【摘 要】
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股票市场牛熊市状态识别对投资者和监管者十分重要.文章基于中国上证综指和深证综指,利用参数方法和半参数方法,对股票市场牛熊市周期进行判断和预测.在参数方法下,构建马尔科夫区制转移模型对股市进行识别预测,结果显示中国股市存在明显的“双区制”动态变化特征,符合股市的实际情况.在半参数方法下,运用规则判定方法进行状态识别,并用动态Logit模型进行预测,预测的正确性均达到85％以上,说明利用该模型来判定股市状态是可行的.从两种模型的预测效果来看,马尔科夫区制转移模型在全样本预测下的平均误差显著小于动态Logit模
【机 构】
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浙江理工大学经济管理学院,杭州310018
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股票市场牛熊市状态识别对投资者和监管者十分重要.文章基于中国上证综指和深证综指,利用参数方法和半参数方法,对股票市场牛熊市周期进行判断和预测.在参数方法下,构建马尔科夫区制转移模型对股市进行识别预测,结果显示中国股市存在明显的“双区制”动态变化特征,符合股市的实际情况.在半参数方法下,运用规则判定方法进行状态识别,并用动态Logit模型进行预测,预测的正确性均达到85％以上,说明利用该模型来判定股市状态是可行的.从两种模型的预测效果来看,马尔科夫区制转移模型在全样本预测下的平均误差显著小于动态Logit模型,同时在拟合条件下,前者优于后者,表明马尔科夫区制转移模型能更好地识别和预测股票市场状态;从交叉验证的结果来看,马尔科夫区制转移模型比动态Logit模型预测效果要好,显示了波动对市场判断的重要性.
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