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基于股市和匯市成交量信息視角的股價(jià)波動(dòng)預(yù)測(cè)

發(fā)布時(shí)間:2024-06-01 12:27
  以往研究忽略了匯市成交量包含的信息對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響,可能導(dǎo)致模型參數(shù)的有偏估計(jì).基于泊松分布的隨機(jī)波動(dòng)率模型不僅可有效解決傳統(tǒng)做法對(duì)成交量信息使用不足的問題,而且通過將匯市成交量信息引入模型,與現(xiàn)有文獻(xiàn)形成有益補(bǔ)充.通過SMC算法編程實(shí)現(xiàn)了SV-VOL模型的有效估計(jì),發(fā)現(xiàn)股市成交量信息有助于股價(jià)波動(dòng)預(yù)測(cè);匯市成交量信息是通過股市流入凈資本這一間接渠道最終影響股票收益率與股市量價(jià)關(guān)系.

【文章頁數(shù)】:11 頁

【部分圖文】:

圖1滬深300及其對(duì)數(shù)收益率

圖1滬深300及其對(duì)數(shù)收益率

會(huì)通過預(yù)期機(jī)制等引起股市成交量的直接波動(dòng),并反映在量價(jià)??關(guān)系中,這表明SMV與EMV之間具有直接的因果關(guān)系.通過二元Dirichlet-VAR模型的直接分析,得到??SMV與EMV之間的時(shí)變系數(shù),作為信息權(quán)重吻,并據(jù)此合成的叫(evol-D)如圖2所示.??4500??4000....


圖2不同信息權(quán)重下的貨??圖2的結(jié)果顯示3,不同信息權(quán)重下的切具有十分相似的運(yùn)動(dòng)軌跡,其差異性主要體現(xiàn)在程度大小方面.??--

圖2不同信息權(quán)重下的貨??圖2的結(jié)果顯示3,不同信息權(quán)重下的切具有十分相似的運(yùn)動(dòng)軌跡,其差異性主要體現(xiàn)在程度大小方面.??--

系存在性的時(shí)變因果關(guān)系檢驗(yàn)方法——含有無限狀態(tài)Markov區(qū)制??轉(zhuǎn)移過程的時(shí)變Dirichlet-VAR模型%得到因果意義層面的時(shí)變系數(shù),并以此作為信息權(quán)重w2,并據(jù)此合??成¥間接渠道方面,匯市成交量波動(dòng)的本質(zhì)即跨境資本的流入與流出,最終流入股市的資本金會(huì)引起股市??成交量的....


圖4(a)間接架過下兩的后驗(yàn)估計(jì)

圖4(a)間接架過下兩的后驗(yàn)估計(jì)

942??系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐??第39卷??為存在其他因素顯著影響著模型的估計(jì)效率與精度而應(yīng)當(dāng)被納入模型.從股市與匯市聯(lián)動(dòng)的視角出發(fā),夕卜資??在中國股市的布局調(diào)整被認(rèn)為是股價(jià)波動(dòng)的重要原因之一,外資流動(dòng)下的匯率變動(dòng)一定程度上提前反映了外??資布局的動(dòng)態(tài)調(diào)整,有關(guān)信息隱藏在匯市成....


圖4(c)宜接渠通下m

圖4(c)宜接渠通下m

,.-,參數(shù)估計(jì)如圖4所示,重點(diǎn)關(guān)注匯市成交量信息的進(jìn)入是否有助于改善模型的估計(jì)效率與精度.結(jié)果顯示,??通過間接渠道和直接渠道確定的叫對(duì)SV-VOL模型進(jìn)行估計(jì),得到的m〇的收斂性均顯著優(yōu)于rm的收斂??性,與benchmark?model的估計(jì)結(jié)果相一致,且間接渠道下m。的收....



本文編號(hào):3985888

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