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股市日数据怎么进行adf检验_中国股市刘光彦

我国股票市场的弱式有效性研究

0。016、0。019、0。016、0。020、0。026、0。021、0。016、0。013、0。015、0。008、0。007,因此可接受原假设即中证流通指数的日收益率序列不存在序列自相关。也就是说,可认为中证流通指数的日收益率已经服从随机游走过程,即我国的股票市场已达到弱式有效。1。4单位根检验法单位根检验的基本思路:单位根检验以ADF检验最为常见。而ADF检验的大致分为三步。首先,根据所观察的数据序列,用OLS法估计一阶自回归模型得到回归系数γ的OLS估计。其次,提出假设H0:γ=1,检验用统计量为常规t统计量。最后,计算在原假设成立的条件下t统计量值,查mackinnon临界值表得临界值,然后将t统计值与Mackinnon临界值进行比较:若t统计量小于Mackinnon临界值,则拒绝原假设H0:

正股价格能成为转债价格的风向标吗

对于时间序列数据来说,一般的线性回归会由于序列存在共同的时间趋势(数据不平稳的一种表现)而表现出一种假的相关性,而很多金融时间序列数据恰恰是不平稳的,如果直接通过OLS回归分析,往往会产生伪回归的结果。因此我们要对数据进行平稳性检验,在这里我们采用的是ADF检验方法。ADF检验是通过下面三个模型完成的:模型1:11mttititiXXX(5)模型2:11mttititiXXX(6)模型3:011mttititiXtXX(7)所有对数价格序列通过ADF三个模型(滞后项选取依据AIC标准)检验发现,不管用哪一个模型检验,在1%、5%、10%的显著性水平下,均不能拒绝原假设(原假设为序列含有单位根),因此我们可以判定对数价格序列单位根存在,

我国股票市场量价关系的实证研究

由于上证指数和成交量数据值较大为避免数据的剧烈波动对数据进行对数化处理在此取自然对数。因此我们最终得到了经过对数调整后的上证指数P和成交量L以此作为研究的对象。、实证结果、ADF检验为得到量价之间的平稳关系我们采用ADF检验的方法来检验序列是否存在单位根。如果得到的ADF检验统计量的值大于的临界值就表明存在单位根该序列是非平稳的反之则是平稳的。根据牛市、熊市和调整市的三组数据分别采用ADF检验结果如下。表ADF检验置信水平ADF临界值牛市熊市盘整市注:△表示一阶差分表中的数据为显著性水平的ADF值。由表的检验结果可知:在的置信水平下零假设(即时间序列是非平稳的)不能被拒绝这说明在三种情形下上证指数和成交量序列均是非平稳的。进一步对上证指数序列的一阶差分和成交量序列的一阶差分进行ADF检验由表可知在的置信水平下零假设被拒绝也即说明指数序列的一阶差分和成交量序列的一阶差分均是平稳的这说明牛市、

我国股市投机性的实证分析

样本期内,两市日收益率的偏度均为正值、其峰度系数均远高于正态分布的峰值3,表明两市日收益率序列的无条件分布为左偏,具有尖峰厚尾特征。相伴概率P值为0.000,表明至少可以再99%的置信水平下拒绝假设,即两市的日收益率序列不服从正态分布。3、平稳性检验我们采用ADF单位根检验法。表2.10上证指数日收益率ADF检验结果叁垡垒璺!曼旦!皇垒旦!曼芝曼::E堂!!量!!曼兰!兰!墨塑曼墅£.:墨兰:!1%leveI.34324165%leveI-2.8623381O%IeveI一2.567239表2.11深成指数日收益率ADF检验结果由上表出,在1%、5%、lO%的显著水平下,两市的收益率蜀都拒绝随机游走的假设,说明该序列是平稳的时间序列数据。4、日收益率序列均值方程的确定通过对日收益率的自相关检验,

基于gjr模型的中国股市收益率波动性研究

为了避免伪回归这种情况的出现,首先需要对序列进行平稳性检验,也就是常说的序列单位根检验,文中均采用ADF单位根检验法对中国股票市场股票收益率序列进行分析。4。1。2。1上证综指收益率序列走势图上海综合指数日收益率序列{tR}的走势图见图4。1所示。可以观察到:观测值在平均值周围上下波动,振幅变化也不大。同时,可以明显地观察到上证综指收益率序列的波动特征之一,即存在波动的集聚现象,可见存在时变方差。结果见表4。1,表格数据显示:ADF统计量的值均小于表中呈现的三种置信水平下的统计量值,可见上证综指收益率平稳。在接下来的实证分析中可以运用时间序列tR对上海股市进行研究。表4。1上证综指收益率序列tR的ADF检验结果4。1。3上证综指收益率序列基本统计量特征分析为了反映出上海股市波动性的统计特征,

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