我國(guó)股票時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性的研究.pdf

1、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的研究分析在近二十年的理論和應(yīng)用研究中取得了巨大的成就，傳統(tǒng)的時(shí)間序列分析都是建立在時(shí)間序列的平穩(wěn)性條件之上以及計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析的經(jīng)典假設(shè)之上。隨著計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)時(shí)間序列數(shù)據(jù)研究的深入，傳統(tǒng)的對(duì)平穩(wěn)時(shí)間序列的分析逐漸被對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列的分析所取代。經(jīng)濟(jì)、金融數(shù)據(jù)中普遍存在著具有非平穩(wěn)性的序列，如測(cè)度宏觀經(jīng)濟(jì)總量的數(shù)據(jù)，測(cè)度金融市場(chǎng)波動(dòng)的序列等。對(duì)于非平穩(wěn)序列的研究范疇主要有單位根時(shí)間序列的研究，非線性關(guān)系的研究等等。長(zhǎng)記憶

2、性過(guò)程是對(duì)單位根過(guò)程的擴(kuò)展。非對(duì)稱性普遍存在于對(duì)股市(及其其它的金融市場(chǎng))波動(dòng)的研究中。國(guó)外對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列的分析，不管是理論方面還是實(shí)證方面，都做出了重大的成績(jī)。相對(duì)來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列的研究就顯得比較滯后。國(guó)內(nèi)外對(duì)時(shí)間序列長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性的研究，主要沿著兩條獨(dú)立的思路而展開(kāi)。本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性研究的基礎(chǔ)上，對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)的長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性進(jìn)行了綜合地研究，以期建立一個(gè)能夠同時(shí)捕捉股票時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性

3、和非對(duì)稱性的模型，并對(duì)我國(guó)股市中長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性存在的原因和機(jī)制進(jìn)行闡述。文章分為六個(gè)部分： 第一章——導(dǎo)論。本章首先對(duì)論文的選題背景和選題意義進(jìn)行了闡述，以及對(duì)主要的研究?jī)?nèi)容和所用到的研究方法和工具進(jìn)行了簡(jiǎn)要地說(shuō)明。筆者了解到原有的理論文獻(xiàn)對(duì)股票市場(chǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性的研究，主要沿著兩條獨(dú)立的思路而展開(kāi)，其受一篇關(guān)于建立美國(guó)失業(yè)率月度數(shù)據(jù)模型能夠同時(shí)捕捉序列的長(zhǎng)記憶性特征和非對(duì)稱性特征論文的啟發(fā)，一點(diǎn)出了本文的研究目

4、的，即對(duì)我國(guó)股票時(shí)序數(shù)據(jù)的長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性進(jìn)行綜合研究，以期建立能夠同時(shí)捕捉我國(guó)股票市場(chǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性的模型。 第二章----股票市場(chǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)綜述第二章是文獻(xiàn)綜述。本章分為兩個(gè)部分，第一部分對(duì)有關(guān)股票市場(chǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行了梳理，簡(jiǎn)要介紹了學(xué)者對(duì)有關(guān)長(zhǎng)記憶性研究的內(nèi)容和結(jié)論。第二部分對(duì)有關(guān)股票市場(chǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)非對(duì)稱性研究的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)進(jìn)行了說(shuō)明，也簡(jiǎn)要地介紹了幾篇比較重要的有關(guān)非

5、對(duì)稱性的國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)，并對(duì)研究的內(nèi)容和結(jié)論進(jìn)行了概述。 第三章-----股票時(shí)序數(shù)據(jù)的長(zhǎng)記憶性第三章和第四章分別對(duì)股票時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性的相關(guān)內(nèi)容和概念進(jìn)行了闡述，著重于理論分析。第三章開(kāi)頭先對(duì)非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行了簡(jiǎn)要地說(shuō)明，然后引申出有關(guān)長(zhǎng)記憶時(shí)間序列的概念。對(duì)時(shí)間序列長(zhǎng)記憶性的定義、長(zhǎng)記憶性的檢驗(yàn)和測(cè)度以及長(zhǎng)記憶序列模型的建立進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明。對(duì)于長(zhǎng)記憶性，本章從兩個(gè)角度給出了其定義：一是從序列的自相關(guān)走勢(shì)圖特征來(lái)定義

6、；另一個(gè)是從譜密度的角度定義。本章主要從自相關(guān)走勢(shì)圖的角度來(lái)引出有關(guān)序列長(zhǎng)記憶性的定義，并比較了具有不同記憶特征的時(shí)間序列自相關(guān)走勢(shì)圖。本章還利用Excel 和 E-views 軟件隨機(jī)模擬了具有不同記憶特征和機(jī)制(包括短記憶特征)的時(shí)間序列，并對(duì)這些具有不同特征的序列進(jìn)行了比較，使得對(duì)具有長(zhǎng)記憶性的時(shí)間序列有個(gè)更加直觀的認(rèn)識(shí)。本章還對(duì)檢驗(yàn)時(shí)間序列長(zhǎng)記憶性的重標(biāo)極差法進(jìn)行了詳細(xì)地說(shuō)明，引入了有關(guān)長(zhǎng)記憶參數(shù)Hurst指數(shù)的概念，并對(duì)Hur

7、st 指數(shù)的計(jì)算步驟進(jìn)行了具體的闡述，對(duì)Hurst指數(shù)的取值范圍和其對(duì)應(yīng)的性質(zhì)進(jìn)行了解讀。在此基礎(chǔ)上，對(duì)隨機(jī)模擬的各種時(shí)間序列和上證指數(shù)的收益率序列及其波動(dòng)序列計(jì)算了其重標(biāo)極差值，并進(jìn)行了相應(yīng)的比較說(shuō)明。本章還針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)重標(biāo)極差法檢驗(yàn)時(shí)間序列長(zhǎng)記憶性的不足進(jìn)行了說(shuō)明，標(biāo)準(zhǔn)重標(biāo)極差法檢驗(yàn)序列的長(zhǎng)記憶性容易受序列短期記憶的影響，并在此基礎(chǔ)上給出了能夠避免這種影響的調(diào)整重標(biāo)極差法。最后，本章還對(duì)時(shí)間序列長(zhǎng)記憶模型的建立進(jìn)行了闡述，引入了分整(F

8、ractional Intention) 的概念，對(duì)分整模型的結(jié)構(gòu)和相關(guān)定義進(jìn)行了說(shuō)明，如長(zhǎng)記憶參數(shù)的估計(jì)、具有不同分整指數(shù)的序列所對(duì)應(yīng)的不同特征等。 第四章---股票時(shí)序數(shù)據(jù)的非對(duì)稱性本章對(duì)股票時(shí)序數(shù)據(jù)的非對(duì)稱性進(jìn)行了闡述，在本章的開(kāi)頭先對(duì)具有非線性結(jié)構(gòu)的時(shí)間序列進(jìn)行了闡述。簡(jiǎn)要地介紹了具有非對(duì)稱結(jié)構(gòu)的T-AR模型，以及T-AR模型的更一般形式STAR模型，對(duì)這類模型的性質(zhì)和特點(diǎn)進(jìn)行了簡(jiǎn)要的闡述。接下來(lái)的部分，針對(duì)股市波動(dòng)的非

9、對(duì)稱性進(jìn)行了重點(diǎn)的分析。股票波動(dòng)的非對(duì)稱性是金融研究中一個(gè)重要的領(lǐng)域。在這里，介紹了反映波動(dòng)非對(duì)稱性的GARCH類模型。并對(duì)股票市場(chǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)非對(duì)稱性的存在原因進(jìn)行了理論方面的闡述，指出了學(xué)者對(duì)股市信息非對(duì)稱反應(yīng)的兩種機(jī)制：杠桿效應(yīng)和波動(dòng)反饋效應(yīng)。 第五章----股票時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性的嵌套模型本章針對(duì)論文的研究目的，在前面幾章的基礎(chǔ)之上，對(duì)能夠同時(shí)捕捉股票時(shí)序數(shù)據(jù)長(zhǎng)記憶性和非對(duì)稱性的嵌套模型進(jìn)行了表述。介紹了兩類相關(guān)的嵌

10、套模型。一個(gè)是分整平滑轉(zhuǎn)換自回歸模型(FI-STAR)，該模型即能捕捉時(shí)間序列的長(zhǎng)記憶性，也能反應(yīng)短期記憶中的非線性機(jī)制，對(duì)模型的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了說(shuō)明。另一個(gè)是FI-GARCH模型，該模型把GARCH類模型的長(zhǎng)記憶特征表述為分整的形式，以更好地捕捉股市波動(dòng)的長(zhǎng)記憶性。 第六章----我國(guó)股票時(shí)序數(shù)據(jù)的實(shí)證分析本章是論文的實(shí)證部分，對(duì)上證指數(shù)和深證成指的收益率序列及其波動(dòng)特征進(jìn)行了實(shí)證分析。首先對(duì)序列的長(zhǎng)記憶性進(jìn)行了分析，分別就上證

11、指數(shù)和深圳成指的日收益率序列和周收益率序列計(jì)算了其Hurst指數(shù)。發(fā)現(xiàn)不管是兩市的日收益率序列及其平方序列，還是周收益率序列及其平方序列，除了深圳成指的日收益率序列，都得到大于0.5的Hurst指數(shù)，特別是有關(guān)上證指數(shù)和深圳成指的波動(dòng)序列，都得到比較大的長(zhǎng)記憶參數(shù)，說(shuō)明滬深股市的波動(dòng)都存在比較長(zhǎng)的記憶性。本章還針對(duì)深滬股市的日收益率絕對(duì)值序列進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)絕對(duì)值序列也存在著長(zhǎng)期記憶性；并對(duì)深滬股市的日回報(bào)絕對(duì)值序列建立了相關(guān)的分整模型