我国股票市场收益率序列的非线性分析
我国股市非线性特征的检验与分形验证
本 文 通过 对 上证 综 指 和 深圳 成 指 日收益 率 、 周
收益率、 月收益率 的基本统计量 、 和Ｋ 检验 、 Ｊ Ｂ Ｓ 直方
表２ 深 圳成 指 收 益 率 指 数 的 统 计特 征
（ Ａ Ｍ）套 利 定 价 模 型 （ ）Ｂａｋ Ｓｈｌｓ 权 ＣＰ 、 Ａ 、ｌｃ — ｃｏ 期 ｅ 定 价模 型 （ Ｐ 等 都依赖 于 理性投 资 者 、 效市 场 、 Ｏ Ｍ） 有 随机游 动 等几 个核 心 假设 。 特点 是对 正 态 分布 及 其 有 限方 差 的存 在有 着 很 强 的依 赖 ， 即特别 强 调序 列 独立（ 不相 关 ）然 而 股票 市 场 的参 与 者 不 一定 在 任 。 何 时候 都 回避 风 险 ， 市场 也不 是 一 直 井 然 有 序 ， 如 “ 节效 应 ” 小 公 司效 应 ” 季 和“ 的普遍 存 在 ， 在实 际 生 活 中人 们往 往 以一 种非 线 性 方 式对 信 息 做 出反 应 。
一
ＲＳ 析方 法验 证 了我 国股票 市场 具有 分形 特征 。 ／分
二 、 我 国股 票 市场 的 非 正 态特 征 检 验 对
数 据选取 上证 综指 １９ 年 １月２ ９０ ２ ４日￣ ２ １年 １ １００ ２ １ 月２ 日之 间 的 日收盘指 数 、 收盘 指数 、 收盘 指数 ３ 周 月
表 １ 上 证 综 指 收 益率 指 数 的统 计 特 征
２１ 年第２ 总第 １６ ０１ 期（ ３ 期）
注 ：— 统计量在５ ＪＢ ％和ｌ ％显著性水平 下的临界值分别为５９ １ 和９ １３ Ｋ Ｓ ．９５ ． ０ ， — 统计量在５ ２ ％和 ｌ ％显著性水 平下（ 双尾 ） 的临界值
股票市场波动的非线性特征分析
股票市场波动的非线性特征分析股票市场的波动是普遍存在的，并且在不同的时间段内，波动的程度和方向都会发生变化。
而这种波动呈现非线性特征，也就是说，市场波动并不是简单的单向，而是多个因素综合作用的结果。
本文将从非线性角度来分析股票市场波动的特征。
非线性现象的表现非线性现象是一种非常普遍的现象，几乎可以在人类周围的各种事物中看到。
简单的线性现象，是指因果关系单一，结果是直接而唯一的；而非线性现象则包含许多因素，导致后续的变化不可预期和复杂。
在股票市场中，非线性现象非常明显。
价格的波动取决于多种因素，包括政策变化、证券公司的行为以及投资者的情绪等等。
这些因素之间互相影响相互作用，并且导致股票市场出现多种非线性的行为模式。
混沌效应在股票市场波动的时候，我们有时会看到很多随机的变化，其原因可能是混沌效应。
混沌效应是非线性系统中的一个重要表现，它指的是系统的变化是由多个独立的、微小的影响的叠加而成，并且是不可预测的。
这种效应贯穿于整个系统的变化中，被称为系统的“混沌态”。
在股票市场中，这种混沌态表现为大量的随机波动和不规则的价格变动。
对于普通人来说，这些非线性的变化很难理解和预测，因此建议投资者要格外小心地对待价格波动。
周期性波动周期性波动是股票市场中非常常见的现象，它是由于市场中多种因素的变化，而引起的价格周期性波动。
以股票价格为例，它的周期性波动一般有两种类型：一个是长期的，例如20-30年的波动，这种波动完全由基本面和经济政策驱动；另一个是短期的，一般是几个月或几年的波动，由技术分析、量能分析和心理分析等多种因素综合影响。
除此之外，周期性波动还可以通过特定的数学模型来进行预测。
这样，投资者就可以对价格波动有一定的了解，从而更加科学地投资。
总结综合以上分析，我们可以看出股票市场波动的特性表现为非线性、周期性波动和混沌效应。
在股票市场中，投资者们需要不断学习和掌握知识，对市场的变化有更深刻的理解，从而才能够更好地把握股票市场的波动，做出正确的决策。
我国股市收益率与宏观经济非对称性的关联分析
本文将从股市收益率与宏观经济之间的关系以及二 票市场 的波动也对宏 观经济 运行 产生一 定影 响 。表 １ 给 者之间关系的非对称性等特征进行检验，借以分析二者
之间关 系是否依赖经 济周期 的阶段 性 ，这对 于判 断经济
表 １ 美 国 １瞳 —１９ 年间不同经济阶段股市 收益情 况 ｇ１ ９ ３ ９ 通货 紧缩 股 市环境 控 制 繁 荣 通货膨胀 反通货膨胀 １８ —１９ ９ １ ９３矩
国等发达 国家相 比有 所不 同。从 我 国经济 周期 波动 的整 体运行看 ，１９ 年处于第 九轮经 济周期 的谷 底 ，１９ ９１ ９２年
股市收益率最高，分别为 １％和 １．％；而通货膨胀和 ５ ５３ 通货 紧缩期股 市收益率 很低 ，分别 只有 ５６ ．％和 一 ．％。 ６７
说 明经济高速平稳增 长阶段也 是股 市收益较 高时期 ；反 之 ，经济衰退 、高通 货 膨胀 阶段 ，股 市实 际收益 大大减
票收益 和经 济 活 动高 度 相关 ；Ｃ ｒｆ ａ ａｉ 和 Ｓｒ ｆ ｈｌ ｓｈｓ ｐｓ ｓ ｉ ｓ ａ ｎｓ ａｉ Ｋ ｌｒ ｓ（０ ２ ａ ｉ ２ｏ ）利用向量 自回归 模型 ，实 证分析 了七个 ｒｔ ｉ
扩张期 和经济 收缩期金融政策 的作 用效果是十 分重要的 ， 同时为我 国处在 不 同经济 发展阶段 实施相 宜 的宏 观经济 政策 以促进经济和股票 市场 持续 、稳 定发 展提供 实 证依
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第 ２ 卷 第 ｌ期 ５ １
２６ １ ０ 年ｌ ０ 月
工 业 技 术 经 济
Ｖ．。ｏｌ 总 ０５Ｎ１ １ 第 ． ２
：７期 １ ５
我 国股 市 收益 率 与宏 观 经 济非 对 称 性 的关 联 分 析
我国股票市场的非线性研究——基于LSTAR模型
文 献标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：１０ —０ ２ ２ ０ ） １ ０ ２０ ０ ４６ ６ （ ０ ８ ０ — ８ —４ ０
Ｏ 引 言
股 票 市 场 价格 行 为 ， 来 为经 济 学 家 和 实 际 工 作 者 所 关 历 注， 也是 经 济 学 特 别 是 计 量 经济 学 重 点 研 究 的 问题 。如 何 刻 画股 票 市 场周 期 性 的上 涨 与 下 跌 行 为 ， 是 一 个 有 待 深 入 研 仍
合适 的 ， 虑 在 这 些 状 态 变 化 下 利 用 计 量 模 型 特 别 是 Ｓ Ａ 考 ＴＲ 模 型分 析 我 国股 票 市场 周 期 性 行 为 ， 目前 在 国 内还 处 于空 白
状 态 。本 文首 先 将 较 系 统 的解 析 Ｓ Ａ Ｔ Ｒ模 型 ， 此 基 础 上 ， 在 对 我 国股 票 市 场 的非 线 性 进 行 实 证 研 究 ； 后 用 Ｓ Ａ 最 Ｔ Ｒ模 型 进
究 的 问题 。基 于 传 统 的 线 性 时 间 序 列 （ Ａ Ｐ） Ａ Ｍ 如 Ｒ（ 或 Ｒ Ａ
（ ｑ 等 ） 型 一 直 以来 是 研 究 股 票 市 场 等 金 融 问 题 的基 本 Ｐ， ） 模 方 法 。然 而 ， 票 市 场 的 突 变 行 为 ， 别 是 １８ 股 特 ９ ７年 的 “ 色 黑
星 期 一 ”震 撼 了传 统 线性 经济 学 的 理 论 基 础 ， 为 这 对 于 这 因
次 举 世 皆 知 的股 市 暴 跌 ， 典经 济 学ห้องสมุดไป่ตู้家 们 找不 到 任 何 来 自系 经 统 外 干 扰 的充 分 根 据 ， 市 下 滑 时所 显 示 出来 的 突 发 性 清楚 股 地 表 明非 线 性 效 应 的 存 在 。 然 而 刻 画 股 票 市 场 的这 种 非 线
股票市场的非线性结构与混沌效应检验——基于BDS与CR方法
关键 词 ： 混沌 理论 ； 线性分 析 ； 非 对数 线 性趋 势 消除 法 ； Ｄ Ｂ Ｓ检 验 ； 回临近 检验 返
中 图分类 号 ：８０ ９ Ｆ ３ ． 文献 标识 码 ： Ａ
Ｔｅ ｔ ｇ Ｎｏ ｌ ｅ ｒＳ ｒ ｃｕ ｅ ａ ｄ Ｃｈ ｏ ｆ ｃ ｆＣｈ ｎ ｓ ｔ ｃ ｓ ｉ ｎ ｉ ａ ｔ ｕ ｔ ｒ ｎ ａ ｓ Ｅｆｅ ｔｏ ｉ ｅ ｅ Ｓ ｏ ｋ ｎ ｎ Ｍ ａ ｋ ｔ ｓ ｄ ｏ ｒ ｅ ｓＢａ ｅ ｎ ＢＤＳ ａ ｄ ＣＲ ｅ ｈ ｄ ｎ Ｍ ｔｏ ｓ
Ｍ Ａ ａ － ｕ ，ＺＯＵ ｎ ，ＬＩＨｏ ｇ ｑ ａ ２ Ｃｈ ｏ ｑ ｎ Ｌｉ ” ｎ — ｕ ｎ
（ ． ｏｌ ｅｏ Ｂ ｓ ｅｓ ｍｉｉ ｒｔ ｎ Ｈ ｎ ｎ Ｕｎｖ Ｃ ａ ｇ ｈ ， ｕ ａ ４ ０ ８ 。 ｈ ａ １ Ｃ ｌ ｇ ｆ ｕｉ ｓ Ａｄ ｎｓ ａｉ 。 ｕ ａ ｉ 。 ｈ ｎ ｓ ａ Ｈ ｎ ｎ １ ０ ２ Ｃ ｉ ； ｅ ｎ ｔ ｏ ｎ ２ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｕ ｎｓ 。 ｎ ｎ Ｎ ｒ ｌ ｉ 。 ｈ ｎ ｓ ａ Ｈ ｎ ｎ １ ０ １ Ｃ ｎ ） ． ｏ ｌ ｆ ￣ ｅｓ Ｈｕ ａ ｏ ｍａ Ｕｎｖ Ｃ ａ ｇ ｈ － ｕ ａ ４ ０ ８ － ｈ ａ ｃ Ｂ ｉ Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｎ ｌ ｓ ｆ ｔ ｅ ｔａ ｉ ｏ ａ ｔ ｏ ｓ ｈ ｍａｌｄ ｔ ｌ ｏ ｉ ｍ ｒｇ ｎ ｔｄ ｂ ｓ ｎ ｓｒ ｃ ： ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ａ ａｙ ｉ ｏ ｈ ｒ ｄｔ ｎ ｌｍｅ ｈ ｄ ，ｔ ｅ ｓ ｌ ａ ａ ａｇ ｒｔ ｓ ｉ ｈ ｏ ｉ ｉ ａ ｅ ｙ Ｒｏ ｅ —
４０８ ） １ ０ １
我国股票市场非线性特征的检验与分形验证
我国股票市场非线性特征的检验与分形验证梁秋霞葛腾飞金道政摘要：长期以来，资本市场理论一直为线性范式所主宰，市场被认为是静态的、均衡的、有效的。
然而随着一些异常现象的出现和非线性理论的发展，人们开始逐渐认识到线性范式的缺陷和失灵，非线性的理论和方法正在成为资本市场研究方法的主角。
本文先对我国股票市场的非线性特征进行定性分析，然后通过实证检验说明我国股票市场不服从传统理论假定的正态分布，最后验证我国股票市场具有分形特征。
关键词：非线性；正态分布；分形特征一、问题的提出有效市场理论(EMH)一直在股票市场研究领域占据着主导地位。
有效市场理论认为股票市场上股票价格在各交易日的收益是彼此独立的，价格变动过程是一个随机游走过程，其概率分布服从正态分布]1[。
建立在有效市场理论基础之上的传统经典资本市场理论：马柯威茨的均值——方差模型、资本资产定价模型(CAPM)、套利定价模型(APT)、Black-Scholes期权定价模型(OPM)等都依赖于以下几个核心假设：理性投资者、有效市场、随机游动。
其特点是对正态分布及有限方差的存在有着很强的依赖，即特别强调序列独立（不相关）。
然而股票市场的参与者不一定在任何时候都回避风险，市场也不是一直井然有序，如“季节效应”和“小公司效应”的普遍存在，在实际生活中人们往往以一种非线性方式对信息做出反应。
这表明股票市场收益率正态分布假说和有效市场假定的失效。
本文先对我国股票市场的非线性特征进行定性分析，然后通过对上证综指和深圳成指日收益率、周收益率、月收益率的基本统计量、J-B和K-S检验、直方图与正态分布的拟合、正态性检验的P-P图等角度进行检验，说明我国股票市场不服从正态分布，最后通过R/S分析方法验证我国股票市场具有分形特征。
二、我国股票市场非线性特征的定性分析传统股票市场理论认为股票市场是一个均衡的线性系统。
当没有外生变量因素的影响时，股票市场的价格不会发生变动；在受到扰动时，股票的价格将偏离均衡产生相应的变动。
中国市场股票价格的非线性动态对冲
中国市场股票价格的非线性动态对冲中国股市作为全球规模较大的市场之一，其走势总是牵动着众多投资者的神经。
由于股市价格的波动性和不确定性，加之经济环境的不断变化，对于投资者来说，如何制定出一个有效的风险防御策略，保障自身利益，一直是投资者们所面临的难题。
本文将探讨中国市场股票价格的非线性动态对冲问题，以期为投资者提供一种实际操作策略。
一、对冲理论所谓对冲，便是通过投资含有相反走势的资产，以达到规避风险的目的。
对冲的对象大多是股市和股指期货等具有高度相关性的资产，由于它们之间存在一定的价差关系，因而可以通过建立投资组合来进行对冲操作，以达到规避市场风险的效果。
在实际操作中，对冲分为静态对冲和动态对冲两种方式，其中静态对冲是通过建立一组固定的多空投资组合，在特定市场环境下得以有效地降低投资风险；而动态对冲则是根据市场情况调整投资组合的权重，随时对投资组合进行调整，以达到最佳的对冲效果。
二、非线性动态对冲在中国市场股票价格的复杂变化环境下，传统的对冲理论已经不能满足投资者的需求，因此出现了一种非线性动态对冲的思路。
这种思路基于市场走势的非线性性和不确定性，通过对市场波动的预测以及对股票价格变化的监测，来进行针对性的对冲策略调整。
具体来说，非线性动态对冲分为两个层面，一是对投资组合的动态调整，即根据市场预期和特定环境下的资金流动情况，来进行对冲组合的调整。
二是对市场波动的非线性分析和预测，即通过对市场的走势进行非线性建模，避免单纯依赖统计方法所带来的偏差。
三、对冲实践针对中国市场价格的非线性动态对冲，实际操作中可以考虑使用以下几种策略：1.分散风险法由于股市价格的波动性，投资者应当尽量分散风险，选取多个不同领域的股票进行组合，通过规避单一股票的风险和涨跌带来的波动，来达到降低总投资风险的目的。
当其中某一股票出现不利的走势，其他股票可以起到对冲的作用，从而达到分散风险的效果。
2.动态对冲法在市场环境不确定的情况下，动态对冲是实现对冲目标的主要方法。
基于非线性结构的中国权证和股票市场价格关系实证研究
◆
Ｃ ＋，， Ｐ 一 Ｉ ｜ ｌ ｅ ｒ Ｉ （ ｍ ）４ Ｉ ｅ ） ； ＣＬ ， Ｊ 一 Ｊ ， ２ ， ｒ Ｉ （ ＝《 ｅ ＪＪ ； ｅ Ｃｍ Ｌ ）Ｐ ３ ＋ ；ｒ 一三 ｅ； （ ＜）
著 的非线性 ，Ｈｉｍｓｒ Ｊ ｎ ｓ（ ９ ４） ｅ ｔ ａ和 ｏ ｅ １ ９ 指 出交易量也存 在显著的非线 。Ｂ ｏ ｋ ｌ ｉ ｅ ｒｏ ｓ （ ９ １ ８１发现纽约股市交 易量和波动性之 ９ 间互为非线 性 Ｇｒｎ ｅ 因果关系。 ｇｒ ａ
衄 ａ（ ｍ ） ∑来自似 ， （ ｍ ， “ Ｐ ）
Ｇ ａｇｒ ｒｎｅ 因果 关
权证是发 行人所发行 的、持 有人 在特
定的 时期 内以特定价格 买进（ 认购权证 ） 或 卖出 （ 认沽权 证 ） 特定数量 的标 的证券 的
凭证 。中国内地权证 自２ ０ 年 ８月宝钢权 ０５
ｔ 一统计量 【 ｒ ８） 一 。１８ ２ ４２
一０５５ ２ ． ２ … ７ 一 ０ ９３ ２ ０ ０ …
ｔ 一统计量 （ ｒ ｗ） １ ０ ６ ０７ ５ 蚪
－ １ ４５ ２ ＿ ６ … ６ ４９５ ． ９¨ ３
证发行 以来一度得到很大 的发展 ，但 随着 ２ １年 ８ ０ １ 月长虹权证到期 ， 国的权证市 我 场再次退 出资本市 场。 内地权证市场 尚未 具备衍生 品市 场所有的价格发现 、稳定股
张永东 、 黎荣舟 （ ０ ３） ２ ０ 采用上海股市
交易数据 ， 实证检验 了日内波动性与成交量
系进 行 实证研 究 。 实证 结 果表 明 权 证价 格 和标 的股 票 价格 之 间存在 双 向的 非 线 性 因果 关 系 ，两 者之 间并 不存 在 绝 对 的
股票市场—一个复杂的非线性动力系统
关键 词 ： 股票市扬 ； 非线性 ； 系统 中图分类号 Ｆ ３．ｌ ８０ ９ 文献标识码：Ａ
栩：
正态 ｌ 生的检 验 线性范 式基本 上是 蜕，投 资者 线性 方 式对信 息做 出反应 。也就 是说 他们 在接到 信 息 时做 出反 映 ，不 以累 积 的方式对一 个事件 作 出反映 。线性 视 点是 内在于 理性投 资 者的概 念的， 因为 过去 的信 息 已经 反映 在价 格上 了。 因此，线性 的范式暗 示 收益率应 有近 似正 态分布 ，应该是独 立 的。 在有效 市场 假说 完全形 成之 前 ，人们 就已 经发现 了不 符合 正态性假设 的例 于． 当 奥斯 本 （ ｂ ｒｅ １ ６ ］ Ｏｓｏ ， ９ ｎ ４ 标 绘股市收 益率的密 度 函数 ，并把 这 些 收益率标 为 近似正 态” 时 ，就明显 出现 了 一 异 常情 况 ： 任 分布 的尾 个 部 行过多的观 测值 ，但未 引起重视 。到 了库特纳 （ ｏ ｙ ｒ 的经典 （９ ４ 出版 时 ， 、 人们 都 接 受价 格 变 Ｃ ｏ ｍｅ） １６ ） 般
二、股票市场是一个非线ｒ动力系统 ｌ 生 人们通 常认为随机 波动 —— 混乱 只能来 自无序 ，而 非线 性科 学 ，特别是 混 沌理 论 却 告 ｜ 们 ： 完全 是 斥我 在 严格 因果关 系为基础 的非线 性 系统 中，混 乱 完全可 能来 自某种秩 序 （ 用 一 些甚至是 非 常 简 单 的 非 线性 函敏 可
我国股市收益率波动偏度和峰度的实证分析
我国股市收益率波动偏度和峰度的实证分析本文通过以我国股票市场的代表性指数—上证综指和深证成指长达20年的历史数据为样本，对指数收益率偏度和峰度进行实证分析，考察涨跌停板限制的影响，验证我国股票市场的“一月效应”，并对所得结果给予理论解释。
研究结论包括：涨跌停板限制实施后，股市收益率的偏度和峰度都显著降低，且偏度的方向改变；涨跌停板限制实施后，波动峰度逐步降低，负收益率的持续性更强；我国股市存在“一月效应”，一月份收益率降低了波动峰度，提高了波动偏度值，但并不改变波动偏向。
关键词：偏度峰度涨跌停板限制一月效应引言偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis）是用金融资产收益率的高阶矩（三阶和四阶）来刻画收益率分布的特性。
现有学术文献中，研究证券市场波动性的较多，但专门针对收益率分布偏度和峰度的很少。
Samuelson在1970年就发现，在最优风险决策函数中加入三阶或更高阶矩后，相比均值-方差效用函数，解决方案将得到完善，可见高阶矩在解决实际问题中的重要性早已为学者所关注。
王鹏等（2009）用自回归条件方差-偏度-峰度（GJRSK-M）模型研究我国股票市场的高阶矩波动特征，结论表明，我国股市的条件方差、条件偏度和条件峰度都具有波动持续性和杠杆效应，且该模型比现有其他高阶矩波动模型具有更强的预测能力。
Amado（1999）研究发现，股票市场和外汇市场日收益率的非正态分布特征，使得对对称性和偏度的检验变得毫无意义；在非正态分布假定下，大多数市场收益都具有对称性，即使在正态分布假定下也没有显著的非对称性；但某些市场的收益率在正超额收益和负超额收益的分布上存在差别。
然而，对偏度和峰度进行深入研究的方向之一，考察“一月效应”对二者的影响，至今却鲜有文献涉及。
“一月效应”是指股票收益率在一月要显著高于其他月份。
Aggarwal等（1989）通过研究日本股市1965-1984年的月数据，发现日本股市收益分布具有显著且持续的尖峰厚尾性，其程度随组合中股票数目的增加而递减；但收益率对正态分布的偏离几乎不受一月收益率和公司规模的影响。
非线性时间序列分析与预测
非线性时间序列分析与预测时间序列分析是一种重要的统计学方法，用于研究时间序列数据的内在规律和趋势。
线性时间序列分析方法广泛应用于股市、天气、经济等领域的预测和分析中。
然而，传统的线性时间序列模型往往忽略了数据间的非线性关系，因此在某些复杂的系统中表现得并不理想。
为了进一步提高预测模型的准确性和稳定性，非线性时间序列分析方法应运而生。
非线性时间序列分析方法关注的是序列间的非线性依赖关系，通过刻画不同序列数据之间的非线性关系，揭示数据背后的深层结构和机制。
非线性时间序列分析通常包括非线性动力学、盒子维数、延迟坐标等方法。
首先，非线性动力学是非线性时间序列分析的核心方法之一。
它基于动力系统理论，将时间序列数据视为系统状态的演化过程，并通过构建非线性微分方程的数学模型来描述数据的动力学行为。
通过对非线性动力学系统的分析，我们可以更好地了解其内在的演化规律和趋势。
其次，盒子维数是衡量数据集中不规则程度的指标。
对于线性时间序列数据，在经典的离散傅里叶变换等方法中，我们可以得到精确的盒子维数。
然而，对于非线性时间序列数据，精确的盒子维数往往难以获得。
因此，非线性时间序列分析中通常使用分形维数或局部盒子维数来描述数据的复杂性和自相似性。
最后，延迟坐标方法是非线性时间序列分析中常用的一种方法。
该方法通过构造延迟嵌入向量来反映数据的时间延迟特性，并将原始的高维数据降维到低维空间中进行分析。
通过延迟坐标方法，我们可以还原数据间的非线性关系，从而更好地理解时间序列数据的动态特性。
非线性时间序列分析方法在众多领域中都得到了广泛的应用。
在金融市场中，非线性时间序列分析方法可以用于股票价格的预测和波动性分析；在气象预测中，非线性时间序列分析方法可以用于预测台风路径和强度变化；在经济中，非线性时间序列分析方法可以用于GDP增长和通货膨胀预测。
然而，非线性时间序列分析方法也面临着一些挑战和局限性。
首先，非线性时间序列分析方法对数据的质量和精确性要求较高，若数据存在缺失值或噪声，将影响预测结果的准确性。
中国股票市场的有效性实证研究——基于Fama-French三因子模型
中国股票市场的有效性实证探究——基于Fama-French三因子模型摘要：本探究旨在基于Fama-French三因子模型对中国股票市场的有效性进行实证探究。
通过分析中国A股市场的数据，本探究发现了中国股票市场存在一定程度的有效性，特殊是在市值因子和市场收益率因子方面。
然而，本探究也发现了一些限制因素，例如无风险利率的测算和数据的局限性。
因此，将来的探究应进一步探究这些限制因素，并拓宽探究范围，以提高对中国股票市场有效性的理解。
一、引言股票市场的有效性是金融学领域的一个重要理论，指的是股票市场是否能够准时反映全部相关信息，以及能否通过得到证券市场公开信息进行投资获益。
若果市场是有效的，那么投资者将无法通过分析数据或选择投资策略来获得超额利润，因为全部信息已被准确反映在股票价格中。
然而，若果市场存在非理性行为或存在某些信息隐含性，则可能会导致市场失效。
Fama-French三因子模型是股票市场有效性探究中的重要工具，它综合思量了市场风险因素、市值因素和价值因素等多个因素，以评估股票市场的有效性。
该模型通过分析市场、市值和账面市值比等因素对股票收益率的影响，来探究股票价格是否反映了全部相关信息，以及能否通过选择有效的因子来得到超额收益。
中国股票市场作为全球最大的股票市场之一，其有效性一直备受关注。
然而，由于市场特点的奇特性和中国金融体制的不完善，中国股票市场的有效性存在一定争议。
因此，本探究旨在利用Fama-French三因子模型对中国股票市场的有效性进行实证探究，以系统地、科学地评估中国股票市场的有效性。
二、探究方法本探究从2000年到2019年间的中国A股市场数据中，选取了一组样本公司，并利用Fama-French三因子模型进行回归分析。
起首，对样本公司进行市值分组，并计算每个组的市场收益率。
然后，利用Fama-French三因子模型，对每个市值组的股票收益率进行回归分析，以评估市值因素、市场因素和账面市值比因素对股票收益率的影响。
基于LSTAR模型的股市收益率波动特征研究
基于LSTAR模型的股市收益率波动特征研究基于LSTAR模型的股市收益率波动特征研究一、引言近年来，股票市场的波动性成为了投资者和研究者们关注的焦点。
股票市场的波动性不仅影响着投资者的决策，还对经济的稳定性和金融系统的风险管理产生重要影响。
因此，了解和研究股票市场的波动性特征具有重要意义。
本文旨在研究股市收益率波动特征，并基于LSTAR模型对其进行分析。
二、股市收益率波动性的定义与特征股市收益率波动性是指股票市场价格变动的幅度和频率。
它通常通过计算股票收益率的标准差或方差来度量。
波动性的特征表现为以下几个方面：1. 高度非线性：股票价格波动通常呈现非线性特征，即存在非线性的价格趋势和变动频率。
这使得传统的线性模型难以很好地解释和预测股票市场的波动性。
2. 聚集性：股票价格波动具有聚集性，即在一段时间内出现大幅度的波动之后，往往会继续出现大幅度的波动，而在相对平稳的时期则会持续较长时间。
聚集性的存在表明股市波动会呈现出一种持续性的特征。
3. 杠杆效应：股票市场存在着杠杆效应，即当股票市场下跌时，投资者会进一步减少投资，导致市场的波动进一步扩大。
而当股票市场上涨时，投资者倾向于增加投资，从而降低了市场的波动。
三、LSTAR模型及其应用LSTAR（Logistic Smooth Transition AutoRegressive）模型是一种非线性时间序列模型，用于分析非线性时间序列的特征。
LSTAR模型通过引入状态变量来描述不同时间段内参数的变化，从而能够更好地刻画非线性时间序列。
LSTAR模型的基本形式可以表示为：y_t = c + Σ (ϕ_i1*y_(t-i) + ϕ_i2*y²_(t-i)) + ε_t其中，y_t为观测的收益率序列，c为常数，ϕ_i1和ϕ_i2为状态变量，ε_t为误差项。
LSTAR模型的应用范围广泛，可以用于分析金融、经济和环境等领域的非线性时间序列数据。
在股票市场波动性研究中，LSTAR模型可以用来捕捉股市收益率的非线性特征和时变性。
基于R／S法分析中国股票市场的非线性特征
维普资讯
预 测 Ｆ ） Ｅ Ａ ＴＩ （ （Ｒ Ｃ Ｓ Ｎ
２０ ０ ２年 第 ３期
基于 Ｒ／ Ｓ法 分析 中国股 票市场 的非 线性 特征
王 明涛
（ 海 财 经 大 学 证 券 期 货 学 院 ， 海 ２０ ３ ） 上 上 ０ ４ ３
摘 要 ： 文 使 用 月 收 益 率 数 据 ， 用 Ｒ Ｓ分析 法 研 究 中 国 证 券 市 场 的 非 线 性 ： 实证 结 果 表 明 中 国证 券 市 场 是 本 应 ／
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MBA必修课程《投资学》第九章：证券投资的非线性分析
• 噪音交易者在市场中普遍存在 ，可能引发系统性的 噪音交易风险 ；
• 套利者的供给有限； • 风险证券的供给是有限的。
证券市场的行为学分析
• 噪音交易者和套利者的收益比较
– 增持效应 – 价格压力效应 – 买高卖低效应 – 空间创造效应
• 增持效应和空间创造效应有助于提高噪音交易者的 收益，而价格压力效应和买高卖低效应则相反。
证券市场的行为学分析
• 心理因素对投资行为的影响
– 过度自信。人们对自己的判断常常表现出过度自信。这 会使人们不大容易改变他们的预测，除非他们接到了证 实环境已经改变的充分信息。当牵涉到亏损时，人们倾 向于追求风险；或更倾向于赌博。
– 损失规避。在证券市场上，投资者往往对亏损股票存在 较强的惜售心理，倾向于继续持有亏损股票，不愿意实 现损失；投资者在盈利面前趋向回避风险，愿意较早卖 出股票以锁定利润。
– 如果行为人面临着如下决策选择：他现在出售手持股票，将 损失1000元，继续持有该股票，50%的可能是损失2000元， 50%的可能是可以避免损失。行为人往往会选择继续持有股 票。
– 这表明，人们对风险的态度在从盈利变为亏损时是完全相反 的。在亏损区域的曲线要比盈利区域陡。
– 这意味着，对于同样数量的变化，人们对亏损看看得比收益 更为重要。
– 证实一个趋势所需的确认信息的时间是不同的，但对 于信息的不均等的消化可能导致一个有偏的随机游动。 这种运动又称为分数布朗运动或分形时间序列。
证券市场的分形结构
• 有偏随机游动与赫斯特指数
– 赫斯特最先对有偏随机游动做出全面研究。他提出了 重标极差分析法。
– 重标极差是用观测值的标准差去除极差所得的比率。 – 赫斯特发现，大多数自然现象，包括河水外流、、温
非线性市值因子
非线性市值因子投资者们一直希望能够找到一种可行的、有效的方法来判断一只股票的价值，以便他们能最大限度地获得投资回报。
在过去的几十年里，市值因子一直是投资者最重要的考虑因素之一。
很多投资者认为，要想了解一只股票的价值，就要考虑它的市值因子。
市值因子通常是把总市值（市值）除以某个指标，以获得一个比值。
市值/收入（P/E）是最常见的市值因子之一，它用当前市值除以一定时期的收入，以衡量一只股票的价值。
有人认为，这种方法可以让投资者们更好地了解股票的价值，并做出明智的投资决定。
然而，许多投资者开始意识到，单独的市值因子可能不足以提供深入的、准确的分析。
一些研究者提出了非线性市值因子概念，认为市值因子之间可能存在着复杂的非线性关联。
这种概念改变了投资者们对市值因子的理解，因为这意味着他们不能简单地通过简单的市值因子来判断一只股票的价值。
非线性市值因子有助于投资者深入了解市值因子，了解它们之间的联系。
一些研究者提出，他们发现了基于价格的非线性因子，其中一些可以比价格的线性因子更准确地预测投资回报。
例如，他们发现了一种非线性因子，称为“多元收益因子”，可以比市值比率（P/E）更准确地反映一只股票的投资价值。
此外，一些研究者发现，对比一般的市值因子，非线性市值因子可以更准确地预测企业的未来绩效，这在帮助投资者做出正确判断方面发挥了重要作用。
考虑到非线性市值因子的重要性，许多投资者开始使用这种方法来评估股票的价值。
他们通过调查不同的非线性市值因子来分析股票，从而能够更好地理解它们的价值，并最大限度地获得投资回报。
总之，非线性市值因子是一项重要的工具，可以帮助投资者更好地了解一只股票的实际价值。
熟悉非线性市值因子的投资者可以有效地判断一只股票的价值，并做出明智的投资决定。
此外，非线性市值因子还可以帮助投资者对股票的收益率有更准确的预期，从而实现投资收益最大化。
金融市场中的股票价格序列分析
金融市场中的股票价格序列分析股票是指具有股份属性的公司的证券。
在金融市场中，股票是最为活跃和重要的交易品种之一。
股票的价格波动与投资人的预期、企业的经营状况、经济环境等相关。
股票价格序列分析是分析股票价格波动特性的一种重要方法。
本文将从什么是股票价格序列、股票价格序列的性质、股票价格序列的分析方法三个方面展开论述。
一、什么是股票价格序列股票价格序列指股票在市场交易日的价格序列，是由一定时间内的股票最新价格构成的数列。
二、股票价格序列的性质①非平稳性：股票价格序列的波动性质是非平稳的，即在不同时期内出现的波动幅度不同；②自相关性：股票价格序列存在一定的自相关性，即相邻交易日的股票价格会发生相关性的变化；③波动率聚集性：股票价格序列波动率呈现出聚集性，在相邻时间段内波动率相似；④波动率的自回归性：股票价格序列的高波动率期是可以保持一定时间的，且高波动率后会出现低波动率的阶段；⑤大涨大跌现象：股票价格序列具有突发性和非线性，会发生大涨大跌的现象。
三、股票价格序列的分析方法1.时间序列分析时间序列分析是通过分析股票价格序列中的数据，来研究其内部规律，确定未来的价格趋势。
该方法需要满足一定的假设条件，如随机性、平稳性、独立同分布等假设条件。
2.技术分析技术分析主要是通过图表和数学工具来研究股票价格的走势。
这种分析方法不考虑股票的基本面，主要关注技术因素、市场心理、资金流向等。
3.基本面分析基本面分析是认为公司价值与其财务数据及市场环境等相关，通过分析这些数据，来推断股票价格的未来发展趋势。
基本面分析主要包括财务分析、行业分析和宏观经济分析。
4.有效市场假说有效市场假说认为，市场是有效的，即股票价格就是基于市场上所有可获得信息的市场预测，任何人都不能在市场上轻易地获得超额收益。
该假说主要针对中小投资者，对于大型机构投资者来说，他们可以通过更多的信息和更高的交易成本来获得更多收益。
总之，股票价格序列分析是投资者不可缺少的重要工具之一。
通货膨胀对股票收益率波动的非线性效应
采 用 回归 分 析 、Ｇ ｒ ａ ｎ ｇ ｅ ｒ因果 关 系 、协 整 方 程 或 Ｖ Ａ Ｒ分析 方 法 考 察 两 者 之 间 的关 系 ，而 现 实 中 通 货膨 胀对 股票 收益 率 的影 响可 能并 非呈线 性关 系 ，简 单地 使用 线性模 型极 易 忽略不 同 的股票 收 益 率水平 或 通货膨 胀 环境下 出现 的不 同结果 ，进 而 造成 实证 结论 的单 一性 。有鉴 于此 ，本文 尝试 从 以下 两个 方面 加 以完 善 ： （ １ ） 考 虑 到 沪市 和 深 市在 市场 制度 和股 票成分 方 面的差 异 ，本 文 区
一
、
文 献 回顾
为应 对 由美 国金融 危机 引致 的股 市低 迷 与经
定投资决策及货币当局调控宏观货币政策提供借 鉴依据 ，另一方面对于稳定金融市场、促进实体
经济 快速 发展 也 具有重 大 的现 实意 义 。 股票 收益 率 与通 货膨 胀 的关 系一直 是宏 观 经 济领 域关 注 和争 论 的焦点 问题 ，国 内外 学 者从 理 论 与实 证角 度进 行 了不 同 的尝试 ，然 而研 究结 论
第１ １ 期 （ 总第 ３ ６ ０ 期）
２ ０ １ ３ 年１ １ 月
财 经 问 题 研 究
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票收益率 的动 态影响 。实证 结果表 明 ：通货膨胀对 沪深 两市股票收 益率存在 明显的 非线性影 响 ， 且其影 响效应 高度依 赖于两市股票 收益率 水平。深 市对低 股票 收益率状 态下的通 货膨胀 冲击有
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二、 我国股票市场的描述性统计分析
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维普资讯
如果做 出了市场收益率为正态分布的假定 ，那么易
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’ 从 表描述性统 汁Ｉ ｒ 以看出我 股票『 场的数据 打 明 与经 典的证券 ｉ １场假设 足不嗣 符 的 Ⅲ态 分布 Ｆ Ｉ 】 ：
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布 和“ ｌ ” 近似Ｊ 志分栉” 特征 而埘仃效市场理论命题的 真正革命是由曼德勃罗 （ ａ ｄｌｒｔ ９ ４ 提 Ｈ 呐资本 Ｍ ｎｅ ｏ ｂ ．１６ ） ｛
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在经典 的金融垭 沦中 ． “券 』场竹研究 ・ 基于 时 Ｅ 阿 有效市场似说 （ ｆｃ ｎ Ｍａ ｅ Ｈ ｐｌｅｉ Ｅ ＇ 。州随 Ｅｆ ｉ ｔ ｒ ｔ ｙ ￣ ｓ ， ＭＩ ｉ ｅ ｋ ｈ ｓ Ｉ ）
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规律 。 认为股＿ 价格的坐化遵循维纳过程 ， 隳 这种过程的 特点是股票价格除按『 场 预期收箍率表现 为正常的线 ｆ ｉ
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究雨点都转 移到 ｒ 非线性研究 卜 来 特纳（ Ｉ Ｊ ＿ １ 和魏 ｒｎ 格尔（ ｉ １９ ） Ｗｅ ｄ，９ ０ 厦勒 （ｈｌ￣ １８ ） 彼特斯（ ｅ ｒ， ｇ Ｓｉ ｒ ９９ 、 ｈ． Ｐ ｔｓ ｅ ｌ９ ）等椰 证实 ｉ ｉ 』场的变化是一种非线性分 布， ９１ ＇Ｅ ｔ券 对 当前线性范式不能银好的解决现丑 的经济 问题 ， ： ： 尢
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股票收益率 Ｉ 的均值、 ｛ Ｉ 方差 、 偏度 、 峰度和正态性检验 榉 数 均值 标 准嫠 僻鹰 峰Ｊ 堑
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我国股票市场 收益率序列 的非线性分析
文 ／ 小 胜 李
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