The Changes in World Oil Prices, Monetary Factors, and Foreign Index Toward Composite Index Movement： Indonesian Case for the Period of 2005-2011

Capital market is one of the drivers of the economy through the formation of capital investor excess as well as an indicator of a country＇s economy. Movement of stock price index is often influenced by many factors, derived from the company＇s performance, monetary factor, and changes in world oil prices. This study highlights the problem in world oil prices due to political turmoil in the Middle East. The samples are taken from the Jakarta Composite Stock Price Index （JCI）, oil prices, Indonesian inflation rate, Certificate of Bank Indonesia＇s （CBI） rate, and the reserve assets, during the period from January 2005 to December 2011 （84 months）. Using the data published by the Bank of Indonesia, reports of the Central Bureau of Statistics （Biro Pusat Statistik, BPS）, and other relevant sources, the data analyzed through the Eviews 7.1. The main objective of this study is to examine the effect of oil prices, foreign stock price index, and monetary variables （inflation rate, CBI rate, country＇s foreign reserves, and others） toward the JCI analyzed through the error correction model （ECM）. Hypothesis testing with the F-test for the 95% confidence level indicates that the oil price, exchange rate （Indonesian Rupiah （IDR）/United States Dollar （USD））, CBI rate, foreign exchange reserves, the Dow Jones Index, and the Taiwan stock index, both simultaneously as well as partially have a significant influence on the JCI.

融合情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法

将时序深度神经网络应用于股票价格预测,已成为量化金融领域的重要研究方向。时序神经网络具有很好的序列数据捕捉能力和学习记忆能力,在股票预测上有一定适用性。但是现有的模型大多存在预测准确度不高、模型结构复杂导致训练时间较长等问题.为了解决以上问题,提出了一种基于情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法。提出了一个基于LSTM-CNN的情感分析模型,用于分析爬虫获取的主流金融论坛股票评论,并获得股票情感指数。为了提高预测准确度,将情感指数和百度搜索指数加入股票交易数据中作为训练集,提出了一个基于TrellisNet和CNN的改进型GAN股价预测模型,利用TrellisNet生成器的卷积特性来捕捉数据的局部特征,选取特征提取能力较强的CNN作为判别器来区别预测结果和真实股价。通过选取10只代表性股票和三种大盘指数的不同时段数据进行算法验证,结果表明,与ConvLSTM和GAN-LSTM预测模型相比,GAN-TrellisNet模型能有效缩短训练时间,提高预测准确率。

投资者关注度对公司股价崩盘风险的影响

资本市场稳定对经济社会大局稳定具有重大意义,而如何促进资本市场稳健发展一直备受关注。本文选取我国2011—2022年A股市场数据,利用上市公司百度搜索指数,实证检验投资者关注度在股价崩盘风险中的影响效应和传导途径。研究发现,投资者关注程度的提升对股价崩盘风险有明显的抑制作用,且股票流动性在其中发挥了中介效应的作用。本文分析结论有利于进一步厘清市场投资者与股市崩盘风险之间的关联,为维护资本市场稳定提供政策启示。

股利情绪、股利迎合与股价崩盘风险——基于百度指数平台搜索量的经验证据

通过Python爬取百度指数平台搜索量数据构建投资者现金股利情绪指数和高送转情绪指数,并以此为基础考察A股上市公司的股利迎合行为及其经济后果.研究结果表明,公司现金股利分配和高送转行为均呈现出明显的迎合特征,并且公司对投资者现金股利情绪和高送转情绪的迎合会导致股价崩盘风险上升.本文进一步研究发现,公司在具有融资需求的情况下实施现金股利迎合和高送转迎合的动机强烈,而在大股东存在减持意愿的情况下倾向于实施高送转迎合.本文通过构建大数据股利情绪指数对公司股利迎合行为的相关研究成果进行了有益的拓展,并对优化我国上市公司股利决策以及提高资本市场运行效率具有重要借鉴意义.

碳价与电力公司股价间风险溢出效应及影响因素研究

研究我国不同区域碳市场价格与电力上市公司股票价格之间的风险溢出效应,对加强碳市场风险管理、推进电力公司节能减排具有重要意义。通过构建溢出指数,从时域和频域2个维度系统考察碳价与电力公司股价之间的静态和时变溢出关系,并进一步探究“碳电”系统风险溢出的主要影响因素。研究发现:从时域看,碳市场价格属于风险净接收方,当碳市场和电力市场出台相关政策时总溢出指数会大幅上升,但溢出效应具有明显的区域差异;从频域看,碳价与电力公司股价间的风险溢出主要发生在短期(20天内),上海和湖北碳市场受到的长期影响略高于北京和广东;从影响因素来看,火电发电量、全国供电煤耗量、可再生能源发电量和全国碳市场的上线交易,均对碳价与电力公司股价间的风险溢出效应具有正向影响,而经济的向好发展对二者间的风险溢出具有一定的抑制作用。

厚尾随机波动率模型下的沪深300股指期权定价分析

首先,对沪深300股指期权交易数据,采用马尔科夫链蒙特卡洛方法、吉布斯采样方法,利用Eviews软件、WinBUGS软件,进行该期权的定价模型选择和参数估计,并通过BUGS程序语言中的贝叶斯估计法,进行模型参数求解.其次,对该期权进行随机波动率模型及B-S模型的实证分析研究,进而通过分析套利空间、误差因素,得出厚尾随机波动率模型对该期权的定价更为准确合理.

跳跃视角下的股指期货价格发现功能研究

为了揭示中国股指期货在跳跃上的价格发现功能,本文采用具有自刺激和交叉刺激特征的二维Hawkes过程,对股指期货和现货的跳跃进行建模,并分别以我国沪深300、上证50和中证500股指期货和现货收益率作为样本,探究我国股指期货和现货的跳跃自刺激行为以及相互之间的跳跃交叉刺激作用。实证结果表明:Hakwes过程对三类股指期货和现货的跳跃均拟合得较好;股指期货和现货的跳跃存在着明显的同向自刺激,且除了中证500股指以外,下跳的自刺激均强于上跳;股指期货的跳跃会显著刺激股指现货发生跳跃,但股指现货的跳跃对股指期货的刺激并不显著。总而言之,中国股指期货在跳跃上具有价格发现功能,期货价格的跳跃能够引导现货价格发生跳跃,而现货价格跳跃对期货价格跳跃的引导作用则不明显。

中证1000股指期货市场价格发现功能研究

本文以现货市场与股指期货市场为研究对象,选取中证1000指数和中证1000股指期货的5分钟高频交易数据为样本数据,通过采用ADF单位根检验、协整检验、Granger因果检验、脉冲响应分析以及方差分解等方法,分析了中证1000股指期货价格发现功能。结果表明:中证1000股指期货虽然上市时间较短,但已具备价格发现功能,期货与现货市场的价格相互引领,同时在价格发现功能中发挥主导作用的是股指期货市场。因此,应重视期货市场的价格发现功能作用,以形成中证1000指数市场高效的价格体系。

卖空限制下股指期货价格波动与基差的关系探究

为研究卖空限制情况下负基差与期货市场的作用关系,将投资受限下的商品经济模型运用于卖空限制的金融市场分析,以投资情绪解释投资者的行为决策,构建了股指期现市场的短期动态模型,并提出了基差与期货价格波动呈V型关系的推论。实证分析沪深300股指期货,发现在距离最后交易日的前20天,均出现程度不一的V型关系,进一步考虑自回归条件异方差(ARCH)效应并进行稳健性分析,结果与模型推论一致。

基于ARIMA-BiLSTM模型的沪深300指数预测

股票价格指数是度量和反映股票市场总体价格水平及其变动趋势而编制的股价统计指标,是反映社会、政治、经济变化状况的“晴雨表”。准确预测股票价格指数波动,有助于防范股票市场风险和保障金融市场稳定发展。由于股票数据的复杂性,本文将时间序列模型与深度学习模型相结合,提出新的组合模型ARIMABiLSTM,对沪深300指数数据集进行性能评估。结果表明,ARIMA-BiLSTM模型可以规避单一模型带来的缺陷,较其他先进方法具有更高的预测精度。文章对构建的模型展开消融实验,研究模型参数设置的合理性,并基于不同数据集进一步验证了组合模型的预测效果。

中国股价指数与宏观影响因素的协整关系研究

本文运用协整理论研究了中国股价指数与其多个宏观影响因素 (宏观经济景气状况 ,货币供应量 ,通货膨胀变化率 ,企业景气状况 )之间的长期均衡关系 ,建立了多因素的长期均衡模型 ,突破了以往的单因素协整关系及传统的多元线性回归模式的研究 ,给出了各影响因素对股价指数波动贡献份额大小的数量化测度 ,同时建立了误差修正模型。

中国17部门资本存量的核算研究

资本存量K在经济学的研究中居于重要的地位,许多重要的实证分析如生产函数的估计、经济增长、投资效率和TFP等都需要K这个指标。在现有的研究中,各个研究者都对此采取了不同的方法,测算的结果也有很大的差距;在已有的研究中,主要讨论的是全国的指标、分省的指标以及某些行业的指标。本文结合投入产出表的数据,给出了一个测算资本存量的方法,并对中国17个行业的资本存量进行了估算。

股指与股指期货价格发现过程研究

使用脉冲响应和一般因子分解模型检验了标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、日经指数和金融时报100指数现货市场和期货市场之间的价格发现过程.结果发现,期货市场在价格发现过程中占主导地位,并且随着期货市场的发展,期货市场在价格形成过程中的作用越来越大,起到了信息(定价)中心的作用.

行业股票价格指数波动特征的实证研究

行业风险是投资者进行投资决策、选择行业时要考虑的主要因素之一。行业股票价格指数的波动性常用来衡量行业的风险。本文采用四种具有代表性的衡量波动性的指标来研究行业股票指数的波动特征,将总风险量化分解为与市场相关的风险和行业特有的风险两部分,对各行业的风险特征进行深入分析。实证研究采用深交所依据《上市公司行业分类指引》所编制的行业指数数据,分阶段估计股票行业指数的波动性,并进行Kendall协同系数检验。结果表明,不同阶段的行业总体波动性和行业特有的波动性排序间存在一致性,即行业间的波动性大小次序相对稳定,但在与市场相关的波动性排序上不具有稳定性。本文的结论刻画了中国股票市场行业股票指数间的波动性特征,与国际上的相关研究成果具有可比性,对资产在行业间的配置等投资策略问题的研究有参考价值。

灰色预测模型在股票价格中的应用

对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策 ,关系到投资者的切身经济利益 ,因而对预测的准确性要求较高。本文拟尝试将灰色系统理论应用于股票市场 ,建立GM( 1 ,1 )模型 ,并通过对上证综合指数的预测说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。

上证指数奇异信号统计检测的小波分析

本文采用二阶 B——样条小波函数对上证指数进行了小波变换处理 ;当选取 j=6,c=1时 ,则在 ξ=2 j/ 2 +1/ 8分割下检测出了 1 0个奇异点 ,并对两个典型奇异点的社会和经济背景进行了分析。

基于DFA的股价指数自相关分析

以股价指数的自相关函数为时间序列,运用非趋势波动分析DFA方法研究我国股票市场的长期相关性。结果表明,上海股票市场和深圳股票市场在跨时间尺度的股价指数之间存在着相关性,呈现为持久性的时间序列,随机游走不再适用股价指数的有偏随机游走是当下投资者对信息反应生成的,由于市场信息不具有同质等量分布,造成交易者对信息理解的差异,信息不能瞬间或及时反映到股票价格中,存在着复杂滞后交易,导致了股价指数的有偏随机游走。

股票市场分布特性的小波方法研究

提出了一种研究股票市场分布特性的小波方法.对股价指数序列进行小波分析,发现其中存在的分形现象类似于一种更广的噪声———分形噪声;并进一步对股指对数收益率作分析,指出分形噪声可以更好地刻画股价指数数据的波动特性,对数收益近似服从正态分布.实证分析表明,股票市场具有自相似结构.对股价指数序列来说,表现为近期的正相关;而对数收益率也是具有分形分布的持久性序列,基本上为负相关.这为进一步研究股价指数的性质并预测其发展趋势,来获得更大的收益提供了有效的方法和结论.

对中国A股市场新股初始回报的分析与研究

通过对1997年1月至2002年10月期间上市的641只普通股A股进行多变量时间序列分析,发现:整体价格水平对初始回报产生正影响;发行规模较小的公司的初始回报较高,给承销商垄断权利假说提供了支持;在深圳市场上,中签率与初始回报间是显著负相关的,说明初始回报与申购风险成正比,大的机构投资者为了弥补申购风险有操纵上市价格的嫌疑.发行到上市的时间间隔对初始回报的影响随着样本区间的缩短而增强.

中国股市股价指数变动的协整研究

对上证A股指数和深证A股指数之间、上证B股指数和深证B股指数之间、上证A股指数和上证B股指数之间以及深证A股指数和深证B股指数之间协整关系的存在性进行了研究 ,结果表明 ,上证A股指数和深证A股指数之间、深证A股指数和深证B股指数之间存在长期均衡的协整关系 ,而上证A股指数和上证B股指数之间、上证B股和深证B股之间不存在长期均衡的协整关系。该结论对分散投资具有一定指导意义。