復(fù)雜系統(tǒng)的研究方法在近些年來受到了越來越多的關(guān)注,其許多方法廣泛的應(yīng)用到氣象學(xué),經(jīng)濟(jì)學(xué),交通領(lǐng)域等等。其中非線性的方法占據(jù)了越來越多的比例,轉(zhuǎn)移熵則是一種常用的分析系統(tǒng)間非線性關(guān)系的工具。它結(jié)合了信息的概念,衡量復(fù)雜系統(tǒng)中子系統(tǒng)之間的相互作用。金融市場(chǎng)則是典型的復(fù)雜系統(tǒng),輸入輸出受多因素影響,系統(tǒng)之間相互耦合。本文主要以轉(zhuǎn)移熵為工具,分析了中國(guó)A股市場(chǎng)與日經(jīng)指數(shù)內(nèi)股票收益率的信息傳遞,以檢驗(yàn)市場(chǎng)的有效性,并找出貝塔系數(shù)與信息傳遞量是否有關(guān)聯(lián)。具體內(nèi)容包括：(1)介紹了隨即變量熵,信息,轉(zhuǎn)移熵有關(guān)的基本理論。(2)介紹了資產(chǎn)的貝塔系數(shù),有效市場(chǎng)的概念。(3)基于不同收益率窗口,分別計(jì)算中國(guó)A股與日經(jīng)指數(shù)10支個(gè)股的貝塔系數(shù)。(4)利用不同粗粒化方法下的個(gè)股收益率熵值,檢驗(yàn)市場(chǎng)的自相關(guān)性,進(jìn)而檢驗(yàn)中國(guó)A股和日經(jīng)市場(chǎng)的弱有效性。并比較不同粗�；碌挠�(jì)算結(jié)果。(5)檢驗(yàn)不同粗�；姆椒ㄏ�,中國(guó)A股與日經(jīng)指數(shù)不同個(gè)股收益率之間的轉(zhuǎn)移熵,進(jìn)而檢驗(yàn)市場(chǎng)的弱有效性。(6)探討了不同的貝塔系數(shù)的股票對(duì)信息量傳遞的影響。 

【文章來源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：52 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
中文摘要
ABSTRACT
1. 引言
    1.1 復(fù)雜系統(tǒng)
    1.2 熵與信息流
    1.3 股票市場(chǎng)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)組織
2. 理論基礎(chǔ)
    2.1 熵與信息
        2.1.1 熵的起源
        2.1.2 信息熵的定義
        2.1.3 信息熵的基本性質(zhì)
        2.1.4 非廣延熵的定義
        2.1.5 轉(zhuǎn)移熵的定義
    2.2 股票市場(chǎng)理論與數(shù)學(xué)模型
        2.2.1 系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)
        2.2.2 風(fēng)險(xiǎn)數(shù)學(xué)模型以及貝塔系數(shù)
        2.2.3 有效市場(chǎng)假說
        2.2.4 股票市場(chǎng)現(xiàn)狀
3. 數(shù)據(jù)處理
    3.1 股票數(shù)據(jù)選取
    3.2 貝塔系數(shù)的計(jì)算
    3.3 轉(zhuǎn)移熵所需的數(shù)據(jù)處理
4. 計(jì)算結(jié)果
    4.1 方差以及相關(guān)系數(shù)
    4.2 基于Shannon熵的市場(chǎng)有效性分析
    4.3 轉(zhuǎn)移熵的計(jì)算結(jié)果
5. 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號(hào)：2907735