中国股市谁主沉浮

中国股市风雨兼程，走过了8年的历程，其间有一路高歌，也有惊涛骇浪，然而时至今日，仍然象一个似睡似醒的醉汉，该降的它却牛气冲天，该升的则狂泻不止，熊市一来，便一屁股坐下，再也不走了！上至管理层，下到众多股民都大惑不解，这股市，到底怎么了！     

从股市的角度谈我国开征资本利得税的必然性

资本利得税在我国还不是一个单独的税种,但对开征资本利得税的争论总是随着牛市熊市的转换而起伏:当股市高涨的时候,似乎资本利得税呼之欲出;当股市陷入低迷的时候,提到资本利得税,似乎如股市的灭顶之灾。本文根据我国股市的现状,结合资本利得税自身的特点和作用,指出在我国开征资本利得税是发展的趋势。     

谁的安提拉

尽管只分有父亲遗留财产的不足三分之一,穆克什·安巴尼仍然在07年股市大涨的时候,过了一把世界首富瘾     

多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用

简要回顾了一元ARCH类模型的发展过程,介绍了多元GARCH类模型的四种形式.针对传统基于梯度信息的多元GARCH模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方法,并利用中国股市数据进行了实证研究.结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二元GARCH效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.     

多元GARCH 建模及其在中国股市分析中的应用

简要回顾了一元ARCH 类模型的发展过程,介绍了多元GARCH 类模型的四种形式. 针对 传统基于梯度信息的多元GARCH 模型估计方法的不足,提出了基于遗传算法的似然估计方 法,并利用中国股市数据进行了实证研究. 结果说明中国股市存在着波动的持续性和显著的二 元GARCH 效应,并且沪、深股市不存在协同持续性.     

中外股市收益率的非对称动态相关性研究

基于2002年1月1日至2012年7月31日美国道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、上证综合指数的样本数据,构建AG-DCC-MVGARCH 模型,运用拟极大似然估计法和LR检验,实证研究中外股市收益率之间的相关性,探讨其是否具备动态特征和非对称性特征。研究结果表明,美国与香港股市收益率之间存在正向的动态条件相关关系,但在2007年以后这一相关性有所减弱;香港与中国内地股市收益率之间存在稳定的正向的动态条件相关关系,且在2005年之后这一相关性大大增强;美国与中国内地股市收益率之间的相关关系不显著。股市收益率的波动对美国、香港和中国内地股市收益率之间的动态相关性产生显著的非对称冲击效应,且负向冲击效应更大,美国股市收益率的波动对3个股市收益率之间的相关性影响最大,这意味着股市下跌时3个股市收益率之间的相关性增强,尤其是美国股市下跌会对其他股市产生较强的波动溢出和风险传染效应。     

中国式失败的基因思考

企业兴旺或衰落、股市繁荣或崩溃、战争与经济萧条,一切都周而复始,但是它们似乎总是在人们措手不及的时候来临。--彼得·波恩斯坦     

爬得起?

身在股市中的人,容易犯一个错误,在出现熊市时,总觉得世界不如想象的那么美好,但现实是不容想象的。股市不是"美好"这个概念的化身,哪怕是你手中的那支股正在上扬的时候,因为你根本就不知道它什么时候可能下挫。在股市里呆久的人,恐怕都试过挫败、跌倒、赔光……吧?     

基于马尔科夫切换模型的上证指数周收益率时间序列分析

本文先对上证指数收益率时间序列做非线性检测,再对时间序列进行结构性变化检测,发现上证指数收益序列既是非线性时间序列又有结构性变化;通过构建一个3状态,3阶滞后的异方差马尔可夫切换模型对1990年12月21日至2008年8月22日上证指数周收益率时间序列规律进行了实证分析,采用极大似然估计法对模型参数进行估计,识别出股市波动的三种主要的状态:慢涨、慢跌和快涨;实证结果表明马尔可夫切换模型能够比较有效的刻画股市波动的阶段性特征.     

平行数据随机波动建模及应用研究

将随机波动模型的建模思想引入平行数据的建模过程,提出了平行数据随机波动模型,以综合分析与比较不同金融市场之间的风险状况和波动的持续特性;应用卡尔曼滤波方法首先滤出模型的伪似然函数,然后采用极大似然估计方法求解模型参数,最后利用平行数据随机波动模型对我国沪深股市数据进行了实证应用.实证表明,平行数据随机波动模型可以很好地说明我国股市的整体风险状况以及沪深两市间波动持续性的差距.     

炒股致富梦,喜忧我自知--股民心态面面观

经历了“5·19”行情,经历了关于股票的经济界大辩论,经过了党的“十五”大精神的贯彻和“十五”规划的宣传落实,在上证指数重上2100点的时候,股民的心态如何,对股市的前景作何瞻观,他们对证券市场的财富效应有何感受,对规范股市的政策措施作何评价等等,笔者近日对各类股民特别是中小股民作了随机采访。     

中国股市:呼唤做市商制度的引入——从庄家谈起

做市商制度在发达证券市场已有30多年的历史,它具有活跃市场、分散市场风险等功能;依靠报价驱动机制,保障证券交易的效率;是证券市场发展到一定阶段的必然产物。本文从中国股市的现状来讨论做市商制度,认为该制度的引入能在一定程度上解决中国股市流动性不足等问题,为我国股市的发展做出贡献。     

基于互联网股市信息量和神经网络的股价波动率预测

影响股市价格波动的因素有很多,本文从互联网信息量角度进行讨论.在一般情况下,当有较少的股市信息时,股市相对平静,股价变动也常常较小;当有较多的股市信息时,股市相对波动,股价变动常常也较大.互联网股市信息量的较大变化常常是该公司有特殊事件发生的反映,而股价波动必然是一种连带反应.本文首先从互联网获取金融信息,然后对互联网信息量进行了预处理,接着借助神经网络的学习功能,完成了对殷市信息量和股市价格波动的关联学习,最后将神经网络预测的结果以图形的方式显示给投资者,帮助投资者决策.     

多元广义自回归条件密度建模及应用

广义自回归务件密度(GARCD)建模为描述金融资产收益的概率密度函数提供了一种工具,这对于全面、准确把握金融资产收益的动态行为具有重要的意义.在一元GARCD-JSU模型的基础上,提出了多元GARCD-JSU模型并给出其向量表示;利用动态条件相关设定,给出多元GARCD-JSU模型的简化表示;接着给出了模型参数的三阶段极大似然估计方法和诊断检验方法.最后,对中国股市进行了实证研究.     

中国股票市场的时变杠杆效应研究——基于随机Copula模型的实证分析

构建随机Copula模型研究了中国股票市场在极端市场条件下的时变杠杆效应.为了解决金融市场中波动率不可直接观测的问题,采用已实现波动率测度作为隐波动率的代理变量,进而运用基于有效重要性抽样的极大似然(EIS-ML)方法估计了随机Copula模型的参数.基于沪深股市数据的实证研究表明:中国股票市场的杠杆效应具有非对称特征,即股市低收益率伴随高波动率,但股市高收益率不一定伴随低波动率;中国股票市场的杠杆效应存在显著的时变性,沪深股市杠杆效应表现出类似的变化趋势;随机Copula模型相比其它Copula模型(静态Copula模型和时变Copula模型)具有更好的数据拟合效果.     

中国股市是宏观经济的晴雨表吗?——基于马氏域变模型的研究

本文运用马氏域变向量自回归模型研究我国宏观经济因素变动对股市的影响。宏观因素选取了工业增加值、消费、出口、通胀率、广义货币增速、利率以及人民币兑美元的实际汇率以反映实体经济增长和货币政策变动。本文首先利用马氏域变模型对所选变量不同时期所处状态进行识别,进而分析了各宏观经济变量周期与股市周期之间的关系;在此基础上,对各序列绝对离差建立马氏域变向量自回归模型,并利用其冲击响应函数研究各宏观经济因素波动对我国股市的影响。研究发现,A股收益率和各宏观经济变量变动都具有明显的非线性;在大多数时间里实体经济变动和股市波动保持了较好的协同性,股市周期略领先于实体经济周期;M2的快速增长往往伴随着股市的大幅上涨,但股市大幅上涨阶段并不与M2的快速增长相伴;利率调节对股市周期有显著的负向影响;通货膨胀对股市收益率影响显著;实际汇率变化周期与股市收益率周期相协同。     

中国股票市场的估价走势研究分析

股票市场由于受到各种因素的影响,股指常表现一定的波动性,这为预测股市的走势带来了困难,本文采用2000年到2008年上证综指的最新数据,利用ARMA模型和波浪理论来综合预测股市的走向。分析研究结果表明在利用波浪理论对股票走势进行预测的时候,再结合AR-MA模型的短期预测,能更加准确地提高预测准确度,把握投到好的投资时机。     

可以不成功,但须负责任

当栀子花开的时候,校园便唱起别离歌。此时此刻,也许,我该重复你们听了许多遍的寄语:譬如感谢师长、感恩母校、感怀时代等等,那样很合时宜,但我猜想,你们并不爱听。上外的好,老师的恩,大家已经感受了4年,不会因为我的赘述而增减分毫。我不是来唱赞美诗的。前几天,上外官网上的一张图片吸引了我的注意:一位叫安来宁的校友席地而坐,倚靠在越野车的轮胎上,拨弄着吉他弹唱原创歌曲《再见,文汇路》。有点文艺,有点沧桑;似在向往,似在回避。今天早上,我     

全球性股市恐慌下的股市日内风险传染:来自欧债危机时期的证据

本文主要着眼于全球性股市恐慌下的中国内地与中国香港、中国台湾、日本股市之间的日内风险传染现象,使用日内5分钟数据,应用FFF回归、FIEGARCH模型、ARFIMAX模型的波动溢出三步检验法,对内地股市与其他三个东亚股市之间的日内波动溢出效应进行了实证分析.本文的主要结论是:中国内地与中国香港股市之间存在着强烈的双向波动溢出效应;中国内地与日本股市互不影响;中国内地与中国台湾股市之间,虽然在非恐慌时期几乎不存在波动溢出效应,但进入恐慌时期后中国台湾股市显著受到内地股市影响.股票市场之间的波动溢出效应具有非对称性特征,并且股市下跌时的波动溢出效应比上涨时要大.     

中国股市与国际股市的极值风险传导效应研究

本文针对股市中具有的部分典型事实构造股市指数损失的标准残差序列,并运用EVT对其极值尾部建模进而估计出股市指数的动态极值风险,然后基于Granger-Causality检验方法分析中国股市与国际上主要股市之间的极值风险传导效应。结果表明,在过去相当长时间内,中国大陆沪市与其它三个国际股市不存在风险传导效应而处于分割状态,但自2007年起,中国大陆沪市可以通过香港市场与其它国际股市进行极值风险传导;日本东京股市极值风险单向传导给香港股市,香港股市又单向传导给美国纽约股市;日本东京股市和美国纽约股市的极值风险存在明显的双向传导关系。