信贷资金进入股票市场分析

利用2005-01～2010-04分部门和分期限信贷数据,对2009年信贷资金流入和流出股票市场金额进行估算.结果表明:①2009年股市涉及的信贷资金量1.7～2.0万亿元;②2009年流入股市的新增信贷资金规模2100～3300亿元,其中,住户部门新增信贷净流出324.17亿元,企业部门新增信贷净流入股市2 434.54亿元;③从信贷期限看,主要是中长期信贷流入股市,约3 280.45亿元.     

国际证券资金流动对中国股市的影响

随着全球金融一体化进程的加速,跨境证券资金流动逐渐成为国际资本流动的重要组成部分,对一国金融市场的影响也越来越显著.在此背景下,本研究分析了流入中国股市的国际证券资金流动的总体特征和行业板块特征,并运用多元回归模型和面板模型从市场综合指数和行业板块指数两个角度实证研究了其对中国股票市场收益率的影响.结论表明:第一,2006年以来中国国际证券资金流动规模不断增加,从股市板块来看,流入金融板块的国际资金最多,医疗保健、信息技术、可选消费等板块也是国际证券投资的热点.第二,当期国际证券资金的流入对国内股市收益率有显著的正向影响,且影响程度和显著性不断增强,但影响效应是短期的,符合"价格压力"假说.     

中国股票市场与房地产市场的联动关系

利用变点检验、线性和非线性Granger因果检验的计量方法研究了房地产市场化改革完成后中国股票市场和房地产市场的关系。实证结果表明:上证综合指数和国房景气指数均为分段趋势平稳序列,外生冲击对二者只有短暂的影响;从房改完成后的历史数据来看,房地产市场在一定程度上成为中国国民经济的晴雨表,正在完善之中的中国股票市场与宏观经济走势的联系仍不十分密切;两者的互动关系表现为股市是房市的线性Granger先导,而房市在一定程度上对股市有滞后的非线性Granger的引导作用。     

泡沫随机临界时点超指数膨胀模型:中国股市泡沫的检测与识别

传统的泡沫模型都是假设泡沫是指数膨胀的, 无法显著地将泡沫和同样是指数增长的基本面引起的高速价格增长区分开来, 使得泡沫检验的有效性遭到置疑. 泡沫超指数膨胀模型可以克服这一缺陷, 它认为泡沫是一种本质上快于指数增长的更快膨胀, 具有一个理论上的有限时间终结点. 引入了最新的一类超指数膨胀模型——均值回复平稳随机临界时点模型. 它将泡沫的检验和识别转化为1)检测"非线性非平稳的股价序列是否潜含均值回复的平稳临界时点序列"; 2)估计正反馈效应指数和潜在临界时点. 利用它对中国股市2005年中期至2007年后期的投机泡沫实证分析表明, 该模型能够有效的检验中国股市泡沫的存在性, 并能识别29个行业板块间泡沫的膨胀强度和稳定性大小. 同时, 模型对于中国股市的泡沫破灭也有良好的预警效果. 最后分析了模型的政策含义.     

人民币汇率、沪港通交易与股指波动

伴随着沪港通等资本市场开放政策的深入实施,人民币汇率、外资流动与内地股市间的联动效应将如何演变?本文运用SV-TVP-SVAR模型深入考察研究了人民币汇率、沪股通资金净流入与上证50指数三者之间互动关系的时变特征,研究发现:从同期关系看,人民币汇率贬值显著负向影响着沪股通资金净流入和上证50指数,而沪股通资金净流入对上证50指数有着显著正向影响;从时变脉冲响应走势看,人民币汇率贬值总体上导致了沪股通资金净流出,并拖累了上证50指数表现;沪股通资金流入对人民币汇率贬值有着显著的时变影响,且推高了上证50指数;上证50指数上涨导致了人民币汇率升值和沪股通资金流出,证实了沪股通资金的逆向投资风格.因此本文的实证结果首次刻画了人民币汇率、沪股通交易与内地股市三者之间的联动效应,然后提出了维护人民币汇率基本稳定、完善沪港通交易机制和促进资本市场健康发展相关政策建议.     

可加模型及其在金融市场波动率估计中的应用

放宽了传统GARCH模型参数形式的假定,将可加模型引入条件方差的估计,改进了Btihlmann和McNeil提出的迭代算法,并将其用于可加GARCH模型的估计.通过能够模拟真实波动率的数学实验,以及新加坡股市和不同市场股市比较的实证算例,发现可加GARCH模型不仅在估计现有参数模型无法刻画的复杂序列波动率时具有更好的估计效果,而且与一般非参数模型相比也有较好的估计效果.因此,可加GARCH模型对研究新兴市场股市或诸如金融危机等存在复杂波动特征的金融市场有着非常现实的意义.     

基于跳扩散模型的石油价格长期趋势分析

分析了国际石油市场1986至2012年周价格形成机制的长期演变趋势.在讨论均衡理论基础上,以长期市场供求关系解释了国际油价长期波动现象.基于跳扩散模型拟合石油价格动态过程,利用结构变点检验和累积量估计方法进行了实证研究.历史数据分析表明石油价格具有高波动性、高强度跳跃性和上升漂移特征.此外,模型预测即使当前大幅增加石油投资,未来几年内石油价格变化仍会处于一种高频跳跃的上行阶段.     

基于AAVS-CAViaR模型的股市风险测量研究

考虑金融资产收益与正负收益对分位数冲击的不对称性,建立含有不对称绝对值和斜率设定的AAVS-CAViaR模型,采用混合最优化方法估计模型的参数并进行显著性检验.对1996-2008年期间沪深港股票指数的实证研究表明:沪深港股票市场均存在正负收益消息对市场风险冲击的不对称现象,且在不同VaR置信水平下存在差异;通过Granger因果检验发现沪深港股市的风险变化存在显著的互动传导关系;提出了VaR预测模型的评估准则,对所选样本数据而言AAVS-CAViaR模型比间接GARCH模型更好地描述了市场风险的演化模式.     

流动性过剩与股市上涨的因素分析

文章以宏观经济学为理论基础,采用误差修正模型、向量自回归模型等经济计量的方法,通过对包括货币市场、股票市场和外汇市场的大量的国内外数据的考察,估计了我国宏观经济中的过剩资本,大约在60000亿元的水平,其主要原因是货币供给过多,它是导致2007年我国股票市场"牛市"的主要原因;文章还从其他方面对股市上涨做了分析并讨论了外汇市场与股票市场的相互影响.     

基于非线性相依的市场间金融传染度量——测度2015年中国股灾对重要经济体的传染效应

针对真实市场间所具有的非线性、尾部极值相依性及时变性等相依特征,本文以2015年6月中国爆发的股灾为背景,从传染效应的存在性、传染强度、传染方向三个视角深入研究中国股市对日本、美国、韩国三个重要经济体股市的金融传染效应.首先,将极值理论(extreme value theory,EVT)与时变Clayton Copula函数相结合构建时变Clayton Copula-EVT模型,估计下尾极值动态相依系数,并进行统计检验,发现中国股市对日本、美国股市存在风险传染效应,而对韩国股市不存在风险传染效应;进一步地,量化中国股市对日本、美国股市的风险传染强度,发现中国股市对日本、美国股市的传染强度都较大,且中国股市对美国股市的传染强度明显强于其对日本股市的传染强度;最后,利用基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析方法研究中国股市与日本、美国股市之间的风险传染方向,发现股灾后市场间风险传导方向发生了改变,风险主要由中国股市传染至日本、美国股市.上述实证结果为深入研究市场间金融风险传染的非线性相依特征机理提供了有益的参考.     

基于时变Copula的金融开放与风险传染

利用时变Copula研究开放进程下中国大陆股市与国际主要股市间的风险传染问题.用AR(1)-GJR(1,1)-t模型描述各国股指收益率的边际分布, 以时变SJCCopula描述 股指收益率间的动态相依性,分析中国大陆股市与美国股市、英国股市、日本股市以及香港股市2000年1月至2010年11月期间的风险联动. 实证结果表明:在开放进程中中国大陆股市与美国、英国以及日本股市一直保持微弱的下尾相依关系,而与香港股市间 的下尾相依性则随开放程度增加整体上呈显著上升趋势;而与各国际股市的上尾相依性则一直保持较低的水平.     

外资流动对房地产价格影响的研究

首先讨论了外资进出房地产供需环节所表现出的不同特征,在此基础上深入考察了外资流动与房地产市场不同发展阶段之间的关系以及在相应阶段外资流动对房地产价格的不同影响.最后以上海为例,对外资流动影响上海房地产价格的现状以及未来变化趋势进行了实证分析.本文的主要结论是:当房地产市场处于繁荣、相持、衰退、萧条和复苏等不同阶段时,外资流动将对房地产价格产生不同的影响;上海房地产市场进入相持阶段,外资流入需求环节的幅度开始减少,房地产价格进入调整期.     

我国房地产企业最优资本结构模型的仿真分析

结合我国房地产企业融资负债的特点,基于资本结构理论和期权定价理论量化负债的收益与成本,构建考虑无息负债影响的数理模型,确定房地产企业的最优资本结构,并对其进行仿真模拟.研究结果表明:有息负债利率、公司所得税税率、无风险利率、有息负债占比与房地产企业最优负债率正相关;房价年均增长率、企业资产年波动率与房地产企业最优负债率负相关;随着负债期限的增加,房地产企业最优负债率逐渐降低.     

资本市场羊群行为综述

近十年来,对资本市场上羊群行为的研究迅速成为金融经济学的热点之一.本文系统地回顾了国内外最近关于资本市场上羊群行为的概念,羊群行为产生的原因,羊群行为对资本市场的影响等理论研究成果,同时介绍了对金融市场上羊群行为进行实证检验的几种方法和主要结论.最后,展望了资本市场羊群行为研究未来的发展并对这一前沿理论予以简要评述.     

基于马尔可夫毯时序回归模型的房地产板块指数预测

房地产板块是中国股市的核心行业板块，房地产板块股价指数走势的分析有助于对中国股市态势的正确把握. 针对行业板块之间的相关性难以发现和房地产板块股价指数难以有效预测的问题，基于股市行业板块之间指数波动的相关性，利用马尔可夫毯学习算法选择与房地产板块相关的行业板块，通过因果分析避免现行方法中选取相关板块的主观性；进而，利用Granger因果检验从中选择与房地产板块存在时序因果关系的板块，从而构建房地产板块的向量时序回归模型，实现对房地产板块股价指数的有效预测；最后，通过脉冲响应和方差分解对模型进行分析. 对于上证股市所进行的实验比较和实证分析的结果表明，该方法能有效预测房地产板块股价指数的走势.     

上海股票市场资本资产定价的横截面研究

回顾了资本资产定价理论与实证的互动发展脉络 ,采用横截面方法对上海股票市场资本资产定价的因素进行分析 ,研究表明 :1β系数的测量方法对 CAPMs的检验结果产生影响 ;2在上海股票市场系统风险并不是影响收益率的唯一因素 ,同西方成熟股票市场一样 ,上海股市存在“规模效应”.本文进一步对这些结论进行了分析 .     

基于非线性Granger因果检验的中国大陆和世界其他主要股票市场之间的信息溢出

采用线性及非线性Granger因果检验的方法,对中国大陆股票市场和世界其他主要股票市场之间不同阶段的信息溢出现象进行了实证研究.通过比较Granger (1969)线性因果检验和 Hiemstra and Jones(1994)非线性因果检验, 发现中国大陆市场和世界其他主要股票市场之间存在非线性信息溢出效应;随着中国大陆市场改革的深入和全球经济一体化的发展,信息溢出的程度也在提升; 在建立风险预警机制时,需要充分考虑其他市场的信息.     

地产泡沫预警模型及实证分析

在短视的理性预期均衡(myopic REE)理论框架下,引入“负红利”的概念,证明土地价格在实际贴现率下是一个贴现鞅.利用1986年-1990年日本8个督道府剔除通货膨胀率之后的地价数据建立了一个地产泡沫预警模型,并对中国16个重点城市2003年和2004年地产市场的泡沫情况进行了实证分析.实证结果表明:2004年杭州、上海和沈阳存在着严重的地产泡沫;成都和重庆等地的地产市场有过热的迹象.地产泡沫预警模型对于防范地产泡沫的发生,促进中国房地产市场的健康发展具有重要意义.     

银行与房地产开发企业的动态博弈分析

房地产行业的资金主要来源于商业银行,研究房地产企业和银行的关系具有重要的意义。本文运用博弈论基本理论和方法,通过建立房地产开发企业和商业银行的借贷动态博弈模型,分析得到了不同情况下的银行与房地产企业的博弈均衡。针对以上分析,本文提出了完善房地产融资、促进房地产企业和银行关系良性循环的一些建议。