基于符号时间序列方法的金融收益分析与预测

被引:18
作者
徐梅
黄超
机构
[1] 天津大学管理与经济学部
关键词
符号时间序列分析; 直方图; 收益; 主要模式; 预测;
D O I
10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2011.05.006
中图分类号
F224 [经济数学方法]; F830.9 [金融市场];
学科分类号
0701 ; 070104 ; 1201 ; 020204 ;
摘要
引入符号时间序列分析方法从大尺度的角度分析收益变化的特征,提出了确定收益变化的主要模式并预测收益水平的方法。首先将收益序列转化为符号序列,由符号序列中不同的字代表不同的收益变化模式,根据符号序列直方图,可以确定收益变化的主要模式。然后,根据各收益变化模式的概率分布,在前几个时点收益水平确定的情况下,可以推知下一个或几个时点处于不同收益水平的概率,从而实现对收益水平的预测。对上证综指、深证成指以及上证工业股指数、上证商业股指数、上证地产股指数、上证公用事业股指数共六个股票指数的收益序列进行了实证分析,确定了各指数收益的主要变化模式,并基于主要变化模式进行了收益水平的预测,从而说明了该方法的有效性和可行性。
引用
收藏
页码:1 / 9
页数:9
相关论文
共 7 条
[1]   基于符号时间序列分析法的A股上海板块网络结构分析 [J].
张杰 ;
陈晔君 .
科学技术与工程, 2010, 10 (05) :1184-1187
[2]  
基于最小二乘支持向量机的复杂金融时间序列预测[J]. 辛治运,顾明.清华大学学报(自然科学版). 2008(07)
[3]   中国股票市场长期记忆特征的实证研究 [J].
张晓莉 ;
严广乐 .
系统工程学报, 2007, (02) :190-194
[4]  
Analysis of efficiency for Shenzhen stock market based on multifractal detrended fluctuation analysis[J] . Yudong Wang,Li Liu,Rongbao Gu.International Review of Financial Analysis . 2009 (5)
[5]   Symbolic analysis of indicator time series by quantitative sequence alignment [J].
Yamano, Takuya ;
Sato, Kodai ;
Kaizoji, Taisei ;
Rost, Jan-Michael ;
Pichl, Lukas .
COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, 2008, 53 (02) :486-495
[6]  
Symbolic time series analysis and dynamic regimes[J] . Juan G Brida,Lionello F Punzo.Structural Change and Economic Dynamics . 2003 (2)
[7]  
Symbol statistics and spatio-temporal systems[J] . X.Z. Tang,E.R. Tracy,R. Brown.Physica D: Nonlinear Phenomena . 1997 (3)