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首先对我国可转债市场与A股之间的相关关系进行了检验.结果显示可转债市场指数先于股票市场指数.其次使用HULM(Hidden-Unit Logistic Model)对可转换债券指数的时间序列数据进行了分类拟合和预测.通过在每个时间节点设置多个随机隐藏单元,算法能够很好地刻画时间序列中的隐藏结构并能以较高的准确度对可转换债券指数的走势进行拟合,这将为可转债收益率和股市的收益率研究提供一种全新的视角.