發(fā)布時間：2020-11-06 10:19

　　 隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程的不斷推進(jìn),人們對于金融市場的關(guān)注度愈加熱烈。研究經(jīng)濟(jì)變量的可預(yù)測性,不論是對于投資者的投資決策,還是維護(hù)金融市場的穩(wěn)定都具有極其重要的價值。預(yù)測回歸模型是經(jīng)濟(jì)與金融領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛的模型之一。在假設(shè)檢驗問題中,所謂的可預(yù)測性是指檢驗預(yù)測回歸模型的回歸參數(shù)是否為零。但是,若直接對回歸參數(shù)使用最小二乘法進(jìn)行點估計,可信度并不高,因此,可以考慮先構(gòu)造其置信區(qū)間,再對其進(jìn)行最小二乘估計,這將能在一定程度上提高其可靠性。本文首先完善了模型參數(shù)的聯(lián)合置信域在預(yù)測變量序列屬于適度偏離進(jìn)單位根情形下最小二乘估計的漸近分布形式。根據(jù)結(jié)果可知,其的最小二乘估計并不具有穩(wěn)健性。此處穩(wěn)健性是指無論預(yù)測變量序列性質(zhì)如何,聯(lián)合置信域的最小二乘估計均具有統(tǒng)一形式。易知,最小二乘估計形式的多樣性與復(fù)雜性將會為實際應(yīng)用帶來極大的挑戰(zhàn)。因此,這促使本文考慮使用一種更為穩(wěn)健的方法,即可以在無需區(qū)分預(yù)測變量序列性質(zhì)的情況下,得到模型參數(shù)的一致聯(lián)合置信域。經(jīng)驗似然方法是由Owen于1988年提出的一種非參數(shù)統(tǒng)計方法,與參數(shù)估計方法不同,其構(gòu)造的置信域的形狀是由數(shù)據(jù)決定且具有似然不變性等優(yōu)點。Owen(1988)所證明的Wilks’定理的非參數(shù)版本表明:在一定的正則條件下,非參數(shù)對數(shù)似然比依分布收斂于卡方分布。隨后,QinLawless(1994)將經(jīng)驗似然方法與廣義估計方程相結(jié)合,極大的推廣了經(jīng)驗似然方法的應(yīng)用。本文在此基礎(chǔ)上,將經(jīng)驗似然方法用在對預(yù)測回歸模型參數(shù)的置信域構(gòu)造的問題上,可以證明,不論預(yù)測變量序列是否平穩(wěn),性質(zhì)如何,本文所構(gòu)造的統(tǒng)計量的漸近分布均為卡方分布。最后,為檢驗所構(gòu)造的經(jīng)驗似然比統(tǒng)計量的有效性,本文首先使用了蒙特卡洛隨機模擬方法。根據(jù)模擬結(jié)果可知,不論樣本量大小,預(yù)測變量序列性質(zhì)如何,經(jīng)驗似然比統(tǒng)計量均具有良好的有限樣本性質(zhì)。更進(jìn)一步地,為檢驗方法的實際價值,本文將方法應(yīng)用至1952年1月-2015年12月的標(biāo)準(zhǔn)·普爾指數(shù)(SP 500)以及2005年4月-2019年2月的滬深300指數(shù)中。實證分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),一些對于美國股票市場收益率有預(yù)測能力的經(jīng)濟(jì)變量如市盈率、股息率等,對中國股票市場的收益率卻不具有預(yù)測能力。本文創(chuàng)新點主要有以下四個:(1)通過理論推導(dǎo),完善了預(yù)測回歸模型參數(shù)聯(lián)合置域的最小二乘估計在預(yù)測變量屬于適度偏離近單位根情形下漸近分布具體形式;(2)使用經(jīng)驗似然方法構(gòu)造了經(jīng)驗似然比統(tǒng)計量,并使用相關(guān)數(shù)學(xué)工具證明了該統(tǒng)計量的漸進(jìn)分布具有穩(wěn)健性,并且依分布收斂于卡方分布,進(jìn)而得到預(yù)測回歸模型參數(shù)的一致聯(lián)合置信域。聯(lián)合置信域的優(yōu)勢在于:在知道預(yù)測變量是否具有可預(yù)測性的同時,也能得到回歸參數(shù)與截距項之間的相互關(guān)系,這將有利于充分利用相關(guān)信息;(3)使用蒙特卡洛隨機模擬方法針對不同情況對所提出的方法進(jìn)行有效性驗證,同時,將方法分別用于美國股票市場大盤指數(shù)以及中國股票市場大盤指數(shù)數(shù)據(jù)中,分析了中美兩國股票市場可預(yù)測性的差異。(4)實證部分結(jié)果表明,同樣的經(jīng)濟(jì)變量在中美兩國股票價格指數(shù)可預(yù)測性上的表現(xiàn)是不同的。某些對于標(biāo)準(zhǔn)·普爾指數(shù)的超額收益率具有預(yù)測能力的經(jīng)濟(jì)變量對于滬深300指數(shù)則不具有預(yù)測能力。
【學(xué)位單位】：江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：C829.2
【部分圖文】：

S&P500賬面市值比(B/M)的自相關(guān)圖

S&P500賬面市值比(B/M)的偏自相關(guān)圖

預(yù)測變量為S&P500賬面市值比(B/M)時的置信域圖3.3為當(dāng)顯著性水平為0.05，使用模型(1)擬合賬面價值與市場價值比及加
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前6條

1 聶淑媛;;時間序列分析的歷史發(fā)展[J];廣西民族大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2012年01期

2 許爽;;淺談經(jīng)驗似然及其在金融風(fēng)險中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究;2011年19期

3 姜富偉;凃俊;David E.Rapach;Jack K.Strauss;周國富;;中國股票市場可預(yù)測性的實證研究[J];金融研究;2011年09期

4 馬樹才;趙豐義;;中國滬深股市可預(yù)測性研究[J];當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理;2007年03期

5 王啟華;經(jīng)驗似然統(tǒng)計推斷方法發(fā)展綜述[J];數(shù)學(xué)進(jìn)展;2004年02期

6 俞喬;市場有效、周期異常與股價波動——對上海、深圳股票市場的實證分析[J];經(jīng)濟(jì)研究;1994年09期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 李周平;經(jīng)驗似然方法的若干應(yīng)用[D];蘭州大學(xué);2010年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前2條

1 李晶晶;基于經(jīng)濟(jì)周期的中美股市收益與波動的對比分析[D];南京郵電大學(xué);2018年

2 傅開波;矩陣型截面數(shù)據(jù)時間序列AR(P)理論研究及應(yīng)用[D];華東師范大學(xué);2018年

本文編號：2873009