【摘 要】
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本文主要的创新之处是将行为金融学理论与分形市场理论相结合并用于中国证券市场的研究.首先,在分形市场理论的框架下,本文利用Hurst指数计算中国证券市场近5年的平均周期,利用移动Hurst指数判断市场反转点并提供市场择时策略.然后,在行为金融学理论的框架下,本文基于具有周期解的SIR模型对市场的股本流动建模,并且该模型恰好可以与计算出的市场平均周期有机结合.最后,本文采用贝叶斯正则化神经网络估计模型
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本文主要的创新之处是将行为金融学理论与分形市场理论相结合并用于中国证券市场的研究.首先,在分形市场理论的框架下,本文利用Hurst指数计算中国证券市场近5年的平均周期,利用移动Hurst指数判断市场反转点并提供市场择时策略.然后,在行为金融学理论的框架下,本文基于具有周期解的SIR模型对市场的股本流动建模,并且该模型恰好可以与计算出的市场平均周期有机结合.最后,本文采用贝叶斯正则化神经网络估计模型的参数且估计结果在合理范围之内.本文得出结论:中国证券市场上的投资行为存在周期性的传染,这种周期性的传染导致了市场平均周期的存在;同时,市场平均周期的存在也导致了投资行为的周期性的传染.近5年的中国证券市场的平均周期为400个交易日左右.本文建立的股本流动模型可以用于研究中国证券市场.
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