發(fā)布時(shí)間：2021-05-20 11:22

　　本文的主要研究目標(biāo)是探尋中國(guó)與美國(guó)股票市場(chǎng)收益率序列的長(zhǎng)期記憶性,對(duì)兩國(guó)股票市場(chǎng)價(jià)格的趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),并對(duì)比分析中美兩國(guó)股票市場(chǎng)的差異。本文主要通過(guò)多種量化方法如修正的重標(biāo)極差分析法、對(duì)數(shù)周期圖法、局部Whittle似然函數(shù)法以及精準(zhǔn)的局部Whittle似然函數(shù)法對(duì)中美兩國(guó)股票市場(chǎng)四支具有代表性的股票指數(shù)的周度收益率原始序列序列與去突變序列進(jìn)行長(zhǎng)期記憶參數(shù)的估計(jì)與真?zhèn)伍L(zhǎng)期記憶性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明,中國(guó)股票市場(chǎng)具有顯著的長(zhǎng)期記憶性,美國(guó)股票市場(chǎng)不具有長(zhǎng)期記憶性。同時(shí),本文建立了時(shí)變長(zhǎng)期記憶參數(shù)模型,對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)價(jià)格運(yùn)行趨勢(shì)進(jìn)行了預(yù)測(cè),保持了80%以上的預(yù)測(cè)成功率,但是在對(duì)美國(guó)股票市場(chǎng)進(jìn)行趨勢(shì)預(yù)測(cè)時(shí),預(yù)測(cè)結(jié)果比較差。此外,本文還具體以SSECI為例,對(duì)比分析長(zhǎng)期記憶模型ARFIMA模型和傳統(tǒng)的短期記憶模型ARMA模型對(duì)SSECI周度收盤價(jià)格序列的預(yù)測(cè)能力。結(jié)果表示,相較于傳統(tǒng)的短期記憶模型,長(zhǎng)期記憶模型ARFIMA模型具有更加優(yōu)異的擬合預(yù)測(cè)能力。最后,深入探究了造成中美兩國(guó)股票市場(chǎng)在長(zhǎng)期記憶性以及整體運(yùn)行趨勢(shì)上不同表現(xiàn)的原因,并提出相應(yīng)的政策建議,推動(dòng)中國(guó)股票市場(chǎng)的健康、穩(wěn)健發(fā)展。 

【文章來(lái)源】：湖南師范大學(xué)湖南省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
第一章 緒論
    第一節(jié) 研究背景與研究意義
    第二節(jié) 研究?jī)?nèi)容與基本框架
    第三節(jié) 文章結(jié)構(gòu)安排
    第四節(jié) 創(chuàng)新與不足之處
第二章 文獻(xiàn)綜述與理論基礎(chǔ)
    第一節(jié) 有效市場(chǎng)假說(shuō)與分形市場(chǎng)假說(shuō)
    第二節(jié) 長(zhǎng)期記憶性研究綜述
    第三節(jié) 長(zhǎng)期記憶性理論基礎(chǔ)概述
    第四節(jié) 長(zhǎng)期記憶參數(shù)估計(jì)方法
    第五節(jié) 偽長(zhǎng)期記憶性檢驗(yàn)
第三章 樣本數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)性說(shuō)明
    第一節(jié) 樣本統(tǒng)計(jì)性說(shuō)明
    第二節(jié) 上證綜指波動(dòng)周期
第四章 實(shí)證分析
    第一節(jié) 長(zhǎng)期記憶性檢驗(yàn)
    第二節(jié) “去突變”序列長(zhǎng)期記憶性檢驗(yàn)
    第三節(jié) 股票價(jià)格趨勢(shì)預(yù)測(cè)
    第四節(jié) 預(yù)測(cè)性能檢驗(yàn)
第五章 中美股票市場(chǎng)差異
    第一節(jié) 投資者行為差異
    第二節(jié) 投資者結(jié)構(gòu)差異
    第三節(jié) 股票市場(chǎng)制度差異
    第四節(jié) 資本市場(chǎng)完善程度差異
第六章 總結(jié)與建議
    第一節(jié) 主要結(jié)論
    第二節(jié) 政策建議
結(jié)語(yǔ)
參考文獻(xiàn)
附錄
后記


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3197667