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《区间金融序列动态回归模型非线性改进实证比较研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、区间金融序列动态回归模型非线性改进实证比较研究摘要：延续以[日最低价，日最高价]形式的金融区间金融收益率序列结构为基础，对模糊双线性回归(FDLR)加以改进，得到C-SMQRM模型，并构建了相应的新评价标准。关键词：区间金融数据；FDLR模型；C-SMQRM模型中图分类号：F830.91文献标识码：A文章编号：1001-8409(2012)12-0141-04StudyontheComparativeAnalysistheFDLRModelandItsNonlinearImprovementintheIntervalFinanceYieldSeriesXUMengla,LI
2、Zhu-jianlb,WANGTai-ji2(la.SchoolofEconomics；b.SchoolofMathematical,SichuanUniversity,Chengdu610065；2.ChinaPinganPropertyInsuraneeco.,LTD・,SichuanBranch,Chengdu610041)Abstract：Thispaperfollowsthenewdatatype,theintervalfinanceyieldseries,thatis[floorprice,ceilingprice]todiscusstheFDLRmodelan
3、ddevelopsanewmodel,theC-SMQRMmodelanditsevaluationstandard.Keywords:intervalfinanceyieldseries；FDLRmodel；C-SMQRMmodel收盘价是对当日股市信息的一个概括，但是在对整体市场波动的考量上，存在“信息流失”的问题。李竹渝等提出放弃原有的收盘价序列，构建以区间金融收益率序列数据为基础的模型，即中心一广度序列结构［6］。这是研究金融市场动态风险管理的一种新思路，从理论上以模糊性的角度来解释不确定性问题。本文在探讨区间金融收益率序列模型形式的基础上，围绕李竹渝［6］、江冬梅
4、等（2010）提出的中心一广度序列的数据基本结构，从王泰积等［8］提出的模糊双线性模型（FDLR）出发，在其实证分析基础上，对原有模型进行非线性改进，提出中心一广度二次回归混合模型（C-SMQRM）及相应评价标准，并以样本数据进行比较实证分析。1区间金融序列概念描述王泰积等给出相关的区间金融序列、中心一广度序列的定义及区间金融收益率序列的条件平稳性质，这里只是给出简要描述［6〜8］。区间金融收益率序列：若记rt二lnt,则称:rt={lnxLtxUt-1,lnxUtxLt-1,t=2,3,…N}(1)为区间金融收益率序列，其中xLt.xUt分别表示金融产品t时刻的最低价、最
5、高价。中心一广度序列结构：运用对称三角模糊数方法模糊化{rt},则{rt}={(ct,ut),t=2,3,…，N},其中中心序列为：{ct}={12[lnxLtxUt-l+lnxUtxLt-1],t-2,…N}(2)中心序列反映了金融资产收益率集中变化趋势，广度序列为：{ut}={12[lnxUtxLt-1-lnxLtxUt-l],t=2,…N}(3)反映了金融资产收益率非随机波动性大小。区间金融收益率序列的条件平稳性：设{rt}二{(ct,ut),t=2,3,…，N}为一区间金融收益率序列，当其中心序列ct平稳时，称区间金融收益率序列{rt}二{(ct,ut),t=2,3
6、,…,N}条件平稳。2模糊双线性回归模型及实证研究模糊双线性回归模型：如果t={(t,t)}为一个条件平稳的区间金融收益率序列，{t}与{t}分别为其中心和广度序列，则可建立t与t-1,…，t-p之间的模糊双线性回归模型：t=a0+altT+・・・+apt-p+£tt二00+0ltT+・・・+Bqt-q+Yt+et,t=k+l,…，N(4)这里k=max(p,q),且a0,al,…，ap,BO,Bl,…，Bq,Y为未知回归系数，£t和et分别为t时刻中心序列和广度序列的误差项。由于涉及中心序列与广度序列的双线性与滞后阶数的变化，命名为(p,q)阶的模糊双线性回归模型，记FD
7、LR(p,q)o式(4)是建立在两个线性模型基础上的：第一个模型解释了区间金融收益率序列在t时刻收益率的集中趋势(中心)与其滞后p阶值的自回归关系；第二个线性模型建立在第一个模型的基础之上，解释了区间金融收益率序列在t时刻收益率的波动变化趋势(广度)与其滞后q阶以及变化与集中程度的相依关系，解释了区间金融收益率序列的波动趋势。需要指出的是：模型(4)中广度序列｛t｝中加入了当前时刻中心序列的相依性关系：广度的正定性被弱化，而此时的广度已成为广义的广度；考虑到实证背景，本文对广度的估计值作绝对值运算，这样就保证了估计
