【摘要】：基于集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)對非線性、非平穩(wěn)性金融時間序列的有效處理,運用EEMD方法分別將投資者情緒和股指價格序列分解成若干個獨立的、不同尺度的IMF分量和一個殘余項,提取出序列在不同時間尺度下的波動特征,并將得到的IMF分量和殘余項按照高低頻重構(gòu)為序列的短期波動項,中期重大事件影響項和長期趨勢項,進一步結(jié)合計量模型考察投資者情緒和股指價格序列在不同時間尺度下的波動關(guān)聯(lián)性.實證結(jié)果表明,投資者情緒與股指價格波動在不同時間尺度下呈現(xiàn)出不同的波動關(guān)系:短期投資者情緒與股指價格波動存在雙向影響,中期投資者情緒波動領(lǐng)先于股指價格波動,而長期則轉(zhuǎn)變?yōu)楣芍竷r格領(lǐng)先投資者情緒波動.
[Abstract]:Based on the efficient treatment of nonlinear and non-stationary financial time series based on integrated empirical mode decomposition (ensemble empirical mode decomposition,EEMD), the investor sentiment and stock index price series are decomposed into several independent ones using EEMD method. The IMF component and a residual term of different scales are extracted to extract the fluctuation characteristics of the sequence at different time scales, and the obtained IMF component and residual term are reconstructed into the short-term fluctuation term of the sequence according to the high and low frequency. Combined with the econometric model, the relationship between investor sentiment and stock index price series in different time scales is investigated. The empirical results show that investor sentiment and stock index price fluctuate in different time scales. Medium-term investor sentiment volatility is ahead of index price volatility, and long term has turned into index price leading investor sentiment volatility.
【作者單位】： 華南理工大學經(jīng)濟與貿(mào)易學院;
【基金】：國家社會科學基金重大項目(11&ZD156) 教育部人文社會科學研究項目(13YJC790068) 華南理工大學中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費重點項目(2013ZZ0090) 廣州市軟科學項目(2014Y4300002)
【分類號】：F830.59;F830.91;F224

【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：2274046