应用小波分析方法研究沪深股市的溢出效应

应用小波分析方法研究沪深股市的价格和波动性的特征以及两市之间的溢出效应．对沪深股指收益率序列用小波分析作信号分解，分解为高频信号(细节信号)和低频信号(离散逼近信号)．通过比较沪深股市的高频信号之间的关系获知沪深股市之间存在着显著的价格和波动性的溢出效应．深市和沪市之间存在着一定程度的负的价格溢出效应；而深市对沪市存在着正的波动性溢出效应，沪市对深市存在着负的波动性溢出效应，并且波动性溢出效应大于价格溢出效应．     

上海股票市场行业与地区效应分析

根据国家标准行业分类，参照地区的远近和经济发达程度，把上海股票市场的股票划分为15个行业、12个地区。依据上海股票市场从1995年7月到2000年6月的股票回报率月数据，利用约束回归分析法对回报率的行业和地区效应进行了横截面和时间序列分析，结果表明上海股票市场具有明显的行业和地区效应，并且行业效应大于地区效应。     

中国股票市场的非对称效应研究

为检测重大风险事件对我国股票市场影响的非对称效应,运用贝叶斯MCMC推断技术对我国上证综指和深证成指进行了实证研究.研究结果显示:基于t-分布的门限随机波动模型比基于正态分布的随机波动模型能更加合理地刻画经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动影响的非对称特性.并且发现,经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动的影响均具有显著的非对称性.相对而言,政治事件对股票市场收益的影响存在正向杠杆效应,而经济事件和自然灾难却存在反向杠杆效应;经济事件和政治事件对股票市场波动的冲击存在正向杠杆效应,而自然灾难则存在反向杠杆效应.此外,除在牛市环境下利好经济事件和利空经济事件对股票市场收益和波动的影响具有反向杠杆效应之外,其它风险事件在熊市和牛市环境下对收益和波动的影响均具有正向杠杆效应.     

中国股票市场的三因子模型

通过对中国股票市场从1995年7月到2000年6月所有A股股票月收益率的研究，发现股票市场具有显著的市值效应，账面市值比效应、市盈率效应和价格效应，这些效应不能用市场β值来解释，但再加上两个因子：市值因子和账面市值比因子，可以很好地解释这些效应，这个三因子模型也能够很好地解释中国股票市场众多指数的差异。     

中国股票市场信息结构及实证研究

股票市场中存在明显的信息不对称，这是影响股票价格波动的重要因素，文章首先提出信息结构的概念，然后结合中国股票市场特点，描述了股票价值信息和价格波动之间的关系，并分析了信息结构各参数对市场学习过程的影响。结论表明市场随着交易的进行，能够不断调整股票价值变化的预期，最终将事件信息反映到价格之中；市场信息公开程度是影响市场学习能力的重要因素，信息公开度越高，市场学习能力就越好，市场价格反映股票内在价值的速度越快。     

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。     

中国股票市场多标度分形特征的实证研究

混沌和分形是自然系统和社会经济系统中广泛存在的一种非线性现象。近年来许多国外学者通过对汇率、股票收益率、黄金价格等金融市场实证数据的分析，发现了这些数据所具有的另一种重要的非线性特征——多标度分形(Multifractal)特征。通过对中国股票市场的代表数据(上海证券交易所综合股价指数和深圳证券交易所成份股价指数)的实证研究得出类似的结论，并就金融市场多标度分形特征发现的重大意义作出评述与展望。     

外汇市场与股票市场间波动溢出效应——基于汇改后数据的小波多分辨分析

随着金融全球化与自由化进程的加快以及人民币汇率体制改革和中国企业股权分置改革的深化,外汇市场与股票市场间的信息流动和风险传递进一步加强。通过小波多分辨分析能够从不同尺度研究外汇市场与股票市场间的波动溢出效应,以达到从时频2个角度同时进行研究的目的。实证结果表明,人民币汇率波动与股票价格波动的低频信号具有协整关系。其独到之处在于发现不同交易周期上波动溢出效应存在非一致性:短期主要表现为股票市场向外汇市场的单向波动溢出;而随着交易周期的加长,则表现为双向波动溢出效应。     

ARFIMA模型在中国股票市场预测的失效

选取了上证综合指数、深证成份指数、上证工业指数、上海商业指数、上海地产指数、公共事业指数、四川长虹、深发展A 8个从1997-01-02～2001-12-31样本序列.分别进行了序列的性质分析,并根据序列的性质为它们建立了ARFIMA(p,d,q)模型,进行了预测.结果表明,ARFIMA模型在中国股票市场对收益序列的预测是失败的.     

“房住不炒”政策的股市溢出效应——包含房产要素的动态均衡模型与资产定价研究EI北大核心CSCDCSSCI

“房住不炒”奠定了我国房地产市场长期调控政策的重要基调,而房地产发展与金融市场关系密切,金融危机和波动关联事件导致“房住不炒”股市溢出效应受到关注.本文将房产要素区别于传统资本要素,构建家庭和企业作为代理人的一般均衡资产定价模型,通过家庭对房地产偏好变化冲击来推导分析“房住不炒”政策对企业股票回报的影响及作用机制.仿真模拟发现,在受到“房住不炒”冲击后房产价格增速下降,资本收益增长幅度小于房产收益下降幅度,导致企业股权收益下降,“房住不炒”政策抑制企业股价.此外,本文构建企业房产资产权重函数,采用短期事件分析法和双重差分法开展实证检验,发现“房住不炒”政策对企业股票短期和长期回报均有较为显著的抑制作用.政府对房市发出负向信号后,企业房产资产权重每增加1%,企业股票日度回报下跌:1.04%,年度回报下跌约13%.本文最后对“房住不炒”政策对股票市场影响效应及风险敞口提出政策建议.     

中国股市波动率的广义周内特征及其预测模型

本文将Realized GARCH模型推广至基于周历日的时变参数情形以刻画杠杆和溢出效应的周内特征并避免传统GARCH类模型在拟合长记忆性与周内效应时两者相互干扰问题.将新模型应用于上海股票市场2001至2013数据的分析发现:我国股市波动率存在时变的杠杆效应和溢出效应.实证结果表明:新模型无论在样本外的预测能力还是在样本内的拟合度上都明显优于现有模型.     

基于MCMC方法的两类波动模型的应用比较

采用中国股市数据，运用基于Gibbs抽样的MCMC方法对ARCH—GARCH模型族与SV模型族进行了比较分析．实证结果显示，无论是从收益率序列峰度系数的描述看，还是从平方收益率序列自相关函数的描述来看，SV模型族都优于GARCH模型族；进一步，基于t分布的模型模拟效果总是优于基于正态分布的模型，看出股市收益率序列并不服从正态分布，     

基于小波与混沌集成的中国股票市场预测

应用小波变换和混沌理论提出了一种中国股票市场建模及其预测的小波与混沌集成的方法．首先应用小波分解理论对上证综指和深证成指日收益率序列进行分解，分别得到低频部分和高频部分，并在此基础上作进一步分析，结果表明中国股市存在混沌特性；然后应用混沌理论分别建立低频部分和高频部分的预测模型，对低频部分和高频部分进行预测；最后应用小波理论对混沌模型预测的结果予以重构，实现对原始收益率序列的预测．与现有方法比较，结果表明该方法具有较高的精度，有极大的应用前景．     

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。     

Testing linear and nonlinear granger causality in CSI300 futures and spot markets based on new concepts of nonlinear positive/negative spillover

supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.71125005 70871108 and 70810107020;; Outstanding Talents Funds of Organization Department Beijing Committee of CPC     

股指期权推出对股票市场和股指期货市场波动性影响:以KOSPI200股指期权为例

股指期权是以股票指数为标的期权类衍生产品,对于证券市场来说期权具有价格发现、活跃股票市场、增强市场的流动性与稳定性、促进资本形成、确保资本市场良性运行等功能,以韩国KOSPI200指数和KOSPI200指数期货为研究对象,使用GARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型对韩国KOSPI200股指期权推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性进行了研究,研究结果表明:KOSPI200指数期权推出对于KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动性和非对称波动性都有显著的影响,KOSPI200指数推出后KOSPI200指数和KOSPI200指数期货的波动增大,同时股指期权推出后现货市场的不对称性加大,而股指期货市场的不对称性减小.结论对于新兴市场经济国家股指期权产品的设计和中国股指期权推出后的风险防范有着重要的参考价值.     

交易量与股价波动性:对中国市场的实证研究

以沪深股市的20只股票为样本，对条件方差方程中是否引入交易量分别建立的两组收益率GARCH模型进行分析．结果表明，引入交易量后，GARCH效应显著减小，大部分模型的GARCH效应不再显著，而所有模型交易量的系数估计量均显著为正．并以中国市场为实例，证明交易量具有序列相关的性质，支持了交易量作为信息到达数量的代理变量对股价波动持续性的解释作用．     

中国股票市场的标度突变现象及其特征研究

以上证指数为例,运用MF-DFA方法对其进行多重分形消除趋势波动分析.结果发现该时序在整个标度范围上存在交叉突变现象,其交叉突变点将整个时间标度分为两个部分,每一部分具有不同的多重分形特征及标度指数.进一步地,对每一部分多重分形特征成因进行分析,发现股票市场的多重分形特征是由波动的相关性及厚尾的概率分布共同作用的,其中收益序列的波动相关性是形成多重分形特征的主要原因.最后,提出股票市场监管的几点启示.