导读:本文包含了股指收益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:股指,收益,长城,结构性,基金,收益率,板块。
股指收益论文文献综述
刘汉斌,段江娇[1]（2019）在《金融科技板股指收益与其网络搜索的相关性研究》一文中研究指出网络热度在众多研究中均被认为会对投资者对相关观念股票的投资决策产生影响。而金融科技作为一个新兴概念,目前引起了越来越多的投资者的关注,对于相关概念的搜索也日益增多。因此,使用VAR模型分析了金融科技概念板块股指收益与百度指数关键词"金融科技"之间的关系,进而探索百度指数与金融科技板块之间的关系。选取了2016年1月1日至2017年6月30日的"金融科技"百度指数以及对应的股票板块指数进行实证分析。实证结果表明,金融科技概念板块超额收益率与其对应的百度指数之间存在相关性。希望研究结果对证券市场监管具有一定的借鉴意义。(本文来源于《经济研究导刊》期刊2019年05期）
张燕北,江右[2]（2018）在《股指回到“熔断底” 六成主动偏股基金获正收益》一文中研究指出一批偏股基金彰显超强主动管理能力。2016年1月，A股市场出现“熔断”，当月上证指数一度跌至2638点底部，而后经过两年多的起伏之后如今又回到2638点附近，9月14日，最新收盘点位为2682点。权重股集中的上证指数回到此前底部，而深(本文来源于《中国基金报》期刊2018-09-17）
张钊[3]（2018）在《中国股指期货收益波动非对称性研究》一文中研究指出本文主要研究了中国当前金融市场中已有的叁种股指期货:沪深300、中证500以及上证50股指期货日收益率波动所体现的非对称性。通俗地说,收益率波动的非对称性是指利好消息或者利空消息对收益率波动大小所造成的不对称现象。起初关于非对称性的研究大部分集中在股票市场,例如Christie(1982)[8]研究发现股票当期收益率与未来波动率之间存在负相关关系。他认为在其他情况相同时,股价上升收益率增大,公司市值升高进而公司的债务/资产比例下降,投资者持股风险会随之下降;同理当股价下跌时,会造成上市公司杠杆率上升,投资者理论上面临更大的投资风险,因此非对称性又称为杠杆效应。关于股指期货市场的研究多集中在国外成熟市场,对于中国本土股指期货的研究主要是相对较少,赖文炜、陈云(2015)[33]运用GJRGARCH模型,研究了我国沪深300股指期货主力合约的非对称性,并且与标普500股指期货做了对比,发现就沪深300股指期货而言,我国股指期货市场非对称性相对较弱。本文仍然使用GARCH模型建模的方法,但尽可能采用多种非对称GARCH类模型来研究,对当前中国金融市场上的叁种股指期货日收益波动率建模来分析研究其非对称性,并结合中国金融市场做出合理的解释。本文分两部分展开研究:第一部分利用Garch类模型对股指期货日收益率进行建模,检验验证沪深300、中证500以及上证50叁种股指期货是否有波动非对称性现象。第二部分基于VaR-Garch类模型对叁种股指期货日收益在险值进行比对,检验收益波动的非对称性能否提高VaR预测的准确性。第一部分,首先对叁种股指期货的日收益率进行平稳性检验,结果显示平稳。随后依次对叁种股指期货进行ARCH效应检验,发现沪深300股指期货、中证500以及上证50股指期货均存在条件异方差性。运用Garch、Tarch、Egarch以及Parch模型分别对叁种股指期货建模,从参数估计结果发现:沪深300股指期货在2014年10月27号至2018年1月26号存在明显的反杠杆效应,即利好消息对波动的影响大于利空消息;中证500股指期货自2015年4月16日上市以来表现出明显的杠杆效应;而上证50股指期货并没有表现出杠杆效应;第二部分主要检验非对称性冲击是否能提高VaR预测准确性。因期货市场可以做多或者做空,本文同时考虑到多头和空头双方的投资组合并进行在险值预测。通过LR似然比检验,发现非对称的Garch模型预测准确性高于普通Garch模型:沪深300股指期货存在反杠杆效应,空头头寸的VaR预测准确性更高;中证500股指期货由于存在杠杆效应,多头头寸的VaR预测相对更加准确;上证50股指期货由于没有表现出明显的非对称效应,因而其预测准确性与Garch模型一致。(本文来源于《山东大学》期刊2018-04-20）
李博[4]（2017）在《基于高频数据的股指期货收益波动特征及套期保值研究》一文中研究指出近十年来,我国股票以及期货市场发生了较大幅度的波动以及震荡,证券以及期货市场面临的不确定性渐渐增加,正确科学的刻画、度量市场的波动性,正确合理发挥期货等金融衍生品的积极作用对于维护金融市场的稳定具有重要的现实意义。同时近年来依托高频数据研究方法的股指期货市场的套期保值研究发展,取得了重要的进展,进而能够更科学地对冲金融资产的系统风险,提高资产风险管控水平,实现资产组合风险最小化,效益最大化。本文首先结合高频数据对沪深300股指期货市场的基本特征包括跳跃性、长记忆性、不对称性进行探究,并结合沪深300股指期货市场的这些基本特征建立与之相适应的波动率预测模型。随后综合国内外套期保值研究的动态二元套期保值模型,并结合基于高频数据的已实现波动率以及Copula理论进行拓展,比较分析各个不同模型的套期保值效果。得到结论如下:第一,对沪深300股指期货市场当月连续指数5分钟高频数据进行分析,发现沪深300股指期货市场收益波动率存在明显的尖峰厚尾和集聚特征。并发现沪深300股指期货市场的日内5分钟收益率不存在长记忆性,但是日度收益率以及已实现波动率存在显着的长记忆性。第二,发现沪深300股指期货市场收益波动率存在显着地跳跃性特征,并通过两种不同跳跃性检验方法得到沪深300股指期货市场发生跳跃性的比例约为21.5%。并发现2016年沪深300股指期货无论是从发生的跳跃比例或跳跃方差贡献比例都显着大于其他年份。第叁,通过Realized-EGARCH对沪深300股指期货5分钟高频数据进行分析,发现沪深300股指期货市场存在微弱的杠杆效应,并发现沪深300股指市场不对称性强于沪深300股指期货市场。第四,通过比较分析得到,考虑收益波动率长记忆性、跳跃性、不对称性等基本特征的LHAR-RV-CJ模型的波动率预测效果要显着高于其他模型。第五,分别建立二元DCC-GARCH模型、引入已实现波动率的DCC-Realized-GARCH,以及引入 Copula 理论的 Copula-DCC-GARCH 模型和Copula-DCC-Realized-GARCH模型进行动态套期保值。发现在样本内测试时,基于Copula理论的模型能够提高方差减少比率,提高套期保值效率。并发现基于Copula理论模型有较小套期保值比率,即在相同方差减少比率的情况下,能够有较小的对冲风险和资金成本。同时发现在市场行情上涨时,基于Copula理论的模型能够有较好的盈利效果。但在市场行情下滑时,基于Copula理论的模型在资产保值方面效果较弱。第六,基于已实现波动率的Realized模型计算得到的套期保值比率呈现锯齿状,方差更大,波动性更加强烈,模型套期保值的方差减少比率效果较弱。同时基于资产组合收益率的比较发现,当市场发生亏损时,基于已实现波动率的Realized模型有更大的平均收益率,即Realized套期保值模型有更好的止损效果。(本文来源于《东北财经大学》期刊2017-10-01）
姜沁诗[5]（2017）在《鹏华两只港股指基收益逾10%》一文中研究指出今年以来，在内地资金南下、低估值等利好因素推动下，港股市场持续上涨，金融、科技蓝筹股领涨，港股主题基金显着跑赢A股同类型基金的平均收益率。Wind数据显示，截至8月14日，鹏华香港银行指数基金、鹏华港中小企指数基金同期收益率达到12.44%和10.6%，(本文来源于《中国证券报》期刊2017-08-18）
李涛[6]（2017）在《超额收益或来自股指波动后机会》一文中研究指出近期，在外围市场科技股强势上涨的同时，国务院提出为科技型中小企业提供覆盖全生命周期的投融资服务，推动破解创新创业企业融资难题，这无疑带动了创业板投资的短期情绪。但从中长期角度看，中欧基金认为创业板仍存较大的不确定性，而上证综指则大概率将维持窄幅震荡走势。(本文来源于《中华工商时报》期刊2017-08-04）
范琛[7]（2017）在《我国货币政策对股指收益影响的研究》一文中研究指出我国的股票市场已经历接近叁十年的发展,在金融不断创新的今天,股票市场能否健康稳定的发展受到很多因素的影响。我国经济高速发展,金融市场的自由度越来越高,我国的股票市场发展至今既出现过大涨大跌,也有过小幅度的震荡。虽然股票市场只是金融市场的一部分,但它对全国的经济发展有着重要的影响,同时它也从侧面反映出我国宏观经济的发展运行状况如何。我国股票市场不单单在提供投资融资渠道上发挥重要作用,国家对宏观经济的各种调控政策也最先在股票市场上反映出来,这推动着从企业到行业到全国改善资源配置,转变经济发展结构,进而推动我国经济良好健康的发展。股市的繁荣让人们的投资热情大涨,对经济的发展充满信心,但转眼间股市就可以进入低潮期,不仅让广大投资者血本无归,也让监管部门芒刺在背。尤其在金融危机之后,这种不受控制的趋势似乎只升不降。市场的不正常、非理性的过度波动现象值得我们深思,探寻着背后的本质。一直以来,国内外都有许多文献探讨股市波动的深层原因或是其他各种指标变动对股市的影响,可能是国家的经济政策、一国宏观经济的发展运行状况或是国际金融市场的波动。从国家经济政策这各角度来说,既有直接影响股市波动的也有通过其他途径间接、交互影响股市的。在各种经济政策中最能直观反映对股市影响的当属货币政策,虽然已有许多文献探讨过这一问题,但是当下我国经济正处于改革转型的关键时期,国内外的经济形势仍然复杂,一些论证分析仍存在争议,所以研究货币政策对股市的影响程度和机制是有必要的。这不仅能帮助投资者更好的理解股市与宏观经济间的关系,也可以为央行货币政策制定提供建议,进而帮助我国资本市场的健康发展。本文选择广义货币供应量增长率和银行间同业拆借7天加权平均利率作为代表货币政策的指标,由于我国股市的特殊性,同时存在沪市和深市,为了更好更全面的研究股票市场所受到的影响,需要同时考察两个市场才能使文章具有代表性和实际意义,所以用上证综指、深证成指和沪深300共叁种股票价格指数的月末收盘价来计算同比收益率。现实中货币政策和股市波动的关系是动态的,所以本文采用时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)模型,以期尽可能最大限度的捕捉变量的动态变化,探讨货币政策与股市波动有何种关系,对它有怎样的影响。本文选取月度数据,样本是从2002年1月至2016年12月。首先对数据进行分析检验,对TVP-VAR模型的分析是用OxMetrics6.0进行马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟和变量间的脉冲响应分析。经过对叁种实证结果比较分析后,本文认为:我国货币政策调控对股市存在一定的影响,但这种影响结果随着时间的推移是有区别的,且叁种实证的结果相似。货币供应量增长率对股指收益率的影响相较与同业拆借利率要更显着些,但这种影响并不稳定,而利率对股指收益率的影响机制和效果要复杂些。这一方面反映出我国的金融市场发展还不完善,货币政策的传导渠道并不通畅,另一反面则看出市场上投资者的非理性。虽然我国通过多年的改革,已基本实现了利率市场化,但资本市场的成熟稳定还需要更多的改革。我国资本市场的发展与发达国家的相比还不够成熟,这可能有证券市场割裂、货币政策的调控力度,同时投资者对股市的预期、他们对投资技术和心理的理解也或多或少的促使了我国股市非理性的过度波动。这意味着,要不断发展完善我国的资本市场,完善我国利率市场化的程度,协调好资本市场与货币市场的关系,而央行在制定货币政策也应更多的考虑政策的时滞。(本文来源于《安徽农业大学》期刊2017-05-01）
陈雪[8]（2017）在《保本型股指挂钩结构性理财产品的收益问题分析》一文中研究指出随着人们理财意识的不断提高,可投资产品类型的不断丰富,结构性理财产品日渐成为一种创新进入投资者的视线,但是伴随着该类产品“零收益”事件的陆续发生、银行刚性兑付的日渐打破,投资者逐步开始怀疑产品的预期收益率是否存在虚高的问题。收益率水平虚高是商业银行误导消费者的一种表现,也是导致投资者和商业银行之间纠纷的关键。对该类产品收益风险问题的研究,不仅可以向投资者分析产品说明书中约定的预期收益率水平实现的可能性有多大,同时还可以促进商业银行作为发行者关注投资者需求,合理设置产品预期收益率区间。鉴于理财产品的种类较多,产品也较为复杂,本文聚焦于对保本型挂钩股票结构性理财产品的收益风险分析。文章以平安银行从2014年开始发行的平安财富结构类产品为例,针对该系列产品中第383期产品,利用产品的存续期间的数据、历史数据对产品收益率实现的可能性做了初步验证,之后运用蒙特卡罗模拟法对沪深300在产品存续期的变化路径进行了模拟,通过对模拟结果的分析,发现模拟出的产品预期收益率均值与产品设定的最高预期收益率之间有一定差距,最后得出产品合约中的预期收益率存在虚高的问题。文章的最后总结了结构性理财产品现存的问题,并相应的给投资者、发行者以及相关机构提出了建议。(本文来源于《上海师范大学》期刊2017-05-01）
赵婷,吴君[9]（2017）在《股指期货“解冻” 打新基金收益有望借力提升》一文中研究指出上周，收紧一年多的股指期货松绑，量化对冲基金迎来初春。而这股来自股指期货的暖流也为打新基金升温提供了机会。在业内人士看来，量化对冲策略可以降低打新基金的底仓成本，有助于推动业绩上涨，未来打新的无风险收益将会吸引更多资金进入市场。新股发行节奏加快(本文来源于《证券时报》期刊2017-02-20）
冷姗[10]（2016）在《基于分位数回归的股指收益相关性的国际比较分析》一文中研究指出为了研究股指收益率序列的自相关特性,选取我国沪、深两市和7国集团中具有代表性的综合指数为研究对象,基于分位数回归的思想,根据最小信息量准则对选取的9个样本分别建立分位数自回归模型进行分析,同时为研究交易量对当期收益率的影响机制,在上述分位数自回归模型的基础上加入交易量并对其取对数,回归结果表明各滞后期收益率和交易量对当期收益率的影响并不总是显着的,各回归系数随分位数的变化而变化,且有正有负,说明在不同的分位点上各滞后期收益率和交易量对当期收益的影响程度是有差异的,在显着性区间内各滞后期收益率和交易量对当期收益率既有正效应也有负效应。7国集团中各滞后期收益率的回归系数随分位数的增加整体呈递减趋势,交易量的回归系数则随分位数的增加整体呈递增趋势,而沪、深两市的滞后期收益率和交易量对当期收益率的影响则无规律可循。回归结果还显示对于尖峰厚尾的金融数据而言,分位数回归比普通最小二乘回归能更好的刻画分布的局部特征。(本文来源于《青岛大学》期刊2016-05-28）
股指收益论文开题报告
（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：
一批偏股基金彰显超强主动管理能力。2016年1月，A股市场出现“熔断”，当月上证指数一度跌至2638点底部，而后经过两年多的起伏之后如今又回到2638点附近，9月14日，最新收盘点位为2682点。权重股集中的上证指数回到此前底部，而深
（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。
股指收益论文参考文献
[1].刘汉斌,段江娇.金融科技板股指收益与其网络搜索的相关性研究[J].经济研究导刊.2019
[2].张燕北,江右.股指回到“熔断底”六成主动偏股基金获正收益[N].中国基金报.2018
[3].张钊.中国股指期货收益波动非对称性研究[D].山东大学.2018
[4].李博.基于高频数据的股指期货收益波动特征及套期保值研究[D].东北财经大学.2017
[5].姜沁诗.鹏华两只港股指基收益逾10%[N].中国证券报.2017
[6].李涛.超额收益或来自股指波动后机会[N].中华工商时报.2017
[7].范琛.我国货币政策对股指收益影响的研究[D].安徽农业大学.2017
[8].陈雪.保本型股指挂钩结构性理财产品的收益问题分析[D].上海师范大学.2017
[9].赵婷,吴君.股指期货“解冻”打新基金收益有望借力提升[N].证券时报.2017
[10].冷姗.基于分位数回归的股指收益相关性的国际比较分析[D].青岛大学.2016
论文知识图
