1. 如何理解股市交易的资金流入流出
中国股票波动性的分解实证研究
宋逢明/李翰阳
【摘 要 题】证券市场
【正 文】
一、概述
在金融学领域中,波动特性一直是重要的研究内容。目前对中国股票市场波动性的研究,大多以沪市、深市两市场指数为对象。得到的结论普遍认为中国股票市场存在较剧烈的波动,与西方尤其是美国较为发达的股票市场相比,中国股票市场的波动显着大于它们的市场波动。但是分析中国市场的特性后,可以认为分解股票的总体波动性,在股票的市场风险和个别风险两个层面上对中国股市的波动进行实证研究是具有一定意义的。
首先,市场中有大量的散户投资者,而其中相当数量的散户持有大量个股而非投资组合。尽管机构投资者逐渐成为市场的主导力量,但是散户投资者及其投资总量仍在市场中占有很大比例。根据markowitz(1952)的资产组合理论,这一类投资者不能够做到分散化投资,对于他们来说企业个别波动的影响的程度决不亚于市场波动带来的影响。其次,市场具有高度不完全性,缺乏完善的机制和足够的金融工具。虽然传统理论认为20至30只股票的资产组合可以很好地实现风险的分散化从而消除这些股票的个别风险,但在中国市场中由于缺少做空机制和必要的金融工具,也不能全部做到风险的分散化,构成这一组合的股票的个别风险不可忽视。
除这些特点外,中国市场中的投资理念变化也强调了分解总体波动性的意义:近年来,中国市场中价值投资理念开始逐步被普遍采纳,对于某些特定股票的重视被加深,而分散化的做法反而逐渐淡化,所以股票的个别风险情况就显得尤为重要。还有,中国的市场中存在大量的投机者甚至是赌博者利用某一只股票在市场中的定价偏差进行套利,此时他们就充分暴露在这一只股票的个别风险之下,而不是市场的总体风险。而且市场中曾经有严重的炒作行为,这类行为也大大影响了股票的个别波动。
基于上述分析,可以认为对于股票的总体波动进行分解,分别对市场波动性和个别波动性进行实证研究是有重要实际意义的。但是,无论是国内还是国外,很少有研究者将总体波动性分解,并同时在不同层面(市场、公司)对波动性进行实证分析。campbell,lettau,malkie和xu(2001)发现,在美国股市中,尽管市场波动并未增加,但是在1962年到1997年间,个别公司的不确定性大大增强了。但是,目前对这一现象的解释尚无定论。对于中国市场的情况,宋逢明和江婕(2003)得出的结论是1998年以后的中国股票市场的总体风险与s&p500成分股所代表的美国股市相当,但是中国股市中的系统风险一直高于美国市场。
下面我们将先介绍研究中采用的波动分解模型和波动度量的估计方法,然后着重分析不同波动成分的变化趋势并对其成因进行简单的分析。
二、波动性的分解模型和估计方法
1.波动性的分解模型
本文的研究中,将一只股票的收益分解为两部分:市场收益与个别收益。通过这种分解,我们可以构造衡量个股的两种波动的度量,这两种波动之和就是该股票收益的波动,所采用的方法优点在于无需计算股票间的协方差以及个股的β。
根据capm模型,我们可以得到一种个股收益波动的分解方式:
(1)var(r[,it])=β[2][,im]var(r[,mt])+var({图}[,it])
其中r[,it]为个股的超额收益,r[,mt]为市场超额收益,且capm模型本身有r[,mt]与{图}[,it]正交。但是这种分解的缺点是难以估计个股的β,且个股β是随时间变化的。为解决这一问题,下面我们给出一种简化的模型,该模型不需要个股β的信息。同时,该模型可以对个股收益的方差进行类似于(1)的分解。
首先,考虑如下不需要β的个股收益模型:
(2)r[,it]=r[,mt]+ε[,it]
注意在模型(2)中,r[,mt]与ε[,it]不是正交的,因此在计算个股收益的方差时不能忽略协方差项。根据模型(2),个股收益的方差为:
附图{图}然而,这里的方差分解又一次引入了个股的β。
但是,对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均便消除了带有个股β的协方差项:
(4)∑[,i]ω[,it]var(r[,it])=var(r[,mt])+∑[,i]ω[,it]var(ε[,it])=σ[2][,mt]+σ[2][,εt]
其中σ[2][,mt]=var(r[,mt]),σ[2][,εt]=∑[,i]ω[,it]var(ε[,it])。根据这种分解方法,我们就可以利用模型(2)中的残查项ε[,it]来构造一种不需要个股β的平均个别波动度量标准。加权平均波动∑[,i]ω[,it]var(r[,it])可以理解为随机选取的个股的波动期望值(随机抽取到股票i的概率等于其在市场中的权重ω[,it])。
2.数据及波动性成分的估计
本文采用在上海证券交易所和深圳证券交易所交易的a股股票数据来估计基于模型(4)的个股超额收益分解所得到的等式(4)中的波动成分量。样本期从1990年12月19日始,至2001年12月31日终。这一样本期内,股票数量发生了巨大变化,从期初的8只增加到期末的1133只、股票的日交易数据共计1,311,427组。为了得到模型(2)中的个股超额收益(r[,it])和市场超额收益(r[,mt]),采用的无风险收益是人民币一年期定期存款利率。
为估计等式(4)中的两种波动成分量,采用下列步骤。令s为计算收益的时间间隔,本文主要采用股票日收益数据进行估计。令t为计算波动的时间间隔,本文中t一般指月。在时间间隔t内的市场收益波动,以mkt[,t]表示,由下式计算:
附图{图}
其中μ[,mt]是时间间隔t内市场收益r[,ms]的均值。市场收益是利用时间间隔t内所有个股收益加权平均得到的,取每只股票当月的流通市值占总流通市值的比例且不考虑现金红利再投资情况作为该股票的权重。这样就得到了股票第一部分波动,即市场波动的估计量。
对于股票第二部分波动,即个别因素造成的收益波动,首先要根据公式(4)计算个股超额收益与市场超额收益的差ε[,is]=r[,is]-r[,ms],然后计算个股在时间间隔t内的波动:
附图{图}
如前所述,为了消除计算中的个股之间的协方差量,必须对整个市场内的所有个股收益的方差进行加权平均。由此得到了衡量各股票个别因素造成的平均波动的估计量,以firm[,t]表示:
附图{图}
经过上述步骤,就得到了衡量市场内个股的市场风险和个别风险的两个估计量mkt[,t]和firm[,t]。
三、不同波动性成分的趋势分析
根据上述模型和估计方法,即可对中国市场的股票收益波动情况进行分解研究。首先按照前面的估计方法,估计出市场波动以及个别股票波动这两部分波动量的大小,进行图形分析。图1(a)显示了中国股市中市场波动成分随时间变化的情形,包含了在上交所及深交所上市的所有a股股票,并按照流通市值进行加权平均,从图中可以初步看出市场波动成分有一定的下降趋势,但是不够明显。
图1(b)对图1(a)中的数据进行滞后12阶(即数据滞后一年)的简单移动平均,进一步表明市场波动成分有下降的趋势。1990年至1991年股票样本数量及交易量太小,波动不明显,但1992年初,市场波动值约在0.020到0.025之间,至2001年底样本期末,市场波动值约为0.05。尤其是1994年中期过后,市场波动的下降趋势更为明显。
图2(a)则显示了中国股市中个别因素波动成分随时间变化的情形,从图中可以初步看出个别波动成分随时间没有明显的趋势。图2(b)同样是图2(a)中数据进行滞后12阶移动平均的结果。图中有一定的趋势,但是很不明显。期初波动值约为0.020,至2001年底,波动值约为0.010。从整体上看,图像较为平缓。
附图{图}
图2 中国股票个别因素波动(firm[,t])
从图形分析中可以看出,中国股市的市场波动成分在样本期内有较为明显的下降趋势,而个别因素的波动成分在样本期内有下降,但是不明显。而且两列时序数据都有持续的波动,说明其变化趋势有可能是随机性的。因此,除了进行图形分析,要确定两种波动成分的时间序列数据是否有确定性趋势,还是仅仅为随机性趋势,还需要进一步进行计量经济学分析。
2. 股市是怎么回事,它的原理是什么
炒股的风险:
在中国炒股的风险最大,近两三年来,我国的普通股民95%以上亏损,这都是我国的证券交易市场法制不健全造成的。可以说,企业上市就是为了赚股民的钱,这是企业目前融资的一种手段。还有中国的股市全由黑市垄断,小股民不可能赚到钱。劝你还是三思而行。
哈, 想学炒股,刚入门的话,我建议你买本书简单一点的基础指导,遇到特别的问题再来网上质询.
在这回答你可能不能太详细.
炒股入门
委托的方式有四种:柜台递单委托、电话自动委托、电脑自动委托和远程终端委托。
1. 柜台递单委托就是你带上自己的身份证和帐户卡,到你开设资金帐户的证券营业部柜台填写买进或卖出股票的委托书,然后由柜台的工作人员审核后执行。
2. 电脑自动委托就是你在证券营业部大厅里的电脑上亲自输入买进或卖出股票的代码、数量和价格,由电脑来执行你的委托指令。
3. 电话自动委托就是用电话拨通你开设资金帐户的证券营业部柜台的电话自动委托系统,用电话上的数字和符号键输入你想买进或卖出股票的代码、数量和价格从而完成委托。
4. 远程终端委托就是你通过与证券柜台电脑系统连网的远程终端或互联网下达买进或卖出指令。
炒股入门基础书籍
1、 了解股市知识:看《炒股必读》、《股市理论》。
2、 掌握炒股理论:如:《道氏理论》、《波浪理论》、《电脑炒股入门》、《精典技术图例》、《分析家筹码实战技法》、《陈浩先生筹码分布讲义》。
3、 看一看分析逻辑:如:《投资智慧》、《投资顾问》、《证券分析逻辑》。
这方面的书太多了,我推荐你看《看盘高手》,初学者可以避免很多做盘陷阱!推荐《巴菲特传》、《想巴菲特学习》、《证券投资大师传奇》(这本特好)。记住价值投资,不要相信所谓的技术分析,特别是xx软件之类的,用数学分析实际简直就是低B的行为。
炒股软件
有类似模拟炒股软件 手机炒股软件 炒股软件下载 免费炒股软件 大智慧炒股软件 网上炒股软件 最好的炒股软件 免费模拟炒股软件 免费炒股软件等
怎样炒股
如果想要炒股,自己先要选择一家证券公司,如国泰君安,南方证券等,现在入市保证金很低,2000元左右就可以了。拥有自己的股东代码后,你方可以在证券公司开办网上炒股业务。然后到开户证券公司的网页,下载客户端,安装。比如君安证券用的是大智慧,你只需到公司提供给你的网址上下载软件后就可以开始网上炒股了。
银行卡炒股
按提示输入用户名和密码及交易密码等,您可以向证券公司索取操作指南,其中会告诉你怎样看盘子,看消息,分析行情等,非常多也非常详细,你要自己钻研。当然如果自己感觉不太看懂,你可以每天关注各个地方电视台的股评,他们也会告诉你一些分析的方法。同时购买证券报或杂志什么的,早点入门。因为网络交易要注意保护电脑的网络安全,装好防火墙,并随时打好系统补丁,避免不安全软件和邮件。网上炒股时,有的软件登录时提示要输入交易密码和通讯密码,通讯密码是和营业部服务器连接的密码,一般的交易软件是固定的“注册用户”,不需要专门注册;交易密码就是买卖股票时用的密码。
网上炒股
如果想要炒股,自己先要选择一家证券公司,如国泰君安,南方证券等,现在入市保证金很低,3000元左右就可以了。拥有自己的股东代码后,你方可以在证券公司开办网上炒股业务。你可以根据具体证券公司的软件进行下载,比如君安证券用的是大智慧,你只需到公司提供给你的网址上下载软件后就可以开始网上炒股了。 在网上炒股之前,公司会给你一个操作手册,其中会告诉你怎样看盘子,看消息,分析行情等,非常多也非常详细,你要自己钻研。当然如果自己感觉不太看懂,你可以每天关注各个地方电视台的股评,他们也会告诉你一些分析的方法。同时购买证券报或杂志什么的,早点入门。
手机炒股
因为在中国市场还不现实,因为股市千变万化,手机又不能看到动态行情,手机炒股只能是临时用.目前恒生投资通最好,而且免费,功能强大,有外汇期货外盘,也有连板块和聊天室功能。
炒股心得
入股市各种小道消息就会不停的进入你的耳朵里,红绿跳动的数字,也会吸引你把剩余的所有资金都投入到股票里,以期赚个盆满钵盈,但往往会事与愿违,心态是在股市里的另一能赢不亏或不赢少亏的重要条件。不要轻易听信别人的评论,至少要有分析吸收和正确的判断。不要买你不熟悉的股票,选择几只股票坚持每天观察其走势,关心该公司的一切公告信息,判断公司的生产经营状况,做足功课。
要树立一个正确的投资理念,充分了解一只股票的投资价值,做到不怕、不贪,不以市场的短期波动而惊慌失措。短线操作学会控制仓位,尽量不满仓,设定止损,见好就收。买卖股票不要企望买到最低、卖到最高,因为最低和最高可遇而不可求。其实炒股没那么复杂,多看、多想、多操作就会熟能生巧,保证资金安全是盈利的基石。
中国股市分两个交易所,上海和深圳交易所,上市公司的股票分别在这两家交易所挂牌交易,也就是你说的深股、沪股。在两市交易的千家以上的股票,买什么地方的股票并不重要,投资喜好和对投资对象的了解是你选择投资品种的决定因素,如果你对家乡上市公司了解得比较透彻就最好了,关键是要树立一个正确的投资理念,充分了解一只股票的投资价值,才能在投资中获利。 找个在股市有多年炒股经验的朋友带你将会避免走弯路.但关键是他赚不赚钱最重要.
你还可以搜索一些关于炒股的论坛、博客去看看.其他股民的对话也挺有帮助的.
如你是新手就从张龄松的<股票操作学>看吧! 看两三遍再考虑进场于否!
先了解风险,再结合自身个性及情况,想好了再入场不迟!!!
这本书由浅入深,较适合初学者,其它书当你有一年以上实践经验后再看吧! 贪多不烂! <金融练金术>这本书,诲涩难懂五年内不必看了,大部头的现在也可不看.大多没用!你自己体会吧!
-、K线图特点
K线图这种图表源处于日本,被当时日本米市的商人用来记录米市的行情与价格波动,后因其细腻独到的标画方式而被引入到股市及期货市场。目前,这种图表分析法在我国以至整个东南亚地区均尤为流行。由于用这种方法绘制出来的图表形状颇似一根根蜡烛,加上这些蜡烛有黑白之分,因而也叫阴阳线图表。通过K线图,我们能够把每日或某一周期的市况表现完全记录下来,
股价经过一段时间的盘档后,在图上即形成一种特殊区域或形态,不同的形态显示出不同意义。我们可以从这些形态的变化中摸索出一些有规律的东西出来。K线图形态可分为反转形态、整理形态及缺口和趋向线等。
1、绘制方法
首先我们找到该日或某一周期的最高和最低价,垂直地连成一条直线;然后再找出当日或某一周期的开市和收市价,把这二个价位连接成一条狭长的长方柱体。假如当日或某一周期的收市价较开市价为高(即低开高收),我们便以红色来表示,或是在柱体上留白,这种柱体就称之为"阳线"。如果当日或某一周期的收市价较开市价为低(即高开低收),我们则以蓝色表示,又或是在住柱上涂黑色,这柱体就是"阴线"了。
2、优点
能够全面透彻地观察到市场的真正变化。我们从K线图中,既可看到股价(或大市)的趋势,也同时可以了解到每日市况的波动情形。
3、缺点
(1)绘制方法十分繁复,是众多走势图中最难制作的一种。
(2)阴线与阳线的变化繁多,对初学者来说,在掌握分析方面会有相当的困难,不及柱线图那样简单易明。
二、分析意义
由于"阴阳线"变化繁多,"阴线"与"阳线"里包涵着许多大小不同的变化,因此其分析的意义,有特别提出一谈的必要。
在讨论"阴阳线"的分析意义之前,先让我们知道阳线每一个部分的名称。
我们以阳线为例,最高与收市价之间的部分称之为"上影",开市价与收市价之间称为"实体",开市价与最低价之间就称作"下影"。
1、长红线或大阳线
此种图表示最高价与收盘价相同,最低价与开盘价一样。上下没有影线。从一开盘,买方就积极进攻,中间也可能出现买方与卖方的斗争,但买方发挥最大力量,一直到收盘。买方始终占优势,使价格一路上扬,直至收盘。表示强烈的涨势,股市呈现高潮,买方疯狂涌进,不限价买进。握有股票者,因看到买气的旺盛,不愿抛售,出现供不应求的状况。
2、长黑线或大阴线
此种图表示最高价与开盘价相同,最低价与收盘价一样。上下没有影线。从一开始,卖方就占优势。股市处于低潮。握有股票者不限价疯狂抛出,造成恐慌心理。市场呈一面倒,直到收盘、价格始终下跌,表示强烈的跌势。
3、先跌后涨型
这是一种带下影线的红实体。最高价与收盘价相同,开盘后,卖气较足,价格下跌。但在低价位上得到买方的支撑,卖方受挫,价格向上推过开盘价,一路上扬,直至收盘,收在最高价上。总体来讲,出现先跌后涨型,买方力量较大,但实体部分与下影线长短不同,买方与卖方力量对比不同。
实体部分比下影线长。价位下跌不多,即受到买方支撑,价格上推。破了开盘价之后,还大幅度推进,买方实力很大。
实体部分与下影线相等,买卖双方交战激烈,但大体上,买方占主导地位,对买方有利。
实体部分比下影线短。买卖双方在低价位上发生激战。遇买方支撑逐步将价位上推。但从图中可发现,上面实体部分较小,说明买方所占据的优势不太大,如卖方次日全力反攻,则买方的实体很容易被攻占。
4、下跌抵抗型
这是一种带下影线的黑实体,开盘价是最高价。一开盘卖方力量就特别大,价位一种下跌,但在低价位上遇到买方的支撑。后市可能会反弹。实体部分与下影线的长短不同也可分为三种情况:
(1)实体部分比影线长 卖压比较大,一开盘,大幅度下压,在低点遇到买方抵抗,买方与卖方发生激战,影线部分较短,说明买方把价位上推不多,从总体上看,卖方占了比较大的优势。
(2)实体部分与影线同长 表示卖方把价位下压后,买方的抵抗也在增加,但可以看出,卖方仍占优势。
(3)实体部分比影线短 卖方把价位一路压低,在低价位上,遇到买方顽强抵抗并组织反击,逐渐把价位上推,最后虽以黑棒收盘,但可以看出卖方只占极少的优势。后市很可能买方会全力反攻,把小黑实体全部吃掉。
5、上升阻力
这是一种带上影线的红实体。开盘价即最低价。一开盘买方强盛,价位一路上推,但在高价位遇卖方压力,使股价上升受阻。卖方与买方交战结果为买方略胜一筹。具体情况仍应观察实体与影线的长短。
红实体比影线长,表示买方在高价位是遇到阻力,部分多头获利回吐。但买方仍是市场的主导力量,后市继续看涨。
实体与影线同长,买方把价位上推,但卖方压力也在增加。二者交战结果,卖方把价位压回一半,买方虽占优势。但显然不如其优势大。
实体比影线短。在高价位遇卖方的压力、卖方全面反击,买方受到严重考验。大多短线投资者纷纷获利回吐,在当日交战结束后,卖方已收回大部分失地。买方一块小小的堡垒(实体部分)将很快被消灭,这种K线如出现在高价区,则后市看跌。
6、先涨后跌型
这是一种带上影线的黑实体。收盘价即是最低价。一开盘,买方与卖方进行交战。买方占上风,价格一路上升。但在高价位遇卖压阻力,卖方组织力量反攻,买方节节败退,最后在最低价收盘,卖方占优势,并充分发挥力量,使买方陷入"套牢"的困境。
具体情况仍有以下三种:
(1)黑实体比影线长 表示买方把价位上推不多,立即遇到卖方强有力的反击,把价位压破开盘价后乘胜追击,再把价位下推很大的一段。卖方力量特别强大,局势对卖方有利。
(2)黑实体与影线相等买方把价位上推;但卖方力量更强,占据主动地位。卖方具有优势。
(3)黑实体比影线短 卖方虽将价格下压,但优势较少,明日入市,买方力量可能再次反攻,黑实体很可能被攻占。
7、反转试探型
这是一种上下都带影线的红实体。开盘后价位下跌,遇买方支撑,双方争斗之后,买方增强,价格一路上推,临收盘前,部分买者获利回吐,在最高价之下收盘。这是一种反转信号。如在大涨之后出现,表示高档震荡,如成交量大增,后市可能会下跌。如在大跌后出现,后市可能会反弹。这里上下影线及实体的不同又可分为多种情况:
(1)上影线长于下影线之红实体:又分为:影线部分长于红实体表示买方力量受挫折。红实体长于影线部分表示买方虽受挫折,但仍占优势。
(2)下影线长于上影线之红实体:亦可分为:红实体长于影线部分表示买方虽受挫折,仍居于主动地位。影线部分长于红实体表示买方尚需接受考验。
8、弹升试探型
这是一种上下都带影线的黑实体,在交易过程中,股价在开盘后,有时会力争上游,随着卖方力量的增加,买方不愿追逐高价,卖方渐居主动,股价逆转,在开盘价下交易,股价下跌。在低价位遇买方支撑,买气转强,不至于以最低价收盘。有时股价在上半场以低于开盘价成交,下半场买意增强,股价回至高于开盘价成交,临收盘前卖方又占优势,而以低于开盘价之价格收盘。这也是一种反转试探。如在大跌之后出现,表示低档承接,行情可能反弹。如大涨之后出现,后市可能下跌。
9、十字线型
这是一种只有上下影线,没有实体的图形。开盘价即是收盘价,表示在交易中,股价出现高于或低于开盘价成交,但收盘价与开盘价相等。买方与卖方几乎势均力敌。
其中:上影线越长,表示卖压越重。下影线越长,表示买方旺盛。上下影线看似等长的十字线,可称为转机线,在高价位或低价位,意味着出现反转。
10、"┴"图形
又称空胜线,开盘价与收盘价相同。当日交易都在开盘价以上之价位成交,并以当日最低价(即开盘价)收盘,表示买方虽强,但卖方更强,买方无力再挺升,总体看卖方稍占优势,如在高价区,行情可能会下跌。
11、"T"图形
"T"图形又称多胜线,开盘价与收盘价相同,当日交易以开盘价以下之价位成交,又以当日最高价(即开盘价)收盘。卖方虽强,但买方实力更大,局势对买方有利,如在低价区,行情将会回升。
12、"一"图形
此较形不常见,即开盘价、收盘价、最高价、最低价在同一价位。只出现于交易非常冷清,全日交易只有一档价位成交。冷门股此类情形较易发生。
三、K线线势型态分析
线势型态是以日线图中,三至五天行情变化为对象,对未来股价走势的分析也是以短期行情变化为目标,不过在许多时候也必须把它放在大的长期的行情中去分析理解。
(一)、上升线势行情
1、二颗星
上升行情中出现极线的情形即称为二颗星、三颗星,此时股价上涨若再配合成交量放大,即为可信度极高的买进时机,股价是必再出现另一波涨升行情。
2、跳空上扬
在上涨行情中,某日跳空拉出一条阳线后,即刻出现一条下降阴线,此为加速股价上涨的前兆,投资人无须惊慌抛出持股,股价必将持续前一波涨势继续上升。
3、下降阴线
在涨升的途中,出现如图般的三条连续下跌阴线,为逢低承接的大好时机。当第四天的阳线超越前一天的开盘价时,表示买盘强于卖盘,应立刻买进以期股价扬升
4、上档盘旋
股价随着强而有力的大阳线往上涨升,在高档将稍做整理,也就是等待大量换手,随着成交量的扩大,即可判断另一波涨势的出现。上档盘整期间约6日至11日,若期间过长则表示上涨无力。
5、并排阳线
持续涨势中,某日跳空现阳线,隔日又出现一条与其几乎并排的阳线,如果隔日开高盘,则可期待大行情的出现。
6、超越覆盖线
行情上涨途中若是出现覆盖线,表示已达天价区,此后若是出现创新天价的阳线,代表行情有转为买盘的迹象,股价会继续上涨。
7、上涨插入线
在行情震荡走高之际,出现覆盖阴线的隔日,拉出一条下降阳线,这是短期的回档,股价必上涨。
8、三条大阴线
在下跌行情中出现三条连续大阴线,是股价隐入谷底的征兆,行情将转为买盘,股价上扬。
9、上升三法
行情上涨中,大阳线之后出现三根连续小阴线,这是蓄势待发的征兆,股价将上升。
10.向上跳空阴线
此图形虽不代表将有大行情出现,但约可持续七天左右的涨势,为买进时机
(二)、反弹线势行情
1、反弹线
在底价圈内,行情出现长长的下影线时,往往即为买进时机,出现买进信号之后,投资人即可买进,或为了安全起见,可待候行情反弹回升之后再买进,若无重大利空出现,行情必定反弹。
2、舍子线
在大跌行情中,跳空出现十字线,这暗示着筑底已经完成,为反弹之征兆。
3、阴线孕育阳线
在下跌行情中,出现大阴线的次日行情呈现一条完全包容在大阴线内的小阴线,显示卖盘出尽,有转盘的迹象,股价将反弹。
4、五条阴线后一条大阴线
当阴阳交错拉出五条阴线后,出现一条长长的大阴线,可判断"已到底部",如果隔日开高盘,则可视为反弹的开始。
5、二条插入线
此图形暗示逢低接手力道强劲,股价因转盘而呈上升趋势。
6、最后包容线
在连续的下跌行情中出现小阳线,隔日即刻出现包容的大阴线,此代表筑底完成,行情即将反弹。虽然图形看起来呈现弱势,但该杀出的浮码均已出尽,股价必将反弹而上。
7、下档五根阳线
在底价圈内出现五条阳线,暗未逢低接手力道不弱,底部形成,股价将反弹。
8、反弹阳线
确认股价已经跌得很深,某一天,行情出现阳线,即"反弹阳线"时,即为买进信号,若反弹阳线附带着长长的下影线,表示低档已有主力大量承接,股价将反弹而上。
9、三空阴线
当行情出现连续三条跳空下降阴线,则为强烈的买进信号,股价即将反弹。
10、连续下降三颗星
确认股价已跌深,于低档盘整时跳空出现连续三条小阴线(极线), 这是探底的前兆,如果第四天出现十字线,第五天出现大阳线,则可确认底部已筑成,股价反转直上。
股市行情
1、覆盖线
股价连续数天扬升之后,隔日以高盘开出,随后买盘不愿追高,大势持续滑落,收盘价跌到前一日阳线之内。这是超买之后所形成的卖压涌现,获利了结股票大量释出之故,股价将下跌。
2、十字线
在高价圈出现十字线(开盘收盘等价线),并留下上下影线,其中上影线较长。此情形表示股价经过一段时日后,已涨得相当高,欲振乏力,开始要走下坡,这是明显的卖出讯号。
3、阴线孕育于较长阳线内
经过连日飚涨后,当日的开收盘价完全孕育在前一日的大阳线之中,并出现一根阴线,这也代表上涨力道不足,是股价下跌的前兆,若隔天再拉出一条上影阴线,更可判断为股价暴跌的征兆。
4、阳线孕育在较长阳线内
股价连续数天扬升之后,隔天出现一根小阳线,并完全孕育在前日之大阳线之中,表示上升乏力,是暴跌的前兆。
5、孕育十字线
亦即今日的十字线完全包含在前一日的大阳线之中的情况。此状态代表买盘力道减弱,行情即将回软转变成卖盘,股价下跌。
6、最后包容线
当股价持续数天涨势后出现一根阴线,隔天又开低走高拉出一根大阳线,将前一日的阴线完全包住,这种现象看来似乎买盘增强,但只要隔日行情出现比大阳线的收盘价低,则投资人应该断然释出持股。若是隔日行情高于大阳线的收盘价,也很有可能成为"覆盖阴线",投资人应慎防。
7、跳空
所谓跳空即两条阴阳线之间不互相接触,中间有空格的意思。连续出现三根跳空阳线后,卖压必现,一般投资人在第二根跳空阳线出现后,即应先行获利了结,以防回档惨遭套牢。
8、下影线过长
股价于高档开盘,先前的买盘因获利了结而杀出,使得大势随之滑落,低档又逢有力承接,股价再度攀升,形成下影线为实线的三倍以上。此图型看起来似乎买盘转强,然宜慎防主力拉高出货,空手者不宜冒然介入,持股者宜逢高抛售。
9、尽头线
持续涨升的行情一旦出现此图形,表示上涨力道即将不足,行情将回档盘整,投资人宜先行获利了结。这也是一种"障眼线",小阳线并没有超越前一日的最高点,证明上涨乏力,股价下跌。
10、反击顺沿线
此处所称之顺沿线为自高档顺次而下出现的二根阴线。为了打击此二根阴线所出现的一大根阳线,看起来似乎买盘力道增强了,但投资人须留意这只不过是根"障眼线",主力正在拉高出货,也是投资人难得的逃命线,宜抛出持股。
11、跳空舍字线
行情跳空上涨开成一条十字线,隔日却又跳空拉出一根阴线,暗示行情即将暴跌。此时股价涨幅已经相当大,无力再往上冲,以致跳空而下,为卖出信号,在此情况下,成交量往往也会随之减少。
12、跳空孕育十字线
当股价跳空上涨后拉出三根大阳线,随后又出现一条十字线,代表涨幅过大,买盘不愿追高,持股者纷纷杀出,这也是融券放空者千载难逢的好机会,股价将暴跌。
13、下降插入线
持续下降阴线中,出现一条开低走高的阳线,为卖出时机,股价必将持续下跌。
14、下降覆盖线
在高档震荡行情中,出现一条包容大阴线,隔日牵出一条下降阳线,接下来又出出覆盖线,则暗示行情已到达天价价位,此时为脱手线。
15、高档五阴线
股价涨幅已高,线路图出现五条连续阴线,显示股价进入盘局,此时若成交量萎缩,更可确信行情不妙。
16、下降三法
在行情持续下跌中,出现一条大阴线,隔天起却又连现三根小阳线,这并不代表筑底完成,接下来若再出现一条大阴线,则为卖出时机,股价必将持续往下探底。
17、三段大阳线
行情持续下跌中出现一条大阳线,此大阳线将前三天的跌幅完全包容,这是绝好的逃命线,投资人宜尽快出脱持股,股价将持续下跌。
18、三颗星
下跌行情中出现极线,这是出脱持股的好机会,股价将再往下探底。
19、低档盘旋
通常盘整时间在六日至十一日之间,若接下来出现跳空阴线,则为大跌的起步,也就是说前段的盘整只不过是中段的盘整罢了,股价将持续回档整理。
20、跳空下降二阴线
在下降的行情中又出现跳空下降的连续二条阴线,这是暴跌的前兆。通常在两条阴线出现之前,会有一小段反弹行情,但若反弹无力,连续出现阴线时,表示买盘大崩盘,股价将继续往下探底。
3. 金融类毕业论文参考文献
金融类毕业论文参考文献
参考文献就是写论文的时候参考过的书籍或网站,直接关系到论文的分数和质量高低。以下是我为您整理的金融类毕业论文参考文献,希望能提供帮助。
篇一 :参考文献
[1] 母宇.中国股票市场与全球主要股票市场联动性研究,[C].西南民族大学:2011.
[2] 于会鹏.中国股票市场板块及其与国外主要市场间的联动性实证研究,[C].理工大学:2009
[3] 陈志宁.中外股票市场的联动分析,[C].农业大学:2009.
[4] 汪波.股票市场波动性网络及其应用[C]华南理工,2012
[5] 徐晓萍. 金融危机下证券网络的复杂性特征研究[C]华东师范大学,2013
[6] 陈俊华.中国股票市场网络模型动态研究[C]浙江工业大学,2012
[7] 兰旺森,赵国浩. 应用复杂网络研究板块内股票的强相关性,[J].中山大学学报:2010(6).20-23
[8] 李耀华,姚洪兴.股票市场网络的稳定性研究,[M].江苏省系统工程学会第十一届学会:2012.
[9] 陈花.基于复杂网络的股票之间有向相关性研究,[C].北京邮电大学:2012.
[10] 陈辉煌,高岩,基于复杂网络理论的证券市场网抗毁性分析[J],金融理论与实:2008(6)154-156
[11] 万阳松,陈忠基. 加权股票网络模型[J].复杂系统与复杂性科学,2005,1(5) :21-27
[12] 李平,汪秉宏.证券指数的网络动力学模型[J].系统工程,2006,24(3):73-77
[13] TianQiu, Bo Zheng,Guang Chen. Financial networks with static anddynamic thresholds,[J]. New Journal of Physics:2010(12).136-138
[14] Nicola Cetorelli, Stavros Peristiani. Prestigious stock exchanges: A network analysis of international financial centers,[J]. Journal of Banking & Finance:2013(37).21-24
[15] Ram Babu Roy, Uttam Kumar Sarkar. Identifying influential stock indices from global stockmarkets: A social network analysis approach,[J].Procedia Computer Science:2011(5).10-13
[16] Xiao fan Liu, Chi k. Tse.A Complex Network Perspective to Volatility in Stock Markets [J]. International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications:2010(9).12-15
[17] Simutis R, MasteikaS.Intelligent stock trading systems using fuzzy-neural networks andevolutionary programming methods[J]. Self Formation Theory And Applications.2004,(97).59-63
[18] Dong-Ming Song, Michele Tumminello, Wei-Xing Zhou, Rosario N. Mantegna. Evolution of worldwide stock markets, correlation structure and correlation basedgraphs,[J]. PACS:2011(3).90-92
[19] Xiangyun Gao, Haizhong An, Weiqiong Zhong. Features of the Correlation Structure of Price Indices,[J]. PLOS ONE:2013(4).34-36
[20] MarekGa??zka. Characteristics of the Polish Stock Market correlations,[J]. International Review of Financial Analysis:2011(1-5).
[21] 杨治辉,贾寒梅.股票收益率相关性的网络结构分析,[M].中国控制学会:2011.
[22] 周艳波,蔡世民,周佩玲.金融市场的无标度特征研究,[J].中国科学技术大学学报:2009(8).19-22
[23] Barabasia L, Albert R, Jeong H. Mean-field theory for scale-freerandom networks[J].Physica A, 1999( 272).173-187
[24] 李辉,赵海,徐久强,李博,李鹏,王家亮. 基于k-核的大规模软件核心框架结构抽取与度量,[J].东北大学学报:2010(11).345-347
[25] 李辉,赵海.基于k-核的大规模软件宏观拓扑结构层次性研究,[J].电子学报:2010(6).134-136
[26] 李备友,刘思峰. 网络化市场结构下证券市场传闻的扩散规律研究,[J].华东经济管理:2012(12).90-92
篇二:参考文献:
[1]袁申国,陈平,刘兰凤,. 汇率制度、金融加速器和经济波动[J]. 经济研究,2011,(1).
[2]黄志刚,. 货币政策与贸易不平衡的调整[J]. 经济研究,2011,(3).
[3]George J. Gilboy,钟宁桦,. 度量中国经济:购买力平价的适当应用[J]. 经济研究,2010,(1).
[4]万晓莉,霍德明,陈斌开,. 中国货币需求长期是否稳定?[J]. 经济研究,2010,(1).
[5]裘骏峰,. 投机资本流入、升值预期和最优升值路径[J]. 经济研究,2010,(2).
[6]张屹山,孔灵柱,. 基于权力范式的汇率决定研究[J]. 经济研究,2010,(3).
[7]李成,王彬,马文涛,. 资产价格、汇率波动与最优利率规则[J]. 经济研究,2010,(3).
[8]刘尧成,周继忠,徐晓萍,. 人民币汇率变动对我国贸易差额的动态影响[J]. 经济研究,2010,(5).
[9]黄志刚,陈晓杰,. 人民币汇率波动弹性空间评估[J]. 经济研究,2010,(5).
[10]路继业,杜两省,. 货币政策可信性与汇率制度选择:基于新政治经济学的分析[J]. 经济研究,2010,(8).
[11]卞世博,贾德奎,. 后金融危机背景下的中国经济运行风险管理——第四届中国立信风险管理论坛综述[J]. 经济研究,2010,(12).
[12]赵志君,陈增敬,. 大国模型与人民币对美元汇率的评估[J]. 经济研究,2009,(3).
[13]伍戈,. 中国的货币需求与资产替代:1994—2008[J]. 经济研究,2009,(3).
[14]王晋斌,李南,. 中国汇率传递效应的实证分析[J]. 经济研究,2009,(4).
[15]张瀛,. 汇率制度、经济开放度与中国需求政策的有效性[J]. 经济研究,2008,(3).
[16]中国经济增长与宏观稳定课题组,张平,刘霞辉,张晓晶,汪红驹,. 外部冲击与中国的通货膨胀[J]. 经济研究,2008,(5).
[17]唐翔,. “富人社区效应”还是巴拉萨-萨缪尔森效应?——一个基于外生收入的实际汇率理论[J]. 经济研究,2008,(5).
[18]龚刚,高坚,何学中,. 汇率制度与货币政策——发展中国家和小国经济的思考[J]. 经济研究,2008,(6).
[19]管汉晖,. 浮动本位兑换、双重汇率与中国经济:1870—1900[J]. 经济研究,2008,(8).
[20]施建淮,傅雄广,许伟,. 人民币汇率变动对我国价格水平的传递[J]. 经济研究,2008,(7).
篇三:参考文献:
[1] 方毅,桂鹏. 亚太地区股票市场的联动程度—基于次级贷冲击的`研究[J]世界经济研究,2010(8).27-30
[2] BarabásiA L, Albert R. Emergence of scaling in random networks[J].Science, 1999(286). 509-512
[3] Kim H J.Kim I M.Scale-free network in stock market[J].J KorPhys Soc,2002,40(6):105-108.
[4] Newman M E J.The structure and function of complex networks[J].SIAM Review,2003(3).167-256
[5] Jukka-Pekka Onnela, Jari Saram?ki, Kimmo Kaski. A comparative study of social network models: Network evolution models and nodal attribute models[J]. Social Networks:2009(4)13-16
[6] 汪小帆,李翔,陈关荣.复杂网络理论及其应用[M].北京:清华大学出版社,2006(1).9-14.
[7] 任卓明,刘建国,邵凤,胡兆龙,郭强. 复杂网络中最小K-核节点的传播能力分析,[J].物理学报:2011(7).90-93
[8] 韩定定,复杂网络的拓扑、动力学行为及其实证研究,华东师范大学无线电物理博士论文[C],2007
[9] Simutis R, MasteikaS.Intelligent stock trading systems using fuzzy-neural networks andevolutionary programming methods[J].Self Formation Theory And Applications.2004(97)59-63
[10] Xiao fan Liu, Chi k. Tse.AComplex Network Perspective of World Stock Markets:synchronization and volatility,[J]. International Journal of Bifurcation and Chaos:2012(6).62-66
[11] Ram Babu Roy, Uttam Kumar Sarkar. Capturing Early Warning Signal for Financial Crisis from the Dynamics of Stock Market Networks: Evidence from North American and Asian Stock Markets[J].Journal of Indian Institute of Management Calcutta:2009(8).57-59
[12] 李耀华,姚洪兴.金融危机下股票市场网络的结构特性研究[J].信息工程学院学报,2010(1).23-26
[13] Benjamin M. Tabak, Thiago R. Serra, Daniel O. Cajueiro. Topological properties of stockmarket networks:The case of Brazil[J]. Physica ,2010(389).3240-3249
[14] Chi K.Tse,JingLiu,Francis C, M. Lau. A network perspective of stock market[J].Journal ofEmpirica Finance.2010,4(17).659-667
[15] 闵志锋.上海证券市场的复杂网络特性分析 [J].东北大学学报 (自然科学版).2007 (7).1053-1056
[16] 黄玮强,姚爽,中国股票关联网络拓扑性质与聚类结构分析[J],管理科学:2008(3).92-95
[17] 高雅纯,魏宗文,汪秉宏.Dynamic Evolution of Financial Network and Its Relation to Economic Crises,[J].World Scientific:2013(2).142-141
[18] 陈守东,韩广哲,荆伟.主要股票市场指数与我国股票市场指数间的协整分析,[J].数量经济技术经济研究:2003(5).35-37
[19] 文圭炫,洪正孝.太平洋地区国家的联动性,[J].商务管理研究:2003(2).111-113
[20] RosylinMohd.Yusof&M.ShabriAbd.Majid,Who moves the Malaysian stock market-the U.S.or Japan[J],International Journal of Business,2006(8)367-406
[21]Terence,Tai-Leung Chong,Ying-Chiu Wong,Isabel,Kit-Ming Yan,Internationallinkagesof the Japanese stock market,Japan and the World Economy,2007(20)773-786
[22] 周珺. 我国大陆股票市场与周边主要股票市场的联动分析[J]企业经济,2007(1).77-79
[23] Woo-Sung Jung ,SeungbyungChae, Jae-Suk Yang,Hie-Tae Moon. Characteristics of the Korean stock marketcorrelations,[J]. Elsevier Science:2008(2).90-93
[24] Sunil Kumar, NiveditaDeo. Correlation and network analysis of global financial indices,[J]. American Physical Society:2012(8).21-23
篇四:参考文献
[1] Michael Grahama,JarnoKiviahob,JussiNikkinenb, Mohammed Omranc. Global and regional co-movement of the MENA stockmarkets,[J]. Journal of Economics and Business:2013(1). 165-167
[2] 高莹,靳莉莉.沪深300指数与世界主要股票指数的关联性分析[J].金融管理,2008(2). 3-8.
[3] Hwahsin Cheng, John L. Glascock. Stock Market Linkages Before and After the AsianFinancial Crisis: Evidence from Three Greater ChinaEconomic Area Stock Markets and the US,[J]. Pacific Basin Financial Markets and Policies:2006(2).125-127
[4] Ma.BelindaS.Mandigma.Stock market linkages and the global financial crisis,[J].Journal of University of Santo Tomas:2009(8).278-280
[5] Ugur Ergun. How does Turkish stock market respond to the externalshocks Pre- and post- crises analyses,[J]. African Journal of Business Management:2012(2).34-37
[6] 赵勇. 金融危机背景下中美欧股票市场联动性研究[C]上海社会科学院,2012(5).76-79
[7] 洪天国. 欧洲股票市场与中国股票市场之间的波动溢出效应研究[C]江西财经大学,2013(1).29-34
[8] 金融市场稳定性的判别与度量[C]山西大学,2012(2).192-196
[9] 陈守东,陈雷,刘艳武.中国沪深股票市场收益率及波动性相关分析,[J].金融研究:2003(7).230-235
[10] 刘存绪.论中国股票市场的国际化,[J].资本市场:2000(4).30-32
4. 深红利这个指数怎么样
深红利这个指数还不错,挺靠谱的,十分稳定,很有发展空间。
5. 经济学专业参考文献
经济学专业参考文献(通用11篇)
按照字面的意思,参考文献是文章或着作等写作过程中参考过的文献。下面是我收集整理的经济学专业参考文献(通用11篇),欢迎大家分享。
1、唐国兴,计量经济学——理论、方法和模型,复旦大学出版社,1988。
2、张寿、于清文,计量经济学,上海交通大学出版社,1984。
3、邹至庄,经济计量学,中国友谊出版公司,1988。
4、古扎拉蒂 计量经济学(上,下),中国人民大学出版社2000年中译本。
5、伍德里奇,计量经济学导论——现代观点,中国人民大学出版社2003年中译本。
6、William H. Greene, Econometrics, 4th ed. 清华大学出版社2001年影印本。
7、汉密尔顿,时间序列分析,中国社会科学出版社1999中译本。
8、易丹辉,数据分析与Eviews应用,中国统计出版社2002。
9、张晓峒主编,计量经济学软件Eviews使用指南,南开大学出版社2003。
10、拉姆.拉玛丹山《应用计量经济学》,机械工业出版社2003中译本。
11、Box, Jenkins, Reinsel《时间序列分析:预测和控制(第三版)》,中国统计出版社,1997年中译本。
12、陆懋祖《高等时间序列计量经济学》,上海人民出版社,1999。
13、韩德瑞、秦朵《动态经济计量学》,上海人民出版社,1998。
14、谢识予、朱弘鑫《高级计量经济学》复旦大学出版社,2005。
15、弗朗西斯《商业和经济预测中的时间序列模型》,中国人民大学出版社,2002。
16、朱平芳《现代计量经济学》,上海财经大学出版社,2004。
17、Pindyck R S, Rubinfeld D L, Econometrics Models and Economic Forecasts, 4th ed. The McGraw-Hill Companies, Inc. 1998.
18、Johnston, J. and J. DiNardo, 1997, Econometric Methods, 4th ed., McGraw-Hill.
19、Wallace T D, Silver J L. Econometrics-An Introction. Addison-Wesley Publishing Company, Inc. 1988.
20、Gujarati, D. N., 1995, Basic Econometrics, 3nd. ed., McGraw-Hill.
[1]袁申国,陈平,刘兰凤,. 汇率制度、金融加速器和经济波动[J]. 经济研究,2011,(1).
[2]黄志刚,. 货币政策与贸易不平衡的调整[J]. 经济研究,2011,(3).
[3]George J. Gilboy,钟宁桦,. 度量中国经济:购买力平价的适当应用[J]. 经济研究,2010,(1).
[4]万晓莉,霍德明,陈斌开,. 中国货币需求长期是否稳定?[J]. 经济研究,2010,(1).
[5]裘骏峰,. 投机资本流入、升值预期和最优升值路径[J]. 经济研究,2010,(2).
[6]张屹山,孔灵柱,. 基于权力范式的汇率决定研究[J]. 经济研究,2010,(3).
[7]李成,王彬,马文涛,. 资产价格、汇率波动与最优利率规则[J]. 经济研究,2010,(3).
[8]刘尧成,周继忠,徐晓萍,. 人民币汇率变动对我国贸易差额的动态影响[J]. 经济研究,2010,(5).
[9]黄志刚,陈晓杰,. 人民币汇率波动弹性空间评估[J]. 经济研究,2010,(5).
[10]路继业,杜两省,. 货币政策可信性与汇率制度选择:基于新政治经济学的分析[J]. 经济研究,2010,(8).
[11]卞世博,贾德奎,. 后金融危机背景下的中国经济运行风险管理——第四届中国立信风险管理论坛综述[J]. 经济研究,2010,(12).
[12]赵志君,陈增敬,. 大国模型与人民币对美元汇率的评估[J]. 经济研究,2009,(3).
[13]伍戈,. 中国的货币需求与资产替代:1994—2008[J]. 经济研究,2009,(3).
[14]王晋斌,李南,. 中国汇率传递效应的实证分析[J]. 经济研究,2009,(4).
[15]张瀛,. 汇率制度、经济开放度与中国需求政策的有效性[J]. 经济研究,2008,(3).
[16]中国经济增长与宏观稳定课题组,张平,刘霞辉,张晓晶,汪红驹,. 外部冲击与中国的通货膨胀[J]. 经济研究,2008,(5).
[17]唐翔,. “富人社区效应”还是巴拉萨-萨缪尔森效应?——一个基于外生收入的实际汇率理论[J]. 经济研究,2008,(5).
[18]龚刚,高坚,何学中,. 汇率制度与货币政策——发展中国家和小国经济的思考[J]. 经济研究,2008,(6).
[19]管汉晖,. 浮动本位兑换、双重汇率与中国经济:1870—1900[J]. 经济研究,2008,(8).
[20]施建淮,傅雄广,许伟,. 人民币汇率变动对我国价格水平的传递[J]. 经济研究,2008,(7).
[1] 方毅,桂鹏. 亚太地区股票市场的联动程度—基于次级贷冲击的研究[J]世界经济研究,2010(8).27-30
[2] BarabásiA L, Albert R. Emergence of scaling in random networks[J].Science, 1999(286). 509-512
[3] Kim H J.Kim I M.Scale-free network in stock market[J].J KorPhys Soc,2002,40(6):105-108.
[4] Newman M E J.The structure and function of complex networks[J].SIAM Review,2003(3).167-256
[5] Jukka-Pekka Onnela, Jari Saram?ki, Kimmo Kaski. A comparative study of social network models: Network evolution models and nodal attribute models[J]. Social Networks:2009(4)13-16
[6] 汪小帆,李翔,陈关荣.复杂网络理论及其应用[M].北京:清华大学出版社,2006(1).9-14.
[7] 任卓明,刘建国,邵凤,胡兆龙,郭强. 复杂网络中最小K-核节点的传播能力分析,[J].物理学报:2011(7).90-93
[8] 韩定定,复杂网络的拓扑、动力学行为及其实证研究,华东师范大学无线电物理博士论文[C],2007
[9] Simutis R, MasteikaS.Intelligent stock trading systems using fuzzy-neural networks andevolutionary programming methods[J].Self Formation Theory And Applications.2004(97)59-63
[10] Xiao fan Liu, Chi k. Tse.AComplex Network Perspective of World Stock Markets:synchronization and volatility,[J]. International Journal of Bifurcation and Chaos:2012(6).62-66
[11] Ram Babu Roy, Uttam Kumar Sarkar. Capturing Early Warning Signal for Financial Crisis from the Dynamics of Stock Market Networks: Evidence from North American and Asian Stock Markets[J].Journal of Indian Institute of Management Calcutta:2009(8).57-59
[12] 李耀华,姚洪兴.金融危机下股票市场网络的结构特性研究[J].信息工程学院学报,2010(1).23-26
[13] Benjamin M. Tabak, Thiago R. Serra, Daniel O. Cajueiro. Topological properties of stockmarket networks:The case of Brazil[J]. Physica ,2010(389).3240-3249
[14] Chi K.Tse,JingLiu,Francis C, M. Lau. A network perspective of stock market[J].Journal ofEmpirica Finance.2010,4(17).659-667
[15] 闵志锋.上海证券市场的复杂网络特性分析 [J].东北大学学报 (自然科学版).2007 (7).1053-1056
[16] 黄玮强,姚爽,中国股票关联网络拓扑性质与聚类结构分析[J],管理科学:2008(3).92-95
[17] 高雅纯,魏宗文,汪秉宏.Dynamic Evolution of Financial Network and Its Relation to Economic Crises,[J].World Scientific:2013(2).142-141
[18] 陈守东,韩广哲,荆伟.主要股票市场指数与我国股票市场指数间的协整分析,[J].数量经济技术经济研究:2003(5).35-37
[19] 文圭炫,洪正孝.太平洋地区国家的联动性,[J].商务管理研究:2003(2).111-113
[20] RosylinMohd.Yusof&M.ShabriAbd.Majid,Who moves the Malaysian stock market-the U.S.or Japan[J],International Journal of Business,2006(8)367-406
[21]Terence,Tai-Leung Chong,Ying-Chiu Wong,Isabel,Kit-Ming Yan,Internationallinkagesof the Japanese stock market,Japan and the World Economy,2007(20)773-786
[22] 周珺. 我国大陆股票市场与周边主要股票市场的联动分析[J]企业经济,2007(1).77-79
[23] Woo-Sung Jung ,SeungbyungChae, Jae-Suk Yang,Hie-Tae Moon. Characteristics of the Korean stock marketcorrelations,[J]. Elsevier Science:2008(2).90-93
[24] Sunil Kumar, NiveditaDeo. Correlation and network analysis of global financial indices,[J]. American Physical Society:2012(8).21-23
[1] Michael Grahama,JarnoKiviahob,JussiNikkinenb, Mohammed Omranc. Global and regional co-movement of the MENA stockmarkets,[J]. Journal of Economics and Business:2013(1). 165-167
[2] 高莹,靳莉莉.沪深300指数与世界主要股票指数的关联性分析[J].金融管理,2008(2). 3-8.
[3] Hwahsin Cheng, John L. Glascock. Stock Market Linkages Before and After the AsianFinancial Crisis: Evidence from Three Greater ChinaEconomic Area Stock Markets and the US,[J]. Pacific Basin Financial Markets and Policies:2006(2).125-127
[4] Ma.BelindaS.Mandigma.Stock market linkages and the global financial crisis,[J].Journal of University of Santo Tomas:2009(8).278-280
[5] Ugur Ergun. How does Turkish stock market respond to the externalshocks Pre- and post- crises analyses,[J]. African Journal of Business Management:2012(2).34-37
[6] 赵勇. 金融危机背景下中美欧股票市场联动性研究[C]上海社会科学院,2012(5).76-79
[7] 洪天国. 欧洲股票市场与中国股票市场之间的波动溢出效应研究[C]江西财经大学,2013(1).29-34
[8] 金融市场稳定性的判别与度量[C]山西大学,2012(2).192-196
[9] 陈守东,陈雷,刘艳武.中国沪深股票市场收益率及波动性相关分析,[J].金融研究:2003(7).230-235
[10] 刘存绪.论中国股票市场的国际化,[J].资本市场:2000(4).30-32
[1] 母宇.中国股票市场与全球主要股票市场联动性研究,[C].西南民族大学:2011.
[2] 于会鹏.中国股票市场板块及其与国外主要市场间的联动性实证研究,[C].理工大学:2009
[3] 陈志宁.中外股票市场的联动分析,[C].农业大学:2009.
[4] 汪波.股票市场波动性网络及其应用[C]华南理工,2012
[5] 徐晓萍. 金融危机下证券网络的复杂性特征研究[C]华东师范大学,2013
[6] 陈俊华.中国股票市场网络模型动态研究[C]浙江工业大学,2012
[7] 兰旺森,赵国浩. 应用复杂网络研究板块内股票的强相关性,[J].中山大学学报:2010(6).20-23
[8] 李耀华,姚洪兴.股票市场网络的稳定性研究,[M].江苏省系统工程学会第十一届学会:2012.
[9] 陈花.基于复杂网络的股票之间有向相关性研究,[C].北京邮电大学:2012.
[10] 陈辉煌,高岩,基于复杂网络理论的证券市场网抗毁性分析[J],金融理论与实:2008(6)154-156
[11] 万阳松,陈忠基. 加权股票网络模型[J].复杂系统与复杂性科学,2005,1(5) :21-27
[12] 李平,汪秉宏.证券指数的网络动力学模型[J].系统工程,2006,24(3):73-77
[13] TianQiu, Bo Zheng,Guang Chen. Financial networks with static anddynamic thresholds,[J]. New Journal of Physics:2010(12).136-138
[14] Nicola Cetorelli, Stavros Peristiani. Prestigious stock exchanges: A network analysis of international financial centers,[J]. Journal of Banking & Finance:2013(37).21-24
[15] Ram Babu Roy, Uttam Kumar Sarkar. Identifying influential stock indices from global stockmarkets: A social network analysis approach,[J].Procedia Computer Science:2011(5).10-13
[16] Xiao fan Liu, Chi k. Tse.A Complex Network Perspective to Volatility in Stock Markets [J]. International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications:2010(9).12-15
[17] Simutis R, MasteikaS.Intelligent stock trading systems using fuzzy-neural networks andevolutionary programming methods[J]. Self Formation Theory And Applications.2004,(97).59-63
[18] Dong-Ming Song, Michele Tumminello, Wei-Xing Zhou, Rosario N. Mantegna. Evolution of worldwide stock markets, correlation structure and correlation basedgraphs,[J]. PACS:2011(3).90-92
[19] Xiangyun Gao, Haizhong An, Weiqiong Zhong. Features of the Correlation Structure of Price Indices,[J]. PLOS ONE:2013(4).34-36
[20] MarekGa??zka. Characteristics of the Polish Stock Market correlations,[J]. International Review of Financial Analysis:2011(1-5).
[21] 杨治辉,贾寒梅.股票收益率相关性的网络结构分析,[M].中国控制学会:2011.
[22] 周艳波,蔡世民,周佩玲.金融市场的无标度特征研究,[J].中国科学技术大学学报:2009(8).19-22
[23] Barabasia L, Albert R, Jeong H. Mean-field theory for scale-freerandom networks[J].Physica A, 1999( 272).173-187
[24] 李辉,赵海,徐久强,李博,李鹏,王家亮. 基于k-核的大规模软件核心框架结构抽取与度量,[J].东北大学学报:2010(11).345-347
[25] 李辉,赵海.基于k-核的大规模软件宏观拓扑结构层次性研究,[J].电子学报:2010(6).134-136
[26] 李备友,刘思峰. 网络化市场结构下证券市场传闻的`扩散规律研究,[J].华东经济管理:2012(12).90-92
[1]刘思华.生态马克思主义经济学原理[M].北京:人民出版社.2006
[2]叶耀丹.马克思主义生态自然观对中国生态文明建设的启示[D].成都:成都理工大学.2012
[3]陆畅.我国生态文明建设中的政府职能与责任研究[D].长春:东北师范大学.2012
[4]俞可平.科学发展观与生态文明[M].上海:华东师范大学出版社.2007:18
[5]朴光诛等.环境法与环境执法[M].北京:中国环境科学出版社.2004:23
[6]罗能生.非正式制度与中国经济改革和发展[M].北京:中国财政经济出版社.2002: 19
[7]党国英.制度、环境与人类文明一关于环境文明的观察与思考[N].新京报.2005-2-13
[8]张婷婷.生态文明建设的科技需求及政策研究[D].锦州:渤海大学.2012
[9]秦书生.生态文明视野中的绿色技术[J].科技与经济.2010(3): 82-85
[10]陈池波.论生态经济的持续协调发展[J].长江大学学报(社会科学版)2004(1):97-102
[11]张首先.社会主义与生态文明[J]理论与现代化.2010(1): 23-26
[12]黄光宇.陈勇.生态城市理论与规划设计方法[M].北京:科学出版社.2002
[13]张首先.生态文明研究[D].成都:西南交通大学.2010
[14]马仁忠.地理环境对种族、民族特征的影响[J].宿州教育学院学报.2002(4):
[15]冒佩华.王宝珠.市场制度与生态逻辑[J].教学与研究.2014(8):37-43.
[16]方世南.王建润.李安林.以生态文明的理念建设循环社会[J].马克思主义研究.2009(3):64-68
[17]齐力.梅林海.环境管理正式制度与非正式制度研究[J].生态经济.2008(12):129-131.
[18]张瑞.生态文明的制度维度探析[D].沈阳:东北大学.2009
[19]吴瑾菁.祝黄河.“五位一体”视域下的生态文明建设[J].马克思主义与现实.2013(1):157-162.
[20]郭军华.幸学俊.中国城市化与生态足迹的动态计量分析[J].华东交通大学学报.2009 (5) : 131-134.
[1]雷切尔·卡逊.寂静的春天[M].长春:吉林人民出版社.2004
[2]顾朝林.中国城市地理[M].北京:商务印书馆.1999
[3]邹农检.中国农村城市化研究[M].南宁:广西出版社.1998
[4]史作民.陈涛.城市化及其对城市生态环境影响研究进展[J].生态学杂志.1996 (1) : 35-41
[5]刘耀彬.陈斐.周杰文.城市化进程中的生态环境响应度模型及其应用[J].干旱区地理.2008 (1) : 122-128
[6]徐中民.张志强.程国栋.甘肃省1998年生态足迹计算与分析[J].地理学报.2000(5): 607-616
[7]沈建法.城市化与人口管理[M].北京:科学出版社.1999
[8]张志强.徐中民.程国栋.生态足迹的概念及计算模型[J].生态经济.2000(10) : 8-10
[9]张恒义.刘卫东.林育欣.等.基于改进生态足迹模型的浙江省域生态足迹分析[J].生态学报.2009(5):2738-2748
[10]贺成龙.吴建华.刘文莉.改进投入产出法在生态足迹中的应用[J].资源科学.2008 (12) : 1933-1939,2008 (2) : 261-266
[1]陈凌.应丽芬.代际传承:家族企业继任管理和创新〔J〕.管理世界.2003 ( 6): 89-9
[2]伯纳德‘萨拉尼着.陈新平、王瑞泽、陈宝明、周宗华译.税收经济学〔M〕.北京:中国人民大学出版社.2009:143-144.
[3]彼德·德鲁克.大变革时代的管理〔M〕.上海:上海译文出版社.1999版.
[4]陈凌.信息特征、交易成本和家族式组织〔J〕.经济研究.1998(7):27-33.
[5]Alan.S.BIinder. Toward an Economic Theory of Income Distribution〔 C〕.Cambridge, MA: MITPress, 1974,123:137-139.
[6]Adam.Smith. The Wealth of Nations ( 1776 )〔M〕.Chicago: University of Chicago Press,1976(reprint): 391.
[7]Barro Bobert.Are Government Bonds Net Wealth? 〔 J〕Journal of PoliticalEconomy,1974,82(6):1095-1117.
[8]Carsrud,A.L.Meanderings of a resurrected psychologist or lessons learned in creating a program〔J〕.Entrepreneurship Theory & Practice,1994,19(1):39-48.
[9]Douglas. Holtz-Eakin, David Joulfaian & Harvey.S.Rosen. The Carnegie Conjecture:SomeEmpirical Evidence〔J〕.Quarterly Journal of Economics, 1993,(108):413-435.
[10]Dan.Miller. the Economics of the Estate Tax〔R〕Joint Economic Committee Study,December1998.
[11]Galio.M.A&Sveeii.J. Internationalizing the family business:facilitating and restraining factorsCJlFamily Business Review,1991,4(2):181-190.
[12]James.B.Davies. The Relative Importance of Inheritance and Other Factors on EconomicInequality〔J〕. Quarterly Journal of Economics31982,Vol.97,No.3:495.
[13]Lansberg.I.S.Managing human resources in family finns:the problem of institutional overlap〔J〕.Organizational Dynamics,1983,summer:39-46.
[1] 唐海燕. 进出口贸易与经济增长:作用机制与风险度量[J]. 华东师范大学学报(哲学社会科学版). 2008年06期
[2] 周帅,于淼,杨宜勇. 我国价格传导机制的实证分析[J]. 中国物价. 2008年09期
[3] 沈学桢,黄帅. 美国经济下行变动对我国港口(对美)净出口的影响[J]. 港口科技. 2008年07期
[4] 陈丹丹,任保平. 需求冲击与通货膨胀——基于中国的经验研究[J]. 当代财经. 2008年06期
[5] 林剑平. 中国历次通货膨胀的原因与启示——基于货币因素和体制因素的双向视角[J]. 世界经济情况. 2008年06期
[6] 温浩. 论贸易对中国通货膨胀的影响[J]. 金融发展研究. 2008年05期
[7] 周望军,葛建营,王小宁,侯守礼. 价格传导问题综述及量化分析[J]. 北京交通大学学报(社会科学版). 2008年02期
[8] 薛迎春. 中国货币市场失衡与国际储备波动联系——基于1994年~2004年的实证分析[J]. 上海经济研究. 2007年10期
[9] 程国平,方苏立. 关于我国边际消费倾向的探讨[J]. 商业时代. 2007年26期
[10] 魏杰. 探求流动性过剩的化解之道[J]. 中国金融. 2007年17期
[11] 熊仁宇. 成本推动型通胀考验央行调控智慧[N]. 21世纪经济报道. 2008 (013)
[1] 林娟娟,王勋铭. 甘肃省进出口贸易与经济增长的协整分析[J]. 消费导刊. 2007年08期
[2] 张庆君. 辽宁省对外贸易与经济增长关系的实证分析[J]. 大连海事大学学报(社会科学版). 2007年01期
[3] 吴锦峰. 基于FTD的湖北GDP增长实证分析[J]. 工业技术经济. 2007年03期
[4] 戴德锋. 甘肃省对外贸易与经济增长关系的实证分析[J]. 甘肃政法成人教育学院学报. 2007年01期
[5] 陈淑芸,尉浩,马江波,王青志. 天津市对外贸易与经济增长关系的实证分析[J]. 价格月刊. 2007年02期
[6] 张冰,金戈. 进口贸易与经济增长的研究综述[J]. 国际商务(对外经济贸易大学学报). 2007年02期
[7] 王正儒. 宁夏对外贸易与经济增长关系实证分析[J]. 宁夏大学学报(自然科学版). 2006年04期
[8] 张洪峰. 我国对外贸易对经济增长作用的实证分析[J]. 统计与咨询. 2006年05期
[9] 张玉明,聂艳华. 对外贸易对辽宁老工业基地振兴的牵动作用分析[J]. 大连理工大学学报(社会科学版). 2006年03期
[10] 杨海水,赵大平,范方志. 进、出口对我国经济增长作用的比较[J]. 统计与决策. 2006年12期
1.刘国光:关于我国宏观经济的几点看法,《经济学动态》,2001年06期
2.刘国光:我国宏观经济的几个问题,《中国经贸导刊》,2001年09期
3.刘国光:对我国当前宏观经济政策的几点看法,《中国经贸导刊》,2001年22期
4.赵世洪:理性预期与宏观经济政策,《经济学动态》,1996年第2期
5.谷书堂,刘占年:经济学在中国的发展与发展经济学研究,《经济学动态》,1995年第11期
6.谷书堂:宏观经济稳定发展与微观经济改革的关系,《经济学家》,1997年第5期
7.谷书堂:论中国转型期经济学,《天津社会科学》,2001年第1期
8.何国华、范卫清:新凯恩斯主义和宏观经济学的微观基础,《世界经济研究》,1995年第5期
9.吴承明:经济学理论与经济史研究,《经济研究》,1995年第4期
10.陈峥嵘:内生经济增长理论述评,《江海学刊》,1996年第6期
11.马颖:论新古典主义经济发展思路的假定前提,《经济评论》,1997年第3期
12.车卉淳:新凯恩斯主义理论述评,《北京商学院学报》2000年第4期
13.叶景聪:开放经济中宏观经济政策的有效性――固定与浮动汇率体系之比较,《财经论丛》2002年第5期
14.林毅夫:经济学研究方法与中国经济学科发展,《经济研究》,2001年第4期
15林毅夫,潮涌现象与发展中国家宏观经济理论的重新构建 《经济研究》 2007.1
;6. 证券投资技术分析的图书信息2
中国人民大学出版社图书
书名:证券投资技术分析(第二版)(经济管理类课程教材·金融系列;面向21世纪课程教材)
ISBN:730004856
作者:吴晓东
出版社:中国人民大学出版社
定价:28
页数:0
出版日期:2004-2-1
版次:1
开本:16
包装:平
简介:技术分析是证券投资分析的重要法宝。历史悠久、形态繁多的K线组合形态将为投资者提供局部的最佳介入点。作用巨大的黄金分割线可以帮助判断价格趋势的起始点。十几种产生于实践的反转与持续形态可以准确地描述价格“处境”。神秘莫测的波浪理论曾经作出一些在开始让人难以置信后来却成为现实的预言。同样神秘的历法周期理论在市场中也有过上佳表现。全世界上千种技术指标将从各个方面表现证券的市场行为和投资者的心理变动过程。
前言
上海和深圳股票市场在风风雨雨中已经走过了艰难的10年,属于运行时间很短的股票市场。在这过去的10年中,投资者们经历了多次惊心动魄的市场变动,在股票行情的大起大落和漫长等待中体味了投身股票市场的酸甜苦辣。作为这10年历程的见证人,我目睹了一些人在股市中一夜暴富,也看到了更多的人在股市中花费了大量的时间和精力却一无所获。尽管如此 ,股市的魅力依然不减,新开户的股民数目前已突破5 000万户,而且仍不断吸引着各方才俊投身其中。
股票市场就像大海,表面看似平静,但随时会掀起惊涛骇浪,若没有充足的装备就去航海,则无疑掉进了一片苦海。在股票市场的风浪中航行,最重要的装备是具备对市场进行分析的能力。
对市场进行投资分析是投资者进入市场后最重要的工作,是必须要做的事情。要根据自己手中的资料和信息对市场的现状和将来进行判断,进而决定投资的策略。按照流行的说法,证券投资分析主要是基本分析和技术分析。这两者在全球股票市场上已经“进化”了100多年 ,各自都取得过辉煌的战绩,各自〖HK〗都拥有众多忠实的信徒,很难分出高下。
基本分析派的信徒认为,股票价格能够真实地反映公司的运营状态和效益水平,不正常的股价波动只是受了投机者不稳定情绪的短暂影响,一旦市场激情过后,价格自然会向能反映公 司基本面的价值回归。
技术分析派的信徒认为,基本分析所包含的内容也被包含在技术分析的图形当中。因为在宏观经济面、公司基本面实际显现之前,敏感的社会现象已经开始躁动,引发种种连锁反应, 并将微妙的信息变化逐渐扩散到社会的各个阶层,使投资者的行为自发地去适应这些变化, 反映在股票市场的技术图形上,就会引起价格和成交量的相应变化,因此技术图形具有提前反映基本面的功能。此外,投资者投资股票市场的最终目的是关心所投资的股票价格是否发生变动,而对具体发生什么事情并不关心。通过技术分析,精明的投资者可以在事情发生之前,抢先一步采取应对措施,占领先机。
技术分析的使用者有时会发现技术分析包含了一种“大自然的力量”,因为很多的例子证明 ,一旦技术分析察觉出市场即将出现变化的端倪,很自然地,当时的外部环境就会凑巧地发生一些事情或由一些意外的消息促成股票市场去完成和实现技术分析所预料的转变。这种巧合让人感到不可思议,但却实实在在地在我们身边发生了,人们只能认为是受制于一种“大自然的力量”。
在中国的股票市场,使用技术分析和基本分析都会遇到巨大的“不利条件”。对基本分析而言 ,目前仅限于对国家宏观形势的预期和方针政策的揣摩,以及对公司财务报表的分析。由于目前现实的市场信息是不对称的,公司的财务报表也有很多不如人意的地方。一方面,信息的不对称将使得普通的投资者在获得信息方面相对“消息灵通的内部人士”而言处于劣势, 竞争是不公平的;另一方面,投资者能够轻易获得的大量公开信息中包含了许多虚假成分。这种虚假并非指那些公然发布的错误数据或捏造的事实(毕竟有这种胆量的人越来越少了 ),而是指利用信息优势对信息的发布方式、时间和内容进行刻意安排以达到操纵股价的目的。这种事情常有发生,这里就不一一列举,相信读者能够心领神会。这是中国股票市场 目前的现实,尽管是令人悲哀的,但投资者必须面对。
就作者的观点看,对大多数普通的股票投资者来说,至少在目前,技术分析在上海和深圳股 票市场的“可用性”更大一些。当然,技术分析在实际使用中也会遇到各种各样的“不利”。我们会遭到假突破和假信号的“打击”,也可能会掉进技术图表的“陷阱”。但是,技术 分析的“辨假能力”要比基本分析强一些。这主要有两个方面的理由:第一,技术分析自身 的特点;第二,中国的投资者对技术分析的依赖程度相对来说比较大。
由于中国股市的信息不完全,根据公开披露的信息去进行耗神费力的基本分析常常不得要领,弄不好还会被误导。当然,这只是一种可能性,并非每个人一定会碰到,但有了这种可能性,基本分析的可信度还是要大打折扣,一般的投资者是冒不起这种风险的。那么,对大部分的普通投资者来说,既然在信息的获得方面不占优势,难道就注定要被那些利用信息优势操纵股价的人任意宰割吗??答案是否定的。在描绘价格和成交量变化的技术图表面 前, 投资者之间是公平?的,或者?说是相对公平的。在进行技术分析的时候,如果选择时间较 长的 技术?图表,同?时又考虑多个技术分析方法,就比较容易避免“图表陷阱”。技术分析? 的这些特?点可以帮助投资者解读那些隐藏在技术图形和技术指标下面的信息?潜流,使? 投资者在即 使不知道任何消息的情况下,对股票的特性和股票价格的?大致走势?也能了然于胸,从而 使投资者在与庄家或消息灵通人士的博弈中摆脱?原来的从?属地位,谋求主动,并利用灵 活机动的优势远离别人在市场中布下的“陷某只上市挂牌交易的股票究竟应该值多少钱,是不可能用一个数字来说清楚的。即使通过基本分析方法得到了它的“价值”,那也仅仅是现在的价值,而不是将来的价值。股票市场不是简单的价值和收益之间的1对1的对比,而是可能产生很多“泡沫”或超额利润的市场。如果没有人愿意出更高的价格买,即使股票的价值严重地偏离了基本分析所分析的价值,价格也不会上升。大部分股票的持有者不是因为现在要“消费”手中的股票,而是因为未来这只股 票可能会给他带来收益。他们所关心的是股票未来的价值。技术分析考虑股票的市场表现, 关心投资者对股票“感兴趣”的程度,关心未来是否有人愿意出更高的价格来买自己手中的股票。从这个意义上讲,技术分析有一定的优势。
参与股票市场交易的投资者一旦进入市场,其制定买卖策略的条件就会受到外部因素的制约 ,分析的手段和方法也会受到别人的影响。到营业部后,摆在面前的就是几份报纸和“ 钱龙”或别的分析软件。投资者的分析过程和最后的买卖策略必然在相当程度上受这些东 西的影响。我们知道,分析软件最主要的功能是进行技术分析。由于对股票的陌生,软件中 技术图形中线条的模样和含义常常会被新入市的人当成圣经记在心中。如果大众投资者 相信并按照技术分析所指引的路线“前进”,技术分析的效果将更加“神奇”。
当然,在中国目前的股票市场中,还存在第三种确定交易策略的方法,那就是“打探消息”,这是中国市场的特色。不过95%以上的投资者所打探到的消息都是滞后的甚至是虚假的“二 手货”。众多投资者的现实经历证明,依赖消息的方法只适用于极少数的人,而且随着市场 规范程度的提高,这种方法将逐渐失去其存在的环境。
本书是一本全面介绍技术分析方法的教科书,基本涉及了所有的技术分析方法。应该说明, 尽管书中所列举的例子都来自上海和深圳股票市场,但是技术分析方法不仅仅适用于股票市场,还可以应用到其他很多的交易市场,如外汇市场、期货市场等。
技术分析方法大多是舶来品。中国大陆自己的技术分析方法,主要体现在根据中国市场 的特点,发明了很多新的技术指标。由于存在商业上的保密性,新的技术指标的计算方法没 有公开。
本书共有7章和两个附录。从第1章到第7章,详细地解释和介绍了六大类技术分析理论的来龙去脉,详细叙述了这些理论的产生和发展过程、具体计算和操作的程序、适用的条件、 容易出问题的地方。另外,还从心理方面和物理方面解释了这些方法的设计原理。最后,针对每种方法附带了一个或多个实际应用的例子。这些例子都是来自上海和深圳股票市场的 真实的事例,从这些例子中可以详细地看到面对实际情况每种方法的运用过程。
在附录一中,介绍了一种完整的交易系统RTS。RTS提出了完全可以“机械”地进行交易的方法。何时买入、何时卖空、何时轧空(Cover)、何时卖出、何时止损(Stop),在该系统中都有明确的说明。一个完整的交易过程都可以通过RTS来完成。由于中国目前还没有实行卖空制度,也没有利用杠杆(Leverage)的问题,本书没有介绍对于控制风险有重大作用的止损技术。不过,读者可以从RTS的运作中,初步了解某些止损的有关技术分析的内容,本书的宗旨是希望为读者提供比较全面的资料。在学习的过程中,会遇到很多实际问题,需要进一步研究。技术分析同大多数学科一样,是永无止境的。证券市 场会不断地出现新的需要我们了解的东西。
由于中国证券市场的历史太短,有关循环周期方面的技术在本书中没有得到充分的体现,这是本书的不足之一。江恩(Gann)理论中有很多关于周期性方面的分析方法。本书尚未涉及的内容还有,组合投资的构造(Portfolio)、评价交易成功和失败的标准、优化的筛选系统,这些问题都具有“世界水平”。对此,作者本人目前只有一些初步的设想,将这些不成熟的想法写进本书中,作者认为是不合适的。这方面的内容将在以后的有关书籍中介绍。
中外的经验告诉我们,证券投资的结果是多数人失败少数人成功。作出正确的投资决策需要涉及很多方面,具体投资行为所涉及的内容远不止技术分析。技术分析只是其中的一部分, 或者说是很重要的部分。就作者的观点看,获得成功的交易需要三方面的因素:第一是投 资者个人的天赋;第二是投资者个人的分析判断能力;第三是运气。
天赋是指个人的性格是否适合进行证券投资。天生的心理承受能力以及对市场现象的反应 能力等都属于个人天赋的范畴。有时天赋也可以理解为对市场的感觉。分析判断能力是指分 析研究市场现象、总结归纳并最终应用的能力。这个能力可以随时间的延续而不断地加强。运气就是指好运气还是坏运气,这是现实存在的。
本书的宗旨是深入探讨与中国股票市场有关的技术分析方法。随着计算机技术的发展,技术 分析软件日益普及。本书非常适合作为有分析软件的投资者的参考书,对个人投资者和机构 投资者都是如此。书中的很多例子可以扩展到股票市场之外,甚至可以扩展到全球而不仅限 于中国。技术分析理论可以普遍适用于任何一个进行自由交易的市场。
7. 根据我国目前的宏观经济形式分析我国股票市场未来的走势
股票市场是市场经济的高级组织形态,是生产力发展的必然产物。社会化大生产越发达,对社会资金的融通需求就越大,股票市场筹集资金和优化资源配置的功能就越是能够充分发挥,股票市场也就越发达。
(7)中国股票市场波动性及其溢出效益分析上海深圳扩展阅读:
2013年影响股市表现因素分析:
我国经济将在2013年实现温和复苏,各项经济指标将逐步好转。与2012年每个季度经济增速均低于年初预期相比,2013年每个季度实际增速有望不断超出年初预期,预计全年GDP增速将回升到8%以上。
在全球经济低迷的背景下,中国出口仍不会有起色,但内需的增长可以抵消外需的下降。而高铁、水利等基础设施投资增速有增无减,投资仍是推动中国经济的重要动力。
8. 写一篇题为“世界金融危机下,中国股市基本面分析”的论文,应该怎样写
金融危机是由一部分全世界最聪明的人制造的,这帮人都是具有很强的理科背景,数学功夫、想象力都相当的了得,吃饱了整天没事就开始捣鼓怎么样制造出复杂的、让人很难以理解的金融衍生产品来,从博弈论的角度上来说,这些产品很多都是零和博弈产品,但是在金融分析师的改造下具备了存在的价值,有近几年在中国股票市场上风生水起的Warrant,还有最近因为巨亏事件浮出水面的Zero Cost Collar以及Accumulator(音译:I kill you later),从一个哲学的角度分析,存在即合理,这些金融衍生产品的存在经过金融工程的改进在某个角度上具有一定的价值,但是正如巴菲特在本世纪初语言的“大规模杀伤性的金融武器”,市场需要它们,但只是在它们正确发挥本来的设计原则的前提下需要,比如期货的功能主要是价格发现和套期保值。
应对危机,中国面临四大问题:
第一,中国虽然出台了四万亿计划,有“国十条”、“金融九条”、“国三十条”一系列的措施,现在的关键是2009年特别是上半年,以总需求拉动和扩张的宏观经济政策,能不能迅速地生效?从第一季度公布的数据来看,GDP增长率6.1%,主要是因为四万亿投资的刺激。由于一季度投资额已经很多,如果要想保8%下半年投资额必须加大,全年投资额必将超过四万亿。
第二,结构调整能不能切实融于这次反危机行动中,能否到位?如果不到位,总需求的拉动可能不困难,能拉上去,但是最后还是重复过去的故事,还在干粗活,中国的制造业还在大量的生产过去那些低附加值的产品。中国的结构调整能否像奥巴马那样出台明确的东西,以结构调整作为拉动内需的主要推动力量,这是一个关键问题。
第三,中国危机可能碰到的问题。中国在反危机措施下面临的形势与美国正好相反。美国是经济体系影响实体经济部门,中国是由于外需问题,由于新《劳动合同法》问题,甚至可能也由于我们2008年9月之前宏观经济政策的问题,中国是实体经济部门先出问题,金融部门除了股市之外,其他的部门情况都很好。所以中国碰到的问题与美国相反,实体经济可能影响金融体系。
第四,商业银行的积极性问题。多年前,中国搞西部大开发,后来是振兴东北老工业基地。这两次大战略的成效很不理想,其实责任不在中央,中央政府有积极性,地方政府也有积极性,但是这两次大开发背后的东西要看到。掌握全国绝大多数货币金融资源的工、农、中、建、交五大银行系统,在内部评级中把西部地区划在末尾,把东北好多地区划为信用的D类和E类地区,有钱就往江浙投。因此,中国扩张内需的关键在于怎样让掌握大部分货币资源的银行行动起来。随着中央振兴老东北工业基地政策的出台,势必会有大量资金投向东北,有了资金的刺激股市应该会有一个很好的涨幅。
目前全球金融体系正面临着巨大的压力,从2007年4月爆发以来的次贷危机使得全球经济陷入衰退。花旗认为2009年全球经济会进入收缩状态。金融行业调整与恢复的深度、范围和速度仍然是影响市场的不确定因素。“即使到2009年下半年,经济收缩的速度有可能放缓,在2010年经济如预期恢复之后,经济增长率可能仍会在低位徘徊。”
显然,花旗对于全球经济的态势较悲观。对于全球经济增长率与通胀率的预测,花旗认为2009年全球GDP增长率在0.5%,到2010年恢复到2.6%;2009年的全球通胀率在2.5%、2010年的通胀率为2.6%。其中,2009年GDP出现负增长的地区为美国、欧洲、日本、新加坡。
2009年GDP增长率保持领先地位的依然是中国,花旗投资研究部认为不仅保八没问题,而且会略高,达8.2%。
花旗亚太区首席经济学家黄益平认为:“我们相信中国政府有能力实现其目标增长”,他表示,“财政收入和国企利润在GDP中所占比重居高不下,而大部分固定资产投资和银行资产仍由国家控制,可见,尽管经济改革已有数十年,但国家促进经济增长的能力并未削弱。”
尽管中国GDP能够保八,但是企业利润下滑无法避免,也就是说GDP可能软着陆,但企业盈利只有硬着陆。中国在1998-1999年间和2002年遭遇了两次通缩问题,通缩的原因在于出口疲软、生产过剩。而现在外需的疲软态势比过去10年中任何时候更为严重,所以出口减少造成的产能过剩和通缩问题在当前的经济低迷时期,挑战更为严峻。而通缩对企业盈利而言是利空消息。对于中国股市的判断,股价涨跌的因素更为复杂。尽管肯定会受收入不佳等负面影响,但流动性相对充足、经济增长超出预期、估值便宜及风险偏好趋稳等将可能是重大利好因素,市场或在今年上半年就开始复苏。
尽管受到宏观经济调控和次贷危机的双重影响,2008年中国A股市场延续了2007年末的下行走势,但依然保持相对活跃并从11月份开始回暖。随着各项扩张性宏观调控政策的实施及其效果的显现,投资者信心逐步恢复,市场有望在2009年展开震荡上行走势。
2008年A股市场运行的基本特点
纵观2008年中国A股市场走势,可以清晰地看到如下一些重要特点:
第一,股指大幅下调并于年末企稳。
2007年10月16日上证指数达到创纪录的6124点以后,中国股市即进入下行阶段,2008年这一趋势进一步延伸。但这一时期影响市场下行的因素更加复杂,除了市场自身调整要求之外,政府为防止经济过热而采取的适度从紧的宏观调控政策使投资者产生了未来经济降温的预期,同时,监管部门也采取了一系列抑制股市走高的措施。在这些因素共同作用下,2008年A股市场总体下行。上证指数从2007年底的点跌至2008年底的1820.81点,跌幅达到65.39%。此间,2008年10月28日,上证指数曾探底到1625点的年度最低点。2008年在全球主要股市的跌幅排位中,上证指数跌幅仅次于俄罗斯的MICEX指数,位于第二,远高于金融危机震荡中的美国和深受金融危机影响的英、法、德、日等国,因此,此轮A股市场的下跌,仅仅用国际金融危机是不能完全解释的。如果以美国道琼斯指数下跌的幅度29.42%为据来估算,假定2008年上证指数在点的基础上也下跌同等幅度,那么,其下跌的绝对数为1547.79点,上证指数的年末收盘点应当在3700点以上。因此,可以说,2008年的A股市场属于严重超跌范畴。
受A股市场下跌影响,与2007年相比,中国证券市场的融资和交易也跌幅下落。2008年境内融资减少了4386.58亿元,跌幅高达56.80%;其中,A股IPO的融资额从2007年的4590.62亿元减少到2008年的1036.52亿元,减少了3554.1亿元,降幅高达77.42%。与2007年相比,2008年的交易日增加了2天,但股票成交金额却从460556.2亿元下落到267112.6亿元(降幅达到42%),股票成交数量从36403.76亿股减少到24131.38亿股(跌幅达到33.71%),这些下落幅度都超过了2000年以来的任何1年。
2008年总体下行的市场行情给投资者带来了比较严重的投资损失,但此轮的市场走势与2001-2004年的持续阴跌行情有较大不同。首先,2008年行情在一定程度上带有对2006-2007年将爆发性行情的理性修正色彩。2007年前10个月上证指数上涨126%,最高超过6000点,这种上涨速度在全球股市都非常罕见,在中国股市历史上也不多见。虽然当年国内外经济景气状况较佳,股权分置改革基本结束,市场流动性充裕,但无论基本面发生如何重大变化,都不足以支撑股市以如此速度上升,更难以支撑股指继续上涨,股市向下调整是必然的。其次,2008年市场下行并没有引致成交量的历史新低,市场仍然保持一定活跃度。2008年上交所周均成交量351.6亿股,低于2007年的526.1亿股,但高于2005年(190.5亿股)和2006年(230.1亿股),是中国股市历史上周均成交量第二高的年份。交投活跃表明市场调整没有从根本上动摇投资者信心,场内仍然存在大量买盘承接风险厌恶型投资者的抛售,这是日后股市回暖的重要原因。第三,2008年股市调整的低点接近于2006年年末的水平,并没有严重损失掉2006年股市上涨的成果。如果舍去2007年股市爆发性行情所造成的指数虚高,那么2008年11月市场调整结束后,可以看作是承接2006年牛市的进一步发展。
第二,A股市场的走势受到欧美股市的明显影响。
美国次贷危机引发的全球股市动荡在2008年下半年对于中国股市的影响日益明显。2008年欧美股市的走势对中国A股市场走势的影响有着加大的效应(这种影响的内在机理和机制是值得进一步探讨的)。随着次贷危机的深化和欧美各国政府救市措施陆续出台,欧美股市的波动幅度加大。次贷危机及其引发经济衰退的预期对于股市投资者的心理影响逐步加强。自2008年9月份起,A股市场紧跟欧美股市的趋势逐渐形成,这成为A股自年初以来股指跌去60%以后继续下探的重要原因。跟随走势持续到年末后才逐步发生改变。事实上在A股市场提前进行了幅度远大于欧美市场的调整以后,部分上市公司的估值已经偏低,这个时候市场继续跟随欧美股市下探,缺乏基本面依据。
第三,市场规模持续扩大。
2008年中国股市的上市公司数量和股本规模均有不同程度增加。上市公司从2007年的1530家增加到1604家,市场总股本从1.42万亿股增长至1.89万亿股,其中,已上市流通股从4946亿股增加至7000亿股。年末股市总市值12.4万亿元,流通市值4.7万亿元。虽然低于2007年水平,但仍高于2006年水平,这是继2007年之后中国股市第二大融资年份。另一方面,股权分置改革所产生的限售股解禁和2007年新股上市锁定的逐步解除,使市场中的上市流通股本总量有所增加。据中国证券登记结算公司统计,到2008年年末股改产生的限售股份共4682亿股,其中1364亿股已经解禁,占比达29.1%。未来限售股份还会逐步解禁,从而增加上市流通股数量。股本结构的变化不仅扩大股市流通盘规模,而且将对上市公司股价产生进一步影响。
第四,市场平均市盈率下探至历史低点。
股指迅速回调挤除了2007年市场大涨的虚高成分,股票平均市盈率在2008年10月末降至12.86倍,是1996年以来的最低点。此后,随着市场回暖,市盈率有所回升,到2009年2月16日,市场平均市盈率达到了17.74倍。市盈率不是股票估值的惟一可靠依据,但从这一指标可以发现,股市投资者对上市公司盈利能力的预期比较消极。但是,如果认真审视和对比分析上市公司财务状况,很难得出上市公司盈利能力将全面陷入极度恶化的结论。暴跌之后,股价有可能被低估了。市场平均市盈率从66倍跌到13倍,只用了1年的时间,这种非同寻常的变化原因何在?难道在这1年中外部环境发生了重大变化,以至于投资者必须大幅调低全部上市公司盈利预期吗?通过分析最近3年的上市公司财务状况,我们发现上市公司财务状况并没有发生普遍恶化的现象。2006年,上市公司主营业务收入为5.1万亿元,同比增长19%。2007年由于大盘股集中上市的原因,这一指标迅速达到7.8万亿元,同比增长52.9%。2008年各季度上市公司主营收入保持基本稳定,表明市场总量指标受新股发行影响较小,各季度主营收入介于2.6-2.9万亿元之间。营业利润逐季有所下降,从一季度的3028亿元降至三季度的2440亿元,表明上市公司的盈利能力确实出现了下降趋势,但上市公司利润的下降幅度有限,而且总体来看各项财务指标相较2007年仍有一定增长。2008年前三季度的主营收入、营业利润和利润总额已经超过或者接近于2007年全年水平,可以肯定2008年上市公司利润总额将超过2007年,只不过增长幅度有所收窄。因此,可以说,上市公司基本面的变化并不支持市盈率大幅调降,相当一部分上市公司股价可能处于被严重低估状态。
第五,投资者信心保持稳定。
2008年的股市大幅下滑,尽管对投资者信心产生了较大冲击,同时也有一部分投资者作出了离场的选择,但与前一轮熊市不同的是,此次市场回落并没有完全抑制新投资者的进场热情。2008年新开A股、B股和基金账户数合计达到1664万户,虽然低于2007年水平,但仍相当于2006年的3倍。从历史上看,新开账户数量与股指的变化存在跟随关系。在股指回落年份,新开账户数量会减少,在股指上涨的年份,新账户会增加,这一跟随效应在2007年表现得尤为明显。该年度上证指数上涨96.7%,新开账户数也从2006年的538万户,暴涨至6057万户。可见,新账户数量与股指之间的这种跟随关系在2008年依然存在。随着股指的逐步回落,新开账户数量也稳步减少,但仍然维持了一个相对较高的绝对水平。11月份股市启稳之后,12月新开账户数量又迅速从11月份的77.7万户增加到108.7万户。
当然,投资者新开账户数量并不一定意味着进入股市的资金总量净增长。在股市回落阶段,新投资者进场的同时,可能会有大量老投资者离场。虽然缺少直接数据说明2008年股市资金流入和流出的真实情况,但中国证券登记结算公司发布的月度投资者持仓报告,可以在一定程度上反映这一走势。从图7中可见,根据该公司统计,A股持仓账户从2007年6月的3432万户,稳步增长至2008年7月的4789万户,此后持仓账户数量有所回落,但一直维持在4700万户以上,持仓账户占全部账户的比例保持在40%左右。持仓账户数量的增加虽然不能说明进场资金量绝对增加,但至少可以说明进入股市的投资者数量是增长的,而且持仓投资者仍然具有相当的资金实力,2008年11月和12月的股市回暖之际,持仓投资者总量没有明显增加,表明本轮反弹行情主要是现有投资者继续增加投资而形成的,行情初期基本可以界定为“自我解围”式反弹行情。投资者的损失承受力和再生能力是考察一个市场成熟度的重要指标,而下半年中国A股市场投资者人数基本稳定的情况下出现市场回暖的事实说明,A股市场现有投资者群体的投资能力已经可以支撑市场在回落期稳定运行,投资者群体正日益走向成熟。
2009年股票市场走势展望
2009年是中国经济克服国际金融危机不利影响、保持经济稳定增长的关键一年。发达经济体短期内不太可能从危机中恢复,面对不利经济形势,党中央、国务院采取了一系列扩大内需的有力举措,为国民经济健康发展创造条件。今年的宏观经济走势将对资本市场产生比以往更大的影响,同时,尚存的制度性缺陷和新的改革措施也将继续从不同着力点影响市场运行。
宏观经济因素。国际经济方面,金融危机对于发达经济体的实体经济已经产生深远影响,2008年美国GDP累计值同比下降0.2%;3季度欧盟GDP同比增长0.6%,日本GDP同比下降2.1%。12月,美国工业产值同比下降7.8%,欧盟下降12.7%,代表发达经济体经济景气度的OECD综合领先指标延续了年初以来的持续下跌走势,降至92.9,较上月回落1.1,较上年同期回落8.2。大宗商品价格持续下降,截至2009年2月13日,纽约商品交易所原油近月期货价格已降至每桶34.44美元,铜、钢材等原材料价格也在低位徘徊。世界银行预计2009年发达国家经济增长率将为-0.1%,2010年可恢复至2%;而发展中国家的经济增长速度则分别为4.5%和6.1%,其中,中国为7.5%和8.5%。
中国经济也受到了金融危机的冲击,经济增速逐季回落,到四季度经济增长率低至6.8%,全年经济同比增长9.0%。工业全年增长12.9%,其中11月和12月份仅增长了5.4%和5.7%。前11个月全国规模以上工业企业实现利润2.4万亿元,同比仅增长4.9%。2009年1月,工业品出厂价格下降3.3%,显示国内消费和投资需求出现萎缩迹象。宏观经济增速回落态势将直接影响到上市公司的盈利能力,预计2008年四季度将有相当一部分上市公司出现利润下滑甚至亏损,从而拖累全年盈利水平。2008年年末开始,国家刺激经济的4万亿投资计划陆续启动,钢铁、汽车、纺织、装备制造业等支柱行业的国家振兴计划出台,为2009年保持经济继续稳定增长创造了条件。积极财政政策和宽松的货币政策有助于上市公司的经营状况,但总体上应适当调低2009年上市公司的盈利增长预期。
关于资金面因素。由于对中国来说,国际金融危机和宏观紧缩的影响主要体现在实体经济上,对银行体系的冲击比较小,因此,2008年中国的银行体系仍然表现出较强的信贷投放能力。2008年金融机构本外币信贷余额从年初的27.8万亿元增长至年末的32万亿元。与此同时,企业存款、居民储蓄存款也保持了一定幅度的增长。年末企业存款余额16.4万亿元,增长13.1%,居民储蓄存款余额22.2亿元,增长26.1%。在发达国家银行体系大规模去杠杆化和收缩信贷的形势下,中国银行体系能够保证信贷规模具有一定幅度增长,缓解企业在不利条件下的财务困难,体现了中国银行体系长期稳健经营和国家宏观调控的实际效果,同时,企业和居民存款的增长,为二者顺利度过经济调整期储备了资金。当然,一般来说过于宽松的资金面有可能催生资产价格泡沫,但在中国房地产市场和股票市场已经预先进入调整期的情况下,今年国内资产价格再次飙升的可能性不大。
关于政策因素。克服金融危机影响,全力扩内需、保增长是2009年国家宏观经济调控的首要目标,积极财政政策和适度宽松的货币政策还将持续一段时间。就资本市场而言,保证市场稳定运行应是2009年管理层的主要目标,各种改革措施和新金融产品的推出都必须与此目标保持一致。在这一大背景下,管理层对于创业板、股指期货和融资融券制度的推出将持更加谨慎的态度,从而使得2009年资本市场在制度层面出现重大调整的可能性降低。
2009年A股市场的可能走势。2008年的中国股市跌幅远远超过了欧美等严重遭受金融危机影响的国家,同时,中国经济的基本面并没有发生根本性的变化,由此,可以判断,A股市场属于严重超跌状态。在2008年9月以后,随着存贷款基准利率的不断下调,在A股市场中存在的几百只市盈率5倍左右的股票,其年收益率大致是1年期存款的8-10倍。这意味着,A股市场已具有重要的投资价值。曾几何时,在2006年(尤其是2007年)股市大幅上扬以后,一些人后悔不已地感叹,2005年入市的好时机已今生不再,但面对2008年后期的行情,可以发现,在最好的投资时机来临之时,许多投资者还在观望,等待着所谓底部的出现。实际上,所谓的股市下跌底部,常常只能在股市上行之后、回过头来看才能发现;即便在股市运行中底部形成,在此底部能够成交的股票也极为有限,并非人人可以买到,因此,希冀于底部购股,即便是机构投资者也往往不能如愿,更不要说,个人投资者了。既然A股市场属于“严重超跌”,在宏观政策放松和股市政策从松的背景下,2009年它就有着超跌“补涨”的内在要求。如果在2009年下半年,实体经济走势能够比较回升,那么,这种“补涨”还可能继续展开新一轮的上行行情。因此,2009年A股市场总体走势是上行的。
9. 收集近两年我国股市行情的资料,试分析股价指数与宏观经济因素的关系
股票价格指数是指股价指数,是反映二级市场股票价格变动一般水平的指标。股价指数事投资者把握市场行情和进行投资分析,决策的基本依据,也是证券管理部门对股市进行监管的重要指标,还可以作为套期保值的工具。股价指数有很多类,不仅不同证券交易所的股价指数不同,同一证券交易所也可能编有不同的股价指数。按指数形式的不同可以分为定基指数和股票指数,按指数基期确定的方法可以分为定基指数和环比指数,按代表范围来分可以分为行业指数和综合指数,按截止时间的不同可以分为年度指数,季度指数和月指数。
而影响股价的宏观经济因素笔者认为大致有宏观经济走势,货币供应量,利率变动.
一、宏观经济走势对证券市场的影响
宏观经济走势是影响证券市场大盘走势的最基本因素。证券市场是整个国民经济的重要组成部分,它在宏观经济的大环境中发展,同时又服务于国民经济的发展。从根本上说,股市的运行与宏观的经济运行应当是一致的,经济的周期决定股市的周期,股市周期的变化反映了经济周期的变动。经济周期包括衰退、危机、复苏和繁荣四个阶段,一般来说,在经济衰退时期,股价指数会逐渐下跌;到经济危机时期,股价指数跌至最低点;当经济复苏开始时,股价指数又会逐步上升;到经济繁荣时,股价指数则上涨至最高点。
宏观经济走势影响股价变动,但宏观经济走势与股市趋势的变动周期不是完全同步的。2010年前三季度国内生产总值268660亿元,按可比价格计算,同比增长10.6%,比2009年同期加快2.5个百分点。2010年上证指数跌幅为-1.05%,一正一负,宏观经济走势与证券市场走势看上去形同陌路,相互背离,让投资者感到困惑。实际上,无论是宏观经济还是股票市场,都存在着各自周期性变化的特征。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的过程,即牛市与熊市不断更替的现象。
以上海证券市场为例对中国的股市周期进行分析。2009年之后我国股市将进入相对幼稚阶段也将随经济周期同步进入牛市。同期中国宏观经济运行的状况为:2010年三季度,在全球经济复苏减缓的背景下,中国经济呈现明显趋稳迹象:GDP同比增速趋缓,经济主体信心回升,工业生产增长较快,消费继续平稳较快增长,全社会固定资产投资增速有所回落,但民间投资趋于活跃,进出口规模创历史新高,贸易顺差回升。同时,最终消费价格持续走高,货币增长较快,信贷投放较多。相比二季度,市场对实体经济增长过快下滑的担忧减退,但仍需对物价的上升压力保持警惕。经济周期是根本,经济从衰退、萧条、复苏到高涨的周期性变化,是形成股市牛熊周期性转换的最基本的原因,正是从这种意义上讲,股市是国民经济的晴雨表,但这并不代表两个周期是完全同步的。作为一个相对独立的市场,股市的波动也存在着自身特有的规律,在实际运行中,股市周期反映经济周期有着独特的特点,从而造成了股市周期与经济周期不同步,甚至背离的现象。
二、货币供应量对证券市场的影响
货币供应量与股票价格一般是呈正相关关系,即货币供应量增大使股票价格上涨,反之,货币供应量缩小则使股票价格下跌。2009年三季度,针对中国2009年“非正常宏观环境”下的信贷需求,我们做了一系列数学模型,试图预测2009年四季度、2010年中国“正常宏观环境”下的信贷需求。值得欣慰的是,随后的宏观经济发展基本符合我们的预期,中国经济在四万亿元刺激计划和外需强劲复苏下,2010年上半年很快走出了低谷、甚至迎来了再次收缩信贷的宏观调控。
应用数学模型的结果,如果2010年全年GDP增速为11%,央行加息27bp或54bp,2010年全年中国经济的新增信贷需求是7.3万亿元,上半年的新增贷款需求为4.5万亿元。实际情况是,央行并没有加息、名义GDP增速和通货膨胀率都高于模型的预测参数,因此2010年实体经济新增贷款规模需求至少为5万亿元,甚至更多;而央行公布的上半年全部金融机构本外币中长期贷款新增仅4.02万亿元。而上证指数跌破2400点。
原本是强相关的两项指标,增幅的变化却出现了背离现象。这说明证券市场与货币市场没有完全打通,货币政策的传导机制出现了故障。
所谓货币政策的传导机制是指一定的货币政策工具,如何引起社会经济生活的某些变化,最终实现预期的货币政策目标。对货币政策传导机制的分析,在西方主要有凯恩斯学派和货币学派。凯恩斯学派的主要思路:通过货币供给的增减影响利率,利率的变化通过资本边际效益的影响使投资以乘数方式增减,而投资的增减会进而影响总支出和总收入。凯恩斯学派传导机制理论的特点是对利率这一中介指标特别重视。货币学派认为,利率在货币传导机制中不起重要作用,更强调货币供应量在整个传导机制上的直接效果,主要思路:货币供给量的变化直接影响支出,变化了的支出影响投资或者说导致资产结构调整,资产结构的调整又反映在实际产出和价格的变动上。
货币供应量与股票价格一般是呈正相关关系,但在特殊情况下必须具体情况具体分析。如,在通货膨胀的情况下,政府一般会采取紧缩的货币政策,这就会提高市场利率水平,从而使股票价格下降。同期,企业经理和投资者不能明确地知道眼前盈利究竟是多少,更难预料将来盈利水平,他们无法判断与物价有关的设备、原材料、工资等成本的上涨情况,从而引起企业利润的不稳定,对证券市场造成不良影响。
通货紧缩对证券市场的影响是通过伤害消费者和投资者的积极性反映出来的。就消费者而言,持续的通货紧缩使消费者对物价的预期值下降,而更多地持币待购,推迟购买;就投资者而言,通货紧缩将使目前的投资在将来投产后,产品价格比现在的价格还低,并且投资者预期未来工资下降,成本降低,这些会促使投资者更加谨慎,或者推迟原有的投资计划。消费和投资的下降减少了总需求,使物价继续下降,从而使股票、债券及房地产等资产价格大幅下降,进一步又大大影响了投资者对证券市场走势的信心。
三、利率变动对股市的影响
一般情况下,利率变动与股价变动成反相关关系。凡是股票市场的参与者,大都知道“利率上涨,股市下跌;利率下跌,股市上涨”这个说法。但在实践中,不管是从宏观来看,还是从微观来看,这个说法似乎也不是那么灵验。利率变动,主要从三个方面影响股票市场;第一,利率变动会影响企业的获利能力,进而影响市场参与者购买股票时所愿意支付的价格;第二,利率变动会改变替代性金融资产之间的关系,主要是股票与债券之间的关系;第三,很多股票是以融资的方式进行交易,利率变动导致融资成本的变动,进而影响市场参与者购买股票的意愿和能力。从短期来看,利率变动对股票市场的影响基本上无法预测;从长期来,大致上还是符合“利率上涨,股市下跌;利率下跌,股市上涨”这个原则。金融市场有“三步一跌”的说法,意思是说,利率在第三次上涨过后,股市就开始长期下跌了。利率是一国央行重要的货币政策之一,其变动代表着高层审慎的考虑,因此,央行在推出一个利率变动方向后,以后的变动继续沿此方向的可能性很大;如果央行在降低利率几个月后,又上调了利率,几个月后又降低了利率,那么国民和市场会失去信心,他们会认为央行自己都不知道自己应该做些什么。2010年1月18日中国人民银行决定,从2010年1月18日起,上调存款类金融机构人民币存款准备金率0.5个百分点。为增强支农资金实力,支持春耕备耕,农村信用社等小型金融机构暂不上调。受存款准备金今日起上调影响,两市早盘低开,银行、券商等金融板块全线走低。午后市场继续维持早盘的震荡蓄势态势,地产股有所活跃;受消息面刺激,世博概念、迪斯尼板块等题材股也因利好刺激纷纷走强。临近尾盘两市双双翻红,然后展开窄幅震荡盘整态势,沪指再度站上10日线。 2010年5月2日受上调存款准备金政策影响,沪指大幅低开49点,盘中一度逼近2800点,两市下跌个股近7成,盘面上,医药板块逆势上扬,黄金、智能电网和通信类股逆势小幅走高。地产板块重挫近4.6%,其中万科大跌4.49%。银行中板块跌幅近2%,期货类股抛压沉重,西藏、IT等板块弱于大势。2010年10月20日中国人民银行决定,自2010年10月20日起上调金融机构人民币存贷款基准利率的决定。金融机构一年期存款基准利率上调0.25个百分点,由现行的2.25%提高到2.50%;一年期贷款基准利率上调0.25个百分点,由现行的5.31%提高到5.56%;其他各档次存贷款基准利率据此相应调整受加息影响,沪深两市股指纷纷大幅低开,随后指数在银行、保险股等权重股带领下快速冲高并逐步翻红,上证综指重新回到3000点上方。午盘指数冲高回落,上证综指围绕3000点窄幅震荡。截至收盘,上证综指报收于3003.95点,上涨0.07%;深证成指报收于13130.0点,上涨1.23%。两市合计成交4508亿元,与上一交易日相比明显放大。。一般来说,当利率偏高时,资金多流入银行享受较高的利息收入,致使流入股票市场的资金相对减少,高利率使得股票融资利率上升,提高股市操作成本,促使股市交易趋于衰弱。此外高利率不但使得股票上市公司营运成本增加,而且由于随着高利率而来的收缩信用措施,亦使得上市公司资金调度的难度及成本提高,因此影响股价下跌。所以利率亦是影响股价的一个重要因素。