大宗商品期货市场收益率的多重分形分析

运用改进的多重分形消除趋势波动分析法,对大宗商品期货市场中大豆及铝两种期货合约的对数收益率序列进行多重分形分析,并结合多重分形谱方法,对它们的多重分形强度进行比较。实证研究表明,这两种合约的对数收益率序列均具有明显的多重分形特征,且大豆期货序列的多重分形强度更大。证实了大宗商品市场的多重分形性是由序列的波动相关性及厚尾概率分布两个因素共同引起的。对于大豆和铝的对数收益率序列,序列的波动相关性是形成多重分形性的主要原因。此外,研究还发现,虽然买入大豆期货合约的风险较铝的风险更大,但获利的机会也更大。     

股指时间序列的分形分析及预测

以沪深300指数作为股指时间序列的研究对象,首先运用分形插值法对股指序列的运行规律及波动特征进行分析和预测,并使用分形维数与Hurst指数定量刻画股指序列的波动复杂性及长程相关性。然后运用MF-DFA以及多重分形谱分析法,对股指序列的收益率作进一步的分析,结果表明,股指收益率序列具有多重分形性,并呈现出状态持续性或反持续性等特征。     

中国白银期货市场的多重分形特征研究

运用多重分形分析法研究中国白银期货合约收盘价的收益率序列的波动复杂性。证实了该收益率序列具有多重分形特征，市场价格波动不稳定，并对白银期货收盘价的短期走势进行了一定的预测。     

我国钢材市场的非有效性检验与异象性特征研究

正本文运用时间序列分析、多重分形谱,以及重标极差分析方法(R/S分析法)对我国钢材市场收益率序列进行实证研究。结果表明,我国螺纹钢和高线两种钢材收益序列具有尖峰厚尾特征,并不服从正态分布,价格之间存在长记忆性,市场未达到弱势有效,从而质疑有效市场假说的合理性。且二者均存在明显的多重分形特征,价格仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的,多重分形分析方法为更好地描述钢材价格的变化规律提供了有力的工具。     

我国钢材市场的非有效性检验与异象性特征研究

本文运用时间序列分析、多重分形谱,以及重标极差分析方法（R／S分析法）对我国钢材市场收益率序列进行实证研究。结果表明,我国螺纹钢和高线两种钢材收益序列具有尖峰厚尾特征,并不服从正态分布,价格之间存在长记忆性,市场未达到弱势有效,从而质疑有效市场假说的合理性。且二者均存在明显的多重分形特征,价格仅用单一的标度指数对其进行描述是不充分的,多重分形分析方法为更好地描述钢材价格的变化规律提供了有力的工具。     

中国股票市场的价格行为研究

本文研究了我国股票市场的价格分布行为,分别讨论了正态分布、混合正态分布、t-分布以及含有序列相关的DGE-GARCH模型,对股票收益率无条件分布所表现出的尖峰肥尾、有偏性和波动聚集特征进行解释.实证分析的结果表明,尽管混合正态分布能够较好地拟合股票收益率,但是它需要估计的参数过多,比较而言,T-GARCH模型似乎更适于描述我国股票市场的价格行为.     

证券市场交易数据序列多重分形分析

本文以沪深证券市场的实时数据为基础 ,应用非线性数学的多重分形理论 ,分析了交易数据的局部变化趋向的多重分形特性和转折点的数字特征 ,得到了证券交易数据序列多重分形广义维数在维数空间上的分布规律和任意交易数据序列的推广性质。样本计算和统计结果表明 ,证券交易数据序列具有显著的多重分形特性和在转折点附近存在突变奇异性 ,分析精度也大大提高。     

安徽省上市公司股票分形特征研究

安徽省上市公司股票的非线性特征的定量检验表明,安徽省上市公司的股票收益率不服从正态分布,股票市场不属于有效市场。运用R/S分析方法可以看出,安徽省上市公司股票收益率呈现尖峰胖尾态势,且具有持续性,存在长期记忆的分形特征。     

基于R/S分析的我国股市暴涨暴跌期间的记忆性研究

我国股市两年来经历了一次完整的暴涨和暴跌过程,为揭示这轮完整行情的基本特性,本文运用R/S和修正的RS方法对我国股市的记忆性进行了实证研究.研究表明,我国股市在暴涨暴跌期间指数的对数收益率序列及指数序列均不存在长期记忆性,指数序列的H值普遍高于对数收益序列,最后对这种现象进行了分析.     

基于R/S分析的我国股市暴涨暴跌期间的记忆性研究

我国股市两年来经历了一次完整的暴涨和暴跌过程,为揭示这轮完整行情的基本特性,本文运用R/S和修正的RS方法对我国股市的记忆性进行了实证研究.研究表明,我国股市在暴涨暴跌期间指数的对数收益率序列及指数序列均不存在长期记忆性,指数序列的H值普遍高于对数收益序列,最后对这种现象进行了分析.     

价格周期中的"股票收益率与通货膨胀率之谜"

采用Blanchard和Quah的方法构建结构SVAR模型,可以将系统冲击(或新息)分解为供给冲击和需求冲击,通过脉冲响应函数探讨"股票收益率与通货膨胀率之谜"的原因.依据1991年1月～2008年10月的价格水平序列,对整个样本区间分阶段进行检验,结果表明,供给冲击的影响在三个阶段中分别导致实际股票收益率和通货膨胀率负相关、正相关、正相关.Fama关于解释"股票收益率与通货膨胀率之谜"的"代理假说"成立,即通货膨胀率通过实际变量与实际股票收益率相关.     

基于重标极差分析法研究上海股票市场个股的分形特征

利用R／S方法分析上海股票市场天目药业和青岛海尔两只股票的开盘价、收盘价、最高价、最低价、成交额和成交量的分形特征，研究表明：同一支股票的价格分形维数和循环周期相同，同一支股票的成交额和成交量的分形维数不相等但具有相同的循环周期。股票具有三个分形维数，成交量的分形维数最大．成交额的分形维数次之，价格分形维数最小。     

用GARCH模型检验基于香港股市国企指数的羊群行为研究

证券市场波动的羊群行为问题是证券市场研究中的一个重要课题。文章运用时间序列的GARCH模型对港股国企指数股票收益率序列建模,并用CSAD方法对港股证券市场的羊群行为进行回归分析,发现在样本区间指数股票呈现明显的羊群行为特征。     

股指波动性的多重分形谱方法研究

多重分形谱可以分析金融时间序列的微观结构及其特征。本文以上证综合指数的5min高频数据为研究对象,运用多重分形谱分析法考察股指在四种不同情形下的波动状态。通过分析参数的变化与股指波动之间的关系,能有效地预测股指未来的短期变化趋势。此外,用该方法对上证综指日开盘指数的波动性进行研究,也取得了较好的预测结果。实证分析表明股指的未来走向与预测日临近时间段的股指波动状况有较大的关系。     

基于Copula函数的股票相关性分析系统的设计与实现

以Copula函数为分析资产收益率相关性的依据,使用MATLAB与VC混合编程的方法,设计并实现了基于Copula函数的股票相关性分析系统.该系统能根据股票收益率自动选择较优的金融时间序列模型,并且可以根据不同Copula函数的特点,自动选择与股票间相关性拟合较好的Copula函数,从而定量地计算股票间相关性参数.该系统操作简单、方便,可以为风险投资决策者提供很好的决策支持.     

深圳股票市场波动的尺度特性

采用盒维数法分析深圳证券交易所股票价格、成交量和成交额的波动特征。研究表明,深圳证券交易所上市的股票具有明显的分形特征;单支股票的价格、成交量和成交额的分形维数并不相等;当选取不同的时间尺度时,股票的分形维数会发生变化。     

基于R／S方法的公司股票实证研究

根据HP，APPLE和IBM三家IT公司股票收益率的真实时间序列，在R／S分析法的基础上稍作改进，可得出了三支股票的Hurst指数。在不同时间标度下，HP，APPLE和IBM股票的H指数均依次减小，说明IBM股票的价格稳定性最强。     

基于R/S分析的我国股市暴涨暴跌期间的记忆性研究

我国股市两年来经历了一次完整的暴涨和暴跌过程,为揭示这轮完整行情的基本特性,本文运用R/S和修正的RS方法对我国股市的记忆性进行了实证研究。研究表明,我国股市在暴涨暴跌期间指数的对数收益率序列及指数序列均不存在长期记忆性,指数序列的H值普遍高于对数收益序列,最后对这种现象进行了分析。     

现金周转期异象:来自中国A股的证据

现金周转期(Cash Conversion Cycle,CCC)是一个广泛使用的衡量公司管理效率及其外部融资需求的指标.来自美国股票市场的经验证据显示,公司现金周转期与其股票收益率之间呈负相关关系,买入公司现金周转期较低的股票、卖出公司现金周转期较高的股票的套利组合具有显著的正异常收益率,即存在现金周转期异象.本文采用组合价差法和Fama-MacBeth回归考察了中国A股市场中现金周转期异象的存在性及其成因解释.研究结果显示:中国A股市场存在与美国股市不同的现金周转期异象,公司现金周转期指标与其股票收益率之间呈正相关关系,买入公司现金周转期最高的10％股票并卖出公司现金周转期最低的10％股票的市值加权组合,每月可获得1.035％的超额收益和0.307％的异常收益;中国A股市场中现金周转期异象可以用公司的融资风险和股票错误定价两个方面来解释.     

沪市股票组合的最优规模:基于分散化的成本与收益分析

分散化作为现实股票市场中的一种投资策略,在降低风险的同时也会带来投资成本的上升.因此,最优股票组合规模是分散化策略的成本与收益权衡的结果.以2002年～2009年间上证180指数成分股的周对数收益率为样本,按照随机等权构造不同规模的股票投资组合,实证得到沪市股票组合规模与其风险分散的数量关系,在此基础上引入分散化的成本...