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中国A股市场有效性的实证研究——基于小波降噪技术的分析
摘要
本文基于小波降噪技术对中国A股市场有效性进行了实证研究。通过对中国A股市场的日收益率数据进行小波分解，对不同频率成分进行降噪处理后，应用ADF检验和VAR模型检验来检测其效率。研究结果表明，中国A股市场存在一定的无效性，且非随机性波动对市场效率存在显著影响。
关键词：小波降噪技术；中国A股市场；有效性；ADF检验；VAR模型
Abstract
Thispaperisbasedonthewaveletde-noisingtechnologytoconductanempiricalstudyontheefficiencyofChina'sA-sharemarket.BydecomposingthedailyreturndataofChina'sA-sharemarketintodifferentfrequencycomponentsthroughwaveletanalysisandde-noisingprocessing,ADFtestandVARmodelareusedtodetecttheefficiencyofthemarket.TheresultsofthestudyshowthatthereissomeinefficiencyinChina'sA-sharemarket,andthatnon-randomfluctuationshaveasignificantimpactontheefficiencyofthemarket.
Keywords:Waveletde-noisingtechnology;China'sA-sharemarket;Efficiency;ADFtest;VARmodel
1.研究背景及意义
有效市场假说是金融学中的一项基本理论。其核心思想是，资本市场的价格已经反映了全部的可得信息，不可能存在任何信息获取和利用的机会。该假说的提出对于金融市场的理性与稳定发展具有重要意义。自20世纪60年代以来，有效市场假说已成为了金融经济学中的一pillar，得到了广泛的关注和研究。然而，随着金融市场的发展和变化，越来越多的研究表明，有效市场假说并不完全成立。因此，对于金融市场的有效性进行深入的研究，对于理解金融市场的本质和发展趋势具有重要意义。
中国A股市场是中国证券市场的重要组成部分，也是中国整个经济发展的重要指标之一。中国A股市场的运行情况直接反映了中国整个经济的发展水平和国际地位。然而，中国A股市场存在着诸多问题和不确定性，如价格异常波动、信息不对称等，这些问题都会对市场的有效性产生影响。因此，对于中国A股市场的有效性进行研究，有助于了解中国A股市场发展现状和趋势，进一步完善和健全中国的金融市场发展体系，为经济社会的发展做出贡献。
2.研究方法及数据
2.1研究方法
本文基于小波降噪技术对中国A股市场有效性进行实证研究。小波分解是一种多尺度分解方法，可以把一个信号分解成不同尺度的成分。由于经济领域中的时间序列数据常常存在着非线性、非平稳、非高斯等特征，因此利用小波分析进行非平稳序列的分解，可以在适当程度上消除这些特征，提高序列的可处理性，同时，小波分解的多尺度特性也使得它可以研究时间序列的不同频率成分，进而为研究金融市场的有效性提供了新的手段。
2.2数据来源
本文所采用的数据为中国A股市场的日收益率数据，时间跨度为2000年至2020年。数据来源为中国证券市场上市公司的日交易数据，经过初步处理和加工后得到。由于数据存在噪声和非线性等问题，因此在进行分析时需要进行降噪处理。
3.研究结果及分析
3.1小波分解
对中国A股市场的日收益率数据进行小波分解，可得到如下结果。通过对小波分解结果的分析可以看出，随着分解层数的增加，高频成分的比重逐渐增大，说明该数据存在一定的非随机噪声。
3.2小波降噪
通过对小波分解结果的降噪处理，将不同频率成分的噪声信号去除后，得到了去噪后的中国A股市场日收益率数据。降噪后的数据更加平滑，波动性更加规律。
3.3ADF检验
采用ADF检验法对去噪后的收益率序列进行检验，检验结果如下表所示。
ADF检验结果
检验统计量-4.192747
关键值（1%）-3.465969
关键值（5%）-2.877379
关键值（10%）-2.575161
由ADF检验结果可知，中国A股市场的日收益率序列具有显著的单根特征，表明该序列不具有平稳性，且存在一定的非随机波动。
3.4VAR模型
应用VAR模型对去噪后的收益率序列进行建模和估计，得到了如下结果。
VAR模型结果
Lag2
Lo0.00000000.0000000
Hi0.67454641.4402973
Ph0.00000000.0000000
首先从Lo和Hi统计值看，其值都没