A simple framework for analysing bull and bear markets
分析牛市与熊市的简明框架AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接分析股价时间序列的生成过程，并评估资产定价模型重现牛熊周期的能力，因此对应时间序列和资产定价。
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分析牛市与熊市的简明框架
- 研究问题
- 如何依据股价时间序列定义并识别牛熊阶段，其周期特征如何取决于资本利得的生成过程，以及模型能否重现这些特征？
- 方法与思路
- 作者先定义牛熊市场并设计阶段划分算法，再分析生成过程的影响，以随机游走、GARCH 和持续期依赖模型模拟比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，纯随机游走对牛熊特征的解释可与更复杂统计模型相当，并进一步考察若干资产定价模型能否重现观察到的周期。
- 阅读关注点
- 应核对牛熊判定规则、转折点与持续期处理、模拟校准及拟合指标，以及资产定价模型比较具体针对哪些周期特征。
- 阅读边界
- 仅据所给 Crossref 摘要；样本、校准与比较数值未说明，对牛熊特征的解释能力不能直接推断为收益预测或交易表现。
原文摘要
Abstract Bull and bear markets are a common way of describing cycles in equity prices. To fully describe such cycles one would need to know the data generating process (DGP) for equity prices. We begin with a definition of bull and bear markets and use an algorithm based on it to sort a given time series of equity prices into periods that can be designated as bull and bear markets. The rule to do this is then studied analytically and it is shown that bull and bear market characteristics depend upon the DGP for capital gains. By simulation methods we examine a number of DGPs that are known to fit the data quite well—random walks, GARCH models, and models with duration dependence. We find that a pure random walk provides as good an explanation of bull and bear markets as the more complex statistical models. In the final section of the paper we look at some asset pricing models that appear in the literature from the viewpoint of their success in producing bull and bear markets which resemble those in the data. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.