基于订单驱动市场下信息结构与金融资产价格均衡研究

依据我国证券市场订单驱动连续竞价交易机制,在引入信息结构及投资者看法差异的基础上建立序贯交易理论模型,研究金融资产价格的形成过程,并研究信息结构各方面对价格形成的影响。理论结果表明,信息存在、信息分布和信息组成对买卖价差产生不同影响,其影响结果不仅取决于信息结构自身,也受到投资者构成、看法差异以及信息量值的影响。随后基于中国证券市场进一步验证了理论模型的结论。

金融市场风险测量模型——VaR

详细介绍了目前测量市场风险的主流模型—— Va R,包括 Va R产生的背景、Va R的概念 ;综述了 Va R的各种计算方法及其发展动态 ,比较了各种计算方法的优缺点 ,指出了其各自的适用范围 ;最后就 Va

最小报价单位对我国股票市场流动性影响——基于高频数据的实证研究

最小报价单位是影响证券市场流动性的重要因素之一。利用上海证券交易所分笔交易数据,从价差、深度以及交易金额三个方面考察了最小报价单位对股票市场流动性的影响。实证结果表明,从总体上看,最小报价单位的变化将导致股票市场平均价差、深度和交易金额同向变化。按照股价大小将股票分组后发现:最小报价单位增加将导致低价股的价差和深度变大,交易金额减少;最小报价单位增大对高价股的价差没有显著影响,但会增大深度和交易金额,从而改善高价股的流动性。最后利用“分改厘”后基金流动性的变化验证所得结论。

基于SV模型时变参数的中国股市政策效应研究

政策效应是一种广泛的现象,但在我国尤为突出。文章通过对SV模型参数集的时变特性研究表明,时变的参数能够有效地反映我国股市的动态过程。SV模型的这一特性,能够检验我国股票市场的政策效应现象,并解释金融时间序列数据的“杠杆效应”。实证得出我国股市政策效应正逐渐减弱,杠杆效应逐渐显著的结论,表明我国股市逐渐走向成熟和完善,与我国股市发展的历史和现状相符。

中国上市公司股利政策“追随者效应”分析——基于市场微观结构理论方法的实证研究

中国上市公司不遵循一个稳定的向市场传递公司未来盈余信息的股利政策,且较多的使用了在西方较谨慎使用的股票股利支付形式。一种行为能在市场上长时间存在必然有其特定的市场微观结构基础。基于市场微观结构理论与方法的研究表明当前中国上市公司股利政策选择的微观基础是市场上存在着一种特殊的"追随者效应"——投资者对不同的股利支付形式有着明显不同的偏好。该效应对股市稳定是一个不利因素,有必要采取各种措施逐步改变这种局面。

基于价格离散选择模型的中国股市价格行为特征研究

有关股票价格行为的研究大多数基于价格连续变化的假定,但最小报价单位引起的价格离散性导致价格变化并不连续。依据排序Probit模型原理,建立价格离散选择Probit模型,并利用高频数据,在价格离散条件下对中国股市价格行为特征进行考察。实证结果表明:股票价格变化具有"报价回复"和"路径依赖"特征;高市值股票对股市整体走势反映迅速,市场信息能很快被融入到价格中;交易规模对价格变动存在持久的正的影响,非对称信息对股票价格的影响超过了流动性等其它暂时性因素的影响。交易时间间隔对股票价格变化没有显著影响。买卖价差越大、交易间隔越长,股价变动的波动性就越大。

基于随机波动性模型的中国股市波动性估计

采用动态随机波动性模型实证研究了中国股票市场的波动性.通过基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟的贝叶斯分析方法,较好地估计了随机波动性模型中的参数与波动性序列.基于中国股市数据进行的实证结果表明,与ARCH类模型相比,随机波动性模型能更好地描述股票市场回报的异方差和波动性的序列相关性.

基于模拟退火算法的VaR-GARCH模型

针对GARCH模型中的参数估计问题,提出了一种基于模拟退火算法(simulatedannealingalgorithm)的估计方法,并将其应用于VaR估计中.道琼斯指数和汇率的算例表明,基于模拟退火的VaR＿GARCH模型在计算鲁棒性和估算精度方面优于传统的数值方法.

中国股市回报波动性分析——高频数据揭示股市的特征

以MDH假设为基础,采用高频数据建立我国股市日内波动特征的理论模型。利用频域分析工具实证得出上海股票市场波动性的日内周期特征和长记忆特征。对滤波之后自相关函数进行回归,计算得到表征上海股市长记忆大小的d值。

考虑组合动态调整效率的相关性估计模型比较

准确估计组合内资产收益相关性是构建投资组合、定价衍生品以及风险管理的关键。引入波动择时策略从组合动态调整效率角度比较两类组合相关性估计模型的应用价值,并且利用不重叠的Block Bootstrap抽样对原始数据进行模拟,以期获得更可信的实证结论。结果表明根据基于高频数据的"已实现"模型对组合进行动态调整较静态组合会获得更多收益,而根据DCC-GARCH模型调整组合反而会有损失,说明"已实现"模型比DCC-GARCH模型更具有应用价值。

动态多目标投资消费模型

现实社会中,人们在追求效益最大化的同时又希望风险最小化,但现有的投资消费模型较少将两者结合考虑。动态随机规划是对投资消费问题进行优化所常用的方法之一,为了计算方便,通常假设投资期间内的市场参数独立于外生因素,这在现实生活中是不合理的。事实上,证券价格的期望收益和方差通常要受到外生因素的影响。本文是假定证券价格遵循着伊藤扩散过程,即其预期收益和方差为外生状态变量的随机函数,以方差为风险测度,对投资消费财富最大化及风险最小化同时进行考虑的交易策略进行研究,并建立多目标模型,对模型进行求解并解的经济含义进行了分析。

现金流及盈余的信息含量对知情交易的影响——基于中国上市公司的实证研究

财务报表中现金流和盈余的内容为市场参与者提供了重要的信息，影响其交易行为，进而影响股票价格的确定。文章通过相关性检验、单变量检验、多变量检验及稳健性检验等方法对622家中国上市企业2003～2007年的样本数据进行分析，发现当盈余比现金流更平稳的时候，抑削了知情交易的程度，而当盈余比现金流更波动的时候，知情交易变得更加活跃。此外，还发现诸如换手率、公司规模、杠杆率等财务变量对知情交易也有影响。