股价指数时间序列的分形性质分析

用一种新的信号处理工具-小波变换,对股价指数数据进行分析,发现股价指数数据类似于一类更广的噪声一分形噪声,从而推广了传统上处理股价指数时间序列时总假定其为白噪声或高斯噪声的假设,用分形噪声能更好地刻划股价指数数据的波动特性.对上证指数和深证指数的实证分析显示,两市股价指数均存在正相关,我国股票市场不是弱式有效市场.实证也显示出小波变换是研究股价指数波动特性的一种有效的方法.     

基于多分形波动率测度的股票市场条件收益率分布

多分形波动率MFV(multifractal volatility)是一种最近提出的金融市场波动率测度方法。以中国股票市场最具代表性股价指数(上证综指和深证成指)的代表性波动周期为例,通过运用描述性统计、QQ图和双变量分布散点图等方法,分别考察了非条件收益率、基于MFV的条件收益率和基于GARCH类波动率测度的条件收益率分布特征。研究结果显示,经过MFV标准化后的条件收益率分布较非条件收益率和基于GARCH类波动率测度的条件收益率更接近于正态分布,多分形波动率MFV对中国股票市场波动特征的刻画优于传统的GARCH类模型。     

多分形视角下的金融市场波动建模研究

针对修正因子的不足,对多分形波动率进行了改进.以改进的多分形波动率为中心,建立了考虑跳跃,杠杆效应等典型特征的HAR类波动模型.通过对上证综指高频数据进行分析,从模型拟合,预测和风险值预测三方面评价,HAR-L-lnMFVt-CJ是最优的波动模型,且该模型优于传统的EGARCH-J模型和NGARCH-J模型.这些研究说明了修正的多分形波动率测度是更为有效的波动估计量.     

股票收益的分形特征的实证分析

本文以具体股价指数为例研究股票市场的分形特征,结果发现股票的收益具有长期记忆性、收益分布具有尖峰、细尾等特点,这对预测及管理证券的风险是有极重要的意义的.     

基于替代数据法和MF-DFA的合意工业产能利用率区间估计方法及应用

为实现工业产能过剩的精准判别与调控，提出了一种基于替代数据法与多重分形去趋势波动分析的合意工业产能利用率区间估计方法。首先判断原始时序的长程相关性和多重分形特征；然后采用替代数据法与多重分形去趋势波动分析计算出所有重排序列的Hurst指数，据此确定指数序列收敛情况和合意产能利用率区间；最后以煤炭行业为例验证了模型的有效性。结果表明：该方法能够从数据自身演化规律中自适应确定阈值，有效克服了传统统计与经验方法的主观性和缺乏理论依据的局限性；我国煤炭行业的合意产能利用率区间为73.73%～86.23%。该研究为工业产能过剩风险监测与判别提供了量化分析工具，为深化煤炭产能过剩治理提供了决策依据。     

上海股市收益的多重分形分析——滑动窗MFDFA方法的应用

介绍了一种新的MFDFA(mu ltifractal detrended fluctuation analysis)方法,利用基于滑动窗技术的此MFDFA方法研究了上证综指日收益率序列的波动特征。结果表明:上证综指收益率序列具有多重分形特征,小幅波动具有持续性,大幅波动可能具有反持续性。     

基于符号序列方法的股价指数预测研究

用两种符号序列方法分别对上证指数进行实证统计分析。一种是以日收盘价计算的指数价差的符号序列,另一种是以每日5分钟高频数据计算的多重分形谱参数符号序列。统计结果表明,指数的涨落不是完全随机的,两种方法都能以一定的条件概率来预测指数的涨落;进一步地,在引入股价指数大涨落的阈值和条件平均增益后,发现大幅涨落时,条件与指数变化的关联性比小的涨落要强得多,而且将两种符号序列方法结合可以更好地预测指数的大涨落。     

中、欧股市非线性分形特征的比较研究

本文利用R/S重标极差法对中国股市(上证综指和深证成指)日收益的非线性分形特征进行实证分析,并与欧洲股市的五个重要股指进行比较,结果表明:中国股市收益波动比欧洲五大市场存在着更强的长程相关性和非周期性循环,沪、深两市的Hurst指数都明显大于0.6,具有一定的非线性分形特征。     

北京交通流序列的重分形扩散熵分析

运用重分形扩散熵分析方法来分析北京交通拥堵指数的长程相关性和重分形特征.方法综合使用了扩散技术和Renyi熵来研究北京交通拥堵指数的标度行为.由于交通拥堵指数序列具有明显的周期性,故先选用傅里叶滤波去除序列的周期性,再进行重分形扩散熵分析.实验结果表明北京交通拥堵指数序列的极端波动显示出反相关性,同时拥堵指数序列具有较弱的重分形特征.     

中国股指期货市场流动性非线性特征分析与波动趋势预测

针对中国股指期货市场的流动性问题,利用多重分形去趋势波动法研究股指期货市场流动性非线性特征及其成因,并对比分析不同期限下期货市场流动性多重分形程度的差异;进一步,采用趋势熵维数方法识别期货市场流动性的变化趋势,还利用识别正确率和随机识别正确率验证该方法有效性和准确性。研究发现,中国股指期货市场具有明显的多重分形特征;与合约期限较短的股指期货相比,合约期限较长的股指期货流动性多重分形程度更低;股指期货市场流动性多重分形特征主要是流动性时间序列的相关多重分形和分布多重分形造成的;趋势熵维数方法可有效预测期货市场流动性的变化趋势。     

基于小波分析的ARIMA模型对上证指数的分析与预测

股票价格的预测一直受到广泛关注,其预测方法虽然很多,但是往往存在预测精度有限、容易陷入局部极小等问题.为了提高股票价格预测的准确性,提出了基于小波分析的A砒MA模型的股票价格预测方法,同时利用该方法对上证指数收盘价的月平均值进行实例分析,并与其他方法的预测结果进行了比较,结果表明了提出方法的有效性.     

基于石油行业影响股票流动性的实证分析

采用买卖价差和市场深度代表股票流动性水平,根据Brockman&Chung模型分析了影响我国股市流动性的因素.研究发现,交易量与流动性正相关,股票价格及股票收益率的波动性与流动性呈负相关关系.但当流动性选取的指标不同时,股票价格对其影响也是存在差异的.     

中国股市价格和波动性的非线性行为实证研究

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.     

基于灰色理论的股市GM(1,1)预测模型

将 GM(1 ,1 )灰色预测模型应用于股价的预测 ,并且对其它的技术分析方法作了有益的补充 .     

沪深300股指期货价格发现功能的实证分析

价格发现功能是股指期货的一项重要的经济功能.以股指期货与现货市场的相互关系作为出发点,以沪深300指数以及沪深300股指期货连续合约日收盘价数据作为研究对象,采用定性分析与实证分析相结合的手段,深入研究股指期货和现货市场间价格发现关系.     

房屋销售价格指数与地产指数关系的协整分析

对房屋销售价格指数和深交所地产指数的协整关系进行实证分析,并做了Granger因果检验,结果显示:在所考虑的数据区间房屋销售价格指数与地产指数确实存在协整关系,地产指数是引起房屋销售价格指数变化的原因,最后给出了一些相关的建议.     

基于CARR模型的交易量与股价波动性动态关系的研究

股市交易量与股价变化的关系就一直是学术界与实务界所共同关心的主题。基于Chou(2005)提出的CARR模型对两者的动态关系问题进行了研究。首先分析了作为量价关系理论基础的混合分布假说理论在CARR模型中的适川性,进而基于混合分布假说理论对我国上证综合指数、深证成份指数以及随机抽取的十只个股进行了量价关系的实证检验。研究发现:混合分布假说理论同样适用于CARR模型,这证实了股价波动性的CARR效应的存在。实证的结果也证实了CARR模型无论是对于股票指数还是单只股票交易量都具有了良好的解释作用。因此,CARR模型与GARCH模型相比,在交易量与股价波动关系动态关系的研究领域可以得到更为稳健的结果。     

股票价格指数、消费指数与CHIBOR的关联性研究

本文研究表明,CHIBOR 7日拆放利率分别与股票价格指数、消费物价指数呈协整关系和显著正相关关系,且股票价格指数、消费物价指数为CHIBOR的Granger成因,从而反映了股市的财富效应增加了银行间资金的需求成本的上升。同时CHIBOR与消费物价指数呈互为因果关系,且消费物价指数对CHIBOR的脉冲响应时间较长,从而增加了货币市场管理难度.     

同质信念与Black-Scholes公式定价偏差——基于期权定价的保险精算方法

本文分析了包括BS的鞅方法在内的四种期权定价方法.Mogens Bldt和郑红给出的保险精算定价方法是非套利定价,缺少足够的理论基础.另外,存在同质信念的市场上BS定价并非完全无套利,如果对不同股票进行分散化投资,只要基础资产种类足够多,也可套取利益.不同投资者的漂移率取同一常数μ体现了他们的同质信念,与弱有效的现实市场情况相符.进一步分析得出结论,即使存在同质信念,如果μt是一个可料过程而非常数,会使得精算定价难以计算确定期望,从而无效.根据SAS软件的模拟结果,在同质信念下,精算套利定价显著高于BS鞅方法定价.通过恒生股指期权的实证检验,说明同质信念下的漂移率更适合取同一常数而不是可料过程,实证检验发现精算套利理论价格与实际价格差距很小,说明此方法比较有效.