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中国股票市场收益的长期记忆性研究

Research on the Long Memory in Chinese Stock Market Returns

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【作者】 王春峰张庆翠李刚

【Author】 WANG Chun-feng, ZHANG Qing-cui, LI Gang (Institute of Systems Engineering,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

【机构】 天津大学系统工程研究所天津大学系统工程研究所 天津300072天津300072天津300072

【摘要】 首先应用 R/ S分析法研究中国股票市场的长期记忆性 ,实证结果表明中国股市作为一个新兴的资本市场 ,表现了与国外发达股市不太一样的特征 ,即中国股市具有较明显的长期记忆性 ;又用既能描述短记忆又能表现长记忆的 ARFIMA模型对中国股票市场进行建模研究 ,并证明该模型与其他模型相比较所体现的优越性。

【Abstract】 In this paper, we test the long memory property in Chinese stock market, an emerging capital market by using classical R/S analysis, contrary to findings for other major capital markets, the empirical results show that there is strong evidence of long memory in Chinese stock returns; An ARFIMA model is put forward to capture both of the short memory and long memory, and our experiments illustrate it is better than other models.

【关键词】 长期记忆性Hurst参数ARFIMA模型
【Key words】 Long MemoryHurst ParameterARFIMA Model
【基金】 国家自然科学基金资助项目 ( 70 0 410 39);教育部优秀青年教师教学科研奖励计划资助项目;教育部跨世纪优秀人才基金资助项目
  • 【文献出处】 系统工程 ,Systems Engineering , 编辑部邮箱 ,2003年01期
  • 【分类号】F830.9
  • 【被引频次】163
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