分阶段的沪市波动不对称性的实证研究

本文以上证综合指数为研究对象,将股票市场波动划分为牛市和熊市两个阶段,采用GARCH模型族研究沪市的波动性特征,以及在牛市和熊市两个阶段股市的不平衡性反应。结果表明在牛市中,利好消息对股市的影响大于利空消息的影响;而在熊市中,利空消息的影响大于利好消息的影响。因此,管理层在出台相关政策时,应当判断市场消化政策冲击的能力,从而把握好政策调节市场的力度。     

我国融资融券助涨助跌了吗?--基于波动非对称性视角北大核心CSSCISSCI

2014-2015年我国股市剧烈波动期间,融资融券是否助涨助跌曾引发激烈争论。本文基于波动非对称性视角,运用EGARCH模型研究融资融券对我国股市周期性波动的影响。实证结果表明,我国股市波动存在显著的双重非对称性,但融资融券对熊市波动非对称性和牛市反向波动非对称性都没有显著影响;我国融资融券既没有助推牛市上涨,也没有加剧熊市下跌,它对股市周期性波动的影响是中性的。     

中国股票市场、债券市场和证券投资基金市场的动态相关性研究

本文基于向量自回归(VAR)模型,从投资收益波动性角度研究了我国股票、债券和基金市场分别在熊市、牛市、震荡市中的动态相关性,研究发现:股票市场、债券市场和基金市场的收益率在三种行情下基本都呈现双向的波动溢出效应,只是相互之间影响的程度、滞后持续时间和冲击的方向有所不同。股票市场收益率的波动主要来自本身系统性的风险,且对基金市场的影响大于基金市场对股市的影响。债券市场收益率波动主要受其自身波动影响,并在熊市中受股市波动的正影响,牛市中受基金市场负向影响,震荡市中同时受股市和基金市场的影响。而基金市场收益率在三种行情下主要受股市波动的正影响(90%以上),其次是自身市场波动的正影响(5%左右),受债券市场的影响最小。     

中国股票市场、债券市场和证券投资基金市场的动态相关性研究

本文基于向量自回归(VAR)模型,从投资收益波动性角度研究了我国股票、债券和基金市场分别在熊市、牛市、震荡市中的动态相关性,研究发现:股票市场、债券市场和基金市场的收益率在三种行情下基本都呈现双向的波动溢出效应,只是相互之间影响的程度、滞后持续时间和冲击的方向有所不同.股票市场收益率的波动主要来自本身系统性的风险,且对基金市场的影响大于基金市场对股市的影响.债券市场收益率波动主要受其自身波动影响,并在熊市中受股市波动的正影响,牛市中受基金市场负向影响,震荡市中同时受股市和基金市场的影响.而基金市场收益率在三种行情下主要受股市波动的正影响(90%以上),其次是自身市场波动的正影响(5%左右),受债券市场的影响最小.     

中国货币政策对股票市场影响的再考察

本文运用DAG方法、VAR模型和马尔科夫转换模型考察了货币政策对股市价格水平的影响,结果表明中短期内货币政策对股票市场价格水平存在影响显著,并表现出较强的非对称效应。股市低迷期的紧缩性货币政策会进一步降低股市收益率,减小股市从熊市转入牛市的概率;相反,股市繁荣期的紧缩性货币政策将增加股市从牛市转入熊市的概率。     

基于牛市和熊市不同周期的股票市场动量效应研究

在参考国外研究方法的基础上,以周作为检验周期,将1997年6月至2001年6月的股市作为牛市,2001年6月至2005年6月的股市作为熊市,然后分别检验股市在这两个不同时期的动量效应.研究发现,赢家组合在牛市中存在着正的动量效应,输家组合在熊市中存在着负的动量效应.而牛市中的输家组合和熊市中的赢家组合都存在着价格的反转.     

中国货币政策对股票市场影响的再考察

本文运用DAG方法、VAR模型和马尔科夫转换模型考察了货币政策对股市价格水平的影响,结果表明中短期内货币政策对股票市场价格水平存在影响显著,并表现出较强的非对称效应.股市低迷期的紧缩性货币政策会进一步降低股市收益率,减小股市从熊市转入牛市的概率;相反,股市繁荣期的紧缩性货币政策将增加股市从牛市转入熊市的概率.     

中国股市波动率的双重不对称性及其解释——基于MS-TGARCH模型的MCMC估计和分析

本文应用MCMC方法估计了上证综指的MS-TGARCH模型,并得出中国股市的波动率存在双重不对称性。其一,每个波动状态中,中国股市的波动率都存在不对称性,其中高波动状态的波动率对好消息的反应显著大于坏消息,而低波动状态则刚好相反;其二,不同状态之间,中国股市波动率的不对称性刚好相反,并且高波动状态伴随着显著大于0的平均收益率。最后,本文从投资者心理、行为以及中国经济大环境等角度进行了解释。     

不同市场环境下的大额交易与非对称市场冲击

本文利用沪深交易所2007年1月至2008年12月股票交易的高频数据,研究不同市场环境(牛市和熊市)下大额交易对不同类型股票的流动性影响和价格冲击效应。在不同市场环境下,大额交易的价格冲击和市场深度冲击存在差异;对于不同特征的股票,大额交易也存在不对称的价格冲击效应和市场深度冲击效应。具体表现为:大市值活跃股的大额交易价格冲击效应和市场深度冲击较小;而小市值不活跃股的价格冲击效应和市场深度冲击效应较大;熊市环境下的价格冲击大于牛市环境的价格冲击,且熊市的大额交易存在更明显的信息驱动特征;熊市环境大额买单的市场深度冲击较小,牛市环境的大额卖单的市场深度冲击较小。同时我们还发现,在典型的牛市和熊市环境下,其流动性明显低于常市,因此在这种市场环境下更宜采取拆分大单的方式完成大额交易。     

中国股票市场政策市的新特征

根据2005年1月~2009年6月中国股票市场政策性事件和上证综指的研究发现,2007年以来政策性事件造成的市场异常波动的比率显著下降,管理部门出台政策时更加审慎,管理模式从粗放向精细发展;股票市场对政策事件的反应趋弱,稳定性明显增强;利好性政策事件导致股市下跌势头转弱或从熊市转为牛市,利空性政策事件导致股市上涨势头转弱或从牛市转为熊市。     

中国汇市与股市的信息传递关系——基于股市"牛熊"特征的比较研究

关注金融市场间的风险传染性对于防范金融风险、提高监管效率有着重要的意义.运用多元GARCH模型研究汇改后(2005年7月22日到2009年8月31日)中国股票市场与外汇市场的信息传导过程,其结果表明汇市的波动风险会传染给股市,而股市的波动则不会对汇市产生明显影响,股市与汇市之间的溢出效应是非对称的.分阶段研究显示,在牛市阶段,股市对汇市存在微弱的信息溢出效应;熊市阶段,只存在单向溢出效应,随着时间的推移,汇市对股市的溢出效应逐渐增强.     

我国股市波动趋势分析与预测——基于马尔科夫区制转换模型

股市波动状态和趋势分析,既可以为投资者投资行为提供信息,又可为监管部门市场调控提供决策参考。文章通过多个检验指标选择最优马尔科夫区制转换模型对我国股市波动状态和未来趋势进行分析。研究发现我国股市大部分时候以熊市和平稳市场为主,牛市出现的频率虽然比较低但是持续时间却比较长。我国股市状态在熊市和平稳市间容易出现相互转移,从平稳市场转变为熊市的概率明显高于转变为牛市的概率。从当前的股市状态情况来看,我国股市在未来一定时期内仍然以熊市为主,随着熊市状态的持续平稳市场出现的概率将逐渐加大。     

为什么坏消息反倒促使股价大涨

股价的反应并不决定于消息的好坏,而是决定于市场周期。涨势中即便是坏消息,股价也经常会上涨;而跌势中即便是好消息,股价也经常会下跌。资金流入永远是股市上涨的决定因素,而不顾一切疯涨的股市蕴藏着风险。     

中国创业板市场的羊群行为——基于CCK模型的分析

近年来,我国创业板市场先后经历了熊市、牛市和剧烈波动等不同的市场环境,为研究我国创业板市场羊群行为提供了样本,然而目前对我国创业板市场羊群行为的研究较少。本文基于2014年1月至2015年11月创业板上市公司日度数据并采用CCK模型实证研究创业板市场的羊群行为。研究结果表明,我国创业板市场整体存在羊群行为,但不同市场环境下的羊群行为存在差异,剧烈波动环境下的羊群行为最显著,其次是牛市,而熊市环境下不存在羊群行为。     

非对称信息对资本市场高频价格变动的影响

运用信息非对称与高频价格运动模型的分析结果表明:中国证券市场的交易频率对价格变化状态具有显著的影响.知情交易者为了保持获得的信息优势,往往选择提交积极订单以迅速交易.在知情交易者比重较大的时候,市场交易频繁,此时买卖价差较大,波动剧烈;反之,当交易间隔长时,意味着未知情交易者比重大,此时买卖价差较小,波动较小.交易间隔短意味着市场存在消息驱动,可能是好消息也可能是坏消息.好消息引起价格上涨的概率和坏消息引起价格下跌的概率具有对称性.     

我国股指期货与现货市场信息传递与波动溢出关系研究

股指期货与现货市场关系是监管者关注的重点问题。本文采用我国股指期货上市以来1分钟级高频数据,应用向量误差修正模型、方差分解、多元T-GARCH等,考察期现两市信息传递、波动溢出效应的影响。实证结果表明,尽管股指期货和股票市场之间短期内存在相互引导关系,但股票市场价格变动更多来自于自身影响,起主导作用,而且两市长期均衡收敛也是以股票市场占主导地位;两市存在显著的双向波动溢出,期货市场的波动溢出效应强于股票市场的波动溢出效应;两市场存在明显的非对称效应,期货市场对坏消息更为敏感,而现货市场对好消息更为敏感。     

本次经济危机主要大宗商品期货价格波动性研究

本文在分析本次次债危机以来主要大宗商品价格变动情况的基础上,建立了ARMA和E-GARCH模型及ARMA和TARCH模型来描述本轮经济周期中石油、铜、铝、黄金、大豆和玉米等大宗商品的期货价格收益序列的波动性特征。自相关分析发现不同商品期货市场的有效性略有差异,原油和铜市场更为有效;ARMA和非对称GARCH模型表明,主要商品收益波动均具有积聚效应,原油和铝收益波动具有杠杆效应,坏消息对原油收益波动的冲击大于好消息,好消息对铝收益波动的冲击大于坏消息。     

货币政策对股市的影响对称吗?

本文将预期理论引入货币政策和股市关系研究中,分别采用带哑变量的线性回归模型和扩展的马尔可夫转换模型考察未预期到的货币政策对股市影响。研究结果显示:未预期到的货币政策对股市的影响存在明显的非对称性,即熊市时能够对股市产生显著的影响,而牛市时这种影响较弱且不显著,投资者情绪和借贷约束是造成非对称性的原因。     

不同市场状态下行业投资时钟的构建——基于中国股票市场行业月份效应的研究

本文以2000年2月至2021年1月的28个申万一级行业指数月度收益率数据为研究样本，通过万得全A市场指数数据对中国股票市场进行了市场状态的划分，基于EGARCH模型对中国股票市场整体市场、牛市期间、熊市期间分别进行了行业月份效应的研究，并构建了相应的行业投资时钟，最后通过回测模型验证了实验结果的可靠性。研究发现：我国股票市场存在月份效应；月份效应在不同月份中、不同行业中存在显著区别；牛市期间与熊市期间的行业月份效应也存在显著区别。     

不同市场状态下动量策略盈利性研究

A股股票数据,以周为单位对2014年10月31日到2015年12月31日的数据分牛、熊市进行实证分析,认为中国股市短期存在明显的动量效应、在一个较短的投资期限中采用动量交易策略将获得较高的超额收益率,但在牛市、熊市中持有收益最高的股票组合当市场态势转换时并不能获得显著的超额收益率。动量投资策略的关键在于短线操作,将持有期控制在一个月以内。