股票价格波动的混沌行为分析

正确分析各种证券价格的动力学行为和统计性质是研究股票市场复杂系统自适应行为的基础。混沌动力学理论提供了证券市场中股价波动的一种分析方法。为了考察中国证券市场的价格是否存在混沌行为，本文以2002年上海证券市场10秒间隔的上证指数高频数据，分析了价格波动的非线性特征，通过重构相空间方法重构了2002年上证指数时间序列的奇怪吸引子，计算其关联维数，并求出其Lyapunov指数为正，从而确认了上证指数时间序列的混沌行为。     

人民币汇率与我国股指的关系研究——基于ARCH类模型的实证检验

本文使用ARCH类模型研究人民币汇率与我国股指的关系,结果发现:人民币汇率变动与上证指数变动存在长期均衡关系;人民币汇率与上证指数存在单向因果关系,且人民币汇率的变动领先于股指的变动;人民币汇率的变动与上证指数的变动是同方向的,人民币汇率的变动对股指有显著影响。     

人民币汇率与我国股指的关系研究——基于ARCH类模型的实证检验

本文使用ARCH类模型研究人民币汇率与我国股指的关系,结果发现:人民币汇率变动与上证指数变动存在长期均衡关系;人民币汇率与上证指数存在单向因果关系,且人民币汇率的变动领先于股指的变动;人民币汇率的变动与上证指数的变动是同方向的,人民币汇率的变动对股指有显著影响.     

基于ARFIMA模型与GARCH模型的上证指数收益率研究

股票的价格序列是一个十分复杂的非线性动态系统,对投资者来说,如何准确分析股市行情,做出最优的投资决策,显得更加急迫;对中国股市的管理者来说,如何把握股市动态,使其健康、稳定的发展,也是一项艰巨的任务。本文选取2006—2015年的上证指数周收盘价的数据,计算股票对数收益率,通过对时间序列分析理论的实证研究分析,建立上证指数的GARCH模型和ARFIMA模型;进而对两种模型进行预测并比较,来说明时间序列分析的方法对拟合股票价格趋势的质量效果。     

证券市场的混沌研究及相空间预测

相空间预测途径与传统的时间序列预测途径有较大的不同，它较传统确定性和随机性预测方法更多地利用了时间序列中包含的丰富信息，因此能够得到更精确的结果。本文以相空间重构理论为基础，对上证指数进行了混沌特性分析。首先由分形维和测度熵两个指标证实了上证指数的混沌特性，然后对不同的预测期，应用相空间的多点相似预测方法对上证指数进行预测分析，并对不同的预测期的预测结果进行比较，得出较优的相空间预测方法。     

基金2009年下半年投资策略全揭秘

或许谁也无法预测,2009年的上半年A股市场在基本面、政策和流动性的作用下,走出了如此强悍的行情.以月K线观察,上证指数今年以来是连续的6根阳线,这样的状况以往只有牛市行情的后半期才会出现.     

中国利率政策对股价影响的实证研究

在我国逐步实现利率市场化的今天,定量研究利率变动对股市影响具有重要的现实意义.以中国上海和深圳的证券市场为研究对象,采用计量经济学时间序列分析方法,对我国利率政策对股价的影响展开了实证分析.     

股票价格变动的测定

当前,我国已进入了一个改革开放的新阶段。作为国外行之有效的企业产权组织形式的股份制,正在我国城市试行和不断扩大.随着股份制企业的增加以及部分企业面向社会发行股票的结果,在深圳、上海等地已逐步形成了股票市场。近年来,尤其是1992年以来,由于各种因素的影响,我国股票市场行情波动较大,股票价格的变动已成为股票投资者及证券管理部门关注的焦点之一。本文拟就股票价格变动的测定从三个方面进行探讨。     

基于结构时间序列模型的季节调整方法研究

一、季节调整的重要意义 月度或季度经济时间序列一般可分解为四种变动要素,即长期趋势要素T,循环要素C,季节变动要素S和不规则要素I。季节变动要素和循环要素的区别在于,季节变动要素是每年重复出现的周期变动,是由温度、降雨、年内的月份、假期、政策等引起的,而循环要素是间距比较长且不固定的一种周期性波动,它代表景气波动。经济时间序列分解模型也称为结构时间序列模型。依据时间序列的四个构成要素在模型中的相互关系,可以表现出多种不同的形式,一般而言,基本的分解模型为加法模型和乘法模型。设经济时间序列为{y_1},可以分别表示成如下的加法模型和乘法模型形式:     

建立起股市良性波动机制

一、中国股市周期波动的特征 以沪市为例考察中国股市,上证指数自1990年12月19日的100点起步,1991—1992年呈现了持续上升的牛市行情,并在1993年2月19日达到了1559点的高点,而中国经济周期的顶点在1993年的6月,相对于宏观经济周期提前了3-4个月。上海股市从1991年1月到1993年2月     

上证指数中的混沌现象研究

本文通过上证指数中的Lyapunov指数、吸引子的分形维数和收益率序列的功率谱三个定量指标来研究我国证券市场的混沌特征。以Takens等人提出的相空间重构理论和嵌入定理，分别采用Wolf算法和G-P算法计算了上证指数日收益率序列的最在Lyapunov指数和吸引子的分维数，并给出了收益率序列的功率谱。从而充分证实了上证指数中存在混沌特性。     

基于模糊时间序列的预测模型——以上证指数为例

模糊理论使用语义变量本身所蕴含的特性,能减少处理问题时的不确定性所带来的困扰,被广泛的应用于各种领域的研究。首先回顾了基于模糊理论的模糊时间序列定义,对现有的模糊时间序列模型进行分析;在此基础上提出了一种新的模糊时间序列预测方法,以上证指数为对象进行了拟合。从结果看,新的基于模糊时间序列预测方法在MSN、平均误差(%)和标准误差(%)等指标上要优于现有的的预测方法。     

长记忆时间序列的检验方法及对上证指数长记忆性的实证分析

研究表明,“长记忆”性可能存在与大多数的经济时间序列中,因此,现代金融理论的一些重要成果将遭到严重的挑战。现代投资理论资产定价模型以及建立在有效市场假定下的其它经济理论的可信度将大打折扣。本文主要介绍长记忆时间序列的检验方法,并用与分析我国上证指数的长记忆特征。     

CAPM对十八大以来上海股市的实证分析

十八大报告明确指出:"经济体制改革的核心问题是处理好政府和市场的关系,必须更加尊重市场规律,更好发挥政府作用。"改革必须要尽快在关键领域取得突破,根本在于要确保市场在资源配置中发挥基础性作用。自十八大以来以上海股票市场为对象,选取上证指数股票的相关数据,运用计量经济学的方法进行相关的资本资产定价模型的实证检验。通过时间序列回归方法对CAPM在中国证券市场的适用性进行实证检验。     

河北钢铁股票收益率的实证研究—R/S分析

<正>一绪论随着理论的不断改进和发展,分形市场假说在资本市场的混沌和分形研究中发展起来。过去国外学者已经证明了资本市场的有效市场假说偏离实际,基于前人的研究结果,近几年来,国内许多学者对我国股票市场的分形特征进行了研究,比如有的学者证明了我国上海股市和深圳股市的收益率序列是分形时间序列,具有可持续性和长期记忆性,但是其长期记忆的差异很大。研究中国股市、沪深综合指数、上证指数、中证指数的分形结构的文章有很多,但是研究局部地区股票市场的分形特     

金融

"6.19"意义不同寻常6月19日,沪深两市大盘以罕见的"五连阳"走势结束本周行情,股指以逼空式上涨,不断刷新本轮行情的新高纪录。上证指数开盘2861.17点,收盘2880.49点,最高2886.49点,上涨26.58点,涨幅0.93%,成交金额1535亿元。2900点大关就在眼前。     

券商妖股又现

方正证券收购方正东亚信托，复制国海证券“大牛”行情，谁是幕后推手？ A股行不行？还看券商股。白去年12月4日至今年2月4日的两个月时间里，上证指数硬是走出25．18％的涨幅，券商板块更是以64．18％最高涨幅成为A股反攻急先锋。     

一个抓住人心的谎言

全流通已经由中国股市最大的利空变成了最大的利好。如果说2004年是“国九条”的落实年,那么2005年必定是“国九条”的见效年。 3月的最后一天,上证指数盘中创出五年来的新低1162点,半个月中,我没有对惨烈的下跌行情说一个字,因为知道证监会正在     

A股市场呼唤“救灾机制”

最近的A股市场发生了一场不小的股灾.上证指数从5178.19点跌到7月3日的3629.56点,大跌1548.63点,跌幅接近30％.股市暴跌的力度远远超过了2007年的“5.30”行情.     

技术变动的测量及其对产业结构的影响

从一个实际发生变动的经济过程中分析技术变动,既取决于我们所采用的理论方法,也取决于我们所能利用到的背景及事实。运用生产函数来分析技术变动,把劳动力和资金不能解释掉的部分归因于技术变动,这是我们已经很熟悉的方法。它需要较长的时间序列的数据以便满足回归分析的需要。如果为了描述短期的技术变动情况并把它与相应的产业结构的变动联系起来,这种方法就无能为力了。