The chaotic behavior among the oil prices, expectation of investors and stock returns: TAR-TR-GARCH copula and TAR-TR-TGARCH copula

This paper has two aims. The first one is to investigate the existence of chaotic structures in the oil prices, expectations of investors and stock returns by combining the Lyapunov exponent and Kolmogorov entropy, and the second one is to analyze the dependence behavior of oil prices, expectations of investors and stock returns from January 02, 1990, to June06, 2017. Lyapunov exponents and Kolmogorov entropy determined that the oil price and the stock return series exhibited chaotic behavior. TAR-TR-GARCH and TAR-TR-TGARCH copula methods were applied to study the co-movement among the selected variables. The results showed significant evidence of nonlinear tail dependence between the volatility of the oil prices, the expectations of investors and the stock returns. Further, upper and lower tail dependence and comovement between the analyzed series could not be rejected. Moreover, the TAR-TR-GARCH and TAR-TR-TGARCH copula methods revealed that the volatility of oil price had crucial effects on the stock returns and on the expectations of investors in the long run.

基本养老保险基金投资、股票收益率与股价波动性

以2017—2022年各季度基本养老保险基金投资数据为样本,考察基本养老保险基金投资对股票收益率与股价波动性的影响。结果显示:基本养老保险基金持股比例变化对股票未来收益率有一定预测效应,持股比例增加会加剧股价波动。异质性检验表明,被持股公司规模越大,持股比例变化对股票收益率的影响越不明显,对股价波动性影响的时滞性越强。对于短期持股而言,持股比例增加会加剧股价波动,而对于长期持股而言,持股比例增加有利于稳定股价。鉴于此,应继续推动基本养老保险基金全国统筹,进一步扩大其市场化投资规模、延长投资考核期限,提升基金可持续发展能力。

基于预期盈余增长的质量测度与定价能力

从质量溢价驱动因素视角构建基于预期盈余增长(expected earnings growth,EEG)的质量测度指标,分析该指标与股票预期收益的关系,进一步构造EEG质量因子并将其纳入Fama-French三因子模型,研究该因子的定价能力.研究发现:EEG质量测度指标可以衡量公司的预期盈余增长;EEG质量测度指标与股票预期收益显著正相关,表明EEG质量溢价显著存在;EEG质量因子对股票横截面组合收益的解释能力较强;引入EEG质量因子的四因子模型比Fama-French类模型具有更高的定价效率.研究结论可以丰富资产定价相关理论,为投资者理性决策、监管者培育良好投资理念和提升市场定价效率提供参考.

ESG评分对企业股价的影响研究

2020年“双碳”目标提出以来,低碳发展与绿色转型成为未来半个世纪国内社会经济体系发展的主旋律,我国证券市场中的投资者对企业的ESG表现及披露有了更多关注。本文通过获取2019―2022年沪深300指数成分股上市公司的股票价格数据,在Wind平台获取其对应的ESG评分数据,以申万一级行业分类为行业分类标准,将2019—2022年的Wind ESG评分作为解释变量,建立模型进行回归,对ESG评分与股价收益率之间的关系进行实证检验,以期探究不同行业之间ESG评分与股票收益率的差异,为投资者提供具有参考价值的投资建议。

金融行业上市公司公允价值会计的价值相关性

公允价值会计对金融行业的重要性强于其他行业,本文以2007~2013年沪深两市金融行业上市公司为样本,使用价格模型和收益模型检验公允价值会计对股票报酬与股票价格的影响。基于金融资产处置时公允价值变动转回特征,本文对交易性和可供出售金融资产公允价值变动信息进行检验发现：公允价值计量的每股净资产对股票价格和股票报酬均有显著解释力;考虑公允价值变动损益转回的交易性金融资产等产生的公允价值变动损益对股票价格和股票报酬有显著解释力,不考虑转回的公允价值变动损益对股票价格和股票报酬均无显著解释力;可供出售金融资产的公允价值变动信息不具有价值相关性,表明我国证券市场具有＂功能锁定＂效应,信息使用者＂丢了西瓜捡芝麻＂。

发行可转换债券对公司股票价格影响的实证研究

对我国上市公司发行可转换债券对股票价格的影响进行了实证分析 ,结果发现 :上市公司发布发行可转换债券公告后 ,二级市场股票价格显著上升 ,说明投资者青睐可转换债券 .回归研究表明 ,发行可转换债券宣告效应与发行公司的公司规模 。

负商誉的价值相关性研究——基于新企业会计准则的实证研究

基于新企业会计准则下负商誉的会计政策,运用剩余收益估值模型和回报模型,本文系统探讨了负商誉对股票价值和超额回报的影响效应。研究发现:(1)扣除负商誉后的剩余收益对股价有显著正的解释力,而负商誉与股价负相关;(2)扣除负商誉后的未预期盈余对超额回报有显著正的解释力,负商誉与超额回报负相关。实证结论说明,市场不仅能够辨别盈余结构,而且市场投资者能够辨别负商誉的价值含义。

利率波动对股票价格影响的实证研究

就利率如何影响股票价格进行了理论分析,并利用上海证券交易所7天国债回购利率与上证指数数据进行了实证研究,发现中国的股票价格与利率之间存在共同的长期趋势,利率的日度波动领先股票日收益率的变动。对此现象,给出了一些相应的经济解释和政策建议。

基于流动性风险的多因素定价模型及其实证研究

本文通过构造基于流动性风险的多因素定价模型,研究了流动性风险对证券均衡价格的影响。研究表明,在假定流动性是证券收益补偿变量的前提下,证券的期望收益除了与证券的协方差风险有关外,还与证券的流动性风险和市场证券组合的流动性风险有关;流动性对期望收益具有一定的预测性,由于证券流动性是持续性的,当前流动性较差的证券在未来的流动性也较差,因而其未来的流动性风险补偿应该较高,即预期收益较高。

基于流动性风险的证券定价模型及其实证研究

本文研究了流动性风险对证券均衡价格的影响。研究表明,在假定流动性是证券收益补偿变量的前提下,证券的期望收益除了与证券的协方差风险有关外,还与证券的流动性风险和市场证券组合的流动性风险有关;流动性对期望收益具有一定的预测性,因为证券流动性是持续性的,当前流动性较差的证券在未来的流动性也较差,因而其未来的流动性风险补偿应该较高,即预期收益较高。

基于Copula函数的国际原油价格与股票市场收益的相关性研究

针对国际原油价格与金砖五国股票市场收益之间的相关性问题,使用AR(p)-GARCH(1,1)-Copula模型进行检验。运用广义误差分布(GED)获取收益残差序列,对WTI原油价格和金砖五国股市收益之间的相关性进行实证分析。研究结果表明,国际原油价格与中国股市收益呈现微弱的相关关系,而与其他四国股市收益的相关关系较为明显。用时变SJC Copula模型刻画国际原油价格与金砖五国股票市场收益的相关性最为合适。

基金投资对股市价格压力效应的量化分析

已有诸多文献研究了我国基金的流动性问题,但是基金投资究竟给股市带来多大的价格压力至今尚不清楚。本文量化了基金的价格压力效应,并且将基金的投资行为细分为首次重仓买入、完全退出和增减仓四类分别予以研究,发现基金完全退出时的价格压力最大,其价格压力系数为-1.2121,从幅度上看远高于基金首次重仓买入时的0.4681以及进行增仓调整时的0.2161。这表明基金集中性卖出股票时支付了巨大的压力溢价。这源于机构投资者中以基金一方独大的布局结构,不利于我国证券市场长远发展。

国有产权、掏空动机与公司表现——以金融危机为背景

以金融危机为背景,研究国有产权与上市公司表现的关系。结果表明,最终控制人为国有的上市公司在金融危机期间的表现更好,国有控股对股票价格收益有正向作用。同时,国有最终控制人仅在金融危机期间可以减小公司受到ST处理的概率。进一步研究发现非融资约束企业中,国有产权对公司股票收益率起正向作用,而在融资约束企业中国有、非国有企业没有明显差异,说明在金融危机中国有最终控制人对企业"帮助之手"更强,而"攫取之手"更弱,对企业的掏空动机更弱,从而使得国有企业表现相对更好。

人工智能与中国股票市场——基于机器学习预测的投资组合量化研究

人工智能在21世纪以来发展迅速,它与各个领域的结合发展促进了各个领域的飞快发展。本文重点研究人工智能在中国金融市场的量化应用,通过引入20个涵盖了价值、技术、动量、情绪反转等指标和8个机器学习算法对沪深两市股票收益率进行预测。从各个指标对模型的贡献程度来看,本文发现动量、反转和技术指标对股票未来收益率的影响程度最高。随后,本文按照这些股票的预测收益率进行排序并形成了交易策略。通过比较各个模型的结果发现预测收益率形成的交易策略在中国市场能获得显著的超额收益,且深度神经网络的预测效果最佳,正则化的线性机器学习模型次之。通过机器学习深度挖掘各个因子指标对中国股市的影响,为政策的制定者提供一定的借鉴意义,同时也能更好地理解中国市场交易中的非理性因素。

资本账户开放对股票价格传导机制研究

改革开放以来,伴随着我国资本账户开放的进一步深入,我国资本市场与国际资本市场的联系更加紧密,受到国际资本市场的影响更加深重。最近几年,资本账户开放对我国股票市场价格和收益的传导作用得到了充分的体现,在资本账户开放的进程中,股票收益率受到国际市场利率的影响作用不断加强。资本账户开放是一把利弊兼有的"双刃剑",在推动股票价格和收益率提高的同时,也给股票市场带来了巨大的风险。这首先是大量国际短期资本的涌入所导致的股票市场价格波动的风险;其次是我国金融监管水平相对落后或金融监管无效性所引致的监管风险;再次是国内券商所面临的竞争性风险。资本账户开放作为我国改革开放的一项重要内容,我们一定要正视资本账户开放给股票市场带来的风险,通过制度建设、加强监管、正确设计资本账户开放次序以及提高国内金融机构竞争力等措施来规避风险,从而促进我国金融开放的顺利进行。

结构性油价波动对中国股市的非对称性影响分析

本文分别检验了不同驱动因素所致的油价波动(结构性油价波动)对我国股市收益波动的非对称性影响,并探寻了油价波动对我国股市产生非对称性影响的来源。首先利用SVAR模型将油价波动分解为供给、需求和预防性购买三种驱动因素所致的油价波动,发现三种驱动因素所致的油价波动对我国股市收益的影响存在显著差异;GARCH非对称模型检验及其信息影响曲线结果显示供给和预防性购买因素所致的油价波动是对我国股市的产生非对称性影响的主要原因。在应对油价波动策略时,区分油价波动背后的驱动因素有助于政府机构采取行之有效的宏观调控。

股票流动性与资产定价:基于时间序列回归的实证分析

基于上海股市分笔交易数据 ,以价差、报价深度、交易频率和价格影响绝对值与交易金额的比率分别作为流动性宽度、深度、即时性和弹性四个维度的替代指标 ,以流动性水平的非预期变化与同期股票收益率的内在联系作为出发点 ,采用时间序列回归方法对我国股市流动性定价问题进行了实证检验。实证结果表明流动性各个维度的非预期变化与同期股票收益率正相关 。

基于多重分形谱的神经网络建模及股价指数预测

基于多重分形理论,对上证指数进行实证研究,确认了多重分形谱参数与股价指数及股指收益率之间的统计关系,以此确定神经网络的输入、输出变量来构建以多重分形理论为依据的神经网络模型,并将其应用于股价指数的预测中。结果表明,该神经网络模型能够取得比较好的预测效果,预测的平均准确率达98.9%,而且该模型能够较好地模拟股市的短期走势,对防范和控制风险具有现实意义。

企业外汇风险暴露研究——基于中国上市公司的经验数据

以是否具有外销收入为标准,选取在深交所上市的67家公司为样本,就其是否存在显著外汇风险暴露及暴露系数的符号与大小进行研究。实证结果发现,在0.1的显著水平下,有7家公司外汇风险暴露系数显著为正,12家公司外汇风险暴露系数显著为负。分析这些公司系数符号存在差异的原因发现,系数为正的部分公司在以毛利率减少为代价换取外销收入的增加。最后,对影响公司暴露系数大小的因素进行了分析。

家电板块股票收益与市盈率关系的实证分析——以深圳股市为例

2009年开始的一系列家电补贴政策退市后,家电行业股票价格大涨大跌,投资者迫切需要相关指标来指导其进行股票投资决策。采用文献研究和回归统计方法,选取深圳股市2004年1月到2013年12月共10年的月度数据作为样本,对深圳市场股票收益率与市盈率的关系进行实证分析,最终筛选出市盈率、市场超额收益率和账面市值比因子为回归模型的显著变量。从上市公司规模、成长性、股利等方面对原因予以分析,并从投资者和相关政府部门的角度提出了政策建议。