中国证券市场现存问题及对策探究

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1、中国证券市场现存问题及对策探究摘要：从中国证券市场与实体经济的关系、上市公司、市场操作、与国际市场的联系和信息披露等五个角度分析中国证券市场的现存问题，使用nar神经网络模型对2016年5-7月的期货价格走势进行了实证检验，证明中国证券市场价格具有不规律性和趋势性不明显的特征，并从宏观、中观、微观三个角度对我国证券市场的发展提出了政策建议关键词：证券市场；nar•神经网络；政策建议中图分类号:F832文献标志码：A文章编号:1673-291X(2017)11-0127-02引言证券市场的发展为投资者提供了新的投资场所，同时也为企业筹集资金提供了便利，有利于我国经

2、济的改革与发展。但近年来频发的股灾等事件也暴露出我国证券市场仍存在诸多不完善的地方。本文就我国证券市场现存的问题进行分析，并通过N吐神经网络模型对中国证券市场的不规律性进行实证检验，最后归纳提出促进我国证券市场长远健康发展的政策建议一、研究现状综述在证券市场建立初期，学者主要针对证券市场的功能进行了研究。刘世锦(1998)指出，证券市场应当通过市场导向使资金重点流向优势企业［1］有学者针对中国加入WTO后面对的机遇和挑战，对中国证券市场面临的发展现状和现存问题进行了研究。骆效生、彭泽军（2002）指出，我国应采取强化对证券市场的监督、资本市场的进入市场化等措施应

3、对国际化竞争［2］。丁孟春、李泓欣（2002）认为，我国证券市场要尽快融入国际资本市场配置全球资源，同时健全监管体系［3］也有学者对中国证券市场监管体制问题进行了研究。任启龙（2004）指出，我国证券市场存在监管理念落后、上市公司治理结构存在缺陷、证券市场监管机构单一化的问题［4］。刘宁、刘安华（2003）指出，我国应当完善实时监控系统，加强动态跟踪监管［5］针对证券市场存在的问题，不同学者提出了不同的解决方案。冯晓京（2011）指出，我国应当完善证券市场的法律法规和市场机制［6］。李慧、郑权（2016）指出，我国应该推动投资品种多元化，优化上市企业的治理体制［

4、7］二、中国证券市场现存问题首先，我国证券市场与实体经济走势关联不紧密。当宏观经济运行良好时股市可能下跌，宏观经济不景气时股市仍可能上涨，中国证券市场的趋势性不明显。其次，我国证券市场的上市公司绝大部分为国有企业，缺乏市场精神。从投资者角度，中国证券市场的投资者以散户为主，投机色彩浓厚。从监管角度，我国对证券市场的调控力度较大，虽然在一定程度上维持了证券市场的稳定，但也违背了市场规律。从信息披露角度，我国证券市场信息披露制度不完善，企业虚报信息和内幕信息现象时有出现三、证券市场不规律性的实证检验一一基于Nar神经网络模型股票或期货每一次成交都会生成一个Tick数

5、据。笔者搜集了期货市场2016年5月到2016年7月IF,AU,RU,A,M,Y,P,SR,RO,F,ER等品种的Tick价格，通过构建Nar神经网络模型，基于历史数据进行预测。若预测效果良好，则证明中国证券市场规律性与趋势性良好，❷m宜投资者投资；若预测效果较差，则证明中国证券市场无明显趋势性(一)Nai■神经网络模型概述一个典型的Nar神经网络主要由输入层、隐层和输出层及输入延时函数构成，可表示为：Y(t)=f(y(t-1),y(t-2),…y(t~d))式中，d为延时阶数，f(.)为神经网络模型。从式中可看出，y(t)由y(t-1),y(t~2),•••,

6、y(t~d)所决定,可表明事物发展的延续性。用过去几期的值推断当期的值。Nar模型的预测方法采用递归预测法，这种预测方法的主旨就是对1步向前预测值的循环使用2•数据选取与预处理由于最新价就是期货的成交现价，是交易中最新的一个成交价，而主力合约是持仓量最大的合约，一般情况下，持仓量最大的合约的成交量也是最大的。因为它是市场上最活跃的合约，也是最容易成交的合约，所以投机者基本上都在参与这个合约。故选取2015年8月份的IF（沪深300股指期货）的主力合约的最新价数据，利用默认阈值去噪处理的数据，采用Nar神经网络预测出未来60分钟IF期货价格，选取代表性的时间点（第

7、1,5,15,30,60分钟）的预测值整理为下表1：将预测部分的数据与历史真实数据绘制在一张图中，如图1所示。由于预测时间仅为60分钟，相对于使用的1个月历史数据来说非常短，为便于观察将其放大绘图得到图1由图1可知，预测曲线呈持续的单一的下降趋势，与真实期货市场的曲线走势相差甚远。由此可见，虽然使用了一个月的历史数据训练神经网络，仍无法实现对价格走势的有效模拟和预测四、对中国证券市场无法有效预测的解释当历史数据无法起到预测效果时，一般存在两种情况：第一种为强有效市场，所有信息一旦出现即立刻发挥充分作用并体现在价格走势上，因此投资者无法使用历史数据进行预测；第二种

8、情况是市场机制不完善，价