基于空间计量分析的全球股票价格指数宏观影响因素

基于全球41个地区的2008—2010年数据,论文建立各地区股票指数与经济增长、通货膨胀、货币供应量、利率水平、汇率、国际储备、贸易总额之间的空间计量经济模型,从全球视角对影响股票价格指数的宏观影响因素进行了实证分析。研究发现,股票指数具有显著空间集聚作用,与制度空间因素具有显著相关关系等结论。

情绪传染对跨空间股价联动的影响:基于心理安全视角

基于心理安全区理论,研究情绪传染对跨空间股价联动的影响机理,并探究股价联动存在的空间差异规律及原因。利用股吧信息构建高频情绪指数,利用空间距离衡量心理安全性,在此基础上研究不同空间心理安全条件下的情绪传染效率及其对股价联动的影响。研究发现:情绪联动是情绪传染影响空间股价联动的中介变量;心理安全区理论可以为情绪传染引起空间股价联动这一影响机理提供理论解释;股价联动具有空间差异性,空间距离越远,股价联动性越弱。进一步研究表明:这种由情绪传染引起的跨空间股价联动是由噪音交易者将承载情绪的噪音信息当作价值信息进行交易驱动的;高频数据(时)能更好地捕捉情绪传染对股价联动影响的市场表现。研究结论为更深入研究股价联动问题、监管者加强市场管理及投资者投资决策提供了参考。

空间交互视角下投资者情绪对股价的影响

从地理距离和利用消耗系数衡量的经济距离两个方面构建空间权重矩阵反映空间交互作用,从股票空间交互视角应用空间计量模型研究投资者情绪对股票价格的影响效应.研究发现,金融市场股票间存在显著空间交互作用,且空间交互作用对经济距离的敏感程度高于地理距离.在解释投资者情绪对股票价格的影响效应方面空间截面回归模型优于传统截面回归模型.研究结论提醒投资者在对资产进行定价和制定交易决策的过程中,必须充分认识潜在的空间交互作用.

基于多视图注意力机制的多维度价格预测模型研究

传统的股票价格预测模型只针对单一维度价格进行预测,忽略了多维度价格之间的复杂关系。因此,为了更好地对股票价格进行准确预测和为决策者提供前瞻性信息,提出了一种新的基于多视图注意力机制的多维度价格预测模型。通过多视图的深度可分离卷积网络学习多维度股票价格潜在的复杂的输入—输出关系,更好地提取股票价格的时空特征,实现时空数据的智能关联,并使用注意力机制进一步提升模型的预测性能,进而通过时空多维度的股价历史数据来预测单和多时间步长股票价格。该模型与其他四种模型在中国银行股价数据集上进行实验和比较,发现所提模型在不同预测时长下相比于表现最好的模型,平均绝对误差分别降低了0.4%、0.5%、4.2%、3.9%,均方误差分别降低了0.8%、2%、1.9%、1.9%,平均百分比误差分别降低了0.15%、0.21%、1.24%和1.34%。因此所提模型预测精度最高,预测性能最好,并且在对其他维度的股票价格预测上具有普适性。

实体经济企业影子银行业务影响股价崩盘风险传染的结构转换研究

实体经济企业“金融化”与资本“脱实向虚”是当前中国经济治理中急需解决的结构性问题。本文以中国A股非金融上市公司为样本,结合2012—2021年的股市和财务数据,利用空间杜宾面板模型估算出企业之间的股价崩盘传染风险,并利用门限回归模型验证结构转换效应,用平滑转换模型拟合出结构转换模式。研究发现,实体经济企业股价崩盘风险之间存在着显著的空间溢出传染效应,企业间的股价崩盘风险传染现象普遍显著存在;实体经济企业影子银行业务规模影响股价崩盘传染风险具有显著的门限效应;企业年龄、企业规模、资产周转率和个股回报率等指标对股价崩盘传染风险的作用均受影子银行业务规模转换作用的影响。

多维传染视角下中国上市银行股价崩盘风险的宏观压力测试研究

股票市场风险具有多维系统传染性。本文选取综合股价崩盘风险指标,测度银行股价市场风险,运用空间排序SAR-Probit模型,总体拟合个体风险形成和多维风险系统性传染,建立多维风险压力生成模型,并依据宏观经济因素的间接效应,构建宏观经济传递回归模型,与宏观经济系统VAR模型联合组成多维压力情景生成模型。随后设定宏观经济压力情景,在多维传染框架中对中国上市银行股价崩盘风险做了宏观压力测试。研究表明:上市银行的多维股价崩盘风险具有显著的“空间正相关”集聚效应;空间排序SAR-Probit模型能够同时考虑多维风险因素的直接效应与风险传染效应;宏观经济变量影响股价崩盘风险具有显著直接效应,也有以微观指标为中介的显著间接效应;宏观经济冲击力度不同,上市银行股价崩盘风险等级及其概率的弹性恢复速度与韧性也不同,轻度冲击最短、中度冲击次之、极端冲击最长。本文结论为多措并举精准治理中国银行业资本市场风险提供了重要参考。

空间区位竞争与资本市场定价效率

本文借助上市公司所处经纬度信息构建了空间区位竞争的指标,以此检验空间区位竞争对于资本市场定价效率的影响。研究发现,上市公司面对的空间区位竞争程度越强,其股价同步性越高,股价信息含量越低;这一效应在上市公司与竞争对手隶属同一行政区域、所在地市场分割程度较高、社会网络密度较高的情况下更为显著。较强的经营实力、经营分散性和异质性能够减弱空间区位竞争对股价信息含量的抑制作用。路径检验结果显示,上市公司面对的空间区位竞争程度越高,发布临时公告数量越少、年报披露及时性越差、投资者接待活动越少、外部行业性研究报告数量越多,由此进一步降低了股价信息含量。