数据技能 值得拥有

作为每天与数据打交道的分析师,笔者在刚过去的2019年看到三则颇感欣慰的消息——教育部2019年高职专业设置备案显示,有399所高职备案开设大数据技术与应用专业;2018年普通高等学校本科专业备案显示,有196所高校新增数据科学与大数据技术专业;人社部公布13个新职业,大数据工程技术人员位列其中。     

信息改善、信息误导还是有限关注

对于分析师在金融市场中的作用存在着很大的争议,为此提出三种分析师作用理论,即"信息改善"理论、"信息误导"理论和"有限关注"理论,并进行了检验,结果发现:证据支持"信息误导"理论和"有限关注"理论,但排除了"信息改善"理论,即总体上看国内分析师的活动尚无法提高股票定价效率;相反分析师的研究报告推高了股价,使之偏离了内在价值。研究结论对于分析师行为的监管和投资者利益保护具有现实意义。     

基于股价预测的泛证券投资组合策略

本文基于期望效用最大化和L₁-中位数估计研究了在线投资组合选择问题。与EG（Exponential Gradient）策略仅利用单期价格信息估计价格趋势不同，本文将利用多期价格信息估计价格趋势，以提高在线策略的性能。首先，基于多期价格数据，利用L₁-中位数估计得到预期价格趋势。然后，通过期望效用最大化，提出一个新的具有线型时间复杂度的在线策略，EGLM（Exponential Gradient via L₁-Median）。并通过相对熵函数定义资产权重向量的距离，进而证明了EGLM策略具有泛证券投资组合性质。最后，利用国内外6个证券市场的历史数据进行实证分析，结果表明相较于UP（Universal Portfolio）策略和EG策略，EGLM策略有更好的竞争性能。     

改进区间可接受度的证券投资组合区间二次规划模型

本文首先基于Markowitz的经典均值方差模型，针对不确定环境下的投资组合问题，把证券的收益率、风险损失率和流动性用区间数描述，建立了一种新的含交易成本的证券投资组合区间二次规划模型。其次，为求解该模型，提出了改进的区间可接受度确定性转换方法，通过引入优化水平α与可接受水平η将不确定二次规划转化为确定型规划。最后，通过数值实验将提出的方法与传统方法进行比较，结果表明本文所提出的方法与模型具有相对较好的可行性与实用性。     

细分群体佣金价值随机模型的蒙特卡罗模拟求解

文章以过度自信和处置效应作为细分维度,用K-means聚类对客户按照投资心理细分后,以证券市场收益率为随机变量,分别采用GARCH模型和线性模型对各细分群体的资产周转率和投资收益率建模,得到各细分群体佣金价值随机模型。由于模型无解析解,采用蒙特卡罗模拟法求数值解。实证结果表明,相对于确定性模型,基于投资心理细分和GARCH的客户价值随机模型能够更准确地识别不同投资心理特征群体的长期价值。     

影响证券分析师增加股价信息含量的因素分析

作为资本市场重要的信息中介,证券分析师利用自身专业知识、技能以及人脉关系收集公司与行业信息,将各种来源的资料和信息转化为分析师报告,但分析报告的信息效用常常受到各种因素的影响。研究发现:机构持股比例和收益回报波动对分析师跟踪的信息含量增加效应具有放大作用,公司信息透明度对上述增加效应具有抑制作用。在信息需求较大、信息供给较差或收益风险较大情形下,分析师报告的信息含量增加效应表现较显著。     

内部控制质量、分析师预测性质与市场流动性

文章以交易量考察了重大内部控制缺陷对市场流动性的影响。文章发现,(1)交易量与重大内部控制缺陷正相关,与分析师信息准确度负相关;(2)分析师能够吸收重大缺陷信息对交易量产生影响。本文进一步将重大内部控制缺陷划分为公司水平和会计水平后发现,(1)在公司水平下,交易量与重大内部控制缺陷正相关,与公共信息准确度负相关,与私人信息准确度正相关;(2)在会计水平下,交易量与重大内部控制缺陷不相关,与公共信息准确度正相关,与私人信息准确度不相关。最后,文章考察了重大缺陷改进对交易量的影响,但没有发现交易量与缺陷改进具有相关关系。