深圳股市量价关系的实证分析

论文摘要

在过去十多年的时间内,我国股票市场的发展为国民经济的发展做出了巨大的贡献,成为我国社会资源配置的重要场所。但随着我国股票市场不断向前发展,也面临着许多新的疑难问题。因此有必要结合当前我国资本市场发展面临的状况,对我国股票市场的运行机理作一分析,以便更好的推进我国证券市场健康发展。股票市场运行的两个重要的基本指标就是:股票价格与交易量,通过对量价关系的研究可以推断市场中信息的传递和演化,揭示新信息对市场的冲击和市场对新信息的定价。因此本论文采用了深证综合指数主要通过计量模型来定量地研究我国股票市场价量之间的关系。虽然目前国内外对股票市场的量价关系做了大量的实证研究,但是大多是从静态角度来探讨两者之间的关系,多数的学者在进行实证研究时,未考虑到投资者情绪是影响股市投资者投资行为的重要变量,因此存在一定局限性,为了深入探索它们之间关系,需要从动态角度进行分析,并且有必要通过引入主观心理变量如投资者情绪来进一步分析股市价量关系的动态表现。具体实证时,首先根据交易量的内在结构将交易量剔除时间趋势后分解为预期交易量和非预期交易量。并从波动性角度出发,采用GC-MSV模型和比较稳健有效的MCMC估计方法对收益率和各种交易量的因果关系进行了实证分析。最后结合了投资者情绪的影响,利用脉冲响应函数和方差分解对价量因果关系的动态表现形式作了进一步分析。实证结果表明:深圳股市收益率及其波动率Granger因果导致去势交易量、预期交易量、非预期交易量及其波动的变化。股市收益率、收益率波动、投资者情绪这三个变量对股票交易量都有着不同的影响。其中股票收益率和收益率波动对交易量的影响主要是通过对预期交易量来起作用的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 量价关系的理论模型
• 1.2.2 国外量价因果关系研究成果
• 1.2.3 国内量价因果关系研究成果
• 1.2.4 投资者情绪相关研究成果
• 1.3 研究路线
• 1.3.1 研究思路
• 1.3.2 研究方法
• 1.3.3 论文结构
• 第二章 随机波动（SV）模型及其估计方法
• 2.1 随机波动（SV）模型
• 2.1.1 模型简介
• 2.1.2 SV模型的估计方法概述
• 2.1.3 SV模型的贝叶斯推断
• 2.2 马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）
• 2.2.1 蒙特卡罗积分
• 2.2.2 Metropolis-Hastings算法
• 2.2.3 燃烧取样（Burn-in Sampling）
• 2.2.4 马尔可夫收敛检验
• 2.2.5 Gibbs抽样
• 第三章 深圳股市量价关系的Granger因果分析
• 3.1 研究方法
• 3.1.1 单位根检验
• 3.1.2 Granger因果检验
• 3.2 深圳股市量价关系的实证分析
• 3.2.1 基本数据的来源
• 3.2.2 收益率序列的统计特征
• 3.2.3 收益率序列平稳性检验
• 3.2.4 交易量序列的基本统计特征
• 3.2.5 格兰杰因果检验
• 第四章 基于波动性视角的深圳股市量价因果关系分析
• 4.1 基于MCMC的GC-MSV模型的理论介绍
• 4.1.1 GC-MSV模型描述
• 4.1.2 先验分布
• 4.1.3 WINBUGS软件介绍
• 4.2 基于MCMC的GC-MSV模型的价量因果关系分析
• 4.2.1 模型估计
• 4.2.2 估计结果分析
• 第五章 深圳股市价量因果关系的动态表现
• 5.1 研究设计与指标说明
• 5.2 投资者情绪指标的状态空间模型分析
• 5.2.1 状态空间模型简介
• 5.2.2 投资者情绪指标的构造与估计
• 5.3 深圳股市价量因果关系的动态分析
• 5.3.1 向量自回归模型（VAR）
• 5.3.2 脉冲响应与方差分解原理
• 5.3.3 向量自回归（VAR）模型的构建
• 5.3.4 脉冲响应与方差分解分析
• 第六章 总结与启示
• 6.1 文章结论
• 6.2 论文创新
• 6.3 启示
• 参考文献
• 致谢