發(fā)布時(shí)間：2020-06-18 01:55

【摘要】：本論文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的預(yù)期收益率進(jìn)行實(shí)證分析。 近三十年來，國(guó)內(nèi)外大量的學(xué)者針對(duì)資本定價(jià)模型有效性問題展開深入研究，其核心與實(shí)質(zhì)是驗(yàn)證β風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)對(duì)股票的平均收益是否具有完全解釋能力。學(xué)者們主要采用的是由Fama和Macbeth(1973)提出的，用來研究股票市場(chǎng)因素模型的橫截面回歸分析法(F-M方法)。實(shí)證結(jié)論大多傾向于，β風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)對(duì)股票的平均收益的解釋能力已經(jīng)走向死亡。而且最近20多年的研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)期收益率并不能由β風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)單獨(dú)決定，其他基本變量也有解釋作用。 作者在國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究基礎(chǔ)上，提出中國(guó)股票市場(chǎng)預(yù)期收益率五因子模型，其中除常見的β風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、σ~2總風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)、規(guī)模和收益價(jià)格比等若干基礎(chǔ)變量之外，增加了交易量作為新的自變量。文中分析涉及的所有五個(gè)基礎(chǔ)變量，通過采集CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用VFP軟件中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具自編程序，對(duì)各基礎(chǔ)變量與股市預(yù)期收益率的關(guān)系作為實(shí)證驗(yàn)證。同時(shí)本文還提出四因子模型與五因子模型進(jìn)行對(duì)照分析。 論文中歸納了采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(ANN)與采用橫截面回歸分析法(F-M)對(duì)股票市場(chǎng)預(yù)期收益率實(shí)證分析的異同。采用ANN方法時(shí)，發(fā)現(xiàn)在上海與深圳兩個(gè)股票市場(chǎng)預(yù)期收益率的解釋變量中，交易量、β風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)與σ~2總風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)的解釋能力一般。這個(gè)實(shí)證結(jié)論與別的學(xué)者采用F-M方法得到的實(shí)證結(jié)論大體相當(dāng)。但是，與F-M方法相比，ANN方法在對(duì)股票市場(chǎng)的預(yù)期收益率實(shí)證分析過程中，至少體現(xiàn)出三點(diǎn)優(yōu)勢(shì)。第一、ANN能夠反映模型的輸入變量與輸出變量之間的非線性單調(diào)的關(guān)系，而F-M法只能反映線性關(guān)系；第二、ANN能夠直接給出模型中輸入變量與輸出變量之間的基本函數(shù)關(guān)系，而F-M方法只能通過回歸得到模型自變量與因變量之間線性相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量；第三、ANN得到模型的函數(shù)關(guān)系后，易于擴(kuò)展。本論文就在訓(xùn)練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上，通過擾動(dòng)分析得到預(yù)期收益率相對(duì)變化量影響因子。
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2004
【分類號(hào)】：F832.5
【圖文】：

幾次到40次時(shí)，網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練誤差就會(huì)變得足夠小。圖4一3典型的誤差和循環(huán)次數(shù)之間的關(guān)系圖4一3中為訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)時(shí)，一個(gè)典型的誤差和循環(huán)次數(shù)之間的關(guān)系。其中誤差(圖中為Performance)用mse()函數(shù)計(jì)算得到，為仿真輸出和預(yù)期輸出間的均方誤差。如圖所示，在第5個(gè)循環(huán)附近，誤差己趨近飽和值0.00525722。4因子模型對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，訓(xùn)練后得到的典型的權(quán)重和偏置矩陣見附錄2，權(quán)重和偏置矩陣。圖4一4給出了一段典型的訓(xùn)練后仿真輸出和預(yù)期輸出之間的關(guān)系。其中，橫

表5一3五因子模型深市收益率相對(duì)變化量影影響因子S，(乘權(quán)化，x記錄數(shù)/誤差)BBBeta系數(shù)數(shù)總風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)數(shù)規(guī)模模交易星星1111014962，011110505754.0777124864610.44435035303.2777表5一4五因子模型深市收益率相對(duì)變化量影響因影影響因子況(乘權(quán)化，x記錄數(shù)/誤差)BBBeta系數(shù)數(shù)總風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)數(shù)規(guī)模模交易量量000.05969928880.056937214440676718964440.18987809333圖形輸出如下，數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)l代表風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)日;數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)3代表規(guī)模:數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)4代表交易量;數(shù)據(jù)標(biāo)

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本文編號(hào)：2718506