金融工程與財(cái)務(wù)管理17(編輯修改稿)
2025-07-23 21:04 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 而是按其交易本身的時(shí)間推進(jìn)，按影響交易的信息流過(guò)程推進(jìn)，那么成交量作為市場(chǎng)重要事件的“信息含量”的度量標(biāo)志，很自然地可以作為市場(chǎng)交易本身時(shí)間的一個(gè)替代。 基于成交量標(biāo)度的股價(jià)動(dòng)力學(xué)分析的基本方法 確定成交量標(biāo)度 由于放棄了傳統(tǒng)的時(shí)間標(biāo)度，我們需要重新給定股價(jià)的標(biāo)度。標(biāo)度確定的是否適當(dāng)直接影響基于成交量標(biāo)度的股價(jià)的行為特征。在成交量進(jìn)程時(shí)間假設(shè)下，日歷時(shí)間伸縮了，股價(jià)以成交量進(jìn)程時(shí)間形式推進(jìn)，在實(shí)證研究中我們使用成交量進(jìn)程時(shí)間來(lái)確定成交量標(biāo)度。因?yàn)槌山涣窟M(jìn)程時(shí)間的均值等于1，即剛好等于一個(gè)平均時(shí)間刻度單位，那么成交量標(biāo)度的單位設(shè)定為成交量進(jìn)程時(shí)間的均值。 下面說(shuō)明如何求得成交量標(biāo)度時(shí)的時(shí)間標(biāo)度值。假設(shè)時(shí)刻的成交量進(jìn)程時(shí)間為，則時(shí)刻的累積成交量進(jìn)程時(shí)間為。時(shí)的時(shí)間標(biāo)度值由下式中的確定： （5）時(shí)的時(shí)間標(biāo)度值就介于時(shí)刻和時(shí)刻之間。 基于成交量標(biāo)度的股價(jià)序列的構(gòu)造 由于現(xiàn)有存在的股價(jià)序列都是基于日歷時(shí)間標(biāo)度的，為了進(jìn)行基于成交量標(biāo)度的股價(jià)序列動(dòng)力學(xué)分析，我們必須重新構(gòu)造股價(jià)序列。 就象時(shí)間標(biāo)度一樣，一般我們所取的標(biāo)度值都是固定間隔的整數(shù)，而式（5）中累積成交量進(jìn)程時(shí)間剛好等于整數(shù)值的時(shí)間標(biāo)度往往介于兩個(gè)整數(shù)時(shí)間標(biāo)度之間。所以，基于成交量標(biāo)度的股價(jià)就是這種介于兩個(gè)整數(shù)時(shí)間標(biāo)度之間的股票價(jià)格，在這種精確的時(shí)間標(biāo)度的股價(jià)獲取有困難的情況下（現(xiàn)存的可獲取的數(shù)據(jù)庫(kù)可能沒(méi)有每筆的成交數(shù)據(jù)記錄），我們常常采取替代的方式。 如果我們對(duì)日數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，而無(wú)法得到每筆成交數(shù)據(jù)，那么可使用日數(shù)據(jù)的加權(quán)平均法。這里的權(quán)是成交量進(jìn)程時(shí)間，而股價(jià)則用平均成交價(jià)替代。假設(shè)為日的成交金額，為日的成交總股數(shù)，則日的平均成交價(jià)為： （6） 記基于成交量標(biāo)度的價(jià)格序列為，假設(shè)前s 個(gè)基于成交量標(biāo)度的股價(jià)已經(jīng)產(chǎn)生，下面求第s＋1 個(gè)價(jià)格。若下式滿足： （7） 則第（s+1）個(gè)成交量標(biāo)度的股價(jià)為： （8） 基于成交量標(biāo)度的股價(jià)動(dòng)力學(xué)分析的基本方法 在生成基于成交量標(biāo)度的股價(jià)序列后，我們就可以進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析。傳統(tǒng)的基于時(shí)間標(biāo)度的股價(jià)動(dòng)力學(xué)分析方法都可應(yīng)用于基于成交量標(biāo)度的股價(jià)序列，比如ARIMA模型分析、GARCH模型分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析等。4 實(shí)證研究 下面我們對(duì)上證綜合指數(shù)進(jìn)行實(shí)證分析，通過(guò)基于時(shí)間標(biāo)度的股價(jià)收盤(pán)價(jià)序列和基于成交量標(biāo)度的股價(jià)序列進(jìn)行ARIMA模型比較分析，來(lái)說(shuō)明基于成交量標(biāo)度能降低股價(jià)行為的復(fù)雜性，從而簡(jiǎn)化股價(jià)行為的分析。 數(shù)據(jù)樣本：1998年1月1日至1999年12月31日的上證綜合指數(shù)，共485個(gè)交易日 誤差分析 為了比較模型擬合樣本序列的程度，我們使用下面幾個(gè)誤差項(xiàng)分析。設(shè)和分別表示實(shí)際值和模型的預(yù)測(cè)值，n 為樣本數(shù)。 （1）均方差： （9） （2）平均絕對(duì)值誤差： （10） （3）最大絕對(duì)值誤差： （11） （4）最小絕對(duì)誤差： （12） （5）％比例：
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