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52周最高價(jià)和最低價(jià)對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)率的影響分析

發(fā)布時(shí)間:2022-02-18 03:51
  52周最高價(jià)和最低價(jià)是股票價(jià)格很特殊的點(diǎn)位,股票波動(dòng)率能夠反映股價(jià)的波動(dòng)情況以及投資風(fēng)險(xiǎn)的大小。中國(guó)廣大股民在進(jìn)行股票投資時(shí)會(huì)參考這兩個(gè)方面的信息,同時(shí)這些特殊信息也受到了經(jīng)濟(jì)、金融研究者的關(guān)注。本文的研究對(duì)象是中國(guó)A股市場(chǎng)的3467家上市公司,股票數(shù)據(jù)是從2003年1月至2017年12月的月度數(shù)據(jù)。首先引入虛擬變量:接近52周最高價(jià)、接近52周最低價(jià)、突破52周最高價(jià)和突破52周最低價(jià)。控制變量為換手率、市盈率、市凈率和市值的月度數(shù)據(jù)。波動(dòng)率為被解釋變量,建立回歸模型。將所有公司按上市時(shí)間是否超過(guò)五年分為兩類,分別進(jìn)行研究。引入個(gè)體效應(yīng),使用Stata軟件對(duì)模型進(jìn)行固定效應(yīng)面板分析,實(shí)證結(jié)果表明:股票價(jià)格接近52周最高價(jià)或接近52周最低價(jià)時(shí),波動(dòng)率呈下降趨勢(shì);股價(jià)突破52周最高價(jià)時(shí),波動(dòng)率呈上升趨勢(shì)。所有企業(yè)和上市時(shí)間超過(guò)五年的企業(yè)股價(jià)突破52周最低價(jià)時(shí),波動(dòng)率會(huì)上升;上市時(shí)間小于五年的企業(yè)股價(jià)突破52周最低價(jià)時(shí),波動(dòng)率會(huì)下降。改變對(duì)虛擬變量定義中的分位點(diǎn),進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果中虛擬變量和控制變量的系數(shù)與改變之前是相同的,即通過(guò)了穩(wěn)健性檢驗(yàn),說(shuō)明關(guān)于52周高價(jià)、低價(jià)與波動(dòng)率之間的... 

【文章來(lái)源】:南京大學(xué)江蘇省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】:56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
    第一節(jié) 選題背景與研究意義
    第二節(jié) 研究?jī)?nèi)容與基本框架
        (一) 研究?jī)?nèi)容
        (二) 基本框架
    第三節(jié) 主要?jiǎng)?chuàng)新與不足
    第四節(jié) 相關(guān)理論與研究現(xiàn)狀
        (一) 相關(guān)理論
        (二) 國(guó)內(nèi)外理論研究
第二章 模型建立
    第一節(jié) 變量選擇與定義
        (一) 虛擬變量
        (二) 被解釋變量
    第二節(jié) 模型建立
        (一) 傳統(tǒng)模型
        (二) 固定效應(yīng)面板模型
第三章 實(shí)證分析
    第一節(jié) 數(shù)據(jù)說(shuō)明
    第二節(jié) 描述性統(tǒng)計(jì)
    第三節(jié) 所有企業(yè)52周高、低價(jià)對(duì)波動(dòng)率影響的實(shí)證結(jié)果
    第四節(jié) 兩類企業(yè)52周高、低價(jià)對(duì)波動(dòng)率影響的實(shí)證結(jié)果
    第五節(jié) 結(jié)論
第四章 穩(wěn)健性檢驗(yàn)
    第一節(jié) 模型建立
    第二節(jié) 數(shù)據(jù)描述
    第三節(jié) 實(shí)證結(jié)果
    第四節(jié) 結(jié)論
第五章 機(jī)器學(xué)習(xí)——優(yōu)化粒子群算法
    第一節(jié) 模型介紹
    第二節(jié) 實(shí)證分析
        (一) 52周最高、低價(jià)對(duì)波動(dòng)率的影響的結(jié)果比較
        (二) 不同分位點(diǎn)的結(jié)果比較
    第三節(jié) 結(jié)論
第六章 進(jìn)一步研究
    第一節(jié) 模型建立
    第二節(jié) 數(shù)據(jù)描述
    第三節(jié) 實(shí)證分析
    第四節(jié) 結(jié)論
第七章 結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]威廉指標(biāo)使用技巧[J]. 半月指.  股市動(dòng)態(tài)分析. 2017(20)
[2]股價(jià)前期高點(diǎn)、投資者行為與股票收益[J]. 吳晶,王燕鳴.  金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2015(04)
[3]融資融券交易制度對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)率的影響——基于面板數(shù)據(jù)政策評(píng)估方法的分析[J]. 陳海強(qiáng),范云菲.  金融研究. 2015(06)
[4]具有最優(yōu)學(xué)習(xí)率的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[J]. 衛(wèi)敏,余樂(lè)安.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2012(04)
[5]一種改進(jìn)的約束優(yōu)化粒子群算法[J]. 吳華偉,陳特放,胡春凱,許炳.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2012(03)
[6]中國(guó)股市波動(dòng)率的雙重不對(duì)稱性及其解釋——基于MS-TGARCH模型的MCMC估計(jì)和分析[J]. 朱鈞鈞,謝識(shí)予.  金融研究. 2011(03)
[7]錨定效應(yīng)對(duì)股票市場(chǎng)有效性的影響[J]. 門超,李奕.  商場(chǎng)現(xiàn)代化. 2010(21)
[8]基于人工智能的隱含波動(dòng)率的敏感度的研究[J]. 張鴻彥.  中國(guó)管理科學(xué). 2008(03)
[9]股價(jià)前期高點(diǎn)、投資者行為與股票收益——中國(guó)股票市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)研究[J]. 張崢,歐陽(yáng)紅兵,劉力.  金融研究. 2005(12)
[10]中國(guó)股票市場(chǎng)波動(dòng)性特性的實(shí)證研究[J]. 宋逢明,江婕.  金融研究. 2003(04)

博士論文
[1]基于支持向量機(jī)的金融時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)算法研究[D]. 鮑漪瀾.大連海事大學(xué) 2013

碩士論文
[1]股票價(jià)格波動(dòng)對(duì)成交量的影響[D]. 鄭煒.華中科技大學(xué) 2009



本文編號(hào):3630402

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