多普勒频移变化率较大,实际中真实的高动态信号通常难以采集到,比如在弹载、星载环境下.为了研究高动态GPS信号跟踪问题,首先设计了一种高动态GPS中频数字信号仿真模型,并在此基础上研究了一种基于Kalman滤波理论的高动态信号跟踪技术.信号的模拟和跟踪都是基于Matlab的Simulink环境,仿真结果显示高动态信号模拟理想,应用Kalman滤波理论的高动态跟踪技术跟踪稳定,精度满足要求.     

基于Kalman滤波的企业财务危机动态预警模型

基于Kalman滤波理论,考虑财务比率在时间序列上的趋势性和历史数据对结果的影响,构建了财务危机的动态预警模型。首先对动态系统的状态进行描述,建立目标的状态模型,该模型是以时间序列来描述的,此外还建立了财务危机预警的测量方程,利用状态空间法描述目标的状态和测量。然后对Kal-man滤波理论在财务危机预警中的适用性进行分析,利用Kalman滤波器对财务危机预警模型的状态进行Matlab程序计算。并且应用极大似然估计对模型进行参数辨识。采用英国和爱尔兰180家样本公司,5～10年时间序列的财务数据作实证研究,结果表明,由年度破产概率值输出的基于Kalman滤波的动态模型优于静态预测模型的新方法。     

深圳股市价格运动可预测性的研究

讨论了市场的可预测性及有效性的关系。以深圳股票市场为对象,研究了股票价格或各类指数的可预测性,发现深圳股市综合指数和各类分类指数的对数可以认为服从随机走动,而在被检验的6个股票价格中发现两个股票价格的对数不服从随机走动,只服从单位根过程,随机扰动项具有序列相关性。检验方法包括用Phillips-Perron检验法检验单位根过程,用方差比检验法检验随机走动等。     

自适应卡尔曼滤波器渐消因子选取方法研究

分析了通过改变噪声和初始条件抑制Kalman滤波发散的方法,指出了造成Kalman滤波发散的原因和控制Kalman滤波发散的机理。推导了衰减记忆滤波方程并研究了衰减记忆滤波噪声阵和滤波初值的选取条件,分析了衰减记忆滤波条件下量测噪声阵遗忘因子权重变化的物理意义。给出了衰减记忆滤波不发散的自适应遗忘因子的新算法,仿真结果证明了所述方法的有效性。     

中国股市板块羊群效应的实证研究

提出了一个具有条件异方差的统计模型(ARCH模型)来度量股票市场的羊群效应,对我国上海和深圳股票市场的羊群效应进行实证分析,并重点研究中国股市各种板块的羊群效应,结果发现一些板块存在显著的羊群效应,这一结果对具体的投资组合的运作和政策监管都有重要价值.     

中国股市短期反转策略实证研究

运用了Lo，Mavkinlay(1990)反转策略设计、Jegacleesh，Titman(1995)反转收益分解框架并引入成交量冲击对中国股市短期(周)反转策略进行了实证研究。结果表明，中国股市存在显著的短期(周)收益反转，反转强度与公司规模相关。反转收益主要来源于对公司特有信息的过度反应，而并非由“领先-滞后”结构驱动。引入成交量冲击能够显著优化反转策略，成交量包含了未来股价走势的重要信息。本文最后认为De Long(1990)关于正反馈交易者、Hong，Stein(1999)信息逐渐扩散的行为金融模型及市场操纵行为对于短期收益反转都具有一定解释力。     

中国股市自组织临界性实证研究

为了深入理解中国股市演化的复杂性,在界定了股市自组织临界性重要参数的基础上,通过统计方法考察了中国股市趋向自组织临界态的演化过程,发现了中国股市中的幂率关系,从而验证了中国股市中存在自组织临界性,同时指出了股市内部的分形性与其临界状态的密切关系,为进一步探索中国股市的复杂性机制奠定了实证基础.     

一种新的去偏转换测量Kalman滤波算法研究

采用引入虚拟项方法推导出转换测量误差均值和协方差的解析表达式,利用全部测量数据,给出了转换测量误差均值及其协方差在均方意义下的最佳估计,提出了一种新的去偏转换测量Kalman滤波算法.将该算法用于研究滤波精度要求较高的遭遇段导弹跟踪问题,并进行了Monte Carlo仿真.结果表明:该算法位置和速度估计的均方根误差小,滤波精度高,滤波器的实际估计误差和估计协方差匹配性好,算法置信度高,即使测量噪声较大时仍然保持良好的滤波性能.     

基于风险溢价和特征要素的中国股市B/M效应

对B/M效应已有研究结果进行回顾,总结了B/M效应解释中存在的风险溢价和特征要素观点冲突。通过基于产业与资本市场的资产定价模型的推导原理和经济涵义,统一了对B/M效应的理性风险补偿与特征要素解释观点;实证效果证实了之前的理论结果。     

有效证券市场的理性泡沫与股票内在价值的信息滤波

对有效证券市场上理性泡沫的产生条件、度量方法和形成原因进行了分析;并对我国股市的泡沫进行了相应的实证分析.在上述研究的基础上,探讨了与度量股市泡沫相反的问题,即如何从股票价格的波动中滤去泡沫从而识别出股票内在价值的信息.用Kalman滤波方法对股票内在价值进行信息滤波与预测.     

Analysis of Stock Splits Based on Risk Theory:Empirical Evidence from the Chinese Stock Markets

The paper first analyzes price change due to stock splits in Chinese stock markets, which shows stock prices typically go up for stock splits. Then theoretical analyses based on risk theory are presented to explain the reason, where the method comes from a new perspective and obtained theoretical conclusions show that stock splits typically make stock price go up if risk-compensation function is convex, and go down if risk-compensation function is concave. Stock prices typically go up for stock ...     

中美股市配对因子实证分析

量化交易是指借助现代统计学和数学的方法,利用计算机技术进行交易的证券投资方式。配对交易和多因子选股是典型的量化交易策略。配对交易是基于统计套利,利用两个资产的短暂价格偏离,进行风险对冲以获取两个资产的Alpha收益,其核心假设是配对资产的价差具有均值回复性。多因子选股则将多个具有逻辑背景的因子策略相结合,选取在各个因子上综合得分较高的股票构建投资组合,其核心是如何挖掘具有逻辑背景的因子。由于中美经济关联度很大,两国股市间存在着联动性。根据配对交易的思想构建美股-A股配对因子,利用该因子对A股进行选股,通过实证分析,发现配对因子对A股股票有较好的区分度,且与传统的选股因子存在较低的相关性。因此,根据配对交易思想构建的美股-A股配对因子可用于多因子模型进行选股。贡献在于提出了以往研究未提出的因子,通过实证研究证明了该因子的有效性。     

中国股票市场的有效性分析

市场有效性不仅是一个资本市场健全发展的主要标志,而且是许多传统理论的基本前提。虽然一般采用事件研究(巨额交易、股票分割等)和市场异象(规模效应、季节效应等)来对市场有效性进行研究,但从股票市场过度反应的探讨中可知,过度反应是一种进行市场有效性研究的好方法。本文则对公司股票由于ST公告这一事件所导致的市场价格异常进行研究,试图证明中国股票市场存在过度反应。通过实证分析,得出中国股票市场存在过度反应,即市场是非有效的。     

中国股市已实现波动率的跳跃行为研究

以二次幂变差的测量为理论基础,研究了上证综指已实现波动率中的跳跃行为.将已实现波动率分解为连续样本路径方差争离散跳跃方差,研究了跳跃方差序列的统计特征,并且应用HAR-RV-CJ模型对上证综指的已实现波动率进行预测.研究结果发现,几乎所有日、周和月已实现波动率的可预测性都来自连续样本路径方差,表明二次变差中的连续样本路径成分是中国股市已实现波动率预报的决定因素.     

沪深股票市场行业效应与投资风格效应的实证研究

按照证监会的行业分类标准与股票的成长性和市值,将中国股票市场的股票分为22个行业和8种投资风格.依据中国股市1991年1月到2003年12月期间的股票月收益率数据,利用带约束的回归分析方法对股票收益率的行业效应和投资风格效应进行分析,结果表明中国股票市场均具有明显的行业效应和投资风格效应,并且行业效应大于市值投资风格效应,市值投资风格效应大于成长性投资风格效应.因此,在中国证券市场上采取“自上而下”的资产配置方式是合理的.     

中国证券市场的非线性特征与分形维分析

采用Cao方法清楚地观测到中国证券市场的月收益率序列是确定性混沌序列,而日收益率序列和周收益率序列却接近于随机波动信号,不适宜做分形维的研究.对我国股市各指数分别作了分形维计算后,同时用替代数据法进行非线性检验,拒绝了中国股市为线性过程的可能性,从而保证了非线性前提下分维数结果的可靠性.结果显示:深证A股市场最为复杂,需要五个变量来建立动力学模型(D2=4 6150),而上证A股需要四个变量来建立模型(D2=3 2411).因此,深圳股市的效率弱于上海股市.而我国B股市场已经接近于发达国家股市的复杂性程度(D2=3 3195(上B);D2=2 5875(深B)),说明B股的效率比A股的效率高.     

两因子常见利率模型在上交所债券市场的实证分析

以上交所债券价格隐含的利率期限结构从1996-03～2003-02的周样本数据作为分析对象,实证研究了常见的利率模型:Vasicek模型、CIR模型、仿射模型、广义高斯仿射模型,利用卡尔曼滤波法,估计了连续时间两因子利率模型。从模型给出的利率与实际观测到的利率的平均绝对误差来看,这些模型可以较好地描写利率期限结构的横截面特征,广义高斯仿射模型最好,仿射模型次之,CIR模型与Vasicek模型难分高下。但模型对各年期利率的预测误差表现出一定的序列相关性,说明这些模型不能够很好地描述利率期限结构的时间序列特征。     

中国股市横截面收益特征与投资者情绪的实证研究

以中国股市1998年5月至2007年4月交易数据为研究样本,对股票横截面收益特征进行实证分析,结果显示,贝塔系数与股票预期收益间关系与理论相反,而股票市值、账面市值比等指标亦可以预测股票预期收益,且这种关系具有阶段性特征。应用非预期投资者开户增长率作为投资者情绪指数,对投资者情绪波动与特征组合收益进行回归分析,证实投资者情绪波动是导致上述现象的主要原因。     

中国股市风险CAViaR方法的稳定性分析及其时变建模

在介绍诺贝尔经济学奖得主 Engle 及合作者 Manganelli 于 1999 年提出的 CAViaR 模型理论及实际意义的基础上,采用 Hansen 检验方法重点探讨了中国股市风险 CAViaR 建模的稳定性问题.通过对上证综合指数与深圳成指的实证研究, 认为 Engle 及 Manganelli 所力荐的四个参数 CAViaR 模型用于中国股市风险建模是相当不稳定的,不能很好地适合现实的中国股票市场.鉴于此,提出了具有时变参数的 CAViaR,模型通过失败率检验法得到了相对较好的结果,明显地提高了模型的度量与防范市场风险能力.