中国股市收益率与波动性长期记忆效应的检验

本文用基于方差的方法、Ro的修正R/S检验、标准GPH法以及tapered GPH法对沪深股市指数收益率及其波动性进行了长记忆性检验.结果表明沪市收益率序列不存在长记忆性,深市收益率序列存在一定的长记忆性;沪深股市的波动性均表现出显著的长记忆性,并且我国股市不存在趋势或结构突变.     

中国股市收益率和波动率的长记忆性检验

运用修正R/S和V/S两种分析方法,选取两大盘指数(上证综指和深证成指)以及20只个股为样本,对其收益率和收益波动率序列的长记忆性进行大范围的比较研究.结果表明:对于收益率序列两大盘指数存在长记忆性,且深市强于沪市,而个股普遍不具有长记忆性;对于收益波动率序列,无论是大盘指数还是个股均存在显著的长记忆性,并且,三个收益波动率序列的长记忆性由强到弱依次为修正对数平方收益率、绝对收益率和平方收益率.     

中国股市长期记忆特征的时序分析

本文运用R/S分析和ARFIMA模型对中国股市价格总指数的长期记忆特征进行了实证分析,结论认为深、沪两市总体上不存在长期相关性,这样,从长期记忆性的角度,我们不能否认中国股市的效率.     

沪深股市收益的长记忆性检验及其影响分析

文章采用Lo(1991)提出的优于经典R/S分析的修正R/S分析,对沪深股市指数收益率的长记忆性重新进行了检验,结果表明股票市场指数收益率序列、绝对收益序列与平方收益序列存在长记忆性.最后,对股票收益率存在长记忆性的影响进行了简要分析.     

基于灰色经济计量模型的我国股市波动率实证研究

针对我国股市收益率具有长期记忆性的特点,综合灰色预测理论和经济计量模型,建立了基于灰色模型的分整广义自回归条件异方差模型(GM-FIGARCH).选取上证A股、深证A股的日收益率进行分析,采用修正R/S分析检验其长记忆性,利用GM-FIGARCH模型对其进行实证研究.结果表明我国A股市场波动率普遍存在长记忆特征,投资者可以利用历史数据来预测未来股市的波动并据此获取投机利润.利用GM-FIGAKCH模型可获得较好的预测效果.     

中国股市波动的变动长期记忆性研究

文章以分整SETAR模型为基础,描述了中国股市在不同波动幅度下的变动长期记忆性特征,结果表明中国股市波动存在长期记忆性且大幅波动对中国股市的影响比小幅波动要更持久,并且相对以恒生指数为例的相对发达的香港股市,中国股市大幅波动的长期记忆性较弱,小幅波动的长期记忆性较强,波动持续影响性具有其自身的特点。     

中国股票市场收益与波动的长期记忆性研究

文章对我国股票市场的长期记忆特征进行了系统研究:选择上证综指和深证成指日收益序列为研究对象,采用计量经济学方法,考察中国股票市场日收益序列和日收益波动序列的长期记忆特征,建立既能描述收益长记忆又能刻画波动长记忆特征的ARFIMA-FIGARCH模型,并与其它短记忆模型进行对比,分析得出相应结论.然后针对目前我国股票市场存在的诸多问题,提出一些规范和完善股票市场、提高市场有效性的建议.     

基于人工股市的长期与短期记忆特征投资的比较

以圣达菲人工股市为基础,使用Java语言改进了人工模拟股市,并试图探究具有不同记忆特征的投资行为能否影响股票价格.利用所开发的程序进行多次实验,发现异质市场总是优于同质市场.     

中国股市存在“约瑟夫”效应吗？——对我国股票市场的实证分析

"约瑟效应"即长记忆性,是指股票价格存在长期持续与非周期的循环现象。为了对我国证券市场的长记忆性作比较全面的分析,文章选取上证综合指数和深圳成分指数,分阶段利用R/S方法、ARFIMA过程来识别收益率的记忆特征,并用FIGARCH模型来刻画波动的记忆特征。分析发现,hurst指数以及ARFIMA模型表明收益率序列存在比较微弱的长记忆特征,而利用FIGARCH模型则发现序列的波动存在较为强烈的长记忆性。     

基于改进R/S法的中国股票指数长记忆性分析

针对中国股市的长记忆性问题,本文在比较各种长记忆检验方法的基础上,采用改进的分析方法来检验我国股市的日收益率的长记忆性。结果表明,我国沪深两市的日收益率序列均有长记忆性,并且深市的长记忆程度比上证长记忆程度强。     

中国黄金市场的非线性和确定性检验

混沌普遍存在于现代金融市场中,非线性和确定性是时间序列存在混沌的重要前提,而中国黄金市场这一新兴市场在此方面的研究仍是空白。文章以上海黄金交易所黄金现货日收盘价格序列作为研究对象,对数据进行收益率和对数线性去趋势平稳化处理,然后运用R/S分析来检验其非线性,发现上海黄金价格序列具有非线性和分形特征,但其后的BDS定量检验表明其非线性特征并不显著。最后运用递归图方法进行确定性检验,得出该系统具有一定确定性的结论。因此相较于传统的线性分析方法,对于我国黄金市场价格序列,采用非线性确定性模型进行分析预测可能更加有效。非线性和确定性的存在也表明我国黄金市场可能具有混沌特性,从而为今后对我国黄金价格的初值敏感性和奇异吸引子存在性等混沌特征进行分析,并进一步构筑混沌预测模型打下基础。     

上海证券市场基于修正R/S分析的长记忆研究

文章以上证综合指数周收益率和日收益率为研究对象,用R/S分析法和修正R/S分析法来分析上海证券市场的长记忆性,并使用V统计量对其进行双侧检验,此外还分析了R/S分析法产生偏差的原因.得出结论:上证综合指数周收益率时间序列和日收益率时间序列并没有表现出显著的长记忆性.     

基于RS分析的中国债券市场分形特征研究

文章详细讨论了RS分析方法、概率空间分形维的测度,通过对上证国债指数和上证企债指数的RS分析,得到了两序列赫斯特指数和非周期循环长度,进一步得出中国债券市场为分形市场的结论.     

基于小波分析的中国股市高频长记忆研究

0引言根据有效市场假说的理论,如果一个资本市场是有效的,则市场收益率自身不具有序列相关性;但一些学者发现这种序列自相关性在股市中是存在的。文献[1]对美国股市进行了研究,发现长记忆性在指数收益率序列中不显著,但在某些个股中却显著存在;文献[2]利用对数周期图法对沪深股     

上海股票市场分形特征的实证研究

以有效市场假说为基础的现代资本市场理论被越来越多的实践证明与现实情况不符,而分形理论则考虑到资本市场的复杂性和EMH的缺陷,以非线性范式为分析基础,解释了有效市场理论无法解释的许多市场现象,为更深入地分析资本市场提供了新的思路和方法。文章以上海股票市场为例,用分形理论对上海股市的分形特征进行了研究,其结果表明上海股票市场具有明显的分形特征。     

H指数估计方法的有效性检验

一、引言传统统计分析理论都是在假设随机变量“独立同分布”的基础上建立起来的,无论是大数定律,还是中心极限定理的证明都要求随机变量的相互独立性。虽然许多计量分析模型已经揭示出变量的“相互独立性”假设并不符合实际,但我们在对原有模型作一些“合理”的简化之后(通常都是把不符合假设的因素作为噪声处理) ,仍然可以使用传统的分析方法,这包括对数据间短期相关性的处理。但是,越来越多的实证分析结果都显著地表明经济数据间不但不满足“相互独立性”,而且有较强的“长程相关性”,而“合理”化的预处理操作是不能消除这种“相关性”…     

基于分形R／S技术的中国股市非规则周期性研究

一、前言通常,确定性和随机性不能并存。标准的高斯统计,像大数法则,是假定所研究的系统是随机的且有正态的极限分布,介于随机结构与确定结构之间的分形结构,其系统为非线性系统,标准统计分析不再对其有效。像重标极差(RescaledRange,即R S)这种非参数统计方法就不必假定序列的分布特征,无论序列是否服从正态分布,分形的重标极差技术分析的结果稳健性均不会受影响。Peters(1994)利用R S技术对1888～1991年间的道·琼斯工业指数进行了研究,得出其平均长度为两个月和四年的双重非规则性周期;McKenzie(2001)也利用该方法对澳大利亚股市1980…     

股票价格分形特征的实证研究:修正R/S分析

一、引言在现代金融理论中 ,线性范式一直占据主导地位 ,满足高斯假定的正态分布一直是金融理论与金融研究的基础。像马柯维茨的资产组合理论、CAPM、市场有效性假说、Black Scholes期权定价模型等 ,这些所谓构成现代金融理论的基石无不都是以正态分布假定为前提的。经验的研究总是试图去证明这一高斯假定。然而 ,实际的金融资产价格并非像人们所认为地那样服从完美的正态分布 ,多数实证研究文献结果表明 ,像股票、债券、汇率、期货和期权等金融产品及金融衍生产品的价格波动并不完全遵从随机游走 ,而是一个有偏分布 ,呈现出尖峰、肥尾、…     

基于R／S分析的股指期货套利策略

文章应用K／S分析模型研究了高频基差数据（股指期货和标的指数之差）的记忆性特征,实证发现每个当月合约的基差序列的Hurst指数都大于0．9,具有明显的记忆性。然后根据统计量VN的变化,得出基差序列的记忆时间长度大约为2至3个交易日。最后,根据实证结果提出了相应的套利策略：设定合理目标利润,当套利持仓周期和基差记性周期长度基本吻合时,套利收益明显超过传统的建仓并持有策略。     

基于经典R/S分析方法的H指数估计有效性评价

在设定不同H真实值的情况下,通过DHM算法模拟出一系列FGN序列,对经典R/S分析方法估计H指数的有效性进行研究,并对中国股市收益序列的H指数进行测定.研究结果表明:当H真实值介于0～0.6和0.8～1之间时,分别高估和低估H指数;仅当H真实值介于0.6～0.8之间时,经典R/S分析方法才能做出稍好的估计,其估计有效性尽管不受回归方式、局部趋势性剔除处理的影响,但是受到标度长度的选取、短期相关性处理、序列长度、序列包含的白噪声成分强弱等各种因素的显著影响,中国股市收益序列的H指数可能介于0.6～0.8之间,从而具有明显的长记忆性.