长记忆性数据特征视角下流动性测度对超额收益预测研究综述

长记忆性数据特征视角下流动性测度对超额收益预测研究综述

论文摘要

流动性是评价股票市场运行状况的关键因子之一,常用于对股票市场超额收益的预测研究中,但其长记忆性的数据特征可能会对预测精度造成影响,因此有必要对该影响所造成斜率偏差进行评估及调整。本文从流动性的内涵出发,梳理了长记忆性对流动性指标预测能力的影响,介绍评估以及缓解该误差的方法。此外,鉴于市场流动性水平在不同状态之间迁移,有必要在超额收益预测模型中应用马尔可夫状态转移矩阵,以改善预测精度。

论文目录

  • 一、流动性的基本概念
  • 二、非流动性测度
  •   1.Cs指标
  •   2.Roll指标
  •   3.Zeros指标
  •   4.Fht指标
  •   5.Ps指标
  •   6.Hm指标
  • 三、非流动性测度在市场超额回报预测的应用
  •   (一)ARFIMA模型与长记忆性
  •   (二)市场波动与流动性跳跃
  •   (三)状态转移
  • 四、结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 谢军,胡楠

    关键词: 长记忆性,状态转移,流动性,市场超额收益

    来源: 商讯 2019年34期

    年度: 2019

    分类: 经济与管理科学,基础科学

    专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资

    单位: 广西大学商学院

    分类号: F224;F830.91

    页码: 152-153

    总页数: 2

    文件大小: 97K

    下载量: 38

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