上市公司财务信息对股票价格的影响分析——基于房地产行业的的实证研究

随着我国证券市场的逐渐完善和透明,上市公司公布的财务信息越来越受到投资者的关注,最终反映在资本上场上的便是股票的价格会随着上市公司财务状况的变化而变化。本文以房地产行业做为研究对象,通过相关性和回归分析的统计方法研究上市公司财务状况对股票价格的影响,从而为价值投资者提供投资的依据。     

基于小波包和神经网络的股票价格预测模型

股票价格是大量因素影响的综合结果,波动规律异常复杂,即使是神经网络这样强大的非线性预测工具也不堪胜任对其的准确预测。本文利用小波包理论将价格波动序列最优地分解为一系列规律较易掌握的子波动,对原始价格波动的预测也就分成神经网络对各子波动的预测。实证研究结果表明,这种小波包和神经网络相结合的股票价格预测模型预测精度明显高于小波和神经网络相结合以及直接利用价格波动预测的同类神经网络模型。     

上市公司盈利状况与股价变动关系的实证研究——基于食品、饮料行业

上市公司盈利状况与股票价格的关系,一直是投资者关心的话题。上市公司业绩指标对股票价格的有效反映也是推动股票市场和上市公司互相促进,共同健康高效发展的重要力量。研究上市公司盈利状况与股票价格行为的关系,是会计理论发展的需要,也是我国国情的需要。本文建立起适合本文实证分析需要的上市公司盈利状况评估指标体系,首先对2008年的数据进行逐步回归分析,筛选出由每股收益、每股净资产、净资产收益率、净利润增长率以及总资产周转率组成的模型,该模型与股票价格的拟合度最高;接着运用2009年至2012年四年的数据对该模型进行回归分析验证,从而得出上市公司盈利状况与股票价格变动的关系,确实该模型的拟合度高且每股收益与股票价格的联系最为紧密。     

中国股票市场多重分形游走及其预测

股票价格波动规律的研究是预测的基础,多重分形过程是迄今为止最为符合价格波动特性的模型。本文验证了中国股票市场的多重分形游走,并根据多重分形过程的局部尺度特性和多尺度相关性建立了小波和神经网络相结合的股票价格预测模型。实证研究结果表明,本文模型预测精度较由其他模型得到的预测精度明显提高。     

杜邦分析与价值判断——基于A股上市公司的实证研究

作为常用的综合性价值评价工具,杜邦分析通过将资产收益分解为利润率、资产周转率和权益乘数,以期更好地判断公司的价值及其变化。本文以A股上市公司为研究对象,探讨杜邦分析的核心指标和成分指标的信息含量,并对比分析传统与改进的杜邦分析方法在我国证券市场中的适用性。结果发现:在预测公司未来的盈利能力时,净资产收益率较经营净资产收益率有效;在拟合个股当期和预测未来的收益时,结果却相反;但无论是传统的、还是改进的杜邦财务成分指标,均不具有显著的增量信息提供能力。这表明在中国证券市场上,投资者在评价公司的价值时,应更多地关注杜邦分析的核心指标而不是其成分指标。     

新会计准则对上市公司盈余管理的影响研究

一直以来,上市公司盈余管理不仅仅我国会计界关注的焦点问题,也是一个世界性的难题。在我国证券市场发展的早期,上市公司通过盈余管理手段影响报告收益的现象比较普遍,误导投资者和其他信息使用者的决策,造成社会资源的不合理配置,导致我国证券市场会计信息失真和社会诚信危机。尤其是我国很多中小股民素质不够高,财务知识有限,在投资决策时主要依赖的还是上市公司会计盈余信息,因此,加强上市公司盈余管理势在必行。     

中国证券市场的混沌动力学特征研究

证券市场价格行为服从随机游走过程还是混沌动力学过程,一直是近来金融实证研究争论的一个热点.在分析已有研究的基础上,采用特殊的对数线性趋势消除法(简记为LLD)处理数据、使用Rosenstein提出的小数据量算法计算最大李雅普诺夫指数以及其它混沌系统的科学判据,对我国证券市场的混沌动力学结构做出了严谨的分析,结果表明中国股市具有显著的非线性混沌特征,并且阐明了证券市场混沌效应的经济含义与应用价值.这一结论将为研究股票价格行为特征与金融经济学理论提供新的方向.     

粗集与神经网络相结合的股票价格预测模型

粗集和神经网络结合反映了人类智能的定性和定量、清晰和隐含、串行和并行相互交叉混合的常规思维机理。本文建立这样一种混合杂交模型用于股票价格波动趋势的预测,通过粗集对数据的二维约简预处理消除了样本中的噪声和冗余,在提高神经网络预测精度的同时降低了学习负担。为了获得最优的预测精度,本文还利用遗传算法进行属性离散化和网络学习。通过对上证综指的实证研究表明,这种混合杂交模型的性能明显优于BP和GA神经网络模型。     

浅议现阶段“余额宝”使用风险防范

自从阿里巴巴推出"余额宝"这项理财业务之后,因其高收益的特性,在全国一炮走红。但也正因为广大消费者对"余额宝"的过渡青睐,引来商业银行及监管部门对"余额宝"的关注与警惕。近来,央行及各第三方银行对"余额宝"下发的限额交易政策将影响到这项新兴投资业务的发展与壮大,也将直接影响到消费者的收益,a带来巨大的投资风险。本文就当前金融市场和证券市场现状,帮助投资者分析和预测可能出现的投资风险,以便广大消费者做出理智的投资选择。     

基于移动平均线投资策略的中国证券市场弱式有效性分析

中国证券市场是否达到弱式有效状态一直是一个颇具争议的问题。本文运用技术分析中的移动平均线策略来验证投资者能否以此获得超常收益,从而检验中国证券市场的弱式有效性。本文选取上证综合指数为样本数据,通过实证检验发现利用移动平均策略可以获得显著的超额收益,说明中国证券市场未达到弱式有效。     

股价波动、市场操纵与证券市场监管

本文基于信号传递理论,建立模型对股价异动和市场操纵行为进行了理论分析.研究发现,在被操纵期间,股票价格将会不断上升,而当真实的股票价值被揭示时,股票价格将会下降;信息操纵者股票收益将会上升,并且操纵者的收益与股价波动正相关。最后,本文从宏观、中观和微观层面提出了政策建议。     

中国A股市场规模效应实证研究

本文以1994年至2003年期间在上海证券交易所上市的全部A股股票作为研究对象，对规模效应进行了实证检验和研究。得出以下结论：1、在本文研究的时间阶段，中国证券市场存在规模效应，但其成因与国外不同；2、中国证券市场上市公司的流通市值对股票收益有显著的预测作用；3、中国的证券市场未达到半强有效。     

投资基金与专家理财——中国证券市场的实证分析

本文探讨了国内封闭式基金的相关特性。对于2001年前上市的33只封闭式基金与同期证券市场从收益与风险两个方面进行了详细的对比分析与研究，得到：33只封闭式基金其收益率的均值与同期证券市场的平均收益无显著的差异。基金不能给投资者提供超过同期市场平均收益的回报；基金的管理者在选择投资对象构成投资组合时，更注重的是对投资风险的控制；相对于普通投资者，基金的管理者同样不具有预测证券或证券市场未来变化趋势的能力；33只基金其业绩总体上不具有持续性；投资基金不具有“专家理财”的效果。     

对中国证券机构投资者预测能力的实证分析

对股票价格走势特征的研究是证券投资理论永恒不变的主题，从传统金融理论到行为金融理论．无论从何种角度进行研究和分析，都是围绕这一主题展开的。本文将运用近几年最有影响的行为金融理论．通过实证分析检验中国机构投资者对股票走势的预测能力。以BSI指标代表投资者预期．研究其与中国股票市场收益情况的相关性，通过历史数据的回归分析加以判断，得出了股票市场短期走势不可预测的结论。     

时尚服装销量BP神经网络预测模型研究

本文针对传统时尚服装销量预测方法难以满足新情况下预测的需求,对神经网络技术在时尚服装销量预测的应用方法研究,如何使用在服装销量的预测上。针对某时尚运动品牌公司的具体情况,使用BP神经网络对其销量进行预测实验。从影响因素确定到建立相应的网络模型,最终在MATLAB中实现,得到预测结果。最终结果显示BP神经网络法预测,高于传统预测方法的预测精度。     

新企业会计准则对股票估价的影响

在原企业会计准则下,投资者如果直接使用会计净收益用于股票估价,可能会导致股票价格被高估,因为公司为了得到较高的股票估价,在将来不能维持当前收益的情况下,可能会以牺牲未来收益为代价而尽可能增加短期收益。而新企业会计准则的实施允许使用公允价值进行计量,在股票估价时使用公允价值数据,将会大大减少公司对短期收益的关注程度,转而重视全部的收益。本文指出了原企业会计准则下的净收益数据可能不符合股票估价模型的假设,分析了新旧企业会计准则下会计数据的差异,最后通过例子说明了如何使用公允价值会计数据进行股票估价。     

中国A股市场账面-市价比效应实证研究

本文以1994年到2003年期间在上海证券交易所上市的全部A股股票作为研究对象,对账面-市价比效应进行了实证检验和研究,得出以下结论:一、在本文研究的时间阶段,我国证券市场上存在账面市价比效应;二、我国证券市场上市公司的账面-市价比对股票收益有显著的预测作用;三、我国的证券市场未达到半强有效;四、在我国,价值投资也可以获得良好的投资回报。     

中国股票市场收益率波动的非对称性实证研究

正一、引言长期以来,国内外金融研究者一直都特别关注股票价格波动。它广泛地应用在风险大小的度量,资本资产定价模型的计算以及金融市场效率的检验。根据有效市场理论,只有新信息才能影响股票价格,同等信息含量的信息所引起的股票价格反应应该是对称的。在现实中,许多学者对不同国家的实证研究都发现波动非对称现象是显著存在的,这种现象和传统金融经济学理论不相符合,引起了众多学者关注。二、文献综述国外对股票市场价格的波动性研究已有很长一段历史。Engle     

新企业会计准则对股票估价的影响

在原企业会计准则下,投资者如果直接使用会计净收益用于股票估价,可能会导致股票价格被高估,因为公司为了得到较高的股票估价,在将来不能维持当前收益的情况下,可能会以牺牲未来收益为代价而尽可能增加短期收益.而新企业会计准则的实施允许使用公允价值进行计量,在股票估价时使用公允价值数据,将会大大减少公司对短期收益的关注程度,转而重视全部的收益.本文指出了原企业会计准则下的净收益数据可能不符合股票估价模型的假设,分析了新旧企业会计准则下会计数据的差异,最后通过例子说明了如何使用公允价值会计数据进行股票估价.     

竞争视角下的剩余收益来源分析

利用剩余收益估价模型能提高股票价格的解释能力和预测价值的准确性,因此剩余收益的来源显得至关重要.以2001年～2005年中国A股制造业上市公司为研究对象,采用Panel Data和OLS回归方法,从竞争的视角对公司剩余收益的来源进行检验.研究结果表明,剩余收益确实来源于企业的经活动,并随着产品市场竞争程度的增强而降低;公司不同性质的负债杠杆对剩余收益产生截然不同的影响,经营负债杠杆产生正面影响,金融负债杠杆产生负面影响,这种影响随着竞争程度的减弱而增强;同时剩余收益随着公司规模的扩大、市场份额的拓展、产品差异化和资产专用性程度的提高而提升.