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2 篇 暨南大学
2 篇 中国社会科学院研...
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2 篇 刘金全
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2 篇 yan guang-le
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2 篇 刘柏
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2 篇 隋建利
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分形市场理论下中国债券市场长期记忆性研究

分形市场理论下中国债券市场长期记忆性研究

引用

作者：王锦湖北工业大学

学位级别：硕士

金融时间序列的长期记忆性是现代金融热门的研究方向之一。基于分形市场理论,可以有效地刻画金融时间序列元素之间的长期依赖关系。国内债券市场作为金融市场的重要组成部分,对其进行长期记忆性研究不仅可以帮助我们理解和分析市场特征... 详细信息

金融时间序列的长期记忆性是现代金融热门的研究方向之一。基于分形市场理论,可以有效地刻画金融时间序列元素之间的长期依赖关系。国内债券市场作为金融市场的重要组成部分,对其进行长期记忆性研究不仅可以帮助我们理解和分析市场特征,而且能够向前预测较长时期的资产价格变化趋势,从现实出发具有重要意义。因此,本文在分形市场理论的框架下,运用分形分析方法和时间序列分析法对我国债券市场进行如下研究:运用两种分布特征检验方法检验样本数据的正态性并采用Q统计量和BDS检验方法验证样本数据的相关性;然后利用经典R/S分析法、修正R/S分析法和DFA分析法检验样本的长期记忆性;最后采用经典R/S分析法计算出的统计量对长期记忆性持续时间进行度量。结果表明,国债指数和企业债指数日收益率序列均不满足正态分布,具备尖峰厚尾的分布特征,存在非线性相关结构;两组指数日收益率序列都拥有长期记忆性,且企业债指数的长期记忆性较强;国债指数与企业债指数收益率波动的最短循环周期分别为24天和55天,最长循环周期分别为244天和330天。考察时间因素对长期记忆性检验结果的影响。分别在不同时间标度和不同区间尺度下对样本数据的长期记忆性进行检验估计。结果表明,选取的样本区间长度不同和时间标度不同都会影响长期记忆性估计的结果。本文的实证对象在不同区间尺度和不同时间标度下均存在长期记忆性。构建可以描述时间序列长期记忆性的参数模型:分整自回归移动平均（arfima）模型和调和分整自回归移动平均（ARTFIMA）模型。结果表明,从谱密度拟合的角度来看,ARTFIMA模型在调和参数的作用下对低频处数据进行了更好的拟合;从预测结果看,ARTFIMA模型在国债指数收盘价的预测中表现更好;在预测企业债指数收盘价时,arfima模型表现更出色。最后通过对比分析法验证了ARTFIMA模型在预测长期记忆性较弱的时间序列过程时具有优势,而arfima模型在预测长期记忆性较强的时间序列占有优势。

关键词：分形市场理论长期记忆性 R/S分析 arfima模型 ARTFIMA模型

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中国股票市场波动长期记忆性实证研究

中国股票市场波动长期记忆性实证研究

引用

作者：王春峰天津大学

学位级别：硕士

随着金融理论、现代风险管理、现代投资组合理论以及衍生产品和工具的蓬勃发展，股市波动也变得异常重要。本文主要针对股市波动的长期记忆特征进行实证分析，并且将其应用到风险价值计算领域中。论文共分为四个部分：综述部分（第1～2... 详细信息

随着金融理论、现代风险管理、现代投资组合理论以及衍生产品和工具的蓬勃发展，股市波动也变得异常重要。本文主要针对股市波动的长期记忆特征进行实证分析，并且将其应用到风险价值计算领域中。论文共分为四个部分：综述部分（第1～2章）；中国股市波动长期记忆的实证分析（第3～5章）；高频数据研究股市波动及其应用（第6章）；最后基于前三部分的研究，总结全文并展望未来研究的方向。具体内容如下：第一部分：第一章简要回顾了波动长期记忆研究的背景，以及国内外研究的概况；随即在第二章中，详细介绍了长期记忆的定义、典型模型、检验和估计方法，以及长期记忆成因研究方面的最新进展等。第二部分：第三章中首先讨论了波动指标序列的选取，之后对中国股市波动长期记忆特征进行检验和程度估计；第四章中引入波动的机制变化识别技术－ICSS方法，之后以此为工具对股市波动长期记忆和波动机制变化的关系进行实证分析，从而解析波动长期记忆的成因；第五章中采用波动记忆程度捕捉能力不同的模型来对股指数据进行拟和与预测，并计算股指的风险价值，从而研究长期记忆波动模型的功效。第三部分：和第二部分中采用日数据为实证样本相对应，在第六章中引入高频数据构造现实波动方法，并以现实波动序列为实证样本。首先介绍了现实波动的理论基础，以及构造方法；之后对现实波动特征进行分析，从而选择适当的模型；最后对模型进行拟和，并向实际领域进行扩展－预测风险价值。第四部分：第七章基于前三部分的实证分析，总结全文，并讨论未来进一步研究的方向。

关键词：长期记忆 arfima模型 FIGARCH模型风险价值现实波动

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基于小波的时间序列中异常点的检测

基于小波的时间序列中异常点的检测

引用

作者：庄雪鹏南京大学

学位级别：硕士

本文对数据集中异常点的检测的方法做了一个全面的回顾,介绍了几种常用的检测方法,如基于距离的方法、基于密度的方法等。同时引入了连续小波及离散小波变换,并把离散小波变换和时间序列的异常点检测相结合,提出了新的门阈值设定方法,... 详细信息

本文对数据集中异常点的检测的方法做了一个全面的回顾,介绍了几种常用的检测方法,如基于距离的方法、基于密度的方法等。同时引入了连续小波及离散小波变换,并把离散小波变换和时间序列的异常点检测相结合,提出了新的门阈值设定方法,在此基础上最终提出了基于小波的arfima模型中异常点的检测方法,并选取了AR、MA、ARMA模型进行模拟验证,取得了良好的效果。实证方面,我们对上证综指和深证成指指数作了研究,利用具有低阶的arfima模型对股票市场数据进行拟合,在其残差的基础上进行分析,得到异常点,同时和低阶的GARCH模型进行对比,发现arfima模型在股票市场上的异常点检测中更具有优势。这是因为股票市场中的数据具有长记忆性。

关键词：异常点时间序列小波离散小波变换门阈值 GARCH模型 arfima模型波动性

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基于交易数据的长记忆性研究与场景记忆建模

基于交易数据的长记忆性研究与场景记忆建模

引用

作者：周润国防科学技术大学

学位级别：硕士

证券市场的长记忆性一般是指股票的价格或收益率序列存在长期相关性,而现有的金融理论假设收益率是独立同分布的,并没有考虑长记忆性,所以长记忆性的存在会对许多已有的理论产生影响。场景记忆是个人亲身经历过的,在一定时间和地点发生... 详细信息

证券市场的长记忆性一般是指股票的价格或收益率序列存在长期相关性,而现有的金融理论假设收益率是独立同分布的,并没有考虑长记忆性,所以长记忆性的存在会对许多已有的理论产生影响。场景记忆是个人亲身经历过的,在一定时间和地点发生的事件或情景的记忆。场景记忆的研究人员发现人们使用深刻影响的事件来指导他们的回忆。本文围绕交易数据的长记忆性和隐藏在交易数据中的场景记忆,主要做了以下研究工作: (1)研究了长记忆性的检验方法。通过仿真计算发现短记忆性的存在会使R/S分析方法的估计值和样本序列的真实值存在较大的偏差。提出了使长记忆时间序列的自相关函数和偏相关函数的理论值与样本估计值之间误差最小原则的长记忆参数估计方法。用不同的检验方法对我国证券市场的综合指数及一些个股的收益率和绝对收益率进行了检验,得出日收益率几乎不存在长记忆性,而日绝对收益率有较明显的长记忆性。 (2)总结了用arfima模型对长记忆时间序列建模分析的一般步骤,推导了用arfima模型做预测时,预测系数的迭代公式以及预测系数的极限性质。 (3)建立了一个基于交易数据的场景记忆系统,通过事件模式对交易数据的学习给出了事件场景记忆模型的计算实例。实际数据分析表明,场景记忆模型允许系统根据当前的情况搜寻它的历史记忆场景,从而对当前的形势做出一定的判断。

关键词：长记忆 arfima模型数据事件场景

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中国股市的长记忆性实证分析

中国股市的长记忆性实证分析

引用

作者：陶熙云南师范大学

学位级别：硕士

许多时间序列呈现出相距较远的观测值之间仍然存在不可忽略的相关性的特征,一般将这种特征称为时间序列的长记忆性或长期相关性。长记忆性经常出现在水文学、气象学、金融经济学等领域。近年来,对时间序列的长期相关性的研究受到越来越... 详细信息

许多时间序列呈现出相距较远的观测值之间仍然存在不可忽略的相关性的特征,一般将这种特征称为时间序列的长记忆性或长期相关性。长记忆性经常出现在水文学、气象学、金融经济学等领域。近年来,对时间序列的长期相关性的研究受到越来越多的学者的关注。本文第一章首先阐述长记忆时间序列的研究现状和应用背景；第二章对经典时间序列模型作了介绍,由于经典时间序列理论不能较好地描述时间序列的长记忆性质,本文主要对时间序列的长记忆性进行研究；第三章先给出了时间序列的长记忆性的三种定义,并详细地分析了如何进行时间序列的长记忆检验,并介绍了能描述长记忆性的分数差分噪声模型和分整自回归移动平均模型；第四章针对中国股指数据的长记忆性的检验问题进行了讨论,使用Hurst方法估计长记忆参数d,并分别应用经典R／S方法和Lo修正R/S方法进行估计。在估计Hurst指数H时,采用能够等划分序列长度的值(即对这个序列的长度进行因数分解)来计算重标极差,此时得到重标极差的点数虽然减少了,但提高了估计的精度,并采用更长的时间序列来分析以保证结果的可靠性。本文编写了若干MATLAB程序进行计算(见附录),结果表明：长记忆参数d值均在0到0.5之间,并显著大于0,表明中国股市存在一定的长期记忆性,且深市的长记忆性比沪市稍显著。

关键词： arfima模型长记忆检验股指收益率 R/S方法

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基于分形视角的茅台股价变动研究

基于分形视角的茅台股价变动研究

引用

作者：胡琪云南财经大学

学位级别：硕士

随着全球金融市场的高速发展,金融产业也衍生出更多的新兴金融产品。贵州茅台一直就是资本市场上的热点,2018年,茅台股票市值稳居国内酒业第一,2020年12月贵州茅台股价再创历史新高,受此鼓舞,贵州茅台股价上破1866,是同类酒业中甚至是... 详细信息

随着全球金融市场的高速发展,金融产业也衍生出更多的新兴金融产品。贵州茅台一直就是资本市场上的热点,2018年,茅台股票市值稳居国内酒业第一,2020年12月贵州茅台股价再创历史新高,受此鼓舞,贵州茅台股价上破1866,是同类酒业中甚至是其他行业如房地产、银行中增长幅度最大的股票之一。这不禁让人惊讶,茅台在资本市场上怎样呈现如何的趋势变动?而上证综指在此期间变动趋势稳定,二者的不同是否是由于具有何种的特征?我们期待能清楚认识到变化如此明显的背后所存在的规律。因此对这种价格变动幅度如此之大的特征的揭示就表现出了重要的意义,为此将对其进行变动特征的探索。所以本次研究的主要对象是茅台股票,并选择上证综指作为对比。在资本市场上,其本质是非线性复杂系统,存在广泛的分形特征。本文选取分形特征方法,可以验证所研究的对象是否符合分形特征并在此基础上有效的探究所研究序列中存在的相关关系。首先是分形基本条件检验,运用J-B统计检验和K-S统计检验两种方法验证分形特征的存在所需要符合的非正态性;采用L-B统计量和BDS检验法验证样本数据的相关性,以便后续能进一步研究。结果表明得出两组序列具有尖峰厚尾的分布特征,均不满足正态分布的性质,并且茅台股票序列表现出比上证综指序列尖峰厚尾特征更严重的情况,说明茅台股票收益高的同时也有更高的风险;两组序列均不满足独立同分布的存在,都具有明显的非线性结构,表现出明显的分形特征。然后采用研究分形的经典方法赫斯特指数估计得出分形参数H,检验其是否存在长期记忆性;接着在R/S分析的基础上计算出V统计量,度量样本序列的持续性非循环周期天数;接下来对分形维数D进行求解以期其与H指数表现一致性,符合分形特征。结果显示茅台股票日收益序列的H为0.5748,而上证综指日收益序列的H为0.6168,二者均大于0.5,表明两组序列具有分形特性,而且存在长记忆特性,茅台股票更接近于0.5说明茅台股票比上证综指变化程度更大。茅台股票非周期循环天数为140,上证综指为180天,从分形维D的角度来看,茅台股票的D为1.42,上证综指D为1.38。这意味着上证综指日收益系统比茅台日收益系统更有效,风险更小,而茅台股票比起上证综指变化反转的频率可能会更高,更不光滑。最后对样本序列进行建立模型arfima进行长期记忆强度估计。在建模之前对序列进行平稳性检验,采用ADF检验和KPSS检验;对arfima模型进行定阶(p,q)后进行分数参数d的估计;最后检验模型的有效性。结果显示茅台股票d的值为0.0751,上证综指d为0.1139,二者均在0至0.5的范围内,符合分形特征,且表明均存在长期记忆特性,是具有正相关性持续性质的分形结构。上证综指的长记忆参数大于茅台股票,说明茅台日收益序列的长记忆强度弱于上证综指日收益序列。

关键词：茅台股票分形理论 R/S分析 arfima模型

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中国股票市场的长期记忆性研究

中国股票市场的长期记忆性研究

引用

作者：赵慧苏州大学

学位级别：硕士

资本市场往往具有非线性的特征,而长期记忆性就是非线性的一个重要表现。中国的股票市场是否具有长期记忆性一直备受争议。本文选取上证综指和深圳成指2008年11月—2016年1月的数据,建立arfima模型,研究中国股票市场是否具有长期记忆性... 详细信息

资本市场往往具有非线性的特征,而长期记忆性就是非线性的一个重要表现。中国的股票市场是否具有长期记忆性一直备受争议。本文选取上证综指和深圳成指2008年11月—2016年1月的数据,建立arfima模型,研究中国股票市场是否具有长期记忆性。研究发现,在同一时间段里上证综指和深圳成指都表现出了不同程度的长期记忆性,并且深圳成指的长期记忆性比上证综指强。本文认为中国的股票市场存在长期记忆性,并不是个有效市场,但是这种长期记忆性比较弱,意味着中国的股票市场正慢慢走向成熟。

关键词：长期记忆性 arfima模型分形差分参数

来源：评论

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基于时间序列理论方法的流感病毒DNA序列特征分析

基于时间序列理论方法的流感病毒DNA序列特征分析

引用

作者：刘娟江南大学

学位级别：硕士

流感是一种反复出现的传染病,在全球引起了高发病率和高死亡率.流感病毒分为三类:甲型(A型),乙型(B型),丙型(C型).在这三种类型中甲型流感病毒是最致命的流感病毒,给人类带来了严重的疾病.2009年流感病毒大流行再次爆发,以及20世纪人类... 详细信息

流感是一种反复出现的传染病,在全球引起了高发病率和高死亡率.流感病毒分为三类:甲型(A型),乙型(B型),丙型(C型).在这三种类型中甲型流感病毒是最致命的流感病毒,给人类带来了严重的疾病.2009年流感病毒大流行再次爆发,以及20世纪人类经历了好几次流感病毒的爆发,都表明我们对流感病毒的认识还不全面,它们的很多特性还有待于我们进一步挖掘.流感病毒给人类健康带来很大威胁,因此对流感病毒的DNA序列和蛋白质序列的进一步研究是一项迫在眉睫的工作,它们的特征分析对流感病毒的预防、新疫苗的研制、药物分子设计、控制及治疗都具有重要意义. 在介绍了生物信息学的研究背景后,本文介绍了研究生物序列特性的主要方法即时间序列理论方法.该方法主要是通过处理动态数据,进行分析、预测和控制.对本文要用到的ARIMA(p,d,q)模型和arfima(p,d,q)模型的定义、性质及方法作了阐述,为研究流感病毒DNA序列和蛋白质序列特性作了理论上的准备工作.基于CGR坐标将流感病毒DNA序列转换成CGR弧度序列,并引入长记忆模型arfima模型来分析.发现从甲型流感病毒DNA序列中随机找来的10条H1N1序列和10条H3N2序列都具有长相关性且拟合很好,并且还发现这两种序列可以尝试用不同的arfima模型去识别,其中H1N1可用arfima(0,d,5)模型去识别, H3N2可用arfima(1,d,1)模型去识别.接着,对乙型、丙型流感病毒DNA序列进行了分析研究,发现随机找来的10条乙型序列和10条丙型序列同样具有长相关性且拟合很好,还发现这两种序列也可尝试用不同的arfima模型去识别.作为一个具有完善算法的经典时间序列模型,arfima模型能帮助我们挖掘流感病毒DNA序列中未知的特性. 采用ARIMA模型预测甲型流感病毒中H1N1亚型DNA序列碱基,这对H1N1病毒研究有着重要的意义.我们选取1970年-2010年同源性相对较高的41条HINI流感病毒数据,利用ARIMA(p,d,q)模型对前20个位置去拟合并且预测,除极个别外由预报区域显示原始数据都在预报区域内,表明模型建立合理,预报效果很好.基于此,用同样的方法对甲型流感病毒H1N1亚型血凝素氨基酸序列进行了研究分析,同样发现预报效果很好.

关键词：流感病毒 DNA序列 CGR 时间序列模型 ARIMA模型 arfima模型预测

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我国期货价格波动的长记忆性研究

我国期货价格波动的长记忆性研究

引用

作者：刘素军中南大学

学位级别：硕士

由于假设条件违背市场的实际，因而有效市场理论及以它为基础的资本市场理论受到不同程度的质疑和挑战。近年来新出现的分形的长记忆理论突破了投资者完全理性、独立、正态、线性等假定，极大地改变了对金融市场统计特性的认识，能更好... 详细信息

由于假设条件违背市场的实际，因而有效市场理论及以它为基础的资本市场理论受到不同程度的质疑和挑战。近年来新出现的分形的长记忆理论突破了投资者完全理性、独立、正态、线性等假定，极大地改变了对金融市场统计特性的认识，能更好地解释金融市场的异象，对金融市场的资产定价、风险控制、市场监管和价格预测等一系列重大问题具有极其重要的理论价值和实际意义。本文借鉴长记忆理论，利用多种统计方法对中国期货市场进行了理论研究和实证分析。通过定性和定量的方法对目前交易的几个期货品种进行长记忆性的实证研究，并构建了反映长记忆特性的arfima模型，而且还构建出描述我国期市场波动长记忆性的最优模型，在此基础上，论文对传统资本市场理论做了一定程度的修正。通过研究，笔者认为，中国期货市场的铜、大豆等品种的价格收益率序列具有长记忆特征，而铝、橡胶等则不具有明显的长记忆特征；中国期市呈现尖峰胖尾特性，不服从正态分布，而服从更一般的分形分布，呈现较强的状态持续性，具有一定的非周期性循环，具有较强的自相似性，不同时点、不同幅度的波动部分呈现多重分形特性。本文选题较新颖，研究思路独特，研究样本涉及范围广，而且进行了大量的实证分析，由于长记忆问题的研究是金融领域的前沿问题，本文的研究仍存在众多问题亟需今后进一步努力探索。

关键词：分形市场假说长记忆 R/S分析 arfima模型

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中国股票市场的长期记忆性研究

中国股票市场的长期记忆性研究

引用

作者：汪朝汉复旦大学

学位级别：硕士

近来的实证研究发现许多观察到的金融时间序列具有缓慢减少的相关系数或者等价地在0频率下具有无限频谱,这种性质被称为长期记忆性.股票收益率是否存在长期记忆性一直是理论金融学和实证金融学的一个重要研究课题.如果股票收益率存在长... 详细信息

近来的实证研究发现许多观察到的金融时间序列具有缓慢减少的相关系数或者等价地在0频率下具有无限频谱,这种性质被称为长期记忆性.股票收益率是否存在长期记忆性一直是理论金融学和实证金融学的一个重要研究课题.如果股票收益率存在长期记忆性,那么股票收益率序列就不是独立的,这意味着过去的信息可以帮助我们预测股票未来的价格,这同市场有效性是相矛盾的;从投资角度来看,长期记忆性也意味着未被利用的投资机会.该文详细介绍了检验长期记忆性的ADF检验、KPSS检验、FDF检验、LM检验、经典的R/S检验、Lo修正的R/S检验、Cavaliere修正的R/S检验、GPH估计、Gaussian半参数估计以及修正的Gaussian半参数估计方法.在此基础上,该文将这些检验方法运用到中国股票市场中的10支综合类股票指数以及上证180指数中的10支成份股和深证100指数中的5支成份股1997年1月至2003年7月的日收益率和周收益率上,该文的结果发现不仅同一指数和股票的日收益率和周收益率的检验结果存在差异,而且对同一指数和股票的日收益率或周收益率不同检验方法得到的结果也存在一定的差异,但是对深证B指和B股指数的日收益率和周收益率,几乎所有的方法都在一定的显著性水平下判断其存在长期记忆性;而对上证指数、A股指数、上证180、深证A指、深证综指、东方明珠、方正科技、伊利股份、马钢股份、深康佳A和深深宝A的日收益率和周收益率所有的检验方法都判断不存在显著的长期记忆性.由于不同的检验方法有不同的假设,该文进一步使用MonteCarlo模拟来比较各种检验方法的势,结果显示同其它的方法相比,LM检验具有最高的势.而针对周数据和日数据间的差异,该文认为周数据可能存在数据量不足,日数据的可靠性更强.

关键词：长期记忆 arfima模型短期记忆检验 GPH估计 Gausssian半参数估计股票市场

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