投资者情绪与指数收益——不同市场条件下的差异分析

文章研究了投资者情绪对市场收益率的解释力。基于2011—2020年月度数据,以成交量和投资者信心指数作为投资者情绪指标,检验了其对于指数收益的解释力。结果表明投资者情绪对于股指收益率具有较强解释力。进一步研究根据行情走势将数据分为4个阶段,分别检验不同阶段投资者情绪对于收益率解释力的异同,结论显示成交量和投资者信心指数对于收益率的解释力根据股指处于不同波动阶段而呈现出一定差异。信心指数和成交量作为情绪指标具有一定互补性。此外还检验了投资者信心指数、成交量与收益率之间的内生性,结论表明变量间不存在内生性问题。

我国沪市节日效应的行业差异研究——基于GARCH模型

以上证行业板块股指为研究对象,利用ARMA-GARCH-GED模型考察了上证五大行业板块的股指收益率是否存在显著的节日效应,并对可能的影响因素进行了检验。结果表明:节日效应在五大行业板块的表现存在差异;除房地产行业板块外,工业、商业、公共事业、综合类板块均存在节前效应,而节后效应仅存在于工业和公用事业板块中。考虑节日效应与风险波动、其他日历效应的关系后,发现房地产板块的节前超额收益主要源自一月效应而非节日效应,工业和商业板块的节前效应还受周五效应的影响,而其节后效应则伴随着收益风险的增大。

加权股指收益率对融资融券交易的影响

融资融券业务的发展进一步完善了我国股市的做空机制。选取沪深两市278只融资融券标的股票作为研究对象,应用ARIMA模型,实证研究了加权股指收益率对融资融券交易的影响。研究发现:加权股指收益率和波动率对融资和融券交易均具有显著的影响,且影响呈对称性;融资和融券交易对加权股指收益率均存在影响,但方向相反,即在股价上升时,融资交易对股价有助涨之嫌,而融券交易可以起到平抑股价的作用;转融通业务的推出显著增强了加权股指收益率对融资融券交易的影响。我国融资融券业务的不断开展放松了卖空约束,完善了市场的价格发现功能,并拓宽了投资渠道,增进了市场效率。

我国房地产公司股票收益率的多重分形特征分析——以万科集团和保利地产为例

运用多重分形消除趋势波动分析法和多重分形谱分析法,研究了我国两家房地产上市公司———万科集团和保利地产公司股票的每5分钟开盘价的对数收益率序列的结构特征.实证分析表明,这两只股票的对数收益率序列均呈非正态分布,具有多重分形特征.对它们的多重分形性及相关分形特征进行分析比较后,得出保利地产股票的多重分形性较万科股票的多重分形性更强一些,因而风险性也相对大些。

投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益影响特点的动态刻画

本文基于2006年10月到2015年6月市场层面的投资者情绪和上证综指收益率,刻画了投资者情绪和市场利率对证券市场指数收益率的影响。首先,本文通过误差修正模型研究了短期层面投资者情绪对证券市场收益的影响特点,补充了以往在长期层面和整体收益水平上投资者情绪对市场收益影响的研究。由于市场层面的投资者情绪会受到宏观政策影响,之后本文将市场利率作为政策因素,通过分位数回归分析了不同市场收益水平下,市场利率和剔除了宏观政策因素的投资者情绪对市场收益的影响。研究结果表明:投资者情绪和证券市场收益之间的关系在短期层面上更为显著;当我国的证券市场环境处于"牛市"时,市场利率和投资者情绪均会对证券市场指数收益产生显著的影响,且随着市场收益水平的逐步上升,市场利率的反向作用和投资者情绪的正向作用均会逐渐加强。

沪深股市波动相关性的实证研究

文章选取上证指数和深成指数的收益率数据,使用时间序列分析的方法,利用向量自回归模型(VAR)及脉冲响应函数探讨了两个股市之间波动相关性的问题,得到两个市场存在明显的联动关系,通过上证综指滞后五期的收益可以预期深圳成指当期的收益,同样,通过深圳成指滞后六期的收益可以预期上证综指的当期收益.

我国股票市场收益率序列分布尾部特征分析

本文以我国沪深两市的数据为样本,对我国股票市场收益率分布特征进行了检验,检验结果表明我国股票市场收益率分布并非正态分布,普遍表现出尖峰胖尾特征,文章最后对分布的尾部指数进行估计与分析。

异常收益、市场波动与行情变化——基于股指期货限制交易的事件研究

为应对市场冲击,确保金融市场平稳发展,中金所于2015年9月7日实施一系列限制股指期货的政策。本文将中证500指数和沪深300指数的全部成分股作为研究样本,分析了该事件对市场异常收益率、波动率以及市场行情的影响。研究发现,限制股指期货的政策实施在短期有助于抑制股价波动,确保市场稳定;长期会显著降低市场的累计异常收益率,抵御市场逆向冲击作用有限。为此需加强投资者教育、完善期货市场机制建设以及健全风险管控机制,从而确保我国金融市场的长期稳定发展。

沪深两市股票指数收益率分布特征的实证研究——用MATLAB软件实现对中国股票市场数据的检验

用Matlab软件对中国股票市场数据进行了分布和非线性检验 ,为了解决这些问题 。

香港国企H股与沪深股市股指收益率波动特征及其关系研究

选取香港国企H股指数、上证指数和深圳综指2003年2月26日至2006年5月12日的股票日收盘指数作为样本,运用TARCH模型研究收益率波动的特征.结果表明:三市指数收益率均存在信息不对称效应,但沪、深股市比香港国企H股波动剧烈.运用Johansen多变量协整关系检验及Granger因果关系检验.结果发现,它们之间存在着长期稳定的协整关系.香港国企H股与内地股市关系密切,香港国企H股的变动会对沪、深股市产生影响,而沪、深股市的变动不会对香港国企H股产生影响,同时上海股市的变动也会对深圳股市产生影响,但深圳股市的变动对上海股市影响不大.

后金融危机时代股票超额收益率影响因素的探索

运用判别分析法和决策树模型对上证180的成分股是否可以获得超额收益率及其影响因素进行了分析,并将两种方法的分析结果进行了对比。结果表明:两种方法都可以对上市公司是否可以获得超额收益进行分辨,并且可以找出影响因素。但是从两种模型的结果来看,决策树模型要明显优于判别分析法。从我们的分析样本来看,对企业是否可以获得超额收益率的影响因素主要有:市盈率、市净率、息税折旧摊销前利润/营业总收入等。在实际中,通过这两种方法,投资者可以寻找出那些具有超额收益率的股票进行投资,从而使得自身的投资结果优于大盘。

网络舆情对中国纺织业上市企业绩效的冲击——基于中美贸易摩擦事件

互联网时代公共事件引发的网络舆情由于蕴含股票市场非基本面信息,能够影响股市投资者的行为决策,并通过企业股价异常波动反映特定事件爆发对企业经营活动产生的冲击。本文利用网络舆情信息来捕捉中美贸易摩擦标志性事件爆发对中国纺织业上市企业产业链上、中、下游代表性企业经营活动产生的预期影响。首先,以"贸易摩擦"为搜索关键词跟踪建立反映中美贸易摩擦网络舆情信息的百度指数;其次,以该百度指数在2018年3月至2020年4月期间出现的阶段性峰值点作为反映中美贸易摩擦特定事件爆发的"事件窗口";最后,通过建立基于虚拟变量GARCH(1,1)回归模型,检验中美贸易摩擦标志性事件对中国纺织业上市企业产业链上、中、下游3家代表性企业——新凤鸣、百隆东方和江苏国泰股价超额收益率波动的影响。研究结果发现,中美贸易摩擦阶段性标志事件在总体上对中国纺织产业链上3家样本企业股价超额收益率均产生显著负向冲击,但冲击的边际效应随时间递减;就冲击效应的传导机制来看,贸易摩擦事件早期影响最先传导至产业链中下游企业,并通过产业链冲击到上游企业。企业参与产业链分工程度越深,贸易摩擦对产业链上下游企业产生的扩散效应越强。

基于期指随机定价模型的A股市场风险度量研究

本文从期权定价模型的理论基础出发,首先介绍我国股指期货市场的发展情况,并引出股指期货理论研究的进展情况,然后从逆向思维的角度,通过运用期货随机定价模型对我国唯一的沪深300指数期货进行实证分析研究,试图推算出股指期货中的隐含波动率,获得该隐含波动率在反映未来市场波动风险方面的特性,为将来构造VIX指标寻找到适合的因子。

股指收益率在市场异常波动中对信息不确定性的依赖研究

采用基于信息的理论模型证实主体为了解决参数不确定性而采取的信息获取行为会导致价格跳跃,这种价格跳跃能够被收益率的极端值所描述,进而反映出市场参数不确定性的扩散途径,修正归一尺度后的极端分位数回归方法适合对该模型假设进行统计分析。研究表明:在正常市场状态下,沪深300市场参数不确定性并不受其他三个股指市场参数不确定性影响,但这种独立性会被股指间的共振所干扰,市场参数不确定性开始从创业板和中小板向沪深300蔓延;高频数据下,投资者以中证500为标的进行的套利操作和风险管理使得中证500市场参数不确定性在两个上涨时期内能够缓解沪深300、创业板和中小板市场参数不确定性;中小板与创业板市场参数不确定性对其他股指市场参数不确定性影响途径和强度极为类似。

中证500股指期货对股票现货市场波动性影响研究

选取中证500股指期货引入前后中证500指数日度收益率的数据,通过比较不同滞后阶数的GARCH模型,验证股指期货引入对现货市场收益率波动性的影响,再此基础上进一步探讨股指期货引入前后非对称信息对收益率的影响变化。通过分析发现:中证500股指期货的引入能够降低股票现货市场收益率波动程度,同时得出股指期货的交易可以降低非对称信息对收益率影响——中证500股指期货引入前,利空信息对中证指数日收益率波动影响程度大于利好信息的影响;股指期货引入之后,利空和利好消息对中证500指数日度收益率波动性影响没有明显差别。