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。     

交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理:理论模型与仿真分析

基于信息交易者和非信息交易者行为特征，建立数学模型从理论上研究交易者异质性条件下系统风险冲击与企业创新能力对股票价格波动性的影响机理，并利用MATLAB编程对理论模型结果进行仿真分析.研究结果表明：企业创新能力在任何系统风险冲击和交易者结构下都将发挥股票价格稳定器作用；在企业创新能力较高时，股票价格波动性与信息交易者持股比例负相关，与系统风险冲击之间的相关性因交易者结构不同而呈现出不同特征；在企业创新能力较低时，股票价格波动性与系统风险冲击正相关，与信息交易者持股比例之间呈U型关系；信息交易者持股比例较高的股票市场更具优胜劣汰选择机制.提升企业创新能力、提高信息交易者持股比例、完善信息披露制度是抵御系统风险冲击、保障股票市场稳定可持续发展的重要途径.     

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.     

中国股票市场的股票收益与波动关系研究

检验中国证券交易四类股票收益与波动的时间序列特征，以及收益与波动之间的关系。首先应用广义自回归条件异方差模型（GARCH）和指数GARCH模型以获得合适的条件方差序列。应用结果发现，波动性随时间变化的证据，并且波动高／低的时期趋向于聚集，显示出高度持续性和可预测性。然后，应用均值GARCH（GARCH－M）模型检验预期收益与预期风险的关系。研究结果认为，每日交易量作为每日信息到达时刻的代理变量对于中国股票市场每日收益的条件波动的解释力度不显著。     

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.     

基于贝叶斯原理的随机波动率模型分析及其应用

基于贝叶斯原理,对随机波动性模型进行研究,并将随机波动率模型应用股市风险价值VaR的估计与预测.针对中国股市数据进行的实证结果表明,与GARCH模型相比,随机波动率模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动率的序列相关性;基于随机波动率的VaR较GARCH模型的VaR具有更高的精度.     

信息交易概率与中国股市价格行为关系的研究

介绍并利用信息交易概率(PIN)作为衡量中国市场信息非对称程度的指标，建立了关于信息交易概率、流动性和波动性之间关系的回归模型，并采用三阶段最小二乘法(3-SLS)对其进行参数估计。实证结果表明在中国股票市场中信息交易概率与市场流动性正相关，而与波动性负相关，进一步揭示了中国股市的价格行为。     

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.     

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.     

深圳股市波动性与成交量关系的实证分析

使用传统计量经济学的方法研究深圳股市波动性与成交量的关系，结果表明加入成交量的波动性模型增强了对深圳股票市场波动性的解释能力，同时分析深圳股市波动性与成交量的二维动力学系统，结果表明在某子区域内系统是局部不稳定的，并指出对股市波动性建模的传统计量经济学方法，并没有考虑到这种股票市场运行机制本身的不稳定性。     

宏观经济信息发布对股票市场收益率及其波动的影响

通过构建宏观信息发布中的未预期信息衡量指标,本文研究了宏观信息对股票市场收益率及其波动的影响.实证分析发现:股票市场指数月收益率具有"通胀对冲"功能,同时PPI、固定投资、货币供给(M2)也会显著影响指数收益率,贸易顺差则与收益率波动显著相关;进一步对股票市场指数日收益率分析发现沪深两市对宏观信息的短期反应并不相同.对上证综指,仅CPI、固定投资与进口同比显著影响指数收益率,而出口同时影响指数收益率及其波动;对于深证成指,市场只对出口信息会作出及时反应.此外,本文还发现危机后股市对宏观信息的反映也出现了显著变化,宏观信息变量中只有PMI和进出口变量显著影响市场收益率,而PPI则成为影响收益率波动的显著因素.     

Study on the Intraday Pattern and the Dynamic Correlation Among Return,Volume and Open Interest——Evidence from Chinese Commodity Futures Markets

This paper uses minute by minute data series from Chinese commodity futures markets to study patterns of intraday effect and discovers the L pattern of absolute return and volume.It is different from stock market,which has a distinctive pattern of U-shaped.The financial market microstructure theory,traders' psychology and trading mechanism are applied to explain it.Then this paper studies the factors that influence volatility of return and the lagged orders.The results show that there is a bilateral Granger causality among any two of the absolute return,volume and open interest,and it is different from the empirical results of the stock market,in the sense that there is only a unilateral Granger causal relationship from volume to absolute return.The authors also analyze the dynamic relationship among these three factors.The empirical results tell that the influence of open interest on volatility of absolute return and volume is weak,and there is a strong correlation between absolute return and volume.Some investment suggestions are offered from the analysis mentioned above.     

上海股票市场流动性的度量与影响因素实证分析

首先分析了市场流动性的定义,给出了流动性指标的一种新的度量方法,然后,首次描绘了上海市场弹性和影响力的日走势图和分时特征图.最后,研究了交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小与各项流动性指标的影响,通过对上海证券交易所的交易数据进行实证,表明上海证券市场,交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小对流动性各项指标都有显著的解释能力;上海交易所存在“股本小的股票价格较高”的现象.     

中外股票市场风险收益的比较研究

将中国证券市场的A股、B股分别与国际上四个成熟市场的风险、收益行为进行比较，从不同的角度分析和考察我国证券市场的数量特征，以及它与国际证券市场的关系是否密切；用带有局部及全球信息变量的GARCH(1，1)实证模型检验股指收益的条件均值，发现股指波动是时变的、不均匀的．局部及全球信息变量对股指收益有一定的解释性。     

外汇市场与股票市场间波动溢出效应——基于汇改后数据的小波多分辨分析

随着金融全球化与自由化进程的加快以及人民币汇率体制改革和中国企业股权分置改革的深化,外汇市场与股票市场间的信息流动和风险传递进一步加强。通过小波多分辨分析能够从不同尺度研究外汇市场与股票市场间的波动溢出效应,以达到从时频2个角度同时进行研究的目的。实证结果表明,人民币汇率波动与股票价格波动的低频信号具有协整关系。其独到之处在于发现不同交易周期上波动溢出效应存在非一致性:短期主要表现为股票市场向外汇市场的单向波动溢出;而随着交易周期的加长,则表现为双向波动溢出效应。     

深市停发新股对我国股市信息引导格局的影响

从信息流的角度,研究了深市停发新股前后我国证券市场信息引导格局的变化.实证结果表明,在深市停发新股之前,深市A股收益、收益波动单向引导着沪市的收益和收益波动;但在深市停发新股之后,深市A股的收益对沪市A股收益的引导关系变得不再显著,沪市A股收益和收益波动开始显著地引导着深市A股的收益波动.研究结论表明,2000年10月深市停止发行新股对沪深两市在中国证券市场中的相对地位有着决定性的影响,投资者弃深投沪的趋势已经开始显现.此外,研究还发现,随着中国股市的逐渐规范,交易量里开始含有未来收益与收益波动的有用信息.     

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.     

投资者情绪和资产定价异象

在以个人投资者为主体的中国股票市场中,投资者情绪对资产价格的影响非常重要.本文将投资者情绪和宏观经济变量加入到条件CAPM模型中,采用Avramov和Chordia(2006)的两步回归分析框架,检验了包含投资者情绪信息和宏观经济变量的条件资产定价模型对我国股票市场收益异象的解释力.实证结果表明,包含IPO首日收益率为投资者情绪信息的条件CAPM模型能够显著解释我国股市中的特质波动率之谜,规模效应和价值效应,经济不确定性指数作为额外的宏观经济变量加入条件CAPM模型能够解释我国股票市场的非流动性溢价,实证结果对于不同的度量指标都很稳健,进而证实了投资者情绪因素在资产定价过程中的重要作用.     

中国股票市场的收益分布及其SPA检验

以上证综指和代表性波动周期为例,采用样本外的滚动时间窗预测法,计算了不同收益分布假设下的波动率模型对指数波动率的预测值,并进一步运用基于自举法的SPA检验,评估了各种分布假设对上证综指波动的预测精度.实证结果显示:就中国股市而言,有偏分布能够提供最优的波动率预测精度;在某些损失函数标准下,广义误差分布也具有较好的预测表现.