基于市值规模的上海股市流动性动态分析

将上海证券交易所上市交易的股票分成十组,选取其中的极大和极小市值组合,采用向量自回归模型(VAR)分析收益、波动及日内买卖不平衡对大盘股和小盘股流动性的动态影响以及两类股票流动性的相互影响。实证结果表明,大盘股和小盘股的流动性存在着显著的正相关关系,且在同期都受到收益和波动的影响。两个组合的流动性不存在显著的领先——滞后关系,它们对前期的收益、波动和买卖不平衡变化存在不同的反应模式。     

中国股票市场流动性与收益动态关系研究

应用向量自回归(VAR)方法和格兰杰非因果性检验等计量经济方法,研究了中国股票市场流动性和收益的动态关系.研究表明,随着中国证券市场的发展,市场流动性特征也在发生变化,2002年中国股票市场出现了"非流动性溢价"现象.     

时间序列模型在农特产产量潜力分析中的应用

农特产生产潜力的分析研究是服务“三农”的一个重要问题,对优化农业生产结构有现实的指导意义。从实践序列分析理论和方法着手,选择临安市1991~2002年的山核桃产量为时间序列数据,建立P阶时间序列预测模型。预测2002年产量结果与实际值误差仅为3.2%,并采用最小信息准则AIC的模型阶数P=17为最佳方案,结果和山核桃盛果期为17年一致。说明模型有其合理性。表3,参3。     

我国通货膨胀的混合回归和时间序列模型

回归模型的残差项反映了对被解释变量有影响但未列入解释变量的因素所产生的噪音 ,这部分噪音可由时间序列模型进行拟合 .本文对通货膨胀建立了一个混合回归和时间序列模型 ,并将该模型的预测结果与单纯用回归模型的预测结果进行了比较.     

中国股市流动性的体制转变及政策效应分析

经济系统的运行状态和模式不是一层不变的,受政策或突发事件的影响,经济系统会发生一个状态突然向另一个状态发生跳跃的过程.通过建立SWARCH(Switching-Regime ARCH)模型,对中国股市流动性运行模式的实证研究发现:①中国股市的流动性状态存在体制转变,即流动性低波动状态会向流动性高波动状态突然转变,反之亦然.②造成中国股市流动性体制发生转变的一个重要因素是政策的改变或重大事件的发生.③随着我国股市流动性的逐渐变好,政策或重大事件对我国股市流动性的影响力度在逐步减弱.     

基于神经网络的非线性时间序列预测方法研究

本文提出了一种基于神经网络进行非线性预测的方法，对ＢＰ模型应用于非线性预测了较详细的研究和探讨，应用该方法对经典非线性时序信号进行预测，并与传统预测方法（ＴＡＲ预测法）效果进行了比较，结果证明神经网络预测方法（ＡＮＮ预测法）具有十分明显的优势。     

价格发现速度与流动性

使用状态空间模型对股票定价误差进行建模并通过Kalman滤波估计了价格发现速度,研究了我国股票市场的价格发现速度与流动性之间的关系.通过对10只股票1 min高频数据的实证研究,得到如下结论:①价格发现速度在流动性较差时减慢,价差可以影响价格发现速度,但是流动性深度指标的作用不明显.②限价指令簿的信息大部分集中在最优报价上,最优报价对价格发现过程的影响更大.③交易活跃的股票的价差能影响未来几天的价格发现速度,而交易不活跃的股票的价格发现速度会影响未来的流动性.     

基于误差修正模型的股市逆向干预政策时效分析

以2006年以来的数据为样本,运用误差修正模型对管理层逆向干预政策的时效问题进行实证分析.研究表明逆向干预政策达到了预期目的,但在股指涨跌的不同阶段其时效表现不同.     

中国股市对利好和利空信息反应的差异研究

股票价格的变动是市场对信息反应的外在表现.本文利用高低价等极值价格信息将市场对利好消息和利空消息的反应进行了区分,并对这两类反应的时序动态性质进行了实证研究.基于向量自回归模型的脉冲响应分析显示,中国股市对利好和利空消息的反应表现出非常明显的非对称性:1)与利好消息相比,市场对利空消息的反应表现出更强的持续性特征,说明市场对坏消息的反应相对较慢;2)市场对利空消息的反应会显著地影响到市场对利好消息的反应预期,反之则不成立.本文的实证研究结论表明中国股票市场对信息的反应并非完全理性的,历史的价格信息会影响到未来资产价格预期的形成.同时,本文的实证研究结论不仅可以解释中国股票市场牛短熊长的特征,而且表明在中国的股票市场中,与利好消息相比,利空消息更容易造成资产价格的大幅波动.     

股市风险VaR与ES的动态度量与分析

首先描述金融时间序列的一般特性，从收益率的波动性与分布两方面进行考虑，建立起计算时变风险值VaR和ES的模型，并在多种分布情形下动态测算上证综合指数的风险，结果表明基于GED分布的VaR模型能够较好地刻画高频时间序列的尖峰肥尾性及杠杆效应等特性，而ES模型则有效地弥补了VaR模型的不足之处。     

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.     

基于杠杆和流动性冲击的股指期货保证金定价

现有研究对股指期货保证金定价多仅围绕波动率因素来考虑,而忽视了流动性冲击、杠杆和交叉持股所导致的现货价格极端变化对期货保证金的影响,即在保证金定价中未能考虑现货市场的流动性风险和组合再平衡风险.鉴于此,本文首先分析了流动性冲击下杠杆对投资组合价值的影响机理,以及交叉持股对现货标的的正反馈效应;然后通过持有成本模型将这些因素引入到股指期货价格变化中,最终构建保证金定价模型.模拟分析发现:现货市场中的杠杆水平、流动性冲击水平均与股指期货保证金显著正相关;且与传统模型相比,本文提出的定价模型所计算的股指期货保证金要显著高于前者,这也意味着本模型的确能够有效解决流动性冲击严重或者杠杆过高情况下,股指期货保证金的合理调整问题.     

一种基于趋势分形维数的股指时间序列相似性分析方法

为了提高股指时间序列相似性分析的准确性, 提出趋势分形维数的概念, 并基于此定义了相似性分析方法. 趋势分形维数包含阳线维和阴线维, 能更好地反映市场跌涨变化趋势, 基于该维数的相似性度量方法能够提高相似性度量的准确性. 通过与其他两种相似性度量方法对比, 进一步说明该方法的优越性.     

基于峰度法的POT模型对沪深股市极端风险的度量

基于VaR正态性假设导致的尾部风险低估问题,研究极值POT模型,并针对样本平均函数法在某些数据结构下失效的缺陷,利用峰度法定量选取了阈值.沪深股市极端风险实证表明:涨跌停板影响了POT模型的有效性.涨跌停板前,在较高与较低的置信水平下,POT模型均比VaR模型有效;涨跌停板后,POT模型在较高置信水平下优于VaR模型,但在较低置信水平下反而不及VaR模型.研究认为这主要是因为涨跌停板抑制了极值数据的异质性,造成极值密集分布在涨跌停板附近,致使厚尾分界线向内收敛,从而影响了POT模型的有效性.     

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.     

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．     

基于非线性相依的市场间金融传染度量——测度2015年中国股灾对重要经济体的传染效应

针对真实市场间所具有的非线性、尾部极值相依性及时变性等相依特征,本文以2015年6月中国爆发的股灾为背景,从传染效应的存在性、传染强度、传染方向三个视角深入研究中国股市对日本、美国、韩国三个重要经济体股市的金融传染效应.首先,将极值理论(extreme value theory,EVT)与时变Clayton Copula函数相结合构建时变Clayton Copula-EVT模型,估计下尾极值动态相依系数,并进行统计检验,发现中国股市对日本、美国股市存在风险传染效应,而对韩国股市不存在风险传染效应;进一步地,量化中国股市对日本、美国股市的风险传染强度,发现中国股市对日本、美国股市的传染强度都较大,且中国股市对美国股市的传染强度明显强于其对日本股市的传染强度;最后,利用基于时间延迟的去趋势交叉相关性分析方法研究中国股市与日本、美国股市之间的风险传染方向,发现股灾后市场间风险传导方向发生了改变,风险主要由中国股市传染至日本、美国股市.上述实证结果为深入研究市场间金融风险传染的非线性相依特征机理提供了有益的参考.     

欧美股票市场对我国股票市场的传染效应研究——基于次贷与欧债危机背景

近年来,金融危机频频爆发且易表现出传染性,这使得金融传染引起国内外学者的高度关注.本文选取合适的动态条件相关模型研究欧美市场与A股、港股市场的条件相关性,结合内生多重结构突变模型与T检验方法划分危机传染期与平稳期,选用考虑外部影响的CCK模型研究A股、港股市场的羊群行为,随后,引入收益率分散度指标,研究两次危机的羊群行为传染渠道.研究结果表明:港股市场受两次危机传染的速度均快于A股市场,受传染的持续时间均长于A股市场,但受传染的程度均弱于A股市场:次贷危机传染程度强于欧债危机的传染程度,但传染的持续时间短于欧债危机:羊群行为传染渠道是两次危机对A股、港股市场的传染渠道之一.     

中国股指期货和现货市场信息传导关系在牛熊市中的异化现象

本文采用牛熊市的视角,根据市场的历史周期的判断结果,分别提取我国沪深300牛市和熊市样本窗口,使用了BVGJR-GARCH-BEKK模型和LM跳跃检验法,从价格发现、波动溢出和跳跃风险三个方面对股指期货和现货市场间的信息传导关系的异化现象进行了实证研究.结果表明,牛市时股指期货市场发挥主要的长期价格发现作用,熊市时两个市场存在双向的价格发现,过分自信效应可以解释这一异化现象.两个市场在牛熊市都存在双向的波动溢出,但非对称性的方向相反.熊市时两个市场上都检验出了更多的跳跃行为,熊市下股指期货市场的跳跃风险来自于未预期到的信息.