【摘 要】
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资本市场中可供选择的资产数量繁多,质量良莠不齐,如何在海量的数据中找出潜在的具有超额正收益的股票来投资,减少投资的复杂性,是在选股时不可避免的难题。近年来研究人员对于多重假设检验方法的认知逐渐深刻,应用也随之广泛,它作为一种处理多变量数据的统计方法,越来越多地应用于资本市场、社会经济领域的研究,助推了金融学研究方法的前进。本文的研究基于目前处于前沿的多重假设检验方法的算法模型,以我国上海证券交易所
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资本市场中可供选择的资产数量繁多,质量良莠不齐,如何在海量的数据中找出潜在的具有超额正收益的股票来投资,减少投资的复杂性,是在选股时不可避免的难题。近年来研究人员对于多重假设检验方法的认知逐渐深刻,应用也随之广泛,它作为一种处理多变量数据的统计方法,越来越多地应用于资本市场、社会经济领域的研究,助推了金融学研究方法的前进。本文的研究基于目前处于前沿的多重假设检验方法的算法模型,以我国上海证券交易所上市的180只指数成分股的日收益率数据为样本集,与传统的单重假设检验方法进行对比分析,通过控制第一类错误率、增强整体检验功效的思路,试图达到以下目的:其一,减少不显著股票的错误发现概率;其二,为投资者提供有显著超额收益能力的股票选择。同时,对比使用不同的错误测度:FDR（False Discoveries Rate,FDR）、FWER（Familywise Error Rate,FWER）进行多重假设检验并分析,比较两种错误测度在选股时的适用性,助推多重假设检验方法在选股层面的发展。实证结果表明,多重假设检验法选出的股票整体表现优于单重假设检验法的筛选结果,且新组成的投资组合累计收益率较后者更高。在多重假设检验中,针对错误测度FDR,综合运用了三种算法对股票P值进行调整,发现B-H（Benjamini-Hochberg,BH）算法和ALBH（Adaptive liner B-H,ALBH）算法更适合投资者筛选股票。而错误测度FWER的检验过于严苛,容易错失潜在具有超额正收益的股票,且算法过程繁琐。经过对比后,在股票筛选的实际应用中,本文更推荐使用检验功效较大、对参与检验的假设要求较为宽松的FDR进行多重假设检验。
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