非线性Granger因果检验及其在量化分析中的应用

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量化分析是一种泛称,主要指量化交易、量化投资的相关方法和策略,是通过统计分析和数学模型替代人为主观判断,从海量历史数据中选择能带来超额收益的多种“大概率”事件,从而制定策略的交易与投资技术.目前量化分析的思想已经渐渐地成为国内金融研究的热点,在众多量化分析问题中,数据之间的因果关系是量化研究重点.本文通过非线性Granger因果检验对人民币汇率进行分析,该研究对汇率投资者具有一定的指导意义.首先,对Granger因果检验进行综述和加深.已有研究表明线性Granger因果检验无法检验数据中的非线性因果关系,而非线性Granger因果检验种类繁多,问题复杂,有待进一步加深和拓展.对于非线性Granger因果检验,借鉴了非线性Diks-Panchenko因果检验中使用示性函数的密度估计方法,本文采用核函数的密度估计方法给出了近似检验NKTN统计量,讨论了其极限性质.通过数值模拟研究了非线性NKTN检验统计量的可行性,并对实证数据进行相关性分析、单位根检验和非线性检验等初步分析.其次,为了进一步讨论非线性NKTN统计量和极限性质的检验效果,本文通过比较线性Granger因果检验和非线性NKTN因果检验方法进行实证研究.结果表明,通过对人民币汇率原始数据以及采用VAR模型、GARCH-BEKK模型、APARCH模型过滤后的残差数据检验,我们得出了八种人民币汇率数据之间的线性Granger因果关系和非线性Granger因果关系.同时根据检验结果,我们分析了不同检验方法在相应问题上的异同及可能原因,发现影响因果关系变化的因素不止波动效应和溢出效应,该问题还需进一步研究.最后,在非线性Granger因果检验的基础上,本文借鉴Diks和Wolski提出减小误差的方法,研究了数据锐化方法在多元非线性Granger因果检验中的作用,并给出了相应的多元非线性QNKTN统计量,讨论了其极限性质.通过数值模拟和实证分析验证了数据锐化方法和非线性QNKTN统计量的可行性.根据实证研究,总结了非线性NKTN检验和多元非线性QNKTN检验及其极限性质,指出了目前研究中的检验方法和技术存在的问题,也为下一步的理论研究和检验方法的改进指明了方向.
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