基于模型平均方法的流动性风险影响因素研究

发布时间：2018-03-20 18:07

  本文选题：流动性　切入点：影响因素　出处：《青岛大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

【摘要】：流动性是影响证券市场生命力的重要因素,是衡量市场绩效的有效指标。如果证券市场流动性不足,将会导致市场运行失效,那么证券市场就失去了存在的必要。同样,如果企业股票的流动性出现问题,则企业的股票会面临艰难的现状,长此以往,企业生存现状堪忧。因此对于股票流动性的研究具有非常重要的意义。本文对我国股票流动性风险进行了实证研究。以随机选取的在两市正常上市的100只股票作为研究样本,时间范围为2015年4月1日到2016年12月16日,且将2016年12月19日到30日作为预测期间,利用OPT权重选择的模型平均方法对股票流动性风险的影响因素展开研究,并且将所得结果与逐步回归作比较,对逐步回归和模型平均方法关于股票的Amihud的非流动性比率预测的精度用预测的平均绝对误差和最优率为衡量指标进行了比较分析。实证分析结果表明:已上市流通股、流通股日换手率、股票的日价格波动以及日平均价格四个因素都会影响股票的流动性。从两种方法的对比来看,基于OPT的模型平均方法较逐步回归方法有更小的预测绝对误差,且最优率明显较逐步回归更好。
[Abstract]:Liquidity is an important factor affecting the vitality of the securities market and an effective indicator of market performance. If the securities market is illiquid, it will lead to the failure of the market operation, then the securities market will lose its necessity. If there is a liquidity problem in the stock market, the stock will face a difficult situation in the long run. Therefore, the research on stock liquidity is of great significance. This paper makes an empirical study on the liquidity risk of stock in China. The time range is from April 1st 2015 to December 16th 2016, and the period from December 19th 2016 to December 19th 2016 is used as the forecast period. The influence factors of stock liquidity risk are studied by using the model average method of OPT weight selection. And compare the results with stepwise regression. This paper makes a comparative analysis on the accuracy of the prediction of the Amihud illiquidity ratio of stocks by stepwise regression and model average methods using the average absolute error and the optimal rate of the prediction as the measurement indexes. The empirical analysis results show that the listed shares are in circulation. The daily turnover rate of tradable shares, the daily price fluctuation of stocks and the daily average price all affect the liquidity of stocks. From the comparison of the two methods, the model average method based on OPT has a smaller absolute error than the stepwise regression method. And the optimal rate is obviously better than the stepwise regression.
【学位授予单位】：青岛大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F832.51

【参考文献】

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本文编号：1640214