基于模糊聚類的金融時間序列對公共信息的反應(yīng)強度研究

發(fā)布時間：2020-09-08 12:55

　　在自然界中的許多事物都是在運動,發(fā)展和變化著,如果把這些變化按照時間的順序記錄下來,那么就可以得到各式各樣的時間序列。在金融證券市場中,每天都在產(chǎn)生一定量的數(shù)據(jù),把這些數(shù)據(jù)記錄下來就是金融時間序列。通過對這些時間序列做一些分析和處理,便可以揭示事物的運動的內(nèi)在規(guī)律,對金融證券市場發(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、模式識別、計算機(jī)視覺以及決策支持等領(lǐng)域,具有重要的理論與實際應(yīng)用價值。由于模糊聚類得到了樣本屬于各個類別的不確定程度,表達(dá)了樣本類屬的中介性,即建立起了樣本對于類別的不確定性的描述,更能客觀地反映現(xiàn)實世界,從而成為聚類分析研究的主流。公共信息有著妨礙風(fēng)險分擔(dān)和破壞市場參與者預(yù)期收益的作用,如何較好地分析公眾信息對證券市場的影響已經(jīng)收到了越來越多的重視。宏觀經(jīng)濟(jì)政策是一類典型的公共信息,且與證券市場密切相關(guān)。對宏觀經(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。證券價格對信息的反應(yīng)強度是劃分效率市場層次的根本所在；與此同時,證券價格對公眾信息的反應(yīng)特征對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。有效市場假說表明市場價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格對信息的反應(yīng)已經(jīng)受到了眾多學(xué)者的關(guān)注。為了描述證券市場對公共信息的反應(yīng)強度,進(jìn)一步分析和量化公共信息在市場中的作用,本文提出了一種基于模糊聚類技術(shù)的度量方法.針對存款準(zhǔn)備金率調(diào)整和存貸款利率的調(diào)整,對上證A股做出模糊聚類分析。聚類結(jié)果表明上證A股對于歷次調(diào)整都存在著三類顯著的反應(yīng)特征；同時也表明該方法應(yīng)用于證券市場對公共信息的反應(yīng)強度劃分具有較好的效果。
【學(xué)位單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2011
【中圖分類】：F832.51;F224
【部分圖文】：

對數(shù)收益率,藥業(yè),個股,負(fù)向

(一)針對存款準(zhǔn)備金率調(diào)整，上證A股市場中存在著一類負(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)日下跌個股也是很多，具有負(fù)向特征。通過對聚類結(jié)果進(jìn)一步分析，表明存款準(zhǔn)備金率上調(diào)對汽車(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)日個股的日對數(shù)收益率都很低;雖然某些金融類上

對數(shù)收益率,藥業(yè),個股,負(fù)向

(一)針對存款準(zhǔn)備金率調(diào)整，上證A股市場中存在著一類負(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)日下跌個股也是很多，具有負(fù)向特征。通過對聚類結(jié)果進(jìn)一步分析，表明存款準(zhǔn)備金率上調(diào)對汽車(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�？萍肌⒉┪目萍肌⒅袊浖�、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)日個股的日對數(shù)收益率都很低;雖然某些金融類上

聚類,藥業(yè),個股,負(fù)向