【摘 要】
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随着社会经济的不断发展和改革的不断深入,金融市场越来越成熟和多样化,作为金融市场的重要组成部分,股票市场是一个错综复杂的动力系统。因此分析股票市场的相关性和预测股价的变化趋势成为金融界和学术界一个重要的课题。本文利用Copula函数研究股价之间的相关性,基于变系数自回归模型对沪深300指数的变化规律进行预测,全文的主要工作如下。首先为探究股票及其与货币市场的动态关系,选取沪深300指数收盘价建立的
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随着社会经济的不断发展和改革的不断深入,金融市场越来越成熟和多样化,作为金融市场的重要组成部分,股票市场是一个错综复杂的动力系统。因此分析股票市场的相关性和预测股价的变化趋势成为金融界和学术界一个重要的课题。本文利用Copula函数研究股价之间的相关性,基于变系数自回归模型对沪深300指数的变化规律进行预测,全文的主要工作如下。首先为探究股票及其与货币市场的动态关系,选取沪深300指数收盘价建立的单变量变系数自回归模型(FC4R5(3))成功地捕捉到沪深300指数自身的变化规律;相较于FCAR(3)模型的预测结果,而后建立的以Shibor作为外生变量的变系数自回归模型(FCARSE5(3,2))的预测精度得到提高,说明Shibor对股票收盘价具有相应的影响:当沪深300发生下跌时,该影响才较为明显。其次为分析沪深300和中证500指数之间的关系,分别采用Gaussian-Copula和t-Copula函数模拟两个指数的联合分布,实证结果说明沪深300指数和中证500指数有着较强的非线性相关性,两者具有相同的跌涨趋势,其中t-Copula函数模拟两者联合分布的效果更佳。最后为探索Copula函数和变系数自回归模型结合的可能性,将Copula函数计算出的两个随机变量的概率密度值作为变系数自回归模型的光滑变量,以达到改进模型的作用;在实证部分建立了以中证500指数作为外生变量的改进前和改进后变系数自回归模型,相较于改进前的FCARSe5(2,4)模型结果,结合了 t-Copula函数的改进后变系数自回归模型(FCARSE3(2,5))的预测效果有明显的提升,说明改进之后的变系数自回归模型对股票市场变化规律和预测分析具有应用价值。
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