股票價格統(tǒng)計規(guī)律-資料下載頁
2024-10-17 11:15本頁面
【導(dǎo)讀】研究股票價格對數(shù)收益率的統(tǒng)計特征。論》，對股價的變化規(guī)律作了最早的探索。運用多種數(shù)學(xué)方法論證股價變化無法預(yù)測。方認(rèn)為價格會跌。因此，買賣雙方都沒有價格信息的優(yōu)勢，他們的輸贏概率各為50%，“其數(shù)學(xué)。期望值等于零”。只有市場基于某些理由不再認(rèn)。同原先的價格，價格才會發(fā)生變動。價格波動的幅度與時間區(qū)間長短的平方根成比例關(guān)系。美國學(xué)者伯恩斯坦用美國60年股價數(shù)據(jù)證明了這個論點。而12的平方根為。他的關(guān)于股價不能預(yù)測，市場已經(jīng)反映過去、現(xiàn)在和未來。各種事件的觀點與有效市場理論有許多暗合。沃金分析長期商品期貨價格的波動情況，記錄期貨交易的。他沒有進一步探討價格隨機波動的原因。薩繆爾森對巴論文極贊賞，但不同意股價上漲與下跌的概率相等，其。對坎德爾的研究結(jié)果印象深刻，股價所以亂，是因價格與價值有差異。有效市場是指能快速對新信息做出反應(yīng)的。有效市場是資產(chǎn)價格能夠充分反映所有有。終與其基本價值一致。
【正文】 ? 大腦 ? 人的行為模式 ? 人的社會關(guān)系 Anomaly ? “尖峰肥尾” ? 波動性聚集效應(yīng) 價格統(tǒng)計 ? 股票價格隨機序列 ? 對數(shù)收益率： ( 1 )( ) l o g ( 1 ) l o g ( ) l o g ()ptr t p t p t pt ?? ? ? ?價格統(tǒng)計 ? 時間自相關(guān)函數(shù) ( ) ( ) ( ) / ( ) ( )a c f r t r t r t r t??? ? ? ? ? ?1 2 311, , , ,11 /NNj Nj i i j i iiix x x xc x x x xN j N??????? ??K：波動性的關(guān)聯(lián) 1211( ) ( )()1()Nkt t t k ttNtttr r r rNkfkrrN???????????價格統(tǒng)計 ? 對數(shù)收益率的時間關(guān)聯(lián) ? 波動性的時間關(guān)聯(lián) : 波動性聚集效應(yīng) 波動性聚集效應(yīng) 時間序列理論 ? ARCH (自回歸條件異方差模型 ), Engle , 1982 (2020, Noble) 行為經(jīng)濟學(xué) ? 框架效應(yīng) (framing) ? 錨定效應(yīng) (Anchoring) 框架效應(yīng) (framing) ? 一個問題兩種在邏輯意義上相似的說法卻導(dǎo)致了不同的決策判斷。也就是指：當(dāng)消費者感覺某一價格帶來的是“損失”而不是“收益”時，他們對價格就越敏感。 ? 框架效應(yīng)實驗 ——“亞洲疾病問題”實驗： ? 想象美國正準(zhǔn)備對付一種罕見的亞洲疾病，預(yù)計該疾病的發(fā)作將導(dǎo)致 600人死亡。現(xiàn)有兩種與疾病作斗爭的方案可供選擇。假定對各方案所產(chǎn)生后果的精確科學(xué)估算如下所示： ? 情景一：對第一組被試（ N＝ 152）敘述下面情景：如果采用 A方案， 200人將生還。（ 72％）；如果采用 B方案，有 1/3的機會 600人將生還，而有 2/3的機會無人將生還。（ 28％）； ? 情景二：對第二組被試（ N=155）敘述同樣的情景，同時將解決方案改為 C和 D：如果采用 C方案， 400人將死去。（ 22％）；如果采用 D方案，有 1/3的機會無人將死去，而有 2/3的機會600人將死去。（ 78％）； 錨定效應(yīng) (Anchoring) ? 是指當(dāng)人們需要對某個事件做定量估測時，會將某些特定數(shù)值作為起始值，起始值像錨一樣制約著估測值。在做決策的時候，會不自覺地給予最初獲得的信息過多的重視。 一個簡單的股票價格形成模型 ? A simple model of price formation ， Int. J. Modern Physics C, Vol. 13, No. 1 (2020) 115123 ? mat/pdf/0101/ 自旋玻璃 ( 隨機 Ising model ) 看漲，買入 看跌，賣出 1( ) l o g ( 1 ) l o g ( 1 )ttr t x x?? ? ? ?1 1 1, 跟風(fēng)交易者 2, 理性交易者 “肥尾” 37 波動性聚集性 38 價格的其它統(tǒng)計特征 ? Power law (2020) Tree
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