沪深股市日收益率波动性比较分析

条件异方差是金融时间序列变量的一个典型特征。在分析沪深股市指数数据统计特征的基础上,用GARCH-M模型和门限ARCH(TARCH)模型分析2001年6月到2005年3月期间中国股市收益的波动特性,并对沪深两市进行比较,可以发现沪市内在的不确定水平比深市高,沪市市场上新的正面消息对市场波动性的影响则比深市大。中国股票价格的波动具有明显的杠杆效应,且沪深股票市场杠杆效应不同,当出现"利好消息"时,深市比沪市的冲击大,出现"利空消息"时沪市比深市的冲击大。     

沪深股市结构特征及作用关系研究——基于EEMD和状态空间模型

运用实证方法, 从结构和动态两个视角考察了沪深股市之间的异同及作用关系。通过总体经验模式分解(EEMD)发现:沪深股指是由高频、低频和趋势项三类分量组成, 且各结构分量在总量水平中的贡献不同。其中, 深市趋势项对总量的贡献率高于沪市, 反映出深市的走势较沪市更加平稳;沪市高低频分量对总量的贡献率高于深市, 表明沪市的波动性大于深市。同时状态空间模型显示, 沪深股市趋势项分量之间的作用关系体现了沪深股市收益率双向传导, 沪强深弱的股票市场格局。低频分量之间的作用关系则表明我国股市的调控能力需进一步提高。     

沪市综合指数杠杆效应的实证分析

本文应用EGARCH（1,1）模型刻画沪市的杠杆效应,估计出了沪市非对称波动的实证模型,并通过EGARCH（1,1）模型刻画出了05年前后两个时间段的信息冲击曲线,。研究发现沪市在05年之前存在明显的杠杆效应,而在05年之后杠杆效应却明显的变小。结果表明：05年之前,利空消息对沪市收盘价格指数冲击效果是利好消息的2.18倍,而05年之后却为1.42倍。对此,本文从投资者的非理性和市场的有效性两点出发,说明了波动性与杠杆效应变小的原因。     

我国股市价格变动与交易量波动关系研究——基于BEKK模型的实证分析

采用BEKK模型对沪、深两市A股收益率与交易量变动率的关系进行实证研究。结果显示,在变量波动性传递的ARCH效应方面,深证A股交易量波动冲击对收益率影响显著,但上证A股此类效应却不显著,这意味着深市A股上期观测到的交易量波动信息影响到收益率变动,而沪市A股上期交易量对股价变动的影响微弱;在变量波动性传递的GARCH效应上,两个市场亦存在较明显的差异:深证A股存在双向波动性传递,充分体现两变量波动的反馈效应,而上证A股仅存在单向波动性传递,体现为交易量波动的持久性对收益率产生影响。     

汇率变动的出口价格传递效应再评估——一个非线性视角的考察

人民币汇率在样本期内确实发生了两次显著的结构突变而呈现非线性特征,发生时点分别为2002年5月和2007年2月;结构突变前后汇率变动对出口价格的传递效应均存在,但所表现出的传递效应存在显著的差异性。结构突变前,汇率变动对出口价格的传递效应较小,而结构突变后,汇率变动对出口价格的传递效应明显增大,但这并没有改变我国出口汇率传递弹性不完全的共性。我国出口产品在与国外市场上同类产品进行竞争时仍具有一定的价格积累优势,但这种优势在悄然发生改变并趋于消失。经研究发现,汇率并非引起美中贸易失衡的首因,我们更无须关切来自各方有关汇率被"低估"的舆论谴责,而只需依据我国既定的汇率制度改革步伐稳步推进,并加快我国产业转型升级步伐,以助力我国价格积累优势的再现。     

中国沪深股市均值回复效应实证研究——基于GIBBS抽样方法

使用一种新的模拟方法：GIBBS抽样对沪深股市月超额收益率数据进行标准化后,基于VR检验研究两市月度超额收益率是否存在均值回复效应。实证结果表明,1996年到2006年的11年间,在间隔为3-33个月的水平上,沪深股市都不存在均值回复效应,即两个市场都达到了弱式有效,而沪市的有效性大于深市。传统的抽样方法只考虑数据异方差的持续性而忽略异方差的具体形式,文章基于一个Markov-Switch模型进行GIBBS抽样,在估计VR的经验分布时考虑了数据异方差的持续性和具体形式等信息,因此结论更加可靠。     

次贷危机下香港和上海股票市场对深圳股票市场的影响分析

为了验证次贷危机下沪市和港市对深市影响的大小及变化的两个假说:沪市对深市的影响大于港市对深市的影响;港市沪市对深市的影响是时变的.采用2007年3月13日至2009年3月31日深圳成指、香港恒生指数和上证综指的日收盘价做分析,将收益与波动作为刻画股市信息的变量,并把深市受到的收益和波动冲击分解为来自自身的"本地因素",来自沪市的"区域因素"和来自港市的"世界因素",利用ARMAX-EG ARCH模型,对牛市、熊市时期沪市和港市收益对深市收益影响程度的变化进行了分阶段计量检验,结果均与假说相符.另外,格兰杰因果检验、脉冲响应函数和预测方差分解则从动态的角度进一步支持了假说.     

沪深股市周内效应再检验

运用GARCH(1,1),GARCH(1,1)-M和EGARCH(1,1)模型,对中国沪深两市收益率进行了收益率均值的周内效应和收益率波动性的周内效应实证分析。同时对样本区间进行分段处理,以检验自1996年起实行的涨跌停板制度对股市周内效应是否存在削弱作用。研究发现,中国股票市场在相应的样本区间存在显著的周内效应,但是在不同区间周内效应的具体分布不尽相同。同时发现,股票风险的增加能够增大收益率,且收益率的波动性存在杠杆效应。     

终止上市制度变化、问题及对策研究

从证券市场中长期存在的痼疾"退市难"问题出发,在沪深两市刚刚发布新退市制度的大背景下,以深市的新退市制度为重点进行研究。首先,对比了深市新旧退市制度在终止上市环节的差异。其次,以深市截至2013年4月10日被处以退市风险警示但仍未退市的*ST公司为样本,假设新制度在2008年1月1日起开始实行,观察新制度在2008—2011年间在终止上市环节上对样本的约束力。通过研究发现,新制度对于*ST公司的约束力确实有很大提高,但仍存在很多问题。最后,针对这些问题提出了证券市场中监管者在新形势下的改进策略。     

上市公司财务杠杆与绩效的相关性研究

通过对我国上市公司财务杠杆指标的实证分析,研究了公司财务杠杆与公司基本面之间的相关关系。文中选取2003年至2005年沪市和深市部分上市公司为研究对象,运用一元和多元回归分析。考察了财务杠杆与净资产收益率、每股收益、总资产收益率、Tobin’s Q值的相关性。     

沪深股市投资风险的极值理论分析

极值理论（EVT）在金融风险管理中起着重要的作用,它是关于金融市场风险的建模与量化的主要方法之一。本文运用极值理论中POT模型的除串法对沪深股市近11年来的投资风险VaR和CVaR分两阶段作了比较分析,结果发现沪深股市收益率的分布一直都呈现厚尾性,沪深股市的投资风险总体上均在减小,而且沪市的投资风险一直小于深市,这与我国目前的经济社会现实是一致的。     

A股波动潜在风险的实证分析

运用扩展的EGARCH-M模型和基于扩展的EGARCH-M模型的VaR模型,以1996年12月16日至2004年2月20日沪深两市A股指数的日收盘价和A股日交易额为样本,拟合了沪深股市的波动,并进一步测算股市波动的潜在风险,通过对实证结果的解释,指出沪深股市潜在风险的一些基本特征.     

上市公司国有股结构与效益研究

对深市 4 0指数的沪市 30指数样本公司 1998— 2 0 0 0三年来的股权结构和经营效益的数据的统计分析 ,可以看出上市公司股权结构与经营效益之间存在的关系 ,不同国有股比重的公司之间存在效益上的差异。     

中国A股市场结构性突变研究

中国A股市场近几个月以来表现出非常大的波动性,经常出现千股跌停或者千股涨停的现象,能不能基于股市之前的历史信息提前发现涨跌拐点?尝试利用Relative unconstrained Least-Squares Importance Fit-ting(RuLSIF)模型,以六维矩阵为样本,基于时间序列样本间的非参数密度函数比估计A股市场的结构性变点去分析中国股市的结构变点问题.实证结果表明,自从A股成立以来,2014年10月16日为市场结构突变最大点,即从该日开始,A股市场的市场结构已经发生本质的改变,和之前的市场结构具有很大的不同.模型基于样本内数据得出的样本外预测与实际走势较吻合,进而模型可以为实际投资中对阶段性投资策略的调整提供参考依据.     

深市上市公司控制权转移的市场反应

国外大量的实证研究认为公司控制权市场的存在能够为股东创造价值。由于我国上市公司国有股和法人股不能上市流通,通过场外交易的公司控制权转移是否也能为股东创造价值是一个需要实证的命题。以我国2000～2003年深市发生的61起上市公司第一大股东变更为研究样本,应用事件研究法对我国控制权市场的作用进行了检验。采用的标准化残差方法克服了事件研究中因控制权转移事件引起的股价波动性变化对统计结果的影响,同时分析了在控制权公告期内股票成交量的异常变化。研究结果发现,控制权转移期间上市公司的股东平均获得3.857%的累积超额收益率,深市的上市公司控制权转移信息存在明显的提前泄漏现象。     

我国开放式基金收益及波动性的周内效应研究

运用均值方程含有虚拟变量的GARCH(1,1)模型和条件方差方程含有虚拟变量的修正的GARCH(1,1)模型,分别对2003年6月1日至2005年8月18日期间中国开放式基金收益的周内效应和收益波动性的周内效应进行实证研究,结果显示,在研究期间内样本基金收益及收益的波动性在周三这一天显著不同于其他交易日,说明存在“周三效应”。     

基于GARCH族模型的葡萄酒投资指数的波动性分析

对葡萄酒投资市场的波动性进行研究,选取伦敦葡萄酒交易所(LIV-EX)发布的样本区间为1988年1月至2013年11月的LIV-EX Fine Wine Investables Index月度数据,对FWI月收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验。基于GARCH(广义自回归条件异方差,Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity)族模型来描述FWI的波动集聚性、敏感性及其杠杆效应。结果表明,FWI月收益率序列是平稳的,其指数波动具有高阶ARCH效应,并且具有正向非对称的反杠杆效应,但不存在ARCH in Mean效应。     

现货市场与期货交易行为对期货市场波动的影响——来自中国农产品期货市场的证据

期货交易对波动性的影响一直以来都是一个备受争议的课题。建立了包含预期风险收益、现货市场和期货市场非对称信息冲击效应的EC-TARCH-M模型,对大豆、豆粕、玉米和强麦等期货的交易行为、现货市场信息冲击与期货市场内在波动性之间的关系进行深入研究。结果表明,期货交易行为均对波动性有着显著影响,但影响的方向和程度不一致,投机交易会加剧期货市场波动性,而市场深度却有助于降低期货市场波动性。不同期货市场波动性对来自现货市场的信息冲击反应不一,但对来自期货市场中的信息冲击具有"杠杆效应"。     

美联储加息对中国金融资产价格的冲击效应研究

在中国经济深度融入世界经济的进程中,美联储加息对我国金融资产价格的冲击效应值得高度关注。为此,将利率、汇率以及股票价格纳入统一的分析框架,构建TVP-FAVAR模型,基于1999年1月至2018年10月的月度数据,检验美联储加息对中国利率、人民币汇率和股票价格等金融资产价格的冲击效应。实证研究结果发现:中国利率在美联储加息的冲击下表现为正向反应,持续期接近一年,且存在一定程度的时滞;人民币实际汇率在美联储加息的冲击下表现为负向反应,持续期相对于中国利率反应的持续期稍短,但不存在时滞;样本期内,中国股票价格在美联储加息冲击下由前两轮加息周期的正向反应转变为新一轮加息周期的负向反应,持续期不长,且不存在时滞。总体来看,美联储加息对中国三种金融资产价格的冲击效应在不同时点表现出明显的时变特征,这种时变特征与美联储每轮加息周期所处的国际宏观环境和中国国内经济发展状况有关。     

上海股票市场"规模效应"的实证研究及原因探析

"规模效应"是股票市场上一种重要的异常收益现象,反映了股票收益与公司规模之间的反向关系.选择沪市所有A股为样本,以流通市值来衡量公司的规模,1997年1月至2002年12月间沪市股票(组合)的平均收益与公司规模之间具有明显的负相关关系.通过逐月横截面回归分析进一步检验了公司规模对股票收益的解释能力,证明了沪市"规模效应"的稳健性.上海股票市场"规模效应"产生的原因主要在于市场操纵和公司购并行为.