会计盈余披露的信息含量--来自上海股市小样本的经验证据

信息含量表示年度会计盈余与年度股票收益之间的关系.本文基于1999-2000年上海股市的小样本数据,利用均值模型检验会计盈余的信息含量,发现上海股市的信息含量不显著,同时发现具有坏消息的公司可能存在隐瞒并粉饰业绩的行为.     

流动性风险与预期股票收益

本文以日波动率调整的换手率和Amihud(2002)的非流动性指标来度量股票的流动性,并用这两个变量的标准差和变异系数反映流动性的波动率,系统分析了流动性及其波动率与股票预期收益的关系,结果发现,在控制了影响股票收益的其他因子后,发现股票流动性水平与预期收益呈现出显著的负相关,而流动性波动对股票预期收益没有解释力.     

沪市上市公司年度财务报告披露与股价反应

本文旨在探讨上市公司年度财务报告的公告向股票市场输入的信息量.由于影响会计收益和股票价格水平的因素很多,因而,我们把研究重点放在年度报告公布时的未预期收益变化和股票报酬率的变化关系上.本文还随机抽取了上海证交所34家上市公司作为样本进行实证分析.     

中国房地产市场与股票市场相关性的实证研究

文章利用1998年第一季度到2011年第三季度的季度数据,基于预期效应、财富效应与替代效应的传递机制来研究中国房地产市场与股票市场之间的相关性.研究结果表明,在长期内,预期效应与替代效应的传递作用微弱以及关系复杂导致房地产市场与股票市场长期不存在稳定关系;在短期内,房地产市场对股票市场的替代效应引起的负效应起主导作用且较显著,股票市场对房地产市场的财富效应引起的正效应起主导作用但较微弱,两者存在相互的Granger因果关系.     

对中国不同收入阶层居民的生育差异分析

文章基于贝克尔的孩子质量数量替代理论,构建了三期OLG模型,考察了家庭对孩子质量和数量的选择及两者间的替代关系,并对收入在其中的作用做了理论分析,最后利用中国健康和营养调查(CHNS)数据,进行了实证检验,并得出结论:孩子数与家庭收入负相关,收入的变化对低收入家庭尤其是中等收入家庭的孩子数的影响更为显著;孩子质量与家庭收入正相关;除了位于收入最项层的富裕家庭外,孩子的质量与数量间存在普遍的替代关系,且收入越低,替代程度越高.     

CPI的发布对中国股票市场收益率影响的实证研究——以上海股票市场为例

在引起股票市场波动的众多因素中，消费价格指数CPI日渐引起人们的关注。本文采用事件研究法，以上海证券市场为例。重点研究CPI这一宏观经济信息的公布对中国股票市场的短期影响效应。结果发现，在CPI公布前较短的时间内，股票市场出现显著的异常收益，这表明中国股市有效性不足，重要的经济信息发布前可能存在泄露问题．事后股市对信息的消化吸收也相对缓慢。在稍长的事件期内，CPI信息的发布对股市的累积公告效应较小．市场主体预期的调整和多空双方力量的对比抵消了各事件日内股市受到的信息的冲击。     

预期引导、政策冲击与股市波动——基于文本分析法的异质性诊断

防范股票市场异常波动是维护金融稳定和防控金融风险的关键一环。货币政策实践中,预期引导与政策冲击对股市波动的实际影响和传导机制迥然不同。现有文献对两者之于股票市场波动 的异质性影响多有讨论,但分歧明显。基于2005年到2019年中国人民银行各季度《货币政策执行报告》和《货币政策大事记》,本文分别构建表征货币政策预期引导强度和实际操作频度的代理变量,对上述指标之于同期A股市场主要行业指数的波动性影响做了多维诊断和系统梳理。研究发现,第一,预期引导效应和政策冲击效应对于股票市场波动性的影响存在显著异质性特征,预期引导有助于平抑市场波动,而频繁调控则会放大股市波动。第二,预期引导的明确性会制约其对股市波动的平缓作用,货币调控意愿的表达越明确,越有助于平抑股票市场波动;而更坚决的“严厉型”表述比态度相对温和的“温和型”表述能够更显著地平抑股票市场波动。第三,实际操作频度对股市波动的放大作用受制于具体调控方向,宽松型调控的频率上升仅会小幅放大股市波动,而紧缩型货币调控则会大幅抬升股市波动性。由此,从平抑股市异常波动、维持金融稳定的角度出发,强化货币政策的预期引导比相机抉择的频繁调控更为重要;在预期引导过程中,应当增强调控意愿表达的明确性和坚决性,以限制其对金融市场运行带来的扰动。     

我国股票市场与宏观经济关系的实证分析

文章选取1998～2009年的季度时间序列数据,运用向量自回归模型,时股票市场与宏现经济的关系进行实证分析.结果表明,尽管股票市场与宏观经济之间存在长期稳定的正向协整关系,具有协调变化的趋势;但VEC模型和方差分解分析得到两者短期内相关关系不显著,格兰杰因果检验和脉冲响应函数则表明两者不存在短期和长期的因果关系.     

海外股市对中国大陆股市引导关系的研究

一、引言 金融理论认为,如果不同国家股票市场上的投资收益不完全相关,且相关结构平稳,则在国际市场上进行多样化的组合投资将会获得潜在的收益.几乎所有的关于国家间股票市场的已有研究都集中于对不同市场之间的收益的相关关系研究.近几年来,金融经济学家的研究兴趣开始转移到对股票收益与交易量之间关系的研究.研究发现:国家间股票市场的交易量所包含的信息可以帮助预测股票收益.Copeland(1998)的研究指出,美国市场领先于欧洲和太平洋市场一天,反之则不成立.这一结果表明信息首先是从美国传播到欧洲和亚洲的.如果这一结果有效,本文可以预期美国股票市场领先于中国大陆股票市场.     

资产升值预期、收入水平对房地产价格的影响

房地产的升值预期推动房地产价格的上涨,可以认为是房地产市场投机性存在的一个根本动因.文章利用2000年1季度-2008年4季度24个省份住宅价格和相关经济指标的季度数据,运用门限计量模型,对货币政策进行理论分析并选取相应的门限值,构建基于预期资产收益变动、可支配收入的住宅价格模型,旨在探索房地产升值预期的投机性需求,和收入水平提高、生活质量改善的刚性需求对房地产价格上涨的作用机理,研究基于房地产升值预期的投机行为和刚性需求在货币政策背景下对房地产价格变动的阶段性影响.     

有限关注与特质波动率之谜：来自行为金融学新证据

本文在我国股票市场检验了有限关注对特质波动率定价的影响。研究发现，特质波动率-收益负相关关系在高关注度股票组合中更显著，而在低关注度组中，特质波动率-收益关系变弱甚至不再显著；Fama和MacBeth（1973）回归结果显示，关注度显著降低了特质波动率的定价作用；另外，通过Hou和Loh（2016）拆分方法发现，有限关注对特质波动率之谜具有最强的解释力度。进一步研究发现，传统的解释不能消除关注度在特质波动率定价中的作用。因而，本文的研究揭示，投资者的有限关注可能是造成一些市场异象的主要原因。     

Reply

This article develops a new identification procedure to estimate the contemporaneous relation between monetary policy and the stock market within a vector autoregression (VAR) framework. The approach combines high-frequency data from the futures market with the VAR methodology to circumvent exclusion restrictions and achieve identification. Our analysis casts doubt on VAR models imposing a recursive structure between innovations in policy rates and stock returns. We find that a tightening in policy rates has a negative impact on stock prices and that the Federal Reserve (Fed) has responded significantly to movements in the stock market. Estimates are robust to various model specifications.     

Testing Alphas in Conditional Time-Varying Factor Models With High-Dimensional Assets

ABSTRACT

For conditional time-varying factor models with high-dimensional assets, this article proposes a high-dimensional alpha (HDA) test to assess whether there exist abnormal returns on securities (or portfolios) over the theoretical expected returns. To employ this test effectively, a constant coefficient test is also introduced. It examines the validity of constant alphas and factor loadings. Simulation studies and an empirical example are presented to illustrate the finite sample performance and the usefulness of the proposed tests. Using the HDA test, the empirical example demonstrates that the FF three-factor model is better than CAPM in explaining the mean-variance efficiency of both the Chinese and U.S. stock markets. Furthermore, our results suggest that the U.S. stock market is more efficient in terms of mean-variance efficiency than the Chinese stock market. Supplementary materials for this article are available online.     

递归预测器神经网络在中国金融市场的实证研究

金融时间序列预测是金融理论领域的研究热点之一。以金融市场中普遍存在的弱混沌为基础,对递归预测器神经网络在中国金融市场的预测应用进行实证研究。在网络训练上,提出用遗传算法优化网络的阈值、权值以及激发函数的幅值和斜率。对国内股票、期货和黄金市场中几个有代表性的品种进行实证检验,计算了预测均方根误差（RMSE）和预测精度（PA）,并和两种典型的神经网络预测模型——BP神经网络、径向基函数神经网络做了比较,结果表明该模型有较好的预测效果。     

中国股票市场的长期记忆性与趋势预测研究

本文首次在国内利用较新的精准局部似然函数法（Exact Local Whittle）,以上证指数为对象,估计了ARFIMA(p,d,q)模型的长期记忆参数d,并分析了上证指数的趋势性变化。估计结果和稳健性检验均表明,上证指数具有长期记忆性,以上证指数为代表的股票市场并非有效;模拟结果显示,当滚动窗口n=260,带宽m=[n0.65]时,长期记忆参数即估计量d既具备一致性,又具有渐进正态性。在2004年10月8日至2015年11月13日期间,模型给出了8次上涨或下跌的趋势转换信号,其中7次信号是正确的,仅有1次给出了错误信号;股票价格由下跌趋势转为上涨趋势、由上涨趋势转为下跌趋势两种情况相比,记忆参数d在前一种情况时下跌幅度更大,给出的信号更明显。     

中国股市的内生不确定性分析

中国股市的异常波动性不利于其健康发展。运用理性信念理论分析中国股市的内生不确定性，并对经典的CCK模型进行改进。实证分析得出内生不确定性是导致中国股市异常波动的关键性因素，在此基础上提出减缓中国股市波动的相应措施：建立完善投资者教育机制；逐步减少政府对股市的政策干预；加大信息披露监管力度，提高上市公司信息披露的真实性；提高上市公司质量，改善市场结构。     

中国股指期货与股票市场波动性关系的实证分析

使用修正的EGARCH模型与VaR方法检验股指期货的推出对中国股票市场波动性所产生的影响。采用的数据为沪深300指数,样本数据分为股指期货推出前,股指期货推出后的短期、中期和长期与样本数据全体五个时间段。研究表明,从股指期货推出的短期与中期来看,市场对信息的反应比较混乱。从长期来看,股指期货的推出加速了信息的传递速度并且弱化了非对称效应,并没有加大股市的波动性。VaR方法检验表明,股指期货的推出有效降低了股市风险,使A股市场更加成熟和完善。     

《新闻联播》与股市异动的关系研究——基于注意力理论的解释

利用事件研究法,检验了《新闻联播》播报上市公司的新闻对该公司股价和交易量的影响,在此基础上,基于注意力理论,分别选择Google Trends搜索指数、公司市值规模作为投资者注意力、信息不对称程度的代理指标,构建了多元线性回归模型,研究股市异动的根源.检验结果表明:《新闻联播》导致了股市异动,股价在新闻报道后第2日出现0.36％的异常上涨,第3日至第15日发生0.92％的反转;交易量也在新闻后出现了1.87倍的异动.基于注意力理论的解释性研究表明:《新闻联播》所引起的股市异动,部分是由信息效应产生的,更关键的原因在于注意力驱动下的购买压力效应.此项研究丰富了行为金融的研究视域,并对投资者的投资决策提供了科学依据.     

FIGARCH模型对股市收益长记忆性的实证分析

一、问题的提出长记忆性是指过去的冲击持续到将来,对预期的将来具有很大的影响。在大多数情况下,自相关函数的曲线图用来描述时间序列的长记忆特征。因此长记忆性可以定义如下：假设Ｙｔ是一个离散的时间序列,ｊ阶滞后的自相关函数为ρｊ,如果有ｌｉｍｎ→∞Σｎｊ＝...