使用Bayes方法识别股市变结构模型  

Identifying structural breaks in stock markets using the Bayesian method

作　　者：刘淳[1] 刘庆[2] 张晗[3] 

机构地区：[1]清华大学经济管理学院金融系,北京100084 [2]清华大学经济管理学院经济系,北京100084 [3]清华大学工业工程系,北京100084

出　　处：《清华大学学报（自然科学版）》2011年第2期245-249,254,共6页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基　　金：清华大学人文社科振兴基金资助项目(2010WKYB004)

摘　　要：为了使用边际似然函数进行模型变点的有效识别,通过使用变结构模型和Monte Carlo方法,对波动率模型中的变点进行了判断。通过对中国股票市场的波动性进行分析,识别出中国证券市场的4个变点。实证结果表明:中国股票市场从成立以来,一共经历了5个阶段,分别是1990年12月到1991年秋、1991年秋到1992年中、1992年中到1997年中、1997年中到2002年春、2002年春至今。研究发现,中国证券市场结构发生变化与股票市场价格波动无关,而与中国证券市场不断发展和完善息息相关。This study uses the marginal likelihood to identify structural breaks in a stock market volatility model.A structure break model was used to analyze using data generated by the Monte Carlo method to identify volatilities in the Chinese stock market.Five stages were identified during the periods of December of 1990 to Fall of 1991,Fall of 1991 to mid-1992,mid-1992 to mid-1997,mid-1997 to Spring of 2002,and Spring of 2002 till now.The results demonstrate that the structural breaks have nothing to do with price changes but are related to the development and improvements in the financial markets.

关 键 词：股市发展阶段 波动率 变结构模型 

分 类 号：F830.91[经济管理—金融学]