成交量与股票收益率关系的实证分析

选取2005年至2015年上证指数数据,对上海证券交易所的股票成交量与股票收益率进行理论分析和实证研究,建立了股票日成交量变化率与日收益率回归模型、周成交量变化率和周收益率回归模型,得出股票收益率与股票成交量变化率呈正相关关系的结论。     

IPO新股询价制对电力行业股票收益率的影响

应用数理统计并结合金融数学的方法,研究不同的新股发行方式对电力行业上市公司的影响,实证研究IPO询价制度实行前后电力行业的股票市盈率及股票收益率的变化趋势和特点,研究市盈率和收益率的统计分布及相关模型.首次尝试采用稳健的R估计法建立电力行业股票收益率与经营业绩指标的数学模型.     

GEYR值作为我国投资策略的可行性研究

对我国国债与股票收益率比值（GEYR）进行研究,发现国债与股票收益率存在单位根,相互之间存在协整关系,而GEYR是平稳的.利用GEYR的变化建立股票债券投资策略,发现与其他投资策略相比,用马尔科夫转换机制模型预测GEYR并建立的投资策略具有较高收益率,但考虑了交易成本和风险后并没有明显优势.     

股票收益率序列的多重分形特征分析

运用多重分形消除趋势波动分析法,研究中石油和中石化两个上市公司股票收益率的多重分形特征,并结合多重分形谱方法,比较两股票收益率序列的多重分形性的强弱及风险大小.结果表明,两个公司的股票收益率序列均具有明显的多重分形特征,且中石化收益率序列的多重分形性更强,波动复杂程度更高.总体相比,买入中石化股票获利的空间更大,但风险也较买入中石油的更高.     

基于消费习惯与生产的资产定价模型

基于一般均衡资产定价模型,研究了存在外生的消费习惯及可调整的生产成本对股票价格的影响,证明了股票的预期收益率是无风险利率、企业绩效定价因子、市值/账面值比率因子以及企业规模因子的线性函数.结果表明:企业的绩效、行业发展前景、企业研发能力与企业股票预期收益率正相关;企业规模及企业的市值/账面值比率与企业股票预期收益率负相关.     

我国股票市场价格操纵交易特征实证研究

以中国证监会对股票价格操纵的处罚决定为依据,以国内证券市场发生的价格操纵股票为样本,以股票的日收益率、换手率、波动性等市场反映指标为研究变量,对操纵特征进行了实证研究.发现操纵对象在操纵期间,日收益率和换手率上具有明显地放大.     

股票收益率对于换手率的影响及其动因

选取沪深股市中部分个股作为样本,验证了股票换手率与其历史收益率之间存在较强的正相关,高的收益率将导致后续交易日换手率的增加.同时,换手率与收益率之间的相关性随着股票流通市值的不同而呈现差异,小市值股票的相关性更强.利用信息不对称理论解释了这一现象,认为其主要原因为小市值股票存在更严重的信息操纵.     

基于GARCH模型的Black-Litterman投资组合研究

该文以上证50样本期内38只股票周收益率为实证研究对象,利用GARCH模型预测周收益率和条件方差,并以此分别量化传统BL模型中的观点收益向量和观点误差矩阵,得到的BL预期收益率普遍高于市场均衡收益率.最后,基于该BL预期收益且不允许卖空条件,给出这38只股票的最优投资组合和有效前沿.     

中国股票收益率与货币政策目标动态关系的实证分析

运用VAR模型对中国股票收益率与通货膨胀、经济增长等货币政策目标的动态关系进行了实证研究。结果表明，我国股票收益率、通货膨胀率以及经济增长率各自受其自身的影响最大。股票收益率和通货膨胀率相互之间有一定的影响，而股票收益率与经济增长率之间的影响十分微弱，这表明，我国股票市场在一定程度上可以充当通货膨胀的避险器，但我国股票市场并不具备较强的经济预测功能。     

基于偏最小二乘回归的中国证券市场收益影响因素研究

由于我国证券市场的证券定价具有不规范性和非理性,股票收益率易偏离真实性,随着我国证券市场的不断发展,影响证券投资者行为和股票收益的因素也日趋复杂,这就需要我们在不同时期对股票收益率影响因素进行探究。该文利用行为资产定价模型BMPA构建股票组合分类,在股票组合层面上以股票组合收益率为研究对象,在克服各因子间多重共线性下建立了上海证劵市场的偏最小二乘回归模型,以期找出影响收益率的主要因素,为我国证券市场的科学决策提供合理的依据。     

峰度与偏度系数的近似经验贝叶斯估计

建立了单样本数据的贝叶斯模型,给出了偏度系数和峰度系数的线性贝叶斯估计及近似信度估计.进而,将模型推广到多样本数据模型下,并讨论了近似信度估计的统计性质,比较了贝叶斯估计、线性贝叶斯估计及近似信度估计的均方误差.最后,给出了超参数的估计,得到了近似信度估计的经验贝叶斯估计,使该估计可直接运用于实际问题.     

均匀分布U(-θ,θ)参数的估计与优良性

研究均匀分布U(-θ,θ)的矩估计和与极大似然估计,并讨论两估计的优良性,证明矩估计和极大似然估计是强相合的,极大似然估计是UMVUE.     

改进的自适应最优低秩信道估计算法

针对正交频分复用系统中线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法计算复杂度高,且存在当信道的统计特性与先验知识不匹配时估计性能恶化的问题,利用信道频域冲激响应的移动平均自相关函数,结合子空间分解、跟踪和序列正交原理,提出一种改进的自适应最优低秩信道估计算法.对比文中算法和LMMSE算法、LS算法和联合AIC(akaike criterion)秩估计准则的自适应低秩信道估计算法,结果表明:文中算法的秩估计更为精确;在插入导频数量较少的情况下,改进的信道估计算法能获得更高的信噪比性能增益.     

MIMO-OFDM系统的信道估计方法综述

MIMO-OFDM技术是未来无线通信系统研究热点,而信道估计是实现MIMO-OFDM系统优良的传输性能的重要环节．笔者在对国内外现有MIMO-OFDM系统的信道估计方法综述的基础上,分析和比较基于导频符号的非盲信道估计方法、盲信道估计方法和半盲信道估计方法的优缺点,并解决算法的复杂度和应用性的矛盾问题,因此认为,半盲信道估计方法将成为未来信道估计研究的重点．     

山西省应尽快建立科技评估支持系统

科技评估已受到世界上越来越多国家的重视，在国内也得到了快速发展，搞好科技评估是促进科技进步的重要手段，建立科技评估支持系统是搞好科技评估的基础，山西省应尽快建立科技评估支持系统，以促进本省的科技进步与经济发展。     

Linex损失下二项分布参数的Bayes估计

在Linex损失函数下讨论了二项分布参数的Bayes估计,当先验分布取Beta分布和幂分布时分别给出了参数的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计的精确形式,并证明了Bayes估计的可容许性.     

工具变量线性回归模型的指数平方损失估计

在讨论协变量和响应变量关系时,常会遇到内生变量,已有关于内生变量的研究大多是在最小二乘目标函数的框架下讨论,然而该方法不具有稳健性,鉴于此,本文采用指数平方损失估计方法,构造模型中回归系数的稳健估计.为了克服内生变量对估计产生的偏差,利用工具变量消除协变量的内生性,再构造回归系数的指数平方损失估计;针对指数平方损失目标...     

变系数固定效应面板数据模型的估计

在面板数据下基于变系数固定效应模型，采用两步估计方法和截面核估计方法来估计模型中的变系数部分及固定效应。模拟结果表明，当样本数据较小且观测次数较多时，两步估计法的估计效率略高于截面核估计的；而当样本数据较大且观测次数较少时，截面核估计方法的估计效率比两步估计的略好。本文通过两组不同样本的模拟数据验证了两种估计方法的有效性，说明变系数固定效应模型是处理面板数据的有效工具。     

高维协方差矩阵估计方法的比较

通过模拟比较门限估计方法和收缩估计方法之间的差异,得出2种方法在实际应用中的使用范围.由模拟结果可知,若有确切的证据表明总体协方差矩阵是稀疏矩阵,则采用门限估计方法,否则,采用稳健的收缩估计方法比较恰当.     

在LINEX损失下指数分布刻度参数EB估计的渐近最优性

在LINEX损失函数下,研究指数分布刻度参数的非参数的经验Bayes(EB)估计问题.在此损失函数下,找出参数的Bayes估计,利用抽到的样本,采用密度函数的核估计方法,构造总体X的边缘密度函数,得到参数的EB估计,指出这种EB估计是渐近最优的,它的收敛速度为0(n-γs(l-2)/(2s+1)l),并且这种EB估计方法可推广到多参数情形,举例说明它的应用.