政策效应对股市波动性影响的研究

政府行为对于任何证券市场来说,都是必不可少的。股市虽有其自身规律,但是有时会因为外因或内因的影响而使其偏离其发展的规律和轨道,这时就需要政府出台相关政策及法规来为股市引导护航。我国股市是一个新兴市场,从我国股市历年发展的经验看来,政府行为在股市发展的过程中产生了重大影响。当投资者对股市失去信心,抛售股票致使股价大幅狂跌时,政府往往出台利好消息稳定股市;当股票价格过高严重脱离其价值基础,股市整体出现严重泡沫时,政府往往出台利空政策打压股价。因此,在我国股市受政策影响的现象非常突出。对于我国这样一个特殊的市场环境来说,政府对股市的过多干预究竟对股市的发展起到了良好促进作用,还是导致其资源配置失真、股价过度波动,对市场造成不利影响?我国股市在不断发展的过程中,政府对市场的调控行为是否在趋于成熟、市场对政策冲击的反应是否趋于适度?本文将通过直观统计和事件研究法相结合,从总体走势和具体政策事件影响这两方面比较各个时期政策因素和市场因素对股市波动影响的变化,由此考察股市发展过程中我国股市政策效应的的转变过程、市场成熟的过程和程度。考察过度波动与国家政策的关系。旨在增强人们对股市的认识,做出正确的投资决策,同时也有利于政府对股市的重新定位,促进股市健康有序发展,对中国股市的政策效应进行研究有深刻的理论和现实意义。     

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.     

全球性股市恐慌下的股市日内风险传染:来自欧债危机时期的证据

本文主要着眼于全球性股市恐慌下的中国内地与中国香港、中国台湾、日本股市之间的日内风险传染现象,使用日内5分钟数据,应用FFF回归、FIEGARCH模型、ARFIMAX模型的波动溢出三步检验法,对内地股市与其他三个东亚股市之间的日内波动溢出效应进行了实证分析.本文的主要结论是:中国内地与中国香港股市之间存在着强烈的双向波动溢出效应;中国内地与日本股市互不影响;中国内地与中国台湾股市之间,虽然在非恐慌时期几乎不存在波动溢出效应,但进入恐慌时期后中国台湾股市显著受到内地股市影响.股票市场之间的波动溢出效应具有非对称性特征,并且股市下跌时的波动溢出效应比上涨时要大.     

经济不确定性是股市波动的因子吗？——基于GARCH-MIDAS模型的分析

本文运用混频模型（GARCH-MIDAS）分析了经济不确定性对中国股市波动率的影响。经济不确定性包括宏观经济不确定性和经济政策不确定性两方面。总体来说,经济不确定性会影响中国股市的波动,但强度有限,且A股、B股间表现出差异。经济运行（IP）和消费（inf）中的不确定性是A股、B股共同的波动因子,且IP的贡献度最高;货币政策（IR）、中国经济政策不确定性（CEPU）对A股无显著影响,但会显著影响B股的长期波动趋势;美国经济政策不确定性（AEPU）的影响则不显著。加入显著性指标有助于提高波动率的预测精度,混频模型为分析股市波动中的长期趋势和短期波动提供了一个新视角,有助于识别股市波动中的经济影响因素。     

基于C_TMPV的中国股市高频波动率的跳跃行为研究

运用2000年1月4日至2008年12月31日上证综指每5分钟的高频金融数据,采用核估计量估计中国股市高频波动率序列,运用修正的已实现门阀多次幂变差估计中国股市高频波动率的跳跃序列,实证分析中国股市高频波动率跳跃的各种特征,并运用ACD模型、ACH模型以及扩展的ACH模型进一步分析中国股市高频波动率跳跃的持续期的特征.研究结果表明,中国股市高频波动率及其跳跃都具有集聚的特征,高频波动率发生显著跳跃的比例相当高,高频波动率跳跃的幅度、强度和跳跃幅度的分布都具有时变性,而跳跃对高频波动率的贡献却具有相对稳定性;在样本期,中国股市高频波动率跳跃表现出较强的正相关性,且跳跃的持续期存在较强的长记忆性和周日历效应.     

股票市场波动的政策影响效应

中国股票市场是一个新兴市场 ,由于供需矛盾、结构矛盾、以及市场参与者不成熟等诸多原因 ,政府对股票市场给予了较强的监管和调控。也正因为如此 ,政策干预调控成为市场波动的一个主要影响因素。本文采用实证分析方法 ,在考察政策影响股市波动的显著性的基础上 ,运用干预模型分析了政策影响股市波动的特征、深度和广度。文章认为 ,近年来政策对股市波动的影响幅度有所降低 ,但影响的持续性变长；要避免由于不当或过度的政策干预造成市场效率的损失 ,关键在于强化股票市场的资源配置功能。股票市场波动特征及其成因是证券经济中倍受关注的问…     

中国股市与周边股市波动风险传导效应研究

由于金融资产收益的条件波动率不仅是金融市场风险度量的重要指标,而且呈现出明显的杠杆效应。因此,本文运用能够刻画波动率杠杆效应的LGARCH(Leverage GARCH)模型对金融市场条件波动率进行建模分析,进而运用Granger-Causality检验分析了中国股市与周边股市波动风险的传导效应。实证结果表明,在整个样本区间,上海股市与周边重要股市的联系比较微弱,仅与香港股市存在一定的风险传导关系,而与东京、新加坡股市却不存在传导关系。然而,在我国股市对境外合格机构投资者(Qualified Foreign Institutional Investors,QFII)开放后,中国股市与周边股市的波动风险传导关系明显异于对QFII开放之前和整个样本期的风险传导关系,上海股市与香港、东京、新加坡股市间的波动风险传导关系均显著增强。     

股市政策对股票市场的影响——基于投资者社会互动的视角

本文将影响股市的政策分为五类,检验股市的政策效应;并以新浪财经博客为投资者之间社会互动的媒介,利用文本挖掘技术和社会网络研究方法,构建反映投资者之间社会互动程度、情绪属性以及社会网络中心程度的变量,探讨社会互动对股市政策效应的影响.实证研究表明,舆论导向政策对股市收益率存在显著的正向影响;证券供给需求性政策、货币政策显著提高股市波动率,市场创新与市场交易制度显著降低市场波动率.同时,投资者对专业性政策的解读显著依赖于社会互动,社会互动会放大货币政策对股市收益率的正向影响,加剧证券供给需求性政策对股市波动的影响,平缓市场创新与市场交易制度对股市波动的影响,而不影响舆论导向政策对股市产生的效应.     

股市中的时变汇率风险及汇率风险定价

这篇文章旨在研究中国股市中的时变汇率风险定价问题。不同于其他已有关于时变汇率风险定价的研究,此次我们同时运用了两因素和三因素的无条件、条件资产定价模型(CAPM)以及三个双边汇率(美元、日元、港币)和一个多边有效汇率来探索中国汇率风险是否被定价及其随时间变化的情况。结果发现:在中国股市中汇率风险是存在且随着时间变化,但是其定价系数很小。在不同的汇率估计条件下,汇率波动与股票收益率的变化并不完全相同,但就多边有效汇率而言,两者之间是正向影响关系。再者,在两因素模型中加入国际股票收益率因子对检验结果并没有多大影响,其对于国际股市的波动敏感性不高。     

中国汇市与股市间的时变冲击影响研究

股市和汇市的动态关系研究对于宏观金融政策制定和微观投资决策具有重要参考价值.针对金融时间序列长记忆特征,改进Primiceri时变VAR模型(向量自回归模型),给出长记忆动态VAR模型.基于2005年8月1日至2011年10月20日的人民币对美元汇率、中国上证综合指数和美国标普500指数的日价格数据,利用长记忆动态VAR模型实证分析中国汇市与中美股市问的动态冲击影响关系.实证结果表明,人民币汇率和中国股价收益率序列具有长记忆特征,美国股价收益率具有反持续性特征;存在人民币汇率波动对中美股市波动的单向冲击影响关系,且汇市对股市的冲击持续期为7天左右,前3天的冲击影响具有一定的时变特征,但这种时变性具体表现为结构突变特征;人民币汇率波动对于股市冲击影响的时变性在短期与汇率机制改革政策有关,在长期与金融环境剧变有关.     

基于主体的人工股市建模及其实证研究

构建一个基于模糊决策学习的人工股市仿真模型,采用灵敏度分析、历史数据法对模型进行了检验和校准,并将其应用于"大小非解禁"问题的实证研究.仿真结果表明,大量抛售行为与股价波动之间存在着复杂的关系,长短期效果并不一致,证明中国股市的"大小非限售"政策难以收到预期的效果.     

基于协高阶矩视角的沪港股市风险传染分析

金融风险传染(financial risk contagion)不仅是资产配置和套期保值决策中应该考虑的一个重要因素,而且直接关系着一国乃至全球金融体系的安全与稳定.运用协高阶矩(协偏度、协波动率、协峰度等)风险传染判定方法,实证检验了沪港通实施前后上海和香港两地股票市场间的风险传染状况.研究结果表明,沪港通政策实施后,上海股市向香港股市的第一类协偏度(均值→波动率)、协波动率、经调整的相关系数、协峰度等的风险传染统计量值依次变大,同样依据风险传染统计量值的大小,香港股市对上海股市的风险传染途径依次为协四阶矩(协波动率、协峰度)、第一类协偏度和经调整的相关系数,协高阶矩成为沪港股市间双向风险传染的主要途径;因资本净流动数额和投资者教育等因素,上海股市对香港市场的风险传染效应更强.     

中国股市为何暴涨暴跌?

在我国股市短短18年的历史中,暴涨暴跌几乎成了其最主要的的特征。市场的剧烈波动不仅给广大投资者造成了巨大的经济损失,也让我国的金融市场和实体经济的健康发展受到了威胁。究其根源首先是上市公司普遍存在不注重分红,缺乏回报股东的意识;其次,A股市场上缺乏做空机制,使得市场只能单向运行;管理层对市场过多的政策干预是造成A股市场暴涨暴跌的又一个重要原因。只有建立起严格的投资回报制度,尽快建立起市场的做空机制,减少过多的政策干预,一个健康成熟的中国股市才会到来。     

股市波动助长了市场投机性吗?

高投机性和高波动性一直是中国股票市场的显著特征,本文以中国A股市场为研究对象,从投机性市场异象、均值-方差关系以及宏观风险因子定价三个方面研究了股市波动的加剧对市场投机性的影响.研究结果表明,股市波动的加剧助长了市场投机性,具体体现在:在高波动率状态下,中国股票市场的投机性市场异象显著增强;同时,市场组合收益率正向的均值-方差关系减弱,宏观风险因子价格偏离理论预期.本文的结论对于加快建设高效的股票市场,强化中国股市的资源配置功能,提高中国股市的监管效率等方面有着重要的启示.     

基于互联网股市信息量和神经网络的股价波动率预测

影响股市价格波动的因素有很多,本文从互联网信息量角度进行讨论.在一般情况下,当有较少的股市信息时,股市相对平静,股价变动也常常较小;当有较多的股市信息时,股市相对波动,股价变动常常也较大.互联网股市信息量的较大变化常常是该公司有特殊事件发生的反映,而股价波动必然是一种连带反应.本文首先从互联网获取金融信息,然后对互联网信息量进行了预处理,接着借助神经网络的学习功能,完成了对殷市信息量和股市价格波动的关联学习,最后将神经网络预测的结果以图形的方式显示给投资者,帮助投资者决策.     

马尔可夫切换模型及其在中国股市中的应用

马尔可夫切换模型是一种研究时间序列结构性变化的方法。为了定量研究中国股市的波动特征,采用深证成指作为中国股市波动状况的指标数据,建立3-状态、异方差、四阶自回归形式的马尔可夫切换模型对数据进行计算和分析,由此总结了中国股市的波动特征。     

打压股市与规范股市

规范和发展是股市的一个永恒主 题,规范的目的是为了发展,而不规范无从发展。所以从股市初创时期起,我和我的同事们就用了不少力量来研究我国年轻的股市如何在规范的基础上发展。但是,另外一种声音,即在发展初期不应规范的说法似乎也甚嚣尘上。例如在1993-1994年期间,就有一些自称代表证券业发展利益的人士提出,1993年以后的股价下降,是由于社会舆论对股市批评多鼓励少,特别是政府对市场规范化操之过急造成的。他们说,“股市低迷”使在高价位上购入股票的人们受到损失。因此,如果政府不放松对规范的要求和采取诸如限制扩容、组织…     

多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用

简要回顾了一元ARCH类模型的发展过程,介绍了多元GARCH类模型的四种形式.针对传统基于梯度信息的多元GARCH模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方法,并利用中国股市数据进行了实证研究.结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二元GARCH效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.     

全球主要股市间信息溢出的变异性研究

使用线性与非线性Granger因果关系检验对不同阶段的全球主要股市间(包括美国、英国、日本、香港以及中国大陆)均值(收益)以及波动(风险)溢出效应及其变异性特征进行实证分析.研究发现:股市间的均值和风险溢出具有非线性特征;全球股市信息与风险联动性、互动性不断加强,传导路径也更加复杂;中国大陆股票市场在开放度、信息传导效率以及国际影响力方面朝着良性方向发展.     

私有信息、个人投资者行为与股价异常波动

股价异常波动危害投资者权益和股市安全,厘清股价异常波动的原因对于股市监管具有重要意义.本文从个股高频数据中提取股价中的私有信息含量,检验私有信息与中国A股市场个股异常波动的关系,并基于独特的账户数据分析个人投资者行为在这一关系中的作用.结果表明,排除市场因素的影响后,无论是否有公司层面的消息发布,私有信息都与股价异常波动的发生概率显著正相关,而个人投资者在这一关系中发挥了中介作用.进一步的研究发现,个人投资者的中介作用在股价暴涨和暴跌时有显著的非对称性：在股价上涨过程中,私有信息促进了个人投资者跟风买入的助涨行为,增大了股价暴涨的概率,而在股价下跌过程中,私有信息抑制了其抄底买入的止跌行为,也增大了股价暴跌的概率.本文的启示是,中国股市个股暴涨常常受到机构投资者和个人投资者的共同推动,而个股暴跌则是伴随机构投资者推跌和个人投资者提供流动性稳定股市的过程.