我国上市公司风险收益关系的统计分析

选取以2006—2007年为分析期的98家A股上市公司的股票为研究对象,这些上市公司是截至1996年有较长交易历史的上市公司,并且引入资本资产定价模型（CAPM）,利用上证A股指数作为市场综合指数,通过回归分析方法对我国股市的风险收益进行统计分析。研究分析结果表明：沪市系统风险与收益率存在一定的正相关关系,但不是线性关系。     

A股市场系统跳跃风险研究

β系数是现代资本资产定价模型理论研究的热点之一,在新的理论框架下对β系数进行分解,利用二次协变差方法对上海股票市场的β系数进行深入探讨.通过非参数一致估计量分别估计了上海股票市场的系统扩散风险和系统跳跃风险,并对其中30只股票的月扩散风险系数和月跳跃风险系数进行了统计分析.研究表明:上海A股市场的系统扩散风险系数和系统跳跃风险系数存在明显差异,并且系统扩散风险系数普遍大于系统跳跃风险系数.     

深圳证券市场的CAPM模型实证分析

对深圳股市的资本资产定价模型(CAPM)进行时间序列数据和横截面数据检验,研究了股市风险与收益的关系,对深圳股市的特点进行了分析.发现深圳股市不满足资本资产定价模型(CAPM),系统风险与收益虽存在正相关,但不是线性关系;市场投机氛围过重,说明市场还不成熟.     

沪市认购权证与标的股票的高频数据协整分析

权证定价常采用Black-Scholes期权定价模型,但Black-Scholes期权定价模型有很多严格的假设条件,标的资产对定价的影响较大.当权证与标的股票之间不存在协整关系时,Black-Scholes期权定价模型不能有效确定权证的价格.应用EG两步检验法和Johansen检验法对沪市认购权证和其标的股票进行协整检验,检验结果表明权证和其标的股票之间不存在协整关系.认购权证的价格走势脱离其标的股票而独立运动,这使得应用Black-Scholes期权定价模型为权证定价具有一定的局限性.我国的权证市场有很大的投机性.     

B股向境内居民开放后中国A,B股价差问题

建立了B股市场向境内居民开放后的资产均衡定价模型,并从信息传递、风险补偿、流动性、风险态度和需求弹性差异角度,运用多元逐步回归的方法,对2001-2003年间的数据进行实证检验,得到与模型分析一致的结论:B股对境内居民开放以后,双重上市公司A,B股价格仍然存在差异主要是由于风险态度差异和需求弹性差异两方面因素决定的,价差的消除可通过改变境内居民投资者的风险态度和扩大B股的有效需求来实现.     

我国高科技概念股市场定价的实证分析

本文基于沪深两市 1 997、1 998两年的数据 ,对以电子信息行业和生物制药行业为代表的高科技概念股的股价行为进行了回归分析 ,建立了一个高科技概念股市盈率估价模型 .模型表明我国高科技概念股的市盈率仅仅与它的总风险相关 ,而与系统风险无关 .这与经典资本资产定价模型相冲突 ,对资本资产定价模型的进一步回归检验表明 ,证券资产平均收益率也仅与总风险相关 .对上述结果的可能解释是 :我国证券市场不符合资本资产定价模型的市场有效性假设 .     

深圳证券市场系统风险分析

基于威廉·夏普的资本资产定价模型 (CAPM) ,运用数理统计的原理和方法 ,对深圳证券市场系统风险大小变化趋势和变化成因进行实证分析 .结果表明 :深圳证券市场系统风险占总风险的比例在总体上呈下降趋势 ,与国外成熟证券市场相比仍明显偏高 ;在市场波动较大的年份系统风险所占的比重较大 ;大盘股系统风险在总风险中所占的比重较小盘股大     

行为资产定价模型的实证性研究

介绍了行为资产定价模型的具体内容,并对行为资产定价模型在我田证券市场的适用性进行了实证分析.通过利用上证A股市场数据作为研究样本,考察了在三种不同市场行情下CAPM与BAPM模型的适用性差异,结果发现牛市及熊市中BAPM解释市场收益更为有效,而中位震荡情形中CAPM更为适用.     

存在离群值情形下行业股票的风险特征分析

资产定价是金融研究的核心问题。著名的资本资产定价模型（CAPM）给出了使用β系数来衡量资产风险的方法。实践中常使用拟合线性模型的方法来估计β系数。当样本数据中有离群值时，经典的最小二乘法可能会有较大的估计误差。这种情况下，采用稳健估计方法是一个较好的选择。我们通过模拟的数据，发现当数据存在离群值时，稳健估计方法的偏差比最小二乘法小得多。使用稳健估计方法来分析A股市场不同行业股票的风险大小，发现银行、钢铁、交通运输业的β系数相对较小，而电子和房地产行业有较大的β系数。     

IPO定价的信号模型:信息披露机制有效性检验(1992-2002)

利用中国A股市场(1992 2002)不同时期信息披露规则条件的数据来检验Leland＆Pyle信号模型(资本结构信号模型),Bhattacharya信号模型(股利信号模型)和多变量信号模型,结果强化了前两种信号在定价过程中的稳健性,同时也显示出公司资产负债比率、市场风险等也对IPO定价产生影响.研究结果表明信息披露越彻底,IPO的定价越合理.