共查询到15条相似文献,搜索用时 69 毫秒
1.
上证综指分形特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了分形市场理论的基本思想和主要特征,运用重标极差(R/S)方法论对上证综指时间序列进行分形诊断,得出如下结论:①我国证券市场存在非周期循环,上证综指四种非周期循环的平均长度分别为858天、353天、246天和65天。②上证综指长周期Hurst指数值为0.561,市场具有“记忆”功能,信息对市场的影响具有持续性。③和西方市场相比,上证综指Hurst指数值较低,从而说明我国证券市场效率相对较低。 相似文献
2.
对上证指数对数收益率的长相依性进行了统计检验并完成了相应的统计建模以及参数估计.通过选择分数布朗运动作为刻画股票投资回报的驱动过程,并得到了此模型下股指收益的VaR计算的显式表达式.数值分析的结果显示分数布朗运动模型下的VaR值要高于Black-Scholes模型下的VaR值,这表明长相依性质对于股指风险有很大的影响,在相关的金融风险产品的风险度量中应加以重视. 相似文献
3.
股票市场收益的长期记忆特征对于系统非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要的意义.针对上海和深圳A股算术加权和流通市值加权市场指数的周收益序列以及上证180指数和深圳成份指数中选取的12只代表性股票的周收益序列,采用重标级差分析(R/S分析)和ARF IM A模型对其进行了实证研究.从统计结果来看,样本序列呈现出尖峰和肥尾等有偏特征,明显不满足正态分布的假设,表明收益序列可能具有长程相关或记忆性.进一步的研究发现,沪深两市A股市场指数收益序列和大多数个股(10只股票)存在明显的长期记忆特征,收益分布表现出持久性.从划分不同时段的分析结果来看,中国股票市场渐进趋于弱势有效. 相似文献
4.
宿成建 《数学的实践与认识》2006,36(2):141-148
深沪综合指数的收益率不服从正态分布,收益率是负斜的,呈现胖尾和峰态;其收益率序列均服从有着分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为和非周期循环特征,深市非周期循环为4个月,而沪市为6个月,深沪股市月收益率序列则为确定性的混沌序列;而沪深股市的波动性也呈现出一定程度的不对称特征,沪深股市之间还存在着波动性的溢出效应,深市还存在着一定的杠杆效应,而且,沪深股市之间还存在着明显的波动性的溢出效应. 相似文献
5.
开放式基金防范由于证券市场信息的非对称性导致的系统性风险,是开放式基金投资决策中的一个重要问题。本文基于分形市场理论及对中国股市的实证研究,提出了开放式基金防范信息性风险的有效策略。 相似文献
6.
基于R/S分析的深圳股市非线性特征实证研究 总被引:1,自引:0,他引:1
应用HURST指数和R/S分析法对深圳股市进行了非线性特征实证研究,从低频数据到高频数据逐层分析,分别得到它们的H-指数、相关系数、分形维数和非周期循环.进一步,对不同频度数据分别进行对比分析,得到了深圳股市精确的非线性特征.实证结果表明,深圳股票市场存在状态持续性和波动性. 相似文献
8.
9.
10.
运用方差方法.重标极差方法(R/S)和消除趋势波动分析方法(DFA)对美国股市标准普尔500指数的收盘价进行分析.结果表明:此股票市场指数具有状态持续性特征及自相似特征.同时兼具混沌等非线性特征.通过这三种方法对同一股市进行分析更能全方位的诠释相关性在股票市场理论应用的必要性及可行性,并且对股票市场理论建模.预测和管控策略的制定及实施具有重要意义. 相似文献
11.
对中国股市的大公司股票与小公司股票的价格与收益关系进行了实证研究,结果表明大公司股票与小公司股票的收益无论在牛市阶段还是熊市阶段都存在较高的相关性;熊市阶段大公司股票收益的自相关程度最高,存在一定趋势性.大公司股票与小公司股票的价格序列是单位根的,但不是协整的,二者的收益序列是稳定的,在牛市阶段和熊市阶段大公司股票与小公司股票收益之间存在双向的领先—滞后后关系. 相似文献
12.
仪征化纤股票收益率的R/S分析 总被引:1,自引:0,他引:1
仪征化纤股票收益率日数据和周数据的分布特征等方面进行了分析,并对其进行长期记忆检验与周期确定.结果表明这只股票与有效市场假定不相符,它具有自相似性、状态持续性、长期记忆周期等明显的分形特征. 相似文献
13.
都国雄 《数学的实践与认识》2008,38(22)
应用重标度极差分析法(R/S),对我国股票市场不同时间间隔的收盘指数进行实证分析,研究我国股票市场的标度特性.结果表明我国股票市场具有长期记忆性和标度不变性,分别存在244天(上海)和190天(深圳)的非周期循环,并呈现多重分形特征. 相似文献
14.
15.
中国股票市场波动非对称性特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用三种 GARCH-M模型实证分析了中国股票市场不同发展阶段波动的非对称性特征 .结果发现 ,中国股票市场存在显著的波动非对称性 ,并且在不同阶段呈现不同特点 .对三种模型进行比较的结果显示 ,EGARCH-M模型是描述中国股市波动非对称性特征的最优模型 . 相似文献