正反馈交易视角下中国股市噪声的实证研究

为了探究中国证券市场是否存在噪声交易以及在不同市场形态中的表现形式,引入理性交易者和正反馈交易者,构建一个由它们共同作用的证券资产收益率均衡模型,结合非对称的GARCH-M模型,对上证综合指数、深圳成分指数、中小板指数、沪深300指数和封闭式基金指数5个样本进行了正反馈交易研究。分析认为：沪深两市的日收益与噪声交易者行为有关;大盘蓝筹股的上市对治理噪声和遏制正反馈交易有积极作用;中小板指数的正反馈交易最为明显,其次依次为封闭式基金指数、深圳成分指数、上证综合指数和沪深300指数;应该开发更多的适合长线投资的指数基金来稳定股市并恢复封闭式基金的发行。     

并购重组中内幕交易为何如此频繁？——基于社会关系视角的经验研究

近年来,中国资本市场内幕信息泄露和内幕交易行为并不少见,对其影响因素的研究逐渐成为热点。从社会资本和社会关系的角度切入,以2007—2016年并购重组中实际发生控制权转移的218家上市公司为样本,对上市公司并购重组中高管的社会关系如何影响内幕交易进行了实证研究。研究发现,上市公司高管的社会关系会对内幕信息泄露程度产生重要影响。高管和政府的社会关系以及高管和金融机构的社会关系均是泄露的途径。上市公司高管在政府以及金融机构的任职经历越丰富,内幕信息泄露行为就越严重。与此同时,在监管机构工作过的人员进入到上市公司担任高管可以起到遏制内幕信息泄露的作用。为了有效防止非法内幕交易,建议监管部门将公司高管在职业生涯中拓展的社会关系作为监管和关注的重点对象。     

上市公司财务危机判别综合评价分析——基于数据挖掘技术

文章以特别处理(ST)的上市公司的财务数据作变量,运用数据挖掘技术进行分析,结果显示公司是否陷入财务危机最重要的指标是资产收益率、股东权益比率和净资产收益率增长率,其次是销售净利率。然后构建财务危机判别模型并对其评估,该模型的识别正确率达90%以上。分析结果表明:资产收益率越低,公司陷入财务危机的显著性就越高;公司的财务比率越小,则发生财务困境的可能性就越大,两者呈反比例的关系;净资产收益率增长率如有较少波动,则表明财务稳定、经营稳健;销售净利率是反映公司盈利强劲与否的一个重要指标,因此,提高资产收益水平,搞好经营管理,优化企业资本结构,提高企业销售能力,实现资金快速周转,是企业避免陷入财务危机的必然选择。     

上市公司财务危机判别综合评价分析--基于数据挖掘技术

文章以特别处理（ ST）的上市公司的财务数据作变量,运用数据挖掘技术进行分析,结果显示公司是否陷入财务危机最重要的指标是资产收益率、股东权益比率和净资产收益率增长率,其次是销售净利率。然后构建财务危机判别模型并对其评估,该模型的识别正确率达90％以上。分析结果表明：资产收益率越低,公司陷入财务危机的显著性就越高;公司的财务比率越小,则发生财务困境的可能性就越大,两者呈反比例的关系;净资产收益率增长率如有较少波动,则表明财务稳定、经营稳健;销售净利率是反映公司盈利强劲与否的一个重要指标,因此,提高资产收益水平,搞好经营管理,优化企业资本结构,提高企业销售能力,实现资金快速周转,是企业避免陷入财务危机的必然选择。     

证劵、期货内幕交易犯罪若干问题研究——以内幕交易、泄露内幕信息罪为视角

对于《刑法》第180条及《刑法修正案》第4条(1999年12月25日全国人大常委会通过)规定的证券、期货内幕交易犯罪行为,"两高"司法解释将其罪名确定为"内幕交易、泄露内幕信息罪"。这一司法罪名,在刑法罪数理论上称之为概括罪名。在司法适用中,只能按一罪认定,不实行数罪并罚。而修订后的《刑法》第180条规定了证券内幕交易和期货内幕交易两种犯罪,则应分别确立罪名,按数罪论处。对此提出质疑,并就证券、期货中"内幕信息"的认定,犯罪主体范围的界定,内幕交易行为的样态等方面进行了探讨。     

内幕交易:规制抑或使之正当化?——基于法制史、比较法与学说对立状况的考察

内幕交易规制问题是证券法上的经典问题.不过在理论上内幕交易是否应受规制,存在极大争议:一派认为内幕交易有其合理性,应予以正当化;另一派则认为,内幕交易是违反公平正义的暴利行为,应受到绝对规制.而在比较法的视野内,各国法律对内幕交易的态度也存在不同.事实上,内幕交易在个人本位与社会本位的二维分析视角中既有其正当性,也有被规制的必要,所以我们对待内幕交易应当于规制与正当化之间寻求一个平衡点.     

家族企业、信息泄露及内幕交易可能性

利用事件研究法,本文实证分析了家族企业在信息泄露和内幕交易可能性等方面与非家族控股类企业的差异性.结果表明:对于利好消息,家族控股类企业在信息公告之前30个窗口期内的累计异常收益率显著高于非家族控股类企业(约高出1.5％),说明家族企业存在着更为明显的信息泄露问题,其发生内幕交易的可能性较非家族控股类企业更为明显;而对于利空消息,两类股权组织结构不同的企业间并未表现出显著差异.     

基于稀疏编码和极限学习机的设备故障诊断方法及应用

针对复杂工况与海量监测数据下滚动轴承难以进行故障诊断的问题,提出了一种基于稀疏编码和极限学习机（ELM）的滚动轴承故障模式识别方法。首先,利用K-SVD方法对海量数据样本学习得到自适应原子字典,在此基础上使用正交匹配追踪（OMP）算法进行稀疏编码;然后,构建基于数据驱动的ELM网络模型,将稀疏编码输入ELM模型;最后,通过模型输出实现了对滚动轴承的不同故障类型及不同故障程度的智能识别。通过实际实验分析,验证了所提方法的有效性,与传统的时、频域指标和主成分分析（PCA）为输入的ELM模型进行了对比,并对比分析了BP神经网络、支持向量机（SVM）模型,证实了所提方法具有更好的诊断正确率和可靠性。     

流动性对股票收益影响的实证研究

选取2001年1月到2010年12月的120家上市公司股票交易状况的月度数据作为研究样本。以换手率作为流动性指标,对股票收益与换手率之间的关系进行实证性的研究。该研究不仅能够丰富现有的资产定价理论假说,而且能够为投资者提供合理的建议,同时对提高中国上市公司的资本运作水平以及更有效地发挥股票作为上市公司的融资的有效手段,会具有较大的理论价值与实践意义。     

基于BP神经网络的农户小额信贷信用风险评估研究

利用2009年杨凌区三家农村信用社的实地调研资料进行了农户小额信贷信用风险评估的实证研究,对指标变量分别进行正态性检验、差异性检验和多重共线性检验,利用MATLAB7.0软件建立了8—14—1结构的BP神经网络农户信用风险评估模型。模型对训练集样本的总体判别正确率为100%,对测试集样本违约类农户的预测正确率达90%,总体正确率达84.09%。准确度较高,能够为农村信用社识别农户信用风险提供较好的依据。     

基于蒙特卡洛模拟的价格泡沫阶段划分——以股票市场为例

文章运用蒙特卡洛模拟法,结合市场收益率,提出价格泡沫演化阶段的划分依据.在此基础上,以股票市场为例,对沪深A股价格泡沫演化阶段进行划分,结合历史经验发现,文中个股膨胀集中的区域恰好是2007年我国股市泡沫爆发时期,而个股膨胀明显较少的区域恰好是2008年全球性金融危机爆发时期,可见蒙特卡洛模拟法能够有效地对泡沫阶段进行划分.此外,文章还对不同演化阶段下股市交易特征进行了分析.结果显示,在5%显著性水平下,换手率、成交量、收益率以及波动率在不同演化阶段下均存在显著差异.     

选择“违约”行为的判据与影响因素分析

对“违约”行为效用模型分析的结果表明:加大对“违约”交易行为的惩罚力度、提高发现以及对“违约”行为实施惩罚的可能性、降低交易者选择“违约”行为收益的概率、较大的信用重构成本,可以对信用交易中的“违约”行为产生抑制作用。在“违约”成本较低的经营环境中,选择“违约”交易行为能够提高交易者的交易效用。     

股市流动性综合指标构建与流动性溢价检验——基于A股高频数据的实证研究

对流动性溢价的检验是资产定价理论和实证研究关注的重要问题。已有文献对A股流动性的测度比较单一,影响了结论的可靠性。基于2007年1月至2016年12月A股高频交易数据,使用主成分分析方法,可构造一种新的流动性综合指标来检验流动性对股票收益率的影响。分组分析和回归分析的结果显示,A股市场存在流动性溢价效应,支持流动性溢价理论。同时,基于该流动性综合指标所建立的流动性风险因子模型对投资组合超额收益率的解释能力优于传统定价模型。研究结果也表明,换手率更多反映的是股市投机气氛,并不适合做流动性的代理指标。     

上海股市交易行为与波动性分析

本文首先通过对交易量与股指收益率之间关系的实证分析,发现上海股票市场交易具有明显的“追涨不杀跌”性质。这一交易行为特征与我国股市特殊的交易制度和“政策市”的特点有着密切联系。本文结合ARCH模型及其扩展模型的特点,对我国上证综合指数日收益率的波动性进行了实证考察,发现上海股市中具有显著的ARC效应,且存在Black指出的“杠杆效应”。将两个方面结合起来,发现我国股市在市场主体交易行为与市场波动性之间的联系上存在有悖常理的现象,可能需要建立更复杂的理论模型加以解释。     

非常规突发事件对股票市场收益率与债券市场收益率的影响研究--基于ARIMA模型的实证

最近几年,非常规突发事件频频发生对金融市场产生了巨大的冲击。研究非常规突发事件对金融市场的冲击有利于提高投资者的风险意识,规避非常规突发事件带来的风险。利用ARIMA模型研究了SARS事件对股票市场收益率与债券市场收益率的影响。通过建立ARIMA模型,利用该模型对SARS事件期间的股票市场收益率和债券市场收益率进行预测。预测结果发现,在SARS事件发生期间,上证指数实际值与预测值的差值大部分都为负数,而上证国债指数的实际值与预测值的差值大部分都为正数。实证结果表明,由于存在投资者的安全性转移行为,SARS事件对我国股票市场产生了负向冲击,对国债市场产生了正向的影响。     

股票市场波动性研究——基于ARMA-TGARCH-M模型的实证分析

通过构建ARMA-TGARCH-M模型,并同时利用上证综合指数和深圳成份指数的低频日收益率和5分钟高频收益率数据,对中国股票市场的波动性问题进行了实证研究.结果表明:中国股票市场存在着大幅度高频率波动,市场总体风险较大,而且收益率波动也存在着波动集群性、尖峰后尾性和非对称分布等特征,深圳股票市场在各方面的特征也都比上海股票市场突出.此外,低频日收益率序列和5分钟高频收益率序列都存在着显著的平稳性、自相关性和ARCH效应,中国股票市场还存在着较长的外部冲击波动持续期,且杠杆效应显著.GARCH族模型能够很好地拟合中国股票市场的波动性问题.     

我国股指期货提前交易的信息内涵及其预测能力

利用日内数据研究我国股指期货市场提前交易期间的信息内涵及其预测能力。实证结果表明:我国股指期货的提前交易具有丰富的信息内涵;并且,所构建的偏度、峰度和交易量等交易指标不仅能够解释股票现货和期货市场的隔夜收益率,还能解释股指期货的日内收益。这意味着我国股指期货的提前交易不仅反映公开信息,还能反映私人信息。由此,进一步给出了基于提前交易信息投资管理的对策建议。     

我国证券投资基金“窗饰行为”的实证研究

窗饰行为是证券投资基金等机构投资者出于自身利益的考虑,在时期末采取一系列手段修饰其管理的基金投资组合、粉饰自己的投资业绩,从而达到欺骗投资者、谋取更多利益的非理性投资行为。运用2003年第1季度至2009年第4季度的数据,采用基金重仓股的时期末反转效应,对我国封闭式、开放式基金总体样本以及不同换手率样本窗饰行为的存在性进行检验。检验结果发现我国封闭式、开放式基金在总体上不存在显著的窗饰行为,然而对于重仓股中成交不活跃的股票而言,窗饰行为显著。对窗饰行为的研究可为证券投资者和证券监管部门提供重要的参考价值。     

个人投资者参与融资融券交易的概率计量研究

利用我国某证券公司个人投资者基本信息以及股票交易数据,采用多元logistic模型,分析了个人投资者的人口统计学特征、财富特征、交易行为特征等对个人投资者参与融资融券交易的概率计量。实证研究发现：个人投资者的人口学特征、财富特征、交易行为特征等指标可被用于投资者参与融资融券的概率计量;年龄越大的投资者、学历越高的投资者参与融资融券交易的概率越大,男性投资者以及职业为个体、文教科卫专业人员、行政企事业单位工人、企事业单位干部的投资者参与融资融券交易的概率更大;总资产越高的个人投资者参与融资融券交易的概率越大;换手率越高的个人投资者参与融资融券交易的概率越大。