消费变量预测中国股市回报的实证研究

股市回报可以预测,这是最近10年来金融经济学的一个新发现。在预测股市回报的宏观变量中,基于消费的变量具有尤为显著的作用和特殊的理论意义。本文在跨期均衡的资本资产定价模型框架下,推导了消费财富比率预测股票回报的实证模型,并采用中国股市回报的数据进行了检验,结果发现,消费财富比率具有显著的回报预测能力。

COVID-19传染非预期变化对中国股市回报率的影响研究——基于流行病Logistic模型

COVID-19疫情爆发以来,全球金融市场波动加剧,引起了投资者对流行病如何影响股市回报率的关注。本文基于流行病Logistic模型预测了COVID-19疫情传染的发展趋势,并对其传染的非预期变化对中国股市的影响机制进行了实证分析。回归结果表明,样本期间国内确诊人数每出现1倍的非预期增长,上证指数平均下降3.7%-3.9%,而实际新增确诊人数对股市回报率的影响并不显著。实证研究还发现,疫情对股市的冲击存在阶段性,其影响随疫情传染趋势的明朗逐渐减弱。此外,中国股市回报率还受到海外疫情扩散风险的影响。本文的分析结论为研究流行病事件对股市回报率的影响提供了重要的经验证据,同时对投资者认识和应对此类新型金融风险也具有较高的参考价值。

关系、股市参与和股市回报

基于中国家庭金融调查(CHFS)2011年的调查数据,本文研究了"关系"对股票市场的参与、参与程度和回报的影响。利用构建的多维关系指标,本文发现关系可以显著地促进家庭参与股市,并且可以显著地提高股市参与的程度。具体而言,关系指标每增大1%,家庭参与股市的概率增大约0.2%,参与股市的程度增大约0.7%。但是关系对股市回报没有显著的影响。特别地,本文发现关系可以通过信息渠道和社会互动影响家庭的股市参与行为。

股市投资者情绪及其预测

金融市场的心理学基础越来越受到金融经济学家的重视。投资者的态度和意见通常随着时间的变化而变换,他们的改变会对市场产生重要影响。投资者心理包括信心、注意、懊悔等方面。对股市心理的测量可以从直接测量和间接测量来进行。投资者情绪可以预测随后的股市回报、股市上涨,明显能驱动投资者继续看好未来股市,显示股市中存在反馈环。

我国股市波动关于宏观经济因素的外生性检验

一般认为股票价格波动和宏观经济因素存在很大的依存关系,而我国股票价格波动和国内宏观经济因素却有着很大的背离。本文计量经方法深入实证分析,认为这是因为我国股票价格对国内宏观经济具有弱外生性和超外生性,股票价格存在着诸多非经济因素的干扰。

英伟达一一逆风飞扬的技术创新能力

黄仁勋——生于中国台湾,四岁随父母移民美国。1984年大学毕业,获得俄勒冈州立大学和斯坦福大学工程学位。1993年,与两位朋友共同创办了英伟达,总部设在美国加利福尼亚州圣克拉拉市。看到别人看不到的机会,成为人工智能AI弄潮儿2013-2023年十年间,英伟达市值翻了115倍,是美国股市回报率最高的公司。

资本市场收益与通货膨胀:对新兴市场的进一步检验

本文对中国、印尼、马来西亚、菲律宾、韩国和泰国六个新兴市场国家的股票回报率和通货膨胀率之间的关系进行了实证研究。结果表明,在中国和菲律宾,名义股票回报率和通胀率之间存在正相关关系,但在其它四个国家,并未发现同样的关系存在。这表明股票作为通货膨胀的对冲工具,可能仅在个别国家里成立。此外,本文还对真实回报率和通胀率之间的关系进行了检验,结果普遍表明当期通胀率和单期滞后通胀率对真实股票回报率有负的影响。

Effect of Macro Factor Volatility on the Returns of Financial Sector in Southeast Asian Stock Markets

The emphasis of this study is on the practice of the Pooled Mean Group （PMG） estimators to investigate the magnitude of macroeconomic performances： Real Gross Domestic Product （RGDP）, Foreign Exchange Rate （EX）, and Deposit Interest Rate （DINT） affecting on the rate of financial sector returns in Southeast Asian Stock Markets including Stock Exchange Of Thailand （SET） index （Thailand）, the Kuala Lumpur Composite Index （KLSE） index （Malaysia）, Financial Times Share Index （FTSI） （Singapore）, Philippine Stock Exchange （PSE）, and the Jakarta Composite Index （JKSE） （Indonesia）. The Panel Autoregressive Distributed Lag （Panel ARDL） is applied to model the relations. The study applies the Levin, Lin, and Chu （LLC） test （2002） and Im, Pesaran, and Shin （IPS） test （2003） to investigates a set of time series data to examine whether the determinants and the rate of financial sector returns contain a unit root, the next step is investigated the cointegration and causality relationship of the determinants of financial sector influencing on long-run rate of returns of financial sector in Southeast Asian Stock Markets.