我国股票市场价格操纵交易特征实证研究

以中国证监会对股票价格操纵的处罚决定为依据,以国内证券市场发生的价格操纵股票为样本,以股票的日收益率、换手率、波动性等市场反映指标为研究变量,对操纵特征进行了实证研究.发现操纵对象在操纵期间,日收益率和换手率上具有明显地放大.     

不同程度的关注度对股票收益的影响

基于东方财富股吧,从构成上证指数的股票中随机选取20只,用股票的日发帖数、点击量及回复数来度量投资者对股票的不同程度的关注度。运用面板数据分析方法分析2011.01.01—2013.10.18期间投资者关注度对股票收益率的影响。结果表明：随着投资者对股票关注度程度的提高,关注度与股票收益率由不相关逐渐表现出负相关关系。     

百度关注度指数与股票价格关系研究

针对投资者有限关注与股票市场的联动作用进行了分析,回顾了关于传统金融学理论和现代金融学理论的国内外文献,并且比较了两者的区别.介绍了有限关注以及目前的几种理论模型,根据模型得出个体注意力是有限的,投资者风险认知不足会直接影响关注行为.基于传统的投资者关注度代理指标包括换手率、交易量等,利用互联网提供的代理变量可以更直接地反映投资者的关注行为,因此研究选取百度指数作为投资者关注行为的代理变量,当投资者在搜索该股票的信息时,无疑表示投资者对这支股票产生了关注.百度指数提供的关键词被检索的次数,更加直接地反映了投资者对某只股票的关注度,百度指数提供的数据也会驱动投资者的交易行为,从而引起股票价格的波动.通过建立VAR模型、格兰杰因果检验和脉冲响应函数分析对投资者关注行为和股票收盘价之间的关系进行实证分析,结果显示,投资者的关注行为与股票收盘价之间存在一定的影响.     

基于Logistic模型的上市公司股票价格操纵预判研究

本文采用中国证券监督管理委员会发布的2000—2015年A股市场股票操纵案件数据,从操纵者实施操纵需具备资金优势和其他投资者能够跟随交易两个方面考虑,运用Logistic模型进行了实证分析。回归结果表明,具有流通市值小、户均持股市值低、单位市值资本公积金与单位市值净资产高等7项特征的上市公司股票更易于被操纵,可以将其作为公司股票是否易于被操纵的预判指标。构建了上市公司股票操纵预判模型,模型样本内总体预判准确率可达63.89%,效果较好。     

股票市场内幕信息操纵的实证研究

以截止到2006年底沪深股市发生过的内幕信息操纵的股票为黑色样本,对其市场反应特征进行了分析;并引入了对应的基准样本(白色样本),建立了验证组样本、考察了Logistic模型对识别内幕信息操纵的适用性,确定了Logistic模型在以共线性较强的市场反应指标作为自变量的判别模型中的优越性。     

中国证券市场股价操纵预警指标研究

以中国证监会网站公布的股价操纵行政处罚决定案例为样本,通过实证研究考察在操纵开始日前后40天有显著差异的股票特征变量,包括交易量、收益率和系数,结果表明,这些特征变量可作为股价操纵实时预警的指标。     

基于案例推理的股价操纵行为判别系统研究

自中国股票交易市场成立以来,各种各样的股价操纵行为层出不穷。本文就如何对股价操纵行为进行判别做了研究,设计了一个基于案例推理的股价操纵行为判别系统。利用1996~2009年间在中国股市中被公开披露和查处的股价操纵案构建案例库,在前人研究的基础上从价量和风险两个角度提取了股票的若干市场交易属性作为判别指标,并通过二值Logistic回归分析确立了指标属性的权重,随后采用K最近邻法作为案例检索算法,依据指标属性的特征同时确立了属性相似度的计算方法,并利用SQL语言对核心算法在数据库中进行了程序实现。同时,通过设计“阈值控制法”来维护案例库,确保了案例库中知识的代表性并能有效降低信息冗余度。基于案例推理的股价操纵行为判别系统能够绕过“知识获取”这个难题,克服基于规则的推理系统的一些弱点,为今后股价操纵行为的判别研究提供了一个新的方向。     

基于网络信息挖掘的股市影响因素分析

针对海量网络文本信息的获取、 量化和分析的难题, 采用信息抓取技术获得网络金融舆情文本信息, 并根据数据的信息量对金融舆情信息进行分类, 建立因子模型和时间序列模型, 分析网络金融舆情信息对我国股票市场的影响。通过实证得到以下结论： 与单只股票相关的网络文本信息数量, 明显影响了该只股票在第2日的收益率; 信息容量越大的网络文本信息对股票的影响力越大, 而不同组的信息对收益率的作用方向不同; 网络文本信息的数量与股票波动率明显相关, 信息容量不同的文本信息对波动率的影响力也不同。     

股票收益率对于换手率的影响及其动因

选取沪深股市中部分个股作为样本,验证了股票换手率与其历史收益率之间存在较强的正相关,高的收益率将导致后续交易日换手率的增加.同时,换手率与收益率之间的相关性随着股票流通市值的不同而呈现差异,小市值股票的相关性更强.利用信息不对称理论解释了这一现象,认为其主要原因为小市值股票存在更严重的信息操纵.     

基于行业背景差异下的金融时间序列预测方法

股票市场预测可为投资决策提供重要依据,但在当前的量化投资领域,研究者大多基于单一行业对股票的金融时间序列进行预测研究,忽略了行业背景差异下的股票特征信息;同时,还存在难以有效提取股票时序数据特征、股票情感指标以及股票趋势预测不准确等问题.为解决上述问题,提出利用一种新的WBED(Word2vec-BiLSTM and EncoderDecoder)混合模型对不同行业背景下的股票信息进行时间序列预测研究.该方法采用WB模型进行情感分类,计算情感值,获取情感指标;然后引入双注意力机制,在Encoder模型中利用特征注意力机制给股票时序数据特征赋予不同权重以区别不同特征的重要程度,在Decoder模型中利用时间注意力机制给Encoder模型中LSTM的隐状态赋予不同权重以区别不同时间维度信息的重要程度;最后,利用股票时序数据和情感指标进行股票预测.另外,考虑到不同行业背景下的股票对象对模型超参数的敏感度可能不同,所以为不同行业的股票对象选择合适的超参数使模型的预测性能更好.参考"2019中国上市公司500强",选取三个行业中的九家上市公司股票作为研究对象,采用四种对比模型和四个模型评价指标进行实验分析.实验结果表明,提出的新的混合模型在行业背景差异下的金融时间序列预测研究中有一定的优越性.     

机构投资者操纵股市行为的经济学分析

为了防范机构投资者操纵股市的行为,保护中小投资者的利益,提高证券市场效率,利用信息经济学的分析方法,通过信号传递博弈模型,对中国证券市场中普遍存在的机构操纵股市行为产生的条件、机制、制约因素,以及对证券市场效率的影响作了分析.最后依据分析的结果提出了具有建设性的建议.     

中国股市短期收益反转及成交量效应

运用Lo,Mavkinlay反转策略设计,Jegadeesh,Titman反转收益分解框架,并引入成交量对中国股市短期(周)反转策略进行了实证研究.结果表明,中国股市存在显著的短期(周)收益反转,反转强度与公司规模相关.反转收益主要来源于对公司特有信息的过度反应,而并非由“领先-滞后”结构驱动.引入成交量冲击能够显著优化反转策略,成交量包含了未来股价走势的重要信息.     

信息非对称性--股价操纵市场条件的经济学验证

从经济学角度出发，通过建立投资者效用函数及对不同市场参与者效用函数比较分析，对股价操纵依存的市场条件－信息非对称性进行了验证。     

基于DFA的股价指数自相关分析

以股价指数的自相关函数为时间序列,运用非趋势波动分析DFA方法研究我国股票市场的长期相关性,结果表明,上海股票市场和深圳股票市场在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性,呈现为持久性的时间序列,随机游走不再适用,股价指数的有偏随机游走是当下投资者对信息反应生成的,由于市场信息不具有同质等量分布,造成交锗 对信息理解的差异,信息不能瞬间或及时反映到股票价格中,存在着复杂滞后交易,导致了股价指数的有偏随机游走。     

面向领域的语义排序与自适应热点算法

为了加强面向领域的搜索技术查询有效性与准确性,在证券领域本体的基础上对检索表达式进行扩展,使检索内容更加相关.对于初始检索集,根据本体进行面向语义排序,提高了检索结果集相关度.对面向证券领域的语义信息检索系统框架数据流与算法效率进行了分析,并对语义排序算法功能进行增强,得到自适应热点算法扩展,使系统可以在特定时间段内根据用户点击率反映阶段性关注热点.     

中国股市交易量的周内效应

研究了中国股市交易量在一周里面的变化规律,采样时间跨度是从1990-12-19到2002-12-31。以市场换手率度量交易量,采用自回归广义自回归条件异方差(AR-GARCH)模型研究了中国股市交易量的时间系列。研究结果显示沪市和深市的日市场换手率不服从正态分布并且存在着自相关性和ARCH效应;AR-GARCH模型很好地拟合了日市场换手率时间系列,估计出来的参数十分显著;周一到周五的日市场换手率存在显著差异并且周一的市场换手率达到了一周的最大值。利用混合分布假说进行了解释,非交易日的信息积累可能是周一高换手率的原因。结果指出:在该研究的样本范围内,中国股市交易量存在着周内效应。     

股价操纵与市场监管的博弈分析

通过运用博弈理论,对股价操纵与市场监管之间相互的决策进行了分析,博弈分析的结果表明,有效的股价操纵监管机制主要在三个方面的建立:一是加大对操纵者的处罚力度;二是监管主体不能缺位;三是监管主体不仅不能缺位,而且还应加大对监管主体失职的处罚力度。     

股票价格与信息流的协整关系检验

利用协整技术从个股角度，以成交额作为信息流的代理变量，对证券市场中的股票价格与信息流之间的关系进行了实证检验．实证表明，股票价格与成交额之间存在正的相关关系，这说明平价或预测股票价格时，应该注意对股价有影响的信息或信息的流入过程．