基于投资者关注的股价走势预测与交易策略设计——股票间交叉模式视角

股票搜索量作为投资者关注的重要代理变量,其变动情况与该股票价格走势的关系得到了学界与业界的广泛关注.另一方面,股票间的价格同步性一直是股票市场中人们重点关注的话题.基于此,本文在个股层面探究了相关股票搜索量变动与目标股票价格走势的关系模式,利用延迟时态关联分析提出了发现股价预测规则的方法,并进一步设计了个股层面的交易策略.同时,本文以我国A股市场股票为研究样本,针对特定场景检验了个股层面交易策略的效果.实验结果表明:利用相关股票搜索量与目标股票价格的关系,可以获得显著的超额收益.     

证券组合内生流动性风险控制策略

股票市场中板块与板块之间、同一板块的不同股票之间存在联动效应和比价效应.因此,证券组合交易中,某股票交易不仅对自身价格有影响,而且对组合中其他股票价格也会产生影响,证券组合投资者面临的内生流动性风险要复杂得多.以Chriss的资产变现模型为基础,建立了组合内生流动性风险控制模型,并用一阶条件求解.算例分析表明,股票间的联动效应和比价效应对组合内生流动性风险的控制至关重要,选择合适的交易策略,可以利用股票间的相关性内耗部分内生流动性风险,降低组合交易风险.     

带有固定-比例交易成本最优变现策略

假定股票价格服从连续时间的几何布朗运动,而交易只能在离散时点发生,交易存在固定-比例成本(佣金),投资者是风险厌恶的,论文研究了投资者的最优变现策略问题.首先,给出了变现策略的数学描述及投资者的目标函数.然后,用样条函数来刻画一个交易日内的相对变现折现率.接着,给出了价格冲击函数.最后,给出一个算例.研究结果表明,在不同的风险偏好情况下,无论天内流动性随时间变化的形状如何,股票的流动性越差,投资者越是尽早卖出手中的头寸,流动性越好,卖出的时间越往后推迟;投资者越是厌恶风险,投资者越是选择在股票市场收盘前尽可能多的卖出头寸.     

基于噪音交易者的风险资产定价模型及其应用

放宽DSSW模型中的风险资产股利为常数和噪音交易者心目中的股利变化是一个纯粹正态分布随机过程的假设条件,分别构建了只有理性投资者和存在噪音交易者两种情况下的股票市场风险资产定价模型,并在对所建立的两类模型及其经济意义进行比较分析的基础上研究了噪音交易者对股票市场风险资产定价及其波动性的影响机理,对中国股票市场2005年6月-2008年8月期间发生的"异常现象"进行了合理解释.研究结果表明:噪音交易者能对股票价格及其波动性产生系统性影响,中国股票市场发生的"异常现象"在很大程度上是由噪音交易者造成的.从研究假设、研究结论以及实践应用等方面对DSSW模型进行了合理的拓展和深化.     

交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理:理论模型与仿真分析

基于信息交易者和非信息交易者行为特征，建立数学模型从理论上研究交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理，并利用MATLAB编程对理论模型结果进行仿真分析.研究结果表明：企业创新能力在任何系统风险冲击和交易者结构下都将发挥股票价格稳定器作用；在企业创新能力较高时，股票价格波动性与信息交易者持股比例负相关，与系统风险冲击之间的相关性因交易者结构不同而呈现出不同特征；在企业创新能力较低时，股票价格波动性与系统风险冲击正相关，与信息交易者持股比例之间呈U型关系；信息交易者持股比例较高的股票市场更具优胜劣汰选择机制.提升企业创新能力、提高信息交易者持股比例、完善信息披露制度是抵御系统风险冲击、保障股票市场稳定可持续发展的重要途径.     

过度反应视角下的股市反转效应与个体风险偏好

针对中国股票市场的反转异象,构建了多期投资模型以刻画市场反转效应的生成过程――投资者对极端信息反应过度并低估市场噪音,导致股票市场出现反转效应.实证研究显示极端信息与未来股票横截面收益负相关,而低频交易组中的相关性显著降低,表明过度反应会因交易量下降而减弱.进一步研究了不同状态下的投资者风险偏好,发现损失状态下过度反应的投资者为风险规避,非过度反应的投资者为风险追寻.而无论反应是否过度,投资者在盈利状态下均为风险中性.     

基于GD-FNN的股票市场泡沫模型

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性, 构建一种基于预测的股票市场泡沫模型. 以上证指数为研究对象, 在价格和成交量的基础上, 将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入泡沫模型指标体系, 并对指标体系中各变量之间长期均衡关系和因果关系进行数量分析. 在此指标体系下, 构建向量自回归模型(VAR)模型衡量股票市场基础价值, 并据此分析宏观经济指标对市场的影响; 同时构建基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型(GD-FNN)对上证指数进行拟合预测作为股票市场的市场价值, 并通过GD-FNN模型提取的模糊规则对股票非线性系统运行模式进行分析. 最后, 根据预测的股票市场市场价值与基础价值之间的偏差计算泡沫度, 并提出相应的预警策略.     

基于分位数条件格兰杰因果的东亚股市传染研究

为了分析亚洲金融市场间的传染问题,提出了基于分位数的条件格兰杰因果检验方法,对不同股票市场收益数据进行全面的因果关系检验.选取亚洲三个主要股票市场指数作为研究对象,研究比较了该方法与其它三种方法下的中日韩股票回报率之间的因果关系.实证结果表明,中日韩股票市场一体化,在厚尾极端情况,相互之间具有显著传染效应,其它地区股票市场危机,对我国股票市场价格走势具有显著影响.这一方法和结果,有助于投资者分析我国金融市场风险及其传染规律.     

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.     

基于高频交易数据的上海证券市场投资者风险态度实证研究

机会成本和逆向选择成本是影响限价指令提交者行为的主要因素。本文采用2003年7月1日～2004年6月30日上证50成份股高频交易分笔数据检验了我国股票市场收益率的波动、波动率的变化与价差、深度的关系，结果表明在股票市场中，波动越高，价差和深度越大；当波动短期内上升或下降时，价差显著增大，深度有不显著的增大。本文实证结果意味着：投资者在市场上面临机会风险和逆向选择风险，前者体现在股票收益率的波动，后者体现在波动率的变化；价差和深度的变化反映了投资者的风险态度，投资者不仅对股票收益的波动性敏感，对股票收益波动性的变化也有一定的敏感性，本文从微观层次上研究了我国股票市场的风险因素及风险态度。     

中国股市回报、风险与业绩的行业特征

对A股上市公司的业绩和股价行为月特征进行了分行业的统计分析,检验了业绩、股价收益及风险的行业效应,并对股份收益与公司业绩、风险分别进行了相关性分析和回归分析。研究结果表明,不同行业公司的业绩具有显著差异,但股份收益和风险均没有显著差异;股份收益与公司业绩基本无关,但与风险显著正相关,约25.3%的股份收益波动可由风险来解释。     

日中两国不同经济时期股市的多重分形分析

在不同的经济发展时期, 股票市场波动会呈现出不同的动力学特征. 鉴于分形理论在描述股票价格波动特性时具有许多优势, 应用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA) 对日本七个经济时期以及中国股市自建立以来三个经济阶段的股票市场指数进行实证研究. 结果显示: 不同经济发展时期日中两国的股票市场均具有明显的多重分形特性; 但各自不同的经济时期多重分形特性差异显著, 且与当时经济发展的状况存在着一定联系. 接着运用自组织特征映射(SOM)神经网络对日本七个经济时期股市的多重分形特性进行分类, 验证了多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)可以较准确地刻画出不同经济时期股票市场的动力学特征. 最后, 通过对比日中两国不同时期股票市场的多重分形性, 得出一些对中国经济发展有益的启示.     

基于T-S模型的模糊神经网络在股市预测中的应用

采用基于 T-S模型的模糊神经网络 ,用改进的遗传算法来训练网络权值 ,隶属函数参数调整算法则采用动量法和学习率自适应调整相结合的策略 ,以上证指数和厦新电子 (个股 )为研究对象予以建模和预测 .结果表明 ,此种模型具有较好的泛化、学习、映射能力 ,对股票市场或类似的非线性经济系统的走势研判或其相应预测决策具有较好的应用价值.     

基于Agent的股票市场仿真:个体行为对市场、政策效果的影响

基于A gent的金融市场仿真是一种自底向上的金融复杂系统研究方法。针对连续竞价市场建立了一个基于A gent的股票市场仿真模型,模型中有基本分析者和技术交易者两类A gent。利用该模型研究了微观个体行为对宏观市场现象的影响:再现了实际交易数据中表现出来的异常现象,分析了技术交易者对价格动态和交易量的影响。研究了微观个体行为对涨跌幅限制政策实施效果的影响,以期为政策设计与评价提供一种新的方法。     

员工股权激励能够降低股价崩盘风险吗?

股权激励是上市公司重要的治理机制，高管和员工构成股权激励的两大激励对象.然而，现有研究多关注高管股权激励的治理作用，却普遍忽略了非高管层员工.利用2007-2017年的A股上市公司数据，从股价崩盘风险的视角，考察了员工股权激励的治理作用.研究发现，员工股权激励能够显著降低股价崩盘风险.作用机制分析表明，员工股权激励可通过改善公司信息环境、降低公司经营风险两种途径降低股价崩盘风险.进一步分析还发现，产权性质并不影响员工股权激励对股价崩盘风险的降低作用.文章发现的员工股权激励对股价崩盘风险的治理作用，能够为规范上市公司信息披露、维护股票市场稳定等相关政策的完善提供参考.     

金融危机对中国证券网络影响的实证研究

以金融危机前和金融危机下两个不同时期对中国证券网络影响进行了实证研究。结果表明:沪深300证券网络权重分布在危机前后并没有太大变化,但在后金融危机时期,股价波动相关系数主要分布在弱相关区域。影响因子的分布是由危机前的普遍偏大变为危机后的普遍偏小。利用最大生成树所构建的中国证券网络和美国S&P500证券网络在金融危机时期网络层次均变得紧凑;度分布涌现出个别度值很大的Hub节点。沪深300相关性网络的最大社团中行业覆盖面较广,一些有利害关系的产业出现在同一社团中;且危机后的最大社团形态与S&P 500经济平稳时较为相似。     

情绪传染对跨空间股价联动的影响：基于心理安全视角

基于心理安全区理论,研究情绪传染对跨空间股价联动的影响机理,并探究股价联动存在的空间差异规律及原因。利用股吧信息构建高频情绪指数,利用空间距离衡量心理安全性,在此基础上,研究不同空间心理安全条件下的情绪传染效率及其对股价联动的影响。研究发现：情绪联动是情绪传染影响空间股价联动的中介变量;心理安全区理论可以为情绪传染引起空间股价联动这一影响机理提供理论解释;股价联动具有空间差异性,空间距离越远,股价联动性越弱。进一步研究表明：这种由情绪传染引起的跨空间股价联动是由噪音交易者将承载情绪的噪音信息当作价值信息进行交易驱动的;高频数据（时）能更好地捕捉情绪传染对股价联动影响的市场表现。研究结论为更深入研究股价联动问题、监管者加强市场管理及投资者投资决策提供参考。     

网络舆情及其应对与上市公司的信息效率

网络舆情的兴起给资本市场带来了深远影响,对监管层和上市公司的舆情管理工作也提出了新的挑战.借助于监管部门对深市上市公司网络舆情应对状况的调查,实证检验了网络舆情及其应对与上市公司的信息效率的关系.研究发现,网络舆情危机会造成当年度股价崩盘,且来自自媒体的转载会增大股价崩盘的幅度,网络舆情重视和应对程度良好的公司在面对舆情危机时的股价崩盘幅度更低.上市公司对网络舆情的重视及投入能够向资本市场传递公司特质信息,提高资本市场的信息效率,进而降低未来股价崩盘风险和股价同步性.结论表明,上市公司加强网络舆情应对并非是满足监管要求和投资者诉求的面子工程,而是一项切实有效的求是工作,结论对完善资本市场信息传播管理制度,提高资本市场信息效率具有一定的参考价值.