投资者情绪与不同规模股市收益的交互影响——基于SVAR模型的实证研究

投资者是股票市场的重要参与者,我国市场中非机构投资者占比高达90%,投资者情绪对股票市场起到重要影响.投资者情绪影响投资者决策,进而影响股市收益,股市又对投资者情绪产生刺激.文章基于日度数据构造投资者情绪指标,运用结构向量自回归(SVAR)模型对我国投资者情绪与大中小盘不同规模股市收益之间的关系进行研究.结果表明,投资者情绪与不同规模股市收益之间交互影响.股市收益对投资者情绪的影响存在时滞效应,但当投资者情绪受到影响,则反过来在当期显著地影响股市收益.同时,投资者情绪对不同规模股市收益的影响存在差异性,中小盘股指收益受到投资者情绪的影响程度大于大盘.     

QFII对中国股市的稳定作用研究

诸多文献研究表明机构投资者可以起到稳定股市的作用。在我国,作为第二大机构投资者的QFII是否也能发挥稳定股市的作用是研究核心。对2007年—2010年上半年间QFII持股的相关数据进行了实证分析,研究结果发现QFII持股比例越高的股票,其股价波动性越大。这说明QFII的参股会增大股票的波动性,QFII在我国无法起到稳定股票市场的作用。研究对我国证券市场投资者发展政策和制度制定具有一定的参考意义。     

投资者情绪与股市收益率的非对称相关性分析

采用主成分分析的方法,把原始的投资者情绪变量构建成投资者情绪指标体系,运用VARBVGJR-GARCH-BEKK模型探讨投资者情绪和股市收益率之间的非对称相关性。实证分析结果表明:投资者情绪与股市收益率之间存在双向的均值溢出效应;股市收益率与投资者情绪间存在显著的双向波动溢出效应,任何一个变量的波动信息都会传递到另外一个变量中,对另一变量的波动产生影响;投资者情绪受到自身滞后的负冲击比受到自身滞后的正冲击产生更大的波动;投资者情绪的正面冲击会加大股市收益率的波动。     

投资者情绪与个股波动关系的微观检验

伴随中国股票市场的不断发展创新,股票波动性的影响机制研究愈发重要。该文旨在检验投资者情绪与个股波动率关系。该文基于主成分分析法,构建了投资者情绪指数,使用面板数据回归方法,通过对2003年至2011年的2 454支个股数据分析研究投资者情绪是否对于股票市场的波动率产生影响。研究结果显示:投资者情绪确实对股票波动性有显著影响,投资者情绪越高个股波动率越高;同时影响股票波动性的一个重要渠道是通过影响股票的换手率来实现的。     

基于混频数据的投资者情绪与股市波动效应的研究

根据投资者情绪对股市波动具有重要影响这一观点,引入投资者情绪的传统GARCH类波动率模型出现因不同频率数据建模而产生的效率损失问题。文章基于混频数据结构,分别从不同行业、不同情绪状态和不同经济阶段3个角度切入,引入自适应权重形式的广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS-adapt),对中国股市日度波动率进行估计与预测比较。实证结果表明,自适应权重形式融合的混频数据结构可以更好地解释投资者情绪对股市产生的长期波动作用,不同行业表现出有显著的解释力和预测力。此外,在不同行业下,情绪低落时对股市的冲击更大。     

基于GARCH族模型的我国股市波动性研究

选取1996年12月16日到2015年5月19日期间上证综指和深证成指日收益率数据,建立二变量指标的GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型,对我国股市的波动性进行实证分析.结果发现:EGARCH模型能较好地拟合沪深两市日收益率波动的时间序列,而且我国股市存在显著的非对称性,表现为股票市场上投资者对利好消息的反应小于对同等程度的利空消息的反应.     

基于VAR模型的融资融券交易对中国股市波动性的影响研究

选取2010年4月1日—2019年11月29日的融资余额、融券余额和沪深300指数的日度交易数据,运用Granger因果关系检验、VAR模型和脉冲响应函数等方法研究融资融券交易对中国股市波动性的影响.结果表明:融资融券交易与股市波动具有双向Granger因果关系;融资融券交易对股市波动具有显著的负向冲击,即对股市波动具...     

股改后中国股市面临的主要问题

股权分置改革的结束意味着中国股市摆脱了约束自身发展的最大负担,市场表现也一再印证了股改的正确性。但后股改时代的股市仍然面临着诸如股票质量不高、监管规则不完善、投资者难获利、对政策依赖程度过高等众多问题。要使中国股市真正走向成熟,还必须坚持从保护投资者利益出发,进一步规范市场的基础性制度建设。     

股权分置改革前后中国股市混沌分形特征比较

股权分置一直是困扰中国股市的制度性缺陷.通过计算股改前后沪深两市4种指数的Hurst指数和分形维,来比较股改前后市场的混沌分形特征.得出一系列结论:中国股票市场具有混沌分形特征,股改明显加快了丧失初始条件记忆的速度;股改后市场的投资风险有加大的趋势;深市最少需要4个变量来建立市场的动力学方程,而沪市就至少需要5个变量,沪市比深市复杂些;股改后两市分形维有下降趋势,股改有提高市场效率的趋势.这些结论可为研究股权分置改革对中国股市的影响提供一点思路.     

机构投资者入市资金规模与股市流动性均衡关系研究

流动性是度量股票市场安全的重要指标.本文应用协整方法对中国股市的流动性与宏观经济变量、机构投资者入市资金量之间的均衡关系进行了实证研究,结果表明,流动性与宏观经济及机构投资者发展之间存在着正向的长期均衡关系,而货币供应量的增加反而会降低股市流动性;机构入市资金量增加了股票市场的流动性,机构投资者已经发挥了稳定市场的功能.     

用ARCH模型研究中国股市的波动特征

中国股市的波动特征是学者们和投资者关注的一个重要领域,与国外成熟的证券市场相比,中国股票市场作为新兴市场,具有其特有的性质,如更高的不可预测性和复杂性,股票价格更大的波动幅度和频率.研究中国股市的波动特征就具有重要的理论价值和现实价值.投资者在选股过程中需要理解中国股市随时间变化的波动情形,而ARCH模型族正是研究股市波动随时间变化的工具.以上证综合指数为对象,采用GARCH类模型对中国股市波动情况进行实证研究,为股市收益的尖峰厚尾特点、波动的集簇性、时变性提供了实证证据,并对实证结果作了一些初步的探讨.     

基于GARCH模型的股价波动预测

该文运用GARCH模型,根据沪深300指数对股市波动性推理预测,让投资者决定的策略更精准,对其起到指导作用。成果显示使用GARCH模型有利于增长股票市场推测的精准性,更具备适用性。沪深300指数使投资者在金融市场上可以避免一定风险,但同时也会增加投资者的数目,从而加剧金融市场的波动性。所以,该文以入股的收益率为参数,建立模型。     

MDH理论与日历效应下的中国股市量价关系

基于分布混合假说(MDH)理论的数学推导,以我国深沪股市的大盘指数为研究对象,检验原始交易量、包含自相关性的交易量对广义自回归条件异方差模型(GARCH)效应的解释效果,并分析日历效应对交易量与股价波动性关系的特殊影响.结果表明,GARCH模型可以很好地拟合中国股市的股价波动持续性问题;当引入原始交易量以后,股价波动性在一定程度上可以为原始交易量所解释,而包含自相关性的交易量对股市GARCH效应并无很好的解释力.经实证分析证实,股价的日历效应对于上海市场中交易量对股价波动性的解释有着推波助澜的作用.     

后危机时代中国股市波动性解析:基于GARCH模型族研究

波动性是衡量股市风险和稳定的重要指标之一,对股市的健康发展具有重要影响。文章以上证指数为研究标的,利用GARCH族模型对股市的波动性进行了比较研究。结果表明,后危机时代,中国股市收益率波动确实存在非对称现象,EGARCH模型比TGARCH模型更能适合刻画中国股市的特征,但GARCH模型族存在伪持续,尚待改进。     

基于GARCH-MIDAS模型对股市波动率预测

极端冲击(例如战争和金融危机)会导致股市波动剧烈.提出5种增强的混频模型(GARCH-MIDAS),可以捕捉非对称和极端冲击对股市波动率的影响.样本内的结果表明,我国股市存在明显的波动率聚集效应和杠杆效应,并且负面的极端震荡会导致较高的波动性.而样本外的MCS和DM检验结果则清楚地显示出EGARCH-MIDAS-ES模型最适合预测股市波动率,该模型在短期波动中纳入了非对称效应,长期趋势中加入了极端冲击的影响.此外,稳健性检验证实,与标准GARCH-MIDAS模型相比,增强的波动率模型在统计和经济方面均可产生更好的预测结果.通过考虑极端冲击,为股市波动率预测提供了新的见解.     

基于博弈论的股市中货币政策影响力研究

针对我国股市实际情况,运用博弈论,建立股市中投资者的博弈模型,对股市中的货币政策失效进行了分析,并提出增强货币政策对股市影响力的建议.要增强货币政策对于股市的作用效果,应当注意信息披露的准确程度、信息成本、投资者在股市中所投入的资金量这三个因素对股市中货币政策传导的影响,通过加强对信息披露的监管,降低信息成本,促进个人投资的稳步增长,来解决货币政策在股市中的失效问题.     

中国股市"已实现"波动率的周期性研究

论述证券市场“已实现”波动率的理论,利用深圳成分指数和上海综合指数的5 m in高频数据,对沪深两市的波动周期做了实证分析,通过Fourier谱分析,比较了沪深两市的波动周期,揭示了我国股市的周期波动性特征.目前,我国股票市场的周期性研究多集中在市场指数和收益率的低频数据周期分析,本文的特点是利用高频数据对波动率这一重要参数的周期性进行分析.     

机构投资者对股价波动率的影响研究——基于2011-2013年沪市横截面数据的实证分析

选取2011-2013年上海证券交易所A股作为研究样本,运用Stata12、Excel软件,通过统计描述分析、多元回归法、虚拟变量回归法分析了机构投资者对股市波动率的影响.实证研究发现,在不同市场环境下机构投资者持股对市场稳定性所起的作用不同,随着机构投资者的壮大,个股流通市值越大,日内波动率和超额波动率越大,股市收益波动率越小;上市公司业绩越好,股价波动率越低.鉴于此,我国应扩大机构投资者队伍,根据市道适度控制基金产品的发行速度,并促进上市公司优胜劣汰、进退有序.     

我国股市与实体经济关联度的实证分析

利用我国工业增加值及上证、深证工业指数作为总体样本 ,运用统计中的回归分析和拟合分析方法 ,使用统计软件SAS ,对我国股市与实体经济的关联度及滞后效应等问题进行实证分析 ,得出了“我国股市与实体经济高度相关 ,并且实体经济的波动周期比股指波动周期滞后 3个月左右”的结论 ,该结论对投资者及政府有关部门具有一定的实用参考价值     

对于预测上海股市股指波动性的数量模型的比较

目前对于随时间而变化的波动性预测模型主要有两类:一类是假设波动性的变化是一个确定性过程的GARCH模型,另一类是假设波动性的变化是一个随机性过程的随机波动模型.本文同时将这两类模型(GARCH(1,1)模型及其特例RiskMetrics模型,随机波动模型)应用于上海股市中,通过对样本外区间的预测准确度来衡量这两类模型对我国股市波动性的预测能力.通过4个预测准确度指标,MS模型对于上证指数在样本外区间的预测相对于另外两个模型而言都是显著最佳的.RiskMetrics模型的表现则要优于GARCH(1,1),且RiskMetrics在实际运用中要方便的多.