中国股票市场多重分形游走及其预测

股票价格波动规律的研究是预测的基础,多重分形过程是迄今为止最为符合价格波动特性的模型。本文验证了中国股票市场的多重分形游走,并根据多重分形过程的局部尺度特性和多尺度相关性建立了小波和神经网络相结合的股票价格预测模型。实证研究结果表明,本文模型预测精度较由其他模型得到的预测精度明显提高。     

多重分形分析在经济中的应用

多重分形(Multifractal)最早是用来研究湍流的,近年人们也用它研究时间序列、DNA序列和外汇模型等等.我们将用它来检验证券市场的股票指数模型,它是一个检验股票价格是否服从随机游走假设的比较简单的模型.利用它还能来发现证券市场的突变点临界点和建立新的资本资产组合理论.     

国际汇率的多重分形消除趋势波动分析

基于多重分形消除趋势波动分析方法,对国际上3种主要的国际汇率收益序列进行实证研究.通过对收益时间序列进行重排处理和相位随机化处理,并将处理后的收益序列多重分形强度与原始序列进行比较,发现国际汇率的多重分形特征是由两个因素共同作用的,其中收益序列的波动相关性起主导作用,是形成多重分形特征的主要原因,而收益序列的胖尾概率分布对多重分形特征的形成也起到一定的作用.     

股指时间序列的多重分形Hurst分析

以深圳股票市场为例,对深证成指指数数据进行了多重分形分析。首先,运用多重分形重标极差的方法对深证成指进行实证研究,结果表明在整个时间标度上Hurst指数均表现为持久性特征,而且随着标度τ的增加,Hurst指数呈现总体递增趋势,并且在整个标度范围上存在2个标度临界点,这体现了股指价格在不同标度范围下的状态跃迁现象。其次,运用多仿射方法确认了深圳股票市场多重分形特征的存在,验证了R/S分析方法中存在的标度临界点,并且进一步分析了不同临界标度范围下价格动态的本质特征。     

上证指数高频数据的多重分形错觉

以上证指数5分钟取样的高频数据为例,采用配分函数法对每一交易日的数据进行多重分形分析,发现质量指数τ(q)为线性函数.用统计自举生成随机时间序列以深入剖析多重分形谱f(α),发现约有51%的交易日,其多重分形特性无法通过显著性检验.进一步分析发现,所有真实时间序列的奇异性强度与随机序列的奇异性强度相差无几,因而完全可以用后者加以解释.因此,上证指数本身并不具多重分形特性.     

基于小波的金融危机时点探测与多重分形分析

在金融危机时点前后,市场的动力学会呈现出异常剧烈的波动。准确定位金融危机时点是区分出金融危机前后股市多重分形特性的关键步骤。与其他方法相比,小波变换模极大值法（WTMM）的优势在于它可以侦测出突变点并对金融市场的多重分形特性进行分析。研究通过小波变换模极大值法（WTMM）所建立的模极大值线将道琼斯工业指数（DJI）与东京证交所股价指数（TPX）的金融危机时点定位出来,随后基于所侦测出来的道琼斯工业指数（DJI）突变点对该指数进行多重分形分析。分析发现：小波变换模极大值法（WTMM）不仅可以准确定位金融危机发生的时点,还可以刻画出多重分形特征在金融危机前后的演化。实证结果验证了分形市场假说（FMH）关于市场发生崩溃的起因,也为金融风险管理提供了一个新思路。     

基于小波领袖多重分形分析法的股市有效性及风险检测

大多数关于股票市场有效性测量与风险侦测的研究都是基于有效市场假说。从分形市场假说出发,本文首先应用小波领袖多重分析法刻画市场波动的多重分形特性来衡量市场的有效性,然后提出一种应用市场最大波动点集的分形维数（D（h_min））及其奇异性指数（h_min）的演化特征来检测金融风险的新方法。实证结果表明：中、美、日三国在不同时期市场的有效性具有明显差异,中国市场的有效性正逐步提高,而美日两国市场的有效性水平与金融危机的发生更为密切。研究发现该方法不但可以正确地定位出金融危机发生的时点,还可以较准确地对风险进行测量。研究结果对于如何提高市场有效性,提升不同投资期限投资者的风险管理水平提供了一些启示。     

基于多重分形聚类的证券市场指数波动性比较研究

根据反映指数波动多重分形特征的概率函数,分别使用欧式距离函数和退化了的Manhattan距离函数作为广义分形维和多重分形谱两个特殊值的相似性度量函数.在此基础上使用层次聚类方法,通过多重分形特征量之间的相似性对亚洲金融危机和全球金融危机期间全球证券市场24个主要指数的波动性进行比较研究.研究结果表明,与亚洲金融危机相比,在全球金融危机期间,从整体上看,各指数波动的一致性明显降低,许多国家或地区的证券市场开始呈现出独特的波动特征,中国证券市场最为明显;从波动的均匀性看,绝大部分指数波动更加不均匀,并且也呈现出分化的特点;从波动的区间看,绝大部分指数都围绕较高的指数值波动,并且呈现出一定程度的趋同现象.聚类分析的结果为深入分析不同国家和地区证券市场的复杂结构和内部机理提供了新的思路.     

不同股市收益率的多重分形特性比较

运用多重分形消除趋势波动分析方法,对国际上3个主要股票市场的多重分形特征进行了实证研究及比较.结果表明:股票市场均表现出多重分形特征,其中上海股票市场的多重分形特征最强,风险性也最大,其次为纳斯达克市场,香港股票市场的多重分形特征最弱,风险性相对较小.这说明仅仅运用单一的标度指数对其进行描述是不合适的.此外,在3个股票市场中,上海股票市场指数的最强涨落最大.这些实证结果为更好地研究股票市场的复杂结构提供了新的思路.     

中国股票市场的多分形波动率测度及其有效性研究

由多分形分析出发,提出了一种新型的金融市场多分形波动率测度Sα。与传统测度Δα相比,Sα更为充分地利用了多分形分析过程中产生的对描述金融市场波动有益的统计信息。以上证综指和深证成指1354个交易日内5个不同抽样频率的高频数据为例,通过运用具有bootstrap特性的SPA检验法,检验了Sα测度和Δα测度对中国股票市场真实波动率估计的有效性差异。实证研究表明,Sα测度对市场真实波动率的估计较Δα测度更为准确。     

中国股票市场的信息反应曲线和股票价格波动的非对称性

股票价格波动对于市场信息的反应过程具有非对称性。通过利用多种非对称性GARCH 模型,描述和检验了沪市股票日收益率序列的条件波动性,并通过对股票市场信息影响曲线的分析,发现沪市股票价格波动中存在显著的非对称性反应。这说明股市波动对于不同的政策干预和信息冲击具有不同程度的反应,“利好消息”对股市的刺激作用仍然需要其他市场干预的配合才能发挥出来。