投资者情绪影响下资本资产定价的区制性研究——基于股票论坛发帖的情感分析

本文首先建立一个考虑投资者情绪的资本资产定价模型,研究发现,投资者情绪是资产定价的系统性因子且对其影响具有区制性(存在三个区制)。在此基础上通过仿真揭示投资者情绪对资产定价影响存在区制性的原因在于当投资者情绪增加时,最优组合超额收益受组合效应与情绪效应的综合影响。最后基于股票论坛发帖的情感分析构建投资者情绪指标,实证检验了本文的理论模型,并发现基于普通的线性回归模型得到的投资者情绪对股指超额收益影响,一方面会在投资者情绪处于第二区制内时将其对股指超额收益影响方向弄反,另一方面会在投资者情绪处于第三区制内时低估其增加导致的股指超额收益平均增加程度。     

基于因子模型的指数跟踪及实证分析

指数跟踪是指数基金和机构投资者广泛使用的被动投资管理策略. 通过建立股票收益的多因子模型, 提出了将组合的贝塔值控制在合适范围内, 并在期望超额收益非负的条件下, 最小化组合风险的指数跟踪模型. 同时,考虑到实际需要, 在模型中限制了组合中股票的数量和持有量.实证分析结果表明, 通过选取不同的控制参数,
该模型产生的跟踪组合既能实现较小的跟踪误差,也能实现一定的超额收益.     

投资者概念关注对股票收益的影响研究—基于百度搜索数据

我国股票市场存在明显的概念炒作现象,扭曲了市场的良性定价机制。本文基于有限注意视角揭示投资者概念关注对股票收益的影响机制,使用百度搜索数据衡量投资者概念关注,以“一带一路”、“5G”和“PM2.5”概念板块的股票为研究样本进行实证研究。结果表明:在控制了Fama-French三因素以及投资者个股关注情况下,投资者概念关注对所属概念板块的股票收益有显著正向影响,但这种影响作用会在随后几期反转为负向影响。投资者个股关注一方面会强化投资者概念关注对股票收益的正向影响,另一方面投资者个股关注越高,个股的流动性就越强,从而会弱化投资者概念关注对股票收益影响作用的反转效应。研究结论丰富了投资者关注的理论研究,为抑制概念炒作提供理论依据和实现途径。     

事件驱动投资策略及其影响因素的实证研究

本文以东方证券主题投资策略库为研究样本,运用事件分析法,实证检验了事件驱动投资策略在中国A股市场上的累计超额收益及其影响因素。实证结果发现,事件确实存在显著的累计超额收益率,但为负值,分析发现这与策略库的荐股不够典型有关,需要投资者在实际操作中进一步删选。通过对累计超额收益影响因素的实证分析发现,加息周期和震荡市是事件驱动投资策略实施的有利条件,在个股的选择上,着重考虑股本大且具有行业代表性的龙头股。     

组合调整频率会影响投资者的回报率么?——基于分析师股票推荐的投资策略研究

利用巨灵数据库的分析师评级数据,从投资者角度建立动态组合,检验了按每日、每周、每两周、每月、每季度头寸调整频率后的超额收益,研究发现:"买入"评级组合在各种头寸调整频率策略下都获得了超越市场指数的超额回报率,其中按每周频率进行头寸调整策略获得的市场调整后平均超额回报率最高,按三个月频率进行头寸调整策略获得的市场调整后平均超额回报率最低。投资者在面对分析师一致认为"买入"评级股票时,可按照每周更新的频率构建组合,以获取较高的超额回报率。投资者如果按季度调整频率来卖出股票可能会错失投资机会,卖掉的股票很可能会跑赢市场,投资者可按每两周或每四周的频率调整投资组合中的股票,卖出负面推荐评级"减持/卖出"股票,降低投资亏损。     

日交易量与股票日收益GARCH效应

本文利用中国股票市场的48只具有代表性的股票，对股票日收益的GARCH效应进行了实证研究。结果表明，对于交易活跃的市场，股票日交易量可以很好的解释股票日收益的GARCH效应，当在GARCH模型中引入日交易量作为解释变量，我们发现GARCH效应显著降低，但依然显著存在。     

农业上市公司股票的风险结构特征研究

本文在引入行业因素和市场因素的"正交化"变换基础上,对农业上市公司股票收益建立了行业因素模型,并利用该模型对农业上市公司股票收益率的方差(风险)进行分解,考察了风险来源及其比例大小(即风险结构)。本文的研究结果可以为投资者构建合适的投资组合、规避投资风险提供参考。     

债券投资组合业绩归因的多期实证研究

目前国内对投资组合的业绩归因研究主要从管理者层面着手,将超额收益的来源归结为择时能力和选股能力,但这并不适用于债券投资。本文基于Campisi模型,对债券定价公式进行分解,从债券自身的特性来研究组合的超额收益来源,并结合GRAP跨期处理方法,形成多期业绩归因模型,对长期债券投资组合进行归因分析。相对于单期的归因模型,多期归因模型可以对任意一段时间内投资组合的超额收益进行归因,而不是单期归因项的简单加总。本文以中证全债指数为基准组合,对32只债券构成的投资组合进行实证研究,结果表明模型符合市场情况和实际操作情况。因此本文提出的多期业绩归因研究具有实用性。     

基于随机因子模型的增强型指数基金

创新性的假设传统的Fama-French三因素模型中的三因素为服从正态分布的随机变量,进而获得了股票收益随机变量的分布信息.采取部分复制的原则建立增强型指数基金随机投资组合优化模型,通过引入投资组合风险概率约束给出增强型指数基金的绝对风险上限,针对增强型指数基金建立基于VaR的超额收益概率约束.引入最买入门槛限制降低增强型指数基金的管理费用,增强其流动性.最后,根据股票收益的概率分布特征,获得基于上述约束的指数基金和增强型指数基金的确定性优化模型,并同时基于上证A股进行了实证分析.     

双侧风险度量方法及其在投资组合优化模型中的应用

现有的资产风险度量方法不能合理的反映收益的向上波动给投资者带来的风险感受,针对这一不足,本文提出了一种新的风险度量方法,这一方法综合考虑了投资者对于损失的规避和对超额收益的偏好,能够更为真实的反映投资者对于资产收益双侧波动的不同风险感受.同时本文结合新的风险度量方法给出了投资组合优化模型,并对模型的解从不同角度进行了分析.研究结果表明,新的风险度量方法可以为投资者提供更有效的投资决策依据,并且投资者的风险态度对于投资组合有效前沿和最优投资组合都有显著的影响.     

中国股市大公司与小公司股票动态价格关系研究——以钢铁行业为例

从中国上海和深圳股票市场选择了钢铁股票22家,根据差别信息集理论,探究了该行业内股票价格的长期协动关系以及收益的领先—滞后关系,发现钢铁大公司股票与其小公司股票价格的长期协动关系仅存在于牛市阶段.在熊市阶段,大公司股票的收益对小公司股票收益存在信息领先趋势.并给出了实际操作建议.     

博彩型股票与投资者的博彩性偏好——基于中国股票市场数据的实证研究

在新兴资本市场中,股票价格容易受到投资者投资偏好的影响。其中,投资者的博彩性投资偏好是本文研究的重点。本文基于中国股票市场实际情况,借鉴并改进了过往文献对于博彩型股票的分类方法,将高个体偏度、高个体波动率、低价格和高超额换手率的股票定义为博彩型股票,并发现个人投资者过度配置了博彩型股票,存在明显的博彩性投资偏好。本文验证了在中国股票市场中博彩型股票未来收益表现较差的结论,说明投资者偏好博彩型股票的投资行为存在非理性偏误。同时,相对于主板市场而言,在投机性相对较强的中小板和创业板市场中的博彩型股票未来收益表现更差;无论市场在上升或下降环境中,博彩型股票的未来负超额收益一直稳定存在。因此,本文认为应在中国股票市场中加强投资者教育,以降低个人投资者的非理性行为偏差,维护股票市场的健康稳定发展。     

The informational content of insider trading disclosures: empirical results for the Polish stock market

In this paper, we try to answer the question as to whether insider trading disclosures convey valuable information to market participants, valuable in the sense of the profitability of an investment strategy that faithfully mirrors insider behaviour. Our interest in this subject is limited to the case of announcements concerning insider transactions issued over a 6 year-period on the Warsaw Stock Exchange (WSE). Initially, we use event study methodology to check whether insider trading disclosures are accompanied by a performance of stock returns as well as trading volume. Two different models generating expected returns (expected volume) are employed to verify the robustness of our results. The first of these is the regime switching model, with the results then being recalculated by using a GARCH-type model which seem to be most useful for dealing with some of the inconvenient statistical properties of stock return and trading volume data. Afterwards, a technique based on the reference return strategies is used to examine whether or not outsiders who imitate insider behaviour are able to profit from it. The major findings are as follows: firstly, announcements about the sale of stocks by insiders convey no information to market participants. Secondly, a statistically significant market response to insider disclosures of purchases of stocks in their own company can be observed in the three days prior to the announcement release for both return as well as trading volume series, and finally, outsiders who purchased stocks previously bought by insiders experience negative returns whereas outsiders disposing of stocks previously sold by insiders earned a return of 8.57% over the 6 month-period.      

Information-based multi-assets artificial stock market with heterogeneous agents

In this paper, an artificial stock market characterized by heterogeneous and informed agents is presented. The heterogeneous agents are seen as nodes of sparsely connected graphs. The agents trade risky assets and are characterized by sentiments, amount of cash and stocks owned. Agents share information and sentiments by means of interactions determined by graphs. A central market maker (clearing house mechanism) determines the price processes for each stock at the intersection of the demand and supply curves. In this framework, the statistical properties of the univariate and multivariate process of prices and returns are studied. Importantly, concerning univariate price processes, the proposed model is able to reproduce unit root, volatility cluster and fat tails of returns. The multivariate price process exhibits both static and dynamic stylized facts, in particular the presence of static factors and common trends. Static factors are studied making reference to the cross-correlation between returns of different stocks, whereas the common trends are investigated considering the variance–covariance matrix of prices. The proposed approach allows to endogenously reproduce the multivariate stylized facts.     

The impact of analyst recommendations on stock prices in Austria (2000–2014): evidence from a small and thinly traded market

Using a individually collected database for stock recommendations with more than 8,000 research reports issued over the period 2000–2014 on stocks listed in the Austrian Traded Index, we examine short-term market reactions. Besides traditional clustering of recommendation changes (upgrade, and downgrade) we take previous recommendations into account to get a very detailed subset of different event types. In order to consider Austrian market characteristics, we use an ARMA-market-GARCH model in addition to the market model to compare estimation results for abnormal returns. For the most extensive recommendation changes, from SELL to BUY, we document an abnormal return of 1.232 % and from BUY to SELL, \(-\)1.534 % compared to pure BUY or SELL recommendations with 0.436 and \(-\)0.672 %, respectively. Furthermore we are able to show that the magnitude of abnormal returns on the day of the event depends on the firm size and the delta between the target price of the recommendation and the actual price of the stock. Although we detect higher abnormal returns during the crisis, we do not find statistical evidence that investors tend to trust analysts’ opinions more during turbulent times. We conclude that the more sophisticated model does not improve the outcome and therefore a simple market model is sufficient to study events in the Austrian market.     

注意力视角下媒体报道对股价的影响模型研究

鉴于中国A股市场个人投资者比例相对较高但其理性程度相对较低的实际情况,在拓展Tetlock模型的基础上构建了一个两资产三阶段的理性期望模型。研究发现:首先,被报道股票的价格受到注意力效应的影响,存在正向注意力溢价;其次,注意力交易者对被报道股票的交易量在媒体报道后放大,且存在买卖不平衡性;最后,作为对有限理性的补偿,注意力受媒体报道的影响程度越高,其收益越低。论文在统一的分析框架之内考察了媒体报道对缓解信息不对称和引发投资者注意力效应两方面的影响,有助于在理论上为进一步探索媒体报道对股票市场的影响机理、在实践中为监管层更好地利用媒体力量促进股市健康发展提供理论启示。     

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.     

复杂网络视角下的我国股票之间信息溢出研究

理解股票市场内部股票间的信息溢出规律,对于股票定价、投资组合以及风险防范具有重要的意义。将传统计量经济方法与复杂网络的建模分析方法相结合,从复杂网络的视角出发,实证研究了我国股票市场内股票间的信息溢出关系及其影响因素、个股信息溢出能力分布及其影响因素。研究发现,股票间较长期收益的相互影响要强于较短期收益;股票收益率相关性较强的股票间存在更显著的信息溢出;市场因素显著增强了股票间的信息溢出效应;股票间的信息溢出效应会随着市场行情的上涨(下跌)而增强(减弱);股票的信息溢出能力呈现尖峰、厚右尾的分布;股票成交金额对个股的信息溢出能力具有显著的正向影响。最后,最小生成树能快速而准确有效地揭示股票间信息溢出规律。     

中国资本市场价值溢价与CAPM实证研究

以1995年7月-2005年12月我国证券市场深沪两市的上市公司为样本,考察了价值溢价随规模变化的规律,并检验了CAPM能否解释价值溢价以及与权益帐面市值比B/M(或规模)无关的贝塔(β)能否与股票的平均收益相补偿.实证检验发现:1)中国股市存在一定程度的价值溢价,尤其是小规模(Size)价值股在平均收益上存在着明显的价值溢价,而大规模(Size)价值股则不存在价值溢价现象;2)CAPM能够解释我国股市从1995年7月至2005年12月期间的价值溢价.从CAPM对由不同规模(Size)和B/M构造的6个组合的回归结果来看,相对于贝塔(β)为常数情况下,允许贝塔(β)的每年变化会略微增加CAPM对平均收益能力的解释能力;3)在我国股市上,只有与B/M(或规模)有关的贝塔(β)才能解释股票的收益,而与B/M(或规模)无关的贝塔(β)则不能解释股票的收益.     

中国股票市场横截面收益率的可预测性研究——兼与美国对比

本文旨在检验中国股票市场横截面收益的可预测性。我们选取了15个公司层面的特征指标作为变量,现有文献已经发现这些指标在美国股票市场上具有预测横截面股票收益的能力。我们检验这些变量在中国股票市场是否可以用来预测股票收益,样本的时间区间为1996~2015年。我们发现这些变量在中国股票市场对股票横截面收益的预测能力是相对较弱的。我们对中国股票市场的弱可预测性提出了两种可能的解释:其一,可能是收益预测因子在中国股票市场中的同质性比在美国股票市场中更强;其二,在中国股票市场中股票价格的无效率程度比较高。两种解释我们都找到了实证依据来支撑。