本文關(guān)鍵詞：基于分?jǐn)?shù)維協(xié)整的股票每日最高最低價(jià)的預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：股票每日最高最低價(jià)提供了收盤(pán)價(jià)所無(wú)法反映的基于價(jià)格極差波動(dòng)性的有效信息,可以作為股票市場(chǎng)未來(lái)發(fā)展水平預(yù)測(cè)值的參考值,其重要性不可忽視。從國(guó)內(nèi)對(duì)股票每日最高最低價(jià)的預(yù)測(cè)研究來(lái)看,大多是基于二者之間存在整數(shù)維協(xié)整關(guān)系的基礎(chǔ)上,但已有大量研究表明我國(guó)股市存在顯著的長(zhǎng)記憶特征,此時(shí),傳統(tǒng)的整數(shù)維協(xié)整將難以刻畫(huà)序列間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系,理論上將協(xié)整分析的框架推廣至分?jǐn)?shù)維應(yīng)比整數(shù)維更加合理。本文以我國(guó)A股市場(chǎng)滬深300指數(shù)、上證指數(shù)和深證成指這三大指數(shù)的每日最高價(jià)和最低價(jià)序列作為研究對(duì)象,首先,利用KPSS檢驗(yàn)、半?yún)?shù)ELW估計(jì)等多種方法對(duì)兩價(jià)格時(shí)間序列及其價(jià)格極差序列的長(zhǎng)記憶性進(jìn)行了檢驗(yàn)與參數(shù)估計(jì)然后,使用N-S和J-N這兩種適用于分?jǐn)?shù)維協(xié)整情形的協(xié)整秩檢驗(yàn)方法對(duì)序列是否存在分?jǐn)?shù)維協(xié)整關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。最后,分別使用基于分?jǐn)?shù)維協(xié)整的FCVAR模型和基于整數(shù)維協(xié)整的VECM對(duì)兩價(jià)格序列進(jìn)行擬合估計(jì),做出相關(guān)預(yù)測(cè),并基于誤差精度對(duì)兩種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)證結(jié)果表明：我國(guó)A股市場(chǎng)滬深300指數(shù)、上證指數(shù)和深證成指這三大指數(shù)的每日最高價(jià)和最低價(jià)序列及其價(jià)格極差序列均存在長(zhǎng)記憶性；三大指數(shù)每日最高最低價(jià)序列間均存在分?jǐn)?shù)維協(xié)整關(guān)系：股票每日最高最低價(jià)是可以被建模估計(jì)與預(yù)測(cè)的；基于分?jǐn)?shù)維協(xié)整的FCVAR模型的預(yù)測(cè)結(jié)果的相對(duì)誤差比基于整數(shù)維協(xié)整的VECM更小,準(zhǔn)確度更高。
【關(guān)鍵詞】：每日最高最低價(jià) 長(zhǎng)記憶性 分?jǐn)?shù)維協(xié)整 FCVAR
【學(xué)位授予單位】：湖南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.51
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-20
• 1.1 選題背景及意義11-12
• 1.2 文獻(xiàn)綜述12-17
• 1.2.1 股票每日最高最低價(jià)的研究現(xiàn)狀12-14
• 1.2.2 股價(jià)的長(zhǎng)記憶特征與分?jǐn)?shù)維協(xié)整的研究成果14-17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與方法17-19
• 1.3.1 研究?jī)?nèi)容及框架17-18
• 1.3.2 研究方法18-19
• 1.4 主要?jiǎng)?chuàng)新19-20
• 第2章 股票價(jià)格的波動(dòng)及其特征20-31
• 2.1 股價(jià)波動(dòng)率反映的信息及其度量20-22
• 2.2 股價(jià)波動(dòng)的特征——長(zhǎng)記憶性22-27
• 2.2.1 長(zhǎng)記憶性的提出及其定義22-24
• 2.2.2 長(zhǎng)記憶性的存在性檢驗(yàn)24-26
• 2.2.3 長(zhǎng)記憶模型的參數(shù)估計(jì)26-27
• 2.3 股票的最高價(jià)與最低價(jià)及其可預(yù)測(cè)性27-31
• 2.3.1 股票的四種價(jià)格形式及其應(yīng)用27-29
• 2.3.2 股票最高價(jià)和最低價(jià)的可預(yù)測(cè)性29-31
• 第3章 長(zhǎng)記憶特征下股票每日最高最低價(jià)的預(yù)測(cè)31-42
• 3.1 整數(shù)維協(xié)整及其存在的缺陷31-36
• 3.1.1 協(xié)整理論概述31-34
• 3.1.2 基于整數(shù)維協(xié)整的股價(jià)預(yù)測(cè)模型——VECM34-35
• 3.1.3 整數(shù)維協(xié)整存在的缺陷35-36
• 3.2 分?jǐn)?shù)維協(xié)整及其檢驗(yàn)方法36-40
• 3.2.1 分?jǐn)?shù)維協(xié)整概念的提出37-38
• 3.2.2 分?jǐn)?shù)維協(xié)整檢驗(yàn)38-40
• 3.3 基于分?jǐn)?shù)維協(xié)整的股價(jià)預(yù)測(cè)模型——FCVAR模型40-42
• 第4章 我國(guó)股票每日最高最低價(jià)預(yù)測(cè)的實(shí)證42-53
• 4.1 序列特征的初步分析42-45
• 4.1.1 數(shù)據(jù)的選取與描述42-44
• 4.1.2 描述性統(tǒng)計(jì)分析44-45
• 4.2 序列的長(zhǎng)記憶性分析45-47
• 4.2.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)45-46
• 4.2.2 長(zhǎng)記憶性檢驗(yàn)46-47
• 4.3 序列的分?jǐn)?shù)維協(xié)整檢驗(yàn)47-49
• 4.3.1 單整階數(shù)相等性的檢驗(yàn)47-48
• 4.3.2 N-S協(xié)整秩檢驗(yàn)48
• 4.3.3 J-N協(xié)整秩檢驗(yàn)48-49
• 4.4 股票每日最高最低價(jià)的估計(jì)與預(yù)測(cè)49-53
• 4.4.1 基于FCVAR模型的估計(jì)及結(jié)果分析49-50
• 4.4.2 基于VECM的估計(jì)及結(jié)果分析50-52
• 4.4.3 基于兩種模型的預(yù)測(cè)及評(píng)價(jià)52-53
• 結(jié)論53-55
• 參考文獻(xiàn)55-60
• 附錄A 攻讀學(xué)位期間所發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄60-61
• 致謝61

  本文關(guān)鍵詞：基于分?jǐn)?shù)維協(xié)整的股票每日最高最低價(jià)的預(yù)測(cè)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：252945