隨著我國經(jīng)濟的發(fā)展,金融市場在其中發(fā)揮著越來越重要的輔助作用。金融市場本身的發(fā)展決定了其為實體經(jīng)濟服務(wù)的效率,市場定價越準,越能更有效得為實體經(jīng)濟服務(wù)。然而我國的金融市場的效率并不高,依然有很大的發(fā)展空間。金融理論中一直存在有效市場假說,認為在一個有眾多參與者競爭的市場中,市場是有效的,競爭會消除超額收益,也就是說在一個充分競爭的市場中,是無法對其走勢進行預(yù)測的。眾多實證也支持這一結(jié)論。然而,在市場微觀結(jié)構(gòu)的研究中表明,即使是在一個從長周期來看有效的市場中,也有可能存在短周期內(nèi)的無效的情況。因此,如何建立有效的數(shù)理統(tǒng)計模型以捕捉這些可能存在的無效情況成為了金融理論中的研究熱點。本文首先采用隨機游動檢驗（Random Walk Test）驗證我國股票市場和期貨市場的無效程度,數(shù)據(jù)的范圍為2014年至2019年,頻率分別為分鐘數(shù)據(jù)和天數(shù)據(jù)。經(jīng)實證分析后發(fā)現(xiàn),目前我國這兩個市場的金融標的的價格序列都存在著大量的無效性,在分鐘頻率上,我國股票市場的無效程度要高于期貨市場,在日頻率上,二者的差異不大,并在兩個市場的無效性沒有隨著年份的增加而減弱,這為之后的量化分析提供了基礎(chǔ)。完成了市場無效性的檢... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１有效市場和無效市場下的信息整合??－

＂．????ｍｍｍ?ｍｍｍ?ｔｍｍｍ．?－？ｉｉｍａｉｍ＇?ｒｘｍｓｍ?ｍｍｉｍ?＿？■？■■，■？??轉(zhuǎn)移槪率?丨??Ｉ?，、?／？、助?，？?｜??｜?卜ｉ?Ｗ?，一一＞．?、ｉｌ??隱藏找態(tài)ｉ??＼Ｘｂｉ５?／?＾ｙ／??ｉ?－ｂ－?－１??＊?｜?ｊ??＊ｒ＊ｗ－－?＊＊＊＊＊＊＊＾？?／ＭＶＵＭＭ．?ｉｉＭＭＵ?．．．．．．．．．．．?????—－?…－■■■????一．．．?．一…■?．？…Ｉ??圖３－１金融序列ＨＭＭ建模示意圖??如圖３－１所示，這里將隱藏狀態(tài)／分成了：牛市狀態(tài)震蕩狀態(tài)／２；熊市狀??態(tài)／３。可根據(jù)實際需求，ＨＭＭ可以更加細粒度地對隱藏狀態(tài)／進行劃分。每個隱??藏狀態(tài)下都可以觀察到的數(shù)據(jù)情況（９分別是：價格上漲〇１?；價格不變〇２?；價格下跌??〇３。實際中可以表示任意觀察數(shù)據(jù)，在ｔｉｃｋ中，可包括盤口數(shù)據(jù)，另外，觀察??的數(shù)據(jù)可以是連續(xù)的。??圖中有３個隱藏狀態(tài)，有９種轉(zhuǎn)移概率，表示各隱藏狀態(tài)之間的發(fā)生轉(zhuǎn)移的??概率。一般地，隱藏狀態(tài)／有相應(yīng)的轉(zhuǎn)移概率矩陣Ａ，可表示為：??Ａ?＝?｛ａｉｊ）?＝?｛Ｐ｛ｉ，＋ｌ＝ｊ＼ｉｌ＝ｉ））?（３．１）??圖中有３種觀測情況，分別可由３種隱藏狀態(tài)的分布可生成。一般地，隱藏??狀態(tài)／出現(xiàn)觀測數(shù)據(jù)０的概率對應(yīng)的是輸出概率矩陣Ｓ?，可表示為：??Ｂ?＝?（ｂｊｋ）?＝?ｐ｛°ｉ?＝?ｋ＼ｉ，?＝?ｊ）?（３．２）??最后，ＨＭＭ模型的第一個隱藏狀態(tài)出現(xiàn)的概率被稱初始狀態(tài)概率分布；ｒ，可??表示為：??７１：?｛Ｋｉ）＝（－＾（ｚｉ?＝?／））?（３．３）??當(dāng)給定一個二兀

圖３－２滬深３００指數(shù)日收益率分布圖（經(jīng)驗分布與髙斯分布）??混合高斯分布是具有如下形式的概率分布模型：??

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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