中国股票市场羊群效应的实证研究

在修正Chang、Cheng和Khorana(2000)模型的基础上，综合使用CSSD和CSAD两个个股收益率偏离度指标建模．分别对沪、深股市的羊群效应进行了独立和联合实证研究。结果表明：沪、深股市及中国股市整体上都存在显的羊群效应，且市场下降时的羊群效应比市场上升时强。此结论在市场存在规模效应时也具有很好的鲁棒性。股市系统风险较大是诱发羊群效应的重要因素。羊群效应的不对称性可用行为金融学及其期望理论解释。     

PLS情绪指数对中国股市风险收益关系的影响研究

从行为金融学角度研究投资者情绪对中国股市风险收益关系的影响,或有助于更好的解释风险收益关系.采用偏最小二乘法(PLS)构建新的投资者情绪综合指数,同时在对风险的度量中运用个股平均相关性代替总体方差来度量市场风险.研究结果表明PLS情绪指数比常用的主成分分析法所构建的情绪指数及单个情绪代理变量能更好的解释股市收益;平均相关性比市场波动更适合作为市场风险的度量指标;投资者情绪对风险收益关系有显著影响,其中在低情绪期风险和收益之间的相关性不显著,而高情绪期风险和收益之间呈现显著的负相关关系.由实证结果可知中国股市投资者存在非理性行为,应从行为金融的角度去考虑资产定价,同时对各指标的准确度量更有利于完善行为资产定价理论.     

状态依赖下的股市正反馈交易

在Sentana和Wadhwani的正反馈模型基础上,本文利用前期涨跌进行状态划分,建立了正反馈交易的Markov状态依赖模型,考察市场中的正反馈交易行为与羊群效应。通过对中国股市的实证研究,可以发现,股价不服从随机游走,在前期股价连续上涨或下跌的情况下,转移概率具有惯性;中国股市存在显著的状态相依的正反馈行为,在前期股价连续上涨的情况下,易激发羊群行为。监管者应注重市场价格的持续变动,投资者可以采用正反馈交易策略。     

谁更能解释股市羊群效应:信息传播还是投资者情绪?

利用2008年6月1日至2014年10月31日A股收益率数据和东方财富网上证综指吧主题帖文本,以情绪词测度投资者情绪,发帖量代表信息传播强度,构建信息传播和投资者情绪影响股市羊群效应的GARCH模型.利用赤池信息准则比较信息传播和投资者情绪对股市羊群效应的解释能力.实证表明,前期信息传播加强了本期股市羊群效应,但当日盘前信息传播则减弱了当日股市羊群效应,前期悲观情绪将增强本期股市羊群效应.主要结论有:1)信息传播与投资者情绪对股市羊群效应都具有显著的解释能力;2)综合信息传播和情绪的模型对股市羊群效的解释优于单一信息传播或情绪因素的模型;3)相对于投资者情绪,信息传播对股市羊群效应的解释更优.     

中国股市与部分国际股市的比较分析

本文讨论中、外股市的对比及相互关系。对中国的上海综合指数、深圳综合指数和国际 11个新兴证券市场、4个成熟证券市场的基本统计特征进行比较研究     

“CA结构的智能Agent”方法的构建与应用

智能体和元胞自动机是基于复杂适应系统理论(CAS)框架下应用较成熟的两种行为模拟方法,在对它们的优缺点及适用领域进行比较分析的基础上,构建了一种更适合人类复杂行为模拟的新方法——"CA结构的智能Agent".并将其应用于股市投资者行为的模拟研究中,模拟结果验证了股市投资行为中的羊群行为和复杂系统特性.此外,模拟还发现股市达到均衡的时间和状态取决于投资者的类型和比例.     

我国居民资产配置行为的随机模拟研究

近两年来,证券市场高涨下的居民资产配置行为备受关注。本文以最优资产选择模型为基础,讨论了2005年7月至2007年5月利率、风险偏好、沪深股市相关性、股市收益波动与居民资产选择的数量关系,采用Monte-Carlo与Bootstrap等方法模拟牛市时期各因素对资产配置行为的影响。研究发现:牛市时期以储蓄存款为主的单一型金融资产结构格局并未改变;从收益率的角度,股市对储蓄的影响比利率大;从风险的角度,利率对储蓄的影响比股市大;利率、沪深股市的之间的相关性大小对居民储蓄投资的影响不容忽视。     

微博情绪与中国股市:基于协整分析

从情绪的角度入手揭示股市涨跌变化的规律一直是心理学,经济学等行为学科的学术兴趣点所在.近些年来,借助互联网平台数据构建社会大众情绪指标,进而探讨情绪与股市关系问题的研究成为该领域的研究热点.首先,文章借助信息科学技术搜集了微博情绪时间序列数据,并以此构建了与股市高度相关的微博情绪综合指数.然后,采用协整检验,误差修正模型等计量经济学方法,探索了微博情绪综合指数与股市走势之间的关系.检验结果发现,微博情绪综合指数与同期的上证指数以及下一个交易日的上证指数之间存在显著的长期均衡关系.而且微博情绪综合指数对下一交易日上证指数收盘价具有显著的预测作用.     

基于自正则的K-S方法对QFII羊群行为的变点检验

基于自正则的K-S方法对2005年第1季度至2011年第4季度QFII羊群行为的均值变点进行检验,发现QFII在中国A股市场上羊群行为度序列确实存在均值变点,QFII羊群行为发生变化的时点分别为2007年第3季度与2009年第4季度.与传统的Kolmogorov-Smirnov检验以及"滑窗"检验方法相比,基于自正则的K-S检验可以避免长程方差的相合估计与窗宽参数的选取.在检验小样本容量数据时,比传统的K-S检验更加适用。     

整体视角下的投资者过度自信实证研究

过度自信是行为金融学中的一个重要假说。本文以证券市场整体为研究对象,采用可行的广义最小二乘法(FGLS)估计线性回归模型并结合格兰杰因果检验、指数自回归条件异方差模型(EGARCH)等对中国证券投资者过度自信情况进行实证研究。结果显示,中国投资者普遍存在着过度自信,且这种心理偏差对其投资行为产生了明显影响;与美国等成熟证券市场不同,中国投资者过度自信程度在牛市和熊市中并没有统计上的显著差别。     

中国股市价量关系的分量回归分析

研究股票市场收益率与成交量之间的动态关系,对于了解股票市场的信息传导机制、微观结构和进一步规范市场行为具有重要意义。本文运用分量回归方法对中国股市上证指数和深成指数2001年1月至2010年9月的交易数据进行实证研究,结果发现:收益率与成交量之间呈现显著的正向动态关系,且具有不对称性。     

基于Tsallis理论的中国股市收益分布研究

应用Tsallis提出的非广延统计力学理论以及与之密切相关的非线性Fokker-Planck方程所描述的动力系统,根据我国上证指数和深证指数2004年1月1日～2008年11月13日的高频数据,分析了在三种不同的时间标度下股指收益的概率分布,发现Tsallis分布可以很好地描述两市收益分布的尖峰厚尾有限方差等特征,同时也给出了市场微观动力学层面的解释。揭示出我国上海和深圳股市的价格过程并不符合随机游走,而是反常扩散过程,两市具有十分接近的非线性动力系统特征。所得结论对于研究我国金融市场的资产配置和定价、风险管理和制度建设都具有重要的意义。     

中国A股市场收益波动的非对称性研究

本文运用ARMA—EGARCH及ARMA-TARCH模型,以1993年1月以来沪深两市的A股指数的日收益为研究样本,检验中国股票市场是否存在波动的非对称性,结果表明:无论是上证还是深证A股市场,收益率波动的非对称性都表现出阶段性特征,股市发展早期,市场表现为反向的非对称性或非对称不明显,随着时间的发展,股市收益的波动则存在非对称性,且表现为杠杆效应。     

中国股票市场“周内效应”的再研究

本文避免了通常利用方差分析方法检验周内效应时的不足之处,利用考虑到异方差情况ARCH模型,通过采用虚拟变量,在研究沪深两市日收益率的周内效应的基础上,进一步考察其方差变动的周内效应。通过实证分析发现沪市存在显著为正的星期五效应,深市存在显著为负的星期一效应与显著为正的星期五效应,并且深市日收益的方差变化也存在一定的周内效应。     

再论中国股票市场的弱有效性

本文利用检验鞅差序列的非参数统计量来检验中国股票市场的弱有效性问题,本文给出的方法不同于文献中已有的方法,实证分析表明本文使用的检验股票市场弱有效的方法比文献中的大多数方法更有效。实证结果显示,中国的股市在发展过程中,表现山渐进有效的态势;中国A股市场比B股市场更有效率:沪市比深市更趋于有效。文中的有些结论是以前的实证研究所没有的。另外,本文比较了中国股市和境外成熟股市之间有效性程度的差异,并得出香港市场对深市影响显著的结论。     

股灾背景下中美股市风险溢出的结构转换研究

选取中美股票市场的上证综指、恒生指数和标普500指数作为研究对象进行风险溢出效应研究,结果表明,总体而言上海市场与香港市场之间双向风险溢出效应最为显著,香港市场和美国市场次之,而上海市场与美国市场之间的双向风险溢出效应最不显著;从风险溢出方向与强度方面分析,无论牛熊市,香港市场对上海市场在极端风险时刻的风险溢出要显著强于上海市场对香港市场的溢出,而香港市场与美国市场之间在牛市行情下双向风险溢出效应相对均衡,在熊市行情下香港对美国的风险溢出相对更大,与常理不一致的结果是上海市场在牛市期间对香港市场的风险溢出效应要大于熊市,围绕这一点进一步采用Chi-plot相关图进行分析表明中国市场还未达到“中国打喷嚏,世界经济感冒”的状态;从风险溢出效应的动态趋势分析看出两个牛市阶段各市场的风险溢出呈现不同特征。美国市场对中国市场的风险溢出效应总体平稳,而中国市场对美国市场的风险溢出效应存在一定差异,在低分位数水平相差较大,随分位数水平提高两个牛市阶段的风险溢出趋于一致。但上海市场对香港市场的风险溢出随时间变化在牛市阶段逐步增强,而香港市场对上海市场的风险溢出则逐渐下降。     

沪、深股市波动不对称性的实证分析

本支应用系数多变量EGARCH模型来研究我国沪深股市的波动不对性,结果发现:在全样本时期,收益率呈现深市向沪市的单向溢出,而沪深两市则都呈现显著的波动不对称性特征。分时段来考察,B股对境内投资者开放前后呈现收益率由深市向沪市的单向溢出到双向溢出现象;而波动性的实证结果则显示,以B股对境内投资者开放为间断点,沪市波动不对称性有明显加强的趋势,而深市波动不对称性则呈现由不显著到显著的特征。     

我国股市收益的双长记忆性检验——基于VaR估计的ARFIMA-HYGARcH-skt模型

针对股市收益分布的"尖峰肥尾"特征,引入了偏t分布作为新息分布。基于VaR方法,从风险估计的角度,利用ARFIMA(2,d_1,0)-HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对1996年12月17日至2007年7月5日期间的沪深股市收益进行了实证分析.实证结果显示:沪深股市具有显著的双长记忆特征;上海股市的日收益率和波动率的长记忆性均比深圳股市强;ARFIMA(2,d_1,0)- HYGARCH(1,d_2,1)-skt模型对我国股市收益具有较强的风险估计和预测能力。