基于时序图模型结构估计的股票联动研究
文献类型：会议
作者：王星[1]
机构：[1]中国人民大学统计学院中国人民大学统计学研究基地,200433北京
[2]中国人民大学统计学院中国人民大学统计学研究基地,200433北京
年：2010
会议名称：第三届中国统计学年会
会议论文集：第三届中国统计学年会论文集
页码范围：70-71
会议地点：武汉
会议开始日期：2010-10-29
所属部门：统计学院
人气指数：1
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语言：中文
关键词：图模型;时序SPACE算法;股票联动
摘要： 我国股市个股价格同时上涨或用时下跌的联动现象非常普遍，传统上使用向量自回归、协整、有向非循环图等方法主要用于少量股票或股票指数的联动性探索研究，不适于直接对大规模股票的联动研究。文章考虑了大规模时序图模型结构建立及估计方法，通过将ADL方法引入SPCACE算法，提出了可以估计高维低样时序图模型的ADL-SPACE算法；设计模拟实验考察了算法中不同的惩罚参数λ值对ADL-SPACE算法探测到节点自回归相关的有效性；在实证研究中，文章使用了ADL-SPACE算法研究了以下三方面的内容：1、考察了代表性行业之间的联动性；2、设计了我国A股市场中行业联动的强度，对行业内外联动性进行综合排序和分析；3、用一阶滞后的个股基于时序图模型结果构造了效益良好的投资组合。以上研究均表明时序SPACE方法在实践探索中具有较好的指导作用。
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