中国股市泡沫的度量

本文首先对剩余收益模型做了评述;然后改进了剩余收益模型,改进后的模型具有很强的解释力,它体现了公司股利分配策略和信息的有限性对公司股票内在价值的影响;最后用改进后的剩余价值模型测算了中国股市的内在价值和泡沫的规模。以沪市A股为例,2007年初股市存在泡沫,但泡沫的规模不大,只超过股市内在价值的7.2%。     

市盈率对股市泡沫破裂的预警作用

股票泡沫是一种常态,在其膨胀的过程中遵循由股票泡沫质变为泡沫股票,最终发展到泡沫破裂的演绎路径,由股票组成的证券市场同样遵循此路径.FED模型(联邦模型)以市盈率为指标,对股市泡沫破裂做出预警,曾多次有效预警了美国股市的大跌.在美国FED模型的基础上,结合我国A股市场历年来的发展状况,构建符合我国国情的模型,并检验模型的有效性.     

非参数利率期限结构模型的实证检验

利用随机过程的原理和非参数的核函数估计方法建立了非参数的利率期限结构模型，采用上海证券交易所的国债回购利率数据对建立的模型进行了实证检验，并与Vasicek、CIR模型进行了比较．结果显示，短期利率扩散过程的漂移函数和扩散函数都是非线性的，短期利率的概率分布不服从参数模型所假设的分布．实证结果证实，与参数模型相比，非参数模型能够更准确地描述我国的国债利率期限结构状况．     

利率期限结构模型的比较与实证分析

运用极大似然估计从统计分析的角度分别对四个常用利率期限结构模型的参数进行估计.通过对我国金融市场上债券回购利率的实证分析,对以上利率期限结构模型进行比较,结果表明比较适合我国利率市场的利率期限结构模型为CKLS模型.     

股改对中国股市的影响——基于市盈率模型实证分析

针对我国股票市场发展中的股权分置改革,建立了市盈率模型,运用市盈率和上证指数的关系作线性回归分析,预测近几年市盈率的发展趋势,得出了上证指数的波动范围。     

基于卡尔曼滤波的股市泡沫度量

提出了一种新的基于卡尔曼滤波的股市泡沫度量模型.该模型将股市泡沫和内在价值均视为不可观测变量,利用市盈率中含有的股票内在价值的信息和信贷量中所含有的股市泡沫信息,同时对股票市场的理性泡沫和内生泡沫进行估计.实证结果表明,我国股市泡沫在2001-06达到最大,随后开始减小;我国股市只存在理性泡沫,而不存在内生泡沫,这反映了我国股市的投机性较大;通过对股市泡沫破裂前后的对比分析表明,我国股市的实际投资价值正越来越明显.     

股市预测的一个随机时间序列模型及其实证

给出了将非平稳时间序列转化为平稳序列构建自回归模型的步骤和方法.将这一方法具体运用于上证指数的预测,并证实该方法与实际吻合很好.最后讨论了该方法运用于股市波段预测应注意的问题.     

异质波动条件下中国股市与国际股市联动性的动态分析——基于DCC—MVGARCH模型的实证研究

在定义与计算异质波动的前提下,使用DCC—MVGARCH模型,对中国股票市场与国际股票市场之间的联动性进行研究．结果表明,首先,中国市场与周边地区市场的联动性最强、新兴市场次之、欧美发达市场最弱;其次,从动态走势上看,金融危机的爆发使得中国市场与周边市场、印度市场以及欧洲市场的联动性发生显著上升,而美国、俄罗斯与巴西市场与中国的联动性则没有显著变化;最后,这种不规则走势为国际投资提供了避险的可能性．     

基于动态SV模型预测国债利率期限结构

选取中国人民银行2011年1月至2018年3月共87个月的国债收益率数据,通过改变价格数据为收益率数据,将传统的Svensson模型求解转化为线性优化问题,对利率期限结构进行较精确拟合,实证结果表明,参数的估计值与理论值有高度相关性且更加稳健。之后基于SV模型中各参数的AR（1）模型和VAR（1）模型构建了动态SV模型,实现了预测步长为1个月、6个月和1年的样本外预测,预测结果表明,随着预测步长增大,动态SV模型的预测能力逐渐增强;当预测步长为1年时,SV-VAR（1）模型表现出较明显的优势,特别是对于长期利率的预测,预测误差的均值、方差以及均方根误差均小于其他模型。因此,动态SV模型更适合于步长较长时长期利率的预测,并且SV-VAR（1）模型的表现更好,这为国债利率期限预测提供了一种新方法。     

基于SV利率期限结构模型的国债价差研究

利用SV利率期限结构模型,本文选取上海证券交易所和银行间债券市场多个交易日的国债数据,运用遗传算法求解模型参数,得到两个市场的国债收益率曲线。结果表明,使用SV模型拟合出的国债理论价格与实际价格之间误差较小,适用于我国国债市场;在两个市场上相同剩余到期期限的国债收益率之间存在价差,而且价差随着国债的到期期限的增加先变小后变大。可能是由于市场分割、流动性差异和交易机制的不同引起的。     

The Bubbles of China Stock Market Based on Return Decomposition and Cumulative Return

Using Capital Asset Pricing Model Integrating both Firm and Market （CAPMIFM）, we first decompose the asset return into two components. One is called the fundamental return, which is related to the intrinsic value of the asset. The other is called bubble return, which is derived from the asset bubbles. Then a stock bubble return model based on cumulative return is proposed. The model exhibits characterizing log-periodic oscillations and a power law acceleration of the cumulative return. Empirical results suggest that the model has a good fit for the bubbles of China stock market.     

基于Copula函数的证券基金与股价指数的尾部相关性分析

利用Granger因果检验考察上证基金指数及股票指数间的联动特征,发现股票指数是基金指数的Granger成因.分别对基金指数及股票指数的收益率建立时间序列GARCH模型,引入Archimedean Copuh族的函数研究基金与股票收益之间的尾部相关性,研究表明基金指数和股票指数尾部相关性较高,基金市场随股票市场的涨跌而发生变化,且相关性在熊市期间强于牛市期间.     

基于Copula函数的沪深股市相关性研究

研究了度量相关性的两个工具：秩相关系数和尾部相关系数．在Archimedean Copula族中选择最优的Clayton Copula来度量上证综指和深圳成指尾部相关性，得出两者具有较强的下尾相关性，且量化后的相关性能够较好预测股票市场的变化．     

The Information Efficiency and Functionality Efficiency of Stock Markets

The efficiency of a stock market is principally measured by its information efficiency and functionality efficiency.Both metrics are closely related to the information of stock markets.However,there is no uniform definition of information in the economy field since researchers may have various opinions on the information of stock markets.In this research,a comparatively strict definition of information in sense of economy is presented.Based on this definition,the optimal conditions to reach the maximum information efficiency and functionality efficiency of stock markets are derived.The conclusion is,only when the market's operation and information transmission mechanisms are fully effective,its information completeness degree is optimal,all investors take optimal equilibrium actions,and the information efficiency and functionality efficiency of stock markets will be optimal.Based on the conclusions,the information efficiency and functionality efficiency of reality stock markets in China are studied and the corresponding supervision countermeasures are suggested.     

股票市场泡沫模型研究

在股票市场中，价格是围绕内在价值上下波动的，而且价格的变化又取决于供求关系的影响．本文分析了一个已有的泡沫模型，并运用系统动力学的方法建立了以供、需和价格为变量的泡沫模型．最后，我们运用所建立的模型解释了股票市场泡沫发生及破灭的机理。     

我国股票市场的价值基础及价格泡沫研究

借助剩余收益模型测定了我国股票市场1992年至2002年历年年末的市场价值基础,并探讨了股票市场价格泡沫问题.研究结果表明,尽管上市公司的盈利能力不断下降,但市场的价值基础并未出现明显下降;由于市场的不成熟,我国股票市场中的泡沫成分较多;股价指数及市盈率指标不具有价格泡沫及投资价值的判断功能.     

基于预期的股价波动混沌模型研究

本文基于股市中对价格的预期建立一个模型,此模型能够解释价格波动中存在的混沌行为. 文中用Li-York定理证明了股票市场具有混沌特征,并得到了系统发生混沌的充要条件. 最后在模型研究的基础上给出了市场宏观调控的相关建议.     

可靠性与相关性之比较与选择

会计信息是决策者进行决策的重要依据之一，会计信息的相关性和可靠性是保证信息使用者做出正确决策的基本前提和条件。论述了会计信息相关性可靠性的内涵及其相互关系，指出我国现行财务报告的改进应以提高可靠性为主。     

基于持续期模型的网络金融创新产品扩散研究

针对我国银行业采纳网络金融创新产品(国际借记卡)的行为,运用持续期模型分析影响银行采纳创新产品的因素,挖掘创新产品扩散过程中的规律.实证研究结果表明:银行采纳创新产品的概率与银行规模不存在显著的相关关系;银行的盈利能力越强,银行业务中表外业务所占的比重越大,业务量增长越快,其采纳创新产品的概率就越大;现有银行卡交易越活跃,银行开发和推广创新产品的激励就越小;国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行在采纳创新产品的时间及创新产品扩散的速度上存在差异.研究结果可以为我国商业银行制定战略,管理部门掌握银行业发展的动态规律及制定相关的法律、政策提供借鉴.