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债市信息下的股票收益预测——基于Bootstrap小样本检验分析
被引量:
1
1
作者
张涵
郭彬
李莉
《系统工程》
CSSCI
北大核心
2018年第11期31-45,共15页
利用债市信息构建水平型、斜率型和曲度型三类股票收益预测变量,并通过Bootstrap进行小样本偏差检验分析,从而探究中国股票市场收益的可预测性。研究发现中国股票市场收益能够很好地被水平型变量远期利率组合和斜率型变量到期收益率斜...
利用债市信息构建水平型、斜率型和曲度型三类股票收益预测变量,并通过Bootstrap进行小样本偏差检验分析,从而探究中国股票市场收益的可预测性。研究发现中国股票市场收益能够很好地被水平型变量远期利率组合和斜率型变量到期收益率斜率成分所预测。两类变量均与股票组合收益负相关,即当前债市整体收益较高,期限溢价较大,则预示着未来股票收益将会下降,股市进入低谷。由于两类变量所涵盖的信息不同,使得远期利率组合在预测短期滚动股票收益时表现较好,而到期收益率斜率成分则在长期时具有较强的预测能力。此外,公司特征包括市值、账面市值比以及净资产收益率能够影响股票收益可预测性的程度。其中,市值和账面市值比的影响作用在短期和长期时会出现明显的反转现象。
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关键词
股票组合收益
债市信息
可预测性
小样本偏差
BOOTSTRAP
原文传递
题名
债市信息下的股票收益预测——基于Bootstrap小样本检验分析
被引量:
1
1
作者
张涵
郭彬
李莉
机构
南开大学商学院
南开大学金融学院
出处
《系统工程》
CSSCI
北大核心
2018年第11期31-45,共15页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(71532009)
国家自然科学基金资助项目(71672087)
+2 种基金
国家自然科学基金青年科学基金在项目(71802111)
中国博士后科学基金资助项目(2018M631722)
中央高校基本科研业务费专项资金(63192236)
文摘
利用债市信息构建水平型、斜率型和曲度型三类股票收益预测变量,并通过Bootstrap进行小样本偏差检验分析,从而探究中国股票市场收益的可预测性。研究发现中国股票市场收益能够很好地被水平型变量远期利率组合和斜率型变量到期收益率斜率成分所预测。两类变量均与股票组合收益负相关,即当前债市整体收益较高,期限溢价较大,则预示着未来股票收益将会下降,股市进入低谷。由于两类变量所涵盖的信息不同,使得远期利率组合在预测短期滚动股票收益时表现较好,而到期收益率斜率成分则在长期时具有较强的预测能力。此外,公司特征包括市值、账面市值比以及净资产收益率能够影响股票收益可预测性的程度。其中,市值和账面市值比的影响作用在短期和长期时会出现明显的反转现象。
关键词
股票组合收益
债市信息
可预测性
小样本偏差
BOOTSTRAP
Keywords
Stock Portfolio Return
Bond Market Information
Predictability
Small Sample Bias
Bootstrap
分类号
F830 [经济管理—金融学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
债市信息下的股票收益预测——基于Bootstrap小样本检验分析
张涵
郭彬
李莉
《系统工程》
CSSCI
北大核心
2018
1
原文传递
已选择
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参考文献
引证文献
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