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中国股市收益率的经验分布研究的综述报告
引言
中国股市是全球最大的股票市场之一，近年来具有了巨大的成长潜力。作为投资者，了解股市的收益率是非常重要的。近年来，越来越多的学者研究中国股市的收益率经验分布，以便让投资者更好地理解中国股市的特点以及投资风险。本综述报告将回顾现有研究的主要成果和结论，并对未来可能的研究趋势进行讨论。
研究方法
中国股市收益率的经验分布研究使用的方法主要有两种：基于统计分析的方法和基于模型的方法。
基于统计分析的方法主要包括描述性统计分析、卡方检验和核密度估计等。描述性统计分析是研究中国股市收益率分布的基本方法，通常用于计算均值、标准差、偏度、峰度等统计量。卡方检验可以用于检验收益率分布是否符合特定的理论分布，例如正态分布、对数正态分布等。核密度估计则是用于估计收益率分布的非参数方法，通常可以绘制出分布曲线以便更好地理解分布的形态。
基于模型的方法主要包括ARCH/GARCH模型、Markov转移模型和Copula函数模型等。ARCH/GARCH模型通常用于建立中国股市收益率波动的时间序列模型，以便更好地描述非常规的行情波动。Markov转移模型可以用于分析股价的涨跌转移，以便发现市场的风险和机会。Copula函数模型是用于描述多维变量之间的关系的建模方法，通过建立不同变量之间的相关性来更好地理解股市收益率的联动关系。
研究结果与发现
从基于统计分析的方法得到的结果来看，研究者发现中国股市收益率并不符合正态分布，而是呈现出长尾分布的形态。同时，中国股市中的黑天鹅事件发生概率较高，表现出了极端风险。此外，中国股市的收益率分布具有较大的波动性和异方差性，因此建议使用ARCH/GARCH模型来对股市波动进行建模。
基于模型的研究还发现，中国股市存在明显的方向性，尤其是在金融危机期间表现更加明显。Markov转移模型也发现，中国股市的涨跌转移具有一定的不确定性，但仍可以通过建议这种模型来预测未来股价的走势。最近的基于Copula函数模型的研究表明，中国股市中不同股票之间存在着一定的相关性，可以用来设计有效的投资组合。
未来研究趋势
未来研究的主要方向是更好地理解中国股市的特点，以便开发更加准确的预测模型。特别是要对股市的长尾风险进行更深入的研究和分析。同时，可以探索不同时间段和不同市场环境下的收益率分布，以便更好地了解股市变化的动因。另外，可以考虑将Copula函数模型与均值-方差模型相结合，以便更好地设计投资组合并降低风险。最后，可以结合机器学习方法，以建立更加精准的股市预测模型。
结论
中国股市收益率的经验分布研究是多学科、多角度的综合研究，需要通过不同的研究方法进行分析。当前的研究表明，中国股市的收益率分布具有长尾分布和高度异方差的特点，同时存在着明显的方向性和黑天鹅事件风险。未来的研究可以从不同角度进行探索，以理解更加深刻的股市规律。