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融合特征学习与神经网络的资产定价模型

融合特征学习与神经网络的资产定价模型

作者：付大利南京审计大学

学位级别：硕士

智能量化投资是我国金融业高质量发展的重要组成部分,是金融科技发展的必然趋势。近些年,以神经网络为代表的机器学习方法广泛应用于量化投资,然而深度神经网络难以训练,效果不稳定,可解释性较差,且与图像识别等领域相比,金融数据信噪比... 详细信息

智能量化投资是我国金融业高质量发展的重要组成部分,是金融科技发展的必然趋势。近些年,以神经网络为代表的机器学习方法广泛应用于量化投资,然而深度神经网络难以训练,效果不稳定,可解释性较差,且与图像识别等领域相比,金融数据信噪比低,噪声大,导致单一神经网络在因子投资中并未取得预期效果。有鉴于此,本文构建了一个基于浅层神经网络、融合无监督学习的非线性资产定价模型,并对包含前馈神经网络在内的五种模型,从统计绩效与投资绩效两方面进行比较性分析,最后,引入可解释机器学习中两种与模型无关的可解释性方法对模型的可解释性进行初步探索。本文收集了2008年10月至2018年9月A股市场医药制造行业的96个异象因子,并以此为样本构建异象因子集合进行实证分析,统计绩效实证结果表明:在股票横截面预测和沪深300医药指数组合预测中,所有的模型均能实现良好的预测效果,无监督学习对异象因子集合的特征学习能够有效改善单一前馈神经网络模型的效果,且非线性无监督学习（KPCA和AE）的特征学习效果显著优于线性无监督特征学习（PCA）,说明了特征学习在机器学习应用于实证金融领域的必要性,且非线性无监督学习具有一定的优势。投资绩效实证结果表明:依据非线性模型预测结果构建的等权重投资组合能够取得显著超过指数的收益,所有的多空组合和多头组合都能获得显著的收益,组合收益率经过FF3和FF5调整后,结论仍然稳健,其中表现最好的模型仍然是融合非线性特征学习的KPCA-DFN和AE-DFN模型,且AEDFN的回撤更小,更加稳健,这表明依据非线性资产定价模型所构建的投资组合能够实现良好的投资绩效,进一步表明了非线性无监督学习的优势。因子特征重要性的结果表明:异象因子集合中量价类指标占据绝对的重要性,而反应公司基本面信息的财务类指标很少提供增量信息,具体而言,量价类指标中的价格趋势类,衡量流动性和风险的相关特征最为重要。累积局部效应图的结果则表明:一阶效应图的边际关系分析表明非线性资产定价模型识别的模式与一些众所周知的经验现象契合,如规模效应,市值效应与动量效应;二阶效应图表明,AE-DFN确实能够捕捉到异象因子之间的交互作用。本文的模型能够有效改进单一前馈神经网络模型的效果,强调了特征学习尤其是非线性无监督特征学习在机器学习应用于实证金融领域的必要性,丰富了机器学习与实证金融交叉领域的相关研究,且具有潜在的实践价值。

关键词：资产定价非线性模型神经网络特征学习

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混合所有制改革中的资产定价问题研究

中文科技期刊数据库（全文版）经济管理 2022年第1期 0009-0012页

作者：张迪中国兵器装备集团有限公司北京100089

国有企业混合所有制改革中的资产定价问题直接关系国有与非国有主体之间的权益安排,是国资监管的重要内容,成为混改能否顺利实施的关键环节。本文就国有企业混合所有制改革下资产定价的含义、方式及存在的问题进行梳理,针对存在问题开... 详细信息

国有企业混合所有制改革中的资产定价问题直接关系国有与非国有主体之间的权益安排,是国资监管的重要内容,成为混改能否顺利实施的关键环节。本文就国有企业混合所有制改革下资产定价的含义、方式及存在的问题进行梳理,针对存在问题开展深入研究探讨,并提出意见及建议,以期全面加强对混改中资产定价的认识与理解,助力国有企业混改工作取得实效。

关键词：混改国有企业资产定价

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基于网络大数据挖掘的实证资产定价研究进展

经济学动态 2018年第6期 129-140页

作者：张学勇吴雨玲刘洪愧中央财经大学金融学院 100081 不详

随着计算机科学的飞速发展和互联网的广泛使用,互联网记录了人们越来越多的网络行为,网络大数据为分析投资者关注和投资者情绪提供了可能,基于网络大数据挖掘的实证资产定价逐渐引起了国内外学者的重视。本文总结了近年文献中网络大数... 详细信息

随着计算机科学的飞速发展和互联网的广泛使用,互联网记录了人们越来越多的网络行为,网络大数据为分析投资者关注和投资者情绪提供了可能,基于网络大数据挖掘的实证资产定价逐渐引起了国内外学者的重视。本文总结了近年文献中网络大数据与投资者关注和投资者情绪的主要研究方法,整理了基于四种类型网络大数据的研究,包括网络新闻数据、搜索引擎数据、社交网络数据和网络论坛数据,分析了投资者关注和投资者情绪对资产价格影响及其传递机制。

关键词：网络大数据资产定价投资者关注投资者情绪

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注册制下股市资产定价机制与效果研究

金融发展 2023年第1期 90-100页

作者：吴剑雄光大证券股份有限公司

中国股市已经开始实施全面注册制。注册制的本质是重塑政府和市场的关系,核心是信息披露。资产定价机制对注册制成功实施至关重要。IPO定价机制更多取决于制度规定,注册制IPO定价机制的市场化程度和效率较核准制有显著提升。注册制改变... 详细信息

中国股市已经开始实施全面注册制。注册制的本质是重塑政府和市场的关系,核心是信息披露。资产定价机制对注册制成功实施至关重要。IPO定价机制更多取决于制度规定,注册制IPO定价机制的市场化程度和效率较核准制有显著提升。注册制改变了二级市场的资产定价生态环境,根据改进型DDM二级市场定价理论与分析框架,持续而充分的信息披露能更有效通过企业盈利、无风险收益率和风险溢价率作用于股价。实证证明,注册制IPO定价市场化效率更高。为更好实施注册制,建议提高市场入口把关能力、强化公司上市之后的持续监管、畅通退市出口和强化注册制执法。

关键词：注册制资产定价 IPO DDM

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基于网络数据挖掘的资产定价研究述评

管理学报 2020年第1期17卷 148-158页

作者：罗琦游学敏吕纤武汉大学经济与管理学院武汉市430072

针对资本市场非理性行为对资产定价的影响,基于现有文献厘清投资者关注、投资者情绪、媒体关注和媒体情绪之间的区别与相互作用,并梳理非理性行为影响股票市场定价效率的分析框架。现有文献表明投资者与媒体的非理性行为可能降低资本市... 详细信息

针对资本市场非理性行为对资产定价的影响,基于现有文献厘清投资者关注、投资者情绪、媒体关注和媒体情绪之间的区别与相互作用,并梳理非理性行为影响股票市场定价效率的分析框架。现有文献表明投资者与媒体的非理性行为可能降低资本市场信息效率,进而影响公司股票价格的信息含量以及崩盘风险。后续研究可以继续利用新技术优化指标设计,并从公司财务决策与监管创新的角度进一步深入探讨投资者与媒体的非理性行为对资本市场的影响。

关键词：资产定价投资者关注投资者情绪媒体关注媒体情绪

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投资者情绪影响下资本资产定价的区制性

系统工程 2015年第1期33卷 24-30页

作者：谢军杨春鹏广西大学数学与信息科学学院广西南宁530004 华南理工大学经济与贸易学院广东广州510006

在外生的投资者情绪影响下,通过对投资组合的有效边界及组合风险进行分析,推导出基于投资者情绪的资本资产定价模型。结果表明:投资者情绪是资产定价的系统性因子,并且投资者情绪对资产定价的冲击影响具有区制性——投资者情绪的影响在... 详细信息

在外生的投资者情绪影响下,通过对投资组合的有效边界及组合风险进行分析,推导出基于投资者情绪的资本资产定价模型。结果表明:投资者情绪是资产定价的系统性因子,并且投资者情绪对资产定价的冲击影响具有区制性——投资者情绪的影响在两个临界值划分而成的三个区制内有着各自不同的模式。最后,基于三区制门限回归模型与单因子模型的对比研究,实证检验了投资者情绪的影响存在区制性这一结论。

关键词：投资者情绪资产定价区制性行为金融

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基于谱风险测度的资产定价问题

基于谱风险测度的资产定价问题

作者：崔子贤南京理工大学

学位级别：硕士

对于金融风险,理论界与实务界分别提出诸如VaR、CVaR、一致性风险度量等风险度量模型,并将其运用到资产配置和定价两大核心问题研究中。尤其是基于VaR、CVaR等风险测度的组合选择问题的研究取得了一系列深刻的研究结果。谱风险测度作为... 详细信息

对于金融风险,理论界与实务界分别提出诸如VaR、CVaR、一致性风险度量等风险度量模型,并将其运用到资产配置和定价两大核心问题研究中。尤其是基于VaR、CVaR等风险测度的组合选择问题的研究取得了一系列深刻的研究结果。谱风险测度作为一类具有代表性的一致风险测度,因其满足次可加性并能够详细描述分布的尾部信息以及充分考虑了投资者主观投资情绪等诸多缘由,其在度量金融风险及资产定价等实际问题研究中得到了众多学者的广泛关注和深入研究。正是基于这一考量,本文以谱风险测度作为风险度量的指标,研究基于谱测度的资产定价以及相关实证分析问题。首先,在资产收益服从正态分布条件下,借助谱-均值组合选择之有效前沿,研究给出基于谱风险测度的资产定价(简记为SCAPM)公式;探讨了在现实市场中,若资产i收益与市场组合收益不完全满足Sharpe线性相关假设情形下的SCAPM问题;其次,研究资产收益分布不确定的情况下SCAPM问题。构建基于谱测度的鲁棒优化投资组合模型,并拟合出对应的有效前沿;利用收益不确定分布给出市场组合M(rm)估值,同时利用核密度估计给出风险参数βΦ的估值,进而,给出SCAPM的估值公式;最后,选取沪深300指数成分股中的10支股票,将收益率数据代入SCAPM的估值公式中,得到估值结果与市场上的实际收益率进行对比发现,本文提出的模型是合理的有效的。

关键词：谱风险投资组合资产定价分布不确定鲁棒优化

收入增长持续性和员工数量变化的资产定价能力研究

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收入增长持续性和员工数量变化的资产定价能力研究

作者：彭超玲湖南大学

学位级别：硕士

对股票收益率决定因素的研究是资产定价研究领域中的重要课题,找到能够获得股票超额收益的决定因素,有利于提升资本市场的定价效率并形成交易策略,为投资者投资决策提供参考。另外,在中国股票市场研究收入增长持续性和员工数量变化对股... 详细信息

对股票收益率决定因素的研究是资产定价研究领域中的重要课题,找到能够获得股票超额收益的决定因素,有利于提升资本市场的定价效率并形成交易策略,为投资者投资决策提供参考。另外,在中国股票市场研究收入增长持续性和员工数量变化对股票收益的影响,也能够为该股票收益影响因素研究的市场范围提供补充。本文基于Liu等(2019)提出的中国版三因子模型进行研究,与FF三因子模型相比,该模型在中国具有更好的解释能力。首先,本文采用Fama-Mac Beth(1973)截面回归方法,研究收入增长持续性、员工数量变化、以及中国版三因子模型涉及的公司规模和盈利市价比因素对个股月收益的影响,即验证中国股票市场是否存在各特征效应。其次,基于各公司特征因素预测能力构造规模、价值、收入持续性和困境因子,并使用所有股票构造市场因子,利用因子模型的思想,研究各因子模拟组合超额收益对171个股票投资组合超额收益截面变化的解释能力,即研究基于各特征因素预测能力构建的股票对冲组合能否获得经济上的回报。结果发现:第一,收入增长持续性和员工数量变化在中国股票市场具有显著为正的特征效应,即两因素对股票月收益率具有正向的显著影响。第二,基于该特征因素预测能力构建的因子能解释股票组合月超额收益变化非常小的一部分,具有单独定价能力,即利用该特征因素获得的股票超额收益非常少。但这并不一定意味着两因素不存在潜在的获利机会。一方面,因子构造过程损失部分数据可能使得因子失去了部分特征效应;另一方面,虽然利用两因素获得的股票收益超过市场水平收益的部分非常小,但这并不意味着它不会产生收益。因此,建议投资者在考虑是否利用收入增长持续性和员工人数变化作为择股的依据时,斟酌考虑两个方面的研究结果。

关键词：公司特征因子资产定价 Fama-MacBeth回归

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传播学视角下资产定价媒体效应研究评述

厦门大学学报（哲学社会科学版） 2019年第1期69卷 31-40页

作者：游家兴柳颖杨莎莉厦门大学管理学院福建厦门361005

金融学从信息中介者的角度探讨媒体对资产价格的影响,传播学则将信息传递视为媒体最主要的社会功能。从这个意义上说,金融学与传播学在探讨媒体效应问题上的逻辑起点是一致的。理论分析的共通、学理关系的相承、研究内容的相近等因素激... 详细信息

金融学从信息中介者的角度探讨媒体对资产价格的影响,传播学则将信息传递视为媒体最主要的社会功能。从这个意义上说,金融学与传播学在探讨媒体效应问题上的逻辑起点是一致的。理论分析的共通、学理关系的相承、研究内容的相近等因素激发了学界跨学科研究的强烈兴趣,许多学者透过传播学崭新视角来探索从媒体新闻报道到股票价格变化中间的因果承接,这成为了近期资产定价媒体效应研究的一个新特征、新趋势。媒体传播效果研究的兴起为媒体传播对金融市场影响的研究提供了丰富的理论工具和崭新的分析框架。

关键词：媒体效应资产定价传播学