市场投资者情绪与我国房价波动——基于Markov区制转换VAR模型的实证检验

运用MSI(3)-VAR(1)模型,选取2005年7月-2016年12月的月度数据,基于投资者情绪,从非线性角度实证研究了影响我国房地产价格波动的因素.实证结果表明,第一,投资者情绪的高涨会促进房地产价格的上涨,且在房地产市场低迷时期,投资者情绪推动房地产市场上涨的作用更显著.第二,住房开发成本的上涨会促进房地产价格上涨,且在房价高涨时期最为显著.而利率的提高会引起房地产价格下跌,且在房地产市场低迷时期更加显著.第三,投资者情绪不仅受到房价和银行存款利率的正向影响,还显著地受到住房开发成本负向作用的影响.最后,根据实证结论为政府部门提出稳定房地产市场的政策建议.     

基于不同规模指数的中国股票市场周内效应异质性

周内效应的存在对股票市场有效性提出了重大挑战,而目前对其异质性的研究较少.文章建构AR(1)-GARCH(1,1)模型,探究了中国不同规模指数周内效应的异质性.结果 显示,大盘蓝筹股指数周内效应相对中小盘股票指数显著较弱,且两者的周内效应规律也存在较大差异.大盘蓝筹股存在"负周三"效应,而中小盘股票存在"正周一"和"正...     

混合模拟退火-进化策略在非线性参数估计中的应用

提出了一种混合模拟退火-进化策略算法应用在非线性参数估计中,方法克服了传统优化方法估计参数精度不高且容易陷入局部极小值等缺点,并且将模拟退火算法和进化策略算法相结合,充分发挥各自算法优点.最后通过给出非线性参数估计算例,结果表明,算法具有参数估计精度较高,收敛速度快,自适应性强,在实际工程中有较大的应用价值.     

内地股票市场与国际主要股票市场的非线性关联机制研究

本文分别在线性协整模型和非线性指数平滑迁移自回归误差修正模型(ESTARECM)的框架下,对内地股票市场与国际主要股票市场价格指数进行了长期均衡关系的检验。结果发现内地股票市场除与日本股票市场价格指数不存在协整关系外,与国际主要股票市场价格指数均存在协整关系。进一步利用线性和非线性格兰杰因果关系检验方法对内地股票市场与国际主要股票市场收益率序列进行了短期动态机制的识别,结果发现上证指数与道琼斯指数、金融时报指数以及恒生指数收益率之间存在单向的格兰杰因果关系,并且在上证指数与恒生指数构成的二元系统中,上证指数表现出较强的外生性。而与日经225指数则存在双向的格兰杰因果关系。     

沪深300股指期货定价偏差与投资者情绪

本文通过对沪深300股指期货定价偏差的统计分析、定价偏差与市场流动性和投资者情绪间的回归分析和VAR模型分析,发现我国期货市场上存在显著的正向的定价偏差,并且表现出一定的持续性;投资者情绪是最重要的影响因素;在中国股票市场缺乏卖空机制的条件下,投资者情绪主要通过非理性买入行为对定价偏差造成影响,并且在情绪高的时期影响更为显著。这些结论在一系列稳健性检验后仍然显著。说明我国金融市场还不够成熟和有效,市场上的套利行为无法有效减少噪声交易者对市场的影响,投机氛围较重,市场定价效率有待提高。     

一种具有非线性约束线性规划全局优化算法

本文提出了一种新的适用于处理非线性约束下线性规划问题的全局优化算法。该算法通过构造子问题来寻找优于当前局部最优解的可行解。该子问题可通过模拟退火算法来解决。通过求解一系列的子问题,当前最优解被不断地更新,最终求得全局最优解。最后,本算法应用于几个典型例题,并与罚函数法相比较,数值结果表明该算法是可行的,有效的。     

非线性接触率SIR模型脉冲接种策略研究

建立了具有非线性接触率脉冲预防接种的SIR传染病模型,利用脉冲微分方程理论,对模型的动力学性态进行了分析,给出了模型的阀值,证明了无病周期解的存在性及全局渐近稳定性.     

一类具有非线性扩散的趋化模型的非线性不稳定性

本文考虑一类具有非线性扩散的趋化模型在d-维方体T~d=(0,π)~dd=1,2,3)上满足齐次Neumann边值条件时的不稳定正常数平衡解附近的非线性动力学性态.证明了对于任意给定的一般扰动δ,在以ln 1/δ为阶的时间段内,该扰动的非线性演化由相应的线性化模型的有限个固定的最快增长模式所控制.同时,每个初始扰动所产生的作用一定会与其它初始扰动所产生的作用截然不同,这就导致斑图的多样性.     

异质投资者情绪对股市的影响研究——基于文本语义分析

受专业背景与有限理性的影响,中小投资者难以从股市中获利导致情绪消极悲观,而机构投资者中券商和基金不同的服务目标和激励机制令二者在股评文章中体现舆情差异.文章首次立足散户,券商和基金公司这三类异质投资者,以文本语义分析法构建三类投资者情绪指标并研究其对股市的影响,创新性地发现,散户的情绪最消极且影响股市成交量;券商比基金...     

一类非线性投资系统的稳定性

讨论了一类非线性中性技术进步与投资系统的稳定性问题,利用Lyapunov函数,对系统的稳定性进行了分析,给出了系统稳定的充分条件.     

投资者情绪指数及中国股市的实证

准确度量投资者情绪,有助于深刻理解市场,进行有效的监管和制定正确的投资策略.从重新界定投资者情绪的定义出发,对投资者情绪与当期收益的关系进行了理论演绎,总结出5条有关投资者情绪与当前收益关系的假说.依据可以获得的投资者情绪代理变量,利用主成分分析构建了中国证券市场投资者情绪指数,进而利用EGARCH模型实证检验了上述5条假说.实证结果表明,理论演绎与市场实际运行有很好的相合性.     

基于非参数GARCH模型的中国股市波动性预测

本文采用上证综合指数和深证成份指数1997年1月2日—2005年6月30日的每日收盘价对数百分收益率为样本,运用非参数GARCH(1,1)模型研究了中国股票市场的波动性,并与参数GARCH(1,1)模型的估计结果进行了比较,最后利用六种预测误差度量指标比较了这两种模型的样本内及样本外预测能力,结果发现,非参数GARCH(1,1)模型对股市波动性的预测精度有明显提高。     

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。     

中国股指期货市场流动性非线性特征分析与波动趋势预测

针对中国股指期货市场的流动性问题,利用多重分形去趋势波动法研究股指期货市场流动性非线性特征及其成因,并对比分析不同期限下期货市场流动性多重分形程度的差异;进一步,采用趋势熵维数方法识别期货市场流动性的变化趋势,还利用识别正确率和随机识别正确率验证该方法有效性和准确性。研究发现,中国股指期货市场具有明显的多重分形特征;与合约期限较短的股指期货相比,合约期限较长的股指期货流动性多重分形程度更低;股指期货市场流动性多重分形特征主要是流动性时间序列的相关多重分形和分布多重分形造成的;趋势熵维数方法可有效预测期货市场流动性的变化趋势。     

投资者心态对股票价格走势的作用机理研究

假设股价变化遵循马尔科夫转移过程,考察具有不同心态的投资者的市场行为,给出投资者心态与股价变化之间相互作用的模型,得到了股价走势的两个基本模式,并用此模型解释股价走势中的动量效应和反转效应.     

股票流动性与资本结构—基于中国证券市场的分析

以Amihud(2002)的不流动性测度(ILLIQ)作为流动性的衡量指标,以账面杠杆比(DBA)和市值杠杆比(DMA)作为公司资本结构的衡量指标,探讨了流动性对资本结构的影响.实证结果表明:流动性与公司财务杠杆显著负相关,无论被解释变量是DBA还是DMA,ILLIQ都具有信息增量提供能力,但流动性对DMA的影响较DBA更大.这表明,由于股票流动性能降低股权融资成本,流动性高的公司会更偏好股权融资.     

Development and Evaluation of Decision-Making Model for Stock Markets

The paper introduces an intelligent decision-making model which is based on the application of artificial neural networks (ANN) and swarm intelligence technologies. The proposed model is used to generate one-step forward investment decisions for stock markets. The ANN are used to make the analysis of daily stock returns and to calculate one day forward decision for purchase of the stocks. Subsequently the Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is applied in order to select the “the best” ANN for the future investment decisions and to adapt the weights of other networks towards the weights of the best network. The experimental investigations were made considering different forms of decision-making model: different number of ANN, ANN inputs, sliding windows, and commission fees. The paper introduces the decision-making model, its evaluation results and discusses its application possibilities.     

基于马尔科夫状态转移的中国股票市场行业板块波动性与相关性研究

利用马尔科夫状态转移.ARCH模型(SWARCH)来研究中国股票市场行业板块的波动性和相关性.首先对证监会划分的18个一级行业进行初步分析,建立单变量SWARCH模型,发现中国股票市场各行业板块均能够显著地分为高波动和低波动两个区制;接着利用双变量SWARCH模型对行业板块间的相关性进行研究,发现各行业板块之间的相关性在高波动区制显著高于低波动区制.所得的研究结论可以为投资者提高投资组合收益率提供参考依据.     

基于CAViaR的DCC模型及其对中国股市的实证研究

VaR是金融风险度量方面研究的热点.CAViaR模型可以用来直接计算单个资产的VaR,DCC模型可以用于刻画资产间的相关性.结合这两个模型,通过分位数估计方差的方法,提出了基于CAViaR的DCC模型来计算投资组合的VaR.对中国股市的实证研究表明其具有更好的效果.     

双阀值LSTAR模型及其非线性检验

本文首先简要介绍了平滑转换回归模型(STR)的含义和检验其非线性的程序,然后以汇率均值回复问题为例说明目前流行的单阀值STR模型有其局限性,存在研究双阀值STR模型的必要。为此,本文对双阀值LSTAR模型的非线性检验进行了分析。结果表明,不同于单阀值STAR模型需要对转换函数进行三阶Taylor展开,双阀值LSTAR模型只需对转换函数进行一阶展开即可,因此大大节省了自由度。