摘要
文章使用递归图理论及非线性时间序列突变检测的启发式分割算法对股票市场崩盘前市场内生性结构突变时点的检测问题进行研究。通过对12个发达国家(地区)的金融市场和11个新兴国家(地区)的金融市场的崩盘事件进行分析发现:(1)股票市场崩盘前市场层流性特征值LAM会发生显著的大幅下降;(2)对金融危机期间美国股票市场的LAM序列进行递归分析发现,LAM序列呈现类分形自相似性结构,股票市场崩盘前LAM序列存在相变;(3)在市场崩盘前,市场的内生性结构会连续出现异常突变,且异常突变时点早于市场崩盘2到8个月的时间。
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2024年第9期161-165,共5页
Statistics & Decision
基金
湖南省教育厅科学研究优秀青年项目(21B0701)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(23YJC790073)
中国博士后科学基金第73批面上项目(2023M733368)
湖南省社会科学成果评审委员会项目(XSP2023GLC048)。
