一、机构投资者是否有助于股市的稳定?（论文文献综述）
林思涵[1]（2021）在《我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究》文中研究说明近几十年来,世界上的许多国家都经历了资产价格泡沫的膨胀与破灭,以及随之而来的经济衰退。如日本的泡沫经济、美国的互联网泡沫以及2008年的全球性金融危机等等,无一不伴随着大规模的资产价格泡沫崩溃。这些事件让理论研究与实务工作者不断意识到关于资产价格泡沫潜在风险研究的重要性。当前,我国虽尚未发生大规模的泡沫崩溃事件,但是资产价格频繁波动以及资产价格的泡沫化迹象对我国经济运行的潜在威胁也十分显着。如我国的房地产市场在1998年住房改革之后,已经经历了长达二十年的普遍上涨。如今,房地产市场被我国央行视作我国经济发展中最大的“灰犀牛”。而我国的股票市场在经历了2015年异常波动后,由资产价格泡沫化导致的严重的资金空转现象以及资本配置不当,已使得我国资本市场服务于实体经济的有效性显着下降。现如今,在新型冠状病毒肺炎危机影响下,出于经济救助的目的,全球央行“大放水”已造成了全球流动性的泛滥,而过于充足的流动性很可能会进一步滋生新的资产价格泡沫。基于此,本文立足于我国资产市场现状,以资产价格泡沫作为研究对象,采用理论分析与实证分析相结合的研究范式,基于“识别、测度→形成机理→影响效应→政策治理”这一研究脉络,对资产价格泡沫的识别测度、形成机理、传染效应以及政策治理展开系统研究,这不仅对理解我国资产价格泡沫的运行机制具有显着意义,也对我国守住不发生系统性金融风险的政策要求十分重要。第1章,重点对资产价格泡沫的识别与测度、形成机理、传染效应以及政策效应进行了文献梳理,并给出了本文的研究框架。第2章,介绍了资产价格泡沫的内涵与形成过程,以及理性资产价格泡沫与非理性资产价格泡沫的理论基础。其中,关于理性资产价格泡沫的部分,本章又介绍了内生性、外生性资产价格泡沫的理论界定;关于非理性资产价格泡沫,重点介绍了以异质信念与有限套利为诱发因素的非理性资产价格泡沫的形成机理以及噪声交易理论与泡沫乘骑理论。第3章,基于PSY识别程序对我国股票市场与主要市域房地产价格泡沫进行识别。首先,本章介绍了PSY识别方法的检验原理与递归算法,而后对我国主要资产市场的资产价格泡沫进行了识别。研究发现,在样本区间内,我国股票市场与房地产市场均经历了频繁的泡沫过程,如我国上交所、深交所以及创业板股票市场均识别到完整的泡沫区间,仅中小板市场未识别出明显的泡沫区间。主要泡沫区间为2007年4月至10月、2015年3月至6月。在市级城市的房价泡沫识别中,样本城市普遍经历了不同频次的泡沫周期,时间集中于2016年6月至2017年8月。在泡沫韧性方面,股票市场中上交所市场的泡沫韧性强于深交所,房地产市场中一线城市强于新一线城市,新一线城市强于二线城市和三线城市。韧性较高的资产市场其泡沫持续期长,资产价格泡沫不易破灭。第4章,重点研究了信贷政策对房地产价格泡沫形成过程中的作用机理。首先,本章在理论上论证了资产价格泡沫与金融杠杆之间的定价关系,得出在违约概率大于零的前提下,金融杠杆的存在会导致正向资产价格泡沫的出现。而后为验证上述理论结果,本文采用NARDL模型实证分析了分部门宏观杠杆率对我国房地产价格泡沫的长、短期非对称影响。实证结果表明,首先,实体经济部门以及金融部门杠杆率的负向调整均会长期有效抑制房地产价格泡沫的持续膨胀,但一刀切的实体经济部门去杠杆不利于房地产市场的长期稳定运行。其次,长期内可采用非金融企业部门向居民部门的杠杆转移,来实现对房地产价格泡沫的温和平抑作用。最后,应有效、合理地发挥中央政府杠杆的前瞻性指引作用,政策当局不应对地方政府施行强效去杠杆政策,而应试图“熨平”地方政府债务波动以免引发局部房地产价格泡沫化风险。第5章,重点研究卖空约束下,投资者异质信念对股票价格泡沫形成的作用机理。首先,本章对卖空约束、投资者异质信念对股票价格泡沫的影响机理进行了深入的理论层面分析;在实证研究方面,本章构建了嵌入狄利克雷过程的无限区制马尔科夫转换向量自回归模型（RTV-VAR）,以刻画变量间的时变因果关系。研究结果表明,上海主板市场融资融券交易机制更具加速风险释放的杠杆交易特征。该杠杆交易特征致使投资者情绪非对称表达,进而引致股票的错误定价。而深圳主板市场的融资融券交易则未体现较强的杠杆交易特征。在沪深主板股价泡沫活跃期间,投资者异质信念对融资融券的正向影响的上升表明投资者情绪借助融资融券工具得以表达的意愿变强,因此该正向影响的快速上升可作为股价异常波动的预警信号。第6章,重点分析了股票价格泡沫的传染效应。首先,本章根据PSY方法识别了我国股票市场分行业资产价格泡沫,并通过市盈率与BSADF统计量的趋势匹配方法,构造了资产价格泡沫规模的代理变量。而后采用带有时变波动率的时变向量自回归模型以及广义方差分解,构造了时变动态DY连通性指标,对2012年12月至2020年6月期间行业间的股票泡沫传染性进行测算。结果表明:首先,总体动态连通性指数捕捉到2012年以来我国资本市场发生的三次典型的泡沫事件,分别为2015年股市异常波动、2017-2018年上旬的债券市场大规模债务违约以及2018年以来的中美贸易摩擦。其次,行业间的泡沫传染在传染方向以及传染规模上均具有显着的时变特征。整体上工业、医药卫生以及信息技术行业资产价格泡沫溢出影响持续为正,表明该三个行业最具泡沫传染性,而能源、主要消费、金融地产以及公共事业行业则是泡沫风险的主要净接收行业,最具行业脆弱性。最后,两两行业间的净溢出动态连通性指数的测度结果表明,由于行业自身泡沫规模变化所产生的投资者情绪引导作用以及与其他行业业务关联性的变动导致行业间的泡沫传染具有显着的行业轮动特征。第7章,重点分析了我国股票价格泡沫和房地产价格泡沫的货币政策效应。首先,本章结合局部均衡框架下理性资产价格泡沫理论简要论证了利率的变化对基础价值成分和泡沫成分具有不同影响。而后在实证分析中采用TVP-VAR模型分析了以短期名义利率上升为代表的外生紧缩性货币政策冲击以及以货币供应量M2为代表的扩张性货币政策冲击对货币政策潜在目标变量的影响。最后,根据理论分析结果,通过脉冲响应函数构造了利率冲击对资产价格内在价值成分和泡沫成分的冲击影响。结果表明,外生紧缩性价格型货币政策冲击能够引起股票价格的短暂下跌,并且相比于基础价值成分的下跌,泡沫成分的上升更为显着。此外该货币政策还会引起房地产价格泡沫短期内呈现上升趋势,长期才呈现下降趋势。因此,利用紧缩性价格型政策治理资产价格泡沫时,不但无法达到有效抑制泡沫的作用,反而会损害股票的基础价值。而扩张性数量型货币政策会导致资产价格的显着上升,但其对股利变量的影响存在较大不确定性。此外,扩张型货币政策对房地产价格泡沫存在更为显着的政策滞后效应。因此,传统的“逆向操作”策略对资产价格泡沫的作用具有较大不确定性,甚至适得其反。
水兵兵[2]（2021）在《信息不对称下互联网借贷利率决定机制及影响因素研究》文中研究表明在现代信息技术推动下,数字化是大势所趋。互联网借贷模式的出现,为长期遭受融资约束的小微企业等长尾客户提供了一种新的融资渠道选择。但是,互联网借贷行业发展遭遇困境,目前正处在发展的“十字路口”。一些互联网借贷平台正积极谋求转型升级,互联网借贷模式正在加快迭代,其标志性事件是2020年中国银保监会、中国人民银行对《网络小额贷款业务管理暂行办法（征求意见稿）》公开征求意见。正如联合国在《2019年数字经济报告》中所描述的,“数字经济仍处在发展的早期,我们面临的问题比答案更多①”。在互联网借贷行业发展的关键之际,重新审视互联网借贷行业过去的发展实践,尤其是对导致出现困境等关键性问题的探讨,对于了解早期金融科技发展规律,以及思考互联网借贷模式转型与未来发展具有重要的理论意义和现实的迫切性②。“高利率”等不合理的利率定价机制,是造成互联网借贷行业发展遇阻的重要原因之一。对于包含互联网借贷市场在内的任何一个金融市场而言,定价机制总是居于系统相对核心的位置。利率决定机制是否合理,关系到风险能否得到合理补偿、信贷资源能否得到合理配置、资本循环是否畅通等一系列重要问题,因此,是互联网借贷市场研究的首要内容与基础性问题之一。国内外既有文献在揭示互联网借贷市场利率影响因素及作用机制方面做了不少有益尝试,形成了较多研究成果,但主要是从不同视角对某个或某些因素对利率的影响进行研究,尚未形成比较综合的分析,且研究主要集中在投资者行为、借款者提供的信息等对利率的影响,而对借款者生产经营因素、互联网借贷市场外部因素影响利率的研究则比较欠缺。对这些问题进行分析回答,有利于形成对互联网借贷市场利率决定问题相对全面和系统的研究,具有较强的理论和现实意义。为此,本文在国内外既有研究的基础上,以互联网借贷市场的利率决定为主要研究对象,致力于探讨“信息不对称下互联网借贷利率决定机制及影响因素”问题,按照从具体（归纳利率影响因素）→抽象（构建数理化模型）→具体（分析主要影响因素对利率的作用机制与效果）的逻辑，从多方面、分层次展开系统的理论与实证研究。全文共八章,除第一章绪论外,第二、三章是本文分析的前提和基础。通过第二、三章的分析,从理论和现实两个层面归纳出影响互联网借贷市场利率的主要因素。第四章构建了互联网借贷利率决定数理模型,并基于模型重点讨论了借款者经营异质性因素对均衡利率决定的影响,以及通过模型讨论为以后章节提供一定理论基础。第五-七章在第四章的基础上,分别对借贷期限、股价波动、货币政策三个重要因素对互联网借贷市场利率的影响进行了进一步具体的作用机制分析与实证检验。第八章是本文的结论与建议部分。主要的研究内容与研究结论如下:1.构建了互联网借贷市场利率决定模型,基于模型对利率决定机制进行了探讨（第四章）。互联网借贷市场利率的影响因素众多,为能够在一个相对综合框架内进行分析,本文构建了互联网借贷市场利率决定模型,并基于模型讨论主要因素对利率的影响。在所有影响因素中,借款者经营因素对均衡利率的影响至关重要,因为其是利息的重要来源和保障。但受数据所限,本文在第四章以数理推导的方式探讨了“借款者经营异质性”这一来自借款人的重要微观因素对利率的影响,结果证明借款者经营风险变大会导致借贷利率上升。本章还基于模型讨论了其它三个重要因素借贷期限、股市价格波动、货币政策对互联网借贷市场利率的影响,结果表明它们均能够对其利率产生影响。2.研究了借贷期限对互联网借贷利率的影响,即利率期限结构问题（第五章）。借贷期限是直接来自互联网借贷合约的变量,是不容易被忽视的影响利率的重要微观因素。本文从流动性偏好理论、期限错配理论出发,具体分析了借贷期限对利率的作用机制,认为互联网借贷市场的利率期限结构曲线呈现出∩型的非线性特征。实证研究证实了这一假设,据测算影响的拐点出现在47.67个月。异质性分析结果表明,相对于消费贷款、较小规模企业贷款、制造业企业贷款、低社会资本借款者贷款来说,经营贷款、较大规模企业贷款、服务业企业贷款、高社会资本借款者贷款的利率期限结构曲线“尖峰”特征更加明显（或形状更加陡峭）。3.研究了股市价格波动对互联网借贷市场利率的影响（第六章）。基于中国家庭金融调查（CHFS）微观数据的分析表明,股票市场、银行等正规信贷市场是可能对互联网借贷市场产生较大影响的两个主要外部因素。因此,文中分别对这两个重要的外部因素对互联网借贷市场利率的影响分别进行了具体探讨。针对股市价格波动影响利率的研究表明,股市价格波动对互联网借贷市场利率具有正向溢出效应,但股价上涨、下跌对利率的溢出效应具有非对称性,股价下跌的溢出效应更明显。实证研究还发现,在影响过程中借款者认知与股价具有显着的正向交互作用,表明在股价波动扰动互联网借贷市场利率过程中,具有较高认知水平的借款者并未对利率的波动起到一定抑制作用,而是发挥了推波助澜的扩大作用。4.研究了货币政策对互联网借贷市场利率的影响（第七章）。基于货币政策传导等理论的作用机制分析表明,货币政策至少可以通过机会成本、资金替代、跨市场套利、风险承担、央行信息沟通五种机制对互联网借贷市场利率产生影响;银行等正规信贷体系充当了重要的中介作用。实证研究结果表明,货币政策对互联网借贷市场利率的影响是“顺周期”的,体现了货币政策立场;针对支持小微企业发展等所实施的差异化货币信贷政策,使互联网借贷市场利率有所下行。总之,本文在一个相对综合的分析框架内,对互联网借贷市场的利率决定机制进行了探讨,从理论和实证两个方面分析了重要影响因素作用于利率的机制、路径与效果。本文的研究可以从利率定价的视角为正在转型中的互联网借贷行业提供有益的借鉴和参考,具有较强的理论和现实意义。
田璐瑶[3]（2021）在《保险资金持股对我国股市波动性的影响研究》文中指出随着我国保险行业改革的不断推进,保险公司在资本市场上的参与度越来越高,保险资金入市持股成为其重要的投资手段,保险资金入市对我国股市波动性的影响更加值得探究。本文首先将保险资金持股相关文献及研究现状进行了梳理和总结,其次从保险公司、监管者和机构投资者整体的角度系统地梳理了保险资金持股对我国股市波动性的影响路径,最后从股票市场整体和个股两个层面实证研究了保险资金持股对于我国股市波动性的影响。在宏观层面,沪深300指数的波动率代表股票市场整体波动率,保险资金在A股市场上持有的股票市值占A股市场流通总市值的比重代表保险资金持股比例,根据所得的时间序列数据,第一,通过协整分析,发现两者之间在长期是存在反向均衡关系的,保险资金持股行为在长期可以稳定股票市场的波动,并进行了格兰杰因果关系检验,验证变量之间存在相关性之后引入了SVAR模型。第二,建模后的脉冲响应图显示,对保险资金持股比例施加一个标准差的冲击,股票市场波动率开始产生一个负向响应,从零开始逐渐变强,因此存在一定的延迟效应,在第6期达到最大,之后逐渐减弱,在第10期后不再有显着响应,开始趋于稳定,最终收敛于零,说明保险资金持股行为会在一定程度上稳定股票市场整体的波动。第三,根据方差分解的结果,保险资金持股比例的高低初始对股票市场整体波动率影响不大,在前10期有较明显的上升,达到14.8%,升高了12.4个百分点,随后增长较为缓慢,最后稳定在18.1%左右,这说明在长期,保险资金持股行为能够解释股票市场波动变化的18.1%,与脉冲响应分析结果相符。在微观层面,本文利用保险资金所持有的标的上市公司股票价格波动率和保险资金在该公司流通市值中持有比例的面板数据,第一,首先建立最基本的固定效应模型作为参照,随后,将个股波动率的滞后一期作为解释变量引入到模型中,使得其具有动态解释能力,并建立系统GMM模型,实证结果显示,在不区分市场行情时保险资金持股行为可以降低个股的波动率。第二,进行了区分市场行情以及持股时长的实证分析,结果显示,在下跌行情中,保险资金持股行为能够在一定程度上降低个股价格的波动率,而在上涨行情中,会干扰保险资金持股对于个股价格波动的稳定作用,保险资金的持股行为难以起到降低股票价格波动率的作用;此外,对于保险资金长期持股行为来说,是可以在一定程度上稳定股票价格波动的,而对于保险资金的中短期持股策略来说,更大可能是一种非理性投机行为,使得短期内股票价格波动更为剧烈。最后提出的相关政策建议包括,应当继续完善“偿二代”监管体系,发挥其风险导向作用;继续发挥保险资金长期稳定性优势;加强逆周期监管,管制保险资金的非理性投机;在市场允许的情况下适度放开保险资金持股比例限制等。
吴筱菲[4]（2021）在《基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究》文中研究指明随着人民币汇率频繁波动,中国股票市场宽度和厚度的增加,两者关联性愈益趋强,其动态溢出效应已经影响到中国金融市场的稳定发展。在资本流动、信息高频传导下,一个市场价格变动及其幅度迅速扩散到另一市场,两者间溢出效应呈异质性、阶段性、联动性、滞后性等复杂性特征。与2008年次贷危机不同,2018年中美贸易战等政治经济关系变化,不仅对人民币汇率产生巨大冲击,而且也会影响中国金融市场的资产价值和股票市场的走势。因此,在我国金融市场之间的动态溢出效应趋强的态势下,需要具体研究溢出效应的特征和结构突变位置,分析哪些国内外影响因素会导致结构突变和特征变化,从而进一步警惕和规避金融市场的系统性风险,有助于中国经济稳定发展。结构突变是指在未知时间点的突然的、重大的变化,其在各种学科中具有普遍性,虽然发生的概率不高,但造成的一系列后续影响辐射面广而深。金融危机、贸易战、英国脱欧、疫情爆发等都是此类事件的典型代表,金融领域中的“黑天鹅”、“灰犀牛”等不容忽视的大事件往往造成时间序列数据内部的结构突变,而不仅仅是断层和跳跃极值。本文基于结构突变,从三方面研究人民币汇率与股票市场的动态溢出效应。首先,分析均值溢出和波动溢出的时变走势中是否含有结构突变,通过搜寻条件相关系数得到结构突变位置,分析由哪些重大经济事件造成影响。由数据本身内生性进行结构突变分段,避免人为分段的主观性和金融时间序列的“伪回归”。通过分析突变前、突变中、突变后的一系列动态溢出过程,可以更加有效地得知宏观或者微观因素会影响汇率市场和股票市场的结构突变。其次,分析信息溢出效应即均值溢出效应和波动溢出两个层面结合,综合反映金融市场收益和风险的不同含义。基于方差分解的信息溢出指数,系统性度量收益率和波动率两种不同的溢出的方向、强度以及记忆性等特征。最后,本文以问题为导向,研究人民币汇率与股票市场间的溢出效应传导路径及主要影响因素,深化认知负面溢出效应蕴含交叉叠加感染的风险,提出相关政策建议。特别地,结构突变有可能使得市场之间溢出效应的溢出方和接收方角色发生转变。在我国面临突发性危机和金融尾部风险时,期望有益于监管部门能够应对市场结构变化的突发事件,避免诱发系统性风险。文章的主要内容和结论如下:一、分析人民币汇率与股票市场的溢出效应传导路径及结构突变因素。从金融时间序列数据的规律归纳动态溢出效应的特征,进一步揭示人民币汇率与股票市场的形成机理。人民币与股市两者关系的经济学理论包括流量导向模型、存量导向模型和戈登模型等,在此基础上得到四条主要传导渠道,具体为:国际贸易进出口企业（中美贸易战）、国际资本流动（境外资金净流入）、心理预期（资本市场的开放程度加深）和货币供应量（外汇占款减少）。括号内为中国新常态下会对两者之间溢出效应造成结构突变因素,通过分析得出,在当前错综复杂国内外背景下两者间溢出效应可能造成的不同影响。其中,股票市场跨境资金的流入流出与外汇市场呈现具有前后不同时滞效应的互相引导关系。另外,人民币汇率对于投资者心理预期的正面积极效应大于负面消极情绪和心态,主要是通过渗入宏观经济层面改善整体景气程度预判。第三章从四条传导路径对人民币汇率与股票市场进行现状分析,为构建人民币汇率和股票市场实证模型提供理论和现实的准备。二、构建时变t-Copula与Bai-Perron结构突变检验法研究均值溢出效应。选取GJR（1,1）的偏t分布对人民币汇率与股市的对数收益率进行拟合得到边缘参数估计,拟合的残差通过KS检验后,构造时变t-Copula模型得到两者之间的条件相关系数,其动态参数α和β均在5%的置信水平下显着。Copula模型能够将金融时间序列不同形态分布的尾部联合在一起,突破了传统聚集性、非对称性造成的限制等。设定最大个数m=5,ε=0.05的步长进行均值结构突变点搜索,在1%的显着性水平下得到两个结构突变点,突变点的位置均发生在2018年6月20日,净均值变化大于0.2;在10%的显着性水平下新增一个点,位置在2018年5月15日。分析三个结构突变点的位置得出,中美贸易战是人民币汇率与股票市场的收益率结构突变主要影响因素,且其对人民币汇率与股票市场双方面均较大影响,产生双重叠加溢出效应。三、构建DCC-GARCH与修正的ICSS结构突变检验法研究波动溢出效应。选取DCC-GARCH（1,1）的t分布对人民币汇率与股市的波动率进行拟合得到两者之间的动态条件相关系数,满足α+β小于1的假设条件,且在1%的置信水平下显着。其中沪深300股指与恒生指数的DCCα+β最接近1,易受到历史波动和市场变动情况的影响,且具有持续性。将四个指数两两一组形成六组数据进行方差结构突变检验,通过修正的ICSS算法克服了方差是稳定的假设条件,并且避免了金融时间序列的“尖峰厚尾”和波动的聚集性导致的样本扭曲。实证结果表明离岸人民币与沪深300指数的动态相关系数存在2个结构突变点,将样本时间段分为三个子区间;分别是2014.05.05-2015.03.25、2015.03.26-2015.09.11、2015.9.14-2019.12.31。2015年3月到9月,标准差从0.2712上升到0.3851,变化幅度为0.1139。汇改机制为人民币汇率与股票市场的波动率结构突变的主要影响因素,市场化的改革机制有助于进一步缩小在岸与离岸人民币汇率之间的数值差额。四、构建基于方差分解的静动态溢出指数模型研究信息溢出效应。构建VAR（4）阶方差分解的溢出指数,设定200个滚动窗口度量动态收益率和波动率的信息溢出值,从总体信息溢出值、单一市场净溢出、成对净溢出等方面完善溢出效应的动态方向性及持续性,通过溢出方（TO）和接受方（FROM）的差值计算得到动态净溢出的特征。为进一步检验模型的稳定性和结论的可靠性将设置VAR为2-6阶,预测期设定在5-10天的范围内。实证结果表明,在大小强度上,细分各个市场的收益率溢出效应与波动率溢出存在相反走势的情况,即两者之间收益率相关性不高,不代表两者之间的风险交织感染传递的概率低。在方向持续性上,波动率的溢出效应均为双向交替,即风险的传染者和承受方。需要系统地从收益率和波动率两个层面探求人民币汇率与股票市场间的动态信息溢出。本文的主要创新点:一、运用均值与方差两种内生结构检验与动态模型相结合来捕捉结构异动。鉴于现有的动态模型思路为得到条件相关系数进行动态溢出效应分析,并未深究条件相关系数的结构性问题。在结构突变点的判别及样本分段上,大多数文章采用主观进行子样本或者区间分段构建模型,避免平稳性问题。收益率层面选择均值结构突变检验,波动率层面选择方差结构突变检验,使得结构突变检验对应的研究对象符合经济学含义。本文根据收益率与波动率的序列特征构建动态实证模型和两种结构突变检验相结合的方法,对数据内部产生的过程进行结构突变点的搜寻。此外,Bai-Perron突变检验将默认的ε=0.15调整为0.05,提高结构突变点寻找过程的精度,将修正的ICSS算法进行调整,提高运算速度。二、运用时变参数及滚动窗口两种方法来刻画非线性动态关系,提高研究度量的精准度。由于非线性模型的假设条件等限制较多,较少涉及到动态方程和滚动窗口两种方式。在实证模型的选择上,选取时变t-Copula和DCC-GARCH来研究收益率与波动率。Engle提出的条件相关系数可以研究多维变量模型,将常相关系数的假设条件用动态方程替换,可以用来估计大规模的相关系数矩阵,研究不同市场的市场信息时具有良好的计算优势。滚动窗口的含义可以理解为指定一个单位长度的窗口,通过不断滚动测量时间序列的统计量达到时变动态。类似于,在量尺上固定窗口大小的滑块,不断滚动得到每个单位的数据和观测值。两种方法均为目前金融领域主流的时变性研究方法,使得本文的动态溢出效应更为全面。三、构建基于方差分解的溢出指数,对比分析四个指数在两个不同经济含义层面。目前大部分文章研究两者之间的动态关系未考虑收益率与波动率两个层面,并且仅能够两两一组进行研究,研究仅仅停留在相关系数层面,未能体现出溢出的方向性等特征。采用静态和动态的方法同时研究四个指数作为一个整体,其中不但包含了总体的溢出程度,还能针对一个指数,分析其他三个指数对其的信息溢入和溢出效应,比较研究分析收益率和波动率。信息溢出指数模型增加了动态方向性转变,反映溢出方和接受方的方向性主导关系,体现出其方向结构性交替转换与重大事件金融事件之间的联系。
潘凌云[5]（2020）在《融券卖空对资本市场定价效率的影响研究 ——因果识别、机制检验与异质性分析》文中认为与成熟的股票市场相比,中国A股市场存在散户占比过高、产权保护制度不完善等缺陷,因而在定价效率方面存在着严重问题,不但股价同步性居高不下,甚至连一般的政治事件和谣言就可能导致整个市场的暴涨暴跌（Morck et al.,2000）。另外,中国的股票市场通常被称为“政策市”,这意味着经济政策在资本市场涨跌中发挥着极大的影响力,导致投资者更关注政策方面的信息而忽略企业特质信息,投机性很强。学术界与实务界普遍认为,应对上述问题的重要举措之一就是放松卖空约束。在此背景下,融资融券制度于2010年3月31日引入中国市场,一部分上市公司被允许卖空,至此以后,投资者只能“买涨”不能“买跌”的“单边市”状态正式结束。但是,自融券制度实施之日起,对卖空约束放松的疑虑就一直存在。一个显然的疑问是,卖空机制究竟会给中国资本市场带来什么影响?为了尝试回答这一问题,本文从股票流动性、股价稳定性以及股价信息含量三个重要层面,考察了融券卖空对资本市场定价效率的因果影响、作用机制以及异质性问题。具体而言,本文的基本内容以及研究结论如下:第一,本文基于卖空机制与股票流动性相关理论,从个股流动性和流动性共性两个方面,检验融券卖空对股票流动性的因果影响。实证分析以2010——2018年A股融资融券标的企业数据为初始研究样本,利用固定效应模型、工具变量法、以“转融券”制度作为自然实验等方法考察上述因果关系,实证结果表明,融券卖空提升了个股流动性,同时降低了流动性共性。第二,本文将股价稳定性分为股价异质性波动与股价崩盘风险两个方面,并借助相关理论与实证模型考察融券卖空对股价稳定性的因果影响。研究发现,融券卖空抑制了股价异质性波动和股价崩盘风险,在缓解内生性问题后,上述结论依然稳健。为了进一步加强研究问题的深度,本文还进行了两方面的拓展:一方面,考察了融券卖空对股价稳定性的促进作用是否具有长期效应,这一分析进一步支持了本文的基础假设。同时,由于这一部分考察的是融券卖空的远期影响,这也进一步排除了反向因果关系对估计结果的干扰;另一方面,本文从投资者情绪这一独特角度考察卖空机制对股价稳定性的影响,结果发现,融券卖空能够抑制投资者情绪,因而有利于稳定股票市场,提升资本市场定价效率。这一结论深化了基础理论的预测,再一次为融券卖空的股价稳定效应提供了坚实的证据。第三,本文从股价非同步性与股价高估的双重视角,考察了融券卖空对股价信息含量的因果影响。实证结果表明:融券卖空提高了股价非同步性,也降低了股价高估,在有效缓解内生性问题后,上述结论依然成立。上述研究结果意味着,融券卖空能够提升股价信息含量,进而提高定价效率。第四,本文进一步分析了融券卖空影响定价效率的作用机制,即融券卖空主要通过何种渠道影响定价效率（流动性、稳定性、股价信息含量）?为了回答这一问题,本文重点考察融券卖空影响定价效率的作用渠道——企业信息透明度渠道。一方面,卖空投资者获利的主要方式就是挖掘企业负面信息,这就极大地提高了企业管理层隐藏负面信息的成本。当卖空约束放松导致股价下行压力加大时,为了避免自身财富缩水,管理层就必须及时、准确、合规地披露信息;另一方面,卖空交易者使企业负面信息不断融入到股价中,也必然会吸引更多分析师跟踪（张璇等,2016）,从而降低企业与外部投资者之间的信息不对称,由此提高企业信息透明度。而企业信息透明度的改善无疑会提高资本市场定价效率。本文利用中介效应模型、交乘项模型对上述传导机制做出检验,结果发现,融券卖空确实通过企业信息透明度渠道提高了资本市场定价效率。最后,本文还深入研究了融券卖空对定价效率的影响在不同约束条件下是否存在差异。具体来讲,我们重点考察在不同外部治理环境（分析师跟踪频率、产品市场竞争程度）、不同内部治理环境（管理层权力、企业成长性、产权性质）以及不同市场状态（牛、熊市）之下,融券卖空对资本市场定价效率的影响是否存在差异,研究结果表明,融券卖空对资本市场定价效率（流动性、稳定性、股价信息含量）的提升效应在内、外部治理环境更差的企业以及在牛市期间表现更加明显。由于具有上述特征的企业,其信息透明度一般较低,因此这一研究结论再次说明,在企业的信息环境较差时,融券卖空能够通过改善企业信息透明度来提高资本市场定价效率。本文的创新点主要体现在以下几个方面:第一,本文的研究在一定程度上缓解了“卖空机制与定价效率”文献中可能存在的内生性问题。通常来讲,在中国背景下讨论“卖空机制与定价效率”的文献一般利用融资融券制度下两融标的扩容这一事件缓解可能存在的内生性问题。然而,从两融标的扩容的角度考察卖空行为如何影响股票市场,至少存在两个问题（苏冬蔚、倪博,2018）:一方面,融资与融券是两种截然不同的行为,二者对定价效率的影响存在明显区别,因此以融资融券变更作为解释变量,很难把经济后果完全归咎于卖空行为;其次,监管部门新增或剔除两融标的时,通常以流动性、波动性等指标为决策依据,导致两融标的与定价效率之间存在相互影响的内生性问题。换言之,两融标的扩容很难作为研究卖空行为的纯外生事件。基于以上考虑,本文综合利用工具变量法、以“转融券”制度作为自然实验等方法缓解了这一领域面临的内生性问题。第二,本文的经验研究表明,在中国情境下确实存在卖空活跃度增加→企业信息透明度改善→定价效率提升的传导机制。这个发现不但进一步厘清了卖空机制与资本市场定价效率之间的因果关系,也为深入理解融券卖空对定价效率是如何产生提升效应的影响机制,提供了以往文献较少关注到的经验证据。第三,虽然学者们考察了融券卖空与资本市场定价效率二者之间的相关关系,然而,基于现有文献,还是难以明确融券标的对象的筛选准则。依据提高资本市场定价效率的目标,融券标的企业应该是具有什么特征的企业?不同市场状态是否影响卖空交易的作用效果?本文试图通过微观企业数据的分析,解答以上这些问题,为监管部门选择或剔除融券标的对象提供依据,从而使卖空政策的实施更有针对性,由此达到利用卖空机制提升资本市场定价效率的目标。最后,此前有关卖空机制对定价效率影响的相关文献多数集中于对整个金融市场的考察,而本文则结合中国上市公司微观数据,对融券卖空作用效应的研究拓展到企业层面,有助于更好地审视融券卖空影响定价效率的微观传导机制。
孙碧涵[6]（2020）在《金融危机后美国投资银行业务调整研究》文中进行了进一步梳理由次贷危机引发的金融危机给美国及世界经济和社会造成了极大的冲击,世界主要经济体都受到巨大影响。美国投资银行对金融风险的爆发负有重大责任。投资银行的高杠杆、高风险业务开展方式以及资产证券化产品的高度复杂性和风险分散机制是导致次贷危机产生和快速扩散的主要因素。危机爆发后奥巴马政府在2010年出台了包括《沃克尔法则》在内的《多德—弗兰克法案》,剥离了美国投资银行的短期自营业务,禁止投资银行拥有对冲基金,同时对投资银行的激励制度进行了严格约束。巴塞尔委员会也于同年出台了《巴塞尔协议Ⅲ》,提高了对投资银行核心资本比例的要求。尽管美国投资银行在金融危机中受到重创,业务又受到一定的限制和监管,但美国投资银行的盈利水平、市值等在极短的时间内就恢复甚至超过了危机前的水平。美国投资银行的快速复苏离不开业务的调整。那么,美国投资银行业务是如何迅速调整的?本文通过大量国内外特别是美国的科研文献、财务报表和其他统计数据,运用马克思主义经济学理论和西方现代资本市场理论,采用宏观与微观、理论与案例、定性与定量分析相结合等研究方法,对金融危机后美国投资银行的业务调整进行了系统的研究分析,探索其经验及教训,以期能为我国投资银行业的健康发展提供借鉴与参考。在对美国投资银行业务的研究中,本文放弃了传统业务、引申业务和创新业务这种传统的投资银行业务分类方法,根据美国主要投资银行普遍实行的业务部门划分对投资银行业务进行分类,即:投资银行部门业务、交易部门业务和资产管理部门业务。这种基于经营模式和实际操作中部门的业务分类方法,更符合投资银行业务发展的趋势,更有利于对投资银行业务间的联系进行研究,有助于更好的从投资银行的工作实际出发来研究各类业务的情况、特点,包括收入来源、风险构成等,可以较好地避免问题研究与实际运营相脱节,便于理解、解决实际问题。根据投资银行业务发展的重大事件可以将美国投资银行200多年的历史分为三个阶段:（1）1783年至1929年。美国投资银行从萌芽到第一个发展高峰,从混乱无序的经营到形成较完善的业务体系和经营模式;（2）1929年至1981年。大萧条后,《格拉斯—斯蒂格尔法案》的实施确立了美国商业银行和投资银行分业经营的模式。（3）1982年至今。在美国商业银行不断尝试经营投资银行业务和国际综合性银行的竞争压力下,美国1999年颁布了《金融服务现代化法案》,废除了《格拉斯—斯蒂格尔法案》对商业银行进入投资银行业务领域的限制,美国投资银行业再次进入混业经营。2007年危机爆发后,美国投资银行业务再次进行重大调整。金融危机后美国投资银行业务调整是受内因和外因影响的。外因主要体现在不景气的宏观经济环境、低迷的房地产市场等方面。内因主要是投资银行要扭转大面积亏损局面和降低风险等方面。根据现代资本市场等理论,美国投资银行盲目的扩张背离了实体经济,危机后的业务调整必然加强与实体经济的联系,注重与实体经济的同轨同速发展。现代资本市场理论中的资产组合理论和有效市场假说推动美国大型投资银行业务均衡发展,减少具有高度复杂性和隐蔽性的资产证券化衍生品业务。降低系统性风险和实现风险与利润的平衡是此次业务调整的主要原则。在对美国投资银行中投资银行部门业务调整的研究中,本文分析了投资银行部门的融资业务和并购业务,并将次贷危机前后的业务进行了对比分析。研究发现,危机后美国大型投资银行在融资业务方面,加强了传统业务,证券承销业务利润占比回升,美国市场证券承销业务行业集中度小幅下降,美国投资银行证券承销业务对美国本土依赖度增加,传统业务和本土业务在美国投资银行的业务结构中起到更加重要的作用。并购重组业务进一步细分细化,并购业务的收入及在总收入中所占比重增加,近年来新的并购潮拉升美国投资银行并购业务保持着持续增长的趋势。在对美国投资银行中交易部门业务调整的研究中,本文对交易部门的业务中根据资本所有者划分的客户交易和自营业务两种业务的性质、特征进行了深入的研究和分析。并对比了交易部门在危机前后的业务构成和收入变化,危机后受短期自营业务被剥离的影响,高盛等大型投资银行的交易部门业务收入和在总收入中所占比重下降明显,其中投资银行在自营业务方面转向以权益类投资为主。在交易部门业务调整方向的选择上,高盛和摩根士丹利选择了不同的道路,摩根几乎完全放弃自营业务,以做市为交易部门的主营业务;高盛在被剥离短期自营业务后依然保持大量的自营业务。在对美国投资银行中资产管理部门业务调整的研究中认为,金融危机后,资产管理部门成为美国投资银行业务调整的主要发展方向,这部分业务在美国大型投资银行总收入中占比明显提高,投资银行管理下的资产业务总量上升明显。美国大型投资银行资产管理部门业务的客户群体也发生明显改变,危机前的主要客户是机构投资者和高净值个人,危机后美国投资银行开始加强资产管理的零售业务,为更多的个人投资者提供服务。本文从宏观和微观的角度对美国投资银行业务调整的效果与存在的问题进行了评估与分析。宏观方面的效果主要体现为:有利于股市的稳定;促进了美国经济的复苏;降低了金融危机系统爆发的风险。但仍然存在“大而不能倒”、信用违约风险和潜在系统性风险等问题。微观效果主要体现为:能够使美国投资银行迅速摆脱金融危机影响;投资银行的经营风险显着降低。但也存在盈利能力下降、员工激励机制还有待改进、资产周转率下降等问题。研究美国投资银行业务调整的利弊得失,总结其经验和教训,能够为中国投资银行促进资本市场发展,加强国家金融系统稳定提供重要参考。2020年恰逢我国资本市场建立三十周年。俗话说,三十而立。我国资本市场已经实现了跨越式发展,同时也面临许多机遇与挑战,我国对外金融开放的步伐不断加快,与世界大型投资银行同台竞争的格局正在形成。中国证券公司、商业银行等经营投资银行业务的机构应充分挖掘中国巨大的市场潜力,扩大业务范围,适当发展衍生品及面向中小企业的融资业务,完善资本市场的分层和业务的差异化,减少同质竞争。同时政府部门应适当引导证券公司间的兼并和收购,形成具有规模优势的大型公司,将会更加有利于中国资本市场的发展。
李金龙[7]（2020）在《投资者V形处置效应与资产定价》文中研究表明传统金融学理论基于理性人假说和期望效用理论,认为投资者的交易决策取决于预期投资带来的总财富期望效用水平,即行为应该向“前”（未来）看。但现实中,投资者的行为却会向“回”（过去）看,最典型的就是投资者在出售时,更倾向于卖出已经盈利的股票而继续持有已经亏损的股票,即处置效应（Shefrin&Statman,1985）。处置效应广泛存在于金融市场中,被认为是“个人投资者交易行为最稳健的特征之一（Barberis&Xiong,2009）”和“最显着的交易异象（Ben-David&Hirshleifer,2012）”。处置效应会对股票的成交量和价格产生系统性影响,造成动量效应（Grinblatt&Han,2005;Li&Yang,2013;Shumway&Wu,2005）和盈余公告后漂移（Frazzini,2006）等异象。David&Hirshleifer（2012）发现美国个人投资者具有V形处置效应,即投资者出售股票的概率随着盈利或亏损规模的扩大而增加,盈利时出售概率增加得更快。虽然处置效应是投资者交易行为最重要的特征之一,但对其研究并不算充分,因为该领域研究必须依赖投资者的账户数据。本文使用国内某大型券商提供的2011～2017年间随机抽取的50万名个人投资者和全部公募基金的日度A股成交与持仓数据来研究A股投资者是否具有V形处置效应及其对A股价格的影响。本研究有助于发现投资者交易行为的特征事实,为研究投资者交易行为的理论模型的构建提供参考;有助于厘清处置效应的来源,探究投资者偏好在处置效应形成中的作用。V形处置效应为理解投资者行为如何影响股价提供了新视角,盈利或亏损规模较大的股票会面临较高的卖出压力而被暂时低估,从而未来股价回复的过程中会产生更高的收益,这有助于加深对资产价格形成机理的理解,V形处置效应对股价的影响尚未得到广泛验证,也需要来自更多样本实证结果的支持。长期以来,A股市场一直呈现个人投资者主导的投资者结构,个人投资者数量众多且交易活跃,行为偏差的表现更明显,这为本文提供了合适的研究环境。本研究有助于加深对A股个人投资者处置行为的理解,对投资者能否以及怎样才能实现收益有启发,也有助于加深对A股价格形成机制的理解。本文按照如下研究思路展开。第一步,分别对个人投资者和公募基金进行V形处置效应的研究,主要研究内容包括:（1）投资者是否具有“扳本”偏好,即持股收益由负变正时,投资者出售股票的概率是否会陡增;（2）投资者出售股票的概率与持股收益大小间的关系是否呈现V形,即投资者出售股票的概率是否分别随着持股盈利规模和亏损规模的增加而增加,在持股收益为零时最低;同时检验投资者出售股票的概率对盈利的敏感性是否大于对亏损的敏感性,即投资者出售股票的概率随盈利规模扩大而增加的速度是否比随亏损规模扩大而增加的速度更快。第二步,研究V形处置效应对A股定价的影响。投资者不仅倾向于出售持股盈利较大的股票,同时喜欢出售持股亏损较大的股票,这会使得这类具有极端损益的股票当前因承受较大的卖出压力而被低估,从而在未来股价回复的过程中获得更高的收益。本文通过构造反映股票当前盈亏程度的指标VNSP来度量股票当前承受的卖出压力,进而考察VNSP指标对股票未来一个月收益了是否具有显着的正向影响。对于个人投资者,本文研究发现:首先,证实了处置效应的存在性及与持股时间的关系,发现A股个人投资者90%的情况下持股时长不超过20个交易日;持股时长越短,处置效应越明显。其次,发现A股投资者的处置效应具有特殊的形状:（1）当持股收益由负变正时,股票卖出概率向上跳跃,存在“扳本”偏好;（2）卖出股票的概率对盈利和亏损敏感性的差异更大（V形不对称更严重）:盈利每增加1%,投资者出售股票的概率大约增加1.17个百分点;亏损每增加1%,投资者出售挂票的概率增加约0.44个百分点,股票卖出概率对盈利的敏感性是亏损的2.64倍,美国只有1.05倍。再次,发现凸显性（salience）理论、资本利得税以及持股时长的差异可以解释中美个人投资者处置效应形状的差异。最后,发现了V形处置效应在不同投资者群体中的差异性。不同理性程度投资者的处置效应强度应该不同,因为处置效应的差异主要来源于股票卖出对盈亏敏感性的差异,所以理性程度更低的投资者的卖出对盈利更敏感,对亏损更不敏。按照投资者的性别、年龄、受教育水平划分子样本进行检验后,发现女性、年龄越大、受教育水平越低的投资者卖出决策对盈利更敏感,对亏损更不敏感。对于公募基金,本文研究发现:首先,公募基金的个股持股时长绝大部分情况下不超过120个交易日（半年）,占比为92.91%;约有一半的情况下持股时长不超过20个交易日（一个月）,占比53.91%。其次,作为专业投资机构,公募基金具有比个人投资者更好的盈利能力,持股期间52%的情况下处于盈利状态。再次,公募基金出售盈利股票的概率并没有系统性高于出售亏损股票股票的概率,公募基金出售股票的概率在持股收益为零附近不存在向上的跳跃,即不存在明显的“扳本”偏好。最后,公募基金出售股票的概率与持股收益间表现出V形,V形关系具有不对称性:股票出售概率对盈利的敏感性为对亏损敏感性的50%。公募基金对盈利的敏感性只有个人投资者的21%。中国公募基金整体上不存在处置效应。A股投资者的V形处置效应可以显着影响股票未来收益。本文通过构造反映股票当前盈亏程度的指标VNSP来度量股票当前承受的卖出压力,进而考察VNSP指标对股票未来一个月收益了是否具有显着的正向影响。首先,基于VNSP指标进行了投资组合分析。发现VNSP指标可以显着预测A股未来1个月的股票收益。买入VNSP大的股票、卖空VNSP小的股票的对冲投资组合可以获得经FamaFrench三因子调整后的0.88%～1.16%的月度,在分别控制了股票规模、账面市值比、收益反转、特质波动率、换手率和流动性的影响后,该对冲组合依然可以获得0.74～1.21%的月度。此外,该策略的收益主要来源于多头仓位即买入VNSP大的股票部分。然后,在股票层面进行Fama-Macbeth回归同时控制多个影响因素后,发现VNSP可以显着预测未来股票收益,VNSP每增加1%可以带来约0.14%的月超额收益。在控制了流动性、计算VNSP所使用的数据频率等市场微观结构因素和改变计算VNSP时交易数据的时间跨度后,VNSP对未来股票收益的预测作用依然显着存在。最后,证实VNSP指标对未来股价的预测作用来源于投机性交易动机。投机性交易特征越明显的股票样本,VNSP对未来股票收益的预测作用越强。本文发现在规模更小、机构持股比例更低、分析师跟踪数量更少、换手率更高、特质波动率和股价波动更大等投机特征更明显的股票样本中,VNSP的预测作用更强。以机构持股比例为例,在低机构持股比例股票组中,VNSP每变动1%可以带来近0.15%月超额收益,而在高机构持股比例股票组中这一数值只有0.10%。本文主要的创新之处体现在:（一）本文发现了中国A股投资者交易行为的特征事实,丰富了关于处置效应的研究。通过使用大样本数据系统刻画中国个人投资者和公募基金的的股票出售行为,发现总体上,个人投资者存在一种新型出售行为特征——V形处置效应:在极端盈利和亏损处,出售倾向都加大,且极端盈利处的出售倾向比亏损处更高。而且,A股个人投资者的处置效应比美国个人投资者更明显,主要是因为A股个人投资者存在明显的“扳本”偏好以及卖出决策对盈利敏感性与对亏损的敏感性的差异更大。以往关于处置效应的研究尤其是国内相关研究往往关注处置效应的存在性和影响因素,而且对于持股收益只区分是否盈利,本文关于处置效应形状的研究同时考察了持股收益的符号和大小对投资者卖出决策的影响。此外,本文发现我国公募基金不存在处置效应。（二）本文发现投资者这种V形处置效应会影响资产定价。A股个人投资者数量众多且交易活跃,市场投机氛围较重,这为检验投资者行为偏误对股价的影响提供了合适的环境,但目前鲜有论文研究处置效应对A股定价的影响。本文通过构建净卖出压力指标VNSP,证实了盈利或亏损规模较大的股票因面临较高的卖出压力而被暂时低估,从而在未来股价回复的过程中就会产生更高的收益,导致股票收益的可预测性。这进一步丰富了关于处置效应的研究,有利于加深对A股股价形成机理的理解,同时对投资实践也有一定的指导作用。（三）本文证实投资者的“实现偏好（realization preference）”至少可以部分解释处置效应的形成。Ben-David&Hirshleifer（2012）对投资者偏好能否解释处置效应提出了质疑,指出直接考察股票出售决策与持股收益大小的关系无法区分对持股盈亏偏好和对未来股价的认知的影响。已有学者在这方面进行了有益的尝试,Weisbrod（2019）通过选取股票盈余公告发布这一事件来控制投资者对未来股价的认知,由于存在盈余公告后漂移现象,盈余公告发布后对投资者未来股价的认知应该是明确的,但该研究发现,在盈余公告发布窗口期内,依然存在处置效应,说明投资者对于盈亏的不同偏好可以解释处置效应。本文则通过证实投资者出售股票的概率在持股收益由负转正时出现陡增,即存在“扳本偏好”来说明投资者对盈亏的偏好可以解释处置效应,且“扳本偏好”可以解释处置效应的13%。（四）本文丰富了投机性交易对股价影响的研究。本文从股票持有者出售股票的角度研究投机性交易对股价的影响,发现投机性交易叠加处置效应会造成股价低估。以往研究往往从股票购买者出于投机动机买入股票的角度展开研究,更关注投机性交易对股价高估的影响。本文和已有研究分别关注了投机性交易影响股价的不同阶段。（五）本文使用独特的投资者账户数据展开研究。本文数据来源于国内某大型券商提供的2011年至2017年间随机抽取的50万名个人投资者和全部公募基金的日度A股交易与持仓数据,数据来源权威,时间跨度较长并且时效性很强,结论具有代表性。
王晓丹[8]（2020）在《中国政府股票市场救助行为研究 ——基于2015年救市行为的分析》文中进行了进一步梳理2015年中国股市经历了一次巨震,为了维护股票市场稳定,中国政府以“国家队”身份、以超过一万亿的资金规模直接入市救助股市。后期又面临大量资金是否和如何退市问题。此次中国“国家队”资金救助股市为世界各国（地区）所关注,也为政治经济学和金融监管领域的研究提供了重要的田野实验,本文重点考察和研究这一重大的经验事实。论文分为八章。第一章阐释了政府干预股票市场的国内外现实背景和研究现状,突出了研究意义,介绍了论文的内容结构。第二章对现有关于政府对股票市场干预的相关文献做梳理。从股市危机的特征和政府职能两个方面阐述了政府救助股市的必要性;从文献中总结政府救市策略的目标、具体方式和政策效果,并重点突出股市干预基金的设立及运行效果;进而立足于中国政府股市干预策略,以及中国2015年股市危机的研究进展并指出研究缺陷;最后指出政府股市干预策略的退出机制的研究不足。第三章从金融史的角度,以政府救助方式为划分,并遵循重大股市危机发生的时间轴,对20世纪以来历次典型性金融危机中各国（地区）政府救市的经验做比较,尤其集中于政府直接注资股市的策略比较,对比较成功的股市平准基金的运作详细展开,并总结处于不同发展阶段股市的政府干预策略差异。着眼于中国股市,对中国股市自建立以来的政府干预策略进行梳理,并详细剖析2015年股市危机的救市计划,为中国股市危机的应对措施提供历史经验。第四章对政府入市策略做理论分析,结合中国股市的典型性特征,基于噪声交易模型,分别从股市危机的形成、中国政府救市的目标与策略、入市干预的预期效果等方面,对政府救市资金入市进行理论分析;在理论模型的基础上,提出政府入市效应的三个理论假说。第五章和第六章是对中国政府救市资金的运行情况和策略效果的实证分析。对救市资金及其后续调整的详细统计是救助策略研究的重要现实依据。第五章首先集中关注2015年中国股市大波动期间,以中央汇金投资有限公司和中国证券金融股份有限公司为主力的“国家队”救市资金的统计,分别从资金入市的市场背景、资金的筹集规模、入市结构安排、选股原则、后期资金动态调整、等各方面剖析政府此番的注资行动;并对“国家队”各持股成员拆分比较,以完整展示救市资金运行全貌。第六章基于第四章提出的三个理论假说,实证检验中国政府股市救助计划的政策效果,分别从救市资金对市场流动性的改善、对市场整体层面和被救助对象个体层面的波动性影响、救市资金的影响机制检验等三个方面,对政府此番股市救助策略的实施效果作评价。第七章是政府救助策略的处置问题研究。在政府入市模型的框架之上,退市理论研究探讨了政府退市的目标设定、交易策略、预期效果等,并在两期模型中给出了政府退市的必要条件和持仓调整的操作策略,对中国政府退市策略的实施提供了初步的机制设计。本章第二部分基于退市模型的结论,通过对救市资金的投资成本和各期收益水平的核算,指出“国家队”救市资金的退出时机,为退市策略建议提供现实依据。第八章对研究成果做总结,指出本文未来的研究展望;在各国（地区）股市危机救助历史的梳理与本文研究结论的基础上,为中国政府救市的策略选择及救市资金的后期运行提出政策建议。论文的主要结论:入市方面:政府入市救助的目标是稳定市场,是必要的和有效的,具体体现在以下各方面:政府通过增持股票为市场提供额外的流动性,降低了市场的流动性风险;政府的股市干预有利于降低市场波动性,并且干预力度越大,个股的收益率波动性越低;降低股票的噪声交易程度是救市资金降低股市波动性风险的主要作用机制。退市方面:国有资金大量滞留股市是有负面作用的,退市是必要的,但是,由于退市的目标比入市实际上更多元,所以退市行为更应该谨慎和有策略。考虑到政府对不同目标的偏好或权衡,其实后危机时期政府救助资金退出可以有不同的策略和时机。假定政府的目标只是入市资金的损益平衡,其实2017年底已经出现过全部退出的时机。但是,实际上政府至今还活跃在股市中,说明政府在某些信息优势的情况下,其救助资金的目标函数中可能包含了“投资收益”最大化。如果如此,政府救市资金理论上没有确定的最优退出时间或时机,相机抉择是最优策略。本文的创新或贡献主要体现在三方面:第一,把政府干预股市的行为分为入市和退市,分别分析,尤其是退市策略分析。因为现实中往往是入市很果断,退市很麻烦,需要特别慎重。政府入市的后处置直接决定了干预政策的有效性,却往往在策略制定和政策效果评价体系中被忽视。将政府救市资金退出问题纳入政府对股票市场的干预政策研究中,为救助资金的后续处置机制作出理论设计,这在一定程度上弥补了政府“看得见的手”择机撤出救助领域的研究空缺,为全球各市场类型国家提供了可供借鉴的退市制度设计。探讨救市资金的处置问题的前提是掌握现有资金在市场中的实际运行效果,通过较为细致的核算救市资金自入市以来的成本和各期收益情况,为救市资金的后续处置策略提供现实依据,并为退市策略的机制设计提供政策建议。第二,对政府干预股市行为的理论模型进行了内生化处理,并设定政府入市的目标函数与退市的目标函数不同:前者是稳定市场,后者的目标函数中是包含投资收益的。鉴于政府以维护公共利益为主要服务目标的基本属性,结合政府在金融市场中监督和管理的职责,对政府入市的理论研究以稳定股票价格波动为主要的干预目标具有合理性,已有文献也提供了较强的理论支持。以本文对2015年政府救市资金的统计研究和实证分析为基础,结合救市资金的筹集渠道、干预效果和资金变动等现实情况,本文对救市资金在后危机时期的处置研究以投资收益最大化为政府退市的目标函数,符合政府干预政策的市场逻辑并且具有一定的现实基础。把投资收益作为政府重要的干预目标在现有文献中是鲜有的,本文对政府救市资金退市的理论研究可以进一步推广到政府对各市场领域的干预行为评估。第三,在经典的噪声交易模型中引入政府行为,在逻辑推演的基础上,总结出三个理论判断,并在实证分析中加以验证。理论上在有政府参与的市场中,政府干预行为对市场的影响可能通过改变交易噪声实现,这为政府干预的影响机制研究拓展了理论依据。本文主要不足也是三点:第一,在理论分析中,把退市目标简单化处理为“获得投资收益”,确实过于简单和抽象,不符合实际。实际上政府与双重目标即投资收益和稳定市场,甚至有更多的目标,但是,由于确定不同目标之间的权重和构建相应模型太复杂,模型构建超出了我现在的能力,所以,只能以后再深入研究。第二,受数据可得性的局限,在统计分析中,本文采用季度性数据追踪救市资金的持股情况,但是季度性数据难以捕捉政府救市资金的具体交易时点及价格,导致救市资金的成本收益核算可能与实际情况差别较大。除以出资方证券公司的资产账户收益情况为补充外,要反映救市资金的真实收益需要更多的数据支撑。第三,在实证分析时,本文仅对政府救市资金的干预效果以流动性和波动性两个标准衡量,并未考虑对市场有效性的影响;对救市资金的作用机制也仅以降低噪声交易渠道解释,指标选择比较简单。
郑忱阳[9]（2020）在《风险投资网络对上市公司的治理效应研究》文中认为本文将社会网络分析方法运用到风险投资的管理决策中,主要讨论了风险投资（Venture Capital,VC）嵌入社会网络后对上市公司产生的治理效应,从网络位置视角探讨了风险投资网络对企业运营管理的多维影响。风险投资网络由风险投资股东的联合投资行为形成,位于网络中心位置的经济主体具有信息和资源优势,一方面,网络中的风险投资股东可以通过学习效应和社会资本助力企业长久发展,实现价值投资获得长期收益,另一方面,风险投资网络带来的资源优势会助涨管理层的盲目自信,渠道和信息优势在提供了更多投资机会的同时也会导致风险投资股东的短视逐利,从而做出损害企业发展的行为。因此,风险投资网络对上市公司的治理效应究竟是积极的还是消极的呢?这是本文欲回答的主要问题。现有关于风险投资对公司治理效应的研究大多集中在企业的IPO阶段,对企业长生命周期的多角度、系统性的研究较为匮乏。本文研究主要聚焦在风险投资成为上市公司股东后的经营管理阶段,选取名列上市公司前十大股东的风险投资机构构建风险投资网络,依次从上市公司的股价质量、盈余管理以及创新能力这三个反映公司治理效果的重要指标出发,通过对比风险投资持股对三者的影响,凸显风险投资网络对上市公司治理效应的独到之处。本文的主要工作和发现有:第一,在上市公司的股价质量方面,以创业板IPO抑价、股价信息含量以及股价崩盘风险三个股价波动指标为被解释变量,利用不同的样本和模型检验风险投资网络和风险投资持股对于三者的影响差异,得到了如下结论:（1）在考虑了2014年的IPO首日涨幅限价政策后,风险投资网络在创业板企业的IPO定价阶段发挥了更大的作用,有助于显着降低IPO抑价;而风险投资持股对于创业板企业的IPO抑价没有显着影响。（2）风险投资网络能够显着提高上市公司的股价信息含量,相比于风险投资持股,风险投资网络对于股价信息含量的促进作用更强。（3）风险投资网络有助于降低上市公司的股价崩盘风险,而风险投资持股对于上市公司的股价崩盘风险没有显着影响。上述结论表明风险投资网络在上市公司的股价质量方面具有积极的治理效果。本文认为,风险投资网络集聚了风险投资的筛选和认证功能,降低了IPO抑价,提高IPO定价效率;风险投资网络放大了风险投资的监督和缓解信息不对称的作用,更加有利于上市公司的股价透明度和独立性,增加企业的异质性信息,提高上市公司股价信息含量;风险投资网络集聚了风险投资对股价波动的风险预警效应,弱化了风险投资持股带来的管理者过度自信或代理问题而引发的股价崩盘风险。第二,在上市公司的盈余管理方面,风险投资机构成为主要股东后长期参与上市公司的经营管理进而影响企业的会计信息质量。除了使用常见的应计盈余管理和真实盈余管理外,本文还计算了研发投入盈余管理这一指标,揭示风险投资从盈余管理角度促进企业创新的路径,研发投入盈余管理主要体现企业对于研发费用的控制,其实质是属于真实盈余管理中的费用管理部分,本文把它单独拿出计算是为了研究企业究竟会不会通过降低研发投入费用以提高真实盈余管理。本部分的研究样本为2006—2017年除金融业、ST企业外的所有沪深A股上市公司,通过对比风险投资网络与风险投资持股对于企业盈余管理的影响差异,得到了如下结论:（1）风险投资网络显着提高了企业的真实盈余管理行为,对应计盈余管理没有显着影响;而风险投资持股同时加剧了企业的应计盈余管理和真实盈余管理。（2）风险投资网络对上市公司的研发投入盈余管理没有显着影响,风险投资持股抑制了企业的研发投入盈余管理。（3）当风险投资根据持股周期区分为长期投资和短期投资时,在长期持股组,风险投资网络抑制了企业的应计盈余管理,在短期持股组,风险投资网络加剧了真实盈余管理;而风险投资的长期持股和短期持股均提高了企业的应计盈余管理,且风险投资的短期持股也加剧了企业的真实盈余管理。（4）进一步将样本分为创业板和非创业板后,风险投资网络仅加剧了非创业板企业的真实盈余管理;而风险投资持股同时加剧了非创业板企业的应计盈余管理和真实盈余管理,二者对创业板企业的应计盈余管理和真实盈余管理没有显着影响。上述结论表明风险投资成为上市公司股东后在会计信息质量方面并没有很好地发挥监督效应。本文认为,风险投资持股促使企业进行更为激进的应计和真实盈余管理行为,但风险投资网络能够在一定程度上削弱风险投资持股对会计信息质量的不利影响;不论是风险投资持股还是风险投资网络,均不会通过对研发投入费用的减少来进行盈余操纵,这也是风险投资从盈余管理角度增强企业创新能力的路径;当长期持股的风险投资形成社会网络时,网络集聚了风险投资的长期监督效应,抑制了企业的应计盈余管理动机,而短期持股的风险投资网络加剧了风险投资的短视逐名效应,提高了企业的真实盈余管理动机;风险投资的自身特性和投资偏好决定了其更加关注创业板企业,对有创新能力和发展潜力的企业发挥了明显的监督和管理职能,且风险投资网络弱化了风险投资持股对于非创业板企业的不利影响。第三,在上市公司的创新水平方面,本文从风险投资网络的中心度和结构洞两个维度的指标考察了网络对企业创新投入、创新产出及创新效率的影响。选取2006—2017年沪深两市除金融业、ST企业外的全部A股上市公司作为实证研究对象,得到如下结论:（1）无论从中心度还是结构洞角度,风险投资网络显着提高了上市公司的创新能力,具体体现在企业创新投入的增加、发明专利申请数量的增加以及发明专利创新效率的提高;相比于风险投资持股对于企业创新水平的提高,风险投资网络的促进作用更强,这是因为网络集聚了风险投资的“引资”和“引智”功能。（2）风险投资的社会网络中心度和结构洞二者之间存在替代性,虽然风险投资的社会网络中心度和结构洞均有效提高了企业的创新能力,但并不意味着同时拥有二者优势的企业创新能力更强。（3）通过对比风险投资网络中心度和结构洞对于企业创新水平的影响,风险投资网络中心度对企业创新的影响优于结构洞的影响,因此处于中心位置的企业有动机去降低结构洞保留中心度优势。（4）相比于非创业板企业,风险投资网络对创业板企业创新水平的促进作用更为显着。从创新角度来讲,风险投资依旧偏好创业板企业,风险投资网络在创业板企业中放大了风险投资的价值增值优势。基于上述实证研究结论,本文创新地提出了风险投资网络的集聚效应和“凹凸镜”效应。集聚效应表现在风险投资网络汇集了专业的风险投资股东、聚拢了优质社会资源,集聚了风险投资的治理效果。“凹凸镜”效应即风险投资网络像凸透镜一样放大风险投资股东的认证、监督和增值等积极影响:位于网络中心位置的上市公司具有更低的IPO抑价、更高的股价信息含量、更低的股价崩盘风险以及更高的创新水平;风险投资网络像凹透镜一样缩小风险投资股东的短视和逐名等消极影响:抑制风险投资持股的应计盈余管理动机,削弱风险投资持股对会计信息质量的不利影响。因此,本文不仅丰富了社会网络分析应用于风险投资领域的相关文献,还能够为企业管理层引进优质的风险投资股东、积极嵌入社会网络提供依据,为改善上市公司的内部治理效率提供思路,具有一定的理论意义和实践意义。
毛小丽[10]（2020）在《深港通对我国股票市场波动性影响研究》文中指出资本市场对外开放是一国资本市场发达程度的重要标志,是金融发展与深化的重要内容之一,是我国政府一直积极推行的基本国策。为进一步增强我国资本市场对外开放程度,2014年11月17日、2016年12月5日中国证监会与香港证监会共同宣布沪港通与深港通互联互通机制正式实施,两地投资者可通过当地证券公司或经纪商买卖规定范围内的对方交易所上市的股票。沪港通与深港通的实施是全面深化改革的重大突破,实现了境内外投资者的双向开放,扩大了境内外投资者投资渠道,深化了境内外资本市场的交流合作,优化了我国资本市场投资者结构,从而促进内地资本市场的稳定发展。然而,沪港通和深港通等资本市场对外开放制度的实施也增加了内地资本市场与国际资本市场的联动效应,加剧了市场波动风险,影响内地资本市场乃至经济的平稳发展。因此,本文借助深港通开通的契机,探讨深港通这一对外开放制度的实施如何影响我国资本市场股价波动性。股价波动性特征会发生怎样的变化?内地股市与香港股市之间的联动性是否增加?降低还是加剧了内地股票市场的波动性?分析这些问题有助于我们更为清晰地认识我国资本市场对外开放的经济后果,对了解不同国家或地区市场间的信息传递模式及风险传染机制,完善我国资本市场对外开放政策具有重要的借鉴意义。针对上述问题,本文主要从以下三个方面展开研究。首先,构建了描述波动率的分式布朗运动随机波动率模型,并对该模型的估计设计出基于贝叶斯原理的MCMC推断法。为了研究深港通实施后运行时间的长短是否对深市产生不同的影响,选用2016年1月5日到2017年11月2日深证成指和中小创新指数30分钟收盘价数据,并将其分为不同区间进行实证分析。通过Open BUGS软件对模型进行估计,说明抽样的收敛性和模型估计的准确性,并对模型进行诊断,说明模型有较好的拟合能力。研究结果表明:深港通开通前后,深证成指和中小创新指数都存在明显的跳跃倾向,深港通开通后跳跃倾向增加,并且随着深港通机制的逐渐实施,跳跃倾向未有所减小。深港通开通初期,股市的波动水平、波动持续性、波动的扰动水平增强。但随着时间的推移,政策效果逐渐显现,股市的波动水平、波动持续性和波动的扰动水平有所降低。深证成指和中小创新指数在深港通前后都存在明显的杠杆效应,深港通开通初期,深证成指和中小创新指数的杠杆效应减弱,但相对长期,杠杆效应增强。其次,通过GC-MSV模型,用基于贝叶斯原理的MCMC推断法对模型进行估计,分析深港通实施前后深市与港市之间的波动溢出效应。以深港通正式启动日2016年12月5日为分割日,选用2016年5月3日到2017年7月11日深证成指、中小创新指数和恒生指数30分钟收盘价数据作为样本。研究结果表明,深港通开通前后,深证成指、中小创新指数和恒生指数的波动存在高度的持续性,且深港通开通后波动持续性都显着增强。深港通开通前后,深证成指、中小创新指数与恒生指数之间都存在双向的波动溢出效应。深港通开通后,深证成指和中小创新指数对恒生指数波动的影响明显增强,恒生指数对深证成指和中小创新指数波动的影响也明显增强。说明深港通开通后,内地股市与香港股市间的联动性显着增强,我国内地证券市场在国际金融市场上的地位有所提升,但由于政策尚处于初期,在加强两地市场联动的同时,也加强了两地市场间的波动溢出效应。最后,变换数据和模型进行检验,说明结果的稳健性。最后,阐述了资本市场对外开放对我国股票市场波动的影响机理,并提出研究假设。利用2014-2018年深市上市公司股票数据,设计双重差分模型,以深入检验深港通对我国股票市场波动性的影响。研究发现:深港通政策的实施加剧了深股通标的股票的波动性,且在深股通活跃成交股中更为显着。用盈余管理验证发现,深港通实施后,深股通标的股票可操控性应计项增加,管理层进行盈余操纵的动机增大,信息披露质量下降,深股通标的股票波动性增加。运用会计稳健性进行检验发现,深港通开通之后,现金流中的噪音增加,同时会计稳健性下降,也说明了深港通制度的实施,加剧了深股通标的股价的波动。利用噪音交易指标检验发现,深港通开通后,深股通标的股票相比于非深股通标的股票,噪音程度提高,从而加剧股市波动。从公司治理角度进行分析发现,深港通的实施未改善公司治理水平。为了排除QFII持股、A+H股同时上市、产权性质、非随机选择性、沪港通、波动性变量选取、A股纳入MSCI指数等因素造成的误差,对其进一步验证,表明结果的稳健性。同时,我们对深市创业板上市公司样本进行检验,实证结果表明,深港通加剧了深市创业板公司股票价格波动,但相对整个市场而言,并不明显。总之,深港通这一重要制度的实施,虽然一定程度上增强了两地资本市场的联动效应,有利于推进中国资本市场对外开放的程度,进一步提升我国证券市场在国际金融市场上的地位,但由于内地资本市场还不够完善与成熟,未完全与国际金融市场接轨,且深港通政策尚处于初期,在加强两地市场联动的同时,也加强了两地市场间的波动溢出效应。市场对外开放的同时,也将国际市场的风险带到内地资本市场,加剧了市场波动风险。对此本文提出了相应的政策建议。
二、机构投资者是否有助于股市的稳定?（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、机构投资者是否有助于股市的稳定?（论文提纲范文）
（1）我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 资产价格泡沫的识别与测度研究综述 |
| 1.2.1 资产价格泡沫的识别研究 |
| 1.2.2 资产价格泡沫的测度研究 |
| 1.3 资产价格泡沫的形成机理研究综述 |
| 1.3.1 有效市场假说与理性资产价格泡沫 |
| 1.3.2 金融摩擦与理性资产价格泡沫 |
| 1.3.3 委托投资与信贷泡沫 |
| 1.3.4 行为金融学框架下的资产价格泡沫 |
| 1.4 资产价格泡沫的传染效应与政策效应研究综述 |
| 1.4.1 资产价格泡沫的传染效应研究 |
| 1.4.2 资产价格泡沫的政策治理研究 |
| 1.5 研究方法、研究创新与研究不足及展望 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究创新 |
| 1.5.3 研究不足及展望 |
| 1.6 研究框架与研究内容 |
| 1.6.1 研究框架 |
| 1.6.2 研究内容 |
| 第2章 资产价格泡沫的理论基础 |
| 2.1 资产价格泡沫的内涵与演化过程 |
| 2.1.1 资产价格泡沫的内涵 |
| 2.1.2 资产价格泡沫的演化过程 |
| 2.2 理性资产价格泡沫的理论基础 |
| 2.2.1 局部均衡下理性资产价格泡沫理论基础 |
| 2.2.2 内生性资产价格泡沫 |
| 2.2.3 外生性资产价格泡沫 |
| 2.3 非理性资产价格泡沫理论基础 |
| 2.3.1 异质信念与有限套利理论 |
| 2.3.2 噪声交易理论与泡沫乘骑理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 资产价格泡沫的识别研究 |
| 3.1 ADF方法的检验原理 |
| 3.1.1 ADF单位根检验 |
| 3.1.2 理性资产价格泡沫检验原理 |
| 3.1.3 资产价格崩溃检验原理 |
| 3.2 PSY方法的递归算法 |
| 3.2.1 资产价格泡沫存在性的识别程序 |
| 3.2.2 资产价格泡沫周期的识别程序 |
| 3.3 我国股票市场与房地产市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.3.1 我国股票市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.3.2 我国房地产市场资产价格泡沫的识别检验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 中国宏观金融杠杆对房地产价格泡沫的非对称动态影响效应研究 |
| 4.1 金融杠杆不确定性下的资产定价理论模型 |
| 4.1.1 模型的基本假设 |
| 4.1.2 理论分析 |
| 4.2 NARDL计量模型 |
| 4.3 资产价格泡沫的金融杠杆的非对称动态效应检验 |
| 4.3.1 数据说明与指标测度 |
| 4.3.2 模型估计结果分析 |
| 4.3.3 金融杠杆的动态效应分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 异质信念、融资融券失衡与股票价格泡沫 |
| 5.1 我国沪、深股票市场资产价格泡沫测度 |
| 5.2 RTV-VAR模型 |
| 5.3 我国多层次股票市场资产价格泡沫成因分析 |
| 5.3.1 数据选择 |
| 5.3.2 实证分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 我国股票市场行业间资产价格泡沫传染效应研究 |
| 6.1 时变动态连通性指数构建 |
| 6.1.1 时变向量自回归模型 |
| 6.1.2 时变动态DY连通性指数构建 |
| 6.2 我国股票市场分行业资产价格泡沫测度 |
| 6.2.1 数据选取 |
| 6.2.2 分行业资产价格泡沫测度——基于趋势匹配方法 |
| 6.3 行业间资产价格泡沫连通性实证分析 |
| 6.3.1 总体动态连通性指数 |
| 6.3.2 总的带有方向的动态连通性指数 |
| 6.3.3 两两行业间泡沫净溢出动态连通性指数 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 我国货币政策对资产价格泡沫的影响效应研究 |
| 7.1 货币政策对资产价格泡沫的影响效应理论基础 |
| 7.2 数据选取与实证模型 |
| 7.2.1 数据选取 |
| 7.2.2 计量模型介绍 |
| 7.3 货币政策对股票市场资产价格泡沫的影响效应实证分析 |
| 7.3.1 等间隔脉冲响应 |
| 7.3.2 等时点脉冲响应 |
| 7.4 货币政策对房地产市场资产价格泡沫的影响效应实证分析 |
| 7.4.1 等间隔脉冲响应 |
| 7.4.2 等时点脉冲响应 |
| 7.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其他科研成果 |
| 致谢 |
（2）信息不对称下互联网借贷利率决定机制及影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 核心概念界定与问题提出 |
| 1.3 研究意义 |
| 1.3.1 理论意义 |
| 1.3.2 现实意义 |
| 1.4 研究思路与结构安排 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 创新与不足 |
| 1.6.1 创新点 |
| 1.6.2 研究不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 传统利率决定理论概述 |
| 2.2 非正规金融市场借贷利率决定的研究 |
| 2.2.1 非正规金融市场存在逻辑与信息不对称缓解机制 |
| 2.2.2 非正规金融市场借贷利率特征与决定模型 |
| 2.3 互联网借贷市场利率决定的研究 |
| 2.3.1 信息与互联网借贷利率 |
| 2.3.2 借款者特征对互联网借贷利率的影响 |
| 2.3.3 投资者行为对互联网借贷利率的影响 |
| 2.3.4 平台异质性对互联网借贷利率的影响 |
| 2.3.5 宏观因素对互联网借贷利率的影响 |
| 2.3.6 互联网借贷市场风险特征与利率决定 |
| 2.4 总结性评述 |
| 第三章 互联网借贷利率影响因素现实特征分析 |
| 3.1 国外代表性平台利率决定分析 |
| 3.1.1 利率定价策略 |
| 3.1.2 利率影响因素 |
| 3.2 数据来源与说明 |
| 3.3 国内代表性平台利率影响因素特征 |
| 3.3.1 微观影响因素 |
| 3.3.2 行业因素 |
| 3.3.3 宏观因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于借款者经营异质性的互联网借贷利率决定模型 |
| 4.1 互联网借贷市场基本特征与模型假设 |
| 4.2 完全信息条件下的均衡利率 |
| 4.3 信息不对称条件下的均衡利率 |
| 4.3.1 贷款者期望回报 |
| 4.3.2 借款者期望回报 |
| 4.3.3 模型求解与均衡利率 |
| 4.4 模型讨论Ⅰ |
| 4.4.1 借款者经营异质性与互联网借贷利率 |
| 4.4.2 借贷期限对互联网借贷利率的影响 |
| 4.4.3 股价波动对互联网借贷利率的影响 |
| 4.4.4 货币政策对互联网借贷利率的影响 |
| 4.5 模型讨论Ⅱ |
| 4.5.1 监督成本对互联网借贷利率的影响 |
| 4.5.2 信息不对称改善对互联网借贷利率的影响 |
| 4.6 本章小节 |
| 第五章 互联网借贷利率期限结构研究 |
| 5.1 影响机制分析 |
| 5.1.1 基于流动性偏好的一般性分析 |
| 5.1.2 借款者投融资期限错配对利率的影响分析 |
| 5.1.3 异质性分析 |
| 5.2 实证研究设计 |
| 5.2.1 数据与变量 |
| 5.2.2 计量模型设定 |
| 5.3 实证结果 |
| 5.3.1 描述性统计 |
| 5.3.2 利率期限结构线性估计 |
| 5.3.3 利率期限结构非线性估计 |
| 5.4 异质性检验 |
| 5.4.1 消费借款与经营借款 |
| 5.4.2 企业规模 |
| 5.4.3 服务业与制造业 |
| 5.4.4 社会资本 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 股价波动对互联网借贷利率溢出效应研究 |
| 6.1 影响机制分析 |
| 6.1.1 股价波动影响互联网借贷市场的微观基础分析 |
| 6.1.2 参与者非理性行为的影响 |
| 6.1.3 股价波动对互联网借贷利率溢出效应分析 |
| 6.2 实证研究设计 |
| 6.2.1 数据与模型 |
| 6.2.2 变量测度 |
| 6.3 实证结果 |
| 6.3.1 描述性统计 |
| 6.3.2 全样本回归 |
| 6.3.3 股价上涨对互联网借贷利率溢出效应检验 |
| 6.3.4 股价下跌对互联网借贷利率溢出效应检验 |
| 6.3.5 异质性检验 |
| 6.3.6 投资者认知交互作用检验 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 货币政策对互联网借贷利率影响研究 |
| 7.1 影响机制分析 |
| 7.1.1 货币政策影响互联网借贷市场中正规信贷体系的中介作用 |
| 7.1.2 货币政策影响互联网借贷利率机制分析 |
| 7.2 实证研究设计 |
| 7.2.1 数据与变量 |
| 7.2.2 预处理:单位根与平稳性检验 |
| 7.2.3 计量模型设定 |
| 7.3 实证结果 |
| 7.3.1 主成分分析 |
| 7.3.2 货币政策影响互联网借贷利率总效应检验 |
| 7.3.3 货币政策通过正规信贷市场影响互联网借贷利率中介效应检验 |
| 7.4 “遮掩效应”与差异化政策的影响 |
| 7.4.1 典型事实与反事实框架 |
| 7.4.2 “中途退出”与数据匹配 |
| 7.4.3 PSM估计 |
| 7.5 稳健性检验 |
| 7.6 本章小结 |
| 第八章 结论与建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间科研成果 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）保险资金持股对我国股市波动性的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 保险资金投资行为影响研究综述 |
| 2.1.1 保险资金对我国股市的影响 |
| 2.1.2 保险资金对我国其他市场的影响 |
| 2.2 机构投资者整体持股影响研究综述 |
| 2.2.1 机构投资者持股稳定股市波动 |
| 2.2.2 机构投资者持股加剧股市波动 |
| 2.2.3 机构投资者持股对股市波动无影响 |
| 2.3 文献评述 |
| 第3章 保险资金持股影响股市波动性的理论分析 |
| 3.1 保险资金的界定 |
| 3.1.1 资金来源 |
| 3.1.2 运用形式 |
| 3.2 机构投资者的界定 |
| 3.3 保险资金持股对股市波动性的影响路径 |
| 3.3.1 从保险公司角度 |
| 3.3.2 从监管者角度 |
| 3.3.3 从机构投资者整体角度 |
| 3.4 主要模型的选择 |
| 3.4.1 SVAR模型 |
| 3.4.2 系统GMM模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 保险资金持股影响市场整体波动性的实证分析 |
| 4.1 变量选取与样本来源 |
| 4.1.1 变量选取 |
| 4.1.2 样本来源 |
| 4.2 SVAR模型的构建 |
| 4.2.1 协整分析和格兰杰因果关系检验 |
| 4.2.2 约束条件的设定 |
| 4.2.3 滞后期选择和模型稳定性检验 |
| 4.3 脉冲响应分析 |
| 4.4 方差分解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 保险资金持股影响个股波动性的实证分析 |
| 5.1 变量选取与样本处理 |
| 5.1.1 变量选取 |
| 5.1.2 样本来源与处理 |
| 5.1.3 区分持股时长的样本划分 |
| 5.2 固定效应模型的构建 |
| 5.2.1 单位根检验 |
| 5.2.2 相关关系检验 |
| 5.2.3 模型的设定 |
| 5.2.4 实证结果分析 |
| 5.3 系统GMM模型的构建 |
| 5.3.1 模型的设定 |
| 5.3.2 全样本的实证分析 |
| 5.3.3 区分持股时长的实证分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与建议 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容及创新点 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 主要创新点 |
| 1.3 国内外文献综述 |
| 1.3.1 结构突变相关文献综述 |
| 1.3.2 溢出效应相关文献综述 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 技术路线图 |
| 第2章 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应理论研究 |
| 2.1 结构突变理论 |
| 2.1.1 结构突变的分类 |
| 2.1.2 结构突变参数估计方法 |
| 2.1.3 结构突变检测方法 |
| 2.2 人民币汇率与股票市场溢出效应的经典理论 |
| 2.2.1 流量导向模型 |
| 2.2.2 存量导向模型理论 |
| 2.2.3 戈登模型 |
| 2.3 溢出效应的特征及形成机理 |
| 2.3.1 溢出效应的含义 |
| 2.3.2 溢出效应的特征 |
| 2.3.3 溢出效应的形成机理 |
| 2.4 人民币汇率与股票市场溢出效应的传导机制 |
| 2.4.1 以国际贸易为渠道的传导机制 |
| 2.4.2 以国际资本流动为渠道的传导机制 |
| 2.4.3 以心理预期为渠道的传导机制 |
| 2.4.4 以货币供应量为渠道的传导机制 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应现状分析 |
| 3.1 人民币汇率的现状分析 |
| 3.1.1 人民币汇率国际化发展 |
| 3.1.2 人民币汇率监管政策 |
| 3.1.3 人民币汇率间的动态溢出效应分析 |
| 3.2 股票市场的现状分析 |
| 3.2.1 股票市场市场化发展 |
| 3.2.2 股票市场监管措施 |
| 3.2.3 股票市场间的动态溢出效应分析 |
| 3.3 人民币汇率与股票市场的动态溢出效应分析 |
| 3.3.1 国际贸易影响因素 |
| 3.3.2 国际资本流动影响因素 |
| 3.3.3 心理预期影响因素 |
| 3.3.4 货币供应量影响因素 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 均值结构突变下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 4.1 均值溢出模型与方法 |
| 4.1.1 时变t-Copula模型 |
| 4.1.2 Bai-Perron均值结构突变检验 |
| 4.2 样本选取及描述性统计 |
| 4.2.1 样本选取及数据处理 |
| 4.2.2 描述性统计 |
| 4.3 边缘参数估计 |
| 4.4 t-Copula动态均值溢出效应 |
| 4.5 Bai-Perron均值溢出结构突变 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 方差结构突变下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 5.1 波动溢出的模型与方法 |
| 5.1.1 DCC-GARCH模型 |
| 5.1.2 修正的ICSS算法 |
| 5.2 样本选取及描述性统计 |
| 5.2.1 样本选取及数据处理 |
| 5.2.2 描述性统计 |
| 5.3 DCC-GARCH动态波动溢出效应 |
| 5.4 修正ICSS算法波动溢出结构突变 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 信息溢出指数下人民币汇率与股市的动态溢出效应 |
| 6.1 信息溢出指数模型及样本选取 |
| 6.1.1 静态溢出指数表 |
| 6.1.2 动态溢出指数模型 |
| 6.1.3 样本选取与数据处理 |
| 6.2 静态信息溢出效应实证研究 |
| 6.2.1 静态收益率信息溢出效应 |
| 6.2.2 静态波动率信息溢出效应 |
| 6.3 动态信息溢出效应实证研究 |
| 6.3.1 总信息溢出效应 |
| 6.3.2 单个市场净信息溢出效应 |
| 6.3.3 成对净信息溢出效应 |
| 6.4 稳健性检验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 政策建议 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间主持或参加的科研项目 |
（5）融券卖空对资本市场定价效率的影响研究 ——因果识别、机制检验与异质性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 概念界定与研究框架 |
| 1.3.1 概念界定 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 论文的创新与不足 |
| 1.4.1 论文的创新之处 |
| 1.4.2 论文的不足之处 |
| 第2章 卖空机制介绍与文献综述 |
| 2.1 卖空机制介绍 |
| 2.1.1 卖空的定义 |
| 2.1.2 卖空投资者面临的风险 |
| 2.1.3 股票借贷市场 |
| 2.1.4 中国融资融券制度发展概况 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 卖空投资者的交易动机 |
| 2.2.2 卖空机制与定价效率 |
| 2.2.3 卖空交易的作用渠道 |
| 2.2.4 对现有文献的评述 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 融券卖空与股票流动性 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 理论分析与研究假设 |
| 3.2.1 融券卖空影响个股流动性的理论逻辑 |
| 3.2.2 融券卖空影响流动性共性的理论逻辑 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.3.1 模型设定 |
| 3.3.2 变量定义 |
| 3.3.3 数据来源 |
| 3.3.4 描述性统计 |
| 3.4 实证结果与分析 |
| 3.4.1 融券卖空与个股流动性:基准回归 |
| 3.4.2 融券卖空与流动性共性:基准回归 |
| 3.4.3 排除沪港通交易制度的影响 |
| 3.5 因果识别与稳健性检验 |
| 3.5.1 因果识别 |
| 3.5.2 稳健性检验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 融券卖空与股价稳定性 |
| 4.1 问题的提出 |
| 4.2 理论分析与研究假设 |
| 4.2.1 卖空机制影响股价异质性波动的理论逻辑 |
| 4.2.2 卖空机制影响股价崩盘风险的理论逻辑 |
| 4.3 研究设计 |
| 4.3.1 模型设定 |
| 4.3.2 变量定义 |
| 4.3.3 数据来源 |
| 4.3.4 描述性统计 |
| 4.4 实证结果与分析 |
| 4.4.1 融券卖空与股价异质性波动:基准回归 |
| 4.4.2 融券卖空与股价崩盘风险:基准回归 |
| 4.4.3 排除沪港通交易制度的影响 |
| 4.5 因果识别与稳健性检验 |
| 4.5.1 因果识别 |
| 4.5.2 稳健性检验 |
| 4.6 进一步分析 |
| 4.6.1 融券卖空与股价稳定性:长期效应 |
| 4.6.2 融券卖空与股价稳定性:投资者情绪的视角 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 融券卖空与股价信息含量 |
| 5.1 问题的提出 |
| 5.2 卖空机制影响股价信息含量的理论逻辑 |
| 5.3 模型设定与变量说明 |
| 5.3.1 模型设定 |
| 5.3.2 变量定义 |
| 5.3.3 数据来源 |
| 5.3.4 描述性统计 |
| 5.4 实证结果与分析 |
| 5.4.1 融券卖空与股价信息含量:基准回归 |
| 5.4.2 融券卖空与股价信息含量:分时间窗口检验 |
| 5.4.3 排除沪港通交易制度的影响 |
| 5.5 因果识别与稳健性检验 |
| 5.5.1 因果识别 |
| 5.5.2 稳健性检验 |
| 5.6 进一步分析 |
| 5.6.1 融券卖空与股价信息含量:基于股价高估的视角 |
| 5.6.2 融券卖空与股价信息含量:价值提升效应分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 融券卖空与定价效率:影响渠道检验 |
| 6.1 问题的提出 |
| 6.2 关于影响渠道的理论分析 |
| 6.3 变量说明与实证结果 |
| 6.3.1 数据来源 |
| 6.3.2 变量定义 |
| 6.3.3 基于中介效应模型的影响渠道检验结果 |
| 6.3.4 基于交乘项法的影响渠道检验结果 |
| 6.4 结论 |
| 第7章 融券卖空与定价效率:异质性分析 |
| 7.1 问题的提出 |
| 7.2 理论分析与假设检验 |
| 7.2.1 企业外部治理环境异质性 |
| 7.2.2 企业内部治理环境异质性 |
| 7.2.3 市场状态异质性 |
| 7.3 本章小结 |
| 第8章 研究结论、政策建议与研究展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 8.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）金融危机后美国投资银行业务调整研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.2.3 文献评述 |
| 1.3 论文的整体框架和研究方法 |
| 1.3.1 论文的整体框架 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新点及不足 |
| 第2章 投资银行业务及相关理论 |
| 2.1 投资银行及其业务的相关概念 |
| 2.1.1 投资银行的概念 |
| 2.1.2 投资银行业务的相关概念 |
| 2.1.3 投资银行业务调整的相关概念 |
| 2.2 投资银行业务的相关理论 |
| 2.2.1 马克思的金融理论 |
| 2.2.2 现代资本市场理论 |
| 2.2.3 行为金融学的相关理论 |
| 本章小结 |
| 第3章 美国投资银行及其业务的发展历程 |
| 3.1 诞生到第一次发展高峰(1783—1929) |
| 3.1.1 国债、股票业务与投资银行的萌芽(1783—1840) |
| 3.1.2 证券承销业务与投资银行的出现(1840—1880) |
| 3.1.3 托拉斯公司与并购业务的助推(1880—1920) |
| 3.1.4 证券承销、做市与第一次高峰(1920—1929) |
| 3.2 分业经营下的转型(1929—1981) |
| 3.2.1 与商业银行分业经营(1929—1945) |
| 3.2.2 经纪和并购的兴起(1945—1969) |
| 3.2.3 巨变下的波动发展(1969—1981) |
| 3.3 黄金年代和金融危机冲击下的业务调整(1981年至今) |
| 3.3.1 并购、资产证券化兴起的黄金时期(1981—2007) |
| 3.3.2 业务重大调整(2007年至今) |
| 本章小结 |
| 第4章 美国投资银行业务调整的现实动因、理论依据和主要原则 |
| 4.1 业务调整的现实动因 |
| 4.1.1 业务调整的外因 |
| 4.1.2 业务调整的内因 |
| 4.2 业务调整的理论依据 |
| 4.2.1 实体经济与虚拟经济关系理论是业务调整的理论基础 |
| 4.2.2 现代资本市场理论是业务调整的操作指针 |
| 4.2.3 行为金融学理论是业务调整的市场选择依据 |
| 4.3 业务调整的主要原则 |
| 4.3.1 降低系统性风险是美国政府的首要目标 |
| 4.3.2 风险与利润的平衡是美国投资银行的首要原则 |
| 本章小结 |
| 第5章 美国投资银行的投资银行部门业务及其调整分析 |
| 5.1 投资银行部门融资业务分析 |
| 5.1.1 融资业务 |
| 5.1.2 投资银行在融资业务中的主要作用 |
| 5.2 投资银行部门并购业务分析 |
| 5.2.1 并购业务的主要类型 |
| 5.2.2 投资银行提供的并购业务相关服务 |
| 5.3 投资银行部门业务的调整 |
| 5.3.1 融资业务的调整 |
| 5.3.2 并购业务的调整 |
| 本章小结 |
| 第6章 美国投资银行的交易部门业务及其调整分析 |
| 6.1 客户交易业务与自营业务 |
| 6.1.1 客户交易业务 |
| 6.1.2 自营业务 |
| 6.2 交易业务部门的主要业务种类 |
| 6.2.1 权益交易类业务 |
| 6.2.2 固定收益、货币和大宗商品交易 |
| 6.3 交易部门业务的调整 |
| 6.3.1 削减自营业务 |
| 6.3.2 向权益类投资为主的转变 |
| 6.3.3 交易类业务的艰难转型 |
| 本章小结 |
| 第7章 美国投资银行资产管理部门业务及其调整分析 |
| 7.1 资产管理部门的主要业务 |
| 7.1.1 资产管理业务 |
| 7.1.2 财富管理业务 |
| 7.2 资产管理部门业务的调整 |
| 7.2.1 加大了资产管理业务的力度,收入占比明显增加 |
| 7.2.2 资产管理业务增长迅速 |
| 本章小结 |
| 第8章 美国投资银行业务调整的成效与存在的问题 |
| 8.1 业务调整的宏观效果与存在的问题 |
| 8.1.1 业务调整的宏观效果 |
| 8.1.2 业务调整在宏观方面存在的问题 |
| 8.2 业务调整的微观成效与存在的问题 |
| 8.2.1 业务调整的微观成效 |
| 8.2.2 业务调整在微观方面存在的问题 |
| 本章小结 |
| 第9章 美国投资银行业务调整对中国的启示 |
| 9.1 中国投资银行业务发展历程与现状分析 |
| 9.1.1 中国资本市场的快速发展历程 |
| 9.1.2 中国证券业现状分析 |
| 9.1.3 中国证券业的业务结构 |
| 9.2 扬长避短,促进中国投资银行业务稳健发展 |
| 9.2.1 中国证券业与美国投资银行相关业务的对比分析 |
| 9.2.2 对中国投资银行业务稳健发展的启示和对策建议 |
| 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（7）投资者V形处置效应与资产定价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 第一节 研究背景 |
| 第二节 研究意义 |
| 一、理论意义 |
| 二、现实意义 |
| 第三节 研究思路与研究内容 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究内容 |
| 第四节 主要创新之处 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 处置效应的经验证据 |
| 一、处置效应的提出 |
| 二、个人投资者处置效应 |
| 三、机构投资者处置效应 |
| 四、处置效应的检验方法 |
| 五、V形处置效应的提出 |
| 第二节 处置效应的影响 |
| 一、对股票成交量的影响 |
| 二、对股票价格的影响 |
| 三、对投资收益的影响 |
| 第三节 处置效应产生的原因 |
| 一、Shefrin& Statman(1985)的理论框架 |
| 二、实现偏好理论 |
| 三、投机性交易动机 |
| 第三章 个人投资者V形处置效应研究 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 研究设计 |
| 一、数据来源和样本选择 |
| 二、模型设定和变量定义 |
| 第三节 实证结果 |
| 一、个人投资者交易特征 |
| 二、回归分析 |
| 第四节 研究结论 |
| 第四章 机构投资者V形处置效应研究 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 中国机构投资者发展历程 |
| 第三节 研究设计 |
| 一、数据来源和样本选择 |
| 二、模型设定和变量定义 |
| 第四节 实证结果 |
| 一、机构投资者交易特征 |
| 二、回归分析 |
| 第五节 本章结论 |
| 第五章 V形处置效应对A股定价的影响 |
| 第一节 引言 |
| 第二节 样本与变量 |
| 一、数据来源和样本选择 |
| 二、变量定义 |
| 第三节 V形处置效应与A股定价 |
| 一、股票净卖出压力VNSP的计算 |
| 二、描述性统计 |
| 三、投资组合分析 |
| 四、横截面回归检验 |
| 五、稳健性检验 |
| 第四节 进一步分析 |
| 第五节 结论 |
| 第六章 研究结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 一、个人投资者V形处置效应 |
| 二、机构投资者V形处置效应 |
| 三、V形处置效应对A股定价的影响。 |
| 第二节 研究局限 |
| 第三节 研究启示 |
| 第四节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A VNSP的计算 |
| 附录 B 我国基金行业发展历程 |
| 附录 C A股投资者数量 |
| 附录 D 个人投资者持股和交易占比 |
| 附录 E 持股时长的计算 |
| 致谢 |
| 个人简历及在学期间发表的研究成果 |
（8）中国政府股票市场救助行为研究 ——基于2015年救市行为的分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 导论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究创新 |
| 1.3 论文的主要不足之处 |
| 1.4 研究结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 政府救助股市的必要性研究 |
| 2.1.1 股市危机的特征 |
| 2.1.2 政府干预股票市场的利弊之争 |
| 2.2 政府救市政策的方式及政策效应的评价 |
| 2.2.1 政府干预政策的目标及方式划分 |
| 2.2.2 股市平准基金的设立 |
| 2.2.3 政府干预股市的政策效应 |
| 2.3 中国政府干预股票市场行为研究总结 |
| 2.3.1 中国政府干预股市的必要性研究 |
| 2.3.2 中国政府历次干预股市的方式及影响分析 |
| 2.3.3 2015年中国股市崩盘的成因分析 |
| 2.3.4 中国政府救市行为的理论研究与不足 |
| 2.3.5 中国政府救市行为的实证研究与不足 |
| 2.4 政府股市干预策略的处置理论探究 |
| 2.4.1 政府干预措施退市的必要性 |
| 2.4.2 政府干预措施的退出困境 |
| 2.4.3 中国政府救市行动的后处置研究进展 |
| 2.5 文献评述 |
| 第三章 各国(地区)政府股市救助政策的比较 |
| 3.1 自由放任走向积极干预的美国股市 |
| 3.1.1 “黑色星期四”:自由放任主义 |
| 3.1.2 “黑色星期一”:建立熔断机制 |
| 3.1.3 2000年互联网泡沫:交易制度改革 |
| 3.1.4 2008年金融危机:不良资产救助计划 |
| 3.1.5 2020年股市崩盘:无限量量化宽松 |
| 3.2 股市平准基金盛行的亚洲市场 |
| 3.2.1 日本经济泡沫与非传统货币政策 |
| 3.2.2 1997年东南亚金融危机与政府注资 |
| 3.2.3 俄罗斯金融危机与政府借贷 |
| 3.2.4 1998年中国香港金融危机与盈富基金 |
| 3.2.5 中国台湾股市危机与股市平准基金 |
| 3.3 中国大陆的股市干预史 |
| 3.3.1 中国2015年以前的历次股市干预 |
| 3.3.2 2015年中国政府救市计划简介 |
| 3.3.3 中国政府的股市干预措施总结 |
| 3.4 各国(地区)政府救市政策对比 |
| 小结 |
| 第四章 中国政府入市的理论分析 |
| 4.1 噪声交易模型在中国股市的适用性 |
| 4.2 入市模型基本假设 |
| 4.3 无政府干预的市场均衡 |
| 4.4 政府股市干预的行为及其目标 |
| 4.5 政府干预下的市场均衡 |
| 4.6 政府入市效应的理论假说 |
| 小结 |
| 第五章 中国政府救市资金运行的统计分析 |
| 5.1 救市资金持股统计 |
| 5.1.1 持股规模 |
| 5.1.2 持股结构 |
| 5.2 救市资金动态追踪 |
| 5.2.1 持股规模变动 |
| 5.2.2 持股结构调整 |
| 5.3 救市资金持股指数编制 |
| 5.3.1 指数计算说明 |
| 5.3.2 救市资金整体持股指数 |
| 小结 |
| 第六章 中国政府救市效果的实证检验 |
| 6.1 救市资金对市场流动性的影响 |
| 6.1.1 流动性衡量及假设 |
| 6.1.2 模型设定与变量说明 |
| 6.1.3 变量说明及样本描述性统计 |
| 6.1.4 DID流动性实证结果 |
| 6.1.5 稳健性检验 |
| 6.2 救市资金对市场整体波动性的影响 |
| 6.2.1 模型设定及假设 |
| 6.2.2 样本描述性统计 |
| 6.2.3 序列平稳性检验 |
| 6.2.4 GARCH模型检验结果 |
| 6.3 救市资金对个股波动性的影响 |
| 6.3.1 模型设定及假设 |
| 6.3.2 样本描述性统计 |
| 6.3.3 固定效应面板回归检验结果 |
| 6.3.4 GMM稳健性检验 |
| 6.4 救市资金的影响机制分析 |
| 6.4.1 噪声交易的量化 |
| 6.4.2 噪声交易机制检验 |
| 小结 |
| 第七章 中国政府股市救助资金退出策略(后处置)研究 |
| 7.1 中国政府退市策略的理论研究 |
| 7.1.1 退市模型设定 |
| 7.1.2 定义均衡策略 |
| 7.1.3 退市均衡策略求解 |
| 7.1.4 两期模型下的政府退市策略设计 |
| 7.1.5 政府退市模型的政策含义 |
| 7.2 救市资金退市的现实依据 |
| 7.2.1 收益率估算方法 |
| 7.2.2 救市资金初始成本核算 |
| 7.2.3 救市资金累计收益率核算 |
| 7.2.4 救市资金与A股股指收益比较 |
| 7.2.5 救市资金收益横向比较 |
| 小结 |
| 第八章 研究总结与政策建议 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（9）风险投资网络对上市公司的治理效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 概述 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究问题 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究对象与研究框架 |
| 1.2.1 研究对象 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 主要思路与研究方法 |
| 1.4 本文创新之处 |
| 第2章 概念界定与相关理论 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.2 相关理论 |
| 第3章 文献综述 |
| 3.1 社会网络文献回顾 |
| 3.1.1 董事网络的治理效应 |
| 3.1.2 风险投资网络的治理效应 |
| 3.2 风险投资文献回顾 |
| 3.2.1 风险投资与IPO抑价 |
| 3.2.2 风险投资与企业绩效 |
| 3.2.3 风险投资与股价信息含量 |
| 3.2.4 风险投资与股价崩盘风险 |
| 3.2.5 风险投资与盈余管理 |
| 3.2.6 风险投资与企业创新 |
| 3.3 文献评述 |
| 第4章 风险投资网络对股价质量的影响研究 |
| 4.1 研究假设 |
| 4.1.1 风险投资网络与创业板IPO抑价 |
| 4.1.2 风险投资网络与股价信息含量 |
| 4.1.3 风险投资网络与股价崩盘风险 |
| 4.2 数据与模型设定 |
| 4.2.1 主要变量定义 |
| 4.2.2 模型设定 |
| 4.3 实证结果分析 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 实证结果分析 |
| 4.4 与风险投资持股的比较分析 |
| 4.5 稳健性检验 |
| 4.5.1 替换主要变量 |
| 4.5.2 内生性检验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 风险投资网络对盈余管理的影响研究 |
| 5.1 研究假设 |
| 5.2 数据与模型设定 |
| 5.2.1 主要变量定义 |
| 5.2.2 模型设定 |
| 5.3 实证结果分析 |
| 5.3.1 样本描述性统计 |
| 5.3.2 回归结果分析 |
| 5.4 与风险投资持股的比较分析 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.5.1 替换主要变量 |
| 5.5.2 内生性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 风险投资网络对创新水平的影响研究 |
| 6.1 研究假设 |
| 6.2 数据与模型设定 |
| 6.2.1 主要变量定义 |
| 6.2.2 模型设定 |
| 6.3 实证结果分析 |
| 6.3.1 样本描述性统计 |
| 6.3.2 回归结果分析 |
| 6.4 与风险投资持股的比较分析 |
| 6.5 稳健性检验 |
| 6.5.1 替换主要变量 |
| 6.5.2 内生性检验 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 结论、建议与不足 |
| 7.1 文章结论 |
| 7.1.1 风险投资网络的治理效应 |
| 7.1.2 风险投资持股的治理效应 |
| 7.1.3 比较与总结 |
| 7.2 文章建议 |
| 7.3 文章的不足之处 |
| 参考文献 |
| 附录A 相关系数矩阵 |
| 致谢 |
| 个人简历在读期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）深港通对我国股票市场波动性影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、意义及目的 |
| 1.1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.2 研究内容与研究思路 |
| 1.3 研究创新与展望 |
| 1.3.1 研究创新 |
| 1.3.2 研究展望 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 波动率模型研究综述 |
| 2.1.1 自回归条件异方差类模型 |
| 2.1.2 随机波动模型 |
| 2.1.3 已实现波动率研究现状 |
| 2.2 沪港通和深港通相关文献综述 |
| 2.2.1 对沪港通和深港通定性的研究 |
| 2.2.2 对沪港通和深港通定量的研究 |
| 2.3 综合评述 |
| 第三章 基本理论 |
| 3.1 股市波动理论 |
| 3.1.1 股票市场的波动特性 |
| 3.1.2 对外开放对资本市场波动性的影响 |
| 3.2 联动性研究的理论基础 |
| 3.2.1 股市联动性的内在机制 |
| 3.2.2 内地股市和香港股市联动性分析 |
| 第四章 深港通开通前后深市波动特征 |
| 4.1 SV模型的构建 |
| 4.1.1 分式布朗运动的定义及性质 |
| 4.1.2 SV模型的构建 |
| 4.2 模型的估计方法 |
| 4.3 数据和描述性统计 |
| 4.4 实证分析 |
| 4.4.1 Hurst指数分析 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 模型诊断 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 深港通背景下深市与港市波动溢出效应 |
| 5.1 股市间溢出效应模型 |
| 5.2 数据来源和检验 |
| 5.2.1 数据来源 |
| 5.2.2 单位根和格兰杰因果检验 |
| 5.3 实证分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 深港通对深市股价波动性的影响 |
| 6.1 影响机理与研究假设 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 实证模型及变量定义 |
| 6.2.2 数据来源 |
| 6.3 实证结果 |
| 6.3.1 描述性统计 |
| 6.3.2 实证结果 |
| 6.4 进一步分析 |
| 6.4.1 深港通活跃成交股 |
| 6.4.2 盈余管理 |
| 6.4.3 噪音交易 |
| 6.4.4 公司治理 |
| 6.5 稳健性检验 |
| 6.5.1 境外投资者持股的影响 |
| 6.5.2 产权性质的影响 |
| 6.5.3 其他稳健性检验 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论与建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录 A:估计随机波动率模型中参数的OpenBUGS程序 |
| 附录 B:估计GC-MSV模型中参数的OpenBUGS程序 |
| 附录 C:分式O-U过程随机波动率模型核密度仿真图 |
| 附录 D:GC-MSV模型核密度仿真图 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、机构投资者是否有助于股市的稳定?（论文参考文献）
- [1]我国资产价格泡沫的形成机理与传染效应研究[D]. 林思涵. 吉林大学, 2021(01)
- [2]信息不对称下互联网借贷利率决定机制及影响因素研究[D]. 水兵兵. 山东大学, 2021(11)
- [3]保险资金持股对我国股市波动性的影响研究[D]. 田璐瑶. 山东财经大学, 2021(12)
- [4]基于结构突变的人民币汇率与股票市场间动态溢出效应研究[D]. 吴筱菲. 东华大学, 2021(01)
- [5]融券卖空对资本市场定价效率的影响研究 ——因果识别、机制检验与异质性分析[D]. 潘凌云. 吉林大学, 2020(03)
- [6]金融危机后美国投资银行业务调整研究[D]. 孙碧涵. 吉林大学, 2020(03)
- [7]投资者V形处置效应与资产定价[D]. 李金龙. 上海财经大学, 2020(04)
- [8]中国政府股票市场救助行为研究 ——基于2015年救市行为的分析[D]. 王晓丹. 山东大学, 2020(02)
- [9]风险投资网络对上市公司的治理效应研究[D]. 郑忱阳. 对外经济贸易大学, 2020(01)
- [10]深港通对我国股票市场波动性影响研究[D]. 毛小丽. 华南理工大学, 2020(02)