一、沪深股指 强力反弹（论文文献综述）
孙皓[1]（2021）在《RC投资公司1号私募基金的投资策略研究》文中认为
刘冲[2]（2021）在《媒体新闻情绪对股价的影响》文中研究说明“沉默的螺旋”理论认为大众媒体强调和建议的意见,由于其开放性和通用性,很容易被认为是“多数意见”或“主导意见”;这种环境感知所产生的压力或安全感会导致意见表达中“不受欢迎的意见沉默”和“更强烈的意见声音”的螺旋式上升过程;有限注意理论认为投资者的注意力是有限的,当投资者同时面对巨量信息时,其处理能力具有局限性,金融市场中的某些事件会吸引并重新配置投资者关注,进而影响投资者的投资行为和投资决策。本文基于“沉默的螺旋”和“有限注意”理论,从行为金融学的角度研究媒体情绪的变化对股票价格的影响。首先从CSMAR新闻数据库中获取到媒体报道的文本数据;其次对数据进行预先处理,并采用文本分析与人工阅读相结合的方法来保证媒体情绪指数的准确性;接下来计算日度媒体新闻情绪的平均值,以衡量每天新闻报道中所传递出的媒体情绪的综合倾向。同时,分别整理日度平均媒体积极情绪指数与消极情绪指数,以探讨不同类别的媒体情绪倾向对股票价格的影响。接着对同一时段的沪深300指数进行平稳性检验,计算股指对数收益率,并构建GARCH族模型分析媒体新闻情绪对股指收益率和股指波动率的影响。得出的结论为:总的媒体新闻情绪指数对沪深300股指收益率有显着的正向影响,即媒体报道所传递出的情绪越是积极正面,沪深300股指收益率越有上涨趋势,反之,媒体报道传递出的情绪越消极负面,沪深300股指收益率就越有下降趋势。但是,媒体新闻情绪指数对沪深股指波动率并无显着影响,波动率受上一期波动率的影响较大。分类别来看,不管是积极的媒体新闻情绪还是消极的媒体新闻情绪,都对沪深股指收益率有显着影响,并且存在非对称效应,负面情绪对股指收益率的影响程度要远远高于正面情绪。最后,总结分析了本文的研究结果和不足,并基于此提出了一些政策性建议和对未来研究的展望。
龙俊鹏[3]（2020）在《财政货币政策在系统性金融风险应对中的协调配合》文中进行了进一步梳理财政政策与货币政策在防范化解系统性金融风险中发挥着重要作用。目前国内外金融风险形势正在发生深刻变化,加强两大政策在系统性金融风险应对中的协调配合具有重要理论和实践意义。本文重点研究财政政策与货币政策应对系统性金融风险过程中“救什么”（应对范畴）、“何时救”（介入标准）、“怎么救”（政策手段）等问题,对国内外经验做法进行了梳理,通过成本收益法分析了政策介入和退出的标准,通过引入风险溢价和预期的IS-LM-BP模型,结合对现代货币理论的借鉴与批判,分析系统性金融风险状态下的财政政策与货币政策选择问题,运用VAR模型、VEC模型、ARCH类模型,对2008年至2019年中国财政政策与货币政策效果进行了实证分析,并对当前系统性金融风险隐患及应对作了探讨。本文的研究结论主要有以下几点:一是应对范畴。财政政策与货币政策应对系统性金融风险的主要目标是消除市场失灵、化解系统性金融风险,包括救金融机构、救金融市场、救实体经济、救社会预期四个方面。二是介入标准。需要考虑介入系统性金融风险的政策预期收益和成本,收益包括金融机构、金融市场、实体经济、社会预期等领域,成本包括直接成本、超调成本、道德风险成本、机会成本等方面,预期收益大于预期成本即可介入,并探讨了最优政策资源投入规模。三是政策手段。除传统工具外,必要时财政可为央行资金提供担保,央行为财政政策扩张提供低利率环境和间接融资支持。四是政策效应。在IS-LM-BP模型中引入风险溢价和预期后,持续实施力度过大的政策刺激,可能引发汇率危机和产出下降。五是中国财政政策与货币政策协调配合面临的挑战。应急决策和协调机制有待完善,央行利润上缴国家财政的机制执行存在灵活性,货币政策调控与财政政策的联动性有待加强。六是中国财政政策与货币政策应对系统性金融风险效果。2008年至2019年,中国财政政策与货币政策支持经济增长效果比较显着,对市场预期具有一定影响,但对股票市场走势和波动性影响不明显。七是新形势下的系统性金融风险隐患及应对。主要包括中美经贸与金融关系、房地产市场、股票市场杠杆资金、城投债集中违约、以城商行为代表的中小金融机构等风险。据此,本文提出以下几点政策启示:一是加强系统性金融风险监测分析。二是制定系统性金融风险应对预案。三是建立完善应对系统性金融风险的应急机制。四是加强财政政策与货币政策协调配合的内生联系。五是正常情形下尽量保持财政政策与货币政策常态化,危机初期的财政政策与货币政策力度可以超预期,实施中把握好力度与节奏。六是稳妥应对系统性金融风险隐患。必要时,财政政策可突破赤字率限制、为央行担保,货币政策为财政政策间接提供流动性或融资支持,更直接地支持实体经济。对于金融市场风险,一般情况下由市场自行调节,政府不作行政干预,如市场失灵、出现流动性危机并可能导致更大危机,必要时政府可适当入市,但不能试图改变市场趋势。按照市场化法治化原则,有序处置中小金融机构风险,明确金融机构及股东、地方政府的责任,必要时中央给予适度支持。七是坚持风险处置与改革开放相结合,在发展中逐步解决风险问题。八是加强国际合作,形成政策合力。
赵静,薛澜,王宇哲[4]（2020）在《旧瓶新酒：对“2015年股灾”成因的公共政策过程解释》文中指出公共政策机制的合理设计和有效应用是现代国家治理能力的重要组成部分。随着中国深化改革的努力不断推进,行政化政策机制的适用性局限更为突显,而相应市场领域的政策机制也亟需调整,以匹配政策环境的变化。通过对资本市场政策过程的案例分析,本文对政策特征与政策机制的匹配问题进行了研究。本文指出"2015年股灾"的重要原因之一是:资本市场领域的政策特征没有在改革中得到足够关注,改革进程也延续了传统行政领域政策机制的运行逻辑,这导致政策执行偏差并诱发股灾。我们认为,未来资本市场改革的积极推进和风险防控依赖于合理使用与之匹配的政策机制,充分理解政策过程视角下的机制特征与过程特征是推动市场政策领域改革的重要前提。
任君[5]（2019）在《基于SVM和LSTM网络预测的股票量化投资模型》文中进行了进一步梳理量化投资是指通过统计方法预测股价走势以获取稳定收益为目的的投资方式.股票市场中,股票数量较多,股价的波动具有不确定性,如何准确预测股价走势构建投资组合是量化投资中的一个问题.本文将机器学习方法与投资组合相结合,使用优化的支持向量机（Support Vector Machines,SVM）与长短期记忆（Long Short Term Memory,LSTM）网络对股票的涨跌进行预测,再对预测为涨的股票建立投资组合,构建相应的量化投资模型.本文主要工作和结论如下:1.在预测实时更新的股票时间序列时,要求算法具有较快的迭代速度.针对该问题,本文提出一种空间剪切-变步长的网格搜索算法,利用该搜索算法寻找SVM中的C和σ参数,使得SVM在保证预测精度较高的情况下,大大减少寻参用时,提高SVM的训练效率.本文以股票行情数据为基础,选择常用的量化技术指标作为SVM的输入变量,对股票的涨跌进行预测.2.股票技术指标为时间序列,时间相近的数据之间必然存在潜在的关系,本文利用具有记忆性的LSTM网络对股价进行涨跌预测,LSTM网络中节点的特殊结构有效地控制历史信息,使该网络更好的学习训练集中的潜在规律.学习率的取值是训练LSTM网络过程的一个重要环节,本文采用指数衰减法选取每次模型迭代中的学习率,通过学习率的动态选择提高LSTM网络的训练速度.3.建立LASSO回归的均值-方差组合模型.在实际应用中,传统的均值-方差模型不具有稳定性.针对该问题,本文利用LASSO回归的均值-方差组合模型在优化的SVM和LSTM网络预测为上涨的股票集合中建立投资组合.该组合模型不仅具有度量投资收益和风险的能力,而且对股票起到筛选的作用.由于该组合模型的期望函数中含有随机变量,在求解过程中很难找到一个完全满足条件的数值解,因此,本文采用样本均值相似法对该期望函数进行近似替换,得到所筛选的股票及投资权重.本文基于优化的SVM和LSTM网络,分别构建GSVM-L和ELSTM-L量化投资模型,在沪深300指数中所选取133只成份股票进行回测分析,对比结果表明,该量化投资模型取得较高的投资收益,且具有较强的抗风险能力,也充分验证其在股票市场上获得超额收益的可行性.
魏巍[6]（2016）在《沪深300股指期货对现货市场波动的影响》文中指出在经济动荡的大背景下,人们规避风险的强烈需求催生出股指期货这样一种工具。但是股指期货的发展也并非一帆风顺,其作为风险管理工具的功能和正面作用至今饱受争议。到今年,沪深300股指期货上市已有6年了,正在一步步走向成熟。但是,同国外的情况类似,至今人们仍在不断地怀疑期指交易是造成股市下跌的一大因素。尤其是沪深300股指期货上市的2010年和出现股灾的2015年。每当股市发生大跌,怀疑的目光便一次次指向股指期货。一时间,沪深股指期货被认为是变成了恶意做空的工具。为了配合救市,去年9月2日,中金所推出史上最严厉的限制措施,沪深300股指期货的成交量出现断崖式的下跌,股指期货市场几乎成了一潭死水。那么,造成股市动荡的元凶到底是不是期指?它对现货市场造成了什么样的影响,是否应该对其加以限制呢?本文就针对这些问题对股指期货对现货的影响展开研究。本文首先结合交易数据和指标进行了描述性分析：一是对影响机理和实际效果进行描述性分析,二是对中金所对股指期货实施限制措施这一事件的影响进行了描述性分析。然后进行了实证分析,对两个重要的时间节点的交易数据进行建模分析,探讨沪深300期指如何影响现货指数。这两个时间节点是：沪深300股指期货推出前后（2007.1.4至2010.4.15,2010.4.16至2015.9.2）和中金所对沪深300股指期货交易出台限制政策前后（2014.12.11至2015.9.2,2015.9.7至2016.6.1）。分别对这两个时间节点前后的现货收益率波动情况进行对比研究。以求从多个角度研究期指对现货的影响。其中,对沪深300股指期货推出前后,首先进行描述性统计,然后是带了虚拟变量的GARCH模型,最后用EGARCH逐步分析；对中金所实施限制前后,主要选用设置了虚拟变量的GARCH模型的方法展开分析。通过研究发现：虽然股指期货交易并没有明显降低我国股票市场的波动,但是改善了我国股票市场信息传递的不对称性,对稳定股票市场有积极意义。股灾之后,监管部门采取的限制交易措施的效果并没有预想的那样明显,反而破坏了股指期货市场的流动性,造成了市场基本功能的丧失。由此提出建议：首先应尽快取消股指期货交易限制,恢复期货市场的正常功能；其次要提高监管能力,建立更有针对性的监管制度,在打击投机的同时避免给市场造成不利影响；最后建议降低股指期货参与门槛,加快金融创新,提供更多风险管理工具,减轻单一市场的压力。
廖守欢[7]（2016）在《股市报道中网络媒体的风险警示功能研究 ——以新浪财经、凤凰财经的股市报道为例》文中指出网络媒体是通过网络的信息传播把股市和投资者维系在一起的、占重要地位的媒介。在进行信息传播活动时,网络媒体必须要把握和结合好股市风险的特点及投资者受众对股市风险的了解程度和承受能力,才能发挥好股市的风险警示功能。文章首先从外部因素及内部因素展开,引出发挥网络媒体风险警示功能的必要性：从外部因素来说,股市高风险和投资者单薄的风险意识,要求大众传播媒体必须要发挥风险警示功能；从内部因素来说,媒体本身的特性和传播特点也影响着风险警示功能的发挥。本文对新浪财经和凤凰财经在2014年至2015年牛市期间的股市报道进行抽样调查,分析网络媒体如何通过股市报道中传递的内容发挥风险警示功能、表现义如何,并通过内容分析总结出网络媒体进行股市报道时在发挥风险警示中的不足之处,提出在内容上应恪守理性、加强“人”的报道、发出自己的“声音”、增加互动联动受众的优化之道,以及对网络媒体风险警示功能的展望。媒介是沟通股市与投资者的桥梁。在当今这个高度发达的信息社会,无论我们意愿如何,网络媒体也无法逃避这个责任。虽然网络媒体因传播特点、传播模式、商业性、采编人员素质,还有股市报道的内容质量、影响力等方面一直受到多方诟病,但是不可否认,网络媒体已经成为一股不可阻挡的力量,影响着股市报道的发展和受众阅读股市报道的环境与方式。希望本文能够为股市报道的改进和网络媒体的发展提供一些思路。
阮修星[8]（2015）在《A股惊心动魄18天》文中进行了进一步梳理在政府部门的强力救市举措下,A股暴跌走势已然刹住,此次"降杠杆"引发的暴跌,留给普通股民、机构投资者、企业以及监管部门需要思考的问题很多"这几天的经历,让我觉得不枉在股市拼杀了这么久。"谈及此次A股惊心动魄的18个交易日,一位资深投资者如此告诉本刊记者。他表示,即使是若干年后,这段经历依然会记忆犹新。这也难怪,在短短的18个交易日,沪综指从盘中最高点5178.19,近乎直线下挫至7月9日的最低点3373.54,跌幅高达34.85%。深成指则从6月15
洪源洲[9]（2015）在《浅谈近年中国股票市场萎靡不振的成因和对策》文中提出自从2009年四万亿经济刺激政策效应递减后,A股出现萎靡不振的运行状态。近年股市低迷状态对我国经济造成极大的冲击,已引起了社会各方面的强烈关注和批评,如何建设一个稳定健康发展的股票市场,成为一大亟待解决的现实问题。本文为未来我国股市更好更快发展提出一些建设性的对策。
乔莉[10]（2014）在《基于黄金和白银市场的贵金属价格影响因素分析》文中认为2008年金融危机以来，杠杆化的投运营方式的弊端越来越凸显，很多投行和企业通过抛售资产等方式来去杠杆化，比如出让大宗商品业务，德意志银行出让做市商席位。2013年以来贵金属市场遭受了行情的大波折，金价和银价都有超过四分之一的下跌。随着美联储削减QE，全球的经济发展模式正在经历重大转折。首先先从全球视野出发，回顾了2013年贵金属市场的行情。并从投行的角度研究了贵金属市场，先从宏观环境入手，然后分析了黄金和白银的供给和需求方面的影响，接着分析了其他影响因素，包括美元指数、非农数据、美联储议息、与股指的关系、大宗商品、地缘政治因素等。在分析非农数据时，主要以现货白银市场为例讨论它对贵金属价格变化的影响。对非农数据公布当日的前值、现值、预测值进行了比较，并对当日白银价格的多空进行了对比。在讨论美联储议息的影响时，也以现货白银为例，采用技术分析的方法对2013年美联储议息决议和最近一次的美联储议息的影响进行了回顾。在研究与股指的关系中，主要分析了伦敦银与道琼斯指数的关系。在实证分析中，先对现货白银与美元指数、现货白银与黄金的关系进行了线性回归，进一步验证了白银价格的波动与黄金价格的波动在趋势上具有一致性，具有线性相关性。首先逐个分析了黄金价格与美元指数、原油指数、CRB指数、道琼斯指数、CPI的关系，然后加总这些影响因素进行多因素回归。最后对2014年中国的经济形势进行了初步判断。
二、沪深股指 强力反弹（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、沪深股指 强力反弹（论文提纲范文）
（2）媒体新闻情绪对股价的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容及方法 |
| 1.3 研究思路及创新性 |
| 第2章 理论基础与文献综述 |
| 2.1 新闻传播的相关理论 |
| 2.2 心理学相关理论 |
| 2.3 媒体报道与股票市场 |
| 2.4 投资者情绪与股票市场 |
| 第3章 媒体情绪指数 |
| 3.1 情绪测度方法 |
| 3.2 文本数据的获取与预处理 |
| 3.3 媒体情绪指数的构建 |
| 第4章 媒体新闻情绪与股票价格的实证研究 |
| 4.1 构建GARCH族模型 |
| 4.2 描述性统计分析 |
| 4.3 总体新闻情绪实证分析 |
| 4.4 分类情绪对股价的非对称影响 |
| 4.5 稳健性检验 |
| 结论与政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（3）财政货币政策在系统性金融风险应对中的协调配合（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 一、研究背景及研究意义 |
| 二、研究思路、框架与方法 |
| (一)研究思路与重点 |
| (二)重点研究框架 |
| (三)研究方法 |
| 三、创新点与不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 一、系统性金融风险的定义与成因 |
| (一)系统性金融风险的定义 |
| (二)系统性金融风险的成因 |
| 二、政府介入系统性金融风险应对和金融危机救助相关研究 |
| (一)政府介入系统性金融风险应对的必要性 |
| (二)政府救助范畴 |
| (三)政府救助措施 |
| 三、财政政策与货币政策在系统性金融风险应对中的协调配合相关研究 |
| (一)财政政策与货币政策协调配合的必要性 |
| (二)财政政策与货币政策协调配合方式 |
| (三)系统性金融风险应对中的财政政策与货币政策协调配合 |
| (四)研究财政政策与货币政策协调配合的主要理论方法 |
| 第三章 财政政策与货币政策应对系统性金融风险的理论分析(一):介入和退出标准 |
| 一、系统性金融风险应对的范畴 |
| 二、财政政策与货币政策介入系统性金融风险应对的标准 |
| (一)预期收益分析 |
| (二)预期成本分析 |
| (三)预期成本收益曲线分析 |
| 三、财政政策与货币政策退出系统性金融风险应对的标准 |
| (一)退出原则 |
| (二)退出标准与时机 |
| (三)政策退出的次序与方式 |
| 四、小结 |
| 第四章 财政政策与货币政策应对系统性金融风险的理论分析(二):作用机制 |
| 一、蒙代尔—弗莱明IS-LM-BP模型 |
| 二、加入风险溢价因素的IS-LM-BP-RP模型 |
| 三、加入风险溢价和预期因素的IS-LM-BP-RP-AE模型 |
| (一)系统性金融风险状态下预期对IS曲线的影响 |
| (二)系统性金融风险状态下预期对LM曲线的影响 |
| (三)系统性金融风险状态下预期对BP曲线的影响 |
| (四)IS-LM-BP-RP-AE模型中的财政政策与货币政策效应 |
| 四、极端情形下的财政政策与货币政策选择 |
| (一)对现代货币理论(MMT)理念的借鉴 |
| (二)对现代货币理论(MMT)理念的批判 |
| (三)IS-LM-BP-RP-AE 模型与现代货币理论的结合 |
| 五、小结 |
| 第五章 财政政策与货币政策应对系统性金融风险的国际经验 |
| 一、美国应对“大萧条” |
| (一)背景概况 |
| (二)采取的财政政策与货币政策措施 |
| (三)政策效果 |
| (四)政策退出 |
| 二、香港应对亚洲金融危机 |
| (一)背景概况 |
| (二)采取的财政政策与货币政策措施 |
| (三)政策效果 |
| (四)政策退出 |
| 三、美国应对2008年国际金融危机 |
| (一)背景概况 |
| (二)采取的财政政策与货币政策措施 |
| (三)政策效果 |
| (四)政策退出 |
| 四、小结 |
| 第六章 中国财政政策与货币政策协调配合应对系统性金融风险的做法与建议 |
| 一、中国财政政策与货币政策协调配合应对系统性金融风险的主要做法 |
| (一)上世纪90年代处置国有银行不良资产风险 |
| (二)清理整顿金融“三乱” |
| (三)全国农信社风险处置 |
| (四)本世纪初国有银行风险处置与股份制改革 |
| (五)2015年应对股市异常波动 |
| (六)包商银行接管 |
| 二、中国财政政策与货币政策协调配合应对系统性金融风险的不足及原因 |
| (一)传统机制难以适应新形势下突发系统性金融风险应对需求 |
| (二)央行向国家财政上缴利润机制执行的灵活性加大 |
| (三)货币政策调控与财政政策之间的内生联系有待进一步加强 |
| 三、完善机制的政策建议 |
| 第七章 中国财政政策与货币政策协调配合应对系统性金融风险的实证分析 |
| 一、变量数据与模型说明 |
| 二、财政政策与货币政策对实体经济的影响(VEC模型) |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)协整检验与VEC模型 |
| (三)格兰杰因果检验 |
| (四)脉冲响应函数与方差分解 |
| (五)小结 |
| 三、财政政策与货币政策对股市走势的影响(VAR模型) |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)VAR模型的构建 |
| (三)格兰杰因果检验 |
| (四)脉冲响应函数与方差分解 |
| (五)小结 |
| 四、财政政策与货币政策对股市波动性的影响(ARCH类模型) |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)ARCH效应检验 |
| (三)模型拟合 |
| (四)结果分析 |
| (五)小结 |
| 五、财政政策与货币政策对股市波动性的影响(VAR模型) |
| (一)VAR模型的构建 |
| (二)格兰杰因果检验 |
| (三)脉冲响应函数与方差分解 |
| (四)小结 |
| 六、财政政策与货币政策对投资者信心的影响(VAR模型) |
| (一)数据平稳性检验 |
| (二)VAR模型的构建 |
| (三)格兰杰因果检验 |
| (四)脉冲响应函数和方差分解 |
| (五)小结 |
| 第八章 新形势下中国的系统性金融风险隐患及应对 |
| 一、新形势下中国可能存在的系统性金融风险隐患 |
| (一)实体经济领域可能存在的系统性金融风险隐患 |
| (二)金融市场领域可能存在的系统性金融风险隐患 |
| (三)金融机构领域可能存在的系统性金融风险隐患 |
| 二、应对系统性金融风险的财政政策与货币政策储备 |
| (一)应对实体经济领域系统性金融风险的财政政策与货币政策 |
| (二)应对金融市场领域系统性金融风险的财政政策与货币政策 |
| (三)应对金融机构领域系统性金融风险的财政政策与货币政策 |
| 三、小结 |
| 第九章 结论与启示 |
| 一、主要结论 |
| (一)系统性金融风险应对的范畴 |
| (二)财政政策与货币政策介入与退出系统性金融风险应对的标准 |
| (三)财政政策与货币政策应对系统性金融风险的手段 |
| (四)中国财政政策与货币政策应对系统性金融风险的效果 |
| (五)当前中国可能存在的系统性金融风险隐患 |
| 二、政策启示 |
| 中外文参考文献 |
| 附录 |
| 后记 |
| 攻读博士期间的学术成果 |
（4）旧瓶新酒：对“2015年股灾”成因的公共政策过程解释（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 分析框架：政策领域与政策机制的匹配问题 |
| 2.1 政策体制与政策机制视角 |
| 2.2 行政体制领域内运行的“行政化政策机制” |
| 2.3 市场领域属性及匹配的“市场化政策机制” |
| 3 深度案例：中国资本市场改革的政策过程 |
| 3.1 政策出台：发展多层次资本市场 |
| 3.2 政策演化：股票市场的快速上扬 |
| 3.3 政策风险：暴涨暴跌与紧急救市 |
| 3.3.1 千股跌停、涨停与停牌 |
| 3.3.2 证监会、央行单兵救市 |
| 3.3.3“国家队”出手，行政强力干预 |
| 3.3.4“A股”保卫战 |
| 3.4 政策余波：汇率改革与熔断机制 |
| 3.4.1 股灾2.0：汇率改革再引股市风波 |
| 3.4.2 股灾3.0：熔断机制影响政府公信力 |
| 4 旧瓶装新酒：资本市场“股灾”的成因 |
| 4.1 资本市场的政策属性与制度特征 |
| 4.1.1 政策属性特征 |
| 4.1.2 监管制度困境 |
| 4.2 资本市场政策过程的行为主体分析 |
| 4.2.1 发展导向的决策者 |
| 4.1.2目标偏移的执行者 |
| 4.2.3 多元利益的市场主体 |
| 4.2.4 单边宣传的媒体 |
| 4.3 行政化政策机制遇到市场化政策改革 |
| 5 结论与建议 |
（5）基于SVM和LSTM网络预测的股票量化投资模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 主要内容及贡献 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 支持向量机与神经网络 |
| 2.1 支持向量机 |
| 2.1.1 线性支持向量机 |
| 2.1.2 非线性支持向量机 |
| 2.2 神经网络 |
| 2.2.1 循环神经网络 |
| 2.2.2 长短期记忆网络 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 股票量化指标与技术 |
| 3.1 量化技术指标介绍 |
| 3.2 滚动预测方法 |
| 3.3 均值-方差投资组合模型 |
| 3.3.1 投资组合概述 |
| 3.3.2 均值-方差模型 |
| 3.4 LASSO回归方法 |
| 3.4.1 变量选择 |
| 3.4.2 LASSO回归的思想 |
| 3.4.3 LASSO回归的求解方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于GSVM-L的量化投资模型及实证分析 |
| 4.1 GSVM-L量化投资模型的构建 |
| 4.1.1 空间剪切-变步长网格搜索算法 |
| 4.1.2 LASSO回归的均值-方差组合模型 |
| 4.1.3 GSVM-L模型及动态更新 |
| 4.2 实验与结果分析 |
| 4.2.1 数据处理 |
| 4.2.2 预测信号与评价标准 |
| 4.2.3 对照模型与滑动窗口 |
| 4.2.4 模型预测与结果分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于ELSTM-L的量化投资模型及实证分析 |
| 5.1 ELSTM-L量化投资模型的构建 |
| 5.1.1 网络结构设定与参数选择 |
| 5.1.2 ELSTM-L模型及更新规则 |
| 5.2 实验与结果分析 |
| 5.2.1 数据处理 |
| 5.2.2 构建股票投资组合 |
| 5.2.3 回测绩效评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间获得的科研成果 |
| 附录 |
（6）沪深300股指期货对现货市场波动的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景和研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 1.3 研究思路 |
| 1.4 研究创新 |
| 第2章 沪深300股指期货对现货市场影响的描述性分析 |
| 2.1 沪深300股指期货市场现状分析 |
| 2.2 股指期货对现货市场影响机制概述 |
| 2.3 沪深300股指期货对现货市场影响机制的分析 |
| 2.4 对沪深300指数历史波动率的分析 |
| 第3章 中金所股指期货限制措施的影响分析 |
| 3.1 限制措施出台的背景 |
| 3.2 限制措施的内容 |
| 3.3 与国外限制措施比较 |
| 3.4 限制措施对市场的影响的分析 |
| 第4章 沪深300股指期货对现货市场波动影响的实证分析 |
| 4.1 模型介绍 |
| 4.1.1 平稳性 |
| 4.1.2 格兰杰因果检验 |
| 4.1.3 GARCH模型族介绍 |
| 4.2 样本的选取及分析 |
| 4.2.1 样本选取 |
| 4.2.2 描述性统计 |
| 4.2.3 平稳性检验 |
| 4.2.4 格兰杰因果检验 |
| 4.2.5 ARCH效应检验 |
| 4.3 建立GARCH模型 |
| 4.3.1 带虚拟变量的GARCH模型分析期指期货推出前后对现货市场的影响 |
| 4.3.2 EGARCH对期指推出前后对现货市场非对称性影响分析 |
| 4.3.3 带虚拟变量的GARCH模型分析期指期货受限前后对现货市场的影响 |
| 第5章 实证分析结果、政策建议和展望 |
| 5.1 实证分析结果 |
| 5.2 对于相关政策的建议 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）股市报道中网络媒体的风险警示功能研究 ——以新浪财经、凤凰财经的股市报道为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、研究意义和研究目的 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.3 研究方法与研究框架 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 网络媒体的选择 |
| 1.3.3 研究框架和内容 |
| 第二章 股市报道网络媒体发挥风险警示功能的必要性分析 |
| 2.1 中国股市的投资风险 |
| 2.1.1 中国股市发展现状 |
| 2.1.2 股票投资风险的特征 |
| 2.2 中国中小投资者的分布情况和风险意识 |
| 2.3 网络媒体股市报道的概述 |
| 2.3.1 股市报道的概念和特征 |
| 2.3.2 股市报道的网络媒体传播特点 |
| 2.3.3 网络媒体股市报道特点分析 |
| 第三章 股市报道中网络媒体的风险警示功能分析 |
| 3.1 股市报道媒体的社会功能探析 |
| 3.1.1 传播媒介的社会功能 |
| 3.1.2 股市报道媒介的功能 |
| 3.2 对2014年-2015年牛市期间新浪财经、凤凰财经的内容分析 |
| 3.2.1 选取时间 |
| 3.2.2 选取内容 |
| 3.2.3 抽样方法 |
| 3.2.4 数据分析 |
| 3.3 从股市报道的内容分析看网络媒体的风险警示功能 |
| 第四章 网络媒体股市风险警示功能发挥的改进建议及展望 |
| 4.1 网络媒体股市风险警示功能发挥的优化之道 |
| 4.1.1 恪守理性 |
| 4.1.2 加强“人”的报道 |
| 4.1.3 发出自己的“声音” |
| 4.1.4 增加互动,联动受众 |
| 4.2 网络媒体股市风险警示功能发挥的展望 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录：内容分析编码表 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文情况 |
（8）A股惊心动魄18天（论文提纲范文）
| 大跌前演练 |
| 风云突变 |
| 情势恶化 |
| 救市博弈 |
| 反思 |
（9）浅谈近年中国股票市场萎靡不振的成因和对策（论文提纲范文）
| 一、近年我国股票市场运行总体状况 |
| 二、股市萎靡不振现状的成因分析 |
| (一)近年我国持续下行的宏观经济增速对股市的影响。 |
| (二)偏紧的货币政策影响。 |
| (三)经济改革和结构调整对传统产业的冲击。 |
| (四)经济刺激政策边际效应逐渐递减。 |
| (五)新股发行和定价制度。 |
| 三、对策 |
（10）基于黄金和白银市场的贵金属价格影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 图表目录 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 相关研究 |
| 1.3 研究思路和基本结构 |
| 2 全球贵金属行业及动态 |
| 2.1 2013 全年贵金属市场回顾 |
| 2.1.1 贵金属行情与投行观点之间的关系 |
| 2.1.2 投行视角的 2014 年重要宏观经济面 |
| 2.2 全球投行对贵金属分析 |
| 2.3 黄金与白银价格走势回顾 |
| 3 影响因素 |
| 3.1 宏观环境因素 |
| 3.2 供需因素 |
| 3.2.1 黄金供需分析 |
| 3.2.2 白银供需分析 |
| 3.3 其他相关因素 |
| 3.3.1 美元指数 |
| 3.3.2 非农数据 |
| 3.4 美联储议息——以现货白银为例 |
| 3.4.1 回顾 2013 年美联储利率决议 |
| 3.4.2 最近一次利率决议对现货白银价格影响 |
| 3.4.3 2013 年最后一次利率决议对现货白银价格影响 |
| 3.5 与股指的关联性——以伦敦银与道琼斯指数为例 |
| 3.6 大宗商品 |
| 3.7 地缘政治 |
| 4 实证分析 |
| 4.1 白银价格走势影响因素分析 |
| 4.1.1 美元指数 |
| 4.1.2 黄金 |
| 4.2 影响黄金价格的因素分析 |
| 4.2.1 单独变量实证分析 |
| 4.2.2 多因素综合实证分析 |
| 5 2014 年新兴市场及中国贵金属市场前景 |
| 5.1 新兴市场前景 |
| 5.2 中国经济前景 |
| 5.2.1 外部需求 |
| 5.2.2 新一届政府作用 |
| 5.2.3 改革的力度 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表论文以及参加科研情况 |
| 附录 |
四、沪深股指 强力反弹（论文参考文献）
- [1]RC投资公司1号私募基金的投资策略研究[D]. 孙皓. 桂林电子科技大学, 2021
- [2]媒体新闻情绪对股价的影响[D]. 刘冲. 吉林大学, 2021(01)
- [3]财政货币政策在系统性金融风险应对中的协调配合[D]. 龙俊鹏. 中国社会科学院研究生院, 2020(12)
- [4]旧瓶新酒：对“2015年股灾”成因的公共政策过程解释[J]. 赵静,薛澜,王宇哲. 公共管理学报, 2020(02)
- [5]基于SVM和LSTM网络预测的股票量化投资模型[D]. 任君. 武汉理工大学, 2019(07)
- [6]沪深300股指期货对现货市场波动的影响[D]. 魏巍. 山东大学, 2016(03)
- [7]股市报道中网络媒体的风险警示功能研究 ——以新浪财经、凤凰财经的股市报道为例[D]. 廖守欢. 广西大学, 2016(02)
- [8]A股惊心动魄18天[J]. 阮修星. 中国民商, 2015(08)
- [9]浅谈近年中国股票市场萎靡不振的成因和对策[J]. 洪源洲. 新经济, 2015(02)
- [10]基于黄金和白银市场的贵金属价格影响因素分析[D]. 乔莉. 辽宁大学, 2014(02)