基于人工股票市场的财富分布及演化研究

采用多主体建模的方法构建了一个具有真实股票市场特征的人工股票市场,通过对3类异质投资者信息资源禀赋及交易行为的刻画,展现了市场财富的幂律分布特征,并发现财富分布的基尼系数随着机构投资者初始市场占比的增加而减小。这意味着市场财富会向信息占优的机构投资者手中聚集,但整体财富分布的非均等程度会随着更多机构投资者的加入而减弱。基于以上结论,从优化资源配置公平的角度对中国股票市场提出了相关建议。     

基于GD-FNN的股票市场泡沫模型

针对股票市场内部结构复杂性和外部因素多变性, 构建一种基于预测的股票市场泡沫模型. 以上证指数为研究对象, 在价格和成交量的基础上, 将与股票市场密切相关的宏观经济指标引入泡沫模型指标体系, 并对指标体系中各变量之间长期均衡关系和因果关系进行数量分析. 在此指标体系下, 构建向量自回归模型(VAR)模型衡量股票市场基础价值, 并据此分析宏观经济指标对市场的影响; 同时构建基于椭圆基函数且能够动态调整网络结构的广义动态模糊神经网络模型(GD-FNN)对上证指数进行拟合预测作为股票市场的市场价值, 并通过GD-FNN模型提取的模糊规则对股票非线性系统运行模式进行分析. 最后, 根据预测的股票市场市场价值与基础价值之间的偏差计算泡沫度, 并提出相应的预警策略.     

投资者异常关注与成交量和波动率的交叉相关性及传导方向——基于复杂性理论视角

选取上证50指数中32支成分股为实证研究对象,以百度指数衡量投资者异常关注,突破原有的未考虑投资者行为与市场表现之间非线性复杂交互特征的线性范式框架,引入更符合金融市场实际的趋势交叉相关性分析(DCCA)和基于时间延迟的DCCA复杂性方法研究投资者异常关注与成交量和波动率的交互效应及传导方向。结果表明:投资者异常关注与成交量和波动率均存在正向的交叉相关关系,且其与成交量的交叉相关性水平更高;投资者异常关注与成交量和波动率之间的交叉相关性传导方向是双向的,且随滞后期增加,交叉相关性水平逐渐减弱;进一步划分市场态势,发现牛市状态下投资者异常关注与成交量和波动率之间的交叉相关性强于震荡市。上述研究为深入探讨投资者行为与股票市场表现之间非线性依赖关系和复杂特性机理提供有益参考,也为投资者和监管部门提供决策依据。     

基于投资者关注的股价走势预测与交易策略设计——股票间交叉模式视角

股票搜索量作为投资者关注的重要代理变量,其变动情况与该股票价格走势的关系得到了学界与业界的广泛关注.另一方面,股票间的价格同步性一直是股票市场中人们重点关注的话题.基于此,本文在个股层面探究了相关股票搜索量变动与目标股票价格走势的关系模式,利用延迟时态关联分析提出了发现股价预测规则的方法,并进一步设计了个股层面的交易策略.同时,本文以我国A股市场股票为研究样本,针对特定场景检验了个股层面交易策略的效果.实验结果表明:利用相关股票搜索量与目标股票价格的关系,可以获得显著的超额收益.     

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.     

复杂性度量法在股票市场中的应用

Lemple-Ziv复杂性度量法在股票市场的应用中,复杂度是用来度量系统复杂性大小的指标.对比研究了中国股票市场与发达股票市场的复杂度,实证结果发现,中国股票市场复杂度明显小于发达股票市场复杂度.提出了中国股票市场发展过程中应注意的几个方面.在一定程度上复杂度可以是用来衡量市场有效性和发达程度的参照指标.     

中国基金管理费激励的有效性

管理费激励的有效性取决于基金资金流与基金业绩之间的关系.本文通过建立多变量的回归模型,采用开放式股票型基金的季度数据对中国基金市场存在的"赎回异象"和流业绩关系的特征进行了实证.从实证研究结果,本文发现中国基金市场由于业绩与基金流量之间存在较小的正的系数,以及统计显著性不高等,管理费激励虽然有一定的作用,但效果并不突出.而且在管理费激励制度下,中国基金市场中的流业绩关系没有显著的特征,表明投资者对基金业绩排名不敏感,说明中国基金投资者的理性程度还不够,正处于从非理性到理性的过渡阶段.最后,针对中国基金市场,提出了增强中国基金管理费激励效率的相关政策建议.     

基于元胞自动机的股票市场投资行为模拟

将元胞自动机的建模理论与方法应用于股票市场的复杂性研究,并初步建立了基于元胞自动机的股票市场投资行为演化模型,通过对多种市场状态下、股票市场复杂系统的演化的模拟与分析,认为投资偏好和宏观因素是影响股票市场稳定的关键性因素,因此,建议投资者应该多一些自己的独立见解,少一些盲目从众行为,以促进股票市场的稳定和发展。     

“深港通”背景下深港投资者情绪的传染性研究——基于SHIBBS-EEMD模型

利用深圳和香港股票市场投资者情绪代理变量数据，基于SHIBBS-EEMD模型构建了受重大事件影响的投资者综合情绪指标，借助Granger因果检验和反映指标之间关联程度的Copula指数进行传染性研究。结果表明：香港市场投资者情绪对深圳市场投资者情绪存在单向传导；香港市场投资者情绪对深圳市场投资者情绪的传染性在沪、深港通开通之后迅速上升，两市联动性加强的同时风险传染的概率也随之增大。     

中国融资投资者是否更为过度交易

融资交易既是一种买空机制,也暗含了杠杆效应.自从引入"两融"交易制度以来,融资交易给我国股票市场带来的不仅仅是多了一种交易手段,买空机制和杠杆效应对个人投资者的心理和行为也产生了深刻影响,并进而影响到整个股票市场.此前的研究表明,我国股票市场个人投资者存在明显的过度交易;我们所关注的问题则是,融资投资者与普通投资者在过度交易行为上是否存在显著差异.本文使用国内某大型证券公司个人投资者的订单数据,对融资投资者的过度交易行为进行了实证研究.结果表明:1)与普通投资者相比,融资投资者的交易更为频繁,过度交易程度更为突出;2)与普通投资者相比,融资投资者的投资绩效受过度交易的损害程度更大.     

基于投资者风险偏好的可转换债券转换条件判定

可转换债券赋予投资者在某一时期将债券转换为公司股票的权利。投资者总是以个人利益最大化为目标，根据个人风险偏好采决定是否实施转换权．从而导致不同的转换条件。本文利用投资者要求的转换收益的大小采描述其风险偏好，并将其定义为模糊变量，在自愿转换和强制转换两种情况下，对基于投资者风险偏好的可转换债券转换备件进行了判定。     

中国股市与股指期市的对冲表现及市场非完备性

基于理论模型和数据实证两个角度考察了在市场非完备条件下, 我国股票市场与股指期市的对冲表现. 在理论上, 建立了市场非完备性与市场微观噪声及考虑噪声的对冲效果之间的关系. 在实证上, 首先提出了一种基于非参数估计的分析方法, 然后利用5分钟高频数据验证了模型假设的合理性及模型结论的正确性. 理论与实证都表明当一个市场非完备性程度越高时, 利用股指期货对冲股市风险就越应考虑市场微观噪声的影响. 实证结果还表明我国股票市场和股指期货市场间存在较高的非完备性. 不过,随着时间的推移,市场的非完备性存在减小的趋势.     

中国股市自组织临界性实证研究

为了深入理解中国股市演化的复杂性,在界定了股市自组织临界性重要参数的基础上,通过统计方法考察了中国股市趋向自组织临界态的演化过程,发现了中国股市中的幂率关系,从而验证了中国股市中存在自组织临界性,同时指出了股市内部的分形性与其临界状态的密切关系,为进一步探索中国股市的复杂性机制奠定了实证基础.     

羊群行为加剧股票价格波动吗?

羊群行为是否加剧股票价格波动,已有研究甚至给出截然相反的结论.假定交易者买卖观点的转变主要受其对股票基础价值认知和其他交易者行为的影响,本文构建描述市场平均投资态度和股票价格变化的数学模型,利用离散动力系统的相关理论研究模型的稳定性,并根据金融市场稳定与否对羊群行为程度进行界定.研究结果表明,在轻度羊群效应区间内,股票价格相应地呈现微幅周期波动;在中度羊群效应区间内,股票价格在经历一段时间的阻尼式波动后收敛至均衡价格,并且在此区间中存在最优的羊群行为,它促使股票价格以最快的速度逼近均衡价格;而在重度羊群效应区间,股票价格发生大幅的非理性波动,可以导致股市严重泡沫和金融危机的产生.     

证券指数的网络动力学模型

基于复杂网络的分析方法，由香港证券市场的恒生指数（HSI）构建一个加权证券指数网络，通过对网络连接矩阵最大反比参与率厦其对应本征矢量的计算。得到了四个网络拓扑重要性节点，发现具有拓扑重要性的证券指数网络节点具有很好的统计稳定性，这说明香港证券市场在统计意义下是动力学稳定的而不是随机的。识别这些具有拓扑统计重要性的节点对应的证券市场指数的波动模式，利用复杂网络的拓扑结构来反映证券指数波动的动力学相互关联和作用，为证券市场动力学性质的研究提供了一种新的方法。     

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.     

单支股票市场的元胞自动机模型及其动力学研究

在基于投资分析的股票市场演化元胞自动机模型的基础上．建立了兖州煤业股票市场的单支股票元胞自动机演化模型，并以演化模型产生的股价指数序列为研究对象进行了动力学分析。通过考察股价指数序列在重构相空间中的轨迹，我们发现了股票市场中的混沌现象；通过相空间的分形维计算．说明了建立股票市场的动力学方程是有可能的；根据模拟模型和现实市场的对比分析，进一步证实了基于投资分析的股票市场演化元胞自动机模型，在模拟股票市场复杂性方面的可行性。     

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.