共同机构所有权与股票市场稳定:协同治理还是合谋垄断?

随着我国资本市场的快速发展,机构投资者在同一行业持股多家公司(共同机构所有权)的经济现象日益普遍。从股价崩盘风险视角研究共同机构所有权如何影响股票市场稳定,实证研究发现:共同机构所有权显著加剧股价崩盘风险,支持合谋垄断的观点。异质性检验发现:共同机构所有权对股价崩盘风险的影响在产业资本持股更高和信息环境较差的公司样本中更显著。作用机制检验发现:存在共同机构所有权的公司会显著减少年报中负面语调的披露,并且《中华人民共和国反垄断法》的实施能够显著抑制共同机构所有权对股价崩盘风险的影响,从而验证合谋垄断动机下的坏消息隐藏机制。

股票市场正反馈交易的空间溢出效应——基于新冠疫情冲击的计量检验

利用空间自相关正反馈交易模型,对新冠疫情爆发前后国际股票市场的正反馈交易进行了检验.结果表明,新冠疫情爆发后国际股票市场正反馈交易显著增强并呈现空间相关特征.相关国家反危机的调控措施,虽然一度抑制了股票市场下行,但同时强化了投资者非理性的外推性预期,加剧了股票市场正反馈交易的空间溢出效应.因此,在新冠疫情不断持续的情况下,监管当局应充分考虑反危机调控措施对投资者心理账户和市场预期的影响,防范疫情冲击下股票市场正反馈交易空间溢出的风险联动效应.

中国股票市场风险因子研究综述

【背景】股票市场在现代金融体系中扮演着关键的角色,为国家经济发展提供了有利的融资环境和健康的融资渠道。但作为风险投资市场,股票市场具有较高的敏感性和波动性,因此对其系统风险进行量化和防范显得尤为重要。【方法】风险因子作为度量股市风险的重要指标,对构建有效的中国股市风险因子具有重要意义。本文分析和总结国内学者基于统计学和机器学习方法构建风险因子的相关研究,并对未来的发展方向进行展望。【结论】目前国内基于高频数据构建具有中国特色风险因子的相关研究仍较少。随着高频交易数据的应用,机器学习在构建风险因子领域有着广阔的应用前景。

中国新能源股票市场收益及其波动相关性

本文利用2017年9月至2022年9月中国中证新能源指数、中证航空主题指数、中证医药健康100策略指数、中证农业主题指数和中证有色金属指数的交易日收盘价数据,采用3种多元GARCH模型(CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH)探索中国新能源公司与航空公司、医药健康公司、农业公司以及有色金属公司之间的动态股票收益与波动相关性。条件均值方程的估计结果显示,航空公司、医药健康公司与农业公司滞后1期的股票收益显著影响新能源公司的当期股票收益。CCC-GARCH、DCC-GARCH和ADCC-GARCH模型估计的条件相关系数表明,样本期内中国新能源公司的股票回报与有色金属公司的股票回报的条件相关性最大,其次依次为航空公司、农业公司和医药健康公司。通过滚动向前一步的动态条件相关性检验也表明了估计结果的稳定性。因此,投资者可以考虑将有色金属公司的股市表现作为预测新能源公司股票回报的先行指标,以降低投资风险。

股票市场超高频波动识别与风险防范

“十四五”规划提出要“完善资本市场基础制度,健全多层次资本市场体系”,稳定发展资本市场的前提是明晰和防范风险。资本市场风险主要体现在价格持续波动引致的连续风险累积和跳跃波动带来的跳跃风险。基于2010-2020年的5分钟超高频数据刻画所有A股价格的连续和跳跃行为,探寻风险来源,并通过引入时-频域小波模型探讨货币政策对风险的防范作用。结果发现:股票市场资产价格存在跳跃特征,但连续行为更为普遍,且连续和跳跃行为均存在非对称性;制造业是跳跃波动风险的主要来源,金融业具有稳定锚的作用;货币政策工具对股票市场系统性风险的影响在时-频域存在差异性。因此,在防范股票市场系统性风险时,不仅要警惕重大信息冲击所触发的极端跳跃现象,更要避免“大水漫灌”式的政策防范手段。

ESG责任履行能否助力股票市场稳定:耐心资本的视角

随着可持续发展理念深入人心,责任投资逐渐被投资者和资产管理行业所重视,企业ESG(环境、社会和治理)责任履行与股票市场稳定之间的关系受到广泛关注。采用2012—2022年我国A股上市公司数据,从耐心资本视角探讨了企业ESG责任履行对股票市场稳定的影响及其作用机制。研究发现,企业ESG责任履行可显著降低股价崩盘风险,从而增强股票市场稳定。机制识别发现,ESG责任履行能够产生信息效应、长期机构投资者治理效应和绿色投资者关注效应,进而发挥耐心资本稳定股票市场的作用。异质性分析表明,ESG责任履行的股票市场稳定效应主要体现在非国有企业、秦岭淮河以北(空气质量较差的)地区和高污染行业的企业样本。以上结论丰富了ESG责任履行缓解股价崩盘风险的实现机制,为推动企业履行ESG责任与稳定股票市场提供了理论参考。

第一大股东持股与股票市场操纵:加剧还是抑制?

股东治理是股票市场运行的基石。本文以2011—2021年沪深A股非金融上市公司为研究对象,基于股票三秒切片高频交易数据检验了第一大股东持股对股票市场操纵的影响。研究发现,第一大股东持股能够加剧股票市场操纵,缓解内生性问题后结论稳健。影响机制检验表明,第一大股东持股比例增加会加剧大股东掏空效应、降低企业信息透明度、抑制股票流动性,从而促进股票市场操纵行为。进一步分析发现,在非国有企业中,在分析师关注度低、两职合一、独立董事占比低等弱监督制衡机制的环境下,第一大股东持股的影响更加显著。本文建议通过构建适度制衡的股权结构、加大股东监督力度、提升信息披露质量、完善市场操纵监控体系等措施推动我国资本市场高质量发展。

结合货币政策研究股票市场的价格波动情况

本文通过大智慧软件收集上证指数、上证电信、上证能源、云南白药等四支股票的日开盘价数据,从中国人民银行货币政策大事记中选取2015年1月1日至2019年12月31日期间,我国的20次存款准备金率和存款基准利率调整事件作为外生变量,通过R软件进行实证分析,构建时间序列的EGARCH(p, q)模型,结合模型参数,根据一些评价指标构建时间序列模型,把外生变量分别添加在模型的方差和均值方程中,以此讨论对股市收益、波动的影响,给投资者和政策研究人员提供良好的决策参考。

RCEP背景下中日韩股票市场的联动性与风险溢出衍变

在RCEP实施推进的背景下,从区域经济一体化引致金融一体化的视角切入对比了RCEP推进的不同阶段中日韩三国股票市场的联动情况和风险溢出情况。结果表明,三国股票市场的收益波动具有显著的杠杆效应,危机爆发时期股市间的联动性会显著提升;股市间的一体化程度正在加深,韩国是风险输入国,中国和日本是风险输出国。为了维护金融稳定,除了进一步加强宏观审慎监管,各国应协同合作,构建区域统一、协调的风险防范机制。

气候变化与股票市场:研究热点、趋势及展望

全球变暖、极端天气对可持续发展带来了严峻挑战,气候变化和股票市场的关系成为备受关注的问题。以气候变化和股票市场为主题,在Web of Science上检索到相关文献780篇,运用CiteSpace软件进行可视化分析。研究发现:气候变化问题在股票市场领域的研究文献呈现快速增长趋势,2023年10月发文量达142篇;发文地区和机构以中、美、英等国家为主,但各研究机构之间还没有形成核心群体;研究热点从气候变化的现象、治理措施逐渐转向对全球经济、股票市场动态影响;研究主题从“单一”向“多元化”演进,从构建“理论框架”到注重“实践措施”。未来需从多元化角度深化气候风险对股票市场主体、市场机制、方法模型等研究,丰富和拓展气候变化对股票市场影响的理论和实践。

证券分析师与股票市场稳定——基于企业股价韧性的经验证据

本文基于企业股价韧性视角,研究了证券分析师在危机期间的价值。研究发现,分析师关注增加了企业股价在危机期间的韧性,表现为危机期间更高的股票收益率、更低的股价损失程度、更快的股价恢复速度。在企业股价的恢复阶段以及被更多明星分析师关注时,分析师对企业股价韧性的提升作用更为明显。机制分析表明,分析师通过信息传递效应和外部监督效应提升危机期间的市场信息传递效率和公司治理水平,从而增强了企业股价韧性。未来应不断加强对分析师等信息中介的队伍建设和培养,发挥证券分析师在维护股票市场稳定中的积极作用。

股票市场运行效率问题研究

本文从信息效率、资金配置效率、交易速率等方面分析我国股市运行效率 ,并结合股票市场现状 ,提出完善我国证券市场、提高市场效率的政策建议。

股票市场对外开放与企业创新投入——基于沪港通与深港通的研究

围绕股票市场对外开放带来的收益和回报,本文利用双重差分法和倾向得分匹配法研究沪港股票交易互联互通机制(以下简称沪港通)和深港股票交易互联互通机制(以下简称深港通)的实施对企业创新投入的影响。结果发现,研究样本中,入选沪港通和深港通标的的上市企业创新投入水平更高。进一步研究发现,股票市场对外开放通过缓解企业的融资约束、提高股票流动性和增加风险分担三个渠道提升了上市企业创新投入水平。异质性分析结果显示,成为沪港通和深港通标的的非国有企业表现出更高的创新投入水平;进入机制内的上市企业应收账款占比显著下降,即股票市场对外开放提高了上市企业现金流的稳定性,这可能是企业增加创新投入的原因之一。

金融素养自信偏差、风险态度与家庭股票市场参与——基于CHFS2019微观数据的实证分析

本文基于2019年中国家庭金融调查数据(CHFS),研究金融素养自信偏差、风险态度与家庭股票市场参与的关系。研究发现,主观、客观金融素养及金融素养自信偏差都会提高居民股票市场参与的广度和深度。进一步区分金融素养自信偏差群体发现,相比金融素养评价中肯家庭,过度自信家庭显著偏好参与股票市场。调节效应分析发现,总体上风险态度在金融素养自信偏差对股票市场参与和配置股票资产占比中发挥了正向调节作用;风险态度强化了过度自信对家庭股票市场参与深度的促进作用,但没有显著削弱自信不足对家庭股票市场参与的抑制作用。异质性分析发现,风险态度与金融素养自信偏差的交互作用对非农户籍居民、高收入家庭、低学历家庭的股票市场参与会产生更为显著的正向影响。据此,本文提出强化居民的金融教育,同时提高投资者的风险认知水平,促使居民理性参与股票市场,推动城乡融合发展的政策建议。

股票市场开放与企业劳动投资效率——基于沪深港通交易制度的准自然实验

当前,我国正着力推进金融体制改革,提升金融服务实体经济的能力。沪深港通交易制度作为中国股票市场开放的重要创新制度,其运行效果受到了社会各界的关注。文章基于沪深港通交易制度的准自然实验,采用多时点双重差分法,研究股票市场开放与企业劳动投资效率的关系。研究发现,沪深港通交易制度的实施显著提高了标的公司的劳动投资效率,具体表现为缓解雇佣不足和抑制雇佣过度。基于劳动力调整成本的分组检验发现,沪深港通交易制度实施对企业劳动投资效率的改善作用在劳动密集度越高、研发人员比例越多和融资约束越严重的企业中更加显著。进一步的机制检验发现,股票市场开放对企业劳动投资效率的提高作用主要体现在代理问题较严重、外部监督较弱以及信息不对称较高的企业。文章丰富了我国资本市场开放经济后果的研究,拓展了企业劳动投资效率的研究视角,还为进一步加大资本市场有序开放力度提供了理论依据和借鉴意义。

金融科技发展的股票市场系统性风险研究

防范化解股票市场系统性风险是维护中国金融市场稳定的重要内容。以2012-2021年125家涉及14个业务部门的金融科技上市公司作为研究样本,基于分位数回归的CoVaR模型测算股票市场金融科技板块系统性风险,利用网络爬虫技术(Python)通过百度高级搜索功能爬取金融科技相关词频,构造地级市层面金融科技发展水平指标,实证检验金融科技对其股票市场系统性风险的影响。研究发现,金融科技有效抑制其股票市场系统性风险,并通过提高市场交易信息透明度、提升企业风险承担两条路径,从而降低其股票市场系统性风险。进一步研究发现,不同时间段、市场态势、市场化程度下金融科技抑制其股票市场系统性风险的程度不同。金融科技抑制其股票市场系统性风险存在时间上的异质性,金融科技虽产生风险的累积作用,但存在阶段性特征,在样本期间随着时间的推移抑制作用由弱变强,大于累积作用进而呈现总体抑制,亦可见中国金融科技监管实行的有效性;金融科技对股票市场中市场化程度较高的企业风险抑制作用较强,并在“熊市”表现更为明显。研究结论对防范化解金融科技板块系统性风险、推进金融科技良性发展提供了有益启示。

经济政策不确定性对股票市场的影响——基于Var模型的实证分析

在当前世界经济不确定性加剧的大环境下,研究中国经济政策不确定性对中国股票市场的影响,有利于为政府在不确定性时期做出正确的政策调整提供依据。本文基于2000—2023年的月度中国经济政策不确定性指数和月度上证综合指数,通过建立VAR模型实证分析经济政策不确定性对股票市场的影响。研究结果表明:中国经济政策不确定性对股票市场的影响是正向的;通过回归分析结果可以推断,中国股票市场的影响因素大部分来自其他因素,如美国经济政策不确定性、投资者的意愿等。本文研究结论可以为政府提供通过合理调整国内经济政策来保持股票市场的稳定性,并通过一系列政策提高国内股票市场的抗风险能力等有益参考。

基于DCC-GARCH模型的绿色股票市场流动性风险溢出效应研究

随着全球绿色金融领域的不断发展,绿色股票市场与传统金融市场的联动性呈现出增强趋势,绿色股票市场的流动性风险对传统金融市场产生显著影响。本文选取2021年7月29日至2023年4月26日之间的国政香蜜湖绿色金融指数、恒生指数和深证成指,分别构建DCC-GARCH模型分析绿色股票市场与传统金融市场间的流动性风险关系。结果表明:当前我国绿色股票市场存在流动性水平较低且波动较大的特征;随着时间推移,香港股票市场对绿色股票市场的风险溢出逐渐趋于稳定,但深圳股票市场的风险溢出持续呈现出较大波动。在此基础上,本文提出应建立风险预警机制并引导资金流入市场,将流动性风险的预测和溢出效应分析纳入日常风险管理中,同时完善绿色企业奖惩机制以及加强绿色投资宣传和推广力度。

中国内地与香港地区股票市场尾部相依性分析——基于混合旋转Clayton Copula模型

构建基于BFGS算法优化的混合旋转Clayton Copula模型,选取上证指数收益率与恒生指数收益率分别代表中国内地与香港地区股票市场收益率的研究表明,我国内地与香港地区股票市场尾部呈正相依关系,且尾部相依结构具有不对称性,下尾分布较上尾分布更重;相比于单个Copula模型和混合Copula模型,基于BFGS算法优化的混合旋转Clayton Copula模型能更准确地估计参数,更全面地拟合我国内地和香港地区股票市场的尾部相依性。建议两地加强监管合作,共同制定和执行市场监管政策;通过大数据分析、机器学习等技术手段,提高风险识别的准确性和时效性,完善风险预警机制;引导投资者理性看待尾部风险,使其认识到市场收益率尾部相依结构的存在,并在投资决策中充分考虑尾部风险。