發(fā)布時(shí)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(duì)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(duì)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(jià)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(yàn)問題中,所謂的可預(yù)測性是指檢驗(yàn)預(yù)測回歸模型的回歸參數(shù)是否為零。但是,若直接對(duì)回歸參數(shù)使用最小二乘法進(jìn)行點(diǎn)估計(jì),可信度并不高,因此,可以考慮先構(gòu)造其置信區(qū)間,再對(duì)其進(jìn)行最小二乘估計(jì),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(jì)的漸近分布形式。根據(jù)結(jié)果可知,其的最小二乘估計(jì)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(jì)均具有統(tǒng)一形式。易知,最小二乘估計(jì)形式的多樣性與復(fù)雜性將會(huì)為實(shí)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(yàn)似然方法是由Owen于1988年提出的一種非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,與參數(shù)估計(jì)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(diǎn)。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(duì)數(shù)似然比依分布收斂于卡方分布。隨后,QinLawless(1994)將經(jīng)驗(yàn)似然方法與廣義估計(jì)方程相結(jié)合,極大的推廣了經(jīng)驗(yàn)似然方法的應(yīng)用。本文在此基礎(chǔ)上,將經(jīng)驗(yàn)似然方法用在對(duì)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(jì)量的漸近分布均為卡方分布。最后,為檢驗(yàn)所構(gòu)造的經(jīng)驗(yàn)似然比統(tǒng)計(jì)量的有效性,本文首先使用了蒙特卡洛隨機(jī)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(yàn)似然比統(tǒng)計(jì)量均具有良好的有限樣本性質(zhì)。更進(jìn)一步地,為檢驗(yàn)方法的實(shí)際價(jià)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(shí)證分析結(jié)果發(fā)現(xiàn),一些對(duì)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(duì)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(diǎn)主要有以下四個(gè):(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(jì)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(yàn)似然方法構(gòu)造了經(jīng)驗(yàn)似然比統(tǒng)計(jì)量,并使用相關(guān)數(shù)學(xué)工具證明了該統(tǒng)計(jì)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(shí),也能得到回歸參數(shù)與截距項(xiàng)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(jī)模擬方法針對(duì)不同情況對(duì)所提出的方法進(jìn)行有效性驗(yàn)證,同時(shí),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(shí)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(jià)格指數(shù)可預(yù)測性上的表現(xiàn)是不同的。某些對(duì)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(duì)于滬深300指數(shù)則不具有預(yù)測能力。
【學(xué)位單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)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(shí)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(jià)值與市場價(jià)值比及加
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2873009