金融時間序列可預測性研究.pdf

1、本文使用統(tǒng)計方法對金融時間序列的可預測性以及預測方法做了一些研究。分析結果表明上證市場股票的日收益率呈明顯的無記憶過程特征，因此對這樣的日收益率直接進行預測無太大的意義。而國債的日收益率前后呈一定的相關性。論文中關于預測模型的建立著眼于自回歸模型，理由是自回歸模型前后數據之間存在著直接的依賴關系，這給預測帶來很大的方便；其次是一些非自回歸模型(如ARMA模型、MA模型)也可以用一個高階的自回歸模型近似地代替，這一點已在文中闡明。本論文從

2、最簡單的線性自回歸模型出發(fā)，說明其并不直接適用于金融時間序列的預測。然后從分析方法和建模的角度逐步進行改進： 1.對數據進行周期分析，得到數據隨時間變化的主要周期。根據所得到的幾個主要周期，對樣本數據作一定的變換，以消除周期波動的影響，使其更接近一個平穩(wěn)過程。最后用線性自回歸模型進行預測； 2.用分段線性化來逼近非線性問題，即采用門限自回歸模型進行預測； 3.建立了時變自回歸模型，其思想是模型的系數是隨時間變化的

3、，本身就是一個時間序列。對系數的預測將得到最終的預測結果。在這種模型估計過程中，可以選擇對系數的不同估計方法，一個好的系數預測才能得到好的最終預測效果。 對于金融時間序列這種非線性過程，門限模型和時變自回歸具有較好的預測效果，甚至可以預測出數據走勢的拐點。 本論文還闡述了傳統(tǒng)上用序列波動的標準差來衡量風險的弊病，以及采用風險值的合理性。給出了兩種風險的估計方法，一種是非參數方法，另一種是參數方法。這兩種方法均成功地描述了

4、收益率分布的厚尾特征。在此基礎上，分析了上證綜合指數風險值波動的周期規(guī)律。利用本文提出的預測模型對風險值進行預測。 本論文在以下幾個方面做了創(chuàng)造性的工作： 1.在封閉的資金系統(tǒng)的假設下，提出了個股的還權公式。在對個股進行預測之前，必須對序列進行還權，才有可能得到有意義的預測結果； 2.經過上證綜合指數(上證股票的代表)和上證國債指數(上證債券的代表)的相關性和獨立性分析，得到了它們日收益率是否可預報的結論；

5、 3.提出了時變自回歸模型，即用一個具有時變參數的線性自回歸模型去擬合非平穩(wěn)序列。使得將非平穩(wěn)序列的預測問題轉化為平穩(wěn)序列(一般模型的系數接近平穩(wěn)，如果模型的系數仍然是非平穩(wěn)的，則再用時變自回歸模型對這些系數進行遞歸預測)的預測問題，并得到預測區(qū)間估計的計算公式； 4.用核估計方法擬合收益率的分布，得到了一個用來估計風險值的存在唯一解的方程； 5.提出廣義半t分布的定義，并將此分布很好地擬合了損失分布。由此給出了另一種