上海股市买卖价差成分分析

价差分解是金融市场微观结构理论研究的重要问题。本文通过对上证180指数成分股的研究,得到了上海股市——一个典型的订单驱动市场的买卖价差组成成分日内变化的特征,并分析了买卖价差形成的原因。研究结论表明,上海股市的逆向选择成本在买卖价差中占62％,高于其它市场;日内逆向选择成本曲线呈现略微斜置的“L”形,订单处理成本基本保持不变,这是买卖价差曲线日内呈略微斜置的“L”形的原因;此外,高价股买卖价差中的逆向选择成本所占比例高于低价股价差中的逆向选择成本比例。     

中国证券市场波动性的实证分析

考虑了中国证券市场的股权分置、企业规模、信息不对称等实际因素,通过对均衡价格中各因素的分析得到了一个波动性模型.实证研究表明,股本规模越小的公司,波动性越大,且股权分置改革将有助降低市场波动性.     

基于高频数据的金融市场微观结构实证研究综述

对高频数据在市场波动性、有效性和流动性等市场微观结构领域的实证研究及其引起的对一些传统的经济假设和理论框架所提出的质疑作系统介绍，并对这一研究领域作简要评述，最后提出高频数据对中国股票市场微观结构进一步实证研究的方向。     

现金流及盈余的信息含量对知情交易的影响——基于中国上市公司的实证研究

财务报表中现金流和盈余的内容为市场参与者提供了重要的信息,影响其交易行为,进而影响股票价格的确定.文章通过相关性检验、单变量检验、多变量检验及稳健性检验等方法对622家中国上市企业2003～2007 年的样本数据进行分析,发现当盈余比现金流更平稳的时候,抑制了知情交易的程度,而当盈余比现金流更波动的时候,知情交易变得更加活跃.此外,还发现诸如换手率、公司规模、杠杆率等财务变量对知情交易也有影响.     

考虑决策者风险态度的有害物品运输风险度量模型

路径风险度量是进行有害物品运输路径选择的基础.在有关有害物品运输文献中,已经提出了多种风险度量模型,但均没有考虑到决策者具有不同的风险态度以及不同的风险态度对路径风险评价结果的影响.针对这一情形,本文建立了决策者风险等效曲线,并通过风险等效曲线将不同时期的风险换算成同一时期的风险值,以此计算出总的路径风险,将其作为路径选择的依据.     

机构投资者对中国股市波动性影响的实证研究

以中国股票市场上的上证指数与深证成份指数的日收益率为样本，采用GARCH与EGARCH模型，来研究机构投资者对中国股票市场波动性的影响。实证研究的结果发现，在大力发展机构投资者后，股指收益率波动性数值减小。波动的平稳性增强，波动的杠杆效应减弱，这表明机构投资者能够有效地降低股市的波动性。     

基于供应链成员风险态度的行为演化研究

为研究供应链成员的风险态度对供应链中断风险的影响,采用演化博弈理论方法,建立了供应商与零售商行为交互的演化博弈模型,研究了决策参数的变化对演化结果的影响,并用数值仿真展示了决策参数的不同取值和初始条件的改变对演化结果的影响。研究发现,供应商和零售商风险态度的路径演化系统收敛于两种模式,既可以向良好状态演化,也可以向不良状态演化,并形成"锁定";通过调节参数,系统可以跳出不良"锁定"状态。     

中国证券市场正反馈交易的实证研究

在Shiller—Sentana—Wadhwani模型的基础上，建立一个不对称EGARCH模型，对我国证券市场正反馈交易行为进行了实证检验。实证发现我国证券市场上显著的一部分投资者为正反馈交易者，不以基本面价值为基础的正反馈交易在市场报酬的形成中起着重要的作用，正反馈交易使市场收益自相关系数与市场波动呈现负向关系，且高波动期间出现负自相关。同时，中国证券市场正反馈交易并不对称，市场下跌期间比上涨期间正反馈交易要明显得多。     

证券市场日内流动性的综合度量、特征与信息含量

证券市场的流动性是一个包含量、价、时的多属性概念,现有的度量方法只涵盖了流动性的部分属性.本文综合考虑股票交易数量、价格波动性和交易时间, 提出用单位时间内价格波动一单位所能吸收的交易量来度量日内流动性的新方法.进而用这种方法研究中国股票市场的流动性日内模式,建立对数自回归条件流动性（LACL）模型对流动性建模,探寻拟合和预测流动性的最佳模型并分析流动性的特征.实证结果表明：流动性表现出与传统指标类似的显著的日内模式; 残差项服从Weibull分布的LACL模型（WLACL）拟合日内流动性、买方流动性和卖方流动性序列的效果最理想; 流动性过程是一个均值回复过程, 当前时刻的流动性对未来期望流动性有影响, 其影响呈Weibull形式衰减.最后, 通过核平滑估计得出个股在不同时点的流动性分布, 应用相对熵度量流动性分布的变化作为市场在交易中吸收的信息含量的代理变量, 发现10：30～11：30市场吸收的信息含量最多.     

基于时间序列的上海股市系统风险、流动性风险溢价实证研究

在Acharya和Pedersen（2003）提出的三种流动性风险（收益对市场非流动性的敏感性COV（ri,LM）、非流动性对市场收益的敏感性COV（Li,rM）、流动性的共性COV（Li,LM）的基础上，提出了一个关于市场收益、市场非流动性、组合收益以及组合非流动性的四元均值GARCH（1，1）模型，鉴于多元均值GARCH类模型参数估计的困难，我们分两阶段建模，对上海股票市场四类指数（工业、商业、公用以及地产）1997～2004年的风险溢价状况进行了实证研究。结果表明，存在系统风险溢价和流动性风险溢价，并且流动性风险溢价主要来源于收益对市场非流动性的敏感性和非流动性对市场收益的敏感性。     

高频数据的加权已实现极差波动及其实证分析

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个崭新的研究领域。已实现极差波动是针对高频金融时间序列而开发的一种全新的波动率度量方法。文章首先证明了已实现极差波动是比已实现波动更有效的波动估计量。然后基于日内波动的特征。给出考虑“日历效应”的加权已实现极差波动。并说明了已实现极差波动只是加权已实现极差波动的特例。最后。通过对深圳股市实证分析。证实了加权已实现极差波动是比已实现极差波动更有效的波动估计量。     

基于市值规模的上海股市流动性动态分析

将上海证券交易所上市交易的股票分成十组,选取其中的极大和极小市值组合,采用向量自回归模型(VAR)分析收益、波动及日内买卖不平衡对大盘股和小盘股流动性的动态影响以及两类股票流动性的相互影响。实证结果表明,大盘股和小盘股的流动性存在着显著的正相关关系,且在同期都受到收益和波动的影响。两个组合的流动性不存在显著的领先——滞后关系,它们对前期的收益、波动和买卖不平衡变化存在不同的反应模式。     

中国股市已实现波动率的跳跃行为研究

以二次幂变差的测量为理论基础,研究了上证综指已实现波动率中的跳跃行为.将已实现波动率分解为连续样本路径方差争离散跳跃方差,研究了跳跃方差序列的统计特征,并且应用HAR-RV-CJ模型对上证综指的已实现波动率进行预测.研究结果发现,几乎所有日、周和月已实现波动率的可预测性都来自连续样本路径方差,表明二次变差中的连续样本路径成分是中国股市已实现波动率预报的决定因素.     

汇率时间序列非线性特征分析及实证研究

为了更好地描述汇率行为特征,改善对其的短期预测能力,本文分析汇率时间序列的非线性依赖性.通过正态性检验和BDS统计检验,实证研究6种货币兑美元日汇率序列的非线性依赖性;在确定存在非线性依赖的基础上,对子样本序列及标准化序列进行BDS检验,试图确定非线性依赖的来源.结果表明,除欧元外其余5种货币兑美元的汇率序列均存在非线性依赖特征,其形式可能是混沌.     

沪深股市动态溢出效应与动态相关性的实证研究——基于长记忆VAR-BEKK(DCC)-MVGARCH(1,1)模型

利用长记忆VAR-BEKK-MVGARCH(1,1)模型和VAR-DCC(1,1)-MVGARCH(1,1)模型,对沪深股市的动态均值溢出效应、动态波动溢出效应和动态相关性进行了实证检验.结果表明:沪深股市收益率的均值溢出效应和波动溢出效应,在2000年之前基本不存在,仅在2000年之后才比较显著,且表现为双向的传导关系.沪深股市收益率间表现出一定程度的动态相关性,除股市成立初期表现出负相关外,总体呈现出正相关,且相关性逐步提高,近年来稳定在0.8到0.9之间.     

基于SV模型和KLR信号分析的期货逼仓风险预警模型

采用期货价格波动风险、持仓量波动风险和基差波动风险三大因素衡量期货交易中的逼仓风险。采用KLR信号分析法、SV随机波动模型、GARCH模型等构建了逼仓风险预警模型，为期货市场中的逼仓风险预警监控提供了理论依据和具体的方法。本研究最为关键的突破创新有以下两点：一是结合KLR信号分析法、SV模型等建立了期货交易中的逼仓风险预警模型。经1980～2006年的文献检索发现本研究是针对我国期货交易逼仓风险预警问题首次提出的定量分析模型，解决了我国期货界对逼仓风险至今没有预警方法的难题。二是在本研究中将现有KLR信号分析法与风险指标预测模型相结合，突破了以往使用KLR信号分析方法只能采用历史数据对未来情况进行预警而造成的预警误差。经实证分析，本研究的逼仓风险预警模型精度可达76．67％。     

一种基于数据融合的新型GM(1,1)建模研究

基于灰色理论和自适应数据融合技术的研究,提出一种基于自适应数据融合的新型灰预测GM(1,1)模型,并对整个建模过程进行了理论推导。该方法利用自适应数据融合以及累加再生成操作来提高非平稳时间序列的光滑度,从而减少样本序列的随机性,提高重构背景值的精确性以及灰预测GM(1,1)模型的拟合精度和预测精度。最后通过该方法对液浮陀螺仪零漂进行建模仿真,结果表明该方法辨识精度高,优于一般平均值法和灰预测方法,具有良好的应用价值。