上海股票市场分类指数的非线性研究

本文应用BDS统计探讨了上海股票市场分类指数的非线性，得到分类指数每日收盘指数所构成的时间序列均呈现非线性。     

中国股票市场“高送转”现象研究

中国上市公司热衷于采用"高送转"这种股票股利的分配方式。虽然"高送转"对公司基本面及投资者利益没有任何改变,但投资者却偏好投资于"高送转"的股票,这是理性金融理论所无法解释的。基于行为金融学分析框架,我们认为这一现象背后的机制是投资者认为低价股票较"便宜"、容易上涨,管理者通过"高送转"来迎合投资者这一名义股价幻觉,并实现其自身利益。本文从"高送转"动机、行为特征和后果三方面展开论证,发现低股价股票溢价程度越高,上市公司越倾向于通过"高送转"来降低股价,并且送转的比例也越高;投资者账户数据说明"高送转"主要迎合了个人投资者非理性需求;"高送转"后公司绩效及股票超额收益显著下降,进一步说明追逐"高送转"股票的投资是非理性的。此外,我们从上市公司增发和大股东减持角度揭示了"高送转"是管理者及其利益相关者的利益实现路径和方式。     

上证指数与深证指数协整性研究

本文运用计量经济中的协整理论对上证指数与深证指数进行了协整性研究，并就其波动性、因果关系性作了探讨。     

双长记忆GARCH族模型的预测能力比较研究——基于沪深股市数据的实证分析

GARCH族模型在金融风险的度量中有着广泛的应用。在考虑股市收益率和波动率序列双长记忆性的基础上,基于上证综合指数和深圳成份指数的日收盘价序列,从证券投资风险量化的角度,引入受险值VaR和相对正确符号指标PCS作为模型预测误差衡量指标,比较分析了双长记忆GARCH族模型在不同分布假设情况下的的拟合与预测精度。结果显示:偏t分布能较好描述沪深股市的厚尾特征;在较小的VaR水平下ARFIMA(2,d₁,0)-FIAPARCH(1,d₂,1)-skt模型对股市波动风险具有较强的预测能力,而ARFIMA(2,d₁,0)-HYGARCH(1,d₂,1)-skt对股市的涨跌趋势具有较强的预测能力。     

现金股利政策、代理成本与公司绩效

从现金股利代理理论的视角考察上市公司现金股利政策的经济影响,为资本市场股利政策改革提供重要依据.基于2004年至2012年中国沪、深股市A股上市公司数据,以管理费用率、资产周转率和其他应收款占比度量上市公司管理层与股东之间的第一类代理成本和控股股东与中小股东之间的第二类代理成本,采用多元回归分析和中介效应检验程序,实证检验现金股利通过两类股权代理成本的中介作用影响上市公司绩效的内在机理.研究结果表明,现金股利显著降低两类股权代理成本,继而提高上市公司绩效,两类股权代理成本在现金股利影响公司绩效的过程中发挥显著的部分中介作用,现金股利政策从总体上表现出治理效应占优.适度的现金股利不仅有利于中小投资者利益保护,而且有助于公司价值的提高.