基于投资分析的股票市场投资者行为演化蚁群算法模型

文章根据股票市场投资者行为与蚁群觅食行为的相似性,建立了基于混合行为蚁群算法的股票市场投资行为演化模型;研究了"熊市"与"牛市"时不同投资者行为与市场稳定性的关系;并利用Matlab进行了模拟,结果表明,投资者行为与股票价格及市场稳定性之间存在复杂的关系.     

股票市场羊群行为的中美比较

结合最新的资产定价模型和股票市场羊群行为检验思路,提出了股票市场理性与非理性羊群行为检验方法,并将股票市场羊群行为实证研究扩展到不同市场之间的比较.实证研究表明,纽约股票市场的理性羊群行为程度高于中国股票市场,但其非理性羊群行为程度缺低于中国股票市场,中美股票市场交易制度及投资者理念的不同能够解释羊群行为差异.     

自适应元胞遗传算法与股票价格行为分析

与以往侧重于刻画从众模仿行为的元胞自动机价格模型不同,论文基于Moore型邻居投资者分布结构,以预测精度为切入点,将遗传算法引入到元胞自动机股票价格模型中,投资者与“邻居”沟通和分享信息,并由遗传算子来优化其对股价进行预测的各要素权重;研究了两种预测模式下的权重演化行为。以及权重交叉概率对股价行为（收敛性、波动性等）的影响;模拟了预期驱动下,股价与市场情绪的关系．研究认为：元胞遗传算法的引入,较好地驱动着股票价格回归基本价值,减轻了股票市场的波动性．     

基于策略演化的股票市场元胞自动机模型

将基于Moore型邻居的投资者策略演化行为及策略演化效用函数引入投资者预期驱动的股票市场元胞自动机模型,对演化动力系统做了动力学分析,并研究了策略模仿行为对价格的影响.理论分析及计算机仿真结果表明:股票价格呈现基本面价值收敛,验证了动力系统的稳定性;引入基于Moore型邻居的策略演化规则后,投资者的策略选择出现明显的羊群行为,并且导致价格波动异常,价格发现效率降低;收益率峰度与投资者策略模仿强度有关.     

沪深股市羊群行为的实证研究

金融市场中的羊群行为是一种非理性的行为,对于投资者的效用和整个市场的稳定都产生消极的影响.研究证明,人类的从众本能,人群间的沟通,对报酬和声誉的需要以及信息的不确定性,都可能导致金融市场的羊群行为.采用横截面收益的绝对差(CSAD)的方法,对我国股票市场是否存在"羊群行为"进行了实证研究,得到我国的股票市场中确实存在着羊群行为.     

价值投资策略在中国证劵市场的适用性分析

价值投资理论也称稳固基础投资理论,该理论认为：股票价格围绕＂内在价值＂的稳固基点上下波动,而内在价值可用一定的方法测定。价值投资是国外成熟股票市场上的一种重要的投资理念和方法,实践中,我国证券研究分析人员和投资者也经常使用诸如市净率与市盈率等价值指标。价值投资策略适合中国的证劵市场吗？本文将从研究市场有效性出发,选择测量股票内在价值的标准和方法,研究股票价格是否围绕价值波动,从而证明在中国证劵市场采取价值投资策略是否有效。     

基于连续渗流的股票价格波动模型及实证分析

本文以连续渗流理论为基础,讨论了交易信息在投资者之间传播对于股票价格波动产生的实际影响.通过对资本市场投资者的投资行为进行心理分析,进而在已有模型基础上进行改进,得到更为实际的投资者行为模式,使之更符合市场实际情况,同时文章对模型的参数做了简要地分析.     

上市公司灾难捐赠行为对股票价格的影响

基于市场反应模型分析评估了汶川地震后我国沪深257家A股上市公司的捐赠行为对股票价格的影响,从研究结果来看,上市公司的灾难捐赠行为并不能得到股票投资者的认可,即公司的灾难捐赠行为会对股票价格产生负面影响.为若要避免公司的捐赠行为给公司股票价格产生负面影响,同时又想通过灾难捐赠缓解来自公众的压力,获得较高的战略收益,可采取的捐赠策略主要有:一是合理选择捐赠额与捐赠时间.对于较小额度的捐赠,应该及早发布公告,而对于较大额度的捐赠,应该迟些发布捐赠公告,这样可以平衡各个利益相关者对公司捐赠行为的期望.二是就灾难捐赠与股票投资者做好沟通协调.     

加息对股票市场的影响分析

股票市场与宏观经济政策密切相关,加息对上市公司、个人投资者以及股票价格的未来走势都会产生一定的影响。本文结合近期中国人民银行的利率调整规定,深入探讨了加息对我国股票市场中的上市公司、个人投资者,以及股票价格的具体影响。     

中国股票市场波动成因及影响

我国当前正处于以证券投资基金为代表的机构投资者快速发展阶段,基金对于股票市场的影响力日益显现,证券投资基金在分流和转化储蓄资金,改善投资者结构的同时,其投资行为也对股票市场产生了一定的负面影响,加剧了市场的投机气氛,影响了股票市场的稳定性,极大程度影响股指大幅度波动。这严重损害了基金作为机构投资者的形象,影响了证券投资基金在我国证券市场的地位和作用,也限制了投资基金自身的发展。本篇全面系统地分析了我国股票市场的波动性成因及影响。     

中国投资者多角度舆情分析及其在股市预测中的作用

股市中存在与投资者舆情有关的非理性现象，舆情与股市关系的量化研究对发掘股市规律和辅助投资预测具有重要意义.本文基于论坛中的投资者发言，创新性地建立CNN-TLDA混合模型对舆情进行多角度量化分析，从积极度和关注主题两方面探究投资者舆情和股市的相互影响关系，并基于长短时记忆(LSTM)网络对舆情在股市预测中的作用进行探讨.研究表明:中国股市投资者普遍悲观，投资者乐观度和关注主题都与股市高度相关.多角度舆情分析使预测误差下降至41%.研究成果能够辅助投资者的投资决策，也能为股市中个体投资者舆情的分析与利用提供科学参考.     

我国开放式基金投资者赎回的影响因素

在2003年和2004年股市一直处于低迷状态时,我国开放式基金业绩在整体上仍然能够跑赢大盘,给投资者的回报收益率大于同期银行存款利率,可是基金市场却遇到投资者的大量赎回．利用2003年至2004年的面板数据对投资者的赎回行为进行研究发现：基金净值和分红均与赎回率显著正相关;基金累计净值与赎回率显著负相关;债券型基金对整个市场赎回的贡献显著正相关,股票型基金则不显著;投资者并不注意投资成本,表现为赎回费率和申购费率根本没有起到阻止赎回的作用。     

股票收益率与投资者情绪动态关系的实证研究

利用主成分方法构建投资者情绪指标,并建立SVAR模型通过脉冲响应函数对投资者情绪与股票收益率的动态关系进行深入分析中发现：投资者情绪与股票收益存在相互影响;股票收益的上升对投资者情绪有持久的正面影响;投资者情绪正面冲击对短期市场收益有正面影响．对中长期市场收益则产生负面影响;投资者情绪的变化冲击还会引起更强烈的收益波动。     

基于投资者保护的证券市场监管规制

投资者保护是被国际证券委员会（IOSCO）列为证券市场监管的目标,新兴市场的诸多不足,导致政府监管的非市场化,成为我国证券监管中投资者保护的制度性缺陷。在完善政府监管投资者保护的路径选择上,必须把＂投资者保护＂的监管理念通过制度设计落实到监管实践,消除法律方面的不完备,实现政府监管的市场化,并加强对监管者的监管。     

股市情感词典自动构建与优化

为了更好地挖掘投资者情绪,解决在股市文本情绪分析过程中,现有情感词典构建方法自动化程度低、行业特异性不足和精确度不足等问题。在构建基本情感词典的基础上,Word2vec对自动添加的高频情感词语进行极性判断与赋值,并将情感词典构建改为优化问题,采用改进模拟退火算法对情感词典的词语分值进行优化,提高股市情感词典性能。实验结果表明:该方法所构建的股市情感词典可以有效识别股市文本情绪,提升文本覆盖率,具有更强的行业特异性,提升情绪分析准确性,可更好用于投资者情绪相关研究。     

深圳股市量价关系的实证分析——经济数学模型的应用

结合投资者情绪的影响,利用脉冲响应函数和方差分解对价量因果关系的动态表现形式作了进一步分析。实证结果表明:深圳股市收益率、收益率波动、投资者情绪这三个变量对股票交易量都有着不同的影响。其中股票收益率和收益率波动对交易量的影响主要是通过对预期交易量来起作用的。     

证券市场虚假信号传递博弈

基于信息不对称,建立了一个证券市场虚假信号传递博弈模型,从以衍生金融市场为"误导"工具的角度对股市羊群行为的产生机理进行了阐释,得出了普通投资者证券市场的分离均衡结论.进而,对中国证券市场发展及我国衍生金融市场的开放与发展提供了政策参考.     

沪港通对A股市场的影响—基于ARIMA模型的预测分析

股票市场是实体经济的睛雨表,沪港通的实行对中国股票市场的影响较大,本文利用ARIMA模型对沪港通正式开通前后一段时间的上证综指进行模拟预测,通过建立模型、参数估计、残差检验及追溯模拟分析了沪港通对我国股票市场的影响。预测结果显示,在沪港通正式实行后的一段时间内,上证综指的实际值与预测值的差值大部分为正数,该结果表明：由于投资者信心的提升以及股票市场的资金注入量的加大,沪港通的实行对我国股票市场产生了一定的正向影响。     

利率惊喜对股指收益率的影响——基于投资者情绪的研究

文章引入预期理论,将利率分解,更精确地衡量央行货币政策的作用.运用主成分分析构造综合的投资者情绪,并使用线性回归模型研究利率惊喜、投资者情绪对股指收益率的影响.通过研究发现,如果未对利率进行分解将得出与金融理论相悖的观点,利率惊喜对股指收益率影响显著;投资者情绪能加强政策变量对股指收益率的影响.总之,加入预期理论和投资者情绪能更好地研究和解释利率对股票市场的影响.