AH双重上市股票非同步交易导致的收益可预测性研究

来源 :中南大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:supersonic
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
市场的有效性一直是学术界关注的一个问题。按照传统金融理论,由于A股和H股具有相同的标的,两者应当具有相同的股价和相似的收益率。但行为金融理论认为人们可以基于历史信息、公开信息判断股票走势,获得收益,即市场并非有效。本文以1999年-2010年A、H股双重上市的股票为研究样本,探讨收益可预测性。文章首先用H股在节中的累积收益率分别对A股在节后第1天和节后2-61天的累积超额收益率进行回归,发现两者之间存在显著的正相关关系。随后,本文借鉴Cohen和Frazzini (2008)的方法,构建一个买入(卖出)H股在节中收益排名前(后)1/3的A股股票的零投资成本策略,研究结果表明该策略可以获得显著为正的超额收益。上述实证的结果表明:H股在节中的累积收益率分别对A股在节后的收益具有可预测性,即H股在节中的累积收益率高(低)的股票对应的A股在节后的收益也会高(低)。本文对采用两种方法对实证结果进行稳健性检验。首先,本文通过格兰杰因果关系检验将在时间序列上存在格兰杰因果关系的研究样本剔除,用剩余的样本重新进行多元回归,发现这一样本的变化并没有改变原来的实证结果。其次,本文将62只AH双重上市股票进行组合,把62只股票在H股节中的累积收益进行平均来预测A股在节后的平均累积超额收益率,可以看到在组合之后该收益的可预测性并不存在。以上实证结果充分证明了A、H股收益的可预测性并非来自时间序列上的联动性,而是由于AH股的“非同步交易”导致的对A股在节后收益具有横截面上的可预测性。
其他文献
将流形学习方法应用于飞机图像识别中,提出一种基于改进等距映射(ISOMAP)的飞机识别算法。根据飞机图像数据的高维性质,采用改进的ISOMAP对数据进行降维,在构造近邻图的过程中,利用Procrustes距离取代传统的欧氏距离。仿真实验结果证明,该算法的的识别率较高。
在机遇与风险并存的全球化、信息化时代,企业竞争已经演化成一种网络的、多维的、整体供应链的、群体形式的竞争。而外商企业在中国的直接投资也从最初投资单个或几个类似企
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”$ MN。W;- __._——————》 砧叫]们羽 制作:陈恬’#陈川个美食 Back to yield
针对深层网中数据量大导致无法被传统搜索引擎索引的问题,在提取网页中,改进启发式规则识别表单查询入口,在表单标签与内容匹配时,改进基于语义的相似度匹配算法进行表单内容填充
在网络应用的链接中注入恶意代码,以此欺骗用户浏览器,当用户访问这些网站时便会受到跨站脚本攻击。为此,提出基于服务器端-客户端协作的跨站脚本攻击防御方法。利用规则文件