非平稳金融时间序列问题研究
2010-10
中国社会科学出版社
李锐
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一个新范式代表一种新的思维模式，是一种从总体上看问题的新方法。在过去80年中，金融时间序列分析一直为一个平稳的范式所主宰，即很多方法的提出都有一个前提假设：时间序列满足平稳性（主要指协方差平稳），即便不是严格满足，也是在一定程度上近似满足的。而对于非平稳性问题少有论及。其一，这是一个世界性难题；其二，该问题还没有引起理论与实务界足够的重视。传统观念认为，在近似平稳框架下进行研究相对于放弃平稳性假说而言还是利大于弊的。
研究表明，非平稳特性大量存在于经济金融时间序列中，忽略非平稳特性将会影响模型的准确建立。在时间序列建模分析中相关性分析起着基础性作用，因此研究非平稳特性对相关性检验的影响显得尤为重要。《非平稳金融时间序列问题研究》首先讨论了非平稳特性对几种常用的相关性检验和长期记忆特性检验方法的影响，并对这些方法进行修正。洪和李运用更加精致的广义谱密度分析方法发现了若干金融时间序列数据都满足可预测性，但他们尝试了许多模型都没有得到比随机游动模型更好的预测效果。《非平稳金融时间序列问题研究》将运用严格的证明从非平稳的角度对这一问题进行解释，并对广义谱密度分析方法提出改进方法。《非平稳金融时间序列问题研究》还讨论了一种特殊的非平稳模型——局部平稳模型的大样本统计特性，并找到了非平稳模型对刻画金融时间序列数据的各种优势，从而根本上否定了“非平稳性是建立模型的灾难”这一论断。最后《非平稳金融时间序列问题研究》运用上述研究成果在非平稳框架下对我国股票市场进行分析，得到的结果更符合中国实际，具有较高的应用价值。
在分析过程中，《非平稳金融时间序列问题研究》主要以数理统计、统计计算、概率论、测度论、实变函数与泛函分析、计量经济学、金融市场理论、资产定价等为理论支撑，综合运用比较、归纳、演绎、试验、实证等方法，对非平稳性框架下的金融时间序列问题进行了系统阐述与实证分析，整个研究过程采用统计软件R2.9.1进行程序设计。
李锐，湖北潜江人，1978年2月生，中南财经政法大学公共管理学院讲师。2000年获数学与应用数学专业学士学位；2003年获概率论与数理统计专业硕士学位；2007年获统计学专业博士学位；现为中南财经政法大学会计学专业博士后。在《数量经济技术经济研究》、《统计研究》、《数理统计与管理》、《财政研究》等各类权威、核心刊物发表论文十几篇。主持和参与湖北省人文社会科学一般项目、教育部人文社会科学一般项目、国家统计局重点项目、世界银行项目等多项课题。并获得中南财经政法大学优秀博士论文奖、湖北省统计科学研究优秀博士论文二等奖、湖北省优秀博士论文奖、全国统计科学研究优秀博士论文二等奖。
第一章 导论
第一节 研究背景与问题的提出
第二节 我国时间序列研究现状以及本书的学术价值和现实意义
一 我国时间序列研究现状
二 本书的学术价值和现实意义
第三节 主要内容和研究方法
一 主要内容
二 研究方法
第四节 主要创新和不足
一 主要创新
二 不足之处
第二章 市场是可预测还是非平稳？一个新的视角
第一节 引言
第二节 自相关检验（box-pierce-Ljung Tests）
一 自相关检验（box-pierce-Ljung Tests）的基本原理及其修正
二 蒙特卡罗模拟
三 实证分析
第三节 谱分布函数检验
一 谱分布函数检验的基本原理及其修正
二 蒙特卡罗模拟
三 实证分析
第四节 广义谱密度检验
一 广义谱密度检验的基本原理及非平稳性的影响
二 蒙特卡罗模拟
三 实证分析
第五节 程序
第三章 长期记忆特性
第一节 引言
第二节 零假设——混合性
第三节 备择假设——长期记忆特性
第四节 极差检验及修正的极差检验
一 传统的极差检验法
二 罗（Andrew.lo）稳健极差检验方法
三 非平稳稳健的极差检验方法
第五节 蒙特卡罗模拟
一 零假设检验的蒙特卡罗模拟
二 备择假设检验的蒙特卡罗模拟
第六节 实证分析
一 样本选择与数据说明
二 实证分析
三 结论
第七节 程序
第四章 局部平稳模型大样本理论及实证分析
第一节 引言
第二节 局部平稳过程及其大样本统计特性
一 局部平稳过程
二 局部平稳过程的大样本统计特性
第三节 局部平稳过程、稳定过程及garch过程的比较
一 稳定过程
二 garch过程
三 局部平稳过程、稳定过程及garch过程的比较
第四节 蒙特卡罗模拟
一 局部平稳过程的蒙特卡罗模拟
二 稳定过程的蒙特卡罗模拟
三 garch模型的蒙特卡罗模拟
第五节 实证分析
一 有效市场假说
二 实证分析
第六节 结论
第七节 程序
第五章 结语
第一节 主要研究结论
一 非平稳框架下金融资产价格可预测性检验问题
二 长期记忆特性检验理论及其实证分析
三 局部平稳模型大样本理论及实证分析
第二节 需要进一步研究的问题
第六章 软件及其应用
第一节 引言
第二节 R软件简单介绍
第三节 运用R软件进行研究与教学
一 运用R软件进行优点
二 运用R软件进行研究与教学缺点
三 研究与教学中常见计量经济学软件包和函数
第四节 结论
参考文献
后记
本章的标题将看似两个毫不相关的话题放在了一起，两者之间有什么联系，搞清两者之间复杂关系对开展金融领域的理论与实务研究有什么重要的价值，这将是本章重点讨论的内容。通过大量的实证与理论结果，本章将为中国的金融市场研究提供一个新的范式。金融研究中最早和最为人们所关注的问题，莫过于金融资产的价格是否具有可预测性。由于金融投资中的预测问题类似于概率论中的赌博问题，有很多成熟的概率论理论知识可以直接被借鉴和应用，因此相对于金融中其他问题的研究，对金融资产预测模型方面的研究更加成熟，这方面的研究已有相当长的历史并且积累了大量的理论和实践经验（当然，另一个更主要的原因是预测问题往往与巨额的收益相联系，因此更能吸引大家的关注）。很多著名的统计学家和其他领域的科学家，都尝试着运用他们特殊的工具和天才“挑战着”金融资产价格的预测问题，这一领域也有一个类似于物理学的名称“金融工程”①。金融资产的价格是否具有可预测性的检验，在金融学科各个领域都十分重要，比如市场有效性检验、风险管理、资产定价等。此外，从统计学的观点来看，在建立条件均值动态模型过程中，必须首先检验条件均值的动态依赖性是否统计上显著。
