發(fā)布時(shí)間：2018-05-28 23:43

  本文選題：隱馬爾科夫模型 + 信息狀態(tài)　； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2012年04期

【摘要】：應(yīng)用隱馬爾科夫模型對(duì)不可觀測(cè)的股票信息狀態(tài)建模,并構(gòu)建信息狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣刻畫(huà)信息狀態(tài)在時(shí)間維度上的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性.基于5分鐘分時(shí)高頻數(shù)據(jù),利用貝葉斯推斷與馬爾科夫鏈蒙特卡洛模擬(MCMC)的方法估計(jì)了上證指數(shù)、上證50樣本股2010年8月的信息狀態(tài)與信息強(qiáng)度.通過(guò)實(shí)證驗(yàn)證了模型具有較好的信息識(shí)別能力,且發(fā)現(xiàn)了中國(guó)股票市場(chǎng)信息效應(yīng)具有聚集性的特點(diǎn).通過(guò)信息狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣,推測(cè)出:在我國(guó)股票市場(chǎng),一個(gè)信息經(jīng)過(guò)100分鐘能融入市場(chǎng)的概率是99%.
[Abstract]:The hidden Markov model is used to model the unobservable stock information state, and the information state transition probability matrix is constructed to describe the dynamic correlation of the information state in the time dimension. Based on 5-minute time-sharing and high-frequency data, Bayesian inference and Markov chain Monte Carlo simulation are used to estimate the index of Shanghai Stock Exchange, and the information status and information intensity of 50 sample stocks of Shanghai Stock Exchange in August 2010. It is proved that the model has better information recognition ability and the information effect of Chinese stock market has the characteristic of aggregation. By means of the information state transition probability matrix, it is inferred that the probability that an information can be integrated into the market after 100 minutes in our stock market is 99%.
【作者單位】： 天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(70771076)
【分類(lèi)號(hào)】：F224;F832.51

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本文編號(hào)：1948649