日内收益率预测:基于日内跳跃和动量研究

对日内收益率的预测是学术界近年来研究的热点问题.基于日内跳跃和日内动量的视角,研究探讨了中国股票市场的日内收益率预测.主要实证结果为:基于LM跳跃检验识别跳跃成分,并以此作为解释变量引入动量模型中,利用迭代窗口和样本外预测检验手段发现跳跃有助于增强日内动量效应,即第一个半小时和(或)第七个半小时的收益率对最后一个半小时收益率的预测能力显著提升;另外,利用投资组合策略来评价日内跳跃对模型的经济价值影响发现,相比已有动量模型,含有跳跃的动量模型可获得更高的组合收益,而且还具有更低的组合风险;进一步,还探讨了在金融危机前后、不同的波动率和交易量时期日内跳跃对日内收益率的预测影响,发现在非危机时期、高波动和中交易量时期日内跳跃能显著提升对最后半小时收益率的预测精度.     

动态投资组合风险控制策略

从股市上采集的大量股票收益率数据表明,前后相邻的股票收益率数据呈现出一定程度的依赖关系,即前期收益率呈现出大的波动幅度,紧接着后期收益率也呈现出大的波动幅度,这样的波动特点被称之为"波动聚集性","风险传染性",在金融计量上,通常用收益率的方差来定量刻画收益率的波动幅度的大小和相应收益率风险的大小,因此本文选用能准确拟合金融资产收益率方差的GARCH模型来刻画金融资产收益率的这种"风险传染性",在此基础上应用协同持续思想构建了投资组合的风险优化控制模型,并求得了相应最优投资组合权重.选取6支股票作了实证检验.检验结果表明,按该模型配王的投资组合收益率长期被控制在较小的风险范围,在统计上亦表现出较高的夏普比.     

中国ETF基金交易量与价格之间的波动溢出效应

检验了中国ETF基金的交易量和价格之间基于信息的关联关系, 据此对它们之间的波动溢出效应问题进行了探讨. 研究表明: 中国ETF基金的交易量和价格受当期可预期与不可预期信息冲击的影响不同, 而且它们受利坏和利好消息冲击的影响也存在非对称性, ETF基金的交易量和价格之间存在基于信息的关联关系. 中国ETF基金的交易量和价格之间的波动溢出效应非常显著, ETF基金交易量的波动一定会影响到价格未来的波动, 而ETF基金价格的波动也一定会影响到交易量未来的波动, ETF基金的交易量和价格均为信息冲击的共同函数. 中国ETF基金的价格形成机制设计, 尤其是ETF基金价格紧密跟踪标的指数是它存在价格向交易量方向波动溢出效应的主要原因.     

中国期货市场日内效应分析

运用1分钟高频数据对我国三个市场、六个品种的商品期货的收益率和交易量的日内变动模式进行研究,得出了日内绝对收益率及交易量的"L"型变化模式.这跟证券市场的"U"型日内特征不同,我们根据金融市场微观结构理论、交易机制及交易者心理给予解释.在此基础上,利用Granger因果关系检验和向量自回归模型(VAR),研究了影响收益波动性的各种因素.结果表明绝对收益率与交易量、持仓量之间两两存在双向Granger因果关系,这是与股市的只存在由交易量到绝对收益率的单向Granger因果关系不一样的结论,原因在于期货市场的做空机制.通过对VAR模型进行方差分解和脉冲响应分析,实证分析了三者之间的动态关系及影响程度.结论表明:当以绝对价格波动作为被解释变量时, 其自身的滞后项可以解释90%左右的残差扰动,交易量可以解释10%左右的的残差扰动.当以交易量作为被解释变量时,其自身的滞后项可以解释80%左右的残差扰动,绝对价格波动可以解释20%左右的残差扰动.当以持仓量作为被解释变量时,其自身的滞后阶数解释了45%～70%的残差扰动, 交易量解释了25%～45%的残差扰动,绝对价格波动解释了5%～10%.各方程变量解释基本都稳定在20～30分钟后.实证结果还表明持仓量对绝对价格波动和交易量有微弱的影响,而绝对价格波动与交易量有较强的互动影响,并且就此给投资者以相关建议.     

流动性水平、流动性风险对资产收益的影响——来自沪深股市的经验证据

基于面板数据研究了股票流动性水平、流动性风险与股票收益率之间的关系.研究得到:①包含控制变量的混合截面回归分析结果表明,流动性水平越高收益率越低,即我国股市中存在流动性溢价效应,流动性变化率是影响股票收益率的重要因素.②基于固定效应VAR的因果检验表明,流动性变化率与收益率之间存在双向的因果关系.     

股市特质风险因子与噪声交易

本文从套利风险和非对称套利角度,通过构造可用于多因子资产定价模型的股市特质风险因子,实证分析了不同股票特质波动率组合之间的收益率差异.接着,本文基于理性套利者进行套利活动时面临的噪声交易者风险这一研究视角,分别分析了股票是否发放现金股利、股票流动性和投资者情绪对股市特质风险因子的影响.研究结果表明,股票特质波动率与投资组合形成期的收益率正相关,即股市特质风险因子显著为正.此外,发放现金股利的公司,信息透明度较高,噪声交易者风险较低,股市特质风险因子相对较小;投资者情绪越乐观,股市非预期流动性越高,股市特质风险因子越大.     

股市交易量与收益率的关联分析

以深圳成分指数股1998年1月5日至2004年4月1日交易数据组成分析样本，研究不同交易量的股票组合收益率的变动。通过划定51个观察区间、形成不同的投资组合，检验持有若干时期后各组合的收益率。结果表明，在短时间内(1天、5天)，高成交量伴随着较高的收益率，但是在相对较长的持有期后，低成交量常常伴随着较高的收益率，而且统计结果非常显著。这可能缘于中国股票市场上特殊的投资者结构，体现散户和大户之间的博弈。     

中国证券市场反向策略研究及其短周期性

证券市场中的反向策略是指购买价格被低估的"价值股票"和抛售价格被高估的"热门股票".国外大量实证研究表明,采取反向策略能获得较高的收益,而我国目前的实证结果争议较大.采用不同于以往大部分国内学者的实证方法,根据股票的价格比例对资产组合进行分类,对我国证券市场上反向策略的有效性进行了实证研究.结果表明,中国证券市场存在反应过度,反向策略行之有效,从而也说明我国证券市场的非有效性.另外,作为新兴市场,中国证券市场和西方证券市场的反向策略存在差异,主要表现在中国股市的反向周期短于西方发达国家,这可能与中国股市的高换手率有关.     

中国股市的日内效应、长记忆性及多重分形性:基于价-量交叉相关性视角

与以往仅针对价格或交易量某单一序列的实证研究不同,从价-量交叉相关性视角,以金融危机期间中国股市每1分钟高频数据为研究对象,对其日内效应、长记忆性及多重分形性等异象性特征进行了研究。首先,对我国股市的日内效应进行了检验,发现该日内效应表现为"U"型形式。进一步,运用DFA和DCCA方法,研究了中国股市价格和成交量序列的长记忆性及交叉相关性特征。最后,运用MF-DFA和MF-DCCA方法对中国股市价格及交易量序列进行了多重分形分析和多重分形交叉相关分析。上述研究结果表明,中国股市价格序列与交易量序列不但自身具有显著的长记忆性及多重分形特征,且股市价-量关系之间也存在着显著的长记忆性和多重分形特征,即金融市场的价格变动不但受价格变动本身的影响,还会受到交易量变动的影响。这说明,对股市行为的分析应将价、量作为一个有机整体来全面考虑,而不是进行单独量化。     

A股关联公司的股票动量溢出效应研究——基于分析师共同覆盖的视角

本文基于有限注意力假说,用分析师共同覆盖构建公司相关性,检验了A股市场关联公司之间股票的动量溢出效应.研究发现,以共同覆盖分析师数量作为权重构建的关联公司股票加权平均收益率,能正向预测焦点公司未来1～12月的收益率,基于关联公司收益率构建的多空组合可获得10%～12%的年化超额收益;在截面回归中,关联公司动量溢出效应较同行业或同地区公司的动量溢出效应更强.异质性分析表明,在拥有更多分析师共同覆盖、非明星或低学历分析师共同覆盖,以及焦点公司股票被更多压力抵抗型机构投资者持有时,关联公司动量溢出效应更强,说明该效应的成因与分析师和投资者的有限注意带来的行动迟缓和反应滞后相关.本文的工作对A股市场跨资产动量效应给出了全新证据,对市场监管与投资者决策具有参考价值.     

基于价格强度模型的量价关系与交易策略研究

本文将股票日内高频价格序列分解为价格上涨事件和价格下跌事件,采用价格强度模型刻画股票价格的动态特征,并捕捉日内微观尺度下交易量对股票价格的影响.研究结果表明,交易量对价格起助涨助跌的顺势推动作用:上涨后放量有助于进一步提高股票价格,下跌后放量则进一步压低股票价格.此外,交易量的影响具有不对称性,上涨时的助涨效应较下跌时的助跌效应更为明显.基于价格强度模型设计的高频交易策略可以获得显著的超额收益,表明A股市场仍然不是弱式有效市场.相比于纯价格数据,交易量数据具有预测价格的额外信息.本文为高频价格动态研究提供了新的建模分析框架,同时为日内量价关系和市场有效性问题提供了新的证据.     

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.     

动量效应的行为金融学解释

动量效应为何长期广泛存在，是传统金融理论和行为金融理论争论的焦点.本文针对中国股市的特性，基于行为金融理论下的锚定 偏误与处置效应构建了两种“相对股价动量”组合，并研究了这些“股价动量”与传统动量的关系.结果表明：控制传统动量 效应和系统性风险之后，股价动量组合的收益仍然显著为正；在控制了股价动量效应后，传统的动量效应不再明显；在考虑交易成 本之后，动量收益不显著.这说明，“锚定偏误”和“处置效应”是导致我国股市动量效应的重要原因，交易成本则阻碍了套利行为的进行.     

卖空交易与异质信念:基于中国股票市场的证据

Miller认为开放卖空交易将引入异质信念,悲观投资者的预期通过卖空交易释放到市场中,从而缓解股票定价过高的现象.本文利用我国股票市场5次主要融资融券名单调整的数据对这一假说进行检验,发现市场中异质信念在卖空交易开放后显著增强,异质信念的引入对股票定价过高产生一定的缓解作用.此外,由于我国同时引入了融资交易和卖空交易两种机制,本文对两种交易机制进行检验,排除融资交易的影响,最终确认卖空才是引入异质信念和缓解股票定价过高的主要原因.本文研究结果表明卖空交易对提高中国股票市场质量具有促进作用.     

深市停发新股对我国股市信息引导格局的影响

从信息流的角度,研究了深市停发新股前后我国证券市场信息引导格局的变化.实证结果表明,在深市停发新股之前,深市A股收益、收益波动单向引导着沪市的收益和收益波动;但在深市停发新股之后,深市A股的收益对沪市A股收益的引导关系变得不再显著,沪市A股收益和收益波动开始显著地引导着深市A股的收益波动.研究结论表明,2000年10月深市停止发行新股对沪深两市在中国证券市场中的相对地位有着决定性的影响,投资者弃深投沪的趋势已经开始显现.此外,研究还发现,随着中国股市的逐渐规范,交易量里开始含有未来收益与收益波动的有用信息.     

沪深300股指期货市场中的宏观经济信息发布与价格发现

利用沪深300股指期货、现货市场1分钟高频数据,采用信息份额模型(IS模型),研究在有宏观经济信息发布时沪深300股指期货市场价格发现的日内效应及其影响因素.实证结果表明,在宏观经济信息发布时期,期货市场的信息份额会增加,这可能来源于期、现货市场交易机制、交易者构成、指数形成方式的不同.此外,工业企业利润累计同比和贸易顺差信息发布对价格发现作用有显著的影响,而CPI等“价格”类信息对价格发现的影响并不显著.     

中国股票市场的收益与波动关系

在考察现有的2种收益与波动关系模型(GARCH-M和SV-M)差异的基础上,运用更具理论优势的SV-M模型,研究了实行涨跌幅限制制度前后中国股市收益与波动关系的不同状况,并结合波动反馈效应理论,探讨了中国股市预期收益与波动之问的跨期关系.研究表明:中国股市的收益与同期波动之间存在负相关关系,这一关系在实行涨跌幅限制制度后变得更为显著;中国股市存在波动反馈效应,且预期收益与波动之间的跨期关系为正;涨跌幅限制制度不仅限制了沪深股市的暴涨暴跌现象,而且增加了股指收益率的自相关性和波动的持续性.     

基于成交量的股价序列分析

不管是基于交易时间进程，还是基于日历时间进程，股价的时间序列分析都是基于固定的时间进程来研究价格变化规律。本文认为基于固定时间推进的股价时间序列分析缺少考虑成交量的重要影响，提出基于成交量过程推进的股价变化模型。从交易的时间、股价和成交量的三维空间出发，提出维度转换的思想，把从时间维度转换到成交量维度，重新构造基于成交量的股价序列的研究方法。这种方法把成交量融入到价格序列中，体现了量价配合的思想。这种模型不同于以往的时间序列分析只是对原来的序列从模型上或参数上改进，而是对序列本身进行重新构建。通过对重新构造的基于成交量的股价序列和原来的收盘价和平均成交价时间序列进行误差自回归——GARCH模型的实证比较分析表明，维度转换的思想和重新构造序列的方法是可行的，也是有效的。     

涨跌幅限制与知情投资者行为:基于中国实证

分析了涨跌幅限制对知情投资者交易行为产生的影响,提出了3种效应,然后综合运用事件研究法和分组比较法,检验了涨跌幅限制在中国股市的运行绩效和股价行为.发现涨跌幅限制对知情投资者交易行为产生重要影响,主要表现在当均衡价格与当前股价有较大偏离时,涨跌幅限制会使知情投资者推迟当前的交易,延缓了均衡价格的实现.     

基于序次Probit模型的离散股价研究

分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.