中国股票市场资产增长效应——基于套利限制的视角

资产增长效应的存在对市场有效性理论提出了挑战,近年来学者们尝试着从各个角度出发解释该异象,有关我国股票资产增长效应的研究视角仅限于投资及融资约束,得出的结论具有较强的局限性,基于此,选用1994~2012年沪深A股上市公司为样本,利用法马-麦克白斯横截面回归的方法,试图从套利限制的角度来研究我国股票市场的资产增长效应。研究结果表明,特质波动率计量的套利风险,买卖价差和价格冲击计量的交易成本,对资产增长效应都具有解释能力,而机构投资者参与程度对资产增长效应不具备解释能力,但是进一步的研究表明机构投资者的行为与个人投资者相差无几,市场参与主体普遍成熟程度低是我国股票市场资产增长效应显著的一个重要原因。     

暧昧与国际资产组合选择

本文考察了当资产存在暧昧不确定性时的国际资产组合选择问题.本文以Maccheroni,Marinacci和Ruffino提出的模型框架为基础,对世界上26个主要国家和地区的跨国资产组合选择进行了实证情况的度量和判断,利用横截面和短面板存在异方差的OLS回归模型(包括混合OLS和加入固定与随机效应考虑的回归).可以发现,国内投资者更倾向于持有与国内资产相似、但纯风险更小,暧昧风险补偿为正的国外资本.另外,在选取的样本国中发现存在本地偏好的情况.     

投资者情绪和资产定价异象

在以个人投资者为主体的中国股票市场中,投资者情绪对资产价格的影响非常重要.本文将投资者情绪和宏观经济变量加入到条件CAPM模型中,采用Avramov和Chordia(2006)的两步回归分析框架,检验了包含投资者情绪信息和宏观经济变量的条件资产定价模型对我国股票市场收益异象的解释力.实证结果表明,包含IPO首日收益率为投资者情绪信息的条件CAPM模型能够显著解释我国股市中的特质波动率之谜,规模效应和价值效应,经济不确定性指数作为额外的宏观经济变量加入条件CAPM模型能够解释我国股票市场的非流动性溢价,实证结果对于不同的度量指标都很稳健,进而证实了投资者情绪因素在资产定价过程中的重要作用.     

资产专用性与股利政策:基于中国上市公司的证据

基于资产专用性影响资本结构,而资本结构又对股利政策产生影响的内在机理,实证研究了资产专用性与股利政策的相关性。以沪深两市2000～2007年所有A股上市公司作为初始样本,建立我国上市公司股利政策面板数据模型的回归方程,分别运用二元选择模型、最小二乘法、随机效应模型和固定效应模型对回归方程进行估计。实证结果表明,资产专用性与支付现金股利倾向、支付力度负相关,但与股票股利政策不存在显著关系。本研究为理解我国上市公司的股利政策提供了一种崭新的视角。     

应计质量在A股市场得到客观定价了吗? 来自中国A股市场的证据

论文运用Panel data(固定效应)回归以及时间序列OLS回归计量方法, 从股价和超常回报率两个角度考察了应计盈余质量是否会影响投资者对股票的定价.对股价的检验显示, 年报和季报之后的股票价格与可控盈余之间存在显著的正相关关系, 表明, 上市公司对会计报表报进行盈余管理会误导投资者对于资产的定价. 进一步, 构建了应计质量的替代因子AQfactor, 将其纳入资产定价模型, 检验结果显示, 月超常回报率与AQfactor之间并不存在显著正相关关系, 这表明, 超常的报告盈余带来的低盈余质量并未得到A股投资者充分关注. 在一定程度上, 投资者未能有效识别上市公司财务报表的真实性.     

股票流动性与资产流动性的相关性——————理论与实证分析

从公司财务的视角探讨资产流动性对股票流动性的影响: 一方面,资产的流动性越高, 现 有资产的不确定性就越低, 因而股票的流动性越好;另一方面, 高的资产流动性也会带来投资 机会的增加,导致未来现金流的不确定性增大, 从而降低股票的流动性. 因此, 理论上资产流动性与股票流动性间存在不确定性. 基于中国证券市场的结构特征,首先从理论上探讨了 资产流动性与股票流动性间的相关性及其作用机理,以及不确定性的产生根源; 其次, 以A股 上市公司为样本,实证分析了资产流动性与股票流动性间的相关性. 结果表明: 在我国证券市场中股票流动性与资产流动性显著正相关, 资产的流动性越高,股票的流动性也越好. 进一步, 小规模、低成长型和融资受限的公司,二者间的正相关性更强. 研究结果对正确评价企业投融资决策、资产定价和股票的流动性、流动性风险均具有一定的参考价值.     

媒体注意力会引起股票的异常收益吗?——来自中国股票市场的经验证据

通过考察媒体注意力与股票月度收益之间的关系,发现媒体对上市公司的关注度越高,在接下来一个月中,其股票的平均收益率越低.以2000年8月到2008年1月为样本区间,通过买入低关注度股票、卖出高关注度股票构建的零投资套利策略具有显著的超额收益,月平均溢价为0.46%,经Fama和French的三因素模型及Carhart的四因素模型调整后仍然显著,并且具有行业调整后的稳健性,这与Fang和Peress的结论一致.但我们认为这种异常收益主要来源于高关注度股票组合的弱势表现,而不是低关注度股票的"未报道信息溢价",这一点与Fang和Peress所提出的信息补偿假说相悖,却与基于有限注意的"过度关注弱势假说"一致.此外,月历效应对媒体效应的影响,媒体效应与规模、波动率和换手率以及前一期的股票收益之间的交互关系从某种程度上支持所提出的研究假设.     

技术采用、实物期权和资产价格

针对技术进步的不确定性、嵌入性以及技术采用的不可逆性, 将公司的技术更新机会表示为一交换期权, 得到了最优的投资规则,并探讨了模型的资产定价含义.通过将Beta值表示的风险与公司特征联系起来,模型为从风险角度理解股票收益横截面上表现出的规模和价值效应提供了一个视角.     

中国证券市场Knight不确定性度量及资产定价研究

针对资本市场中不能被单一资产收益分布描述的Knight不确定性,首先分析了投资者信息集与这类不确定性的关系.在此基础上依据投影概率理论描述它以及传统风险对资产收益的映射过程,并构造了考虑这类不确定性的新定价模型.通过度量中国证券市场Knight不确定性及研究其对资产价格的影响,发现我国证券市场这类不确定性近几年来呈现出递减趋势且其大小略小于美国市场.另外,实证结果显示Knight不确定性能够参与定价并与收益率负相关,说明中国证券市场投资者对其呈现出喜好的态度.     

理性、有限理性、噪音与资产价格

通过构建一个世代交替条件下,同时存在BSV投资者、噪音交易者以及理性预期投资者的均衡模型,在理性预期均衡条件下扩展了BSV模型.通过对模型均衡价格的分析以及进一步的数值模拟发现:在套利限制与噪音交易同时存在的条件下,风险厌恶的理性预期投资者并不能完全纠正BSV投资者心理偏差对于风险资产价格的影响,导致均衡市场价格几乎时时偏离信息效率价格.如果投资者非理性的状态能够充分多样化,那么风险资产价格过度波动程度就可以被大大减弱.     

多资产的外汇储备币种配置

目前我国外汇储备配置的研究大多集中在外汇储备规模和基于固定收益资产的币种配置上. 本文认为,应首先区分不同资产状态,以此为前提再对外汇储备进行币种配置. 采用均值-方差-偏度-峰度（MVSK）模型,基于外币现金、 外国国债和外国股票三种资产类型进行最优币种配置研究. 最优结果显示,三类美元资产存在一定差异,但美国国债和美国股票的比重基本超过50%. 为排除人民币钉住美元的特殊汇率政策和可能的政治因素的影响,用同样的方法分别对日本和瑞士的外汇储备进行优化,也得到类似结果. 分析可知,虽然当前美元货币不断贬值,但是相对于其它国家的金融资产,美国国债和美国股票资产安全性好,因此它在组合中的比重仍然很大.     

资产注入、流动性溢价与市场环境

从理论和实证两方面探讨了大股东实施资产注入的主要动因.研究发现市场环境对大股东的资产注入行为具有重要影响:股权分置下大股东实施资产注入的增值收益有限,积极性较低,而股权分置改革环境下大股东可利用市值放大效应获得巨大的增值收益,实施资产注入的积极性大大提高.模型分析表明,获取流动性溢价和持股市值增加是大股东注入资产的主要动因之一,实证分析也显示大股东通过实施资产注入获得了较高的超额收益和较大幅度的流动性溢价.     

交易信息含量与资产定价:来自A股的经验证据

采用Hasbrouck提出的交易信息含量[1]衡量A股交易中的信息不对称,通过组合方法、Fama和French资产定价实证框架[2],研究1999年7月至2008年12月A股股票交易信息含量与预期收益之间的关系。研究结果表明,以市值和交易信息含量为标准构建的投资组合,在控制了市值因素后预期超额收益随着信息含量的增加而增大;在控制了Fama和French三因素后,交易信息含量对股票预期收益仍具有显著的正的解释作用,即使进一步控制了流动性因素也是如此。     

基于混合资产定价模型的中国股票市场羊群行为实证研究

结合资本资产混合定价模型市场交易因子载荷离散度指标对市场交易行为的反映,提出更加反映市场行为、具有时间序列可比性的羊群行为度量指标,并利用该指标对中国股票市场羊群行为进行实证检验,发现了沪深股市羊群行为的显著特征.     

噪音交易、投资者情绪波动与股票收益

通过对Delong etc的噪音交易理论模型的修正,分析了投资者情绪对股票收益的影响机理.选择市场换手率、封闭式基金折价和投资者开户增长率作为间接投资者情绪指数,应用因子分析法构造综合投资者情绪指数,并应用OLS和GARCH-M回归分析方法对中国股市投资者情绪及波动与股票收益间关系进行实证分析.结果显示, 投资者情绪是影响股票价格的系统因子,股票价格随着投资者情绪波动而波动, 而且情绪的上涨和下降对股票价格的影响是不对称的, 情绪上涨对股票价格的影响要比下降强的多;因投资者情绪波动而产生的股票收益波动构成市场系统风险并得到了相应的风险溢酬.     

中国家庭风险资产配置的理论与实证——基于信息不确定性视角下的研究EI北大核心CSCDCSSCI

本文研究了理性疏忽下(rational inattention)家庭最优资产配置,从理论推导出了信息不确定性与家庭最优资产配置的关系,并运用中国家庭金融调查(CHFS)数据进行了实证,选择自身信息处理能力和外在信息获取能力作为信息不确定性下降的渠道,研究了两者对家庭金融市场参与和家庭资产选择的影响.结果表明两者的增强不仅提高了家庭参与金融市场的可能性,而且也提高了家庭持有风险资产的比例.实证结果也进一步发现,信息处理能力越强的家庭越倾向于参与股票这类高风险市场,同时也会提高家庭持该类资产的比例;外在信息获取能力对家庭风险资产配置的影响在股票和基金资产上表现为倒U型关系,在债券资产上表现为U型关系,实证结果还发现自身内在信息处理能力与外在信息获取能力在影响家庭风险资产配置上存在着一定的替代效应.     

先行指标与宏观经济波动预测

文中基于非参数协整检验, 建立了基于先行指标预测我国经济短期波动的平滑转换自回归模型,以考察不同先行指标对短期内宏观经济波动的预测能力. 结果显示： 经济合作与发展组织（OECD）先行指标对季节调整后实际产出水平的预测误差基本在1%以内, 国家统计局先行指标对国内生产总值（GDP）同比增长率的预测误差基本在5%以内. 对2011年第2季度后GDP增长的样本外预测结果表明, 两种先行指标的预测结果都与实际GDP增长率很接近, OECD指标的预测精度略优于国家统计局指标.     

基于GJR-EVT-COPULA和下偏矩的最优资产组合分析

与方差风险测度相比,下偏矩一方面能够度量下边风险,另一方面通过设置不同的风险因子它可以更广泛的反映投资者的风险偏好.Harlow[1]建立了基于历史数据的均值下偏矩最优投资组合模型,本文考虑建立预测数据下的均值下偏矩最优投资组合模型,并同Harlow的模型进行实证比较.考虑到实际收益数据的时变性、杠杆效应和厚尾特征,引入AR(1)-GJR(1,1)-EVT模型来描述金融时间序列的上述特征,并通过t Copula函数描述资产收益之间的非线性相关性.对基于历史数据的均值-二阶下偏矩模型和基于预测数据的均值-二阶下偏矩模型的投资绩效进行考察.中国股市的实证结果表明,基于预测数据的均值二阶下偏矩模型可以得到更好的投资绩效.     

存在相关性风险的资产组合策略

经典金融理论的资产配置策略没有考虑相关性风险, 而现实中,各种市场和各种资产之间的相关性是变化的, 从而使投资组合风险上升.与传统金融理论基于完全市场条件下的组合选择不同, 通过SJC-Copula刻画金融市场间不对称的尾部相关性,用CVaR方法求出存在相关性风险的资产组合有效前沿及策略.通过沪港市场的实证研究, 发现忽略上下尾相关性均会影响投资组合风险的估计, 会使投资组合遭受极端的负收益;量化并有效地控制不对称的尾部相关性能够改善资产组合的表现.     

基于信用等级修正和半绝对离差风险的银行资产组合优化模型

用峰度和偏度对企业信用等级转移的阈值进行修正,引入了半绝对离差方法衡量贷款组合风险,建立了基于信用等级修正和半绝对离差风险的银行资产组合优化模型.其创新与特色主要有二:一是用企业各自收益率的峰度和偏度对正态假定下企业信用等级转移对应的阈值进行修正,改变了现有研究把本来是非正态分布的企业收益率按照正态分布来确定其企业信用等级阈值的不合理现象,提高了贷款组合风险的计量精度.二是将半绝对离差方法引入到贷款组合风险度量中,解决了现有研究以方差或绝对离差表征风险、将高于期望收益的超额收益部分当作风险处理的问题,使贷款组合收益风险量化更为真实准确.