發(fā)布時間：2017-10-02 18:03

  本文關鍵詞：基于Kalman濾波方法的證券市場噪音收益度量

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【摘要】：在充分解析價格擴散過程的基礎上,本文構建了融入時變噪音因素的新過程,并將其離散化后轉換成狀態(tài)空間模型。然后,利用Kalman濾波方法并借助EM算法估計未知參數(shù),實現(xiàn)了有效度量噪音收益的目的。最后,以上證綜指1991年1月4日至2012年2月24日的周數(shù)據(jù)為樣本探析中國股市噪音收益情況,結果表明:期間中國股市的噪音收益水平處在-23.00%~83.51%,且存在右偏及尖峰特征,進一步分析表明投資者理性程度及監(jiān)管是影響噪音收益的重要因素。
【作者單位】： 天津大學經濟與管理學部;天津大學金融工程研究中心;
【關鍵詞】： 噪音 噪音收益 kalman濾波 EM算法
【基金】：國家自然科學基金資助項目(71271146) 教育部長江學者和創(chuàng)新團隊發(fā)展計劃(IRT1028)
【分類號】：F830.91;F224
【正文快照】： 1引言在經典的金融學假設下,市場上只有代表性理性交易者,價格處于有效水平從而對每個交易者來說未來收益是可以預測的,噪音可被視為白噪音,因此,噪音的研究也一直沒有引起足夠的重視。然而,市場異象的客觀存在使人們意識到經典的有效市場假設、理性假設與現(xiàn)實金融世界存在矛

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 蘇冬蔚;;噪聲交易與市場質量[J];經濟研究;2008年09期

【共引文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 徐永利;胡錫健;;四川農業(yè)總產值的預測與分析[J];安徽農學通報;2008年11期

2 劉毅;陳佳;吳潤衡;;基于TARCH模型的VaR方法對上海股市的分析[J];北方工業(yè)大學學報;2007年01期

3 丁韶華;陳庭強;何建敏;尹群耀;;DSSW模型的交易者行為風險度量方法[J];北京理工大學學報(社會科學版);2012年03期

4 胡永平,祝接金;經濟增長與投資關系的實證研究[J];商業(yè)研究;2004年13期

5 徐光林;;基于正態(tài)混合分布的上證指數(shù)波動性分析[J];商業(yè)研究;2006年15期

6 孫健;張春海;;基于VAR模型下我國保險業(yè)與經濟增長的協(xié)整機制研究[J];保險研究;2010年09期

7 李坤;證券市場收益率的分布特征對VaR測算的影響[J];山東工商學院學報;2005年04期

8 牛軍宜;馮平;;基于Markov狀態(tài)切換的水質時序自回歸預測模型[J];吉林大學學報(地球科學版);2010年03期

9 魏悅姿;李元;;基于SSRM的上海證券市場波動性研究[J];成都大學學報(自然科學版);2009年02期

10 王惋昱;;轎車售后千車故障數(shù)的數(shù)學模型[J];長春大學學報;2005年06期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 魯峰華;馬俊炯;劉強;;北京市居民消費與經濟增長關系研究[A];科學發(fā)展：社會管理與社會和諧——2011學術前沿論叢（下）[C];2011年

2 邵t，

本文編號：961020