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.     

广义动态因子模型在景气指数构建中的应用——中国金融周期景气分析

传统的景气指数构建方法,例如广为应用的OECD合成指数方法,不能刻画动态性及指标间的关系,而只能构建单一景气指数.广义动态因子模型方法,不仅可以反映经济系统的动态联系,而且可以在一个统一的框架下同时构建多个景气指数.然而,该模型引入对称滤子导致实时分析存在滞后性.该文首先对算法在样本尾端进行单边化处理,解决实时分析的问题;其次,应用广义动态因子模型,在统一的模型框架下,同时分析中国的货币、信贷、利率等子周期,在此基础上构建了中国的金融周期景气指数,分析中国金融周期的波动及其与重要宏观经济指标间的动态关系.