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融资融券制度对尾部系统风险的非对称影响——基于A股市场极值相关性的研究被引量：28: 2019年; 融资融券交易制度的推出能否有效降低个股随市场暴涨暴跌的概率是广泛关注的问题。文章利用Patton提出的SJC Copula函数,估计了个股与大市尾部相关性,并使用双重差分法分析了融资融券交易制度推出的政策处置效应,发现融资融券制度降低了标的个股左尾(下跌)极值相关性,但加剧了右尾(上涨)极值相关性。进一步分析表明,上述结果来源于融资融券交易对极值相关性的非对称影响。具体而言,融资交易对左尾极值相关性影响不显著,但加剧了右尾极值相关性,融券交易则同时显著降低了左尾和右尾极值相关性。由于融券交易规模远小于融资交易,融资融券交易对左尾极值相关性的总体影响为负,对右尾总体影响为正。研究结论认为,融资交易追涨模式导致个股跟随大盘暴涨,而融券交易将悲观交易者信息纳入股价,有利于抑制股价过度上涨,而逆向平仓也适当降低了个股暴跌概率。因此,监管者应灵活控制融资交易杠杆,完善融券交易机制以发挥其股价稳定器功能。; 陈海强方颖方颖; 关键词：融资融券交易 COPULA函数

大数据时代计量经济学的新发展与新应用——第二届中国计量经济学者论坛(2018)综述被引量：4: 2019年; 第二届中国计量经济学者论坛于2018年12月14—16日在中国科学院数学与系统科学研究院召开。本届论坛由东北财经大学、《经济研究》编辑部、厦门大学王亚南经济研究院与邹至庄经济研究中心、中国科学院预测科学中心联合主办,由中国科学院大学经济与管理学院承办。论坛旨在促进中国计量经济学理论研究与方法应用的发展。本届论坛邀请了美国麻省理工学院(MIT)Whitney Newey教授、美国南加州大学萧政教授、《经济研究》编辑部刘霞辉研究员、美国堪萨斯大学蔡宗武教授、美国康奈尔大学洪永淼教授、中国社会科学院汪同三研究员、中国科学院汪寿阳研究员等海内外著名专家学者莅会并发表主题演讲。; 胡毅陈海强陈海强; 关键词：计量经济学经济学者大数据

计量经济学与实验经济学的若干新近发展及展望被引量：21: 2016年; 计量经济学与实验经济学是经济学实证分析的重要方法与工具。本文主要概括了近十年来计量经济学与实验经济学领域的主要进展,包括面板数据计量经济学、微观计量经济学、大数据计量经济学、金融计量经济学、宏观计量经济学、新类型实验数据、非均衡博弈论框架以及市场机制与政策设计等方向。我们建议重点发展计量经济学与实验经济学在中国社会经济政策评估与分析方面的方法与理论的创新及应用,推动政府决策的科学化。; 洪永淼方颖陈海强范青亮耿森王云; 关键词：计量经济学实验经济学

中国股市跳跃风险、特质波动率与个股超额收益率被引量：1: 2019年; 大量有关资产定价的实证研究发现,跳跃风险和特质波动率对股票超额收益率均有一定的解释能力,然而较少文献考虑两者对超额收益率的联合影响。本文基于中国股票高频数据估计得到个股跳跃风险,并利用Fama-French五因子模型提取特质波动率,然后将两者联合放入个股资产收益定价模型来研究两者的联合影响。实证结果发现:(1)特质波动率和跳跃风险均是需要被定价的独立风险因子;(2)特质波动率的加入使得跳跃风险对股票超额收益率的解释的显著性降低,说明两者包含关于个股超额收益的共同信息;(3)特质波动率和跳跃风险对股票超额收益率的解释作用主要通过两者交互作用的非线性形式产生,这些为从理论上探析风险的具体形式提供了实证经验。; 刘晓群陈海强; 关键词：特质波动率风险价格

高频数据是否能改善股票价格预测?——基于函数型数据的实证研究被引量：5: 2021年; 股票价格预测一直是学术界和投资者关注的一个重要问题,但由于股票价格走势非常复杂,同时取决于宏观经济环境、个股基本面和投资者情绪等诸多因素,寻找一个合适的模型来准确预测股票价格极具挑战性.传统时间序列预测模型往往基于日度、周度或月度历史数据对股价走势进行预测,但是预测效果一般.近年来,随着金融市场的飞速发展,借助现代信息收集技术,我们可以收集到时间间隔很小的高频交易数据,而高频数据包含大量低频交易数据之外的信息,因此有可能改善股价预测.本文基于非参数函数型数据分析方法从高频交易数据中提取预测因子,并与传统时间序列预测模型构成混合预测模型来对股价走势进行预测.我们的模型对高频预测因子的构造不作任何参数形式的设定,从而具有很高的灵活性.实证研究方面,我们将模型用于预测沪深300指数,分析结果表明,基于高频数据的新预测模型较之传统时间序列模型在预测表现上有显著改善,说明高频交易数据的确有助于改善短期股价预测.; 陈海强陈海强李迎星罗祥夫; 关键词：股价预测高频数据非参数方法

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陈海强