融資融券交易改變了中國股票市場單向交易的特征,提高了市場金融資源配置效率。但融資融券也為投資者提供了杠桿交易的選擇。隨著市場波動,由于風(fēng)險(xiǎn)偏好的不同,投資者融資買入或融券賣空的比例大幅增加,使得融資融券杠桿率上升。過高的杠桿率又會加劇市場的波動,不利于市場的穩(wěn)定發(fā)展。為此,論文以A股市場融資融券標(biāo)的股票為研究樣本,通過S-VAR模型分析融資融券杠桿率、投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好與股市波動三者的關(guān)系。實(shí)證發(fā)現(xiàn):股市的波動會使融資融券杠桿率上升,同時(shí)杠桿率的上升又會加劇市場的波動。從投資者偏好和行為來看,當(dāng)市場呈上漲趨勢時(shí),投資者融資意愿明顯,愿意承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn),融資杠桿率上升;當(dāng)市場呈下跌趨勢時(shí),投資者融券賣空意愿明顯,融券杠桿率上升。 

【文章頁數(shù)】：19 頁

【文章目錄】：
1 引 言
2 文獻(xiàn)綜述
3 理論分析
    3.1 融資融券杠桿率與投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好的關(guān)系研究
    3.2 股市波動與融資融券杠桿效應(yīng)的關(guān)系研究
4 數(shù)據(jù)來源和變量定義
    4.1 數(shù)據(jù)來源
    4.2 變量選取
        4.2.1 股市波動性變量
        4.2.2 融資杠桿效應(yīng)
        4.2.3 融券杠桿效應(yīng)
        4.2.4 投資者偏好指標(biāo)的構(gòu)建
        4.2.5 變量定義
5 S-VAR模型與實(shí)證分析
    5.1 變量的單位根檢驗(yàn)
    5.2 確定最優(yōu)滯后階數(shù)
    5.3 模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)
    5.4 S-VAR模型
    5.5 脈沖響應(yīng)分析
        5.5.1 SMV與FL的脈沖響應(yīng)分析
        5.5.2 SMV與LR1的脈沖響應(yīng)分析
        5.5.3 SMV與IPI的脈沖響應(yīng)分析
    5.6 方差分解
6 結(jié) 論


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]行為經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下投資者情緒對股票價(jià)格的影響[J]. 張繼海.  社會科學(xué)戰(zhàn)線. 2019(12)
[2]杠桿融資交易與股市崩盤風(fēng)險(xiǎn)——來自融資融券交易的證據(jù)[J]. 呂大永,吳文鋒.  系統(tǒng)管理學(xué)報(bào). 2019(01)
[3]我國融資融券業(yè)務(wù)對證券公司影響及風(fēng)險(xiǎn)控制[J]. 張燕,黃河珊.  金融經(jīng)濟(jì). 2018(20)
[4]我國融資融券助漲助跌了嗎?--基于波動非對稱性視角[J]. 李鋒森.  金融研究. 2017(02)
[5]融資融券、投資者情緒與市場波動[J]. 巴曙松,朱虹.  國際金融研究. 2016(08)
[6]投資者情緒、市場流動性與股市泡沫——基于TVP-SV-SVAR模型的分析[J]. 石廣平,劉曉星,魏岳嵩.  金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2016(03)
[7]股市危機(jī):結(jié)構(gòu)缺陷與規(guī)制改革[J]. 吳曉求.  財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2016(01)
[8]融資融券對股價(jià)特質(zhì)性波動的影響機(jī)理研究:基于雙重差分模型的檢驗(yàn)[J]. 肖浩,孔愛國.  管理世界. 2014(08)
[9]投資者情緒、主觀信念調(diào)整與市場波動[J]. 張宗新,王海亮.  金融研究. 2013(04)
[10]融資融券放大機(jī)會和風(fēng)險(xiǎn)[J]. 季立宗,何輝東.  新財(cái)經(jīng). 2006(04)



本文編號：3700032