【摘要】：有效的證券市場對現(xiàn)代經濟發(fā)展至關重要,為資源的有效配置和社會財富的公平分配提供便捷場所與途徑。有關證券市場效率問題一直是學者研究爭論的熱點,經典金融學的有效市場假說認為市場是有效的,而行為金融學則認為市場有效只是一種理想狀態(tài),證券市場多處于低效甚至無效狀態(tài),往往表現(xiàn)出自似性、長期記憶等特點,此外實證方法爭論焦點就是檢驗市場是否有效,本文認為市場效率是相對的,市場效率是一個程度問題而不是簡單有效和無效問題。為了更加準確的對證券市場趨勢變動與市場效率進行分析,文中在研究單一模型對市場預測的基礎上采取多模型貝葉斯綜合決策方法,將歷史趨勢、模型的預測結果與市場真實波動行情相結合實現(xiàn)綜合決策過程,并基于貝葉斯統(tǒng)計思想對市場相對效率進行量化研究。本文主要選取上證綜合指數(shù)收盤價為研究樣本,主要研究內容如下:第一通過對上證指數(shù)收益率序列建立ARMA模型、神經網絡模型進行預測,根據(jù)預測結果統(tǒng)計分析不同情境下的預測能力。結果顯示:單一模型預測效果并不顯著,因為市場相對有效,市場本身就難以預測;此外影響證券市場因素較多,難以使用單一模型對其進行準確的預測。第二,在單一模型研究基礎上,文中采用組合模型對市場趨勢進行預測。通過貝葉斯方法將兩個模型進行集成,對預測結果進行融合分析,研究發(fā)現(xiàn)集成方法提高了預測能力,尤其在兩個模型對市場趨勢預測發(fā)生分歧時給出科學的概率計算。第三,研究市場相對效率。基于坎貝爾相對市場效率評價思想與模型預測結果,結合模型預測數(shù)據(jù),從市場可預測的角度通過貝葉斯方法進行模擬計算,得出中國證券市場弱相對效率。綜上研究可知:首先中國證券市場效率并不是非此即彼的問題,而存在一個較為穩(wěn)定的相對效率;其次由于證券市場是多變的非線性復雜系統(tǒng),單一模型難以完全反應市場波動行情,將兩模型的預測行情與市場實際波動趨勢相融合,通過貝葉斯方法不斷根據(jù)市場行情調整建立的模型,組合模型預測效果更具有優(yōu)勢;最后,本文模型預測方法及相對效率度量方法對證券趨勢預測和市場效率度量的研究具有重要的理論價值和實踐意義,為研究證券市場規(guī)律、制定市場監(jiān)管政策和投資策略等提供方法和實證依據(jù)。
【圖文】：

6圖 1.1 本文技術路線圖.4 本文創(chuàng)新之處本文探討了基于分形理論的指導思想下對上證綜合指數(shù)收益率序列進行分，并根據(jù)分析結果對中國證券市場相對效率提出新的度量指標。本文研究與往文章具有以下不同創(chuàng)新之處：1、研究方法上，本文采取了組合模型研究法將 ARMA 模型與神經網絡方相結合，同時也是將線性方法與非線性方法的結合，，研究結果發(fā)現(xiàn)組合模型

中國計量大學碩士學位論文識。構成生物神經系統(tǒng)結構的基本單元為神經元，而神胞體、軸突、樹突三部分構成，其中樹突是接受其他神是負責將經過加工的信息傳出到其他神經元的出口，如
【學位授予單位】：中國計量大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：F832.51

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本文編號：2679075