指令不均衡与股票收益关系研究——基于大规模数据分位数回归的实证
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【摘要】:在指令不均衡与股票收益关系研究中,常常遇到两个困难:第一,不同市场环境下,前者对后者存在异质影响;第二,往往涉及大规模数据处理。为此,运用大规模数据分位数回归的方法,一方面揭示不同分位点处指令不均衡对股票收益的异质影响,细致刻画两者之间关系;另一方面适应大规模数据建模要求,得到更为可靠的结果。以上证A股和深证A股为研究对象,通过大规模数据分位数回归方法,得到了比均值回归更多有用信息。实证结果表明:第一,在高分位点处,滞后1期指令不均衡对股票收益具有正向影响且呈现上升趋势,而在低分位点却具有负向影响;第二,控制当期指令不均衡后,滞后期指令不均衡对股票收益具有负向影响,且随着分位点的增加呈现下降趋势。这些结果意味着,指令不均衡对股票收益具有一定的解释能力和预测能力。
【作者单位】: 合肥工业大学管理学院;合肥工业大学过程优化与智能决策教育部重点实验室;山东工商学院统计学院;
【关键词】: 指令不均衡 股票收益 大规模数据 分位数回归
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71671056,71071087) 国家社会科学基金资助项目(15BJY008,14BTJ028) 教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(14YJA790015) 安徽省哲学社会科学规划基金资助项目(AHSKY2014D103)
【分类号】:F832.51;F224
【正文快照】: 1引言股票收益和交易量是股票市场中的最主要的统计指标,能够体现绝大多数的交易信息。了解两者之间的价量关系不仅有助于认清股票市场的信息传导机制和微观结构,而且可以指导投资者的交易决策。许多文献研究了这种价量之间关系,如翟爱梅和周彤[1]、张永冀等人[2]都证实了交易
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本文编号:435982
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