基于DSSW模型投资者情绪与股价指数关系研究

基于DSSW模型,本文构建了不同预期时间跨度下投资者情绪与股票价格的关系模型,并依据预期时间跨度不同,投资者情绪的均值和方差有不同的特征,分析得出长、短期投资者情绪对股票价格的不同影响。进一步以好淡指数作为投资者情绪的代理变量,检验不同预期时间跨度的好淡指数与股价指数的关系,验证理论分析结论。最后给出对策建议。

投资者情绪、噪声交易者与敏感性风险——基于CAPM模型的实证分析

在构建投资者情绪指标将市场分为乐观和悲观时期的基础上,发现资本资产定价模型仅在市场悲观时期有效。这是由于在市场乐观时期大量非理性且过于乐观的噪声交易者加入,导致资产价格被高估,而在悲观时期由于噪声交易者退出市场,资本资产定价模型继续成立。通过公募基金资金流量比、分析师对盈利预期的乐观程度以及信息交易概率指标等分析噪声交易者的交易行为,验证了上述理论假设。通过加入反映噪声交易者交易行为的变量对投资者情绪指标进行修正,新得到的投资者情绪指标可以对高贝塔值股票在乐观时期的表现进行更为精确的预测。

我国证券市场中的噪声交易研究——基于一个“机构噪声交易者—散户噪声交易者模型”的分析

本文从行为金融理论发展的大背景出发,以噪声交易作为研究主题。首先介绍了基于行为金融理论的噪声交易理论;接着简要介绍了噪声交易理论的基本模型—DSSW模型,为将其应用于我国证券市场的实证并提出一个改良模型做好理论铺垫;然后在DSSW模型的基础上,结合我国证券市场的实际情况,原创性地提出了一个我国证券市场"机构噪声交易者一散户噪声交易者模型",以分析说明我国噪声交易者的生存机制及噪声交易对证券市场的影响,并得出相应的启示和政策建议。

DSSW模型的交易者行为风险度量方法

在DSSW模型及噪声交易理论研究的基础上,引入市场风格和情绪指数变量,构建投资者证券交易风险度量模型,分析证券市场交易者行为风险与资产价格、无风险利率、风险资产股利、风险规避系数、市场预期价格、理性投资者所占比例、投资者情绪指数、理性投资者持有的风险资产数量及噪声交易者错误认知等变量之间的相关性及证券市场风格与投资者行为风险之间的相关性。理论分析表明:一般情况下,噪声交易行为具有情绪感染和放大效应、风险资产持多和价格压力效应以及市场风格与风险资产偏好、行为风险的同向效应。

QFII对我国股市均衡价格的影响——基于噪声交易模型的分析

通过引入"非理性程度"系数,建立一个考虑非理性程度的单期噪声交易模型,①分析合格的境外机构投资者(QFII)对我国股市均衡价格的影响,并兼而论述股市的扩容问题。主要结论有:假设只有中小投资者存在非理性行为时,"理性的"QFII能起到平抑股价波动的作用,并且其数量比例越大股价波动越小;②(2)当所有投资者都存在不同程度的非理性行为时,引入QFII会加大股价波动,QFII数量比例越大股价波动越大,并且与境内机构投资者数量比例无关;(3)提高投资者对股市后市走势的信心可以减小股市扩容(包括非流通股减持)对股价的冲击。最后以近期股市走势验证所得结论。

投资者情绪对于股票收益的影响——基于2004--2011年上证综合指数的分析

本文首先对于投资者情绪影响股票市场的文章进行了简要回顾，然后基于德隆De—long（1990）的文章，采用实证方法检验了投资者情绪对于股票收益的影响。在实证研究方面，本文首先量化了“投资者情绪”，对“投资者情绪”指数进行了提取，然后利用2004-2011年的上证综合指数，采用TGARCH—M模型，验证了理论观点的正确性。本文证明了“投资者情绪”的确是影响金融资产价格收益和收益波动的系统性因素，并且当投资者乐观的时候，收益显著增加，而当投资者悲观时，收益会显著减少。

我国证券市场噪声交易问题分析

“老鼠仓”是我国资本市场的特有现象,由于我国的资本市场是新兴的市场,存在普遍的不规范现象,机构投资者之间的博弈会对资本市场的价格波动造成巨大影响。本文利用DSSW模型讨论了存在“老鼠仓”条件下,噪声交易者的收益变动,并得出相应的启示。

时变三因子模型风险系数的动态研究

由Fama和French提出的三因子模型能够较好地解释股票的收益率风险溢价。文章以状态空间模型为框架,将风险因子系数作为状态变量,市场风险溢价作为观测变量,构建时变三因子模型来应对股票市场价格的时变特征。研究结果显示,利用卡尔曼滤波来估计时变风险因子系数,增强了估计结果的准确性与连贯性;风险因子系数变化规律与中国A股市场政策和环境影响相吻合,消除非理性噪声后的时变三因子模型更具有解释力度。

投资者情绪与股票市场波动关系研究——基于噪声交易与股票市场价格非理性波动关系的分析

股票市场存在噪声交易。本文利用上证50指数2013年1月至2018年3月的月度数据,建立VAR模型,客观揭示我国股市噪声交易与市场波动之间的经验关系。理论分析表明:噪声交易者有其生存空间,噪声交易中的投资者情绪与正反馈投资行为共同作用于股票市场,对股票市场价格波动产生影响。实证结果表明:噪声交易与股票市场波动存在单向因果关系,噪声交易对股票市场价格的冲击较大,噪声交易者越多,中国股市波动越强烈。

机构投资者噪声真的小吗?

文章以2014年1月到2017年6月中国A股市场所有股票为研究对象,对个人投资者和不同类型机构投资者的重仓股进行对比研究,分析其噪声交易者风险大小。进一步,本文进行了噪声交易者风险和股票收益率的相关性分析。研究表明:个人投资者和某些机构投资者的噪声交易者风险是比较接近的,他们同是中国资本市场的噪声交易来源;另外,股票收益率与噪声交易者风险显著负相关,作为承担低噪声交易者风险的QFII基金等可以获得较好的超额收益。

媒体情绪对我国股票市场的影响分析

媒体情绪是投资者情绪的重要影响因素,本文分析了2016年我国股市暴涨暴跌背景下,媒体情绪在其中的作用,认为在目前我国股票市场中,噪声投资者占据主导的情况下,媒体情绪的变化极易引发我国股票市场的大幅波动。因此,我国股票市场应加强投资者队伍建设、加快长期投资资金的引进、提高投资者素质、降低非理性情绪。

不同投资者的噪声交易者风险研究

机构投资者是否真的具有低噪声高收益的特征一直是学术界争论的焦点。以2014年1月至2017年6月中国A股市场所有股票为研究对象,对个人投资者和不同类型机构投资者的重仓股进行对比研究,分析其噪声交易者风险大小,并进行噪声交易者风险和股票收益率的相关性分析。研究结果表明,个人投资者和某些机构投资者的噪声交易者风险是比较接近的,他们同是中国资本市场的主要噪声交易来源;股票收益率与噪声交易者风险显著负相关,作为承担低噪声交易者风险的QFII基金、阳光私募等可以获得较好的超额收益。

噪声交易下证券市场参加主体的最优决策模型

本文在DSSW模型的基础上,进一步对证券市场参加主体的最优投资决策进行分析,得出对于理性交易者而言,最优的投资决策是反向操作;对于噪声交易者而言,最优的投资策略是跟风的结论。

行为金融理论回顾及其前沿研究

自20世纪80年代以来,行为金融理论一直是资本市场前沿研究的热点之一。近年来,介绍该领域研究成果的国内文献层出不穷。但由于行为金融学的自身还未构建起令人信服的理论体系,所以要对其作一个完整、系统的理论回顾存在相当的困难。因此,本文拟从行为金融学的两大理论基石(投资者心态分析理论和有限套利理论)入手,重点介绍心理账户模型、噪声交易模型和专业套利模型,期望能将行为金融理论的基本框架及其最新成果呈现出来,并揭示出其对现代金融市场中投资者行为研究的意义和价值。

封闭式基金净值与价格的因果性和协整分析

研究表明,绝大多数封闭式基金净值与价格之间不存在协整关系。这说明基金的折价率不是均值回归的,所以认为基金价格必然向其内在价值回归是不正确的,试图要从封闭式基金的折价率中套利的行为未必可取。

存在噪声交易的房地产价格波动研究

基于DSSW模型,对被市场上的噪声信号影响的投资者的情绪及其非理性行为进行研究,以更好地来解释近年来房价的频繁波动及房地产市场的资产泡沫现象.根据分析结论,建立回归模型,对上海房地产市场进行实证研究,并从经济稳定和房地产业健康发展的角度,提出正确引导房地产投资的建议.

噪声交易理论与青岛房价泡沫实证分析

噪声交易理论是行为金融学的一个分支,解释非理性的噪声交易者导致的资产的价格偏离基础价值的现象。本文将噪声交易DSSW模型引入到房地产市场的分析中,以解释中国房地产市场泡沫的形成机理。研究发现,噪声交易者的乐观情绪会令房地产市场产生泡沫,刚性自住需求将泡沫扩大,而供给冲击可以减小泡沫规模。然后,利用青岛房地产市场的数据对模型进行了检验,结果表明青岛房地产市场符合模型的预测,青岛房地产市场是噪声交易市场。最后给出的政策建议是稳定噪声交易者的情绪,同时加大住房的供给。

噪声交易与行为金融

当讨论牛市是否已经开始之前,首先要确定什么是牛市,然后才是牛市因何而起。第一个问题很简单,而第二个问题却涉及到现代金融学的尖端领域:理论金融学和行为金融学之争。

基于因素嵌入的非理性资产价格泡沫生成及膨胀演化研究

近几年,随着资产价格泡沫现象的频繁发生,实业家和学者开始重点关注泡沫生成、膨胀的演化过程。本文通过引入导致预期发生变化的三个影响因素(过度自信、资产缺乏弹性、流动性过剩),扩展了现有的噪声交易者(DSSW)模型,揭示由噪声交易者对资产价格预期发生变化而造成的非理性资产价格泡沫的生成及膨胀机理,分析得出:三个影响因素促使资产价格预期发生变化,进而导致非理性资产价格泡沫生成及膨胀;并利用MATLAB软件对非理性资产价格泡沫膨胀过程进行模拟,分析得出:噪声交易者占比、非知情噪声交易者占比、过度自信影响因子、资产缺乏弹性影响因子、流动性过剩影响因子越大,非理性资产价格泡沫的膨胀速度越快、波动幅度越大,这对防止泡沫膨胀速度过快、过大有一定的参考价值。