【摘 要】
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股市崩盘现象加剧市场波动、破坏金融稳定,进而增加了金融体系的脆弱性,对股市崩盘风险进行有效的预警具有重要意义。文章基于股票市场的多重分形特征,以股票市场信息效率、投资者交易行为两个维度来探讨股市崩盘风险增大时的市场特征,从而提出股市崩盘的预测路径,并以此为基础,结合BP神经网络建立股市崩盘风险预测模型。文章以2010年1月至2020年11月沪深300指数及其成分股作为样本,证实了沪深300指数收益
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股市崩盘现象加剧市场波动、破坏金融稳定,进而增加了金融体系的脆弱性,对股市崩盘风险进行有效的预警具有重要意义。文章基于股票市场的多重分形特征,以股票市场信息效率、投资者交易行为两个维度来探讨股市崩盘风险增大时的市场特征,从而提出股市崩盘的预测路径,并以此为基础,结合BP神经网络建立股市崩盘风险预测模型。文章以2010年1月至2020年11月沪深300指数及其成分股作为样本,证实了沪深300指数收益序列具有多重分形特征,且收益的胖尾分布是导致收益序列具有多重分形特征的主要原因;进一步地,通过采用加入滞后期的多重分形非对称性去趋势交叉相关性分析模型,发现在股市崩盘发生前四周内,股票价格吸收市场信息的速度逐渐加快,但股价信息含量在逐渐降低,噪音交易者交易活跃,股票价格偏离基本价值程度增加,机构投资者的资金净流出量与股市崩盘风险呈正相关。因此,市场信息效率和投资者交易行为能对股市崩盘风险提供预测信号;此外,通过行业实证比较分析发现,服务业如金融、房地产、公用事业行业的股票受系统风险的影响程度更大,对股市崩盘的预测能力更强;最后,构建了分形-神经网络预测模型,结果发现该模型对股市崩盘风险预测准确率的为92.64%。
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