股市的“心病”

与全球其它股市纷纷创出新高的走势相左,8月的A股,在创出新高之后,最终是以长阴收场。     

2011年：股市偏“多”

不管是多头还是空头,对于他们的诸多观点,要关注更要思考;任何事情,兼听则明,偏信则暗。盲目看空或盲目看多,均不足取。     

股市下跌何以只怪“大小非”

人们曾把两年的牛市归功于股改。两年后，股市一路狂跌不回头，人们又把股市下跌的导因扣在股改后遗症—“大小非”减持上。到底是什么原因导致了今天的股灾。     

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.     

期权隐含投资者情绪与股市波动率

研究表明,期权价格中蕴含着市场前瞻性的信息,其有助于预测未来股市波动率.特别地,从期权价格中提取的隐含投资者情绪相比从股市提取的投资者情绪包含更多的信息(前瞻信息),对股市波动性分析具有重要的参考价值.鉴于此,文章采用上证50ETF期权价格数据,利用GJR-GARCH-FHS模型估计经验定价核,通过将其分解为新古典成分和行为成分(情绪),从中提取出期权隐含投资者情绪.进一步,构建波动率指标和预测回归模型,实证分析期权隐含投资者情绪与股市波动率的关系以及期权隐含投资者情绪对股市波动率的预测作用.实证结果表明:期权隐含投资者情绪在一定程度上对股市波动率具有预测作用;当期和滞后一期的期权隐含投资者情绪都对股市波动率产生一定的正向影响,且当期影响更大;历史的股市波动率对当期股市波动率也存在显著的正向影响;当期和滞后一期的期权隐含投资者情绪对股市波动率都具有较强的预测能力,并能显著提高对股市波动率的预测精度.     

引入技术指标的BP网络在股市预测中的应用

本文使用股市分析中常用的一些技术指标构造BP网络的输入样本向量,在此基础上,对沪市股指的涨跌进行了预测.数值实验结果表明,该方法能够提高网络预测的正确率.使用跳跃学习及三种变学习率、批方式的学习算法对BP网络进行了训练,节省了预测时间.运用“在线预测”的方法对预测过程进行了跟踪.针对预测样本在预测性能及预测结果方面存在的差异,引入预测样本中心距离比的概念对其进行简单的划分,得到一些富有启发性的结果.     

中国股市风险特征分析

本文采用 GARCH类非线性时间序列模型对沪、深股票的动态风险特征进行数量分析 ,并利用因子模型探计中国股市风险的共同特征。     

交易者行为倾向与股市波动形态

分析一个具有基础价值均衡、非基础价值均衡、周期和混沌等四种市场波动形态的随机多主体股市模型,利用理论分析和数值实验的方法研究交易者模仿学习、价格追踪和策略转移三种行为倾向对股市场波动形态的影响,得出结论:当三类行为倾向都很小时,股市处于基础价值均衡形态;随着价格追踪和模仿学习倾向逐渐增大,股市进入周期形态;当模仿学习倾向足够大时,系统处于非基础价值均衡形态;混沌形态出现在周期和非基础价值均衡形态中间很窄的参数范围.     

马尔可夫链及其在股市分析中的应用

本文运用马尔可夫链理论预测股票价格分析股市,提出了股价运行周期和投资收益的最大化理论,并建立其随机过程模型,使决策的长期效益趋于最优,通过实例检验,证明了此模型的可行性和实用性.     

正态分布在上海股市中的应用

我们利用数理统计中偏度,峰度检验法,对上海股票市场自1997年1月至1997年6月历时半年的大盘每日收盘指数（这里综合指数）进行研究,发现在显著性水平α＝0．01下,上海股市日收盘指数（简称上证缩指）半年期内服从正态分布,从而为广大投资者提供理论上的可靠依据,帮助他们在股市中正确投资,防范风险,减少盲动,争取利润最大化。     

贸易战前后中美股市联动性研究

选取标普500指数和上证综指为研究变量,运用ECM模型研究贸易战前后中美两国股市的联动性.将标普500指数和上证综指的历史交易数据分为2个时间段,2018年3月23日(该日特朗普签署总统备忘录,标志中美贸易战正式打响)为分界点.时段1为2017年1月3日-2018年3月22日,该时间段内,中美还没有开始打贸易战;时段2为2018年3月23日-2019年6月7日,为中美贸易战开打后的时间段.分段研究中美贸易战开打之前和开打之后中美两国股市的联动性,研究发现:1)无论贸易战打响之前还是打响之后,我国股票市场都受到美国股票市场的影响,而反过来,中国股票市场的走向几乎不会对美国股市造成影响;2)中美贸易战开打之前,中美股市联动性较强,中国股市走向很大程度上依赖于美国股市行情;而贸易战开打之后,中美两国股市联动性降低,我国股市对美国股市的依赖性减弱.     

警惕三角函数中的“隐形杀手”

三角函数是学生产生错误的高发区,而这些错误的发生往往很难察觉.究其原因,这与三角函数自身的特点有关:公式多、变形活、角的范围、变量间的制约、三角形背景等等.笔者结合自己的教学实践,总结了学生三角学习中的六大典型错误,     

警惕三角函数中的“隐形杀手”

三角函数是学生产生错误的高发区,而这些错误的发生往往很难察觉．究其原因,这与三角函数自身的特点有关：公式多、变形活、角的范围、变量问的制约、三角形背景等等．笔者结合自己的教学实践,总结了学生三角学习中的六大典型错误,希望能带给大家以借鉴和警醒的作用!     

回暖“先知”

金融市场止跌回暖的信号已经开始出现,信用市场解冻,股市上涨,部分银行转亏为赢。复苏正逐步向整个经济体扩展。     

QE3刺激中国股市

9月13日,美联储议息会议决议,将会在每个月购买400亿美国长期债券,直到2012年年底;同时保持低利率政策直到2015年;这两项合在一起,实际上构成了第三轮量化宽松政策（QE3）。     

宏观基本面中的稀疏成分与股市波动率预测

利用滚动窗口与规则化回归的方法比较了我国宏观经济基本面中稀疏特征与稀疏因子对股市波动的预测作用,依据回归与预测结果分析稀疏成分预测波动率的机制。研究发现：稀疏因子预测波动率的精度较稀疏特征更高,稀疏特征预测方程包含的更多变量增大了预测方差;预测精度时变性较强且与股市波动负相关,表明引起我国股市震荡的因素一定程度上独立于基本面信息;稀疏特征与因子预测波动率的模式不同,特征预测中市盈率与商品房销售面积增长对波动率预测作用较强,因子预测中波动率自回归项预测作用显著,因子主要起到补充作用。本文研究结论能够为金融风险的防控提供参考。     

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...     

中国股市波动性的隐周期研究

本文运用频谱分析理论研究中国股市波动中的隐周期特征.研究结果表明,中国股市波动中不存在隐周期规律。这一结果表明中国股市市场效率得到提高,股市波动结构特征较数年前有较大的变化.并支持中国股市较高的波动性既可能是由集中而强烈的新信息冲击引起的,也可能是由于市场对信息冲击的吸收能力较差所致,两个层次的因素共同决定了股价的波动这一结论.     

无故事，不股市

前段时间,读了博尔赫斯的一部口述集,这位仅以七十多篇短篇小说便跻身二十世纪叙事大师之列的阿根廷作家,在晚年被贴上了无数标签：先锋派、超现实主义、神秘主义、魔幻现实主义……然而,博尔赫斯在谈及这些大得吓人的称号时,却只是说：我不过是在努力地讲故事而已。     

基于GARCH模型族的中国股市波动性预测

收益与风险历来都是投资者与研究者所关注的问题 .本文选取 GA RCH、TGARCH和 EGARCH模型来拟合中国股市的波动性 .实证分析结果表明 ,中国股市的波动具有显著的波动聚类性与持续性 ;由 E-GARCH模型所预测的上证 30指数、上证综合指数和深证成份指数未来一天的波动要明显优于 GARCH和TGARCH模型的对应值 ,而对香港恒生指数 ,三种模型的预测结果无显著的差异 .