基于非参数模型对上海股市收益率的实证分析

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1、第19卷第3期云南民族大学学报(自然科学版)Vol.19No.32010年5月JournalofYunnanUniversityofNationalities(NaturalSciencesEdition)May2010doi:10.3969/j.issn.1672-8513.2010.03.002基于非参数模型对上海股市收益率的实证分析何树红,陈浩(云南大学数学与统计学院,云南昆明650091)摘要:函数系数自回归模型FAR(p,d)是一类具有适应性的模型.利用函数系数自回归模型对上海股市日收益率进行非参数建模,然后用广义似然比非参数的条件自助法对模型进行检验,从而确定了合适的

2、模型并分析了上证综合指数收益率的非线性特征.关键词:FAR(p,d)模型;局部线性回归;带宽;GLR;自助法;AR(p)模型中图分类号:F830文献标识码:A文章编号:1672-8513(2010)03-0162-04EmpiricalAnalysisoftheReturnRateofShanghaiStockMarketBasedontheNonparametricModelMethodHEShu2hong,CHENHao(SchoolofMathematicsandStatistics,YunnanUniversity,Kunming650091,China)Abstract

3、:ThispapermakesuseofthefunctionalcoefficientautoregressivemodeltomodelthedailyrevenueofShanghaistockmarket.Then,thegeneralizedlikelihoodratioandconditionofthenonparametricbootstrapmethodareadoptedtotestthemodel.Lastly,anappropriatenonparametricmodelisusedtoanalyzethenon-linearchar2acteristics

4、ofthedailyrevenueofShanghaicompositestockindex.Keywords:FAR(p,d)model;locallinearfit;bandwidth;GLR;bootstrap;AR(p)model经典的参数模型有许多优点,但它需要很强的假定条件,非线性时间序列模型可以反映一些重要的非线性特征,如非对称的商业周期、股票市场波动性等,但是非线性模型形式有无穷多种可供探索,不可能一个又一个地进行尝试,一个自然的选择就是利用非参数方法.因此,运用与模型设定无关的非参数方法或许是解[1]决问题的有效途径.在国内关于非参数FAR(p,d)模型主要应用

5、在医学领域,国内学者惠军等应用FAR(p,d)对上证指数收益率进行了分析和预测,但他们只是用有限个点作预测来说明FAR(p,d)模型比[2]AR(p)模型更好,此法有很大的局限性,基于广义似然比非参数的条件自助法就可以运用于此,从而能更有力地说明FAR(p,d)模型比AR(p)模型更好地拟合和预测了数据.[3]由Chen和Tsay引入的函数系数自回归模型具有以下形式Xt=a1(Xt-d)Xt-1+a2(Xt-d)Xt-2+⋯+ap(Xt-d)Xt-p+σ(Xt-d)εt,(1)其中{εt}为均值为0和方差为1的随机变量列,且εt与Xt-1,Xt-2,⋯独立.系数函数a1(·),⋯

6、,ap(·)为未知,变量Xt-d称为模型依赖变量,此模型记为FAR(p,d).该模型为Priestly(1981)状态依赖模型的特例,它[4]是门限自回归限模型TAR的一个自然推广,它使得系数函数随变量Xt-d的值变化而逐渐地变化.当系数函数a1(·),⋯,ap(·)均为常数时,模型FAR(p,d)退化成自回归模型AR(p).下面引入独立变量Yt作为当前观测值Xt,第i个独立变量Xti作为延迟i的变量Xt-i,以及U作为延迟d的变量Xt-d.这些诱导变量的第t-p个观测值为:收稿日期:2009-10-29.基金项目:国家自然科学基金(10861012);云南省教育厅重点科研项目(

7、07Z11063);云南大学“中青年骨干教师培训计划”专项经费项目.作者简介:何树红(1966-),男,博士,教授.主要研究方向:金融工程.第3期何树红,陈浩:基于非参数模型对上海股市收益率的实证分析163Yt=Xt,Xt1=Xt-1,⋯,Xtp=Xt-p,Ut=Xt-d,t=p+1,⋯,T,则FAR(p,d)模型(1)可以表示成随机回归模型的形式Yt=a1(Xt-d)X1+a2(Xt-d)X2+⋯+ap(Xt-d)Xt-p+σ(Xt-d)εt.(2)[5]对于上面这种模型,Ca

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