在傳統(tǒng)主成分分析的基礎(chǔ)上,復(fù)數(shù)希爾伯特主成分分析通過將希爾伯特變換與隨機(jī)矩陣?yán)碚撓嘟Y(jié)合獲取濾噪經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的頻域信息,為揭示股票市場與貨幣市場波動的超前滯后關(guān)系提供了途徑.實(shí)證研究結(jié)果顯示,在樣本區(qū)間內(nèi),中國股票市場指標(biāo)相對于貨幣市場指標(biāo)來說大部分呈現(xiàn)出超前的變化,而在貨幣市場中,數(shù)量型指標(biāo)波動較為靠前,價格型指標(biāo)的反應(yīng)則較為滯后.此外,股票價格與貨幣供應(yīng)量的波動之間存在反饋效應(yīng).探索兩市場間這樣一種動態(tài)關(guān)系能為政府對金融市場的監(jiān)管工作提供相應(yīng)的政策建議. 

【文章來源】：經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué). 2019,36(04)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

CHPCA特征值與隨機(jī)矩陣特征值分布

圖3為CHPCA與PCA特征值的碎石圖比較,圖中CHPCA前三大特征值及其累計貢獻(xiàn)率均高于PCA前三大特征值及其累計貢獻(xiàn)率.圖3 CHPCA特征值與PCA特征值的碎石圖

圖2 CHPCA特征值與RRS仿真特征值經(jīng)驗(yàn)分布表2列出了CHPCA、RMT、RRS及PCA所得前五大特征值及累積貢獻(xiàn)率,其中RRS對應(yīng)的特征值表示RRS特征值經(jīng)驗(yàn)分布95%的對應(yīng)值.對比可知,CHPAC方法所得第一特征值都大于其他方法所得第一特征值,CHPAC所得第二特征值與RRS第二特征值接近且大于其他方法特征值.由此可知,作為一種鑒別系統(tǒng)內(nèi)重要相關(guān)關(guān)系信息的手段,CHPCA提取的特征值中保留了更多原有數(shù)據(jù)的信息,CHPCA在處理具有超前-滯后關(guān)系的時間序列方面優(yōu)于傳統(tǒng)的PCA方法.

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3133587