頻譜分析是以傅立葉變換和濾波理論為基礎,自從上世紀三十年代開始廣泛應用在通訊、雷達、遙感、氣象、地球物理、天文等領域,尤其在計算機出現后得到了飛速的發(fā)展,新理論,新方法與新技術不斷涌現,可以說正處于方興未艾的蓬勃發(fā)展中。最近二十年來,國內外學者也開始嘗試將其應用于金融領域。本文參考經濟波動周期,說明了股市波動周期的存在性,利用譜分析的經典方法和現代譜估計找出國內外股市波動周期的隱周期,以此對經濟周期及股市波動有更深入地了解。 首先,詳細介紹譜分析的相關概念、理論知識以及譜分析在經濟金融領域的研究情況,并總結了影響股市波動的基本因素。 其次,本文主要利用譜分析的線性方法與非線性方法---自回歸模型對國內外股市重要指數分別進行分析,探討關于譜分析的一些理論問題,如對模型參數的估計,以及全球五大股市的波動周期特征問題。 最后,根據各國金融經濟情況,借鑒譜分析在其他領域已做的研究及成果,研究股市波動的特征及規(guī)律,比較所分析各國股市的隱周期。
【學位單位】：華南理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2010
【中圖分類】：F224;F830.91
【部分圖文】：

國內外學者早有的研究，普遍的結論是股市存在一定的季節(jié)存在“一月效應”（即一月份股市平均收益率高于一年中其他應”（年關效應）[23]，因此，首先用移動平均趨勢剔除法求出{YS，然后將S剔除，即：Y/S=(T×S×C×R)/S=T×C×R；而股市的內外的政治、經濟、社會等因素密切相關，往往股市的長期觀調整期。因此，為了更準確地發(fā)現股市中的波動規(guī)律，需剔長期趨勢因子的影響。常用的方法是擬合一條趨勢線T，求出T除，這樣就得到一個(隱含周期變動因素C的平穩(wěn)序列/T=C×R。本文采用多項式分段擬合。香港股市恒生指數為例。來探討季節(jié)變動在本文中是否對譜分影響。剔除季節(jié)移動平均法對2001~2008年的道瓊斯工業(yè)平均指數進比結果見下圖。

圖 3-2 季節(jié)調整后的各年分布圖出季節(jié)調整前后圖形變化非常小，季節(jié)效應不明顯，因此在處化處理方法只對數據進行趨勢調整。若數據仍不平穩(wěn)可使用常建立根檢驗斷數據平穩(wěn)化處理之后是否平穩(wěn)，需要對處理的數據進行單位驗即增廣的DF檢驗(Augmented Dickey-Fuller)[24]模型：1 2 11mt t iiX t X Xt i tβ β δ α =Δ = + + + ∑ Δ +ε設00H :δ = ，備選假設： H: 0αδ < 。計量：( )21 1 ( )t tδY Yεδ δτσσ = =∑

(e)倫敦金融時報指數譜密度圖圖 4-1 各指數經典法譜密度圖(日收盤價樣本序列)數譜密度圖可以看出，功率譜密度圖基本相似，都隨頻主峰值，但總體最后都趨于零。其中上證指數表現為一 225 指數、道瓊斯指數和富時 100 四波均很明顯，三者表現出的周期比較顯著。據指數日樣本數據得到的關于各指數最大四個峰值的頻及對應的波動周期。對照顯著性檢驗 Fisher 檢驗表( α 了檢驗，說明股市確實存在周期性。期統(tǒng)計對比圖（日數據序列）上證指數 恒生指數 日經 225 道瓊斯 率 0.0525 0.0495 0.0495 0.0505 密度 16.6443 13.5353 12.2644 14.0251 g 0.3406 0.2387 0.3045 0.2786 期 19.0476 20.2020 20.2020 19.8020

【參考文獻】

相關期刊論文 前8條

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本文編號：2819284