高杠杆的中国股市：很危险
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高杠杆的中国股市：很危险。
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TA的推荐TA的最新馆藏中国股市噪声交易实证研究--《哈尔滨工业大学》2013年博士论文
中国股市噪声交易实证研究
【摘要】：由于信息不对称，政府和投资者的博弈是一种独裁者博弈模式，有限理性的噪声交易者和非完全理性的噪声交易者占很大的比重，个人投资者和机构投资者都有从众心理，我国股市存在着传统金融理论（CAPM、EMH、MPT）无法解释的金融异象：由于投资者认知偏差造成的从众心理和“羊群效应”，投资者的反应过度和反应不足以及股票市场上的动量效应和长期反转效应等。本文从我国股市的实际出发，利用现代行为金融学有关噪声交易的理论，采用文献分析法、对比分析法和实证分析法对我国股市噪声交易的成分、杠杆效应和正反馈交易进行了实证研究。
对噪声交易的理论进行了论述。包括噪声交易理论的由来，以及噪声交易的本质和内涵，并对噪声交易的风险和行为机制进行了界定。讨论了DSSW模型和噪声交易者的生成和获利机制。讨论了BSV、DHS和HS理论，以解释投资者的反应过度和反应不足，以及股票市场上的动量效应和长期反转效应。在分析中国股市噪声交易类型的基础上，结合中国股市的发展态势分析了中国股市噪声交易的特殊表现：大幅波动、高换手率、受政策影响大等。
研究了我国股市噪声交易的成分。以方差比检验（Variance-Ratio Test, VRT）为基础来构造一个噪声成分检验（Noise Composition Test, NCT）指标，并以此做纵向分析，考察中国股票市场在股改前和股改后的噪声成分。同时以近似全流通的股票和整个大盘做了横向比较。
研究了我国股市噪声交易的杠杆效应。我国股票市场存在噪声交易的行为常常受到政策的干扰。而行业特征的区间受到杠杆效应影响不同。基于沪深300行业指数，利用ARMA-GARCH模型分析了沪深的各个代表性行业指数的波动性，GARCH（1,1）模型中各行业的a+均小于1且非常接近1，表明各个行业的GARCH过程是宽平稳的，行业的波动呈现集聚性和持续性，外部的冲击对条件方差的影响具有持久性。TARCH（1,1）和EGARCH（1,1）模型较好地说明各种外部因素对各行业的冲击影响，表现为杠杆效应和非对称性效应，且模型都消除了ARCH效应。这两个模型都说明了各行业间均存在明显的杠杆效应，“利坏消息”冲击比等量的“利好消息”冲击会产生更强的的波动。
过度的噪声交易特别是正反馈交易是引起我国股市大起大落的主要原因。选用包括上证综合指数和深圳成分指数，中小板指数，沪深300指数，封闭式基金指数五个样本，采用非对称的GARCH-M模型，对我国股市存在的正反馈交易进行了实证研究。结果表明我国存在使用正反馈交易策略的噪声交易者，两市的日收益与噪声交易者行为有关；大盘蓝筹股的上市对治理噪声和遏制正反馈交易有积极作用；中小板的正反馈交易最为明显，其次是封闭式基金，然后是深圳成份指数、上证指数、最后是沪深300指数。
利用资产定价模型BAPM，以受行政处罚的上市公司为样本研究过度的噪声交易。选用年内受到中国证监会行政处罚的上市公司，从2006年1月到2009年12月的收益率作为分析的样本，同时取其对应的同行业的配对公司进行实证研究。发现噪声交易者风险（NTR）与股票超额收益是显著负相关的，显著性越高，那么投资者投资此类股票受到损失的可能性越大。
本文在下述几个方面有所创新：第一，以VRT为基础构造NCT指标，分析了我国股市噪声交易的特殊性并进行了实证检验，并利用ARMA-GARCH模型对我国股市噪声交易引起的杠杆效应分行业进行了实证研究；第二，建立基于正反馈交易的证券资产收益率均衡模型，并结合非对称的GARCH-M模型对我国具有代表意义的五个指数进行了实证分析；第三，以行为资产定价模型BAPM为基础，分三种类型对受处罚的上市公司的噪声交易进行了的实证分析。
【关键词】：
【学位授予单位】：哈尔滨工业大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2013【分类号】：F832.51;F224【目录】：
摘要3-5Abstract5-13第1章 绪论13-32 1.1 选题的背景和意义13-15
1.1.1 选题的背景13-14
1.1.2 选题的意义14-15 1.2 国内外研究现状15-27
1.2.1 国外研究现状15-19
1.2.2 国内研究现状19-26
1.2.3 国内外研究述评26-27 1.3 本文研究的主要内容与结构安排27-29
1.3.1 本文研究的主要内容27
1.3.2 本文研究的章节安排27-29 1.4 本文研究的主要方法和技术路线29-32第2章 噪声交易研究的理论基础32-47 2.1 噪声交易的由来32-33 2.2 噪声交易本质和内涵33
2.2.1 噪声的本质33
2.2.2 噪声交易的内涵33 2.3 噪音交易者、噪音交易者风险及其行为机制33-34
2.3.1 噪声交易者的科学划分33-34
2.3.2 噪声交易者风险（NTR）34 2.4 DSSW模型34-37
2.4.1 DSSW基础模型35-36
2.4.2 DSSW扩展模型36-37
2.4.3 噪声交易者的生存和获利机制37 2.5 投资者行为决策模型37-46
2.5.1 BSV模型38-41
2.5.2 DHS模型41-45
2.5.3 统一理论模型45-46 2.6 本章小结46-47第3章 中国股市噪声的特殊表现47-61 3.1 中国股市噪声交易类型47-49
3.1.1 噪声交易的特殊类型47
3.1.2 我国股市噪声交易者现状47-49 3.2 中国股市噪声交易形成的机理分析49-52
3.2.1 主体行为偏差49-51
3.2.2 市场制度约束51-52 3.3 中国股市的特点52-55
3.3.1 中国股市的规模特点52-54
3.3.2 中国股市发展的结构特点54-55 3.4 中国股市噪声交易的表现程度55-60
3.4.1 噪声交易引起股市大幅波动55-57
3.4.2 高换手率57-58
3.4.3 股市受政策的影响较大58-60 3.5 本章小结60-61第4章 中国股市的噪声交易成分和杠杠效应61-79 4.1 中国股市噪声交易成分研究61-65
4.1.1 中国股市特有的噪声交易成分61
4.1.2 噪声成分（NCT）模型61-62
4.1.3 数据来源与说明62-64
4.1.4 噪声成分分析结果64
4.1.5 结论与建议64-65 4.2 中国股市的杠杆效应65-78
4.2.1 杠杆效应检验模型66-69
4.2.2 实证数据的选取69-70
4.2.3 行业指数的描述性统计70-72
4.2.4 指数收益率的平稳性检验72
4.2.5 杠杆效应检验72-77
4.2.6 实证结果77-78 4.3 本章小结78-79第5章 噪声交易引起股价过度波动的实证分析79-92 5.1 正反馈交易模型79-84
5.1.1 正反馈交易的形成机制和基本模型80-81
5.1.2 不同类型投资者的交易策略81-84 5.2 基于正反馈交易的资产收益模型和非对称的GARCH模型84-86 5.3 数据选取86-90
5.3.1 数据说明86-87
5.3.2 数据平稳性分析87-90 5.4 正反馈的实证结果90 5.5 实证结论90-91 5.6 本章小结91-92第6章 基于BAPM模型的噪声交易分析92-105 6.1 行为资产定价模型BPTM92-96
6.1.1 传统资产定价和组合理论的局限性92-94
6.1.2 行为资产定价模型94-96 6.2 基于BAPM的NTR的构建96-97
6.2.1 噪声交易者风险（NTR）的定义96
6.2.2 构造动量指数DVI96
6.2.3 DIV指数的计算96-97 6.3 数据来源97-100
6.3.1 数据选取97-100
6.3.2 数据处理100 6.4 实证结果和显著性检验100-104 6.5 实证结论104 6.6 本章小结104-105结论105-107参考文献107-115攻读博士学位期间发表的学术论文115-117致谢117-118个人简历118
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