政策因素对股票市场波动的非对称性影响

政策因素对中国股票市场的波动具有重要影响.首先对中国股票市场的政策因素进行系统的分类并量化;其次,以上证综合指数收益率的标准差及上、下半标准差度量股票市场波动性,应用多元回归模型,从市场总体和不同市场环境两个方面分析了各类政策因素对我国股票市场波动的影响.研究发现:政策因素是影响我国股市波动的主要因素,其在牛市行情中对市场波动的影响大于熊市行情,对股市向下波动的解释程度大于向上波动的解释程度.研究结果表明:政策因素更容易在牛市行情中对股市波动产生影响,更容易引起股市向下波动.     

中国股市风险CAViaR建模的稳定性分析

VaR能够方便地度量金融市场的风险水平,已成为众多银行和金融机构监管与防范市场风险的标准工具。VaR模型是否稳定是实际使用者所关注的十分重要的问题。本文介绍了诺贝尔经济学奖得主Engle及合作者Manganelli于1999年最新提出的条件自回归VaR模型（简记CAViaR模型)的理论及实际意义．并采用Chow检验方法重点探讨了中国股市风险CAViaR建模的稳定性问题。通过对上证综合指数与B股指数及深圳成指的实证研究,我们发现．由于中国股市的结构性变化。Engle及Manganelli所力荐的四个参数CAViaR模型用于中国股市风险建模是相当不稳定的．不能很好地适合现实的中国股票市场。忽略中国股市的结构性变化而度量市场风险会低估或高估模型的解释能力。     

经济政策不确定性与我国股市波动率预测研究

股票市场的波动与实体经济走势以及宏观经济政策密切相关.因此,以Baker的经济政策不确定性(economic policy uncertainty,EPU)指数和我国股市代表性的股价指数——上证综指为对象,运用广义自回归条件异方差混频数据抽样(GARCH-MIDAS)模型,分析了经济政策不确定性对上证综指波动率的影响,并运用该模型与常见的多种GARCH族模型进行了样本外波动率预测的对比研究.实证结果表明,EPU指数能够很好地解释我国股市波动的长期成分,并显著改善对上证综指波动率的预测精度;同时,模型信度集合(model confidence set,MCS)检验结果进一步证实,基于混频数据的GARCH-MIDAS模型能显著打败常见的多种GARCH族模型.     

经济政策不确定性与我国股市波动率预测研究北大核心CSCDCSSCI

股票市场的波动与实体经济走势以及宏观经济政策密切相关.因此,以Baker的经济政策不确定性(economic policy uncertainty,EPU)指数和我国股市代表性的股价指数——上证综指为对象,运用广义自回归条件异方差混频数据抽样(GARCH-MIDAS)模型,分析了经济政策不确定性对上证综指波动率的影响,并运用该模型与常见的多种GARCH族模型进行了样本外波动率预测的对比研究.实证结果表明,EPU指数能够很好地解释我国股市波动的长期成分,并显著改善对上证综指波动率的预测精度;同时,模型信度集合(model confidence set,MCS)检验结果进一步证实,基于混频数据的GARCH-MIDAS模型能显著打败常见的多种GARCH族模型.     

基于贝叶斯机制转换协整模型的石油——股市非对称效应研究

传统门限机制转换模型存在参数估计最优化计算复杂以及参数不可识别的问题,本文构建双机制的贝叶斯门限机制转换协整模型研究国际石油价格与股市之间的非线性动态关系。利用八个亚太股票市场和国际石油价格的数据,结合MCMC抽样算法进行贝叶斯分析,着重考察国际石油—股市之间的非对称效应,结果发现国际石油价格与韩国、马来西亚股市之间具有门限机制转换的非线性协整关系,表明国际石油价格与韩国、马来西亚股市存在非对称效应,而国际石油价格与日本、澳大利亚、印度、印度尼西亚、台湾和新加坡股市之间没有非对称效应。进一步,格兰杰因果检验结果发现,国际石油价格与日本、澳大利亚、韩国、印度、马来西亚、印度尼西亚和新加坡股票价格指数之间存在双向格兰杰因果关系,而与台湾股票价格指数之间没有明显的格兰杰因果关系。     

我国沪市波动聚集性GARCH效应的实证研究

股票价格的频繁波动是股票市场最明显的特征之一,自回归条件异方差类模型可以很好地预测金融资产收益率的方差.通过对我国股价指数的统计描述,表明我国金融资产收益率存在自回归条件异方差的特征,并表现出非正态性.利用自回归条件异方差类模型,采用 1993年～2003 年的数据对上证指数的波动进行拟合,结果表明,广义自回归条件异方差模型对我国股市波动具有较好的拟合效果.     

上海证券市场流动性模式的研究

本文运用高频数据对上海股票市场流动性的日内和周内变化模式进行了实证研究,同时从市场微观结构理论出发分析了这种流动性模式的形成原因。在此基础上,建立了回归模型,实证研究了影响上海股市流动性的影响因素,结果表明上海股市流动性确实存在着明显的周内和日内变化模式,从而揭示了我国股票市场在流动性方面的微观结构特征。     

消费者信心指数与股票市场收益率关系研究——基于Granger因果检验视角

文章运用计量经济学基本手段,设立相关模型,对我国消费者信心指数和股票市场收益率进行了单位根检验、granger因果分析、VAR回归分析。得出我国消费者信心指数granger因果影响股票市场的收益率,而滞后的股市收益率和消费者信心指数存在着负的相关关系,结果表明,消费者信心指数和股市收益率之间存在的不同形式的影响关系。影响具有时空滞后性和不对称性。     

有限关注视角下的股市流动性反转效应研究

股票市场流动性从正常到缺失转变是历次金融危机的重要表现,投资者关注是信息传递到股市引发流动性变化的前提,本文以中国股票市场为研究对象,从投资者有限关注角度分析市场流动性的反转问题。研究发现,在牛市、熊市和震荡盘整不同市场周期下投资者关注度与股市流动性之间存在非对称关系,通过门限模型进一步分析其背后的原因是市场状态对投资者关注行为的调节作用,当市场状态未超过门限值时,投资者关注度与股市流动性呈正向关系,超过门限值时二者关系转变为负向。本文丰富了行为金融领域的相关理论,为投资者和相关管理部门的决策依据提供新的视角。     

我国资本配置效率及其与金融市场关系评价研究

本文首先参考Jeffrey Wurgler的方法 ,使用我国39个工业行业的数据度量了90年代各年资本配置效率 ,发现从1991年到1999年资本配置效率的年平均值为0.05204 ,属于较低水平;并且F检验的结果表明:多数年份行业资本流动与其盈利能力无关。然后 ,以金融市场的各个运行指标为解释变量对资本配置效率进行回归 ,发现我国股票市场规模与资本配置效率弱负相关 ,股市流动性与资本配置效率显著负相关 ,信贷市场规模与资本配置效率负相关 ,银行和股市在以不同的机制促使资本配置效率下降。最后 ,通过股票市场规模对于银行资本充足率的线性回归模型 ,说明股市在以一种传导效应使银行的经营不断恶化。     

基于虚拟变量分位点回归模型的条件VaR估计以及杠杆效应分析

已有成果在研究杠杆效应时大多数都是基于ARCH类模型,从波动率的角度进行分析的。本文应用分位点回归模型以及含有虚拟变量的分位点回归模型分析了"已实现"波动率条件下的CVaR,并尝试从市场风险的角度对杠杆效应进行分析。最后,对中国股票市场进行了实证研究,得到了"已实现"波动率条件下的CVaR估计,并从风险的角度证实了中国股市的市场风险存在杠杆效应。     

基于无穷状态转换模型的中国股票市场收益率分析

本文建立一个状态数目由数据决定的马尔可夫转换向量自回归模型,用贝叶斯方法推断模型参数,并利用基于Gibbs分块采样的MCMC方法做逼近。然后本文用此模型和估计方法分析上海A股市场周收益率,结果发现,我国股票市场最可能存在5个不同的状态,状态间的区分首以波动性大小不同为标准,股市除了在初期波动性极小外,从1992年4月开始可以分为两个阶段,在各阶段股市均在三个状态之间转换。     

国际股市对中国股市风险溢出的叠加效应研究——基于FNAC-ΔCoES模型

为了考察多个国际股票市场对中国股票市场风险溢出的叠加效应,将二维ΔCoES拓展至多维ΔCoES,并基于完全嵌套阿基米德Copula(FNAC)推导出多维ΔCoES的显式解,同时给出了风险溢出叠加效应的度量公式和显著性检验方法。实证研究结果显示:两个国际股市同时发生风险时,对中国股市的风险溢出存在显著的、非线性的叠加效应,但这种叠加效应不一定会随着陷入风险的国际股市数量的继续增多而持续加强;此外,通过对比不同国际股市组合下的风险溢出叠加效应发现,欧洲股票市场对叠加效应的影响相对更大;最后,鲁棒性检验结果显示,FNAC-ΔCoES模型具有良好的稳健性。     

考虑股市泡沫因素时的市盈率与投资有效性关系的实证分析——以深市A股为例

市盈率是最常用来评估股价水平是否合理的指标之一,在我国价值评估和投资决策中有着广泛应用。本文是在考虑股市泡沫因素的前提下,对市盈率指标与投资有效性关系的实证分析。基于相关的理论模型,以深市A股为研究范围,按照一定的规律,收集并整理了深市A股中150支个股的相关数据作为研究样本,对市盈率与公司的盈利能力、市盈率与股市泡沫进行相关性分析,为我国股票市场制度和股票投资者提供一些参考和建议。     

中国A股印花税调整及其政策分析

自07年11月份以来,中国内陆股市"飞流直下三千尺"。如今在全球金融危机的紧要关头,中国政府应采取什么政策以实现"看得见的手"和"看不见的手"在股票市场上的亲密握手呢?本文用多元决策模式和有限理性决策模式理论对这一政策问题进行了研究分析,同时指出很大程度上我国股市政策市的本质将会维持10年之久的趋势。     

带有泡沫与崩盘的可预测模型检验

资产价格收益的可预测性一直是学术界长期关注并存在广泛争议的话题，准确理解资产价格收益的可预测性无疑对市场参与者、学术研究者和政策制定者都具有重大的学术价值和现实意义.有鉴于此，对带有泡沫与崩盘的可预测模型进行检验，提出带有泡沫与崩盘的Wald统计量，并由此展开理论分析和仿真模拟研究.分析结果表明，新构建的检验方法不仅在预测变量不同持续性下以及模型存在内生性下具有一致、可靠的检验力度，而且还对被预测变量普遍存在的泡沫与崩盘现象具有稳健的检验功效.在对上证指数收益率的可预测性检验实证分析中，选择涵盖股票市场、宏观经济和债券市场等17个变量，研究发现通货膨胀率和换手率能显著负向预测股票市场的变动，这对于优化资产投资组合、发展资产定价理论以及完善宏观审慎监管政策均具有重要的参考价值.     

针对趋势失控的基于TAR模型的SPC-EPC集成研究

目前在SPC-EPC集成研究中使用线性时间序列模型,该模型对复杂的非线性自相关关系的描述存在偏差并影响最终的控制效果。针对这一问题提出使用一类非线性时间序列模型(即门限自回归模型)描述系统的动态噪声,据此建立基于门限自回归模型的最小均方误差控制器,并进一步建立SPC-EPC集成控制体系。针对在连续生产过程中常见的以趋势形式存在的过程失控,通过实例研究控制器在单独使用和集成控制方法下的控制效果,并与线性控制器相应的结果进行对比,通过模拟研究进一步验证和分析这一集成控制方法的控制效果。研究结果表明,基于非线性时间序列的集成SPC-EPC控制方法,对含趋势形式失控的、复杂的非线性自相关过程,在单独使用控制器调整的基础上可以进一步减小过程变异,模拟研究进一步验证此集成控制方法对不同幅度趋势变异的有效性,并给出不同情况下的集成控制方案。     

股指期货与现货市场波动关系研究

中国股市平缓发展阶段,一个新兴的股市元素被引入进了我国股票市场——股指期货。自2010年开始正式上市已有四年的时间,股指期货对股票市场的影响如何?本文通过设计GARCH模型来探索中国股票市场是否受到了股指期货引入而带来的冲击与影响。并且采用小波分析的方法分离出股票市场波动性的两大方向。分别独立分析时域和频域两种因素下的波动性之后,研究发现股指期货的推出之后股指期货(当月连续、下月连续、下季连续、隔季连续)的走势与原本的股票市场走势存在一些不同。     

我国货币政策的股票市场传导机制研究

随着我国股票市场的逐渐发展和完善,股票市场作为货币政策传导的渠道作用凸显。本文以我国货币政策的股票市场传导机制为研究对象,通过对时间序列数据建立误差修正模型,运用单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应函数等方法精确地度量系统中变量之间相互影响的动态过程,对我国货币政策的股票市场传导途径进行考察。研究结果表明,我国股票市场和货币政策存在一定的互动效应,但这种互动效应比较微弱且不稳定。最后,根据我国货币政策传导机制的目前状况,提出提高股票市场传导货币政策有效性的政策建议。     

中国股票市场可预测性研究：基于机器学习的视角

股市风险溢价是金融学中的一个经典研究问题.常见的线性模型存在着模型误设和参数不稳定的问题，难以有效预测风险溢价.本研究从机器学习的视角重新检视了中国股票市场的可预测性.基于1996年1月—2019年12月的数据，构建提升回归树(boosting regression trees, BRT)模型对股市收益率与波动率进行样本外预测，并构建了最优风险资产配置模型.实证结果显示：1)提升回归树方法能够对收益率、波动率和最优风险资产权重做出准确预测；2)在收益率预测中最重要的三个变量分别是净权益增加值、换手率和股价方差；挖掘预测变量之间的非线性关系是BRT预测能力的来源；3)结合提升回归树预测构建的最优风险资产组合可以为投资者带来更高的收益和效用.本研究将机器学习方法引入股票市场风险溢价的研究，为此问题的研究提供了全新的视角.