CAPM在深圳股市的实证检验

作为现代金融投资组合理论体系中得到最广泛应用的核心内容,资本资产定价模型一直是实证检验和学术界瞩目的焦点,也有一些批评家认为它在实际应用中缺乏效力.在目前中国股市存在严重投机行为和缺乏市场效率的情况下,我们在实证检验部分进行了深圳股市的CAPM实证检验.得出研究结论认为深圳股票市场风险和收益关系并不与CAPM理论描述相一致,存在其他因素影响股票市场运行.     

模型不确定性条件下的Robust投资组合有效前沿与CAPM

本文提出了Robust投资组合有效前沿的概念,并研究了模型不确定性条件下的资本资产定价模型(CAPM)。研究发现,当市场上不存在无风险资产时,模型不确定性对风险资产投资比例的影响是非平等的,因此会导致投资组合的非分散化;而且此时的两基金分离定理以及零-βCAPM也不成立。但是当市场上存在无风险资产时,模型不确定性对风险资产投资比例的影响则是平等的,并且两基金分离定理仍然成立,因为任何Robust有效前沿组合都可以表示为市场组合与无风险资产的线性组合。而此时的CPAM仍然能够成立,只是在表达形式上增添了一个因子--不确定性因子;并且所有资产或资产组合的超额收益都可以分解为风险溢价与不确定性溢价两部分。     

CAPM模型的实证检验——基于我国上市银行股2011~2014年的数据分析

本文基于我国上市银行股2011~2014年的数据对CAPM模型进行了实证检验,结果表明,CAPM模型对4组银行股收益情况解释能力均显著,即4个组合超额收益与市场超额收益的一元线性关系显著,其中,小规模、高账面市值比银行股的贝塔系数大于1,其系统性风险和风险报酬均高于市场平均,适合在牛市持有;对4个组合来说,CAPM模型的拟合优度均不高,还存在其他重要解释变量。市场风险是解释银行股收益率不可或缺的重要因素,且中国银行业整体系统性风险较小,适合长期价值投资。     

基于β系数优化的动态投资组合策略研究

本文提出一种股票动态投资组合策略，首先通过上升和下降贝塔来优选行业，然后在选择的行业中构造股票投资组合。对于股票投资组合，利用均值方差投资组合模型作为内核，通过引入参考时间窗口和持有期限窗口两个外生参数构建动态的均值-方差模型，并实证检验了模型的可行性。然后再经过多项业绩评价指标对比分析得出动态投资组合策略的收益明显优于被动投资策略，这种动态投资组合策略能够获得部分超额收益并且具有更好的可靠性。本研究为投资者提供了一种定量的投资组合管理方法，并从侧面验证了我国股市的非有效性。     

投资者行为模型及行为投资策略分析

本文从行为金融学视角对证券投资者心理与行为特征进行了分析,并分析了我国证券投资者的投资行为。总结了比较有效的解释常见投资者行为的行为金融模型,并提出有针对性的行为投资策略。     

基于投资分析的股票市场演化元胞自动机模型

本文用元胞自动机作为复杂系统的研究工具，在己有的关于股票市场演化的基本模型基础上．建立了基于投资分析的股票市场演化模型，并对以从众行为规则作为模型的底层平台作了进一步的阐述。本文以兖州煤业股票市场为例开展了应用研究，现实市场与虚拟市场中的分形维的比较分析，反映演化模型与现实市场的吻合程度已经从总体上达到了较高的水平，表明投资分析技术能合理地体现在股票市场的元胞自动机模型中，为深入探索股票市场的复杂性提供了一种有效工具。     

条件CAPM与横截面定价检验:基于中国股市的经验分析

假设资产系统风险(市场贝塔)随经济状态变动,建立具有动态参数的条件CAPM并应用广义矩方法进行横截面定价检验.研究发现相对于CAPM、消费CAPM、投资增长、三因素模型等经典资产定价模型,条件CAPM具有明确的经济含义和较好的解释能力.在5个备选状态变量中,贝塔随每一个变动都对横截面收益有显著的解释能力,相对而言,上海银行间同业拆借利率(L)、广义货币供应量增长率(△lnM)等资金因素在中国证券市场有更重要的影响.本文发现小公司的系统风险一直高于大公司.小公司对经济状态更加敏感,因此它在经济不景气时的风险相对大公司更高.投资者应关注资产风险的动态变化.     

投资组合策略的有效性检验:基于中国市场的实证分析

本文针对中国股票市场的实际特点,对几种典型的投资策略进行了分析比较。本研究选取不同类型的数据库作为研究对象,截取出不同时间段的数据用以检验各种投资策略在各种投资背景下的表现。检验结果表明,对于行业层面的投资而言,基于数量化模型的优化策略总体表现较好;但在个股层面,市场组合策略的总体表现较好。此外,当资产数目较大时,简单的1/N平均投资策略在个股层面的投资表现也较为突出。而在股市行情处于单一的牛市或熊市的情形下,基于数量化模型的优化策略的表现比它们在长期平均行情下的表现更好。本文初步探析了这些现象背后的原因。这些结果表明策略类型的选择、参数估计的样本选取是实际投资操作中不可忽视的环节。     

定量投资与定性投资对比分析及实证研究

我国证券市场经过十多年的发展,市场规模不断扩大,市场创新不断深化,市场信息披露不断完善,市场与国际接轨的速度不断加快。在这种情况下,价值投资理念逐渐深入人心。随着投资观念的变化,相对于依赖投资人能力、经验来进行投资决策的传统定性投资方式,投资界引入了国外成熟的主要依据数量模型计算得出投资决策的定量投资方式。本文给出了定量投资的概念、量化基金的分类,回顾了量化基金的发展史,并在此基础上,将其投资流程与传统定性投资基金进行比较分析,从而得出定量投资的优势,使人们对量化基金及其投资策略有一个比较清晰的认识。     

基于定单流的动态投资策略及实证

引入定单流指标捕捉资金流向, 提出定单冲击系数刻画资金流向的变化速度, 从金融市场微观结构视角, 建立了基于定单流的动态投资策略。从投资者期望效用最大化角度出发, 通过构建Lagrange函数, 推导出了动态投资策略的最优投资权重。选取2009年6月1日--2009年7月31日深证综指指数股票日数据进行实证分析, 实证结果表明, 基于定单流的动态投资策略能取得更好的投资收益。基于成对数据的t检验结果表明, 基于定单流的动态投资策略能获得超额收益。本文的研究为金融市场微观结构视角下的投资策略构建提供了新的方向。     

基于CAPM的BOT项目“有限追索权”融资决策模型

为研究BOT项目有限追索权融资中贷款资金与股本资金在贷方和项目公司之间合理分配问题(即BOT最优融资结构),本文考虑项目公司和贷方根据CAPM方法进行投资决策,通过分析它们投资策略在利益上的冲突关系而建立一个BOT融资模型,并且用博弈论方法研究模型最优解的存在性及其性质。研究结果不仅为项目公司和贷方提供了对BOT项目融资决策的理论方法,而且为政府对BOT项目的管理提供了重要的理论工具。     

基于行业投资组合的投资基金羊群行为模型与实证

本文在分析既有羊群效应研究的基础上，将羊群效应的研究方法归纳为“先验型”和“后验型”羊群效应。设计出一种基于行业投资组合聚合强度的羊群效应模型，运用我国投资基金的行业投资组合数据进行羊群效应的实证检验，计算出羊群指数，结果表明我国的投资基金存在明显的羊群效应。为了验证该方法的有效性，本文还设计一个检验模型，运用传统的羊群效应形成的逻辑对本文所构建的模型和实证结果进行回归检验，检验结果在某种程度上表明了模型的有效性。     

投资者行为模型及行为投资策略分析

随着金融界的不断发展,投资者的队伍越加壮大。本文通过金融学对证卷投资者的行为特征和心理状态进行了详细的分析,并针对国内证卷投资者分析其投资行为。总结了相对较为有效的解释和经常可见投资者行为的金融模型,并提出了较为有效的行为投资策略。     

公司长期负债与投资行为关系研究——基于中国上市公司的实证分析

本文以中国上市公司为研究对象,立足于代理理论,依据企业资金流假说设立联立方程组模型考察长期负债对企业投资的影响。研究发现(1)新增长期负债作为一种资金来源与新增投资正相关(;2)企业综合财务风险越低,新增投资越多。当过多负债导致企业承担巨大财务风险时,企业的投资能力显著削弱(;3)新增长期负债中的银行贷款与公司债券作为支持投资的资金来源相互间并不存在显著的竞争关系,长期负债中与投资相关度非常高的仅长期借款这一项目(;4)新增长期负债的波动与投资波动正相关。     

风险投资机构人力资本与投资策略的实证研究

风险投资机构投资策略与其高管团队人力资本之间具有密切关系。以中国143家风险投资机构的高管团队成员及机构投资事件为对象,通过高管人员不同的教育背景和经历对投资风险的认知差异来探讨机构在投资阶段、行业及地域上的策略偏好,基于高层梯队理论和风险认知概念,针对人力资本要素提出5组假设,采用多变量回归模型对数据进行分析。研究结果表明,高管团队中具有创业或海外经历和金融或咨询行业从业经验的成员比例较高的机构更倾向投资早期阶段的创业企业,具有理工类教育背景和咨询行业从业经验比例较高的机构表现出投资行业专业化。机构高管团队中具有海外经历和金融行业从业经验的成员越多或具有理工类教育背景的成员越少,该机构投资的地域范围越广。     

不同态势下β特征及其与收益关系研究

分析了中国证券市场中不同态势下各行业β值的不同表现特征,检验了中国证券市场成立以来至2003年12月13年间β与收益的关系,发现引入市场态势后,条件CAPM的解释能力显著增强;当市场处于牛市(熊市)时,β与收益呈显著正(负)相关;得出了β仍然是度量资产风险的重要方法的结论.     

基于VaR的证券投资基金风险分析与投资策略研究

本文首先介绍了VaR的产生、特点和在证券投资基金风险管理中的运用,然后对证券投资基金面临的主要风险进行了描述,第三部分是实证分析,最后对我国投资者购买证券投资基金提出了一些投资策略.     

股市涨跌预测与量化投资策略:基于时变矩成分分析

利用时变矩成分分析提取高阶矩吸收率,改进基于阈值的高阶矩因子个数选择方法,提出基于元素值的联合矩成分分析权重设定,构造了一种基于股票市场高阶矩相关结构的量化投资策略。研究表明,基于矩成分吸收率的投资策略能够对股市涨跌做出有效预测,对于股市的重大系统风险尤为敏感,在熊市中也有良好表现;基于单因子吸收率、累积三因子吸收率和赫芬达尔吸收率的高阶矩投资策略优于二阶矩吸收率投资策略,而三阶矩单因子吸收率投资策略最优,基于元素值权重的投资策略优于基于元素个数权重的投资策略;量化投资策略具有参数稳健性,且可通过优化高阶矩的时变结构对投资效果进行优化。     

基于一般失望模型的证券组合投资分析

基于Jia&Dyer(2001)[7]的一般失望模型,给出了一种新的非对称风险度量方法,它利用"上偏矩(upper partial mement)"来修正下方风险,不仅只考虑收益低于期望收益率时所带来的损失,而且利用了超过期望收益率时可能带来可观利润的收益.进一步给出了基于该非对称风险度量的组合投资计算方法,并通过上海证券市场的实际数据验证了该方法的有效性和实用性.