数量金融金融资产回报率分析剖析PPT学习教案

1、数量金融金融资产回报率分析剖析数量金融金融资产回报率分析剖析以Pt 表示金融资产在时刻t价格，那么金融资产回报率可以定义为：1.净回报率2.总回报率11,ttttPPRP11,tttPRP 第1页/共32页3.对数回报率1log(1)log()log(),ttttrRPP第2页/共32页金融资产回报率能否被预测？金融资产回报率是否随机？1.Fundamental Analysis证券分析员通过对财务数据，管理团队，经济趋势，政策趋势，利率，竞争对头等进行分析，预测股票未来收益，决定股票基本价值。Alfred Cowles (1933)，Fama (1965)第3页/共32页2.Technica

2、l Analysis技术分析员通过对股票价格和交易量的历史数据，预测股票未来回报率。Dow Theory，Filter System，Relative-Strength System，Hemline Theory，Super Bowl Indicator, Odd-lot Theory.为什么技术分析如此吸引人？大多数技术分析是不可靠的！第4页/共32页回报率应该是随机的！3.Quantitaive Analysis 认为金融资产回报率是随机的，并为随机性选择合适的模 型。二叉树模型，几何布朗运动第5页/共32页Jensens Inequality如果 f(S) 为凸函数，S为随机变量，则证明

3、： ( )( ( ).E f Sf E S22( ), ( )0, ( ) ( ( )1 ( ( )( ( )( ( ).21 ( ( )()( ( )2 ( ( ).SE SEE f SE f E SE f E SfE SfE Sf E SEfE Sf E S记 则 第6页/共32页GE 日数据 （1999/122000/12）第7页/共32页第8页/共32页0102030405060频率频率直方图直方图频率第9页/共32页第10页/共32页第11页/共32页第12页/共32页是否所有金融资产回报率都是如此？恒生指数1997/11998/12日数据：1）Kolmogorov-Smirnov统

4、计量: 0.1002, p value: 9.3e-005。2）Jarque-Bera统计量: 1103.7, p value: 1.0e-003。恒生指数回报率分布存在尖峰。第13页/共32页第14页/共32页尾极值指数检验若随机变量X的分布函数满足称r为上尾极值指数。若X为正态分布，11( )lim, (0,1)1( )rtF txxrxF t0, 1, 11xrx 第15页/共32页尾极值指数检验（继续）Moment型统计量，假设检验：H0: r=0; H1: r0.在H0成立的条件下，12111,01 1,21(loglog) , 1,2.nnnnmjjnn i nn m niMMrM

5、MXXjm 其中 (0,1).nmrN第16页/共32页第17页/共32页Hurst指数 基本思路是对于时间序列 xt ，设观测次数为M，令：RN称为N 期间上的极差，1 N (M1)/2 ，这里 RN 随N的增大而增大。,1,11(),Nt NtNiNt Nt Nt Nt NXxxRMax XMin X 第18页/共32页Hurst指数（继续）Hurst用观测值的标准差去除极差 RN 得到下列关系式：其中，SN 为N期间上的标准差，是常数，H 称为Hurst指数，且0 H 1 。Hurst指数有三种不同类型：1) H =0.5, 2) 0 H 0.5 ,3) 0.5 N(0)分为两组，分别利

6、用估计出Hurst指数。这样我们得到在序列长期相关性存在时，序列的Hurst指数H1，以及在序列基本不存在长期相关性时，序列的Hurst指数H2。ln(/)ln()ln( )NNRSHNHa第23页/共32页恒生指数1986/122005/1日数据：第24页/共32页第25页/共32页第26页/共32页恒生指数1986/122005/1日数据：常数H(Log(N)R-SquaredFH的95%置信区间N1830.2095(0.0055)37.76520.4695(0.0018)256.05540.969765560(0.4660，0.4730)第27页/共32页上证指数2001/12005/1日数据：第28页/共32页第29页/共32页第30页/共32页上证指数2001/12005/1日数据：常数H(Log(N)R