中国股票市场的波函数

基于量子力学的基本假设,对Zhang和Huang提出的股票市场量子模型进行了改进,构建新的股票市场的哈密顿函数。通过求解相应的薛定谔方程,得到描述股票收益率的波函数。从理论上验证了在中国股票市场上,股票的价格受到市场信息的影响,因利好信息而升高,因不利信息而下降。     

中国股票市场的价格跳跃和频率分布特征

在多样本BN-S跳跃检验方法的基础上给出跳跃频率的测度,并针对中国股票市场上证50指数和其成分股进行实证分析.结果表明:1)利用多样本不同频率的BN-S方法可以检出更多的资产价格跳跃现象,并可估算出跳跃的持续时间;2)中国股票市场普遍存在共同跳跃和异质跳跃现象,异质跳跃明显大于共同跳跃,表明单只股票跳跃更多受到了自身信息的冲击;3)针对中国股票市场分析表明,股票跳跃的频率分布呈现出典型的幂律特征.     

基于网络信息挖掘的股市影响因素分析

针对海量网络文本信息的获取、 量化和分析的难题, 采用信息抓取技术获得网络金融舆情文本信息, 并根据数据的信息量对金融舆情信息进行分类, 建立因子模型和时间序列模型, 分析网络金融舆情信息对我国股票市场的影响。通过实证得到以下结论： 与单只股票相关的网络文本信息数量, 明显影响了该只股票在第2日的收益率; 信息容量越大的网络文本信息对股票的影响力越大, 而不同组的信息对收益率的作用方向不同; 网络文本信息的数量与股票波动率明显相关, 信息容量不同的文本信息对波动率的影响力也不同。     

中国上市公司股票评级的财务结构模型分析

目前关于我国股票市场的评级尚处于探索阶段,在评级时往往对各个评级的因素采用专家法或者历史法等,特别是对于影响股票评级的各个因素的确定以及因素间的相互作用缺乏定量的分析,常采用一些多元统计的方法而对整体的关系无法进行深入的分析.将结构模型应用到中国股票市场的股票评级中,建立了关于中国股票评级的财务结构模型,分析了各个因素对股票评级的影响,并对中国上市公司股票评级建立了经验模式值,这对于中国股票评级和银行的信用评级具有一定的借鉴意义.     

股票风险测度的一种方法

本文针对股票市场的特殊性,对短缺概率法进行了适当调整,利用股票收益数据,对部分股票进行了风险测度,提供了一种简单快速而有效的选取股票的方法。     

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.     

中国股票市场资产配置方式的比较研究

为检验这两种配置方式在中国股票市场的适用性,将沪深市场的股票分为22个行业和8种公司属性,依据沪深股市1995年1月到2004年10月期间的股票月收益率数据,利用带约束的回归分析方法对股票收益率的行业效应和公司效应进行分析.结果表明中国股票市场均具有明显的行业效应和公司效应,并且行业效应大于公司成长性效应,公司成长性效应大于公司规模效应.所以,在中国股票市场上采取“自上而下”的资产配置方式是合理的.     

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。     

百度关注度指数与股票价格关系研究

针对投资者有限关注与股票市场的联动作用进行了分析,回顾了关于传统金融学理论和现代金融学理论的国内外文献,并且比较了两者的区别.介绍了有限关注以及目前的几种理论模型,根据模型得出个体注意力是有限的,投资者风险认知不足会直接影响关注行为.基于传统的投资者关注度代理指标包括换手率、交易量等,利用互联网提供的代理变量可以更直接地反映投资者的关注行为,因此研究选取百度指数作为投资者关注行为的代理变量,当投资者在搜索该股票的信息时,无疑表示投资者对这支股票产生了关注.百度指数提供的关键词被检索的次数,更加直接地反映了投资者对某只股票的关注度,百度指数提供的数据也会驱动投资者的交易行为,从而引起股票价格的波动.通过建立VAR模型、格兰杰因果检验和脉冲响应函数分析对投资者关注行为和股票收盘价之间的关系进行实证分析,结果显示,投资者的关注行为与股票收盘价之间存在一定的影响.     

高科技打造股票评估“晴雨表“

当今的股票市场消息纷繁复杂,使投资者无所适从.股民困惑于在当前混乱的各类利空利多信息中,哪些个股是具有潜在价值的“金矿“,而被目前的投资者低估了或被上市公司隐瞒了价值,哪些个股又是被其他投资者高估和被庄家炒高了的?只有认清这些个股的真实价值,普通投资者才可以透过纷繁复杂的市场信息,准确地把握股票真实的价值,做到及时进退,成为一个真正睿智的投资者.……     

基于网络结构的股票相关性研究

针对股票间相关性,选取了中国股票市场的沪深主板、创业板、中小板中共100只股票在2013年1月1日至2013年8月31日的周收盘价进行数据分析。首先计算各股票的对数收益率,建立样本股票之间的网络结构,分析股票网络结构的统计特性;然后重新对样本股票进行板块划分,并与同一股票市场的网络结构研究结果进行对比分析。     

基于Copula方法的股票风险的相依性分析

相依性分析在多变量随机分析研究中一直属于前沿问题,研究金融市场各股票之间的相依性,对于分析股票市场的相依性结构以及投资市场的投资组合风险有着重要的意义.选用Copula函数理论对雅虎财经数据中心的上海电力和中国石油股票日收益率数据进行数据拟合,利用核密度估计方法对股票市场估计边缘分布,结合平方欧式距离选取最优Copula函数.运用了Copula函数理论建立股票市场的相关性结构模型,更好地模拟上海电力和中国石油两股市的日收益率的观测数据.     

我国证券市场波动性与流动性的复杂网络特性

分别基于股票价格波动相关性、流动性相关性,运用阈值法构建了我国沪深股票市场股票关联网络,研究网络的拓扑特征.实证研究表明:股票之间的价格波动和流动性大多呈同向变动趋势;在一定的阈值区间内,股票关联网络具有小世界性,表明单个股票价格波动或流动性的增减,可以通过网络传染给其他股票,同时这种传播在集团内部更为容易;并且在特定阈值区间内,股票关联网络的度分布具有无标度性,说明我国股票市场中存在少量的具有较大市场影响能力的股票,它们对网络的整体价格波动(流动性)关联起着重要作用.实证研究结果对股票投资组合风险管理具有一定的指导意义.     

基于非线性波动网络模型的股票市场关联特征研究

股价波动是股票市场研究的重要内容,本研究基于信息理论和复杂网络理论提出股票市场的股价波动网络模型.首先对股价波动关联性进行度量,然后分析股价波动的聚集性,运用极大平面过滤图算法对股票之间关联性进行分层研究.以上证180指数金融成分股票为样本,实证结果发现:与常用的线性相关系数相比,在非线性波动条件下,互信息和最大信息系...     

基于多种统计分类方法的股票趋势预测

股票市场是宏观经济的重要体现,也是国民经济发展的重要体现.随着股票市场的深入研究,统计方法逐渐用于分析股票数据.选用Fisher判别法、决策树、随机森林、支持向量机4种统计方法,选取粤高速B、贵州茅台、农业银行3只股票的数据,先进行LLE降维,然后进行实验.Fisher判别法和支持向量机具有较好的预测精度,可以较好地判断一定时期内的股票趋势方向,对短期投资有一定的指导作用.     

模糊神经网络在股票价格预测中的应用

股票的价格受经济、政治、公司经营状况和市场人气等多方面的复杂影响,且各因素自身具有模糊性和混乱性,再加之股票市场是一个非线性的系统,所以急需利用一种较好的方法解决该问题.而模糊神经网络恰能解决上述问题.本文基于模糊神经网络的相关理论建立股票预测模型,并以实例加以验证.     

第一讲 证券概述(一)

随着我国上海、深圳两地股票市场的迅速发展,股票两字已经家喻户晓.据不完全统计,目前我国的准股民已破千万大关,股票委托买卖的营业部已遍及全国各地.然而,有关证券常识的普及却显得有些滞后,即使在股票市场较发达的上海、深圳、杭州等地,许多人,包括已涉足股票买卖的投资者,对股票及基金知识的了解,也仅局限于名称而已.股票、基金的内涵是什么?恐怕真正理解的人并不多,因而有必要在这方面作进一步介绍.要了解股票、基金的概念,就得先了解证券与它们的关系.为此,我们特邀哲政同志撰写了证券、股票、基金及证券投资策略与方法等内容,陆续进行刊登.     

中国被操纵股票网络信息特征的实证分析

不同于以往,用交易指标来判别股价操纵,现以国内证券市场已发生的被操纵股票为样本,对股票市场进行实证分析。即对被操纵股票的操纵前、操纵中、操纵后三个期间的信息关注度进行统计分析,并进行聚类分析,得出结论。结果表明在操纵期间,信息关注度的值明显会放大,可以作为发现被操纵股票的预警指标,并且在操纵期间,不同行业的信息关注度也会有明显的区分。     

国际石油期货价格与我国股票市场收益关系的实证研究

自20世纪70年代中期以来,石油价格的波动对股票市场乃至世界经济均造成了不小的影响.以上海证券交易所中上证指数和上证行业指数为研究对象,建立VAR模型,并用方差分解法研究石油期货价格对股票收益的动态关系.通过把石油期货价格对股票市场的冲击分为正冲击和负冲击,研究了其对股票市场冲击的非对称效应.     

基于卡尔曼滤波的股市泡沫度量

提出了一种新的基于卡尔曼滤波的股市泡沫度量模型.该模型将股市泡沫和内在价值均视为不可观测变量,利用市盈率中含有的股票内在价值的信息和信贷量中所含有的股市泡沫信息,同时对股票市场的理性泡沫和内生泡沫进行估计.实证结果表明,我国股市泡沫在2001-06达到最大,随后开始减小;我国股市只存在理性泡沫,而不存在内生泡沫,这反映了我国股市的投机性较大;通过对股市泡沫破裂前后的对比分析表明,我国股市的实际投资价值正越来越明显.