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輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士班 邱惠玉所指導 蘇恩立的 新聞媒體情緒對股市波動的影響 (2016),提出2023股市交易日關鍵因素是什麼,來自於媒體情緒、股價報酬、股票市場波動、向量自我迴歸模型、動態條件相關係數模型。

而第二篇論文輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士班 邱惠玉所指導 鄭瑋瑩的 新聞媒體與股價報酬之非線性關係研究 (2014),提出因為有 新聞媒體內容、門檻向量自我迴歸模型、股市報酬的重點而找出了 2023股市交易日的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了2023股市交易日,大家也想知道這些:

新聞媒體情緒對股市波動的影響

為了解決2023股市交易日的問題,作者蘇恩立 這樣論述:

本研究主要探討新聞媒體情緒與股票市場報酬間之關聯性及波動性,以向量自我迴歸模型(vector autoregressive model;VAR模型)結合動態條件相關係數模型(Dynamic Conditional Correlation Model;DCC模型),對1905~2005年美國道瓊工業平均指數與紐約時報—金融市場與華爾街主題專欄進行研究,研究期間之交易日共有27449日,依據NBER提供的景氣循環週期,將樣本期間區分為衰退及擴張期,其中衰退期有6482日,約佔了整體資料的24%。實證結果歸納如下:一、在考慮股票市場報酬與新聞媒體情緒的互動性後,媒體情緒確實會受到股價報酬及其自身落

後期影響,且股價報酬對媒體情緒的影響在景氣擴張期相對較高,與Garca(2013)文獻相符。二、股價報酬則主要受其本身落後期影響,且影響是暫時性的,此與Garca(2013)以自我迴歸(AR)分析得出的結論—媒體情緒有助於預測股價報酬不同。三、由動態條件相關係數模型中,發現不論景氣為何,媒體情緒的波動確實會負向影響股市報酬的波動。

新聞媒體與股價報酬之非線性關係研究

為了解決2023股市交易日的問題,作者鄭瑋瑩 這樣論述:

新聞媒體與股市報酬間的關聯一般多由線性模型來描述兩者之間的因果關係或影響程度。由於許多文獻已證明財經新聞媒體所釋出的消息悲觀與否,的確會影響股市報酬,且媒體內容越悲觀影響股市報酬的程度越深。因此本文在此前提下,以門檻向量自我迴歸模型(threshold vector autoregressive; TVAR) 研究最重要的兩個變數:媒體內容與股市報酬是否具有非線性效果。美國道瓊工業指數(Dow Jones Industrial Average; DJIA)的報酬與紐約時報Business Day版全部文章為本研究的變數,取文章中的正負面字數來量化媒體內容的悲觀程度,分析期間為2013年DJI

A週一至週五的交易日共252筆資料。實證結果發現以負面字數減正面字數之差和股市報酬作為變數估計時有雙門檻,而取其佔總字數的比例而得的悲觀因子和股市報酬作為變數估計,結果則沒有門檻效果。本文著重分析前者結果,在雙門檻方程式下,媒體內容正負面字數差代表整體悲觀情緒區分成較高或較低時,媒體內容和股市報酬的相互影響有符合文獻實證的部分,也有不同於文獻或一般認知的結果。