【摘 要】
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作者在国内外学者的研究基础上,提出中国股票市场预期收益率五因子模型,其中除常见的Beta系数、总风险系数、规模和收益价格比等若干基础变量之外,增加了交易量作为新的自变
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作者在国内外学者的研究基础上,提出中国股票市场预期收益率五因子模型,其中除常见的Beta系数、总风险系数、规模和收益价格比等若干基础变量之外,增加了交易量作为新的自变量.文中实证分析涉及的所有五个基础变量,通过采集CSMAR数据库,运用VFP软件自编程序获取.在进一步展开的实证数据分析中,引入MATLAB软件中的人工神经网络工具自编程序,对各基础变量与股市预期收益率的关系作实证检验.同时该文还提出四因子模型与五因子模型进行对照分析.论文中归纳了采用人工神经网络方法(ANN)与采用横截面回归分析法(F-M)对股票市场预期收益率实证分析的异同.采用ANN方法时,发现在上海与深圳两个股票市场预期收益率的解释变量中,股票规模都占据绝对强的解释能力,股票的年收益价格比的解释能力则非常弱,同时交易量、贝他风险系数与总风险系数的解释能力一般.这个实证结论与别的学者采用F-M方法得到的实证结论大体相当.
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