人民币汇率市场化下的中美投资收益对比研究

随着中国经济持续高速发展,人民币的国际化进程日益加快。近年人民币出现了贬值趋势,引发了增持美元资产的思考。通过股票、债券、银行储蓄投资收益的实证分析及检验得出结论:无论选择何种投资方式,在新常态下的人民币汇率市场化改革和中美金融市场发展态势的长期影响下,中国金融市场相比美国而言有更高的投资价值。中国金融市场的投资价值和中国经济全面向好的发展态势,对于"十三五规划"坚持稳中求进、做好货币规划的目标具有启示作用。

净资产收益率指标在获利预测分析中的缺陷及改造

本文就净资产收益率存在的缺陷用时间序列模型进行分析，说明将其中的净利润分解成不同模式的，该指标的获利预测能力会更强，对投资者有更强指导意义。

我国投资银行业市场结构、规模与绩效实证研究

本文的实证研究表明,市场结构、行业规模以及市场整体收益率对我国投资银行业的利润率有着很强的解释能力,三个因素对于净资产收益率的解释能力超过98%。从影响的相对水平来看,集中度的影响要大于市场收益的影响,规模的影响与集中度、市场收益的影响相反。进一步研究还表明,尽管行业资产规模与净资产收益率的时间序列显示随着行业资产规模的增加,我国证券公司的净资产收益率呈现出不断下降的特征,但这并不意味着我国投资银行业是规模不经济的。有关规模经济的横截面分析数据表明,现阶段我国证券公司的规模与其绩效之间并不存在着明显的关系,既没有显示出规模不经济,也没有显示出规模经济。

基于灰狼优化的混频支持向量机在股指预测与投资决策中的应用研究

股市的剧烈波动会影响金融市场的平稳运行进而影响经济增长,如何对股市的走势进行精准预测一直是学术界关注的焦点问题。由于股指收益率具有非平稳、非线性特征,仅利用历史序列作为影响因素将导致预测精度不佳。考虑到基金仓位变化对股市的信息增益作用及二者数据间存在混频关系,提出一种反向混频数据抽样模型(R-MIDAS)与机器学习算法结合的新模型,应用于27个行业股指收益率的预测及投资决策的研究中。实证结果表明:R-MIDAS-GWO-SVR模型在多数行业的预测效果优于基准模型;基于预测结果开展单一行业与多行业组合的投资策略,R-MIDAS-GWO-SVR模型的表现也更好,其风险调节的绩效指标显著优于其余模型。