基于两类非线性变换的协整套利策略研究及其应用

发布时间：2023-02-18 22:40

　　基于协整分析方法的统计套利策略已经是现代计量经济学的一个常用且重要的方法,被广泛用在众多的经济与金融领域中,而其中的线性协整已经发展的非常成熟,有大量的研究成果,在实际问题研究中也有很多应用的领域。相比之下,非线性性在金融时间序列中则更为常见,而基于非线性协整及其统计套利策略的问题研究还有待进一步加强,本文就准备在这一方面展开研究。本文主要研究基于两类非线性变换的协整套利策略及其在实际中的应用。首先,研究了两类非线性变换,即Logistic变换和门限变换,特别地,在研究门限模型转换时,详细阐述了SETAR的2机制高阶模型和多机制情形的参数估计和模型检验问题,然后,基于上述研究结果,通过相应的非线性变换使其线性化,进而对其进行协整分析,建立相应的策略。在该过程中,为了验证方法的可行性,本文进行了相应的随机模拟,通过产生非线性时间序列、转换为线性序列、对其进行协整分析、制定统计套利策略进行模拟交易,从交易结果来看,它实现了较为可观的盈利。最后,对中国银行与农业银行的每五分钟的股票价格数据、中国石化与中国人寿的每五分钟的股票价格数据采用该方法,试验结果表明该策略取得了较为可观的盈利。由此来看...

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【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 选题背景与选题意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 研究内容与研究方法
    1.4 创新与不足之处
2 两类非线性模型及非线性性检验
    2.1 两类非线性模型
        2.1.1 Logistic回归
        2.1.2 门限模型
            2.1.2.1 SETAR模型
            2.1.2.2 SETAR模型的特征
            2.1.2.3 SETAR模型的推广
    2.2 非线性检验
        2.2.1 基于Keenan检验的Logistic回归模型检验
        2.2.2 Tsay检验的推广
        2.2.3 Hansen检验
3 非线性协整与统计套利方法的实现
    3.1 线性协整
    3.2 非线性协整
        3.2.1 门限协整
        3.2.2 门限自回归模型
    3.3 统计套利策略
        3.3.1 传统协整统计套利策略模型
        3.3.2 门限协整统计套利策略模型
        3.3.3 协整统计套利流程图
    3.4 智能优化算法
        3.4.1 粒子群算法(PSO)
        3.4.2 模拟退火算法(SA)
        3.4.3 遗传算法(GA)
    3.5 随机模拟分析
        3.5.1 基于Logistic回归模型的随机模拟
            3.5.1.1 Logistic回归模型的例子
            3.5.1.2 策略阈值优化
        3.5.2 基于门限模型的随机模拟
            3.5.2.1 基于分段模型的例子
            3.5.2.2 基于门限自回归模型的例子
            3.5.2.3 基于门限模型的策略阈值优化
4 实证研究
    4.1 基于Logistic变换的案例分析
        4.1.1 数据来源
        4.1.2 非线性检验与单位根检验
        4.1.3 套利组合的构建
        4.1.4 模拟交易与绩效评价
    4.2 基于门限模型的案例分析
        4.2.1 数据来源
        4.2.2 非线性检验与平稳性检验
        4.2.3 构建套利组合
        4.2.4 模拟交易
    4.3 协整套利策略的阈值优化
        4.3.1 基于Logistic变换的策略阈值优化
        4.3.2 基于门限模型的策略阈值优化
5 总结与展望
参考文献
攻读学位期间取得的研究成果
致谢



本文编号：3745684