基于貝葉斯Markov轉(zhuǎn)換模型的股市收益與通脹動(dòng)態(tài)關(guān)系研究.pdf

1、通貨膨脹作為制定相關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的重要參考指標(biāo)，其波動(dòng)特征和未來走勢對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢的發(fā)展有重要的影響。股票市場作為金融市場的代表，其周期波動(dòng)會(huì)對(duì)社會(huì)貨幣總供給與貨幣總需求產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性的影響，從而影響通脹率的波動(dòng)。因此，研究股票市場與通貨膨脹率之間的關(guān)系，有助于我國宏觀經(jīng)濟(jì)政策的正確制定，并對(duì)判斷市場經(jīng)濟(jì)政策的效應(yīng)具有重要意義。
　　通貨膨脹與股票實(shí)際收益率之間關(guān)系不是純粹的只有一種形式，其可能存在四種相關(guān)關(guān)系:正相關(guān)、負(fù)相關(guān)、不確定與不

2、相關(guān)，實(shí)際的市場經(jīng)濟(jì)中股市收益與通貨膨脹率之間一般呈現(xiàn)出非線性、非對(duì)稱性的關(guān)系。Markov機(jī)制轉(zhuǎn)換VAR模型(MSVAR)在研究非線性動(dòng)態(tài)關(guān)系中有很廣泛的應(yīng)用，因?yàn)镸arkov機(jī)制轉(zhuǎn)換能很好地刻畫出時(shí)間序列的非線性機(jī)制轉(zhuǎn)換的過程，然而，MSVAR模型卻存在對(duì)數(shù)據(jù)依賴程度高、估計(jì)參數(shù)過多、擬合程度低等問題，貝葉斯統(tǒng)計(jì)推斷方法以及MCMC算法的運(yùn)用為解決以上這些問題提供了良好的解決方案。
　　本文首先針對(duì)股市收益與通脹波動(dòng)關(guān)系分析過

3、程中隨機(jī)參數(shù)條件下的建模問題，構(gòu)建貝葉斯Markov轉(zhuǎn)換VAR模型。然后，通過分析模型的統(tǒng)計(jì)結(jié)構(gòu)，設(shè)置參數(shù)的先驗(yàn)概率分布，利用貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法，推斷模型參數(shù)的后驗(yàn)分布，設(shè)計(jì)相應(yīng)的兩次Gibbs抽樣算法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行貝葉斯估計(jì)。最后，利用貝葉斯Markov轉(zhuǎn)換VAR模型研究股票回報(bào)率，通脹率波動(dòng)成分和通脹率趨勢成分三者間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，研究結(jié)果表明:貝葉斯Markov轉(zhuǎn)換VAR模型更準(zhǔn)確地刻畫出三變量之間波動(dòng)關(guān)系的非線性動(dòng)態(tài)特征。在機(jī)制轉(zhuǎn)移的具