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中国股市泡沫的识别和预测:基于SSMS模型
被引量:
2
1
作者
陈国进
颜诚
赵向琴
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第1期155-159,共5页
文章将前沿的向量自回归--对数线性化资产定价模型改写成状态空间形式,并与二元马尔科夫区制转换有机地结合,得到用于股市泡沫识别和预测的状态空间马尔科夫区制转换模型,以便在一个统一模型框架中解决股市泡沫的时变性和不可观察性。...
文章将前沿的向量自回归--对数线性化资产定价模型改写成状态空间形式,并与二元马尔科夫区制转换有机地结合,得到用于股市泡沫识别和预测的状态空间马尔科夫区制转换模型,以便在一个统一模型框架中解决股市泡沫的时变性和不可观察性。基于中国股市的实证研究表明:(1)该模型能够很好捕捉股市泡沫,识别泡沫的膨胀区制和破裂区制,估计泡沫在两个区制之间的转换概率。(2)中国股市泡沫具有周期性、持续性和不对称性特征。基于滤波概率和平滑概率的预测进一步支持了上述结论。
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关键词
状态空间马尔科夫区制转换模型
中国股市泡沫识别
卡尔曼滤波
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职称材料
题名
中国股市泡沫的识别和预测:基于SSMS模型
被引量:
2
1
作者
陈国进
颜诚
赵向琴
机构
厦门大学王亚南经济研究院
厦门大学经济学院
厦门大学计量经济学教育部重点实验室
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016年第1期155-159,共5页
基金
国家自然科学基金重点项目(71121008)
国家自然科学基金面上项目(71071132)
+1 种基金
教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(08JJD790134)
教育部人文社科规划项目(09YJA790118)
文摘
文章将前沿的向量自回归--对数线性化资产定价模型改写成状态空间形式,并与二元马尔科夫区制转换有机地结合,得到用于股市泡沫识别和预测的状态空间马尔科夫区制转换模型,以便在一个统一模型框架中解决股市泡沫的时变性和不可观察性。基于中国股市的实证研究表明:(1)该模型能够很好捕捉股市泡沫,识别泡沫的膨胀区制和破裂区制,估计泡沫在两个区制之间的转换概率。(2)中国股市泡沫具有周期性、持续性和不对称性特征。基于滤波概率和平滑概率的预测进一步支持了上述结论。
关键词
状态空间马尔科夫区制转换模型
中国股市泡沫识别
卡尔曼滤波
分类号
F830.91 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国股市泡沫的识别和预测:基于SSMS模型
陈国进
颜诚
赵向琴
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2016
2
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