改进的Apriori算法在股票联动中的应用

针对原始Apriori算法在计算二项频繁集时产生大量无效的候选集,以及对候选集进行了冗余的扫描这两个问题,文中提出一种改进算法LZ-Apriori,能够大大提升Apriori算法在计算二项频繁集过程中的时间效率,进而加速整个运算过程。将新算法运用到沪深股市板块联动的规则挖掘中,证实了新的算法具有良好的改进效果。

新发展格局下国内外股票市场联动性研究

在国内国际双循环的新发展格局下,研究国内外股票市场的联动性问题。首先选取2019年1月1日到2022年5月5范围内的沪深300指标作为内陆地区股市的代表,在对比美股标普500指数的同时,引入中国特别行政区香港恒生指数作为另一研究对象。然后构造SV-TVP-VAR模型,并引入时变参数对不同时间的联动性进行分析。最后运用OxMetrics6.0及Stata15.0等软件编程求解,通过分析不同时期和不同时点的脉冲响应图,得出内陆股市、中国香港股市以及美国股市之间短期存在关联性而长期无明显关联趋势的结论。

基于动态时间弯曲的股票时间序列联动性研究

对于股票联动性的研究,传统时间序列分析方法及目前数据挖掘技术主要使用国内或者国外股票指数来研究市场、板块或行业之间的联动关系,并得到一些较为宏观的结论,存在着缺少直接分析与挖掘个股数据之间的联动性的问题。鉴于此,本文提出一种基于动态时间弯曲的股票时间序列联动性研究方法。通过动态时间弯曲找出若干只形态相似的股票,并在此基础上获得相关的重要信息,再提出基于动态时间弯曲的k-means聚类方法实现股票聚类,进而得到具有相同波动趋势的股票簇。实验结果表明,新方法能从大量股票中准确找到具有联动关系的个股,区分开不同波动趋势的股票簇,具有一定的优越性。

基于时序图模型结构估计的股票联动研究

我国股市个股价格同时上涨或同时下跌的联动现象极为普遍,传统上使用向量自回归、协整、有向非循环图等方法主要用于少量股票或市场之间的联动性研究,不适于直接对大规模个股之间的联动关系进行研究。文章关注大规模时序图模型结构建立及估计方法,通过将ADL方法引入SPACE算法,提出了可以估计高维低样时序图模型的ADL-SPACE算法;设计模拟实验考察了算法中惩罚参数λ值的设置对于节点自回归相关性捕获的有效性;在实证研究中,文章使用了ADL-SPACE算法对个股联动研究了三方面的内容:1.基于个股联动的代表性行业之间的联动性;2.设计了我国A股市场中行业联动强度,对行业内外联动性进行综合评价和分析;3.采用一阶滞后个股基于时序图模型结果构造了投资组合,模拟显示收益预期表现良好。以上研究均表明时序SPACE图模型方法在大规模股票的联动探测中有较好的应用前景。

经营信息披露与股票收益联动——基于财务报告文本附注的分析

本文研究中国A股投资者是否充分利用上市公司财务报告文本附注中披露的经营范围信息进行投资决策。在检验投资者有限关注财报附注经营范围信息的假设时,本文发现,A股上市公司股价未能及时反映其经营业务相似公司的消息,从而产生公司股价与其业务相似公司股价在时间跨度上的联动效应。进一步研究表明,投资者容易低估来自其他行业业务相似公司的消息,更容易关注公司股票名称具有其经营业务特征的公司,更容易解读业务相似公司消息对业务结构复杂度较低的公司的影响。同时,分析师关注和机构投资者持股能够提高市场定价效率,减少股票收益联动现象。在控制不同层次消息各期滞后项、使用其他中文分词方法的情况下,本文实证结果依然稳健。

基于非线性协整模型的金融危机背景下中美股票市场联动研究

随着世界经济一体化趋势和金融自由化程度越来越强,国际上主要股票市场经常呈现齐涨共跌的趋势,对股票市场的联动的研究不仅对投资者具有重要的意义,对政府当局避免由于外部股票市场联动给本国带来的股票市场的波动和金融市场的稳定性同样具有重要的政策意义。由于资本市场的变量之间普遍存在的是非线性关系而非是线性关系,如果用线性模型进行研究就难免会出现偏颇的结论,因此本文使用比线性协整模型对金融危机背景下中美欧股票市场的联动性进行了研究,结果表明,相对与亚洲金融危机,在次贷危机期间,中国大陆股市与美国股市之间的联动性呈现了逐渐增强趋势。

新冠疫情前后中国三大股指收益率联动性变化

为克服VAR、SVAR模型拟合优度较低的问题,选取中国股市三大股指(上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数及创业板指数)的日收益率平稳时间序列进行研究;选取中国新冠疫情大爆发期间的2020年1月20日作为分界点,分段研究疫情前后股市收益率的联动性变化。研究发现:在99%的置信度上,中国三大股指日收益率之间仅有当期影响;通过Chow突变点检验发现,疫情前后中国三大股指日收益率联动性发生了显著的变化,表明疫情对中国资本市场的影响是显著的、持续的;疫情发生后,上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数对其他两个指数的影响均加强,但创业板指数对上海证券交易所综合股价指数、深圳证券交易所成份股股价指数的影响减弱。

国际股票市场、汇率冲击对我国股票价格影响的实证研究

随着金融一体化的发展,20世纪90年代中期以后股票市场联动的现象日益显著,我国外贸依存度不断提高、金融服务业逐步开放,2005年7月21日人民币汇率形成机制改革以来,汇率浮动区间的扩大是否起到了缓解国际市场冲击的作用成为理论界有待探讨的问题。本文分析了美国股票市场和汇率与我国股票价格之间的作用形式和程度,并对汇率是否起到缓解国际股票市场冲击的作用进行了检验。结果表明,在人民币升值的趋势下,汇率变化在股票市场面临负向冲击时,起到一定的缓冲作用;在股票市场面临正向冲击时,起到的是加速作用。

金融危机背景下欧美股市联动性研究——基于状态空间模型和分位数回归的实证分析

通过选取欧美股市中比较具有代表性的英国FTSE 100指数、法国CAC 40指数、德国DAX 30指数及美国S&P 500指数作为研究对象,将时间区间划分为金融危机前时期、次贷危机时期及欧债危机时期,并运用状态空间模型及分位数回归对金融危机背景下欧美股市的联动性进行了实证检验。研究结果表明:欧美股市间存在着长期的均衡关系,金融危机前时期美国股市对欧洲股市具有短期价格引导关系,但欧洲股市对美国股市却不具有短期价格引导关系。次贷危机期间经济基础层面和市场传染层面的因素共同决定着美股对欧股的短期价格引导关系,欧债危机期间欧美股市互为格兰杰因果关系,欧美股市的联动性显著增强。整体而言,美股走势对欧股走势的影响较大。

REITs与其他资产联动关系研究——基于国内外双视角

2021年5月,我国首批9只公募REITs产品正式公开发售,标志着公募REITs时代的开启。本文从REITs的框架定义入手,梳理REITs的估值模型,采用美国市场及我国市场数据进行验证,研究国内外不同市场中REITs与其他资产的联动关系。

概率图模型在股票套利中的应用

文章采用概率图模型,并将其与时间因素的影响相结合,提出改进的聚集矩阵生成规则。依次建立每支股票关于其他股票以时间为权重的模型,运用加权最小二乘法进行估计,利用估计所得系数结合随机误差的方差生成改进的聚集矩阵。最后截取部分股市数据检验所建模型的正确性。

后金融危机时代关于中国股市与世界重要股市联动性的思考——基于金融危机前后数据的对比分析

本文通过运用Johansen协整的方法,考察了2007年次贷危机乃至2008全球金融危机前后中国股票市场与世界股票市场联动性的变动情况,并且将印度、巴西、俄罗斯这三个与中国经济发展各方面最相似的国家作为对比项,从而得出中国股市与世界股市联动关系更加客观、可比的结论。实证结果显示:中国与各大股指的长期均衡关系在危机前相对较弱,金融危机发生后进一步减弱,但相对于印、巴、俄三国而言,长期联动关系受金融危机影响较小,保留下来了数量较多的与重要股指之间的协整关系。

贸易战前后中美香港三地股市联动性研究

在中国资本市场开放程度越来越高、国际形势越来越复杂的大背景下,选取沪深港通开通后的道琼斯指数、恒生指数和上证指数,并以贸易战开启那天作为分界点。对中美香港三地股市的联动性进行分段研究。结果表明:贸易战降低了全球主要资本市场的收益率水平。随着我国资本市场的逐渐对外开放,我国资本市场与国际主要资本市场关联性逐渐增强。无论是贸易战前还是贸易战后,我国股票市场都受到美国股票市场的影响,而反过来,中国股票市场的走向对美国股市影响不显著。在贸易战之前,我国股票市场与美国、中国香港股票市场存在着长期均衡关系,但贸易战打破了这一均衡关系。

股票名称与股票价格非理性联动——中国A股市场的研究

本文利用中国A股市场中独特的配对股票样本对股票价格间的"非理性联动"现象进行了研究,并探讨了导致这种非理性联动的原因。本文发现:(1)仅名称相似,但没有其他相关性的配对股票收益率之间存在很高的正相关性;(2)比较名称变更前后股票收益率相关性的变化发现,名称变更对股票之间的联动性具有显著影响;(3)与机构投资者相比,个人投资者更容易对名称相似的配对股票产生混淆;另外,投资者情绪变化幅度越大,配对股票之间的联动性越高,说明投资者情绪变化对配对股票之间的联动起到了放大作用;除此以外,对配对股票来说,如果一只股票价格变动反映的是"坏消息"("好消息"),则该股票收益率对另一只股票的收益率具有更高(低)的解释力,意味着投资者由于损失厌恶而对"坏消息"的反应程度要大于对"好消息"的反应程度。

亚太地区股票市场的联动程度——基于次级贷冲击的研究

本文从长期关系、短期作用和方差分解方面,分析了次级贷危机前后亚太股市的联动程度。首先,协整检验表明,亚太股市存在长期均衡关系,但这种关系在次级贷危机前后发生了明显的结构转变。其次,Granger非因果检验表明,亚太股市在次级贷危机后,市场间短期作用大大加强。再次,我们定义了单个市场联动程度判断准则,并且结合方差分解发现,亚太地区股市在次级贷危机后单个市场独立性显著降低。总体而言,亚太地区股市在次级贷危机之后联动程度进一步加强,支持弱分割市场理论;美国股市是地区股市领导者;日本股市变化最大,次级贷危机后,市场独立性变得最弱;中国大陆股市也不断融入区域市场。建议政府和投资者对于本国(本地区)之外的实体经济和股市风险都要密切关注。

中日韩股票市场的联动性研究——基于DCC-GARCH模型的实证分析

随着中、日、韩经济贸易交流的持续加深,三国之间股票市场的联动性也在加强。本文通过研究2002年1月4日至2012年3月30日中日韩的股票指数,发现中日、中韩之间股票市场的联动性较小,但是中韩之间的联动性一直呈现递增的趋势;日韩之间股票市场的联动性要高于中日、中韩之间,市场呈现出一定的一体化趋势,并由此提出相关政策建议。

基于投资者情绪视角的中美股票市场联动效应分析

随着中美经济贸易关系的加深,两国股票市场联动也在增强。基于VAR模型,运用格兰杰因果关系检验构建DCC-GARCH模型,对中国2003—2015年间的中国投资者情绪、美国投资者情绪与上证A股指收益之间的动态影响,以及两国投资者情绪之间的动态相关关系进行分析。研究结果表明,中美两国投资者情绪之间存在着一定的联动性,美国投资者情绪是中国投资者情绪的格兰杰原因,反之则不成立。这与文凤华的结果一致,说明两国间股票市场存在着联动关系。

金融自由化、贸易强度与股市联动——来自中美市场的证据

本文从金融自由化、贸易强度、市场传染等理论角度分析了股票市场联动性的内在机制,并进行了实证检验。结果表明,中国金融自由化不是中美股市联动的原因,反而还具有微弱的抑制作用;贸易强度是中美股市联动的主要因素;随着贸易强度的不断增加,中美股市从过去的"彼此独立"阶段过渡到近几年的"相互依存"阶段,或许正是由于中国金融自由化微弱的阻碍作用,使得中美股市的联动性还处于相对较低的正相依水平。

汇率波动性与股市收益率联动性--来自国际样本的经验证据

本文对1995—2011年全球33个主要股票市场收益率的联动性以及影响因素进行了分析。在控制了贸易联系以及金融一体化程度的影响基础上，我们重点考察了双边汇率波动性对双边股票市场收益率联动性的影响。分析结果表明，贸易联系、金融一体化程度与股市收益率联动性之间呈现出正向相关关系，而汇率波动性的提高将降低股票市场收益率之间的联动性。汇率制度弹性的增强有助于减弱一国股票市场与其它国家股票市场的联动性。本文研究对我国金融市场抵御外部冲击、降低市场传染具有重要的政策参考价值。

上下位关系抽取方法及其在金融市场的应用

【目的】针对知识图谱的上下位关系抽取技术,提出基于映射矩阵和词向量相似度相结合的抽取方法,并探索在实际应用中的有效性。【方法】构建对应不同类别上下位词对的多个映射矩阵,充分运用实体词汇及其上下文包含的语义信息,进而利用映射矩阵识别实体词对间是否存在上下位关系。【结果】该方法在测试集上的综合表现比已有方法的F1值高出0.032 1。以上市公司为数据集的实验结果表明,该方法有助于研究公司相似度和股票联动的相关性。【局限】可尝试对更多的上下位词对聚类,以更精准地区分上下位关系的类别;可引入模式匹配方法,对该方法进行补充,提升抽取效果。【结论】所提方法能够有效进行实体上下位关系识别,并能有效帮助挖掘金融市场中存在关联的上市公司、股票板块等,在金融领域的知识图谱构建中有推广和应用前景。