基于MF-DFA的中国股指期货价格的多重分形实证研究

本文通过应用多重分形谱分析法和多重分形消除趋势波动分析（MF-DFA）法,研究了新产生的中国股指期货市场的多重分形性。通过对2942个股指期货最后十分钟结算价格的分析,我们发现中国股指期货的收益率具有长程相关性和多重分形性,期货价格波动并不能用单一的标度指数进行充分描述。进一步通过将原始序列和转换后的收益序列进行比较,转换过程包括重排以及相位随机化,我们发现导致中国股指期货市场多重分形性的两种不同成因。研究结果表明,虽然厚尾分布是造成多重分形性的一个方面,但长程相关性才是引起中国股指期货市场多重分形的主要原因。     

基于OSW-MF-DFA的外汇市场多重分形性研究

运用改进的多重分形消除趋势波动分析法,对三种外汇品种的日对数收益率序列进行多重分形分析,对它们的多重分形强度进行比较.实证研究表明,三种外汇品种的日对数收益率序列均具有明显的多重分形特征,且美元兑英镑序列的多重分形强度最大.此外,研究还发现,虽然买入美元兑英镑外汇的风险较另两种外汇的风险更大,但获利的机会也更大.     

互联网货币基金的多重分形分析——以余额宝、理财通为例

本文以余额宝、理财通为互联网货币基金代表,选取两种货币基金2013-2020年的七日年化收益率数据为研究区间,运用多重分形分析方法研究了两种货币基金的对数日收益率序列的多标度行为及其之间的非线性动态关系。研究结果表明,余额宝与理财通两收益率序列均存在时变的多重分形特征。比较而言,理财通收益率序列的多重分形强度更大,而余额宝收益率序列的正持续性更强;在小波动下,两收益率序列均表现出强持续性;两种互联网货币基金之间的交互相关关系是正相关的,具有多重分形性。同时,讨论了新冠肺炎疫情对互联网货币基金收益率的影响,并针对当前新冠肺炎疫情形势,给出投资理财建议。     

基于多重分形的我国股票波动特征研究

本文对上证指数收盘指数的收益率进行统计性描述,发现其呈现"尖峰胖尾"现象;采用Hurst指数检验法,运用软件分析出上证指数存在多重分形波动特征。并采用多重分形区趋势法(MF-DFA法),做出上证指数收益率序列的多重分形谱f(α)与奇异指数α的关系图,得出我国股票存在多重分形现象,有着显著长记忆性,且效果图优于文[5],进而说明时间的选取影响着分形效果。     

深圳股票市场多标度分形特征研究

对股票市场进行定量研究,前提是对于股票市场收益序列的各种分布特征进行准确的刻画,这是分析资本资产定价、金融风险防范等问题的基础,而股市收益序列往往表现出丰富、复杂的特性.运用标度函数和多标度分形频谱等方法对股市收益序列的真实特性进行研究,通过构建资产收益率多标度分形模型,可以发现深圳股票市场呈现出多标度分形特征.     

基于MF-DFA的我国外汇市场的多重分形特征分析

本文用MF-DFA的方法研究了人民币外汇市场的多重分形特征和有效性,发现人民币外汇市场呈现出多重分形特征,外汇市场尚未达到弱有效状态。运用打乱原始序列和蒙特卡罗模拟生成替代序列的方法,研究了导致多重分形的主要原因,发现我国人民币外汇市场呈现多重分形的主要原因是长程相关性和肥尾分布,这为人行有效管理外汇市场提供了一条思考的方向。     

确定股票时间序列的多重分形类型

为了探索股票时间序列的无标度性,我们应用多重分形消除趋势涨落分析的方法(MF-DFA)来研究沃尔玛股票指数(WMT)日收盘价.研究结果表明沃尔玛股票指数日收盘价的变化具有多重分形的特性.然后,随机打乱时间序列的次序,用MF-DFA方法分析打乱序列的多重分形性质,得出沃尔玛股票指数的多重分形主要是由概率密度函数产生的,分布多重分形占主导地位.比较原始序列和打乱序列的多重分形性质,得出打乱序列的多重分形性弱于原始序列的多重分形性.这将为多重分形在金融理论方面的应用提供重要的理论基础.     

基于MF-DCCA方法的证券市场间交叉相关性研究

运用多重分形去趋势波动交叉相关分析法(MF-DCCA),考量上海证券市场和香港证券市场之间的交叉相关关系。实证表明：上海证券市场和香港证券市场之间存在交叉相关性,且呈现出多重分形特征;当证券市场出现较大的波动时,上海证券市场和香港证券市场的交叉标度指数要大于其平均标度指数,即两个证券市场之间的交叉相关性要大于其自相关性。     

中国沿海煤炭运价衍生品市场多重分形特性研究

本文采用多重分形理论对上海航交所推出的中国沿海煤炭(秦沪线和秦广线)运价指数及其衍生品的市场风险特性进行实证研究.通过基本的R/S分析和多重分形交叉降趋脉动分析方法(MF-X-DFA)研究该市场的日度收益率序列,研究结果发现:中国沿海煤炭:秦沪和秦广两条航线的期货市场均具有多重分形特性;然而,沿海煤炭现货市场的多重分形特性还没有形成.     

分形市场假说与股票市场的有效性分析

主流的金融计量理论是以价格的随机游走和收益的正态分布假设为基础的,而分形市场研究认为价格是分形,价格遵循有偏随机游走,并用分形分布描述收益的分布规律;在分形研究的框架下,作为主流有效市场假说的替代理论,分形市场假说用不同投资期水平下的投资者对信息的不同评估来解释价格行为的分形机制,也启发我们从动态的和相对的角度去思考股票市场的有效性问题。     

本次经济危机主要大宗商品期货价格波动性研究

本文在分析本次次债危机以来主要大宗商品价格变动情况的基础上,建立了ARMA和E-GARCH模型及ARMA和TARCH模型来描述本轮经济周期中石油、铜、铝、黄金、大豆和玉米等大宗商品的期货价格收益序列的波动性特征。自相关分析发现不同商品期货市场的有效性略有差异,原油和铜市场更为有效;ARMA和非对称GARCH模型表明,主要商品收益波动均具有积聚效应,原油和铝收益波动具有杠杆效应,坏消息对原油收益波动的冲击大于好消息,好消息对铝收益波动的冲击大于坏消息。     

上海股票市场的分形特征及时间特征分析

本文运用了多重分形消除趋势分析方法(MFDFA)分析了上海股票市场收益率序列的的分形特性,分别选择了上海股票市场在3个长短不同的时间增量上的收益率作为研究对象,分析了上海股票市场的收益率在不同时间增量上的分形结构,并找出上海股票市场分形结构的时间特征,为投资者进行合理的投资和政府部门进行监管提供了依据。     

金融危机对中国股市波动影响的实证研究——基于GARCH模型族的分析

针对2008年由美国次贷危机引起的一场全球金融危机,利用GARCH模型族方法对金融危机前后中国股票市场的波动特征进行比较研究。本文首先对GARCH模型误差项的选择进行了比较,然后采用GARCH模型族对上证综指对数日收益率波动性进行分析研究。结论显示:上证综指的日收益率序列在金融危机前后均表现出波动的集群特征和"杠杆效应";金融危机之前,中国股市符合高风险高收益的特征,而金融危机之后,高风险并不意味着高收益;金融危机发生后,股票市场波动的持续性和长期记忆性减弱,意味着股票市场短期波动加大,短期风险增加。     

基于SHIBOR的波动性分析

本文构建GARCH模型分析SHIBOR各种期限产品的波动性行为,发现GARCH模型族能够较好地拟合SHIBOR的波动特征,其短期和长期的利率品种具有不同的收益波动特征,具有时间序列非正态性和条件异方差的特点。     

基于SHIBOR的波动性分析

本文构建GARCH模型分析SHIBOR各种期限产品的波动性行为,发现GARCH模型族能够较好地拟合SHIBOR的波动特征,其短期和长期的利率品种具有不同的收益波动特征,具有时间序列非正态性和条件异方差的特点。     

分形市场理论在大豆期货市场中的实证研究

本文以大连期货交易所大豆期货价格的日收盘价为样本,运用重标级差来研究期货市场价格的非线性特征.从统计结果来看,样本序列呈现出尖峰、胖尾等有偏特征,其H值大于0.5.这说明期货价格波动并不遵循有效市场理论,期货价格时间序列具有持久性趋势.同时发现,连豆期货存在着一个大约516天的非周期循环长度,这进一步证明期货市场价格波动的非随机性.     

中国股市收益的尾部分布特征分析

资产收益分布是金融研究和实践的一项极其重要而又十分基础的工作。鉴于难以对资产收益的全局分布进行建模,研究者转而集中关注其尾部行为特征的研究。本文同时利用广义极值分布和广义帕累托分布对我国3个指数收益序列的尾部特征进行研究,研究结果表明,3个指数收益序列均具有厚尾特征,而且右尾部比左尾部更厚,沪深300指数的左右尾部均是最薄的。     

人民币国内远期汇率市场收益率跳扩散过程波动模型实证研究

本文通过对人民币兑美元远期汇率序列的考察,发现其收益率波动存在明显跳跃特征。因此,引入跳扩散过程对远期汇率收益率波动特征进行分析,并给出了跳扩散过程离散化形式,及相应参数的极大似然估计方法。利用人民币兑美元远期汇率数据进行实证分析,发现跳扩散过程能较好地反映远期汇率收益率波动特性,并能较准确地反映远期汇率价格走势和波动情况。     

人民币国内远期汇率市场收益率跳扩散过程波动模型实证研究

本文通过对人民币兑美元远期汇率序列的考察,发现其收益率波动存在明显跳跃特征。因此,引入跳扩散过程对远期汇率收益率波动特征进行分析,并给出了跳扩散过程离散化形式,及相应参数的极大似然估计方法。利用人民币兑美元远期汇率数据进行实证分析,发现跳扩散过程能较好地反映远期汇率收益率波动特性,并能较准确地反映远期汇率价格走势和波动情况。     

EGARCH-SN模型及其实证研究

首先研究了以往GARCH模型对误差项的各种选择方法,并基于Sahu等(2003)和Branco、Dey(2001)等对偏正态分布的研究,提出了EGARCH(1,1)-SN模型;该模型能同时考虑收益序列的"有偏、尖峰和肥尾"特性以及正负新息非对称冲击的杠杆效应,是理论上较为理想的波动模型。选用沪深A股1996-2005年日收益率数据对模型进行了检验,结果发现:EGARCH(1,1)-SN模型对沪深两市收益波动的拟合效果很好;同时",波动序列非对称性"比"收益序列非对称性"更为重要;正负新息均具有增大后期波动之趋势,但负新息对后期波动的影响更大。