中国A、B股市场间的信息流动

本文通过运用向量GARCH—M模型分析我国A、B股之间收益和波动的溢出效应,探讨了信息在A、B股市场间流动的情况。实证结果表明,沪市和深市A、B股市场间呈现出两种不同的溢出效应和信息流动状况;B股对内开放和A股对外开放事件对两市A、B股市场间信息流动的影响存在一定的差异。     

基于小波分析的中国A,B股市场相关性研究

考虑市场波动的时变性,采用小波分析的方法研究中国沪、深两市A,B股市场的相关性,利用小波函数的多尺度变化与不同持有期相对应,将中国沪、深两市A,B股市场之间的相关系数进行了多尺度分解.结果表明:B股股价的波动性明显大于A股股价,随着时间尺度的增加,小波方差和股价波动性逐渐减小;构成中国A股市场的沪市与深市、B股市场的沪市与深市的相关一致性要比A,B股市场间的相关一致性高;利用小波分析方法可以对不同市场的相关时变性进行研究,并可从相关的角度研究两个市场的分割性.     

中国股市长记忆性实证研究

利用对数周期图法对沪深A股指数及上证 180和深证成指部分样本股分别进行了长记忆检验 ,得出以下结论 :对于收益率序列 ,沪市的长记忆特征不显著 ,深市具有一定的长记忆特征 ;对于收益波动率序列 ,沪深两市均具有高度显著的长记忆特征     

中国A股市场对重大关联销售事项公告的反应

运用超额收益法和多元回归分析法,研究了深市A股市场对重大关联销售事项的公告的反应.研究发现市场对该公告只有微弱的正反应,同时研究结果也证明了盈余公告具有信息含量.最后解释了市场对重大关联销售事项的公告反应不足的原因.     

股权分置改革前后中国股市混沌分形特征比较

股权分置一直是困扰中国股市的制度性缺陷.通过计算股改前后沪深两市4种指数的Hurst指数和分形维,来比较股改前后市场的混沌分形特征.得出一系列结论:中国股票市场具有混沌分形特征,股改明显加快了丧失初始条件记忆的速度;股改后市场的投资风险有加大的趋势;深市最少需要4个变量来建立市场的动力学方程,而沪市就至少需要5个变量,沪市比深市复杂些;股改后两市分形维有下降趋势,股改有提高市场效率的趋势.这些结论可为研究股权分置改革对中国股市的影响提供一点思路.     

中国A股市场股票投资组合特征分析与Fama—French三因子模型

风格投资在中国越来越受到重视。Fama＆French(1998)指出,在世界范围内,价值型股票比成长型股票具有普遍的较高的收益率。我们采用MorningStar风格分类方法对中国A股市场构造风格投资组合,并就沪深两市分别考察了各风格投资组合的收益率特征,发现在中国市场上,价值股收益率高于成长股收益率的现象仅对沪市小盘股显著;而小盘股超额收益存在于沪市价值型股票和深市价值型、混合型股票。并比较了CAPM和Fama French三因子模型对中国股票市场的解释能力。     

沪深A股市场惯性效应与反转效应的比较分析

采用Jegadeesh等的研究方法,对沪深A股市场惯性效应和反转效应进行了检验和比较.实证结果显示：市场趋势上,沪深两市的走势具有很强的连动性,均表现为短期的惯性收益、中期的反转收益和长期的惯性收益现象;市场表现上,沪深两市均表现了强者衡强、弱者衡弱和追涨杀跌的态势,但深市比沪市表现出了更强烈的惯性策略获利性.     

中国新股首日抑价现象的实证研究

针对目前A股市场新股上市首日的高收益率现象,分析新股询价制度实施以来除审核制度以及发行定价机制外对于新股首日高抑价的影响因素.基于统计数据和多因素回归模型的研究表明,A股市场IPO抑价程度过高的主要原因在于二级市场不理性炒作的结论,基于信息不对称理论的一级市场折价理论在中国并不适用.     

财经新闻对中国股市影响的定量分析

首先采用文本挖掘技术、支持向量回归(support vector regression,SVR)方法将财经新闻内容量化为股市波动的一个影响因子,然后采用计量经济学中多元回归分析方法系统地分析了互联网财经新闻信息对中国股市的影响。主要研究了互联网财经新闻对中国股市的影响强度和影响时长,以及对不同规模的公司影响是否相同等一系列问题。研究发现新闻发布对深市股票的影响力度和持续时间均强于沪市股票;规模较小的公司的股票收益受新闻的影响较大。从而推断出难以量化的互联网财经新闻所包含的信息会在一定的时间内反映在股价中,能够对市场产生冲击。     

股权分置改革后我国A股IPO累积收益率与发行相关因素关系实证分析

股权分置改革从2005年5月起开始实施,2006年年底基本完成,研究股权分置改革后我国A股市场IPO的累积收益率。选取2006年1月1日至2007年12月31日期间沪市和深市新发行的A股作为研究样本,分析2007年底和2008年第一季度的累积收益率及影响累积收益率的因素。最后得出结论：累积收益率与发行因素之间存在一定的关系,投资者买进新股长期内所获收益低于市场收益,甚至是亏损的。     

证券市场的有效性研究

随机选取沪，深两市各25家上市公司的日收盘价的收益率为样本，通过正态性检验，自相关性检验等各种统计量的分析研究，研究结果：收益率序列呈显著的尖峰厚尾及非正态性分布，并呈现出很高的序列相关性，由此得出结论，沪，深两市还未达到弱式有效。     

沪深股市的波动性分析——基于t分布下GARCH和SV模型的比较

构建基于N分布和t分布下的GARCH(1,1)和SV模型,并通过实证分析探讨了上证指数和深证成指收益序列的波动性.分析结果表明,GARCH(1,1)类模型和SV类模型能较好地拟合沪深股市收益率的波动,并指出我国股市存在较强的波动持续性;而基于t分布的各模型能有效地刻画股市的厚尾性;此外,通过计算VaR值,说明深市比沪市的风险更大,且SV类模型能更准确地反映收益率的风险特性.     

基于SV模型的沪深股市风险分析

利用SV-N模型、SV-t模型和SV-GED模型对深证综指和上证指数数据进行仿真分析,用预测参数估计得到的波动率计算var值并与相应实际指数收益率进行比较.研究结果表明,上证指数和深证综指都表现出强的波动持续性,且深证股市的波动水平比上海股市要大,风险也要高.并且,基于GED分布的SV模型能更好的反映沪深股市风险.     

中国证券市场与外部信息的均衡性

为了分析中国财经新闻与证券市场相互关系,设计了一种描述证券市场与外部信息均衡性的经济模型。搜集了2003—2006年期间中国财经新闻的历史数据,进行了实证研究。结果表明:虽然财经新闻对中国证券市场存在影响,但其影响能力有限,而且中国财经新闻数量偏少。因此,新闻产业应加强财经新闻等外部信息的报导,以实现对证券市场的新闻监督。     

牛熊市视角下我国股市波动率的长记忆性研究

为更好地理解我国股票市场运行状态,使用局部Whittle(local Whittle,LW)半参数法分别估计了沪/深股市在牛/熊市阶段波动率的长记忆性强度.实证结果显示:沪(深)市波动率在牛/熊市阶段均存在显著的长记忆性,且熊市波动的长记忆强度要大于牛市;在牛(熊)市阶段,沪市波动的长记忆强度大于深市,且两者的差异在牛市阶段更为明显.特别的,对波动序列作了长记忆真伪性检验,增强了估计和解读的合理性.     

深圳证券市场系统风险分析

基于威廉·夏普的资本资产定价模型 (CAPM) ,运用数理统计的原理和方法 ,对深圳证券市场系统风险大小变化趋势和变化成因进行实证分析 .结果表明 :深圳证券市场系统风险占总风险的比例在总体上呈下降趋势 ,与国外成熟证券市场相比仍明显偏高 ;在市场波动较大的年份系统风险所占的比重较大 ;大盘股系统风险在总风险中所占的比重较小盘股大