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.     

中国股票市场异质信念资产定价实证分析

扣除完全市场因子、行业因子和流动性需求后的换手率指标是我国股票市场异质信念合理代理指标。异质信念对股票收益率有较好的解释能力,异质信念最高的组合获得较高的收益率,同时,观察滞后一期数据发现异质信念收益表现出明显的反转特点。结论对我国异质信念资本资产定价提供了有力的实证支持。     

我国新一轮股市非理性繁荣的实证研究

种种迹象表明我国A股市场当前面临新一轮非理性繁荣.导致其产生的主要原因包括流动性过剩,违规资金入市,海外"热钱"涌入,投资渠道不畅,股民过度投机,股市制度缺陷等.股市过度非理性繁荣将对经济发展和社会稳定造成损害.管理层可通过加强股市监管,正确引导中小投资者,拓宽投资渠道,增加股票供给,引入做空机制等措施来抑制其发展.     

基于行为金融理论的我国股市非理性繁荣研究

目前我国股市表现出浓烈的投机氛围,出现了非理性繁荣.基于行为金融理论,通过对股市与投资者行为之间关系的研究,力图揭示造成中国股市的非理性繁荣的因素.研究表明中国股市非理性繁荣的原因之一是投资者的非理性行为,因此治理我国股票市场的措施是完善股市的信息披露制度.     

系统流动性风险与系统流动性溢价:基于中国证券市场的研究

流动性是金融市场的基石,流动性溢价理论认为,投资者对于高流动性的金融资产具有偏好,对低流动性的资产要求更高的收益率作为补偿;但实证研究的结论并不一致.对此问题进行研究,通过模型说明,投资者对流动性具有不同的偏好,机构投资者更关心系统流动性风险,因此机构投资者对于系统流动性风险低的股票具有偏好;在此基础上,构建系统流动性风险代理变量,应用中国股票市场数据进行分析研究,发现我国市场存在负流动性溢价,而机构投资比例和公司股东人数对于系统流动性风险具有显著的影响.     

股票投资策略选择的计算机仿真

利用基于Agent的圣塔菲人工股市模型,在博弈论的框架下,采用计算机仿真的方法分析了股市投资者的策略选择.发现仅采用基本面分析是理性投资者的占优策略.这一结论基本与标准的有效市场理论对基本面分析的认识相吻合.     

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.     

摩擦市场下买空-卖空投资组合选择的优化方法

在假设投资者是风险厌恶的前提下,提出了一种新的买空-卖空投资组合选择模型,并考虑了交易费这种摩擦.采用极大熵方法对模型进行优化,并给出这一问题的数值解法.实证分析表明,投资者最低满意收益率的高低直接决定了人们对风险的控制程度,且投资的风险与投资者的最低满意收益率是正相关的.     

换手率与中美股票市场流动性研究

国内习惯以换手率判断流动性,而中国股市换手率常年较高.通过中美股市2005年7月到2015年6月10年间的历史数据,从市场深度和宽度2个角度对比分析中美股市流动性,发现中国股市的流动性确实显著优于美国市场,建议提高分红、抑制投机来调整过度追求短期价差收益导致的高流动性.但同时发现,换手率指标衡量流动性的效率较低,对于中国股市而言,经价格与股票数量调整后的Martin指数与即时交易成本2个流动性深度与宽度指标更能解释股票的收益率,更适合作为我国流动性衡量指标.     

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.