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基于贝叶斯Markov转换模型的股市收益与通胀动态关系研究

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摘要

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附表索引

第1章 绪论

1.1 选题背景及意义

1.1.1 选题背景

1.1.2 研究意义

1.2 文献综述

1.2.1 股票收益与通货膨胀关系研究综述

1.2.2 金融时间序列波动模型研究综述

1.2.3 贝叶斯统计理论综述

1.3 研究思路与内容

1.3.1 研究思路

1.3.2 研究内容

第2章 非线性机制转换模型理论及其检验

2.1 金融时间序列数据波动的特征分析

2.1.1 金融时间序列波动性

2.1.2 波动性的基本特征

2.2 机制转换的非线性模型理论分析

2.2.1 门限自回归模型

2.2.2 平滑转换自回归模型

2.2.3 马尔可夫机制转换模型

2.3 非线性检验及时间序列机制转换检验

2.3.1 非线性检验

2.3.2 时间序列机制转换检验

第3章 贝叶斯Markov转换模型的构建及分析

3.1 贝叶斯Markov转换模型的构建

3.1.1 Markov链模拟

3.1.2 Markov转换模型的结构分析

3.2 Markov转换模型的贝叶斯分析

3.2.1 模型参数的贝叶斯分析

3.2.2 模型参数的MCMC抽样算法

3.3 参数估计的收敛性分析

3.3.1 MC误差

3.3.2 Geweke统计量和G-R统计量

第4章 中国通胀率与股市收益率相关性实证研究

4.1 样本数据及统计特征

4.1.1 指标选择与数据来源

4.1.2 统计特征分析

4.2 模型参数的估计与检验

4.2.1 模型参数先验设计

4.2.2 模型参数估计

4.2.3 收敛性诊断分析

4.3 结果分析

结论

参考文献

致谢

附录A 攻读学位期间所发表的论文及参与的项目

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摘要

通货膨胀作为制定相关宏观经济政策的重要参考指标,其波动特征和未来走势对经济形势的发展有重要的影响。股票市场作为金融市场的代表,其周期波动会对社会货币总供给与货币总需求产生结构性的影响,从而影响通胀率的波动。因此,研究股票市场与通货膨胀率之间的关系,有助于我国宏观经济政策的正确制定,并对判断市场经济政策的效应具有重要意义。
  通货膨胀与股票实际收益率之间关系不是纯粹的只有一种形式,其可能存在四种相关关系:正相关、负相关、不确定与不相关,实际的市场经济中股市收益与通货膨胀率之间一般呈现出非线性、非对称性的关系。Markov机制转换VAR模型(MSVAR)在研究非线性动态关系中有很广泛的应用,因为Markov机制转换能很好地刻画出时间序列的非线性机制转换的过程,然而,MSVAR模型却存在对数据依赖程度高、估计参数过多、拟合程度低等问题,贝叶斯统计推断方法以及MCMC算法的运用为解决以上这些问题提供了良好的解决方案。
  本文首先针对股市收益与通胀波动关系分析过程中随机参数条件下的建模问题,构建贝叶斯Markov转换VAR模型。然后,通过分析模型的统计结构,设置参数的先验概率分布,利用贝叶斯统计方法,推断模型参数的后验分布,设计相应的两次Gibbs抽样算法对模型参数进行贝叶斯估计。最后,利用贝叶斯Markov转换VAR模型研究股票回报率,通胀率波动成分和通胀率趋势成分三者间的动态关系,研究结果表明:贝叶斯Markov转换VAR模型更准确地刻画出三变量之间波动关系的非线性动态特征。在机制转移的具体过程中,股票收益率在“市场紧缩区制”分别与持久性通胀率,暂时性通胀率呈正相关,在“市场扩张区制”短期内与通胀率呈弱正相关,长期内与通胀率呈负相关,表明了费雪效应和代理效应分别在市场的不同机制中体现出来。说明了股票收益率与通胀率的波动关系并不总是遵循费雪效应,可能存在多种关系。

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