股票收益和交易量变化动态相关性分析

国内外学者大多从静态角度探讨股票收益和交易量关系,存在较大缺陷.应用恩格尔提出的DCC多元GARCH模型从动态角度对股票市场上股指收益和交易量变化之间关系进行探讨.结果发现各个市场之间的动态相关系数存在较大的差异,各个市场总体正相关机会远大于负相关,除了我国深圳股市A、B股市场外,其它市场支持条件相关系数动态变动的论断.     

随机执行日经理股票期权的定价及激励效用分析

针对标准支付型经理股票期权执行日确定的问题,提出具有随机执行日的支付型经理股票期权的定价公式;选择期权价值对股票价格的敏感性(delta)、期权价值对股票收益波动率的敏感性(vega)对经理股票期权进行激励效用分析;并通过改变部分参数的值,分析期权对经理激励作用的变化.     

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。     

金融系统的非线性分析:交易量对股价波动的非线性影响

如何研究股价波动和成交量之间的关系一直是金融系统研究中感兴趣的话题.Lamoureux 和 Lastrapes 认为选择日交易量度量每天流入市场的信息量是合理的,但他们假定交易量对波动率的影响是线性的.提出部分非线性GARCH模型分析交易量对股票市场波动率的影响,基于GARCH模型局部线性化非参数似然估计方法,对中国证券市场股票价格和交易量数据进行实证研究.结果表明,交易量对股价波动的影响具有显著的非线性性.     

金融约束对股票收益的影响

本文在我国沪市A股环境下考察金融约束对股票收益的影响．主要运用多元回归方法测试金融约束与股票收益的关系．金融约束因子是反映丁公司资产投资的能力，综合内部运作状况和外部经济环境的特征量，通过数学建模和实证分析发现：股票收益中的确存在金融约束因子，且金融约一般导致股票收益水平下降；此因子与公司规模、流通股本比例等因素相对独立。     

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。     

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。     

双限制Tobit自回归GARCH模型和价格限制下股票日收益率模型估计

本文提出了一个在价格限制即涨跌停板制度存在的情况下，股票日收益率可能遵循的时间序列模型一双限制Tobit自回归GARCH模型，建立了此模型的最大似然估计法(MLE)，用Monte Carlo实验研究了最大似然估计量性质．作为此模型应用，我们对一个上海股市的股票日收益率模型参数进行了估计。     

特质波动率与股票收益——基于Fama-French五因子模型的研究北大核心CSCD

股票收益与风险之间的关系一直以来都是金融学理论研究的核心问题.近年来,针对股票收益与特质风险之间的关系的研究受到了越来越多的学者的关注.在有效市场的理论下,通过构建多样化投资组合,投资者可以分散公司的特质风险,使组合收益更多的与市场风险相关.然而由于投资者之间信息不对称、市场政策差异化、资金成本不均衡等因素的影响,往往无法构建其目标组合,于是无法分散的特质风险就会在一定程度上影响股票收益.该文章以沪深A股自2000年1月4日至2015年12月31日共计3871个交易日的日收益率数据作为研究样本,通过滚动窗口分析的方法,以最新的五因子模型为切入点,研究发现了在中国股票市场中特质波动率与股票收益之间的负相关关系,并通过构建高特质风险与低特质风险股票组合进一步发现特质波动率与收益之间的负相关关系在经济意义上显著.     

A multiplicative model for volume and volatility

We first present prima facie evidence for the predictions generated by the mixture of distributions hypothesis, using daily German stock returns and their corresponding daily trading volumes and number of trades. These last two variables are used as proxies for the stochastic rate of information arrival when one wishes to explain GARCH effects by adhering to the mixture of distributions hypothesis. We show that there is no need for these proxies when the stochastic rate of information arrival follows an inverted gamma distribution. Daily trading volume and the daily number of trades, however, empirically provide an explanation for the occurrence of conditional heteroskedasticity of the GARCH form. We estimate several specifications where daily trading volume is included in the conditional variance equation additively and multiplicatively. The new multiplicative specification clearly outperforms the additive specification.     

石油期货价格距到期日效应波动实证研究

世界石油期货价格是否存在价格的波动性随到期日的临近而上升的趋势,对于投机商和市场监管都至关重要.研究根据中外石油期货合约的收盘价格得到较为平稳的日收益率,以37个合约的收益率为样本,分别建立时间序列ARM A主模型,并进一步建立带"到期时间"哑变量的GARCH模型.实证分析了世界石油期货收益率的到期日效应.在分析产生到期日效应原因的时,建立了带"成交量"与"国际价格"变量的GARCH模型,对成交量与国际石油期货价格对中国期货价格到期日的影响进行研究.     

基于成交量分解模型的改进VWAP策略

传统VWAP(交易量加权平均价格)策略通过拆分大额委托订单,跟踪市场成交均价,达到最小化冲击成本的目的,而准确预测成交量日内分布是运用VWAP策略的关键。通过详细考察现有的改进VWAP策略中成交量预测模型的建模方式和预测结果,发现由于无法分离成交量日内周期结构,现有模型样本依赖性较大且难以适用于多数股票。因此,本文从个股与市场成交量变化趋势的关系角度出发,推导个股成交量与市场趋势的关系,通过构造个股成交量关于市场因素的因子载荷,将日内成交量分解为市场共同部分和个股特殊部分,预测成交量日内分布并构建动态VWAP策略。实证结果表明新的成交量分解模型可以有效分离个股的成交量日内周期结构,在此基础上构造的改进VWAP策略不仅具有较为广泛的适用性,且跟踪误差减少幅度比现阶段同类型的改进VWAP策略更大,能更好的降低市场冲击成本。     

成交量与价格限制对中国股市影响的实证分析

以我国股票市场的12支个股资料为例,研究了日收益相关性、成交量和价格限制的关系.研究发现,增加成交量会减弱自相关性的假设对近一半的股票成立.我们首先采用一般方法来估计模型,但这种方法用于研究这三者的关系存在一定的偏差,所以接下来又采用了广义矩估计(GMM)来观察估计结果的灵敏性.发现用GMM方法得出的结果表明成交量和价格限制的影响要强于一般方法得出的结果,价格限制影响表现出了对自回归系数更强烈的影响.     

对我国股票市场股指波动特性的实证分析

本文以上证综指和深成分指数的最新日收益率为研究对象,应用GARCH、TARCH模型理论,进一步分析了日收益率波动的条件异方差性、非对称性,同时比较了两个股票市场的不同波动特征。     

外汇市场、股票市场与房地产市场的风险传染研究——基于三元VAR-BEKK-GARCH模型实证分析

本文将人民币汇率、房价和股价三者纳入一个统一的分析框架中,从水平变动和波动风险两个方面考虑时变异方差和变量间的风险传递效应,使用“二次汇改”后的2010年6月到2017年12月的月度数据,采用三元GARCH和BEKK时序模型研究人民币汇率、房价和股价之间的动态影响关系及其波动风险互动机制。研究发现,三个市场相互之间具有明显的影响,特别是价格波动的风险传染上,房地产市场与股票之间、股票市场与汇率市场之间或长期或短期都存在风险的传递效应。具体而言,市场在均值溢出方面,人民币升值会促进房价和股价的上涨;但房价与股价之间的价格影响关系并不明显。在波动溢出方面,房价和股价之间的波动溢出效应明显,同时存在ARCH和GARCH型波动效应,而股价对汇率的波动影响也同时存在ARCH和GARCH型波动效应,但汇率对股价仅有GARCH型波动效应。     

沪深300股指期货日内绝对收益率与成交量之间动态关系研究

均值为零的观测样本绝对收益率可以看作波动率的无偏估计量,因此本文选取连续20个交易日的日内高频数据来研究沪深300股指期货日内绝对收益率和成交量之间的动态关系。在检验了样本稳定性后,文章采用格兰杰检验方法检验了股指期货日内绝对收益率和成交量之间的因果关系,检验结果表明:所有样本的成交量均不是绝对收益率的格兰杰原因,而20个样本中的15个样本的绝对收益率是成交量的格兰杰原因。随后我们使用向量自回归模型分别对15个模型的系数做估计,并对模型估计结果做了脉冲响应分析。研究发现,在此高频抽样条件下,与以往研究不同,沪深300股指期货绝对收益率的变化会明显降低其观测期的成交量。因此,在股指期货日内成交量与绝对收益率的研究中,历史成交量与收益率都对当前成交量有着重要影响;而绝对收益率只受历史绝对收益率的影响。     

中国股票市场波动特性的实证研究

本文以上证综指和深成分指数的日收益率为研究对象 ,应用 GARCH、TARCH模型理论 ,进一步分析了日收益率波动的条件异方差性、非对称性 ,同时比较了两个股票市场的不同波动特征     

GARCH模型对上海股市的一个实证研究

GARCH模型是近20年发展起来的时间序列模型，它反映了经济变量之间特殊的不确定形式：方差随时间变化而变化，所以其在金融市场的预测与决策方面有着重要的作用。本文详细介绍了GARCH模型以及其主要变形，并建立了基于t分布和正态分布假设的GARCH（1，1）模型对股票市场进行了风险分析。结果表明，基于t分布的假设能更准确地拟和GARCH（1，1）模型。