摘要
股指的相关性研究对于衍生产品定价、风险管理、套期保值和最优投资组合选择等都具有重要的意义。股指相关性研究大都是在线性理论的基础上,即认为股指时间序列是线性的,但是实际上,股指时间序列具有很强的非线性特征,因此在线性理论基础上得到的相关性结果具有一定的局限性。应用非线性的混沌理论,通过对沪深股指混沌时间序列进行相空间重构,建立了一个多维的股指时间序列系统。运用典型相关分析对构建的系统进行相关性计算,得到沪深股指之间的相关性。
Correlations of stock index is very important for derivative product pricing,risk evaluation,hedge and optimal portfolio choice.Research of correlations of stock index is almost based on linear theory.They think the stock index time serials have a linear characteristics.But in fact,the stock index time serials have a strong non-linear characteristics.Correlations based on linear theory will hava certain limitations.Adopt non-linear chaology to build a multidimensional time serials system by reconstructing gamma space of Shanghai and Shenzhen stock index time serials.Calculate correlations by canonical correlation analysis and achieve correlations between Shanghai stock index and Shenzhen stock index.
出处
《计算机技术与发展》
2010年第8期17-20,共4页
Computer Technology and Development
基金
国家高技术研究发展计划(863)项目(2007AA04Z116)
国家自然科学基金(70871033)
安徽省自然科学基金(090416246)
合肥工业大学校科学研究发展基金(2009HGXJ0040)
关键词
时间序列
相空间重构
典型相关分析
股指相关性
time serials
reconstructed phase space
canonical correlation analysis
correlations between stock index
