L-SWARCH银行业模型研究报告(pdf 10页)
L-SWARCH银行业模型研究报告(pdf 10页)内容简介
L-SWARCH银行业模型研究报告内容提要:
SWARCH 模型的优势和局限。前期我们构建的SWARCH 模型在分析货币供应周期和证券市场趋势的关系上取得了88%的预测精度。但是,向量SWARCH 模型也存在很大的瓶颈:当增加解释变量的时候,模型的维度被迅速放大,这使得应用该
模型建立多变量联动关系时变得较为困难。而证券市场上,行业指数的走势必然受
到宏观面以及行业面等多因素的制约,因此,在预测行业指数趋势时,SWARCH
难以取得良好的效果。
L-SWARCH 银行业模型。为了解决上述困难,我们引入广泛使用的多因素Logistic
回归思想对前面的向量SWARCH 模型进行改进,力图使新的模型既能保持原有的
优点又能满足增加解释变量的需求。为此我们构建了L-SWARCH 银行业模型。
影响银行指数走势指标的选取。在众多的指标中,我们最终发现,大盘指数收益率、
广义货币供应量(M2)余额的环比增长率、银行贷款总计余额的环比增长率等多项
指标对银行指数的走势具有显著影响。
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SWARCH 模型的优势和局限。前期我们构建的SWARCH 模型在分析货币供应周期和证券市场趋势的关系上取得了88%的预测精度。但是,向量SWARCH 模型也存在很大的瓶颈:当增加解释变量的时候,模型的维度被迅速放大,这使得应用该
模型建立多变量联动关系时变得较为困难。而证券市场上,行业指数的走势必然受
到宏观面以及行业面等多因素的制约,因此,在预测行业指数趋势时,SWARCH
难以取得良好的效果。
L-SWARCH 银行业模型。为了解决上述困难,我们引入广泛使用的多因素Logistic
回归思想对前面的向量SWARCH 模型进行改进,力图使新的模型既能保持原有的
优点又能满足增加解释变量的需求。为此我们构建了L-SWARCH 银行业模型。
影响银行指数走势指标的选取。在众多的指标中,我们最终发现,大盘指数收益率、
广义货币供应量(M2)余额的环比增长率、银行贷款总计余额的环比增长率等多项
指标对银行指数的走势具有显著影响。
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