中国股市大公司股票与小公司股票收益关系的实证研究

对中国股市的大公司股票与小公司股票的价格与收益关系进行了实证研究,结果表明大公司股票与小公司股票的收益无论在牛市阶段还是熊市阶段都存在较高的相关性;熊市阶段大公司股票收益的自相关程度最高,存在一定趋势性.大公司股票与小公司股票的价格序列是单位根的,但不是协整的,二者的收益序列是稳定的,在牛市阶段和熊市阶段大公司股票与小公司股票收益之间存在双向的领先—滞后后关系.     

盈余信息预披露与股票价格行为的研究

从上证A股所有股票中选出了大公司股票与小公司股票各80家,以2002年—2004年为研究区间,通过构建计量经济模型来研究我国股市是否存在未预期的股票价格对盈余信息反映是公司规模的减函数,即“规模效应”.实证研究表明,我国上证A股市场不支持这一假说.说明了我国上市公司的会计信息含量还远远满足不了投资者的需求,若提高盈余报告时效性和盈余信息内容的可信性,才能增加投资者信息收集的动力,促进股票价值的理性回归,保护投资者利益.     

国际铜期货市场整合：沪铜国际影响凸显

本文运用含协整残差的双变量EGARCH模型,研究上海SHFE和伦敦LME铜期货市场的动态整合关系.统计结果显示两个市场的收益及其风险存在对称的溢出效应,全球铜市供求因素驱动最新收益和风险信息在两者之间传递。沪铜期货有突出的国际定价影响.在全球24小时交易中,LME和SHFE交替成为国际铜价的主要信息来源.SHFE和LME市场的收益变化均以对方市场的影响为主;市场风险则以本市场的影响为主.影响两个市场动态整合度的因素有滞后一期的市场风险、沪铜成交量、伦铜的超额收益等。     

中国股市价格-交易量动态因果关系研究

研究了中国股票市场交易量是否含有预测未来收益变动的有价值信息 .实证结果表明 :交易量和收益序列存在即期的正相关关系 ;过去交易量包含未来绝对收益变动的有价值信息 ;中国股票市场交易量和收益序列存在双向的线性因果关系 ,交易量不仅传递价格绝对变动量的信息 ,而且在很大程度上还传递价格变动方向的信息 .     

人民币实际汇率波动与中国对美进出口问题的实证探究

使用1999年至2009年人民币对美元实际汇率及中美间进出口数据,对人民币实际汇率波动对中美贸易产生的造成影响进行实证分析.人民币实际汇率的波动与中国对美进出口间不存在长期的协整关系,人民币汇率变化对中国对美的贸易收支差额影响十分有限.在行业层面,人民币实际汇率的波动与中国对美主要产品出口也不存在长期的协整关系.     

中国房地产投资与国民经济关系结构变点研究

本文首先描述了房地产投资与GDP间关系在以2001、2008年为分界点的三个时期上的不同特征;其次用变结构协整模型侦测协整关系的结构变点;再次利用分段协整检验、邹氏断点检验和格兰杰因果检验对变点做进一步验证。结论如下:房地产投资与国民经济发展总体上存在长期协整关系,两者关系的发展呈现三段式:2001年之前两者尚未形成长期均衡关系,协整关系不显著,1998年到2001年是形成期;2001年之后两者形成了长期均衡关系,表现为协整关系比较显著;2008年之后协整关系脱离原均衡水平,向高位发展。加强对房地产行业的监督与调控,促使其与国民经济保持长期均衡,对经济社会持续、健康、协调发展意义重大。     

中美燃料油期货价格引导研究

本文利用ADF单整检验、EG协整检验、误差修正模型、引导关系检验等方法研究中美燃料油期货价格之间的互动关系,结果表明:我国燃料油期货在价格和价格收益方面均与国际燃料油市场存在明显的即时引导关系;国际燃料油期货市场上的价格变动对国内燃料油期货价格以及价格收益的变动具有单向的滞后引导作用;我国燃料油期货市场的价格和收益方面的信息对于国际市场几乎不产生影响,我国尚不具备制定价格的话语权。     

支持向量机在股指现货和衍生品关系建模中的应用

首先按照先前学者的思路,利用传统的向量自回归-误差修正(VECM)模型进行分析,结果发现期货对现货有明显的引领效应.但若对特定的异常时段进行分析,期货引领现货的效应有所减弱但仍比较明显.考虑到VECM模型自身存在的一些问题,又尝试了遗传算法、最优热路径方法等非参数统计方法.其中,遗传算法收效甚微,但最优热路径算法得到了期货长期领先现货平均2.45分钟、而在2015年股灾期间,期现货之间的领先滞后关系出现了一定程度上的反转的结论.最终本文尝试使用支持向量机(SVM)方法对这一问题进行研究,将数据的尺度从大到小进行分析,目标从寻找长期关系转到短期关系,但最终效果不甚理想.因此认为用SVM很难训练出一个让人满意的分类器,仅用期货、现货等数据预测市场走势无论是短期还是长期来看都是十分困难的.     

深圳社会消费品零售总额对经济增长影响的实证分析

对1979年至2007年深圳的社会消费品零售总额(TRG)与国内生产总值(GDP)进行协整检验,检验结果表明:TRG与GDP的对数序列存在协整关系,它们之间存在长期的均衡关系;进而建立了误差修正模型;并由Granger因果分析,得出结论:深圳TRG的增加必然导致GDP的增长,反之不真.     

可转换公司债券价格与基础股票价格之间协整关系的实证研究

本文运用协整方法和非对称误差修正模型(ECM)对可转债价格和基础股票价格之间的动态传导关系进行了系统的实证探讨,发现我国可转债市场价格和基础股票价格之间存在长期均衡的协整关系,并且股票价格领先于可转债价格。本文认为我国可转债价格与基础股票价格之间存在着联动效应,这种联动效应存在着明显的阶段特征,并且转债价格与转股价值之间存在非对称传导现象。本文分析了这种联动效应及非对称传导的原因,指出由于套利机会的出现使转债价格不会偏离转股价值太远。     

Network approach for the Russian stock market

We consider a market graph model of the Russian stock market. To study the peculiarity of the Russian market we construct the market graphs for different time periods from 2007 to 2011. As characteristics of constructed market graphs we use the distribution of correlations, size and structure of maximum cliques, and relationship between return and volume of stocks. Our main finding is that for the Russian market there is a strong connection between the volume of stocks and the structure of maximum cliques for all periods of observations. Namely, the most attractive Russian stocks have a strongest correlation between their returns. At the same time as far as we are aware this phenomenon is not related to the well developed USA stock market.     

Computational study of the US stock market evolution: a rank correlation-based network model

This paper presents a computational study of global characteristics of the US stock market using a network-based model referred to as the market graph. The market graph reflects similarity patterns between stock return fluctuations via linking pairs of stocks that exhibit “coordinated” behavior over a specified period of time. We utilized Spearman rank correlation as a measure of similarity between stocks and considered the evolution of the market graph over the recent decade between 2001–2011. The observed market graph characteristics reveal interesting trends in the stock market over time, as well as allow one to use this model to identify cohesive clusters of stocks in the market.     

媒体信息量异常或有害股票收益

本文借助一个独特的数据样本,运用媒体对股票的剩余关注度模型,实证研究异常媒体信息量与股票收益之间的关系,以期为投资者进行投资决策提供一定的参考和指导。研究发现:异常媒体信息量越大,该股票在下一个月的平均收益率越低,存在媒体效应;由此所构造的零投资组合经CAPM模型、FF三因素模型和Car-hart四因素模型调整后,均能获取显著的超额收益,结果具有稳健性。此外,实证结果还表明媒体效应所带来的超额收益源于媒体信息量异常大的股票组合的显著低收益,本文认为,这种不对称现象产生的原因可能更多的是由投资者情绪导致的股票价格对媒体报道的过度反应,并进而导致较低的期望收益。     

基于复杂网络的沪深300股票重要节点的评估和分析

利用复杂网络方法将股票之间的复杂关系抽象为网络,能够更好地掌握股票市场的整体和局部特性以及股票之间内在的联动关系,以沪深300数据为研究样本,通过相关系数构建网络,利用最佳阈值法对网络进行去噪,保留主要股票之间的相互影响.借鉴PageRank算法对社团网络进行重要节点的挖掘,从宏观和微观视角分析各行业股票在市场中的地位.研究发现整个沪深300市场中,采矿业、制造业和金融业是市场"大户",其股票与市场中的其他股票之间存在紧密联系;网络中的同类型股票存在聚集现象,且股票之间影响关系显著.     

The behavior of individual and aggregate stock prices

News about an individual stock normally has only a trivial impact on the aggregate economy. The news of the aggregate stock market, however, may have a significant impact on the prospects of the economy, and so has a large impact on the pricing kernel. This difference between the aggregate stock market and individual stocks is analyzed in a dynamic general equilibrium setting with incomplete information. The main findings are as follows. First, consistent with existing empirical evidence, the correlation between stock returns and earnings surprises is, on average, positive at the individual stock level and is lower or even negative at the aggregate level. Second, a stock’s return is less sensitive to its earnings surprises if the expected earnings growth of the stock is more pro-cyclical. Third, a decrease of information quality of a stock increases its risk premium if the stock accounts for a small fraction of the economy, but decreases its risk premium if the stock accounts for a large fraction.     

股本规模、涨跌幅限制与触限频率的实证研究

本文运用广义矩估计(GMM)方法,对沪深上市公司价格触限频率与股本规模之间的关系进行回归分析。结果表明:流通股本规模越小的公司,其价格触限频率更高,而中小企业板股票的价格触限频率高于主板股票近两个百分点。研究说明中小企业板的涨跌停幅度应大于主板幅度,以更好地体现价格限制制度的作用。     

基于CARR模型的交易量与股价波动性动态关系的研究

股市交易量与股价变化的关系就一直是学术界与实务界所共同关心的主题。基于Chou(2005)提出的CARR模型对两者的动态关系问题进行了研究。首先分析了作为量价关系理论基础的混合分布假说理论在CARR模型中的适川性,进而基于混合分布假说理论对我国上证综合指数、深证成份指数以及随机抽取的十只个股进行了量价关系的实证检验。研究发现:混合分布假说理论同样适用于CARR模型,这证实了股价波动性的CARR效应的存在。实证的结果也证实了CARR模型无论是对于股票指数还是单只股票交易量都具有了良好的解释作用。因此,CARR模型与GARCH模型相比,在交易量与股价波动关系动态关系的研究领域可以得到更为稳健的结果。     

中国市场行业内反转收益研究

研究我国A股市场更广泛存在的短期反转收益——月度行业内反转收益.行业内反转收益是传统的非条件反转收益在行业维度上的分解收益.非条件反转被定义为没有加入行业风格的反转策略,它是指单纯的买入基本面输家组合与卖出基本面赢家组合的反转策略.相对于非条件反转策略,行业内反转策略收益表现更加良好,甚至在高流动性,大市值股票样本中仍然能获得显著的α收益.从投资者对公开信息的反应以及订单流不平衡两个角度探究月度行业内反转收益的来源,发现行业内反转主要受到订单流不平衡的驱使,而不是由于投资者对公开信息的过度反应.     

我国大类资产信息溢出机制研究——基于方差分解的网络拓扑分析

采用广义溢出指数法对2011年至2017年我国股票、期货及债券三个市场之间的信息溢出机制进行了研究,结果发现:股市对期市和债市均有收益率溢出影响,而股市和期市对债市均有波动率溢出影响;三个市场的整体溢出指数值偏低,表明我国不同资产市场之间的关联性相对来说较小;时变特征也表明股市大多数情况处于溢出状态,期市方向不明确,债市则大多数情况处于被溢出状态;对溢出值的非对称检验发现,正向波动比负向波动的溢出值更大,但是统计上并不显著。对2015年6月股灾前后三个市场的波动率溢出情况进行分析后发现,股市的极端风险更容易向期市传染,而债市相对更为稳定,不容易被极端风险感染。     

股指极端波动下中国股市复杂网络结构及中心性分析

基于复杂网络理论,以2015年、2008年国内两次股灾为背景,分别构建股灾发生前、中、后的中国股市网络,通过度、度分布、平均路径长度等基本拓扑指标,分析中国股市网络特性及网络结构的变化,综合利用度中心性、介数中心性及接近度中心性,筛选出各时期网络中的核心股票、核心行业并分析其变化情况,基于网络特征向量中心性分析股市的系统性风险及变化情况,通过仿真实验分析股市网络的鲁棒性。研究表明:两次股灾背景下的中国股市复杂网络均具有小世界性和无标度性;与2008年国际金融危机相比,2015年国内股灾对中国股市的影响强度更大,且2015年中国股市对金融风险的弹性更大;股灾期间各行业版块具有明显的风险传染性,指出各行业板块对稳定股市、修复股指的作用;股指极端波动时,股灾的外生冲击会使股市的系统性风险加大,与2015年国内股灾时期相比,2008年国际金融危机时期的股市系统性风险更大;中国股市网络对随机攻击具有一定鲁棒性,但对蓄意攻击具有脆弱性,股灾的外生冲击会降低中国股市网络的鲁棒性。研究为把握股市极端波动风险下的市场结构特征、股市风险管理提供了参考。