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[期刊] 统计与决策
[作者]
秦青
对教育收益率的研究是人力资本理论的重要组成部分。教育收益率属于经济学中的"边际"概念,考察个人每多受一年教育所引起的收入变动。直观地看,我们应追踪单个个人的成长历程,衡量他在一个时期内的教育变动和收入变动,但这种时间序列数据往往无法取得。
[期刊] 商业时代
[作者]
郑珂 郑伟
在本文中,介绍了国外提出的,建立在分形市场假说的基本思想基础之上的,刻画金融资产价格收益分布规律的CED模型,并将该模型应用于深圳成分指数,来描述深圳股市的收益分布特征。
关键词：
分布模型 分形市场假说 价格行为
[期刊] 统计与决策
[作者]
方毅 陈煜之
文章基于CAPM、多因子、DNN、LSTM和SVM模型，探讨传统线性资本资产定价模型与机器学习模型对于资产组合样本外的预测能力。提出了六个假设，并采用固定窗口和滚动窗口对模型的预测能力进行验证，结果发现机器学习模型比线性回归在样本外的预测能力更佳，泛化能力更强。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
岳朝龙
利用GARCH模型族,实证分析了上海股市收益率的波动特征,指出上海股市收益率不仅具有条件异方差性,而且具有“杠杆效应”。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘中学,林福永
本文引入行业评级等关键因素,通过对1999-2003年上市的452只新股初始收益率的实证分析、实证检验,发现二级市场状况、行业评级、发行价、流通盘、发行方式、上市前每股收益才是影响A股初始收益率的显著因素,从而证实了一、二级市场定价机制的严重脱钩,是A股市场初始收益率奇高的根本原因。
[期刊] 武汉金融
[作者]
唐华云 叶朝云
本文主要研究实时国债收益率曲线的构建，着重研究了以下两方面内容：一是如何利用ＮＳＳ模型和相关算法来构建实时国债收益率曲线；二是如何处理影响曲线构建质量的异常数据。在数据质量处理方面提出＂关键期限结构价格二叉树＂、＂交易有向图＂等模型。在曲线构建模型上采用ＮＳＳ模型，并利用牛顿ＢＦＧＳ算法求解约束条件下的模型最优解。
关键词：
收益率曲线 NSS模型 关键期限 二叉树
[期刊] 投资研究
[作者]
龙文 赵曼仪
对于中美股市不同时期收益率的相关性,本文选用波动率指数、波指变动值及波指变化率作为转换变量建立二机制STAR模型,研究三种转换变量下收益率相关性影响的非线性调整过程。研究结果发现,三种转换变量下中美股市的STAR模型均存在以下现象:(1)美国转换变量的最佳滞后时期基本低于中国。(2)美国股市收益率相关系数之和的绝对值基本低于中国股市。(3)中国市场的转换系数大于美国市场。这些现象反映了相比于美国股市,中国股市运行机制不够完善,信息传递速度更慢。本文建立的模型也说明波指具有反映投资者情绪的作用,可以在一定程度上为投资者操作和市场监管提供参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李强 王黎明 邱菲
文章研究基于贝叶斯方法的GARCH模型中变点的识别问题。由于股指收益率序列呈现尖峰厚尾非正态的特点,假设误差项服从自由度为υ的标准化学生t分布而非标准正态分布。我们给出了基于贝叶斯方法的GARCH模型中变点估计的具体描述,包括单变点情形、多变点(变点个数未知)情形的变点估计。在实证研究中,我们选取2000年1月4日至2011年9月30日上证A股指数收益率数据进行迭代计算来识别变点,并且将得到的变点时刻与其附近的重大政治经济事件结合起来,给出其合理的解释。
[期刊] 当代财经
[作者]
涂艳辉
本文在西方传统的股息贴现股息估价模型的基础上，引进净资产收益率这个变量，作为决定每股收益的一个替代变量，建立起一个依托于期初净资产、净资产收益率和股息发放率等三个变量的新型股票估价模型，并区分几种情况分别进行了讨论。
关键词：
净资产收益率,股票估价,股息贴现模型
[期刊] 统计与决策
[作者]
兰峰
文章以Fama&French三因素模型为研究方法,考虑再生水行业与整个市场之间的关系,结合再生水行业特征对三因素模型进行改进。借鉴并选取业务涵盖污水处理和原水供应的11家上市公司数据,运用spss15.0对改进的模型进行实证研究,结果表明模型可以描述再生水行业期望收益率的变动,能够为再生水项目投融资决策、经济评价和风险分析提供参考依据。
关键词：
再生水 期望收益率 三因素模型
[期刊] 会计之友
[作者]
王建斌 王少剑
对基准收益率内涵及主流研究方法进行探析,选用资本资产定价理论为研究方法,测算了水煤浆行业基准收益率。选取炭采选业14家具有代表性的上市公司为研究样本,得出水煤浆行业的风险系数、权益资本收益率及水煤浆行业基准收益,并考虑了股票市场中的非同步交易及非系统风险影响因素,本研究为水煤浆项目投融资决策、经济评价和风险分析提供了参考依据。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
耿文静 王星惠 汪正飞
本文以沪市和深市综合指数收益率为研究对象。首先,考虑到收益率序列存在波动聚集性、非线性以及非对称等特征,因此本文一方面利用了GARCH模型在准确刻画波动聚集性方面的优势,另一方面引入神经网络分位数回归(QRNN)模型来解决非线性和非对称方面的问题,建立了QRNN-GARCH模型对收益率风险特征进行度量。但QRNN-GARCH模型对收益率序列极端尾部数据处理能力不足,为此用极值理论的POT方法对此模型进行改进,构建了QRNNGARCH-POT模型,将其应用于极端VaR风险测度。此外利用失败率、似然比检验与相对误差率,对比QRNN-GARCH-POT模型与其他模型在VaR风险测度中的表现。结果表明:第一,基于QRNN-GARCH模型的VaR风险测度取得了比GARCH模型更好的效果,仅是极端(99%)VaR风险测度精度不高。第二,QRNN-GARCH-POT模型改善了极端VaR风险测度效果。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姚天祥 刘思峰
本文提出用预测收益率代替均值,在新的经济周期下投资者重视对偏离预测收益率的风险度量,更重视最新的样本数据;并通过建立模型来预测收益率,提出了新的风险度量函数,在此基础上建立了新的投资组合优化模型,解决了样本数目不足的投资组合优化问题。本文建立的模糊环境下的投资组合可以完全转变成线性规划求解,减少了协方差的计算量,使得处理大型证券组合优化问题成为可能。
关键词：
投资组合 预测 收益率 梯形模糊数
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