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计算实验金融、技术规则与时间序列收益可预测性
  • ISSN号:1672-0334
  • 期刊名称:《管理科学》
  • 时间:0
  • 分类:F830[经济管理—金融学]
  • 作者机构:[1]天津大学管理学院,天津300072, [2]天津财经大学,天津300222
  • 相关基金:国家自然科学基金(70471062)
中文摘要:

从受到广泛关注的简单技术规则视角,运用新兴的计算实验金融方法研究股票市场收益的时间序列可预测性,证明投资者非理性心理和行为是造成时间序列收益可预测性的原因。基于Swarm仿真平台和Objective C语言构建仿真模型TA-ASM,并进行多组不同参数下的计算实验,通过对模拟数据的统计分析发现,简单技术规则能获得超额收益,表明其在一定程度上具有时间序列收益可预测,该结果意味着收益时间序列存在可被简单技术规则侦测的部分。为确定潜在的影响因素的作用,研究进一步定性定量地对可能的各个内外生因素进行分析,最后得出投资者的非理性心理和行为作为一种系统风险被市场收益吸收从而导致时间序列收益可预测性的结论,该结论支持了行为金融理论关于个体的非理性存在于市场收益过程的假说。

英文摘要:

Tbe paper uses brand-new computational experimental method to research stock market time series returns predictability from favored simple technical rules perspective and proves investor irrational psychology and behavior is reason on this phenomenon. After building simulation model with Objective C language under Swarm platform and doing many experiments with different initial parameters, data analysis shows that these technical rules can gain excess returns at a certain extent, means that time series returns contain some parts being detected by simple technical rules. In order to identify the possible effects of all underlying factors, qualitative and quantitative analyses are given to analyze those endogenous and exogenous factors. Finally result proves that investor irrational psychology and behavior having been absorbed by market returns as a sort of systematic risk leads to time series predictability. This conclusion supports behavioral finance hypothesis on individuals irrationality exists in the returns process.

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期刊信息
  • 《管理科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:哈尔滨工业大学
  • 主办单位:哈尔滨工业大学管理学院
  • 主编:蓝华
  • 地址:哈尔滨市南岗区法院街13号
  • 邮编:150001
  • 邮箱:GLKX@hit.edu.cn
  • 电话:0451-86414056
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-0334
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1510/C
  • 邮发代号:14-210
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖期刊,中国期刊方阵双效期刊,中国科技论文统计源期刊,中国核心期刊(遴选)数据库收录期刊,中文社会科学引文索引来源期刊(CSSCI),中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊,中国期刊全文数据库全文收录期刊,中文科技期刊数据库收录期刊,中国期刊网和中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国社科基金资助期刊,中国国家哲学社会科学学术期刊数据库
  • 被引量:11435