2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、自Hurst從潮汐數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)水文時(shí)間序列的長期記憶性(longmemory),Mandelbrot建立了長期記憶分析的嚴(yán)格數(shù)學(xué)基礎(chǔ)后,長期記憶性研究在自然科學(xué)領(lǐng)域引起了廣泛關(guān)注。最近二十年,經(jīng)濟(jì)、金融時(shí)間序列的長期記憶性成為經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。分析資本市場的長期記憶性,對于分析與了解市場結(jié)構(gòu)、判斷市場的走勢,以及長期記憶性對市場風(fēng)險(xiǎn)與未來變化的影響等方面具有重要的作用。長期記憶性的存在不僅是對市場有效性的違背,為投資利潤的出現(xiàn)

2、提供了可能性,而且,對傳統(tǒng)的實(shí)證研究方法也是一個(gè)沖擊。 近年來,匡內(nèi)學(xué)者開始關(guān)注我國股票市場的長期記憶性。由于起步較晚,目前的研究還處于消化吸收階段。已有文獻(xiàn)基本上是針對收益率的長期記憶性來進(jìn)行研究的,而針對國內(nèi)股票市場收益率波動(dòng)長期記憶性的研究還比較少。然而,波動(dòng)率的長期記憶性不僅會(huì)導(dǎo)致金融市場上的波動(dòng)持久性特征出現(xiàn),而且將對波動(dòng)率的預(yù)測與衍生證券定價(jià)產(chǎn)生重要的影響。目前,現(xiàn)有的研究主要是利用分形滑動(dòng)自回歸(ARFIMA)和廣

3、義自回歸條件異方差(GARCH)類模型來對單一市場收益率的波動(dòng)進(jìn)行研究,很少有關(guān)于香港與內(nèi)地兩個(gè)市場收益率波動(dòng)過程之間關(guān)系的研究。 基于此,本文首先對已有的檢驗(yàn)方法和建模思路進(jìn)行評(píng)述,指出這些方法和思路的優(yōu)缺點(diǎn),為筆者的研究奠定基礎(chǔ)。其次,筆者利用單變量的ARFIMA模型,對A股和H股收益率波動(dòng)進(jìn)行了長期記憶性檢驗(yàn),結(jié)果發(fā)現(xiàn):雖然收益率序列的自相關(guān)性較弱,但是收益率波動(dòng)序列卻表現(xiàn)出顯著的長期記憶效應(yīng)。然后,對A股和H股市場分別建

4、立能夠反映其收益率波動(dòng)的分形單整廣義自回歸條件異方差FIGARCH(1,d,1)模型,估計(jì)結(jié)果顯示:兩個(gè)市場之間的分形參數(shù)比較接近;利用Teyssiere(1997),BrunettiandGilbert(1998)介紹過的雙變量FIGARCH(1,d,1)模型的框架,檢驗(yàn)A股和H股市場的分形參數(shù)是否相同,發(fā)現(xiàn)并不能拒絕兩個(gè)市場具有相同的分形參數(shù)的假設(shè)。最后,對A股和H股的絕對收益率和平方收益率的線性組合建立ARFIMA模型進(jìn)行估計(jì),分

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