股市可預測性與技術指標協(xié)整性的模型檢驗-資料下載頁
2025-07-31 02:31本頁面
【正文】 時，也就驗證了市場指數服從隨機游動模型了。下面我們通過一個典型的LARCH模型(Geweke,1986)［3］來說明這一點?！ ≡O隨機誤差項εt遵從條件正態(tài)分布： Pt=P0+cPt1+εt,εt｜φt1～N(0,ht) ln(ht)=a0+a1ln(ε2t1)+…+apln(ε2tp)) 其中P0表示分離出的趨勢，c≈1為游走傾向，t1=｛Pt1,PXt2,…｝為給定的條件集合。另外，為保證條件方差為正，應有：a0＞0,ai≥0,i=1,2…P,P由過擬和F檢驗來確定，F統(tǒng)計量在大樣本情況下(樣本超過500)?！ 〗涍^計算發(fā)現：1991年1月23日至1995年12月17日，上海股指數據的LARCH模型不同階數的過擬合F檢驗值分別為：F7=。F10=。F23=。F30=,階數在30階以上?！ ?992年2月13日至1995年12月17日，上海股指數據的LARCH模型不同階數的過擬合F檢驗值為別為：F14=。F15=。F16=。F17=。F18=,階數為17較為明確。此時有：Pt=()+()Pt1,括號內為相應估計值的t統(tǒng)計量，且R2=,F=113000,MSE=1137,DW=。 1993年1月20日至1995年12月17日，上海股指LARCH模型的過擬合F檢驗值分別為：F26=。F27=。F28=。F29=,階數28較為明確。此時有： Pt=()+()Pt1 R2=,F=33460,MSE=,DW=?！ ?994年1月25日至1995年12月17日，上海股指LARCH模型的過擬合F檢驗值F1=,以SSE=Σ(ln(H)E［ln(h)］)2=，F0=,均明顯小于臨界值，因此LARCH模型的階數應為0。此時有：Pt=()+()Pt1,R2=,F=7633,MSE=,DW=?！ ?，殘差Et(=)及相對誤差Dt(=Et/Pt)的均值、根方差和所處區(qū)間分別為：，［139,］。,［%,%］。ln(ht)=()+()ln(ε2t1) 與前相同，1995年1月26日至1995年12月17日，上海股指LARCH模型的過擬合檢驗值F1=,以SSE=Σ(ln(H)E［ln(H)］2=，F0=,均明顯小于臨界值，因此LARCH模型的階數應為0。此時有：Pt=()+()Pt1,R2=,F=7633,MSE=,DW=?！ 。瑲埐頔t(=)及相對誤差Dt(=Et/Pt)的均值、根方差和所處區(qū)間分別為：，［，］；，［%，%］。ln(ht)=()()ln(ε2t1) 可見，對于股市有效性不同的時間段，其條件異方性的強弱不同。在有效性相對較強時間段上，條件異方差性相對較弱，反之在有效性相對較弱的時間段上，條件異方差性相對較強。作者單位：周愛民 (南開大學國際經濟研究所 天津300071)參考文獻［1］周愛民(1997)，股市有效性、可預測性與技術指標的協(xié)整性，南開經濟研究，1997(1).［2］周愛民(1997)，股市有效性的動態(tài)監(jiān)測，經濟科學，1997(3).［3］湯敏 茅于軾(1996)，現代經濟學前沿專題——第二集，商務印書館.［4］俞喬：“市場有效、周期異動與股價波動”，《經濟研究》，1994，9期.［5］Dickey,.,and ,(1981):“Likelihood Ratio Statistics for Autoregressive Time Series with a Unit Root”,Economitrica,49:10571072.［6］Engle,and ,(1991):“Cointegrated Economic Time Series:An Overview with New Results”,in and (eds),Longrun Economic.
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