“股市方向預(yù)測(cè)”一直是學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。本文運(yùn)用時(shí)變系數(shù)Probit模型來預(yù)測(cè)最大的發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家——美國(guó)和中國(guó)未來的股市方向,并探討了時(shí)變系數(shù)在樣本期的變化趨勢(shì)及原因。本文首先預(yù)測(cè)了解釋變量中美國(guó)衰退期概率及中國(guó)CPI的未來1⁶月的值;然后建立固定系數(shù)Probit模型檢測(cè)并篩選得到最優(yōu)的解釋變量為第4期的衰退期概率與CPI。以此為基礎(chǔ),本文構(gòu)造了時(shí)變系數(shù)Probit模型——解釋變量為長(zhǎng)期利率差、短期利率差及未來第4期的衰退期概率或CPI值。與傳統(tǒng)固定系數(shù)模型的結(jié)果比較,時(shí)變系數(shù)模型能較精確地預(yù)測(cè)股市收益率變動(dòng)的方向,有效解決了廣泛存在于實(shí)證研究中的“股市方向變化”問題。時(shí)變系數(shù)Probit模型的樣本外預(yù)測(cè)成功捕捉到了美國(guó)1975年、1980年、1991年、2002年以及2008年的熊市階段;也較準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)到了中國(guó)熊市的時(shí)間段(2008年與2015年以及牛市階段（2007年、2009年及2014年年末）。這既說明了股市收益方向是可預(yù)測(cè)的;也給廣大投資者提供投資參考,使其做出合理投資,控制風(fēng)險(xiǎn)�？傊�,對(duì)美國(guó)和中國(guó)兩個(gè)樣本數(shù)據(jù)建立時(shí)變系數(shù)Probit模型發(fā)現(xiàn):未... 

【文章來源】：湖南大學(xué)湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：50 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 研究創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 模型的構(gòu)建與估計(jì)
    2.1 理論基礎(chǔ)
        2.1.1 二元Probit模型方法
        2.1.2 引入經(jīng)濟(jì)衰退指標(biāo)的動(dòng)態(tài)二元Probit模型
    2.2 時(shí)變系數(shù)動(dòng)態(tài)二元PROBIT模型的構(gòu)建
        2.2.1 衰退期預(yù)測(cè)過程
        2.2.2 CPI預(yù)測(cè)過程
        2.2.3 股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)過程
    2.3 時(shí)變系數(shù)動(dòng)態(tài)二元PROBIT模型的設(shè)定
    2.4 時(shí)變系數(shù)動(dòng)態(tài)二元PROBIT模型的參數(shù)估計(jì)方法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 數(shù)據(jù)描述及單位根檢驗(yàn)
    3.1 數(shù)據(jù)描述
    3.2 時(shí)間序列圖
    3.3 數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析
    3.4 單位根檢驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 實(shí)證分析
    4.1 美國(guó)的實(shí)證分析
        4.1.1 衰退期預(yù)測(cè)
        4.1.2 股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)
    4.2 中國(guó)的實(shí)證分析
        4.2.1 CPI預(yù)測(cè)過程
        4.2.2 股票市場(chǎng)預(yù)測(cè)過程
    4.3 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]宏觀基本面與股票市場(chǎng)的可預(yù)測(cè)性[J]. 曹松濤.  前沿. 2012(18)
[2]中國(guó)股票市場(chǎng)可預(yù)測(cè)性的實(shí)證研究[J]. 姜富偉,凃俊,David E.Rapach,Jack K.Strauss,周國(guó)富.  金融研究. 2011(09)
[3]股票收益率可預(yù)測(cè)問題研究[J]. 宋玉臣,孫姝婷,宋碩.  中國(guó)證券期貨. 2011(03)
[4]通貨膨脹率和股票收益率的相關(guān)性的實(shí)證研究——基于馬爾可夫轉(zhuǎn)換模型[J]. 茍小菊,王世雷.  北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2009(04)
[5]股票回報(bào)的可預(yù)測(cè)性及方差分解[J]. 柴宗澤,姚長(zhǎng)輝.  經(jīng)濟(jì)科學(xué). 2009(02)
[6]股票收益率與通貨膨脹率關(guān)系——對(duì)中國(guó)1992-2007年的實(shí)證研究[J]. 劉忠江.  求索. 2008(03)
[7]中國(guó)滬深股市可預(yù)測(cè)性研究[J]. 馬樹才,趙豐義.  當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理. 2007(03)
[8]多種單位根檢驗(yàn)法的比較研究[J]. 房林,鄒衛(wèi)星.  數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究. 2007(01)
[9]中國(guó)股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)特征及其可預(yù)測(cè)性研究[J]. 魏宇,黃登仕.  管理工程學(xué)報(bào). 2004(04)
[10]中國(guó)股票市場(chǎng)可預(yù)測(cè)性研究[J]. 黃少軍.  華南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2004(02)

碩士論文
[1]基于PCA的GA-BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)股票預(yù)測(cè)研究[D]. 黃舟.華東理工大學(xué) 2013
[2]基于混沌時(shí)間序列及彈性反饋算法的股票預(yù)測(cè)方法研究[D]. 張宇林.南京航空航天大學(xué) 2012



本文編號(hào)：3166847