分析师跟踪和盈余管理:基于跟踪强度新指标的研究

结合分析师跟踪人数和分析师报告数两个变量,本文提出了代理分析师关注度的新指标—分析师跟踪强度。基于该新指标,以盈余管理程度作为企业信息透明度的一个维度,通过我国A股上市公司数据验证了该指标的有效性和分析了分析师的信息中介作用。研究结果表明:第一,分析师跟踪强度比已有分析跟踪人数等跟踪指标信息含量更高;第二,分析师偏好跟踪盈余管理程度低的公司;第三,分析师既能区分应计和真实盈余管理,也能识别正向和反向盈余管理。这表明分析师能有效地将企业盈余管理信息传递给投资者。     

控股股东委派董事与分类转移盈余管理——高管激励中介效应和机构持股调节效应

以高管激励为中介变量,机构投资者持股比例为调节变量,以2007年-2018年期间沪深两市A股上市公司为研究对象,考察了控股股东委派董事对分类转移盈余管理的影响。研究发现:控股股东委派董事对分类转移盈余管理具有显著的抑制影响,说明控股股东委派董事可以有效履行其监督职能;高管薪酬激励和高管股权激励在控股股东委派董事与分类转移盈余管理程度之间发挥了部分中介作用;机构投资者股权越大,分类转移盈余程度越低,但削弱了控股股东委派董事对分类转移盈余管理的正向监督效应。本文有助于完善控股股东委派董事监督分类转移盈余行为的影响路径,对上市公司调整高管激励结构和完善投资者治理具有重要的启示意义。     

董事会控制与盈余质量——中国证券市场的实证分析

基于我国沪深两市上市公司2002年至2005年的数据,对我国上市公司从董事会结构和董事会成员工作情况角度,对董事会在上市公司盈余质量上的控制作用进行了实证分析.实证发现:董事会规模较大、董事会中设立审计委员会对公司盈余质量的正面作用越大,且相对于基本盈余回报模型,有增量信息解释能力.董事会规模在13人时,董事会对盈余质量的正面效应最大.董事会成员工作情况(董事会开会的次数、独立董事的工作地点与公司所在地一致性、成立一年以上的审计委员会)对盈余质量的提高有一定的成效,且相对于基本盈余回报模型,有一定的增量信息解释能力.但实证不支持独立董事对盈余质量提高的正面作用.     

大非减持与真实盈余管理

本文利用深圳证券交易所A股上市的503家非金融行业公司构成的平衡面板数据,研究了大非减持与真实盈余管理的关系.研究发现,大非在减持过程中存在明显的管理真实盈余的行为,发生大非减持的上市公司有更大的倾向管理真实盈余,而且大非减持股份比例越高的上市公司,对真实盈余管理的程度也越高.     

谁更能解释股市羊群效应:信息传播还是投资者情绪?

利用2008年6月1日至2014年10月31日A股收益率数据和东方财富网上证综指吧主题帖文本,以情绪词测度投资者情绪,发帖量代表信息传播强度,构建信息传播和投资者情绪影响股市羊群效应的GARCH模型.利用赤池信息准则比较信息传播和投资者情绪对股市羊群效应的解释能力.实证表明,前期信息传播加强了本期股市羊群效应,但当日盘前信息传播则减弱了当日股市羊群效应,前期悲观情绪将增强本期股市羊群效应.主要结论有:1)信息传播与投资者情绪对股市羊群效应都具有显著的解释能力;2)综合信息传播和情绪的模型对股市羊群效的解释优于单一信息传播或情绪因素的模型;3)相对于投资者情绪,信息传播对股市羊群效应的解释更优.     

我国上市公司股权激励公告日的时机选择

本文选取了2008年1月1日至2012年12月31日间首次进行股权激励草案公告的245家A股上市公司作为研究对象,运用事件研究法对上市公司公告股权激励草案前后的超额收益情况进行检验.研究发现:即使不考虑股权激励本身带来的短期市场效应,草案公告日也更可能出现在股价低点,说明管理层会对草案公告的时机进行选择.进一步的研究则表明管理层是利用了自身对于公司季度盈余报告的信息优势来进行草案公告日的选择.     

投资者情绪影响风险—收益关系吗?——来自我国A股市场的检验

传统金融理论认为风险-收益间存在着严格的正向关系,但实证研究表明这种正向关系并非是稳定的,投资者情绪的不同可能对其产生不同的影响,因此,根据所构建的投资者情绪复合指数的大小将样本期分为情绪乐观期和情绪悲观期,分别检验了不同情绪期下我国A股市场中风险-收益间的关系,研究发现即使采用不同的波动率模型得到的分析结果也基本一致,即投资者情绪的不同确实会影响到我国A股市场中的风险-收益关系,且情绪悲观期内风险-收益间存在着正向关系,情绪乐观期内两者之间正向关系的程度有所减弱,甚至出现负向关系.     

基于阶段划分的股市信息冲击的非对称性分析

基于AR-EGARCH-M模型,对1991-2013年上证指数收益率序列的信息冲击非对称性进行分析.首先以年为单位分析了信息冲击的非对称性特征,根据非对称性效应的表现将其划分为6个阶段进一步分析.分析结果显示:A股市场表现出信息不对称性,信息冲击的正负杠杆效应交替出现,但是随着时间的推移,这种不对称性在明显减小.这表明中国股票市场的投机成分不断减少、投资者不断趋于理性,市场有效性水平提高.     

创始人控制、控制链长度与真实盈余管理

从控制链长度的视角出发,去探寻金字塔结构对于家族企业真实盈余管理的影响,有助于进一步丰富对于金字塔结构的认识,具有重要的研究价值。本文利用2012~2016年我国A股市场金字塔持股结构的家族上市公司数据,对控制链长度变化与家族真实盈余管理的关系进行实证检验。研究结论表明:家族企业的控制链长度与真实盈余管理程度显著正相关;而依据最终控制人是否为公司创立者的分组检验结果显示,控制链长度与真实盈余管理的正相关关系,仅在非创始人控制的家族企业样本中成立。在采用倾向得分匹配(PSM)方法,进一步分析发现:与非创始人控制家族企业相比,创始人控制的家族企业的盈余管理程度明显更低。     

中国市场行业内反转收益研究

研究我国A股市场更广泛存在的短期反转收益——月度行业内反转收益.行业内反转收益是传统的非条件反转收益在行业维度上的分解收益.非条件反转被定义为没有加入行业风格的反转策略,它是指单纯的买入基本面输家组合与卖出基本面赢家组合的反转策略.相对于非条件反转策略,行业内反转策略收益表现更加良好,甚至在高流动性,大市值股票样本中仍然能获得显著的α收益.从投资者对公开信息的反应以及订单流不平衡两个角度探究月度行业内反转收益的来源,发现行业内反转主要受到订单流不平衡的驱使,而不是由于投资者对公开信息的过度反应.     

中国上市建筑企业规模经济和范围经济评价——一种随机边界成本函数方法

目前对于企业规模经济和范围经济的研究大多数是在不存在X无效的假设下进行的。即认为企业始终是在它们的有效边界内的,因此对企业规模经济和范围经济的实证研究也都是X有效的前提下的。本文试图采用一种成本非有效的随机边界成本函数,建立广义超越对数成本函数模型对企业规模经济和范围经济进行评价。数据来源于深沪两市建筑业板块25家上市公司2003-2007年的年度报告。研究结果表明:我国上市建筑企业中同时存在着规模不经济和范围不经济,而不存在X无效性假设条件下的估计结果使得规模经济值被提高。     

证券价格长期波动控制系统的最优控制策略

探讨证券价格长期波动控制系统的最优控制问题.建立了在有效市场条件下证券价格长期波动的控制系统模型.为了使证券价格和内在价值按照人们预期的目标变化,探讨了对它们服从的系统采用经典信息结构下的随机最优控制策略问题.设计了使系统的输出跟踪证券内在价值的估计值,同时使调节控制的幅度尽可能小的性能指标,给出了最优控制策略的求解公式和计算过程,并给出了考虑系统性能的计算过程,对相应结果进行了分析.主要结论是:当价值对价格的均衡回归调整不足,或投资者对前期价值的增值预期乐观时,最优控制策略所起的作用在加强;而当价值对价格的均衡回归调整过度,或投资者对前期价值的增值预期悲观时,最优控制策略所起的作用在减弱.这些结果可以为完善证券市场和上市公司的监管提供理论依据     

中国股市价格和波动性的非线性行为实证研究

深沪综合指数的收益率不服从正态分布,收益率是负斜的,呈现胖尾和峰态;其收益率序列均服从有着分形概率分布的持久性时间序列,它们遵循有偏随机游动,市场表现出较强的趋势行为和非周期循环特征,深市非周期循环为4个月,而沪市为6个月,深沪股市月收益率序列则为确定性的混沌序列;而沪深股市的波动性也呈现出一定程度的不对称特征,沪深股市之间还存在着波动性的溢出效应,深市还存在着一定的杠杆效应,而且,沪深股市之间还存在着明显的波动性的溢出效应.     

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。     

基于元胞自动机的股市模拟及分析——投资者心理和股票交易量

建立了描述投资者心理和股票交易量的元胞自动机模型.综合零邻居、Von Neumann和Moore三种邻居形式制定不同的规则,用模糊隶属度函数刻画投资者的选择心理.模拟结果表明:自信程度系数与绝对总交易量之间呈现稳定的"倒U形"结构;信息交流程度对股市活跃程度有影响;投资者数目对市场活跃程度起关键作用.     

媒体信息量异常或有害股票收益

本文借助一个独特的数据样本,运用媒体对股票的剩余关注度模型,实证研究异常媒体信息量与股票收益之间的关系,以期为投资者进行投资决策提供一定的参考和指导。研究发现:异常媒体信息量越大,该股票在下一个月的平均收益率越低,存在媒体效应;由此所构造的零投资组合经CAPM模型、FF三因素模型和Car-hart四因素模型调整后,均能获取显著的超额收益,结果具有稳健性。此外,实证结果还表明媒体效应所带来的超额收益源于媒体信息量异常大的股票组合的显著低收益,本文认为,这种不对称现象产生的原因可能更多的是由投资者情绪导致的股票价格对媒体报道的过度反应,并进而导致较低的期望收益。     

Information-based multi-assets artificial stock market with heterogeneous agents

In this paper, an artificial stock market characterized by heterogeneous and informed agents is presented. The heterogeneous agents are seen as nodes of sparsely connected graphs. The agents trade risky assets and are characterized by sentiments, amount of cash and stocks owned. Agents share information and sentiments by means of interactions determined by graphs. A central market maker (clearing house mechanism) determines the price processes for each stock at the intersection of the demand and supply curves. In this framework, the statistical properties of the univariate and multivariate process of prices and returns are studied. Importantly, concerning univariate price processes, the proposed model is able to reproduce unit root, volatility cluster and fat tails of returns. The multivariate price process exhibits both static and dynamic stylized facts, in particular the presence of static factors and common trends. Static factors are studied making reference to the cross-correlation between returns of different stocks, whereas the common trends are investigated considering the variance–covariance matrix of prices. The proposed approach allows to endogenously reproduce the multivariate stylized facts.     

基于双AR(p)模型的股价分析及其实证研究

在双AR(p)模型的基础上,选取了具有代表性的沪深300指数,并对其部分股市收盘价序列进行了平稳化处理,研究了近期中国股市的股价波动.在双.AR(p)模型严平稳条件下进行了模型诊断,最后通过动态预测得出双AR(p)模型可用于股价预测的结论.     

基于财务指标的股票间关联网络结构特征研究

目前关于股票间关联网络结构特征的研究,主要是基于股票价格时间序列间相关关系构建复杂网络.然而,股价只是衡量股票优劣的外在因素,财务指标更能全面地刻画上市公司的运行情况,反映股票背后的经济实力.因此,以中国74家能源上市公司的财务指标为样本,结合复杂网络理论,构建不同阈值下的股票间关联网络,进行结构特征分析.发现,服务类型的股票在网络中影响较大,社团化趋势显著等.     

基于文本信息考虑投资者情绪的均值回归策略设计——以东方财富股吧发帖文本和A股市场为例

在当前互联网时代下,越来越多的文本信息为人们所认识。借助机器学习等技术工具,目前已能较为便捷地从海量的文本数据中挖掘出与投资者行为、情绪有关的信息。基于此,本研究探讨了利用文本信息刻画投资者情绪,并对仅利用价格信息的均值回归策略进行改进。利用东方财富股吧中发帖内容等文本数据构建投资者情绪指标,结合非理性投资行为的特征,设计新的权重转移方程,得到新的均值回归策略。最后,利用部分沪深300成分股的价格数据和股吧文本数据进行实证检验,结果表明:相比于仅利用价格信息刻画均值回归特征的策略,本研究提出的考虑投资者情绪的策略有更好的收益表现。