發(fā)布時(shí)間：2020-09-08 12:55

　　 在自然界中的許多事物都是在運(yùn)動(dòng),發(fā)展和變化著,如果把這些變化按照時(shí)間的順序記錄下來(lái),那么就可以得到各式各樣的時(shí)間序列。在金融證券市場(chǎng)中,每天都在產(chǎn)生一定量的數(shù)據(jù),把這些數(shù)據(jù)記錄下來(lái)就是金融時(shí)間序列。通過(guò)對(duì)這些時(shí)間序列做一些分析和處理,便可以揭示事物的運(yùn)動(dòng)的內(nèi)在規(guī)律,對(duì)金融證券市場(chǎng)發(fā)展具有重要意義。 隨著模糊集合理論的形成、發(fā)展和深化,在模糊集合劃分的基礎(chǔ)理論上,模糊聚類理論得到的迅速蓬勃的發(fā)展。人們提出了很多比較典型的模糊聚類算法,但是最具有典型、最受歡迎的還是模糊C均值聚類算法。模糊C均值聚類(FCM)算法是—種經(jīng)典的模糊聚類分析方法,該算法已經(jīng)有效地應(yīng)用在數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)以及決策支持等領(lǐng)域,具有重要的理論與實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。由于模糊聚類得到了樣本屬于各個(gè)類別的不確定程度,表達(dá)了樣本類屬的中介性,即建立起了樣本對(duì)于類別的不確定性的描述,更能客觀地反映現(xiàn)實(shí)世界,從而成為聚類分析研究的主流。 公共信息有著妨礙風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)和破壞市場(chǎng)參與者預(yù)期收益的作用,如何較好地分析公眾信息對(duì)證券市場(chǎng)的影響已經(jīng)收到了越來(lái)越多的重視。宏觀經(jīng)濟(jì)政策是一類典型的公共信息,且與證券市場(chǎng)密切相關(guān)。對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、經(jīng)濟(jì)政策和股市的數(shù)量關(guān)系分析不僅具有重要的現(xiàn)實(shí)的意義,而且可以得到宏觀經(jīng)濟(jì)與股市之間相互作用的精確信息。證券價(jià)格對(duì)信息的反應(yīng)強(qiáng)度是劃分效率市場(chǎng)層次的根本所在；與此同時(shí),證券價(jià)格對(duì)公眾信息的反應(yīng)特征對(duì)于證券投資者的投資行為與政府的宏觀調(diào)控行為都是十分重要的。 有效市場(chǎng)假說(shuō)表明市場(chǎng)價(jià)格可以充分反映所有可獲得的信息,因此,如何有效地分析證券價(jià)格對(duì)信息的反應(yīng)已經(jīng)受到了眾多學(xué)者的關(guān)注。為了描述證券市場(chǎng)對(duì)公共信息的反應(yīng)強(qiáng)度,進(jìn)一步分析和量化公共信息在市場(chǎng)中的作用,本文提出了一種基于模糊聚類技術(shù)的度量方法.針對(duì)存款準(zhǔn)備金率調(diào)整和存貸款利率的調(diào)整,對(duì)上證A股做出模糊聚類分析。聚類結(jié)果表明上證A股對(duì)于歷次調(diào)整都存在著三類顯著的反應(yīng)特征；同時(shí)也表明該方法應(yīng)用于證券市場(chǎng)對(duì)公共信息的反應(yīng)強(qiáng)度劃分具有較好的效果。
【學(xué)位單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：F832.51;F224
【部分圖文】：

(一)針對(duì)存款準(zhǔn)備金率調(diào)整，上證A股市場(chǎng)中存在著一類負(fù)向反應(yīng)特征。圖5的聚類結(jié)果表明，調(diào)整當(dāng)日大部分個(gè)股跌停，負(fù)向反映特征極為顯著從圖4、圖6、圖7、圖8、圖9以及圖10給出的聚類結(jié)果可以看出，當(dāng)日的股票大部分大都處于下跌狀態(tài)，負(fù)向特征也很明顯。從圖11和圖12的聚類結(jié)果也可看出，當(dāng)日下跌個(gè)股也是很多，具有負(fù)向特征。通過(guò)對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)一步分析，表明存款準(zhǔn)備金率上調(diào)對(duì)汽車(如東風(fēng)汽車、上海汽車、江淮汽車、星馬汽車等)、信息科技(如明天科技、人福科技、博文科技、中國(guó)軟件、天地科技等)、電力(如桂冠電力、山民山水電、佩凌電力、西昌電力、國(guó)電電力等)和醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)(如美羅藥業(yè)、廣州藥業(yè)、中新藥業(yè)、南京藥業(yè)、三普藥業(yè)等)的負(fù)面影響最大，當(dāng)日個(gè)股的日對(duì)數(shù)收益率都很低;雖然某些金融類上

(一)針對(duì)存款準(zhǔn)備金率調(diào)整，上證A股市場(chǎng)中存在著一類負(fù)向反應(yīng)特征。圖5的聚類結(jié)果表明，調(diào)整當(dāng)日大部分個(gè)股跌停，負(fù)向反映特征極為顯著從圖4、圖6、圖7、圖8、圖9以及圖10給出的聚類結(jié)果可以看出，當(dāng)日的股票大部分大都處于下跌狀態(tài)，負(fù)向特征也很明顯。從圖11和圖12的聚類結(jié)果也可看出，當(dāng)日下跌個(gè)股也是很多，具有負(fù)向特征。通過(guò)對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)一步分析，表明存款準(zhǔn)備金率上調(diào)對(duì)汽車(如東風(fēng)汽車、上海汽車、江淮汽車、星馬汽車等)、信息科技(如明天科技、人福科技、博文科技、中國(guó)軟件、天地科技等)、電力(如桂冠電力、山民山水電、佩凌電力、西昌電力、國(guó)電電力等)和醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)(如美羅藥業(yè)、廣州藥業(yè)、中新藥業(yè)、南京藥業(yè)、三普藥業(yè)等)的負(fù)面影響最大，當(dāng)日個(gè)股的日對(duì)數(shù)收益率都很低;雖然某些金融類上

(一)針對(duì)存款準(zhǔn)備金率調(diào)整，上證A股市場(chǎng)中存在著一類負(fù)向反應(yīng)特征。圖5的聚類結(jié)果表明，調(diào)整當(dāng)日大部分個(gè)股跌停，負(fù)向反映特征極為顯著從圖4、圖6、圖7、圖8、圖9以及圖10給出的聚類結(jié)果可以看出，當(dāng)日的股票大部分大都處于下跌狀態(tài)，負(fù)向特征也很明顯。從圖11和圖12的聚類結(jié)果也可看出，當(dāng)日下跌個(gè)股也是很多，具有負(fù)向特征。通過(guò)對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)一步分析，表明存款準(zhǔn)備金率上調(diào)對(duì)汽車(如東風(fēng)汽車、上海汽車、江淮汽車、星馬汽車等)、信息科技(如明天科技、人�？萍�、博文科技、中國(guó)軟件、天地科技等)、電力(如桂冠電力、山民山水電、佩凌電力、西昌電力、國(guó)電電力等)和醫(yī)療醫(yī)藥行業(yè)(如美羅藥業(yè)、廣州藥業(yè)、中新藥業(yè)、南京藥業(yè)、三普藥業(yè)等)的負(fù)面影響最大，當(dāng)日個(gè)股的日對(duì)數(shù)收益率都很低;雖然某些金融類上

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 丁斌;動(dòng)態(tài)Fuzzy圖最大樹(shù)聚類分析[J];數(shù)值計(jì)算與計(jì)算機(jī)應(yīng)用;1992年02期

2 張立軍;;宏觀經(jīng)濟(jì)因素影響證券市場(chǎng)波動(dòng)的聯(lián)立方程模型研究[J];深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào);2009年02期

3 聯(lián)蒙珂,侯立文,蔣馥;有效市場(chǎng)中信息有效量的探討[J];預(yù)測(cè);2000年05期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 曾淑惠;多變量模糊時(shí)間數(shù)列之分析及應(yīng)用[D];廈門大學(xué);2003年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 張擁華;基于支持向量機(jī)的金融時(shí)間序列研究[D];湖南大學(xué);2008年

本文編號(hào)：2814207