中国股市波动过程长期记忆性影响因素研究

以ICSS方法为基础,使用参数和半参数估计方法研究了上证综合指数和深圳成分指数波动过程的变结构与长期记忆性的相关关系,对中国股市日间收益波动方差序列的长期记忆性进行了估计。研究结果发现中国股市日间收益波动的方差序列存在显著的长期记忆性,并且在剔除了变结构的因素之后,其波动无断点的方差序列仍然存在长期记忆性,但程度有所减弱。研究结果表明,未被考虑的体制变化是长期记忆性的影响因素,但不能解释全部的长期记忆性。     

中国认股权证波动过程长期记忆性的实证研究

已有研究结果表明金融市场波动过程具有显著的长期记忆性。为帮助投资者规避和控制风险，有必要探讨我国证券市场创新品种——认股权证——市场波动过程的长期记忆性。对宝钢JTB15分钟高频收益和波动序列的长期记忆性进行参数和半参数估计，其结果表明：宝钢JTB1的收益序列长期记忆性程度比较小，而波动序列则存在显著的长期记忆性。     

上海股市收益序列的长期记忆性建模分析及预测

应用ARFIMA模型研究上海股票市场收益序列的长期记忆性,揭示了上海股市收益具有较明显的长期记忆性,进而从另外一个角度证实了上海股票市场尚未达到弱式有效的结论。上海股市收益序列进行预测,并与传统的线性模型相比,分整的ARFIMA模型提高了股票收益序列长期预测的可靠性。     

基于已实现波动率的长记忆性分析

根据长记忆性的检验方法,即H/S分析法、GPH法,分别对上证指数收益率波动的长记忆性进行检验。同时,采用已实现波动率（RV）对波动进行度量,结合ARFIMA-RV、HAR-RV长记忆性模型进行分析,证实上证指数的RV序列具有长记忆性,而且HAR-RV模型能更好地对波动进行预测分析。     

改进的GARCH-M模型在股市风险分析中的应用

首先对上海和深圳的收益序列进行自相关检验,发现两市均不具有明显的自相关特征.其次对两市收益进行异方差检验,发现它们的异方差特征显著.在前两步基础上提出改进的GARCH-M(1,1)模型进行风险分析,结果表明沪深两市的风险都具有时变、正偏、高峰、波动聚集性和长记忆性等特点;中国股市的收益与风险没有必然联系,投资者还处于不完全理性阶段;风险对市场的正负面消息的反应存在显著差别,负面消息在一定程度上加剧了市场波动.     

基于ARFIMA模型的黄金价格预测

研究发现上海黄金交易所黄金收益序列有长期记忆性,进而从另外一个角度证实了上海黄金市场尚未达到弱式有效的结论。应用ARFIMA模型对黄金收益序列进行预测,并与用于定量预测的ARMA模型对比,结果表明分整的ARFIMA模型提高了黄金收益序列长期预测的可靠性。     

石油期货价格的收益率及波动率的长记忆性研究

金融市场的长记忆性问题研究一直吸引着众多研究者的目光,但是期货作为一种金融衍生工具,其长记忆性的研究相对于股票来说却很少。国内外大多数的研究都是针对股票市场,运用的主要方法是R/S分析,修正的R/S分析法,GPH分析法等,大部分都是用ARFIMA模型对长记忆时间序列进行分析。本文介绍了时间序列的一些模型,介绍了单位根检验方法,采用样本自相关函数法,传统的R/S分析法,GPH分析法,运用MATLAB,EVIEWS,Oxmetirc4环境下的G@ARCH42软件包等编程,检验了美国原油期货(NYMEX)市场样本数据的长期记忆性,并得出如下结论:石油期货收益率序列的长记忆性不明显,而波动率的替代指标绝对收益率序列呈现较强的长期记忆性。同时本文通过比较描述收益率序列以及绝对收益率序列模型的优劣性,发现收益率序列可用GARCH(1,1)模型来描述,而FIGARCH(1,d,1)模型相对GARCH(1,1)模型来说,能更好的描述波动率的替代指标——绝对收益率序列。     

干散货航运价格指数分形结构研究

运用分形分布理论对国际干散货航运价格指数的分布结构进行研究,对价格指数序列的Hurst指数及盒维数进行估算,结果表明干散货航运价格指数时间序列具有尖峰厚尾及长期记忆性等分形分布特征。通过对分形分布与正态分布拟合结果的比较发现,正态分布会高估时间序列的收益,并低估其风险,而分形分布能够更好地对其进行拟合,本文对运价指数序列的分形分布参数进行了估算。     

改进的GARCH-M模型在股市风险分析中的应用

首先对上海和深圳的收益序列进行自相关检验，发现两市均不具有明显的自相关特征．其次对两市收益进行异方差检验，发现它们的异方差特征显著．在前两步基础上提出改进的GARCH—M（1，1）模型进行风险分析，结果表明：沪深两市的风险都具有时变、正偏、高峰、波动聚集性和长记忆性等特点；中国股市的收益与风险没有必然联系，投资者还处于不完全理性阶段；风险对市场的正负面消息的反应存在显著差别，负面消息在一定程度上加剧了市场波动．     

沪深300股指期货收益率及波动率的长记忆性研究

对股指期货收益率与波动率的长记忆性进行研究,可以反映市场的运行效率。运用ADF-KPSS联合检验法、自相关系数法、R/S检验法检验了沪深300股指期货的收益率及波动率序列的长记忆性。结果显示:沪深300股指期货的收益率序列不具有显著的长记忆性,而其波动率序列具有显著的长记忆性,波动率的长记忆性暗示着市场中事件和消息对我国股指期货市场的影响不会马上消失,而可能对市场产生长期和深远的影响,也意味着我国股指期货市场的有效性有待加强,需要从信息披露、培育多元化投资主体等方面加强市场建设,以消除长记忆性对我国股指期货市场健康发展的影响。运用FIGARCH模型度量了沪深300股指期货波动率的长记忆性,为后续股指期货波动相关研究提供参考。     

基于多尺度特征和支持向量机的股市趋势预测

应用支持向量机方法对股票市场趋势性变动进行预测是金融市场行为研究领域里一个重要的研究课题。为了提高股市趋势预测的准确率,现有文献中基本将研究重点集中在改善支持向量机参数上,而没有对输入数据的特征进行深入研究。股票市场时序数据是不同时间尺度因素非线性作用的结果,因此具有本质的多尺度特性。据此构建了股票市场多尺度时序特征趋势预测方法,该方法首先基于小波多分辨分析对股市时序数据进行多尺度分解,然后提取了股票市场数据的记忆性和趋势性特征,最后应用支持向量机对股票市场趋势进行预测,预测结果表明该方法提高了股市趋势预测的准确率。     

沪深A、B股市场收益的长期记忆——基于修正R/S和GPH的经验分析

该文以1993年3月1日至2004年9月24日的上证A、B股、1996年1月1日至2004年9月24日的深证A、B股市场价格收盘指数为对象,利用修正R/S分析和GPH检验,诊断股市日收益和周收益序列的长期记忆特性.研究表明:在沪深A、B股市场上,日收益和周收益序列都不存在显著的长期记忆;相对而言,上证B股比A股市场收益的长期记忆更显著,深证A股比B股市场收益的长期记忆更显著.     

基于分形理论下的股票市场有效性研究

利用分形理论对我国股市的有效性进行研究,研究的对象包括:上证A股指数、深成A股指数、上证B股指数和深证B股指数。首先通过Kolmogorov-Smirnov检验法来检验中国股市收益率的正态性,得出收益率不是正态分布的,在此基础上,利用分形理论中的R/S分析法来研究中国股市的有效性。研究的结果表明,中国股市具有明显的分形结构,因此不是有效市场,A股市场相对于B股市场来说是比较有效的,B股市场的可预测性大于A股市场。同时,还进一步研究了中国股票市场的非周期循环。     

基于R／S分析的中国股市分形结构的实证研究

文章以中国股市的日收益率为研究对象,运用R/S研究方法对中国股市的分形结构进行实证分析研究.通过对R/S双对数曲线以及V统计量的的拟合,研究结果表明中国股票市场的收益序列均不服从正态分布,并且呈现出状态的持续性和长期记忆性,具有明显的分形特征.这种特征为进一步认识我国股票市场的收益的持续性、循环周期提供了一定的实证分析基础.     

“已实现”β系数长记忆检验及建模预测研究

基于信息更丰富的高频交易数据,应用一种新的时变茁系数计算方法,对上海证券交易所交易的A股股票的日β系数进行实时估计,并使用长记忆随机波动模型检验了“已实现”β系数长记忆特征且对其进一步建模预测。实证结果表明,上证指数的“已实现”方差和个股同上证指数间的“已实现”协方差都具有显著且相似的长记忆特性,个股的β系数普遍不具有显著的长记忆特征;分规模分行业预测结果表明,ARMA(2,1)模型在建模预测方面存在优势;预测精度对于每一个模型都有随着组数(即规模)的     

粮食产量时间序列的单分形检验及R/S预测

为探讨中国粮食产量的变化规律及趋势预测问题,采用配分函数方法,判定了1949年以来粮食总产量时间序列的单分形特征,并利用分析方法确定一个代表粮食产量变化趋势的时间序列的幂,从而得到预测粮食产量变化趋势的分形方法。根据历史资料,用此方法对中国粮食产量的变化趋势进行了短期预测,得到了变化方向上的一个估计结果。