Evidence of Nonlinearity in Daily Stock Returns
日度股票收益非线性的证据AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要直接研究股票收益时间序列的双谱与非线性检验，未评估收益预测、波动率或资产定价模型。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
日度股票收益非线性的证据
- 研究问题
- 日度股票收益能否由具有独立新息的线性过程生成，双谱中的偏度是否恒定能为识别非线性提供怎样的检验依据？
- 方法与思路
- 作者估计十五只普通股票日收益序列的双谱，并检验双谱偏度是否恒定；双谱被定义为三阶累积量函数的双重傅里叶变换。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称在所述线性过程条件下双谱偏度应恒定，检验结果提示日收益具有非线性，并称该方法可区分白噪声与纯随机噪声。
- 阅读关注点
- 应核对独立新息等检验前提、双谱偏度的定义和估计方法，以及拒绝结果如何支持非线性解释及两类噪声的区分。
- 阅读边界
- 所给OpenAlex摘要未标明稿件版本；样本时期、检验条件与结果数值未说明，非线性证据本身不能推出收益可预测性。
原文摘要
This article applies a newly developed statistical technique to time series of daily rates of return of 15 common stocks. The technique involves estimating the bispectrum of the observed time series. The bispectrum is defined as the double Fourier transform of the third-order cumulant function. If the process generating rates of return is linear with independent innovations, then the skewness of the bispectrum will be constant. The article describes a test that can detect nonconstant skewness in the bispectrum. Hence if the test rejects constant skewness, a nonlinear process is implied. As a consequence, the test can distinguish between white noise and purely random noise. The results suggest that daily stock returns are generated by a nonlinear process.