基于SPSS浅析财务报表指标选股投资策略--以沪深300指数成份股为例

我国证券交易市场自20世纪90年代迅猛发展以来,在以散户为主的投资环境下,股票市场走势多为短期趋势,既有2007年和2015年的猛烈上涨,也有2008年和2016年的惨烈下跌。而随着我国资本市场逐步开放,A股投资者结构正在逐步国际化、机构化,个人投资者投资逐步趋向于基于上市公司基本财务情况、分析上市公司盈利能力等选择投资标的。本文旨在通过分析沪深300指数成份股财务报表,选取其中优质标的,找出财务上表现良好的上市公司,为当前市场环境下的投资提供指导。

入选股指成份股会影响企业环保投资吗?--基于沪深300指数的实证研究

基于沪深300指数特有的备选股制度形成的"准自然实验",利用双重差分方法(DID)检验了股指成份股调整对企业环保投资的影响及其作用机理。研究发现,入选沪深300指数成份股后,企业环保投资显著增加,支持"治理效应假说"。作用机制分析表明,入选股指成份股可以提高分析师对企业的关注度,约束管理层的短视行为;而且在企业信息透明度低、行业竞争弱以及地区法制环境差时,入选成份股对企业环保投资的积极作用更显著。本文从资本市场制度设计角度丰富了企业环保投资影响因素的相关研究,有利于监管部门完善股指成份股调整制度,促进企业更好地履行环境责任。

沪深300指数的市场风险预测——基于GARCH模型

随着金融全球化和自由化程度不断加深,金融市场在得以发展的同时也面临着日益剧烈的市场风险。文章基于2010年1月4日至2024年3月20日沪深300指数日收盘历史数据,运用GARCH模型分别在90%、95%和99%的置信水平下预测沪深300指数市场风险。研究显示:(1)GARCH(1,1)正态分布模型在90%、95%、99%置信水平下的失败天数和LR值均未通过检验;(2)GARCH(1,1)-t分布模型在90%置信水平下的失败天数和LR检验值均通过了检验,在95%置信水平下的LR值通过检验,在99%的置信水平下失败天数为0,低估了沪深300指数收益率损失的风险;(3)综合来看,GARCH(1,1)-t分布模型能够更有效地预测沪深股市的市场风险。

投资者情绪对沪深300指数收益的影响分析

在20世纪80年代,证券市场出现了一系列与传统金融理论相悖的现象,引发了学术界对理性人假设的广泛质疑。经济学学者普遍认为,投资者情绪和心理变化对其决策与交易行为会产生一系列影响,从而引起股价波动。近年来,随着市场化程度的不断提高,投资者情绪在影响市场收益方面的角色愈发显著,这不仅关系到个体投资者的投资决策,也牵涉到整个金融市场的稳定性与发展。文章通过构建理论框架与经验模型探讨二者之间的关系,以实证分析结果为基础,深入研究投资者情绪对沪深300指数收益影响的机理,并提出相关政策管理建议,以期优化市场环境,加强风险防范,促进资本市场的长期健康发展。

投资者情绪与股票收益率变化——基于沪深300指数

投资者情绪对于活跃股票市场具有积极作用,同时也影响着股票市场的收益率。以沪深300指数为主要研究对象,选取2013~2022年日度数据,通过构建日度投资者情绪指数,研究其对股票收益率的影响。研究发现:第一,中国股票市场的投资者情绪可以显著提升股票的收益率;第二,在短期内,这种正向作用会加强,但在中长期,投资者的情绪对股票收益的影响将逐渐减弱,甚至出现反转现象,并且在利用替换变量、调整样本期、控制宏观经济变量之后结果依然稳健。此项研究有助于理解股市中情绪效应的特征及机理,为构建更为符合中国股民的投资者情绪指数提供一个新的视角。

基于DDM估值模型的宏微观市场分析——以沪深300指数为例

选取2005—2021年沪深300指数的年度数据及其他相关数据,采用股利贴现模型(DDM),基于合理增长趋势假设,计算了2022年的沪深300指数估值。通过宏微观市场分析得出,从宏观来看,中国股票市场存在一定的不景气,股票价格也将有所下跌,从微观来看,现在沪深300指数价值被高估,可能会迎来一波下跌,建议投资者理性决策,审慎投资。

基于GARCH族模型的沪深300指数波动率预测

运用GARCH、EGARCH和GJR带正态分布和t分布的模型和方法对沪深300指数日收益率进行了统计拟合分析,得到了收益率序列尖峰厚尾性和异方差性等主要概率特征,并对GARCH、EGARCH、GJR带正态分布和t分布模型的预测效果进行了比较分析,发现基于学生t分布的GARCH(1,1)模型是最优的拟合模型,可以较好地提供沪深300指数未来两日的波动率预测.

从仿真交易看沪深300指数期货的期现套利

在考虑了交易成本、指数期货保证金水平以及跟踪误差等因素后,本文给出了沪深300指数期货无套利区间。选择ETF组合作为沪深300指数现货的替代,根据日均跟踪误差最小化原则确定各ETF比重。利用中金所仿真交易数据,我们发现,各仿真合约的错误定价率平均都在8%以上,但在7月份以后显著下降;已到期合约IF0707的平均月化套利收益率为9%,三个未到期合约同样存在可观的套利收益。本文通过分析沪深300指数期货的期现套利,以期为期货交易的政策制定者和投资者提供科学的可操作的参考意见。

沪深300股指期货、ETF基金与沪深300指数的价格发现功能研究

期货和基金作为推动经济发展、促进资金融通和经济横向联系的重要方式,在我国发挥着重要的作用。基于向量误差修正模型、格兰杰因果检验、方差分解等方法,对我国沪深300股指期货、沪深300ETF基金与沪深300指数三者间的价格引导关系以及价格发现功能的强弱进行实证研究。结果表明:股指期货市场、ETF市场以及指数现货市场之间存在相互的价格引导关系;股指期货市场价格发现作用最强,ETF基金次之,指数现货最弱;但长期内股指期货对ETF市场的价格发现作用有限,而短期内ETF市场对指数现货市场的价格发现作用有限。

沪深300指数期货的价格发现和波动溢出效应研究

我国沪深300指数期货推出后,股指期货的价格发现功能以及对现货市场波动性的影响成为学术界的关注焦点。基于Johansen协整分析、向量误差修正模型和带有误差修正的双变量EGARCH模型,对沪深300指数期货市场和现货市场之间的价格发现功能以及互动关系进行了深入的研究和分析,结果显示:沪深300指数现货市场居于价格发现的主导地位;沪深300指数期货交易减弱了现货市场的条件波动。可见,虽然沪深300指数期货的价格发现功能并未得到应有的发挥,然而熨平股指波动的功能却得到了体现。

基于Fama-French三因子模型的沪深300指数效应实证研究

本文采用事件研究法研究了沪深300指数的指数效应,引入短期事件窗和长期事件窗分别考查了指数调入股票和调出股票的价格和交易量的市场反应。在研究股票的价格效应时,引用Fama-French三因素模型来计算股票的超额收益。实证研究发现,沪深300指数存在显著的指数效应,但是调出股票和调入股票的指数效应并不对称,调入股票的指数效应更为显著,符合市场分割假说。

中国股票市场的最优波动率预测模型研究——基于沪深300指数高频数据的实证分析

以沪深300指数的高频数据为例,采用滚动时间窗的样本外预测以及SPA检验法,对比了基于日收益数据的历史波动率模型和基于高频数据的实现波动率模型的预测能力。主要实证结果显示,实现波动率模型以及加入附加解释变量的扩展随机波动模型是预测精度最高的波动模型,但在学术界和实务界流行的GARCH及其扩展模型对我国A股市场波动的预测能力较差。

沪深300股指期货对标的指数的影响——基于修正GARCH模型的实证分析

沪深300股指期货对标的指数的影响日益受到理论界和实务界关注。利用修正GARCH模型,以2007年1月4日至2011年7月22日沪深300指数为研究样本,并使用同期的上海银行同业拆放利率作为替代变量,通过整体回归和分阶段回归分析沪深300股指期货上市前后标的指数波动率的变化。研究发现:沪深300指数期货的引入降低了标的指数的波动率;同时,沪深300指数期货的引入加快了标的指数现货市场的信息传递速度。

沪深300指数期货投机风险经验研究

投机者是期货市场一类重要的投资者,价格波动风险是投机者面临的主要风险。本文选取沪深300指数期货正式上市以来的真实交易数据,利用基于蒙特卡洛模拟的VAR方法研究沪深300指数期货市场的投机者面临的价格波动风险,以期能为投资者提供借鉴。

沪深300指数期货与股指现货价格关联波动的统计特性

对沪深300指数期货与股指现货价格关联波动的统计分析表明,沪深300股指期货市场较好地发挥了套期保值和价格发现功能,按成交量加权设计的指数化套期保值策略是有效的;股指期货价格对利好消息的反应比对利空消息的反应更剧烈,股指现货价格则对利空消息的反应比利好消息的反应更剧烈,说明涨市应更重视股指期货市场的表现,跌市应更重视股指现货市场的表现。股指期货与股指现货之间差价的变化对期货和现货价格并不具备统计意义上的预测能力,那种认为期现基差变化可以预测股市涨跌的"经验"认识是不可靠的。

基于ECM-GARCH模型的沪深300指数期货套期保值策略的研究

首先选取沪深300指数日收盘价和沪深300股指期货日收盘价作为原始数据,对其进行描述性统计分析、平稳性检验及协整检验,得出两个日收盘价的对数收益率是平稳的,且两个收盘价之间是协整的.其次,巧妙运用普通最小二乘法、B-VAR、误差修正、GARCH(1,1)和ECM-GARCH模型,研究股指期货最优套期保值比率,得出ECM-GARCH模型最优.最后,分析沪深300股指期货套期保值策略的构建问题.运用动态调整法,从多头和空头套期保值策略进行分析,需要每天计算最优套期保值比率来确定最优股指期货合约份数.

沪深300指数期货价格发现功能研究

价格发现是股指期货的基础功能。本文利用信息份额模型、长短期模型、EGARCH模型等,对沪深300指数期货价格发现功能进行实证研究,研究发现:股指期货一般领先现货价格,但不是价格决定者而仅是价格先行反映者;股指期货的价格发现功能在合约不同生命周期阶段有着差别表现;股指期货的上市,提高了股市信息传播效率,积极作用比较明显。

基于EEMD-SVR的沪深300指数预测建模

文章将集合经验模态分解(EEMD)引入股票指数预测研究中,并充分考虑ε-不敏感支持向量回归(SVR)出色的非线性建模能力,提出基于EEMD与SVR建模的沪深300指数预测方法EEMD-SVRP。首先对沪深300指数时间序列进行EEMD分解,获得多个本征模函数和趋势项,并根据序列的均值特征将本征模函数重组为高频、低频分量;运用ε-不敏感SVR分别建立各分量序列的预测模型,进而对各分量序列预测值进行加和,获得指数的集成预测值;最后为评估模型的预测有效性,对EEMD-SVRP与ARIMA、MLP-ANN和SVR三种典型指数预测方法做对比实验。结果表明:EEMD-SVRP具有更低的预测误差和预测滞后性,是一种更加有效的沪深300指数预测方法。

沪深300股票指数期货期现套利机制研究

通过分析股指期货推出的必要性及其与期限套利机制的关系,探讨了由于投资者非理性、交易成本高昂、缺乏300ETF产品、交易制度障碍和外汇管制带来的期现套利障碍,有针对性地提出了完善期现套利机制的政策建议。

从上证指数和沪深300的相关性看权重股的影响

通过对上证指数和沪深300指数相关性的研究,阐述了大盘权重股对市场指数产生的影响,并对在投资活动中如何选用指数给出了建议.