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基于QRNN模型的中国股市羊群效应分析

发布时间:2024-04-07 20:19
  面对决择,一个人最后的选择往往会受到周围很多因素的影响,而其中人对人的影响尤为重要。人们总是在不经意地借鉴前人的选择,这种羊群效应同样适用在金融市场。投资者在投资前总会观望和借鉴市场的流动方向,或者听取专业投资人的建议,因此,分析投资者在金融市场决策的羊群效应至关重要。本文在构建CSAD指标的基础上使用神经网络非参数分位数回归方法对我国股票市场进行分析。首先,神经网络可以在建立的回归模型中使用中值或其他分位数作为因变量,克服了传统回归中只能用平均值作为因变量的特点。其次,神经网络可以模拟估计可能的非线性结构,而不需要指定精确的函数形式,这样能够最大可能地拟合出真实的曲线走势。分位数回归则克服了均值回归只能揭示解释变量对被解释变量均值影响的局限,能够比较完整地表示出解释变量对被解释变量整体分布特征的影响,从而可以获取更多细节的信息。对研究对象同一指标数据进行“纵向”分层分析,比较同一研究对象在不同时期内羊群效应的表现状况来观察大陆股票市场的成熟变化程度,利用分位数回归的结果分析在不同分位点处股票市场羊群效应显著性的变化状况。然后对研究对象做“横向”分层分析,研究同一股票市场中不同性质企业...

【文章页数】:61 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图4-32001.7-200.5.3(左)与2011.7-2015.3(右)局部多项式模型拟合

图4-32001.7-200.5.3(左)与2011.7-2015.3(右)局部多项式模型拟合

?天津工业大学硕士学位论文???下面给出局部多项式分位数回归(图4-3)、B-样条分位数回归(图4-4)的??拟合结果作为参照,直观分析不同分位数回归模型拟合结果优劣。??


图4礴o.aao.}a.m-0.cm-e:}刁oa.pazn叻0眨P0A市场收益率市场收益牢2001.7-2005.3(左)与2011.7-20153(右)样条模型拟合

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图4-5不NJ性质企业不M吋期局部多项式模型拟合??观察图4-5中200I年7月到2005年3只期间(左)国有企业(左上)与私??有企业(左下)局部多项式模型拟合结果,整体观察二者的拟合曲线大概能体现??

图4-5不NJ性质企业不M吋期局部多项式模型拟合??观察图4-5中200I年7月到2005年3只期间(左)国有企业(左上)与私??有企业(左下)局部多项式模型拟合结果,整体观察二者的拟合曲线大概能体现??

?市场收益率??图4-5不NJ性质企业不M吋期局部多项式模型拟合??观察图4-5中200I年7月到2005年3只期间(左)国有企业(左上)与私??有企业(左下)局部多项式模型拟合结果,整体观察二者的拟合曲线大概能体现??出“V型”,但不明显。具体分析,国有企业比私有企业较“扁平”....


图4-6不同性质企、丨k不同时期样条模型拟合??观察图4-6中2001年7月到2005年3月期间(左)国有企业(左上)与私??有企业(左下)样条模型拟合结果,整体观察二者的拟合曲线都呈现“V型”

图4-6不同性质企、丨k不同时期样条模型拟合??观察图4-6中2001年7月到2005年3月期间(左)国有企业(左上)与私??有企业(左下)样条模型拟合结果,整体观察二者的拟合曲线都呈现“V型”

?市场收益率??图4-6不同性质企、丨k不同时期样条模型拟合??观察图4-6中2001年7月到2005年3月期间(左)国有企业(左上)与私??有企业(左下)样条模型拟合结果,整体观察二者的拟合曲线都呈现“V型”。??具体分析,私有企业比国有企业更“凸”向对称轴,这表示随着市场收益....



本文编号:3947919

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