傳統(tǒng)Granger因果檢驗由于忽略了經(jīng)濟變量的非線性特征會導(dǎo)致出現(xiàn)顯著偏差,而信息熵用來計算時間序列之間的信息轉(zhuǎn)移,在非線性因果關(guān)系檢驗中有著獨特優(yōu)勢。研究首先對這種非線性因果檢驗的方法及其優(yōu)勢予以說明,接著在實證分析中使用優(yōu)礦金融量化平臺的數(shù)據(jù),通過使用PyCausality包進(jìn)行轉(zhuǎn)移熵計算,并計算Z值進(jìn)行顯著性檢驗。從而對中國股票市場投資者行為和股價漲跌幅的關(guān)系進(jìn)行考察,發(fā)現(xiàn)了兩者顯著的非線性信息轉(zhuǎn)移。 

【文章頁數(shù)】：3 頁

【文章目錄】：
一、引言
二、文獻(xiàn)綜述
    （一）非線性因果檢驗的文獻(xiàn)綜述
    （二）投資者行為和股票價格的文獻(xiàn)綜述
三、模型機理和數(shù)據(jù)來源
    （一）模型機理
        1. 線性情況
        2. 非線性情況
        3. 方法說明
    （二）數(shù)據(jù)來源
四、實證研究
    （一）指標(biāo)趨勢分析和相關(guān)性分析
    （二）轉(zhuǎn)移熵計算模型
        1. 非參數(shù)密度估計時的參數(shù)選擇
        2. 轉(zhuǎn)移熵計算及結(jié)果分析


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Granger因果檢驗的非線性進(jìn)展及應(yīng)用研究[J]. 李楠,陳暮紫,陳敏.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2017(05)
[2]網(wǎng)絡(luò)論壇不同投資者情緒對交易市場的影響——基于VAR模型的實證分析[J]. 易洪波,賴娟娟,董大勇.  財經(jīng)論叢. 2015(01)



本文編號：3678909