银行间国债市场与交易所国债市场相关性研究

我国的国债市场被人为的分成交易所市场和银行间市场,不同的国债投资主体被限制在不同的国债流通市场进行交易。本文将G ranger线性因果关系模型应用于分析同一国债价格和交易量在两个不同市场的关系。对跨市场发行的2002年记账式(十五期)国债在银行间国债市场与交易所国债市场的净价和交易量进行了因果关系的实证检验。分析检验结果表明:在5%显著水平下,对于价格,交易所市场对银行间市场具有引导作用,反之结论不成立;而对于交易量,银行间市场对交易所市场具有引导作用,反之结论不成立。一个统一的国债市场有利于构建基准利率体系,完善收益率曲线。     

投资者高频情绪对股市成交量的异质性影响研究——基于分位数向量自回归模型

从高频视角分析股市情绪效应的异质性特征及机理，对我国金融风险管控具有重要意义。本文借助文本分析法抓取网络舆情数据，构造日内投资者高频情绪指数，在分位数Granger因果关系检验的基础上，构建分位数向量自回归模型并进行脉冲响应分析，探究不同极性投资者高频情绪对不同市场状态下及不同分位水平股市成交量的异质性影响。结果表明：(1)不同极性投资者情绪对股市成交量影响具有异质性，悲观情绪对股市成交量的脉冲强度明显大于乐观情绪且衰减较慢；(2)投资者情绪对股市成交量的影响随市场状态的变化而不同；(3)在相同市场状态下，情绪对不同分位水平股市成交量的影响也存在差异，投资者情绪对股市成交量的下分位点脉冲强度显著大于上分位点，中位点最弱。     

结构突变下投资者情绪与股市收益间的非线性溢出效应研究

为了深入挖掘投资者情绪与股市收益的非线性溢出效应,本文首先选取消费者信心指数、封闭式基金折价率、换手率、新增开户增长率、市盈率这五个变量作为情绪指数潜在变量,再通过R藤Copula得到各潜在变量的联合分布,进而构造出投资者情绪指数;然后运用ICSS模型对股票指数收益率的状态进行划分,将结构突变点作为虚拟变量纳入到经典的AR-EGARCH波动模型中刻画收益率序列;最后运用时变Copula函数对投资者情绪与股市收益率间的动态非线性溢出效应进行定量测度,以期揭示二者之间的内在规律。研究结果表明:投资者情绪与股市收益间确实存在溢出效应,从长期趋势分析,投资者情绪与股市收益率的相关系数为正,说明投资者情绪与市场收益率之间在长期表现为显著正相关,即投资者情绪对收益率有正向溢出效应,投资者情绪的高涨与悲观同收益率的升高与降低步调一致。然而从短期分析,相关系数的波动范围为0.2至0.35,说明在不同投资环境及市场背景下投资者情绪与市场收益率之间的相关程度并非一成不变,投资者情绪高涨时期,两者间溢出效应也随情绪指数升高,投资者情绪悲观时期两者间溢出效应也降低。     

中国股票市场有效性的复合评价

本文以2000年1月4日至2011年4月1日的上证综指(000001)和深圳综指(399106)的日收盘价和日收益率为研究对象,根据随机游走假设,采用对数动态自回归模型、游程检验和单位根检验,对上海股票交易所和深圳股票交易所的市场有效性分别进行检验,结果表明沪深两市都基本达到弱式有效。由于上述检验无法证明两股市之间是否存在影响,价格水平是否互相包含,因此有必要验证沪深两市是否为联合有效。本文采用Johansen协整检验和Granger因果关系检验,结果表明上证综指的日收益率对深圳综指的日收益率有一定的预测作用,但沪深两市的价格不存在长期均衡关系,因此可判断沪深股市基本达到联合的弱式有效。     

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.     

基于元胞自动机的股市模拟及分析——投资者心理和股票交易量

建立了描述投资者心理和股票交易量的元胞自动机模型.综合零邻居、Von Neumann和Moore三种邻居形式制定不同的规则,用模糊隶属度函数刻画投资者的选择心理.模拟结果表明:自信程度系数与绝对总交易量之间呈现稳定的"倒U形"结构;信息交流程度对股市活跃程度有影响;投资者数目对市场活跃程度起关键作用.     

投资者情绪对科创板市场收益率的影响——基于文本数据挖掘视角

本文以科创板市场为主要研究对象,基于文本数据挖掘方法探究了新冠疫情发生前和疫情期间投资者情绪对市场收益率的影响及其作用机制。利用东方财富股吧2019年7月至2020年3月的日度科创板股票评论数据,基于Bi-LSTM深度学习技术对文本数据情感倾向进行分类,建立投资者情绪指数。通过构建双向固定效应的联立方程模型,采用2SLS方法估计投资者情绪对科创板市场收益率的作用,并检验在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间该作用的差异性。实证分析及稳健性检验的结果均表明,投资者情绪通过影响交易量进而影响科创板股票市场收益率,这种正向作用在1%的置信水平下显著。此外,投资者情绪对科创板收益率的影响在经济平稳运行和受新冠疫情冲击期间均保持稳健,且在新冠疫情期间作用更强。本研究成果对于新冠疫情期间我国证券市场监管层完善科创板交易机制,以及对中小投资者优化投资战略具有重要意义。     

中国股市波动非对称性的非线性动态调整

针对我国股市波动的现实和投资行为的异质性,利用已实现波动率设定包含多个机制平滑转换结构的自回归模型,研究我国股市波动的非对称性及非对称性的非线性动态调整。模型的检验结果发现,我国股市波动存在一个显著的非线性动态调整机制,机制转换的时点发生在收益率的冲击为1.177个百分点处,转换时点的非负性揭示了市场普遍存在的"售盈持亏"行为;股市波动在两个平稳的自回归机制及其之间非线性平滑调整或转换,但转换的概率偏低,速度较慢,自回归过程的平稳性表明投资者具有"过度自信"的决策行为;波动的非对称性没有表现为确定的杠杆效应,在滞后两期的波动水平较高且信息冲击的程度超过阈值时,股市波动表现为反向杠杆效应。以上估计与检验结果基本准确揭示了市场投资者的行为特征。     

中国股市周内效应研究——来自时变贝塔、时变特雷诺比率和交易量的新结果

本文首次关注时变市场风险度量指标——时变贝塔和单位市场风险收益率度量指标——时变特雷诺比率的周内效应,重点对中国股市行业指数的收益率、时变贝塔、时变特雷诺比率和交易量进行了周效应和周内各交易日效应研究,并比较研究了个股时变贝塔的周内效应。研究发现行业指数的收益率、时变特雷诺比率、交易量有明显的周效应;收益率和时变特雷诺比率有明显的周二和周四效应,但周一和周五效应并不明显,比如行业收益率基本上没有周一效应;上证指数收益率有明显的周四效应;行业指数交易量的各周内交易日效应比较显著;但行业指数的时变贝塔周效应并不显著;此外,个股的时变贝塔表现出不同于行业指数的特点,其周内效应相对比较明显.     

中国股票市场星期效应的实证分析--主成份分析

本文利用主成份分析的方法,构造代表中国股市日收益率波动的第一主成份序列,通过对这一序列的残差进行自相关性与异方差性检验,选用(A(2)-A(1))～GARCH模型,分析中国股票市场"星期效应"的存在性与特征.     

投资者情绪的不对称性及其原因——来自中国市场的实证

文章首先验证了隔夜收益率可以作为中国股票市场中衡量个股日度投资者情绪的指标.使用这一指标,文章实证发现在中国市场上正向情绪和负向情绪具有不对称性:正向情绪的短期持续性小于负向情绪的短期持续性,负向情绪相较正向情绪需要更长的时间来释放.这一现象可由中国市场上个人投资者的处置效应解释.研究发现投资者情绪的不对称性在个人投资者占比高的股票上表现得更为强烈,而且正向投资者情绪相较负向投资者情绪驱动着更高的市场交易.     

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。     

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。     

我国股票市场的中长期回报率的过度反应

过度反应是证券市场异象之一。对沪市1993-2001年的股市交易数据,我们分为形成期1年和2年两种情况,分别检验出显著的过度反应,而且数据结果和图表显示形成期越长,随后的反转越明显,"输家组合"的平均超常收益率越高于"赢家组合"。对套利组合的风险因子回归分析仍然支持过度反应的存在。我们认为,我国证券市场还不完善的交易制度,加剧了投资者固有的认知偏差,从而导致价格超涨超跌的过度反应现象。     

机制转换条件下股市收益率跳跃行为研究:基于RS-ARJI模型的以中国股市为例的实证分析

为检验股市收益率机制转换特性,考察机制转换条件下股市收益率的跳跃特征,以及在不同机制下跳跃行为对股市收益率的冲击效应,将Markov机制转换思想引入自回归跳跃(ARJI)模型,构建一个机制转换自回归跳跃(RS-ARM)模型.基于该模型对中国股市进行实证研究,结果表明:股市存在高、低波动两种机制,高波动时期的跳跃幅度和强度及其对股市收益率的冲击均大于低波动时期.同时,波动率估计和预测评价指标显示,RS-ARJI模型优于目前被广泛使用的GARCH模型和ARJI模型.     

基于网络搜索数据的突发事件对股票市场影响分析

重大突发事件的发生对关联企业生产、行业前景,甚至国家宏观经济产生一定影响,表现为关联企业股价波动,而网络搜索数据作为投资者现实生活行为趋势的映射,蕴含了投资者对突发事件、股票需求与交易的关注,基于该思想,采用基于网络搜索数据的方法对重大突发事件与股票市场间的相关性进行研究.首先建立理论框架;然后以"7·23甬温线特别重大铁路交通事故"为研究对象,分析动车事故对中国动车概念版股市的影响强度.最终,模型拟合优度高达0.888,表明搜索数据可以准确、及时刻画动车事故对相关板块股市波动的影响.     

我国A股市场投资者情绪是定价因子吗?

以股票价格变化的强弱和方向反映投资者的心理预期,选取流通性指标作为股票交易强弱的指标,股票买卖行为的人气指标作为投资交易方向的指标,从交易强弱和交易方向两个角度构建了投资者情绪综合指标(简记为ISI).选取2006年1月至2017年6月沪市A股上市公司为样本,进行了ISI与股票收益的时间序列分析和截面效应分析.研究结果表明,投资者情绪综合指标提高了预期收益率但降低了本期收益率,预期收益率具有显著的正向风险溢价.ISI自身也具有显著的正向风险溢价,对股票市场超额收益具有很好的解释能力.投资者情绪指标是中国股市一个重要的资产定价因子.     

经济政策不确定性的动态交叉相关分析——基于美国和英国证券市场的实证研究

使用多重分形去趋势交叉相关分析(MF-DCCA)的方法量化了经济政策不确定性(EPU)与美国,英国证券市场指数间的交叉相关性.主要实证结果:1)在经济政策不确定性与股指日收益率之间,经济政策不确定性与日交易量之间都存在幂律分布交叉相关性;2)经济政策不确定性与股指日交易量之间的交叉相关性比经济政策不确定性与日收益率之间的交叉相关性更具有持续性,且两者在滚动窗口分析中表现出同样的涨落趋势;3)经济政策不确定性与股票市场指数间的长程交叉相关性相对短期交叉相关性来说更具持续性;4)交叉相关关系均在短期内表现出低程度的多重分形,而在长期,交叉相关关系均在小波动下表现出比大波动下更强的相关性.     

基于消息模型的股票市场波动与相关消息因素的关系研究

"消息"(News),对于验证市场有效性和研究股票市场的波动特征,具有重要价值.本文基于消息模型(News Model),对上证A股综合指数及其相关影响因素进行了实证分析.通过对样本数据分别利用ARMA(Autoregression Moving Average)、VAR(Vector Autoregressive)、HPF(Hodrick Prescott Fliter)模型提取消息部分,进行回归分析;再利用估计ARDL(Autoregressive Distributed Lag)形式的消息模型,检验相关因素对股市是否存在滞后效应.实证结果显示,一方面,与对众多国外市场的研究保持一致,论文对于中国股票市场的研究同样证实,消息对股市是具有影响力的,另一方面,我们还得出以下结论:(1)财政收入消息对股市存在显著的影响;(2)财政支出消息对股市存在显著的正向影响;(3)消息对股市影响的滞后效应不明显.     

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。