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。     

抓住G20杭州峰会机遇推进多层次国际产能合作的思考与建议

本文通过总结浙江省国际产能合作的成绩和存在的问题,对推进多层次、立体式国际产能合作进行相应的思考,并基于G20杭州峰会的重要战略机遇,提出加强G20成员国多层次国际合作,提高国际合作便利化水平的相关建议,以供参考。     

基于四次幂差修正HAR模型的股指期货波动率预测

股指期货波动率建模与预测是揭示其波动运行规律和市场风险是重要途径。本文基于跳跃、好坏波动率与符号跳跃建立四组HAR模型,提出单级纠偏HARQ类模型和多级纠偏HARQF类模型,实证研究揭示股指期货波动运行规律,并采用MCS检验来评估模型优劣。HAR建模考察连续与跳跃波动、好与坏波动率的两种已实现波动分解。为了降低波动率估计偏差,基于最小化MSE准则确定最优抽样频率,利用已实现核修正的ADS检测法识别跳跃,采用已实现核估计修正好坏波动率与符号跳跃。基于沪深300股指期货的实证研究表明：连续波动比跳跃波动对未来已实现波动贡献更大;好坏波动率具有不对称波动冲击,而符号跳跃对未来波动具有负向冲击;好坏波动率分解优于连续与跳跃波动分解;中位数已实现四次幂差能够显著提升HAR类模型的样本内外预测能力;与样本内预测相反,样本外预测中单级纠偏HARQ类模型优于多级纠偏HARQF类模型;MCS检验得出HARQ-RV-SJ模型表现最佳。研究结论与启示对认识股指期货波动规律和市场风险具有意义。     

团队作业结构的分类及其特征研究

通过对象聚类发现,团队作业结构可以分为平行、继行、协同3种类型;在不同的作业特征和要求下,存在最优化的团队作业结构;对团队过程的编码结果进行项目聚类,结果发现团队过程可以划分为计划准备、进程维护、执行优化和人际互助4类;多重比较方差分析发现,计划准备和人际互助2类团队过程在3种作业结构下存在显著差异。     

聚类系数无显著性差异下的灰色综合聚类方法研究

在灰色聚类评估分析中,当灰色聚类系数无显著性差异时,按照已有的灰色聚类方法无法对聚类对象进行准确的聚类,而在实际研究中经常会遇到聚类系数无显著性差异这类问题。因此本文提出了一种新的灰色综合聚类方法。具体步骤是:首先计算各聚类对象的聚类系数,并对其进行归一化处理;再根据对象中每一灰类的灰色聚类系数在聚类过程中的作用,计算聚类对象的综合聚类系数;最后根据综合聚类系数对聚类对象进行聚类,确定聚类对象应属的灰类。并且证明了当聚类对象的聚类系数差异大于1-2/S时,一般灰色聚类方法与灰色综合聚类方法所得聚类结果完全相同。最后,以江苏省第二产业内部主导产业选择为例进行了实证分析。     

基于WEKA平台的文本聚类研究与实现

文本聚类是文本挖掘领域的一个重要研究分支.是聚类方法在文本处理领域的应用.本文首先对基于空间向量模型的文本聚类过程做了较深入的讨论和总结.另外,本文回顾了现有的文本聚类算法,以及常用的文本聚类效果评价指标.在研究了已有成果的基础上,本文利用20Newsgroup文本语料库,针对向量空间表示模型,在开源的数据挖掘平台WEKA上实现了文本预处理和k-means聚类算法,并根据实际聚类效果,就文本表示、特征选择、特征降维等方面提出优化方案.     

基于案例学习的多层次聚类指标客观权重极大熵挖掘模型

本文针对待聚类对象的多层次聚类指标权重配置问题进行了研究。首先运用向量空间模型将聚类对象表征为包含多个层次聚类属性指标的特征空间向量并基于余弦距离测算底层属性指标的相似程度,然后根据聚类指标的层次结构以及相应各层指标的权重系数综合测算对象之间的相似程度,最后根据历史聚类案例中相同类别对象之间相似度较大,不同类别对象之间相似度较小等特点,构建了基于案例学习的多层次聚类指标客观权重极大熵挖掘模型。通过案例分析以及与其他方法的比较研究,证明了本模型的可行性与有效性,为多层次聚类指标客观赋权问题提供了一种新的研究思路。     

行业配置、聚类程度与基金业绩

基金市场是过去20多年市场经济国家发展最迅速、规模最大的大众金融投资工具,基金的筛选难度已经不亚于股票。然而,关于基金的研究多数是基金业绩的归因分析,鲜有从基金经理、基金市场和投资者综合的角度研究基金风险,基金筛选策略的研究更是少之又少。本文首先以Feldman等^[8]构建的美国主动型管理基金市场模型为基础,结合复杂网络方法,提出了适合度量中国基金市场发展程度的行业配置聚类程度指标,并运用基金经理行业配置聚类程度量化了基金经理努力程度。在此基础上,提出基金经理和投资者的优化问题,并推导出均衡策略下基金市场行业配置聚类程度和基金经理努力程度与基金收益的数量关系。然后运用递归估计方法进行实证分析。最后,在理论推导和实证分析的基础上,提出了一个基于基金经理努力程度的基金筛选策略,完善了“理论+实证+策略”的投资组合分析框架。本文的研究结果亦可为FOF投资策略的选择提供参考。     

基于密度的最佳聚类数确定方法

确定数据集的正确聚类数目是聚类分析中的一个基础性难题。常用的聚类数确定方法通常依赖特定的聚类算法,且在数据集存在子簇群的情况下效果欠佳。本文提出一种新的最佳聚类数确定的指标,该指标着重于分析簇的几何结构,从数据对象分布密度的角度来度量类内紧密度与类间分离度。该指标对噪声不敏感并且可以识别数据集中的子簇群,在实际数据和合成数据上的实验结果表明,新指标的性能优于广泛使用的其他指标。     

广义双指数分布的跳跃扩散模型下股指期货波动研究

 金融期货市场既存在平常信息引起的连续性波动,又存在突发冲击造成的跳跃式波动,金融市场波动同时具有扩散性和跳跃性特点。同时,金融期货市场与现货市场间的跳跃和波动行为存在着风险溢出效应和羊群效应等。并且,金融资产收益在跳跃过程中呈现出非高斯属性,正态分布假设不能刻画跳跃和波动中的程式化现象,如噪音分布的尖峰厚尾、有偏特征等。        考虑到金融期货序列分布的尖峰厚尾、有偏、非对称现象,采用非对称、有偏的广义双指数分布刻画收益率非高斯特征;同时考虑到金融波动序列的时变性、集聚性和异方差性以及收益与波动之间存在着杠杆效应,将有偏的广义双指数分布引入到收益序列和波动序列均存在跳跃且跳跃相关的双层跳跃扩散模型,构建广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型,并从理论上分析模型的优越性。根据模型的似然函数估计式,使用马尔科夫链蒙特卡洛模拟迭代求解广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型参数,将构建的模型应用到中国股指期货和现货市场进行实证研究,分析中国股指期货和现货市场各自的跳跃和波动行为特征以及市场间跳跃和波动的风险关联性,包括对两类市场跳跃形态的非高斯特征分析股指期货市场与现货指数的波动协同性描述,以及股指期货与现货间的跳跃溢出行为、跳跃强度和跳跃大小分析等。        研究结果表明,广义双指数分布驱动的双层跳跃扩散模型较好地捕获了收益率分布的尖峰厚尾特征;股指期货收益和股指现货收益上涨与下跌概率呈现非对称性;股指期货波动强度高于股指现货波动,而股指期货波动的持久性低于股指现货;股指现货的杠杆效应表现更强;股指期货和股指现货市场存在双向跳跃溢出效应。        研究结论有利于理解中国沪深300股指期货市场和现货市场之间的跳跃风险传染机制,对于深入认识期货和现货市场的风险溢出关系、促使投资者规避风险和监管机构加强监管具有一定的参考作用。     

基于高频数据的沪深300股指期货信息效率研究

随着我国股指期货市场的日益成熟,探索中国沪深300股指期货市场的信息效率问题具有十分重要的意义。本文通过实证方法检验了2010年4月16日至2012年12月31日期间沪深300股指期货的信息效率。研究结果表明,股指期货市场对新信息的反映速度慢于现货市场,并且对新信息的反映程度也低于现货市场,总体来看,股指期货市场的信息效率要低于现货市场。本文的贡献主要在于首次用大样本跨度数据实证研究了沪深300股指期货信息效率。     

浅议中国股指期货

股指期货作为20世纪80年代以来国际金融市场创新的重要内容,已被公认为股市最有效的风险管理工具之一。我国开发股指期货的条件已基本成熟,应适时推出股指期货产品,完善我国资本市场体系,帮助投资者规避资本市场巨大的系统性风险。     

数据挖掘技术在3G业务扩展中的研究与应用

本文运用数据挖掘技术中的分类决策树算法和快速聚类算法,对某省会城市联通公司的3G业务数据进行深入分析,研究并实现-个准确、实用的3G客户识别和客户细分的模型.在对模型进行评估的基础上,为精确发展优质3G客户提供了-个具体参考,同时对3G的资费策略提出-些参考意见.     

中国股指期货跳跃对股指现货跳跃的影响研究—基于同步与延伸交易的视角

利用沪深300股价指数及其当月期货连续合约5分钟高频数据,基于logit和回归模型分析了股指期货同步及延伸交易时段价格跳跃对股指现货跳跃的影响,并检验了不同市场行情下结论的差异．研究结果表明：股指期货同步及提前交易时段价格跳跃对标的指数跳跃有显著影响,且在熊市中影响更大。无论同步还是提前交易时段,股指期货向(向下)跳跃对标的指数向上(向下)跳跃有显著正向影响,且分别在牛市、熊市更为显著．股指期货提前交易时段跳跃对现货开盘时段指数跳跃的影响主要来自其开盘后前5分钟,且具有递减效应,其影响程度大于股指期货同步交易时段跳跃对股指现货跳跃的影响。前一日延迟交易时段股指期货跳跃对标的指数开盘时段的跳跃没有显著影响。     

股指期货对股市影响探究

中国股市经过了20年的发展历程,金融体制不断完善,市场规模不断增加。提高我国金融风险防范能力,加强国际竞争力,创新金融衍生品种已经成为中国金融市场的迫切需求。中国沪深300股指期货2010年4月16日上市,首批上市合约为2010年5月、6月、9月和12月合约,挂牌价3399点。在股指期货上市一个月内上证综指暴跌500点之多,创11个月新低。本文从多个方面探究股指期货对股市的影响并解决股指期货的风险问题。     

基于GARCH族模型股指期货的波动性研究

本文分别用最具有代表性的3类广义自回归条件异方差模型：GARCH、TGARCH、EGARCH,在正态分布、t分布和GED分布假设下,分析了与我国沪深300股指期货相仿的新华富时A50指数期货,结果表明基于广义误差分布下的EGARCH模型拟合效果最优,同时也表明新华富时A50股指期货具有较强不对称效应,等量利空信息是利好信息冲击的3-4倍。     

基于在线客户评论的客户细分研究

针对基于在线客户评论数据进行客户细分分析的问题,设计了二阶段客户细分分析框架.在客户偏好建模阶段,设计了同义属性识别方法和属性偏好换算方法,基于产品属性树结构,构建粒度统一的客户偏好向量;在客户聚类阶段,设计了包含最优聚类数识别的聚类流程,基于模糊C均值聚类方法,对客户进行聚类.     

高频数据条件下基于ETF基金的股指期货套利研究

利用无套利区间分析方法,构建了高频数据条件下基于ETF基金组合的股指期货套利模型,并对自有资金投资者及融资融券投资者的期现套利过程进行了分析。实证研究发现中国股指期货市场的正向套利机会多于反向套利机会,期现套利过程中的错误定价率较高,表现出非均衡性;融资融券的费率较高使得该类型投资者的无套利区间较大,而该做空机制的引入在一定程度上抑制了市场的过度套利行为。由于季月期货合约的交易时间相对较长,因此该类型合约的套利机会要多于当月交易的其它类型合约。即使交割日有20%的涨跌幅限制,但交割日当天的平均错误定价率、瞬时套利平均收益率与交割日的前三交易日相比基本相同,但连续套利机会有所增加。     

基于主成分分析和灰色关联聚类分析的指标综合方法研究

在进行多指标分析和评价的过程中,首先对指标进行灰色关联聚类分析,将指标分成若干可以定义的类,每个聚类代表同一类指标;其次对每个聚类进行主成分分析,提取主成分,获得该类指标的主成分集合;最后基于权重思想综合所有聚类的主成分集合,形成既反映全体指标信息又体现指标聚类差异性的综合指标.通过一个算例说明该方法计算方便,客观合理.     

沪深300股指期货推出改善了我国股票市场质量吗——基于联立方程模型的实证研究

考虑到股票市场各个特性之间存在相互作用,本文构建了一个联立方程模型,对沪深300股指期货上市是否改善了我国股票市场微观质量进行了研究.结果发现,控制相关因素后,股指期货推出一年内:(1)股票市场换手率下降了,表明股指期货为现货市场带来的“转移效应”大于“增量效应”;(2)股票市场的有效价差扩大了,表明其增加了现货市场的隐性交易成本;(3)股票市场波动率也增加了,表明其加剧了现货市场的日内波动性;(4)股指期货对不同类别股票的市场质量影响各异,总体上对大盘权重股和沪深300指数成份股的负面影响较大.本文认为,造成股票市场微观流动性和日内波动性恶化的主要原因在于,在沪深300股指期货推出后初期非信息性交易者大量转移至期货市场,使得股票市场信息不对称程度加大,并进而带来“逆向选择”问题.