中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应

该文分析了中国证券市场A股、B股和H股之间,中国股市与世界其他股票市场之间的极端风险的溢出效应.实证结果表明:A股与B股之间存在着强烈的风险溢出效应,B股大幅下跌的信息可用来预测未来A股大幅下跌的可能性;A股和H股之间,尤其是B股和H股之间也存在着强烈的风险溢出效应;B股,尤其是H股,与世界其他股市之间存在着显著的风险溢出效应;与此相反,A股虽然与韩国、新加坡股市之间存在着一定的风险溢出效应,但它与日本、美国和德国等世界主要股市之间不存在任何风险溢出效应.     

中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应：更正说明

《经济学季刊》2004年第3卷第3期第703—726页发表的洪永淼、成思危、刘艳辉、汪寿阳共同撰写的论文“中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应”存在若干笔误，特作如下更正。     

中国股市溢出效应

研究了中国A股市场、B股市场和H股市场的市场分隔和信息溢出效应。递归协整分析结果表明:3个股票市场中的任何一个都不与其他市场存在长期关系,且市场分隔并没有因政策变化而消失。溢出指数分析结果表明:在平均水平下,H股市场向A股市场和B股市场有净溢出,B股市场向A股市场有净溢出,这支持了境外投资者拥有更多信息的假说;动态分析结果表明,在经济平稳时期,A股市场拥有更多信息,金融危机期间出现B股市场和H股市场向A股市场的金融传染现象。     

中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应:更正说明

《经济学季刊》2004年第3卷第3期第703—726页发表的洪永淼、成思危、刘艳辉、汪寿阳共同撰写的论文"中国股市与世界其他股市之间的大风险溢出效应"存在若干笔误,特作如下更正     

汇率与股市相关行业的风险溢出效应——基于静态与动态CoVaR的分析

基于2005~2016年间2579个日度交易数据,分别运用静态和动态CoVaR方法测度了人民币对美元汇率、股市中的地产、贸易以及券商行业价格指数相互之间的风险溢出效应。实证结果发现,在任何风险水平下,汇率对股市相关行业的边际风险溢出效应都显著为正,在汇率发生较大波动时,要尤其注意股市相关行业的风险预警;风险水平加剧时,变量之间的风险总溢出呈现增强趋势,但边际外溢效应具有差异性,应着重防控汇率对地产、券商行业的边际风险溢出效应;汇率对股市相关行业的风险溢出效应的动态变化趋势与汇率制度改革进程有明显关联性,而股市相关行业对汇率的风险溢出效应的动态变化趋势则主要依赖于股市的繁荣程度。本文的研究结论有助于理解汇率市场与股票市场中相关行业的风险联动性机理,为防范金融市场系统性风险提供参考。     

基于VECM-BEKK-二元GARCH模型的沪市A、B股市场信息传导关系研究

通过VECM-BEKK-二元GARCH模型对沪市A、B股市场的信息传导关系进行实证研究发现,一方面,沪市A、B股市场在长期存在双向价格溢出效应,但短期仅有从A股市场到B股市场的单向价格溢出;另一方面,沪市A、B股市间存在波动溢出效应,但是非对称的,即仅有从A股市场向B股市场的波动溢出。由此证实了由A股市场向B股市场单向传导是沪市信息传导的主体路径。     

沪市A、B股市场间信息传递模式研究

通过向量自回归模型和多元GARCH模型对沪市A、B股市场之间的信息传递模式和A、B股市场指数收益之间的均值溢出效应和波动溢出效应的分析发现，沪市A、B股市场之间仅存在从A股市场到B股市场的单向信息传递。造成这种信息传递单向性的主要原因在于市场微观结构中的投资者差异和信息不对称．     

我国股市流动性与执行成本研究

本文通过研究中国股市的交易制度、流动性和执行成本,深入分析A、B股价差形成的原因,发现:(1)A、B股之间存在显著的信息不对称,B股投资者具有较大的信息搜寻成本,导致其知情交易者执行成本高于而流动性低于A股;(2)投资者对B股交易要求较高的风险报酬,因此B股的买卖价差大于A股;(3)在B股对境内投资者开放前后,A、B股买卖价差的特征没有显著的不同;(4)倘若控制住执行成本中普通交易者对知情交易者所要求的风险补偿,A、B股买卖价差的区别就消失了。因此,本文认为:证券市场投资主体的结构变化不是影响流动性和买卖价差的主要因素,在目前形势下,政府应在B股市场引入做市商制度并加强交易监管,才能提高B股的流动性并降低其执行成本。     

开给中国股市四味药

中国股市,自93年2月创出历史高峰的沪指1580点,及深指368点后,至今一直只有探底,无法摆脱跌市的困扰,尤其是深沪B股指数、香港H股指数、北京NET及STAQ法人股指数,更是创出历史低位。股市与经济增长率挂钩,充分体现股市与经济的同步成长,相信是没有人反对的合理原则。 要达到上述目标,看似十分复杂,但亦可考虑用简单办法解决,大家不妨研究下列方案是否可行? A、将95年以前上市公司,全     

中美股市杠杆效应与波动溢出效应——基于GARCH模型的实证分析

本文基于极大似然函数值准则和赤池信息准则,从众多非对称GARCH模型中选择最优模型来研究中美股市杠杆效应和波动溢出效应。结果表明:沪市和深市都表现出显著的杠杆效应,与美国股市相比沪市和深市杠杆效应较弱;沪市和深市之间存在显著的双向波动溢出效应,且沪市对深市的波动溢出效应更显著;美国股市与中国股市之间不存在显著的波动溢出效应。     

中国股市规模效应及成因研究

基于横截面回归分析方法对中国股市1997年至2004年所有A股月收益率进行的逐月回归分析,结果发现在1997-2000年间存在显著的"规模效应",但此后基本消失;通过分析不同规模组合以及同一规模组合在规模效应消失前后月换手率的变化,证实了过度投机是规模效应产生的主要原因,而小市值股票的超额收益是对因过度投机产生的噪音交易风险的补偿.     

交易冲击与资产的非对称波动：基于“已实现波动率”

采用日内“已实现波动率”测度，本文从交易冲击的角度对中国A、B股的目内波动特征进行研究。结果表明，已实现波动率可以很好捕捉我国股市波动的非对称效应。而且这种非对称波动存在显著的时变特征；交易行为能够解释A股的非对称效应．但B股的非对称波动还存在其他的影响因素；知情交易降低了波动性，不知情交易则增强了波动性；结合“处置效应”对波动非对称性的更深入考察以及稳健性检验的都支持了我们的经验发现。     

中国股市价格限制磁性效应实证研究

基于中国证券市场72只样本股票，通过对其TICK数据处理，并提取1分钟数据，运用DJGR模型对中国股市磁性效应进行实证检验后发现：中国股市存在显著磁性效应；小盘股磁性效应比大盘股更为显著；下跌过程磁性效应比上涨过程更为显著；触发价格较低时的磁性效应比触发价格较高时更为显著。磁性效应给市场提供了监管启示，就是对小盘股与大盘股实行市场分离以及不同市场、不同标准、分类要求、分类监管等措施。     

人民币汇率与中美股市之间的信息溢出效应——基于内生结构突变的实证研究

人民币汇率形成机制改革后,人民币/美元汇率与中美两国股市之间的信息溢出发生了变化,而金融危机的冲击使这种信息溢出效应更为复杂。本文基于2005年7月22日-2012年7月30日人民币/美元汇率及中美两国股市的数据,采用内生结构突变的ZA单位根检验和GH协整检验,实证研究了人民币/美元汇率与中美股市之间的信息溢出,结果表明存在人民币/美元汇率、美国股市到中国股市的长期信息溢出,但该溢出效应在金融危机全面爆发之际发生了结构突变。此外,成对Granger因果检验还发现了人民币/美元汇率与中美两国股市之间存在短期信息溢出。     

“规例”的变化与波动溢出效应——基于中国股票市场的实证研究

2001年2月19日,经国务院批准,中国证监会颁布通知,允许中国境内投资者以合法持有的外汇账户进行境内上市外资股(简称B股)的交易。本文研究的是当规例发生变化时,所引起的中国A、B股市场间波动溢出效应的结构性变异。在计量模型的选取上,本文引入双变量广义自回归异方差(BGARCH)模型,运用收集到的78家同时在A、B股上市的公司高频交易数据进行量化分析。实证结果表明,规例变化以后,A股对B股的波动溢出效应加剧,进而增加了整个市场的风险;而B股对A股的波动溢出效应减缓,在一定程度上降低了市场的风险水平。我们同时还对结构性变异的影响因子做进一步分析,发现政府所有权、机构持股情况、公司规模、B股所占比例、市值与账面价值比、股利政策、相对流动性等因子会减缓市场整体风险的结构性变异;相反,首席执行官和董事局主席的双重角色、公司规模与B股占比的协同效应等因子会加速市场整体风险的结构性变异。     

A股加入MSCI指数对中国股市的影响

MSCI指数是全球影响力最大的股票指数,也是全球投资经理采用最多的基准指数.中国自2014年起,每年6月中旬向MSCI组织申请纳入A股.在经历了三次申请被拒绝后,2017年6月21日明晟公司(MSCI)宣布将中国A股纳入全球新兴市场指数,初始纳入222只大盘A股.A股被纳入MSCI指数是A股走向国际化的标志,能够为中国股市带来海外资金,同时促使中国资本市场深化改革.与此同时,A股被纳入MSCI指数也带来了风险和挑战,如海外资金的涌入为未来中国股市带来诸多不确定性,个别股价可能回归正常区间,散户生存更加困难等.     

股市:将进入慢牛阶段

2014年,受多重利好因素推动,A股大幅上涨超过50%,已经跃至3000点之上,与此相对,中国的经济增速仍在放缓,这使得投资者对A股市场的投资机会感到难以捉摸。2015年,中国股市将走向何方?是会维持近日以来的攀升态势,还是会上演剧烈波动的格局?哪些领域和行业将成为新一波亮点?2015年股市具有上行空间英大证券研究所所长李大霄表示,中央经济工作会议的诸多政策导向对2015年的经济稳定起重     

中国金融业系统性风险溢出效应测度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究

随着学术界对系统性风险研究的逐步深入,"风险溢出效应"1越来越受到关注。本文从中国金融业发展现实出发,采用GARCH-Copula-Co VaR拓展模型测度了银行、保险、证券以及信托四个子市场对金融业的系统性风险贡献程度以及各子市场之间的风险溢出程度。研究发现:1每个子市场都存在明显的系统性风险溢出效应,但不同子市场对系统性风险的贡献程度存在差异,银行业是系统性风险的最大爆发源,其次是证券业,保险业和信托业的贡献程度较小;2不同子市场之间也存在风险溢出效应,但溢出程度呈非对称性,银行业和证券业之间的风险溢出效应远大于其它子市场,但应特别关注混业经营趋势下银行业和信托业之间的风险溢出效应。以上结论对动态监测系统性风险的生成和传导,防范系统性金融危机发生具有实证支持作用。     

核心资产尾部风险溢出效应研究

本文采用分位数回归技术构建时变条件预期损失模型(ΔCoES),测算2020年4月—2021年3月间我国A股核心资产股票价格的尾部风险溢出情况,分析我国A股核心资产下跌对于市场大盘的影响.实证研究表明:核心资产指数尾部风险越大,在极端情况下对上证综指的风险溢出也越大,两者有显著的正相关性.在2020年4月—2021年3月市场下跌期间,核心资产对市场的尾部风险溢出高于同期的中证500指数.核心资产中,医疗保健行业波动最大,产生的风险溢出也最高,其次是消费类行业,这两个行业在近一年内对市场造成的下跌影响最大.     

略论QFII对中国股市的垂直影响——基于沪深A股指数收益率的变化

QFII制度对中国股市的影响,已有的文献着眼于水平视角,着重通过对国内投资同行(尤其是基金)的交易行为和投资对象(上市公司)的内外治理影响进行研究。在概念准备的基础上,基于沪深A股市场的指数变化,量化了QFII对中国股市垂直影响依次推进的三个层次,实证得出的具体影响分别为负的一定的审批政策效应、正的微弱的资金数量效应和负的比较显著的策略溢出效应,提出适度加大QFII的资金审批额度、恰当改进股票投资税收政策和完善信息披露机制的监管等改进建议。