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.     

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。     

基于藤结构 Copula 模型的中国股市风格资产相依结构研究

首先采用AR（1）-GJR（1,1）-SkT（73,A）模型来刻画中国股市风格资产（大盘成长、大盘价值、中盘成长、中盘价值、小盘成长、小盘价值）的边缘分布,接着结合各边缘分布的残差,引入C—VineCop—ula和r）IVineCopula模型来描述这六种风格资产之间的相依结构,然后对基于CVineCopula和I）IVineCopula模型的拟合效果进行综合比较．研究结果表明：中国股市各风格资产之间的相依性存在结构性差异,最适合用I）IVineCopula模型来刻画各风格资产之间的相依结构．同类型的风格资产之间的相依程度比不同类型风格资产之间的相依程度要高;在同一类型的风格资产中,资产规模差距越大的风格资产之间的相依系数就越小．无条件的风格资产收益系列之间的相关性要显著大于有条件的风格资产收益系列之间的相关性;最后根据研究结论提出了降低风格资产组合风险的资产配置建议．     

基于SVAR模型的融资融券对中国股市影响研究

选取2014年3月至2016年9月的上交所数据,建立带有虚拟变量的SVAR模型研究融资融券交易在牛、熊市下对股市波动性的影响及其差异.结果显示:在牛市下,两融交易会进一步加剧股市波动性;在熊市下,两融交易对股市波动性有减缓作用;融资融券对股市波动性的影响是非对称的,即,融资对股市波动性的影响要远远大于融券的影响.     

基于动态利率风险免疫的银行资产负债优化模型

本文以CIR动态久期缺口的免疫条件为约束进行多资产和多负债的利率风险控制,通过建立线性规划模型来进行银行资产的最优配置。本文的创新与特色:一是通过引进随时间变化的动态利率久期参数构造利率风险控制条件,建立了控制利率风险的资产负债优化模型。改变了现有研究忽略利率动态变化、进而忽略平均久期动态变化的弊端。事实上,利率的动态变化必然引起平均久期的变动,忽略利率变动的控制条件是无法高精度地控制资产配置的利率风险的。二是通过以银行资产收益最大为目标函数,以动态利率久期缺口免疫为主要约束条件,辅以监管的流动性约束匹配银行的资产负债,回避了利率风险对银行所有者权益的影响,避免了利率变动对银行资产所有者带来的损害。     

投资者过度反应与牛熊市波动非对称性

论文针对沪深股市牛熊市中所呈现出的波动非对称性的差异,从牛熊市中投资者对信息反应的差异角度予以解释。论文以非预期交易量变化率作为投资者对信息冲击反应的代理变量,研究显示投资者在牛市行情中的过度反应,是造成沪深股市牛市行情波动正向非对称性的重要原因。与此同时论文通过对比美国、香港和沪深股市上牛熊市波动非对称性差异,进一步验证沪深市场上不完善的市场机制加剧了投资者在牛市行情中的过度反应,进而导致牛市行情中的波动正向非对称性。     

基于随机久期利率免疫的银行资产负债优化模型

银行资产负债管理是指商业银行在负债数量和结构一定的条件下、对资产进行优化配置,通过平衡资产的流动性、盈利性和安全性,以实现银行收益的最大化。本文通过Vasicek动态期限结构模型推导出随机久期,以包括存量与增量在内的全部资产随机久期等于全部负债随机久期为约束条件、控制利率风险,辅以现行法律法规等其他约束条件,建立全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型,并通过算例说明本模型构建过程。本文的创新与特色有三:一是通过建立全部资产负债组合的利率免疫条件,对包括存量与增量在内的全部资产组合利率风险进行控制。改变了现有研究在进行资产配置时,仅对增量组合风险控制的弊端。二是通过资产负债的随机久期缺口等于0的利率风险免疫条件建立资产负债优化模型,确保在利率发生变化时,银行股东的所有者权益不受损失。三是以银行各项资产组合收益率最大化为目标函数,通过随机久期的利率免疫条件控制利率风险,建立了全部资产负债组合的随机久期利率风险免疫模型。改变了现有研究的资产负债管理模型忽略随机久期变动的影响。     

沪深股市相关结构之谜:基于贝叶斯Copula的研究

目前沪深股市相关结构的Copula模型选择差异很大,并没有形成统一的认识。在指出现有Copula检验要受到模型参数估计影响后,引入了贝叶斯估计方法将模型参数估计与拟合优度检验有效的分开。接着,沪深股市相关性的贝叶斯实证结果发现两市相关结构Copula模型具有时变特征,势必导致当前研究结果的不一致;同时也反映了Copula对样本区间选择有很强的依赖性。     

我国居民储蓄函数及其误差修正模型

章运用协整方法分析国内生产总值、股市市值、利率以及物价水平对我国居民储蓄的影响，研究这些变量与居民储蓄之间的长期均衡关系，给出我国居民储蓄函数。然后建立用于描述由短期波动向长期均衡调整的误差修正模型。在此基础上分析了影响居民储蓄变动的主要因素并给出结论。     

基于贝叶斯推断的异质投资行为主体下理性投资者学习行为研究

从金融市场运行的微观角度出发,考虑市场中存在着具有双曲型绝对风险厌恶效用函数的理性投资者和广义行为效用函数的行为投资者两类代表性异质投资者.理性投资者会考虑行为投资者对价格的影响效应,进而通过遵循贝叶斯条件概率方式调整自身投资组合中的资产配置,这一过程称为学习过程.通过构建理性投资者的学习模型并分别设计与效用水平相一致的资产表现衡量指标以反应不同类型投资者对于资产的偏好排序,并可依此决定并比较理性投资者、理性学习型投资者和行为投资者的投资组合的资产筛选结果.通过以我国股票市场为对象进行实证研究,结果发现在市场处于上涨周期,可以明显的发现理性投资者会更多地考虑行为投资者的影响,学习过程较为明显;而在市场处于下跌周期,理性投资者则更多的根据先验判据决定资产组合配置.     

中国股市大公司股票与小公司股票收益关系的实证研究

对中国股市的大公司股票与小公司股票的价格与收益关系进行了实证研究,结果表明大公司股票与小公司股票的收益无论在牛市阶段还是熊市阶段都存在较高的相关性;熊市阶段大公司股票收益的自相关程度最高,存在一定趋势性.大公司股票与小公司股票的价格序列是单位根的,但不是协整的,二者的收益序列是稳定的,在牛市阶段和熊市阶段大公司股票与小公司股票收益之间存在双向的领先—滞后后关系.     

基于多分辨率分析的股票市场预测模型研究

采用多分辨率分析技术将深证成指收盘数据序列分解为多个子序列,然后采用神经网络技术对每个子序列分别建立预测模型,将各个预测结果叠加后得到最终预测结果.研究首先发现多分辨率技术可以有效提高预测模型的预测精度,表明分析我国股市波动时应该按照不同因素对股市影响大小及周期的差异分别研究,才能更有效分析股市运行状况及对其预测;其次结果表明不同类型神经网络预测模型预测性能差异明显,在选择股市预测模型的神经网络类型时应该注意其学习算法及收敛过程,以便能更好捕获股市变化规律.     

我国证券市场传染性的实证研究

本文利用计量经济学方法分别就上海、深圳A、B股市场关联性与因果关系进行了定量分析,结论是:B股市场向境内居民的开放,使得我国股票市场的联系更为紧密,传染性更明显,且大致说来,一个股票市场对另一个股票市场的作用,一般在2至4个交易日就可达到较大的程度。     

投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益影响特点的动态刻画

本文基于2006年10月到2015年6月市场层面的投资者情绪和上证综指收益率,刻画了投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益率的影响。首先,本文通过误差修正模型研究了短期层面投资者情绪对证券市场收益的影响特点,补充了以往在长期层面和整体收益水平上投资者情绪对市场收益影响的研究。由于市场层面的投资者情绪会受到宏观政策影响,之后本文将市场利率作为政策因素,通过分位数回归分析了不同市场收益水平下,市场利率和剔除了宏观政策因素的投资者情绪对市场收益的影响。研究结果表明:投资者情绪和证券市场收益之间的关系在短期层面上更为显著;当我国的证券市场环境处于“牛市”时,市场利率和投资者情绪均会对证券市场指数收益产生显著的影响,且随着市场收益水平的逐步上升,市场利率的反向作用和投资者情绪的正向作用均会逐渐加强。     

股指极端波动下中国股市复杂网络结构及中心性分析

基于复杂网络理论,以2015年、2008年国内两次股灾为背景,分别构建股灾发生前、中、后的中国股市网络,通过度、度分布、平均路径长度等基本拓扑指标,分析中国股市网络特性及网络结构的变化,综合利用度中心性、介数中心性及接近度中心性,筛选出各时期网络中的核心股票、核心行业并分析其变化情况,基于网络特征向量中心性分析股市的系统性风险及变化情况,通过仿真实验分析股市网络的鲁棒性。研究表明:两次股灾背景下的中国股市复杂网络均具有小世界性和无标度性;与2008年国际金融危机相比,2015年国内股灾对中国股市的影响强度更大,且2015年中国股市对金融风险的弹性更大;股灾期间各行业版块具有明显的风险传染性,指出各行业板块对稳定股市、修复股指的作用;股指极端波动时,股灾的外生冲击会使股市的系统性风险加大,与2015年国内股灾时期相比,2008年国际金融危机时期的股市系统性风险更大;中国股市网络对随机攻击具有一定鲁棒性,但对蓄意攻击具有脆弱性,股灾的外生冲击会降低中国股市网络的鲁棒性。研究为把握股市极端波动风险下的市场结构特征、股市风险管理提供了参考。     

股票市场涨跌停板设置的微模拟研究

本文构建了一个基于订单驱动的人工模拟股票市场模型,并对投资者在连续竞价交易时的投资行为进行了刻画,数值模拟所得的股票对数收益率序列具有尖峰、胖尾等非正态分布特征并显示出明显的波动率聚集现象。通过在模拟实验中设定股票价格的不同涨跌幅限制范围,研究了涨跌停板设置对股票市场波动性的影响,分析结果表明,在忽略诸如恶意操纵等其他因素情况下,适当扩大涨跌幅限制并不会使股票收益的波动增大,相反还会使收益的波动率有较为明显的降低。     

金融资产定价的统一视角及其在风险管理中的应用

在"资本资产定价基本原理"的基础上,通过对于传统定价方法过程的分析和总结,推导了金融资产定价的统一公式,并指明了效用理论中关于人的效用的刻画可以通过该公式中的权重系数体现出来,构成结合了效用理论和个体差异的"金融资产定价的统一视角";针对这一"统一视角",该文举出一例,将其应用于个人投资股票市场风险管理的实践中.     

基于投资者情绪的市场均衡分析

在行为金融研究框架下,通过分析情绪投资者与理性投资者的市场均衡条件,构建基于投资者情绪的资产定价模型,并对模型进行了数值模拟。结果表明,投资者情绪是影响资产价格的重要因素:被情绪投资者高估的资产,其回报将下降;被情绪投资者低估的资产,其回报将增加;资产回报的变化程度与情绪投资者卖出低估资产的份额正相关,与资产预期回报金额的相关系数负相关;并且,乐观情绪与悲观情绪对资产价格的作用是非对称的。     

通货膨胀率与股票收益率关系——基于门槛回归模型的再检验

自费雪效应(假说)提出以来,通货膨胀率与股票收益率之间的关系引发了大量的争论,但二者之间的关系并无定论。本文利用门槛回归模型对通货膨胀率和股票收益率之间的关系进行的再检验,我们的研究发现:总体上,通货膨胀率和股票收益率表现为负相关,并且具有显著的门槛效应,当通货膨胀率较低或处于通货紧缩时,股票收益率和通货膨胀率之间存在不显著的负相关关系,而当通货膨胀率较高时,则表现为显著的负相关关系,呈现出明显的非对称性的特征,股票并不是抵御通货膨胀风险理想的保值品。此外,我们还对黄金类股票和黄金现货也进行了检验,研究表明,黄金现货与通货膨胀关系不显著,而黄金股收益率与沪深股市指数类似,与通货膨胀率具有显著的负相关关系,均非理想的抵御通胀保值品。