市盈率是常用來(lái)評(píng)估股價(jià)水平是否合理的指標(biāo)之一,也是基本面投資分析中的一個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)。在實(shí)踐中,基本市盈率通常通過(guò)專家的主觀意見(jiàn)來(lái)估計(jì)。本文基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（dynamic Bayesian network,DBN）的相關(guān)理論,研究基于DBN的市盈率波動(dòng)模型,并基于模型設(shè)計(jì)2個(gè)擇時(shí)策略。文章的主要工作是基于市盈率DBN模型的擇時(shí)策略在個(gè)股以及投資組合上的應(yīng)用研究。由本文模型估計(jì)出的基本市盈率,既可以作為投資者投資決策時(shí)的參考指標(biāo),也可以與實(shí)際的市盈率結(jié)合設(shè)計(jì)量化擇時(shí)策略�；谪惾~斯推斷的市盈率（股價(jià)）估值模型具有以下優(yōu)點(diǎn):1)具有金融理論支撐:股價(jià)異常波動(dòng)的行為因素與價(jià)值回歸理論;2)對(duì)于所有股票,貝葉斯框架相同;3)可以將專家知識(shí)以先驗(yàn)分布的方式融入到模型中;4)交易操作簡(jiǎn)單,具有一定實(shí)用性。模型的應(yīng)用過(guò)程為:1)搭建貝葉斯模型:建立描述市盈率波動(dòng)的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò),使用前向后向算法推導(dǎo)濾波公式與平滑公式;2)模型參數(shù)學(xué)習(xí):采用基于最大后驗(yàn)估計(jì)的期望最大化算法學(xué)習(xí)模型參數(shù);3)推斷問(wèn)題:得到模型參數(shù)后,運(yùn)用模型的平滑公式與濾波公式估計(jì)股票的基本市盈率;4)在線濾波:使用移動(dòng)窗口對(duì)中期噪音... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：84 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 文獻(xiàn)綜述
        1.2.1 量化擇時(shí)策略
        1.2.2 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在金融市場(chǎng)的應(yīng)用
        1.2.3 股價(jià)估值偏誤與均值回歸
    1.3 論文結(jié)構(gòu)安排
    1.4 本文的創(chuàng)新之處
第2章 基礎(chǔ)理論模型
    2.1 內(nèi)在價(jià)值
    2.2 均值回歸
    2.3 貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法
        2.3.1 貝葉斯定理
        2.3.2 貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷
        2.3.3 條件獨(dú)立性質(zhì)
        2.3.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
        2.3.5 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
    2.4 參數(shù)學(xué)習(xí)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于市盈率對(duì)股價(jià)動(dòng)態(tài)建模
    3.1 基于市盈率的一種擇時(shí)策略
    3.2 股價(jià)波動(dòng)的統(tǒng)計(jì)模型
        3.2.1 股價(jià)異常波動(dòng)的行為因素
        3.2.2 描述股價(jià)變動(dòng)的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
    3.3 DBN模型的學(xué)習(xí)與推斷
        3.3.1 參數(shù)已知情況推斷
        3.3.2 模型參數(shù)學(xué)習(xí)
    3.4 本章小結(jié)
第4章 模型實(shí)證研究思路
    4.1 基于貝葉斯推斷的擇時(shí)策略
        4.1.1 持有策略
        4.1.2 中期效應(yīng)策略及長(zhǎng)期效應(yīng)策略
    4.2 構(gòu)建投資組合
    4.3 實(shí)證設(shè)計(jì)
        4.3.1 投資策略應(yīng)用于單只股票
        4.3.2 擇時(shí)策略應(yīng)用于投資組合
    4.4 本章小結(jié)
第5章 模型實(shí)證分析
    5.1 模型數(shù)據(jù)的選取
        5.1.1 A股數(shù)據(jù)
        5.1.2 交易成本
    5.2 基本假設(shè)
    5.3 基于DBN模型的投資策略
        5.3.1 操作方法
        5.3.2 結(jié)果及分析
    5.4 最優(yōu)參數(shù)及策略收益分析
        5.4.1 交易閾值
        5.4.2 窗口寬度
    5.5 投資組合構(gòu)建方法對(duì)策略績(jī)效的影響
        5.5.1 操作方法
        5.5.2 結(jié)果及分析
        5.5.3 采樣法分析投資組合績(jī)效
    5.6 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 不足與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A 貝葉斯推斷過(guò)程（部分）
附錄B 部分Python代碼
學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]GA優(yōu)化的SVM在量化擇時(shí)中的應(yīng)用[J]. 黃宏運(yùn),吳禮斌,李詩(shī)爭(zhēng).  南京師范大學(xué)學(xué)報(bào)(工程技術(shù)版). 2017(01)
[2]基于LM遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期股價(jià)預(yù)測(cè)[J]. 郭建峰,李玉,安東.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2017(01)
[3]GARP數(shù)量化選股及馬爾科夫鏈擇時(shí)策略研究[J]. 劉洋,夏思雨,胡思瑞,林思亮.  金融與經(jīng)濟(jì). 2016(05)
[4]指數(shù)投資組合加權(quán)機(jī)制選擇研究:市值加權(quán)、等權(quán)還是基本面價(jià)值加權(quán)[J]. 李儉富.  中國(guó)管理科學(xué). 2014(S1)
[5]基于HMM的VaR風(fēng)險(xiǎn)度量及其實(shí)證分析[J]. 汪金菊,吳燕飛,王楊.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2013(05)
[6]在部分信息下股票收益服從隱馬爾科夫模型的最優(yōu)交易策略[J]. 李鈺,費(fèi)為銀,石學(xué)芹,李娟.  東華大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(06)
[7]股票價(jià)格均值回歸理論研究綜述[J]. 宋玉臣.  稅務(wù)與經(jīng)濟(jì)(長(zhǎng)春稅務(wù)學(xué)院學(xué)報(bào)). 2006(01)
[8]滬深股市均值回歸的實(shí)證檢驗(yàn)[J]. 宋玉臣,寇俊生.  金融研究. 2005(12)
[9]非理性交易行為、股價(jià)波動(dòng)與中國(guó)股市[J]. 王永平,孟衛(wèi)東,楊秀苔.  重慶大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2005(10)
[10]我國(guó)證券投資基金績(jī)效的研究與評(píng)價(jià)[J]. 王守法.  經(jīng)濟(jì)研究. 2005(03)

博士論文
[1]基于行為金融學(xué)的股票市場(chǎng)投資者行為研究[D]. 李靜.中國(guó)社會(huì)科學(xué)院研究生院 2012
[2]信用風(fēng)險(xiǎn)分析中貝葉斯方法及其應(yīng)用研究[D]. 丁東洋.天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 2009
[3]基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的智能自主優(yōu)化機(jī)制研究[D]. 肖秦琨.西北工業(yè)大學(xué) 2006

碩士論文
[1]基于PCA-SVM模型的量化擇時(shí)研究[D]. 蘇冰.天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 2015
[2]基于行為金融理論的股價(jià)波動(dòng)典型現(xiàn)象研究[D]. 趙耿龍.南京大學(xué) 2013
[3]動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的研究[D]. 胡仁兵.北京工業(yè)大學(xué) 2009



本文編號(hào)：2956512