中国股票市场羊群效应检验方法的改进

大量研究结果表明我国股票市场存在一定程度的羊群行为.文章采用两种经典的检验方法CH方法和CCK方法对我国沪、深两市数据进行的检验结论并不一致:CH方法较CCK方法相对保守.虽然CCK方法相对较好,但对于我国金融市场羊群行为的判断还太保守.文章针对CCK方法的执行机理给出了进一步改进方法:ICCK方法.实证分析结果表明,改进方法能够更为灵敏的发现股市的羊群行为.     

我国沪、深两市证券市场“羊群效应”的实证研究

文章在中国股票市场存在"周转率效应"的假设前提下,对中国股票市场在上涨和下跌的不同市场行情下(2005年1月至2011年6月)是否存在"羊群效应"以及中国的投资者是否存在"非对称反应"分别进行了实证检验。结果发现中国的证券市场中并未出现十分明显的"羊群效应",但是投资者却存在"非对称反应",即投资者在证券市场下行时更加显著的趋向于羊群效应。本文的结论同时也部分的支持了"周转率效应"的假设,即在极端的市场情况下,相对于高换手率的股票,低换手率的股票显著的收敛于市场的收益率。     

中国股票市场节日效应的比较研究

采用虚拟变量回归方法,利用上证A股的日收益率数据对中国股票市场的节日效应进行了检验.进一步对模型施以不同的假设来进行检验并对检验结果进行了比较研究,结果表明不同的模型假设检验结果并不一致,只有总体的节前效应和春节的节后效应均表现为显著.这表明模型选择在节日效应的检验中是非常关键的,有必要进一步研究如何选择符合现实的模型.     

我国碳排放收敛性:基于面板数据的分位数回归

文章介绍了分位数回归方法以及碳排放量出现收敛的相关原因。通过研究全国28个省碳排放的变异系数,对碳排放做σ收敛分析;然后运用分位数回归对各省的面板数据做绝对β收敛分析。进一步,引入控制变量,建立条件β收敛模型,进行分位数的相对收敛性研究。结果表明,各省区普遍存在绝对收敛和条件收敛,但不存在俱乐部收敛;从长远看,省际间人均碳排放量的差距将会自动消除,碳排放量终将成为一个通用的标准化指标。     

分位数单位根检验的拓展及其应用研究

在不同的分位下对时间序列数据是否含有结构性变化进行甄别,对于准确识别数据的动态变化及其分布特征具有重要的意义.本文首次在Koenker和Xiao(2004)研究的基础上提出傅立叶分位数单位根检验模型,并以此捕捉时间序列中存在的结构突变点,进而刻画数据在不同分位下的动态变化特征.本文通过构建傅立叶QKS统计量并采用蒙特卡罗方法对傅立叶分位数模型的临界值、样本容量和检验“势”进行模拟,发现含有傅立叶级数的分位数单位根检验对刻画“尖峰厚尾”特征数据的非线性偏离动态调节特征具有更高的检验“势”.最后,本文利用拓展后的模型对我国通货膨胀的持久性和失业的回滞效应进行再检验,结果发现我国通货膨胀具有平稳的特征,而失业率却包含单位根过程.本研究为分位数单位根检验的拓展及其应用提供了一定的启示.     

基于分位数回归模型的我国“费雪效应”检验

基于我国名义利率与通货膨胀率数据的非线性特征．本文采用分位数回归模型对我国的名义利率和通货膨胀率之间是否存在“费雪效应”进行了检验，检验结果表明我国只存在弱的长期“费雪效应”。而不存在短期“费雪效应”。在此基础上给出了相应的政策效应分析。     

基于数据挖掘的互联网众筹成功进度分位数回归模型

通过Python爬取"众筹网"平台成功结束项目3 941项,在描述性统计和相关性分析的基础上,建立分位数回归模型对影响项目成功进度的因素进行信息挖掘。研究发现,各影响因素在不同分位水平上的表现存在差异,根据图像大致可分为"递减"、"递增"和"U"型三类;目标金额的负向作用反映了投资者的损失厌恶;不同类型的项目存在着不同程度的羊群效应、挤出效应和截止日期效应。随着分位点的提高,各因素之间的权重排序发生变化,尤其是项目类型。此外,根据目标金额分层建模的结果显示,不同因素的影响在分层模型中存在较显著的差异,并影响投资者的行为。     

面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法及其应用研究

本文首次将Elastic Net这种用于高度相关变量的惩罚方法用于面板数据的贝叶斯分位数回归,并基于非对称Laplace先验分布推导所有参数的后验分布,进而构建Gibbs抽样。为了验证模型的有效性,本文将面板数据的贝叶斯Elastic Net分位数回归方法(BQR. EN)与面板数据的贝叶斯分位数回归方法(BQR)、面板数据的贝叶斯Lasso分位数回归方法(BLQR)、面板数据的贝叶斯自适应Lasso分位数回归方法(BALQR)进行了多种情形下的全方位比较,结果表明BQR. EN方法适用于具有高度相关性、数据维度很高和尖峰厚尾分布特征的数据。进一步地,本文就BQR. EN方法在不同扰动项假设、不同样本量的情形展开模拟比较,验证了新方法的稳健性和小样本特性。最后,本文选取互联网金融类上市公司经济增加值(EVA)作为实证研究对象,检验新方法在实际问题中的参数估计与变量选择能力,实证结果符合预期。     

基于时变测度的羊群行为对股市波动影响的实证检验

文章在传统CCK模型的基础上,利用非参数的时变系数估计法构造了一种测度股票市场羊群行为的动态指数,并在此基础上利用线性与非线性格兰杰因果检验分析了动态羊群行为对股市波动的影响,研究发现,羊群行为对股市波动既存在显著的线性影响,也存在显著的非线性影响。进一步使用多重分形去趋势交叉相关分析法（MFDCCA）与非对称MFDCCA方法在涵盖不同重大事件的子区间上分阶段地研究了羊群行为与股市波动的关联性,发现各子区间上的羊群行为与股市波动存在显著的正向关联性,并且该关联性具有时变的非对称特征,羊群行为指数处于上行趋势时与股市波动的关联程度显著区别于羊群行为指数处于下行趋势时的关联程度。     

变量惩罚效应在贝叶斯分位数回归模型的应用

尽管贝叶斯分位数回归方法能够有效克服经济金融数据的尖峰厚尾、结构突变等问题,充分借鉴已有研究成果信息,但是其并不能很好解决多维变量模型的维数灾难问题.为此,文章在贝叶斯分位数回归基础上,结合自适应Lasso变量惩罚作用,构建了基于MH抽样的自适应Lasso惩罚贝叶斯分位数回归模型.通过仿真模拟实验以及MCMC链条检验,证明上述模型具有优良拟合性质,尤其是在小样本情形下.     

分位数回归技术综述

普通最小二乘回归建立了在自变量X=x下因变量Y的条件均值与X的关系的线性模型。而分位数回归（Quantile Regression）则利用自变量X和因变量y的条件分位数进行建模。与普通的均值回归相比,它能充分反映自变量X对于因变量y的分布的位置、刻度和形状的影响,有着十分广泛的应用,尤其是对于一些非常关注尾部特征的情况。文章介绍了分位数回归的概念以及分位数回归的估计、检验和拟合优度,回顾了分位数回归的发展过程以及其在一些经济研究领域中的应用,最后做了总结。     

非参数固定效应Panel Data模型的分位数回归推断

利用分位数回归方法,讨论了非参数固定效应Panel Data模型的估计和检验问题,得到了参数估计的渐近正态性及收敛速度。同时,建立一个秩得分(rank score)统计量来检验模型的固定效应,并证明了这个统计量渐近服从标准正态分布。     

基于非平衡面板数据的制造业、服务业与人均收入的统计检验

文章选取1980-2011年184个国家制造业、服务业与人均收入水平的非平衡面板数据,利用分位数回归与广义最小二乘法,对三者之间的关系进行实证研究.分位数回归结果发现:随着人均收入水平的逐步提高,人均收入对制造业发展水平产生的创造效应总体上呈现为下降趋势;而对服务业发展产生的创造效应,在服务业发展水平较低时产生的创造效应较大,在服务业发展水平较高时产生的创造效应较小.广义最小二乘法回归结果表明:制造业与人均收入之间存在着显著的负向关系,而服务业与人均收入之间却存在着显著的正向关系.     

新型城镇化背景下城镇常住人口收入差距分析

文章利用中国城市、农村和流动人口居民收入调查2008年数据,在明瑟方程的基础上,利用半参数分位数回归模型,对教育、工作经验两大人力资本因素进行分析,并将市场分割因素城乡户籍、地区、行业作为控制变量.就方法论来说,半参数分位数回归模型拟合结果优于OLS模型及分位回归模型,并且经验在第一个十年内与收入之间呈现三次函数关系,随后呈现二次函数关系.从政策建议角度来说,教育、经验作为人力资本对高收入人群具有更高的回报率,为从长远角度解决收入差距问题,应提高农民工受教育程度及培训力度,将人力资本投入向贫困地区倾斜.     

分位数回归与上证综指VaR研究

把极端分位数所具有的行为特征应用到VaR的研究中，建立上海股市收益率的条件分位数回归模型，描述其在极端分位数下的变化趋势。同时选取适当的尾部模型，并在此基础之上应用外推法预测非常极端分位数下的条件VaR，并与直接由分位数回归模型预测的结果进行比较。结果表明：两种方法得到的结果变化趋势都是一致的，由外推法预测的结果相对小一些。     

基于分位点回归模型的条件VaR估计以及杠杆效应分析

 在文献中,分析杠杆效应时大多数都是基于ARCH类模型,本文应用分位点回归模型及其变点检测模型分析了“已实现”波动率条件下的CVaR,并尝试从CVaR的角度对杠杆效应进行分析。最后,对中国股票市场进行了实证研究,得到了“已实现”波动率条件下的CVaR估计,并对中国股市的杠杆效应进行了分析。     

也论中国股市的羊群效应

一、引言羊群效应(Herding)是行为金融学的一个重要研究方向。在一定时期,当采取相同策略(买或卖)交易特定资产的行为主体达到或超过一定数量时羊群效应就发生了。通常认为市场中参与者是理性的,他们根据市场的信息来预期未来的走势,以期投资风险尽可能小,收益尽可能大。而当市场出现大的波动时,市场参与者放弃自己原来对股票价格的预期,仅仅根据市场上的权威信息进行投资。股票市场中参与者的这种投资行为称为“羊群效应”。关于羊群效应主要有两种观点:一类是理性的羊群效应(RationalHerding);另一类是非理性的羊群效应(IrrationalHerdi…     

分位数回归在非寿险产品费率厘定中的应用

文章首先分析了非寿险产品费率厘定中的零索赔额现象;指出了线性回归模型和广义线性模型在非寿险产品费率厘定中存在的问题和不足;分析了分位数回归模型在非寿险产品费率厘定中的优点,并结合实例,给出了实证分析.结果表明,分位数回归模型更能从整体上反映出费率厘定变量之间的关系及其对索赔额的影响.     

固定效应部分线性单指数面板模型的惩罚分位数回归

分位数回归是均值回归的有益补充,该方法毋须对分布函数的具体形式做出假设,且对具有异常值或厚尾分布的数据仍具有稳健性.当前,对部分线性单指数面板模型估计方法的研究主要集中于均值回归,基于此,本文考虑了固定效应部分线性单指数面板分位数回归模型,结合B-样条函数、SCAD惩罚函数和迭代加权最小二乘法,构建了模型的估计方法,证明了估计方法的一致性和渐近正态性,同时利用Monte Carlo模拟评价了所述方法在有限样本下的表现.最后,将估计方法应用于分析碳排放的影响因素.     

中国股票市场波动长记忆建模研究

本文首先运用GPH方法对中国股票市场的长记忆性进行了检验,然后利用ARFIMAFIEGARCH-GED模型对中国股票市场进行了实证研究,发现中国股票市场波动存在明显的长记忆性和杠杆效应,而ARFIMA-FIEGARCH-GED模型则很好地捕捉到了其高峰厚尾现象、长记忆性和波动的杠杆效应.