我国汇率与股价关联性的变化及影响因素 ——-基于ＭＳ－ＶＡＲ模型的分析

运用ＭＳ－ＶＡＲ模型对我国汇率与股价的相关性进行区制划分，证实了我国汇率与股价关联性处于“一波三折”的动态变化。此外对汇率与股价关联性动态变化的影响因素进行实证分析，结果发现资本市场的发达程度（股票市值／ＧＤＰ）、汇率制度的弹性对关联性变化的影响很大。     

股价对利率敏感吗——-基于股改后数据的ＳＶＡＲ模型分析

采用我国股权分置改革后的数据构建ＳＶＡＲ模型,分别从利率、物价对股价的传导机制以及股价对利率、物价的反馈机制进行实证分析,可发现利率对股价存在负向冲击,且存在时滞性;物价对股价存在负向冲击,且存在短期效果;股价对利率和物价存在正向冲击。股改后利率与我国股票市场的相互作用机制符合经济学的基本理论。     

股票价格、大宗交易量与收益率———基于１９９６—２０１０年中国Ａ股市场的实证研究

本文主要研究Ａ股市场上股票价格在长期持续上涨的过程中投资者采用持有并卖出策略下收益率与大交易量之间的关系。通过对中国Ａ股市场上证综合指数、大盘蓝筹、中小盘组合的分析,发现不同市值规模的股票在大交易量发生后的３０天里出现了显著的负收益率,市值规模越小,这种负收益率现象越明显,而且大交易量发生前期收益率的变化度随着市值规模的减小而降低。     

中国房地产价格动态变化的宏观经济影响——-基于ＦＡＶＡＲ模型的实证分析

基于ＦＡＶＡＲ模型框架,选取１４个大类、９５个经济变量实证研究房地产价格变动对宏观经济的影响,发现ＦＡＶＡＲ模型能够提供比传统ＶＡＲ模型更符合经济事实的实证结论。一方面房地产价格上升对经济依然存在短期刺激作用,但已低于先前估计,且不利于经济结构调整,最终将导致中长期经济下滑;另一方面房地产价格下降虽有利于中长期结构调整和经济增长,但其带来的短期经济下滑幅度将超出我国经济可承受范围。与此同时,房价波动将引致汇率和利率出现大幅波动,企业资产负债率出现大幅上升,融资条件恶化,进而使银行体系的稳定性受到冲击。灵活运用房地产调控措施,适度放松房地产调控政策,推进户籍改革,维持房地产价格稳定应成为现阶段房地产政策的重中之重。     

中国消费者物价指数预测——基于小波变换与支持向量回归的分析

将小波分析和支持向量回归(SVR)模型引入消费者物价指数CPI的时间序列分析中,利用小波降噪对原始时间序列进行小波变换,充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于SVR支持向量回归模型的建模。将该方法应用于中国宏观经济指标CPI的分析与预测,可以有效预测CPI的变动方向,并显著提高CPI的预测精度。     

中国全要素生产率的估计与分解———ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ方法适用性研究及应用

ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ方法能在样本数量不大时对全要素生产率（ＴＦＰ）的增长进行分解。然而中国各省份间要素禀赋各异、经济发展水平差距较大,不能满足其“所有经济体面对同一技术前沿”的假设。通过估算ＤＥＡ－Ｍａｌｍｑｕｉｓｔ方法与索洛余值方法的偏差发现,该方法适用于中国省份ＴＦＰ的估计。利用省份面板数据进行的实证研究表明,对ＤＥＡＭａｌｍｑｕｉｓｔ方法估计的省份结果取几何平均,可以得到与传统方法估计的全国ＴＦＰ增长一致的结果;与传统方法相比,分解ＴＦＰ得到的技术效率变化曲线更符合中国经济制度的变化历程。     

货币政策变量与股票价格的动态关联性研究

本文利用1998年1月到2007年2月的月度数据,在理论分析货币政策变量与股票价格关系的基础上,通过HP滤波、Granger因果检验,预测方差分解以及时变参数状态空间模型,对我国M1、M2、商业银行贷款利率、银行间同业拆借利率与股票价格之间的动态关联性进行研究.研究结果表明:我国货币政策变量与股价之间存在不完全双向因果关系;股票市场传导渠道存在,但传导效率不高;股票价格对货币政策变量的反馈作用强于正向传导作用;应把股价作为货币政策参考指标进行监测和调控.     

基于GARCH-VaR模型的保险公司市场风险度量研究 ——以R保险公司为例

近年来,随着国内上市保险公司数量不断增加,市场风险已成为保险企业面临的主要风险.本文采用国内R保险公司股票每日收盘价数据建立股票价格的日对数收益率序列,根据金融时间序列的波动性和异方差性特征,以GARCH模型为基础建立反映其股价变化的波动率模型,利用"方差—协方差法"计算VaR值,并通过与三家主要上市保险公司比较分析得...     

观察股价变动的技巧

股票价格的变动,其实质是由股票供求关系变化所引起的,而影响股票供求关系变动则具体体现在成交量的变化之中。正因为如此,许多技术分析方法,都通常与成交量的变化结合起来进行分析,这样做才能得出更具有可操作性的科学结论。 一般来说,股价变动与成交量变化是相互配合的,即股价上升时,成交量扩大;股价下跌时,成交量减     

基于Granger检验的上海A股量价关系动态分析

以上海股票市场为研究对象,运用OLS、单位根检验、Granger因果检验等方法,从交易量与价格变动之间的动态相关关系视角,剖析了中国股市股票价格和成交量之间的关系特征。研究发现,中国股票市场上股票价格对交易量之间存在显著的因果关系,说明中国股票市场上的价格波动和成交量之间包含了对股价预测有用的信息,它对技术分析提供了一定的理论基础。     

股票市场的ST公布效应分析

在有效性不同的股票市场中,股票价格对信息的反应方式也不同,利用最新的股票数据进行非参数假设检验,研究ST信息的公布对股票价格的影响方式,以考察股票市场的有效性.根据假设检验的结果判断,我国股票市场虽然对ST信息做出显著的反应,但是股价变动不能快速充分地反应信息的变化,市场不能达到半强式有效.     

小波在经济数据分析中的应用

经济数据作为一种时间序列，和小波分析中的信号具有相同的特性。因此，完全可以将经济时间序列看成经济信号，应用小波进行实际经济分析和预测。     

中国各省经济效率研究：基于超效率ＤＥＡ三阶段模型

随着社会经济的发展,我国面临着资源短缺和环境污染的双重压力,资源的高效利用及绿色经济将是我国经济发展的必然趋势。在剔除外生环境因素和随机误差项影响的条件下,筛选能反映综合经济效率的投入产出指标并运用超效率ＤＥＡ三阶段模型对中国各省市经济发展效率进行评价,结果表明外生的环境和随机误差对我国经济效率影响很大,剔除前东部地区的经济效率最高,其次是西部地区,中部地区的经济效率最低,而剔除这些因素后,我国区域的经济效率高低次序是西、东、中。对此结果进行分析研究,可提出提高经济效率的相应建议与对策。     

股票市场的ST公布效应分析

在有效性不同的股票市场中，股票价格对信息的反应方式也不同，利用最新的股票数据进行非参数假设检验，研究ST信息的公布对股票价格的影响方式，以考察股票市场的有效性。根据假设检验的结果判断，我国股票市场虽然对ST信息做出显著的反应，但是股价变动不能快速充分地反应信息的变化，市场不能达到半强式有效。     

上市公司会计信息对股价影响的实证研究——基于2008年信息技术行业上市公司的数据分析

上市公司披露的会计信息与股价的相关程度不仅是证券市场广大投资者关心的话题，也是理论界学者一直探究的热点问题。本文选取了沪深股市信息技术行业69家上市公司2008年年报作为研究样本，应用EVIEWS软件，建立股票价格与会计指标的回归模型并进行检验，最终得出结论：在投资实践中，反映公司盈利能力和营运能力的两类会计信息是投资者比较关注的信息，与股价相关度较大，这一结论可以为投资者在股票投资过程中充分利用会计信息进行股价的预测提供借鉴。     

股票价格的灰色预测

本文将灰色系统理论应用于股票市场中股票价格的预测,建立G M(1,1)模型,并对深圳股票交易所的日、周、月综合指数分别进行预测与比较.分析结果表明,该模型对股票价格的短期预测具有较高的预测精度,而长期预测的精度有所下降.     

上市公司年度财务报告披露对股票价格的影响

从相关的证券理论出发,研究年报的信息含量以及年报披露后对公司股票价格的作用,为投资者提供可供参考的投资信息成为证券市场研究的一个热点。为了寻求年报信息披露的对股价变动的影响,为了研究在年报中,包含的哪些信息会对公司股价的持续变动产生实质性的影响,从而潜在投资者或股东可以选取反映这些信息含量的关键指标来预测所观察的股票的市场反应。方法:本文将借鉴国内外学者在这个领域的研究成果,选择上证A股中的65家上市公司的年报披露行为为研究对象,运用统计回归的方法,分析上市公司年报披露行为对股价变动的影响,并试图通过多元线性回归找出年报披露的对股价变动影响较显著的财务及会计指标。结果:年报中披露的每股净资产、每股现金流、净资产收益率、主营利润增长率及主营业务毛利率对股价的影响较显著,投资者在进行投资的时候应该予以重点关注;年报中披露的股利分配方案对股价的影响不显著,因为国内上市公司股利支付绝对量处于较低水平,同时国内上市公司做出股利分配决策时更加重视股利支付的连续性而非反映公司的盈利能力,使得投资者对股利支付的积极信号效应丧失了信任。结论:上市公司年报的披露提供了新的关于上市公司未来盈余或者现金流的信息,从而导致了股票价格的变化程度较非报告期更加强烈。     

神经网络在股市价格的模式分类与预测中的研究与应用

一、引言 股票进入我们国家才几年时间,已显示出巨大的生机和活力。对证券投资的研究尤以股市的短期预测最令人关注。1993年以来,各项法规和运行机制逐步完善,股民趋于理性化,股市的变化趋近于正态分布。虽还不完全符合CAPM的预期,但已为弱式有效市场,为预测提供了可能。股票价格序列本质上是时间序列的特例,它的复杂性是极大的,数据空间往往     

基于ＡＲＣＨ模型的我国股票市场收益波动性研究

运用ＡＲＣＨ模型对我国股指日收益率及波动性进行实证研究,探索我国股指收益率波动特征。实证研究结果表明：上证综指日收益率呈现明显的波动集群性特征,因此我国证券市场表现出的波动幅度和风险性要大大高于国外成熟的资本市场;我国股票市场存在显著的信息非对称性和杠杆效应,尤其是股票市场好消息导致的市场波动比同等大小的坏消息引起的波动要小。研究结果显示回归模型存在自回归条件异方差,这表明我国股票市场波动具有条件异方差效应。     

基于小波-BP神经网络的风电场短期风速预测

对风电场风速进行较准确预测可以调整调度计划,有效减轻风电对整个电网的不利影响。文章将小波技术和神经网络相结合对风速进行短期预测。先对原始风速数据进行小波分解,再针对各小波分量分别建立BP神经网络模型进行预测,最后通过小波重构得到原始风速预测值。仿真结果表明,所提方法能够有效地提高风速预测精度。