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沪深300行业指数的系统性风险信号探析
被引量:
2
1
作者
易蓉
陶隆
《企业经济》
CSSCI
北大核心
2018年第7期188-192,共5页
本文以沪深300的10个行业指数为实证对象,利用主成分差分法和幂律分布的长尾特征,预测出沪深300指数CSI300的系统性风险信号发生的3个时点,准确地探出了沪深300指数的大底和大顶部位的转折时点;并选择PPM模型事后检验法得到股市的结构...
本文以沪深300的10个行业指数为实证对象,利用主成分差分法和幂律分布的长尾特征,预测出沪深300指数CSI300的系统性风险信号发生的3个时点,准确地探出了沪深300指数的大底和大顶部位的转折时点;并选择PPM模型事后检验法得到股市的结构突变点,将主成分差分法预测出的长尾时点与这些结构突变点进行对比,结果支持了主成分差分法的有效性;表明了沪深300行业指数除了具有表征、分析评价、投资三大功能外,预测功能亦是引人注目。
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关键词
沪深300行业指数
主成分差分法
PPM模型
系统性风险信号
幂律分布
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职称材料
题名
沪深300行业指数的系统性风险信号探析
被引量:
2
1
作者
易蓉
陶隆
机构
江西财经大学信息管理学院
江西财经大学信息管理学院AI投资实验室、现代金融研究中心
江西财经大学金融学院
出处
《企业经济》
CSSCI
北大核心
2018年第7期188-192,共5页
基金
国家自然科学基金项目“大宗农产品价格内涵属性之效应分解研究---基于自变量扰动循环的数据挖掘集成技术”(项目编号:71661011)
江西省研究生创新专项项目“我国上市公司‘鲍曼悖论’现象检验及研究”(项目编号:YC2016-S237)
文摘
本文以沪深300的10个行业指数为实证对象,利用主成分差分法和幂律分布的长尾特征,预测出沪深300指数CSI300的系统性风险信号发生的3个时点,准确地探出了沪深300指数的大底和大顶部位的转折时点;并选择PPM模型事后检验法得到股市的结构突变点,将主成分差分法预测出的长尾时点与这些结构突变点进行对比,结果支持了主成分差分法的有效性;表明了沪深300行业指数除了具有表征、分析评价、投资三大功能外,预测功能亦是引人注目。
关键词
沪深300行业指数
主成分差分法
PPM模型
系统性风险信号
幂律分布
Keywords
CSI 300 industry indexes
principal component difference method
product partition model
systematic risk signal
power law distribution
分类号
F830.9 [经济管理—金融学]
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作者
出处
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1
沪深300行业指数的系统性风险信号探析
易蓉
陶隆
《企业经济》
CSSCI
北大核心
2018
2
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