中国股市微观结构噪音特性及其影响因素——基于逐笔交易数据

基于中国股市逐笔交易数据,有效利用全样本不规则采样数据,对日内高频微观结构噪音的估计、特性及影响因素进行了研究。结果显示噪音分布具有尖峰厚尾的特点,日内模式呈现L型。信息非对称程度和流动性作为影响噪音的两个最重要因素,分别与噪音呈正相关和负相关关系。价差由于同时包含了信息非对称程度和流动性两方面的信息,对噪音有近60%的解释能力。     

上海股票市场流动性的度量与影响因素实证分析

首先分析了市场流动性的定义,给出了流动性指标的一种新的度量方法,然后,首次描绘了上海市场弹性和影响力的日走势图和分时特征图.最后,研究了交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小与各项流动性指标的影响,通过对上海证券交易所的交易数据进行实证,表明上海证券市场,交易量、股票价格、波动性和流通盘的大小对流动性各项指标都有显著的解释能力;上海交易所存在“股本小的股票价格较高”的现象.     

基于高频数据的ACD模型微观扩展应用

在金融高频数据中,价格久期反映了投资者的交易行为,从时间维度反映了信息的传导过程。本文采用股票交易的分笔数据,在自回归条件持续期间模型中引入微观结构变量:交易密度、每笔平均交易量和百分比买卖价差,分析价格持续期与市场交易之间的关系,进而得出投资者交易行为相关结论。     

价量分布下的股票流动性深度的度量

首先分析了市场深度的含义,然后从股票的价量分布角度,分别给出了股票实际成交深度、买方深度和卖方深度的新的度量方法。最后,运用实际成交深度的度量方法,描绘了我国上海股市深度的日内分时特征和日走势图,支持上海股市日内深度也大致呈现M型的观点。     

中国期货市场日内效应分析

运用1分钟高频数据对我国三个市场、六个品种的商品期货的收益率和交易量的日内变动模式进行研究,得出了日内绝对收益率及交易量的"L"型变化模式.这跟证券市场的"U"型日内特征不同,我们根据金融市场微观结构理论、交易机制及交易者心理给予解释.在此基础上,利用Granger因果关系检验和向量自回归模型(VAR),研究了影响收益波动性的各种因素.结果表明绝对收益率与交易量、持仓量之间两两存在双向Granger因果关系,这是与股市的只存在由交易量到绝对收益率的单向Granger因果关系不一样的结论,原因在于期货市场的做空机制.通过对VAR模型进行方差分解和脉冲响应分析,实证分析了三者之间的动态关系及影响程度.结论表明:当以绝对价格波动作为被解释变量时, 其自身的滞后项可以解释90%左右的残差扰动,交易量可以解释10%左右的的残差扰动.当以交易量作为被解释变量时,其自身的滞后项可以解释80%左右的残差扰动,绝对价格波动可以解释20%左右的残差扰动.当以持仓量作为被解释变量时,其自身的滞后阶数解释了45%～70%的残差扰动, 交易量解释了25%～45%的残差扰动,绝对价格波动解释了5%～10%.各方程变量解释基本都稳定在20～30分钟后.实证结果还表明持仓量对绝对价格波动和交易量有微弱的影响,而绝对价格波动与交易量有较强的互动影响,并且就此给投资者以相关建议.     

基于高频交易数据的上海证券市场投资者风险态度实证研究

机会成本和逆向选择成本是影响限价指令提交者行为的主要因素。本文采用2003年7月1日～2004年6月30日上证50成份股高频交易分笔数据检验了我国股票市场收益率的波动、波动率的变化与价差、深度的关系，结果表明在股票市场中，波动越高，价差和深度越大；当波动短期内上升或下降时，价差显著增大，深度有不显著的增大。本文实证结果意味着：投资者在市场上面临机会风险和逆向选择风险，前者体现在股票收益率的波动，后者体现在波动率的变化；价差和深度的变化反映了投资者的风险态度，投资者不仅对股票收益的波动性敏感，对股票收益波动性的变化也有一定的敏感性，本文从微观层次上研究了我国股票市场的风险因素及风险态度。     

最小报价单位对我国股票市场流动性影响--基于高频数据的实证研究

最小报价单位是影响证券市场流动性的重要因素之一。利用上海证券交易所分笔交易数据，从价差、深度以及交易金额三个方面考察了最小报价单位对股票市场流动性的影响。实证结果表明，从总体上看．最小报价单位的变化将导致股票市场平均价差、深度和交易金额同向变化。按照股价大小将股票分组后发现：最小报价单位增加将导致低价股的价差和深度变大，交易金额减少；最小报价单位增大对高价股的价差没有显著影响，但会增大深度和交易金额，从而改善高价股的流动性。最后刺用“分改厘”后基金流动性的变化验证所得结论。     

流动性调整地风险价值度量: 基于金融高频数据的实证分析

结合ACD和UHF-GARCH理论构造了适应我国股票市场的日内风险价值WACD(1,1) -UHF-GARCH(1, 1)-IVaR模型,然后引入价格冲击模型构造的流动性度量指标,以浦发银行为例对我国股票市场的流动性日内风险价值进行了实证分析,得出三点结论: 一是我国股票市场的交易持续期具有很强的聚类性;二是高频数据中GARCH效应显著,且利好消息会对等量的利空消息产生更大的波动,但考虑流动性的影响因素后利空利好消息对市场的冲击效果都有明显降低;三是蒙特卡罗模拟结果表明,不考虑流动性影响的风险价值较大幅度地低估了实际损失.     

异质金融市场高频期货交叉套期保值问题研究

目前我国期货市场尚不成熟,没有形成完备的上市品种结构,因此.实现一种期货对多种现货的交叉套保在风险管理中具有重要意义.考虑到投资者行为的异质性和波动相关持久性等高频波动经验特征,本文将不同期限的波动因素引入到基于高频数据的CAW(Conditional Autoregressive Wishart)模型中,构建了高频波动率矩阵的动态变化模型HAR(Heterogeneous Autoregressive)-CAW模型.同时,利用矩阵纠偏技术,将该模型与均值模型融合,提出了收益率和波动率的联合动态变化模型-均值HAR-CAW模型.最后,基于该联合模型多期预测值的理论推导,并结合最小方差理论,实现了不同平衡周期下最优套期比的动态估计.针对上证50ETF、中小板ETF和沪深300股指期货的实证分析表明,高频波动率矩阵具有高峰厚尾和长记忆性等经验特征;同时,不同现货资产比例、不同时间区间及不同平衡周期下,本文所提交叉套期保值模型的套保效率显著优于基于日度数据的OLS(Ordinary Least Square)模型和DCC(Dynamic Conditional Correlation)等常用模型,而本文所提的矩阵纠偏技术也显著提高了未纠偏时的套保效率.     

基于高频数据的沪深股票市场的相关性研究

以往的文献对于股票市场之间的相关性研究大多是基于低频数据的.本文则采用高频金融数据,对上海和深圳股票市场的相关性进行研究.首先提出了基于高频数据的赋权已实现变差估计量和赋权已实现协变差估计量.然后,给出了基于赋权已实现变差和赋权已实现协变差的金融市场之间相关系数的定义.最后,采用Bayes 方法来检测相关系数时间序列的变结构点,来发现金融市场间的相关性是否存在显著变化.通过对上海和深圳股票市场进行的实证研究发现,两个市场的相关系数在变结构点存在显著变化.     

高频数据的加权已实现极差波动及其实证分析

高频金融时间序列的分析与建模是金融计量学的一个崭新的研究领域。已实现极差波动是针对高频金融时间序列而开发的一种全新的波动率度量方法。文章首先证明了已实现极差波动是比已实现波动更有效的波动估计量。然后基于日内波动的特征。给出考虑“日历效应”的加权已实现极差波动。并说明了已实现极差波动只是加权已实现极差波动的特例。最后。通过对深圳股市实证分析。证实了加权已实现极差波动是比已实现极差波动更有效的波动估计量。     

基于股票市场交易数据流的场景记忆模型

设计一种基于场景记忆的多层推理模型，构造生活在高维资本市场内部交易数据流中的感知交易主体，从市场的内部研究市场的交易行为。把人脑的记忆机制巧妙地应用到股票市场，利用记忆、回忆等独特功能帮助投资者分析股市的变化趋势及特点，从而指导决策。通过计算机程序实验，我们设定的两种模式下的历史记忆情况清晰明了，并且该模式样本点的后续走势分布图有很大的参考价值。     

中国重点骨干烟草品牌市场变化趋势

针对我国重点骨干烟草品牌市场趋势呈现的稳步、均衡、可持续特点,以及销量增长逐年递增、增幅递减的态势,选择ARIMA模型对重点骨干烟草品牌市场趋势进行预测,取得了精度较高的结果,为烟草企业生产经营提供决策依据。     

中国电视业市场结构实证分析

本文实证表明,全国电视市场结构为以中央电视台为主导、集中度较低的寡占Ⅳ型市场结构;全国卫星电视市场为以中央台为寡头、集中度很高的单寡头垄断市场结构;省级城市电视市场以多寡头垄断为主,有些为双寡头垄断市场结构;地市级电视市场也以寡头垄断型为主,在经济较为发达的地市,有些呈现出以地市城市台为主导的寡头垄断市场结构.     

中国区域创新效率的实证分析——基于省际面板数据及DEA方法

应用DEA方法对我国省际区域创新效率进行了实证测评.主要结论有:1998～2005年,我国区域创新效率总体显现出增长的态势,但期间也有所波动;2000年后,东部创新效率明显低于中、西部地区,主要是由于东部地区纯技术效率较低所致;相对于规模效率,全国及各地区纯技术效率还有较大的提升空间,提高纯技术效率对创新型国家建设意义重大;全国范围内,技术效率、纯技术效率与规模效率均呈显著收敛的趋势,落后地区的追赶效应明显.     

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。     

基于成分数据的市场集中度指标预测建模方法及应用

由于HHI和CRn在反映市场集中度方面各有优势,因此在实际应用中经常同时使用这两个指标.本文从这两个常用指标的定义出发,提出一种新的基于成分数据的市场集中度指标预测建模方法.利用该方法,不仅能预测未来时刻的HHI,同时还能预测未来的CRn,并解决了传统预测方法由于企业的市场排名变化而造成CRn中样本可能发生变化的问题.为验证该方法的有效性,文章将此方法应用于中国寿险行业的市场集中度预测,得到了满意的效果.     

基于PROMETHEE的模式兴趣度评估方法研究

解释和评估模式是知识发现过程中的一个重要步骤。虽然在数据挖掘的算法中通过设置模式的重要性阚值可以消除大量无关模式,但当面对一个大的数据库时,数据挖掘的最终结果依然很大。从客观和主观两个方面分析了模式兴趣度的影响因子,并用多目标决策方法PROMETHEE对数据挖掘的结果进行综合评估,力图最终自动提交给用户的是易于理解的、潜在有用的有趣模式(知识)。最后通过实例说明了该方法的有效性和实用性。