發(fā)布時(shí)間：2020-06-16 08:03

【摘要】： 時(shí)間序列的一個(gè)本質(zhì)特征就是具有動(dòng)態(tài)性,相鄰觀測值之間具有很強(qiáng)的依賴性。時(shí)間序列分析所論及的就是對(duì)這種依賴性進(jìn)行分析的技巧,這要求對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)建立隨機(jī)動(dòng)態(tài)模型。這種動(dòng)態(tài)依賴性即是時(shí)間序列的記憶性。經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列具有非常明顯的記憶性,表現(xiàn)為即使相距較遠(yuǎn)的時(shí)間間隔,序列仍然具有顯著的自相關(guān)性。歷史事件會(huì)長期影響未來,這就是經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的長記憶性。 股票數(shù)據(jù)作為經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的一種,跟其他經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列一樣,具有長記憶性。因此對(duì)股票市場收益率的波動(dòng)性與長記憶性的研究,對(duì)于分析與了解股市的結(jié)構(gòu)、判斷股市的走勢以及波動(dòng)對(duì)股市風(fēng)險(xiǎn)與股市未來變化的影響等方面無疑具有重要的作用,特別是在各國紛紛開放資本市場、允許資本自由流動(dòng)的背景下,變得十分必要。 本文在查閱了大量文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,對(duì)長記憶的發(fā)現(xiàn),長記憶的定義,長記憶的檢驗(yàn),各種長記憶模型等做了綜述,力求全面反映時(shí)間序列長記憶性的特征。在先前學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出猜想:時(shí)間序列長記憶性反映了時(shí)間序列本身的記憶性,波動(dòng)持續(xù)性反映了時(shí)間序列條件方差的長記憶性。通過對(duì)上海證券交易所的股票日收盤綜合指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行長記憶性實(shí)證分析,利用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS和EVIEWS,對(duì)股票的日收盤數(shù)據(jù)建立了長記憶時(shí)變異方差時(shí)間序列模型ARIMA-ARCH。并用此模型對(duì)日收盤數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢驗(yàn),預(yù)測。同時(shí),對(duì)其隱含的日收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)性分析,指出了日收益率數(shù)據(jù)與日收盤數(shù)據(jù)不同的波動(dòng)規(guī)律,并且用統(tǒng)計(jì)方法研究了股票日收益率,對(duì)日收益率的波動(dòng)性做了定性分析。從數(shù)學(xué)的角度解釋了股市的波動(dòng)現(xiàn)象。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：F224;F830.91

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本文編號(hào)：2715775