基于時間序列的股票波動分析.pdf

1、經過十幾年的高速發(fā)展,我國的股票市場已經具有相當的規(guī)模。在股票交易活動中已累積了一定的歷史數據,而對歷史數據的有效分析,從中尋找有利的潛在信息對于預測經濟收益和防范風險都具有重要的作用。
　　股票市場的數據絕大多數都是“時間序列”數據,這些數據具有非常復雜的變化規(guī)律,而利用時間序列分析方法對其進行分析和研究將有助于制定更為精確的定價和預測決策,當然對于金融投資與風險管理活動具有十分重要的意義。
　　本文主要的貢獻是將Peng

2、 C.K.等物理學家和生物學家提出的消除趨勢波動分析法(DFA)應用于中國股市波動分析。DFA是一種標度分析方法,用于定量分析非穩(wěn)定時間序列的長程相關性,也被稱作長程冪律相關性。因為它不需要考慮是否存在短程相關以及是否存在異質性等方面的問題,因此對時間序列的要求遠低于R\S法對時間序列的要求。本文將運用DFA五次擬和的方法對上海,深圳股票市場進行實證分析,探討市場指數的狀態(tài)持久性特性。
　　有關結果表明上證綜指的持久性要強于深證成