隨機漫步假說的檢驗(ppt49)-質(zhì)量檢驗-展示頁
2024-08-29 12:14本頁面
【正文】 量，如市盈率結(jié)合起來分析時，可以得到許多重要結(jié)論。 ?在零假設為 RW1時 _____1 / 22 ( 2 1 ) ( 1 )( ) ( ( ) 1 ) ( ) ( 0 ,1 )3aqqq n q q NqVR? ??????在零假設為 RW3時 _____121( ( ) 1 )( ) ( 0 , 1 )?4 ( 1 )aqkkn q qqNkqVR????????五、長期收益與隨機漫步假說 ?最近有一些研究用長期收益檢驗隨機漫步假說，比如 5年， 10年的股票收益，在固定的時間段里，用不重疊的長期收益會使樣本減少，從而加大了誤差。 ? ( ) ( 0 , 1 )aT k N??對于小樣本修正后的自相關系數(shù)有 ( ) ( 0 , 1 )aTkNTk???2 Q檢驗 221( ) ( )m amkQ k T k???? ??模擬的結(jié)果表明 ， 即使對比較大的樣本 ，Q統(tǒng)計量的效果不明顯 ， 因此實際檢驗中使用的是修正后的 Q統(tǒng)計量 221()( ) ( 2 )m amkkQ k T TTk????????在應用 Q檢驗時自相關的階數(shù) m選擇是一個問題，如果 m太小，可能遺漏高階的自相關，如果 m太大，該檢驗的效力會受到很大影響。 80年代中期以后，非參數(shù)統(tǒng)計方法、非線性、風險溢價的波動成了研究技術(shù)分析有效性的主題。 ?比如對移動平均法則 ， 模擬利潤比原樣本利潤底的個數(shù)大于 475個 ， 那么我們說原樣本利潤在通過了 5%的顯著性水平檢驗 。 這樣重復 500次 ， 對每個新生成的樣本都使用技術(shù)交易規(guī)則進行預測 ， 計算出利潤的分布 。 ? （ 1） t檢驗； ? （ 2） bootstrap技術(shù) （ 有放回的隨機抽樣 ， 一般在數(shù)據(jù)不符合假設檢驗分布的經(jīng)典假設的時候使用 ） 。 ?技術(shù)分析 的檢驗可以說是 RW2檢驗的一種形式。 ( , ) 0 , 0t t kCO V k?? ? ??別 RW1， RW2 對所有的線性與非線性函數(shù) f和 g都成立 RW3 對所有的線性函數(shù) f和 g都成立 鞅模型 對所有的線性與非線性函數(shù) f和所有的線性函數(shù) g都成立 c ov [ ( ) , ( ) ] 0 , 0t t kf r g r k? ?? ?市場有效與鞅模型才是等價的 ， 隨機漫步模型是鞅模型的子集 ， 而我們檢驗的是隨機漫步模型 ， 因此如果市場效率被拒絕 ， 這可能是由于市場真的缺乏效率 ，也可能是我們的模型出了問題 。在 RW2中，允許條件異方差。 ? 2( 0 , )t IID??? RW2： ? RW1處理起來十分簡單，但對跨越時間比較長的金融資產(chǎn)價格序列是不合理的，比如，紐約證券交易所過去 200年經(jīng)歷了無數(shù) 經(jīng)濟、社會、技術(shù)和制度的變遷，而這些因素對資產(chǎn)價格都很大影響，很明顯，假設資產(chǎn)日收益的概率分布在這 200年里一直不變是不合理的。 1t t tp u p ??? ? ??對隨機項實施不同的限制 ， 就得到實證檢驗中常用的三個隨機漫步模型 。因此，在實證檢驗中應注意，未經(jīng)風險調(diào)整的資產(chǎn)收益可測性有兩種解釋：（ 1）這是市場低效率的表現(xiàn)（可能原因是競爭不充分、投資者不理性）。 ? 現(xiàn)代金融理論的核心觀念是風險與收益的
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