过度关注与股价波动聚集性

依据过度关注假说,建立了基于过度关注的噪音交易理论模型,模型刻画了股票收益率与历史波动的关系,认为过度关注能够产生股价波动聚集性。通过对全球19只发达和新兴国家地区股票指数的收益率数据进行GARCH族实证,结果表明收益波动的聚集性与过度关注有关,新兴国家的历史股票收益率与波动能够预测未来的股票收益率和波动,且收益率的波动对历史波动具有非对称性反应,而发达国家股票收益率波动则不受历史波动的影响。     

基于AHP理论的股票选股模型实证研究

本文利用层次分析法建立了一个对股票的投资价值进行判断的结构模型,并以深沪两市的股票为例,从中选择了四只股票为例子,作了应用的探讨.从选择的四只股票之中得出一支相比较而言最具有投资价值的股票,并进一步验证AHP的理论.     

市场情绪与行业情绪对股票收益的影响

对于现有的投资者情绪研究多数研究者只关注市场情绪层面,对投资者情绪的描述还不够详尽.文章通过对De Long et a1.(1990)的噪音交易者模型的修正,构建市场和行业投资者情绪两个层面的指标,进而研究两者对股票收益的共同作用.结果表明,市场情绪对同期行业超额收益有普遍的正向影响,市场情绪条件期望波动率与超额收益负相关,行业情绪对个股超额收益的预测能力有独特的优势.这些结论在一定程度上揭示了中国证券市场中投资者的交易行为.     

基于混沌时间序列分析的股票价格预测

根据股票市场是非线性动力系统的假设,利用混沌理论对混沌时间序列的分析方法,提出了股票价格预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数和延迟时间分别确定经向基函数模型网络的结构和训练样本对,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,并与前馈神经网络模型相比,可得到较好的预测结果,因而在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

基于CEEMDAN方法和灰色模糊聚类的汇率预测研究

随着国际化贸易进程持续深化,人民币汇率双向波动弹性明显进一步增强,市场预期也进一步分化,如何准确刻画人民币汇率未来走势具有非常重要的意义.模型的预测能力不仅取决于模型设定是否正确,更取决于模型能否将序列数据中蕴涵的复杂信息进行有效提取并予以综合利用.采取分解—重构—集成策略,有效提取汇率序列中不同频次的复杂信息,构建CEEMDAN组合模型对人民币汇率走势进行集成预测.实证研究表明:单一模型的预测能力不如组合模型,而在组合模型中,CEEMDAN组合模型的预测能力明显优于其他模型,能够更好地刻画汇率短期走势.     

人工神经网络在预测集成中的应用研究

本文在分析预测技术的基础上 ,提出了集成时间序列预测与因果预测的人工神经网络模型 ,并用实例进行了分析验证 ,证明该模型在许多性能方面优越于单一模型。     

中国股市已实现?系数的特征分析与建模研究

利用已实现波动方法对上海股市404 只股票的周?系数进行实时估计，分行业对已实现周?系数进行了统计分析，结果表明。高科技行业的?系数同其他行业的?系数有显著性差异。探讨了股本与行业因素对不同模型预测?系数结果的影响，研究表明，平均绝对预测误差MAE和均方预测误差MSE表明预测精度有随着股本增大而减小的趋势，并且保守型行业预测精度要普遍好于高科技行业的预测精度。     

基于RBF网络的股市混沌预测

根据股票市场具有动荡混沌的特性,以相空间重构理论和神经网络技术为基础,构建出股票价格短期预测的网络模型.用某股票的实际收盘价作为观测数据,通过训练RBF神经网络得到预测数据.结果表明,用径向基神经网络预测股价是可行的和有效的.     

A股市场FF模型适用性的实证研究

对三因素模型在我国证券市场的适用性问题,即股票预期收益率与市场溢价因素、公司规模因素和账面市值比因素的关系问题进行实证研究。根据分析样本,得出以下结论:总体而言,三因素模型在我国股票市场是适用的,可以作为一个方便实用的工具来帮助投资者对中国股票市场进行分析和预测;中国股票市场具有规模效应和账面市场价值比效应,价值型股票的收益率高于成长型股票的收益率。     

基于模糊分类变系数的铅锌烧结过程综合透气性状态预测

针对铅锌烧结过程的强非线性、时变等特点,运用智能集成建模的思想,提出一种模糊分类变系数透气性状态预测方法。首先深入机理分析和工况参数相关性分析研究,采用神经网络方法建立工艺参数和时间序列透气性预测模型;然后借助于模糊组合器实现两个子模型的有机组合,设计了模糊分类变系数综合透气性集成预测模型结构,其中加权系数由工况波动程度确定。运行结果表明:提出的集成模型具有较高的预测精度和较强的自学习能力,并且在工况波动严重的情况下,仍然具有好的预测效果,该模型具有一定的灵敏度和鲁棒性。     

基于微观市场结构的股票日内价格趋势预测研究

本文基于演化博弈模型，通过分析在t时刻股票投资者的动态行为，得到投资者总的期望收益，并通过构建动态复制方程得到投资者行为的解。本文进一步通过市场深度来刻画投资者行为与股价的关系，并通过对资金实力和相关参数等取值的讨论，得到了基于微观市场结构的股票日内价格预测模型。本文随机抽取了多日和单日的100只不同股票的分钟数据进行实证分析，并通过与另外四种方法进行比较，证明了本文方法的准确性和有效性。本文的研究不仅为投资者的投资决策提供了很好的参考，对其他金融资产的日内价格预测研究也具有借鉴意义。     

基于趋势面分析的ST类上市公司分布特征研究

上证所与深证所共有1727只股票(含B股)(截止2010年5月7日),其中ST类股票169只.本文运用趋势面分析对ST类股票的分布特征进行了研究.研究结果表明,地理位置与ST类公司的数量之间有显著的相关性,了解其分布特征可以帮助投资者判断某一地理区域投资环境的优劣.     

股票定价理论及其在中国股票市场的应用

股利折现模型在理论上严谨而在实际操作中困难重重。在经济个体的行为服从“均值-方差规则”的假定下,根据资本资产定价模型、套利定价模型以及其他定价理论可以估计股票的收益率。用期权定价公式在一定程度上可以减轻主观预测对股票定价的影响。随着股票定价理论的发展,行为金融学对“理性人”的假设提出了质疑,并分析了定价理论在我国股票市场的应用。     

股票收益与网络媒体的关注度——有限注意力效应的实证研究

每只股票被投资者关注的程度，都可以通过该只股票每天被中国最有影响力的十个财经网站提及的次数来度量。提及的次数为度量投资者有限注意力的新代理变量，可改善前人研究中所选取的代理变量的不足。通过对中国沪深两市的实证分析，使用SVAR等计量模型，发现投资者的注意力与股票的收益率之间有千丝万缕的关系。     

上海股市收益序列的长期记忆性建模分析及预测

应用ARFIMA模型研究上海股票市场收益序列的长期记忆性,揭示了上海股市收益具有较明显的长期记忆性,进而从另外一个角度证实了上海股票市场尚未达到弱式有效的结论。上海股市收益序列进行预测,并与传统的线性模型相比,分整的ARFIMA模型提高了股票收益序列长期预测的可靠性。     

股票内在价值的区间估计

传统的股票内在价值模型由于其固有的一些缺陷，易使投资者在应用此模型对所投资股票进行价值评估时出现高估现象，本文应用马尔科夫链对市场利率的走势进行预测，并以长期债券收益率的预测值作为贴现率建立了股票价值期望值区间估计模型，从而使投资者掌握更多的信息，能够更全面地作出投资决策。     

我国上市公司大股东违规引致的股票信用风险探析

本文将大股东违规行为导致股票价格波动,进而引致中小股东收益的不确定性称为股票信用风险,在证明该称呼合理的基础上又对其内涵、特征、传导机制及其与债务性信用风险的异同等进行了剖析.然后,借鉴债务性信用风险度量方法,提出计量违规概率和违规损失率的方法,并构建了股票信用风险度量模型.据此模型,对我国上市公司股票信用风险进行了实证计算和检验.实证结果表明:我国上市公司股票信用风险状况异常严重,具有小频率大损失、风险损失波动性大、股票之间差异性大等特点.对此,本文提出了相应的对策和建议.     

马尔科夫转换的资本资产定价模型及其最大似然估计

从动态角度研究了资本资产定价模型,提出了马尔科夫转换的资本资产定价模型。与经典资本资产定价模型相比较,由似然比说明马尔科夫转换的资本资产定价模型的最大似然估计的参数好于经典资本资产定价模型的参数,并且对7天的股票收益率进行预测,结果平均绝对预测误差较小,估计出的参数β能更好地描述市场风险,以获得最优收益。     

基于量子粒子群的神经网络集成股市预测模型研究

利用量子粒子群改进神经网络集成个体的网络结构和连接权值,利用主成分分析法提高集成个体差异度,形成一组优良的神经网络集成个体,利用支持向量机回归集成生成输出结论,求出非线性时序函数的全局最优解,随即建立一个基于量子粒子群的神经网络集成股市预测模型.试验表明,该模型能有效提高神经网络集成系统的泛化能力,预测精度高,稳定性好.     

卖空机制对股票定价效率的影响——基于市场微观结构的视角

融资融券业务的推出,为我国证券市场提供了新的交易制度,也为研究卖空机制提供了比较完美的自然实验.两融业务发展的7年间,融资融券标的主要进行过四次调整.文章以两融标的历次调整时点为基准,整理了上交所114只股票在调整时点前后500个交易日的数据,采用了双重差分法对卖空机制和定价效率的关系进行研究,并进一步探讨了卖空机制对定价效率的影响路径.研究结果表明,融资融券的推出显著改善了标的股票的定价效率;卖空机制主要通过影响股票流动性、深度以及投资者的异质信念而间接作用于股票的定价效率.此外,结合国内两融业务的发展现状,为更好发挥卖空机制的正向作用,提出了推广转融通机制,合理推进融资融券业务市场发展的意见和建议.