导读:本文包含了市场调整模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,流动性,溢价,因子,剩余,收益,门限。
市场调整模型论文文献综述
张赫茨[1]（2018）在《创业板市场发行监管规则调整对IPO抑价率影响——基于DID模型的实证分析》一文中研究指出IPO抑价在国内外股票市场一直都是一个普遍现象,它反映了一级市场资源配置的低效率。这一现象引起了学术界的高度关注,国内外学者也对这一现象背后的原因进行了大量的研究。我国创业板市场2009年10月30日正式开市以来,IPO抑价率同其它市场一样也一直居高不下。为了提高我国创业板市场的新股定价效率,中国证监会对我国创业板市场的发行监管规则也进行了多次调整,但发行监管规则的调整对我国创业板市场的新股定价效率到底影响几何,学术界对此探讨甚少。因此通过建立双重差分模型(DID模型)来对发行监管规则调整对我国创业板市场IPO抑价率影响进行研究,得到发行监管规则调整短期内没有实现提高新股定价效率的目的。(本文来源于《现代商贸工业》期刊2018年13期）
蒋乐[2]（2017）在《流动性调整资产定价模型在中国股票市场中的实证分析》一文中研究指出在金融领域中,流动性作为一种影响金融资源分配的决定性因素被公认为是引发股票价格变动的重要影响因子,对流动性的研究已然成为了确定股票定价问题方面的一个重要课题。然而,目前大多数的资产定价模型往往是在无风险环境的前提下建立的,忽视了流动性风险在资产定价中的重要作用,有违市场运作的客观规律。本文研究的主要目的是探讨在中国股票市场中流动性以及流动性风险对股票超额收益的影响,并实证分析加入流动性风险因子后的定价模型在股票市场中的适用性问题。本文首先在时间序列和截面上分别对上海股票市场各项因子和流动性进行了分析,发现流动性因子在各因素中波动性最强,且这种不稳定性有逐年递增的趋势。随后利用高频买卖价差指数作为流动性测度构建流动性风险因子"到#,并结合F-F叁因素模型,建立无条件下的流动性调整资产定价模型,进而对上海股票市场进行分析。结果显示系统流动性风险以及定价模型在上海股票市场中的定价效果显着,但流动性风险$和#随着待测股票市值的增大逐渐失去了对超额收益的解释能力。由于买卖价差指数是一个高频指数,测量数据异常庞大。本文利用高低价差指数取代买卖价差,简化了数据处理量,从而在更广的样本区间中进行分析,实现对股票多年数据的处理。以2008年金融危机为例,利用定价模型分别在金融危机之前和之后验证了流动性风险对股票超额收益的影响。结果表明在熊市中流动性风险的溢价影响比在牛市中更强烈。另外,从不同行业的实证结果来看,流动性风险在钢铁行业,农林牧业这类低流动性,同时具有周期性的行业中对超额收益有较好的解释作用。为了排除实验的偶然性,本文利用其他两种不同的流动性指数进行验证,结果依然准确。最后通过复杂网络技术发现,自身流动性较低的股票其流动性风险在网络中的度较低,同时流动性风险在相互影响上具有行业效应,流动性风险容易在相同或相关的行业中形成相互影响。(本文来源于《江苏大学》期刊2017-06-01）
胡方琦,宋琴[3]（2016）在《中国上市商业银行市场流动性风险研究——基于流动性调整的在险价值模型》一文中研究指出本文以16家上市商业银行的股价为样本数据,选取2007—2015年为样本区间,建立GARCH-LaVa R模型,分析我国上市商业银行的市场流动性风险。实证结果表明:大型国有银行更易受到市场流动性风险冲击,且银行业的整体风险水平的波动与宏观经济的走势趋同。La-Va R模型的使用给商业银行的流动性风险监管提供了新的思路与方法。(本文来源于《金融发展研究》期刊2016年09期）
宋玉臣,乔木子[4]（2016）在《中美股票市场信息冲击的非对称性调整特征与联动性效应——基于门限协整的误差修正模型》一文中研究指出美国是世界上最大的经济体,其股票市场的代表性和国际影响不言而喻。研究中美股票市场信息冲击的非对称性调整特征与联动性效应对于科学认识中国股票市场具有重要的参考价值。因此,本文以上证指数和S&P500指数为研究对象,通过四种门限自回归的误差修正模型分析中美股票市场间的联动效应和非对称性调整特征。实证结果表明:美国股票市场对中国存在显着的单向联动效应以及短期均衡关系;与美国股市相比,中国股票市场表现为显着的非对称性调整特征,对正向信息冲击反应速度较快,而市场对负向信息反应的效率较低。(本文来源于《浙江社会科学》期刊2016年09期）
孙焱林,王付顺[5]（2015）在《美国货币政策非预期调整对中国股票市场的时变冲击效应研究——基于TVP-GARCH模型》一文中研究指出本文利用联邦基金期货数据计算美国货币政策非预期调整,进而建立TVP-GARCH模型,研究美国货币政策非预期调整对中国股票市场的时变冲击效应。实证结果发现,中国股票市场受到美国货币政策非预期调整的显着性影响,在2000年之前非预期的联邦基金利率上升会导致中国股票市场收益显着下降,而2000年之后非预期的联邦基金利率上升会导致中国股票市场收益显着上升(2008年金融危机期间除外)。本文还发现中国股票市场在金融危机期间受到美国货币政策非预期调整的影响更大。(本文来源于《武汉金融》期刊2015年12期）
许汝俊,龙子午,姚逍遥[6]（2014）在《全流通时代下高管股权激励择机行为研究——基于动态Bayes及市场调整模型的分析》一文中研究指出2005年股权分置改革以来来,部部分非流通股转为流通股,有关股权激励制度负面效应的研究越来越多,但是并未系统全面地分析股权激励公司中可能存在的经理人择机行为行为。文章从阐述经理人牟利动机出发出发,通过动态贝叶斯纳什均衡分析股权激励制度原理所引发的经理人行为动机,结合市场调整模型实证检验股权激励公司中压低行权价或授予价的现象现象,并比较分析激励类型、公司性质对这种择机行为的影响程度,从股权激励计划要素、环境等方面提出针对性建议,以期为完善公司股权激励提供一定的借鉴。(本文来源于《企业经济》期刊2014年12期）
王建勇[7]（2013）在《基于流动性溢价视角下FF叁因子模型在我国股票市场中的调整研究》一文中研究指出在Amihud研究的基础上构造了非流动性比率作为衡量股票市场流动性的指标,并验证了我国股票市场流动性溢价现象的存在。该现象对传统的资产定价模型造成了很大的冲击,传统的FF叁因子模型无法解释流动性溢价现象,依照FF叁因子模型中公司规模效应因子和账面市值比效应因子的思路构造了流动性因子,并将流动性因子融入到传统的FF叁因子模型中。实证结果表明调整之后的FF叁因子模型能够充分地解释流动性溢价现象,在研究过程中还证实了小公司效应和高账面市值比效应理论。(本文来源于《中南财经政法大学研究生学报》期刊2013年02期）
李育贤,左培文[8]（2013）在《基于季节调整模型的中国汽车市场短期滚动预测方法研究》一文中研究指出本文在分析了汽车市场发展的基本特征和影响因素的基础上,研究了基于季节调整模型的短期滚动预测方法,并以汽车销量作为时间序列进行了实证研究,对2013年月度汽车销量进行了预测。(本文来源于《汽车工业研究》期刊2013年03期）
王立夏,张天西[9]（2012）在《风险因子调整的叁阶段剩余收益模型的应用研究——基于中国资本市场1999～2010年截面数据分析》一文中研究指出在总结梳理奥尔森模型及后来学者所提出的系列叁阶段剩余收益模型基础上,选择有代表性的叁阶段剩余收益模型(TSSV-θ),结合作者提出的新的叁阶段剩余收益模型,即风险因子调整的叁阶段剩余收益模型(RIM-σ2),利用中国市场的数据进行实用性比较研究,同时选择单一上市公司数据就RIM-σ2模型进行实际的运用分析。结果表明,RIM-σ2模型在理论和实证上均具有较好的优越性和实用性,可以作为一种有效的企业价值评估方法。(本文来源于《经济问题》期刊2012年11期）
龚鹰武[10]（2012）在《中国股票市场流动性溢价风险的实证研究——基于自由流通额调整的收益模型(FARM)》一文中研究指出2005年,Weill提出自由流通量调整的收益模型(Float-Adjusted Return Model,FARM),该模型假设系统流动性风险为资产价格唯一的风险因子,资产的流动性价差与其自由流通额的倒数成比例。中国股票市场全流通条件下的股本结构为利用FARM模型研究流动性风险与流动性溢价提供了十分有利的条件。利用自由流通额等指标扩展FARM建立实证研究模型,并利用中国股票市场样本数据对我国股市流动性溢价问题进行实证研究。研究表明自由流通额可以用来衡量各股票及市场的流动性水平,市场规模对我国股市收益的横截面变差仍具有明显的解释力度,我国股票市场存在"规模效应",但"价值效应"在样本期内没有表现出来。(本文来源于《中南财经政法大学研究生学报》期刊2012年03期）
市场调整模型论文开题报告
（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：
在金融领域中,流动性作为一种影响金融资源分配的决定性因素被公认为是引发股票价格变动的重要影响因子,对流动性的研究已然成为了确定股票定价问题方面的一个重要课题。然而,目前大多数的资产定价模型往往是在无风险环境的前提下建立的,忽视了流动性风险在资产定价中的重要作用,有违市场运作的客观规律。本文研究的主要目的是探讨在中国股票市场中流动性以及流动性风险对股票超额收益的影响,并实证分析加入流动性风险因子后的定价模型在股票市场中的适用性问题。本文首先在时间序列和截面上分别对上海股票市场各项因子和流动性进行了分析,发现流动性因子在各因素中波动性最强,且这种不稳定性有逐年递增的趋势。随后利用高频买卖价差指数作为流动性测度构建流动性风险因子"到#,并结合F-F叁因素模型,建立无条件下的流动性调整资产定价模型,进而对上海股票市场进行分析。结果显示系统流动性风险以及定价模型在上海股票市场中的定价效果显着,但流动性风险$和#随着待测股票市值的增大逐渐失去了对超额收益的解释能力。由于买卖价差指数是一个高频指数,测量数据异常庞大。本文利用高低价差指数取代买卖价差,简化了数据处理量,从而在更广的样本区间中进行分析,实现对股票多年数据的处理。以2008年金融危机为例,利用定价模型分别在金融危机之前和之后验证了流动性风险对股票超额收益的影响。结果表明在熊市中流动性风险的溢价影响比在牛市中更强烈。另外,从不同行业的实证结果来看,流动性风险在钢铁行业,农林牧业这类低流动性,同时具有周期性的行业中对超额收益有较好的解释作用。为了排除实验的偶然性,本文利用其他两种不同的流动性指数进行验证,结果依然准确。最后通过复杂网络技术发现,自身流动性较低的股票其流动性风险在网络中的度较低,同时流动性风险在相互影响上具有行业效应,流动性风险容易在相同或相关的行业中形成相互影响。
（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。
市场调整模型论文参考文献
[1].张赫茨.创业板市场发行监管规则调整对IPO抑价率影响——基于DID模型的实证分析[J].现代商贸工业.2018
[2].蒋乐.流动性调整资产定价模型在中国股票市场中的实证分析[D].江苏大学.2017
[3].胡方琦,宋琴.中国上市商业银行市场流动性风险研究——基于流动性调整的在险价值模型[J].金融发展研究.2016
[4].宋玉臣,乔木子.中美股票市场信息冲击的非对称性调整特征与联动性效应——基于门限协整的误差修正模型[J].浙江社会科学.2016
[5].孙焱林,王付顺.美国货币政策非预期调整对中国股票市场的时变冲击效应研究——基于TVP-GARCH模型[J].武汉金融.2015
[6].许汝俊,龙子午,姚逍遥.全流通时代下高管股权激励择机行为研究——基于动态Bayes及市场调整模型的分析[J].企业经济.2014
[7].王建勇.基于流动性溢价视角下FF叁因子模型在我国股票市场中的调整研究[J].中南财经政法大学研究生学报.2013
[8].李育贤,左培文.基于季节调整模型的中国汽车市场短期滚动预测方法研究[J].汽车工业研究.2013
[9].王立夏,张天西.风险因子调整的叁阶段剩余收益模型的应用研究——基于中国资本市场1999～2010年截面数据分析[J].经济问题.2012
[10].龚鹰武.中国股票市场流动性溢价风险的实证研究——基于自由流通额调整的收益模型(FARM)[J].中南财经政法大学研究生学报.2012
论文知识图
