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股价的若干技术分析及其动力学分析

作　者: 杨杰
导　师: 郭大伟；黄旭东
学　校: 安徽师范大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: ARIMA模型特征值分析主成分成交量进程日历股价
分类号: F830.91
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 63次
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内容摘要

技术分析(Technical Analysis)在经济和财经文献类中是备受争议的,它忽视与其他经济现象的关系,通过股票的历史价格信息在股票市场内部所体现的技术性因素的各种现象来预测股价,并预测未来市场的行动。通过大量的努力,很多的研究者取得了一定的成果,尽管结论大多并不相一致。长期以来人们一直关注技术分析的分析结果和可行性,但最近人们开始转向研究它的市场影响。考虑诸如:(1)观察过去股价趋势推测未来股价动向,主要采用各种模型分析和曲线图;(2)观察社会大众的投资动向和证券市场内部投机因素之分析;(3)检讨股票交易量值与股价关系等。本文就这三个方面进行阐述和分析。第一部分作者主要介绍几种常见的用于股价趋势分析的模型及其简单应用。在论文的第二部分中,作者对股票市场的基本动向进行研究:在前人的基础上继续考虑从特征值去分析股票市场的动向,但所得结果不尽相同,同时,通过定义G-特征向量对股票市场整体动向进行分析,结果显示这俩种方法的分析具有一致性;后半部分,作者撇开对主成分的因素分析的考虑,转而通过研究第一主成分的线性组合来对股票进行分组,从而形成不同的投资组合。在文章最后一个部分,先介绍了有关成交量定价的最新研究成果,利用这些成果,本文假定:无信息量时,成交量的发生极小从而忽略不计,同时信息量的持续增加会促进成交量发生的连续增长。论文通过成交量的连续变化新给出了股价序列的定义方式,并利用ARIMA模型对上证综合指数进行了实证研究。结果表明,所定义的股价序列在模型分析和预测上具有很好的有效性和可行性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-8
第一章关于时间序列的模型的简单介绍  8-16
  1.1 EXPONENTIAL SMOOTHING过程  8-12
  1.2 AUTOREGRESSION 过程  12
  1.3 ARIMA 模型  12-16
第二章股票的特征值和主成分分析  16-26
  2.1 股票的特征值及G-特征向量分析  16-22
  2.2 主成分分析及其应用  22-26
第三章股价在成交量连续推动下的动力学分析  26-34
  3.1 引言  26
  3.2 股票的前复权收盘价在成交量连续推进下的进程  26-29
  3.3 基于成交量进程的时间与股价分析  29-31
  3.4 实证研究  31-33
  3.5 实证结论  33-34
结束语  34-35
参考文献  35-37
致谢  37-38
硕士期间发表论文  38

股价的若干技术分析及其动力学分析

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