中国证券市场股指收益分布的实证分析
中国市场条件下前景理论的实证分析
西安电子科技大学学报（社会科学版）
Journal of Xidian University(Social Science Edition)
May.2011 Vol.21 No.3
■ 经济学
中国市场条件下前景理论的实证分析
张海峰，张 维，邹高峰，熊 熊
（天津大学 管理与经济学部，天津 300072）
了修正，将参考点引入到效用函数中，数学上呈现出“反 S 型”，在经济意义上表现为面对损失时风
险厌恶，而面对赢利时风险喜好[5]。其实，对于传统预期效用理论的修正，Kahneman 和 Tversky 提出
的前景理论（Prospect Theory，以下简称 PT）也具有相当的影响力，此理论有效突破了 EUT，更好地
文风华等则采用egarch模型提取到达市场上的信息流作为财富改变的代理变量利用两阶段幂效用价值函数对十个国家股票市场综合指数的日收益率实证研究表明价值函数均呈现反s型与多数心理实验中个体决策者表现出s型迥然有别lpost和levy使用多种随机占优标准在市场集结层面上支持对损失的风险厌恶和对盈利的风险喜好的效用函可见目前对于投资者的决策偏好特征存在不一致的结论因此进一步捕捉我国证券市场投资者的决策偏好结构确实具有重要的理论和实践意义
x
落于区间 [a,b]
即
a
≤
x
≤
b
。并且，定义
Ds rf
(x),
Drs
(x)
为累积分
布函数 Frf (x), Fr (x) 的 s −1 阶积分，也就是说
Dr1(x) = Fr (x)
（6）
Dr2 (x) = ∫ax Fr (u)du = ∫ax Dr1 (u)du
股指波动的实证分析
Ｓ Ｓ １． Ｅ ｉ ３１ ＰＳ３ ０和 ｖｅ ． 对本地证 券市场的 市场指数 进行 了分析 ，得到 了上证综指的谱 密度 与频率和上证指数的周期数 据。 ｗｓ 关键词 ：股票价格指数 ；股指波动；谱分析
中图 分 类 号 ：０ ９ ２ 文献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ： １７ — ２ ９ （ ０ ７ ９ ０ ２— ３ ６ ３ ２ １ ２０ ）０ － ０ ２ ０
简化 了前面直接通过 自相 关函数 的定义来求谱的运算， 同样 的给定频率 从 ０ 变化到 ７ ，可得到一系列 的谱密度 ， ／ ＂ 选择 其 中最大值点对应 的频率 即为所求的周期 频率 。
函 ＝ （， ） － ） 数 Ｅｘ一 （ ｐ 』
若 ） 自 关 成 数 ∑｝＜ ， ｇｚ 相生 函 ， ０ ｏ 则 （为 Ｉｏ
Ｖｏ ． ＮＯ． １２８ ９ Ｓｅ ２ ０７ ｐ．０
股指 波 动 的实证 分 析
张棣芳
（ 南科技学院 数学与计算机科 学系 湖南 永州 ４ ５ ０ ） 湖 ２ ０ ６
摘
要 ： 讨 了中国证券市场股票价格指数的波动是否具有 周期性 ，并基于时间序 列的谱分析 方法 ，采用应用统计软件 探
收 盘价
８２ ０ ．２
８．４０ ２ ８． ０ ４ｌ ８．９ １ ０ ８．８ １ ０ ４ ７ ０ ．６ ４＋ ０ ６８ ４． ０ ９０ ４． ０ ８１
让频率变化 ， 可得到一系列的谱密度 ， 选择其巾最 大值点对
收 稿 日期 ： ２０ －０ —２ ０６ ２ ３
２ ４． ６ ８ ＯＯ Ｏ １ ２ ０５— ２ ｏ ０２— ８ ２ ０５— ０ｌ ０ ０３． ２） （ 一 【 ｏ５一 ０２ ２０ — — ０５ ０３ ０３
．
上证综指股票收益率波动特点分析
上证综指股票收益率波动特点分析以自回归条件异方差（ARCH）族模型为基础，结合上海证券市场的特点，试图拟合我国股票市场的波动特征，同时研究股票价格指数的波动规律和特点。
标签：上证综指；股票收益率波动；GARCH模型1 引言上世纪80年代，美国学者罗伯特·恩格尔和克莱夫·格兰杰提出了ARCH模型来描述证券市场波动性方差的时变性特征，此后不断发展深入，其相关拓展模型也相继推出，比如GARCH模型，TARCH模型等等。
这些模型在金融领域得到了广泛的应用。
中国股票市场仅仅20多年，从无到有，取得了巨大的成就。
特别是06年以来，股票市场规模不断扩大，上市公司质量也不断提高，沪深股市作为宏观经济晴雨表的作用越来越明显。
然而，我国证券市场毕竟处于发展初期，市场的波动性和风险要远远高于国外市场，特别是欧美等成熟市场。
因此，如何较为真实刻画和衡量股价波动成为广大学者研究的重点。
2 模型和数据2.1 模型介绍（1）ARCH模型。
美国学者罗伯特·恩格尔于1982年提出了ARCH模型，其具体形式如下yt=xtβ+ε（1）σ2t=α0+α1ε2t-1+α2ε2t-2+…+αqε2t-q（2）为保证条件方差σ2t＞0，要求α0＞0，αi＞0（i=1，2…，q）式1称之为均值方程，式2称之为条件方差方程。
基本的ARCH模型又衍生出许多变形，下面具体介绍GARCH模型、TARCH模型和EGARCH模型。
（2）GARCH模型。
罗伯特·恩格尔提出ARCH模型来描述误差的条件方差中可能存在的某种关联。
通过该模型，可以预测经济时间序列中基于某种非线性依赖的大变化。
GARCH模型的一般表示如下:yt=xtβ+ε（1）εt=ht·vt（2）h1=α0+α1ε2t-1+…+αt-1ε2t-q+β1ht-1+…+βpht-p=α0+qi=1αiε2t-1+pj=1βjh t-j（3）其中，p是GARCH项的最大滞后阶数，q是ARCH项的最大滞后阶数。
国债收益率曲线的实证研究
重庆大学硕士学位论文
中文摘要
摘
要
本文首先阐述了研究中国国债收益率曲线的重大理论价值和实践意义，回顾 了国内外在国债收益率曲线研究方面的理论成果。从定性角度分析了国债收益率 曲线，包括国债收益率曲线的静态特征和动态特征；国债收益率曲线的基准作用， 确定基准利率是利率市场化的重要内容，国债二级市场收益率作为基准利率的原 因，国债收益率作为市场基准利率的可行性；国债收益率曲线与货币政策的关系 等基本问题。 论文主体是针对国债收益率曲线的实证研究， 前半部分阐述了国际上研究利率 期限结构通常采用的模型并研究了中国国债静态收益率曲线的构造方法，本文用 多项式样条法模型，贴现函数假设为三次多项式形式来拟合我国的国债收益率曲 线，并将其与美国国债收益率曲线作了详细的分析，找出我国国债收益率曲线与 美国国债收益率曲线的差距及形成的原因。后半部分针对我国收益率曲线的动态 变动进行了主成分分析，研究我国利率期限结构变动的水平因素、倾斜因数以及 曲率因素，研究结果表明我国利率变动的水平因素目前已经有很高的解释比例， 不过曲率因素的解释比例比倾斜因素的解释比例大，这说明我国的国债收益率曲 线已经具有基准利率的雏形，变动比较有规则，而且还带有一些复杂运动。另外 对影响我国国债收益率曲线的制度，经济和一些特殊因素进行了分析和研究。 论文最后从总体上研究了我国和发达国家的国债市场的现状及其二者的差异， 对我国国债市场的发展提出了较完整的政策建议。 关键词： 收益率曲线，利率期限结构，多项式样条法，主成分分析，国债市场
1.3.2 技术路线
2
重庆大学硕士学位论文
1
引
证券分析师荐股效应的实证分析
文 章 编号 ：０４ ４ １（０ ０）３ １２ ０ １０ — ９４ ２ １ ０
中国有着世界上众 多的股 民， 其中大部分投资者不具备投资专业知 识。 即所谓 的散户 ， 他们的投资决策很大程度上受各种荐 股栏 目的影 响， 各类财经频道和财经调频 的荐股栏 目因此备受欢迎 ， 收视收听率居 高不 下 。在高收视率和高发行量 的背后 ， 这些信息是否最终被投 资者们所接 纳？ 又是否对所荐股票产生了股价和收益上的波动 ？ 与此同时 ， 也有专 门 的机构对发布荐股信息的机构和荐股 分析师进行评优。 比如《 新财富》 杂 志 自 ２０ ０ ３年开始采取对基金经理调查 问卷 的方式每年进行最佳分析师 评选活动 ， 自２ ０ 并 ０４年开始对 主要研 究机构 的评选 ， 该评选覆 盖了大 多 数机构投资者并获得了机构投 资者的认可。 然而分析师尤其是最佳分析 师所推荐股票是否为投资者带来超额收益？ 分析师的荐股效应在行情上 升和下挫阶段又是否有显著区别呢？笔者将对这些问题进行探讨 。
● 证 券 市场
《 经济师￣ｏｏ ２ｌ 年第 ３ 期
证 券 分 析 师 的 证 分 析 荐 股 效 应 实
●潘 晓光
摘 要： 文章选取房地 产板 块分析 师荐 股作为样本 来源 ， 分别研 区别不 大； 马春林 、 苏云和吴冲锋（ ０ ２ 则发现分析倾向于推荐低价 倪 ２０ ） 类个股 。 不过他们并末对证券 分析师的荐股效率进行相应的研究； 高峰 、 宋逢 明（０ ３ 则通过对中国股市理性预期 的检验 ， ２０ ） 发现机构对大势 的走 势判 断并不准确。 不过 ， 就这些仅有的数篇学术研究成果来看 ， 国内分 析 师的荐股还是具有一定的短期效率。即使像高峰 、 宋逢明（０ ３那样认 ２０ ）
CAPM模型在我国银行股市场的实证分析
CAPM模型在我国银行股市场的实证分析作者：史英慧来源：《商场现代化》2014年第10期摘要：为检验CAPM模型在我国银行股市场是否适用，本文选取四大银行股和上证A股指数2013年1月—2014年4月的周度数据，运用计量经济学知识，进行了模型的构建与估计。
实证结果表明，CAPM模型能够衡量四大银行股风险与收益的关系，从而证实了CAPM 在我国银行股市场的有效性与可行性。
关键词： CAPM模型；β值；四大银行股自从CAPM在国外被提出后，国内许多学者都致力于CAPM模型的研究，特别是其在中国证券市场的适用性研究，然而大多数实证分析是针对整个市场的，对某个具体行业股票的有效性研究并不多见。
因此，本文对该模型在银行股市场做了实证分析。
一、CAPM 模型的基本理论1.CAPM模型的基本假设。
模型的假设条件包括：投资者在预期收益水平相同时选择风险较小的投资，而在风险水平相同时追求最大的收益；投资者只能被动地接受市场价格；资本与信息可以自由地流动。
概括而言，CAPM假设的核心思想是：所有的投资者都是完全理性的，证券市场是完全有效和充分竞争的。
2.CAPM模型的基本形式。
在CAPM基本假设的前提下，CAPM模型描述了单项资产预期收益率与相对风险之间的关系，其基本形式如下：E（Ri）= Rf +βi[E（Rm）-Rf] （ i = 1，2，……，n）其中，E（Ri）为第i项资产的预期收益率，E（Rm）为市场组合的预期收益率，Rf代表无风险利率，βi表示该项资产的系统风险系数。
CAPM模型的关键在于β系数的计算：β值大于1，表示第i项资产的系统风险大于整个市场组合的风险，相应的就要求其回报率高于市场平均回报率；β值小于1情况则相反。
二、数据的选取与处理1.样本股的选取。
为使实证不过于繁琐，本文选取银行业中较具代表性的四大银行在上证交易所上市的股票作为样本股，这四只股票分别为中国银行（601988）、农业银行（601288）、工商银行（601398）、建设银行（601939），同时我们采用周度数据来提高模型的精度。
基金重仓股股票收益与持股比例关系的实证分析
选 取从 ２ ０ ０ ５年 第 ～ 季度 至 ２０ ０ ８年第 四季度 每个 季 度 的
数 据。
１初 步选取数据 的原则 ： 数据来源标 的公 司必须 同时 ） （
满 足 以下 条 件 ）． 金 持 股 占个 股 流 通市 值 的 １％以上 （ ａ 基 ０ 这样 可 以较 显 著 的 发 现基 金持 股 对 个 股 收 益 的 影 响 ）ｂ 有 个股 ；持 的 开 放 式 基 金 家 数 要 在 ５家 以上 （ 这样 可 以 说 明个 股 受 到较
关 键 词 ： 券投 资基 金 ； 证 基金 重 仓股 ； 票 收 益 股 中 图分 类 号 ：８ ０９ Ｆ ３ ．１ 文 献标 志码 ： Ａ 文 章编 号 ：６ ３ ２ １ （０ ０ ２ — ０ ２ ０ １７ — ９ Ｘ ２ １ ）２ ０ ５ — ３
相 比国外 的证券投 资基金来说 ， 中国的基 金投 资发展相 对较 晚， 起步于 ２ ０世纪 ８ ０年代 。９ １ ， １ ９ 年 中国农村发展信托 投资公司私募淄博基金 ５ ０ ０万亿人 民币 ，用于山东省淄博 ０
市 乡 镇 企 业 发 展 ， 国 内首 家 基 金 。９ ２年 ８月份 上 市 ， 是 １９ 规模
股本 总数 的比率 。它是测 定股 票投 资价值 的重要 指标之一 。 其计算公式为 ： 每股 收益 ：税后利 润 ／ 股本总数。该 比率反 映了每股创造 的税 后利润 ， 比率越 大 ， 表明所创造 的利润越 多。ｈ 金持股百分 比（ ： ． 基 Ｐ）为了使每股收益对 于基金持仓的 比例更具有 敏感性 ， 这里 的基金持仓百分 比是基金持股与该 股 流通市值的 比值。它以每季度公布的数据为准。 ２ 据来 源 ： 数 和讯网—— 开放式基金重仓股统计（ Ａ股 ） 。
证券技术分析三大假设的实证分析
证券技术分析三大假设的实证分析作者：柳岸林来源：《中国证券期货》2019年第05期关键词：技术分析上证指数应用趋势经验一、技术分析三大假设的基本内容技术分析是以量价时空为分析要素研究市场行为，进而判断市场未来趋势的分析方法。
既然是以市场行为为研究对象，那么技术分析的假设就必须围绕着市场行为展开，即市场行为包含一切信息、价格沿趋势移动并保持趋势、历史会重演。
这三大假设共同反映了证券技术分析的内涵。
如果投资者要运用技术分析，就必须承认这三大假设的存在。
（一）市场行为包含一切信息是技术分析的基础和前提市场行为包含一切信息是指影响价格的所有因素，如政治的、经济的、心理的等，都可以通过买卖行为反映在价格中，所以投资者不必关心是何种原因造成了价格的涨跌，而只需关注并研究价格即可。
而价格是由供求关系决定的，正是供求的变化决定着价格的上涨或下跌。
从投资者无法决定供求变化的角度看，投资者也不必过多关注供求。
具体来说，在价格的变动中，无论其呈现出怎样的变动，投资者只需关注信息对价格造成的影响，而不必关注导致价格变動的消息内容。
（二）价格沿趋势移动是技术分析的核心技术分析认为，价格的变动是有趋势的，而且趋势一旦形成，如果没有外力的影响，将会保持惯性运行，这也是牛顿惯性定律的应用。
因此，技术分析的本质可以说是顺应并跟随趋势。
具体来说，如果一段时间内价格持续上升或下降，那么在没有外力干扰的情况下，在随后一段时间内价格依然会继续上升或下降。
（三）历史会重演是行为学和心理学在价格走势中的体现价格的走势反映着投资者看好或不看好的心理，而这些心理作用于投资者的买卖行为会使价格走势呈现出一定的规律。
这些规律在过去有效，在现在和将来同样有效，因为它们都是以投资者的心理为依据的。
具体来说，投资者过去的交易行为会使其印象深刻，而一旦现在遇到与过去相同或相似的走势时，投资者往往会用过去的交易行为指导现在的交易。
由此可以看出，既然历史走势中包含着总结的经验规律，那么未来的走势便可以通过历史走势加以判断。