【摘要】：證券價格的非線性行為是當(dāng)今證券價格理論的前沿性研究的重要方向。本文采取規(guī)范分析與實證研究相結(jié)合,理論模型與數(shù)學(xué)模型相結(jié)合、微觀特征與宏觀行為相結(jié)合的方法。應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)、非線性混沌理論方法、隨機微分方程、小波分析、變點分析以及博弈論和計量經(jīng)濟學(xué)等現(xiàn)代數(shù)學(xué)和經(jīng)濟學(xué)的方法,全面地研究了中國股市的非線性行為即價格和波動性的非線性行為,并對其非線性行為形成的原因進行了深入細致的分析,同時,還對中國股市的風(fēng)險進行了深入的研究。最后,針對中國股市的非線性行為提出了一系列的政策及對策建議。 全文在介紹研究的目的、意義、內(nèi)容及最新國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及綜述證券價格行為理論的基礎(chǔ)上,分三個主要部分進行研究。 首先,第一部分的主要內(nèi)容是以應(yīng)用非線性理論及方法來研究我國證券市場價格行為的非線性特征。在這部分的研究中,通過研究深滬綜合指數(shù)的5天收益率分布規(guī)律以及用R/S方法研究收益率序列并求出赫斯特指數(shù),然后,應(yīng)用分形維分析方法得出我國股市的維數(shù)并分析我國股市的復(fù)雜性。應(yīng)用非線性方法來研究股票價格行為,通過對國際上多種股票定價模型進行比較,建立和發(fā)展了股票定價模型,擬得出一種符合我國證券價格的定價模型。通過研究,本文得出如下結(jié)論: 中國證券市場是一個非有效的市場,其收益率序列服從分形概率分布的持久性時間序列,它們遵循有偏隨機游動,市場表現(xiàn)出較強的趨勢行為;深綜指的赫斯特指數(shù)H為0.87,非周期循環(huán)為16周(4個月),而滬綜指的赫斯特指數(shù)H為0.85,非周期循環(huán)為25周(6個月)。投資者可以通過分析找到股市的非周期循環(huán)并持有市場組合便可獲得超額回報。中國股市表現(xiàn)出明顯的混沌特征,具有內(nèi)秉性的分形結(jié)構(gòu)。然而中國股市的日和周對數(shù)收益率相對月對數(shù)收益率則表現(xiàn)出較強的隨機序列特征,而月對數(shù)收益率則呈現(xiàn)出較強的混沌序列的特征。深綜指的分形維數(shù)為4.6而上綜指的分形維為3.24。相對于美國等發(fā)達國家的成熟市場,中國股市的復(fù)雜程度較高。 其次,第二個部分內(nèi)容是在前一部分研究的基礎(chǔ)上,對我國證券市場的波動性進行了全面深入地研究,主要包括滬深股市的溢出效應(yīng)、突變行為、波動性的定價模型、股票價格和波動性的預(yù)測等內(nèi)容。首先研究股市波動性模型,然后是將美國股市波動性的研究成果和我國股市波動性研究成果進行比較,以突出我國的新興股市的波動性特征以及波動性研究的不足。其次,應(yīng)用方差變點模型(波動性突變點模型)來研究中國股市的波動性突變行為,并用該模型分析1992年到 WP=6 2002年上證和深證綜合指數(shù)的方差變點,應(yīng)用二分分段法結(jié)合西沃茲信息標(biāo)準(zhǔn),找出股指收益率序列中的所有方差(波動性)突變點,對這些變點的經(jīng)濟意義進行解釋。然后,應(yīng)用小波分析方法研究滬深股市的價格和波動性的特征以及兩市之間的溢出效應(yīng)。最后,利用灰色系統(tǒng)模型GM(1,1),對上證指數(shù)的波動進行了預(yù)測,并對模型的預(yù)測能力和適應(yīng)性進行了分析。然后應(yīng)用ARCH(Autoregressive Conditional Heteroskedasticity)和 GARCH(Generalized ARCH)模型來建立中國股票市場波動性預(yù)測模型并對非對稱波動性的進行研究。通過研究,得出以下結(jié)論: 中國股市的波動性程度明顯大于成熟的股票市場如美國市場。而股市的波動性變點即股市收益率序列的方差變點能正確揭示國際經(jīng)濟環(huán)境和國家宏觀經(jīng)濟以及政府出臺的有關(guān)股市的重大政策對股票市場的影響。滬深股市在變點出現(xiàn)的時間上呈現(xiàn)一定程度的協(xié)同性和獨立性,又說明了滬深股市相互影響而趨向統(tǒng)一的證券市場,同時在局部的時間范圍內(nèi),它們又各自維持著自己的相對獨立的趨勢特征。 滬深兩市之間存在著明顯的價格溢出效應(yīng),而且溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出此起彼落的態(tài)勢,滬市綜合指數(shù)收益率的上一日變化一個單位會引起深市綜合指數(shù)的收益率變化負(fù)的0.072倍,而當(dāng)日滬綜合指數(shù)收益年變化為深綜合指數(shù)的收益年變化的負(fù)0.0616倍。深市對滬市也存在著一定程度的負(fù)溢出效應(yīng),但它要小于滬市對深市的溢出效應(yīng)。此外,滬深股市之間還存在著波動性的溢出效應(yīng),滬綜合指數(shù)均方收益率的上一日變化一個單位會引起深綜合指數(shù)的均方收益率變化的負(fù)0.286個單位,而當(dāng)日的滬綜合指數(shù)均方收益率變化為深綜合指數(shù)的均方收益率變化的負(fù)0.286倍,因而波動性的溢出效應(yīng)比價格的溢出效應(yīng)大。然而深市對滬市存在著正的波動性溢出效應(yīng),其效果要小于滬市對深市的溢出效應(yīng)。 灰色系統(tǒng)模型和GARCH模型均分別能夠成功地用于對我國股市的價格和波動性的建模與預(yù)測�；疑到y(tǒng)可以用來預(yù)測相對于不同的股票指數(shù)收益率與其可能對應(yīng)的時間。而應(yīng)用GARCH模型則可以用來建立我國股市的波動性模型,從而對波動性作出預(yù)測以便為投資者預(yù)測投資風(fēng)險。此外,關(guān)于我國股市的不對稱波動性方面,深市具有明顯的杠桿效應(yīng),而滬市則不存在明顯的杠桿效應(yīng)。好消息對上綜指在市場上會引起比壞消息更大的波動性,而壞消息對深綜指的影響會導(dǎo)致比好消息有更大的波動性。 最后,第三部分的內(nèi)容主要介紹金融風(fēng)險理論前沿以及深入探討中國證券市場非線性行為特征,波動性及其風(fēng)險特征形成的原因,并就進一步發(fā)展和完善中國證券市場提出對策建議。然后,對本文作總結(jié)并提出有意義的結(jié)論。
【圖文】：

但是這一前瞻性的研究沒有得到足夠的重視。直到 20 世紀(jì)，關(guān)于市場有效性的研究才迅速升溫，，其中 Kendall 和 Cootner 指出循隨機游走規(guī)律，為有效市場理論的提出奠定了基礎(chǔ)。Fama（1970）與市場有效性聯(lián)系起來，即當(dāng)價格完全反應(yīng)了所有信息時，市場是有論述標(biāo)志著有效市場理論（Efficient Market Theory ，EMT）的基本形為，市場能夠?qū)π畔⒆鞒黾皶r、合理的反應(yīng)，使所有信息都立即反應(yīng)[1]。市場有效性理論是金融經(jīng)濟學(xué)研究中的核心理論，也是現(xiàn)代金融如投資組合理論）的基礎(chǔ)�，F(xiàn)代組合理論最早是由美國著名經(jīng)濟學(xué)家馬柯威茨于 1952 年提952 年 3 月《金融雜志》發(fā)表的題為《資產(chǎn)組合的選擇》的論文中提方差資產(chǎn)組合的思想和方法，開創(chuàng)了投資管理的先河，奠定了投資石。1963 年，馬柯威茨的學(xué)生夏普根據(jù)馬柯威茨的模型，建立了一單的模型——單一指數(shù)模型。這一模型假設(shè)資產(chǎn)收益只與市場總體計算大大降低，打開了當(dāng)代投資理論應(yīng)用于實踐的大門。

x=1/10 在 matlab 里編程繪出了上綜指、深綜指的頻數(shù)分布與正態(tài)分布的比較圖3.1 和圖 3.2。3.2.2 深滬綜合指數(shù)與美國股市的 5 天收益率分布規(guī)律比較圖 3.1 上證綜合指數(shù) 5 天收益率頻數(shù)分布Fig.3.1 The distribution of 5 day’s return series of Shanghai composite index圖 3.1 和圖 3.2 分別顯示了從 1991 年 10 月 3 日到 2002 年 9 月 2 日的上證綜合指數(shù)價格和從 1991 年 9 月 2 日到 2002 年 9 月 2 日的深證綜合指數(shù)價格的 5 天對數(shù)一階差分的頻數(shù)分布。收益率序列已經(jīng)被標(biāo)準(zhǔn)化了，所以它們的均值是 0，標(biāo)準(zhǔn)差是 1。圖中也顯示了一個具有相等數(shù)目的高斯隨機數(shù)的頻率分布。從以上圖中，可以看出，圍繞均值分布中出現(xiàn)了很明顯的峰值，同時圖中還顯示出收益率分布
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號】：F830.91

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本文編號：2633518