上证指数与股票收盘价相关性实证研究

本文针对相关系数的特征,提出全集相关系数及子集相关系数序列方法;以1990年12月19日-2016年12月30日披露的部分个股收盘价及上证指数数据为样本,按照"一一对应"原则进行了数据挖掘,研究筛选后的样本数据。研究结果表明,上证指数与不同的个股收盘价存在着不同程度相关性;个股收盘价与上证指数的相关性随时间而发生变化;以上证指数为参照系,有效研判个股的变化特征。本文的研究结论为证卷市场股票分类及参照上证指数实施股票投资操作提供重要依据。     

基于混合高斯过程和跳环境下带交易费用的资产定价及模拟分析

考虑带交易费用和跳环境,利用混合次分数布朗运动建立了欧式期权定价模型.首先,利用Delta对冲策略,获得了欧式看涨期权所满足的随机偏微分方程.其次,使用自融资策略分别得到欧式看涨,看跌期权定价公式和看涨看跌平价公式.最后,分别采用"上证指数","市北B股"和"耀皮B股"的收盘价日线数据,研究表明:跳环境模型比经典B-S...     

中国股市价量关系的分量回归分析

研究股票市场收益率与成交量之间的动态关系,对于了解股票市场的信息传导机制、微观结构和进一步规范市场行为具有重要意义。本文运用分量回归方法对中国股市上证指数和深成指数2001年1月至2010年9月的交易数据进行实证研究,结果发现:收益率与成交量之间呈现显著的正向动态关系,且具有不对称性。     

用修正重标极差法对上证指数长期记忆性的研究

本文以上证指数周收益率为研究对象,分别采用重标极差分析法和修正重标极差分析法,通过计算V统计量的值对其进行长期记忆性的检验。由于不能排除V统计量的值存在超出上侧分位点的可能性,本文进行了双侧检验,并分析了R/S分析法产生偏差的原因。得出上证指数周收益率时间序列并未表现出显著的长期记忆性的结论。     

上海证券指数的统计分析

金融市场是一个典型的复杂系统，而复杂系统在物理学中已被广泛研究。我们首次有机会获得中国大陆金融市场的上海证券指数若干年内的高频(10秒间隔)数据。本对1999年全年的上证指数进行了统计分析，发现收益率符合Levy稳定分布，而非传统经济学主张的正态分布。对上证指数的时间相关性的研究表明。上证指数的波动率在很长的时间尺度上是相关的。这将有助于在新的框架下建立新的经济学模型。     

认知采择水平的言语认知画像与分析

心理数据具有秩统计量、总体分布未知、数据模糊性等特征,利用秩检验、Fisher判别以及人工神经网络等非参数统计方法对心理行为进行"画像"与分析,不仅可以勾画出仿真程度较高的心理行为"画像",而且可以降低对心理行为分类、判别与预测时可能存在的"失真"危险。在基于6732份数据的认知采择水平的言语认知画像模拟实例中,证实了动词、方位词等言语认知投射认知采择心理行为的"画像"效应。     

混合Weibull分布参数估计的ECM算法

混合威布尔分布是寿命数据分析中一个重要的统计模型.但是利用传统的统计方法,如矩估计、极大似然估计等估计模型的参数比较困难.应用ECM算法详细研究了混合威布尔分布在正常工作条件下,完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-截尾场合的参数估计问题.数据模拟表明利用ECM算法来估计混合威布尔分布是一种有效的方法.     

基于动态数据驱动的改进灰色马尔科夫模型黄金价格预测

将黄金数据的尖峰厚尾、异方差性及杠杆效应等统计特征与马尔科夫概率转移矩阵所具有的动态变化规律结合,提出一种改进的灰色马尔科夫模型.模型首先对数据进行统计分析,建立相应的概率统计模型并用此模型对系统发展变化趋势进行拟合.在拟合序列的基础上利用马尔科夫链的动态转移变化建立状态转移概率矩阵,采用动态数据驱动原理对未来每一步数据进行动态预测.模型既是统计方法与数据动态驱动的结合,克服了传统的灰色马尔科夫模型中对数据内在统计规律的忽视,实证表明其预测精度较灰色马尔科夫模型预测高,具有较好的实用性.     

基于状态空间SV-T-MN模型的股指波动率预测

本文考虑到金融收益率序列的"尖峰厚尾"和波动持续性等特征,针对厚尾SV-T模型的波动率样本外预测问题,提出了基于状态空间下的SV-T-MN(SV-T with Mixture-of-Normal)模型。首先根据MCMC方法估计SV-T模型参数,然后由EM算法估计混合正态参数,最后利用近似滤波(AMF)算法实现SV-T-MN模型的样本外预测。对KF、EKF、AMF进行的模拟研究表明高斯混合状态空间下的AMF更有效。通过对上证指数和深证成指的股指日收益率序列的实证研究结果表明,在五大损失函数评价准则下,基于状态空间SV-T-MN模型能有效刻画金融收益率序列和尾部的波动性,相比SV-N-MN模型具有更好的优越性。     

经济周期与金融周期动态关系研究:基于DCC-GARCH模型的实证研究

在利用动态因子模型测度2000年1月-2018年5月中国经济周期和金融周期的基础上,构建DCCGARCH模型研究经济周期与金融周期内部结构间的作用机制,进一步阐述非对称和动态相依特征.结论表明:中国经济周期与金融周期具有非对称特征,并且表现出周期错配现象:中国经济周期与金融周期的周期错配使得两者间的相依性呈现出剧烈动态变化特点:中国经济周期与金融周期结构上的相依性具有周期"错配"、波动"传递"、频幅"叠加"效应,这些效应共同驱动两周期相依性的动态变化.     

基于Tsallis理论的中国股市收益分布研究

应用Tsallis提出的非广延统计力学理论以及与之密切相关的非线性Fokker-Planck方程所描述的动力系统,根据我国上证指数和深证指数2004年1月1日～2008年11月13日的高频数据,分析了在三种不同的时间标度下股指收益的概率分布,发现Tsallis分布可以很好地描述两市收益分布的尖峰厚尾有限方差等特征,同时也给出了市场微观动力学层面的解释。揭示出我国上海和深圳股市的价格过程并不符合随机游走,而是反常扩散过程,两市具有十分接近的非线性动力系统特征。所得结论对于研究我国金融市场的资产配置和定价、风险管理和制度建设都具有重要的意义。     

上证指数收益率的长期记忆性

本文介绍了利用谱回归对分数积分移动平均自回归 (ARFIMA)模型的分数差分参数进行估计的方法,并据此方法对上证指数收益率的长期记忆性进行了检验,根据分段检验的结果,得出一些有关我国证券市场有效性的结论。     

上海世博会的经济综合影响力指数模型

分析上海世博会在世博筹备建设和举办时期对上海市经济方面影响.筛选了世博会影响经济的四个方面(国民经济,财政收支,固定资产投资和对外经济贸易与旅游)的10个主要指标,构建了世博会影响经济的评价指标体系,针对每一项指标,利用1995年到2002的实际数据用指数回归拟合模型测算出2003-2010年在未筹办世博会情况下各项经济指标的估计(拟合)数据,并建立单指标的影响力指数模型,在分析2003年后的实际数据与拟合数据差异基础上,获得了上海世博会在每个指标方面对上海的影响力指数;建立了多指标综合影响力指数模型,得出总的经济影响力的指数为0.2403.考虑到2008年底金融危机势必会削弱世博会对经济的影响,通过参照另外两个同为中国直辖市的重庆和天津相同指标的变化,运用单独建立的模型,剔除金融危机对经济的影响,从而获得更客观地揭示世博对上海地区经济的真实影响程度.并就两个典型的指标给出了具体的演算过程,最后得到了消除了金融危机后的所有指标的影响力指数值,最终获得总的经济影响力的指数为0.2531,即世博会对上海市经济的实际贡献率为25.31%.     

上市公司经营绩效评价方法的典型相关分析

本文介绍了上市公司经营绩效的传统评价方法和EVA、MVA方法,并对几种方法进行了比较,采用典型相关分析方法,以沪市180指标股的相关数据进行了实证研究。我们发现EVA类指标与传统财务评价指标的结论是相一致的,都是公司经营绩效的有效反映。     

非线性时间序列周期分析的R/S分析方法及其应用

许多时间序列 ,例如资本数据等经济类时间序列 ,是由众多错综复杂因素共同作用的结果 ,存在着种种线性和非线性作用机制 ,频谱分析及其种种变形不应该是这些时间序列周期分析的合适工具 ,R/S分析因为不象频谱分析那样有正弦或余弦的假设 ,因而具有明显的优势 .通过对上证指数的 R/S分析 ,发现上证指数具有长程正相关和大约 5个月一个周期的特点 .     

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。     

世博会对上海旅游业影响力的定量评估

针对世博会对上海旅游业影响力的定量评估问题,建立了基于改进的AHP-TOPSIS综合评价模型.首先建立世博会对旅游业影响力的层次结构,选取包括上海世博会在内的四届世博会作为评价对象,同时采用GM(1,1)模型对上海世博会评价指标值进行预测,然后运用改进的AHP确定权重,最后利用TOPSIS方法得到各评价对象与理想解的接近程度.结果显示,上海世博会与正理想解的接近程度为0.9545,上海世博会对自身旅游业的影响力要高于其他三届世博会.     

自回归条件异方差模型在我国沪市的应用研究

应用自回归条件异方差(ARCH)模型对上海股市2000年—2004年4月上证指数收益率进行建模分析;实证结果反映上证指数收益率具有明显的群集聚集性、波动性、尖峰厚尾的特征,并且ARCH模型的预测能力较强.     

单指标众数模型的统计诊断及在波士顿房价分析中的应用

在金融、经济、社会科学、气候科学、环境科学、工程技术和生物医学等领域,数据分布常常呈现出尖峰厚尾的特征,且密度分布是不对称的有偏分布。此时,单指标众数模型是刻画这些特征的一个重要方法。为此,非常有必要研究该模型下的统计诊断。本文将考虑单指标众数模型基于数据删除模型和众数漂移模型的统计诊断与局部影响分析。模拟研究和波士顿房价数据的结果表明所提出的方法是有效和可行的。     

2010上海世博会影响力的定量评估——影响力的点刺激连带效应定量评估模型

利用互联网数据,在合理假设的前提下,给出了上海世博会对上海旅游业影响的定量评估.利用线性加权综合分析法建立综合评价指标的线性模型,并从两个不同的角度,分别得出上海世博会对上海旅游业的综合评价指标,同时建立灰色系统预测模型,利用2006至2009年的评价指标,对2010年的评价指标进行预测.通过实际的增长值与预测增长值的...