基于Logistic回归的股价上涨概率预测研究

将Logistic回归应用在多因子模型时,模型可利用反映股票涨跌信息的因子与股票收益率的历史数据实现Logistic回归对未来股价上涨概率的预测。实证分析结果显示,2012—2018年运用Logistic回归筛选出的大概率上涨的股票组合可获得较高的平均收益率、胜率和夏普比率,Logistic回归在沪深市场上可成功发挥其对股价上涨概率的预测功能。     

揭起黄金投资的神秘面纱——基于1988—2012年数据的实证研究

金融危机以来,很多投资者热衷选择黄金避险保值。本文初步探讨了黄金是否值得投资,是否可以起到分散风险、提高收益的作用。本文基于1988年以来的年度数据和1992年以来的月度数据,采用理论和实证分析相结合的方法,通过逐步增加投资资产的种类、控制投资组合不同的风险水平和对比是否在组合中投资黄金等方式,重点计算了投资组合的风险调整后收益,即夏普比率,并将其作为衡量黄金投资可行性的标的。在本文假设下,加入黄金的最佳投资组合均比不加入黄金的最佳投资组合夏普比率高,进而得出影响黄金投资决策的重要因素为考虑交易成本、储存成本、未来价格波动风险后的预期收益率、标准差和与其他资产的相关性。     

多因素资产定价模型的实证研究

以上海股市417家A股股票为样本,以2000年2月18日至2001年6月8日的周收益率为样本数据,研究股票组合收益与各种因素之间的关系,建立9个单因素模型和6个四因素模型。结果发现:6种风险度量指标对股票组合收益率的解释能力十分微弱,而平均流通市值的自然对数和平均短期(1年)历史收益率对股票组合收益率的解释能力达到76.2％。因此,在上海A股市场,CAPM失去了有效性,资产定价可以由多因素模型决定。     

Fama-French三因子模型适用性及风险警示对组合超额收益的影响探究——基于上证主板数据的实证研究

本文选取上证主板1618家上市公司2015年6月至2021年5月,共72个月的月度收益率为研究对象。检验Fama-French三因子模型在我国股票市场的适用性,并构建ST因子,检验风险警示对不同组合超额收益的影响,最后通过在三因子模型中添加截距项,检验遭受风险警示的股票组合是否存在三因子之外的风险补偿。     

流动性风险因子差异与封闭式基金折价关系研究

封闭式基金折价问题是长期以来困扰资本市场的一个难题.通过研究封闭式基金及其资产净值收益率的截面数据,检验了封闭式基金及其资产组合的流动性风险贴水差异,包括附加在基金及资产组合的风险收益和相关因子,如基金代理成本、基金管理业绩预期及Fama-French三因子等与基金折价的关系.实证检验的结果表明,国内封闭式基金流动性风险附加因子的差异可以部分解释封闭式基金交易折价现象.     

投资者认知风险被市场定价了吗——来自中国资本市场的证据

Fama（1991）认为资产的个体风险可以被投资组合分散,与超额收益无关;Merton（1987）认为不完全信息市场中,认知风险是超额收益率的主要来源。本文构造我国股票市场的认知风险指标,采用横截面和面板数据分析方法,结果都发现认知风险对股票未来收益具有显著的正影响,认知风险每增加1％,股票预期收益增加0．04％,证实了Merton的推断。本文还发现,经Carhart四因子模型风险调整后,最高、最低认知风险的股票组合每年超额收益差异超过20％,且这种溢价现象长期存在,股权分置改革后更加明显。进一步的研究表明,认知风险定价因子在我国股市中具有定价功能。     

Fama-French三因子模型在中国A股房地产板块的实证研究

通过对中国股票市场从2001年6月到2007年6月所有A股房地产板块股票月收益率的研究,深入地对Fa-ma-French三因子模型的实用性做出分析。发现三因子模型中市场因子、BM因子对股票组合的收益率影响较为显著,而Size因子的影响较小。     

金融市场中不同规模证券组合的风险特性分析

本文以CPAM为理论基础,研究大盘.中盘和小盘等不同规模证券组合在牛市和熊市中的风险特征。研究结果显示大盘股票指数组合的系统风险小于中小盘股票,大盘股票的收益率更稳定;中小盘股票指数组合的系统风险较高,但系统风险占总风险的比例较大盘股低。     

关于中国民生银行β系数的实证研究

β系数是一个由夏普提出的风险衡量指标。本文通过运用CAPM模型和OLS回归计算民生银行β系数并对其作异方差、自相关和单位根检验,最终得出民生银行收益率对整体股票大盘波动的敏感性。     

投资组合优化策略问题研究

在借鉴Markowitz投资组合均值方差模型的基础上,为风险偏好不同的投资者设计了投资组合的复合模型:首先根据风险与收益的短期预测选择股票种类,其次依据风险偏好确定投资组合收益与风险的优化比率,最后利用该优化比率配置有限资金以使效用最大化。