技术分析能否帮助投资者获得超额收益率是金融理论界广泛关注的问题之一。早期理论界主要采用传统t检验方法,得出技术分析无效的结论;随着计算机的普遍应用,布鲁克等人(Brock et al)基于传统t检验存在的计量误差,采取脱靴检验方法,认为...技术分析能否帮助投资者获得超额收益率是金融理论界广泛关注的问题之一。早期理论界主要采用传统t检验方法,得出技术分析无效的结论;随着计算机的普遍应用,布鲁克等人(Brock et al)基于传统t检验存在的计量误差,采取脱靴检验方法,认为技术分析能够带来显著的超额收益率,随后,有学者认为股票收益率呈现非线性相关的特征,采用前向人工神经网络模型进行分析,得到技术分析有效的结论;然而,数据窥查效应的剔除使得技术分析获得的超额收益率减少,遗传规划模型的应用也使得技术分析有效的结论受到了较大的质疑。因此,目前对于技术分析是否有效这一问题,并没有形成一致的结论,依然有较大的研究空间。展开更多
本文将研究贝叶斯法则视角下的空间自相关误差自相关模型(Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances,SARAR模型)变量选择问题。通过将基于BIC准则的子集选择法推广到空间模型,实现SARAR模型的变量选择,并证明在...本文将研究贝叶斯法则视角下的空间自相关误差自相关模型(Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances,SARAR模型)变量选择问题。通过将基于BIC准则的子集选择法推广到空间模型,实现SARAR模型的变量选择,并证明在一定条件下,对于SARAR模型的变量选择BIC准则具有良好的渐近性质。同时本文还将利用Monte Carlo模拟验证BIC准则能够很好的实现SARAR模型的变量选择。最后以股票收益率为例,在验证股票收益率具有空间效应的前提下,利用BIC准则对影响股票收益率的众多财务指标进行变量选择。展开更多
文摘技术分析能否帮助投资者获得超额收益率是金融理论界广泛关注的问题之一。早期理论界主要采用传统t检验方法,得出技术分析无效的结论;随着计算机的普遍应用,布鲁克等人(Brock et al)基于传统t检验存在的计量误差,采取脱靴检验方法,认为技术分析能够带来显著的超额收益率,随后,有学者认为股票收益率呈现非线性相关的特征,采用前向人工神经网络模型进行分析,得到技术分析有效的结论;然而,数据窥查效应的剔除使得技术分析获得的超额收益率减少,遗传规划模型的应用也使得技术分析有效的结论受到了较大的质疑。因此,目前对于技术分析是否有效这一问题,并没有形成一致的结论,依然有较大的研究空间。
文摘本文将研究贝叶斯法则视角下的空间自相关误差自相关模型(Spatial Autoregressive Model with Autoregressive Disturbances,SARAR模型)变量选择问题。通过将基于BIC准则的子集选择法推广到空间模型,实现SARAR模型的变量选择,并证明在一定条件下,对于SARAR模型的变量选择BIC准则具有良好的渐近性质。同时本文还将利用Monte Carlo模拟验证BIC准则能够很好的实现SARAR模型的变量选择。最后以股票收益率为例,在验证股票收益率具有空间效应的前提下,利用BIC准则对影响股票收益率的众多财务指标进行变量选择。
