基于CSAD模型的上證180指數(shù)羊群效應(yīng)實(shí)證分析
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【部分圖文】:
圖1偏相關(guān)性檢驗(yàn)
為了防止模型出現(xiàn)自回歸,我們?cè)诨貧w前先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行偏相關(guān)性檢驗(yàn),如圖1所示。檢驗(yàn)結(jié)果存在明顯的一階自相關(guān)性和二階自相關(guān)性。因此利用廣義差分法對(duì)模型進(jìn)行修正處理,在原回歸方程中加入一階自相關(guān)變量AR(1)和二階自相關(guān)變量AR(2),如表2所示。即經(jīng)過調(diào)整后的回歸方程為:
圖2下跌期的偏相關(guān)性檢驗(yàn)
當(dāng)我們使用整個(gè)時(shí)間段作為研究樣本時(shí),忽視了投資者在面臨不同市場(chǎng)狀況時(shí)反映的差異情況。當(dāng)整個(gè)市場(chǎng)趨于上升或下降態(tài)勢(shì),羊群效應(yīng)可能會(huì)有不同的表現(xiàn)。因此,我們將整個(gè)時(shí)間區(qū)間分為兩段:2017年9月1日—2019年1月4日大致為市場(chǎng)下跌階段,2019年1月4日—2019年12月6日大致為....
圖3上漲期的偏相關(guān)性檢驗(yàn)
無論是在下跌階段還是上漲階段,各變量均在10%的顯著性水平下顯著。而Rmt與CSADt之間存在正相關(guān)性,但都小于0.2,說明出股票收益率與市場(chǎng)收益率的偏離度會(huì)隨著市場(chǎng)收益率的絕對(duì)值的增大而增大,而增幅小于0.2個(gè)單位,但這還不能說明股票市場(chǎng)中羊群效應(yīng)是否存在,因此需要考量二次項(xiàng)的....
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