小波分析在股市数据分析中的应用

小波分析由于具有良好的时空频率变换特征而在许多领域得到广泛应用。本文通过对沪市、深市股指数据小波分析,说明了股市涨跌存在自身的规律性,股市尖长期和短期都具有一定的可预测性。     

基于小波极值理论的中国股市风险研究

运用条件风险价值(CVaR)模型实现对市场风险的监控,把小波变换和极值理论结合在一起对CVaR进行估计.第一阶段,用小波方法确定广义Pareto分布的阈值;第二阶段,把基于小波变换的阈值运用到极值理论中,然后运用极值理论估计CVaR.选用香港恒生指数和深证综指进行实证分析,把基于小波变换的极值理论估计的CVaR与条件极值理论估计的CVaR进行比较,根据失败数量和尾部损失检验,发现基于小波变换的极值理论能够提高预测的精准性.     

基于混频数据的投资者情绪与股市波动效应的研究

根据投资者情绪对股市波动具有重要影响这一观点,引入投资者情绪的传统GARCH类波动率模型出现因不同频率数据建模而产生的效率损失问题。文章基于混频数据结构,分别从不同行业、不同情绪状态和不同经济阶段3个角度切入,引入自适应权重形式的广义自回归条件异方差混频数据抽样模型(GARCH-MIDAS-adapt),对中国股市日度波动率进行估计与预测比较。实证结果表明,自适应权重形式融合的混频数据结构可以更好地解释投资者情绪对股市产生的长期波动作用,不同行业表现出有显著的解释力和预测力。此外,在不同行业下,情绪低落时对股市的冲击更大。     

基于中美股市的动量与价值效应混合策略研究

为改善单一的基于动量效应或价值效应的投资策略波动率高或收益低的问题,以沪深300市场与美国标普500市场为研究对象,在修正幸存者偏差等问题的基础上,分析单一的价值投资策略与动量策略的有效性,并构建“叠加”混合与“有机”混合这两种不同结合方式的策略。研究结果显示,在沪深300市场中,价值投资策略在不同持有期均可获得超额收益,动量策略在持有期为1个月时具有较高的超额收益,但波动率也较高,两种混合策略在拥有相对较高收益率的同时,均能有效降低波动率、提高夏普比率;而在标普500市场中,价值投资策略与混合策略均是失效的。通过对比分析中美市场的货币环境可知,美国的长期低利率和量化宽松政策降低了价值投资的效果,而中国稳健的货币政策有利于股市的价值发现,进而使混合策略的有效性得到充分体现。本研究结合行为金融学和社会心理学对投资策略的形成机理进行分析,可为投资者提供理论参考。     

机构投资者对股价波动率的影响研究——基于2011-2013年沪市横截面数据的实证分析

选取2011-2013年上海证券交易所A股作为研究样本,运用Stata12、Excel软件,通过统计描述分析、多元回归法、虚拟变量回归法分析了机构投资者对股市波动率的影响.实证研究发现,在不同市场环境下机构投资者持股对市场稳定性所起的作用不同,随着机构投资者的壮大,个股流通市值越大,日内波动率和超额波动率越大,股市收益波动率越小;上市公司业绩越好,股价波动率越低.鉴于此,我国应扩大机构投资者队伍,根据市道适度控制基金产品的发行速度,并促进上市公司优胜劣汰、进退有序.     

资产价格和货币政策关系分析

货币政策的传导机制与货币政策的有效性息息相关,本文首先阐述稳定资产价格是否成为货币政策目标,正确理解资产价格的信息在货币政策中的作用,最后分析货币政策应如何对资产价格做出反应。     

中国股市收益波动的实证研究

采用GARCH类模型，利用上证综合指数对中国股市收益波动进行了实证研究。以前的研究显示中国股市波动存在反向的不对称性或不对称性不显著，并归因于中国股市的高投机性。而本研究的TARCH模型和EGARCH模型的实证结果首次提出了新的不同证据。说明中国股市存在显著的不对称性。对杠杆效应和波动反馈效应在中国股市的作用进行理论分析，认为波动反馈效应更能说明中国股市波动的不对称性。     

成交量与股票收益率关系的实证分析

选取2005年至2015年上证指数数据,对上海证券交易所的股票成交量与股票收益率进行理论分析和实证研究,建立了股票日成交量变化率与日收益率回归模型、周成交量变化率和周收益率回归模型,得出股票收益率与股票成交量变化率呈正相关关系的结论。     

国际股市联动条件下中国股市与汇市的非线性相依性关系研究

与以往仅对市场间相依关系进行静态、孤立的研究不同，基于全局化视角，在国际股市联动条件下研究中国股市与汇市间的相依关系。选取2006-01-04~2019-02-28沪深300指数、人民币兑美元汇率中间价、美国S&P500指数、欧洲STOXX50指数、香港恒生HSI指数、日本N225指数、英国FTSE100指数以及全球股市MSCI指数为研究样本，聚焦于2008年全球金融危机和2015年中国股灾两次极端波动事件，采用R-vine Copula方法研究国际股市联动条件下中国股市与汇市间的非线性相依关系，并构建参数动态化的动态R-vine Copula方法进行稳健性检验。研究结果表明：国际股市与中国股市和汇市之间分别存在着正向联动关系；在国际股市联动条件下，中国股市对汇市具有引导作用，且两者间的相依关系可以由资产组合平衡模型解释；中国股市与汇市在国际股市联动条件下间的相依关系弱于不考虑国际股市联动条件时的相依关系，且这种偏差在金融危机、股灾等极端波动后会显著增加。本研究对国际投资者合理配置资产规避风险、政府监管部门制定相关政策具有重要参考意义。     

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.