我国股市特质波动率风险溢价研究
发布时间：2021-12-31 04:06
股票风险与收益问题一直是金融学领域研究的热点。公司特质风险对股票收益的影响受到越来越多研究学者的关注。特质波动率是公司特质风险的代理指标。完全有效市场假说认为只有系统性风险会影响股票收益,公司特质风险可以构造多样化的投资组合分散。但由于市场上存在信息不对称,市场摩擦,资金成本限制等因素,投资者很难构造有效的投资组合来分散特质波动率,无法分散的公司特质风险就会在一定程度上影响股票收益,因此加强对特质波动率风险溢价的研究具有相当的重要性。本文立足于我国股票市场,以沪深A股上市公司为研究样本,对特质波动率风险溢价问题进行补充研究。使用最新研究的Fama-French五因子模型计算个股特质波动率,运用投资组合方法、Fama-MecBeth横截面回归方法分析我国股市特质波动率与预期收益率之间的关系,并从投资者异质信念和投资者偏好角度对两者关系进行解释。将特质风险因子引入资产定价模型有助于深入探讨特质波动率风险溢价,本文按照特质波动率构造特质风险因子,并引入Fama-French五因子模型中,进一步通过多因素资产定价模型探讨我国股市风险溢价问题。研究结果表明:我国股市存在显著为负的特质波动率风险溢...
【文章来源】：安徽财经大学安徽省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
第一节 研究背景与研究意义
一、研究背景
二、研究意义
第二节 文献综述
一、特质波动率度量方法
二、特质波动率与预期收益率相关性研究
三、公司特质风险的决定因素
第三节 研究内容与研究方法
一、研究内容
二、研究方法
第四节 可能的创新点和不足
一、可能的创新点
二、存在的不足
第五节 研究框架
第二章 研究设计
第一节 特质波动率概述
一、特质波动率的概念
二、特质波动率理论基础
三、特质波动率的度量方法
第二节 控制变量的度量
第三节 模型设定
一、单变量投资组合分析法
二、双变量投资组合分析法
三、Fama-Mecbeth横截面回归
四、增加特质风险因子的资产定价模型
第三章 特质波动率与股票收益
第一节 样本数据选取
一、样本选择和数据来源
二、描述性统计结果
三、我国股市特质波动率数据分析
第二节 投资组合分析
一、单变量投资组合分析结果
二、稳健性检验
第三节 Fama-MecBeth横截面回归
一、变量相关性统计
二、横截面回归分析
第四章 特质风险因子与股票收益
第一节 特质风险因子的构建
第二节 特质风险因子风险价格和风险溢价
一、FF5-IV模型中各因子的因子载荷
二、特质风险因子风险价格
三、特质风险因子风险溢价
第三节 增加特质风险因子的资产定价模型有效性检验
一、FF5和FF5-IV模型截距项对比
二、FF5与FF5-IV模型指标值对比
第五章 总结
参考文献
在读期间科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]机构投资者如何影响公司特质风险:刺激还是抑制?——基于通径分析的经验证据[J]. 花冯涛. 上海财经大学学报. 2018(01)
[2]套利限制与中国股票市场“特质波动率之谜”[J]. 虞文微,张兵,于琴. 北京工商大学学报(社会科学版). 2017(06)
[3]上市公司技术创新与股票特质波动率[J]. 杨亭亭,黎智滔. 科技管理研究. 2017(21)
[4]公司特质风险、估值水平与股票收益——基于分位数Fama-MacBeth回归模型的实证分析[J]. 赵胜民,刘笑天. 华东经济管理. 2017(09)
[5]特质波动率与股票收益——基于Fama-French五因子模型的研究[J]. 熊熊,孟永强,李冉,沈德华. 系统科学与数学. 2017(07)
[6]证券分析师“变脸”行为会增加股票特质波动率吗?[J]. 戴方哲,尹力博. 管理评论. 2017(05)
[7]股市特质风险与股票收益率相关关系的实证研究[J]. 熊伟,陈浪南,柯忠义. 管理工程学报. 2017(02)
[8]异质信念、卖空机制与“特质波动率之谜”——基于2698家中国A股上市公司的证据[J]. 虞文微,赵丽君. 财经科学. 2017(02)
[9]股市特质风险因子与噪声交易[J]. 陈浪南,熊伟,欧阳艳艳. 系统工程理论与实践. 2016(11)
[10]公司特质风险、信息披露质量与盈余管理——基于深市A股市场的实证检验[J]. 花冯涛. 山西财经大学学报. 2016(03)
本文编号：3559586
【文章来源】：安徽财经大学安徽省
【文章页数】：54 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
第一节 研究背景与研究意义
一、研究背景
二、研究意义
第二节 文献综述
一、特质波动率度量方法
二、特质波动率与预期收益率相关性研究
三、公司特质风险的决定因素
第三节 研究内容与研究方法
一、研究内容
二、研究方法
第四节 可能的创新点和不足
一、可能的创新点
二、存在的不足
第五节 研究框架
第二章 研究设计
第一节 特质波动率概述
一、特质波动率的概念
二、特质波动率理论基础
三、特质波动率的度量方法
第二节 控制变量的度量
第三节 模型设定
一、单变量投资组合分析法
二、双变量投资组合分析法
三、Fama-Mecbeth横截面回归
四、增加特质风险因子的资产定价模型
第三章 特质波动率与股票收益
第一节 样本数据选取
一、样本选择和数据来源
二、描述性统计结果
三、我国股市特质波动率数据分析
第二节 投资组合分析
一、单变量投资组合分析结果
二、稳健性检验
第三节 Fama-MecBeth横截面回归
一、变量相关性统计
二、横截面回归分析
第四章 特质风险因子与股票收益
第一节 特质风险因子的构建
第二节 特质风险因子风险价格和风险溢价
一、FF5-IV模型中各因子的因子载荷
二、特质风险因子风险价格
三、特质风险因子风险溢价
第三节 增加特质风险因子的资产定价模型有效性检验
一、FF5和FF5-IV模型截距项对比
二、FF5与FF5-IV模型指标值对比
第五章 总结
参考文献
在读期间科研成果
致谢
【参考文献】：
期刊论文
[1]机构投资者如何影响公司特质风险:刺激还是抑制?——基于通径分析的经验证据[J]. 花冯涛. 上海财经大学学报. 2018(01)
[2]套利限制与中国股票市场“特质波动率之谜”[J]. 虞文微,张兵,于琴. 北京工商大学学报(社会科学版). 2017(06)
[3]上市公司技术创新与股票特质波动率[J]. 杨亭亭,黎智滔. 科技管理研究. 2017(21)
[4]公司特质风险、估值水平与股票收益——基于分位数Fama-MacBeth回归模型的实证分析[J]. 赵胜民,刘笑天. 华东经济管理. 2017(09)
[5]特质波动率与股票收益——基于Fama-French五因子模型的研究[J]. 熊熊,孟永强,李冉,沈德华. 系统科学与数学. 2017(07)
[6]证券分析师“变脸”行为会增加股票特质波动率吗?[J]. 戴方哲,尹力博. 管理评论. 2017(05)
[7]股市特质风险与股票收益率相关关系的实证研究[J]. 熊伟,陈浪南,柯忠义. 管理工程学报. 2017(02)
[8]异质信念、卖空机制与“特质波动率之谜”——基于2698家中国A股上市公司的证据[J]. 虞文微,赵丽君. 财经科学. 2017(02)
[9]股市特质风险因子与噪声交易[J]. 陈浪南,熊伟,欧阳艳艳. 系统工程理论与实践. 2016(11)
[10]公司特质风险、信息披露质量与盈余管理——基于深市A股市场的实证检验[J]. 花冯涛. 山西财经大学学报. 2016(03)
本文编号：3559586
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