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我国经济周期与股市波动相关性研究2600字（河南大学经济学院，河南开封475000）经济周期是宏观经济发展的正常现象，不同的经济周期阶段对宏观调控的要求不一样。
在一个整体框架下研究分析影响经济周期的内生因素和外生因素有利于做出正确的宏观决策，来保证国民经济的长期稳定发展。
论文回顾了经济周期的发展历程，概述了国内外学者对经济周期的验证及其影响因素分析的结果，研究了经济周期的传导机制，并重点探讨了经济周期与股市波动的关系。
最后，结合当前宏观经济环境不确定性因素日趋复杂重要的背景，在对不确定性相关研究综述的基础上，构建了我国经济周期与股市波动传导机制的概念模型。
经济周期；股市波动；相关性一、经济周期的定义经济周期是国民经济的周期性波动，以大多数经济部门的扩展或收缩为标志，分为繁荣、衰退、萧条与复苏四个阶段。
其中，繁荣与萧条是两个主要阶段，衰退与复苏是两个过渡阶段。
由于国民经??运行的驱动因素不同，每轮经济周期的内涵不同，持续的时间通常会在2―10年不等。
而且在不同时期，推动经济增长的出发点不尽相同，因而经济周期对股市的影响也会千差万别。
经济活动中存在各种不确定性，不确定性的存在往往会引起经济扩张与紧缩之间的更迭往复，并以国民总产出、总收入等宏观经济指标的波动变换外显出来，呈现出一种周期性特征。
经济学将这种现象称为经济周期（Business Cycle）。
经济运行过程中产生的波动现象可能会影响到宏观决策，进而影响国民经济长期的稳定发展。
二、股市周期波动分析股市周期是指股票市场长期升势与长期跌势更替出现、不断循环反复过程。
一个股市周期大概经历四个阶段：牛市阶段-高位盘整阶段-熊市阶段-低位牛市阶段。
股市周期波动从总量和增长率角度可以分为两个类型：在总量角度上称为古典型周期波动，它仅仅反映股市牛市熊市交替变化，是一个简单的涨跌大趋势比较。
另一个类型是根据增长率定义的，是增长型股市周期，反映股市收益率的扩大和缩小。
当前形势下的中国股市走势分析从市场流动性来看，我国股市资金面较为宽松。
随着金融市场的不断发展，各类投资者纷纷涌入股市，带来充足的流动性。
同时，管理层也在积极引导资金流向实体经济，提高直接融资比重，进一步畅通融资渠道。
在这种情况下，股市有望继续保持稳健的运行态势。
再者，从企业盈利能力来看，上市公司业绩稳步提升。
近年来，我国企业加大科技创新力度，不断提升核心竞争力，使得整体盈利能力得到提高。
随着宏观经济的复苏，企业订单增加，产能利用率提高，也为企业盈利创造了有利条件。
在这种情况下，上市公司的股价有望得到支撑。
然而，也要看到股市运行中存在的风险因素。
宏观经济仍面临一定的挑战，如产能过剩、结构性矛盾等，这些因素可能影响企业盈利水平，进而影响股市走势。
国内外政治经济环境的不确定性也可能导致股市波动。
股市本身存在一定的周期性，当前股价可能已经反映了部分预期，未来走势可能存在一定的不确定性。
1.关注宏观经济政策变化，把握市场节奏。
政府政策的调整对股市走势具有较大影响，投资者需密切关注相关政策动态，适时调整投资策略。
2.关注企业基本面，优选个股。
在股市中，企业基本面是影响股价的关键因素。
投资者应深入研究企业财报、行业地位、未来发展前景等，挑选具有潜力的优质个股。
3.合理配置资产，分散投资风险。
投资者可根据自身风险承受能力，将资产分配在不同的投资品种上，如股票、债券、基金等，以降低投资风险。
4.保持耐心，避免盲目跟风。
股市波动是正常现象，投资者需保持理性，避免因市场波动而盲目跟风。
同时，要有耐心，等待投资机会的出现。
在当前形势下，中国股市走势分析需综合考虑宏观经济、市场流动性、企业盈利能力等多方面因素。
投资者在参与股市投资时，应密切关注风险因素，合理配置资产，以实现投资收益最大化。
同时，保持耐心，避免盲目跟风，才能在股市中稳健前行。
让我们来看一下宏观经济环境。
中国经济在过去几年中经历了许多挑战，但是我们成功地实现了经济复苏。
Research on Realized Kernel Method in China Stock
Markets
作者： 王春峰;郑仲民;房振明
作者机构： 天津大学管理与经济学部,天津300072
出版物刊名： 北京理工大学学报：社会科学版
页码： 11-15页
年卷期： 2011年 第3期
主题词： “已实现”核波动;蒙特卡洛模拟;分整自回归移动平均模型;波动预测
摘要：基于蒙特卡洛方法模拟出的股票价格路径分别考察＂已实现＂核波动（RK）、＂已
实现＂波动（RV）方法的估计精度,结果表明：RK能有效滤出噪音更贴近于真实波动率。
进一
步将RK与分整自回归移动平均模型结合,并对其分数阶差分算法进行了修改,基于高频数据对我
国股票市场的日波动率进行估计和预测。
研究结果表明：RK方法在中国市场条件下具有较好的适用性,相对于RV有更好的预测效果。
金融观察©中国股票市场“特质波动率之谜”研究潘群星，张艳雯，冯胡娟(南京财经大学金融学院，江苏南京210023)摘要:在熔断机制“自熔断”和中美贸易摩擦等重大事件冲击的背景下，论文以融资融券业务启动(2010年4月1日)至2018年12月31日A股市场上3439家公司为对象，采用投资组合和Fama-Macbeth横截面回归分析法研究了我国股票市场“特质波动率之谜”(即特质波动率和预期收益率负相关)现象。
研究发现:我国股票市场确实存在“特质波动率之谜”，而且价格极差和表征异质信念的换手率会降低股票预期收益率与特质波动率的负相关关系。
从异质信念视角出发，利用第四、五次融资融券扩容标的建立双重差分模型，还发现融资融券的开展能够降低异质信念水平和特质波动率水平。
关键词：特质波动率;投资组合分析;Fama-Macbeth回归；异质信念;融资融券中图分类号:F830.91文献标识码：A文章编号：1008-4428(2021)09-0127-04 Research on"lhe idiosyncralic\olalilily puzzle”in Chinese slock marketPan Qunxing, Zhang Yanwen,Feng Hujuan(School of Finance,Nanjing University of Finance&Economics,Nanjing,Jiangsu,210023)Abstract:Under the impact of major events such as circuit breaker and Sino-us trade conflicts,this paper on the basis of the date of 3439listed companies from April1,2010(margin trading started)to December31,2018in A-share market,using the portfolio analyses method and Fama-Macbeth cross-sectional regression analyses,and we find that“the idiosyncratic volatility puzzle”does exist in China's stock market.There is negative correlation between idiosyncratic volatility and stock expected returns.Range of price and turnover will reduce the negative correlation where turnover is a substitute variable of heterogeneous belief.From the perspective of heterogeneous beliefs, using the fourth and fifth rounds of margin trading target to difference-in-differences model,we find margin trading can reduce heterogeneous beliefs and idiosyncratic volatility.Key words：idiosyncratic volatility；portfolio analyses method；Fama-Macbeth cross-sectional regression analyses；heterogeneous be- lief；margin trading一、弓I言Black等在1972年率先提出了公司特质风险与股票收益率之间存在相关性。
刊名：数理统计与管理Journal of Applied of Statistics and Management主办：中国现场统计研究会周期：双月出版地：北京市语种：中文;开本： 16开ISSN：1002-1566CN：11-2242/O1邮发代号：82-69复合影响因子：1.492综合影响因子：0.847历史沿革：现用刊名：数理统计与管理创刊时间：1982该刊被以下数据库收录：JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)(2013)CSSCI 中文社会科学引文索引（2014—2015）来源期刊（含扩展版）核心期刊：中文核心期刊(2011)中文核心期刊(2008)中文核心期刊(2004)中文核心期刊(2000)中文核心期刊(1996)中文核心期刊(1992)期刊荣誉：Caj-cd规范获奖期刊《数理统计与管理》杂志期刊简介《数理统计与管理》杂志是由国家新闻出版总署正式批准，由中国现场统计研究会主办、面向国内外公开发行的专业学术期刊，具有正规的双刊号，其国内统一刊号：CN11-2242/ O1，国际刊号：ISSN1002-1566。
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我国股指期货与股市波动相关关系的实证研究一、研究背景随着中国经济的发展，中国股市及其与之相关的衍生品，如股指期货，从1997年开始增长，我国股市的规模已经超过其他主要发达国家市场，占世界股市总市值的比重也超过了20％，已经发展成为一个全球重要的股票市场。
股票市场上的金融资本是整个实体经济中重要的资本形式之一，在宽松政策的促进下，资本运作相互联系，与政策的改善、物价涨落及其他各种社会变量相互依赖，尤其是与股市波动相关的股指期货衍生品日益受到市场关注，也受到学术界广泛关注，同时，也越来越受到广大投资者的重视。
因此，研究我国股指期货与股市波动的关系显得尤为重要。
二、相关文献综述近六年来，相关文献中对我国股指期货与股市波动的含义已经较为清楚。
第一，赵志明等（2012）采用时间序列模型研究发现，尽管我国股指期货投机收益率低于股票市场，但是股指期货仍然有助于降低股票市场风险。
其次，贾卫斌（2012）利用半参数VAR模型检验了2009年5月到2011表明，熔断保护措施对双边市场中股指期货和股票市场的表现有着重要的影响，同时还发现熔断保护措施能够降低股指期货与股票市场之间的互动行为。
再次，王恩俊（2012）研究发现，虽然投资者可以利用股股指期货作为一个装填风险的工具，但是投资者在具体实践中往往因为投资者自身的主观性偏离了理性投资，给股市带来了重大的不利影响。
最后，程兆辉（2012）发现，FTSE中国A50股指期货在北京A股市场上的联动作用可以加强股票市场的市场效率，从而提高股市的投资回报。
因此，股指期货与股市之间的关系已经受到学者们越来越多的重视。
三、研究方法考虑到对我国股市波动和股指期货之间关系的研究非常复杂，本文使用协整检验和VAR模型来实证地检验股市波动与股指期货之间的关系。
使用的样本数据来自2000年1月到2012年12月的沪深300指数收盘价格、成交量、融资融券余额和股票指数期货收盘价格以及成交量。
根据以上数据，对数据进行ADF正交差相关和VAR模型检验，检验股市波动与股指期货之间的关系。
中国股市的波动性及聚集现象研究近年来，中国股市的波动性越来越大，经常出现系统性风险和聚集效应。
这给投资者带来了前所未有的风险，也给股市监管带来了新的挑战。
为了研究中国股市的波动性及聚集现象，本文将从以下几个方面进行论述：一、波动性的基本概念和影响因素；二、中国股市的波动性现状及聚集效应；三、探讨减少聚集效应的方法。
一、波动性的基本概念和影响因素波动性是指资产价格发生变动的程度和频率，是建立风险和收益关系的基础。
波动性越大，风险越高，但收益也越高。
波动性的影响因素主要有三个：一是内在因素，如资产市场本身的机制和特征；二是外在因素，如宏观经济环境、政策和国际市场变化等；三是人类行为因素，如投资者心理和行为习惯等。
在市场环境快速变化的今天，波动性成为衡量风险的重要指标。
二、中国股市的波动性现状及聚集效应中国股市的波动性在过去十年中呈现出加剧的趋势。
2007年以来，中国股市先后经历了两次规模庞大的股灾，2015年的“黑色星期一”更是让市场陷入恐慌，重挫股民信心。
除去股灾的影响，中国股市的波动性也在不断加剧。
数据显示，上证综指的年波动率从2008年的36%上升到了2017年的17%。
与此同时，中国股市也出现了严重的聚集现象，即股票的涨跌有极强的相关性，市场中出现了大量聚集现象。
聚集现象是指股票的涨跌具有一定的空间相关性，表现为同板块或同类型股票在一段时间内涨跌幅度较为一致。
聚集现象的出现表明市场存在一定的信息不对称和市场操纵，股票的价格则受到共振效应的影响。
中国股市的聚集现象比较明显，部分板块和个股的涨跌一致性显著。
这既是市场竞争不充分，也是投资者行为的结果。
三、探讨减少聚集效应的方法为了减少聚集效应，中国监管机构实行了一系列措施。
首先，增加市场的流动性是减少聚集效应的关键。
流动性充足的市场能够防止市场失衡和崩溃，并能够增加市场参与者的数量。
其次，提高市场竞争度是聚集效应的解决方案之一。
市场竞争度越高，投资者就越难以通过集中操纵来获得不当利益。
摘要近年来许多学者通过实证研究，发现股票的特质波动率与预期收益相悖于传统理论，呈现显著的负相关关系，“特质波动率之谜”由此产生。
自从发现了“特质波动率之谜”之后，学界对其的检验与探究层出不穷，成为资产定价领域研究的热点话题之一。
但在许多研究中特质波动率异象的解释原因却不尽相同，并未达成一致。
不同于此前文献，本文分别从理性层面和非理性层面通过全新的角度试图解释中国股市的特质波动率之谜，理性层面利用公司特质信息，非理性层面构造套利限制指数，试图解释特质波动率异象。
首先，本文通过Fama-French三因子提取残差的传统方法，得到个股特质波动率，并通过采用1/0/1策略构建零交易成本的套利组合，进行投资组合分析、二维投资组合分析，验证了在中国股票市场下，特质波动率异象是显著存在的，并通过CAPM模型以及Fama-French三因子进行alpha的修正，通过alpha系数的显著性进一步验证了中国股票市场特质波动异象。
其次，本文基于估值理论，以及Fama-French五因子模型中的投资因子和盈利因子与预期收益间的关系，试图从投资者理性的方面，利用公司盈利能力和投资水平信息解释中国股票市场的特质波动率异象。
通过Fama-Macbeth回归研究发现，同国外的成熟市场不同，中国股票市场上市公司盈利能力和投资水平信息的因子在回归中无法消除特质波动率与预期收益率间的关系，并发现国外对投资因子的研究结果在中国市场并不适用，因此本文从理性层面无法完全解释中国市场的特质波动率异象。
接下来，本文试图试图从投资者非理性的方面，将特质波动率异象解释为投资者异质信念造成的错误定价，结合中国市场的独特性，分别构造中国市场的综合套利因子指数、特殊套利因子指数和传统套利因子指数，采用1/0/1策略构建的二维投资组合分析以及Fama-Macbeth横截面回归，研究表明套利限制在很大程度上解释了“特质波动率之谜”，减弱了其显著的负相关关系。
