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多重时间标度鞅半方差与加权鞅半方差β系数研究 被引量:1

Research on Multi-time-scale Martingale-based Semi-Variance and Weighted Martingale-based Semi-Variance Betas
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摘要 本文根据投资者持有资产周期的不同,提出了基于小波多分辨率分析的多重时间标度CAPM模型,得到多重时间标度β系数。由于投资者在进行投资时更关注下行风险,本文进一步提出了基于鞅半方差与加权鞅半方差的下行β系数计算方法,并通过实证检验证明了用鞅半方差β系数与加权鞅半方差β系数来衡量系统风险较其他方法更具合理性及优越性。最后,本文将小波多分辨率分析与鞅半方差β系数及加权鞅半方差β系数结合,得到多重时间标度下的鞅半方差β系数及加权鞅半方差β系数计算方法。 Based on different investment horizons of investors, we introduce multi-time-scale CAPM and multi-time-scale beta coefficients are estimated. Since investors concern more about downside risk, we propose new methods to calculate downside betas based on martingale semi-variance and weighted mar- tingale semi-variance and the reasonableness and advantages of martingale semi-variance and weighted martingale semi-variance betas were examined. By combining multi-resolution analysis of wavelet and martingale semi-variance and weighted martingale semi-variance betas, we obtain multi-time-scale mar- tingale semi-variance and weighted martingale semi-variance betas.
出处 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2017年第3期441-457,共17页 Journal of Applied Statistics and Management
基金 2014年度教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(14JJD790036) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(JCKY-SYJC09) 吉林大学研究生创新基金资助项目(2015031) 2014年度吉林省社会科学基金项目(2014B16) 2015年度吉林省科学技术厅科技发展计划软科学研究项目(20150418041FG)
关键词 CAPM Β系数 鞅半方差 加权鞅半方差 CAPM, beta coefficient, martingale-based semi-variance, weighted martingale-based semivariance
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