股票收益随机波动模型研究

通过对金融资产时间序列数据特点的分析,指出GARCH模型在描述金融资产时序数据的局限,尝试用随机波动模型刻画股票收益的波动规律,采用GMM方法估计模型参数,并以上海证券交易所综合指数日收益率数据为样本,对沪市指数收益波动进行实证研究,探讨涨跌停板制度对股市波动的作用。     

基于非参数估计框架的期望效用最大化最优投资组合

本文基于期望效用最大化和非参数估计框架研究了最优投资组合选择问题。和以往大多文献假定资产收益率服从某些特定分布不同资产收益率的分布类型无需作任何假设。首先在一般效用函数下,利用组合收益率密度函数的非参数核估计给出了期望效用的基本非参数估计公式,并建立了期望效用最大化投资组合选择问题的基本框架。然后,在投资者具有幂效用函数的假定下,给出了期望效用具体的非参数计算公式,并给出了求解最大期望效用的数值算法。最后,利用中国证券交易所11支股票日收益率的真实数据给出了一个数值算例。本文提出的非参数估计框架具有一般性,还可以进一步用来研究各种现实条件下（如各种现实不等式约束和具有交易成本）的投资组合管理问题。     

基于CVaR两步核估计量的投资组合管理

在不做任何分布假设的条件下,利用非参数核估计方法对风险度量条件风险价值(conditional value-at-risk,CVaR)进行估计,得到CVaR的两步核估计公式.然后用估计出来的CVaR代替理论上的CVaR建立均值-CVaR模型,实现对风险估计与投资组合优化同时进行,并基于迭代思想设计求解该模型的简单算法.蒙特卡洛模拟结果表明基于两步核估计方法的投资组合优化模型和算法比现有的方法更加有效,估计出来的组合边界误差更小.引入无风险资产后,文中的模型和算法同样适用.最后,为说明其应用价值,采用中国A股市场的日收益率数据进行了实例分析.     

上海、香港和纽约股市的波动结构比较

为了比较不同市场中信息因素和行为因素对市场波动影响的差异,利用收益率分布主观模型,以投资者对小概率的反应偏差来衡量投资者有限理性程度,以资产内在价值波动代表资产信息,建立波动结构实证模型.利用1991年～2004年上证综指、香港恒生指数和道琼斯指数对上海、香港和纽约市场的波动结构进行比较分析,结果表明市场间的波动程度差异来自于行为因素差异,上海市场的市场波动和非理性程度在3个市场中相对最大,但与香港市场无显著差异,且上海市场呈现独有的新兴市场发展特征,行为因素对市场波动的影响与市场发达程度负相关,市场的过度波动主要源于行为因素.     

展望理论的权重函数与证券收益率分布

证券收益率的概率受到投资者主观判断概率的影响,从而形成“尖峰厚尾”等形态特征。在展望理论的权重函数的基础上,建立了收益率分布主观概率模型,对收益率分布的“厚尾分布”、中部形态及整体形态特征进行了理论推导。并利用深圳证券市场的441支股票的实际收益率分布的概率形态进行了实证分析,实证检验的结果与提出的模型所推导的特征性质得到了一致的吻合。     

中国股市收益率长记忆性R／S非线性分析

针对中国股市收益率序列中的长记忆性问题,采用R/S非线性估计方法和ARFIMA模型进行了实证研究.结果表明:中国股市收益率普遍存在长记忆性,只有个别股票不存在长记忆性,而且深市比沪市具有更强的长记忆性.     

中国股票市场的信息反应曲线和股票价格波动的非对称性

股票价格波动对于市场信息的反应过程具有非对称性。通过利用多种非对称性GARCH 模型,描述和检验了沪市股票日收益率序列的条件波动性,并通过对股票市场信息影响曲线的分析,发现沪市股票价格波动中存在显著的非对称性反应。这说明股市波动对于不同的政策干预和信息冲击具有不同程度的反应,“利好消息”对股市的刺激作用仍然需要其他市场干预的配合才能发挥出来。     

我国证券市场过度反应后短期行为研究

本文通过平均收益率计算方法,系统地比较了沪市和深市短期过度反应行为及其后的累积超额收益率变化特征。本文的研究认为:当股票发生负向的异常波动时,沪深两市都表现出明显的过度反应现象,但是如果考虑交易成本,则累积超额收益没有经济意义;而在股票发生正向异常波动后,过度反应现象不显著;统计检验结果和回归模型结果都证明了我国证券市场不存在明显的"1月效应"或者"2月效应"(也称做"新年效应"),而是存在明显的"3月效应"和"12月效应"。股票在发生正向的异常波动时,沪深两市事件日的波动幅度与其后的累积超额收益的波动幅度没有明显的相关关系,而在发生负向的异常波动时,两市均在第5天后表现出明显的强相关特性。     

高维时变协高阶矩建模及其投资组合应用——基于半参数分布因子模型

本研究提出了一种基于半参数分布时变因子模型的动态协高阶矩建模方法，给出了模型设定、模型估计和时变高阶矩的检验.通过因子模型有效缓解了动态协高阶矩估计存在的“维数灾难”问题，同时通过引入半参数分布增加了模型的稳健性.实证研究表明：相比于现有协高阶矩估计方法，基于因子模型的动态建模能够有效捕捉资产收益率协高阶矩的时变结构，同时更加契合金融资产收益率的潜在特征；动态投资组合能够应用于高维场景，并产生更高且更稳定的经济价值，稳健性分析进一步证实了这一点.     

基于调整成本的产出-资本资产定价模型研究

在一般均衡经济框架下,研究企业投资过程中的调整成本对股票收益率的影响,推导出包含市场因子、产出绩效因子、BM因子及调整成本因子的四因子产出-资本资产定价模型。利用中国股市上非金融A股上市公司年报及股价月度数据,考察了我国股市的股票收益率变动。实证研究发现:四因子的资产定价模型能解释中国股市上88%的股票收益变动,显著优于CAPM和FamaFrench的三因子模型。     

定单流、流动性与股票市场的投资转移

本文通过分析我国股票市场上市值不同的股票之间定单流、流动性和收益率的相互影响关系,以及它们与上海银行间同业拆借利率(CHIBOR)、人民币远期汇率的关系,讨论了市场内不同股票之间的投资转移行为。实证结论发现:低市值股票定单流上升时,未来高市值股票流动性和收益率显著下降,市值不同的股票之间流动性和收益率也表现出显著的双向、负向领先滞后关系;银行间拆借利率、人民币汇率等影响宏观(货币)流动性的因素将显著影响市场微观流动性、定单流和收益率,但对市值不同的股票有不同的影响。本文提供了不同市值股票之间存在投资转移行为的证据。     

投资者的博彩行为研究——基于盈亏状态和投资者情绪的视角

本文以中国股市2000年1月至2017年9月的数据为样本，实证研究盈亏状态和投资者情绪对股票市场博彩行为的影响。本文首先构造股票博彩指数和资本利得量以及二者的交互项，然后使用Fama-MacBeth回归并分析该交互项系数估计量的统计显著性和经济显著性，结果发现，尽管我国股市投资者总体上表现出博彩偏好，但当投资者处于盈利状态时，投资者会厌恶风险，不愿意冒险买入或继续持有"博彩型"股。本文还构造了投资者情绪指数，并以中位数为界将全样本分为投资者情绪高涨期和低落期，然后通过分组研究发现，投资者情绪对博彩行为有直接和间接两种影响：较之于情绪低落期，投资者在情绪高涨期会更加偏好投资"博彩型"股票；此外，情绪还会通过影响投资者的风险态度进而间接影响投资者对"博彩型"股票的投资决策。     

尾风险度量与定价能力分析

经典资本资产定价模型假设资产收益服从正态分布或者投资者效用函数是二次型，然而实际中资产收益的分布呈现尖峰厚尾特征，因而无法在均值-方差框架下分析风险与收益的关系。与资产收益正常变化相比，极端变化带来的尾风险会对市场风险和投资者的决策行为产生更为显著的影响，因此研究尾风险的度量方法和定价能力具有一定理论和实践意义。 依据极值理论，基于Fama-French的3因子模型无法解释的收益残差构建尾风险度量模型。选取中国股票市场沪深A股作为研究对象，以历史滑动窗估计尾风险，投资组合分析和横截面回归分析的结果都表明尾风险可以稳定地负向预测股票收益，在控制规模、交易量、非流动性、短期反转、中期动量、特质波动率、特质偏度等股票特征后，尾风险的负向预测能力依然显著。引入融资融券交易，发现融资融券标的股票的尾风险显著低于非融资融券标的股票的尾风险，而且可以消除尾风险的负向溢价，因而中国资本市场尚未完全开放融资融券交易机制可能是产生尾风险负向溢价的主要原因。 通过买多-卖空组合构建尾风险定价因子，发现尾风险因子比投资因子和盈利因子有更高的风险价格，而且并不是相对于Fama-French的5因子的冗余因子。与Fama-French的3因子模型和5因子模型相比，Fama-French的3因子或5因子基础上包含尾风险因子的定价模型对股票横截面收益有更好的解释能力，因而有更高的定价效率。 2008年全球金融危机爆发后，对尾风险定价能力的忽略使已有资产定价模型受到广泛批评。因此，探究尾风险的度量方法以及分析尾风险的定价能力，不仅有助于完善和拓展资产定价理论，而且有助于降低投资者对股票价格的认知偏差，提升市场资源配置效率和维护市场稳定性。     

中国老股转让制度提高还是降低了IPO定价效率?——基于投资者行为下的理论与实证分析框架

在假定投资者存在私人信息的情况下,以投资者行为为研究视角,构建了老股转让前后IPO定、抑价模型,研究了老股转让前后投资者行为对IPO定价效率的影响,并进行了比较分析。理论模型和数值分析表明:在两种不同的制度下,散户投资者越乐观,IPO定价效率越低,且散户和机构投资者之间的分歧越大,IPO定价效率也越低;在投资者情绪相同的情况下,老股转让制度降低了IPO抑价,具有更高的定价效率;然而,当老股转让后投资者之间的分歧大于老股转让前分歧时,则可能导致老股转让后的IPO抑价高于老股转让前的IPO抑价,即老股转让后的IPO抑价更高,IPO定价效率更低。论文以我国2009-2012以及2014年IPO数据进行实证研究,初步统计发现,老股转让后的IPO抑价明显高于老股转让前IPO抑价,得到与理论模型恰好相反的结论;实证分析结果表明,老股转让后投资者情绪对IPO抑价影响明显大于老股转让前的,也就是说,由于老股转让制度反而提高了我国投资者的乐观情绪,从而导致了与理论模型预期恰好相反的结果。因此,加强投资者理性培养对于我国IPO市场化改革的成败至关重要。     

Demand–Supply Mismatches and Stock Market Performance: A Retailing Perspective

We provide empirical evidence that the volatility of inventory productivity relative to the volatility of demand is a predictor of future stock returns in a sample of publicly listed U.S. retailers over the period 1985–2013. This key performance indicator, entitled demand–supply mismatch (DSM), captures the fact that low variation in inventory productivity relative to variation in demand is indicative of the superior synchronization of demand‐ and supply‐side operations. Applying the Fama and French (1993) three‐factor model augmented with a momentum factor (Carhart 1997), we find that zero‐cost portfolios formed by buying the two lowest and selling the two highest quintiles of DSM stocks yield abnormal stock returns of up to 1.13%. These strong market anomalies related to DSM are observed over the entire sample period and persist after controlling for alternative inventory productivity measures and firm characteristics that are known to predict future stock returns. Further, we reveal that DSM is indicative of lower future earnings and lower sales growth and provide evidence that the observed market inefficiency results from investors’ failure to incorporate all of the information that inventory contains into the pricing of stocks.     

股票名称与股票价格非理性联动——中国A股市场的研究

本文利用中国A股市场中独特的配对股票样本对股票价格间的"非理性联动"现象进行了研究,并探讨了导致这种非理性联动的原因。本文发现:(1)仅名称相似,但没有其他相关性的配对股票收益率之间存在很高的正相关性;(2)比较名称变更前后股票收益率相关性的变化发现,名称变更对股票之间的联动性具有显著影响;(3)与机构投资者相比,个人投资者更容易对名称相似的配对股票产生混淆;另外,投资者情绪变化幅度越大,配对股票之间的联动性越高,说明投资者情绪变化对配对股票之间的联动起到了放大作用;除此以外,对配对股票来说,如果一只股票价格变动反映的是"坏消息"("好消息"),则该股票收益率对另一只股票的收益率具有更高(低)的解释力,意味着投资者由于损失厌恶而对"坏消息"的反应程度要大于对"好消息"的反应程度。     

基于分位数Granger因果的网络情绪与股市收益关系研究

 行为金融学理论认为，股票市场的价格变动除受宏观基本因素影响外，还在很大程度上受众多个体投资者或噪音交易者行为左右。中国股票市场拥有庞大的个人投资者群体，且股民群体与网民群体之间具有高度耦合性，使用网络情绪等信息能够探索中国股市收益变动基本规律。        为揭示个体投资者行为对股市收益的影响，以个体投资者情绪为视角，以网络环境中个体投资者的情绪信息为切入点，检验投资者情绪与股市收益的关联关系，评估网络情绪信息价值。使用中文文本情感分析方法，从新浪微博文本中提取出网络情绪时间序列；分别运用均值Granger因果和分位数Granger因果检验方法，探讨网络情绪波动与股市收益之间是否存在因果关系；将股票市场发展阶段进行细致划分，研究不同市场阶段下网络情绪波动与股市收益之间的因果关系。        对沪深300指数收益进行实证研究，结果表明，尽管在均值框架下网络情绪波动与股市收益之间因果关系并不明显，但基于分位数Granger因果分析却发现两者在极端分位点区间处存在广泛且显著的因果关系。数据显示，在40个因果关系检验中，分位数Granger因果检验的因果关系发现了23个显著的因果关系，发现率为57.5%，远高于均值Granger因果检验的7.5%。此外，股市收益受到网络情绪波动影响的程度和方式在不同市场阶段下有所不同。        研究结果具有一定的理论意义和应用价值。在一些特定分位点区间网络情绪波动对股市收益存在显著因果关系影响，这为在特定条件下股市收益的可预测性提供了佐证。网络情绪能够预测股市收益的尾部(上尾或下尾)行为特征，可以为金融风险防范提供决策参考。研究结果为股票市场的定价、收益预测和波动率估计等相关研究提供了新的研究思路，也为网络情绪信息使用提供了新的方向。     

投资者情绪指标与股票市场——基于扩展卡尔曼滤波方法的研究

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,首次构造出过滤市场噪声的投资者情绪指标,并在此基础上应用向量自回归模型分析我国投资者情绪指标与股票收益、股本规模等因素的经验关系,实证结果表明:(1)扩展卡尔曼滤波方法可以获得一个更加清晰反映投资者情绪的状态变量;(2)情绪的变化量比情绪指标本身具有更强的市场收益预测能力;(3)大规模公司股票的收益对投资者情绪的影响程度高于小规模公司股票,而投资者情绪对小规模公司股票的影响显著高于大规模公司的股票,并且情绪波动能够预测小规模股票的短期收益惯性和跨期收益反转的特征,证明情绪波动是影响资产定价的重要主观因素。     

长期投资者收益可预测条件下战略资产配置决策:——理论与中国实证

本文研究了资产收益可预测性影响长期投资者最优资产组合选择的理论问题,并结合中国证券市场历史数据做了相应的实证研究。研究结论表明:在长期投资期限下中国股票市场收益具有可预测性,长期投资者资产组合可以比短期投资者配置更高权重的风险资产。由此本文提出,可相应提高我国社保基金、企业年金和保险公司等长期投资者战略资产配置中股票类风险资产的投资比例上限。