基于改进蚁群算法的商业银行信用风险评估方法

对原蚁群算法的转移概率和信息素更新机制进行改进,并首次将蚁群算法应用于商业银行的信用风险评估问题,取得满意的结果。通过将计算结果与回归分类算法、判别分析和遗传规则进行比较,表明应用该算法解决商业信用风险问题更加有效。     

中国股市买卖价差成分分析——基于指令驱动市场的实证研究

本文以金融市场微观结构理论为基础,运用高频数据对我国上海股票市场中买卖报价价差成分进行了实证研究,结果发现上海股市买卖报价价差可以分解为三种成分:信息不对称成分、指令处理成分和指令持续成分,其中指令处理成分所占比例最大,信息不对称成分和指令持续成分次之,并在此基础上研究了各买卖报价价差成分与流动性和交易活跃程度的关系,从而揭示了我国股票市场微观结构特征,为完善股票市场运行机制提供了参考。     

中国银行间债券市场企业债交易成本研究

建立度量银行间债券市场企业债交易成本的2步估计模型,利用企业债分笔交易数据,分别估计108支企业债的交易成本,从整体上考察了企业债市场交易成本情况。结果表明,交易成本随交易规模的增加而减小,交易活跃性、剩余期限和信用评级都影响企业债的交易成本,交易活跃、剩余期限短和信用评级高的企业债交易成本相对较低。企业债交易成本呈现以上特征的原因在于银行间债券市场特有的交易机制。为进一步降低企业债的交易成本,监管部门应加强市场透明度的监管力度。     

我国开展住房抵押贷款证券化的需求与障碍分析

开展住房抵押贷款证券化对于我国金融改革和经济社会可持续发展具有重要的现实意义和战略意义。本文分析了我国住宅市场发展的基本概况和核心问题,提出了我国构建住宅政策性金融体系的必要性。在此基础上,分析了我国开展住房抵押贷款证券化的需求和存在的障碍。     

定期公告中的盈余信息与订单流不平衡

采用事件研究的方法, 选取中国A股非金融类上市公司的季度财务报告, 研究了公告前后的订单流不平衡与盈余信息的关系。研究发现:盈余宣告前, 市场上存在盈余信息提前泄漏的现象, 订单流不平衡与盈余信息基本表现为显著正相关;盈余宣告日, 订单流不平衡与盈余信息基本显著正相关;盈余宣告后, 盈余信息需要一段时间才能够融入到交易价格中, 表明中国股票市场尚未达到半强有效市场程度, 之后盈余信息对订单流不平衡不再产生显著影响。同时, 还发现订单流不平衡和盈余信息的关系一定程度上受到订单流不平衡序列自相关性的影响。     

上市公司会计信息质量的度量研究——基于应计质量的视角

会计信息质量的度量尚缺乏统一、公认的测度方法。文章从应计质量视角,在FLOS综合模型的基础上,通过对模型的进一步改进,得出调整后的FLOS系列模型,并分别运用预测误差方法和可操纵性应计利润暂时性效应检验模型对FLOS系列模型进行实证检验。检验结果表明,调整得到的IRFLOS模型能够更好地计算应计质量,从而能够更精确地衡量上市公司的会计信息质量。     

日内知情交易概率测度及事件影响研究

在EKOP模型测度PIN的基础上,通过建立时变交易到达率模型,滚动计算日内知情交易概率,并将PIN测度与事件研究相结合,对比了不同规模公司股票在事件日前后PIN的变化情况。实证结果表明我国股市存在信息泄露情况,尤其是小规模公司股票在公告日前一天知情交易明显增加;前一笔知情交易对当前非知情交易有削弱作用,但对当前知情交易有加强作用,可以进一步解释交易的集簇现象：日内PIN对信息的刻画更加准确,但也发现在公共事件发生后第二天PIN仍会增加,这表明市场上存在信息的学习者,需要对引起PIN增加的原因进行更准确的分析。     

基于订单驱动市场下信息结构与金融资产价格均衡研究

依据我国证券市场订单驱动连续竞价交易机制,在引入信息结构及投资者看法差异的基础上建立序贯交易理论模型,研究金融资产价格的形成过程,并研究信息结构各方面对价格形成的影响。理论结果表明,信息存在、信息分布和信息组成对买卖价差产生不同影响,其影响结果不仅取决于信息结构自身,也受到投资者构成、看法差异以及信息量值的影响。随后基于中国证券市场进一步验证了理论模型的结论。     

异常波动停牌与价格发现效率

  异常波动停牌是证券市场常见的价格稳定机制之一。已有研究对异常波动停牌的实施效果没有得到一致结论，支持者认为投资者能利用停牌对信息进行重新认识和修订，促使形成新的均衡价格；反对者认为停牌阻碍了投资者把潜在需求转化为交易，进而导致复牌后更高的交易量和价格波动。在中国的异常波动停牌制度是否应该被取消的背景下，探究异常波动停牌制度对价格发现过程的影响，对进一步完善交易机制具有重要的理论意义。         采用理性预期框架，引入噪音交易风险和资产价值的不确定性区分异常波动的原因，探讨不同条件下实施停牌的市场出清过程。一方面，异常波动停牌有利于增加市场交易者数量，从而降低定价误差；另一方面，异常波动停牌会增加资产价值的不确定性，使定价误差增大。基于这一逻辑，构建一个包含出清时间间隔、知情交易者学习过程和信息摩擦的市场出清模型，分析异常波动停牌对价格发现效率和流动性风险的影响。         研究结果表明，①由于噪音交易风险较高、资产价值不确定性较小导致的异常波动停牌，虽然有利于降低流动性风险，但会降低价格发现效率；②由于资产价值不确定性的增加以及较低的噪音交易风险导致的异常波动停牌，虽然有利于提高价格发现效率，但增加了流动性风险；③同时满足噪音交易风险较高和资产价值不确定性增加导致的异常波动停牌，既有利于提高价格发现效率，又降低了流动性风险。总体来说，停牌实施效果的关键在于噪音交易风险和资产价值不确定性的大小，对于信息不对称程度较高的股票，停牌有利于提高价格发现效率；而对于噪音交易风险较高的股票，停牌有利于降低流动性风险。         研究结论对进一步完善交易制度和提升中国金融市场质量具有重要意义，在现实金融市场中，连续竞价市场不一定存在市场均衡，极端情况下会出现市场崩溃，因此异常波动停牌制度有一定的必要性。     

交易时间视角下的中国股市流动性问题

交易过程中的时间因素是重要的信息揭示变量.在价格久期基础上.引入了新的流动性衡量指标VNET,对上海股市流动性测量和影响因素进行了深入探讨.选择了2005年9月1日至2006年12月30日作为样本时段,选取上证50指数前20只最大流通股在样本期间内的分笔交易数据作为实证研究对象.实证结果表明,我国证券市场交易过程中的各种非对称信息严重的影响着市场的流动性变化.