基于GARCH模型的股票市場價格操縱研究
本文選題:股價操縱 + GARCH模型; 參考:《濟南大學學報(社會科學版)》2017年06期
【摘要】:隨著經(jīng)濟的發(fā)展,中國股票市場存在價格操縱的風險缺口,相關監(jiān)控措施亟待完善,在此重點研究了2016年由中國證監(jiān)會查處的6起真實發(fā)生的股價操縱事件,并以這6起操縱事件的真實交易數(shù)據(jù)為基礎,結合GARCH模型對其共性特點進行實證研究,總結股票被操縱期間所表現(xiàn)出來的一般規(guī)律。挑選出具有代表性的股票特征,包括股票收益率和波動性、股權集中度、股票流動性和股本規(guī)模,作為中國監(jiān)管機構重點關注并密切監(jiān)控的目標對象。以中國現(xiàn)階段股票市場的真實交易數(shù)據(jù)為基礎,對股價的波動性特征進行實證研究并檢驗。根據(jù)所選取的典型特征,結合中國現(xiàn)階段的制度體系,從加強信息披露、加強投資者教育、盡快解決股權分割、完善投資者結構、加強對賬戶和交易的監(jiān)控、規(guī)范政府行為和完善法律法規(guī)方面,給出相應的政策建議。
[Abstract]:With the development of the economy, there is a risk gap of price manipulation in China's stock market, and the relevant monitoring measures need to be improved urgently. In this paper, six real stock price manipulation incidents investigated and dealt with by the China Securities Regulatory Commission in 2016 have been studied. Based on the real transaction data of these six manipulating events, this paper makes an empirical study on the common characteristics of GARCH model, and summarizes the general rules during the period of stock manipulation. The typical stock characteristics, including stock yield and volatility, equity concentration, stock liquidity and equity size, are selected as the targets for Chinese regulators to focus on and monitor closely. Based on the real trading data of Chinese stock market at present, this paper makes an empirical study on the volatility characteristics of stock price. According to the selected typical characteristics, combined with China's current institutional system, from strengthening information disclosure, strengthening investor education, resolving equity segmentation as soon as possible, perfecting investor structure, strengthening the monitoring of accounts and transactions, In the aspect of standardizing government behavior and perfecting laws and regulations, the corresponding policy suggestions are given.
【作者單位】: 河南大學財務處;河南大學管理科學與工程研究所;
【基金】:國家社科基金項目“基于大數(shù)據(jù)的資本市場操縱行為量化、監(jiān)測與監(jiān)管的交互式模型研究”(項目編號:17BJY194)的階段性成果
【分類號】:F832.51
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,本文編號:2086533
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