基于投资者情绪的资产定价理论及实证研究

构建了基于投资者情绪的资产定价理论模型,并利用实证研究方法对该理论模型进行了实证检验。采用主成分分析方法,构造投资者情绪综合指数CSI;在Carhart提出的四因子资产定价模型基础上加入情绪因子CSI,证明了小市值规模和成长性公司股票更容易受情绪交易活动特征影响;证明了加入投资者情绪因子以后,情绪资产定价模型理论和实证可靠性;验证了投资者情绪理论核心假设:即投资者情绪风险因子是资本资产定价模型的风险因子,需要对受投资者情绪影响股票补偿额外情绪风险溢价,投资者情绪因子是影响资产定价重要因素。     

分析师跟踪何以影响并购绩效?——基于有调节的中介效应识别

本文以2010—2017年A股市场发生并购的上市公司为研究对象、2010—2020年为并购绩效的时间区间，通过构建有调节的中介效应模型，实证研究分析师跟踪对并购绩效的影响，并揭示股票错误定价在其中所发挥的中介效应和投资者情绪的调节作用。研究结果表明，相较于没有分析师跟踪的情境，有分析师跟踪的主并公司并购绩效更差，而且股票错误定价在其中起到不完全中介作用。此外，研究还发现投资者情绪对分析师跟踪与股票错误定价具有正向调节关系，即前半路径存在有调节的中介效应。     

资本资产定价模型在我国上海A股市场的简单实证

概述了资本资产定价模型的基本原理,运用上海A股市场近期的数据对资本资产定价模型在上海A股市场的应用进行实证研究,首先采用单指数模型估计了个股的β系数,然后利用BJS方法和对CAPM进行横截面模型的回归分析.研究表明上海A股市场与CAPM理论不相符合.     

投资者过度自信与资产定价的关系 ——基于社交网络环境下

金融市场中投资者基于获得的信息进行决策,其信息异质性和对待信息的态度差异性,均会影响投资者的行为,进而影响资产的定价.社交网络是投资者获取外部信息的重要渠道,投资者的过度自信程度影响投资者对待信息的态度,两者对于资产定价过程显然存在影响.建立的经济模型考虑了理性投资者和过度自信投资者,他们可以通过社交网络获取信息,在理性预期和金融市场微观结构理论框架下,研究了社交网络环境下投资者过度自信对资产定价的影响.通过建立信息博弈模型,发现市场存在理性预期均衡,且均衡状态下市场有效性、资本成本、流动性等要素与投资者的类型、社交网络均存在联系.     

交叉上市、股票发行定价与市场溢出效应

交叉上市会影响原上市地股票价格,产生所谓的溢出效应。对我国先 H股后A股和先 A股后 H股两种交叉上市路径的企业进行实证研究后发现,两种交叉上市路径在招股公告日和交叉上市日前后,对原市场均产生了明显的波动溢出效应。其中,招股公告日效应主要表现为负向效应,交叉上市日效应则表现为正向效应。进一步的实证研究发现,先H股后A股上市公司对H股所产生的溢出效应,主要是受A股市场高发行溢价率和A股股票高收益预期的影响,而先A股后 H股上市公司对A股市场产生的溢出效应,可能源于市场发达程度差异,以及由此所产生的对上市公司治理效率、信息披露、监管和投资者保护等方面的改善预期。     

国际投资者情绪的信息溢出机制——基于网络搜索指数的研究

研究国际投资者情绪在全球股票市场上的溢出效应,对于投资者更好地理解资本市场的网络结构以及有效规避投资风险具有重要的理论和实践意义.利用Diebold信息溢出模型对投资者情绪的全球信息溢出机制进行检验,研究结果发现:全球股市投资者情绪的联动性较高,欧美股票市场是全球情绪传染的主要对外溢出来源;投资者情绪的传染具有显著的非对称性,高涨情绪的信息溢出效应要明显高于低迷情绪的信息溢出效应;中国A股除了在2007年和2015年两次牛市后期表现出较明显的净对外溢出,其他时间均表现出明显的接受溢出状态,说明中国A股的对外影响力还不能与其规模相匹配.因此,应在建立有效的金融防火墙的基础上,加大A股的开放程度、引入更多的国际投资者,逐步扩大A股在全球的影响力.     

股市流动性综合指标构建与流动性溢价检验——基于A股高频数据的实证研究

对流动性溢价的检验是资产定价理论和实证研究关注的重要问题。已有文献对A股流动性的测度比较单一,影响了结论的可靠性。基于2007年1月至2016年12月A股高频交易数据,使用主成分分析方法,可构造一种新的流动性综合指标来检验流动性对股票收益率的影响。分组分析和回归分析的结果显示,A股市场存在流动性溢价效应,支持流动性溢价理论。同时,基于该流动性综合指标所建立的流动性风险因子模型对投资组合超额收益率的解释能力优于传统定价模型。研究结果也表明,换手率更多反映的是股市投机气氛,并不适合做流动性的代理指标。     

资产增长效应与市场有效性——基于风险因素的实证分析

以1998年至2015中国A股上市公司为研究对象,考察了Fama-French五因子模型对资产增长效应的解释能力。研究发现,投资增长风险因子对组合收益率的分布有显著影响,Fama-French五因子模型可以解释资产增长效应。除了市值规模因子和投资增长因子外,其他因子对股票横截面收益的预测能力并不显著。基于此,探讨影响资产价格变动的风险因子,并建立适当的资产定价模型,有利于改善中国股市的资源配置功能。     

资产定价的信息弯曲效应——基于内部人减持的经验证据

由于所拥有信息的类型和数量存在差异，交易主体间的投资逻辑表现为异质性，导致资产定价偏差，因此即使是内部人交易，也并不能够总是获得超额收益。基于2006—2020年中国上市公司内部人减持数据，研究内部人交易过程中的资产定价偏差——信息弯曲效应。将内部信息细分为决策信息和经营信息两种类型，在此基础上研究发现，资产定价过程存在信息弯曲效应。即内部经营信息会产生负向资产定价偏差，而决策信息则具有正向的纠正作用；资产定价的信息弯曲效应，受环境不确定性、信息透明度和机构投资者持股比例等因素的显著影响；短期内外部投资者对内部人减持行为反应强烈，但长期来看这种由内而外的定价偏差会被纠正。研究结论在理论方面从内部信息的视角考察资产定价机制，丰富了资产定价的研究框架；在实践方面从定价偏差的科学角度解释了内部人减持异象，能够为提高资本市场信息效率提供重要的理论依据和数据支持。     

A股市场冲击下的交易量与收益率特征研究

本文基于高频跳跃非参数识别框架,结合我国证券市场投资者情绪及市场环境,对上证A股市场冲击下的交易量与收益率特征进行研究,从更为微观的角度揭示信息快速融入过程中投资者的反应及市场交易状态和影响因素。研究发现,我国A股市场在市场冲击发生时往往伴随着交易量的大幅增加,冲击发生后交易量存在迅速下降的过程;利好、利空的市场冲击对市场交易量、收益率存在非对称影响,整体来说,投资者对利空消息更敏感,但在不同的市场情绪下投资者对市场冲击存在非理性反应,牛市时投资者倾向于对利空消息反应不足,而在熊市时倾向于对利好消息反应不足。     

投资者情绪与股票收益：牛熊市对比及中美比较

选择央视看盘BSI指数、封闭式基金折溢价律及消费者信心指数作为投资者情绪的度量指标,采用回归分析、向量自回归模型、脉冲响应函数等方法对比中国股票市场处于牛市与熊市时投资者情绪与上证综指收益率相互影响的不同,并比较中国与美国股票市场中投资者情绪对股票市场收益的影响程度。实证结果表明：中国股市中投资者情绪对股票收益的影响牛市小于熊市;投资者情绪对股票市场收益的影响程度中国股市大于美国股市。     

投资者情绪、管理者过度乐观与“IPO之谜”

文章将投资者行为拓展为两个维度,即机构投资者理性情绪与个人投资者非理性情绪,以中国2009-2014年沪深两市上市的IPO公司数据为样本,研究投资者中的理性因素和非理性因素对IPO定价和管理者过度乐观情绪的影响及其产生的经济后果,实证结果发现：机构投资者理性情绪越高,IPO公司超募水平越低,个人投资者非理性情绪对IPO首日溢价率有显著的正向影响;机构投资者理性情绪和个人投资者非理性情绪都能够塑造IPO公司管理者的过度乐观情绪,机构投资者理性情绪对IPO公司管理者过度乐观水平有显著的负向影响,而个人投资者非理性情绪越高涨,IPO公司管理者越会过度乐观;当IPO公司高超募、现金流充足时,IPO公司管理者的过度乐观能够加剧公司过度投资等非效率投资行为,损害了公司的整体绩效表现;当IPO公司低超募、现金流不足时,IPO公司管理者的过度乐观能够缓解因资金缺乏引起的投资不足,有助于从整体上改善公司的绩效水平;当IPO公司低超募、现金流不足时,存在着个人投资者非理性情绪影响IPO公司整体绩效表现的管理者过度乐观的中介效应。研究结果对中国股市存在的"IPO之谜"现象具有一定的解释力,对市场监管政策的制定和IPO公司管理层投融资决策的制定有一定的借鉴意义。     

我国投资者情绪波动性与股市收益

以《股市动态分析周刊》好淡指数做为我国投资者情绪指数,运用GARCH模型,对我国投资者情绪波动性和股市收益关系进行实证分析。结果表明：我国投资者情绪指数存在ARCH效应,且对股市收益具有“溢出效应”;投资者情绪指数未来预期的时间长度应以月度为宜。     

央行沟通能否有效应对突发事件“大考”

研究重大突发事件下央行沟通平抑股市波动的有效性及作用机制。研究三次突发事件下央行沟通的政策效应,结论表明2020年新冠疫情时期央行沟通平抑股市波动的政策效果最好,不同时期下的时变研究也表明央行沟通能在短期内稳定股市波动,但中长期效应并不明显甚至可能加剧市场波动;中介效应回归结果表明投资者情绪是央行沟通与股市波动之间的重要传导渠道;央行沟通、投资者情绪与股市波动之间存在动态时变关系,央行沟通能够有效调节投资者情绪,投资者情绪与股市波动之间呈现明显正向效应。     

投资者情绪与股票收益的实证分析——基于上证投资者情绪综合指数

投资者作为资本市场的主体,其投资情绪的变化往往会对投资结果及整个交易市场产生重要影响,而如何客观合理地度量投资者情绪则成为实际研究中的重难点。考虑到以往使用单个指标作为投资者情绪代理变量容易导致代理有偏和信息不足等问题,抛弃单指标度量方法而选用多维度指标来,并利用因子分析方法构建了第一只上证投资者情绪综合指数(SSMISI),并在该指数的基础上考察了投资情绪指数与股票收益间的内在作用机制。     

理性与非理性:证券市场投资者行为分析

投资者是证券市场的经济行为体,从心理预期到理性预期,从理性特征到非理性特征,对投资者行为理论的研究由来已久.投资者行为对证券市场的价格决定和波动性均具有影响.     

A股价格波动真的非平稳？ ——大数据背景下个股数据的全样本实证

传统研究对股票市场平稳性分析中大多采用市场指数抽样方式,分析方法和数据采样的差异一定程度上解析了现有研究结论中的不一致性。从市场指数构建原理入手可探究抽样分析的局限,作为系列个股的加权值,市场指数无法精确刻画市场所有个股的波动情况。实证时采用A股市场所有个股数据开展全样本分析,这更符合大数据分析理念,统计出个股分析结果继而对A股市场波动进行判定将更加系统和可靠。在不考虑结构突变的情形下,分别计算出ADF检验、KPSS检验和PP检验三种方法的结果;全样本分析结果表明A股市场年度股价数据更多地呈现出平稳性特点,而且,个股数据检验结果与市场指数检验结果存在显著差异。     

投资者情绪和上证综指关系的实证研究

投资者情绪是反映投资者的未来投资意愿或预期的市场人气指标,文章选择了央视看市投资者情绪调查数据作为投资者情绪指标的依据,分析投资者情绪指标和上证综指之间的关系。研究表明投资者情绪和上证综指有非常直观的联系和比较一致的运行趋势,有较强的相关性。投资者情绪指标为我们提供了分析投资者心理与行为模式的工具,监管部门也可以通过调节和引导投资者情绪来调控市场。