中国股市流动性风险的非对称效应分析

通过构建一个非流动性指标,对中国沪深股市1995—2005年的市场流动性进行计量,发现中国股市流动性风险存在明显的波动聚集性特点。在此基础上,通过引入非对称GARCH模型对中国股市的流动性风险的动态特征进行实证检验,结果显示：中国股市的流动性风险存在明显的非对称效应,流动性风险表现出“强时愈强,弱时愈弱”的特征,这意味着当市场出现流动性问题时,政府的积极干预是合理的。     

CAPM有效性检验的新方法——基于系统方程的检验

本文受Chan & Faff(2005)为研究流动性在资产定价中的作用而建立的流动性扩展的Fama-French系统模型的启发,建立系统方程对CAPM在中国股市的有效性进行检验.我们用广义矩法对系统方程进行估计,这样可以克服Fama & MacBeth(1973)的双程回归法存在的内生误差问题;并且我们可以直接得到系统风险溢价的估计值.     

中国行业指数收益率与人民币汇率动态联系实证分析

本文在控制了Fama-French三因素以及流动性风险因素基础上。通过人民币汇率与股价的Threshold-GARCH效应检验及基于广义残差GED模型的建立，从行业的角度实证分析中国股市与汇率波动的关系；实证结果表明样本期部分行业存在汇市到股市的价格溢出效应，但价格溢出效应不能反映行业进、出口依存度等特征；同时还检验到行业股指收益存在显著ARCH与GARCH效应，并且具有很强的波动持久性；而且部分行业门限系数显著异于0，表明存在显著的杠杆效应。     

货币政策对股票市场流动性的影响研究

中国股票市场长期以来受到政府各种政策的影响,而股市资金面受货币政策影响尤为明显。文章基于脉冲响应和BEKK模型实证研究了货币政策对股市流动性的影响。脉冲响应结果显示,M1对股市流动性的冲击力度最大,利率对股市流动性的冲击影响周期最长,M0无论是冲击力度还是影响周期上都最小。BEKK模型结果显示,利率与股市流动性的波动相关性最持久,其次为M2,表明利率变化相对于货币供应量的变化对股市流动性波动的影响更有长期性。     

我国股市波动性与报酬、交易量的关系

本文使用GARCH-M和EGARCH-M模型对中国股票市场进行了分析,实证结果表明中国股市的波动存在集聚性、不对称性、非持续性;高回报伴随高风险;成交量对波动影响显著,但未完全消除GARCH效应.     

我国股市“去杠杆”效应及其传导渠道研究

文章结合我国的金融市场实际发展状况,以沪深A股上市公司2005-2014年的非平衡面板季度数据为研究对象,证明了我国股市对私营部门的“去杠杆”效应确实存在.研究表明,我国股市作为企业的股权融资渠道从整体上显著影响企业的资本结构决策:企业负债率与股市整体收益、股权扩容规模、股市整体波动率和股市整体流动性之间均存在着显著的负相关关系.进一步的经验研究表明,以上实证结果在融资约束型企业中更为明显.     

股市流动性与股票收益率的面板数据实证分析

文章利用中国上海A股市场的交易数据,选择非流动性指标ILLIQ和换手率指标作为度量股票市场流动性的因子,采用面板数据分析方法对流动性溢价理论进行了实证研究。分析结果表明,不管是以非流动性指标ILLIQ作为市场流动性因子还是以还手率作为市场流动性因子,上海A股市场都不存在流动性溢价现象。在以非流动性指标ILLIQ为市场流动性因子时,上海A股市场表现出较强的"规模效应",而采用换手率作为市场流动性因子时,上海A股市场不存在"规模效应"。     

基于上证50的证券投资风险统计分析

国内证券市场经过十几年的发展,市场的规模迅速扩大,已经有越来越多的人把资金投向股市。然而近几年来,中国股市一直低迷不振。本文采用2004年刚推出的上证50指数的相关数据,利用资本资产定价模型(CAPM),研究了各支股票的风险构成,并且讨论了证券市场上风险和收益之间的关系。     

加密数字货币与全球主要股市的联动效应研究

加密数字货币(简称数字货币)市场的金融全球化程度正在逐步加深,金融创新与风险共存的数字货币与股市之间究竟存在着什么样的联动关系?运用滚窗VAR模型、GJR-MGARCH-BEKK模型对数字货币以及全球主要股票市场进行系统分析,通过DY溢出指数度量数字货币与全球股市的均值溢出效应,刻画市场风险,并深究数字货币与全球股市风险间非对称波动溢出效应的板块性、政策性特征。研究发现：数字货币与全球股市的收益率溢出效应具有显著的地区性差异与阶段性差异;数字货币波动对全球股市波动溢出效应中存在着显著的单向非对称影响;数字货币在长期出现抑制股市风险波动表征,且具有显著的地区性、政策性特征,欧洲股市和政府对数字货币政策紧缩型地区股市与数字货币的联动最为紧密。基于研究结论,从数字货币市场流动性、安全性及盈利性等方面提出政策建议,为中国合理监管、快速稳定发展数字货币市场提供了新视角。     

经济政策不确定性如何影响金融市场间的流动性协同运动？——基于中国金融周期的视角

金融市场间流动性出现高协同运动是发生危机传染的重要表现之一，因此，针对流动性动态联动效应的研究显得极为重要。本文基于中国金融市场数据测算了2003-2018年间我国股市、债市流动性，并对Colacito等（2011）的混频数据抽样动态条件相关系数模型（DCC-MIDAS）进行了扩展，同时从金融周期视角出发，运用扩展后的模型考察了经济不确定性在不同时间区间内对于流动性波动率和相关性是否存在不同的作用效果。研究结果表明，相较于单因子混频模型，引入经济政策不确定性的多因子混频模型可以更好地捕捉我国股债两市相关性的动态变化；同时，经济政策不确定性的提高会降低股债两市流动性的正相关性，但这一作用效果会在金融周期的拐点处转为加强两者的正相关性。本文不仅为讨论股债两市联动效应提供了流动性的新视角，也为金融市场风险监管提供了重要的参考依据。     

基于EGARCH-M模型的沪市价量关系的实证研究

本文基于MDH理论,借助EGARCH-M模型,实证检验了上海股市的价量关系。结果表明非预期交易量对股市波动有很强解释能力,而预期交易量对股市波动几乎没有解释能力。同时还揭示了上海股市具有一定有效性,且存在杠杆效应。     

投资者情绪对规模效应的影响

规模效应是一种常见的金融市场异象,在新兴资本市场对资产价格影响非常显著,行为金融理论用投资者情绪可解释其规模效应。采用网络文本技术与主成分法相结合,构建投资者情绪指标,以此度量市场情绪,并研究市场情绪与规模效应之间的作用机理。实证结果表明:样本期内中国股市存在显著的规模效应,投资者情绪与规模效应成正向关系,即当期情绪越高涨,规模效应越显著;由于小盘股易受到投资者情绪的影响,拉动小盘股与大盘股收益率的差值,从而造成规模效应在不同情绪期间的差异。     

基于GARCH类模型的上证股市波动性研究

文章在回顾ARCH/GARCH类模型的基础上,用GARCH模型进行上证股市波动性的实证研究,用GARCH-M模型分析风险溢价情况,以及用EGARCH模型进行股市波动的非对称性实证研究.结果表明,GARCH模型能消除残差的异方差性,股市波动存在强烈冲击,收益有正的风险溢价,股市中坏消息引起的波动比同等大小的好消息引起的波动要大得多,存在明显的杠杆效应.最后给出一些相关结论和建议.     

我国股市的涨跌幅限制效应

本文结合国内外有关股票价格限制机制效应的理论与经验研究成果,对我国股市的交易价格限制制度与价格波动及交易流动性的关系进行了实证分析.结果表明,在股价达到涨跌幅限制后,产生了股价波动性溢出效应和价格发现延迟效应,还导致了流动性干扰效应.鉴于我国股市已不断成熟,在增加市场透明度的基础上,可考虑对其价格限制机制进行适当调整.     

流动性信息与资产收益：基于非参数模型的分析

本文首先从全新的角度给出市场深度指标的求解方法,然后结合条件资产定价模型和自回归条件异方差模型的优势建立半变系数模型,并应用于我国股票市场每日收益率的研究,得出四点判断：1、通过非参数方法求解得到的指标值具有显著的平稳性。2、流动性信息的时变性对股票市场存在显著的非线性冲击,而且流动性信息的持续性变化与收益之间存在负向关系。3、得到和经典资产定价模型相同的结论,即市场综合指数对个股具有显著的影响。4、模型验证了流动性信息通过波动性将信息非线性传导给投资者的假设,伴随着流动性信息的时变性,投资者所得到的风险补偿也具备时变性。5、通过实际数据的验证,我们所建立的半变系数模型能够较好的解释流动性信息的传递,也为我们以后的实证研究提供了一个估计和检验流动性信息传导和时变型风险补偿的新方法。     

关于条件与非条件CAPM的关系研究与验证

CAPM模型广泛应用于经济问题分析和预测,从单因子到多因子、非条件到条件分析,CAPM有助于有效区分条件与非条件CAPM.文章在预期报酬、波动率和协方差都随时间变动的背景下,给出了一只股票的无条件定价误差和因子风险表达,以期理论表达条件与非条件CAPM之间的关系.其结果暗示无条件CAPM和条件CAPM定价误差的差别可能导致实证检验中拒绝无条件CAPM而接受条件CAPM.     

基于分层广义线性模型的非寿险费率厘定精算模型研究

非寿险业务中的损失数据结构日益复杂,呈现异质性与相关性并存的异象。分层广义线性模型能够突破传统费率厘定精算方法仅分析风险个体同一保单年损失数据的局限,可以提高复杂结构损失数据预测的准确性。基于分层广义线性模型等方法,研究具有多年损失数据的非寿险费率厘定问题,并以车险和工伤补偿保险的两组损失数据为例进行实证分析。研究结果表明,相对于GLM而言,考虑随机效应后GLMM的拟合优度大幅改善,GLMM与HGLM可以更有效地反映不同风险个体的差异,并有利于揭示风险个体在多个保险期内损失的异质性与相关性。     

中国股市与实际经济和通货膨胀的非对称性关联分析

文章从描述均值非对称的阈回归模型和描述方差非对称的ARCH族模型两方面综合考虑,首先检验了我国实际经济与股市收益的非对称性关系,发现实际经济与我国股市收益具有显著的正相关关系,并在方向和规模方面表现出明显非对称性效应;其次,对我国股市与通货膨胀的关系建立非线性模型,估计结果表明小规模的通货膨胀下,将表现出费雪效应.     

金融危机和地产调控冲击下地产板块和整体股市的波动性研究

本文采用股票指数数据，通过BEKK—GJR—GARCH模型考察了地产板块和整体股市之间的均值溢出和波动溢出效应，并在此基础之上，进一步考察了在金融危机发生的特定时间窗口下，两者之间的波动溢出效应。此外，本文在引入表征危机事件和地产调控冲击的虚拟变量之后，考察了冲击对地产板块和整体股市波动性的影响。本文的实证模型考虑了非对称性因素并采用广义误差分布（GED）处理“厚尾”问题，是对现有研究范式的有益探索。本文的实证结果认为，地产板块和整体股市之间存在着显著的波动溢出效应，均值溢出效应的存在不甚稳健，但两种溢出效应都存在明显的非对称性。地产板块对整体股市的波动溢出持续性很小，但冲击会加剧波动，反之整体股市对地产板块的则具备持续性，冲击更强烈。波动溢出在2008年金融危机和2015年股灾期间存在变化，尤其是一方对另一方的直接冲击作用都更弱了，可能由两市场联结减弱导致，但非对称性依旧突出。引入表征事件冲击的虚拟变量后，估计结果能够显示出危机和地产调控对于地产板块和整体股市的波动性存在明确影响：直接来看，2010年的房市调控影响幅度最大，超过2015年股灾和2008年金融危机，这一点值得房市调控政策制定者注意；间接来看，六次事件中的五次均对地产板块和整体股市之间的相关性有影响，普遍性很高，由此，风险监管层有必要关注不同冲击下股市内部相关性的变化。     

基于公因子提取法的CAPM修正模型

大量实证质疑CAPM的定价准确性,这是因为CAPM是建立在投资组合有效前沿基础上的,而实际上这样的有效前沿是不存在的。这说明,CAPM模型是一种理想状态的模型,为此,应用公因子提取的方法来修正CAPM。同时,从沪市随机选取22支股票进行了实证,结果表明,CAPM修正模型较CAPM具有更准确的定价能力。