網(wǎng)上證券投資分析精選(九篇)

前言：一篇好文章的誕生，需要你不斷地搜集資料、整理思路，本站小編為你收集了豐富的網(wǎng)上證券投資分析主題范文，僅供參考，歡迎閱讀并收藏。

第1篇：網(wǎng)上證券投資分析范文

手機炒股的首要前提是要有一款具備炒股功能的手機。其實只要是一部具有上網(wǎng)功能的手機，就具備了無線炒股的基本條件，不過隨著技術(shù)的發(fā)展，一些手機開始專門內(nèi)置移動證券的功能，讓手機炒股顯得更加專業(yè)。炒股手機可分為以下兩大類：一類是軟件擴展型的，即可以安裝專門炒股軟件的手機，這其中以智能手機居多。另一類是無法安裝第三方軟件的手機，它們也有無線炒股的方法，那就是WAP炒股。WAP炒股不需要下載軟件，只要用手機登錄專門的WAP網(wǎng)站，就可以進行行情查看、買入賣出等操作了，不過這種方式的安全性、方便性稍微要差一點。接下來筆者就介紹幾款比較適合炒股的手機，便于諸位股民選購，盡享無線炒股的樂趣。

最后筆者還要嘮叨一句老話：股市有風(fēng)險，行事要謹慎。

諾基亞E62

諾基亞E62是諾基亞推出的一款高端商務(wù)手機，由于是智能機型，E62可以通過安裝第三方炒股軟件的方式實現(xiàn)隨時隨地瀏覽股市行情的功能，而最值得一提的是諾基亞E62采用了特殊的橫屏設(shè)計，2.8英寸的QVGA屏幕給大家?guī)砬八从械膶捚馏w驗，瀏覽股市分析、K線圖等十分得心應(yīng)手。

除此之外，諾基亞E62的商務(wù)功能堪稱完美，內(nèi)置QuickOffice套件可輕松瀏覽、編輯Word、Excel和PowerPoint格式的文件。郵件功能也是空前強大，不但支持電子郵件常規(guī)正文以及附件的收發(fā)，更可以實現(xiàn)Push-Mail、黑莓郵件業(yè)務(wù)和諾基亞Intellisync等多種無線郵件的收發(fā)。而最值得一提的是，諾基亞E62還隨機附送了外接GPS模塊，從而能夠?qū)崿F(xiàn)無線導(dǎo)航。

炒股專業(yè)指數(shù)：

三星SGH-i718

i718是三星新一代的智能手機旗艦，由于采用了Winodwsmobile操作系統(tǒng)，可以安裝多種移動證券軟件實現(xiàn)無線炒股，其中“豐帆理財”這款炒股軟件不但可以查詢實時行情、股市資訊、市場排名等，還有自己獨特的“實時風(fēng)險預(yù)警監(jiān)控”功能。通過這個功能，我們可對所關(guān)注股票根據(jù)需求設(shè)定價位、倉位、振幅等多樣化預(yù)警指標(biāo)，當(dāng)該股行情變化到指定限制時，系統(tǒng)將立即通過短信息報警，對用戶作出及時的提醒。

其他功能方面，三星i718支持目前商務(wù)手機流行的“名片識別”功能、OFFICE套件以及金山詞霸，而最值得一提的是，三星i718提供了強大的語音識別系統(tǒng)，廣大手機用戶呼出相應(yīng)指令便可實現(xiàn)功能操作。

炒股專業(yè)指數(shù)：

酷派768

酷派768不但是一款雙模手機，而且內(nèi)置了“掌上證券”，具有行情、資訊、交易、提醒服務(wù)等功能，可以瀏覽專業(yè)的K線圖、日線圖分析、證券投資分析等，另外還可以查詢港股、基金、外匯、期貨等各種行情?？崤?68的證券交易覆蓋了超過國內(nèi)70%的券商，絕對是廣大手機用戶進行證券投資的上佳之選，惟一的缺點就是售價目前還比較高。

除此之外，酷派768的娛樂、商務(wù)功能也很強大，內(nèi)置的Windows Media播放器可以播放多種格式的音頻、視頻文件，影音效果絕對是非同凡響。在商務(wù)上，它提供了PowerPoint、Word、Excel和PDF閱讀器等常用辦公軟件，讓用戶可隨時察看這些文檔，而內(nèi)置的“無線小秘”功能可輕松地實現(xiàn)商務(wù)活動中的日程安排、名片的無線傳送等功能。

炒股專業(yè)指數(shù)：

夏新E65

E65是夏新為廣大股民量身定制的一款專業(yè)股票手機，它內(nèi)置了增強版移動證券2.0炒股軟件。支持動態(tài)行情，大盤走勢、綜合排名、甚至各種分析圖表等，還有全面的財經(jīng)資訊、個股點評、權(quán)威專家機構(gòu)推薦等多重信息，就像一部掌上股市營業(yè)廳，讓廣大手機用戶移動炒股十分方便。

第2篇：網(wǎng)上證券投資分析范文

關(guān)鍵詞：非線性動力學(xué)模型；信息傳播速度；微觀結(jié)構(gòu)；數(shù)值模擬

中圖分類號：F830．91文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1000-176X(2007)09-0046-09

一、引 言

經(jīng)典金融理論的核心是有效市場假說，該假說認為證券價格是一個獨立的增量過程，即遵循幾何布朗運動。然而，自有效市場假說提出以來，隨著實證工作不斷取得進展，諸如超常波動性、投機泡沫、慣性與反轉(zhuǎn)等許多“異?，F(xiàn)象”相繼被發(fā)現(xiàn)以及行為金融學(xué)的興起，對有效市場假說提出了有力的挑戰(zhàn)[1]。尤其是20世紀(jì)90年代以來，隨著非線性理論和時間序列分析的長足進展和廣泛應(yīng)用，越來越多的研究表明，證券價格時間序列存在著豐富的內(nèi)在特征和結(jié)構(gòu)，如波動集聚，不同尺度的時間相關(guān)性和自相似特性等，都是復(fù)雜性的典型特征，這些發(fā)現(xiàn)激發(fā)了大批學(xué)者采用基于復(fù)雜性的理論和方法來探索證券市場的運行規(guī)律，其中，基于非線性動力學(xué)的證券市場機制研究是近年來的熱點課題，同時也是復(fù)雜性研究的一個重要方向。

對證券市場非線性動力學(xué)機制的研究不僅有助于加深對經(jīng)濟系統(tǒng)內(nèi)在機制和股票市場本身的認識，同時也使我們更好地認識資產(chǎn)價格的風(fēng)險，為期權(quán)等衍生資產(chǎn)定價、風(fēng)險管理以及政府更有效的資產(chǎn)監(jiān)管提供理論基礎(chǔ)，具有重要的應(yīng)用價值。

目前，研究主要集中在兩個方向：其一是對證券市場是否存在混沌、分形等非線性特征的檢驗以及檢驗方法的研究。在證券市場應(yīng)用混沌分形理論的前提是數(shù)據(jù)是否具有混沌性質(zhì)，這就需要進行有關(guān)的統(tǒng)計檢驗。對股指數(shù)據(jù)是否具有混沌分形特征的統(tǒng)計檢驗也是當(dāng)前股票市場非線性研究的熱點。這些檢驗包括：長記憶與R／S分析、BDS檢驗、Lyapunov指數(shù)檢驗和標(biāo)度理論等。黃登仕(1992)，史永東(2000)，龔六堂(2001), 陳夢根 (2003) 等分別對中國證券市場的分形維數(shù)，分形特征以及長期記憶性進行研究,[2］-［5]然而這方面的工作僅限于利用實際數(shù)據(jù)給出證券市場是否具有自相似性、混沌和標(biāo)度不變性等非線性特征的證據(jù)，缺乏對其產(chǎn)生原因的深入分析，因而無法真正揭示其非線性結(jié)構(gòu)。

其二是建立非線性動力學(xué)模型來描述證券價格的動態(tài)演變過程，探尋證券市場價格波動行為的形成機理。近年來，許多學(xué)者進行了大量研究，如Lux(1999)、Brock和LeBaron（1996）、Arthur等（1997）、Brock（1997）、Brock和Hommes（1997，1998）、Chiarella和He（2000）、Gaunersdorfer（2001）等等。[6］-［13]這些學(xué)者所建立模型的一個共同特點是，摒棄了經(jīng)典金融研究中簡化的典型理性人假設(shè)，將其建立在投資者是有限理性和異質(zhì)的基礎(chǔ)上，然而，這些模型很少著眼于多個體行為互動以及整體行為在時間和空間上的相互關(guān)聯(lián)。一個基本事實是，每一個經(jīng)濟個體，都處在它們所共同創(chuàng)生的整體經(jīng)濟模式（環(huán)境）中，并對該模式進行反應(yīng)和適應(yīng)。當(dāng)個體做出反應(yīng)，整體模式會變化；當(dāng)整體模式發(fā)生變化，個體重新做出反應(yīng)。這樣，經(jīng)濟系統(tǒng)一直處在隨時間不斷地演化和展現(xiàn)過程中，而不是達到某種定態(tài)或均衡點。而且，經(jīng)濟個體在對整體經(jīng)濟模式的反應(yīng)中會預(yù)測他們所采取行為的后果，并采取相應(yīng)的策略行動，這些預(yù)測和策略行為會使經(jīng)濟個體互動和整體模式創(chuàng)生更具復(fù)雜性[14]。

Brock和Hommes（1997，1998）[10］［11]提出了一個信念自適應(yīng)系統(tǒng)（Adaptive Belief System，ABS）的理論框架，該模型表明投資者的異質(zhì)性，導(dǎo)致對未來的信念異質(zhì)性，為適應(yīng)環(huán)境，投資者的信念不斷變化，導(dǎo)致不同類型的投資者比例的變化，進而影響著資產(chǎn)價格的變動，而價格的變化反過來影響投資者對預(yù)測規(guī)則的選擇，形成了二者相互作用的進化系統(tǒng)。ABS模型給出了一個易于處理的理論框架，而且理性預(yù)期均衡作為一個特例包含在該系統(tǒng)中。

本文將在已有研究的基礎(chǔ)上，基于有限理性和自適應(yīng)能力，引入噪聲交易者、信息傳播速度以及賣空機制和漲跌停板制度，考慮多個體的相互依賴行為和個體之間的相互轉(zhuǎn)化以及他們在時間和空間上的相互關(guān)聯(lián)，建立一種描述證券價格動態(tài)行為的非線性動力學(xué)模型。

二、證券市場非線性動力學(xué)模型

類型1交易者是基礎(chǔ)值交易者（fundamentalist），他們認為明天的價格會按照帶有參數(shù)v的基礎(chǔ)價格p*的方向變化。當(dāng)v接近0時，基礎(chǔ)值交易者認為價格快速朝著基礎(chǔ)價值p*移動。類型2投資者是技術(shù)值交易者（technical traders）或者趨勢追隨者（chartists），他們認為價格由歷史價格決定。本文使用最近觀測到的價格和最近的價格改變來定義技術(shù)交易原則。如果g>0 ，表明這些交易者是趨勢追隨者，從最近觀測的價格改變中推斷出明天的價格；如果g

其中，Uht是業(yè)績的測量。參數(shù)β稱為選擇敏感度，它測量不同交易策略的投資者的敏感性。在方程（4）中最大化預(yù)期財富同方程（10）中基于利潤最大化的效用是等價的。風(fēng)險調(diào)整實現(xiàn)利潤同均值方差最大化預(yù)期財富所推導(dǎo)出的投資者的需求函數(shù)是一致的。所以，演化的效用方程簡化為：

當(dāng)價格越偏離基礎(chǔ)價值p*，技術(shù)值交易者所占的份額下降的就越多。-(pt-1-p*)2/α，-(pt-1-p*)2/μ可以解釋為對技術(shù)值交易者和噪聲交易者的罰金項目。這個罰金項目可以保證投機泡沫不能永久持續(xù)和無限擴張，當(dāng)價格偏離基礎(chǔ)值很遠時，基礎(chǔ)值交易者數(shù)量增加并穩(wěn)定價格。令ht=Uh,t-1，本文得到動態(tài)系統(tǒng)如下：

3．做空機制下的非線形動力學(xué)模型

做空機制作為現(xiàn)代證券市場中的重要交易制度，對完善整個市場的功能起著不可或缺的作用。本文在模型中引入做空機制，考察微觀結(jié)構(gòu)的變動對股票價格波動的影響。

4．證券市場非線性Herding模型

對于信息傳播速度的定義，本文采用Víctor和Martín（2000）[15]的方法，令參數(shù)表示個體改變現(xiàn)在交易狀態(tài)的概率，同時也是分享共同信息而形成集群的概率，當(dāng)b1時，表明僅有交易活動發(fā)生，信息傳播是隨機的，不存在波動集聚與羊群行為；當(dāng)b≤1時，信息傳播很快，系統(tǒng)內(nèi)部聯(lián)系性增加，較小的集群合并成較大的集群，并最終演變?yōu)槌壖?，?dāng)消息到達時，屬于超級集群的個體將會對市場產(chǎn)生重大影響。因此，定義參數(shù)Ι1/b-1表示羊群行為度，當(dāng)b=1時，I=0表示無羊群行為；當(dāng)b0時，則可以對羊群行為進行測量。這里I也可作為信息傳播速度。

本文通過定義市場時間t*=t/b，在模型中引入信息傳播速度，市場時間t*=t/b表示第I個交易個體執(zhí)行交易指令之前，信息已經(jīng)傳遞了I-1個個體。

模型中三種交易者的信息反映以及個體之間的信息傳播速度是不同的，本文分別定義bf,bt,bn代表基礎(chǔ)值交易者、技術(shù)值交易者和噪聲交易者交易的概率，If,It,In代表三種交易者的信息傳播速度。t*f,t*t,t*n代表三種交易者的市場時間。將上述方程的時間t調(diào)整為相應(yīng)的市場時間t*，并對下列方程做具體調(diào)整。

對于噪聲交易者的方程，信息傳播速度與噪聲水平有直接的關(guān)系，噪聲信息傳播的越快，受噪聲信息影響的投資者就越多，噪聲水平越高，對股價影響也就越大，為此，本文將h/bn來調(diào)整噪聲因子。

三、數(shù)值模擬分析本文數(shù)值模擬分析的結(jié)果均來自Matlab 5．0軟件。

基于上述模型，本文對影響股票價格動態(tài)行為的因素進行數(shù)值模擬分析。

1．模型參數(shù)模擬分析

（1）選擇敏感度（β）和記憶因子（η）。β表明投資者依賴歷史業(yè)績轉(zhuǎn)換投資者類型的敏感程度，β越大，投資者轉(zhuǎn)換為另一種類型的也就越多。通常我們認為基礎(chǔ)值交易者可以增加市場的穩(wěn)定性，而技術(shù)值交易者會增加市場的不穩(wěn)定，噪聲交易者則是造成市場價格劇烈波動的主要因素。通過模擬發(fā)現(xiàn)，隨著β值的增加，股票價格的波動幅度也增加，表明市場中技術(shù)值交易者和噪聲交易者的數(shù)量增加會加大股票價格的波動幅度。η是測量的最佳記憶因子，表明對歷史業(yè)績的依賴度和記憶度。如果η值越大，說明對歷史業(yè)績的依賴程度越大，表明投資者注重價值投資。如果η越小，股票價格的波動則會增加。通過模擬發(fā)現(xiàn)隨著η值的增加，股票價格波動幅度會下降，這與本文分析一致，也與現(xiàn)實情況相符，倡導(dǎo)價值投資理念，注重長期投資，會減少股票價格的波動，圖1僅給出了η＝0．3的模擬結(jié)果。

（2）懲罰因子 （1/α,1/μ）。1/α,1/μ分別是技術(shù)值交易者和噪聲交易者的懲罰因子，當(dāng)價格越偏離基礎(chǔ)價值，會導(dǎo)致技術(shù)值交易者和噪聲交易者的數(shù)量減少，這樣會保證泡沫不會永遠持續(xù)和無限擴張，當(dāng)價格偏離基礎(chǔ)價值很遠，基礎(chǔ)值交易者增加并穩(wěn)定價格。1/α,1/μ懲罰因子變化方向與技術(shù)值交易者和噪聲交易者的數(shù)量變化成反向關(guān)系。模擬結(jié)果顯示，隨著1/α,1/μ值的減少，股票價格波動幅度增加。左圖是投資者數(shù)量變化圖，縱軸代表投資者數(shù)量，橫軸代表時間，研究發(fā)現(xiàn)隨著懲罰因子的減少，技術(shù)值交易者和噪聲交易者數(shù)量顯著增加，基礎(chǔ)值交易者數(shù)量出現(xiàn)明顯的減少，價格波動劇烈。這表明，通過增加懲罰因子，可以減少噪聲交易者的數(shù)量，降低價格波動，圖2給出了α=0．25的模擬結(jié)果。

（3）噪聲因子（h）。價格的劇烈波動源于噪聲交易者的存在，噪聲水平的變化會極大地改變市場價格的動態(tài)行為。從模擬結(jié)果可以看出，隨著h值的增加，股票價格的波動表現(xiàn)出更大的隨機性和波動性。說明噪聲水平越高，價格波動的越劇烈，圖3給出了h=5的模擬結(jié)果。

2．股票市場微觀結(jié)構(gòu)模擬分析

（1）漲跌停板制度。漲跌停板制度主要是為了防止交易價格的暴漲暴跌，抑制過度投機現(xiàn)象。漲跌停板制度直接關(guān)系到整個市場股票價格波動水平，體現(xiàn)了市場的風(fēng)險程度，因此很少變化，但這也為漲跌停板制度有效性的研究增加了難度。本文采用數(shù)值模擬的方法，從動態(tài)角度考察漲跌停板制度變化對股票價格的影響。

從模擬結(jié)果來看，當(dāng)漲跌停板的幅度Max,Min∈［0．01,0．4］時，基礎(chǔ)值交易者數(shù)量正向增加，而技術(shù)值交易者和噪聲交易者的數(shù)量反向減少。在有漲跌停板存在的情況下，信息不能完全釋放出來，不能及時反應(yīng)為股票價格，因此漲跌停板幅度越小時，未釋放的信息越多，投資者對未來股票走勢越不能明確預(yù)測，在一些操縱股票的實例中，大量資金的投資者或者基礎(chǔ)值交易者往往通過制造股價的漲停跌停傳遞虛假信息，誘導(dǎo)其他投資者或者噪聲交易者的交易，從中獲取收益。噪聲交易者往往容易受漲跌停板表現(xiàn)出來的信息影響甚至進一步放大這種影響，而這種情況往往導(dǎo)致個人投資者的“羊群行為”，因此當(dāng)重大利好和利空消息公布時，容易引發(fā)股市的巨幅波動，所以漲跌停板幅度越低，噪聲交易者的數(shù)量也就越多。

當(dāng)漲跌停板的幅度Max,Min∈［0．4,1］時，基礎(chǔ)值交易者、技術(shù)值交易者和噪聲交易者的數(shù)量趨于穩(wěn)定，基礎(chǔ)值交易者的數(shù)量出現(xiàn)小幅減少，而技術(shù)值交易者和噪聲交易者的數(shù)量有了小幅的增加。這是因為當(dāng)漲跌停板比例高于最佳比例時，股價上下波動幅度較大，制造漲跌停板的難度也加大，股價中人為操縱的因素相對減少，信息能較快地反應(yīng)到股價上，但股價變動的過于劇烈。一旦投資者預(yù)期一致時，引起股價的暴漲暴跌，投資者損失很大，而且也不利于證券市場管理控制股價波動的風(fēng)險。

本文認為，漲跌停板制度存在一個最佳的比例，處于最佳比例，能有效地控制股票價格的波動幅度，防止股市暴漲暴跌的情況出現(xiàn)，減少股市風(fēng)險，同時還能充分反應(yīng)信息，減少噪聲交易者數(shù)量。

從模擬結(jié)果看，當(dāng)漲跌停板幅度較小時，股票價格的波動幅度較小，噪聲交易者數(shù)量較多；而當(dāng)漲跌停板幅度增加到一定程度時，股票價格的波動幅度增加，噪聲交易者數(shù)量減少，基礎(chǔ)值交易者和技術(shù)值投資者的數(shù)量增加；當(dāng)漲跌停板幅度超過一定比例時，各種交易者的數(shù)量趨于穩(wěn)定，而股票價格的波動幅度增加，圖4給出了當(dāng)漲跌停板幅度為Max=Min=0．4時，投資者數(shù)量變化和股票價格波動的模擬結(jié)果。

（2）買空賣空機制。買空和賣空是信用交易的兩種形式。從模擬結(jié)果看，當(dāng)A>0時，股票價格的波動幅度隨著A的增加而減少，即當(dāng)買空比例增加時，股票價格的波動幅度減小，暴漲暴跌的情況降低。而當(dāng)A

3．信息傳播速度模擬分析

信息傳播速度對于股票價格波動具有重要的影響作用。模擬結(jié)果顯示，當(dāng)bt=1,bn=1時，隨著基礎(chǔ)值信息傳播速度變慢，股價波動幅度逐漸增加，二者是反向關(guān)系。這表明，基礎(chǔ)值交易者的交易有利于平抑股價波動，信息傳播的越快，市場中對沖交易越多，股價波動越?。划?dāng)bf=0．5,bt=1時，隨著噪聲信息傳播速度加快，股價波動越來越劇烈，二者是正向關(guān)系。這表明，噪聲信息傳播的越快，噪聲交易者更容易聚成一個大的集群，噪聲交易者更容易受其他投資者的影響，模仿其他人的交易決策，形成羊群行為，助長股價的巨幅波動。圖6給出了bt=1,bn=1時，bf=0．5的數(shù)值模擬結(jié)果。

四、結(jié)論及政策建議

本文基于Brock和Hommes（1998）資產(chǎn)定價模型[11]，引入噪聲交易者、信息傳播速度、漲跌停板和買空賣空機制，建立非線性動力學(xué)模型模擬股票價格的波動情況，模擬結(jié)果如表2所示。

選擇敏感度，噪聲因子，漲跌停板，賣空機制，噪聲信息傳播速度同股票價格的波動成正向變化，即參數(shù)值越大，股票價格波動越大；懲罰因子，記憶因子，買空機制，基礎(chǔ)值信息傳播速度同股票價格的波動成反向變化，即參數(shù)值越大，股票價格的波動越小。基于以上模擬結(jié)果，本文提出如下建議。

1．證券市場交易機制的建議

（1）建立合理的漲跌停板制度。本文的模擬結(jié)果顯示，漲跌停板制度存在一個最佳的比例Max=Min=0．4，處于最佳比例時，基礎(chǔ)值交易者最多，噪聲交易者較少，股票價格既可以在可控的范圍內(nèi)波動，同時還可以將信息迅速反應(yīng)到股價上。而低于或者高于這個最佳比例時，噪聲交易者數(shù)量有所增加，而基礎(chǔ)值交易者數(shù)量減少。

我國證券市場現(xiàn)行的漲跌停板制度是1996年12月13日，1996年12月26日開始實施的，旨在保護廣大投資者利益，保持市場穩(wěn)定，進一步推進市場的規(guī)范化。制度規(guī)定，除上市首日之外，股票（含A、B股）、基金類證券在一個交易日內(nèi)的交易價格相對上一交易日收市價格的漲跌幅度不得超過10％，超過漲跌限價的委托為無效委托。

漲跌停板制度可以有效地控制股票價格的巨幅波動，抑制過度投機，減少投資者損失，目前對中國股市仍具有重要的作用，不過對于漲跌停板比例可以做適當(dāng)調(diào)整，可以選擇適合中國股市漲跌停板的最佳比例。最大限度的釋放信息同時還能控制股票價格的波動幅度，減少風(fēng)險。

（2）建立科學(xué)的買空賣空機制。買空和賣空是信用交易的兩種形式。本文模擬結(jié)果顯示，買空機制可以抑制股票價格的波動，減少暴漲暴跌的情況發(fā)生，而賣空則會增加股票價格的波動幅度，增加暴漲暴跌的情況發(fā)生。

目前，我國證券市場上沒有買空賣空機制，許多學(xué)者認為由于缺乏做空機制，證券市場上不能有效的對沖風(fēng)險，主張應(yīng)該實行買空賣空機制。

在對待買空賣空機制問題上時，應(yīng)注意以下幾個問題：

第一，完全相同的或近似的替代品的數(shù)量。證券市場上近似替代品的數(shù)量缺乏，在一定程度上決定了套利的有限性和對沖風(fēng)險的有限性。如果大量的證券沒有替代的組合，一旦出現(xiàn)“定價偏差”（misprice）, 投資者無法進行無風(fēng)險的對沖交易。即使某個投資者發(fā)現(xiàn)總體股價已經(jīng)高估，也無法賣空并買進替代的證券組合，只能簡單的賣出或減持風(fēng)險已高的股票[16]。

第二，對惡意打壓股價行為的監(jiān)管。如果實行賣空機制，投資者的盈利模式將會發(fā)生一定的變化，不僅可以從股價上升當(dāng)中獲利，而且還可以從股價下降當(dāng)中獲利。對于擁有大量資金的投資者來說，盈利模式不僅局限于利用各種方法傳遞信息，抬高股價，然后賣出股票獲利，同時還可以利用賣空機制的“杠桿作用”，大量拋售手中的股票，打壓股價來獲取杠桿收益，因此賣空機制可能會引發(fā)擁有大量資金的投資者惡意打壓股價的行為，造成股票價格的劇烈波動，甚至出現(xiàn)暴漲暴跌的情況。所以，各國都禁止在股價下降時賣空股票，并對其進行嚴(yán)格監(jiān)管，但這種情況是無法避免的。

第三，抑制股價巨幅波動的措施。從本文的模擬結(jié)果來看，買空機制可以減少股票價格的波動，而賣空機制可以加劇股票價格的波動，甚是引發(fā)暴漲暴跌的情況。因此，如果實行賣空機制，應(yīng)注意風(fēng)險防范的措施，有效控制股票價格的波動。

監(jiān)管機構(gòu)可以對賣空時經(jīng)紀(jì)人收取的保證金率或者股票交易稅率實行分級管理，通過降低杠桿收益來抑制過度的賣空行為。但是應(yīng)該明確的是，只要有杠桿收益的存在，這種過度的賣空行為就可能發(fā)生，因此要有完善的管理措施。

實行買空賣空機制后，相應(yīng)的監(jiān)督管理機制和管理措施的建立是比較關(guān)鍵的問題，可以將買空賣空機制同已有的管理制度，如漲跌停板制度等聯(lián)合起來，建立有效的股票市場交易機制和管理機制。

2．證券市場監(jiān)管機制的建議

（1）加強信息披露制度建設(shè)，減小噪聲因子。信息披露制度的完善，可以使信息更透明化，減少投資者之間的信息不對稱性，同時可以減少噪聲，降低噪聲因子值。而且信息披露制度的完善可以增加基礎(chǔ)值信息傳播速度，促使基礎(chǔ)值交易者交易，進而平抑股價的巨幅波動。

加強信息披露制度建設(shè)主要內(nèi)容包括：對上市公司信息披露的靜態(tài)監(jiān)管向動態(tài)監(jiān)管轉(zhuǎn)變[17]；加強強制性信息披露的同時鼓勵自愿性信息披露；加強對網(wǎng)上信息披露的監(jiān)管；監(jiān)管部門也應(yīng)該加強信息披露制度建設(shè)。

（2）征收投資利得稅和交易稅，增加懲罰因子。征收交易稅將會遏制短期投機，有利于長期投資[18]。股票價格大量波動來自于“噪聲交易者”行為。其行為使得股票價格極大地偏離基礎(chǔ)價值，因此政府應(yīng)該施加壓力以便減少噪聲交易者的活動。

增加交易稅和傭金可以很好地達到這個目的。當(dāng)交易成本增加時，噪音交易者的每一筆短期投機行為就會受到懲罰。就會刺激其花較多的時間來研究證券的內(nèi)在價值。因此，投機易就會減少，從而，過度波動性來源的短期投機交易將會消失。反過來也會使基本投資者獲利。

與我國目前印花稅的固定稅率相比，國際上通行的累進投資利得稅對證券市場具有“自動調(diào)節(jié)”的功能。當(dāng)股市上漲的時候，投資者所得一般也會增加，其所繳納的投資利得稅也將增加，這會在一定程度上抑制投資者的交易；相反，當(dāng)股市下跌時，投資利得稅也會在一定程度上增加投資者的交易，平緩股票市場的進一步下跌。目前在我國證券市場上尚未有證券投資利得稅，因此政府在進一步改革證券市場稅制時，應(yīng)該考慮增設(shè)投資利得稅。[19]通過對投資利得稅和股票交易稅的管理，增加懲罰因子值，減少噪聲交易者數(shù)量，抑制短期投機。

3．證券市場投資者的建議

（1）大力發(fā)展機構(gòu)投資者。雖然近年來我國機構(gòu)投資者得到了迅速的發(fā)展，但是目前的數(shù)量和規(guī)模還遠遠達不到市場要求，在發(fā)展的初期，機構(gòu)投資者數(shù)量增多會導(dǎo)致市場操縱程度加大[20]，只有當(dāng)機構(gòu)投資者超過一定數(shù)量才會降低市場操縱程度、減少投機氣氛。因此，大力發(fā)展機構(gòu)投資者將是今后工作的重點，這不僅是專業(yè)化投資的需要，也是證券市場發(fā)展的趨勢。機構(gòu)投資者數(shù)量的增多還會促使信息透明度提高，投資者信息對稱性加強，減少或消除利用信息優(yōu)勢賺取超額利潤的現(xiàn)象，對減少股市操縱、降低股市風(fēng)險有重要作用。

（2）加強個人投資者教育，倡導(dǎo)價值投資理念。加強個人投資者教育，提高投資者投資分析能力和理性程度，培育正確的投資理念才是我們解決問題的根本。監(jiān)管部門和交易所應(yīng)該利用一切媒體加強對投資者教育，借鑒發(fā)達國家的經(jīng)驗，設(shè)立專門的投資者教育部門，或者要求證券公司、基金公司等機構(gòu)對投資者實施各種教育活動，受理投資者的各種疑問和問題，促使投資者學(xué)習(xí)系統(tǒng)的金融投資基本知識，培養(yǎng)良好的投資理念和風(fēng)險意識。

參考文獻：

［1］ Andrei Shleifer. 并非有效的市場――行為金融學(xué)導(dǎo)論［M］．北京：中國人民大學(xué)出版社，2002．

［2］ 黃登仕, 王振輝. 關(guān)聯(lián)維數(shù)與BDS統(tǒng)計［J］． 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)研究，1992，（11）：49-53．

［3］ 史永東. 中國證券市場股票收益持久性的經(jīng)驗分析［J］．世界經(jīng)濟，2000, (11)．

［4］ 龔六堂, 李玉剛. 上證指數(shù)行為的分形特征研究［C］. 第二屆中國青年經(jīng)濟學(xué)者論壇，2001．

［5］ 陳夢根. 中國股市長期記憶效應(yīng)的實證研究［J］．經(jīng)濟研究, 2003, (3)．

［6］ Lux, T., Marchesi, M., 1999. Volatility Clustering in Financial Markets: a Microsimulation of Interacting Agents［J］． International Journal of Theoretical and Applied Finance Vol. 3, No. 4, 675-702.

［7］ Brock, William A & LeBaron, Blake D, 1996. A Dynamic Structural Model for Stock Return Volatility and Trading Volume［J］． The Review of Economics and Statistics, MIT Press, vol. 78(1), pages 94-110, February.

［8］ Arthur,W.B., Holland,J., LeBaron,B., Palmer,R., Tayler,P., 1997. Asset Pricing under Endogenous Expectations in an Artificial Stock Market .In:Arthur,W.B.,Durlauf,S.,Lane,D.(Eds.),The Economy as an Evolving Complex System Ⅱ.Addison-Wesley,Reading,MA,p.15-44.

［9］ Brock, W. A., 1997. Asset Price Behavior in Complex Environmentsz.in: Arthur, W. B., Durlauf, S. N., and Lane, D. A., eds., The Economy as an Evolving Complex SystemII, Addison-Wesley, Reading, MA, 385-423.

［10］ Brock, W. A., and Hommes, C. H., 1997. Models of complexity in economics and finance［J］． System dynamics in economic and financial models, New York: John Wiley & Sons, 1997, 3-41.

［11］ Brock, W. A., and Hommes, C. H., 1998. Heterogeneous belief and routes to chaos in a simple asset pricing model［J］． Journal of Economic Dynamics and Control 22, 1235-1274.

［12］ Chiarella, C., He, X., 2000. Stability of competitive equilibria with heterogeneous beliefs and learning［J］． Quantitative Finance Research Group, R. p. 37, University of Technology, Sydney.

［13］ Gaunersdorfer, A., Hommes, C. H., Wagener, F. O., 2003. Bifurcation Routes to Volatility Clustering under Evolutionary Learning. CeNDEF working paper 00-04, University of Amsterdam.

［14］ Arthur, W., 1999. Complexity and the Economy［J］．Science, Vol. 284, No. 2, April.

［15］ Victor, M. E., Martin G. Z., 2000. Transmission of Information and Herd Behavior: An Application to Financial Markets［J］．Physical Review Letters, Volume 85, Number 26, 25 december 2000.

［16］ Siegel, J., 1998. Stock for the Long Run［J］．New York: McGraw Hill.

［17］ 何佳,何基報.中國股市重大事件信息披露與股價異動［R］． 深圳證券交易所綜合研究所,深證綜研字第0044號,2001.

［18］ Tobin, J., 1974. Friedmans Theoretical Framework, in Milton Friedman’s Monetary Framework: A Debate With His Critics, ed. R. J. Gordon, Chicago: University of Chicago Press.

［19］ 史永東. 中國證券市場交易費用效應(yīng)問題的實證研究［R］．上證聯(lián)合研究第四期課題研究報告，2002．