上证综指收益率的可预测性研究——基于贝叶斯理论模型的视角

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时间:2018-12-04

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1、独创性声明本人郑重声明:所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文不包含其他人已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得安徽财经大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。签名:日期:关于论文使用授权的说明本人完全了解安徽财经大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的论文在解密后应遵守此规定)签名:

2、导师签名:日期:安徽财经大学硕士学位论文上证综指收益率的可预测性研究——基于贝叶斯理论模型的视角摘要随着我国证劵市场的快速发展和居民收入水平的不断提高,现在有越来越多的人参与到股票市场的投资中,希望能够实现其资产的保值及增值。股票市场虽然是一个可能给投资者带来较高回报的投资方向,但是同时它又伴随着较高的风险,其价格变化的不确定性,让众多投资者感受到这个市场的复杂程度,所以他们迫切需要一种理论对价格变动的原因进行分析,并需要一种科学的预测方法来指导股票投资,从而实现规避投资风险,获得较高的投资回报的目标。股票价格的预测一直都是一个比较困难的研究课题,但同时这项研究如果有一定的突破,也蕴含着

3、巨大的经济利益。Peters在20世纪90年代初提出了分形市场假说,认为所有的稳定市场都存在分形结构,股票价格在一定程度上存在可预测性。投资者的行为受到其对股票市场信息理解程度和投资时间的长短两个因素的共同影响。在承认股票价格存在可预测性的前提下,本文简单介绍了股票价格预测的各种方法,既包括传统的基本分析法和技术分析法,也包括最近流行的数理统计方面的预测方法。重点阐述了基于贝叶斯模型选择理论的视角对上证综指超额收益率的可预测性的研究。通过本文的分析,进一步强调了如何解决在模型中应该包含哪些解释变量的问题。首先通过在样本内比较分析基于不同r的加权平均的整体模型,根据统计学模型选择标准选出的“

4、最好”的单个模型,拥有最高后验概率的单个模型,无条件固定模型各自的预测能力。然后比较在样本外是否还有同样好的一致性表现。最后得出结论,使用贝叶斯方法在样本外仍然有比较好的预测能力。关键字:股票价格预测,贝叶斯,样本内,样本外上证综指收益率的可预测性研究ABSTRACTSHANGHAICOMPOSITEINDEXRETURNPREDICTABILITYSTUDIES——BASEDONBAYESIANTHEORETICALMODELPERSPECTIVEABSTRACTWiththerapiddevelopmentoftheCardcouponsmarketandthecontinuousi

5、mprovementoftheincomelevelofresident,andatpresenttherearemoreandmorepeopleinvolvedinthestockmarketinvestment,hopetobeabletorealizetheassetvaluemaintainedandaddedvalue.Thestockmarketwhileasapossiblehigherreturnstoinvestorswiththeinvestmentdirection,butatthesametimeitwithhigherrisk。.Itsmarketpricech

6、angesofuncertainty,letmanyinvestorsfeelthecomplexityofthismarket,sotheyareindesperateneedofatheoryofpricechangeanalysisofthecauses,andneedstobeascientificforecastingmethodtoguidethestockinvestment,soastorealizetheinvestmentrisk,avoidahigherreturnoninvestmentobjectives.Stockpriceforecastalwaysisamo

7、redifficulttask,butatthesametimethestudyifthereissomebreakthrough,alsocontainstheenormouseconomicinterests.Petersintheearly1990sputforwardthefractalmarkethypothesis,thinkofallthestablemarketinfractalstructure,sto

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