非有效市场条件下证券交易税实证研究

主要分析在股市存在泡沫的情况下,证券交易税税率提高对采取正反馈投资策略的噪音交易者和理性投资的被动交易者及套利者的影响,在理论不支持征收交易税降低市场波动的宏观调节政策.     

股市预测的马尔柯夫过程模型

给出了用马尔林夫过程预测股市短期或中长期走势的一种方法，对其它技术分析方法作了有益的补充。     

股利决策对股价影响的研究

笔者用多元线性回归方法，对股利与股价之间的关系进行了实证研究，其结果显示对股价的影响大小依次为：每股盈利，股标股利和现金股利。     

逐步Fisher判别法在分析我国12年股市上的应用

应用逐步Fisher判别法的多元统计数学工具，综合分析我国12年股市的各指标因素量化统计特征，建立Fisher判别式，从而得出研判我国股市顶部和底部区域、上升、下降、盘存各种形态的数学模型．     

中国股票市场经济学实验分析

将经济系统的分析扩展到合作博弈领域内。引入经济学实验的方法，介绍了一次在合作博弈范畴内的经济学实验的过程及其主要结果。实验参与者的行为与理论预期存在着偏离，造成该差异的主要原因在于局中人对公平性的要求。通过引入Banzhaf-coleman势值的概念，将实验数据与Banzhaf-coleman势值及Shapley值对比，显示出实验结果与理论解有着较好的相容性。     

新冠疫情重创拉美经济与社会

<正>由于新冠疫情在全球暴发,全球经济遭受重大打击,对于外部市场具有高依存度的拉美各国更是首当其冲。在由疫情引起的全球股市震荡中,拉美地区成为"重灾区"。4月6日,阿根廷政府宣布,决定延迟偿还总额约100亿美元的公共债务。消息一出,全球哗然,以阿根廷为代表的高度依赖外部市场的拉美国家是否能够逃过一劫,令人担忧。当前,在拉美地区范围内,这场     

基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法

研究利用小波变换技术提高基于SVM的股市时间序列预测算法的效果.采用结构相同的若干SVM同步预测股市时间序列数据在不同尺度下的小波变换系数,通过对各预测值进行加权组合预测股市变化趋势.其中所有SVM的核参数采用遗传算法同时自动进化调整.通过实证分析,以及同基于SVM的股市时间序列预测算法进行对比,结果证明结合小波变换技术能够更深入揭示股市规律.     

支持向量机在股市预测中的应用

介绍了回归问题与支持向量机及其股市预测的研究现状,提出了采用支持向量机的股票预测方法,通过实验证明了该方法的有效性.     

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.     

中美股市波动的联动性的实证分析

用二元GARCH模型的方法建立了中美股票市场的波动模型,考察了中美两个股票市场从2002-2007年间的股指波动的联动性问题。结果显示：随着中国经济的不断开放,中国的股票市场的波动和美国股票市场的波动存在递增的联动性,且中国股票市场的波动对美国股票市场的波动的单方面影响尤其显著。分析了产生这种结果的原因,并提出相关的建议