导读:本文包含了股票数据论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:境外资本,财务指标,偏好研究
股票数据论文文献综述
庄玉石[1]（2019）在《基于公司财务数据分析研究境外资本对我国A股股票投资偏好》一文中研究指出随着我国经济发展和资本市场双向开放的不断推进,境外资本对我国A股的中长期配置比例将不断提高,历史的研究表明,境外资本流入新兴市场股票时,会加快投资标的的价值发现,本文通过对境外资本集中持有的A股股票在财务数据方面进行定量分析,并得出境外资本对中国A股的财务指标偏好结果。(本文来源于《中国证券期货》期刊2019年05期）
杨峥嵘,宋雪菁[2]（2019）在《农历节气视阈下投资者情绪对股票超额收益的影响研究基于新浪微博的经验数据》一文中研究指出论文以新浪微博中"上证指数"为搜索关键词进行计算机文本挖掘,构建投资者情绪指数;基于Fama-French叁因子、五因子模型构建考虑农历节气效应的新模型并分析农历节气与投资者情绪对股票超额收益的交乘效应。实证结果表明,投资者情绪对股票超额收益率的影响较为显着;农历节气和投资者情绪指数的交乘效应不确定。(本文来源于《江苏商论》期刊2019年10期）
谭华清[3]（2019）在《驱动我国股票市场大周期的主要因素有哪些——基于2000年以来历史数据的分析》一文中研究指出牛市的出现需要什么基本面条件?本文从经济周期、利率周期、金融周期、监管周期以及市场估值等五个维度讨论了2001年以来A股历次牛市出现前的基本面和市场估值特征。研究表明,影响牛市的四大条件是估值底、流动性底、监管底、经济底。估值底、监管底和流动性底是牛市的必要条件,而经济底的重要性则比较弱。虽然总体宏观经济扩张不是牛市的必要条件,但从2001年以来的叁轮大牛市来看,每一轮牛市都至少有一个主要股票指数的盈利处于向上周期。在估值风险不高的环境中,出现股票市场持续下探,往往是利率环境紧缩导致的。从风险的角度来看,估值风险是最大的风险。即使有监管周期、利率周期的配合,估值位置较高的买入也会有较大的回撤;而相反,如果估值位置较低,虽不直接创造牛市,但是在历史大底部买入持有,总体的回撤可控。本文统计了2001年以来五次大底部买入持有6个月后的回报,其中,最大的回撤是4.2%。(本文来源于《国际金融》期刊2019年09期）
许少雄[4]（2019）在《大数据与个人股票投资风险优化的思考》一文中研究指出大数据的核心是整理、分析、预测、控制。当我们所获得某领域的数据信息规模足够大时,就可以对该数据库事件发生的可能性做出预测。随着大数据技术的兴起和成熟,越来越多的领域包括许多对冲基金机构,投资者借助于大数据技术做出具体的行为决策,而且获得了更可观的投资收益。但是大数据技术在个人股票投资的具体过程中也存在较多风险。本文通过对大数据时代下的个人股票投资风险分析,并结合大数据技术优势提出了将大数据和云计算技术与传统数学模型相结合的建模方法。同时针对个人股票投资面对的风险,提出更好应对风险的合理化建议,帮助个人股票投资者更好地做出投资方向的判断。(本文来源于《商讯》期刊2019年26期）
温彬[5]（2019）在《基于Apriori关联规则的Information Technology股票数据分析》一文中研究指出随着证券市场迅猛发展,股票在经济体系里所发挥的作用越来越重要。但在股票高收益的表象下,盲目的投资往往蕴含巨大风险,因此,指导投资者的投资行为的学术研究方向应运而生。本文将计算机数据挖掘技术与证券股票相结合,通过立足于Apriori关联规则,对股票数据进行深度数据分析,寻找股票之间隐含的关联关系,找到股票变化内在的关联规则,从而为市场参与者提供相关策略支持,规避证券投资风险。(本文来源于《全国流通经济》期刊2019年25期）
郭艳红,蒋帅,陈艳萍[6]（2019）在《分析师评级预测价值的市态差异——来自2005-2016年中国股票市场数据实证》一文中研究指出证券分析师在股票市场中扮演着关键的信息角色,其发布的股票评级对投资者的投资决策有着重要影响。本文以分析师股票评级为研究对象,运用事件研究法从市态差异的视角剖析其预测价值。实证研究表明:(1)在整体市场中,分析师发布的股票评级具有预测价值,股票评级越高,其收益表现越好;(2)市态是影响分析师股票评级发布行为的重要因素,分析师评级发布行为在不同市态下具有不同特征;(3)积极评级在熊市中的预测价值显着高于牛市阶段,中性评级在不同市态下的预测价值无显着差异,消极评级在熊市中的短期预测价值高于牛市阶段。本研究对于全面认识股票分析师在证券市场中扮演的信息角色以及辅助投资者进行投资决策具有理论与现实意义。(本文来源于《管理评论》期刊2019年08期）
姚远,姚贝贝,钟琪[7]（2019）在《投资者情绪对股票收益率的影响研究——基于上证A股数据的实证分析》一文中研究指出随着行为金融学的不断发展,人们发现股票收益率大小在一定程度上不仅取决于投资者对股票价格的把控,还受投资人主观情绪的影响。本文基于2010年1月-2018年12月投资者情绪水平和上证A股的月收益率数据,刻画了不同投资者情绪对股票收益率的影响。文章采用主成分分析法构造综合市场情绪指标,根据所构造投资者情绪指数大小,将情绪分为情绪乐观期、情绪悲观期和情绪温和期,补充了以往在整体投资者情绪角度下对股票收益率的研究。本文运用单因素方差分析方法来测试投资者情绪的不同水平是否会对股票收益产生影响,并通过实证分析来验证。(本文来源于《价格理论与实践》期刊2019年05期）
方先明,陈佳欣[8]（2019）在《股票市场开放政策效应检验——基于2011—2018沪深港股票市场数据的分析》一文中研究指出沪港通与深港通开通后,沪港间和深港间股票市场的联动性是否得到了增强?通过构建ARMA-GARCH-Copula模型,基于2011年12月16日至2018年12月28日的沪港与深港股票市场数据,从市场相关结构和相关程度的角度进行检验,结果发现:沪港通开通后短期内,两个市场间指数收益率相关性并没有显着提升;深港通开通后,不仅深港股市相关性提高,且开通推动了沪港股市相关性提升;沪港和深港股市上行时收益率传导效应较大,但股市间下尾风险相关性持续在增加,风险传导的可能性增强。最后,从机制运行效率、试点先行经验和金融风险管控的角度提出增强我国股票市场开放度的建议。(本文来源于《河海大学学报(哲学社会科学版)》期刊2019年04期）
周浩,唐琦,杨雪[9]（2019）在《基于大数据的股票多因子量化投资策略优化研究》一文中研究指出随着中国资本市场的不断扩大,传统的股票投资策略已经无法适应当今飞速变幻的股市。近年来,随着大数据技术逐步渗透进各行各业,基于大数据的股票量化投资也逐渐兴起。(本文来源于《商讯》期刊2019年24期）
张云亭,张伟强,廖理[10]（2019）在《融资投资者更不愿意实现他们的亏损吗?——来自中国股票市场“两融”交易数据的实证研究》一文中研究指出此前的研究表明,中国股票市场个人投资者存在明显的处置效应这一行为偏差。中国引入"两融"交易制度以后,融资交易对投资者行为产生了深刻的影响。与普通投资者相比,中国股票市场融资投资者更不愿意实现他们的亏损吗?本文使用国内某大型证券公司个人投资者的交易数据和账户信息,对普通投资者和融资投资者的处置效应行为差异进行了实证研究。研究结果表明:中国融资投资者存在明显的处置效应;与普通投资者相比,其处置效应程度更低,更愿意理性地卖出他们的亏损股票;处置效应同样损害了中国融资投资者的投资绩效。(本文来源于《中国经济问题》期刊2019年04期）
股票数据论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
论文以新浪微博中"上证指数"为搜索关键词进行计算机文本挖掘,构建投资者情绪指数;基于Fama-French叁因子、五因子模型构建考虑农历节气效应的新模型并分析农历节气与投资者情绪对股票超额收益的交乘效应。实证结果表明,投资者情绪对股票超额收益率的影响较为显着;农历节气和投资者情绪指数的交乘效应不确定。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
股票数据论文参考文献
[1].庄玉石.基于公司财务数据分析研究境外资本对我国A股股票投资偏好[J].中国证券期货.2019
[2].杨峥嵘,宋雪菁.农历节气视阈下投资者情绪对股票超额收益的影响研究基于新浪微博的经验数据[J].江苏商论.2019
[3].谭华清.驱动我国股票市场大周期的主要因素有哪些——基于2000年以来历史数据的分析[J].国际金融.2019
[4].许少雄.大数据与个人股票投资风险优化的思考[J].商讯.2019
[5].温彬.基于Apriori关联规则的InformationTechnology股票数据分析[J].全国流通经济.2019
[6].郭艳红,蒋帅,陈艳萍.分析师评级预测价值的市态差异——来自2005-2016年中国股票市场数据实证[J].管理评论.2019
[7].姚远,姚贝贝,钟琪.投资者情绪对股票收益率的影响研究——基于上证A股数据的实证分析[J].价格理论与实践.2019
[8].方先明,陈佳欣.股票市场开放政策效应检验——基于2011—2018沪深港股票市场数据的分析[J].河海大学学报(哲学社会科学版).2019
[9].周浩,唐琦,杨雪.基于大数据的股票多因子量化投资策略优化研究[J].商讯.2019
[10].张云亭,张伟强,廖理.融资投资者更不愿意实现他们的亏损吗?——来自中国股票市场“两融”交易数据的实证研究[J].中国经济问题.2019