中国股市波动过程分析

使用一般到特殊的建模方法,建立沪深两市收益率的波动模型.实证分析表明ARFIMA-APARCH-skewed-t过程能有效刻画沪深两市收益率的数据生成过程.     

中国股市长记忆检验的滑动分块自助法仿真

提出基于滑动分块自助的GPH(Geweke,Porter-Hudak)检验方法,并检验沪、深股市的各种收益率序列的长记忆性.结果表明,沪、深两市的日指数收益率序列是一个I(0)过程而非长记忆过程.然而,沪、深两市的绝对值收益率和收益率平方序列却是一个分数差分过程,沪市的绝对值收益率和收益率平方序列的分数差分值大约为0.30,深市的绝对值收益率和收益率平方序列分数差分值大约为0.35.即深市的长记忆性强于沪市,同时也说明上海股市的运行效率要高于深圳股市.     

基于BEMD和Copula的沪港股市相关性研究

为深入探讨沪港两股市间相关结构的微观特征,本文在Copula理论的基础上引入二元经验模态分解(BEMD)算法,分别刻画了上证综指和恒生指数日收益率序列之间的整体相关性和微观相关性。研究结果表明,在港股市间整体相关性方面以及经BEMD分解后不同尺度上微观相关性刻画方面,时变SJC Copula函数都能较好地描述两收益率序列之间的相关结构,即沪港股市间存在时变的非对称尾部相关关系。此结果也进一步证实新方法在刻画相关性方面的有效性。     

基于GARCH族模型的我国股市波动性研究

选取1996年12月16日到2015年5月19日期间上证综指和深证成指日收益率数据,建立二变量指标的GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型,对我国股市的波动性进行实证分析.结果发现:EGARCH模型能较好地拟合沪深两市日收益率波动的时间序列,而且我国股市存在显著的非对称性,表现为股票市场上投资者对利好消息的反应小于对同等程度的利空消息的反应.     

基于GARCH模型的沪深股市分析

利用我国沪深股市2007年7月1日至2010年7月1日的收盘指数,对沪深股市的波动性、收益率及其相关性进行了实证分析研究。研究表明,沪深两市具有明显的GARCH效应,而且两市之间具有联动性。     

中国沪深股市收益率相关性的实证分析

沪深股市相似的结构和监管环境使得两市的收益率之间具有相互作用和影响。运用Granger因果检验及GARCH—M模型对沪深两市间的相关性进行了分析和检验,结果表明,沪深股市收益率之间存在较强的相关性,沪市对深市的均值溢出效应显著。     

证券市场的有效性研究

随机选取沪，深两市各25家上市公司的日收盘价的收益率为样本，通过正态性检验，自相关性检验等各种统计量的分析研究，研究结果：收益率序列呈显著的尖峰厚尾及非正态性分布，并呈现出很高的序列相关性，由此得出结论，沪，深两市还未达到弱式有效。     

沪港通对A股市场的影响—基于ARIMA模型的预测分析

股票市场是实体经济的睛雨表,沪港通的实行对中国股票市场的影响较大,本文利用ARIMA模型对沪港通正式开通前后一段时间的上证综指进行模拟预测,通过建立模型、参数估计、残差检验及追溯模拟分析了沪港通对我国股票市场的影响。预测结果显示,在沪港通正式实行后的一段时间内,上证综指的实际值与预测值的差值大部分为正数,该结果表明：由于投资者信心的提升以及股票市场的资金注入量的加大,沪港通的实行对我国股票市场产生了一定的正向影响。     

沪港通对A股市场的影响——基于ARIMA模型的预测分析

股票市场是实体经济的睛雨表,沪港通的实行对中国股票市场的影响较大.利用ARIMA模型对沪港通正式开通前后一段时间的上证综指进行模拟预测,通过建立模型、参数估计、残差检验及追溯模拟分析了沪港通对我国股票市场的影响.预测结果显示,在沪港通正式实行后的一段时间内,上证综指的实际值与预测值的差值大部分为正数,该结果表明:由于投资者信心的提升以及股票市场的资金注入量的加大,沪港通的实行对我国股票市场产生了一定的正向影响.     

中国创业板与主板市场的相依关系——基于时变copula-GARCH模型的实证分析(英文)

主要研究了中国创业板市场与沪市日收益率间的相依关系.将时变t-copula模型和采用有偏误差分布的ARMA-GARCH模型结合起来构成了一个复合模型,并对所有的参数给出了贝叶斯估计.估计所得的两市场间Kendall秩相关系数的图形显示了创业板和主板市场之间确实存在着一种时变的正相依关系.进一步,对两市场在不同行业板块中日收益率的相依关系进行了类似的建模.结果显示两市场在工业板块中的相依结构与市场整体十分相近,而在信息技术板块中则存在着更强更稳定的正相依关系.     

基于分形V/S技术的沪深股市长记忆性研究

将Cajueiro和Tabak提出估计Hurst指数的新方法即V/S分析引入我国沪深股票市场非线性特征的研究.比较研究表明V/S分析不易受短期相关性的影响,较R/S分析更为稳健和有效.通过对沪深两市综合指数的日收益率和周收益率序列的V/S分析,得到沪深两市的Hurst指数均小于0.5,这表明我国股票市场呈现出反持久性特征而不是长记忆性.     

基于半参数部分线性混合效应模型的房地产上市公司盈利能力影响因素研究

基于沪深两市的50家房地产上市公司2006年至2015年期间的纵向数据,从资产结构、负债结构、公司规模、公司风险、发展潜力5个方面分析了影响房地产上市公司盈利能力的因素。通过建立净资产收益率、流动资产率、资产负债率、总资产的对数、主营业务收入的对数5个观测变量的半参数部分线性混合效应模型进行实证分析,并根据贝叶斯推断给出了模型参数的估计值,最后通过将实证模拟结果与房地产行业上市公司的实际情况进行对比分析,证明了所建模型的有效性。     

中国股市"已实现"波动率的周期性研究

论述证券市场“已实现”波动率的理论,利用深圳成分指数和上海综合指数的5 m in高频数据,对沪深两市的波动周期做了实证分析,通过Fourier谱分析,比较了沪深两市的波动周期,揭示了我国股市的周期波动性特征.目前,我国股票市场的周期性研究多集中在市场指数和收益率的低频数据周期分析,本文的特点是利用高频数据对波动率这一重要参数的周期性进行分析.     

基于EVA电力上市公司的业绩评价

以股东超额期望收益率为出发点,选取我国沪深两市2006～2009年电力行业上市公司的样本数据资料,采用多元线性回归分析法对EVA在我国电力上市公司经营业绩评价的有效性进行实证检验.对电力上市公司业绩评价提供了可靠的决策依据,同时为电力上市公司的可持续发展提供了有价值的参数.     

资本市场开放提升企业价值——基于利益相关者压力的视角

基于沪港通政策的准自然实验,以2009-2019年沪市A股上市公司数据为样本,运用双重差分固定效应模型,以利益相关者压力的视角分析了资本市场开放对我国上市公司企业价值的影响及其影响路径。经研究发现：沪港通政策有利于提升我国上市公司的企业价值,从第三年起政策效果愈加显著;随着政策实施,利益相关者会增强对上市公司的压力,构成资本市场开放提升企业价值作用的机制之一。因此,各内外部利益相关者在沪港通政策支持下应积极行使自身的权力,对企业提出相应诉求,督促企业履行自身职责。     

中国A股市场股票投资组合特征分析与Fama—French三因子模型

风格投资在中国越来越受到重视。Fama＆French(1998)指出,在世界范围内,价值型股票比成长型股票具有普遍的较高的收益率。我们采用MorningStar风格分类方法对中国A股市场构造风格投资组合,并就沪深两市分别考察了各风格投资组合的收益率特征,发现在中国市场上,价值股收益率高于成长股收益率的现象仅对沪市小盘股显著;而小盘股超额收益存在于沪市价值型股票和深市价值型、混合型股票。并比较了CAPM和Fama French三因子模型对中国股票市场的解释能力。     

沪深股市股价收益的分布与时序分析

将1990至2002年6月的上证综合指数和深证综合指数的走势分成6个阶段，对沪深两市综合指数的走势及其波动情况进行了综合分析，给出了它们的对数收益率的分布特征，并用时间序列模型对综合指数的收益进行拟合和检验，得到了一些富有启发性的结论。     

中国科技类个股收益横截面的季节性研究——基于面板数据的实证分析

就中国科技类个股收益横截面上的季节性进行了实证分析。通过对1997～2010年间沪深两市交易的所有科技类股票的月度收益率的面板数据进行研究后,发现沪深两市的科技类股票收益率存在显著的自相关性,其中在一个月的短期内,表现出显著的负自相关性,而在6月和9月的中期存在非常显著的正自相关性。但是并不存在美国股市所具有的那种在股票收益横截面上的显著的季节性性振荡模式。     

用copula度量相依风险函数VaR的最优界

copula(连结函数)已经成为风险管理领域强有力的工具,该文利用copula手段给出了相依风险函数ψ(X1,…,Xn)的最优界,并对沪、深两市的收益率风险进行了实证分析,把laplace分布作为边际分布计算出了相应的上界和下界,最后讨论了不同类的copula以及参数选取对界的影响.     

财经剪贴

正1深港通正式启航历经两年多的准备,11月25日,中国证监会与香港证监会发布联合公告,备受外界关注和期待的深港通于12月5日正式开闸,这标志着A股投资迎来崭新时代。这也成为继沪港通之后,中国资本市场的又一大创新之举。中国证监会方面表示,深港通开通目的不在于吸引多少外