信息披露与IPO首日回报率

考虑IPO股票长期持有收益对投资者决策的影响，将单期决策的效用函数拓展为多期决策的效用函数，在理性预期模型框架下，以我国新股发行市场微观结构为背景建立理论模型，对信息披露影响IPO首日回报率的微观作用机制提供了一种理论解释。模型表明：信息披露与IPO首日回报率负相关，披露的信息即公共信息降低了二级市场定价对一级市场定价的偏离程度，从而对IPO首日回报率产生负向影响。以2009年6月至2016年11月在深圳主板上市交易的593家IPO公司为样本对模型进行了实证检验，实证结论支持理论模型结论。本文的研究不仅在研究视角、方法上丰富了IPO首日回报率的研究文献，而且可以为监管者提供相关的决策建议。     

投资者情绪、意见分歧与中国股市IPO 之谜

中国股票市场IPO 首日回报高、长期回报低的现象十分突出,传统理性金融理论难以对这两者同时加以解释．文章基于行为金融理论,从二级市场个体投资者情绪与意见分歧相结合的角度,利用账户交易数据中的投资者IPO 首日净买入构建情绪指标对上述现象进行研究,结果表明IPO 首日投资者情绪和意见分歧均对IPO 首日回报有显著为正的解释力,尤其是当意见分歧严重时,投资者情绪的影响更大,同时首日投资者情绪对IPO 长期超额回报有显著为负的影响,但意见分歧却对长期回报没有影响．文章的研究从二级市场个体投资者非理性偏好角度揭示了中国股市“IPO 之谜”产生的根源     

投资者情绪、意见分歧与中国股市IPO之谜

中国股票市场IPO首日回报高、长期回报低的现象十分突出,传统理性金融理论难以对这两者同时加以解释.文章基于行为金融理论,从二级市场个体投资者情绪与意见分歧相结合的角度,利用账户交易数据中的投资者IPO首日净买入构建情绪指标对上述现象进行研究,结果表明IPO首日投资者情绪和意见分歧均对IPO首日回报有显著为正的解释力,尤其是当意见分歧严重时,投资者情绪的影响更大,同时首日投资者情绪对IPO长期超额回报有显著为负的影响,但意见分歧却对长期回报没有影响.文章的研究从二级市场个体投资者非理性偏好角度揭示了中国股市"IPO之谜"产生的根源.     

媒体信息对IPO询价机构的影响研究——基于机构私人信息视角的理论与实证北大核心CSSCI

将媒体公共信息与机构投资者私人信息联系起来,在我国新股发行询价制背景下建立基于贝叶斯信息准则的IPO定价模型,对媒体信息影响机构投资者私人信息、行为决策及其期望初始收益的微观机制给出了理论上的解释。模型分析表明:媒体公共信息与机构投资者私人信息是条件正相关的,私人信息的分布情况将取决于媒体信号的实现值;媒体信息具体通过两种路径影响机构投资者私人信息及其初始收益——激励效应和需求效应;这两种路径分别对期望初始收益产生负面和正面影响,而媒体信息的最终影响将取决于两种路径的相对强弱。采用2009—2014年在A股上市的874个IPO样本进行实证检验,分别验证了模型的两种路径以及两种路径的综合作用,为模型结论提供了较好的实证支持。     

中国老股转让制度提高还是降低了IPO定价效率?——基于投资者行为下的理论与实证分析框架

在假定投资者存在私人信息的情况下,以投资者行为为研究视角,构建了老股转让前后IPO定、抑价模型,研究了老股转让前后投资者行为对IPO定价效率的影响,并进行了比较分析。理论模型和数值分析表明:在两种不同的制度下,散户投资者越乐观,IPO定价效率越低,且散户和机构投资者之间的分歧越大,IPO定价效率也越低;在投资者情绪相同的情况下,老股转让制度降低了IPO抑价,具有更高的定价效率;然而,当老股转让后投资者之间的分歧大于老股转让前分歧时,则可能导致老股转让后的IPO抑价高于老股转让前的IPO抑价,即老股转让后的IPO抑价更高,IPO定价效率更低。论文以我国2009-2012以及2014年IPO数据进行实证研究,初步统计发现,老股转让后的IPO抑价明显高于老股转让前IPO抑价,得到与理论模型恰好相反的结论;实证分析结果表明,老股转让后投资者情绪对IPO抑价影响明显大于老股转让前的,也就是说,由于老股转让制度反而提高了我国投资者的乐观情绪,从而导致了与理论模型预期恰好相反的结果。因此,加强投资者理性培养对于我国IPO市场化改革的成败至关重要。     

个人投资者情绪能预测市场收益率吗

本文首次研究了中国资本市场上个人投资者情绪(包括散户投资者情绪和大户投资者情绪)与市场收益之间的关系.结果显示,市场收益有助于个人投资者情绪指数的预测,个人投资者情绪却无助于市场收益的预测.这是因为,个人投资者情绪对股票流动性有正面影响,但是股票流动性和收益率之间的关系并不明朗,导致个人投资者情绪不能预测市场收益率.中国股市控制权仍然掌握在机构投资者手里,而且机构投资者比个人投资者更有信息优势,投资行为更理性.本文从股票流动性这个新的角度来解释投资者情绪与市场收益之间的关系,实证结果有助于理解机构投资者的情绪比个人投资者的情绪更不易受股市大盘影响的观点.     

投资者关注与IPO首日超额收益——基于双边随机前沿分析的新视角

细分IPO一级市场和二级市场投资者关注指标,从一、二级市场两个维度考察投资者关注对IPO首日超额收益的影响.基于2012年～ 2015年间138只创业板IPO新股样本进行研究,采用双边随机前沿模型的检验结果表明,一级市场上股票发行定价明显偏高,新股定价前一级市场投资者关注加剧了发行价格超出内在价值的程度,由此导致较低的定价效率.隐性市盈率上限的窗口指导抑制了一级市场定价泡沫,从而在一定程度上提高了我国新股发行定价效率.进一步研究发现,一级市场定价泡沫越大的新股在上市首日产生的超额收益越高,同时二级市场投资者关注对IPO首日超额收益也具有显著的正向影响.     

IPO首日限价政策能否抑制投资者“炒新”?

为了遏制新股炒作,沪深交易所于2013年底出台了相关规定将新股上市首日申报价格限制为不超过新股发行价的144%(本文将其界定为"IPO首日限价政策")。本文以2009～2015年1194家中国IPO公司为样本,实证检验了IPO首日限价政策对投资者"炒新"的影响。研究发现:IPO首日限价政策加剧了新股上市初期的炒作,它使新股表现出显著更高的实际首日收益率、连续涨停次数以及实际换手率;IPO首日限价政策也助推了次新股炒作,它显著增加了新股上市后的股价波动率、换手率以及股票定价,导致次新股股价长期居高不下,进而削弱了新股实际首日收益率与未来市场表现之间的负相关关系。拓展性研究还发现,在IPO首日限价政策实施后,具有炒作概念的新股其炒作现象反而更严重;2014年推出的IPO发行定价管制与IPO首日限价政策产生了政策叠加效应,强化了后者的负面影响;此外,IPO首日限价政策还显著增加了新股上市后的股价同步性。综合来看,IPO首日限价政策的实施效果事与愿违,它不仅未能抑制新股炒作,反而对投资者"炒新"产生了"刺激效应",不利于新股价格发现,并降低了股票市场定价效率。本文在理论上丰富了IPO以及交易监管制度经济后果方面的文献,在实践上则为完善IPO监管制度提供了重要启示。     

全流通下我国证券市场IPO抑价——基于深市A股的实证研究

本文以实行全流通发行并上市的国内深市A股为样本,运用多元回归模型对影响IPO抑价的因素进行实证分析,结果表明抑价与上市公司年龄、上市首日换手率,发行前后摊簿市盈率、上市首日市净率和上市首日市场回报率正相关,与中签率和发行价格负相关.     

持股锁定期、信息动量与IPO抑价

基于IPO首日抑价可以产生信息动量效应,进而增加二级市场对新股需求的假设,建立了锁定期与IPO抑价关系模型。对模型的分析表明,当抑价所产生的边际信息动量足够高时,IPO抑价为锁定比例和锁定期的增函数。应用1998至2004年137只实施了锁定规则的IPO数据进行了检验,实证结果支持模型的假设和结论,表明锁定期并未起到传递公司质量信息的作用,抑制二级市场投资者对新股的狂热情绪,或者延长锁定期有可能使其达到这一目的。     

投资者的博彩行为研究——基于盈亏状态和投资者情绪的视角

本文以中国股市2000年1月至2017年9月的数据为样本，实证研究盈亏状态和投资者情绪对股票市场博彩行为的影响。本文首先构造股票博彩指数和资本利得量以及二者的交互项，然后使用Fama-MacBeth回归并分析该交互项系数估计量的统计显著性和经济显著性，结果发现，尽管我国股市投资者总体上表现出博彩偏好，但当投资者处于盈利状态时，投资者会厌恶风险，不愿意冒险买入或继续持有"博彩型"股。本文还构造了投资者情绪指数，并以中位数为界将全样本分为投资者情绪高涨期和低落期，然后通过分组研究发现，投资者情绪对博彩行为有直接和间接两种影响：较之于情绪低落期，投资者在情绪高涨期会更加偏好投资"博彩型"股票；此外，情绪还会通过影响投资者的风险态度进而间接影响投资者对"博彩型"股票的投资决策。     

投资者情绪指标与股票市场——基于扩展卡尔曼滤波方法的研究

基于扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,首次构造出过滤市场噪声的投资者情绪指标,并在此基础上应用向量自回归模型分析我国投资者情绪指标与股票收益、股本规模等因素的经验关系,实证结果表明:(1)扩展卡尔曼滤波方法可以获得一个更加清晰反映投资者情绪的状态变量;(2)情绪的变化量比情绪指标本身具有更强的市场收益预测能力;(3)大规模公司股票的收益对投资者情绪的影响程度高于小规模公司股票,而投资者情绪对小规模公司股票的影响显著高于大规模公司的股票,并且情绪波动能够预测小规模股票的短期收益惯性和跨期收益反转的特征,证明情绪波动是影响资产定价的重要主观因素。     

股市投资者对盈余公告的反应——基于博彩偏好的视角

本文以中国股市2003年第一季度至2018年第一季度的数据为样本,通过构造三种股票博彩指数和使用事件研究法探究了股市投资者对盈余公告的反应。研究发现,博彩偏好会同时从方向相反的两个方向影响股市投资者对盈余公告的反应,即投资者对博彩型股票的青睐虽然提高了投资者对正未预期盈余信息的敏感性,但却减缓了负未预期盈余信息反映到股价中的速度。这种影响对处于亏损状态的投资者、情绪高涨的投资者或散户投资者更为显著。     

个体与机构投资者,谁左右A股股价变化?——基于投资者异质信念的视角

在成熟的资本市场,机构投资者一直都被视作资产定价的主体。但在个体投资者众多的中国证券市场,个体投资者与机构投资者谁左右A股股价的变化?则是人们关注的热点话题。本文从投资者异质信念的视角,构建个体投资者与机构投资者未预期交易量两个异质信念测度指标,对比分析二者与股票收益的相关性。结果表明,个体投资者与机构投资者的异质信念与股票当期收益显著正相关、与未来一期收益显著负相关,但个体投资者异质信念的作用更强;进一步,异质信念对小公司、价值型公司收益的影响更明显;当控制了规模、价值等风险因子,以及不同时间区间和是否可以卖空等市场影响因素后,结论依然成立。表明在现阶段的中国A股市场,个体投资者的异质信念仍是左右股票定价的主要因素。     

个体投资者情绪与股票价格行为的互动关系研究

本文运用情感分析技术，在情感倾向点互信息（SO-PMI）算法的基础上，引入"拉普拉斯修正"和"情绪分类阈值"，提出了一种改进的个体投资者情绪度量的SO-LNPMI算法；基于上证指数股吧的31万条论坛信息，运用格兰杰因果检验方法研究了个体投资者情绪与市场收益率和成交量的互动关系。研究表明：（1）与经典的SO-PMI算法相比，本文提出的SO-LNPMI算法的情感识别精度更高；（2）积极情绪是股票收益率的格兰杰原因，消极情绪对其影响不显著；（3）投资者情绪与成交量存在双向的格兰杰因果关系；（4）当投资者处于积极状态时，会热衷于使用表情符号表达情绪。本文的研究为投资者情绪度量提供了一种新的有效算法，有助于投资者更好的利用网络论坛信息进行投资决策。     

股指期货交易加剧了中国股票市场波动性吗？——基于投资者结构的理论和实证研究

股指期货交易的推出将改变股票市场投资者结构和投资者交易行为,进而对股票市场波动性产生影响。本文首先在假设股票市场存在股指期货交易的条件下,构建理论模型揭示投资者结构和股指期货交易对股票市场波动性的影响机理,并据此对中国股票市场在沪深300股指期货推出后的波动性变化进行理论预测;然后以2007-2016年期间的沪深300指数和投资者结构数据为样本,运用GARCH类模型对理论模型预测结果进行实证检验。研究发现,在股票市场存在股指期货交易的条件下,机构投资者比例和一般机构投资者比例对股票市场波动性的影响随机构投资者与个人投资者所占市场份额的比例关系不同而呈现出不同的特征;套利交易者比例增加、投机交易者比例减少都将降低股票市场波动性;沪深300股指期货推出显著降低了中国股票市场波动性,机构投资者比例增加将强化沪深300股指期货交易对中国股票市场波动性的减弱效应;中国证券监管部门可以通过鼓励股指期货产品开发和完善股指期货交易制度强化中国股票市场稳定性。     

基于投资者情绪的投资组合模型研究

本文在假设投资者风险厌恶、且其风险厌恶程度受其情绪影响的条件下,以投资者效用最大化为决策目标,建立基于投资者情绪的投资组合模型从理论上研究投资者情绪对投资组合结构及其收益-风险关系的影响。研究结果表明,当投资者过度乐观时,其将通过银行借贷融资等方式购买超额风险资产;当投资者情绪处于相对理性状态时,其将合理分配无风险资产和风险资产的投资比例;当投资者情绪处于悲观状态时,其将卖空风险资产。当投资者情绪处于过度乐观和相对理性状态时,投资组合预期超额收益与风险正相关;当投资者情绪处于悲观状态时,投资组合预期超额收益与风险负相关。论文研究结果修正了前人的相关研究结论,是对传统投资组合理论的深化和发展。     

投资者情绪生成机理的研究

基于标准金融理论与行为金融理论相结合的思想,力图刻画投资者情绪的生成机理。以引起投资者情绪变化的货币环境、市场收益、市场波动、相关资产收益等因素为起点,引入市场投资价值、市场预期两个中间变量,建立了包含直接和间接影响两类路径的投资者情绪生成概念模型。使用中国股市2014年7月1日至2017年3月31日间的667组日度数据,在VAR建模的基础上开展实证研究。实证结果表明市场收益对投资者情绪具有直接的正向影响,市场波动和相关资产收益两因素基于市场预期中介变量间接负向作用于投资者情绪,而修正后引入的经济周期波动变量可以基于市场投资价值中介变量对投资者情绪产生正向影响,并进一步发现了市场收益、市场投资价值与投资者情绪之间存在正反馈强化过程。研究揭示出了投资者情绪生成的影响因素体系及其实现路径,将该领域研究深入到机理分析层面,并从一个侧面佐证了中国股市过度投机行为的存在。     

投资者关注能提高市场波动率预测精度吗？——基于中国股票市场高频数据的实证研究

本文选取百度网络搜索数据，构建了新的投资者关注指标；以上证指数和深证成指高频数据为研究样本，研究了不同的投资者关注水平与市场波动率之间的领先滞后关系；之后，本文将投资者关注因子纳入到ARMA类和HAR类模型，建立了新的投资者关注波动率预测模型；通过与传统模型的样本外预测比较，重点研究了投资者关注能否提高市场波动率预测精度这一问题。本文实证结果表明，投资者关注不仅可以提高现有波动率预测模型的样本内拟合能力，而且在投资者高关注时期，投资者关注可以显著且稳健的提高波动模型的样本外预测能力。这说明，投资者关注具有对股票市场的解释能力及更强的预测能力。此外，本文的研究结论还具有一定的应用价值：对个人和机构投资者来说，可以"先人一步"的把握市场发展趋势，增加获利机会；对监管部门而言，可以强化市场监管绩效，加快形成完备有效的股票交易市场。