股本规模、价格触限频率与波动溢出效应——来自沪深股市的实证研究

首先运用广义矩估计(GMM)方法,对沪深股市公司价格触限频率与股本规模之间的关系进行回归分析.其次采用事件分析法对涨跌停现象进行波动溢出效应检验.结果表明:流通股本规模越小的公司,其价格触限频率更高,而中小企业板股票的价格触限频率高于主板股票近两个百分点.而股本规模与其波动溢出效应的关系并不明显.研究说明中小企业板的涨跌停幅度应大于主板幅度,以更好地体现价格限制制度的作用.     

中国原油期货与国际原油期货的价格波动溢出效应及其持续性 ——基于BEKK-MGARCH模型的研究

针对中国原油期货与国际原油期货间的价格波动溢出效应及其持续性进行了研究.鉴于BEKK模型在刻画多市场间波动溢出效应及其方向性方面具有显著优势,本文首先构建了关于WTI、Brent和INE的三元BEKK-MGARCH模型;以十组交割期限不同的合约数据为样本,实证探讨了三者间的波动溢出效应及其方向性;结合BEKK系数矩阵估...     

基于MSV类模型的中国汇市与股市间溢出效应

金融市场波动特征及溢出效应一直是经济、金融学界研究的热点问题之一,SV模型作为一种有效刻画金融时间序列波动的工具,极具应用前景,但用于测度溢出效应的向量SV模型由于参数估计困难而鲜见于文献。本文借助WinBUGS软件,采用基于Gibbs抽样的MCMC方法,运用DC-MSV模型和GC-MSV模型分别对汇市与股市间的动态价格溢出效应和波动溢出效应进行研究。实证结果表明,汇市与股市间的价格溢出具有明显的时变特征,总体为负相关关系;汇市与股市间存在双向波动溢出效应,但汇市对股市的波动溢出要强于股市对汇市的波动溢出,呈现不对称性。     

基于股票市场交易数据流的场景记忆模型

设计一种基于场景记忆的多层推理模型，构造生活在高维资本市场内部交易数据流中的感知交易主体，从市场的内部研究市场的交易行为。把人脑的记忆机制巧妙地应用到股票市场，利用记忆、回忆等独特功能帮助投资者分析股市的变化趋势及特点，从而指导决策。通过计算机程序实验，我们设定的两种模式下的历史记忆情况清晰明了，并且该模式样本点的后续走势分布图有很大的参考价值。     

我国股市与汇市间信息传导的实证研究

运用Granger因果检验方法和DCC-MGARCH模型,对我国沪深300指数、上证综合指数以及深证综合指数与人民币对美元汇率之间的联动关系进行了实证研究,与国内很多研究文献所得结论不同,研究发现股价与汇率之间均不存在长期的稳定协整关系,只存在外汇市场对股票市场的短期单向价格引导关系和单向波动溢出效应。     

中国股市横截面收益特征与投资者情绪的实证研究

以中国股市1998年5月至2007年4月交易数据为研究样本,对股票横截面收益特征进行实证分析,结果显示,贝塔系数与股票预期收益间关系与理论相反,而股票市值、账面市值比等指标亦可以预测股票预期收益,且这种关系具有阶段性特征。应用非预期投资者开户增长率作为投资者情绪指数,对投资者情绪波动与特征组合收益进行回归分析,证实投资者情绪波动是导致上述现象的主要原因。     

中国股票市场收益的长期记忆性研究

首先应用R/S分析法研究中国股票市场的长期记忆性，实证结果表明中国股市作为一个新兴的资本市场，表现了与国外发达股市不太一样的特征，即中国股市具有较明显的长期记忆生，又用既能描述短记忆又能表现长记忆的ARFIMA模型对中国股票市场进行建模研究，并证明该模型与其他模型相比较所体现的优越性。     

长记忆随机波动模型的估计与波动率预测——基于中国股市高频数据的研究

为了有效捕捉中国股市波动率的长记忆性,提高远期波动率的预测精度,本文基于中国股市高频数据建立了长记忆随机波动模型,检验高频数据中时变的“日历效应”成分的频率,有效地对“日历效应”进行滤波。使用频域内拟极大似然方法估计LMSV模型参数,为了提高计算效率应用混沌优化算法进行最优搜索。对比了高频数据直接建模和已实现波动率方法建模的预测结果发现,通过高频数据估计的LMSV模型可以很好保留高频数据中所包含的信息量,克服信息丢失问题,预测结果要优于已实现波动率方法建模预测的结果。     

上海股市周日效应GARCH模型族的实证研究

利用GARCH模型族，实证分析了上海股票市场的波动特征，发现存在较为明显的周日效应。     

长记忆下的风险度量及中国市场投资期限效应的实证分析

从可预测性的角度将风险定义为实际与预测结果的偏差，并利用收益序列的噪声对其进行度量。在此基础上，采用中国市场的数据对投资期限效应进行了研究，结果表明：不同抽样间隔的收益序列具有不同的相关性和风险收益特征；而且，上证综合指数和深圳综合指数收益的短期表现优于它们的长期表现，在一定程度上解释了中国股市的投机性。     

GM(1,1)改进模型的研究及在上海市发电量建模中的应用

首先对灰色 GM(1,1)模型的预测精度进行了分析,作者认为:初值 x( (1) 的选取对模型的精度有重要的0) 影响;进而提出了两种修正初值法来提高模型预测精度的方法;最后将这两种方法应用到我国上海市发电量 建模中,最后给出一个应用实例.     

基于耕地压力指数和GM（1,1）模型的区域粮食安全状况研究——以甘肃省天水市为例

在分析天水市1996-2005年耕地、人口、粮食动态变化的基础上,计算最小人均耕地面积和耕地压力指数,运用GM（1,1）模型对未来15 a天水市耕地压力指数进行了预测。研究结果显示：1996-2005年,虽然天水人均耕地面积持续减少,但由于耕地生产率不断提高,粮食产量和人均占有量在持续增加,最小人均耕地面积和耕地压力指数呈现降低的趋势,但是耕地压力指数始终在1之上。未来15 a耕地压力指数将进一步降低,耕地生产力的供给水平高于食物消费水平,区域粮食安全隐患较小。