基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中國股票市場預(yù)期收益率的實證分析.pdf

1、該論文采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對中國股票市場的預(yù)期收益率進(jìn)行實證分析.近三十年來,國內(nèi)外大量的學(xué)者針對資本定價模型有效性問題展開深入研究,其核心與實質(zhì)是驗證β風(fēng)險系數(shù)對股票的平均收益是否具有完全解釋能力.學(xué)者們主要采用的是由Fama和Macbeth(1973)提出的,用來研究股票市場因素模型的橫截面回歸分析法(F-M方法).實證結(jié)論大多傾向于,β風(fēng)險系數(shù)對股票的平均收益的解釋能力已經(jīng)走向死亡.而且最近20多年的研究發(fā)現(xiàn),預(yù)期收益率并不能由β

2、風(fēng)險系數(shù)單獨決定,其他基本變量也有解釋作用.作者在國內(nèi)外學(xué)者的研究基礎(chǔ)上,提出中國股票市場預(yù)期收益率五因子模型,其中除常見的β風(fēng)險系數(shù)、σ<'2>總風(fēng)險系數(shù)、規(guī)模和收益價格比等若干基礎(chǔ)變量之外,增加了交易量作為新的自變量.文中分析涉及的所有五個基礎(chǔ)變量,通過采集CSMAR數(shù)據(jù)庫,運用VFP軟件中的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具自編程序,對各基礎(chǔ)變量與股市預(yù)期收益率的關(guān)系作為實證驗證.同時該文還提出四因子模型與五因子模型進(jìn)行對照分析.論文中歸納了采用人

3、工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(ANN)與采用橫截面回歸分析法(F-M)對股票市場預(yù)期收益率實證分析的異同.采用ANN方法時,發(fā)現(xiàn)在上海與深圳兩個股票市場預(yù)期收益率的解釋變量中,交易量、β風(fēng)險系數(shù)與σ<'2>總風(fēng)險系數(shù)的解釋能力一般.這個實證結(jié)論與別的學(xué)者采用F-M方法得到的實證結(jié)論大體相當(dāng).但是,與F-M方法相比,ANN方法在對股票市場的預(yù)期收益率實證分析過程中,至少體現(xiàn)出三點優(yōu)勢.第一、ANN能夠反映模型的輸入變量與輸出變量之間的非線性單調(diào)的關(guān)系,