本文關(guān)鍵詞： 市場(chǎng)深度 流動(dòng)性 部分線性MEM(1 1)模型 兩階段迭代算法　出處：《西南財(cái)經(jīng)大學(xué)》2014年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：在金融數(shù)量與金融時(shí)間序列分析中,我們經(jīng)常遇到大量的非負(fù)值金融時(shí)間序列。金融市場(chǎng)上越來(lái)越多的研究依賴于對(duì)非負(fù)值金融時(shí)間序列變量的動(dòng)態(tài)分析,流動(dòng)性是金融市場(chǎng)最為核心的問(wèn)題之一。它是金融市場(chǎng)的生命力所在,是現(xiàn)代金融市場(chǎng)能否健康發(fā)展的關(guān)鍵。如果金融市場(chǎng)缺乏流動(dòng)性,將使金融資產(chǎn)的價(jià)值被低估,交易難以完成,在某些情況下甚至可能出現(xiàn)無(wú)法完成交易的極端現(xiàn)象,此時(shí),金融市場(chǎng)就失去了其存在的價(jià)值。股票市場(chǎng)作為金融市場(chǎng)的主要形式,一直都是會(huì)計(jì)、財(cái)務(wù)、經(jīng)濟(jì)、金融等領(lǐng)域?qū)W術(shù)研究的重點(diǎn)。因此,研究股票市場(chǎng)的流動(dòng)性就具有重要的理論意義與應(yīng)用價(jià)值。 在對(duì)非負(fù)值時(shí)間序列變量的研究方面, Engle(2002)提出了一種適合于非負(fù)值金融時(shí)間序列的新模型——乘積誤差模型(multiplicative error model,簡(jiǎn)稱(chēng)MEM)。該模型的設(shè)定使得非負(fù)性自動(dòng)得到保證。隨后,出現(xiàn)了一系列針對(duì)MEM的理論和應(yīng)用研究。但這些研究較多的集中于國(guó)外研究方面,國(guó)內(nèi)對(duì)MEM的研究還相對(duì)缺乏。而且國(guó)內(nèi)外都較多的集中在對(duì)參數(shù)MEM模型的研究方面,在非參數(shù)和半?yún)?shù)領(lǐng)域鮮有涉及。 本文通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外研究股票市場(chǎng)流動(dòng)性的文獻(xiàn)綜述進(jìn)行梳理后,發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)股票市場(chǎng)流動(dòng)性的研究,較多集中于對(duì)流動(dòng)性外在影響因素的分析,而較少?gòu)牧鲃?dòng)性自身的角度考慮其對(duì)自身未來(lái)值的影響,忽略了流動(dòng)性的自我解釋能力。在度量流動(dòng)性的指標(biāo)中,以對(duì)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差和市場(chǎng)深度的研究最多。中國(guó)股票市場(chǎng)是以訂單驅(qū)動(dòng)為交易機(jī)制的新興市場(chǎng),我們無(wú)法獲得真實(shí)的買(mǎi)賣(mài)價(jià)差數(shù)據(jù),從而本文采用市場(chǎng)深度來(lái)對(duì)股票流動(dòng)性進(jìn)行研究。 市場(chǎng)深度屬于非負(fù)值時(shí)間序列變量,本文將利用MEM以市場(chǎng)深度作為流動(dòng)性的度量指標(biāo)對(duì)中國(guó)聯(lián)通股票的流動(dòng)性進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,為避免非參數(shù)模型存在的“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題,本文將在參數(shù)MEM模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合部分線性模型的思想,提出部分線性MEM模型并給出相應(yīng)的估計(jì)算法及對(duì)該估計(jì)算法一致性的證明。然后分別從模擬和實(shí)證的角度,對(duì)參數(shù)MEM(1,1)模型和部分線性MEM(1,1)模型進(jìn)行模擬研究和實(shí)證分析,研究哪個(gè)模型能夠更好地刻畫(huà)金融市場(chǎng)的流動(dòng)性特征。這一方面,擴(kuò)展了MEM的模型形式,使其由參數(shù)領(lǐng)域擴(kuò)展到了半?yún)?shù)領(lǐng)域,豐富了MEM的研究體系,為處理非負(fù)值金融時(shí)間序列提供了一個(gè)新的研究工具,豐富了金融市場(chǎng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、時(shí)間序列分析和非參數(shù)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科的研究方法和研究?jī)?nèi)容；另一方面,由于首次將部分線性MEM模型的估計(jì)方法運(yùn)用到對(duì)個(gè)股流動(dòng)性的具體實(shí)證研究中,這就為以后學(xué)者對(duì)金融市場(chǎng)流動(dòng)性的研究提供了新的模型和方法,結(jié)合當(dāng)前中國(guó)股票市場(chǎng)的情況考慮,實(shí)證研究結(jié)果對(duì)于投資者了解股票流動(dòng)性狀況以及完善中國(guó)股票市場(chǎng)的流動(dòng)性監(jiān)管措施,有效地提高市場(chǎng)的流動(dòng)性安全提供了科學(xué)的決策依據(jù),具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值�？傊�,關(guān)注MEM的研究,不論是在理論領(lǐng)域還是在應(yīng)用領(lǐng)域都有十分重要的意義。 本文的主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)論如下： 第一,本文結(jié)合參數(shù)MEM模型和部分線性模型的思想,提出了部分線性MEM模型及其估計(jì)算法,并且對(duì)部分線性MEM模型形式①的兩階段估計(jì)算法的一致收斂性進(jìn)行了證明,這將MEM由參數(shù)領(lǐng)域向半?yún)?shù)領(lǐng)域進(jìn)行了擴(kuò)展,為刻畫(huà)金融市場(chǎng)上的非負(fù)值時(shí)間序列提供了又一種有力的研究工具,同時(shí)這也是本文在模型和估計(jì)方法上的理論創(chuàng)新。 第二,為了能夠更好地模擬金融市場(chǎng)中的非負(fù)值時(shí)間序列變量及其所存在的杠桿效應(yīng)并加強(qiáng)論證的有效性和科學(xué)性,本文首先通過(guò)三種不同的數(shù)據(jù)生成過(guò)程和兩種不同的殘差分布生成了長(zhǎng)度為T(mén)=500的非負(fù)值時(shí)間序列變量數(shù)據(jù)及其真實(shí)的條件均值數(shù)據(jù)；然后將上述三種數(shù)據(jù)生成過(guò)程循環(huán)計(jì)算500次(m=500)得到500組不同的模擬樣本數(shù)據(jù)；最后通過(guò)五種不同的擬合能力評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)參數(shù)MEM(1,1)模型和部分線性MEM(1,1)模型的估計(jì)效果進(jìn)行了評(píng)價(jià),發(fā)現(xiàn)無(wú)論是通過(guò)哪種數(shù)據(jù)生成過(guò)程和殘差分布得到的非負(fù)值時(shí)間序列變量數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)m=500次循環(huán)計(jì)算后,所得到的部分線性MEM(1,1)模型的擬合能力均優(yōu)于參數(shù)MEM(1,1)模型；參數(shù)MEM(1,1)模型較適宜于刻畫(huà)殘差服從指數(shù)分布的情況,而部分線性MEM(1,1)模型較適宜于刻畫(huà)殘差服從伽瑪分布的情況；殘差服從伽瑪分布時(shí),部分線性MEM(1,1)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)的值相比參數(shù)MEM(1,1)模型,其減少程度均普遍大于殘差服從指數(shù)分布時(shí)(個(gè)別指標(biāo)除外)。從而,通過(guò)蒙特卡洛方法從模擬的角度證明了部分線性MEM(1,1)模型的有效性及其優(yōu)異表現(xiàn),尤其是其在殘差服從復(fù)雜分布時(shí)的優(yōu)異表現(xiàn)。 第三,本文基于中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度的真實(shí)樣本數(shù)據(jù)對(duì)參數(shù)MEM(1,1)模型和部分線性MEM(1,1)模型進(jìn)行了具體的實(shí)證分析。首先,本文將選取中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度序列作為研究對(duì)象,把整個(gè)樣本劃分為模型估計(jì)樣本和預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)樣本兩部分；然后對(duì)該樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析和模型估計(jì)；最后通過(guò)五種不同的預(yù)測(cè)能力評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)參數(shù)MEM(1,1)模型和部分線性MEM(1,1)模型的樣本內(nèi)預(yù)測(cè)能力和樣本外預(yù)測(cè)能力進(jìn)行了比較。實(shí)證研究表明：中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度序列不存在過(guò)度分散性,卻具有明顯的持續(xù)自相關(guān)性并帶有正偏、尖峰厚尾和拖尾的特征；參數(shù)MEM(1,1)模型并沒(méi)有完全提取出中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度序列的模型估計(jì)樣本中的相關(guān)特征,不能很好地預(yù)測(cè)中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度序列的模型估計(jì)樣本,而部分線性MEM(1,1)模型可以提取出比參數(shù)MEM(1,1)模型更多的中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度序列模型估計(jì)樣本中的相關(guān)特征,更加適合于預(yù)測(cè)中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度序列的模型估計(jì)樣本；從評(píng)價(jià)指標(biāo)的角度來(lái)看,無(wú)論是參數(shù)MEM(1,1)模型還是部分線性MEM(1,1)模型的兩種模型形式,其樣本外預(yù)測(cè)能力均要好于樣本內(nèi)預(yù)測(cè)能力；從模型比較的角度來(lái)看,相對(duì)于參數(shù)MEM(1,1)模型而言,無(wú)論哪種形式的部分線性MEM(1,1)模型都更能夠刻畫(huà)中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度序列的相關(guān)特征,也更適合于刻畫(huà)中國(guó)聯(lián)通股票在連續(xù)交易階段的流動(dòng)性狀況,并且部分線性MEM(1,1)模型形式①的表現(xiàn)要更勝一籌,具有對(duì)中國(guó)聯(lián)通的流動(dòng)性更好地預(yù)測(cè)能力。這也表明了中國(guó)聯(lián)通股票的流動(dòng)性受其以前流動(dòng)性的影響主要是線性的,受其以前平均流動(dòng)性的影響主要是非線性的。該部分從實(shí)證分析的角度證明了部分線性MEM(1,1)模型的預(yù)測(cè)能力優(yōu)于參數(shù)MEM(1,1)模型,與模擬結(jié)果相互印證,使得結(jié)果更具有說(shuō)服力。 與其它文章相比,本文的創(chuàng)新之處主要有以下兩點(diǎn)： 第一,本文首次提出了部分線性MEM模型的兩種模型形式,使用了一個(gè)可以用來(lái)自動(dòng)選擇應(yīng)該采用哪種模型形式的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,分別給出了針對(duì)兩種模型形式的具有一致收斂性的估計(jì)算法,并且對(duì)模型形式①的迭代算法在比較弱的條件下的一致收斂性進(jìn)行了理論證明。通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)外有關(guān)MEM的相關(guān)文獻(xiàn)的梳理,發(fā)現(xiàn)目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)MEM的理論和應(yīng)用研究主要集中在參數(shù)MEM模型方面,而在部分線性MEM模型方面還未有涉及。從而,本文結(jié)合參數(shù)MEM模型和部分線性模型的思想提出的部分線性MEM模型及其具有一致收斂性的估計(jì)算法,就相應(yīng)的彌補(bǔ)了該方面研究的空白,豐富了對(duì)部分線性MEM模型的理論研究。本文分別基于蒙特卡洛模擬數(shù)據(jù)和中國(guó)股票市場(chǎng)的真實(shí)樣本數(shù)據(jù),對(duì)參數(shù)MEM(1,1)模型和部分線性MEM(1,1)模型的擬合能力和預(yù)測(cè)能力進(jìn)行了比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn),兩種模型形式的部分線性MEM(1,1)模型均比參數(shù)MEM(1,1)模型具有更好的擬合能力和預(yù)測(cè)能力。 第二,本文首次將參數(shù)MEM(1,1)模型和部分線性MEM(1,1)模型應(yīng)用到對(duì)中國(guó)聯(lián)通股票市場(chǎng)深度的研究中。實(shí)證研究表明,相對(duì)于參數(shù)MEM(1,1)模型而言,無(wú)論哪種形式的部分線性MEM(1,1)模型都更能夠刻畫(huà)中國(guó)聯(lián)通市場(chǎng)深度序列的相關(guān)特征,也更適合于刻畫(huà)中國(guó)聯(lián)通股票在連續(xù)交易階段的流動(dòng)性狀況,并且部分線性MEM(1,1)模型形式①的表現(xiàn)要更勝一籌,與模擬結(jié)果相互印證,使得結(jié)果更具有說(shuō)服力。 本文由2011年度國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目《新興訂單驅(qū)動(dòng)市場(chǎng)非負(fù)值金融時(shí)間序列的乘積誤差建模及應(yīng)用研究》(71101118)資助完成。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：O211.61;F830.91

【參考文獻(xiàn)】

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1 萬(wàn)樹(shù)平,涂?jī)錾?價(jià)量分布下的股票流動(dòng)性深度的度量[J];系統(tǒng)工程;2004年10期

2 房振明,王春峰,曹媛媛;上海證券市場(chǎng)流動(dòng)性模式的研究[J];管理工程學(xué)報(bào);2005年02期

3 洪圣巖,成平;半?yún)?shù)回歸模型的參數(shù)估計(jì)的Bootstrap逼近[J];中國(guó)科學(xué)(A輯 數(shù)學(xué) 物理學(xué) 天文學(xué) 技術(shù)科學(xué));1993年03期

4 屈文洲,吳世農(nóng);中國(guó)股票市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的特征分析——買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)價(jià)差模式及影響因素的實(shí)證研究[J];經(jīng)濟(jì)研究;2002年01期

5 靳云匯,楊文;上海股市流動(dòng)性影響因素實(shí)證分析[J];金融研究;2002年06期

6 楊朝軍,蔡明超,沈思瑋;中國(guó)證券市場(chǎng)日內(nèi)流動(dòng)性實(shí)證研究[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2003年04期

7 黃俊輝,王浣塵;中國(guó)股市流動(dòng)性、波動(dòng)性和交易特征的實(shí)證研究[J];上海交通大學(xué)學(xué)報(bào);2004年03期

8 何靜慧;;股票市場(chǎng)個(gè)股流動(dòng)性的假設(shè)與檢驗(yàn)[J];紹興文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2007年01期

9 高集體，洪圣巖，梁華;部分線性模型中估計(jì)的收斂速度[J];數(shù)學(xué)學(xué)報(bào);1995年05期

10 錢(qián)偉民,柴根象;一類(lèi)半?yún)?shù)回歸模型二階段估計(jì)的漸近理論[J];同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1998年01期

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本文編號(hào)：1479332