基于马尔科夫状态转换下的CAPM实证研究

将一阶马尔科夫过程引入到经典资本资产定价模型(CAPM)中,从动态的角度提出基于马尔科夫状态转换下的资本资产定价模型,即允许反映市场风险载荷的β系数和条件方差呈现时变状况.实证显示该模型优于经典资本资产定价模型,并能够刻画动态变化过程,经典CAPM为该模型的特例.     

基于条件信息的因子定价模型及其实证研究

本文构建了基于条件信息的因子定价模型,并运用基于GMM(generalized method ofmoments)估计的实证框架对此模型进行实证研究.实证结果显示:1.条件定价模型确实在定价中确实加工了条件信息;2.预测性越强的条件信息变量对定价越起到决定性作用;3.各国代表性投资者对条件信息的理解存在差异,但整体来说跨期对冲原理和动态策略原理两种条件信息使用方法在定价中的重要性持平;4.与其他西方发达国家相比,中国条件信息变量对债券回报率的预测能力和方向存在较大偏差,且经济体系受到全球经济衰退的影响较小.在定价模型中合理使用条件信息有助于更好地解释债券回报率中的风险溢价补偿关系,而对条件定价研究也是金融经济学中极具前途的一个发展方向.     

带信息的情绪资产定价研究

在非对称信息条件下,我们建立了一个一般化的情绪资产定价模型,表明投资者情绪对资产价格具有显著的系统性影响.模型中,情绪和信息是相对应的.知情者利用有价值的信息进行交易,使得信息融入价格之中;情绪投资者基于情绪进行交易.使得情绪融入价格之中;理性不知情者偶尔误把情绪当作信息,追逐情绪投资者,从而放大情绪冲击,使得资产价格远远偏离它的潜在价值.此外,情绪投资者的比重以及信息的质量等因素能够放大投资者情绪对资产价格的冲击,从而降低市场的有效性.     

非线性资产定价模型与特质波动率之谜

在资产收益分布非正态性或者投资者效用函数比二次型更复杂的条件下,依据均衡定价理论推导出一个基于消费的非线性资产定价模型.该模型不仅捕捉了收益的波动风险,而且可以捕捉收益的高阶矩风险.通过实证检验,发现包含因子平方项的非线性资产定价模型比传统的线性资产定价模型有更好的定价效率.分别以非线性定价模型和传统线性定价模型对"特质波动率之谜"进行检验,发现基于非线性定价模型估计特质波动率会使"特质波动率之谜"明显减弱,说明非线性资产定价模型比线性资产定价模型能够更有效地解释这一典型的市场异象.     

基于需求层次理论的资本资产定价模型

将消费-投资者的需求层次心理特征对资产价格的影响纳入考察范围,本文建立了一个基于需求层次理论的资本资产定价模型（GCAPM）.证明了CAPM及APT只是该模型的一个特例.当消费-投资者只满足某一层次的需求时,该模型就简化为CAPM;当消费-投资者满足多重层次需求时,该模型从市场均衡及消费偏好的角度说明APT也是它的特例.与其他资本资产定价模型相比,这个理论能较好地解释红利溢价之迷.     

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.     

基于噪音交易者的风险资产定价模型及其应用

放宽DSSW模型中的风险资产股利为常数和噪音交易者心目中的股利变化是一个纯粹正态分布随机过程的假设条件,分别构建了只有理性投资者和存在噪音交易者两种情况下的股票市场风险资产定价模型,并在对所建立的两类模型及其经济意义进行比较分析的基础上研究了噪音交易者对股票市场风险资产定价及其波动性的影响机理,对中国股票市场2005年6月-2008年8月期间发生的"异常现象"进行了合理解释.研究结果表明:噪音交易者能对股票价格及其波动性产生系统性影响,中国股票市场发生的"异常现象"在很大程度上是由噪音交易者造成的.从研究假设、研究结论以及实践应用等方面对DSSW模型进行了合理的拓展和深化.     

投资者情绪影响下资本资产定价的区制性

在外生的投资者情绪影响下,通过对投资组合的有效边界及组合风险进行分析,推导出基于投资者情绪的资本资产定价模型。结果表明:投资者情绪是资产定价的系统性因子,并且投资者情绪对资产定价的冲击影响具有区制性——投资者情绪的影响在两个临界值划分而成的三个区制内有着各自不同的模式。最后,基于三区制门限回归模型与单因子模型的对比研究,实证检验了投资者情绪的影响存在区制性这一结论。     

投资机构的影响:多因素定价模型实证分析

CAPM、APT模型以及Fama-French三因素模型等都从不同角度来解释资产价格的变化过程。本文从证券市场主力（机构投资）着手．分析了多因素定价模型。通过中国证券市场的数据实证检验了多因素定价模型投资机构定价因子的存在。     

含有无风险资产的情绪最优投资组合

基于投资者情绪构建了含有无风险资产的投资组合模型,并给出了模型的解析解及有效边界方程。研究表明,投资者情绪是影响投资组合各资产权重及组合有效边界斜率的重要因素。投资者对风险资产的情绪高涨(低落),将导致最优投资组合中无风险资产的份额下降(上升)及投资组合有效边界的斜率增大(减小)。最后,通过人民币储蓄存款与投资者情绪进行回归分析,实证检验了本文模型的结论,投资者情绪与无风险资产投资负相关,进而从投资者情绪角度有效解释了资金搬家这一中国金融市场的重要现象。     

投资者情绪与股票特征关系

通过选取情绪变量,构造了情绪指数和反映股票收益对情绪变化敏感性的指标--情绪β.在此基础上, 分析和研究了情绪与股票特征之间的关系. 实证研究表明,我国A股市场在一定时期内,规模较大、波动率较高、市净率较高的股票易受情绪的影响, 不同年龄的股票并未受投资者情绪的影响.     

Noise Trading,Investor Sentiment Volatility,and Stock Returns

This article analyzes the mechanism of investor sentiment impact on stock price based on the noise trading theory of Delong et al. The market turn over, close-end fund discount, and growth rate of investor accounts are chosen as indirect investor sentiment index to construct comprehensive sentiment index on the basis of factor analysis approach. The relationship between investor sentiment and stock returns in China's stock markets is tested using the regression method of ordinary least squares (OLS) and generalized autoregressive conditional heteroskedasticity in mean model (GARCH-M). The results show that investor sentiment is a systematic factor in forming stock prices. Stock price fluctuates with the fluctuation of investor sentiment, but the impact due to positive and negative investor sentiment changes is different. The impact of positive changes is stronger than that of passive changes. The volatility of stock returns caused by investor sentiment changes is a systematic risk.     

DOES INVESTOR SENTIMENT PREDICT STOCK RETURNS？ THE EVIDENCE FROM CHINESE STOCK MARKET

This paper examines the proxy variables of investor sentiment in Chinese stock market carefully, and tries to construct an investor sentiment index indirectly. We use cross correlation analysis to examine lead-lag relationship between the proxy variables and HS300 index. The results show that net added accounts （NAA）, SSE share turnover （TURN）, and closed-end fund discount （CEFD） are leading variables to stock market. The average first day return of IPOs （RIPO） and relative degree of active trading in equity market （RDAT） are contemporary variables, while number of IPOs （NIPO） is a lagging variable of stock market. Using the sentiment proxy variables with most possible leading order, and forward selection stepwise regression method, the empirical results on monthly stock returns reveal that three leading proxy variables can be used to form a sentiment index. And the out of sample tests prove that this sentiment index has good predictive power of Chinese stock market, and it is robust.     

中国证券市场Knight不确定性度量及资产定价研究

针对资本市场中不能被单一资产收益分布描述的Knight不确定性,首先分析了投资者信息集与这类不确定性的关系.在此基础上依据投影概率理论描述它以及传统风险对资产收益的映射过程,并构造了考虑这类不确定性的新定价模型.通过度量中国证券市场Knight不确定性及研究其对资产价格的影响,发现我国证券市场这类不确定性近几年来呈现出递减趋势且其大小略小于美国市场.另外,实证结果显示Knight不确定性能够参与定价并与收益率负相关,说明中国证券市场投资者对其呈现出喜好的态度.     

Dependence between stock returns and investor sentiment in Chinese markets: A copula approach

Using data of newly opened stock trading accounts in China as a proxy of investor sentiment index,the authors employ the time-varying copula-GARCH model with Hansen’s skewed Student-t innovations to investigate the dynamic dependence between investor sentiment and stock returns.The empirical findings show that shifts in investor sentiment are asymptotically positively correlated to stock returns in extreme value situations in both A shares market and B shares market in China,that is to say,stock prices will increase(decrease) more when investors become more bullish(bearish).Also, results show that the dependence between investor sentiment and stock returns is time-varying,which means that the traditional Pearson’s correlation based on normal distribution is not enough to describe the relationship between stock market behavior and investor behavior.     

基于价格不完全揭示信息资产定价的B股折价

我国B股折价问题作为证券市场分割的异例,受到国内外众多学者的关注.注意到投资者情绪和股票流动性在股价上涨和下跌两个方向的不同作用,本文分别对A股和B股建立了价格不完全揭示信息的理性预期均衡资产定价模型,来研究投资者情绪和噪音交易者行为对B股折价的影响,并通过实证研究对模型结论进行了验证.本文的研究结果表明,A股不知情者的情绪与B股折价正相关,A股噪音交易者行为与B股折价负相关,B股噪音交易者行为与B股折价正相关,同时,由于制度原因造成的系统性差异也是B股折价的一个重要原因.     

动量策略、反转策略及其收益率的高阶矩风险

鉴于股市收益率常常表现出非对称性和"尖峰""厚尾"等系统性的高阶矩特征,本文在"均值-方差"CAPM和三因素模型等经典模型的基础上加入高阶矩风险,考查动量策略和反转策略的收益率是否可以进一步被高阶矩风险所解释.以中国沪深股市1998年1月至2009年n月所有A股的月度收益为样本,研究发现:(1)加入高阶矩风险能显著改进...