中国证券市场与外部信息的均衡性

为了分析中国财经新闻与证券市场相互关系,设计了一种描述证券市场与外部信息均衡性的经济模型。搜集了2003—2006年期间中国财经新闻的历史数据,进行了实证研究。结果表明:虽然财经新闻对中国证券市场存在影响,但其影响能力有限,而且中国财经新闻数量偏少。因此,新闻产业应加强财经新闻等外部信息的报导,以实现对证券市场的新闻监督。     

如何搜集股票资料

1、从阅读报刊了解股市新闻。如在南方载有股市信息的报纸中,影响比较大的有《信息时报》、《粤港信息日报》、《广州日报》及《股市导报》等,在全国发行的也有《中国证券报》、《全融时报》、《股市周刊》等。在这些报刊中的证券版每天都刊载前一天的股市动态及各种股票的行情,也刊载一些股市专家的评论分析。根据这些资料,股民们可以了解股市动态,分析股票行情。一般股民在阅读这些报刊时,大多把注意力集中在醒目的新闻上,诸如某某股票利多,某某股票利空。但是必须明白,这些股票在报刊上公布时,往往已成为过时新闻。也就是说,当这种新闻已放大部分人掌握以后,股票已经涨     

台风影响、股票回报和公司反应：中国视角（英文）

研究了台风灾害对中国A股上市公司股票收益的影响和公司管理层面对此类极端气候灾害的反应。基于2003～2018年中国A股上市公司的样本,我们发现台风袭击对中国股市带来了显著的负面影响.首先,采用事件研究法直接检验台风袭击造成的异常收益。同时,根据规模和价值因子将股票分成不同的投资组合,考察台风影响对于不同因子的敏感度.最后,采用多期双差分模型研究了企业管理层面对极端灾害时的反应。研究发现,相较于距离灾区较远的企业,邻近灾区的企业更倾向于在灾后采取一定的预防措施,包括降低流动债务占总债务的比率和增加长期借款融资占比。此外,随着袭击次数的增加,公司的过度反应会逐渐消失,而这种过度反应的合理性需要进一步研究。     

有限注意下大幅涨跌股票的短期收益实证研究

基于有限注意视角对股票价格大幅上涨或下跌后的短期收益做了实证研究。根据相关条件筛选得出沪深两市739家上市公司为样本,首先计算出总的累计异常收益,检验其显著性后,采用公司规模和换手率作为解释变量,以股票异常收益为被解释变量,进行基于每日交易数据的回归分析。结果发现换手率和公司规模都对股票异常收益有正的影响。对总的累计异常收益的稳健性检验,进一步证明有限注意的股市操作策略是有效的;无论是股票价格大幅上涨还是下跌,有限注意对累计异常收益的影响是显著的。     

流动性冲击和股票预期收益的关系

近年来,国外文献中关于流动性冲击的研究有很多,大都证明了流动性冲击对股票未来收益的预测作用,然而,这种预测作用在我国股市是否适用?就这一问题,使用上海证券交易所A股股票的非流动性(ILLIQ)来研究中国股票市场对公司水平流动性冲击(LIQU)的反应。结果表明,流动性冲击在中国股票市场上有定价效应,能预测到三因子模型外的股票收益,且在股市较成熟的最近10年表现较好。     

互联网热点新闻对中国股价的影响研究

互联网新闻对股价的波动有一定相关性。本文在随机漫步理论的指导下,利用网络爬虫技术采集新闻样本数据,用文本挖掘和文本分类技术将政策类新闻分为支持性新闻和抑制性新闻两类,并用事件研究法实证分析得出不同类型的政策性新闻对股价的影响。结论如下：(1)政策类新闻会对公司个股产生显著影响;支持性政策新闻会对股市产生正向影响,抑制性政策新闻会对股市产生负向影响;(2)支持性政策新闻对股价平均异常收益率的显著性高于抑制性政策新闻对股价的平均异常收益率,但是抑制性政策新闻产生的影响在报道发生后长期存在。     

中国股市泡沫的度量

本文首先对剩余收益模型做了评述;然后改进了剩余收益模型,改进后的模型具有很强的解释力,它体现了公司股利分配策略和信息的有限性对公司股票内在价值的影响;最后用改进后的剩余价值模型测算了中国股市的内在价值和泡沫的规模。以沪市A股为例,2007年初股市存在泡沫,但泡沫的规模不大,只超过股市内在价值的7.2%。     

中国新能源股票市场收益及其波动相关性

本文利用2017年9月至2022年9月中国中证新能源指数、中证航空主题指数、中证医药健康100策略指数、中证农业主题指数和中证有色金属指数的交易日收盘价数据,采用3种多元GARCH模型(CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH)探索中国新能源公司与航空公司、医药健康公司、农业公司以及有色金属公司之间的动态股票收益与波动相关性。条件均值方程的估计结果显示,航空公司、医药健康公司与农业公司滞后1期的股票收益显著影响新能源公司的当期股票收益。CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH模型估计的条件相关系数表明,样本期内中国新能源公司的股票回报与有色金属公司的股票回报的条件相关性最大,其次依次为航空公司、农业公司和医药健康公司。通过滚动向前一步的动态条件相关性检验也表明了估计结果的稳定性。因此,投资者可以考虑将有色金属公司的股市表现作为预测新能源公司股票回报的先行指标,以降低投资风险。     

完全信息条件下股票发行政策的博弈分析

在我国股市中，政府一直承担着发展和监管股市的双重职能．因此政策成为影响股市的一个重要因素，其作用过程是政府与投资者之间进行的一场动态博弈．本文以股票发行政策为变量建立完全信息博弈模型，通过对该博弈分析，揭示相机抉择的股票发行政策使政府具有快速扩容的倾向，并在投资者理性预期下，股票发行政策不影响股价波动．     

新冠疫情新闻的情感倾向对金融市场的影响研究

本研究构建了新冠疫情新闻情感词典，对每日新冠疫情新闻情感指标进行了科学测度，在此基础上研究了疫情新闻情感倾向与金融市场收益率的动态关系，并对疫情发生前同平台发布的新闻进行了对照研究。研究表明，疫情新闻的情感倾向对金融市场的收益率存在影响，其中前一期的疫情新闻情感倾向对于当期股票和债券市场收益率的影响是正向的，但影响持续期较短，其中疫情新闻情感倾向对债市的影响在当期就出现，而疫情新闻情感倾向对股市的影响一般在第二期才出现。     

APT 理论的非参数解释

本文用非参数回归方法中的核函数法和最近邻法来解释ＡＰＴ理论．通过不同核函数的选择和最近邻估计中参数的变化以及鲁棒性回归的辅助解释,来寻找ＡＰＴ理论较好的非参数解释．     

利用财务指标预测股票价格及财务风险预警

主要研究上市公司的财务指标和股票价格的关系及如何利用这些指标对财务风险进行预警。首先运 用回归模型对上证180家上市公司财务指标与个股股价进行实证分析,并对样本股票价格进行预测。然后 选择100家ST股票和深沪两市绩优股为样本,再次利用回归模型将对股价有显著影响的财务指标与样本 股出现财务风险的概率进行分析,对样本股财务风险进行预测,并说明此研究的实际应用价值。     

中国“两税合一”改革的长期影响分析

该文基于在上海或深圳上市的企业数据,使用事件研究的方法分析了"两税合一"改革对不同所有制企业的影响。该文分析发现,在2007年3月16日"两税合一"改革通过的当天,不同所有制企业的股价发生了不同的变化。具体而言,与内资企业相比,外资股份占0～25%的企业的股价显著上升了约3%,然而对于外资股份多于25%的企业而言,其股价没有显著的变化。根据有效市场理论,企业的股价反映了其长期绩效。该文的研究结果表明,中国"两税合一"的改革总体而言在长期内将对企业的经济绩效产生正影响,从而促进整个国民经济的发展。     

我国上市公司风险收益关系的统计分析

选取以2006—2007年为分析期的98家A股上市公司的股票为研究对象,这些上市公司是截至1996年有较长交易历史的上市公司,并且引入资本资产定价模型（CAPM）,利用上证A股指数作为市场综合指数,通过回归分析方法对我国股市的风险收益进行统计分析。研究分析结果表明：沪市系统风险与收益率存在一定的正相关关系,但不是线性关系。     

股票市场的分形特征

针对我国股票市场所具有的混沌特征，运用分形理论的方法对我国上证指数进行分析,给出一种构造生成元的新方法——尺度生成法，并采用此生成法构造出我国上证综合指数的生成元．根据分形迭代函数系统理论与方法，迭代生成我国上证综合指数的模拟走势图，并计算出其分形维数，从而得到了股市波动的复杂程度的定量值．     

GARCH-neural网络模型对股票价格买卖差波动率的预测

股票价格买卖差是衡量金融市场流动性和有效性的重要指标,已经得到学术界的广泛研究.相比而言,作为衡量股票市场风险的重要因素的股票价格买卖价差的波动率却没有得到相同的重视.在广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)模型的基础上,提出了GARCH-neural network (GARCH-NN)混合模型分析股票价格买卖价差波动率的动态性.以深圳证券交易所成分股价指数的高频数据为样本对所提模型进行了实证分析.运用GARCH家族模型对股票价格买卖差波动率的动态性进行分析,得出预测效果最优的GARCH模型.在最优GARCH模型的基础上结合神经网络分析方法即GARCH-NN混合模型对样本数据进行了实证分析.比较分析最优GARCH模型和GARCH-NN混合模型对股票价格买卖差波动率的预测效果,并以AIC(Akaike information criterion)和BIC(Bayesian information criterion)作为检验模型预测效果的指标.实证结果表明,提出的GARCH-NN混合模型更优.     

一种线性移动自回归预测模型

应用线性回归分析和移动平均理论，对按时间次序排列的单一数据序列，给出了一种线性移动自回归预测模型，并对原始数据受不确定因素影响而产生的随机振荡，给出了合理的控制区间和运行通道。将其应用于深圳证券交易所股价指数每日收盘指数序列，得到了与实际情况相符合的结果，预测的准确性相当之高，具有一定的创新性和实际应用价值。     

基于快速分数阶Fourier变换的期权定价——以上证50ETF期权为例

受美国股市熔断影响,近期中国欧式期权波动剧烈,从而对其定价问题产生一定挑战.基于VG过程刻画上证50ETF期权标的资产对数价格变化情况,对美国股市熔断前后各9支期权数据,采用快速分数阶Fourier变换进行期权定价研究,并与实际价格进行对比.实证分析表明:在美国股市熔断期间标的资产价格波动相对剧烈时VG过程依然拟合较好,用快速分数阶Fourier变换数值方法具有一定优势.     

基于修正GARCH模型的中国股市周内效应实证研究

运用总样本区间（1996～2009年）上证综指和深证成指数据,同时以合格境外投资者制度（QFII）实施为分界点,前后分为两个子样本区间（1996～2002年和2002～2009年）,采用修正GARCH模型分别研究三个样本区间中国股市周内效应特征。研究结果表明：1）在不同的样本区间中,中国股市收益率和波动率均存在周内效应;2）中国股市收益率和波动率周内效应在不同的样本区间：表现并不一致,前子样本区间沪深股市收益率和波动率存在更加显著的周内效应。