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我国股价同步性和股价信息含量实证分析

我国股价同步性和股价信息含量实证分析

作者：王希雅北方工业大学

学位级别：硕士

股票价格同步性是指在资本市场中个股价格“涨落”波动现象的同步程度。股票价格之中包含着多个层面的信息,它们都会对股价波动产生不同的影响。我国股价同步性较高,股价信息效率较低,不但加剧了投资者入市的风险,而且会对资本市场资源... 详细信息

股票价格同步性是指在资本市场中个股价格“涨落”波动现象的同步程度。股票价格之中包含着多个层面的信息,它们都会对股价波动产生不同的影响。我国股价同步性较高,股价信息效率较低,不但加剧了投资者入市的风险,而且会对资本市场资源配置有干扰作用。首先,本文选取2014-2021年我国12个热点板块中的个股周数据,采用近似因子模型、二元回归模型和三因子模型的多种测度指标对股价同步性进行对比分析。实证分析结果表明:二元回归模型和Fama-French三因子模型的r以及近似因子模型(r=1)的共同度h在度量股价同步性方面差异不大,由于r和h主要反映的是市场和板块两方面信息引起的股价波动同步程度,而噪音因素引起的股价波动同步性体现不足,由此,我们认为近似因子模型(r=k)的共同度h_对股价同步性测算效果最佳。依据H,2014和2015年我国12个热点板块的股价波动同步性基本位于0.75-0.85之间,2016-2021年在0.7-0.8之间,说明我国股市具有很高的股价波动同步性。其次,为了给出股价信息含量测算指标,我们进一步研究r和共同度h之间的关系,通过对比二者的均值、方差和线性关系散点图,发现r和h取值非常接近。基于此并且借助偏回归平方和的概念,我们认为h-h代表着由噪音导致的股价波动同步程度,1-h表示股价信息含量测算指标。为了验证股价信息含量测算指标的合理性,本文探索其与信息交易指标机构投资者持股比例和理性构投资者持股比例之间的关系。研究发现理性投资者持股比例与股价信息含量指标1-h存在正向相关,说明1-h能够有效测算股价信息含量。结合上述研究结果本文最后给出相关结论及建议。

关键词：股价同步性近似因子模型股价信息含量 r2 机构投资者

运动想象EEG幅值和相位耦合特征及训练影响研究

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运动想象EEG幅值和相位耦合特征及训练影响研究

作者：张颖南昌大学

学位级别：硕士

特征分类效果不佳是阻碍运动想象BCI系统落地的一个重要因素,而提升运动想象脑电信号分类准确率的关键步骤是特征的提取。幅值特征是一种常用于在线运动想象BCI的控制特征,本文从健康的受试者出发,基于左右手运动想象的短期训练分析了... 详细信息

特征分类效果不佳是阻碍运动想象BCI系统落地的一个重要因素,而提升运动想象脑电信号分类准确率的关键步骤是特征的提取。幅值特征是一种常用于在线运动想象BCI的控制特征,本文从健康的受试者出发,基于左右手运动想象的短期训练分析了两组受试者(有日常锻炼,无日常锻炼)和基于想象右手运动和不想象的长期训练数据分析了14名受试者的10个session(即10次在线训练),分析训练对幅值特征影响的同时考虑相位耦合特征,并通过跨session的迁移学习验证融合特征的运动想象识别效果,旨在研究不同特征类型在不同训练阶段任务预测能力的变化情况,为提高运动想象BCI分类效果提供理论指导。从短期运动想象BCI训练数据mu和beta频带中提取了幅值特征(功率的均方根)和锁相值(Phase-Lock Value,PLV)特征。结果表明短期训练并不能提高幅值特征、相位耦合特征及其融合特征的任务预测能力。从长期运动想象BCI在线训练数据的10～15Hz提取相同的幅值特征和相位特征,结果表明长期在线训练可以使幅值特征、相位耦合特征及其融合特征的任务预测能力得到显著提升。在两组数据集中,都有PLV特征值与幅值特征值朝相反方向变化的特点,如都存在幅值下降的同时相位耦合增强的现象。此外,从r值和运用多任务学习的分类方法得到的分类准确率两方面结果综合分析,基于长期训练结合幅值和PLV的特征相对于幅值或相位单一特征能显著提高任务预测能力,而短期训练不能得到这一结果。长期在线训练水平会影响运动想象BCI幅值特征、相位特征及其融合特征的任务预测能力。在经过连续的在线训练后,相较于长期在线训练的前半阶段,长期在线训练的后半阶段的基于同一受试者的幅值特征、相位特征及其融合特征的任务预测能力都得到显著提升。

关键词：运动想象BCI 幅值特征相位耦合特征 r2 多任务学习

基于r2指标和参考向量的高维多目标进化算法

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自动化学报 2021年第11期47卷 2675-2690页

作者：陈国玉李军华黎明陈昊南昌航空大学江西省图像处理与模式识别重点实验室南昌330063

在高维多目标优化中,不同的优化问题存在不同形状的Pareto前沿(PF),而研究表明大多数多目标进化算法(Multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)在处理不同的优化问题时普适性较差.为了解决这个问题,本文提出了一个基于r2指标和... 详细信息

在高维多目标优化中,不同的优化问题存在不同形状的Pareto前沿(PF),而研究表明大多数多目标进化算法(Multi-objective evolutionary algorithms,MOEAs)在处理不同的优化问题时普适性较差.为了解决这个问题,本文提出了一个基于r2指标和参考向量的高维多目标进化算法(An r2 indicator and reference vector based many-objective optimization evolutionary algorithm,r2-rVEA).r2-rVEA基于Pareto支配选取非支配解来指导种群进化,仅当非支配解的数量超过种群规模时,算法进一步采用种群分解策略和r2指标选择策略进行多样性管理.通过大量的实验证明,本文提出的算法在处理不同形状的PF时具有良好的性能.

关键词： r2 指标参考向量高维多目标优化进化算法

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r^2的复活——股价同步性研究评述与展望

管理科学学报 2017年第3期20卷 63-79页

作者：游家兴厦门大学管理学院财务学系厦门361005

r^2是最近十几年迅速发展的一个研究课题,其研究取向从纯粹的计量经济学符号演变为股价同步性特征变量,并与公司特质信息含量联系起来,赋予了全新的内涵.学者们通过跨学科的交叉与融合,从法与金融理论、委托代理理论、信息不对称理论、... 详细信息

r^2是最近十几年迅速发展的一个研究课题,其研究取向从纯粹的计量经济学符号演变为股价同步性特征变量,并与公司特质信息含量联系起来,赋予了全新的内涵.学者们通过跨学科的交叉与融合,从法与金融理论、委托代理理论、信息不对称理论、公司治理理论等视角对r^2背后的生成机制、作用渠道和影响后果展开富有成效的研究.本文首先梳理从资产定价模型到r^2,再从r^2到股价同步性中间的学理关系和因果顺承,接着回顾了关于r^2形成机理与经济后果的相关讨论,然后对r^2的学术争论进行总结和评述,最后就r^2的溯源问题、以及文化与政治潜在影响对未来r^2研究提出展望.

关键词： r2 股价同步性资产定价

中国IPO股价的信息含量及其上市首日收益研究

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管理科学 2010年第3期23卷 60-69页

作者：邹斌夏新平华中科技大学管理学院武汉430074

新股上市首日收益为正的现象在世界范围内广泛存在,但是中国畸高的新股上市首日收益反映了新股定价效率的缺失,这也是中国监管层力促新股市场化定价改革的主要动因之一。与大多数主要从上市首日收益率的高低来讨论新股定价效率的研究不... 详细信息

新股上市首日收益为正的现象在世界范围内广泛存在,但是中国畸高的新股上市首日收益反映了新股定价效率的缺失,这也是中国监管层力促新股市场化定价改革的主要动因之一。与大多数主要从上市首日收益率的高低来讨论新股定价效率的研究不同,通过构建度量新股股价信息含量的指标,对新股股价的个股特质信息含量进行量化,对中国实施新股询价定价前后新股股价信息含量与新股定价效率的关系进行单变量检验和多元回归的实证分析。研究结果表明,目前中国的新股询价定价并未实现降低新股上市首日收益的政策目标,但是机构投资者参与的询价定价提高了个股特质信息在新股股价中的资本化程度,新股询价定价机制的实施提高了中国新股发行市场基于个股特质信息对新股进行价值发现的定价效率。研究结果不仅对监管层完善询价制度和投资者参与新股投资具有一定的指导意义,也为讨论新股首次公开发行的定价效率问题提供新的视角。

关键词：首次公开发行询价制股价信息含量上市首日收益 r2

中国为什么缺乏创造性破坏？--基于上市公司特质信息的经验证据

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经济研究 2010年第6期45卷 66-79页

作者：邓可斌丁重广东外语外贸大学财经学院广东外语外贸国际经贸与粤商研究中心暨南大学产业经济研究院

中国经济虽然取得了快速增长,但创造性破坏的缺乏亦是不争的事实。本文以公司特质信息理论为基石对此进行深入研究。通过计算上市公司的技术创新产出指标(由技术效率产出和技术进步产出组成),并将其与CAPM回归中得到的可代表技术创新投... 详细信息

中国经济虽然取得了快速增长,但创造性破坏的缺乏亦是不争的事实。本文以公司特质信息理论为基石对此进行深入研究。通过计算上市公司的技术创新产出指标(由技术效率产出和技术进步产出组成),并将其与CAPM回归中得到的可代表技术创新投入和公司特质信息的r平方相联系进行实证分析,本文发现:中国主导技术创新的是大企业而非新兴公司,大企业由于处于垄断地位没有创新动力,必然使得创新缺乏效率。于是中国企业的创新更多地体现为技术效率改进,而非创造性破坏。中等规模企业进行创造性破坏活动的动力较强;小规模企业则更偏好于进行技术效率改进;但中小规模企业均缺乏足够的创新投入,使得创新产出较低。因而,减少对大企业的政策与制度倾斜,加强对中小企业的扶持,是解决我国创造性破坏缺乏问题的关键。

关键词：创造性破坏公司特质信息 r2 技术进步技术效率

不同分辨率再分析资料对浙江省气温刻画能力的对比评估

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热带气象学报 2020年第3期36卷 377-388页

作者：殷悦马浩葛敬文严睿恺高大伟孟仲金希浙江省气候中心浙江杭州310017 浙江省气象台浙江杭州310017 杭州市气象局浙江杭州310051

利用浙江省66个基本气象站1979—2010年的日平均气温数据,系统评估了三套再分析资料r1、r2和CFSr对浙江省气温的刻画能力。结果表明:三套再分析资料的气候平均态与观测均存在一定差异,其中r1、r2的空间分布型与观测较为接近,CFSr与观测... 详细信息

利用浙江省66个基本气象站1979—2010年的日平均气温数据,系统评估了三套再分析资料r1、r2和CFSr对浙江省气温的刻画能力。结果表明:三套再分析资料的气候平均态与观测均存在一定差异,其中r1、r2的空间分布型与观测较为接近,CFSr与观测差异较大;三套再分析资料均存在系统性冷偏差且这一偏差在32年中稳定存在,其中CFSr的冷偏差更显著,浙南地区是其冷偏差的重要来源。三套资料的均方根误差均存在季节变化:冬季(特别是1月)误差较小而夏季(特别是7-8月)误差较大,r1和r2的季节差异强于CFSr。CFSr对浙江省气温变率的把握能力优于r1和r2,其距平场EOF分解前三模态的空间型态和时间系数与观测更为接近。系统误差订正后,三套再分析资料的可信度得到显著改善,CFSr的改善效果最明显,说明系统性误差是三套再分析资料偏差的重要来源。改善后三套再分析资料的均方根误差和空间相关系数大体相当。CFSr网格点气温插值到观测站点时因海拔差异导致的误差以及CFSr在浙江省的模式地形偏高可能是其有较大冷偏差的重要原因。

关键词：资料偏差平均气温 CFSr r1 r2

鸡脂肪性状重要候选基因的连锁不平衡模式分析

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农业生物技术学报 2011年第2期19卷 278-286页

作者：李晓存户国王守志李辉东北农业大学动物科学技术学院

对鸡脂肪性状候选基因进行连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)分析可以为理解鸡体脂沉积的遗传学机制提供重要信息,并且可以提高脂肪性状相关分子遗传标记的检出效率。本研究以东北农业大学肉鸡高、低脂双向选择品系第8世代肉仔鸡... 详细信息

对鸡脂肪性状候选基因进行连锁不平衡(linkage disequilibrium,LD)分析可以为理解鸡体脂沉积的遗传学机制提供重要信息,并且可以提高脂肪性状相关分子遗传标记的检出效率。本研究以东北农业大学肉鸡高、低脂双向选择品系第8世代肉仔鸡为实验材料,通过直接测序、高效液相色谱(DHPLC)、单链构象多态性(PCr-SSCP)、限制性片段长度多态性(PCr-rFLP)、长度多态性(PCr-LP)等方法对过氧化物酶增殖体激活受体(PPAr-γ)、载脂蛋白B(ApoB)、解耦联蛋白(UCP)以及其他10个鸡脂肪性状重要候选基因进行多态性检测,计算候选基因标记间LD参数|D’|与r2,分析这些候选基因标记间的LD模式并探讨其规律。初步发现了以下特征:1、在各候选基因内,标记间的|D’|与r2值并不匹配,取值区间差异很大,|D’|值普遍大于r2;另外,在有些基因内的相同标记间,|D’|、r2值相差很大,甚至在|D’|=1时,r2接近于0。2、在不同基因甚至在同一基因内不同区域LD水平差异很大且物理距离与LD关系并不成线性关系。3、在有些基因内,如ApoB基因,相间位点间的|D’|和r2值大于相邻位点间的值。4、有些基因,如PPAr-γ,相同标记间LD水平在高、低脂系间存在很大差异。本研究结果提示,在群体遗传学研究中进行候选基因LD分析时,LD参数r2的应用价值比|D’|更大。

关键词：鸡脂肪性状候选基因连锁不平衡模式 |D’| r2

(n1,n2,…,nk)型k重（r1,r2,…,rk）-循环矩阵逆矩阵的插值求法

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高等学校计算数学学报 1998年第2期 106-111页

作者：江兆林临沂师范专科学校数学系临沂市 276005

1 引言关于（n;,n;,…,n;）型k重（r;,r;,…,r;）-循环矩阵的某些性质及其广义逆阵,文[1]曾作过探讨,由于在理论物理、固态物理、编码理论及石油勘探等许多大型计算实例中常常遇到这类循环系统的数值计算问题,因而探求这类矩阵的求逆... 详细信息

1 引言关于（n;,n;,…,n;）型k重（r;,r;,…,r;）-循环矩阵的某些性质及其广义逆阵,文[1]曾作过探讨,由于在理论物理、固态物理、编码理论及石油勘探等许多大型计算实例中常常遇到这类循环系统的数值计算问题,因而探求这类矩阵的求逆问题就显得非常重要。受文[2]启示,本文用插值法推出了（n;,n;,…,n;）型k重（r;,r;,…,r;）-循环矩阵逆矩阵的一个显式计算公式及其证明。 2 预备知识定义称下列矩阵为（n;,n;,…,n;）型k重（r;,r;,…,r;）-循环矩阵 n;—1 其中表示矩阵的Kronecker,是n;阶r;-循环矩阵,A;是（n;,n;,…,n;）型k-1重（r;,r;,…,r;）-循环矩阵,它由递推关系（2）和（3）确定: 这里; 这里j;=0,n;—1,j;=0,n;—1,…,j;=0,n;—1,i=k-2,k—3,…,2,1. 由于A决定于它的第一行元素和参数r;,r;,…,r;,故A可记为

关键词： level-k(r1 r2 … rk)-circulant matrices of type (n1 n2… nk) inverse matrices interpolation methods.