基金正反馈交易策略对股价波动的影响

证券投资基金的投资行为对股市的影响日益明显,其中基金反馈交易策略是影响市场走势的主要因素之一.文章主要从正反馈交易对股票价格的作用机制和对股票收益率的影响两个方面来研究正反馈交易策略对股价波动的影响,并基于投资者过度自信心理的认知风险度量模型和展望理论,对投资者正反馈交易策略的形成原因进行分析.     

基于人工智能的中国股票价格预测与异质性研究

本文构建一个基于人工智能的中国股票价格预测模型，并探究预测效果异质性的原因。根据理论及现实，股票价格主要受利率、市场行为、技术指标以及公司价值因素等影响。对沪深两市具有代表性的个股价格进行预测的实证研究发现：股价预测值与真实值多数时间吻合，日度数据模型与月度数据模型预测精度偏差平均值分别落在1.7%和8%的水平内，且引入控制变量利率的稳健性检验并没有明显的变化产生。进一步的异质性研究给出，模型变量——自身股价、成交量、估值，是股票价格预测效果差异化的理论及现实影响因素。从而为我国政策当局、市场投资指数以及金融机构提供参考、建议和依据，共同维护股票市场的健康稳定乃至金融稳定。     

基于市场信号的银行监管机制研究

近几年来,银行监管的一个重要趋势是越来越多地将市场信息加入进来.利用银行股票和债券的价格为监管部门提供关于银行财务状况的一个客观的评价.在信息披露机制比较完善、投资者搜集信息成本较低和经济环境平稳运行时,基于市场信号的银行监管可以有效地降低监管成本和银行的风险水平,提高监管效率.监管部门是否可以利用银行股价信号来提高监管效率取决于价格信号的有效性和所处的经济环境,当投资者搜集信息的成本较低,股票价格能够反映银行的风险水平,并且经济形势平稳,银行业整体的风险偏好较低时,根据股价信号选择审计对象能够帮助监管部门降低监管成本、提高监管效率并降低银行业的风险水平.     

煤层底板破坏深度灰色-神经网络预测模型的建立与应用

煤层底板破坏深度是煤矿底板突水研究中的重要参数之一,较为准确预测该参数可减少突水事故的发生。本文首先对煤层底板破坏深度的影响因素,按照关联度的大小排序进行了灰色关联定量分析,筛选出4个主控因子作为神经网络的输入元,同时应用优化BP算法,选用国内15个典型实测数据进行网络训练学习,建立灰色-神经网络预测模型,并以两淮矿区5个煤矿工作面的实例数据进行模型精准度检验,检验结果显示实测数据与预测结果有很好的一致性。最后将该模型应用袁店煤矿1011工作面,预测其煤层底板破坏深度值为14.23m。因此,该方法精度较高,适用于煤层底板破坏深度的预测。     

IPO对同行业股票价格的影响：兼论对IPO重启的启示

随着IPO重启预期的增强,研究IPO对同行业股票价格的影响具有重要意义。本文采用事件研究法,以2006—2012年A股市场的IPO为样本,实证发现：当企业宣告IPO时,同行业股票的价格整体下跌,并且发行规模越大,下跌幅度越大;但是当行业集中程度较高或者市场处于熊市时,IPO传递了已上市企业股价被低估的信号,上述负向冲击有所缓解。最后为投资者和监管部门提供建议。     

中国股票市场价格对内在投资价值的偏离测度——基于F-O模型的实证检验

在一个完善的市场中,股票价格应该以内在价值为基础,围绕内在价值上下波动,而不会长期偏离其内在价值.结合A股市场上市公司2003-2007年会计报表数据和股票价格数据,运用修正后的F-O模型对中国股市内在投资价值进行测算.结果表明,2007年10月中国A股市场股价严重偏离内在价值,泡沫规模惊人.但经过半年多的调整,大部分股票已回归其内在价值,一些业绩良好的蓝筹股价格已被低估.通过对影响内在价值的模型参数进行敏感性分析,更直观地反映出参数变化对内在价值的影响程度.     

我国上市公司股票价格与主要决定因素之间关系的研究

首先从对我国股票价格形成中起决定作用的两个因素即业绩和流通股数入手 ,进行回归分析后得出股票价格与每股收益和流通股数之间的精确的回归方程式 ,再把其他影响股票价格的因素作为系数来处理的情况下 ,我们最终得到了股票二级市场价格的决定式 ,它具有重要的理论和现实意义。     

证券市场中的不确定挖掘预测模型研究

本文通过分析证券市场的自身特征,将不确定知识中的方法和数据挖掘方法结合起来提出一种不确定挖掘预测模型框架,其中包括趋势特征挖掘子模型、模糊关联规则子模型、模糊相似关系下的模糊粗糙集挖掘子模型及灰色神经网络子模型,将这些子模型分别解决证券市场中的股票趋势研究、规则预测、价格预测以及股指预测等问题时能取得较好效果.     

基于误差指标的我国城镇化率最优组合预测

以1978-2016年我国总人口和城镇人口数据为样本对我国城镇化率的变化趋势进行研究,并用指数平滑、多项式拟合、灰色预测三种方法对我国2017-2020年的城镇化率进行预测;进一步地构建基于误差指标的最优组合预测模型对同样时间段的城镇化率进行预测,模型检验表明,最优组合预测模型能拥有更小的预测误差,预测效果相比单项预测更加准确.从结果可以看出:2017-2020年我国城镇化率稳步逐年上升,到2020年我国人口城镇化率将达到62.97%,为政府科学决策提供依据.     

基于神经网络的物流需求预测——以浙江省长兴县为例

为了寻找城市经济与城市物流之间的内在关系,并为城市物流规划提供必要的决策数据和依据,建立基于神经网络的“城市经济一物流需求”预测模型,对城市物流需求量进行预测。应用人工神经网络模型研究城市经济与城市物流需求之问的内在非线性映射关系,为城市物流需求预测提供了一种新的思路和方法。本文以浙江省长兴县历年经济数据作为模型的信息输入。建立起长兴县物流预测模型,并进行求解。     

股票价格波动性的交易机制原因分析

以同时在香港和大陆上市的部分股票为研究对象,使用收益率序列方差比来对开盘、收盘的波动性进行度量,并利用GARCH建模对原始收益率数据进行处理.通过A股与H股各不同时间段样本数据的对比分析,以及对样本数据进行GARCH建模前后的对比分析,对股票收益率序列进行ARCH效应检验、对股票价格的波动性原因从开盘机制方面进行分析研究.     

股票、期货投资策略——基于预测理论与方法的分析

预测是股票与期货投资的前提,投资策略最终决定了投资的盈亏.本文提出了基于灰色系统理论与传统技术分析方法相结合的股票和期货组合预测方法,可显著地提高预测的准确性,在此基础上构建了权变的理性的股票和期货投资策略.实例验证了其有效性.     

市场流动性过剩对股票和房地产价格的冲击效应及对策研究

市场流动性过剩是近年来我国经济运行的重要特征,伴随着流动性过剩,股票、房地产等各类资产价格出现膨胀.流动性过剩是否造成资产价格上涨一直是学术界和实务界争论的话题.本文选用M2/GDP来衡量流动性过剩指标,选用上证综合指数和房地产价格指数分别衡量金融资产和实物资产的价格,通过单位根检验来验证流动性过剩与资产价格之间的协整关系及格兰杰因果关系,并用VAR脉冲响应解释资产价格对流动性冲击的反应,结果显示我国房地产价格和股票价格都不同程度地受到流动性过剩的影响,但前者对流动性冲击的反应更加明显,表明流动性过剩对房地产价格的影响甚于对股票价格的影响.     

我国上市公司资产重组时的会计监管:动因与路径

上市公司的利益相关者往往利用资产重组进行内幕交易、市场操纵、扭曲股票转让价格等,获取不正当的重组收益。由于会计监管是提高会计信息披露质量的必要手段,为提高证券市场资源配置效率和保护投资者权益,应着力加强对我国上市公司资产重组时的会计监管。     

如何进行股票的投资分析

大家知道,投资股市有短线和中长线一说。短线投资无非是高抛低吸,追涨杀跌之类的操作手法,重在追逐市场热点。而要选择中长线投资,则不能不对所关注的股票进行一番基本的分析,这样才能对将承受的风险、可能获取的收益有一个较理性的估计。 分析的方法一是对同类、相关股票作横向比较,看其股价是偏高还是偏低;二是从下面一些指标进行分析: 市盈率 这个指标直观地反映投资回收的期限。一般来说,市盈率越低意味着股质     

全流通背景下控股股东的接管行为与私人收益

股权分置改革后,上市公司股票实现全流通,控股股东频繁争夺上市公司的控制权,且在接管事件中由原来对上市公司的控制演变为对上市公司和股票价格的双重控制,从而有可能获取更多私人收益.对于控股股东"隧道行为"产生的控制权私人收益,可以从接管溢价收益、操纵股份收益和经营期间的转移收益三方面进行测度.规范控股股东的接管行为,需要完善所有权结构、法律、法规、媒体监督、产品市场竞争等要素.     

实务中目标股价估值模型运用以及达成率的研究

证券分析师在资本市场以及投资者之间起着重要的信息媒介作用。证券分析师出示的目标股价,运用怎样的估值模型进行内在价值推算,对于市场和投资者判断目标股价的合理价值,且进行合理的投资决策有着重要的参考作用。选取2013年1月1日至2013年12月31日金融行业和房地产行业卖方证券分析师发布的深度报告,得出以下结论：对于目标股价的推算,相对估值法（comparative valuation method）在金融和房地产行业比其他的估值模型应用频率高。基于行业属性的存在,在金融行业排在其后的是分部估值法（sum of the parts valuation method）,在房地产行业排在其后的是绝对估值法（absolute valua?tion model）的RNAV （重估净资产）估值法。通过目标股价达成率的研究分析,不论是金融行业还是房地产行业,都处在较低的水平,说明大多数估值推算都存在高估的现象。     

环境信息披露与中国经济实践——来自沪市上市公司的经验证据

以沪市上市公司为例,考察了环境信息披露的资本市场反应,并对不同行业环境信息披露与股票价格进行了实证研究.结果表明,短时间内资本市场会对环境信息披露做出反应,引起交易量和股价的波动,但除交通运输、电力、采矿业等的环境信息披露与股票价格相关外,其他行业及总体样本的股票价格都不受环境信息披露影响,制造和电力等行业的重污染与非重污染企业存在显著差异.另外通过样本配对发现披露与不披露或有环境负债信息的公司之间股票价格并不存在显著差异.市场监管部门应制定具体的政策措施来有效指导、监管和激励上市公司环境信息披露,提高企业环境信息披露质量.     

中国货币需求稳定性的再考察——基于股价影响和ARDL模型

实行数量型货币调控的前提是货币需求稳定,结合中国股票市场高速发展的背景,文章使用新的ARDL方法和对数据平稳性没有要求的Bounds Testing方法,系统考察了我国货币需求在1990-2008年间的协整特征。结果发现我国的货币需求同其决定因素即收入、通胀率、国外利率和股票价格之间存在长期稳定的关系;股价在短期和长期都会影响广义货币需求,在估计货币需求函数（MDF）时若遗漏之会产生设定错误问题,而这意味着资产价格上涨（或下跌）对货币总量有着系统性的影响。     

股票市场波动:货币因素还是经济因素?

我国股票市场虽然取得了一定的发展成就,但却远未成熟,投资者集体非理性和“政策市”特征突出.为深入研究我国股票市场波动的内在影响因素,有必要尝试构建纳入货币政策和经济表现对股市波动影响的理论分析框架,并利用经验数据实证检验这一股市波动的内在影响机制.实证结果表明,我国投资者对货币政策的反应远大于宏观经济信息.为此,应当从股票发行市场化改革、投资者价值投资教育以及加强信息披露监管等方面入手以促进股市平稳发展.