本文選題：證券分類 + 模糊聚類分析��； 參考：《系統(tǒng)工程》2017年04期

【摘要】：本文嘗試提出一種全新的證券分類方法:即運用Copula-GARCH類模型來計算兩兩證券價格序列間的靜態(tài)Copula系數、以測算其同期相依性,并據此構建各樣本間的相似矩陣,再根據相似矩陣對相關證券進行模糊聚類分析,從而對相關證券進行分類。本文所提出的證券分類方法不以有效市場假說為基礎,比默認有效市場假說的證券分類方法更具普適性,更貼近于證券市場的實際情況、能更真實地反映證券市場的內在機理和波動特征。本文的實證研究,量化測定了中證100指數成份股的同期相依性,并據此對中證100指數的成份股進行分類,印證了本文所提出的基于Copula-GARCH類模型的證券分類方法的有效性和實際價值。
[Abstract]:In this paper, a new security classification method is proposed: the Copula-GARCH model is used to calculate the static Copula coefficient between pairwise securities price series, to calculate its dependence in the same period, and to construct the similarity matrix among the samples. Then the related securities are classified by fuzzy clustering analysis according to the similarity matrix. The securities classification method proposed in this paper is not based on the efficient market hypothesis, which is more general than the default efficient market hypothesis, and closer to the actual situation of the securities market. It can more truly reflect the internal mechanism and volatility characteristics of the securities market. The empirical research in this paper quantifies the dependence of China Securities 100 Index component stock, and classifies the component stock of China Securities 100 Index. The validity and practical value of the proposed securities classification method based on Copula-GARCH model are verified.
【作者單位】： 復旦大學經濟學院;
【分類號】：F832.51

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4 王s，

本文編號：1797525