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崔婧

作品数:3 被引量:25H指数:2
供职机构:中国科学院研究生院管理学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:经济管理更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 3篇经济管理

主题

  • 3篇证券
  • 3篇证券市场
  • 2篇数据挖掘
  • 2篇周内效应
  • 1篇熊市
  • 1篇序列数据
  • 1篇序列数据挖掘
  • 1篇异化
  • 1篇异化现象
  • 1篇中国证券
  • 1篇中国证券市场
  • 1篇时间序列
  • 1篇时间序列数据...
  • 1篇牛市
  • 1篇列数
  • 1篇EGARCH...
  • 1篇GARCH模...
  • 1篇GARCH模...

机构

  • 3篇北京邮电大学
  • 3篇中国科学院研...
  • 2篇中国科学院数...

作者

  • 3篇赵秀娟
  • 3篇崔婧
  • 1篇程刚
  • 1篇汪寿阳
  • 1篇宋吟秋
  • 1篇杨扬

传媒

  • 2篇系统工程理论...
  • 1篇财务与金融

年份

  • 2篇2009
  • 1篇2008
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
中日股价序列相似性的比较分析被引量:6
2009年
将时间序列数据挖掘的方法应用到两国证券市场比较问题中,并在聚类分析中定义新的函数以判别最优的分类数.我们发现:在指数收盘价时间序列比较方面,中日两个证券市场的确存在一定的相似性,但中国市场的短期波动要大于日本市场.因此,如果将日本证券市场的发展历史作为中国证券市场的事件库,不足以描述和预测中国证券市场的走势.同时,在中国证券市场上,深证成指比上证综指的短期波动幅度更大,具有更多的高频噪声.
崔婧赵秀娟宋吟秋
关键词:时间序列数据挖掘证券市场
中日证券市场几个重要问题的比较研究
2009年
本文系统地比较研究了中国和日本证券市场的多个问题,从数据挖掘和计量经济学角度分别针对价格序列、价格波动性和周内效应三方面对中日证券市场进行分析,得出指数收盘价时间序列比较方面,中国和日本两个证券市场的确存在一定的相似性,但中国市场的短期波动要大于日本市场;中国证券市场中上海和深圳股市的波动具有很强的波动聚类性和持续性,日本证券市场除了过去的方差记忆,还存在其他未知的影响市场变动的因素;周内效应在两国的体现不同等一系列重要结论。
崔婧赵秀娟汪寿阳
关键词:证券市场时间序列数据挖掘GARCH模型族周内效应
周内效应在牛市、熊市中的异化现象——关于中国证券市场的一个实证研究被引量:20
2008年
基于行为金融学理论,考虑到不同市场环境下投资者的行为模式会存在差异,提出在研究日历效应时应将牛市和熊市区别对待.针对中国股票市场和基金市场的6个指数,按市场走势分为牛市、熊市两个时期,分别根据French的周内效应模型,运用EGARCH模型进行回归分析,然后依次采用日收益率差异检验和符号秩检验对回归结果进行分析.实证结果显示,牛市和熊市中的周内效应存在着显著差异.牛市时期表现出显著正向的周一效应,其收益率显著高于其他四个交易日,周四的收益率低于其他四个交易日;而在熊市时期则同时存在着显著为负的周一、周四效应,以及正向的弱周二效应.
崔婧杨扬程刚赵秀娟
关键词:周内效应熊市牛市EGARCH模型
共1页<1>
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