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上证、深证及道琼斯指数收益率的统计特征 总被引:1,自引:1,他引:0
通过对道琼斯工业平均指数,上证指数和深证成指收益率分布的统计和分析,说明了它们具有“高峰厚尾”、“有偏”等统计现象。经过对数据的对比和处理,以求解释这些统计现象的产生原因。通过对三个指数收益率绝对值的统计分析,得出了收益率绝对值的分布特征。 相似文献
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江汉平原农户教育收益率分析 总被引:3,自引:0,他引:3
本文依据湖北五县农户调查数据对生产函数计量模型的具体形式进行了扩展以估算农户教育收益率,从而分析农村教育投资回报情况,并得出相关结论. 相似文献
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我们认为,收益率分布作为投资决策行为在市场交易中的直接后果,必然蕴涵着投资决策的行为特征.在我们前期的研究中,建立了基于行为理论的收益率分布模型,利用该模型考察投资者对小概率事件的反应程度,在投资行为模型基础上,可以建立有效的投资策略.本文在行为收益率分布模型和投资行为模型的基础上,通过考察投资者对小概率事件的反应程度,首次提出了不同于传统研究中采用收益率代表投资者的反应程度的方法,建立了不同于传统动量策略和反向策略的回复策略.利用沪市数据对本文提出的回复策略与传统动量、反向策略进行了实证比较研究. 相似文献
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文章以汇改以来的日收益率数据为样本资料,提出混合高斯分布为其分布类型假设,并采用EM迭代算法对其参数进行估计。结果显示,相比于单一概率分布模型,采用3个高斯分布的混合模型几乎能准确拟合汇率收益率的分布规律,同时能通过EM算法求解该混合分布的参数估计。 相似文献
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一、引言股票价格的巨幅波动一直是国家监管部门、金融理论研究者和投资者关注的热点,而股价的波动又和股票收益率分布的尾部密切相关。已有许多学者从事有关收益率尾行为的研究,但是大多数采用的是统计极值理论方法,在利用这种统计方法分析处理收益率数据的过程中,存在几个方面的缺陷:(1)仅仅对超越一定门限的收益率数据(极端收益率)拟合广义帕雷托分布,对于其他数据弃之不用,因而对于研究收益率的波动来说,损失了样本数据中有用的信息,则基于该方法对股票收益率波动的统计推断具有很大的不确定性[1-3];(2)没有考虑股票收益率时间序列的相… 相似文献
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本文研究了深市、沪市地产指数波动的统计性质。我们主要对深市、沪市地产指数2001年-2006年的日收益率进行研究。首先从平稳序列的角度,采用偏度峰度检验和 Kolmogorov-Smirnov 检验等方法对两证券市场的地产指数收益率分布进行了实证分析,研究结果表明中国证券市场综合地产指数收益率序列与Gauss分布具有一定的偏离。进一步地根据数据统计分析,得到两证券市场的地产指数收益率服从幂率分布。论文的最后对地产指数的相关价格进行统计分析,讨论其相应的统计规律性。 相似文献
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文章运用Copula函数拟合贷款收益率联合分布函数,通过K-S检验选择最优Copula函数度量贷款间的违约相关性,建立基于Copula函数风险控制的贷款组合优化模型。优化模型避免了由极端事件发生引起贷款同时违约的高风险;解决了现有研究基于收益率服从正态分布假设存在低估风险的问题;解决了采用联合违约概率度量违约相关性时由于违约数据稀少而影响模型精度的问题。 相似文献
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基于APARCH-Laplace模型的VaR和CVaR方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对我国证券市场收益率分布所表现出来的尖峰厚尾性,文章采Laplace分布刻画收益率分布,建立一种新的风险度量模型:APARCH-Laplace,并用实证分析证明了Laplace分布与正态分布相比,拟合数据较好。模型准确性检验表明用Laplace分布刻画收益率分布所计算的风险度量更有效。 相似文献
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文章以2005年4月8日至2007年10月30日沪深300指数日收盘价格序列为样本,以复合收益率为研究对象,通过对股市收益率非正态性检验,分析了沪深300指数的一些典型统计特征,验证了沪深300指数收益率"尖峰厚尾"的特性。因此有必要寻找一种更合适的模型,以便更准确地反映沪深300指数收益的真实分布。最后对其进行了GARCH效应的检验,结果表明沪深300指数收益率的波动存在着显著的GARCH效应。 相似文献
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众所周知,对金融资产投资组合收益率统计分布的研究在资产定价和金融风险分析等领域有着十分重要的应用.股市综合指数作为一种特殊的投资组合,对其收益率的统计特性已有大量的分析与研究. 相似文献
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基于函数型主成分的中国股市波动研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用函数型主成分分析方法,对中国沪市89支股票的月度收益率进行分析,其结果表明函数型主成分方法能够较为准确地捕捉到月度收益率的时间波动特征,特别是它在时间上的变化方向和形式,为股票收益率的建模和预测提供科学依据. 相似文献
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文章采用参数法和半参数法,分别考虑标准化收益在GED、SGT、GPD分布下以及FSH方法下的GARCH模型、EGARCH模型和PGARCH模型的风险测度的准确性,据此组建了12种风险测度的动态VaR模型,并采用道琼斯股票市场指数和上证指数进行实证分析.对收益率进行基本统计分析发现两个股票市场的收益率都不服从一般的正态分布.运用后验测试的方法,对所有模型的样本外预测动态VaR值采用LR、LR.和DQ三种方法综合检验,并由损失函数值可以看出:GARCH模型的风险度量能力最弱,在置信水平99.5%下,EGARCH模型最准确,在置信水平95%下,PGARCH模型最准确;GED分布描述市场的准确程度相对最弱,在较高的置信水平下,半参数模型能更好地度量市场的风险,在较低的置信水平下,参数模型能更好地度量股票市场的风险. 相似文献