股票市场预警与控制——基于统计过程控制(spc)的研究

《股票市场预警与控制——基于统计过程控制(spc)的研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、摘要质量成为2l世纪新的主题，60质量管理理念渗入到各行各业，产生于生产行业的质量控制思想也逐渐渗透到服务行业。本文将统计过程控制引入到对股票市场的预警与控制：结合股票市场时间序列数据特征，拟合相应的时间序列模型，构造相关控制图，通过分析控制图控制线外的异常点，对股票市场的运行进行监测与预警，进而实现控制股市运行风险，预警经济剧烈波动对股票市场的影响，降低股民投资风险。文章主要介绍了国内外对统计过程控制理论、常规控制图理论、自相关过程控制图理论以及控制图理论在金融领域中的应用研究理论的研究现状，通过大量文献综述阐述了控制图理论

2、的不断发展与完善。针对常规控制图主要介绍了控制图的构成、构造原理、设计思想、控制图的分类、统计过程控制状态的判断准则以及CUSUM控制图、EWMA控制图。结合金融市场数据特征，自相关过程控制图部分主要介绍了残差控制图，通过时间序列模型Ag(p)模型来构造相应的ha(p)模型控制图，对该类控制图的构造原理、算法及应用流程进行了详细的阐述。采用AR．ARCH模型拟合香港恒生指数日收益率序列，目的是探究股票市场日收益率序列特征、股票市场稳定性及波动性。文章最后通过采用股票周收益率序列数据进行了实证分析，根据数据特征拟合GARCH模型

3、，通过对其残差序列的一系列检验表明，满足常规控制图独立同分布的基本假设，故构造GARCH型残差控制图，对该序列数据进行监控与预警，并取得较好的监测效果。关键词：控制图；自相关控制图；GARCH型控制图；预警与控制AbstractQualityhasbecomethenewthemeofthe21stcenturyand60qualitymanagementconceptsseepintoallwalksoflife．Theideaofqualitycontrolwhichresultsinmanufacturingindust

4、rygraduallypenetratestotheserviceindustry．Inthispaper，thetheoryofSPCisintroducedintothewarningandcontrolofthestockmarket：accordillgtothecharacteristicsofstockmarkettimeseriesdata,fitthecorrespondingtimeseriesmodelandconstructtherelevantcontrolcharts；Throughanalyzing

5、outliersinthecontrolchartandwarningtheoperationofstockmarket，weCancontroltherunningriskofthestockmarket，wariltheeffectofeconomicvolatilityuponstockmarketandreducetheriskofinvestors．ThepapermainlyintroducesthecurrentsituationathomeandabroadofthetheoryofSPC，normalcont

6、rolchart，autocorrelationcontrolchart，andtheapplicationoftheoryofcontrolchartsinthefinancialfield．Throughsummarizingextensiveliteraturereview，thispaperdescribesthecontinuousdevelopmentandimprovementofthetheoryofcontr01charts．Innormalcontrolchartssection，weintroduceth

7、econstitution，designingphilosophy，classificationofcontrolchartsandjudgingcriterionofSPCandsomefrequentlvusedtypesofnormalcontrolcharts：CUSUMcontrolcharts，EWMAcontrolchans．Inautocorrelationcontrolchartssection，wemainlyintroduceresidualcontrolcharts：All@residualcontro

8、lcharts，thestructurealgorithmsandapplicationofthecontr01charts．ApplyingAR-ARCHmodelfittingtheHSIinHongKongdailyyieldsequenceaimstoexploret