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中国股市分形特征及其应用研究

作　者: 张羽
导　师: 佘传奇
学　校: 安徽大学
专　业: 金融学
关键词: 股票市场分形市场非线性单分形多重分形
分类号:
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
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内容摘要

对证券市场价格行为特征的研究一直是学术界和金融投资界中广为关注的热点问题。价格的随机游走性和市场的有效性是主流金融计量理论中重要的理论基石。然而,随着市场的发展,主流的有效市场理论不断受到市场实际运行状况和相关研究的检验。金融物理学研究中的分形理论作为研究金融市场较为合适的工具,能够很大程度的弥补有效市场理论的不足。所以本文运用分形理论,对1996年12月16日至2013年12月31日的上证指数和深证成指的市场特征进行了研究,从市场整体的单分形特征和市场结构的多重分形特征来全面的认识市场。对中国股票市场的单分形特征研究表明：股票市场是一个非线性系统。股价运动并不符合布朗运动和几何布朗运动,相比较而言,分数布朗运动是股价波动一个较好的描述。同时收益率的分布特征,并不能用正态分布很好的描述,而具有尖峰厚尾性的分形分布却可以较好的描述收益率的分布特征。这都表明了以分形市场来理解股票市场更加符合实际情况。整体来看,中国股票市场具有统计自相似性,不同时间标度下的价格走势具有相似的形态,不同时间标度下的收益率具有相似的分布特征。同时,R/S分析表明了中国股票市场是一个非有效的市场,市场具有长记忆性特征,以前价格波动和历史信息会影响以后的股价波动,因此股价在一定程度上是可以预测的。更进一步的对长记忆性的周期测度表明,平均来看,上证指数的长记忆性在30天时会减少、70天时会消失,深证成指的长记忆性在30天时会减少,60天时会消失。单分形特征表明了市场的整体特征,进一步的运用多重分形理论对市场的结构特征进行研究表明：中国股市存在着多重分形结构,股价收益率的大小幅波动之间,以及股价分布的高低价位之间具有不同的分形特征。在收益率方面,根据MF-DFA方法测得的广义Hurst指数研究表明,中国股市大幅波动具有反持久性特征,小幅波动具有持久性特征,这表明了当市场发生大幅波动时,有较大的概率会改变原来的价格趋势,而发生小幅波动时,有较大的概率保持原来的趋势运行。在股价分布方面,通过运用多重分形谱的Holder指数、谱函数进行研究,发现样本时间内中国股价在较高价位和较低价位的奇异性程度不同,并且得出了这种奇异性的差异与股价总体的波动程度有关,当股价总体波动越大,高低价位的奇异性差距就越大；同时,谱函数的研究表明了样本时间内中国股价分布在低价位的概率较大,这是中国股市经历了2007年高峰后,长期低迷的真实写照。中国股市的单分形和多重分形特征表明了股票市场是一个复杂的、混沌的系统,在看似无序的市场中却存在着有序的特征,市场的价格变化是有规律可循的。因此,从理论上说,股价在一定程度上是可以预测的。那么在实践中,如何根据中国股市的分形特征找到有利于金融投资的有效信息,本文在此做了相关研究。将市场的单分形特征与金融投资相结合,根据市场长记忆性的突变特征,本文计算的短期移动Hurst指数和长期移动Hurst指数的运动规律中,可以找到指引未来股价走势的有效信息。这对于股市的投资实务有着重要的意义。另一方面,将市场的多重分形特征与金融投资相结合,通过对高频数据的研究发现,根据多重分形谱方法测度的市场Holder指数的差值△α可以作为衡量一天价格波动幅度的指标；同时,谱函数的差值△f可以作为一天股价分布方向、分布比例情况的指标。这对于金融投资过程中、尤其是量化投资中,对市场特征的量化提供了有力的参考工具。更进一步的,把中国股市单分形、多重分形特征相结合,以分形特征的量化指标为输入信息,运用滚动的神经网络模型对模拟股市的短期走势,发现可以取得了较好的预测效果,这对于股票市场的价格预测具有现实意义。

全文目录

摘要  3-5
Abstract  5-11
第一章绪论  11-25
  一、研究背景  11-13
  二、研究现状  13-20
    (一) 分形市场理论  13-16
    (二) 市场单分形特征的研究述评  16-19
    (三) 市场多重分形特征的研究述评  19-20
  三、研究的主要问题、思路与方法、框架和数据说明  20-23
    (一) 研究的主要问题  20-21
    (二) 研究思路和方法  21-22
    (三) 研究框架  22
    (四) 数据说明  22-23
  四、本文的创新点和不足点  23-25
    (一) 本文的创新点  23
    (二) 本文的不足点  23-25
第二章中国股市整体的单分形特征研究  25-46
  一、非线性特征  25-27
    (一) 特征说明  25
    (二) 基于BDS方法的非线性关系检验  25-27
    (三) 总结说明  27
  二、分形分布和分数布朗运动特征  27-33
    (一) 理论简介  27-29
    (二) 模拟股价与实际股价的比较  29-31
    (三) 中国股市分形分布与分数布朗运动的检验  31-33
    (四) 总结说明  33
  三、自相似特征  33-36
    (一) 自相似性的种类  33-34
    (二) 中国股市的统计自相似性  34-36
    (三) 总结说明  36
  四、长记忆性特征  36-44
    (一) 特征说明  36-37
    (二) 经典R/S方法分析  37-40
    (三) 修正R/S方法分析  40-41
    (四) 非周期循环的测度  41-44
    (五) 非周期循环的检验  44
    (六) 总结说明  44
  五、本章小结  44-46
第三章中国股市结构的多重分形特征研究  46-66
  一、金融市场多重分形分析思路简述  46-47
  二、中国股市多重分形特征存在性的证明  47-52
    (一) 多重分形特征的检验方法简述  47-48
    (二) 改进盒计数法的检验  48-49
    (三) q阶矩函数法的检验  49-52
    (四) 总结说明  52
  三、中国股市收益率的广义Hurst指数研究  52-59
    (一) MF-DFA方法简介  52-54
    (二) 计算的结果分析  54-55
    (三) 收益率多重分形特征的证伪验证  55-57
    (四) 广义Hurst指数研究结果的推论研究  57-59
    (五) 总结说明  59
  四、中国股市价位分布的多重分形谱分析  59-64
    (一) 多重分形谱  59-61
    (二) 多重分形谱的计算和分析  61-63
    (三) 分析结果的证伪检验  63-64
    (四) 总结说明  64
  五、本章小结  64-66
第四章股市分形特征在金融投资的应用  66-81
  一、单分形特征的投资应用  66-70
    (一) 思路说明  66
    (二) 移动Hurst曲线及价格预测  66-69
    (三) 总结说明  69-70
  二、多重分形特征的投资应用  70-75
    (一) 思路说明  70-71
    (二) 高频数据下股价波动特征的量化  71-73
    (三) 高频数据下股价分布特征的量化  73-75
    (四) 总结说明  75
  三、基于分形特征的滚动神经网络模型价格预测  75-79
    (一) 思路说明  75-76
    (二) 滚动BP神经网络的构建  76-78
    (三) 预测的结果与说明  78-79
  四、本章小结  79-81
第五章结论与启示  81-85
  一、全文的研究结论  81-82
  二、启示  82-85
参考文献  85-89
附录  89-94
致谢  94-95
攻读硕士学位期间所著论文发表情况  95

中国股市分形特征及其应用研究

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