小波分析法分析通货膨胀率与农业股票收益率的关系.docVIP

　　小波分析法分析通货膨胀率与农业股票收益率的关系 　　时间序列研究是金融数量分析中常见的方法，其包括两种基本方式，分别称为频域和时域分析，下面是小编搜集整理的一篇探究小波分析法分析通货膨胀率与农业股票收益率关系的论文范文，供大家阅读借鉴。 　　一、引言 　　在全球范围内，通货膨胀已经成为一种普遍的经济现象。 　　随着通货膨胀迅速蔓延和资本市场波动加剧，通货膨胀与资本市场尤其是股票市场的关系问题已经成为金融学研究的热点问题之一[1]。 　　20世纪70年代以前，西方经济学家一般认为股票代表着实物资产的求偿权，因此当经济出现通货膨胀时，股票应该是规避通货膨胀风险的一种较好的资产。1930年费雪提出关于实际利息率独立于通货膨胀率的假说，认为资产的名义收益率等于实际收益率与通货膨胀率之和，股票是通货膨胀保值资产，股票名义收益率与通货膨胀率呈正相关关系[2]。Anari、Kolari以股票价格指数的对数增量和物价指数分别代替股票收益和通货膨胀率进行研究，利用1953年到1998年期间共564个月度数据对美国、加拿大、英国等六个发达国家进行了实证检验，实证结果表明投资者在股票持有期较长时间段内，这些国家股票市场费雪效应在统计意义上显着成立[3]。 　　但并不是所有研究结果都是支持费雪效应结论的。一些文献表明股票收益率与通货膨胀率之间的关系并不是呈现正相关的关系。Nelson证实通货膨胀率与股票收益率呈负相关关系。 　　Adrangi等对墨西哥和韩国的股票市场数据分析，Lee对新兴市场国家或地区如新加坡、韩国、香港等股市的检验，都发现收益率与通货膨胀率统计意义上非正相关关系。针对实证结果出现的费雪效应悖论，一些学者从经济学角度提出了一些经济假说如：风险溢价假说、税收效应假说、货币幻觉假说、代理假说、波动性假说、名义契约假说等[4]理论予以解释。 　　还有一些研究证实了通货膨胀与股票收益比较复杂的关系，如Boudoukah等研究发现，股票收益与通货膨胀之间的统计结果与投资资产的时间长短有关，短期内预期股票收益率与通货膨胀呈反向变化，但是长期来看二者呈正方向变化。韩学红等认为如果通货膨胀率的上升动力来自于供给冲击，那么两者负相关;如果来自于需求冲击则正相关;同一时期的正负相关关系取决于供给和需求冲击动力的相对强度。 　　以前的研究局限于特定国家通货膨胀与整体股票收益率之间的关系，鲜有论文对通货膨胀与某一类股票(如农业类股票)的收益关系进行研究。本研究拟用现代数学方法小波理论分析通货膨胀率与农业股票收益率在不同尺度下(Differenttimehorizons)的相关关系，得到投资者的投资与农业股票有效期限建议。论文的第二部分介绍了小波分析的基本原理，第三部分描述了小波分析的文献综述，第四部分阐述了实证数据的来源和统计分析，第五部分对通货膨胀率和农业股票收益率两者之间的关系进行了实证分析，第六部分从经济理论上对实证结果进行了分析。 　　二、小波分析方法的基本原理 　　时间序列研究是金融数量分析中常见的方法，其包括两种基本方式，分别称为频域和时域分析。时域分析具有良好的时间表述能力，但不能得到关于时间序列变化的更多性质;频域分析具有较好的频率定位功能，但适合对象仅为平稳的数据信号，经济学中的数据大多为具有明显的趋势或周期特征的非平稳时间序列，频域分析的适用对象较为狭窄。 　　1807年，法国数学家傅里叶(Fourier)证明出任何周期函数都可以用一系列正弦级数或余弦级数来表示，开创了傅里叶分析。 　　傅里叶分析又称调和分析，主要研究函数的傅里叶变换及其性质，成为分析学中逐渐形成的一个重要分支。傅里叶分析描述了时域与频域之间内在的联系，可以揭示整个时间范围内信号的全部频谱成分，是研究信号的周期现象不可缺少的工具。建立在傅里叶分析基础上的快速傅里叶变换(FastFourierTransform，FFT)技术奠定了现代数字化技术的理论基础。尽管傅里叶变换具有很强的频域局域化能力，但是它明显的缺点是无法反映非平稳信号在局部区域的频域特征及其对应关系，即FFT在时域没有任何分辨率，无法确定信号奇异性的位置。 　　从傅里叶分析演变而来的小波分析的优点恰恰可以弥补傅立叶变换中存在的不足之处。小波分析的思想来源于伸缩与平移方法，是以牺牲部分频域定位性能来取得时-频局部性的折衷。小波变换不仅能够提供较精确的时域定位，还能提供较精确的频域定位。我们所面对的真实物理信号，更多的表现出非平稳的特性，小波变换成为处理非平稳信号的有力工具。 　　小波理论的兴起，得益于其对信号的时域和频域局域分析能力及其对一维有界函数的最优逼近性能，也得益于多分辨率分析概念，以及快速小波变换的实现方法。1981年由Morlet提出小波分析(eyerMallat的研究将信息处理计算机视觉领域中