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基于VAR模型研究有色金属期货市场对股票市场传导效应 下载：56 浏览：410

张双妮 《当代市场营销》 2019年7期

摘要:
铜、铝、锌、铅期货是大宗金属期货的重要品种,文章采用我国上海期货交易所2012年1月至2018年6月的SHFE铜、SHFE铝、SHFE锌、SHFE铅指数,并选取16只有色金属股票,通过构建VAR模型,并利用Johansen协整检验分析了有色金属的期货市场价格对股票市场价格的传导效应。

上证A股市场的复杂网络特性研究 下载：86 浏览：484

惠宝锋1 葛志远2 王咏宁1 ​ 《软件工程研究》 2018年9期

摘要:
本文利用UCINET社会网络绘图软件,通过对股票市场网络进行了构建,发现当相似度ρ=0.85时,呈现清晰的股票网络结构。进而针对这一现象通过度的测量与校验,运用复杂网络方法,对复杂网络方法联系股价相似度进行分析。在研究的基础与实验中发现,上海证券市场的股票网络呈现出明显的无标度特性、根据股票特有的幂分布特征体现出股票之间的相关关系,表明在以股票为代表的网络中体现出一部分股票,对上证A股市场中占据着重要影响力。

网络社交媒体中投资者情绪对股票市场的影响研究 下载：44 浏览：419

许天阳 《管理与科学》 2018年10期

摘要:
行为金融学理论表明投资者情绪会在一定程度上影响投资者决策并进一步影响股价走势。基于互联网社交媒体及网络投票信息,通过爬取新浪股吧及新浪财经多空调查数据,利用文本分析及机器学习算法,构建了一个较为严谨准确的互联网投资者情绪指标,并与同期上证指数进行实证分析及Granger因果检验。研究表明:互联网投资者情绪是证券市场收益率的Granger原因,即投资者情绪有助于预测下一期股市涨跌,但仅在短期内有效;其次,互联网投资者情绪也是证券市场成交量的Granger原因,且对成交量的影响时间通常超过10期,长于对收益率的影响时间;此外,引入投资者情绪后的FF四因子模型对投资组合收益率的拟合效果要优于传统三因子模型。

宏观经济条件下投资者情绪对股票市场波动影响研究——基于主板市场和中小板市场的实证分析 下载：36 浏览：334

宋悦东 田益祥 《金融研究杂志》 2020年2期

摘要:
股票市场波动与投资者情绪和宏观经济存在着密切联系,宏观经济又会影响投资者情绪。本文以2014～2018年为研究时间段,采用主成分分析法和多元回归法构建投资者情绪综合指标,使用SVAR模型研究了宏观经济条件在投资者情绪对股票市场波动的冲击过程中起到的影响,并比较了该影响在主板市场和中小板市场之间的不同。结果显示:宏观经济条件会放大投资者情绪对股票市场波动的冲击幅度并延长冲击时间;主板市场规模更大,宏观经济条件对情绪冲击的放大幅度更大;中小板市场活跃度和投资者关注度较低,对投资者情绪冲击的反应会被减慢。

基于藤Copula分组模型的股票市场风险优化研究 下载：62 浏览：438

陈振龙 郝晓珍 《经济与管理学报》 2018年11期

摘要:
文章在充分考虑金融上市公司所属行业类型不同的基础上,扩展了二元Copula分组模型,构建了基于藤Copula分组的均值-ES模型,通过实证方法研究相依结构对中国股票市场优化风险的影响。结果表明:与藤Copula模型相比,藤Copula分组模型在样本内对应的有效前沿表现更好,改善了样本外股票市场最优组合策略的表现,并且返回检验结果也验证了该模型优化风险的准确性和有效性。

股票市场开放提高现金股利水平了吗?—基于“沪港通”的准自然实验 下载：79 浏览：475

陈运森 黄健峤 韩慧云 《会计研究杂志》 2019年5期

摘要:
股票市场开放及外资股东对上市公司分红的作用一直是个谜,本文则基于沪港通实施的准自然实验对这一问题进行了深入研究。实证分析发现:股票市场开放有利于提升上市公司的现金股利支付,结果在经过安慰剂测试、更换度量指标等检验后依然稳健；进一步地,对于非国有企业、规模较小的企业、股权制衡度较低以及董事长和总经理两职合一的企业,股票市场开放对现金股利的促进作用更强。本文结论从上市公司分红视角提供了中国股票市场互联互通机制影响微观企业实际经济后果的因果证据,对党的十九大提出的"进一步扩大资本市场开放水平"具有较强的政策启示。

中国股票市场供给侧结构性改革问题研究 下载：46 浏览：317

陆峰 《金融研究杂志》 2018年7期

摘要:
党的十九大报告把深化供给侧结构性改革摆在贯彻新发展理念、建设现代化经济体系这一重要部署的第一位。中国股票市场也要积极开展结构性供给侧改革,根据股票市场特点,明确股票市场供给侧结构性改革方向。本文从供给侧改革理论着手,分析我国股票市场供给现状,以及当前中国股票市场供给侧存在的问题,借鉴国外股票市场发展经验,提出我国股票市场供给侧结构性改革的政策建议。

新冠肺炎疫情下政策对A股市场的影响研究 ——基于文本数据挖掘方法 下载：309 浏览：2912

孙文雅 曾敏 《数据与科学》 2021年7期

摘要:
2020年伊始，一场突如其来的新冠肺炎疫情席卷全国，打破了所有常规，给人民带来了严重的生命健康威胁，同时对经济也造成了重大冲击。A股在春节过后延迟开市，沪指跌破2700点后又强势反弹，疫情期间股市行情动荡，在此种环境下我国施行宽松的货币政策、减费降税、创业板注册制改革等政策。我国股市是典型的政策市，这些政策的方向对股市的走势必然有很大的影响。本文以新浪财经、东方财富网等网页信息作为数据来源，利用文本挖掘技术爬取新闻资讯，对获取到的数据进行词频分析文本情感分析，发现政策对A股市场是利好的有积极作用。
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