基于分形理論的中國股市預警機制研究
發(fā)布時間:2021-06-14 18:48
本文以分形理論為基礎(chǔ),運用局部Hurst指數(shù)方法研究中國股票市場的預警問題,通過上證綜指和深成指及其局部Hurst指數(shù)、局部Hurst指數(shù)的周平均和月平均數(shù)據(jù)的比較,對中國股票市場提出若干預警條件;并利用多重分形分析結(jié)合聚類統(tǒng)計方法對個股進行預警研究。本文的研究工作主要包括以下內(nèi)容:(1)在對上證綜指和深成指及其局部Hurst指數(shù)分析的基礎(chǔ)上,引入局部Hurst指數(shù)的周平均和月平均概念,建立關(guān)于中國股票市場若干預警條件。(2)運用多重分形譜分析方法分析個股5分鐘高頻數(shù)據(jù)的多重分形特征,用Matlab編程計算各個個股的多重分形譜及其參數(shù),分析大跌附近多重分形譜及其參數(shù)的變化特征,發(fā)現(xiàn)個股隨著大跌的臨近、開始和結(jié)束時,多重分形譜及其參數(shù)都有明顯的規(guī)律性的變化,并進一步發(fā)現(xiàn)參數(shù)和個股收益率有聯(lián)動的關(guān)系。(3)把多重分形譜參數(shù)Δf和Δα和個股收益率結(jié)合起來,利用聚類分析方法進行統(tǒng)計分析,在此基礎(chǔ)上對個股數(shù)據(jù)分為四類進行預測,對所取得兩支個股在特定區(qū)間的預測準確率都達到71.11%。
【文章來源】:南京財經(jīng)大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:58 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
上證綜指對數(shù)收益率的QQ圖
20圖 4.4 深成指對數(shù)收益率的 QQ 圖由圖 4.3 和圖 4.4 可知:上證綜指收益率和深成指收益率的 QQ 圖均不在線上,表明它們均不服從正態(tài)分布。。因此,從上述檢驗結(jié)果可知,上證綜指收益率和深成指收益率均不服從正,顯示出“尖峰肥尾”特征。4.3 非線性檢驗正態(tài)性檢驗只是得出了我國兩市的收益分布不是正態(tài)分布,收益率是否存關(guān)需要進一步檢驗。本章選擇 Ljung-Box Q 統(tǒng)計檢驗方法對收益率序列的性進行檢驗,檢驗的零假設為:1 2... 0mρ = ρ = = ρ= ,Q 統(tǒng)計量表達式為
-3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0-400-300-200-1000100200300400招招招招 2008年11月24日-60-120q=060120圖 5.8 招商銀行 2008 年 11 月 24 日的ln ( ) ~ lnqχ ε ε 的曲線圖令招商銀行的收盤價為tp , t =1,2……478 。定義tS 的收益率序1lnttSS = ,這樣每天都有一個表示股票價格漲跌的tR 。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]多重分形理論在股市大幅波動中的應用[J]. 苑瑩,莊新田. 系統(tǒng)管理學報. 2008(03)
[2]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在股票市場預測中的應用[J]. 殷洪才,趙春燕,王佳秋. 哈爾濱理工大學學報. 2007(04)
[3]GARCH模型和SV模型對深圳股市的比較[J]. 王宇新. 合肥工業(yè)大學學報(自然科學版). 2007(06)
[4]滬深股市波動的多重分形結(jié)構(gòu)分析[J]. 曹廣喜,史安娜. 經(jīng)濟經(jīng)緯. 2006(06)
[5]局部Hurst指數(shù)方法在研究我國股市大跌中的應用[J]. 權(quán)小宏. 北京郵電大學學報(社會科學版). 2006(02)
[6]基于多標度分形理論的金融風險測度指標研究[J]. 魏宇,黃登仕. 管理科學學報. 2005(04)
[7]高頻金融時間序列的異象特征分析及應用——基于多重分形譜及其參數(shù)的研究[J]. 周孝華,宋坤. 財經(jīng)研究. 2005(07)
[8]非線性協(xié)整建模研究及滬深股市實證分析[J]. 樊智,張世英. 管理科學學報. 2005(01)
[9]股市波動性預測模型改進研究[J]. 胡海鵬,方兆本. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2004(05)
[10]股票市場風險的多重分形分析[J]. 施錫銓,艾克鳳. 統(tǒng)計研究. 2004(09)
碩士論文
[1]基于多重分形譜的高頻股價時間序列的波動研究[D]. 宋坤.重慶大學 2005
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論的股票指數(shù)收益率預測分析[D]. 高振坤.湖南大學 2005
本文編號:3230131
【文章來源】:南京財經(jīng)大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:58 頁
【學位級別】:碩士
【部分圖文】:
上證綜指對數(shù)收益率的QQ圖
20圖 4.4 深成指對數(shù)收益率的 QQ 圖由圖 4.3 和圖 4.4 可知:上證綜指收益率和深成指收益率的 QQ 圖均不在線上,表明它們均不服從正態(tài)分布。。因此,從上述檢驗結(jié)果可知,上證綜指收益率和深成指收益率均不服從正,顯示出“尖峰肥尾”特征。4.3 非線性檢驗正態(tài)性檢驗只是得出了我國兩市的收益分布不是正態(tài)分布,收益率是否存關(guān)需要進一步檢驗。本章選擇 Ljung-Box Q 統(tǒng)計檢驗方法對收益率序列的性進行檢驗,檢驗的零假設為:1 2... 0mρ = ρ = = ρ= ,Q 統(tǒng)計量表達式為
-3 -2.5 -2 -1.5 -1 -0.5 0-400-300-200-1000100200300400招招招招 2008年11月24日-60-120q=060120圖 5.8 招商銀行 2008 年 11 月 24 日的ln ( ) ~ lnqχ ε ε 的曲線圖令招商銀行的收盤價為tp , t =1,2……478 。定義tS 的收益率序1lnttSS = ,這樣每天都有一個表示股票價格漲跌的tR 。
【參考文獻】:
期刊論文
[1]多重分形理論在股市大幅波動中的應用[J]. 苑瑩,莊新田. 系統(tǒng)管理學報. 2008(03)
[2]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在股票市場預測中的應用[J]. 殷洪才,趙春燕,王佳秋. 哈爾濱理工大學學報. 2007(04)
[3]GARCH模型和SV模型對深圳股市的比較[J]. 王宇新. 合肥工業(yè)大學學報(自然科學版). 2007(06)
[4]滬深股市波動的多重分形結(jié)構(gòu)分析[J]. 曹廣喜,史安娜. 經(jīng)濟經(jīng)緯. 2006(06)
[5]局部Hurst指數(shù)方法在研究我國股市大跌中的應用[J]. 權(quán)小宏. 北京郵電大學學報(社會科學版). 2006(02)
[6]基于多標度分形理論的金融風險測度指標研究[J]. 魏宇,黃登仕. 管理科學學報. 2005(04)
[7]高頻金融時間序列的異象特征分析及應用——基于多重分形譜及其參數(shù)的研究[J]. 周孝華,宋坤. 財經(jīng)研究. 2005(07)
[8]非線性協(xié)整建模研究及滬深股市實證分析[J]. 樊智,張世英. 管理科學學報. 2005(01)
[9]股市波動性預測模型改進研究[J]. 胡海鵬,方兆本. 數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2004(05)
[10]股票市場風險的多重分形分析[J]. 施錫銓,艾克鳳. 統(tǒng)計研究. 2004(09)
碩士論文
[1]基于多重分形譜的高頻股價時間序列的波動研究[D]. 宋坤.重慶大學 2005
[2]基于神經(jīng)網(wǎng)絡和模糊理論的股票指數(shù)收益率預測分析[D]. 高振坤.湖南大學 2005
本文編號:3230131
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