PB-GARCH模型在中国股市收益波动率研究中的应用

股票市场的波动率一直是金融学研究的热点问题,由于受到宏观经济运行状况、行业自身发展状况以及投资者心理变化情况的影响,股票价格的收益率呈现出复杂的非线性波动,收益的方差是自相关的,表现出分形和混沌的特征.随着股票市场研究的逐步深入,人们发展了以ARCH族模型和随机波动模型(SV)为代表的波动预测模型.但是,目前这些预测模型大多仅从股价自身的运行规律进行研究,很少考虑投资者的心理因素对股价运行规律的影响.本文结合行为金融的前景理论、GARCH模型,以及神经网络等理论,建立基于投资者心理变化的波动率模型,对该模型的估计方法进行了探讨,并以我国上证综合指数(HSEC)和深证成份指数(ZSEC)为例进行了实证分析.     

基于Copula-MEM的中国上海和香港股票市场波动相关性研究

以中国上海股票市场和香港股票市场的极差数据作为样本,采用极差波动度量中国上海股票市场和香港股票市场的波动,并用乘积误差模型(MEM)进行建模。在选择适当的MEM的基础上,采用5种Copula函数对中国上海股票市场和香港股票市场之间的波动相关性进行研究。实证结果表明,WMEM(1,1)刻画中国上海股票市场和香港股票市场波动的能力最好。t-Copula函数相比较于正态Copula函数、Gumbel Copula函数、Clayton Copula函数和Frank Copula函数,能够最准确地捕捉到中国上海股票市场和香港股票市场的极差波动的相关关系。     

基于事件研究法的中国市场定向增发效应研究

定向增发是上市公司重要的再融资途径,对公司的发展和股价有重大影响。为研究中国股票市场上定向增发对公司股价的影响,以2010—2013年成功进行定向增发的公司为样本,采用事件研究法和多元回归分析检验了定向增发事件窗口内异常收益率的变化及其影响因素。结果表明:定向增发前后几天内有显著为正的异常收益率;在有大股东参与的定向增发中,股价较早出现波动;发行折价率越高、股权集中度越低的定向增发中累计异常收益率越高。说明定向增发有显著为正的短期效应,且存在消息提前泄露的可能,大股东可能会利用信息优势获利。     

利用协整技术从个股角度进行的投资理性分析

利用协整技术，从具体个股而不是从整个大盘的角度出发，来分析公司股价和公司经营业绩之间的关系，从微观的角度探讨股票市场的理性问题．实证的结果表明，公司的经营业绩与股票的价格不存在协整关系，即股价与公司的经营业绩脱钩．因此，在我国证券市场，基本面的分析对证券分析无任何作用；整个市场以投机行为为主；投资者的行为没有理性．     

基于投资者情绪与股票价格视角的中国股市发展趋势研究

30年发展历程中我国股市发展迅猛,但对比西方股票市场,散户化是我国股市重要特征.散户的非理性投资行为,即情绪对股价波动起着重要作用.以情绪与股价的关系作为切入点,探究市场的现状.研究表明,投资者的情绪与股价互为格兰杰因果关系,中国市场要达到成熟市场的要求还需努力,但市场的发展形势良好,股票价格受到情绪冲击的作用在降低,市场上投资者情绪波动持续的时间在缩短,投资过程的理性程度在增加.     

基于双流LSTM神经网络的股价趋势预测

股价波动研究依赖分析金融新闻数据集浅层特征，而忽略了金融新闻句子中单词之间的结构关系，从而导致股价波动预测研究效果不佳。针对该问题，提出了一种基于双流长短时记忆网络（long short term memory network, LSTM）神经网络的股价趋势预测模型（Sent2Vec-DLSTM）。该模型的创新之处在于：提出了基于金融股票新闻数据集和哈佛IV-4情绪词典训练的情感词向量生成模型——Sent2Vec；提出了新型的双流LSTM神经网络（Dual-stream LSTM, DLSTM）。在实验中，首先用标普500指数历史数据以及爬取获得的金融类文章进行标普500指数的趋势预测，然后用VietStock新闻和来自Cophieu68的股票价格数据预测VN指数的变化趋势。结果表明，Sent2Vec-DLSTM相较于现有模型在股价趋势预测中具有更好的效果。     

基于DMSP/OLS夜间灯光影像的省际经济发展水平评估模型研究

采用2001年、2004年、2007年的DMSP/OLS夜间灯光数据提取中国31个省市的夜间灯光强度图,引入相对亮度和相对面积,通过相关分析和主成分分析法,构建了灯光指数和统计指数.以2001年、2004年的灯光指数与统计指数为样本,以2007年数据为检验值,建立线性回归模型,可决系数为0.872.最后,以灯光指数对中国省际经济发展水平空间格局进行分析.结果表明,引入相对亮度和相对面积构建的灯光指数能较准确地反映中国省际经济发展综合水平的时空格局变化.     

股票价格模型的实证研究

研究股票价格的模型,对上海及深圳证券交易所１９９７年和１９９８年全年的综合指数和成份指数进行了分析研究,对模型进行了实证研究,估计了参数,最后作了模拟分析。     

一生不眠

故事开始于纽约的一个夜晚,在一座普通的公寓楼的一间普通房间里,电视里播报员用欢快的声音告诉大家:大西洋沿岸天气稳定……接下来请收看马德主持的财金新闻……道琼斯工业指数下跌至38比37.看电视的老人则已经躺在沙发上睡着了.     

VaR模型在股票风险管理中的应用研究

采用VaR模型对股票进行风险管理.介绍了VaR的3种主要计算方法,分别是参数模拟法、历史模拟法和蒙特卡罗模拟法,选取2016年沪深300指数每日收盘价序列作为分析目标,采用参数模拟法,通过MATLAB软件估计VAR值,计算出在一定的持有期内,在相应的置信度水平下的最大损失.对股票市场的风险管理提出了相关建议,并提出VaR模型未来的发展方向.     

A股期指前15分钟交易信息的统计挖掘研究

在中国证券市场,股指期货先于股市15 min进行交易.在成熟的金融市场,期货对现货市场具有价格发现的功能,但中国股票市场尚居于新兴发展时期,A股股指期货对现货是否依然具有这一功能？如果有,是否可以利用期货市场先发的15 min所积累的信息,指导现货市场的投资.文章将以概率统计相关的理论和技术为主要工具进行数据分析,希望能够对以上问题给出一个较为客观和全面的回答.结果发现,依据先发的15 min的期货价格运行的信息对后发现货市场价格运行预测的能力,与板块有关,投资者还需要考虑引入其它因素,才能取得好的投资效果.     

沪深300股指期货与现货的波动关系研究

随着高频数据获取的便利性,采用高频数据研究金融市场的波动越来越普遍。沪深300股指期货市场的迅速发展使得股指期货与现货市场的波动关系研究成为热点。采用MEM模型,对股指期货与现货市场的连续成分(连续样本路径方差)之间和跳跃成分(离散跳跃方差)之间的关系进行研究。结果表明,现货跳跃成分对期货跳跃成分的溢出效应大于期货跳跃成分对现货跳跃成分的溢出效应;现货连续成分对期货连续成分的溢出效应大于期货连续成分对现货连续成分的溢出效应。现货与期货之间的波动溢出效应主要体现在二者的连续成分上。     

论我国推出股指期货

当前股票市场已发展到一定规模，吸收了众多的投资者和大量的资金，但市场存在着一定的系统风险。推出股指期货有利于完善证券市场，增强竞争力，减少系统风险，稳定股票现货市场。本文就股指期货的概念、推出的必要性和对证券市场的影响等几个方面作了一些探讨。     

基于非参数核估计方法的中国股市收益率分布研究

利用非参数核估计方法对2006年至2011年五年间中国深圳和上海股市A股收益率服从何种分布进行研究,通过理论和实证分析,借助Matlab和Eviews软件,得到中国股市收益率分布服从正态分布和logistic-分布的线性组合,并且计算出参数得到其准确的表达形式.     

基于沪深300指数的欧式股指期权定价研究

研究了尚处于仿真模拟交易阶段的沪深300股指期权未来的定价策略.采用具有红利支付的扩展Black-Scholes期权定价模型,并根据金融数据的特点,通过历史波动率法和GARCH模型2种方法,计算出不同波动率下欧式股指期权的价格并与模拟交易数据比较,对其结果进行分析,以期为相关政策的实施提供一些参考.     

ARCH族模型研究及其在沪市A股中的应用

介绍了ARCH模型、GARCH模型、EGARCH模型、TARCH模型,分析这些模型的特点,并将ARCH族模型运用到我国沪市市场的实证分析,得出EGARCH模型有最好的拟合效果.     

中国股票收益与通货膨胀的关系研究

本文对中国证券市场股票收益率与通贷膨胀率之间的关系进行实证研究.得出在中国股票市场上,股票实际收益可与通贷膨胀率存在微弱的正相关关系,而这与发达资本市场上二者显著的负相关关系差异很大.     

基于神经网络股票预测的研究

利用股票市场的理论和神经网络的BP算法来预测股票价格.先对股票进行基本面的分析,再对股票进行技术面的分析.运用技术分析的技术指标和神经网络优势,对股票进行大数据量的训练,使得模型可靠,再对股票进行测试.从实验的效果来看,取得令人满意的效果.