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51.
提出了一种在斜交因子分析中使尽可能多的因子变为 0 (或接近于 0 )的新的变换方法 .它不同于常用的因子旋转方法 ,其主要方法是将斜交因子变换矩阵的逆矩阵T- 1中的行向量单独考虑 ,使其有尽可能多的出现 0 (或接近于 0 ) .  相似文献   
52.
通过对3种不同工艺的研究,分析了高居里温度PTC材料制备过程中铅挥发的原因和机制,以及对材料电性能造成的影响。进而研究了氰化硼添加剂改善材料电性能和显微结构的原因,从而提出了控制材料制备过程中铅的挥发、优化材料性能的方法。  相似文献   
53.
研究的随机系数回归模型为 y_t=sum from i=1 to s (β_i(t)x_i(t)+e_t) t=0,1,… 其中回归系数β_i(t)是对经典的定常系数的推广,并假定β_i(t),i=1,2,…,s为应用广泛的多元ARMA或ARIMA时序模型或关于时间t的某种函数.并依此给出y_t的多步预报递推公式可进行动态预报.此预报公式仍适用于系数时间序列为非平稳情况.在无初始信息情况下,此预报公式仍具有某种最优性质。  相似文献   
54.
55.
上海股市日内波动性与成交量之间引导关系的实证分析   总被引:17,自引:3,他引:14  
采用上海股市 2 0 0 1年 1月 2日至 2 0 0 1年 6月 2 9日期间的每 5分钟交易数据 ,用引导关系检验法对上海股市日内波动性与成交量变动率的关系进行了实证分析 ,结果表明 ,它们之间存在双向线性引导关系 ,这意味着可以利用成交量变动率的线性模型来预测日内波动性 ;但它们之间不存在非线性引导关系 ,这意味着在预测上海股市日内波动性时 ,不能得出支持非线性预测模型的结论 .  相似文献   
56.
LoutsH.Y.Chen在文[1]中应用测度论的方法,证明标准正态随机向量的一个充分条件.本文指出它也是必要条件.同时将它推广到一般多元正态分布的情形,从而得到几个一般性结论.  相似文献   
57.
香港恒生指数期权市场的过度反应现象研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
论文以香港恒生指数期权市场为实证,对期权隐含波动率的“期限结构”进行了建模和研究。实证分析表明期权的隐含波动率具有很强的“中心回复”特性,那么,在有效市场假设和Black-Scholes期权定价模型正确性的前提之下,当一个期限较短的期权的隐含波动率发生变动时,另一个其他方面与之完全相同,但期限较长的期权,其隐含波动率的变动幅度应小于前一个期权隐含波动率的变动幅度。然而,通过对香港恒生指数期权市场的实证分析,两种不同统计检验方法的结果都对香港恒生指数期权市场的有效性假设提出了质疑--市场并不是有效的基于理性预期的,而是存在着显著的“过度反应”现象。  相似文献   
58.
魏宇 《系统管理学报》2007,16(3):243-250
通过对上证综指和世界股市若干重要指数收益的统计特征分析发现,无论是成熟资本市场还是新兴资本市场,其收益分布都展现出较为显著的“有偏”和“尖峰胖尾”特征,因此,主流金融理论假定的正态分布或对称学生分布都无法全面准确刻画股市收益的真实分布特征和风险状况。通过引入有偏的学生分布,分析和对比了不同收益分布假定下的市场波动率和风险价值计算方法,并利用风险价值的失败率似然比检验以及动态分位数回归检验法,实证分析了不同分布模型的适用范围和精确程度,探讨了非正态分布假定下的金融市场风险测度方法。  相似文献   
59.
"已实现"双幂次变差与多幂次变差的有效性分析   总被引:7,自引:0,他引:7  
近年来,基于金融高频数据的波动率研究成为金融学研究领域的热点,而有效性是衡量波动率估计量优劣的重要标准,本文对波动率估计量的新方法“已实现”双幂次变差和“已实现”多幂次变差的有效性进行了研究,得出“已实现”双幂次变差在一般条件下比“已实现”波动更有效的结论,并且证明了在一定条件下,“已实现”多幂次变差的幂次个数越多,该波动率估计量的有效性越高.这一结论为“已实现”多幂次变差的幂次个数选取提供了原则.  相似文献   
60.
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  
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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