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。     

基于国际估值准则的A股定价实证分析

尽管金融学理论认为股票的价值是未来无限期预期现金流的一个贴现,但针对国际股市的实证结果显示,股票实际价格很大程度上取决于市场对其未来一两年内的盈利预期等中期基本面因素.近3年里,A股创造的世界罕见的大起大落,引起了社会各界对A股定价是否合理的广泛争论.为此,我们设计了一个相对估值模型,根据国际股市的定价规则来给A股定价.实证结果显示,A股已经从2007年的估值泡沫回落到2008年的合理估值水平.还可以经过进一步地扩展模型讨论单个股票的定价问题.最后,讨论了实证结果的引申含义和一些政策建议.     

舆论如虎 优莎纳拟退出股市

直销公司对待公司上市的态度是很不一致的。像安利、南方李锦记这样的家族企业,他们声称是永远不会去谋求上市的,一是认为没有上市的必要,二是觉得必须自己把握自己的命运,如今优莎纳遭遇的难题正是他们不愿意看到的。因为在这个行业,有太多不确定因素,随时可能有不利于行业或公司的言论发生。     

中国股市CAPM有效性的动态研究

首先将时间序列回归估计的股票组合贝塔值运用于横截面回归中,然后采用平滑移动样本期的方法重复此检验,从而实现了对CAPM有效性的动态检验。总体上讲,我国的股票市场仍不支持CAPM模型,但不同历史时期CAPM统计上不成立的理由不一,说明我国股票市场内在结构发生着微妙的变化。     

A股能否筑底要看基本面

自美债调降以来,周边股市皆有一定程度的跌幅。如果我们将最近三个月的海外市场视为“续跌”行情,而非“震荡”行情,那么,真正的跌市可能还在后面。我的问题是：以目前而论,A股近期的调整是否到位？这是足以令多头深感困惑的最大问题。     

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 .     

神光 骨肉相残为哪般？

在中国一些股民的心中，山东神光就是财神的代名词。这个1994年白手起家，现在资产已达数亿元之巨的公司，却忽然爆出总裁孙成刚发文宣布免去弟弟孙成旗副总裁和总经理职务，同时辞退手握财政大权的弟媳董琳。而孙成旗则发表声明坚决不从。在度过了最艰难的岁月之后，却在公司最鼎盛时出现兄弟阋墙？这些混乱的背后又是什么呢？     

基于小波变换域的SVM股市时间序列预测算法

研究利用小波变换技术提高基于SVM的股市时间序列预测算法的效果.采用结构相同的若干SVM同步预测股市时间序列数据在不同尺度下的小波变换系数,通过对各预测值进行加权组合预测股市变化趋势.其中所有SVM的核参数采用遗传算法同时自动进化调整.通过实证分析,以及同基于SVM的股市时间序列预测算法进行对比,结果证明结合小波变换技术能够更深入揭示股市规律.     

支持向量机在股市预测中的应用

介绍了回归问题与支持向量机及其股市预测的研究现状,提出了采用支持向量机的股票预测方法,通过实验证明了该方法的有效性.     

基于支持向量机的股市时间序列预测算法

针对股市时间序列预测的特点,提出了基于SVM的股市时间序列预测算法.设计了SVM的在线训练算法,并设计了遗传算法自动调整sVM的核参数,实现了基于sVM的股市时间序列预测算法在线调整的完全智能化.通过实证分析,以及同BP神经网络方法的比较,结果证明该算法具有预测精度高、参数调整智能化等优点.