度量股票市场情绪指数的新方法——基于状态空间模型

• 作者: 刘鹏懿 李彩雯 蒋文江
• 来源期刊: 海南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 经济
• 关键词: Kalman滤波 状态空间 EM算法 股票市场情绪指数
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 数学与应用数学
• 页码范围: 242-248
• 页数: 7页
• 分类号: F224.7
• 字数: 4911字
• 语种: 中文

摘要

众所周知,市场参与者的整体情绪对市场走势有极大的影响,如何度量这一情绪的变化过程,进而研究其对证券市场的影响,有重要的意义.然而,迄今为止,尚无一个系统有效的方法直接度量股票市场的情绪指数.文章基于下面的基本事实:所谓的市场情绪指数虽然不可以直接观测度量,然而受其影响控制的股票指数却可以观测,而这正是状态空间模型研究的问题,因此文章选择在状态空间模型的框架下研究股票市场情绪指数的度量问题.核心思想是,将市场情绪指数作为状态变量,股票指数作为观测变量,建立状态空间方程组.在对模型中未知参数进行确定时,选用嵌入的EM算法,结合经典的Kalman滤波进行迭代,在迭代完成的同时,也给出了市场情绪指数的度量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋文江	海南师范大学数学与统计学院	9	8	2.0	2.0
2	李彩雯	海南师范大学数学与统计学院	2	2	1.0	1.0
3	刘鹏懿	云南师范大学数学学院	2	2	1.0	1.0