中国股票关联网络拓扑性质与聚类结构分析

复杂网络理论是研究股票市场内在结构和功能的有力工具,股票关联网络的拓扑性质和聚类结构对于理解网络的形成机制、发生在网络上的动力学行为具有重要意义.以中国上证180指数和深证100指数成分股票为研究标的,运用最小生成树算法和平面最大过滤图算法构建相应的股票关联网络,分析网络的基本拓扑统计性质和聚类结构.实证研究表明,平面最大过滤图关联网络为小世界网络,各关联网络内股票的影响强度服从幂律分布,股票之间存在的异类匹配模式揭示了市场内股票价格波动传导的过程,对最小生成树关联网络和平面最大过滤图关联网络的宗派和派系聚类分析能有效地挖掘股票之间的聚类结构信息,总体上看平面最大过滤图算法优于最小生成树算法,且实证结论对沪深股票市场具有普适性.     

多层网络视角下沪深港股票市场关联性演化研究

随着“沪港通”和“深港通”的开通,沪深港股票市场间关联性日趋紧密,而充分认识沪深港股票市场间关联性的演化特征,对维持沪深港股票市场的稳定具有重要的价值.本文从多层网络视角出发,同时考虑股票收益率间的相关性和投资者情绪间的相关性,构建沪深港股票市场多层网络,进而探究沪深港股票市场间的关联关系及演化过程.结果表明,“沪港通”开通后,沪深港股票市场收益率间的关联性以及投资者情绪间的关联性没有显著增强,但不同市场间收益率与投资者情绪的关联性显著增强.而“深港通”开通后,沪深港股票市场收益率间、投资者情绪间以及收益率与投资者情绪间的关联性均显著增强.此外,不同市场之间收益率与投资者情绪间的交互关系并不对称,沪深两市股票收益率与港市股票投资者情绪的关联性较高,而港市股票收益率与沪深两市股票投资者情绪的关联性却较低.     

基于信息传播和羊群行为的股票市场微观模拟研究

基于投资者之间信息传播及决策羊群行为,构建股票市场微观模型。不同于已有研究,综合考虑了投资者网络特征,即网络密度对信息传播速度的影响。通过数值仿真运算,研究在影响信息传播速度上,不同权重的网络密度和股价波动状况影响因素,对股票宏观统计特征的影响。研究结果表明,变化的网络密度和股价波动状况权重系数,不影响股票收益率分布的非正态、尖峰厚尾和收益率波动聚集等特征;投资者集簇规模及股票绝对收益率呈负幂律分布;权重系数的变化会影响股票收益率的分形特征。投资者之间信息传播速度受到的一定程度的股价波动状况的影响,是股票收益率具有状态持续性的充分必要条件。     

中国股票市场收益率与交易量相关性的实证分析

本文就中国股票市场上交易量作为衡量不同时期公司股票收益率间领先关系的作用进行实证分析。运用向量自回归模型分析发现交易量较大的公司股票的前期收益率对于交易量较小的公司股票的现期收益率有较强的预测能力。根据“调整速度假说” ,本文运用Ｄｉｍ ｓｏｎ的ｂｅｔａ回归模型对这种领先关系的存在作出了解释 ,进而对我国股票市场建设方向提出了建议。一、问题的提出一般认为 ,股票市场上最能显示股票价格走势的指标就是成交量。成交量是股票市场的元气 ,直接反映着股票的供求状况 ,显示出股票市场的内在动能 ,从而在某种程度上表现出…     

股东联结网络影响股价联动关系吗?北大核心CSSCI

本文从信息扩散和关联交易的角度,实证研究股东联结网络对股价联动关系的影响。本文发现:股东联结网络对股价联动关系有显著正向影响,股票间的股东联结越强,则股票间的相关系数越大,股东联结网络反映了股票间关联交易联结和信息扩散路径而影响股价联动关系,同时行业、公司规模和市盈率特征也是股价联动关系的影响因素,同行业、公司规模和市盈率特征越相似的公司,其股价联动越紧密。进一步研究表明:越处于股东联结网络中心位置、价格越低和每股收益越高的股票,其股价走势对其他股票股价走势的影响更大。实证结果意味着投资者组合配置内生性的影响股票市场的联动关系结构。     

语调、情绪及市场影响: 基于金融情绪词典

金融文本的语调与情绪含有上市公司管理层以及个体投资者表达的情感信息，并对股票市场产生影响． 通过词典重组和深度学习算法构建了适用于正式文本与非正式文本的金融领域中文情绪词典，并基于词典构建了上市公司的年报语调和社交媒体情绪指标． 构建的年报语调指标和社交媒体情绪指标能有效地预测上市公司股票的收益率、成交量、波动率和非预期盈余等市场因素，并优于基于其他广泛使用情绪词典构建的指标． 此外，年报语调指标和社交媒体情绪指标对上市公司的股价崩盘风险具有显著的预测作用． 为文本大数据在金融市场的应用提供了分析工具，也为大数据时代的金融市场预测和监管等活动提供了决策支持．     

股东联结网络影响股价联动关系吗?

本文从信息扩散和关联交易的角度,实证研究股东联结网络对股价联动关系的影响.本文发现:股东联结网络对股价联动关系有显著正向影响,股票间的股东联结越强,则股票间的相关系数越大,股东联结网络反映了股票间关联交易联结和信息扩散路径而影响股价联动关系,同时行业、公司规模和市盈率特征也是股价联动关系的影响因素,同行业、公司规模和市盈率特征越相似的公司,其股价联动越紧密.进一步研究表明:越处于股东联结网络中心位置、价格越低和每股收益越高的股票,其股价走势对其他股票股价走势的影响更大.实证结果意味着投资者组合配置内生性的影响股票市场的联动关系结构.     

国际金融危机潜在传染源的识别及其传染力分析

亚洲金融危机和希腊债务危机表明中小国家也可以引发严重危机，这种现象不容忽视。基于复杂网络理论，使用2007年国际贸易数据构建了包含148个国家和地区的全球宏观经济网络；利用S.I.R模型模拟了各国在发生不同等级的金融危机时所影响到的国家数量和经济总量，发现不同国家传染力的差异存在一定的区域特征，许多经济总量不大的国家也具有引发严重危机的潜力；使用动态聚类法对各国的传染力进行分类，处于类别1至类别4的国家为国际金融危机潜在传染源；通过计算传染力与GDP、进口和网络拓扑结构指标的Spearman相关系数发现，GDP、进口较大以及聚类系数小的国家在低危机等级时就表现出一定的负面溢出；而贸易伙伴较多以及处于网络中心位置的国家在较高的危机等级下具备引发严重危机的潜力；使用2009年的数据进行模拟，本文的主要结论依然稳健。     

基于误差校正的灰色神经网络股票收益率预测

在股票市场中,准确的股票收益率预测是市场交易各方共同关心的重要问题。由于影响股票市场的因素十分复杂,仅靠建立单一的股票收益率预测模型来提高预测精度是非常困难的。本文对当前股票收益率预测方法存在的不足进行了阐述,并提出了以误差校正来提高股票收益率预测精度的新思路。首先,利用训练样本构建灰色神经网络模型,然后对股票收益率进行初步预测;其次,引入EGRACH模型来挖掘和分析预测误差序列的内部信息,并对该序列后续点进行预测;最后,利用误差预测结果对股票收益率的初始预测值进行校正。文章以上证综合指数数据为例进行分析,结果显示,与校正前的预测精度相比,校正后的预测精度提高了9.3%,表明EGRACH的误差校正过程是有效的,也验证了该方法的可行性。     

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。     

股指期货交易加剧了中国股票市场波动性吗？——基于投资者结构的理论和实证研究

股指期货交易的推出将改变股票市场投资者结构和投资者交易行为,进而对股票市场波动性产生影响。本文首先在假设股票市场存在股指期货交易的条件下,构建理论模型揭示投资者结构和股指期货交易对股票市场波动性的影响机理,并据此对中国股票市场在沪深300股指期货推出后的波动性变化进行理论预测;然后以2007-2016年期间的沪深300指数和投资者结构数据为样本,运用GARCH类模型对理论模型预测结果进行实证检验。研究发现,在股票市场存在股指期货交易的条件下,机构投资者比例和一般机构投资者比例对股票市场波动性的影响随机构投资者与个人投资者所占市场份额的比例关系不同而呈现出不同的特征;套利交易者比例增加、投机交易者比例减少都将降低股票市场波动性;沪深300股指期货推出显著降低了中国股票市场波动性,机构投资者比例增加将强化沪深300股指期货交易对中国股票市场波动性的减弱效应;中国证券监管部门可以通过鼓励股指期货产品开发和完善股指期货交易制度强化中国股票市场稳定性。     

金融危机10年来中国股市动态演化与市场稳健研究——一个基于复杂网络视角的实证

将复杂网络理论最小生成树(MST)算法和滑窗分析相结合,在2008年全球金融危机和2015年中国股市震荡的背景下,以2003年至2017年的上证A股收益率数据作为实证样本,构建股票市场动态关联网络,并从网络节点移除和连边变化两个角度出发,对其在不同时期的动态演化特征和市场稳健性质进行探讨。研究结果表明:网络结构整体上在金融危机之前和之后较为松散,而在金融危机和股市震荡期间则变得非常紧凑,节点的度分布和影响强度分布更加聚集。这意味着在金融危机和股市震荡期间,系统重要性公司的影响力持续增强,其股价的变化对其它公司将产生更为显著的影响;不同类型的事件对股市网络连通性和稳健性的影响程度不同,区域性事件(股市震荡)比全球性事件(金融危机)对市场的冲击更大;短期来看,金融危机和股市震荡对网络连边的稳健性并没有造成太大的冲击,整个研究时段网络的存活比率都维持在较高的水平。但随着步长的增加,网络的存活比率急剧下降,这意味着股市网络相关结构的长期稳健性是减弱的。     

基于元模型的异质交易行为主体下股票市场微观结构仿真研究

股票市场由大量具有不同的理性程度、行为偏好以及操作策略的异质类型交易者所构成的,这些交易者汇聚在一起相互作用,以自组织的方式涌现出诸多复杂的宏观金融市场现象。基于主体建模思想,从交易媒介、交易活动以及交易者行为三个层面进行设定,构建模拟真实市场交易的人工股票市场元模型。其中交易者(Agent)按其行为偏好分为风险厌恶型、损失厌恶型、过度乐观型、保守型、过度乐观的损失厌恶型以及保守的损失厌恶型6类;交易策略则分为基础交易者、趋势交易者、零信息交易者和自适应型交易者4类。不同的行为偏好和交易策略自由组合形成代表性异质交易者,并在交易环境的约束下相互作用推动市场的演化。以我国沪深300指数实际数据为参照,采用AnyLogic系统环境下优化算法对模型参数赋值并进行敏感性分析,发现股票市值和波动率之间不存在直接的联系,且所有交易者的总财富值在无风险利率改变的条件下差别不大,这意味着我国金融市场很大程度上是一个零和游戏过程,有效市场假说在市场运行的宏观层面成立。而在微观层面,不同类型交易者的财富分布均值明显不同,说明交易者的操作策略和行为偏好直接决定了其财富状况。     

期现货市场订单流动性层面的“遛狗效应”——基于交易量刻度的高频交易数据研究

在多层次资本市场的大发展趋势下,建立有效的衍生品-现货互补对冲机制是完善金融市场的基本要求。期货-现货体系为投资者提供套期保值风险对冲功能对期货与现货合约的紧密联系程度提出非常高的要求,这不仅应体现在价格上,更应微观的体现在交易过程的订单流动性中。若在任何情形下,订单流动性的趋同能够立刻反应在两类金融证券中,那么异常的基差风险就很难发生,股指期货与现货之间将存在健康的"遛狗效应"。本文以期货现货合约的高频交易数据为基础,构建期货和现货合约的订单流动性,并通过期现货订单流动性传染互动模型的合理性检验期现货合约之间是否在微观订单流动性层面在平常交易日存在紧密的"遛狗效应"。在高频数据模型构建中,使用成交量刻度的衡量方法,并说明了其较时间刻度的优势。在实证研究中,本文使用股指期货和沪深300指数现货的高频交易数据,证明了我国股指期货和现货之间在平常交易日中存在紧密的"遛狗效应"。     

基于Mean-CVaR约束的股指期货动态套期保值模型研究

本文建立了基于最小化均值-条件风险价值( Mean-CVaR)的股指期货动态套期保值模型.模型的主要特点与贡献在于两方面:一方面,考察了置信水平和可变交易费用对最优套期保值决策的影响;另一方面,利用二元误差修正的时变条件相关GARCH模型估计套期保值比率,优点是不仅考虑了股指期货与现货价格序列之间存在的协整关系,而且更好地拟合了收益残差序列存在的异方差性与相关系数时变性的特征.最后通过对我国沪深300指数期货仿真交易的套期保值模拟与实证测算,得出能够动态调整的股指期货套期保值策略以实时追踪与控制风险.     

投资者情绪影响股指期现货市场的价格动态关系吗？

本文借鉴Baker和Wurgler的思路构建了投资者情绪指数,在套利、投机交易与投资者情绪的互动关系分析框架下,利用DY溢出指数,对比分析了2015年8月限制性政策实施前后不同投资者情绪对股指期现货两个市场交易风险、价格动态关系的影响。研究发现：(1)情绪高涨时,期货市场交易风险增加,现货市场交易风险变化不显著或者降低;情绪低落时,期货市场交易风险在限制性政策前后截然相反,实施前降低期货市场交易风险,实施后增加期货市场交易风险,而对现货市场则前后均表现为交易风险增加。(2)高涨的情绪降低期现的关联度和期货市场的价格发现能力,低落的情绪增加期现的关联度和期货市场的价格发现能力,情绪的影响程度存在非对称性,引起下降的幅度大于上涨的幅度。(3)股指期货市场严格的交易管制没有改变投资者情绪对期现货市场相关关系、期货价格发现能力的影响。     

适应性市场假说及其在中国资本市场的实证

金融危机近些年爆发频繁,传统市场理论如有效市场假说和行为金融面对复杂的现实金融世界未能给出合理解释.Lo提出的适应性市场假说则弥合了这两个学派的分歧,逐渐引起了学术界的重视.本文尝试从动态市场效率、时变贝塔和技术交易策略演变这三个角度对适应性市场假说能否解释我国资本市场进行实证研究.研究发现:我国股票市场效率在动态变化,无效的时段与金融危机或政策巨变等重大事件联系密切;股市风格指数贝塔随市场环境变化而改变;技术交易策略绩效随投资者适应环境变化而演变.研究结果表明,适应性市场假说相比有效市场假说和经典资本资产定价模型,能够更好地解释我国资本市场上述现象.最后对投资者如何根据市场环境变化制定适应性投资策略给出几点建议.     

中国股市投资者情绪测度指标的优选研究

股市投资者情绪单项测度指标众多、良莠不齐，Baker和Wurgler基于主成分分析构建综合投资者情绪测度指数的方法虽被广泛采用，但其所用指标在选用时具有主观随意性，故需对这些指标进行优选。可构建一套开放式的指标优选方法系统即倒金字塔滤网模型，首先对海选到的指标进行初选，剔除数据不可得不连续的指标，再通过相关性分析剔除无关项、通过聚类分析剔除高度相关项，然后通过主成分分析确定情绪测度维度和指标个数，最终用变异系数法优选出各维度内的最显著指标。然后，用优选后的指标基于主成分分析构建综合情绪测度指数。实证分析发现，不同时段应优选出不同的指标来测度投资者情绪，倒金字塔滤网模型适用于任何时段的指标优选，用优选后的指标构建的优化综合投资者情绪指数OISI比用未经优选的指标构建的CICSI指数可更好地解释中国股市投资者情绪。     

基于贝叶斯Wishart波动模型的原油市场与股市动态相依性研究

针对时变相关系数矩阵在多变量随机波动模型的估计问题,构建了贝叶斯动态相关Wishart波动模型。在CC-MSV模型的基础上,设置精度矩阵服从Wishart分布,使得模型的相关系数矩阵具有时变特征。通过模型的统计结构分析,选择参数先验分布,设计相应的Gibbs-MTM-ARMS混合算法,据此估计模型参数;并利用上证综合指数、标普500指数与原油期货价格数据进行实证分析。研究结果表明：模型能够有效地刻画原油市场与股票市场的动态相依性;金融危机期间,股票市场与原油市场的相关性较强,并且难以判断正负方向;金融危机后,中国股票市场与原油市场呈现极微弱的相关性,而美国股票市场与原油市场的正相关性较为明显。     

基于机制转换Copula模型的股市量价尾部关系研究

针对传统模型只能考察正常市场条件下的量价关系,本文构建了机制转换Copula模型来研究极端市场条件下我国股市量价间的尾部相依性,发现沪深两市收益率、绝对收益率与交易量间的尾部关系存在明显的非对称特征。高收益率、高绝对收益率对应着高交易量,而低收益率、低绝对收益率与高、低交易量不存在对应关系。另外,量价间尾部关系与机制状态有关,呈现明显的周期性动态特征与结构性变化,结构变化点对应着股市周期中较大调整的开始或结束。研究还发现沪市量价间尾部关系要强于深市,但深市收益率与交易量尾部在两机制间的变动更大,而两市绝对收益率与交易量间的尾部相依性在两机制间变动较小。