资产定价

摘要： 资产定价理论作为现代金融理论的组成之一,传统CAPM模型指出个股收益只和整个市场的系统性风险有关,但随着越来越多的学者通过实证分析表明,市场中存在着大量实际收益不同于CAPM定价的现象,单一系统性风险无法完全衡量股票的平均收益.因此,本文基于CAPM模型对我国家居用品行业进行实证分析,选择我国规模各异的8只不同上市公司股票,样本区间选择2017～2019年的日收盘数据,采用CAPM模型分析验证,从而判断CAPM能否合理分析资产的价格.

摘要： 本文采用2004年1月至2020年6月的综合A股市场月度数据,分析检验投资者情绪对资产定价的影响。本文首先运用主成分分析法,构建出投资者情绪指数,其次将所构建的情绪指数作为影响因子,纳入经典的Fama-French三因子模型之中,实证检验投资者情绪对股票收益产生的影响,证明加入投资者情绪因子的情绪资产定价模型的理论和实证可靠性,得出投资者情绪因子可以成为资产定价模型风险因子的研究结论,最后根据实证研究结论得出相关启示,以期促进金融市场的良性发展。

摘要： 金融资产配置的关键问题是资产的价格,资产定价是现代金融学的核心内容,揭示资产定价规律一直是金融研究热点之一。文中回顾了机器学习在资产定价领域使用的方法与研究进展,将机器学习资产定价的方法分类为基于特征处理的机器学习方法与端到端处理的深度学习方法;围绕当前机器学习资产定价遇到的主要问题,比较了不同算法在原理和应用场景方面的区别;指出了两类机器学习方法的适用性与局限性;讨论了机器学习资产定价未来可能的研究趋势。

摘要： 资产定价领域已成为金融学研究的热点。与传统因子模型不同,本文提出了加权非线性因子模型,将公司特征的未知函数作为因子载荷,时变的因子收益作为权重,研究股票超额收益率与公司特征之间是否存在非线性关系,以及模型对我国股票市场的适用性和解释力度。选取1995年7月—2020年6月我国A股上市公司的财务数据,考虑公司规模特征、价值特征和动量特征,采用核函数回归方法同时估计出因子载荷和因子收益,结果发现三个特征都是显著的,并且动量特征与收益率成非线性关系。此外,与美国股票市场相比,本文模型更加适用于中国股票市场,解释力度更强;与Fama-French三因子模型相比,本文估计误差更小。本文提出的模型在基本面分析和因子投资策略领域中具有借鉴意义。

摘要： 本文较早聚焦并证实了中国A股市场存在显著的“低开高走”现象,与国际主要股票市场相比,这一现象在中国股市尤为突出,并显著影响着资产的预期收益。本文从交易制度和投资者行为视角对此进行了解释,并运用2006—2019年中国A股市场上市公司数据,经分组检验和Fama-Macbeth回归等方法分析,研究发现:(1)“低开高走”是我国股市最为常见的价格行为,与股票的预期收益呈显著负相关;(2)T+1交易制度是“低开高走”现象长期存在的基础,“低开高走”对预期收益的负向影响无法完全由反转效应解释;(3)“低开高走”主要由异质投资者的交易行为所驱动,投资者情绪的作用不甚明显。本研究拓展了资产定价的研究视角,并为完善中国股市交易制度和保护投资者利益提供了参考。

摘要： 随着经济水平的不断提升,各大行业都衍生出各种各样的金融理念及运营思想,套利思想就是在该形势下产生的,并逐渐形成系统性的套利直觉理念及金融理论,套利思想更是成了一种金融概念,并被应用于金融工程领域,对整个金融行业及社会经济发展都产生了不可代替的影响作用。有“套利思想”就有“无套利思想”,两者都是金融思想及概念,在金融工程领域的应用都能够有效解决各种金融问题,很多企业家、金融家都会积极将套利或者无套利与金融经济理论结合并应用到实际的金融工程建设中,最终促进金融行业发展,由此可见套利思想的重要性。对此,文章根据相关文献,对套利思想与金融工程进行了深入研究。

摘要： 我国地方政府债务形成的主要原因在于基础设施缺乏有效的资产定价工具和市场化经营机制。目前监管部门、地方政府、金融机构之间就地方政府债务形式进行单向约束,而对化解内容、化解方式缺乏共识基础,这也是造成地方政府债务堰塞湖迟迟无法有效疏解的主要原因。本文试图探究一个化解地方政府债务的创新机制:在预算绩效能力定价下的基础设施特许经营权。依托现有政策及合规性文件充分阐述该机制的合理性。

摘要： 我国证券市场成立以来虽然不过30余年,但发展迅速,这必然在一定程度上伴随着我国A股上市公司的成长,股市的高收益与高风险并存的特点,不仅使相关学术领域成为热点问题,同时也是吸引众多投资者参与的重要原因,公司成长是否影响股票收益呢?股票收益的影响因素一直是资产定价理论体系研究中的关键问题,本研究借鉴了国内外学者已有的研究经验和方法,以Fama-French三因素模型为基础对其进行检验,并创新性的加入成长因子形成Fama-French四因子模型,通过模型拟合度和显著性与三因子模型进行比较,说明加入成长性因子形成的Fama-French四因子扩展模型在我国证券市场具备更强解释力度,进而拓展资产定价方面的理论研究并提出相应现实建议。

摘要： 基于2012—2017年中国A股市场上市公司数据,同时考虑应计盈余管理和真实盈余管理两种盈余操作模式,在改进管理者过度自信衡量方法的基础上,实证分析管理者过度自信对盈余管理与资产定价之间关系的调节作用。结果表明:(1)管理者过度自信对股票收益产生显著的负向影响。(2)应计盈余管理、真实盈余管理分别与资产定价之间呈U形关系。(3)管理者过度自信未能在应计盈余管理与资产定价之间的关系中发挥调节作用,而管理者过度自信显著地负向调节了真实盈余管理与资产定价之间的U形关系。上述结论拓展和深化了资产定价的研究,为管理者过度自信在盈余管理对股票资产定价影响中发挥的调节作用提供了经验证据。

摘要： 文章主要通过资本资产定价模型研究股票超额平均收益和风险因子的关系,将不同投资组合的收益和风险因子进行不同时间频段的小波变频后进行传统的因子定价回归,同时,加入了原始数据的因子定价模型进行比较,检验了如下问题:(1)验证了Fama-French模型是否具有时变性;(2)不同频度下的资本资产定价模型是否能有效地解释中国市场的异象;(3)Fama和French提出的风险因子是否能有效地影响组合收益率。结果表明,经过变频后的高频因子和投资组合能很好地通过GRS检验,同时FF五因子模型在不同的时间频率下比单一的时间频率要好,并且风险因子对中国市场的收益有显著的影响。

摘要： 自从支付宝推出"余额宝"的余额增值服务以来,互联网理财产品为投资者提供了一种低交易成本的利率套利工具.由于余额宝依附于互联网平台,投资者只有通过互联网平台及其搜索工具才能获得相关的投资决策信息,而百度作为国内最大的搜索引擎,自然成为投资者获得套利信息的首选工具.因此由投资者通过百度搜索而形成的网络关注度为考察互联网金融的资产定价提供了一个良好的视角.基于此,本文按照网络关注度影响余额宝规模,而余额宝规模扩大了它的政策套利空间的逻辑关系,研究了由百度搜索引擎大数据所形成的网络关注度对于互联网金融的资产定价的影响.本文研究发现网络关注度越高,余额宝的市场回报也越高,而且移动互联网投资者的关注度较个人电脑互联网投资者的关注度要求获得更高的市场回报,即使在控制了内生性之后,该结论依然成立.还发现这种效应在与余额宝合作的天弘基金成为中国第一大基金之后、货币市场从紧、市场回报预期较高以及风险预期较高的情况下,网络关注度对余额宝的市场回报的影响更为明显.本文的研究表明,网络关注度,特别是移动互联网的网络关注度有助于更好地观察"互联网+"产业的资产定价影响因素.

摘要： 经济不确定性是影响投资机会集合的状态变量,本文基于中国股票市场检验了经济政策不确定性对资产定价的影响.利用基于新闻报道内容的关键词提取构造而成的指数衡量中国经济政策不确定性(CEPU)，时间序列分析结果表明，CEPU微弱地提高了预期回报率、降低了当期回报。在投资组合的截面分析中，基于CEPU的多头一空头资产组合有负的风险溢价，而显著性有限，这一结果在控制一般的经济不确定性时稳健。因此本文认为虽然中国经济政策不确定性有正的风险溢价，但并没有充足的实证依据表明CEPU是中国股票市场的已定价风险因子。

摘要： 本文在递归效用函数的基础之上,加入习惯形成,对递归效用函数进行修正,通过随机折现因子HJ方差界的方法,使用中国股市数据,对CRRA模型和修正后的递归效用函数的资产定价效果进行比较.实证分析发现:中国的股票市场不同于欧美等发达国家,中国市场不存在股权溢价之谜;与CRRA模型相对比,本文修正之后的递归效用模型在定价方面更优.

摘要： 流动性与资产定价的关系是近年来研究的热点问题,大多数研究集中于股票领域,对债券尤其是公司债券的研究少之又少.本文选取了我国证券交易所上市的公司债券作为研究对象,主要研究了公司债券的流动性对资产定价的作用和影响,研究表明我国公司债券存在明显的流动性溢价,债券的发行量、息票率和剩余到期时间对收益率有显著影响,交易行为因素如交易量、交易间隔时间也对收益率有显著影响,但信用风险不是影响公司债券价差的显著性因素.

摘要： 资产的交易价格是买卖双方博弈的结果,博弈的基础是买卖双方对该金融资产价格的主观信念,主观信念是对该金融资产的认识和了解的知识、决策主体的性格和决策主体临时的情绪共同作用形成的.本文在承认金融资产的价格运动符合客观的布朗运动的同时,认为决策主体可以通过获得该金融资产价格的相关信息和知识,结合自己的性格偏好和当时的情绪形成其主观信念,在卖方理性和买方有限理性的条件下会形成异质主观信念,在此基础上买卖双方进行博弈,从而确定该金融资产的价格,同时认为金融资产的价格形成过程就是一个双方叫价拍卖的贝叶斯博弈过程.

摘要： 本文旨在分析我国上市公司实施限制性股票股权激励方案时面临的定价问题.我们发展了一个动态资产定价模型,分析具有准确“抄底”市场选时能力的投资者面临限售性约束时限制性股票的流动性价值和公允价值.我们给出了模型的解析解,可以在会计实践中用于计算限制性股票的股权激励费用.

摘要： 私有土地制下,土地使用期的无穷性和购买者寿命的有限性,决定了购买者买土地时非得考虑再转卖的问题,即土地买卖无论买者主观如何最终都具备投机性。当够买者对再转卖时的价格预期偏离地租贴现值时,土地买卖中出现投机性泡沫,该泡沫在AbitragePricing Model中的数学表达为终点条件大于零(Transversality Condition,TVC＞0).既往文献都先假定终点条件等于零(TVC=0)即不存在泡沫,再讨论资产定价问题。因此要防范土地泡沫的制度，就要明确私有土地制度下的交易税、资本收入税、资本收益税、私有土地制度下的期权制、公有土地制度等制度。这些制度的确定同中国土地制度史中的权利分割的演变趋势相符，对全世界特别是对中国具有重大的理论和实践意义。

摘要： 铁塔公司的成立旨在优化电信业基础资源配置,提升行业价值,但由于无线配套资源的剥离,同时也对中国移动在内的运营商的经营模式形成了巨大挑战.仅从铁塔公司对中国移动资产运营和经营绩效的两个角度分析其影响,最后从新建模式、存量估值溢价、代维方式为中国移动提出应对建议.

摘要： 铁塔公司的成立旨在优化电信业基础资源配置,提升行业价值,但由于无线配套资源的剥离,同时也对中国移动在内的运营商的经营模式形成了巨大挑战.仅从铁塔公司对中国移动资产运营和经营绩效的两个角度分析其影响,最后从新建模式、存量估值溢价、代维方式为中国移动提出应对建议.

摘要： 铁塔公司的成立旨在优化电信业基础资源配置,提升行业价值,但由于无线配套资源的剥离,同时也对中国移动在内的运营商的经营模式形成了巨大挑战.仅从铁塔公司对中国移动资产运营和经营绩效的两个角度分析其影响,最后从新建模式、存量估值溢价、代维方式为中国移动提出应对建议.

摘要： 本发明公开了一种供应链数字资产交易定价方法，包括：确定数字资产总成本；根据所述数字资产总成本进行数据定价；根据交易时间、交易次数和市场需求分配所述数据定价中的定价方式在最终定价时的权重，得到最终的定价。本发明可以改进原有定价方式，使定价方式更能反映数字资产在流转过程中其价格的真实变化规律，更能符合市场规律。

摘要： 本发明实施例公开了一种数据资产的定价方法、装置、设备和介质。其中，该方法包括：建立待定价资产集的数据矩阵；并根据数据矩阵确定待定价资产集的评价指标；根据评价指标确定待定价资产集的第一定价评估值和第二定价评估值；并确定待定价资产集的第三定价评估值；根据第一定价评估值、第二定价评估值和第三定价评估值，确定待定价资产集的目标定价值。本发明实施例通过结合不同的定价策略对数据资产进行多方定价评估，从而有效提高数据资产的定价评估效率。

摘要： 本发明公开了一种资产证券化定价方法和装置，涉及金融领域。该方法的一具体实施方式包括：从多笔贷款数据中获取模型因子，进行模型训练，以使用训练得到的早偿与违约模型预测早偿事件和违约事件发生的概率以及早偿结果；对模型因子中的利率因子进行预处理后输入利率模型，进行参数校验，以使用校验后的利率模型预测未来利率；逐期迭代计算得到多期现金流的初始预测值，利用蒙特卡洛方法确定多期现金流的最终预测值；根据贷款资产证券化所发行产品的基础价格，对多条现金流路径进行折现，得到产品的折现率曲线，以结合折现率曲线和最终预测值，得到产品的价格估值。该方法提高了现金流预测的准确性，实现了产品的价格估值。

摘要： 本发明公开了基于量子循环神经网络的金融资产定价方法、系统及存储介质，属于量子计算技术领域，方法包括对金融数据进行预分类处理，基于量子循环神经网络对金融数据进行预测，基于贝叶斯模型对预测结果进行优化。本申请利用量子k近邻算法将收集到的金融数据进行预分类处理，使连续的金融时序数据转化为有界且离散的数据并且重复性更好，通过预分类后的QLSTM学习性能更优。本申请基于量子循环神经网络对金融数据进行计算，能够提升预测准确率与计算速率。引入贝叶斯模型正则化处理，能够有效进一步对量子神经循环网络的模型参数进行修正，并解决量子循环神经网络的过拟合问题，以此提升预测准确性。

摘要： 本发明公开了一种基于区块链的数字资产背书和定价的方法及系统，涉及资产交易技术领域。该方法包括：获取交易平台中的数字资产信息；获取对应的资产市场签名数据，并生成资产背书，并上传至区块链；获取对应数字资产的用户操作信息；生成用户资产评估价值信息；生成并将资产评估记录上传至区块链；根据资产背书和用户资产评估价值信息基于智能合约调用预置的资产定价规则生成并将目标数字资产定价信息上传至区块链。本发明将市场资产背书和不同身份人员的资产评估数据进行综合分析，合理评估数字资产的价值，对数字资产进行合理定价，保证资产交易的安全合理性。

摘要： 本发明提供一种考虑投入产出网络结构效应的行业资产定价模型构建方法，涉及数据处理领域。本发明首先获取n年的历史投入产出表数据，通过投入产出分析，获取n个直接消耗系数，以n个直接消耗系数的均值作为阈值；对直接消耗系数矩阵进行二值转化，得到邻接矩阵表；通过R语言的igraph包将邻接矩阵表绘制成投入产出网络；通过R软件对投入产出网络测算，检验其是否符合小世界网络，若符合，则提取行业网络特征；最后基于行业网络特征，构建行业资产定价模型。本发明在行业资产定价中不仅考虑了网络结构效应，还考虑了资产定价与行业网络特征之间的配合，构建的了行业网络特征因子的行业资产定价模型，实现高精度的定价效果。

摘要： 本申请涉及一种数据资产定价方法、装置、计算机设备和存储介质。通过在检测针对待定价数据资产的定价触发事件，获取待定价数据资产的多种定价参照因子，并基于定价参照因子获取待定价数据资产的成本价格，以及获取待定价数据资产对应的市场价格，确定市场价格与成本价格的比值，若比值大于或等于预设阈值，确定待定价数据资产的定价结果为市场价格，否则，确定待定价数据资产的定价结果为成本价格。相较于传统的通过市场法或收益法确定数据资产的定价，本方案利用多种定价参照因子确定数据资产的成本价格，并基于成本结果以及市场价格确定数据资产的定价，适应了数据资产的多样性，实现提高数据资产定价的合理性的效果。

摘要： 本发明公开了一种支持自定义交易结构的跨资产定价系统，涉及目前各大金融机构和软件厂商都在这两项新的监管要求对各自的风险计量引掣进行研发，旨在本系统是一套为金融机构提供市场风险、信用风险、操作风险计量服务的企业级的综合风险计量引掣软件系统，计量引擎主要运用蒙特卡罗模拟技术和金融工具自定义描述语言量化资产组合的未来风险，即利用数值方法—蒙特卡罗模拟求解描述资产组合未来价值的随机微分方程，通过随机产生大量未来的市场情景，在每个市场情景下计算资产组合的价值(即风险暴露)，随后把所有资产组合的价值排列成一个分布，并根据用户设定的置信度确定风险组合在未来的价值，以计算信用风险未来潜在暴露(Potential Future Exposure，PFE)为例。

摘要： 本发明属于数据流通技术领域，提供了一种基于元数据的服务数据资产定价方法，包括：S01：将数据注册到元数据库形成元数据，并生成元数据对数据的记录描述，数据具有成本值、行业分类值和使用方式三种基本属性；S02：评估数据的完整性并得到数据完整性的量化值；S03：评估数据的一致性并得到数据一致性的量化值；S04：统计数据量值；S05：评估数据的易用性并得到数据易用性的量化值；S06：评估数据的稀缺性并得到数据稀缺性的量化值；S07：计算数据资产总值。本发明的一种基于元数据的服务数据资产定价方法，具有可量化性、可解释性和可操作性的特点。

摘要： 本发明提出了一种平衡共赢的数据资产定价机制，定价是数据资产交易与共享的基础。公平合理的数据资产价格不仅取决于数据资产价值，还取决于数据资产交易和共享的参与双方的博弈结果。本文根据已有的平衡定价机制和Nash议价机制，从数据资产供应链的视角提出了一个平衡共赢定价机制。首先围绕数据资产的个性化隐私和多级权限等特点,我们在元组粒度级别上分析影响数据资产价格的因素。然后我们根据这些价格相关因素研究数据资产的价格。最后我们通过Nash议价机制获得各个阶段的数据资产价格。实验结果表明，B2WPM能够反映数据资产个性化隐私和多级权限等特点，具有较高的利润绩效，并且基于该定价机制共享的数据是高可用性的。