市场因素对交易强度的长、短期影响

利用生存分析理论建立一个高频交易强度模型,将市场因素对交易强度的影响分为临时性影响和持续影响,从而分析几个主要市场因素(市场深度、交易量及价差)对交易强度的长期、短期影响。以2006年上证50成份股前三季度高频数据作为样本,对影响交易强度的因素进行检验,结果发现市场深度对交易强度的短期影响显著为正,价差与交易量对交易强度的短期影响显著为负。而交易量对交易强度长期影响显著为正,市场深度对交易强度的长期影响显著为负,其中市场深度和价差对交易强度长期影响与知情交易策略密切相关。收益波动率对交易强度长期影响显著为正,而对短期影响显著为负。     

期货市场交易量与收益率及其波动关系的实证研究--ARMA-EGARCH-M模型的应用

通过建立ARMA-EGARCH-M模型对中国期货市场铜、铝交易量与收益率及其波动的关系做了一个全面的实证研究。结果表明：同期交易量与收益率波动正相关，将交易量分为预期与非预期两部分后发现非预期部分对收益率的波动有更大的影响；交易量的引入并没有消除波动的ARCH效应；中国期货市场杠杆效应不明显；铜在期货市场的运行有效率，而铝却缺乏效率。     

用遗传算法求解改进的投资组合模型

在传统Markowitz投资组合模型中考虑了最小交易量、交易费用以及最大投资上限等实际因素，得到了一个改进的投资组合模型。该模型是一个非线性整数规划问题，传统算法难以有效求解。为此，设计了一种基于整数编码的遗传算法求解该模型。实际算例表明，所提出的算法是有效的。     

基于体制转换的图模型方法及其在证券市场的应用

提出了新的基于体制转换模型的图模型方法.首先给出精度矩阵参数化方法,且通过MCMC方法给出算法设计,然后将该图模型方法应用于我国上海证券市场,研究五大行业板块之间的动态条件相关性.实证结果表明:两状态图结构恰好体现高、低不同的条件相关性,且状态持续的概率较大.     

证券市场流动性极限及其计量模型

传统理论分别使用“量”、“价”以及“时间”指标刻画市场流动性单方面特征，难以全面表示市场的真实流动性水平．为了全面地探讨市场流动性，将上述三因素综合构造三维流动性空间，提出了现实交易中流动性极限的概念．流动性极限从三个维度描述市场流动性状态，刻画市场的潜在最优交易能力．基于上述分析建立流动性极限的计量模型，实证表明流动性极限计量模型具有测量股票市场综合流动性的能力．     

投资组合理论及其在中国证券市场中的应用研究

本文对现代投资组合理论在我国证券市场中的应用进行了深入的实证分析。通过对马柯维茨模型、因素模型、人约束条件下的资产组合选择模型的实证研究,得出了许多非常有价值的结论,对我国的证券投资运用特别是投资基金的管理有着重要的指导作用。     

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。     

基于ACD模型的中国期货市场波动性

通过用久期来调整收益率, 把非等距数据等距化, 构建ACD-GARCH模型来反映高频波动特征.并添加微观结构变量, 构建了ACD-GARCH-M模型, 用以分析久期、交易量与收益率和波动率的关系.结果表明: 较长的久期是由于信息缺乏所致, 久期对收益率的影响不显著, 但久期和价格的波动性负相关.交易量和价格的波动性正相关.在加入了微观解释变量的ACD-GARCH-M模型中, GARCH效应大大减弱了, 说明ACD-GARCH-M模型能较好地反映高频波动聚集性的本质, 久期、交易量是产生波动聚集的原因.     

基于序次Probit模型的离散股价研究

分析股票日内价格行为需关注高频分笔交易的价格离散特征.本文使用沪市个股高频分笔交易数据,采用序次Probit模型对离散股票价格建模分析.结合我国股市限制卖空与订单驱动的制度背景,考察了交易时间间隔、交易量和订单信息对价格变动的影响.研究结果表明,序次Probit模型可捕捉价格离散特征.较长交易时间间隔可能预示坏消息,使股价下跌.相对于卖方交易量,买方交易量更具有信息含量.订单信息影响价格变动,买方较多时股价上涨,卖方较多时股价下跌.     

随机DEA模型及其应用

提出了一种新的随机数据包络分析模型 ,给出了评价单元随机 DEA有效的定义和随机 DEA有效的必要条件 .运用随机规划原理 ,可求解随机 DEA问题 .文中主要讨论了评价单元的投入、产出向量呈单因数对称随机分布时的 DEA模型 ,并用案例说明了随机 DEA的应用前景和具体用法.     

媒体关注与成交量:基于百度媒体指数的研究

本文利用百度指数的煤体指数数据,研究了媒体关注度与个股成交量之间的关系,研究发现:媒体关注度高的交易日中,有较高的成交量;通过对日连续竞价成交总量分解和日连续竞价成交量偏差成因分析,进一步发现在媒体关注度高的交易日中,成交量增加主要是由于少数大规模成交产生的;在媒体关注度高的交易日中,会有较高的收益率和异常收益率,并且在新闻量较高且大规模成交占比较高的交易日中,会有非常高的收益率和异常收益率.     

中国期货市场日内流动性及影响因素分析

本文首先构造了基于价格久期和交易量久期的两个流动性指标, 发现用价格变动和交易量来衡量的流动性有冲突, 为比较其影响力, 又构建了基于久期的流动性比率指标来描述市场流动性, 用构建的新的流动性多维指标研究了我国期货市场流动性 的日内趋势及影响因素, 实证结果表明交易量和持仓量对市场流动性都具有显著的正影响, 绝对收益率对流动性有显著的负影响, 且交易量比价格变动影响更为显著. 分析表明国外常用的价差指标不适用于我国市场, 度量中国市场的流动性必须考虑交易量因素.     

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．     

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.     

上海股市日内波动性与成交量之间引导关系的实证分析

采用上海股市 2 0 0 1年 1月 2日至 2 0 0 1年 6月 2 9日期间的每 5分钟交易数据 ,用引导关系检验法对上海股市日内波动性与成交量变动率的关系进行了实证分析 ,结果表明 ,它们之间存在双向线性引导关系 ,这意味着可以利用成交量变动率的线性模型来预测日内波动性 ;但它们之间不存在非线性引导关系 ,这意味着在预测上海股市日内波动性时 ,不能得出支持非线性预测模型的结论 .     

上证指数收益率、波动性与成交量动态关系研究——基于日数据的非线性动力学实证分析

对上证指数的收益率、波动性与成交量的动态关系进行了实证分析.采用EGARCH(1,1) M模型和ARMA(4,3) ARCH(1)模型分别测度上证指数收益率的波动性以及成交量的波动性,使用逐步回归法建立了收益率与成交量(R-V),收益率的波动性与成交量(hR-V)以及收益率的波动性与成交量的波动性(hR-hV)等的二维动力学模型,并用动力学方法研究以上诸二维系统的动力学行为.研究结果表明,虽然大量研究结果表明股市收益率时间序列存在混沌现象,但由收益率与成交量、波动性与成交量等构成的二维动力系统并不存在混沌现象.     

基于VAR-Copula模型的股价、交易量的相依结构

基于向量自回归(vector autoregression, VAR)误差修正模型, 结合Copula理论建立VAR-Copula模型研究股市指数与交易量之间的Granger因果关系和相依结构. 通过对三个股票市场的实证分析, 发现各市场的指数与交易量之间存在长期的协整关系和由指数到交易量的单向因果关系; 指数对数收益率与交易量对数差分的相依关系复杂, 既有正的相依成分也包含负的相依结构, 且都表现为上尾高的非对称的相依特征.     

沪市A股上市公司定期公告对信息性和流动性交易行为的影响

利用扩展后的EKOP模型, 从金融市场微观结构的视角, 以沪市A股2005至2009年年报与次年一季度报在同一天发布的402只股票为样本, 分别计算了公告前后样本股票的信息性交易概率(AdjPIN)以及信息性和流动性交易者的交易强度, 发现相对于公告前, 信息性交易者和流动性交易者在公告后的交易强度都有提高, 样本股票的信息性交易概率也有升高; 通过对样本股票公告前后日均交易量变化的回归分析发现, 相对于信息性交易者, 流动性交易者公告前后的交易强度变化较大, 是样本股票交易量变化的主要影响因素.     

股市价格动量与交易量关系:中国的经验研究与国际比较

从收益率和交易量两个角度对中国股市价格动量进行月度数据检验.结果表明,单独基于收益率标准的检验证实中国股市总体不存在价格动量.但增加交易量标准的进一步分析显示,低交易量组合的股票存在价格动量,而高交易量赢者组合的股票发生显著的价格反转,同时\"对角策略\"存在很大的套利空间.这一结果主要是由于中国股市的特殊结构所致,可以用行为金融模型解释.