关于投资者行为研究数据的拓展方法及应用研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:71301158
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:20.5万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:G0105.管理统计理论与方法
- 结题年份:2016
- 批准年份:2013
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2014-01-01 至2016-12-31
- 项目参与者:缪柏其; 叶五一; 吴遵; 王成; 董翠玲; 丁瑜; 廖秋辰; 单军;
- 关键词:
项目摘要
The complexity of the financial markets is closely related to the behavior of their participants. So studies of the behavior of investors can reveal the dynamic of financial markets. However, the study of the behavior of investors severely constrained by the availability of investor transaction data. Due to disclosure requirement, the public available data of institutional holding are low frequency, i.e. quarterly. Obviously, It is difficult to discover the short-term dynamic of financial markets with the quarterly data. Therefore, we need to infer the daily investor trading behavior about which transaction is initiated by institutional investor or by individual investor. This project will use several statistical methods, such as non-parametric method, knot selection theory, change point theory, etc., to infer high-frequency daily institutional data from transaction data. Combined with the specific regime and different economic backgrounds of China, we apply the data to studying some issues related to China's financial markets. In summary, this project will provide new data, new methodologies, and new evidence on China capital market.
金融市场的复杂性与金融活动参与者的行为密切相关,研究参与者的行为有助于揭示金融市场的内在运作机制。现有关于投资者行为的研究主要利用各种公开获得的数据。受信息披露制度的限制,公开数据多是季度等低频数据,这对研究复杂金融系统的动态演化模式来说是远远不够的。 在投资者行为研究中,由于金融市场关于投资者高频数据可获得性的严重制约,如何对公开的低频数据进行拓展,即在现有公开的分笔交易数据中识别出每笔交易到底是机构投资者还是个人投资者主动发起,进而得到更高频率的投资者持股变化数据,就显得格外重要。 为此,本项目拟应用非参数方法、节点选择理论与变结构理论等多种统计拟合和计算方法,研究投资者交易行为数据的拓展问题;并结合中国的具体制度和不同经济背景,把相应成果应用于中国金融市场的相关问题的研究。
结项摘要
投资者行为研究受到金融市场关于投资者交易数据可获得性的严重制约。结合中国的具体制度和不同经济背景,对投资者行为研究数据进行拓展,进而研究中国金融市场投资者的行为有助于解释各种复杂的金融现象。本项目主要研究中国金融市场投资者交易数据的拓展问题以及与机构投资者行为相关的实证研究。项目研究内容及结果主要包括(1)利用中国股票市场可公开获得的分笔高频交易数据与公开披露的低频机构持股数据,对各种关于交易数据的投资者分类方法进行了基于中国金融市场的实证比较,系统给出了不同规模下的股票在不同模型下的参数估计,以及模型的拟合效果。进一步在Campbell,Ramadorai和Schwartz(2009)的模型中加入考虑中国金融市场不同经济形势的变量,把模型应用于中国股票市场,得到更好的拟合效果。(2)应用变结构模型—基于自正则的K-S变点检验方法对QFII羊群行为的变结构进行检验,进而分析QFII羊群行为的变动模式与金融危机的关系。结果表明:QFII作为外来资金,在2008年的金融危机中,没有表现出显著的羊群行为,相反其羊群行为是不断减弱的。(3)采用LSV方法研究保险公司是否存在羊群行为。研究结果表明不论是按时期还是股票规模检验,保险公司的投资行为均不存在羊群效应。(4)基于分笔高频交易数据研究了机构每日持股与股价信息效率的关系。研究结果发现中国A股市场机构每日持股与股价信息效率是显著负相关的,即机构持股越多的股票股价信息效率越低。(5)研究了定向增发中机构投资者扮演的角色。结果发现,在定向增发中机构投资者并没有信息优势,其配股比例与增发公司未来的收益表现出负相关性,而且无论是短期还是长期,这种负相关都是显著的;机构投资者的配股比例和定向增发前持股比例都与定向增发折扣呈显著负相关关系。
项目成果
期刊论文数量(6)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
基于自正则的K-S方法对QFII羊群行为的变点检验
- DOI:--
- 发表时间:2016
- 期刊:数理统计与管理
- 影响因子:--
- 作者:潘婉彬;丁瑜;罗丽莎
- 通讯作者:罗丽莎
保险公司存在羊群行为吗
- DOI:--
- 发表时间:2014
- 期刊:财经科学
- 影响因子:--
- 作者:潘婉彬;廖秋辰;罗丽莎
- 通讯作者:罗丽莎
Short- and Long-Run Business Conditions and Expected Returns
短期和长期业务状况和预期回报
- DOI:10.2139/ssrn.2378554
- 发表时间:2014-05
- 期刊:Management Science
- 影响因子:5.4
- 作者:Qi Liu;Libin Tao;Weixing Wu;Jianfeng Yu
- 通讯作者:Jianfeng Yu
基于自正则的K-S方法的均值变点检验——对我国上证综指的实证分析
- DOI:--
- 发表时间:2013
- 期刊:中国科学技术大学学报
- 影响因子:--
- 作者:罗丽莎;潘婉彬;缪柏其
- 通讯作者:缪柏其
The Structural Change of Mutual Fund herding in China Stock Market
中国股市基金羊群效应的结构性变化
- DOI:10.22495/cocv12i3p5
- 发表时间:2015
- 期刊:Corporate Ownership & Control
- 影响因子:--
- 作者:wanbin pan;jun shan
- 通讯作者:jun shan
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其他文献
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