中国股票市场波动成因及影响

我国当前正处于以证券投资基金为代表的机构投资者快速发展阶段,基金对于股票市场的影响力日益显现,证券投资基金在分流和转化储蓄资金,改善投资者结构的同时,其投资行为也对股票市场产生了一定的负面影响,加剧了市场的投机气氛,影响了股票市场的稳定性,极大程度影响股指大幅度波动。这严重损害了基金作为机构投资者的形象,影响了证券投资基金在我国证券市场的地位和作用,也限制了投资基金自身的发展。本篇全面系统地分析了我国股票市场的波动性成因及影响。     

股票市场两种不同效用函数下投资者的生存性

股票市场中投资者的理性和非理性的程度以及他们间的生存性,一直是行为金融学研究的热点问题.本文在给出理性投资者和非理性投资者定义的基础上,运用博弈论中一般均衡模型,分析了完全竞争股票市场中理性投资者和非理性投资者之间的生存性关系,在此基础上应该做出怎样的决策,从而可以最大化自己的利益.     

加息对股票市场的影响分析

股票市场与宏观经济政策密切相关,加息对上市公司、个人投资者以及股票价格的未来走势都会产生一定的影响。本文结合近期中国人民银行的利率调整规定,深入探讨了加息对我国股票市场中的上市公司、个人投资者,以及股票价格的具体影响。     

投资者情绪与不同规模股市收益的交互影响——基于SVAR模型的实证研究

投资者是股票市场的重要参与者,我国市场中非机构投资者占比高达90%,投资者情绪对股票市场起到重要影响.投资者情绪影响投资者决策,进而影响股市收益,股市又对投资者情绪产生刺激.文章基于日度数据构造投资者情绪指标,运用结构向量自回归(SVAR)模型对我国投资者情绪与大中小盘不同规模股市收益之间的关系进行研究.结果表明,投资者情绪与不同规模股市收益之间交互影响.股市收益对投资者情绪的影响存在时滞效应,但当投资者情绪受到影响,则反过来在当期显著地影响股市收益.同时,投资者情绪对不同规模股市收益的影响存在差异性,中小盘股指收益受到投资者情绪的影响程度大于大盘.     

基于GARCH模型的股票指数收益率波动性分析

我国沪深股市相似的结构和监管环境使得两市的收益率和波动性之间具有相互作用和影响.所以可以运用ARCH模型和GARCH模型,通过研究股票指数的波动,发现我国股票市场上下波动的不一致性,即利空消息比利多消息更加具有影响力;股票市场都存在明显的GARCH-M效应;且发现上海股票市场投资者的风险厌恶程度高于深圳市场投资者;深圳市场的股票波动会影响上海市场的的波动.据此提出了要健全股票市场信息披露制度、加强证券市场化和对投资者进行理性教育的建议.     

沪港通对A股市场的影响—基于ARIMA模型的预测分析

股票市场是实体经济的睛雨表,沪港通的实行对中国股票市场的影响较大,本文利用ARIMA模型对沪港通正式开通前后一段时间的上证综指进行模拟预测,通过建立模型、参数估计、残差检验及追溯模拟分析了沪港通对我国股票市场的影响。预测结果显示,在沪港通正式实行后的一段时间内,上证综指的实际值与预测值的差值大部分为正数,该结果表明：由于投资者信心的提升以及股票市场的资金注入量的加大,沪港通的实行对我国股票市场产生了一定的正向影响。     

上市公司经营业绩的分省市聚类分析

随着中国股票市场的规范化发展,中国投资者亦应进行理性化分析和投资,理性化分析的基础即是对上市公司经营业绩的分析,本文利用多元统计方法中的聚类分析方法,对沪市各上市公司经营业绩进行分省市的聚类分析,得出了一些有用的结论,以便投资者参考.     

沪港通对A股市场的影响——基于ARIMA模型的预测分析

股票市场是实体经济的睛雨表,沪港通的实行对中国股票市场的影响较大.利用ARIMA模型对沪港通正式开通前后一段时间的上证综指进行模拟预测,通过建立模型、参数估计、残差检验及追溯模拟分析了沪港通对我国股票市场的影响.预测结果显示,在沪港通正式实行后的一段时间内,上证综指的实际值与预测值的差值大部分为正数,该结果表明:由于投资者信心的提升以及股票市场的资金注入量的加大,沪港通的实行对我国股票市场产生了一定的正向影响.     

投资者情绪与个股波动关系的微观检验

伴随中国股票市场的不断发展创新,股票波动性的影响机制研究愈发重要。该文旨在检验投资者情绪与个股波动率关系。该文基于主成分分析法,构建了投资者情绪指数,使用面板数据回归方法,通过对2003年至2011年的2 454支个股数据分析研究投资者情绪是否对于股票市场的波动率产生影响。研究结果显示:投资者情绪确实对股票波动性有显著影响,投资者情绪越高个股波动率越高;同时影响股票波动性的一个重要渠道是通过影响股票的换手率来实现的。     

股票市场对国有银行的风险溢出效应研究

度量股票市场对国有银行的风险溢出效应,对于监管部门的决策制定、金融机构以及投资者的资产分配具有极其重要的理论价值与实践意义.通过Vine Copula模型可以构建股票市场与国有银行间的联合分布函数,并结合CoVaR方法和压力测试方法从单市场和多市场角度测度股票市场对五大国有银行的风险溢出效应.实证结果表明,CoVaR方法和压力测试方法可以有效地测度股票市场对国有银行的风险溢出效应,而仅考虑单个市场的风险溢出效应可能会导致国有银行的风险水平被低估;股票市场对国有银行存在显著的正向风险溢出效应,但风险溢出强度存在差异;股票市场对国有银行的上、下行风险溢出效应存在非对称特征,国有银行对股票市场风险的正向变化更为敏感.相关结论可以为监管部门、金融机构以及投资者的决策行为提供有益的经验支持.     

中国股市投资的个性化趋向

股票市场的运行受到大众投资行为左右。根据技术分析经典理论艾略特波浪理论的观点:股份的走势是大众心理的反映,虽然每一个人的心理活动各不相同,没有一定的规律可循,但是,大众群体心理活动的总体效应却呈现出某种规律,这种总体效应反映在市场就形成了价格的波动。在股市研究中,投资者往往把注意力放在共性和规律性问题的研判,却没有敏锐地感觉到市场的分化和投资者个性差异方面的积极变化。这些变化体现在:随着中国股票市场规模的扩大,市场中的分化现象将越来越明显;随着经济全球化和“新经济”的演进,创新将成为整个市场的亮点,观念的创新、技术的创新、运行模式的创新等将促成市场的进一步裂变;投资者逐步形成自己投资理念,并根据自己的个性有意识地培养市场优势。     

中国股票市场相关性分析

相关性在金融风险管理中有着重要作用.利用一致性相关系数τ研究沪深股市与行业之间的相关性,并通过copula函数进一步研究它们之间的尾部相关性,最后用2005年的股票市场数据进行实证分析,为投资者投资决策和监管部门有效监管提供参考,对防范和控制股票市场风险、维护金融市场稳定发展具有较大的积极作用.     

基于投资分析的股票市场投资者行为演化蚁群算法模型

文章根据股票市场投资者行为与蚁群觅食行为的相似性,建立了基于混合行为蚁群算法的股票市场投资行为演化模型;研究了"熊市"与"牛市"时不同投资者行为与市场稳定性的关系;并利用Matlab进行了模拟,结果表明,投资者行为与股票价格及市场稳定性之间存在复杂的关系.     

投资者情绪与股票收益间的关系研究

在构建投资者情绪指数的基础上,分别采用线性和非线性Granger因果检验对投资者情绪与股票收益间的关系进行研究,并进一步研究不同市态下两者间的关系.研究结果表明,在全样本下,投资者情绪与股票收益间存在单向的线性因果关系和显著的双向非线性因果关系,表明使用非线性Granger因果检验的方法,能够更全面地了解中国投资者情绪与股票收益间的关系;在牛市和熊市状态下,投资者情绪与股票收益间的非线性因果关系并不一致,这与中国股票市场的实际情况是相符合的,说明中国股票市场中存在大量的非理性情绪.     

投资者情绪与股票收益间的关系研究

在构建投资者情绪指数的基础上,分别采用线性和非线性Granger因果检验对投资者情绪与股票收益间的关系进行研究,并进一步研究不同市态下两者间的关系.研究结果表明,在全样本下,投资者情绪与股票收益间存在单向的线性因果关系和显著的双向非线性因果关系,表明使用非线性Granger因果检验的方法,能够更全面地了解中国投资者情绪与股票收益间的关系;在牛市和熊市状态下,投资者情绪与股票收益间的非线性因果关系并不一致,这与中国股票市场的实际情况是相符合的,说明中国股票市场中存在大量的非理性情绪.     

机构投资者入市资金规模与股市流动性均衡关系研究

流动性是度量股票市场安全的重要指标.本文应用协整方法对中国股市的流动性与宏观经济变量、机构投资者入市资金量之间的均衡关系进行了实证研究,结果表明,流动性与宏观经济及机构投资者发展之间存在着正向的长期均衡关系,而货币供应量的增加反而会降低股市流动性;机构入市资金量增加了股票市场的流动性,机构投资者已经发挥了稳定市场的功能.     

"T+0"和"T+1"制度下投资者交易风险对比

从投资者当日(T)投资所面临的交易风险出发,运用数据客观地对比分析了在“T 0”和“T 1”两种交易制度下带给投资者的交易风险,阐明在保护投资者利益方面两种交易制度的优劣性,通过数据分析,认为“T 1”交易制度并不能更好地保护下跌行情中从事股票交易的投资者利益．甚至,在上海证券市场上“T 1”交易制度下的交易令投资者不能及时纠正交易错误,导致投资者的交易风险有扩大趋势．其实,投资者面临的最大交易风险并不是“T 0”和“T 1”这两种交易制度所带来的,而是股票市场的下跌造成的．因此,如果综合考虑我国股票市场的未来发展以及两种交易制度带给投资者的交易风险,实施“T 0”交易制度是可行的．     

投资者关注对碳交易市场的影响研究

在“碳中和”“碳达峰”背景下，作为对碳控制减排的重要角色，碳交易市场发挥着不可替代的作用，逐步由试点区域迈向全国性，引来了越来越多的投资者关注。社交网络活动的存在可以提供有用的信息，对股票市场价格的预测有所改善。利用投资者关注度和国内外碳交易指数的每日数据，实证研究投资者关注度与碳交易市场表现之间的联系。研究发现，投资者关注度会影响碳交易市场的回报，这种关系随时间变化而变化。投资者关注不仅可以作为股票市场的信息来源，还可以作为碳交易市场的信息来源。     

基于混合行为蚁群算法的股票市场投资者行为模拟

将混合行为蚁群算法应用到股票市场投资者行为研究中去,建立了基于混合行为蚁群算法的股票市场投资行为演化模型,研究投资者的五种行为及组合对股票价格及市场稳定性的影响.并利用Matlab进行了模拟.研究表明,不同投资行为与股票价格及市场稳性之间存在复杂的关系.     

基于DFA的股价指数自相关分析

以股价指数的自相关函数为时间序列,运用非趋势波动分析DFA方法研究我国股票市场的长期相关性,结果表明,上海股票市场和深圳股票市场在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性,呈现为持久性的时间序列,随机游走不再适用,股价指数的有偏随机游走是当下投资者对信息反应生成的,由于市场信息不具有同质等量分布,造成交锗 对信息理解的差异,信息不能瞬间或及时反映到股票价格中,存在着复杂滞后交易,导致了股价指数的有偏随机游走。