我国股票关联网络拓扑结构与网络弹性关系研究

从复杂网络的视角出发,运用我国沪深A股2002~2012年的数据,建立动态演化的加权股票关联网络,分析网络的拓扑结构特征、网络弹性及其影响因素。研究发现:网络各关联结构指标间存在显著的线性相关关系;股票间的平均价格波动关联性越大,网络越小且呈现出越强的局部聚集性;各关联结构指标与市场走势间具有较强的相关关系;平均聚集系数越大、点强度分布越有序、股票收益率越高及收益率的波动性越小,网络弹性越强、股票间的价格波动关联结构及模式就越稳定。     

交叉持股网络、波动率与股票收益——基于实物期权的视角

本文基于企业间交叉持股网络,利用其网络位置特征(网络中心性与结构洞)作为该网络平台具有的实物期权的代理变量,实证考察实物期权对股票收益和波动率之间关系的影响。结果发现:网络中心性和结构洞指标能显著增强股票收益率与同期波动率的变化之间的正向关系;相比国有企业而言,网络位置特征对民营企业的股票收益与波动率之间正向关系的促进作用更为显著。研究还发现,对于年轻企业而言,其交叉持股网络所具有的实物期权对于股票收益与波动率之间正向关系的影响更为显著。结论进一步肯定了实物期权对资产定价的重要影响。     

通货膨胀与股票收益:需求冲击与供给冲击效应分解

将影响宏观经济波动的冲击分解为两类:供给冲击和需求冲击,并考察它们对通货膨胀和股票收益关系的影响.一个简化的理论模型表明,供给冲击导致通货膨胀与股票收益负相关,而需求冲击则导致通货膨胀与股票收益正相关;供给冲击下通货膨胀和价格水平都是逆经济周期的,而需求冲击下通货膨胀和价格水平则是顺经济周期的.以上结果也得到中国经验数据的支持.中国的经验还表明,短期股票收益动态更大程度上由供给冲击决定,而短期通货膨胀动态则主要由需求冲击决定.在总体或长期上,实际股票收益和通货膨胀呈现负相关关系,归因于两类冲击中供给冲击的效应占相对主导地位.     

投资者情绪与股票收益波动溢出效应

应用向量GARCH模型检验了我国投资者情绪与股票收益波动的关系,并且将情绪分为理性和非理性两类,分别探讨其对股票收益波动的影响.实证结果表明,股权分置改革前,股票收益与投资者情绪间存在双向波动溢出效应,其中,理性情绪与非理性情绪对股票收益的影响相反;改革后,情绪与组合收益间的波动关系明显减弱.投资者情绪变化与股票收益较强的相关性对于把握市场信息的传递过程以及预测未来股票收益波动具有现实意义.     

中国股票市场特质波动率异象及成因

本文改进并构建了月滚动已实现特质波动率作为度量特质波动率的标准,通过横截面回归的研究方法对中国股票市场是否存在特质波动率异象进行实证检验。在此基础上,基于HP滤波法将特质波动率分解为长期特质波动率和短期特质波动率两部分,分别研究二者与股票截面收益之间的关系。结果显示,中国股票市场确实存在特质波动率异象。进一步研究发现,长期特质波动率与股票截面收益成正向关系,短期特质波动率与股票截面收益成反向关系。在长期特质波动率与短期特质波动率综合作用下,特质波动率与股票截面收益率之间的关系可能为正也可能为负,取决于两者谁占主导地位,进而从指数构建与方法论的视角对我国股票市场的特质波动率之谜做出了解释。     

异常波动中股指期货和现货市场信息传导机制

实证分析了2015年中国股票市场异常波动前后,沪深300股指期货与指数现货市场的动态关系.利用1min高频数据和日数据,构建向量误差修正模型.结果表明,在正常的市场状态中,期货市场对偏离长期均衡关系的反应和调整速度比现货市场反应速度快;但是在2015年股票市场异常波动中,现货价格对偏离长期均衡关系的反应速度更快.此外,利用脉冲响应函数研究变量受到冲击时对系统的动态影响,发现在异常波动市场中,现货价格受自身冲击的影响大于受期货市场冲击的影响.可见,2015年股票市场现货价格的剧烈波动并不是由股指期货交易引起的,本轮市场异常波动的原因不应该归咎于股指期货.     

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.     

中国股市横截面收益特征与投资者情绪的实证研究

以中国股市1998年5月至2007年4月交易数据为研究样本，对股票横截面收益特征进行实证分析，结果显示，贝塔系数与股票预期收益间关系与理论相反，而股票市值、账面市值比等指标亦可以预测股票预期收益，且这种关系具有阶段性特征。应用非预期投资者开户增长率作为投资者情绪指数，对投资者情绪波动与特征组合收益进行回归分析，证实投资者情绪波动是导致上述现象的主要原因。     

投资者情绪与股票特征关系

通过选取情绪变量,构造了情绪指数和反映股票收益对情绪变化敏感性的指标--情绪β.在此基础上, 分析和研究了情绪与股票特征之间的关系. 实证研究表明,我国A股市场在一定时期内,规模较大、波动率较高、市净率较高的股票易受情绪的影响, 不同年龄的股票并未受投资者情绪的影响.     

分红政策与股票收益波动的关系

利用2007~2012年国际、国内面板数据,基于股票收益波动率与股利收益率(或股利支付率)及其二次项的关系,实证分析了股票收益波动与分红政策之间的关系。研究发现,现金分红与收益波动之间存在显著负相关关系,但这一关系存在临界水平(股利支付率约为46.62%)。这表明提高分红水平可降低市场波动,但对公司不加区分强制分红无助于降低市场波动。最后,区分不同行业、不同公司提出的差异性分红策略对监管者制订分红政策平抑股市波动、提高投资者回报、增强投资者保护具有借鉴意义。     

不同市态下投资者情绪与股市收益、收益波动的异化现象——基于上证股市的实证分析

基于上证股市的相关数据,分析不同市场态势下投资者情绪与股市收益及其波动的异化现象。结果表明:我国投资者情绪对股票市场的收益并无显著影响;而股票收益却对投资者情绪的作用显著:牛市阶段股票收益与投资者情绪正相关,而熊市阶段则为负相关;投资者情绪对收益波动的影响在不同市态下也存在异化现象:熊市阶段投资者情绪对预期收益波动的冲击存在非对称效应,乐观倾向比等量的悲观倾向对波动的冲击更大;而牛市阶段收益波动主要受投资者悲观情绪的影响,且不存在非对称效应。这与国内外的相关研究结论不同。     

“房住不炒”政策的股市溢出效应——包含房产要素的动态均衡模型与资产定价研究EI北大核心CSCDCSSCI

“房住不炒”奠定了我国房地产市场长期调控政策的重要基调,而房地产发展与金融市场关系密切,金融危机和波动关联事件导致“房住不炒”股市溢出效应受到关注.本文将房产要素区别于传统资本要素,构建家庭和企业作为代理人的一般均衡资产定价模型,通过家庭对房地产偏好变化冲击来推导分析“房住不炒”政策对企业股票回报的影响及作用机制.仿真模拟发现,在受到“房住不炒”冲击后房产价格增速下降,资本收益增长幅度小于房产收益下降幅度,导致企业股权收益下降,“房住不炒”政策抑制企业股价.此外,本文构建企业房产资产权重函数,采用短期事件分析法和双重差分法开展实证检验,发现“房住不炒”政策对企业股票短期和长期回报均有较为显著的抑制作用.政府对房市发出负向信号后,企业房产资产权重每增加1%,企业股票日度回报下跌:1.04%,年度回报下跌约13%.本文最后对“房住不炒”政策对股票市场影响效应及风险敞口提出政策建议.     

中国股票市场的股票收益与波动关系研究

检验中国证券交易四类股票收益与波动的时间序列特征，以及收益与波动之间的关系。首先应用广义自回归条件异方差模型（GARCH）和指数GARCH模型以获得合适的条件方差序列。应用结果发现，波动性随时间变化的证据，并且波动高／低的时期趋向于聚集，显示出高度持续性和可预测性。然后，应用均值GARCH（GARCH－M）模型检验预期收益与预期风险的关系。研究结果认为，每日交易量作为每日信息到达时刻的代理变量对于中国股票市场每日收益的条件波动的解释力度不显著。     

基于市值规模的上海股市流动性动态分析

将上海证券交易所上市交易的股票分成十组,选取其中的极大和极小市值组合,采用向量自回归模型(VAR)分析收益、波动及日内买卖不平衡对大盘股和小盘股流动性的动态影响以及两类股票流动性的相互影响。实证结果表明,大盘股和小盘股的流动性存在着显著的正相关关系,且在同期都受到收益和波动的影响。两个组合的流动性不存在显著的领先——滞后关系,它们对前期的收益、波动和买卖不平衡变化存在不同的反应模式。     

流动性与收益、收益波动的动态关系

研究了我国股市流动性与收益的时间序列的动态关系。通过建立相关模型,发现非流动性与证券收益互为G ranger因果关系,当期收益与当期非流动性呈负相关关系、而与滞后一期非流动性呈正相关关系。进一步把市场日非流动性分解为期望非流动性与预期之外非流动性,发现期望非流动性对于期望收益具有正效用,而预期之外非流动性对于期望收益有负效应,且后者的负效应大于前者的正效应;预期之外非流动性对收益波动有显著影响,而期望非流动性对收益波动影响不显著。     

基于波动溢出网络的我国金融机构系统重要性

基于波动溢出和网络分析视角,首先利用广义方差分解方法度量金融机构之间波动溢出的方向和强度,分别构建了波动溢出静态和动态网络;然后分析了各金融机构在网络中的承受溢出指数、传播溢出指数和净溢出指数,并以此度量机构的系统重要性;最后运用面板回归计量方法挖掘金融机构系统重要性的影响因素。结果表明:在短期内,我国金融机构的系统重要性是动态变化的。从三个指数角度能够有效地识别我国金融机构在承受风险、传播风险和综合风险方面的系统重要性。不同指数下金融机构系统重要性的影响因素存在明显的差异,但资产规模和市场账面价值是影响金融机构承受风险和传播风险的共同因素。尾部风险损失和换手率是影响金融机构承受风险和综合风险的共同因素。这对于金融机构的系统性风险监管和防范具有重要的现实意义。     

中国股票市场报酬与波动的GARCH-M模型

运用 GARCH-M模型对上海和深圳股票市场的市场波动特征以及市场波动和报酬间的关系进行了实证研究 ,探讨引起我国股票市场波动较大 ,收益相对较低的原因 .同时分析涨跌停板交易制度对市场报酬和波动产生的影响 .     

牛熊市视角下股票关联网络动态拓扑结构研究——以上证50指数为例

以2005-01-04至2008-12-31上证50指数成分股数据为样本,将其划分为熊市I、牛市和熊市II等3个阶段,运用最小生成树、分层结构树以及主要拓扑指标研究股票市场处于不同阶段下的关联网络动态拓扑结构。实证结果表明:股票市场间存在行业聚集效应,并且这种效应随着时间的推移越来越显著;在股票市场关联网络拓扑结构中,制造业在牛市时处于绝对的中心地位,并会持续到熊市;金融保险业和制造业中的钢铁制造业的内部股票始终保持着很高的关联度,一些子母公司和交叉控股的股票间也关系密切。此外,主要关联网络指标显示,股票市场所形成的关联网络结构在牛市时更紧密,但是牛市的市场结构要比熊市差。     

基于定单流的主板市场与创业板市场对比

以定单流作为主要研究对象，对定单流与股票收益之间的关系进行实证检验分析，发现定单流对于股票收益存在一定的正相关性影响，但这种影响会由于板块市场的不同而存在差异，创业板市场的正相关性更加强烈。此外，对于主板市场与创业板市场的收益率以及定单流之间的关系的研究中发现，主板市场对创业板市场有着较强的引领作用；而针对两板的定单流跨市场信息含量的研究中发现，主板与创业板市场间存在一定的投资转移过程，并对转移方向以及影响因素作了进一步说明。以期对投资组合以及板块市场比例分配提供借鉴意见。     

中国金融市场联动特征与系统性风险识别

如何衡量我国金融市场的系统性风险,风险在我国金融市场之间如何传播?构建金融系统性风险的量化监测指标,从而进行风险的识别与预警,成为了一个重要的课题.本文研究了中国股票市场、债券市场、基金市场、商品市场、货币市场和外汇市场之间的长期均衡关系、指数联动特征以及收益溢出关系,分析了我国金融系统的风险传播特征,发现股票市场、债券市场、基金市场和商品市场存在长期协整关系.股票市场和基金影响着其他金融市场.本文认为,我国金融系统性风险的防控重心应放在股票市场和基金市场;继而本文使用滚动时间窗口方法,构建了我国金融系统性风险指数,进行系统性风险的早期识别与预警.本文发现,我国当前的系统性风险总体可控.在对该金融体系的探讨中,进一步加入近年来风险频发的网贷市场,并发现网贷市场对于整个金融系统性风险影响较小.