52周最高价和最低价对中国股市波动率的影响分析
发布时间:2022-02-18 03:51
52周最高价和最低价是股票价格很特殊的点位,股票波动率能够反映股价的波动情况以及投资风险的大小。中国广大股民在进行股票投资时会参考这两个方面的信息,同时这些特殊信息也受到了经济、金融研究者的关注。本文的研究对象是中国A股市场的3467家上市公司,股票数据是从2003年1月至2017年12月的月度数据。首先引入虚拟变量:接近52周最高价、接近52周最低价、突破52周最高价和突破52周最低价。控制变量为换手率、市盈率、市净率和市值的月度数据。波动率为被解释变量,建立回归模型。将所有公司按上市时间是否超过五年分为两类,分别进行研究。引入个体效应,使用Stata软件对模型进行固定效应面板分析,实证结果表明:股票价格接近52周最高价或接近52周最低价时,波动率呈下降趋势;股价突破52周最高价时,波动率呈上升趋势。所有企业和上市时间超过五年的企业股价突破52周最低价时,波动率会上升;上市时间小于五年的企业股价突破52周最低价时,波动率会下降。改变对虚拟变量定义中的分位点,进行稳健性检验。检验结果中虚拟变量和控制变量的系数与改变之前是相同的,即通过了稳健性检验,说明关于52周高价、低价与波动率之间的...
【文章来源】:南京大学江苏省211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】:56 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
第一节 选题背景与研究意义
第二节 研究内容与基本框架
(一) 研究内容
(二) 基本框架
第三节 主要创新与不足
第四节 相关理论与研究现状
(一) 相关理论
(二) 国内外理论研究
第二章 模型建立
第一节 变量选择与定义
(一) 虚拟变量
(二) 被解释变量
第二节 模型建立
(一) 传统模型
(二) 固定效应面板模型
第三章 实证分析
第一节 数据说明
第二节 描述性统计
第三节 所有企业52周高、低价对波动率影响的实证结果
第四节 两类企业52周高、低价对波动率影响的实证结果
第五节 结论
第四章 稳健性检验
第一节 模型建立
第二节 数据描述
第三节 实证结果
第四节 结论
第五章 机器学习——优化粒子群算法
第一节 模型介绍
第二节 实证分析
(一) 52周最高、低价对波动率的影响的结果比较
(二) 不同分位点的结果比较
第三节 结论
第六章 进一步研究
第一节 模型建立
第二节 数据描述
第三节 实证分析
第四节 结论
第七章 结论与展望
致谢
参考文献
【参考文献】:
期刊论文
[1]威廉指标使用技巧[J]. 半月指. 股市动态分析. 2017(20)
[2]股价前期高点、投资者行为与股票收益[J]. 吴晶,王燕鸣. 金融经济学研究. 2015(04)
[3]融资融券交易制度对中国股市波动率的影响——基于面板数据政策评估方法的分析[J]. 陈海强,范云菲. 金融研究. 2015(06)
[4]具有最优学习率的RBF神经网络及其应用[J]. 卫敏,余乐安. 管理科学学报. 2012(04)
[5]一种改进的约束优化粒子群算法[J]. 吴华伟,陈特放,胡春凯,许炳. 计算机应用研究. 2012(03)
[6]中国股市波动率的双重不对称性及其解释——基于MS-TGARCH模型的MCMC估计和分析[J]. 朱钧钧,谢识予. 金融研究. 2011(03)
[7]锚定效应对股票市场有效性的影响[J]. 门超,李奕. 商场现代化. 2010(21)
[8]基于人工智能的隐含波动率的敏感度的研究[J]. 张鸿彦. 中国管理科学. 2008(03)
[9]股价前期高点、投资者行为与股票收益——中国股票市场的经验研究[J]. 张峥,欧阳红兵,刘力. 金融研究. 2005(12)
[10]中国股票市场波动性特性的实证研究[J]. 宋逢明,江婕. 金融研究. 2003(04)
博士论文
[1]基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法研究[D]. 鲍漪澜.大连海事大学 2013
硕士论文
[1]股票价格波动对成交量的影响[D]. 郑炜.华中科技大学 2009
本文编号:3630402
【文章来源】:南京大学江苏省211工程院校985工程院校教育部直属院校
【文章页数】:56 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
第一章 绪论
第一节 选题背景与研究意义
第二节 研究内容与基本框架
(一) 研究内容
(二) 基本框架
第三节 主要创新与不足
第四节 相关理论与研究现状
(一) 相关理论
(二) 国内外理论研究
第二章 模型建立
第一节 变量选择与定义
(一) 虚拟变量
(二) 被解释变量
第二节 模型建立
(一) 传统模型
(二) 固定效应面板模型
第三章 实证分析
第一节 数据说明
第二节 描述性统计
第三节 所有企业52周高、低价对波动率影响的实证结果
第四节 两类企业52周高、低价对波动率影响的实证结果
第五节 结论
第四章 稳健性检验
第一节 模型建立
第二节 数据描述
第三节 实证结果
第四节 结论
第五章 机器学习——优化粒子群算法
第一节 模型介绍
第二节 实证分析
(一) 52周最高、低价对波动率的影响的结果比较
(二) 不同分位点的结果比较
第三节 结论
第六章 进一步研究
第一节 模型建立
第二节 数据描述
第三节 实证分析
第四节 结论
第七章 结论与展望
致谢
参考文献
【参考文献】:
期刊论文
[1]威廉指标使用技巧[J]. 半月指. 股市动态分析. 2017(20)
[2]股价前期高点、投资者行为与股票收益[J]. 吴晶,王燕鸣. 金融经济学研究. 2015(04)
[3]融资融券交易制度对中国股市波动率的影响——基于面板数据政策评估方法的分析[J]. 陈海强,范云菲. 金融研究. 2015(06)
[4]具有最优学习率的RBF神经网络及其应用[J]. 卫敏,余乐安. 管理科学学报. 2012(04)
[5]一种改进的约束优化粒子群算法[J]. 吴华伟,陈特放,胡春凯,许炳. 计算机应用研究. 2012(03)
[6]中国股市波动率的双重不对称性及其解释——基于MS-TGARCH模型的MCMC估计和分析[J]. 朱钧钧,谢识予. 金融研究. 2011(03)
[7]锚定效应对股票市场有效性的影响[J]. 门超,李奕. 商场现代化. 2010(21)
[8]基于人工智能的隐含波动率的敏感度的研究[J]. 张鸿彦. 中国管理科学. 2008(03)
[9]股价前期高点、投资者行为与股票收益——中国股票市场的经验研究[J]. 张峥,欧阳红兵,刘力. 金融研究. 2005(12)
[10]中国股票市场波动性特性的实证研究[J]. 宋逢明,江婕. 金融研究. 2003(04)
博士论文
[1]基于支持向量机的金融时间序列分析预测算法研究[D]. 鲍漪澜.大连海事大学 2013
硕士论文
[1]股票价格波动对成交量的影响[D]. 郑炜.华中科技大学 2009
本文编号:3630402
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