融合情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法

将时序深度神经网络应用于股票价格预测,已成为量化金融领域的重要研究方向。时序神经网络具有很好的序列数据捕捉能力和学习记忆能力,在股票预测上有一定适用性。但是现有的模型大多存在预测准确度不高、模型结构复杂导致训练时间较长等问题.为了解决以上问题,提出了一种基于情感分析和GAN-TrellisNet的股价预测方法。提出了一个基于LSTM-CNN的情感分析模型,用于分析爬虫获取的主流金融论坛股票评论,并获得股票情感指数。为了提高预测准确度,将情感指数和百度搜索指数加入股票交易数据中作为训练集,提出了一个基于TrellisNet和CNN的改进型GAN股价预测模型,利用TrellisNet生成器的卷积特性来捕捉数据的局部特征,选取特征提取能力较强的CNN作为判别器来区别预测结果和真实股价。通过选取10只代表性股票和三种大盘指数的不同时段数据进行算法验证,结果表明,与ConvLSTM和GAN-LSTM预测模型相比,GAN-TrellisNet模型能有效缩短训练时间,提高预测准确率。

投资者关注度对公司股价崩盘风险的影响

资本市场稳定对经济社会大局稳定具有重大意义,而如何促进资本市场稳健发展一直备受关注。本文选取我国2011—2022年A股市场数据,利用上市公司百度搜索指数,实证检验投资者关注度在股价崩盘风险中的影响效应和传导途径。研究发现,投资者关注程度的提升对股价崩盘风险有明显的抑制作用,且股票流动性在其中发挥了中介效应的作用。本文分析结论有利于进一步厘清市场投资者与股市崩盘风险之间的关联,为维护资本市场稳定提供政策启示。

股利情绪、股利迎合与股价崩盘风险——基于百度指数平台搜索量的经验证据

通过Python爬取百度指数平台搜索量数据构建投资者现金股利情绪指数和高送转情绪指数,并以此为基础考察A股上市公司的股利迎合行为及其经济后果.研究结果表明,公司现金股利分配和高送转行为均呈现出明显的迎合特征,并且公司对投资者现金股利情绪和高送转情绪的迎合会导致股价崩盘风险上升.本文进一步研究发现,公司在具有融资需求的情况下实施现金股利迎合和高送转迎合的动机强烈,而在大股东存在减持意愿的情况下倾向于实施高送转迎合.本文通过构建大数据股利情绪指数对公司股利迎合行为的相关研究成果进行了有益的拓展,并对优化我国上市公司股利决策以及提高资本市场运行效率具有重要借鉴意义.

厚尾随机波动率模型下的沪深300股指期权定价分析

首先,对沪深300股指期权交易数据,采用马尔科夫链蒙特卡洛方法、吉布斯采样方法,利用Eviews软件、WinBUGS软件,进行该期权的定价模型选择和参数估计,并通过BUGS程序语言中的贝叶斯估计法,进行模型参数求解.其次,对该期权进行随机波动率模型及B-S模型的实证分析研究,进而通过分析套利空间、误差因素,得出厚尾随机波动率模型对该期权的定价更为准确合理.

碳价与电力公司股价间风险溢出效应及影响因素研究

研究我国不同区域碳市场价格与电力上市公司股票价格之间的风险溢出效应,对加强碳市场风险管理、推进电力公司节能减排具有重要意义。通过构建溢出指数,从时域和频域2个维度系统考察碳价与电力公司股价之间的静态和时变溢出关系,并进一步探究“碳电”系统风险溢出的主要影响因素。研究发现:从时域看,碳市场价格属于风险净接收方,当碳市场和电力市场出台相关政策时总溢出指数会大幅上升,但溢出效应具有明显的区域差异;从频域看,碳价与电力公司股价间的风险溢出主要发生在短期(20天内),上海和湖北碳市场受到的长期影响略高于北京和广东;从影响因素来看,火电发电量、全国供电煤耗量、可再生能源发电量和全国碳市场的上线交易,均对碳价与电力公司股价间的风险溢出效应具有正向影响,而经济的向好发展对二者间的风险溢出具有一定的抑制作用。

跳跃视角下的股指期货价格发现功能研究

为了揭示中国股指期货在跳跃上的价格发现功能,本文采用具有自刺激和交叉刺激特征的二维Hawkes过程,对股指期货和现货的跳跃进行建模,并分别以我国沪深300、上证50和中证500股指期货和现货收益率作为样本,探究我国股指期货和现货的跳跃自刺激行为以及相互之间的跳跃交叉刺激作用。实证结果表明:Hakwes过程对三类股指期货和现货的跳跃均拟合得较好;股指期货和现货的跳跃存在着明显的同向自刺激,且除了中证500股指以外,下跳的自刺激均强于上跳;股指期货的跳跃会显著刺激股指现货发生跳跃,但股指现货的跳跃对股指期货的刺激并不显著。总而言之,中国股指期货在跳跃上具有价格发现功能,期货价格的跳跃能够引导现货价格发生跳跃,而现货价格跳跃对期货价格跳跃的引导作用则不明显。

卖空限制下股指期货价格波动与基差的关系探究

为研究卖空限制情况下负基差与期货市场的作用关系,将投资受限下的商品经济模型运用于卖空限制的金融市场分析,以投资情绪解释投资者的行为决策,构建了股指期现市场的短期动态模型,并提出了基差与期货价格波动呈V型关系的推论。实证分析沪深300股指期货,发现在距离最后交易日的前20天,均出现程度不一的V型关系,进一步考虑自回归条件异方差(ARCH)效应并进行稳健性分析,结果与模型推论一致。

中证1000股指期货市场价格发现功能研究

本文以现货市场与股指期货市场为研究对象,选取中证1000指数和中证1000股指期货的5分钟高频交易数据为样本数据,通过采用ADF单位根检验、协整检验、Granger因果检验、脉冲响应分析以及方差分解等方法,分析了中证1000股指期货价格发现功能。结果表明:中证1000股指期货虽然上市时间较短,但已具备价格发现功能,期货与现货市场的价格相互引领,同时在价格发现功能中发挥主导作用的是股指期货市场。因此,应重视期货市场的价格发现功能作用,以形成中证1000指数市场高效的价格体系。

基于ARIMA-BiLSTM模型的沪深300指数预测

股票价格指数是度量和反映股票市场总体价格水平及其变动趋势而编制的股价统计指标,是反映社会、政治、经济变化状况的“晴雨表”。准确预测股票价格指数波动,有助于防范股票市场风险和保障金融市场稳定发展。由于股票数据的复杂性,本文将时间序列模型与深度学习模型相结合,提出新的组合模型ARIMABiLSTM,对沪深300指数数据集进行性能评估。结果表明,ARIMA-BiLSTM模型可以规避单一模型带来的缺陷,较其他先进方法具有更高的预测精度。文章对构建的模型展开消融实验,研究模型参数设置的合理性,并基于不同数据集进一步验证了组合模型的预测效果。

股指与股指期货价格发现过程研究

使用脉冲响应和一般因子分解模型检验了标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数、香港恒生指数、日经指数和金融时报100指数现货市场和期货市场之间的价格发现过程.结果发现,期货市场在价格发现过程中占主导地位,并且随着期货市场的发展,期货市场在价格形成过程中的作用越来越大,起到了信息(定价)中心的作用.

中国股价指数与宏观影响因素的协整关系研究

本文运用协整理论研究了中国股价指数与其多个宏观影响因素 (宏观经济景气状况 ,货币供应量 ,通货膨胀变化率 ,企业景气状况 )之间的长期均衡关系 ,建立了多因素的长期均衡模型 ,突破了以往的单因素协整关系及传统的多元线性回归模式的研究 ,给出了各影响因素对股价指数波动贡献份额大小的数量化测度 ,同时建立了误差修正模型。

沪深300股指期货的价格发现能力及波动溢出效应研究——基于BEEK-GARCH模型的证据

以沪深300股指期货自推出至今的1分钟数据作为研究样本,使用BEEK-GARCH模型量化沪深300股指期货和现货市场的价格发现能力及波动溢出效应.研究发现,我国期货市场成立初期并未发挥其价格发现功能,这一现象随着市场成熟度增加而逐渐改善,期货市场在价格发现过程中占主要地位.通过GARCH模型对收益率调整过程进行估计,发现市场之间存在双向波动溢出效应:短期内表现出均值回归;长期来看,误差修正项系数显著异于0,符合调整的负反馈性质,价格偏差会被纠正从而达到长期均衡.

中国17部门资本存量的核算研究

资本存量K在经济学的研究中居于重要的地位,许多重要的实证分析如生产函数的估计、经济增长、投资效率和TFP等都需要K这个指标。在现有的研究中,各个研究者都对此采取了不同的方法,测算的结果也有很大的差距;在已有的研究中,主要讨论的是全国的指标、分省的指标以及某些行业的指标。本文结合投入产出表的数据,给出了一个测算资本存量的方法,并对中国17个行业的资本存量进行了估算。

对中国A股市场新股初始回报的分析与研究

通过对1997年1月至2002年10月期间上市的641只普通股A股进行多变量时间序列分析,发现:整体价格水平对初始回报产生正影响;发行规模较小的公司的初始回报较高,给承销商垄断权利假说提供了支持;在深圳市场上,中签率与初始回报间是显著负相关的,说明初始回报与申购风险成正比,大的机构投资者为了弥补申购风险有操纵上市价格的嫌疑.发行到上市的时间间隔对初始回报的影响随着样本区间的缩短而增强.

股指期货是股灾的“幕后推手”吗——基于2015年股灾期间沪深300股指期货高频数据实证分析

选取2015年6月15日至8月26日股灾期间沪深300股指期货与沪深300指数5分钟高频数据,通过E-G两步协整检验、格兰杰因果检验、脉冲响应模型等,对股灾期间股指期货市场价格发现功能及波动溢出效应进行实证研究。结果表明:股灾期间沪深300股指期货仍具备价格发现功能,但存在对现货市场的单向波动溢出,具有一定的"助跌"效应。

中国股指期货的价格发现功能和波动外溢效应

运用EC-EGARCH-GED模型,分析了中国股指期货的价格发现功能和波动外溢效应.研究结果表明股指期货增大了股指的波动性.从长期看,股指期货的价格影响股票指数的价格;而短期内股指期货价格对股指价格的影响比长期均衡的影响大.最后还考察了中国新上市的股指期货对沪深300指数的影响,认为股指期货的上市给股指带来了一定的冲击力.

灰色预测模型在股票价格中的应用

对股票价格的预测直接影响到投资者的投资决策 ,关系到投资者的切身经济利益 ,因而对预测的准确性要求较高。本文拟尝试将灰色系统理论应用于股票市场 ,建立GM( 1 ,1 )模型 ,并通过对上证综合指数的预测说明该模型具有较高的预报精度和应用价值。

沪深300股指期货定价实证研究

股指期货是一种发展迅速的金融衍生产品,而合约定价问题是其重要研究方向之一。股指期货定价的基本方法是利用无套利定价原理得出的持有成本模型;而如果综合交易费用、融资成本、存贷款利差、保证金等市场因素,则可以得到股指期货的无套利定价区间。使用这两种模型对中国金融期货交易所的沪深300股指期货仿真交易合约进行实证分析,结果发现,实际交易价格和理论价格有较大偏差,市场中存在大量套利机会,定价效率有待提高。为此可以考虑的建议包括允许融资融券交易、推出沪深300指数ETF等。

上证指数奇异信号统计检测的小波分析

本文采用二阶 B——样条小波函数对上证指数进行了小波变换处理 ;当选取 j=6,c=1时 ,则在 ξ=2 j/ 2 +1/ 8分割下检测出了 1 0个奇异点 ,并对两个典型奇异点的社会和经济背景进行了分析。