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沪深300行业指数的系统性风险信号探析

2018-07-25分类号:F832.51

【作者】易蓉  陶隆  
【部门】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  
【摘要】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
【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)
【所属期刊栏目】企业经济
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