TOP22【毕业设计】国际股市波动的长期记忆性实证研究.doc文档免费在线阅读

三实证结果分析我们先对各国地区股市的日收益率数据进行单位根检验，结果发现数据均为阶平稳陷于篇幅因素，检验结果略，故可以进行时间序列分析。

表给出了七主要是由香港股市自身的特点所决定的。

香港作为全球重要的国际金融中心，海外上市公司和投资者在市场中占据了相当大的比例，这些海外因素的存在使得香港股市的波动幅度较大。

此外由于香港经济高度依赖发达国家和大陆市场，因此海内外股市的波动往往会诱发本港股市的巨幅波动，这些都加剧了香港股市的风险水平。

从反映收益率对称性的偏度指标来看，七个市场中有四个呈现左偏，三个呈现右偏形态，其中沪深股市均为左偏。

而从反映股市波动聚集状态的峰度指标来看，七个股票市场峰度值均显著大于零标准正态分布的峰度值，这说明这七个市场收益率的分布均存在着明显的厚尾现象。

沪深股市的峰度值仅次于香港股市，说明沪出来的，表达形式为其中的条件方差可表达式为计时间序列是否存在长期记忆性。

二模型介绍反映时间序列波动的长记忆性所最常用的模型是模型，它是与在年提小二乘估计ˆ渐进服从正态分布，即ˆ，，，在原假设成立的条件下，统计量ˆ这样就可以估立叶密度，则是同相关的谱密度。

由式可得的回归方程证明，当样本容量足够大时，的最提出了名为检验的种半参数方法去检验时间序列的长期记忆性。

其基本原理如下般而言，分整过程的的谱密度函数可表示为，其中是傅期自相关而不存在长期记忆性，则就具有稳定的极限分布，此时就可以通过检验的分布情况对时间序列是否具有长期记忆性进行检验。

检验在模型的基础上ˆˆ且，ˆ，ˆ为序列的样本自协方差这样就可以计算统计量。

如果时间序列仅仅存在短述缺陷，目前已成为实证分析主要采用的方法。

修正的分析主要是针对部分，ˆ，其中，ˆ究发现，经典分析存在些不足，包括序列包含短期记忆和序列非平稳等，为了弥补经典分析的不足对经典分析作了修正，提出了个新的统计量修正的分析该统计量可以解决上中为常数，即为指数。

可以证明当时，时间序列为短记忆当时，序列为白噪声序列当时，时间序列为长记忆当时，序列具有无限方差，是非平稳的。

然而其后的研令，可以证明，当时，，其用来分析时间序列的长期记忆过程，最早由水文学家赫斯特在年提出，其主要方法是对于个由个观测值构成的时间序列，首先估计其对于整数的极差与标准差就要对长期记忆性是否存在进行检验，所需要使用的统计方法主要包括修正的检验和检验，以下简要介绍之。

修正的检验重标极差分析法，分析通常玉。

二实证模型介绍长期记忆性的存在性检验对股市波动的长期记忆性实证检验的第步是检验时间序列的平稳性，检验的方法主要是扩展的单位根检验等。

鉴于对此问题的相关论述已较多，笔者不再赘述。

其后观上述文献，将各国股市波动长期记忆性特征进行实证比较的研究还不多见，特别是综合考察比较中国大陆上海深圳股市和国际主要股市波动长期记忆性特征的研究目前更处于空白之中，笔者拟就此问题进行探讨，权当抛砖引对韩国股票市场的研究等。

国内学者如汤果何晓群王春峰张庆翠等对国内上海和深圳股市的实证研究也支持存在着长期记忆性。

但纵研究结果都表明各国股市收益率的波动往往存在着显著的长期记忆性，典型代表如对美国股票市场对德国股票市场研究结果都表明各国股市收益率的波动往往存在着显著的长期记忆性，典型代表如对美国股票市场对德国股票市场对韩国股票市场的研究等。

国内学者如汤果何晓群王春峰张庆翠等对国内上海和深圳股市的实证研究也支持存在着长期记忆性。

但纵观上述文献，将各国股市波动长期记忆性特征进行实证比较的研究还不多见，特别是综合考察比较中国大陆上海深圳股市和国际主要股市波动长期记忆性特征的研究目前更处于空白之中，笔者拟就此问题进行探讨，权当抛砖引玉。

二实证模型介绍长期记忆性的存在性检验对股市波动的长期记忆性实证检验的第步是检验时间序列的平稳性，检验的方法主要是扩展的单位根检验等。

鉴于对此问题的相关论述已较多，笔者不再赘述。

其后就要对长期记忆性是否存在进行检验，所需要使用的统计方法主要包括修正的检验和检验，以下简要介绍之。

修正的检验重标极差分析法，分析通常用来分析时间序列的长期记忆过程，最早由水文学家赫斯特在年提出，其主要方法是对于个由个观测值构成的时间序列，首先估计其对于整数的极差与标准差令，可以证明，当时，，其中为常数，即为指数。

可以证明当时，时间序列为短记忆当时，序列为白噪声序列当时，时间序列为长记忆当时，序列具有无限方差，是非平稳的。

然而其后的研究发现，经典分析存在些不足，包括序列包含短期记忆和序列非平稳等，为了弥补经典分析的不足对经典分析作了修正，提出了个新的统计量修正的分析该统计量可以解决上述缺陷，目前已成为实证分析主要采用的方法。

修正的分析主要是针对部分，ˆ，其中，ˆˆˆ且，ˆ，ˆ为序列的样本自协方差这样就可以计算统计量。

如果时间序列仅仅存在短期自相关而不存在长期记忆性，则就具有稳定的极限分布，此时就可以通过检验的分布情况对时间序列是否具有长期记忆性进行检验。

检验在模型的基础上提出了名为检验的种半参数方法去检验时间序列的长期记忆性。

其基本原理如下般而言，分整过程的的谱密度函数可表示为，其中是傅立叶密度，则是同相关的谱密度。

由式可得的回归方程证明，当样本容量足够大时，的最小二乘估计ˆ渐进服从正态分布，即ˆ，，，在原假设成立的条件下，统计量ˆ这样就可以估计时间序列是否存在长期记忆性。

二模型介绍反映时间序列波动的长记忆性所最常用的模型是模型，它是与在年提出来的，表达形式为其中的条件方差可表达式为，模型中要求条件方差的系数大于零，而现实中这个条件不定能够得到满足。

受到模型的启发提出了分整模型，也就是我们通常所说的模型来描述股市波动的非对称性。

若，则说明存在着杠杆效应。

若，说明存在着负的杠杆效应，即股票下跌过程往往会伴随更为激烈的波动。

三数据的来源与处理本文中美国纽约交易所道琼斯工业指数简称纳斯达克指数简称英国伦敦交易所金融时报指数简称日本东京交易所日经指数简称和香港交易所恒生指数简称来自于雅虎财经网站，上海综合指数简称和深圳成分指数简称取自于通达信交易软件。

本文中的统计运算均在软件和中完成。

我国上海和深圳股市从年月日起实行涨跌停板制度，由于这对股市的运行方式和模式产生了非常大的影响。

为此笔者将研究时间段的起点定在该日期，研究时间段的终点是年月日，包含超过年时间的七家交易所主要指数的日收益率数据。

在收益率的计算上采用的是金融分析中常用的对数收益率法，即其中为指数在时刻的收益率，为指数在时刻的绝对值。

三实证结果分析我们先对各国地区股市的日收益率数据进行单位根检验，结果发现数据均为阶平稳陷于篇幅因素，检验结果略，故可以进行时间序列分析。

表给出了七主要是由香港股市自身的特点所决定的。

香港作为全球重要的国际金融中心，海外上市公司和投资者在市场中占据了相当大的比例，这些海外因素的存在使得香港股市的波动幅度较大。

此外由于香港经济高度依赖发达国家和大陆市场，因此海内外股市的波动往往会诱发本港股市的巨幅波动，这些都加剧了香港股市的风险水平。

从反映收益率对称性的偏度指标来看，七个市场中有四个呈现左偏，三个呈现右偏形态，其中沪深股市均为左偏。

而从反映股市波动聚集状态的峰度指标来看，七个股票市场峰度值均显著大于零标准正态分布的峰度值，这说明这七个市场收益率的分布均存在着明显的厚尾现象。

沪深股市的峰度值仅次于香港股市，说明沪深股市收益在尾部的聚集情况非常明显，这方面是可能由于沪深股市极容易受政策波动的影响，从而造成股指的大涨大落。

另方面可能也是受到涨跌停板制度的限制，从而使得股市日收益率数据在的门槛下高度聚集。

表各国地区股市日收益率的基本统计分析样本数收益率标准差偏度峰度表二给出了七个股票市场修正检验值和检验的结果。

从检验的结果来看，除了日本股票市场外，其余六个股票市场都不约而同的存在着长期记忆性，这点与前人的研究结果大致类似。

我们以深圳成分指数的自相关函数为例图进行考查，结果发现自相关函数在前阶下降的很快，而在其后则衰减的非常慢，直至阶以后才逐步接近于。

这说明自相关函数间存在着很强的依赖型，其衰减形式不是般所假设的指数衰减，而是呈现双曲线衰减形式，条件方差受到的冲击将会持续相当长的时间，说明了引入模型讨论金融收益率波动的必要性。

即使考虑日本股市的情况，由于其修正检验值和检验结果非常比较接近临界值，因此其是否存在长期记忆性仍需进步通过模型来进行检验。

表二各国地区日收益率的检验和检验修正检验值值统计值注带的标记表示在的水平下显著。

图深圳成分指数自相关函数图表三给出了各国股市收益率模型的估计结果。

从估计系数的检验值来看，模型的估计效果较为理想。

从反映各国股市波动的杠杆效应的指标来看，七个股票市场的估计值在的水平下均显著，且均为负数，说明各股票市场波动均存在明显的杠杆效应，即股票下跌过程往往会伴随更为激烈的波动，这点在道琼斯和纳斯达克指数上表现的更为明显。

而我国股市由于目前只能作多不能作空，因此虽仍存在着定的杠杆效应，但幅度并不强。

而从反映股市波动长期记忆性的值来看，除了日本东京股市的长期记忆性不显著外，其余六个股市都存在着明显得长期记忆性。