货币政策对股市的影响研究综述

货币政策在影响股票价格的所有因素之中无疑是最重要的,也是最受关注的因素之一。本文回顾了货币供应量变动对股票价格的影响,货币政策宣告对股票价格的影响,利率变动对股票价格的影响,并对这些研究领域存在的缺少对美国以外的其他国家的研究,以及对行业股票和个股影响的研究等问题进行了分析。     

人民币汇率波动的股票价格效应研究

本文以人民币兑美元汇率RMB/USD及人民币兑澳元汇率RMB/AUD与上证综合指数、深圳成分指数及三支个股每日收盘价为样本,运用协整分析、Granger因果检验等方法,分析了2005年汇率改革后人民币汇率波动对股票价格走势的影响。研究发现,人民币兑美元汇率及人民币兑澳元汇率与股票价格之间均存在长期均衡的协整关系;股票价格与RMB/USD关系显著且存在双向因果关系,而对RMB/AUD反应显著但二者之间不存在双向因果关系;股票价格对人民币汇率波动的敏感度也因受不同行业因子的影响而变化。     

被忽略的同行：一个解释同行收益率可预测性的新视角

个股未来的收益率能否通过同行的历史收益率来预测?对此，理论界存在不同的回答。与此同时，证监会的行业分类能否指导投资者的行业投资，同样没有定论。本文采用文本分析法，以产品相似度为标准重新划分行业，克服了现有行业分类标准简单僵化容易导致同行被忽略的缺陷，并实证证明行业分类优化后，同行的历史收益率能够稳健地预测个股未来的收益率。更进一步，本文提出并证明，正是一些同行被现有行业分类或行业投资者忽略，股价对信息反应不足，导致了个股收益率的可预测性。本文指出了现有行业划分导致的信息摩擦，并结合投资者有限关注理论探讨其对资产定价效率的影响，实践中对如何优化现有行业分类和监管有一定启示。     

利用上证综指大盘数据预测新疆板块股价走势——基于二元Logit回归模型

股票价格的走势会影响到上市公司未来的发展以及投资者决策。基于二元Logit回归模型,利用上证综指大盘数据预测新疆板块股票价格走势。实证结果表明:上证综指收盘价和交易金额对新疆板块股票价格的影响是显著的,并且利用所建立的Logit模型对新疆板块股票价格走势的预测较为准确。     

时间序列建模在商业指数分析中的实证研究

一个行业股票价格的波动,受到诸多经济及政治因素的影响,其生成过程复杂,难以通过其影响因素的研究来对其进行预测分析。因此,本文从商业指数本身的时间序列着手,试图利用ARMA模型和GARCH模型族对商业指数进行分析,从而了解整个商业行业的总体情况,针对性地做出投资建议。     

影响股票价格波动的行业因素的实证研究

由于现在对影响股票价格波动的行业因素的研究甚少并且缺乏系统性,本文以43个行业中的约1000个上市公司近十五年的季度数据为样本进行实证研究,将以往对行业因素影响股票价格波动的研究扩大到了更多的行业,并且发现了三个对股票价格波动影响显著的行业因素。本文着重研究行业所处生命周期、行业财务杠杆比率、产业集中度等行业因素对股票价格波动的影响和影响程度,并对得出的结果进行分析和总结,得出了重要的结论且进一步提出针对性的建议。     

浅析股票价格预测模型在个股股价预测方面的应用--以同仁堂股票为例

股票投资的风险既包括整个股票市场波动引起的系统性风险，也有个股自身因素带来的非系统风险，股票投资者在关注代表股票市场价格总体水平的股票市场指数波动的同时，更关注个股股价的波动。该文试将期权定价模型及数值方法运用于个股股价波动分析，采用伊藤过程模拟股票价格公式，通过假定股票价格服从对数正态分布，建立个股股价波动的中短期预测模型，来揭示个股股价波动的形式、特征和规律，为投资者作出合理的投资决策提供更多的依据。     

我国港口海运行业股票价格影响因素的实证研究——以“一带一路”建设为例

股票价格作为国民经济的晴雨表,波动情况一直为人们所密切关注。股票价格的变动受到众多相关因素的影响,研究这些因素对股票价格的具体影响机制能够帮助投资者理性地认识股票市场,从而选择出合适的投资组合。"一带一路"是习近平总书记于2013年9月30日提出的,旨在积极发展同沿线国家的经济合作伙伴关系,它的提出为我国港口海运行业的发展提供了好的契机。因此,选择与"一带一路"经济政策紧密相连的15家上市公司股票,用计量经济学回归分析的方法研究影响港口海运行业股票价格的因素。实证研究结果表明每股收益是对股价影响最大的指标,为广大投资者作出投资决策提供了有效依据。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题。本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值。     

一种改进的灰色模型在股票价格预测中的应用

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测,而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题.本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM(1,1)模型,并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度,具有较高的应用价值.     

一种改进的灰色模型宅殳票价格预测中的应月

灰色理论可以较好地对股票价格进行预测，而建立灰色预测模型的数据量和数据处理方法的选择是成功地进行股票价格灰色预测的两个关键问题。本文提出了基于黄金分割法改进的股票价格灰色预测GM（1，1）模型，并通过实例验证了该模型能显著地提高预测精度，具有较高的应用价值。     

中国股票市场流动性风险分析

本文旨在为中国股票市场流动性风险管理提供一种实用的风险测量方法和数据基础.研究模型的构建基于VaR方法.考虑到行业与地域因素是影响股票价格波动的重要因素,本文以行业、地域为依据从沪深两市中选取样本,每个行业不同地区选取市值最大的前3只股票分析,总体样本规模是121只.研究结果表明,我国个股流动性风险水平参差不齐,部分股票流动性风险较大;从行业来看,沪市的医药、生物制品业流动性风险较大,深市的木材、家具业流动性风险较大;从地区来看,西部地区的流动性风险要高于其他两个地区;深市整体流动性风险水平要略高于沪市.基于上述分析,本文建议从完善市场交易机制、加强信息披露制度建设、加强与流动性相关的法律法规政策建设等方面强化风险管控措施.     

基于BP神经网络模型的股票价格研究

本文将BP神经网络模型与主成分分析法和遗传算法相结合,建立了预测股票价格变化的动态PCA-GA-BP模型。该模型能改善BP神经网络模型运算速度缓慢和易陷入局部最小值的缺点,弥补传统股票价格预测方法的不足。     

基于BP神经网络和相关系数结合的股票价格预测

股票价格预测一直是困扰投资者的难题,为了提高股票价格的预测精度,本文提出一种基于BP神经网络和相关系数结合的股票价格预测方法。从股票数据中选取10个影响股票价格的因素,计算它们与股票价格的相关系数,从中提取关键因素,利用BP神经网络预测未来股票价格。将此方法用于华谊兄弟(300027)预测股票收盘价,结果表明,相对于未提取关键因素的BP神经网络,此方法提高了股票价格的预测精度。     

我国影子银行对房地产板块股票价格的影响机制研究

我国影子银行快速发展,是我国金融体系中非常重要的一部分。而影子银行资金流向对房地产市场和股票市场都有明显的影响,房地产行业上市公司的股价受到影子银行的影响应该会更大。文章运用协整检验方法和交叉影响效应模型,实证研究了影子银行规模对房地产板块股票价格的影响机制,发现影子银行规模增加会显著降低房地产板块股票价格,随着房地产价格和股票市场价格的上升,影子银行对房地产板块股票价格的负面影响变小。监管部门应该实时监控影子银行资金的流向,建立房地产市场和股票市场之间的防火墙,房地产板块股票价格可以作为监管部门监控影子银行的风向指标之一。     

基于高频数据的波动率与成交量动态关系研究

传统的价量分析都是从低频数据来分析股票市场上波动率、收益率与成交量之间的关系。基于高频数据,利用分位数回归并结合高频数据的波动率估计方法对高频数据中所呈现出的价量关系进行研究,并分析了股票价格跳跃过程所带来的跳跃方差与成交量之间的关系。实证分析表明：指数及个股收益率与成交量之间的关系并不显著;波动率、跳跃与成交量之间存在着显著相关的关系,个股的波动率与成交量之间的关系显著并呈现出正向相关关系,而指数的波动率与成交量之间呈现出一种负向关系,并且关系比较微弱;个股的成交量的改变会导致股票价格的跳跃方差的减小,而指数的成交量的改变则使得指数的跳跃方差增大。     

基于MATLAB的股价预测模型实证分析

从技术分析的角度分析股票市场,采用BP神经网络对股票价格进行预测,提出了将股票市场的基础数据指标和技术指标相结合,作为神经网络输入的候选变量,筛选出影响股票价格涨跌的变量,从而建立起神经网络模型。最后用MATLAB编程手段对沃尔玛公司的交易资料进行实证分析。     

Markov链在股票市场近期走势的预测分析

在企业的生产、经营、管理、决策等工作中,经常会遇到这样的情况,事物未来的发展及演变状态仅仅受事物现状的影响,而与过去的状态无关,也就是具有马尔可夫性。运用马尔可夫模型,对具有马尔可夫性的股票价格进行分析和预测,为马尔可夫模型应用的拓广和股票价格的概率估计预测提供理论依据和实际应用的参考。     

马尔可夫链在股票价格预测中的应用

在企业的生产、经营、管理、决策等工作中 ,经常会遇到这样的情况 ,事物未来的发展及演变状态仅仅受事物现状的影响 ,而与过去的状态无关 ,也就是具有马尔可夫性。运用马尔可夫模型 ,对具有马尔可夫性的股票价格进行分析和预测 ,为马尔可夫模型应用的拓广和股票价格的概率估计预测提供理论依据和实际应用的参考。     

股票投资组合的两阶段优化法

本文提出了股票投资组合的两阶段优化法:第一阶段,从基本分析入手,通过定性与定量分析两方面,选出具有投资价值的行业及个股,再据股票的期望收益率和风险,求出Sharp ratio,并结合分散风险的潜力,确定股票投资组合;第二阶段,建立动态最优投资组合的规划模型,动态确定投资组合中各股票权重。数值试验表明,将两阶段优化法应用于具体实例中,具有较好的实践效果。