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股票回报：非线性与线性剩余收益模型——来自中国A 股市场的证据
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股票回报：非线性与线性剩余收益模型——来自中国A 股市
官方公共微信中国股票市场非线性预测模型研究--《内蒙古科技与经济》2006年23期
中国股票市场非线性预测模型研究
【摘要】：文章运用GARCH模型族对上证指数和深证成指收益率的波动性进行研究,分析了我国股市波动性的特点。通过比较发现,对于沪、深两市股指收益率的波动性,EGARCH(1,1)模型和E-GARCH(1,1)—M模型都能很好地拟合,同时还对两市股指收益率的波动性进行了预测分析。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：F832.51;F224【正文快照】：
资产定价不仅是广大投资者关注的一个重要问题,也与市场有效性的研究紧密联系在一起。在资产定价领域,资本资产定价模型(CAPM)占据着突出的位置。CAPM的核心含义就是,在完全竞争的市场中,均衡状态下资产的收益率只取决于它的贝塔系数。数十年来,国外众多学者对该模型做了许多
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股票市场作为市场经济的一个重要组成部分，对国民经济的发展起到了非常
巨大的作用。十多年来，我国股票市场取得了令人瞩目的成就，但同时也出现
了诸多难以解决的问题。传统的线性方法，由国内外大量的实证研究表明这一
方法不甚合理，不能客观地描述股票市场随时间变化的情况和特征，应该应用
各种非线性方法来研究我国股票市场的预测问题，以便推动我国股票市场的健
康发展。因此，股票市场的非线性特征问题，非线性动力学预测模型的建立问
题是近几年来国内外金融界、学术界非常关注的课题。
由于上海、深圳的股市起步早，数据多，且大盘指数综合了各个方面的影响，
具有较强的代表性。本文首先对沪、深股市中上海邯郸钢铁和深圳宝安股票多
年的收盘价进行了分析，描绘了其股票的收盘价随时间变化的趋势图，采用R/S
分析法，计算出了H指数均小于0.5，表明了这两种股票市场的变化都具有抗持
续相关性，具有长期记忆性，因而短期预测是可能的。接着利用时间序列分析
方法，运用了一种关于时间序列分析的门限自回归模型的通用的建模方法，将
非线性的门限自回归模型转化为线性的AR模型进行处理、分割数据、分段建模，
建立了股市非线性动力学模型。结果表明:该模型既考虑到了实际应用的需要，
也比较好地拟合了实际数据。并且残差分析的结果也证实了这一点。然后，用
己建的非线性动力学模型对沪、深股市进行了预测，将预测数据与实际数据的
图形进行了拟合，并将实际的数据
20个交易日 与预测的数据进行了比较，
结果令人满意，进一步表明了该模型的合理性和准确
正在加载中，请稍后...中国股市的非线性检验和建模--《复旦大学》2011年硕士论文
中国股市的非线性检验和建模
【摘要】：本文检验了中国上海和深圳两个股票市场近些年的时间序列数据的非线性特征并建立了非线性模型以考察模型对于实际金融市场现象的解释能力。
本文首先以传统的计量经济学检验方法检验两市非线性特征的存在性。通过BDS检验、自相关检验、异方差检验和建立GARCH模型证明我国股票市场排除线性随机过程后仍存在非线性关系,可以看作是均值回复的方差满足GARCH模型的非线性过程。收益率序列表现出典型的波动集聚特征。但限于传统检验方法,无法分析存在的非线性过程是非线性随机过程还是非线性确定性过程。
本文继而在非线性理论的框架下基于相空间重构法检验系统的非线性特征。运用伪最近领域点法和互信息法对两市收益率序列相空间重构后首先进行混沌识别：计算关联维数和Lyapunov指数。两市的关联维数大约为5,随着嵌入维数的增加而增加但是增加速度显著慢于嵌入维数的增加,即存在一个高维确定性过程。用小数据量法计算的Lyapunov指数都大于0,如果是确定性过程,这代表了存在对初始条件的敏感性,符合混沌特征。然后根据分形理论中的R/S分析法本文计算了两市的Hurst指数：均分别在0.6左右,从而得出在传统的R/S分析法下,我国股市存在分形特征并且具有长期记忆。但引进修正的R/S分析法以剔除短期自相关的因素后发现长期记忆并不存在。综合混沌和分形分析,本文得出我国股票市场是一个噪声混沌系统的结论。
然后本文基于适应性信念系统建立非线性结构模型。在BH两类型交易者的基础上将其拓展为股票市场的三类型交易者模型。本文所引入的第三类交易者在采取的交易策略中同时包括成交量和价格的历史信息,其长期盈利在扣除信息成本后仍然可以超过其他两类交易者,说明在非线性模型的前提假设下——即有限理性的异质交易者进行适应性学习产生演化互动,基于历史信息的交易策略不会被信息有效的市场淘汰。在模型中加入噪声后,系统拟合的价格和收益率序列与实际股票市场相似,能够解释波动集聚的现象,说明内生机制可以是波动集聚的原因,交易过程自身导致并放大了这一效应。基于混沌和分叉理论,本文给出了三类型交易者模型在不同参数下,价格在两个吸引子之间波动的两种机制：(1)一个稳态和一个极限环的共同存在,(2)混沌(奇异吸引子)和稳态的共同存在。这两种情况分别对应弱趋势推演和强趋势推演。
【关键词】：
【学位授予单位】：复旦大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2011【分类号】：F832.51;F224【目录】：
摘要3-4Abstract4-8第一章 绪论8-22 1.1 研究背景8-11
1.1.1 基于线性研究范式的经典资本市场理论及争议8-10
1.1.2 股票市场的非线性研究背景概述10-11 1.2 股票市场的非线性检验研究综述11-14
1.2.1 混沌理论在股票市场研究的应用11-13
1.2.2 分形理论在股票市场研究的应用13-14 1.3 股票市场的非线性建模研究综述14-16
1.3.1 股票市场建模方法的种类14-15
1.3.2 基于Agent的复杂系统模型15-16 1.4 论文的研究目标、章节安排和技术路线16-20
1.4.1 论文的研究目标16-17
1.4.2 论文的章节安排17-19
1.4.3 论文的技术路线19-20 1.5 论文的意义、可能的创新和不足20-21 1.6 本章小结21-22第二章 我国股市线性及非线性关系实证检验22-28 2.1 数据样本的选择及基本情况22-23 2.2 收益率序列的自相关检验和BDS检验23-25
2.2.1 收益率序列的自相关检验23-24
2.2.2 收益率序列的BDS检验24-25 2.3 收益率序列的GARCH建模25-27 2.4 本章小结27-28第三章 基于混沌理论的金融时间序列非线性特征检验28-40 3.1 混沌理论28-31
3.1.1 混沌理论的产生和发展28-29
3.1.2 混沌的概念29-31 3.2 金融时间序列的混沌识别31-34
3.2.1 相空间重构法和最佳嵌入维与时滞参数的确定31-33
3.2.2 互信息法33
3.2.3 伪最近领域点法33-34 3.3 关联维数计算34-35 3.4 最大LYAPUNOV指数的计算35-37
3.4.1 Wolf方法计算Lyapunov指数36
3.4.2 小数据量法36-37 3.5 沪深两市金融时间序列的混沌特征检验37-39 3.6 本章小结39-40第四章 基于分形理论的金融时间序列非线性特征检验40-48 4.1 分形理论40-41
4.1.1 分形的概念40-41
4.1.2 分形分布及自相关函数41 4.2 分形市场假说41-43
4.2.1 分形市场的涵义41-42
4.2.2 分形市场假说的内容42
4.2.3 分形市场假说与有效市场假说的区别42-43 4.3 HURST指数与R/S分析法43-45
4.3.1 Hurst指数43-44
4.3.2 R/S分析法44-45 4.4 对沪深指数进行R/S实证研究45-47
4.4.1 R/S分析45-46
4.4.2 Lo的修正的R/S分析法46-47 4.5 本章小结47-48第五章 股票市场的非线性结构模型48-54 5.1 有限理性、异质个体和BH模型48-50 5.2 三类型交易者非线性模型的建立50-53
5.2.1 模型均衡分析51
5.2.2 交易者信念51-52
5.2.3 交易策略调整52-53 5.3 非线性模型可能出现的结果53 5.4 本章小结53-54第六章 非线性模型时间序列性质和动态分析54-60 6.1 从两类型到三类型交易者模型54-57
6.1.1 两类型交易者模型动态分析54-55
6.1.2 两类型交易者模型成交量和交易者盈利考察55-57 6.2 三类型交易者模型动态分析57-59
6.2.1 吸引子共存57
6.2.2 加入噪声后的价格序列拟合57-59 6.3 本章小结59-60第七章 全文总结和展望60-63 7.1 全文总结60-61 7.2 未来研究展望61-63参考文献63-74图表目录74-75后记75-76
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