时间序列频域分析在证券市场周期分析中的应用研究

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证券市场各品种总是一段时间内上涨,一段时间内下跌,处在涨跌不断交替变化中,这种变化似乎隐含了某种周期性规律。本文利用时间序列分析法来判别证券市场是否存在周期性,若存在则找出其主要周期分量。运用时间序列分析的谱分析法,最大熵谱分析方法以及小波分析法,选取1990年12月—2008年5月的月线收盘数据对我国的股票市场进行了周期分析。谱分析分离得出上证综指存在的主周期分量分别为17.66(月),42.72(月),10.78(月),9.06(月);深证综指存在的主周期分量为17.36(月),10.89(月),39.38(月),8.82(月)。上证综指和深证综指共同存在一个约18个月的主周期分量。对中国A股上证综指三大周期的周线收盘数据进行谱分析,发现1990年12月—1996年1月的主周期分量为37.5(周);1996年1月—2005年6月的周线主周期分量为46.6(周);2005年6月—2008年10月的周线收盘数据主周期分量为48.3(周)。从上证综指三大周期的主周期分量可见,这三个时间段的第一主周期有逐渐增大的倾向,说明市场的波动长度有变长的倾向,这可能与实施涨跌幅限制,T+1交易制度以及市场规模扩大有关。截取深证综指1991年4月-2001年12月的月线数据,对数据进行最大熵谱分析,分离出主周期,然后利用所得周期对2001年后的数据进行预测,实证表明所得周期具有一定的预测价值。运用相同的方法,本文先后对大豆期货和铜期货的周期进行了分析。大豆期货前三主周期分量分别为12个月,16个月,9个月。铜期货三个主周期分量是13个月,10个月,7个月。国债市场国债主周期为9(月),14(月),25(月)。证券市场的运行有自己的规律,人们可以根据数据规律指导自己的投资行为。投资者可以利用证券市场的周期波动规避风险,提高收益。同时,监管部门可以根据规律配合政策进行市场调控。
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