中国股市正反馈交易涨强不对称的定价能力

中国市场存在显著的正反馈交易,且追涨程度远超过杀跌程度.这种现象本文称之为正反馈交易的涨强不对称.本文旨在研究这种涨强不对称是否具有定价能力.本文在Fama-French三因子模型的基础上构建了反转因子、正反馈因子和涨强不对称因子,对2010年以前上市的全部A股从1998年1月至2016年10月的数据进行实证检验.本文发现,涨强不对称因子的表现显著区别于正反馈因子和反转因子;尽管单一来看正反馈因子、反转因子和涨强不对称因子都有一定的定价能力,但在多因子模型中正反馈因子和反转因子的定价能力很弱,只有涨强不对称因子有显著的定价效果;且这种定价能力不是因为追涨、杀跌、流动性溢价或投资者情绪造成的.总之,涨强不对称是一个有别于传统因子的新定价因子,且其定价能力可能源于市场补偿非理性投机带来的风险.     

中国证券市场泡沫问题实证研究

中国证券市场的泡沫问题一直是各界关注的一个焦点。本文运用剩余价值模型,针对1994~2007年的A股市场,分别从市场整体和行业局部的两个视角对进行了泡沫问题的实证研究,得出了我国证券市场长期以来存在泡沫的结论。从市场角度而言,我国证券市场的内在价值保持相对稳定,而股票价格波动频繁,市场中的泡沫成分较多;从行业角度而言,不同的行业,泡沫成分明显不同。综合两者的共同点,市场泡沫波动频繁时期,行业泡沫亦增多,反之,亦然。     

两种证券市场混合交易机制之分析

通过拍卖模型研究了专家经纪人和限价指令簿，以及限价指令簿和多元做市商混合市场结构，并从流动性需求者的角度将其与当前的限价指令簿市场进行了比较分析，在对称、线性均衡环境下，发现相对限价指令簿市场，流动性需求者(尤其是大额指令需求者)总是偏好于限价指令簿和专家经纪人混合市场，在其他情况下，并不存在总是最优的市场结构，在和同的市场设计和市场状态下，流动性需求者偏好于某一市场。     

证券市场的标度理论及实证研究

运用分形理论探讨证券市场的自相似性与标度不变性 ,分析三种标度指数 ,即自相关指数、Hurst指数、基于 DFA算法的标度指数 .基于标准差时间序列改进 Hurst指数 ,将 DFA推广为动态递推算法 .利用三种标度指数对国内沪深股市进行实证研究 .结果表明 ,沪深股市收益率均不服从正态分布 ,在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性 ,表现为分形时间序列 ,说明其背后所隐含的政策导向影响中国股票市场的特征 .     

市场经济中的正反馈机制研究

以正反馈系统理论为基础，分析了微观市场经济演化过程中的正反馈机制，并着重以顾客行为为突破口，利用非线性Ｐｏｌｙａ过程，建立了理论模型，从中对企业行为目标、垄断竞争市场等方面的一些问题进行了讨论与分析.     

宏观金融指标对证券市场影响的实证研究

证券市场作为一个复杂的经济系统，使用非线性人工智能方法对其进行研究具有显著的优越性。通过将宏观金融数据指标作为输入变量，使用神经网络结合基因搜索算法进行训练与模拟，得出了其对于证券市场影响程度的排序，并验证了证券市场研究中技术分析与基本分析两大流派各自的一些假设与主张。     

反馈交易与证券市场收益的尖峰厚尾特征

提出了一个有理性交易者和非理性交易者参与的证券市场收益模型,其中非理性交易者采取简单趋势外推的反馈交易策略.反馈交易导致收益序列的自相关,收益序列的长程相关性引起了异常扩散,由于扩散的方差大于标准布朗运动的方差,造成收益概率密度函数的厚尾现象.在模型的基础上,利用蒙特卡罗仿真方法生成了股市收益时间序列样本,计算了仿真数据的峰度、尾指教和自相关系数,并与我国上证指数真实收益序列的相应指标进行了对比分析.模型的仿真结果显示了证券收益的尖峰厚尾特征以及收益序列的自相关性.     

投资组合理论及其在中国证券市场中的应用研究

本文对现代投资组合理论在我国证券市场中的应用进行了深入的实证分析。通过对马柯维茨模型、因素模型、人约束条件下的资产组合选择模型的实证研究,得出了许多非常有价值的结论,对我国的证券投资运用特别是投资基金的管理有着重要的指导作用。     

我国证券市场行业收益三因素模型的实证研究

Fama-French三因素模型比资本资产定价模型更好地描述了股票收益率横截面数据的变动,采用最新的股票数据(2000.01～2003.12)并运用Fama-French的三因素模型对每个行业的平均回报率进行了检验。论证了行业收益的三因素模型在我国证券市场上是成立的,同时检验了我国证券市场上每个行业是否有“月度效应”现象。实证结果为风险预算过程中的战略风险预算和风险控制提供了可靠依据,同时为投资组合选择、预测、决策及其业绩评价提供了一定的依据。     

资产组合保险在上海证券市场的实证分析

运用1998年1月～3月上海证券市场的数据,对风险性投资保险策略--资产组合保险进行了实证分析。结果表明,在上海证券市场采用资产组合保险策略,可以实现投资组合价值的保险。     

交易量与股价波动性:对中国市场的实证研究

以沪深股市的20只股票为样本，对条件方差方程中是否引入交易量分别建立的两组收益率GARCH模型进行分析．结果表明，引入交易量后，GARCH效应显著减小，大部分模型的GARCH效应不再显著，而所有模型交易量的系数估计量均显著为正．并以中国市场为实例，证明交易量具有序列相关的性质，支持了交易量作为信息到达数量的代理变量对股价波动持续性的解释作用．     

期货市场交易量与收益率及其波动关系的实证研究--ARMA-EGARCH-M模型的应用

通过建立ARMA-EGARCH-M模型对中国期货市场铜、铝交易量与收益率及其波动的关系做了一个全面的实证研究。结果表明：同期交易量与收益率波动正相关，将交易量分为预期与非预期两部分后发现非预期部分对收益率的波动有更大的影响；交易量的引入并没有消除波动的ARCH效应；中国期货市场杠杆效应不明显；铜在期货市场的运行有效率，而铝却缺乏效率。     

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．     

日中两国不同经济时期股市的多重分形分析

在不同的经济发展时期, 股票市场波动会呈现出不同的动力学特征. 鉴于分形理论在描述股票价格波动特性时具有许多优势, 应用多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA) 对日本七个经济时期以及中国股市自建立以来三个经济阶段的股票市场指数进行实证研究. 结果显示: 不同经济发展时期日中两国的股票市场均具有明显的多重分形特性; 但各自不同的经济时期多重分形特性差异显著, 且与当时经济发展的状况存在着一定联系. 接着运用自组织特征映射(SOM)神经网络对日本七个经济时期股市的多重分形特性进行分类, 验证了多重分形消除趋势波动分析(MF-DFA)可以较准确地刻画出不同经济时期股票市场的动力学特征. 最后, 通过对比日中两国不同时期股票市场的多重分形性, 得出一些对中国经济发展有益的启示.     

指令驱动市场股票信息性交易概率的实证研究

在金融市场中，信息性投资者拥有资产未来价值的私人信息，并将根据其所掌握的信息情况进行交易，且其交易将向市场传递相关信息。信息性交易概率问题可以作为股票交易信息不对称程度的代理变量，以往对其的评估大多基于存在风险中性作市商的报价驱动市场。本文在传统的EKOP信息交易模型基础上发展了适合指令驱动市场的信息模型，考察了不存在做市商报价的中国指令驱动的证券市场信息性交易的概率问题，对市场上知情投资者委托单占日内所有成交委托单的比重问题进行了研究，考察了市场上投资者的行为并给出了衡量日内交易事件信息性交易概率的估计式。     

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.     

股票交易时间间隔分布特征的实证研究

通过对中国股票市场中大量投资者的股票交易数据进行统计分析,发现个体买入和卖出股票的时间间隔分布具有幂律分布的特征,均能通过阈值为0.9的Kolmogorov-Smirnov统计性假设检验且幂指数几乎一致,可能体现着人类买卖这种相对应行为的相关性。股票交易次数和交易金额的分布也具有明显的胖尾现象,但并不具有幂律分布的特征。结果表明中国股市仍以小投资者居多,而且投资者的平均交易次数偏少。     

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.