【摘要】：利用預(yù)先設(shè)定好的分布形式對股票收益率進(jìn)行擬合不可避免會產(chǎn)生模型設(shè)定誤差,因此,本文利用核密度估計方法,以漲跌停板制度推出為界,對1992年5月21日—2009年6月30日期間的股票收益率分別進(jìn)行了擬合和蒙特卡洛模擬檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn),使用核密度估計技術(shù)很好地近似了真實(shí)股票收益率分布;并且,漲跌停板推出以后的股票收益率曲線比推出之前要尖,尾部更厚,對這一現(xiàn)象,本文從行為金融和市場微觀結(jié)構(gòu)角度進(jìn)行了解釋。
【圖文】：

表1、表2列出了樣本Ⅰ、樣本Ⅱ的一些描述性統(tǒng)計指標(biāo)。從表中我們可以發(fā)本的峰度分別為12.8250和7. 3231,均遠(yuǎn)大于3,表明收益率呈現(xiàn)出尖峰后尾但是樣本Ⅰ的偏度系數(shù)大于0,表明該樣本分布右偏,樣本Ⅱ的偏度系數(shù)小于樣本分布左偏。此外,樣本Ⅰ的均值比樣本Ⅱ的均值要大,這表明實(shí)行漲停限均對數(shù)收益率要大于實(shí)行漲停限制后的日均對數(shù)收益率。表1　樣本Ⅰ描述性統(tǒng)計指標(biāo)均　值中位數(shù)最大值最小值標(biāo)準(zhǔn)差偏　度峰　度0. 000118 -0. 000666 0. 125300 -0. 077761 0. 016435 1. 282226 12. 82495表2　樣本Ⅱ描述性統(tǒng)計指標(biāo)均　值中位數(shù)最大值最小值標(biāo)準(zhǔn)差偏　度峰　度0. 000167 0. 000303 0. 040827 -0. 040538 0. 007560 -0. 177629 7. 3230692.非正態(tài)性檢驗(yàn)表3、表4給出了樣本Ⅰ、Ⅱ的正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果,很明顯,所有指標(biāo)值均在小于1

運(yùn)用上文提到的最優(yōu)窗寬選擇方法進(jìn)行計算,分別得到樣本Ⅰ、Ⅱ的最優(yōu)窗寬為hsample-1=0.00220407738、hsample-2=0.00065476778③。將其代入定義式即可得到兩個樣本的密度估計函數(shù)。圖5、圖6給出了兩個樣本的擬合曲線圖�？梢钥闯�,無論是實(shí)行漲停板制度之前還是之后,股票收益率都具有明顯的“尖峰后尾”特征,這與黃德①②③此外,交叉驗(yàn)證法還有計算量大,不能直接用于估計導(dǎo)函數(shù)曲線等缺陷(Hall and Johnstone, 1992)。限于篇幅,這里僅給出其簡要數(shù)學(xué)表達(dá)形式

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