中国股票市场的非对称效应研究

为检测重大风险事件对我国股票市场影响的非对称效应,运用贝叶斯MCMC推断技术对我国上证综指和深证成指进行了实证研究.研究结果显示:基于t-分布的门限随机波动模型比基于正态分布的随机波动模型能更加合理地刻画经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动影响的非对称特性.并且发现,经济事件、政治事件和自然灾难对我国股票市场收益和波动的影响均具有显著的非对称性.相对而言,政治事件对股票市场收益的影响存在正向杠杆效应,而经济事件和自然灾难却存在反向杠杆效应;经济事件和政治事件对股票市场波动的冲击存在正向杠杆效应,而自然灾难则存在反向杠杆效应.此外,除在牛市环境下利好经济事件和利空经济事件对股票市场收益和波动的影响具有反向杠杆效应之外,其它风险事件在熊市和牛市环境下对收益和波动的影响均具有正向杠杆效应.     

中国股票市场的随机杠杆效应研究

构建了一个具有随机杠杆的随机波动率(SV-SL)模型,对中国股票市场的随机杠杆效应进行了研究.采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,建立了基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)参数估计方法,并通过蒙特卡罗模拟实验说明了参数估计方法的有效性.采用上证综合指数和深证成份指数数据进行实证研究,结果表明:总体上,中国股票市场的杠杆效应并不显著,但存在显著的随机杠杆效应;杠杆效应的方向性与股票市场行情存在密切联系,熊市阶段存在显著的杠杆效应,牛市阶段存在显著的反向杠杆效应.     

中国股票市场日周效应的规律性研究

对我国股票市场的日周效应进行研究发现，自1995年1月1日以后沪、深A股和深市B股市场存在着显著的正周五效应．实证结果表明，存在于中国证券市场上的正周五效应可以通过结算过程假设和半月效应假设进行解释．同时研究发现中国深市B股市场的日周效应可能源自于国外市场的溢出效应．当不考虑交易成本的情况下，在中国沪、深A股市场上存在着利用日周效应交易策略进行套利的机会．     

“十五”期间中国股票市场扩容展望

中国股票市场的市值与 GDP的比例远远小于西方发达国家 ,这样的股市规模很不适应国民经济的发展 .针对因股市规模过小而衍生出的种种弊端 ,提出了股市扩容的必要性和紧迫性 ,并通过数理的方法预测十五期间股市扩容的空间 ,最后对股市扩容过程中需要解决的问题提出了建议.     

沪深股票市场行业效应与投资风格效应的实证研究

按照证监会的行业分类标准与股票的成长性和市值,将中国股票市场的股票分为22个行业和8种投资风格.依据中国股市1991年1月到2003年12月期间的股票月收益率数据,利用带约束的回归分析方法对股票收益率的行业效应和投资风格效应进行分析,结果表明中国股票市场均具有明显的行业效应和投资风格效应,并且行业效应大于市值投资风格效应,市值投资风格效应大于成长性投资风格效应.因此,在中国证券市场上采取“自上而下”的资产配置方式是合理的.     

中国股票市场资产增长效应——基于套利限制的视角

资产增长效应的存在对市场有效性理论提出了挑战,近年来学者们尝试着从各个角度出发解释该异象,有关我国股票资产增长效应的研究视角仅限于投资及融资约束,得出的结论具有较强的局限性,基于此,选用1994~2012年沪深A股上市公司为样本,利用法马-麦克白斯横截面回归的方法,试图从套利限制的角度来研究我国股票市场的资产增长效应。研究结果表明,特质波动率计量的套利风险,买卖价差和价格冲击计量的交易成本,对资产增长效应都具有解释能力,而机构投资者参与程度对资产增长效应不具备解释能力,但是进一步的研究表明机构投资者的行为与个人投资者相差无几,市场参与主体普遍成熟程度低是我国股票市场资产增长效应显著的一个重要原因。     

中国股票市场收益的长期记忆性研究

首先应用R/S分析法研究中国股票市场的长期记忆性，实证结果表明中国股市作为一个新兴的资本市场，表现了与国外发达股市不太一样的特征，即中国股市具有较明显的长期记忆生，又用既能描述短记忆又能表现长记忆的ARFIMA模型对中国股票市场进行建模研究，并证明该模型与其他模型相比较所体现的优越性。     

中国股票市场最优清算策略研究

研究机构投资者大额头寸的最优清算策略.通过对市场冲击成本和价格波动风险的权衡,获得了变现期VaR框架下的最优清算策略.理论分析表明:最优清算策略是总头寸、交易间隔、冲击系数和波动率的函数.在估计出中国股票市场冲击系数之后,对理论分析结果进行了实证测算和蒙特卡罗模拟检验.模拟结果表明实证估计得到的清算策略是最优(或近似最优).     

中国股票市场信息结构及实证研究

股票市场中存在明显的信息不对称，这是影响股票价格波动的重要因素，文章首先提出信息结构的概念，然后结合中国股票市场特点，描述了股票价值信息和价格波动之间的关系，并分析了信息结构各参数对市场学习过程的影响。结论表明市场随着交易的进行，能够不断调整股票价值变化的预期，最终将事件信息反映到价格之中；市场信息公开程度是影响市场学习能力的重要因素，信息公开度越高，市场学习能力就越好，市场价格反映股票内在价值的速度越快。     

中国股票市场的非对称反应

采用门限随机波动率(THSV)模型,从实证的角度分析中国股票市场对利好消息和利空消息的非对称反应。为了估计THSV模型的参数,提出基于有效重要性抽样(EIS)技巧的极大似然(ML)估计方法。采用上证综合指数和深证成份指数的日收益数据为样本进行的实证研究表明,利好消息和利空消息对中国股票市场的影响具有非对称性。具体而言,与利好消息相比,同等程度的利空消息引起中国股票市场更高的波动率以及波动率持续性,这说明中国股票市场对利空消息的反应程度要大于对利好消息的反应程度。     

中国股票市场的风险溢价

在阐述股权风险溢价必要性的基础上,分别利用几何平均方法、DDM模型和盈利增长模型对我国沪深两市1997～2001年期间A股股票的风险溢价进行了测算。结果表明,我国A股股票的实际风险溢价为负,股票市场存在较大的投机性泡沫。     

中国股票市场的有效性分析

市场有效性不仅是一个资本市场健全发展的主要标志,而且是许多传统理论的基本前提。虽然一般采用事件研究(巨额交易、股票分割等)和市场异象(规模效应、季节效应等)来对市场有效性进行研究,但从股票市场过度反应的探讨中可知,过度反应是一种进行市场有效性研究的好方法。本文则对公司股票由于ST公告这一事件所导致的市场价格异常进行研究,试图证明中国股票市场存在过度反应。通过实证分析,得出中国股票市场存在过度反应,即市场是非有效的。     

中国股票市场长期记忆特征的实证研究

股票市场收益的长期记忆特征对于系统非线性结构的确定以及市场有效性的研究具有重要的意义.针对上海和深圳的周和日收益序列,采用非线性估计方法提高R/S系列分析估计H参数的精确度.并用ARFIMA模型对沪深股市的收益率的长期记忆性进行了检验,根据分段检验的结果,得出一些中国证券市场有效性的结论.     

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.     

中国股票市场多标度分形特征的实证研究

混沌和分形是自然系统和社会经济系统中广泛存在的一种非线性现象。近年来许多国外学者通过对汇率、股票收益率、黄金价格等金融市场实证数据的分析，发现了这些数据所具有的另一种重要的非线性特征——多标度分形(Multifractal)特征。通过对中国股票市场的代表数据(上海证券交易所综合股价指数和深圳证券交易所成份股价指数)的实证研究得出类似的结论，并就金融市场多标度分形特征发现的重大意义作出评述与展望。     

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。     

中国股票市场的三因子模型

通过对中国股票市场从1995年7月到2000年6月所有A股股票月收益率的研究，发现股票市场具有显著的市值效应，账面市值比效应、市盈率效应和价格效应，这些效应不能用市场β值来解释，但再加上两个因子：市值因子和账面市值比因子，可以很好地解释这些效应，这个三因子模型也能够很好地解释中国股票市场众多指数的差异。     

中国股票市场的标度突变现象及其特征研究

以上证指数为例,运用MF-DFA方法对其进行多重分形消除趋势波动分析.结果发现该时序在整个标度范围上存在交叉突变现象,其交叉突变点将整个时间标度分为两个部分,每一部分具有不同的多重分形特征及标度指数.进一步地,对每一部分多重分形特征成因进行分析,发现股票市场的多重分形特征是由波动的相关性及厚尾的概率分布共同作用的,其中收益序列的波动相关性是形成多重分形特征的主要原因.最后,提出股票市场监管的几点启示.     

中国股票市场随机贝塔的估计

通过使用贝叶斯方法,在中国股票市场估计了Jostova与Philipov的SBETA模型.该模型假设投资组合的贝塔系数变化满足一个均值回归随机过程.通过使用马尔科夫链蒙特卡罗算法对中国股票市场部分行业及部分股票2000-06～2005-05的贝塔系数进行估计,发现中国股票市场投资组合的贝塔系数存在随机波动的现象,但是贝塔系数在发生改变以后,会立刻回到长期均值的水平.中国股票市场中股票的贝塔系数可以表示成为一个贝塔系数的长期均值加上一个随机"噪声"的形式.贝塔系数的长期均值可以作为对未来贝塔系数的预测.     

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.