新三板精选层提高市场流动性和股价信息效率了吗?

市场流动性和股价信息效率是证券市场质量的重要体现.文章以2020年7月27日新三板市场设立精选层这一市场结构改革为背景,采用渐进双重差分方法研究了精选层设立对其挂牌公司股票流动性和定价效率的影响.研究发现,转入精选层的挂牌公司其股票流动性和股价信息效率得到显著提升,设立精选层等改革举措通过完善信息披露机制、提高市场流动性从而改善股价信息效率.进一步研究表明,信息不对称程度较低、市值规模较大的公司股价信息效率显著提高,而信息不对称程度较高、市值规模较小的公司股价信息效率并未发生显著变化,股票价格更多反映了市场和行业收益特征,并未充分吸收公司特质信息,表现为个股联动、股价同涨同跌.考虑到精选层挂牌公司大多为中小型高科技企业,而做市商为专业做市机构,具备为高科技企业股票定价的能力.因此,在精选层连续竞价交易机制基础之上,实施混合做市交易机制,能够进一步改善市场流动性,提高股价信息效率.     

基于缓冲超越概率的风险度量及套期保值

尾部风险测度是风险管理中的关键点,本文利用缓冲超越概率模型,量化不同预期损失的风险概率分布,构建条件风险价值约束下的最小化“厚尾事件”概率的套期保值策略,从而将现有研究的视角拓展到考虑预期损失和风险概率的双重维度。本文通过实证数据统计和参数化拟合分布两个方法提供不同风险阈值及对应的缓冲超越概率的稳定解集合,研究结果发现,无论预期损失服从厚尾分布还是正态分布,缓冲超越概率模型均能够显著地降低市场风险和潜在的“厚尾事件”发生的概率,并提供比最小化方差稳定的套期保值比率。     

中国股票市场交易量与价格波动关系实证研究

利用个股数据资料和非对称成分GARCH-M模型对中国股票市场的量价关系进行了实证研究.结论显示:股价的短期波动主要由非预期交易量解释,即非预期交易量所揭示的新信息是产生价格波动的根源;中国股票市场部分个股存在明显的杠杆效应,利空消息对市场波动的冲击大于同等程度的利好消息对市场波动的冲击;非预期交易行为对市场波动的冲击存在显著的非对称特征,正的交易量冲击(交易量放量冲击)比同等程度的负交易量冲击(交易量缩量冲击)对市场波动的影响更大.     

CEO权力影响公司股价特质波动吗？——基于公司治理和风险承担双重视角

影响股价特质波动的因素是当前的热点研究问题。本文认为CEO权力通过降低公司风险承担水平、弱化公司治理机制有效性两条途径降低股价特质波动。为验证该基本假设,本文以2011~2017年中国A 股 上市公司为样本进行实证检验,发现在控制相关影响因素后,CEO权力对股价特质波动呈现出显著的负向影响,在非国有上市公司和小型企业中,这种关系更加显著。本研究丰富了有关CEO权力经济后果及股价特质波动影响因素的研究,对CEO权力的合理配置和公司风险管理均具有一定启示。     

可转换债券向下修正条款触发与股价异常回报的关联研究

向下修正条款是可转换债券募集条款中的一项触发性条款。本文以向下修正条款的触发与可转换债券发行公司的股票价格异常回报的关联程度为研究目的,分别采用传统和修正的事件研究法,对可转换债券向下修正的频率及其对股价影响的幅度和深度进行了研究。分析结果说明,没有明显的证据支持样本公司向下修正转股价行为会影响股票价格的波动。通过比较样本公司条款的异同,结合实证研究结论,本文给出了未来可转换债券向下修正转股价条款设计原则和建议。     

投资者情绪、股票流动性与股价泡沫——基于GASDF检验法的分析

股价泡沫严重影响资本市场健康运行,而投资者情绪和市场流动性是影响泡沫膨胀和破灭的重要因素。为探究二者对股价泡沫的作用机制,本文选取上证行业指数,通过动态因子分析法,将百度指数等网络社交媒体数据与换手率等传统情绪代理变量相结合,构建多个行业的投资者情绪指标。随后基于广义右尾单位根(Generalized Sup-ADF, GSADF)检验法,检测了不同行业的泡沫,并运用面板Logit模型和中介效应检验方法,进一步分析了投资者情绪、流动性与行业股价泡沫之间的关系。实证分析及稳健性检验结果均表明,投资情绪与流动性对股价泡沫的存在性具有显著的正向作用,投资者情绪可以通过促进流动性的提升,导致股价泡沫产生的可能性的进一步提高。研究结论对于防范股价泡沫风险具有重要启示,为监管者对加强市场情绪监管提供相关理论依据。     

经理管理防御会影响公司股价同步性吗?

经理人固守职位衍生的管理防御问题是长期困扰公司发展的重要议题。然而,现有研究多将重点置于管理防御如何影响企业财务决策,而对于其是否会影响资本市场则缺乏足够关注。以2007～2018年中国A股上市公司为样本,依据“防御动机→行为选择→经济后果”的逻辑思路,基于股价同步性的视角,考察经理管理防御影响资本市场的客观表现与内在机理。研究发现,公司股价同步性随着经理管理防御水平的提高而显著上升,该结论在控制内生性问题之后依然稳健;影响路径的检验结果表明：经理管理防御对股价同步性的影响通过：(1)经理管理防御→信息操纵→股价同步性;(2)经理管理防御→内幕交易→股价同步性等两条路径得以实现。异质性检验的结论显示,经理管理防御对公司股价同步性的正影响,在未聘请“四大”审计机构和非国有企业的样本中更为显著。上述研究结论不仅从管理防御这一微观层面拓展了股价同步性影响因素领域的文献研究,而且对于提升资本市场配置效率,实现新阶段下中国金融改革的目标,具有一定的指导意义。     

政府持股与债券融资成本:“刚性兑付”的经济影响

文章以中国2014-2017年期间发行的非金融企业公司债为研究对象,实证分析政府持股是否影响债券融资成本并探讨其经济机制.研究发现:发行企业的政府持股可以显著降低债券融资成本,在市场爆发信用事件后该作用明显减弱,而且上述发现在受政府干预程度较高的行业和私募债中更加显著.经济机制检验结果表明,企业政府持股隐含的"刚性兑付"预期,降低债券融资成本,公开信用事件则显著降低投资者对政府"兜底"违约风险的预期,进而减弱政府持股产生的经济影响.     

基于红利贴现的适应性预期股价决定模型研究

介绍了基于红利贴现的适应性预期股价模型,对适应性预期股价决定模型和理性预期股价决定模型进行了比较,并分析总结了已有的实证结果,得出了适应性预期模型对于成熟股票市场有很强解释能力并将对我国股市有借鉴意义的结论.     

股权分置改革对市场流动性的影响——一个理论模型及经验检验

股权分置改革是克服我国股票同股不同权的特有现象而进行的一场改革,然而,改革提高市场流动性目标了吗?基于理性预期框架;建立了一个指令驱动系统交易机制下考虑股权分置的信息模型,并通过分析得出基本假设,从理论上论证股权分置改革对流动性产生的影响.然后通过构造差分模型,以沪市607家公司作为样本对理论假设进行实证检验.研究发现:实施股权分置改革公司的流动性会高于没有进行股改的公司,股权分置改革取得了改善流动性的效果.     

Thin trading and estimation of systematic risk: An application of an error-correction model

Financial economics literature indicates that estimates for securities' systematic risk, i.e. the beta coefficients, are highly affected by infrequent trading. This is an especially serious problem in small security markets. In this study, the applicability of an error-correction model is investigated for modeling the risk behavior of thinly traded securities. The empirical results from a small stock market, i.e. the Helsinki Stock Exchange, indicate the estimated error-correction term to be highly dependent on the underlying trading frequency of the stock, while the direct effect is dependent merely on the market value of the firm. The model thus appears to produce useful information about the risk characteristics of thinly traded stocks.     

我国股指期货市场与股票市场风险传导机理研究——基于双变量CAViaR方法

本文基于日内和日度数据使用双变量CAViaR模型估计了沪深300股指期货和标的指数的风险价值,并基于沪深300股指期货市场日内交易行为角度分析了股指期货和现货市场间日内与日间风险传导作用的差异。结果发现,期货市场日内风险的自相关特征显著高于现货市场,而两个市场的日间自相关性相差甚小,期货市场向现货市场的单向风险溢出效应仅体现在日内信息的传递过程中。与现货市场相比,期货交易的杠杆性以及当日回转交易便利了日内投机、套利交易,因而期货市场日内信息传递效率更高。     

The effects of asset liquidity on dynamic sell-out and bankruptcy decisions

We develop a dynamic bankruptcy model with asset illiquidity. In the model, a distressed firm chooses between sell-out and default, as well as its timing under the assumption that sell-out is feasible only at Poisson jump times, where the arrival rate of acquirers stands for asset liquidity. With lower asset liquidity, the firm increases the sell-out region to mitigate the risk of not finding an acquirer until bankruptcy. Despite the larger sell-out region, lower asset liquidity increases the default probability and decreases the equity, debt, and firm values. In the optimal capital structure, with lower asset liquidity, the firm reduces leverage, but the cautious capital structure does not fully offset the increased default risk. The stock price reaction caused by sell-out depends on the sell-out timing. When the firm’s asset value is not sufficiently high, the stock price jump size is an inverted U-shape with the economic state variable. Lower asset liquidity increases the jump size due to greater surprise. These results fit empirical observations.     

基于R-vine-copula-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究

为了挖掘国际金融市场与中国金融市场的风险溢出效应,本文首先通过ARJI-GARCH模型捕捉单个市场收益率的跳跃等典型事实特征,然后采用最大生成树(Maximum Spanning Tree,MST)算法优化的R-vine来刻画多维金融资产的复杂相依结构;最后构建R-vine-copula-CoVaR模型,测度了国际原油市场、国际黄金市场、美国股票市场与中国股票市场、外汇市场之间的风险溢出效应。实证结果表明:各市场之间均存在双向风险溢出效应,但溢出程度差别很大,国际黄金市场是风险溢出的最大爆发源,仅有中国外汇市场与中国股票市场、国际黄金市场间存在负向风险溢出;市场之间的双向风险溢出效应呈非对称性,国际原油市场与黄金市场的风险溢出效应远大于中国股票市场与外汇市场风险溢出效应;Rosenb-Latt检验表明基于R藤的CoVaR风险溢出测度更具有灵活性和有效性;后验测试结果表明R-vine-copula-CoVaR模型能有效地测度国际金融市场对中国金融市场风险溢出效应,而对中国金融市场风险溢出效应的CoVaR测度存在被高估的可能。     

卖空限制下知情交易的测度及识别研究

经典的测量知情交易概率的模型默认交易者可以无限制的按照私有信息进行卖空交易,而目前我国股票市场存在卖空限制,直接将经典模型应用到我国股票市场时会使测量结果出现偏差。考虑到我国股票市场现状,本文在经典的知情交易概率模型中引入两个卖空限制参数,构建了本文的SC-TPIN模型。通过对融券标的中发生利空消息的股票样本进行实证分析,证实了本文构建的SC-TPIN模型估计出的结果与实际情况相符合。本文还以SC-TPIN模型估计出的SCTPIN值为参照,基于样本股票的低频数据构建了知情交易识别指标组,并使用数据挖掘中的支持向量机算法、KNN算法及Logit模型对黑白样本的知情交易高低情况进行识别比较,构建知情交易识别体系,发现使用支持向量机算法识别全样本的正确率达到了89%,识别效果较理想。     

公司价值与财务信息的相关性:基于中国上市公司的研究

本文以778家上市公司1998—2002年5年间的3890个观测值为样本,研究了公司价值与财务信息的相关性。结果表明,ST、PT公司的价值测度与综合短期利润测度存在不显著的负相关关系;既发行A股又发行B股的上市公司的价值测度与综合短期利润测度在0.01水平下显著正相关性,利润测度提供了约2%的公司价值解释力;对于绝大多数的经营正常的A股公司,价值测度与综合短期利润测度在0.01水平下显著正相关性,利润测度提供了约18%的公司价值解释力。     

注意力视角下媒体报道对股价的影响模型研究

鉴于中国A股市场个人投资者比例相对较高但其理性程度相对较低的实际情况,在拓展Tetlock模型的基础上构建了一个两资产三阶段的理性期望模型。研究发现:首先,被报道股票的价格受到注意力效应的影响,存在正向注意力溢价;其次,注意力交易者对被报道股票的交易量在媒体报道后放大,且存在买卖不平衡性;最后,作为对有限理性的补偿,注意力受媒体报道的影响程度越高,其收益越低。论文在统一的分析框架之内考察了媒体报道对缓解信息不对称和引发投资者注意力效应两方面的影响,有助于在理论上为进一步探索媒体报道对股票市场的影响机理、在实践中为监管层更好地利用媒体力量促进股市健康发展提供理论启示。     

基于GAS t-Copula模型的金融市场非对称风险溢出效应测度研究

准确测度金融风险溢出效应对于金融风险管理和构建投资组合具有重要意义,而金融市场之间的非线性及动态相关结构一直是风险溢出效应研究中的难点问题之一。本文通过引入GAS t-copula模型与CoVaR方法,结合能够刻画重要典型事实特征的边缘分布模型,构建了金融市场间的风险溢出效应测度模型,以中国内地等五个股市为研究对象,测度美国股市对中国内地等四个重要股市的风险溢出效应,以检验模型的可靠性与准确性。实证结果表明:中国内地等四个股市与美国股市之间呈现出显著为正且时变相关结构,随着金融危机的爆发,相关系数逐渐增加达到最大值;中国内地等四个股市受到美国股市的风险溢出效应呈现出非对称特征,即下跌风险溢出效应强度显著大于上涨风险溢出效应;中国内地股市受到的金融风险溢出效应显著小于香港、日本以及英国股市。     

基于BAPM模型的噪声交易者风险的测度——以受处罚的上市公司为例研究

过度的噪音交易,尤其是受到行政处罚的上市的噪声交易,在我国证券市场是非常普遍的。选用2007～2009年内受到中国证监会行政处罚的上市公司,从2006年1月到2009年12月的收益率作为分析的样本,同时取其对应的同行业的配对公司进行实证研究得出结论,噪声交易者风险(NTR)与股票超额收益是显著负相关的,显著性越高,那么投资者投资此类股票受到损失的可能性越大。最后,本文提出了治理我国股市噪声问题、提高市场有效性的政策建议。     

Impact of artificial intelligence investment on firm value

As artificial intelligence (AI) has recently gained momentum and attention, the interest and investment in AI have also accelerated. However, the impact of AI on firm value is rarely discussed. On the basis of the 119 announcements of 62 listed firms who have invested in AI, this study finds that AI investment has a negative impact on the firms’ market value. The stock prices of the firms decrease by 1.77% on the day of the announcement. Nonmanufacturing firms and firms with weak information technology capabilities or low credit ratings suffer a more negative impact compared with other firms. The findings suggest that investors perceive AI investment announcements to be unwelcome news for the majority of firms. Subsequently, the characteristics affecting the shareholders’ reaction towards AI adoption are presented. This research offers one of the first empirical evidence about the market value of AI and provides a reference for firms interested in investing in AI.