大麦气孔发育相关基因HvFAMA的克隆及功能初步分析

气孔是植物吸收CO_(2)、散失水分的通道,叶片内气孔数目的多少、气孔的开闭程度都直接影响其蒸腾强度和光合作用的强弱。FAMA为碱性的螺旋-环-螺旋转录因子,是促进气孔保卫细胞分化和阻止其直接前体的增殖分裂所必需的,与气孔初始发育关系密切。为揭示其在禾本科作物气孔发育中的功能,本研究以大麦Morex为材料,克隆了大麦FAMA(HvFAMA)基因,并对该基因生物学特性及表达模式进行了分析。结果表明,HvFAMA基因编码区长为1260 bp,由420个氨基酸构成,相对分子量为45320.37 Da,理论等电点为5.14,属于亲水性不稳定蛋白;HvFAMA基因编码蛋白属于bHLH家族成员,其三维结构含有螺旋-环-螺旋(HLH)结构;HvFAMA蛋白二级结构主要含有α-螺旋、延伸链、β-折叠和无规则卷曲,分别占36.04%、10.74%、2.86%和50.36%;HvFAMA蛋白的氨基酸序列含有44个磷酸化位点和65个糖基化位点;HvFAMA∶GFP融合蛋白亚细胞定位于细胞核。系统进化分析显示,大麦HvFAMA蛋白与小麦、二粒小麦、二穗短柄草和山羊草的FAMA亲缘关系相对较近。qRT-PCR结果显示,HvFAMA基因在大麦幼叶中的表达量达到峰值。综上所述,HvFAMA基因可能与大麦气孔初始发育有关。

Fama-French五因子模型比三因子模型更胜一筹吗——来自中国A股市场的经验证据

Fama-French在原有三因子模型的基础上增加了RMW和CMA两个代表公司盈利能力和投资水平的因子,发现HML成为冗余变量,这一结论与我国已有研究相悖。五因子模型的解释能力是否因市场而异,就我国股市而言,五因子是否比三因子解释能力更胜一筹尚无定论。本文通过对我国A股市场交易数据和财务数据的实证分析发现我国股市市值效应和价值效应明显,而RMW和CMA两个因子无益于诠释股票组合的回报率。与美国股市的经验相反,三因子模型更适合我国,因子定价模型的有效程度因市场发展水平和投资理念而异。本文对资产定价的理论和实证研究提供了经验和参考。

Fama五因子模型在中国上证50成分股适用性的实证研究

本文依据Fama-French (2015)最新提出的五因子模型,选取我国上证50成分股公司2015年1月至2022年12月的月度收益率数据进行实证检验。结果表明,使用五因子模型对上证50成分股的分析比使用三因子模型具有更好的解释能力,同时发现其存在规模效应、账面市值比效应、盈利效应和投资效应都较为显著。虽然五因子模型对样本具有较明显的适用性,但是其解释能力仍然有限,需要我国加强对上证50成分股公司的信息披露、提高投资主体的素质、加强监管以提高定价效率。研究结果不仅能够丰富完善资产定价模型的理论体系,而且能够根据实证结果分析上证50成分股的收益率的影响因素,帮助投资者制定科学合理的投资策略。

非正式环境规制下产业协同集聚的结构调整效应——基于Fama-Macbeth与GMM模型的实证检验

选取2008~2014年中国30个省份的工业相关数据,构造了可用于测度中国产业集聚水平的γsj指数,在此基础上利用Fama-Macbeth估计法及GMM估计法,就产业协同集聚能否成为一个有效的倒逼手段驱动结构调整进行了讨论。面板回归和门槛检验结果表明,非正式环境规制下的产业协同集聚会驱动产业结构趋向合理化,产业协同集聚具有较为显著的结构调整效应,但存在门槛特征。根据研究结论,政府在对企业集聚行为进行事先干预时,应充分考虑非正式环境规制的"屏障"作用,利用这道"屏障"发挥好产业协同集聚的结构调整效应。

基金绩效评价的Fama-French三因素模型检验

通过Sharpe基金风格模型明确基金实际风格,并利用中信风格指数将Fama-French"三因素"模型应用于基金的绩效评价。在对30只基金两年周收益率数据进行实证研究后,结果显示FF模型3个系数显著性良好,基金风格特征得以表现;且FF模型更加准确,拟合程度较单因素模型有较大提高;同时单因素和FF"三因素"模型的Jenson指数说明基金具有获得超额收益率的能力。

中国资本市场的中长期动量效应和反转效应——基于Fama和French三因素模型的进一步研究

基于国内外学者对于中国股票市场的动量效应和反转效应的研究，利用1994～2004年中国股票市场的经验数据，借助于Fama和French的三因素模型，对中国股市的动量和反转效应进行解释。研究结果表明，Fama和French三因素模型的解释力度不大。

基于FAMA-NCS的高速分组传输网络性能

FAMA-NCS协议是无线自组网络中数据链路层的关键组成部分。在对FAMA-NCS协议的关键技术分析和信道访问机制模拟变量的基础上,根据网络中节点的重要信息排序,通过对其退避算法进行报文长度的调整,实现了对吞吐量的提升并减小了数据分组的传播时延。

金融危机下Fama-French多因子模型在中国债券市场的应用

利用近3年的中国债券市场数据,建立了Fama-French多因子模型,并利用多元回归方法进行了比较分析.结果表明,TERM-DEF两因子模型有着较好的适用性,但存在进一步改进的空间.

基于修正的Fama-French模型对A+H交叉上市公司IPO长期走势的实证研究

本文以44家在A股和H股两个市场挂牌交易的上市公司为研究对象,通过采用改进的Fama-French模型,提出了修正的四因素模型分析A+H公司IPO长期走势。研究表明A股市场的长期走势相对H股市场较弱。

基于Fama-French三因素模型的IPOs长期表现的实证研究

本文旨在研究中国股票市场不同发行制度下IPOs长期表现。选取1993年4月—1999年6月在中国股票市场上市的A股新股作为审批制下样本,选取2001年4月—2006年12月在中国股票市场上市的A股新股作为核准制下样本,基于Fama-French三因素模型,对我国不同发行制度下IPOs上市后一段时间内(一年期,两年期,三年期,四年期和五年期)的股价表现分别进行实证研究,并进一步分析其差异及形成原因。实证结果表明,审批制下IPOs长期表现(一年期、两年期和三年期)强于核准制下IPOs长期表现,但核准制下IPOs的四年期和五年期长期表现优于审批制下的IPOs长期表现。这表明随着时间的推移,新股不再是"新的"股票。

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。

公司治理水平对股票资产定价的影响研究——基于扩展的Fama-French三因子模型实证分析

鉴于公司治理的重要性,越来越多的上市公司开始注重治理水平的提升,同时投资者购买股票时考虑公司治理水平。然而鲜有学者将公司治理水平考虑到资本资产定价模型中,公司治理水平是否会对股票资产定价产生影响及如何产生影响有待深入研究。本文基于Fama-French三因子模型,创新性地将公司治理水平作为溢价因子考虑到资本资产定价模型当中进行实证分析,对传统的Fama-French模型进行了扩展,旨在基于扩展的资本资产定价模型探讨我国上市公司治理水平是否会对股票资产定价产生影响,具有一定的理论意义。实证结果表明,公司治理水平有益于诠释股票组合的收益率,表现在公司治理因子回归系数显著,但扩展模型的R2相比于传统的Fama-French模型提高比率较低,说明公司治理水平对股票异常收益率解释力的提升程度较小。基于此,本文从信息披露机制不完善和我国上市公司股权结构不合理两方面分析了原因,对我国上市公司治理及股票市场的发展具有一定的现实意义。

中国A股市场股票投资组合特征分析与Fama-French三因子模型

风格投资在中国越来越受到重视。Fama＆French(1998)指出,在世界范围内,价值型股票比成长型股票具有普遍的较高的收益率。我们采用MorningStar风格分类方法对中国A股市场构造风格投资组合,并就沪深两市分别考察了各风格投资组合的收益率特征,发现在中国市场上,价值股收益率高于成长股收益率的现象仅对沪市小盘股显著;而小盘股超额收益存在于沪市价值型股票和深市价值型、混合型股票。并比较了CAPM和Fama French三因子模型对中国股票市场的解释能力。

CAPM和Fama-French模型的比较研究

利用美国证券市场的有关数据,讨论了应用CAPM和Fama_French模型分析股票收益率时的一些问题,并对两个模型进行了比较分析.

流动性修正的Fama-French模型在创业板市场的适用性研究

FF模型是资产定价中一个非常经典的模型,其将资本资产定价模型拓展为多因素模型,提高了传统资本资产定价模型的精确度,多年来在美国股票市场中的实证研究结果巩固了其在资产定价理论中的地位。我国学者针对FF模型对我国股票市场进行了一系列的研究,但是研究主要集中在我国股票主板市场。由于创业板市场起步较晚,发展潜力巨大,所以将深圳证券交易所的创业板市场作为研究对象,对比研究传统CAPM模型和FF模型在我国创业板市场的适用性,并且考虑到我国创业板市场不成熟,可能存在流动性溢价,在传统FF模型中添加流动性溢价因子,研究修正的FF模型在我国创业板市场的适用性。结果表明,在FF模型基础上,我国创业板市场流动性溢价不明显,传统的FF模型更适用于创业板市场。

Fama非理性泡沫在中国股票市场的检验及预测

2014年,Fama提出了非理性泡沫理论,即股票或投资组合的价格大幅度上涨,并不意味着其在未来一定具有异常低的平均收益率。为了验证Fama非理性泡沫理论在中国股票市场的适用性,本文选取2000~2019年中国行业相关数据对Fama非理性泡沫进行检验,同时选择8个特征变量对未来股票发生崩盘事件的可能性以及股票未来收益率进行预测。研究结果表明,Fama的观点是正确的,未来的收益率在很大程度上是不可预测的,行业投资组合的价格大幅上涨并不意味着未来异常低的收益率,而预示着股票未来崩盘事件发生的可能性会大幅增加。同时,与价格上涨后股票未发生崩盘的事件相比,发生崩盘事件对应的行业股票往往具有较小的涨跌幅、较高的换手率、较大的成交量、较低的市净率、较低的市盈率以及较快的收益率下降速度。此外,利用这些变量可以实现对未来收益率的联合预测,从而帮助投资者在一定程度上有效地避免股票崩盘。

上证行业指数收益率的非线性决定机制——基于Fama-French三因素模型的半参数回归分析

在三因素模型的基础上,对三因素的非线性影响加以考虑,利用半参数部分线性可加模型实证研究了市场、规模及账面市值比三因素对上证五类行业指数收益率的线性与非线性影响。实证结果表明:市场因素对所有指数均存在显著的正向线性影响,规模因素和账面市值比因素对五类指数的线性影响显著但存在差异;市场因素对地产和工业指数分别存在显著的倒"U"型和"N"型的非线性影响,规模因素与公用类指数存在显著的"U"型非线性关系,账面市值比因素对工业和地产类指数存在倒"N"型的非线性影响,对综合类指数则具有显著的"N"型非线性作用。

我国创业板市场Fama-French三因素模型适用性的实证分析

基于Fama-French三因素模型,以我国创业板股票为研究对象,依据2010年4月30日至2013年3月16日期间的财务数据和行情数据,通过数据处理、描述性统计、平稳性检验及回归分析,进行实证研究,分析Fama-French三因素模型对我国创业板市场进行资本资产定价的适用性,并提出相应的政策建议。

基于水声网络的FAMA协议仿真研究

浅海水声信道的快衰落、长延时给水声网络媒介访问控制(MAC)层协议的设计和性能带来了较大的负面影响.为了提升MAC协议的吞吐量、时延等性能,着重对FAMA(Floor acquisition multiple access)协议进行了分析,并以通信网络仿真工具OPNET为仿真平台,得出该协议在吞吐量、时延和能量损耗三方面的性能结果.与目前水声网络主要采用的冲突避免多址接入(MACA)协议的仿真结果相比,FAMA协议能够取得较好的吞吐量和时延性能.

证券投资基金战胜市场的能力之实证研究——基于Fama-French模拟的检验

运用Fama-French模拟来区分运气和投资管理技能,对我国有5年以上收益率数据记录的积极管理型基金的业绩进行评价分析,结果发现:部分基金的超常业绩不能用运气解释,而应该归因于经理的技能,即有部分基金经理确实具有可以战胜市场、获得超额收益的投资管理能力。