摘要： 针对 R/S 系列分析方法在估计 H 参数时存在一定偏差，从而导致分析结论产生分歧的问题，提出用非线性估计方法提高R/S系列分析估计H参数的精确度，同时结合ARFIMA模型对估计精度进行了验证.最后应用非线性R/S方法揭示中国股市主要指数和个股收益序列中的长期记忆效应.

摘 要：本文应用Fourier方法对沪深两市波动周期进行实证分析，旨在揭示中国股市的周期性波动特征，为进一步研究我国资本市场的波动提供依据。最后得出，中国股市波动周期大约为16天，沪深两市日收盘价序列和周平均收盘价序列都是非平稳的，但却是一阶单整的，并且深市较之沪市有更强的周期性。

本文对沪深两市A股三个月至两年期的动能(momentum)投资策略(买强势股,卖弱势股)进行了实证研究。研究结果表明，六个月至两年期的平均收益动能显著为负值。这与国外股票市场的相关研究发现显著不同。通过对普遍适用于美国和其他股票市场的主要资产定价因素(如市值规模，净资产市价比，贝他等)进行深入研究，我们发现Fama 和 French 的三因素资产定价模型能较好地解释中国股票预期收益的波动性和收益动能。因此, 中国股市中股价历史表现预测未来价格走势的现象基本上归因于风险因素。

与世界其他国家的证券市场相比，中国证券市场是一个高度分割的市场，这首先表现在它被划分成为A、B和H股三个市场，这三个市场不仅计价货币、交易机制和募集方式不同，而且各自允许开放的投资者对象也严格限定、互不开放。由此，这三个市场的股票价格彼此差别较大。本文重点考察了中国大陆的股票市场分割，其重要体现是中国B股市场普遍存在着严重的折价问题。在B股市场向国内持有外币的投资者开放之前，大多数上市公司B股价格不仅远低于其A股价格，有的还曾跌破发行价、资产净值和面值。这使得我国B股市场已经成为世界证券市场平均市盈率最低的市场，其平均市盈率只有11倍，这不仅大大低于A股市场平均市盈率（大于50倍），也低于国际股市的平均市盈率（15-20倍）。本文认为，资本控制，即投资限制、B股相对于A股的信息不对称和对人民币汇率的预期是形成B股折价的主要因素。

根据CAPM模型β成为通常收益率的解释因素，但自80年代以来，许多学者发现β缺乏对收益率的解释能力。1981年班茨和其他学者发现“小公司一月份效应”，即小公司有一系统较高的收益，尤其是在每年的一月份。这一现象与传统的CAPM公式相背。本文以1995-1997年深沪两市286只股票的周均收益率对中国股市进行了检验，得出中国不存在小公司效应，但数据支持一月份效应。通过这一研究深化了对股市有效性的认识。

由于惯性交易策略收益的可分解性，导致了对惯性现象性质认识的分歧。本文利用Alexander（1961）提供的过滤法则这一工具，研究了中国A股市场股价涨跌的持续幅度与时间，发现股价的变动具有较强的持续性，足以为套利交易提供获利空间。这就间接指出，股价序列的自相关性可以对惯性交易策略的收益有正的贡献。并且，进一步研究发现，股价水平、企业规模、企业基本面价值、企业成长性和交易量这5类因素对于股价涨跌的持续性均有着显著的影响。

风险溢价代表了投资者因持有风险资产而要求的额外回报，它对投资者进行投资组合选择和公司制定财务政策具有重要作用。那么，我国股票市场给投资者提供的风险回报是多少呢？本文根据Fama和French(1999)提出的估算上市公司综合资本成本的内部收益率法，提出估算风险溢价的新思路，并运用该方法对1991年―2003年间我国A股市场的股权风险溢价水平进行了估算。经测算，在扣除交易费用后，我国股票市场的风险溢价水平约为8.83%，考虑到我国股票市场的系统性风险明显高于美国等发达国家的股票市场，较高的溢价水平是合理的。

境外中国概念指数期货产品的推出虽然仍有待于市场的检验，但无疑其将对我国证券市场的运行环境、投资者投资行为产生显著的影响。本文实证研究了香港H股指数期货对上证指数的影响，发现两者存在协整关系，H股指数期货是上证指数的短期Granger原因。脉冲反应函数和方差分解均显示出H股指数期货对上证指数的影响明显更加强烈于上证指数对H股指数期货的影响。

金融安全，是国家安全的重要内容，关系到国家经济发展、社会稳定、国防巩固。在当前国际经济、金融一体化发展趋势中，金融市场安全的重要性尤为突出。特别是不断出现的金融风暴的影响和日益显著的金融市场波动的全球化趋势已使预测并控制大的金融风险成为各国政府和金融机构严重关注的问题，并且这个问题正在变得日益严峻。尽管金融交易市场价格波动预测是一个举世公认的国际性科学难题，但在强化各种减轻金融市场风险问题措施的同时，仍须大力推进金融市场数值预测研究。为此，需要打破长期徘徊在以线性的、完全理性的均衡范式的现代（主流）金融学为基础的经验性预测局面，把注意力尽快转向研究以非线性动力学为基础的金融交易市场价格波动数值预测。 当代电子计算机交易系统使得经济体系随时间的演化可以被连续地观察记录，现在已经存在大量记录的高频数据和金融数据库。金融市场交易系统提供的各种高频数据与物理学研究体系在时空结构上具有相当程度的严格对称性，可反应出系统的演化过程和行为特征，并且数值模拟技术已经为金融市场数值预测研究提供了前所未有的技术基础，因此现在已经进入了探索和构造金融市场物理模型并用高频金融数据检验这些模型的模式辩识与市场演化趋势跟踪能力的时代。以金融市场数值预测为目标的金融交易市场价格波动连续观测，价格波动非线性动力学，价格波动孕育和失稳过程的理论、模拟试验和实际观测，数据同化和计算软件的开发应成为今后研究的重点。现在的问题是，需要我们积极借助数值分析天气预报、物理建模地震预测和航位推算弹道导弹等学科领域的经验，强化多学科，多部门的组织协调，尽早在我国股市和期市开展金融交易市场价格波动动力学数值预测的科学试验。金融交易市场价格波动数值预测研究必将极大地促进我国金融市场基础研究和金融风险预警系统的进一步发展。

决定并影响投资行为特征的因素，主要来自于投资者所处的交易环境，包括投资者所处的外部环境Eo和内部环境Ei。其中决定我国投资者行为特征的是Eo，即投资者所处的外部环境，包括市场环境、法律环境、社会环境和政策环境等。在一个外部环境恶劣的证券市场，投资者的投资策略是政策依赖、寻求技术分析以及经验和感觉。因此要改善中国股市质量，要提高投资者的理性，并非简单投资者教育，而应该是改善交易环境，通过改革与完善投资者的外部环境，从而提高投资者的可预期性和信心