不完全竞争条件下的证券均衡价格

在不完全竞争框架下,分析了证券市场均衡价格形成过程,在拉丰-马斯金模型的基础上,建立了一个拥有私人信息的机构投资者与众多散户间的两时期交易模型,并分别讨论了不同均衡下机构投资者持有不同信息时,机构投资者和散户偏爱的均衡类型.结果显示,机构投资者偏爱混同均衡是有条件的,并且找到了条件的具体边界范围.最后讨论了不同均衡定价下的交易双方效用问题.     

中国证券市场波动性的实证分析

考虑了中国证券市场的股权分置、企业规模、信息不对称等实际因素,通过对均衡价格中各因素的分析得到了一个波动性模型.实证研究表明,股本规模越小的公司,波动性越大,且股权分置改革将有助降低市场波动性.     

流动性冲击和信息风险条件下的知情交易策略

基于连续交易市场分析框架,构建理论模型研究了流动性冲击和信息风险条件下的市场出清过程和订单策略特征。研究发现,流动性冲击和信息风险影响着投资者的订单规模、订单拆分的均匀程度以及交易延迟等特征。知情交易者往往采取更加保守的交易策略来控制流动性冲击,采取更加激进的交易策略来应对信息风险。在最大化期望收益的目标约束下,知情交易者的最优交易策略是特定市场状态下的均衡策略。研究结论揭示了“市场状态-投资者行为-价格发现”的微观传导过程,拓展了对交易策略、信息传递与价格效率的理论研究,能够为投资者订单策略的制定和优化提供参考,为合理引导投资者行为提供政策启示。     

无新股配售权限制下的操纵行为

新股询价发行中如果没有对配售权的限制,承销商和关联机构投资者有可能利用自由配售权和信息不对称进行市场操纵.建模研究了承销商和关联投资者如何在IPO累计投标询价过程中进行策略的分配并在二级市场中实施基于交易的操纵,采用逆推法求出操纵的混同均衡解,分析了混同均衡操纵存在的条件并考察了各个因素对操纵存在的影响,发现当新股未来可能的价值差异足够大时不存在操纵,而当价值差异较小时可能存在操纵,且操纵存在的概率与未来价值为高的概率、关联投资者长期持股成本、动量交易者数量以及承销商从关联投资者处获取的提成比例正相关,与操纵者进入市场的先验概率、流动性交易者申购量对发行价的敏感度、市场价格对需求量的敏感度、承销商从发行公司处获得的佣金比例以及发行规模负相关.     

基于贝叶斯决策的证券市场过度反应

现有研究多将证券市场过度反应现象归因于投资者信息不对称、非理性决策等行为金融学因素,认为其与投资者贝叶斯理性决策准则相矛盾。本文以投资者信息对称和理性交易为前提,以贝叶斯决策准则为框架,通过引入不确定效应和信息扩散因素,重新诠释信息冲击下的证券市场过度反应特征。结论显示:市场过度反应现象可能并非投资者异质性和非理性决策行为所导致,而是市场本身的固有属性;投资者理性程度、冲击持续时间、公司分红稳定性是影响过度反应特征的重要因素。     

中国证券市场的HAR-BACD-V模型及其应用

在已有的高频时间序列模型的基础上, 基于异质市场假说理论,构建了HAR-BACD-V模型.通过实证分析以探询在异质市场环境下不同交易频率投资者的交易行为对股市即时波动的贡献程度以及交易量对交易持续期、金融产品收益率和波动性的影响.研究结果进一步证实了我国股票市场的异质性,不同交易频率投资者的交易行为对股市波动的影响程度是不同的,并且发现交易量对交易持续期、收益率及波动性都存在不同程度的影响.     

交易频率视角下我国股市量价关系研究

从理论上分析了指令驱动市场均衡价格的形成过程,发现了实时交易过程中交易频率对资产价格行为的直接影响,采用上海股市实时分笔交易数据对理论结论进行实证检验.实证结果支持了理论模型中交易频率是影响资产价格波动性的判断,并发现在实时交易过程中交易频率确实是一个市场信息流动表征信号.     

锚定心理影响期货市场价格的数理模型

锚定心理是金融市场中投资者的一种非理性心理,对投资者的判断及金融产品价格有重要影响. 结合期货市场的特征,并依据锚定心理产生的不充分调整启发式模型,以交易者获得的初始信息为锚定点,建立了锚定心理影响投资者交易及期货均衡价格的数理模型. 分析发现,锚定心理的存在会增加期货合约的交易量,造成短期期货均衡价格偏离理性条件下的理论值,从而使期货价格的价格发现功能和期货市场有效性受到影响.     

机构交易的正面效应: 波动率和市场效率的视角

机构投资者能否稳定市场和改善市场效率尚无定论.通过检验不同类型机构投资者的交易行为对波动率和信息效率的影响,基于非平衡面板数据两阶段最小二乘回归模型提供了新的证据.除保险公司以外的机构投资者的交易行为有助于公司私有信息融入股价,使股价更加贴近基本价值, 进而提高信息效率和降低波动率.股价信息含量的稳健性检验进一步证实了机构投资者全体和基金的交易行为使股价反映更多的当期和未来盈余信息.整体而言, 机构投资者确实起到了稳定市场和改善市场效率的作用,但保险公司在降低波动率和提高信息效率方面没有显著作用.     

信息市场、预期消费与资产收益——基于投资者的信息选择行为

首先, 通过预期消费的形式将信息的随机冲击引入到异质性投资者的效用函数中,以此构建异质性投资者的最优化行为模型. 其次,以该理论模型的结论为基础建立实证方程,并运用MSBVAR估计方法进行实证分析,实证结果表明股权分置改革前后投资者信息选择行为对我国各个资产市场的收益存在着显著不同的影响. 最后,以股票市场为例来分析投资者信息选择行为是如何影响我国资产市场收益的.通过对股市收益的强波动性特征、羊群行为以及机构投资者对股市稳定的破坏作用三个方面的分析,发现投资者互补性的信息选择行为对我国股票市场的收益具有显著的影响.     

基于前景理论的波动不对称性

波动不对称性是金融市场中普遍存在的一种现象,也是金融理论和实践所关注的焦点.借鉴行为金融理论中关于前景理论的研究成果,构造一类基于前景理论决策框架的投资者,并在此假设基础上推导出相应的资产价格均衡模型. 通过数值模拟发现,前景理论不仅可以很好地解释金融市场的波动不对称现象, 而且,在利空消息出现频繁的市场中, 相对于利好消息对价格的向上推动作用,利空消息对价格下挫的影响更加突出, 引入私房钱效应后,价格波动更加明显. 可见,上述结论都从不同角度有力地解释了金融市场的波动不对称性.     

基于小世界网络的协同人工股市模型

以小世界人际关系网络为基础,采用多主体方法构建了一个投资者之间相互交流和模仿的人工股市模型.模型中,羊群行为会造成投资者对信息过度反应,从而使市场表现为过度波动;而当投资者对股票的注意力也随股票价格的变动而改变时,市场涌现波动丛集、泡沫和崩溃等典型事实,并且这些异象和典型事实对系统的大小具有鲁棒性.     

机构投资者、股权分置改革与股市波动性——基于MCMC估计的t分布误差MS-GARCH模型

从2003年开始, 中国机构投资者占股市流通市值中的比例迅速增长. 论文以这段时期上证指数的日收益率序列为研究对象, 改进了最新的t分布误差MS-GARCH模型, 运用马尔科夫链蒙特卡罗模拟(MCMC)对该模型进行了估计, 为研究股权分置改革、机构投资者对股市收益率波动的影响提供了新的证据. 研究发现, 股权分置改革使股市波动性发生了结构性改变, 股市由低波动风险期转换为高波动风险期; 各类基金的总净值和仓位给股市波动性带来的影响有显著差异, 存款准备金率和利率的调整也会影响股市波动性. 最后, MS-GARCH模型对股市数据的拟合度和预测效率等都优于单状态GARCH模型.     

资本市场中的头羊-从羊模型

针对目前中国证券市场中普遍存在着个人投资者对机构投资者的羊群行为这一特殊现象 ,建立了一个头羊 -从羊模型 .通过一定的参数假设和计算 ,定量地指出这种羊群行为增加了资产价格的波动 ,并且在大多数情况下头羊的收益大于从羊的收益 .但是随着头羊数量的增加和头羊收到的信息中的噪声增加 ,头羊 -从羊的收益之差减少 .最后从模型结论引申出稳定市场、改善市场结构、增加信息效率的建议.     

信息获利、道德风险与询价机构报价

本文考虑二级市场信息获利因素引发的询价机构在报价方面存在的道德风险,结合新股配给规则,通过理论和实证模型分析二级市场信息获利对询价机构报价行为的影响机制.理论模型表明二级市场信息获利使得询价机构存在未真实报价的道德风险,市场通过最大化高报价投资者申购份额的配售方式以减少未真实报价的道德风险,从而二级市场信息获利使得参与询价的机构投资者具有高报价倾向.在进一步的实证分析中,基于2010年10月到2018年6月在中国A股上市的1234家IPO公司的详细报价数据对理论模型进行检验,实证结论支持理论模型结论;进一步通过分类别、分行业、分阶段地研究,发现询价机构高报价倾向受二级市场信息获利的影响程度存在类别和行业差异.本文首次考虑二级市场信息获利这一诱发道德风险的因素对询价机构报价行为的影响,发现询价机构存在把信息留在桌子上的道德风险,同时为市场价高者得的配给规则提供了理论支撑,对政策改革具有重要启示.     

基于ARMA-GARCH-COUPULA模型的交易量与股价波动相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术研究和投资分析人士所研究并希望解决的问题.研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构.提出了ARMA-GARCH-Copula函数模型,研究了3个股票市场的日指数对数极差与交易量对数的相依程度和相依结构.研究发现:ARMA-GARCH-Copula函数模型在刻画日指数对数极差与交易量对数之间的相依结构时通过假设检验,日指数对数极差与交易量对数之间存在较强的正相依关系,且具有上尾高、下尾低的非对称的相依现象.     

基于Copula函数模型的股市交易量与股价相依关系

股市交易量与股价变化的相依关系一直是学术界和投资分析人士所研究的热点问题。研究交易量与股价的相依关系不仅要研究它们之间的相依程度而且还要研究它们之间的相依结构。应用ARMA(2,1)模型对交易量变量的序列相关性进行修正,基于Copula函数模型研究三个股票市场的交易量与股市指数收益率的相依程度和相依结构。通过χ2检验研究发现:混合Copula函数模型能够刻画交易量与股价之间的相依结构,通过了假设检验;交易量与股价之间存在上尾高下尾低的非对称相依关系且混合有负相依现象,但它们之间的负相依程度较弱。