上海股票市场网络拓扑指标与波动率的相关性

以股票作为网络的节点,股票间关联性作为边,使用最小生成树方法构建上海证券市场股票网络,计算网络的基本拓扑指标,分析这些指标与股票市场波动率的相关性.结果表明:网络的平均路径长度和市场波动率成负相关,当市场波动率越高,节点之间的距离越短,网络收缩越紧密;平均占有层和市场波动率成负相关,当市场波动率增加,网络中的点更趋近于中心节点;节点的最大度和市场波动率成正相关,随着市场波动率增加,网络节点之间的关联性增强,协同运动趋势增强.通过分析股票网络拓扑指标的变化规律从而对股票市场波动的变化进行预测.     

深市波动率特征分析

股价与成交量是股市中的两个重要变量,研究股票市场的波动率,掌握股票市场的主要波动性特征,进而有效管理市场,具有重要的理论意义和实践价值.采用计量经济分析技术,采集深市交易数据,分析了深市日收益率序列和波动率序列的每周不同天效应和记忆性.分析认为,深市日收益率序列不存在每周不同天效应,但存在1～2星期的记忆性;波动率序列则存在每周不同天效应和持续性;同时,交易量对波动率具有很好的解释作用,而波动率则不对交易量具有解释作用.     

基于非线性波动网络模型的股票市场关联特征研究

股价波动是股票市场研究的重要内容,本研究基于信息理论和复杂网络理论提出股票市场的股价波动网络模型.首先对股价波动关联性进行度量,然后分析股价波动的聚集性,运用极大平面过滤图算法对股票之间关联性进行分层研究.以上证180指数金融成分股票为样本,实证结果发现:与常用的线性相关系数相比,在非线性波动条件下,互信息和最大信息系数对关联系有更好的度量,在结果的精确性上,最大信息系数比互信息更具优势.在构建的股票网络中,仅有少数关键的股票节点,信息的传递通过这些节点以分层的方式传递到整个市场.在金融大数据背景下,非线性波动网络模型为挖掘市场风险特征提供新的方法.     

上海股票市场网络拓扑指标与波动率的相关性研究

以股票作为网络的节点,股票间关联性作为边,使用最小生成树方法构建上海证券市场股票网络,计算网络的基本拓扑指标,分析这些指标与股票市场波动率的相关性。结果表明,网络的平均路径长度和市场波动率成负相关,当市场波动率越高,节点之间的距离越短,网络收缩地更紧密;平均占有层和市场波动率成负相关,当市场波动率增加,网络中的点更趋近于中心节点;节点的最大度和市场波动率成正相关,随着市场波动率增加,网络节点之间的关联性增强,协同运动趋势增强。通过分析股票网络拓扑指标的变化规律从而对股票市场波动的变化进行预测。     

融资融券影响的元胞自动机股票市场模拟研究

为研究融资融券推出对股票市场带来的影响以及如何减少融券卖空对市场的冲击,建立基于元胞自动机的股票市场模型,对融资融券推出前后的股票交易量和价格波动进行计算机仿真.仿真结果表明,融资融券的推出既可能增加股票市场的交易量,有利于市场内在价格稳定机制形成,也可能对价格助涨助跌,增大市场的波动.本文还针对融券卖空的潜在风险提出...     

中国股市量价波动性关系的实证分析

从实证角度对我国股票市场的价格收益与交易量变动之间的动态关系进行了较为全面的分析.研究结果表明,沪深两市日价格收益序列存在着GARCH现象,价格收益和交易量变动之间存在正相关关系;收益和交易量的变动之间存在双向Granger线性因果关系;两市波动存在不对称效应,并对基于加入交易量的TARCH模型和EGARCH模型的结果进行了比较,表明EGARCH模型的拟合结果好于TARCH模型.     

股市时间序列的非线性分析

利用自相关函数对恒生指数日收盘价时间序列中的自相似性进行了初步的实证和理论分析.在此基础上,运用Husrt指数,进行了R/S(Re-scale Range Analysis)分析,以侦测收盘价的长程相关性.最后,对恒生指数日收盘价时间序列进行相空间重构,对其关联维数以及Kolmogorov熵进行了计算.研究结果表明,恒生指数日收盘价变化具有混沌等非线性性质.这一结论对股票市场理论建模、短时预测和管控策略的制定具有重要的意义.     

股指极端波动下中国股票市场网络拓扑结构

采用最小生成树方法构建股票市场网络，研究中国股市网络在股指极端波动前、中、后阶段MST结构的演化、拓扑指标与关键节点不同时期的个体行为特征.结果表明:中国股市行业内有很强的聚集性和行业间的匀质性;在极端波动时MST网络收缩，波动后网络又伸展扩张;极端波动中后期，材料业和信息技术业异军突起占据网络重要位置;不同传染源引起的极端波动其风险传播途径不同.股指极端波动加剧了股票市场股票间的联动性，市场中资产发生重新配置，网络结构产生新的调整.     

上证指数和交易量波动的网络动力学模型

运用粗粒化和符号化方法,根据上证指数和市场交易量数据,构建不同时期的证券市场价量网络.分析网络的拓扑结构特征,结果表明,上海证券市场存在具有较好统计稳定性的价量波动模式;网络节点出度分布的幂律形式表明市场存在少量的具有较大影响力的价量波动模式,大部分价量波动模式的影响力较小;市场的主要价量波动在不同时期呈现不同的模式,市场的价量行为具有复杂性和不可预测性.     

基于交易量转移的股票预测模型

股票市场中最基本变量为交易量、价格和时间,而在这三变量中交易量的变化最能体现股票市场的基本规律.研究交易量转移可以解决股市中筹码(流通股票数)在何时集中、什么价位集中、集中的程度等问题,而筹码的集中度能更好的表现股票价格的涨跌趋势.据此定义投资者交易意愿强度的概念,研究其与交易时间、价格涨跌幅的关系,并提出交易量转移模型.     

香港股市与美国、英国股市的联动性

通过多变量协整理论，检验香港股票市场和世界上主要的股票市场一美国、英国股票市场的联动关系。结果表明，在1993年1月至1995年12周期间，香港市场与这些世界主要发达国家市场存在着弱的协整关系；而在1999年6月至2002年5月，香港股市与美、英股市之间不存在着协整关系。这一结果意味着分散投资于美、英市场与香港市场存在着长期的获利机会。     

A theory of power-law distributions in financial market fluctuations

Insights into the dynamics of a complex system are often gained by focusing on large fluctuations. For the financial system, huge databases now exist that facilitate the analysis of large fluctuations and the characterization of their statistical behaviour. Power laws appear to describe histograms of relevant financial fluctuations, such as fluctuations in stock price, trading volume and the number of trades. Surprisingly, the exponents that characterize these power laws are similar for different types and sizes of markets, for different market trends and even for different countries--suggesting that a generic theoretical basis may underlie these phenomena. Here we propose a model, based on a plausible set of assumptions, which provides an explanation for these empirical power laws. Our model is based on the hypothesis that large movements in stock market activity arise from the trades of large participants. Starting from an empirical characterization of the size distribution of those large market participants (mutual funds), we show that the power laws observed in financial data arise when the trading behaviour is performed in an optimal way. Our model additionally explains certain striking empirical regularities that describe the relationship between large fluctuations in prices, trading volume and the number of trades.     

中国股市基于成交量的价格动量策略

根据1999年Hong和Stein信息逐渐扩散的行为模型，构建了中国股市基于成交量的价格动量策略、结果表明，低成交量组合中存在着显著的中期动量，并且持有低成交量赢者组合，明显能够战胜市场组合．成交量包含未来股价走势的重要信息，能够测度私有信息的扩散速度及动量交易的规模．传统风险因子对策略收益缺乏解释力，与信息逐渐扩散模型假设相一致，私有信息或公司特有信息的缓慢扩散，造成股价对信息反应不足，从而产生了价格动量．此外，由于信息不对称引发的股价操纵行为，对价格动量也具有一定解释力。     

香港上市--福建省民营企业国际融资战略探讨

福建省民营企业争相在中国香港上市已引起人们的关注,为此,在概述福建民营企业在香港上市历程的基础上,探讨和分析了福建民营企业在香港上市融资战略的动因及存在的问题。     

An approach to Hang Seng Index in Hong Kong stock market based on network topological statistics

THE STOCK MARKET IS A STRONGLY FLUCTUATING AND INTER- ACTING COMPLEX SYSTEM. IN A STOCK MARKET, A SINGLE NUMBER, NAMELY THE STOCK INDEX, COMPACTLY CHARACTER- IZES ITS PERFORMANCE. THE FLUCTUATIONS OF THE STOCK IN- DEX BRING ABOUT AN EVOLVING COMPLEX SYSTE…     

交易量与股价波动性动态关系的研究

交易量与股价变化的关系是金融市场研究的重要课题之一.VGARCH模型是在传统的GARCH模型中加入交易量得到的衍生模型.通过对上证指数波动性预测的实证分析得出:VGARCH模型能更准确地预测股票指数的波动性.进一步指出,相比于交易量,其波动率能更好地度量每日信息到达量.     

香港与大陆上市公司非公允关联交易比较

通过构建六大非公允关联交易的预警指标并结合统计检验分析方法,以2006年度A股和H-A股各41家单位相关数据,对大陆和香港如何规制关联交易进行比较,发现H-A股发生非关联交易的可能性小于A股,主要原因在于香港的法律环境比较优越,上市规则比较严格和规范.对关联交易的各项规制比大陆严格,尤其是对关联交易信息披露的要求大大制约了非公允关联交易的发生率.所以,规范上市规则、严格关联交易信息披露是抑制非公允关联交易的有效途径.     

股指期货对股票市场正反馈交易的影响——基于中国A股市场的计量检验

利用非对称GARCH模型和正反馈交易模型，对中国A股市场的正反馈交易进行了计量检验.结果表明:股指期货推出后，股票现货市场的正反馈交易减弱，但正反馈交易减弱的原因并不在于市场信息效率的提升，而是由于正反馈交易由股票现货市场转移至股指期货市场.股指期货对股票市场的正反馈交易主要起到的是分流而非抑制作用，这一结论不同于以往对股指期货作用的乐观评价.计量检验同时发现:投资者风险厌恶程度与正反馈交易强度负相关.正反馈交易具有显著的风险寻求偏好，因此，对股指期货的交易限制，虽然可以短期降低正反馈交易的风险联动，但无法改变正反馈交易的风险偏好.所以，相关的制度安排应重点关注市场效率的提升而非波动抑制.     

股指期货即日趋势交易模型研究

股指期货具备套期保值、价格发现、套利及投机等基本功能。机构投资者由于持有大量风险敞口的现货头寸,具有极大的避险需求,是股指期货市场的参与主体,而市面上对适用于机构的套期保值、套利的交易策略已经有了充分的研究。事实上,股指期货也是一项很好的投机工具,其保证金结算、指数作为交易标的及做空机制令其在短线趋势交易中具有非常明显的优势。本文以区间突破为原理,用沪深300指数一分钟高频历史交易数据的统计检验来设定交易条件,逐步建立、完善并优化出一个简单实用、亦可适用于个人投资者的沪深300股指期货高频趋势交易模型。     

沪港通对A股市场的影响—基于ARIMA模型的预测分析

股票市场是实体经济的睛雨表,沪港通的实行对中国股票市场的影响较大,本文利用ARIMA模型对沪港通正式开通前后一段时间的上证综指进行模拟预测,通过建立模型、参数估计、残差检验及追溯模拟分析了沪港通对我国股票市场的影响。预测结果显示,在沪港通正式实行后的一段时间内,上证综指的实际值与预测值的差值大部分为正数,该结果表明：由于投资者信心的提升以及股票市场的资金注入量的加大,沪港通的实行对我国股票市场产生了一定的正向影响。