【摘 要】
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现如今,伴随着国内证券市场的逐渐成熟与投资者投资热情的持续升温,学者们对于国内股票市场的研究内容也日渐丰富。其中股票、板块的联动效应是学者与投资者关注的热点之一。股市中有一些股票会共同具备某种具有重大经济内涵的特殊性质,当这种共同性质被市场认同时,就会形成股市中的板块结构。当板块中的一、二只股票领先大幅上涨时,同类其他股票也会跟随上涨,这称之为板块的龙头股领涨效应。此时与龙头股涨跌幅相近的股票,可
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现如今,伴随着国内证券市场的逐渐成熟与投资者投资热情的持续升温,学者们对于国内股票市场的研究内容也日渐丰富。其中股票、板块的联动效应是学者与投资者关注的热点之一。股市中有一些股票会共同具备某种具有重大经济内涵的特殊性质,当这种共同性质被市场认同时,就会形成股市中的板块结构。当板块中的一、二只股票领先大幅上涨时,同类其他股票也会跟随上涨,这称之为板块的龙头股领涨效应。此时与龙头股涨跌幅相近的股票,可以被认为其与龙头股联动性较强。但股价波动通常是不可测的,这会导致涨跌幅不断变化,进一步会导致联动性也会发生变化。本文试图引入新的方法度量一定区间内其他股票与龙头股价格联动性的强弱,同时考虑在扩大样本区间等不同的情况下研究联动性强弱的稳定性与持续性,探寻其规律。并与凭借股票间涨跌幅相似程度度量联动性强弱的方法作比较,从而丰富股市联动效应的研究,供投资者参考。文章将Christofferson统计量方法在股票市场上进行场景应用。研究对象为Wind数据库所划分的水电板块中的19只股票。本文将一段时期内板块中涨幅排名靠前的股票确定为龙头股,利用指数加权移动平均（EWMA）模型计算该时期内股票每日最高价与最低价的波动率,与每日涨跌幅数据共同作为度量板块内个股与龙头股之间的欧氏距离的指标,计算得出个股与龙头股的每日欧氏距离,对每日距离大小进行划分,距离小表示该股票与龙头股当日联动性强,反之则联动性弱。并基于此计算Christofferson统计量值,该统计量值可直观的度量股票在样本区间内联动性的强弱。同时讨论在更改划分每日联动性强弱的界限,扩大样本区间的两种情况下,股价联动性强弱的变化。结果表明:本文方法度量板块内股票和龙头股股价联动性的强弱,与凭借个股与龙头股涨跌幅相似程度度量联动性强弱的方法,二者相比后发现度量结果存在较大差异。在更改划分每日联动性强弱的界限时,统计量方法的度量结果与原界限相似度较高,说明该统计量方法的度量结果具有稳定性。同时在扩大了样本区间后发现,与原始区间对比,结果同样具有较高相似度,即证明统计量方法的度量结果具有持续性。基于本文结论,建议投资者在投资时可参考本文方法度量与龙头股的联动性,为投资提供帮助。同时证券市场监管者也要重视股票的股价联动效应,完善市场机制,以防范其可能带来的系统性风险。
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