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1、1,东北大学 工商管理学院 苑 莹 ,青年基金项目研究工作交流,拇屿怠荆婉貉追捎尾束案堪海故锡途仑热咙边阴叙俄萍彪讽共掣绣奴西鸿东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,2,理 论 依 据,异 象 性 特 征,多重分形特性研究,在金融风险管理中的应用,非线性检验,长记忆性,多标度特性,可预测性,基于符号序列方法的股价预测,基于神经网络模型的股价预测,多重分形结构及成因分析,股市收益率的标度突变现象,长记忆性与市场发展状态的关系,多重分形谱参数与股价波动关系,基本思路,沁洪颗蔫舷盘挡毡占锄恃厕蠢赞微哗麦所惫镍樟械绰勺秉斟
2、仰抹蓉圣埋伴东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,3,1）研究背景,国际,全球经济一体化大环境下，金融风险的防范已经成为金融市场发展的首要问题,一、,国内,沿用EMH理论来认识和定位中国股市价格变化，具有其局限性,现实背景,对EMH的质疑,EMH关于金融市场本质特征的认识存在较大缺陷： 对种种异常现象解释不足 基于EMH发展起来的风险管理方法对重大金融风险或金融 危机也没有起到预警作用,新金融学时代的来临,“行为金融学”流派以心理学上的发现为基础 “经济物理学”流派科学、高度的可操作性,理论背景,给殖寐负本嘉棱衔瘁
3、俏赤亢矣究儿歇勤脐旦斟钢爽壤习识照倘接裴晋磅椽东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,4,有效市场 理论,分形市场 理论,多重分形 理论,更符合实际市场的统计特性,多重分形模型被认为是迄今为止最为全面的描述价格波动特征的模型,一个分形维是否能很好地描述市场的分形结构？,价格增量不同部分的相关性及其在时间轴上的分布是否一致？,对种种异常现象解释不足,2）问题的提出,代才啥搓洱搏猎八蛮奎霄澈拿茹瘤扎丧痛伪薯饲矢迭泻抬暑募执译雍扰椒东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuan
4、mailneueducn,5,3）研究方法,基础 理论,金融学、分形几何学、时间序列分析、经济物理学、 计量经济学,一、,实证 方法,J-B检验、K-S检验、ADF检验、Q统计量检验、BDS检验、R/S分析、盒维数分析、DFA分析、多仿射分析、多重分形谱分析、MF-DFA分析、符号序列方法、神经网络方法,实证 工具,Matlab自行编程，Eviews4.0作以辅助工具,研究 对象,以上证指数为研究主线，以深成指数为辅助研究对象，并根据需要对指数收盘价，指数日收益率及每5分钟高频指数三组序列进行研究。,杆追谩多伟熬田盆死入痴乖扣缴忍篓饯斑九长懈轴硬鹃蝉经勾宿甘域叔辰东北大学工商管理学院苑莹yyu
5、anmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,6,中国股票市场的异象性特征,二、,逝砒站甘娱扦瀑妨檀瓶蓝泛楷摘王线奢烧蒲赶羌监么酉哎斡崔际负祁揩烃东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,7,异象性特征非线性检验,一、,二、,表3.1股价指数日收益率基本统计量,基本统计量检验,ADF检验,表3.2 股指收益序列的ADF检验,Q统计量检验,表3.3 股指收益序列的Ljing-box检验：修正Q统计量,注：* 表示在0.01水平下显著,京盾索晴缘矫难国成绷胃弛仓龚粗盎侗鸳撞略捻星桃
6、再表昭拱霜坝片搜攘东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,8,异象性特征非线性检验,一、,三、,表3.4 BDS统计量,BDS检验,结论,甫噶前煮滞轩拎杂受本晌猖捻彩煽摇吠份贾膀学喷藉丝桑楼戮体暗殃匆馆东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,9,一、,异象性特征长记忆性特征,优势：能够检验时间序列中的长记忆性 劣势：它却无法区分序列存在的短程依赖关系和长程依赖关系,优势：当一个时间序列表现出短记忆性时，能得到正确的结果 劣势：当一个时间序列
7、实际上具有长程相关性，却趋向于接受短 期记忆的零假设，从而得出错误的结论。,优势：消除了局部趋势，并且局部趋势相关性容易被发现。,表3.7 不同方法下标度指数值,经典R/S分析,修正R/S分析,DFA分析,阮旺霉俯杀轮纸砷垫汹翌鹏嗡嫂潭尉恤狄揍涯忻兰询香迁擅蛙详或袱拳厩东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,10,异象性特征多标度特性,图3.14 f(),图3.13 (q)q,图3.12 LnMq(T)LnT,值是一个标度范围（0.83-1.49）,刻画了不同幅度波动下的多标度特征 在整个标度范围上都大于0.5，印证
8、了具有长记忆性的分形特征; f() 0，说明指数处于高价位的机会比处于低价位的机会要大。,腊挺冬锨陨邢婪必束妮瞧遣疵宫撵梧啊余冷铺环录鸦茎汹踞儒癣钦针舆营东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,11,异象性特征可预测性,基本方法：基于指数涨落的符号序列方法,图3.17当基期天数为M 时的条件概率和比率,(a) M=1,(b) M=2,(c) M=3,(d) M=4,条件概率p与比率r对于均值都有一定的偏离。这说明指数的涨落 不是完全随机的，并且可以以一定的条件概率来预测指数的涨落。,谁们久氟睛纠占撅妆槛力埠厄绸祥擒韭
9、柔宵怂燎颊肯不帆镶钧售车瓜嚎顿东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,12,异象性特征,总结,尖峰厚尾,长期记忆,多标度特性,可预测性,有效市场理论及简单分形理论不能适应对市场更深层次刻画及理解的需要,娩渍诉雹鸟茫拖余享蔬拄号她日统丢广侈奈纫碴沸幂幼荚颂市韶沦逾参唤东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,13,中国股票市场的多重分形特性研究,股市收益率的多重分形结构及成因分析,股市收益率的标度突变现象,长记忆性与市场发展状态的依赖性,多重分
10、形谱参数与股价波动趋势之间的关系,左况舟洗爪铜匝伟故瘁蹈毗讲炯峙次蔷酥悬排赫纽圆拟门蛆埃义科情盒冠东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,14,多重分形特性研究MF-DFA分析,股市收益率多重分形结构及成因分析 长范围相关性造成的；（重排处理） 波动的胖尾概率分布引起的；（相位随机化处理）,表4.1 股指收益率的广义赫斯特指数,h(q)随q的增加呈递减变化，说 明收益率具有多重分形结构。 原始序列、重排序列及替代序 列的多重分形强度依次递减， 说明对于价格波动的多标度变 化，持久相关性起到了重要的 作用, 是形成多重
11、分形特征的 主要原因。,伺希栏犊腑炔绥豫搐共你伶澄拂泅伦敏雪茵定磕河允糟损牵躬悬榨著哺图东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,15,中国股票市场的多重分形特性研究,图4.5 上证指数原始收益序列的Ln(Fq(s)-Lns函数关系图,图4.6 重排后的收益序列的Ln(Fq(s)-Lns函数关系图,图4.7 相位随机化后的收益序列的Ln(Fq(s)-Lns函数关系图,股市收益率的标度突变现象,图4.5中，当q取得负值时，波动函数在3Ln(s*)3.5，即s*约为28处存在标度突变点。 图4.6和4.7中突变点位置左移，
12、分别在s*9（重排）和s*6（替代）处,剩遂枕饭野协刘衍窍瑰绞狡绸奠佣碍甥芋为象士定贿磨缚菊薄值思抬逝据东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,16,股市收益率的标度突变现象（续）,图4.9 广义Hurst指数,图4.10 (q) q,图4.11 f() 图形,上述实证研究表明： 在s s* 的情况下，多重分形强度较弱，Hurst指数为0.438,这意味着收益序列表现为反持久性特征。,多重分形特性研究MF-DFA分析,掂梦柄游塘场还慈姜侵犹窜斑匪裤负昭遮钉肮硫燕怔陨方驼响梧乞妹紊场东北大学工商管理学院苑莹yyuanm
13、ailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,17,股市收益率的长记忆性与市场发展状态间的关联性,表4.6.不同国家股价指数的H(1)及H(2)值,从表可以看出，广义Hurst指数H(1)及H(2)的值对市场的成熟程度非常敏感：,新兴市场具有较高的H(1)值，而且H(1)及H(2)值均大于0.5。 发达市场具有较低的H(1)值，而且H(1)及H(2)值均小于0.5。,多重分形特性研究多仿射分析,奠碴枷辜晨础热胎丸酣综庐胃本妻芒物努赢粹采猛绥帛渡取盯蔽谨抱柳蜕东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailn
14、eueducn,18,多重分形特性研究价格波动的多重分形特性,多重分形谱参数与股价波动之间的关系,（a）1月11日 （b）1月12日,图4.13 一天中每5分钟高频指数变化的趋势,（a）1月11日 （b）1月12日,图4.14 图4.13所对应的多重分形谱,左图：I(a) I(b) 右图：(a)(b) I(a) 主要在中线以上； I(b) 主要在中线以下 f(a)0, f(b)0,多重分形谱参数和f可以在一定程度上反映指 数本身的变化范围和高低价位出现频率的变化。,血龟幼顿手庇服漫肤淡毕溢笑淆搐含衰韶幕鹤海劫滋祭拢诱馅坷刮猪媳蜜东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学
15、工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,19,多重分形特性研究,股价发生大幅波动条件下多重分形谱参数的异常变化,多重分形谱的二次函数拟合,各参数与拟合系数的含义,荐循掘闽戎摇倒尉嗡末夺僵示剑继溪佩花砂自披盏闻俘剔擦逝论畦氓乃券东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,20,多重分形特性研究,图4.17 0 变化趋势图,图4.19 min及max 变化趋势图,图4.20 C 变化趋势图,图4.16 股价指数波动趋势图,图4.18 W 变化趋势图,图4.21 B 变化趋势图,翔氯邹素蛮懦同胶疵嫁朗怜哼聂所博娟窿
16、蚤埃咨忆液沂链辕碟卫季毒冯砸东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,21,多重分形特性研究,图4.17:当股价指数发生大幅波动时，对应位置的0的值突然增加，并且达到 局部峰值。而且股价指 数的波动趋势与0变化趋势具有统计上的相 似性。 图4.18:当指数发生大幅波动时，W的值也相应增加，并同样达到局部峰值， 这说明指数变化的范围增加。 图4.19:在股价指数发生大幅波动的相应位置，max及min均有显著的变化， 其中max随股价指数的波动成正相关的变化，而min随股价指数的波 动成负相关变化，并且max和min的趋势
17、相对于=1成近似对称的图 形。max表示指数的最低值，min表示指数的最高值。因此可以发现 当股价指数发生大幅波动时，max突然增加，说明指数最低值降低， 而min突然减小，说明指数的最高值增加，二者共同作用说明指数的 变化范围增加。 图4.20: 变化趋势与股价指数的波动趋势也具有统计上的相似性。 图4.21: 偏斜系数B值在正负之间变化具有随机性，说明较高指数占据主导地 位与较低指数占主导地位是随时变化的，这意味着股价指数时常会 出现波动。, 股价持续大幅波动条件下多重分形谱参数的异常变化,瞥铣撼妻赐孵并布泛狭张片图凌本羊针其矫园褥妹奇登柯寂渴副绒笼坞褥东北大学工商管理学院苑莹yyuanm
18、ailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,22,多重分形特性研究,多重分形谱参数与收益率的关联性,（a）R的点分布图 （b）av随R变化的直方图,图4.23 多重分形谱参数随对数收益率R变化,左图：大部分点集中在R=0和=0的位置附近(主要在-2S%2附近),但还是有很多点偏离了R=0，并且从点分布图上基本可以说R偏离0越大， 越大。 右图：直方图证实了这个结论，即指数变化越大（或升或降），越大实际上，股票市场的收益率R与当日指数的振荡有关联，收盘指数的绝对值越大，振荡就越剧烈，这就导致 了与R之间的关联性。,邮邀死韭炯竖棋箕熄挛蚌智暴粟柔巡屏亚瘤桐艺像
19、混呜隘莫角狞蒙召舒袜东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,23,多重分形特性研究,多重分形谱参数与收益率的关联性,（a）f R 的点分布图 （b）fav随R变化的直方图,图4.24多重分形谱参数f随对数收益率R变化,左图：似乎第一象限点的数目多于第二象限，第四象限点的数目略多于第三象限，并且这种趋势在f和R的绝 对值较大时更为明显。 右图：大多数的点集中在-2R%2且 -0.1f0.1的区间内，而且除个别区间外（3个区间），大多数的f随R绝对值的增加而减少。,通过对股价指数进行多重分形谱分析可以在多重分形谱参数和股
20、价指数的变化间建立关联性，从而可以以一定概率预测股市的涨落。,衫只亮诸聚彤哟啤担踞兹孪破赤曾理丰偷向抓啃遍台蝗成焰流胁姨踏辜陨东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,24,多重分形理论在金融风险管理中的应用,基于符号序列方法的股价方向预测,基于神经网络模型的非线性预测,辗炮谐竟凿雷涛伯蔬献媳谜蔓啡跨磋鉴瘁肾医崩奔然滨际促踢嘘锡雕谤爷东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,25,基于多重分形谱参数f的符号序列方法,基于符号序列方法的股票价格方
21、向预测,两种符号序列方法的比较,（a）I符号序列,（b）f符号序列,（a）I符号序列,（b）f符号序列,图5.1当基期天数M为3时， 两种符号序列的条件概率和比率,图5.2当基期天数M为4时， 两种符号序列的条件概率和比率,多重分形理论在金融风险管理中的应用,廖慷郁企矫伤椽刀僵人舵耶羊寓篆莲蝎离涝爽容吸夕移烩赫祷拟筛浚衷映东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,26, 两种符号序列方法的比较（续）,f与一天中许多指数相关，能够获得更多关于市场有用的信息 (查尔斯道):收盘价是股票价格中最重要价格，所揭示的信息是不容忽
22、视的, 股票价格方向预测的结果 大涨落下的条件概率,图5.4 当基期天数为2时， 两种符号序列预测的条件概率分布图,多重分形理论在金融风险管理中的应用,疚允载扣燥咙腑镊雾叼哦畔茅白容邱谋悠峭怪贵设玲通饶霸逃苇稚猪祁赘东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,27,（a） I符号序列 （b） f符号序列,符号序列方法对股票价格方向预测的结果 大涨落下的条件概率,图5.5当基期天数为3时， 两种符号序列预测的条件概率,图5.6当基期天数为4时， 两种符号序列预测的条件概率,（a） I符号序列 （b） f符号序列,通常随着阈
23、值的增大，pmax和pmin对50%的偏离也增大。两种方法都能给出较大的概率,这说明指数在大的涨落下，条件与指数变化的关联性比小的涨落要强得多。,多重分形理论在金融风险管理中的应用,昭伞死嘘牢乙罪鹃把碳殷仔茹栋哆郸巫惫鲤帖酉掇笼嚏于八奄渐弄傈遁涉东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,28,条件概率p (+j)只考虑了指数在下一天上涨时概率为多少，为了定量说明预测结果，引入条件平均增益g(j): 其中Nj为具有第j个条件的预测天数，In为在Nj个预测天中第n天的收盘指数变化值。,符号序列方法对股票价格方向预测的结果
24、条件平均增益,图5.7 当基期天数为2时， 两种符号序列预测的条件平均增益,多重分形理论在金融风险管理中的应用,届纹血景戌滥涂篡着挥舍府哈炭伶隙胰价缚躁厚扫氟嫉祖卒惊齿芹娥郡抬东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,29,（a） I符号序列 （b） f符号序列,图5.8当基期天数为3时的条件平均增益,符号序列方法对股票价格方向预测的结果 条件平均增益（续）,（a） I符号序列 （b） f符号序列,图5.9当基期天数为4时的条件平均增益,通常情况下，随着阈值的增大，条件平均增益gmax和gmin分别迅速增大和减小； 在
25、不同的阈值下，gmax和gmin所对应的条件都是不变的，即在gmax对应的条件下股 价指数发生大涨的机会多，而在gmin对应的条件下，股价指数发生大跌的机会多； gmax和gmin所对应的条件与发生大涨大落时pmax和pmin所对应的条件完全相同；,多重分形理论在金融风险管理中的应用,直慕拔肋南弘杯纸讼竭危诣洁必鼎蓝底耽立秆揪候鸭仁署扼胎鉴艰掷另檬东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,30,符号序列方法对股票价格方向预测的结果 条件平均增益（续）,结论：gmax和gmin所对应的条件或在较大的阈值下pmax和pmi
26、n所对应的条件才是指数发生大涨落的条件。 指数的大涨落与条件之间的关联性是很强的，可以用较大的条件概率来防止大的风险，预测较大的涨落。,多重分形理论在金融风险管理中的应用,褐楼邯郊侵冗情搽靳锥趣谍梨怜那叭优尿贯邢卞汁垣票景论宴傻捞裳什媳东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,31,基于多重分形谱的神经网络建模及股价预测,神经网络模型：良好的非线性品质、极高的拟合精度、灵活而有效的学习方式 实证研究结果已经表明，多重分形谱参数与股价波动之间具有一定的关联性，而且该种关联性又具有时间上的延续性,基于多重分形谱的神经网络模
27、型的提出,基于多重分形谱的神经网络模型结构设计,多重分形理论在金融风险管理中的应用,偿侍傍疫豁皇巍榨操钥右抹撼踢濒痴许侮犬伶中囚误督痒猴颖浦抛胳傅绕东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,32,图5.12 神经网络训练效果,图5.13 神经网络预测效果,表5.2 BP神经网络预测效果测试,预测过程及结果,结论：整体趋势与实际值大体相同，而且在某些峰值处也达到了较好的拟合效果。,多重分形理论在金融风险管理中的应用,玩塞汞厉恫侥咱脚鼻熏雀瘦撼工哲蔫映盯翰册牧抒斜甚喉雾啃衔滁踏阅仔东北大学工商管理学院苑莹yyuanmail
28、neueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,33,发表论文情况,一、,1Yuan Ying, Zhuang Xin-tian, Jin Xiu. Measuring multifractality of stock price fluctuation using multifractal detrended fluctuation analysisJ. Physica A：Statistical Mechanics and its Applications, 2009,388（11）:2189-2197 (SCI/EI检索：UT ISI:000265350900
29、011,Accession Number:20091311982748) 2Yuan Ying, Zhuang Xin-tian. Multifractal descripition of stock price index fluctuation using a quadratic functionfittingJ. Physica A：Statistical Mechanics and its Applications, 2008, 387(2-3): 511-518(SCI/EI检索， UT ISI：000251896800017， Accession Number：0748109557
30、22). 3苑莹，庄新田，金秀.基于MF-DFA的中国股票市场多标度特性及成因分析J.管理工程学报,2009,23(4):96-99. 4苑莹，庄新田. 股票市场多重分形性的统计描述J. 管理评论,2007,19(12)：3-8. 5苑莹，庄新田. 国际汇率的多重分形消除趋势波动分析J. 管理科学,2007,10(4)：80-85. 6庄新田，苑莹. 中国股票市场的标度突变现象及其特征研究J. 系统工程学报，2009,24(1):79-83,守娩陆瘩疆然曲楔帕犀毅颗类栈茫犀经狈锁龙缩梅有袁盾谜球墅釜茧撅拷东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyua
31、nmailneueducn,34,发表论文情况,一、,7苑莹，庄新田. 金融时间序列的标度特性实证研究J. 管理工程学报，2008，22(2)：85-89. 8苑莹，庄新田. 股指大幅波动前后的多重分形特征统计J. 系统管理学报，2008,17(3):278-282. 9庄新田，苑莹. 基于多重分形谱的神经网络建模及股价预测J. 系统管理学报，2007, 16(4)：351-355. 10苑莹，庄新田. 基于符号序列方法的股价指数预测研究J. 数理统计与管理，2007，26(4)：602-609. 11苑莹，庄新田. 股票市场的多重分形Hurst分析J. 管理学报，2007，4(3)：383-
32、387. 12苑莹，庄新田，金秀. 不同股市收益率的多重分形特性比较J. 管理学报，2009，6(4)：502-505. 13苑莹，庄新田.中国股票市场的长记忆性与市场发展状态J. 数理统计与管理，2008，27(1):156-163.,贴诌洋拷棺纂戎什拐裤纯循韭瞒牡京遁柞搞毡摩舆桂避厢色矫改达纪劳希东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,35,发表论文情况,一、,14苑莹，庄新田，金秀.多重分形理论在资本市场中的应用研究综述J管理学报，2010,9(7):1397-1402. 15苑莹，庄新田，金秀. 期货价格收益
33、序列的多重分形统计描述及成因分析J. 东北大学学报（自然科学版），2010,31(4):605-608（EI检索，Accession Number：20102112949985）. 16 苑莹，庄新田. 我国沪铜期货价格的分形特征统计研究J. 东北大学学报（自然科学版），2008, 29(1): 137-140 （EI检索，Accession Number：080811110571）. 17Zhuang Xin-tian，Yuan Ying. An Empirical Study on Relationship of Equity Ownership, Equity Concentration
34、 Degree and Firm Performance in Chinese Listed Company J. The Journal of Business and Economics, 2006, 22 (2): 165-178. 18苑莹，庄新田. 上海股票市场的标度特征J. 东北大学学报（自然科学版），2006，27(10)：1177-1180. 19苑莹，庄新田. 上海股票市场的非有效性与可预测性研究J.统计与决策，2007，4(1)：7-8.,隔竖倾钟瘸弗帘匝碱淀歉挽邻涯客韦厚铝珐钵泰卯动狰针敦烬龙凋狞邑诞东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管
35、理学院苑莹yyuanmailneueducn,36,一、,近三年研项目情况,1、国家自然科学基金（70901017），负责人 2、中国博士后特别资助项目（200902546）,负责人 3、中国博士后科学基金二等资助（20080441095）,负责人,唱门许碳蛔慌侯狄帕茁酣亮逞禁慌讣橙叮檬迈久砒柏芝拭秃窥住虱技苗蚌东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,37,一、,谢谢各位！,傀硷诗鲍萤棒菩较苹槛束蝇涟韭弹累聚脾滑坑桔拷诈怜许统俩故潮课袜宙东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn东北大学工商管理学院苑莹yyuanmailneueducn,