基于符号时间序列分析的金融市场收益分析与预测

论文摘要

金融市场收益的分析和预测不仅可为投资者的投资决策提供依据,也可以为政府正确地制定各项宏观政策提供依据。而金融市场收益的波动性研究是金融风险分析、资本资产定价研究等问题的基础,因此要想对金融市场进行有效地定量分析,就必须准确地描述金融市场收益的波动特性。金融市场本质上是一个非线性系统,诸如混沌、分叉与分形等都是金融市场的非线性本质特征,而符号时间序列分析方法与传统方法不同,能从大尺度的角度反映收益变化的特征,正适合于分析非线性动力学系统。本文的主要内容如下:第一,概述了金融市场收益研究的背景、意义及现状,并提出了本文的创新点。第二,详细介绍了符号时间序列分析方法的计算流程以及相关统计量的计算方法。第三,将符号时间序列分析方法引入到金融市场的研究中,提出了基于符号时间序列分析的资产收益分析与预测方法。不同于传统方法,该方法能从大尺度的角度反映收益变化的特征,实现对收益水平的预测。对上证综指、深证成指以及上证工业股指数、上证商业股指数、上证地产股指数、上证公用事业股指数共六个股票指数的收益序列进行了实证分析,说明了该方法的有效性和可行性。第四,采用符号时间序列分析方法,对上海证券交易所的综合指数、工业股指数、商业股指数、地产股指数和公用事业股指数日收益的特征及其差异性进行了分析;并以2008年6月1日作为分界点,对上证综指和深证成指分界点前后日收益的差异性进行了实证分析。第五,将符号时间序列分析方法引入到非线性系统结构变化分析中,利用滑动窗的技术对复杂系统运行模式的结构变化问题进行了研究,从而提出了一种新的反映系统变结构的非参数方法。通过对上证综指的历史数据进行实证研究,验证了该方法的可行性。最后,对全文的工作进行了总结,并分析了符号时间序列分析方法的优缺点以及应用前景。本文是国家自然科学基金项目“基于符号时间序列分析的金融波动研究”(项目编号:70971097)研究工作的一部分。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 文献综述
• 1.2.1 金融市场收益预测分析的研究现状
• 1.2.2 金融市场收益及其波动特性分析的研究现状
• 1.2.3 符号时间序列分析方法的研究现状
• 1.3 论文的框架结构
• 1.4 论文的创新点
• 1.5 本章小结
• 第二章符号时间序列分析方法综述
• 2.1 时间序列符号化
• 2.2 时间序列符号化分析
• 2.2.4 符号序列的编码
• 2.2.5 字长的选取
• 2.3 符号序列特征的描述
• 2.3.1 符号序列直方图
• 2.3.2 符号树
• 2.4 符号序列之间差异的描述
• 2.4.1 欧几里得范数和χ2统计量
• 2.4.2 相对熵
• 2.4.3 加权模糊相对熵
• 2.4.4 高阶矩
• 2.4.5 时间不可逆转性指标
• 2.5 本章小结
• 第三章金融市场收益的预测分析
• 3.1 金融市场收益的含义和度量
• 3.2 中国股票市场收益的符号化分析
• 3.2.6 收益序列的符号化
• 3.2.7 收益序列字长L 的确定及熵值分析
• 3.2.8 收益符号序列直方图
• 3.2.9 收益序列的主要变化模式
• 3.3 基于主要变化模式的中国股票市场收益水平预测
• 3.3.1 收益水平预测原理
• 3.3.2 基于主要变化模式的收益水平预测
• 3.4 本章小结
• 第四章金融市场收益特征及其差异性分析
• 4.1 上海股市主要指数收益特征及差异性的符号化分析
• 4.1.3 样本的选取及收益序列的符号化
• 4.1.4 收益符号序列特征的分析
• 4.1.5 收益符号序列之间差异性的分析
• 4.2 中国股票市场某时点前后收益的差异性分析
• 4.2.1 样本的选取
• 4.2.2 收益序列的符号化
• 4.2.3 分界点前后收益符号序列特征的分析
• 4.2.4 分界点前后收益符号序列差异性分析
• 4.3 本章小结
• 第五章金融市场收益的变结构分析
• 5.1 非参数变结构分析的算法
• 5.2 非参数变结构的定义
• 5.3 基于STSA 方法的变结构分析的算法
• 5.4 上海股票市场收益及其波动的变结构分析
• 5.4.5 样本的选取及收益序列的符号化
• 5.4.6 滑动窗宽的选择
• 5.4.7 收益序列的变结构分析
• 5.5 本章小结
• 第六章结论与展望
• 6.1 研究结论
• 6.2 研究展望
• 参考文献
• 发表论文和参加科研情况说明
• 致谢