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中國(guó)股票市場(chǎng)信息流對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響分析-在線瀏覽

2025-03-07 16:22本頁(yè)面
  

【正文】 (一)混合分布假說( MDH) Clark( 1973)提出的混合分布假說是研究?jī)r(jià)格波動(dòng)與市場(chǎng)信息流關(guān)系的理論基礎(chǔ)。 ?根據(jù) MDH 理論,股價(jià)變化的動(dòng)態(tài)特征依賴于信息流達(dá)到過程的時(shí)間序列的行為。因此,日價(jià)格變動(dòng)的條件方差可以認(rèn)為是到達(dá)市場(chǎng)的新信息的單調(diào)增函數(shù)。換言之,由于成交量和價(jià)格的分布都服從于信息事件數(shù) m 的隨機(jī)分布,因此,成交量和價(jià)格的波動(dòng)是由市場(chǎng)信息流聯(lián)合決定。根據(jù)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究資料, GARCH(1,1)模型足以反映大多數(shù)經(jīng)濟(jì)類時(shí)間序列的條件方差,本文也采用 GARCH(1,1)模型作為研究模型。t t tr ????? ( 0 , )ttIN h?20 1 1 1 1t t thh? ? ? ???? ? ?其中, r t 是日收益率; 181。偏低的情況。 ( 6) ( 7) ?根據(jù) MDH 理論,當(dāng)期成交量作為新信息的替代指標(biāo),對(duì)價(jià)格波動(dòng) h t具有重要影響,因此成交量可以作為外生變量直接加入 GARCH 模型的條件方差方程( Lamoureux 和 Lastrapes, 1990),于是方程 (7)可以表達(dá)為: ?其中, V t表示第 t日的成交量。 20 1 1 1 1t t t th h V? ? ? ? ???? ? ? ?( 8) (三) EGARCH 模型 ? GARCH 模型隱含了這樣一個(gè)假設(shè):同等程度(即絕對(duì)值相等)的正沖擊和負(fù)沖擊所引起的波動(dòng)(條件方差)是相同的,即條件方差對(duì)正、負(fù)沖擊的反應(yīng)是對(duì)稱的。 ? Nelson( 1991)提出的指數(shù) GARCH 模型( Exponential GARCH,簡(jiǎn)稱 EGARCH)可以較好地模擬這種非對(duì)稱性,他的研究驗(yàn)證了杠桿效應(yīng)的存在。將方程 (7)替換為方程 (9): 1 / 2 1 / 2 1 / 20 1 1 1 1 1 1 1 1 1l o g ( / [ / / ] ) l o gt t t t t t t t th h h E h h V? ? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ? ?? ? ? ? ? ?( 9) ?其中, β1測(cè)量波動(dòng)持續(xù)性; φ是杠桿效應(yīng)系數(shù),若 φ為負(fù)數(shù),且 1 φ 0, 那么負(fù)沖擊所引起的波動(dòng)大于相同程度的正沖擊所 引起的波動(dòng);反之,若 φ為正數(shù),則相同程度的正 沖擊所引起的波動(dòng)更大,若 φ=0,則波動(dòng)性對(duì)正、 負(fù)沖擊的反應(yīng)是對(duì)稱的。 三、樣本選擇與數(shù)據(jù)處理 (一)數(shù)據(jù)來(lái)源 ?數(shù)據(jù)來(lái)源于香港理工大學(xué)和深圳國(guó)泰君安信息公司提供的市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)庫(kù) (CSMAR),采用的樣本是上海股票市場(chǎng) 1997 年 7 月 2 日至 2022 年 12 月 31 日 A 股每日收盤指數(shù)和成交量的數(shù)據(jù),共計(jì)1328 個(gè)交易日數(shù)據(jù)。 (二)樣本期間的選擇和劃分 ?樣本區(qū)間確定為 1997 年 7 月 2 日至 2022 年 12 月 31日,并進(jìn)一步將其劃分為三個(gè)不同的市場(chǎng)波動(dòng)階段,期間選取如下: ?盤整期:自 1997 年 7 月 2 日至 1999 年 5 月 18 日,共456 組數(shù)據(jù)。 ?多頭期:自 1999 年 5 月 19 日科技股板塊帶動(dòng)大盤上漲至 2022 年 6 月 26 日股指達(dá)到歷史最高點(diǎn),共 506 組數(shù)據(jù)。 ?空頭期:從 2022 年 6 月 27 日大盤開始下跌到 2022 年12 月 31 日,共 366 組數(shù)據(jù)。 (三)收益率序列的統(tǒng)計(jì)特征 ?各階段的收益率序列均有這些特征:( 1)表現(xiàn)出正偏度,拒絕均值為零的原假設(shè);( 2)表現(xiàn)出過度峰度,Kurtosis3;( 3) JarqueBera 正態(tài)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量拒絕正態(tài)分布的原假設(shè)。 ?四組數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差反映出中國(guó)股市在空頭期的波動(dòng)性更大,而盤整期的波動(dòng)最小。 ?從峰度的數(shù)據(jù)來(lái)看,四個(gè)時(shí)期收益率的分布均呈現(xiàn)
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