股票变点识别与应用文献综述

文献综述

变化是金融市场永恒的主题，如政策变化、金融危机、制度变迁等事件性冲击常对金融市场产生非常大的影响，可能引起金融变量关系发生结构性变化。在金融经济研究中，如果不考虑这些事件变点的冲击对金融变量关系的影响，就容易使决策产生偏差，引起对金融变量关系进行错误评估。变点问题的研究始于Page对时间序列中独立正态分布的均值变点诊断。自此以后，大量学者开始关注变点问题的研究与发展，一直到20世纪70年代末，80年代初，相关理论爆炸式的发展使得变点模型成为时间序列建模不可或缺的工具。

本课题基于变点识别技术，考虑股票波动变点并讨论起投资策略。目前，对于股市投资的相关研究中涉及到股票价格变点的内容较少，对于变点问题的研究主要集中在变点的诊断和检测。黄仁存在2014年在《基于贝叶斯PHMM模型的油价与股市关系变点诊断研究》中利用相关模型对于油价和股市的关系变点进行探究，从而探索出固定效应和随机效应模型的有效性；孙小东于2011年在《中国股市股指收益结构性变点与波动性建模》中对投资收益风险做出了准确的度量；CarinaGerstenberger在Robust Estimation of Change-PointLocation中利用Wilcoxon变点识别方法实证分析乐百氏股票的变点检测问题；NazarBuzun,Valeriy Avanesov在Bootstrap for change point detection中利用LRT技术并且建立了GLM线性模型；WenYu Zhang,NicholasA.James,David S.Mattenson在Pruning and NonparametricMultiple Change Point Detection中应用多变点识别技术和e-cp3o方法对时间序列数据的变点问题进行实证分析。基于以上的研究，本文应用变点识别技术并将识别出的变点作为影响投资的变量之一，建立投资模型。目前对于投资模型的研究中，将变点考虑为变量的研究并不多，张蕾在股票价格及投资价值分析一文中将股票价格作为研究变量之一研究其对投资的价值占比；付云鹏在基于模糊理论的组合投资模型及其应用研究中将模糊理论应用与组合应用于组合投资模型中，并实证分析了各种股票的投资决策。

本文将变点作为影响投资的因素之一，在变点检测的基础上建立投资策略模型，比较不同分布下拟合优度的大小，选择最优投资策略。

参考文献：

[1]黄仁存. 基于贝叶斯PHMM模型的油价与股市关系变点诊断研究[D].湖南大学,2014.

[2]孙小冬. 中国股市股指收益结构性变点与波动性建模[D].山西财经大学,2011.

[3]Gerstenberger C. Robust Estimation ofChange-Point Location[J]. 2017.

[4]Buzun N, Avanesov V. Bootstrap forchange point detection[J]. 2017.

[5]Zhang W, James N, Matteson D. Pruningand Nonparametric Multiple Change Point Detection[J]. 2017.