学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

上海股市弱式有效性检验与股价趋势预测研究

作　者: 张鹏
导　师: 梁满发
学　校: 华南理工大学
专　业: 概率论与数理统计
关键词: EGARCH模型 传递函数模型 ARIMA模型 周日效应
分类号: F832.51
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 31次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载
 

内容摘要


本文的研究对象是具有代表性的上证综合指数。在对其建模预测之前,文章采用序列相关性检验、周日效应检验及移动均线指标技术分析交易规则有效性检验的方法对上海股市的弱式有效性进行检验,检验结果表明上海股票市场未达到弱式有效,市场具有一定的可预测性。其中,文献中通常采用均值比较的t检验法检验技术指标交易规则的可获利性,但同时检验其风险性的并不多见。本文采用回归-GARCH模型实证了移动均线指标技术分析交易规则具有获利性和回避风险性。本文的创新还体现在所采用的预测方法上,文献中常见的是用EGARCH模型来对收益率的波动性进行估计,本文尝试使用ARIMA模型、EGARCH模型及传递函数模型对股价波动趋势进行短期预测。首先利用5日移动平均方法对上证指数日收盘价数据进行了适当的降噪处理,然后对此趋势序列进行了ARIMA建模、EGARCH建模及传递函数建模分析。在不同模型预测误差比较方面,采用了多时段、多步预测误差求平均值的方法,这种方法可以减少模型预测误差的随机性,提高预测结果的可信度。通过与不同模型的预测误差比较发现,整体上EGARCH模型的预测效果优于ARIMA模型,传递函数模型的预测效果优于传统的ARIMA模型和EGARCH模型。对于带有多个高度相关的输入变量的传递函数模型,本文提出了一种基于输入输出序列的相关性进行加权构造新输入变量的方法,这样建立的传递函数模型优于直接建立或剔除多个而只保留一个输入变量的传递函数模型。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章 绪论  9-13
  1.1 研究的背景和意义  9
  1.2 研究现状  9-11
  1.3 本文结构  11-13
第二章 上海股市的弱式有效性实证研究  13-24
  2.1 上海股市弱式有效性实证研究  13-22
    2.1.1 序列相关性检验  13-15
    2.1.2 周日效应实证检验  15-19
    2.1.3 基于技术指标交易规则的实证检验  19-22
  2.2 本章小结  22-24
第三章 时间序列理论及股价预测研究  24-45
  3.1 时间序列的定义  24
  3.2 时间序列数据预处理  24-25
    3.2.1 平稳性及其检验  24-25
    3.2.2 纯随机性检验  25
  3.3 ARMA 模型  25-27
    3.3.1 ARMA模型  25-26
    3.3.2 ARMA模型识别  26
    3.3.3 模型参数估计  26-27
    3.3.4 模型及参数的检验  27
    3.3.5 模型多步预测  27
  3.4 ARIMA模型  27-28
    3.4.1 提取确定性信息  27-28
    3.4.2 ARIMA建模步骤  28
  3.5 ARCH 和EGARCH模型  28-32
    3.5.1 ARCH模型  28-29
    3.5.2 EGARCH模型  29-30
    3.5.3 EGARCH模型的参数估计  30
    3.5.4 条件异方差性检验和模型的有效性检验  30-31
    3.5.5 模型多步预测  31-32
  3.6 建模分析  32-44
    3.6.1 ARIMA模型  32-35
    3.6.2 EGARCH模型  35-38
    3.6.3 模型评价  38-44
  3.7 本章小结  44-45
第四章 传递函数模型及股价预测研究  45-58
  4.1 传递函数模型  45-46
    4.1.1 传递函数模型  45-46
    4.1.2 传递函数的性质  46
  4.2 传递函数的模型识别  46-49
    4.2.1 传递函数模式的识别  47-48
    4.2.2 干扰模式的识别  48-49
  4.3 传递函数模型的诊断检验  49-50
    4.3.1 残差序列自相关检验  49
    4.3.2 残差与输入变量之间的互相关检验  49
    4.3.3 输入变量间的互相关检验  49-50
  4.4 传递函数模型建模及预测  50-57
    4.4.1 单个输入变量的传递函数模型  50-51
    4.4.2 双变量传递函数模型  51-54
    4.4.3 构造新变量  54-57
  4.5 不同模型之间的误差比较  57
  4.6 本章小结  57-58
结论  58-59
参考文献  59-62
攻读硕士学位期间取得的研究成果  62-63
致谢  63-64
附件  64

相似论文

  1. Copula-EGARCH-核密度模型研究及应用,O211.3
  2. 证券投资基金与股市稳定性研究,F224
  3. 潜江市血吸虫病疫情分析及趋势预测,R532.21
  4. 质量管理在网络性能指标监控中的应用研究,F626
  5. 国际快递市场及其周期特性的研究,F224
  6. 江西能源需求预测模型及计量分析,F426.2
  7. 特质波动率对股票收益的影响分析,F224
  8. 基于时间序列理论方法的流感病毒DNA序列特征分析,R346
  9. 我国区域经济差距研究,F127
  10. 基于CAPM-EGARCH模型的金融风险测量及波动溢出研究,F830
  11. 珠海市学校突发卫生事件症状监测系统的建立和应用研究,R183
  12. 上证180金融股波动性研究,F832.51
  13. 供应链需求变异风险问题研究,F274
  14. 大连经济技术开发区居民消费分析及预测,F127
  15. 基于GARCH模型的A+H银行股风险分析,F832.51
  16. 基于ARIMA模型的我国通货膨胀预测研究,F224
  17. 我国货币供应量因素分解模型与ARIMA模型预测,F822.0
  18. 三种预测模型在主要传染病发病率预测中的应用,R183
  19. 乌鲁木齐市卫生人力资源配置现状与预测研究,R197.1
  20. ARIMA模型与GM组合模型预测中国人口死亡率的研究,C924.2
  21. 证券投资基金与股市波动性关系研究,F832.51

中图分类: > 经济 > 财政、金融 > 金融、银行 > 中国金融、银行 > 金融市场
© 2012 www.xueweilunwen.com