股票市場的產(chǎn)生和發(fā)展極大的推動了市場化資源配置機制的形成和完善,中國股市是一個新興的市場,投資者當(dāng)中散戶相較于國外比例更高,投資者在大多數(shù)情況下,都不知道重大政策出臺的時間以及政策的力度,同時投資者對各種政策:如貨幣、財政政策、貿(mào)易政策等,各種消息:如IPO公告、資產(chǎn)重組、金融危機等非常敏感,容易追漲殺跌,導(dǎo)致股票收益率的異常波動,產(chǎn)生跳躍行為。同時,還關(guān)注到股票價格和成交量也在發(fā)生變化,而且呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)性跳躍的變點行為。變點分析是統(tǒng)計學(xué)研究的前沿?zé)狳c問題,屬于統(tǒng)計學(xué)中一個較新的領(lǐng)域。通過分析結(jié)構(gòu)變點特征對了解事物變化規(guī)律、制定相關(guān)對策有著重要意義。我們注意到股票量價結(jié)構(gòu)性變點的出現(xiàn)會給股票市場帶來巨大沖擊,研究股票量價結(jié)構(gòu)變點背后的規(guī)律對防范投資者投資風(fēng)險和股票市場風(fēng)險可以起到積極作用。本文選取滬深300指數(shù)成分股作為研究對象,篩選在2008年1月1日-2018年12月31日持續(xù)穩(wěn)定的165家公司股票作為研究樣本,選取股票日收益率、收盤價、成交量、換手率、日振幅作為研究變量。通過PELT算法挑選出股票的結(jié)構(gòu)變點,再選取跳點以及二者的重疊點進行對比分析,運用事件研究法估計累計異常收益率（... 

【文章來源】：上海師范大學(xué)上海市

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 研究目的和意義
    1.3 研究內(nèi)容、方法和技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
        1.3.3 研究路線
    1.4 本文的主要創(chuàng)新
第2章 文獻(xiàn)綜述與相關(guān)理論
    2.1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        2.1.1 結(jié)構(gòu)變點模型的理論研究
        2.1.2 國外的結(jié)構(gòu)變點研究
        2.1.3 國內(nèi)的結(jié)構(gòu)變點研究
        2.1.4 國內(nèi)外的跳點研究
        2.1.5 事件研究法的研究現(xiàn)狀
    2.2 本文的研究思路
第3章 結(jié)構(gòu)變點偵測及其變化特征的分析方法
    3.1 結(jié)構(gòu)變點的偵測方法
    3.2 跳點的偵測方法
    3.3 事件研究法
        3.3.1 事件研究法的步驟
        3.3.2 標(biāo)準(zhǔn)化異常成交量（NAV）
        3.3.3 標(biāo)準(zhǔn)化異常日振幅（NADamp）
第4章 滬深300 指數(shù)成份股量價結(jié)構(gòu)變化的實證研究
    4.1 研究數(shù)據(jù)
        4.1.1 研究變量的選擇
        4.1.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理及描述性統(tǒng)計
    4.2 模型估計方法及量價分析
        4.2.1 股票的成交量結(jié)構(gòu)性變化的分析
        4.2.2 運用事件研究法對股票量價結(jié)構(gòu)性變化分析
    4.3 估計方法的效果測試
第5章 研究結(jié)論及展望
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 研究展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    附錄 A 事件研究法程序代碼（基于R軟件）
    附錄 B 跳點和結(jié)構(gòu)變點程序代碼（基于R軟件）
        附表1 滬深300 指數(shù)成份股本次研究樣本股票清單
        附表2 滬深300 指數(shù)成份股本次研究剔除股票清單
        附表3 跳點的累計異常收益率
        附表4 重疊點的累計異常收益率
        附表5 跳點的平均標(biāo)準(zhǔn)化異常成交量和換手率
        附表6 重疊點的平均標(biāo)準(zhǔn)化異常成交量和換手率
        附表7 重疊點的平均標(biāo)準(zhǔn)化異常日振幅
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]中國股市的非同步交易與超前滯后效應(yīng)的關(guān)系研究——基于上證指數(shù)高頻數(shù)據(jù)的實證結(jié)果[J]. 劉世斌,樊豐.  經(jīng)濟研究參考. 2017(65)
[2]具有變點理賠過程的風(fēng)險模型[J]. 劉琮敏,張碩,李琦,王德輝.  吉林大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版). 2017(03)
[3]基于LAD-LASSO方法的逐段常數(shù)序列中的變點估計[J]. 李強,王黎明.  統(tǒng)計與信息論壇. 2015(05)
[4]含有協(xié)變量的復(fù)發(fā)事件變點模型的參數(shù)估計[J]. 李云霞,周杏杏.  統(tǒng)計與信息論壇. 2014(07)
[5]基于高頻數(shù)據(jù)的中國股市跳躍特征實證分析[J]. 唐勇,張伯新.  中國管理科學(xué). 2013(05)
[6]基于Copula變點檢測的美國次級債金融危機傳染分析[J]. 葉五一,繆柏其.  中國管理科學(xué). 2009(03)
[7]基于高頻數(shù)據(jù)的中國股市量價關(guān)系研究[J]. 李夢玄,周義.  統(tǒng)計與決策. 2009(03)
[8]中國股市已實現(xiàn)波動率的跳躍行為研究[J]. 王春峰,姚寧,房振明,李曄.  系統(tǒng)工程. 2008(02)
[9]業(yè)績預(yù)告的市場反應(yīng)研究[J]. 楊德明,林斌.  經(jīng)濟管理. 2006(16)
[10]跳擴散模型下上證指數(shù)估值研究[J]. 潘祺.  金融經(jīng)濟. 2006(12)



本文編號：3053655