中国股票市场混沌动力学预测模型

运用混沌动力系统理论对中国股票市场的上证综合指数、深证成分指数进行了初步的分析,表明上证综合指数、深证成分指数两个序列是由高维的混沌系统所产生.并对上证综合指数、深证成分指数两序列建模预测,结果表明,新预测模型比均值模型的预测效果好.     

ARFIMA模型在中国股票市场预测的失效

选取了上证综合指数、深证成份指数、上证工业指数、上海商业指数、上海地产指数、公共事业指数、四川长虹、深发展A 8个从1997-01-02～2001-12-31样本序列.分别进行了序列的性质分析,并根据序列的性质为它们建立了ARFIMA(p,d,q)模型,进行了预测.结果表明,ARFIMA模型在中国股票市场对收益序列的预测是失败的.     

上海天胶期市的过度反应、涨跌停板与流动性的实证研究

对三个月天胶1999．5．18-2003．7．3连续合约数据进行详细研究。结论表明，①在这段时间内，天胶市场不是一个有效市场，但也不存在过度反应现象，而是存在反应不足现象。即投资者在短期内对信息的反应并未超过应有的理性水平。导致价格存在一定的惯性，一个大的上涨之后往往跟着上涨，一个大的下跌之后往往跟着下跌。②涨停板并没有影响市场的价格发现功能，而跌停板延迟了价格发现过程。因此本文认为跌停板设置为-5％更有利于提高市场价格发现效率。③从平均意义而言，天胶市场涨跌停板制度并没有对市场的流动性产生损害。但跌停板阻碍了价格跌到均衡水平，还是在一定程度上影响了市场的流动性。     

基于Agent的金融市场模型研究进展综述

对国外在全触市场领域刚兴起的基于Agent的模型作了综述。首先介绍了基于Agent金触市场模型的理论基础，即复杂适应系统CAS(complex adaptive system)；接着以圣达菲研究所SFI(Snata Fe Institute)的人工股票市场ASM(artificial stock market)为例对该类模型作了简要描述；最后阐述了该类模型的理论研究进展及该领域的未来研究方向。     

我国股票市场共因子的价格发现——以上证指数、H股指数与H股指数期货为例

随着越来越多的国有企业在香港市场发行H股股票，A＋H的股票发行方式愈加普遍，A股市场与H股市场的指数构成趋于相似，两个市场有进一步整合的趋势。本文分别利用Hasbrouck的信息份额模型（I—S）与Gonzalo-Granger的永久短暂模型（P—T）分析了上证指数与H股指数、H股指数期货之间的价格发现机制。研究表明，上证A股综合指数对我国的股票市场共因子的价格发现起着主导作用，H股现货和期货市场对我国股票市场的共同有效价格的发现仅起次要作用。本文认为，我国股票市场的特定信息首先发生在境内，因此境内市场信息流动应该会引导境外市场，这同“本国／本地偏好”假说相一致。