牛市深度调整，投资者路在何方？

2007年11月伊始,股票和基金市场出现的较为明显的变化,值得我们密切关注和深入分析。股市方面,11月上旬沪深股市遭遇了较"5.30"以来更为惨烈的跌势,11月5日至11月9日短短5个交易日,沪市共下跌了462.27点,累计跌幅8%;深成指共计下跌1404.22点,     

投资理财

2008年，中国遭遇多年不遇的罕见雪灾，由于缺乏对抗雪灾的经验，不少地方经济损失惨重。而对于投资者来说，比雪灾更让人寒冷彻骨的是股票的走势，上证指数自2007年10月中旬创出新高后，在短短四个月时间里，下跌了近2000点，跌幅超过30％，投资者可谓苦不堪言。     

投资理财

2008年，中国遭遇多年不遇的罕见雪灾，由于缺乏对抗雪灾的经验，不少地方经济损失惨重。而对于投资者来说，比雪灾更让人寒冷彻骨的是股票的走势，上证指数自2007年10月中旬创出新高后，在短短四个月时间里，下跌了近2000点，跌幅超过30％，投资者可谓苦不堪言。     

中国股市持续低迷症结何在？

7月26日，A股市场“钻石底”2132点被意外击穿，这让整个市场大感震惊，随后几个交易日，“钻石底”又被数次跌破。而后因国庆中秋假期临近，资金无心恋战，投资者心灰意冷，9月21日收盘，沪深两市创48周最大跌幅，2000点保卫战随即打响。中国股市近年来“跌跌不休”，证监会也推出过不少救市措施，但效果却一直不佳，股市长期处于低迷悲惨境地，原因何在呢？     

中国股市的回顾与展望

1994年股票市场是大调整的一年,大盘指数回落,上交所股票综合指数由1993年末的833．80点,下滑到1994年末的647． 87点,跌幅为22%;深交所股票综合指数由1993年末的238．27点,降至1994年末的140．63点,跌幅为41%。从全年交易情况看,有10个月     

有中国特色的风险教育

2007年5月30日,中国股市又增加一个有历史意义的日子。新华社当日凌晨披露,经国务院批准,财政部决定从当日起,调整证券(股票)交易印花税率,由先前执行的千分之一上调至千分之三。两个千分点的调整引出一系列纪录被突破和天文数字:沪指低开247点,创历史最大低开记     

探索性数据分析方法的应用——沪深股市股票价格与流通盘的定量关系

文章简要地介绍了一种高效稳健的知识发现技术———探索性数据分析,并应用该方法研究了三个时间点,中国股市股票价格的60日均价与股票流通盘的关系,得出了它们之间的定量关系,显示了探索性数据分析对于分析股市数据的有效性。     

中国股市波动性的统计分析

一、中国股市发展概况及存在的主要问题 (一)中国股市简要回顾 1990年12月19日上海证券交易所的正式开业,标志着我国证券集中性有形交易市场运作的开始.在十多年的短暂发展进程中,我国证券市场从无到有,从起步阶段的5只上市股票到1000多家公司在两个交易所挂牌交易,股票总发行股本达到了5997.93亿股,我国证券市场取得了辉煌的成就.     

中国股市个股推荐效应分析

文章文通过对《中国证券报》2006年11月4日到2008年10月25日推荐的1280只上证A股股票进行了实证研究。从异常收益率和异常交易量角度分析了荐股对于这些股票的影响和持续性，并重点讨论了高频荐股对股票的影响和在股市上升区间内和下降区间内的荐股效应。最后本文从私有信息扩散和噪声交易角度分析了推荐效应的动因。     

股市与经济

2008年无疑是中国股市最惨烈的一年,上证综指从2007年10月16日的6124点最低下探至2008年10月28日的1664点,下跌幅度深达72.83%.广大股民和基民损失惨重,即使曾是常胜将军的炒股高手也被此次来势凶猛的熊市打得落花流水.这充分说明,中国股市已经悄然发生了质变,如果对这种质变没有清晰的认识、不能及时调整股市投资策略,必将导致在股市中惨败.     

东南亚金融危机中股市震荡的实证分析

1997年7月,泰国货币贬值导致股市下落,揭开了东亚金融危机的序幕。同年10月28日以香港恒生指数的暴跌为起点,其后迅速影响到东京证券市场、纽约证券市场以及伦敦证券市场,进而导致了比1987年的被称为黑色星期一的股票狂跌事件规模更大的全球性的股市震荡。本文试图运用统计与数量分析的手段,分析东亚各国的股份收益率及风险的变动特性,归纳出规律的变化,进而提出正处于发展中的中国证券市场应注意的若干问题。     

中国股市特质风险的实证研究

文章利用1998～2008年我国股市中全部股票的日收益数据来计算我国股市的特质风险,发现自1998年以来,我国流通市值加总的大盘、行业以及公司特质风险出现先降后升的趋势.我国证券市场中个股收益率的渡动主要来自于整体股市以及个股所在行业的特质波动,个股的特质风险对其本身收益率的波动影响很小.同时,我国股市的特质风险不具备对GDP增长的预测作用.     

理财行为的考究:从价值观谈起

2003年7月在中国股票市场上发生 了两件倍受人们关注的事情。一是这个月的9日上午,首家合格境外机构投资者(QFII)瑞银华宝在中国A股市场下单买下了若干宝钢股份、外运发展、上港集箱、中兴通讯四只股票,这使瑞银华宝成为新中国历史上第一个购买A股的境外投资者。 二是这个月的18日停牌交易达两年有余的郑百文经过重组后重新挂牌上市。这只股票在它最后一个交易日,即2001年3月2日的收盘价为5.48元。重     

从财务信息透视中小企业板的健康状况

作为多层次资本市场的重要组成部分,中小企业板自设立之初,便被赋予"分步推进创业板市场建设"试验田的重任.但从成立至今半年多的运行效果看,不仅完全出乎制度设计者的乐观预期,甚至陷入了比主板更尴尬的境地:1.截止2004年底,中小企业板股票平均跌幅为同期A股指数跌幅的两倍以上,首批上市的8只个股中,有6只累计跌幅已超过40%,为同期A指跌幅的6-7倍;2.四分之一股票已跌破发行价,苏泊尔更是上市后始终在发行价以下运行.3.流动性风险不断加剧,相当部分个股日换手率甚至低于1%.4.新股发行已陷入困境.     

ARMA模型在我国体育股票价格预测中的应斥

中体产业股票作为我国唯一的体育类股票，为了准确把握其波动状况，科学预测未来发展趋势，收集了2002年1月1日至2010年6月30日中体产业股份有限公司股票的1510个日收盘价格指数为研究样本，进行了时间序列分析，建立了中体产业股票的自回归移动平均模型（即ARMA模型）。结果显示：模型ARMA（3，1）能较为准确地预测中体产业股票每日数据，模型的预测值与实际观测值非常接近，说明时间序列模型在中体产业股票状况预测中具有较好的应用价值。     

中国股票市场流动性的测量

文章通过采用构造“无摩擦资产”的新方法,测量和分析了中国股市2000年1月至2016年7月股票个体、市场组合以及基于不同指标构造的投资组合在每一个交易日的流动性水平溢价.研究结果表明:股票个体的流动性虽然具有不同的个体特征,但呈现出共同变化的趋势;市场组合的流动性受市场行情影响较大,且沪市股票构成的市场组合流动性最好,创业板股票构成的市场组合流动性最差;规模大、价值型公司股票构成的投资组合流动性要优于规模小、成长型公司股票构成的投资组合.回归结果显示本文构建的流动性水平溢价指标是稳健可靠的.     

上海股市总体走势的统计研究

股票于八十年代初在中国重现。自1990年末上海证券交易所和深圳证券交易所相继成立以来,我国的证券市场有了巨大的发展,在社会主义市场经济体制的建立过程中起着日益重要的作用。随着时间的推移,以上海证券交易所为集中交易场所的上海股市已逐步成为中国股市的中坚力量。目前,上海股市的上市股票一百余只,上市总额近二百亿元,市价总额约二千五百亿元,此外,上海股市的投资者超过400万,遍及全国各地,辐射东南亚和欧美。上海股市已引起国际社会的广泛关注,成     

中国股市,相信技术分析——与王练文同志商榷

《上海统计》1995年第1期所发王练文同志《中国股市,相信技术分析吗?》一文(以下简称《中》文),提出在当前形势下,由于样本容量有限、理性投资者少以及政策不稳定三个原因,使得“中国股市,技术分析的效果减弱.”笔者读后,仔细推敲,觉得《中》文作者的三个理由是站不住脚的.笔者认为,要明确技术分析在股市中的作用,先搞清技术分析的内涵是十分必要的.所谓技术分析,是指根据股市过去的统计资料,来研究市场未来的变动.技术分析家认为,所有影响股票的有关各种因素,不论有利的还是不利的,都能反映在股票的价格和交易量上,     

1998年全球主要股市涨跌幅度最高前十名

1998年是新兴市场共同基金表现两极的一年，韩国、泰国表现不错，但是俄罗斯、中南美洲及东欧则深受金融风暴之苦，基金跌幅颇深。展望1999年，投资顾问业者认为，新兴市场波动幅度较大，亚洲及中南美洲可以区域型基金介入。根据彭博资讯（Bloomberg）的统计，1998年全球59个主要股市指数中，共有34个呈现下跌，上涨有25个。全球股市指数涨幅排名最高的国家为哥斯达黎加，涨幅高达86.41％；跌幅最高的国家是俄罗斯RTS，跌幅为85．04％。新兴市场国家具有高增长的潜力，但同时也具有大起大落的特性，所以投资风险通常较其他区域为高。建议…     

后奥运时代，中国楼市是继续“高台跳水”还是“俯卧撑”——穗京沪深四地市民对奥运结束后楼市看法盘点

今年以来，中国楼市可谓愁云惨淡。成交量缩价跌，银行银根收紧、个人第二套住房房贷政策不再放宽、限价房、经济适用房等保障性住房批量上市，国家宏观调控政策接连出台彰显政府“铁腕治市”决心，市民观望气氛渐浓，开发商遭遇2006年以来最大“寒冬”，楼市降声一片。其中，尤以2007年领涨全国房价的深圳、上海、北京、广州等一线城市跌幅最为厉害。