基于信息披露文本的上市公司财务困境预测:以中文年报管理层讨论与分析为样本的研究

本文采用文本分析方法研究了中文年报管理层讨论与分析传递的管理层语调能否提供财务困境预测的增量信息、能否提高预测的准确性以及文本内容的信息价值,主要结论为：（1）管理层语调确实为财务困境预测提供了新的信息,能提高财务困境模型的拟合程度和预测能力;（2）管理层语调是对定量财务数据的重要补充,而且这些信息并没有在市场交易价格中得到充分反映;（3）负面语调比净语调具有更高的信息价值;（4）财经文本情感或语调的分析应以基于相关来源财经文本的情感词词典为基础,而直接引入其他领域成熟词典的效果较差。     

突发公共卫生事件下的在线社交媒体公众情绪挖掘

在线社交媒体是突发公共卫生事件中传播信息和表达情感的重要渠道,洞察公众对新闻的情绪反应可以帮助公共卫生部门制定有效的风险沟通策略。本研究应用自然语言处理方法,对在线社交媒体新闻进行内容分类,并识别公众评论所表达的情绪,提出了适用于突发公共卫生事件的在线社交媒体公众情绪挖掘方法。具体而言,本文以新冠疫情为案例,以微博平台为数据载体,分析三个具有代表性的官方媒体微博账号中有关疫情的新闻,识别出了8类内容,包括官方新闻发布、国内疫情进展、情感支持、新冠肺炎诊疗信息等。本文基于普拉切克(Plutchik)情绪框架,通过众包问卷和情绪词典构建了用户评论情绪的判别模型,进一步分析了不同新闻内容在疫情生命周期各阶段(发作期、遏制期、恢复期)对公众情绪的影响。研究发现,通过强调特定类型的风险信息可以调节公众情绪、提高公众风险意识,为风险沟通策略分析提供了实证基础。     

媒体情绪传染与分析师乐观偏差——基于机器学习文本分析方法的经验证据

本文利用2013～2017年上市公司的百度新闻报道作为文本,运用机器学习文本分析方法测算情绪倾向得分,考察了媒体情绪对分析师预测行为的影响及其传染机制与风险后果。研究发现:(1)媒体乐观情绪会显著正向影响分析师盈利预测的乐观偏差度;(2)媒体情绪通过"分析师有限关注"与"投资者情绪"两条路径来影响分析师预测的乐观倾向;(3)分析师乐观情绪和媒体乐观情绪均会加剧股价波动及尾部风险,且分析师乐观情绪是媒体情绪影响股价波动的传导路径;(4)明星分析师与非明星分析师均会受到媒体情绪的感染,前者理性程度相对更高但其行为对股价波动冲击更为明显。本研究对于规范媒体行为,矫正分析师过度乐观偏差,合理引导理性投资具有重要意义。     

基于信息披露文本的上市公司信用风险预警——来自中文年报管理层讨论与分析的经验证据

本文运用文本挖掘技术,对2008-2018年1297家上市公司年报的管理层讨论与分析(MD&A)进行文本分析。从文本质量特征、文本词汇特征和文本语调特征等角度量化计算文本相似度、文本情感值、文本可读性三个维度文本披露指标,采用Logistic模型、决策树模型、支持向量机和神经网络模型四种方法构建上市公司信用风险预警模型,实证检验加入MD&A文本信息披露指标后信用风险预警模型的预测能力。实证结果表明：(1)在加入文本信息披露指标后,信用风险预警模型的预测准确度得到显著提升,多维度文本信息披露指标比单维度文本信息披露指标对信用风险预警模型预测准确度提升效果更优;(2)Logistic回归模型的预测准确度在样本数量较低时要优于决策树、支持向量机与神经网络,随着样本数量的增加,支持向量机和神经网络的预测准确度会明显提升;(3)不同特征的文本信息内容与企业是否发生信用风险均显著相关。本文的研究结论为提高信用风险预警的预测准确性提供了方法和经验证据,对于投资者与相关学者研究市场有效性提供新的研究视角。     

网络媒体过度乐观情绪与上市公司股价崩盘风险

用上市公司网络新闻数据构建了媒体情绪变量,用公司盈余信息估计媒体合理情绪,发现超过合理情绪的媒体过度乐观情绪显著增加了公司未来的股价崩盘风险。这种效应主要是由于网络媒体对正面新闻大量跟风转载,使投资者过度乐观导致的。在垄断型公司中、盈余操纵程度较大的公司中,以及市场情绪乐观时这种效应更加显著。     

池鱼之殃：上市公司社交媒体联结与股价溢出效应——基于中国监管处罚的事件研究

投资者在资本市场社交媒体中的广泛讨论与互动，为上市公司之间创造了一种特殊的社交媒体联结关系，本研究考察了社交媒体联结对公司股价溢出效应的影响.利用2017年6月至2019年12月的A股上市公司监管处罚作为外生冲击，研究发现当上市公司被监管处罚后，短期内受处罚公司的累计超额收益率显著为负，同时与该公司存在社交媒体联结关系的公司的累计超额收益率也显著为负.排除竞争性解释和使用工具变量方法都证明社交媒体联结强度与股价溢出效应之间存在因果关系，同时，进一步分析也表明个人投资者负面情绪的传染效应是其中的重要影响机制.本研究拓展了人们对于数字经济时代社交媒体重要价值的认识，为加强中国资本市场风险管控提供了参考.     

媒体报道、上市公司年报可读性与融资约束

采用文本分析方法，深入考察了上市公司年报可读性与融资约束的关系，并考虑媒体报道这一外部信息的调节效应.研究发现，上市公司的年报可读性越低，其面临的融资约束越高；媒体报道的增多可以弱化年报可读性与融资约束的关系，且媒体报道情绪越正向，其调节作用越显著.进一步分析发现：机构投资者持股比例较高能减弱年报可读性和融资约束的关系；当年报可读性较低时，媒体报道的信息效应更为显著；只有官方媒体和地方媒体的报道数量与正向报道情绪能够显著缓解年报可读性低带来的融资约束；同时，较低的年报可读性是通过提高融资成本路径来加大公司的融资约束，且使得公司未来的融资方式呈现出内部融资增加、外部融资减少的特点.从融资约束角度拓展了关于财务报告文本信息披露质量的研究，并揭示了媒体报道如何有效改善内部信息披露不足的作用机理，为企业如何通过改善内、外部的信息环境来缓解自身的融资困境提供了理论依据.     

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     

企业竞争文化与股价崩盘风险

本文以2010—2017年沪深两市非金融类上市公司为样本,基于上市公司的年报文本,采用文本分析法,构建衡量企业竞争文化的指标,并研究企业竞争文化对于股价崩盘风险的影响。研究结果表明,企业在年报中越强调竞争,股价崩盘风险越大。在采用双重差分法及工具变量法解决可能存在的内生性问题后,结论依然稳健。机制检验发现,企业内部有意识的文化建设及机会主义行为是影响股价崩盘风险的潜在渠道。进一步的研究表明,竞争文化的作用强度受到行业竞争力、员工裁员压力及代理问题的影响。本文不仅从企业文化的微观视角丰富了股价崩盘风险影响因素的研究,为文化金融提供了新的微观经验证据,而且为市场各方洞悉独特的企业文化对金融市场稳定的规制作用提供实证参考。     

股利情绪、股利迎合与股价崩盘风险——基于百度指数平台搜索量的经验证据

通过Python爬取百度指数平台搜索量数据构建投资者现金股利情绪指数和高送转情绪指数，并以此为基础考察A股上市公司的股利迎合行为及其经济后果.研究结果表明，公司现金股利分配和高送转行为均呈现出明显的迎合特征，并且公司对投资者现金股利情绪和高送转情绪的迎合会导致股价崩盘风险上升.本文进一步研究发现，公司在具有融资需求的情况下实施现金股利迎合和高送转迎合的动机强烈，而在大股东存在减持意愿的情况下倾向于实施高送转迎合.本文通过构建大数据股利情绪指数对公司股利迎合行为的相关研究成果进行了有益的拓展，并对优化我国上市公司股利决策以及提高资本市场运行效率具有重要借鉴意义.     

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。     

基于BW模型的A股市场投资者情绪测度研究

投资者情绪因其内在复杂性和动态变化性,使得准确测度尤为困难。本文通过对情绪测度理论方法进行系统分析,结合中国证券市场具体情境,基于BW模型选取市场换手率等6个情绪指标,利用主成分分析法构建以月度为单位的中国证券市场投资者情绪指数。对于部分情绪指标计算公式进行调整和完善以及通过与宏观数据进行正交回归剔除指标中非情绪因素。最后通过与上证综指进行Eyeball分析,发现所构建情绪指数可以准确测度投资者的普遍情绪,从而验证了情绪指数的有效性。     

数智时代工作场域的情绪感染：一个跨层的动态模型

本文构建了一个数智时代工作场域中新的情绪感染模型。随着AI时代的到来，数字媒介工作场域的情绪感染形成构建了新的共同场域，社交机器人的到来对工作场域的情绪感染有何新的影响？研究基于数智时代组织传播的新特征及组织内个体与群体的互动机制，从面对面情绪感染（Emotion Contagion）、人机情绪（Human-Computer emotion）和数字情绪感染（Digital Emotion Contagion）的角度跨层次分析影响工作场域中情绪感染的相关因素，构建了数智时代工作场域情绪感染的跨层次动态模型。     

媒体报道、上市公司年报可读性与融资约束北大核心CSCDCSSCI

采用文本分析方法,深入考察了上市公司年报可读性与融资约束的关系,并考虑媒体报道这一外部信息的调节效应•研究发现,上市公司的年报可读性越低,其面临的融资约束越高;媒体报道的增多可以弱化年报可读性与融资约束的关系,且媒体报道情绪越正向,其调节作用越显著.进一步分析发现:机构投资者持股比例较高能减弱年报可读性和融资约束的关系;当年报可读性较低时,媒体报道的信息效应更为显著;只有官方媒体和地方媒体的报道数量与正向报道情绪能够显著缓解年报可读性低带来的融资约束;同时,较低的年报可读性是通过提高融资成本路径来加大公司的融资约束,且使得公司未来的融资方式呈现出内部融资增加、外部融资减少的特点.从融资约束角度拓展了关于财务报告文本信息披露质量的研究,并揭示了媒体报道如何有效改善内部信息披露不足的作用机理,为企业如何通过改善内、外部的信息环境来缓解自身的融资困境提供了理论依据.     

年报语调与内部人交易:“表里如一”还是“口是心非”?

基于中国A股非金融公司2007～2014年年报语调的文本分析,本文研究了年报语调与年报披露后的内部人交易行为之间的关系。研究发现,年报语调越积极,公司高管在年报公布后一段期间内的卖出股票规模越大,净买入股票规模越小,表明公司高管编制年报时存在"口是心非"的操纵嫌疑。进一步研究发现,年报披露后中期市场表现差、信息透明度低、非国有控股的公司高管交易与年报语调的反向关系分别显著强于年报披露后中期市场表现好、信息透明度高、国有控股的公司;而公司盈余管理程度、交易者职位(是否核心高管)对年报语调与高管交易关系的影响不显著。此外,年报语调越积极,高管亲属卖出股票的规模也越大,但未发现公司重要股东交易与年报语调相关。上述结果表明,中国上市公司年报存在语调管理行为,年报语调成为除会计报表以外另一种可以被内部人管理或操纵的信息。     

中国股市投资者情绪测度指标的优选研究

股市投资者情绪单项测度指标众多、良莠不齐，Baker和Wurgler基于主成分分析构建综合投资者情绪测度指数的方法虽被广泛采用，但其所用指标在选用时具有主观随意性，故需对这些指标进行优选。可构建一套开放式的指标优选方法系统即倒金字塔滤网模型，首先对海选到的指标进行初选，剔除数据不可得不连续的指标，再通过相关性分析剔除无关项、通过聚类分析剔除高度相关项，然后通过主成分分析确定情绪测度维度和指标个数，最终用变异系数法优选出各维度内的最显著指标。然后，用优选后的指标基于主成分分析构建综合情绪测度指数。实证分析发现，不同时段应优选出不同的指标来测度投资者情绪，倒金字塔滤网模型适用于任何时段的指标优选，用优选后的指标构建的优化综合投资者情绪指数OISI比用未经优选的指标构建的CICSI指数可更好地解释中国股市投资者情绪。     

对证券市场投资者情绪的实证研究

投资者情绪是行为金融理论的一个重要内容,根据行为金融理论,人的情绪会影响其投资者决策,进而会影响证券市场的股票收益。本文在国内外已有研究的基础上,对证券市场投资者情绪进行实证研究,构建出了一个包含六个基本成分指标的投资者情绪综合指数来对投资者情绪的测量。     

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.     

我国投资者情绪对股票收益影响——基于面板数据的研究

基于基金的资金流量构造投资者情绪指标,应用面板数据模型对我国投资者情绪与股票收益之间的关系展开研究,结果表明情绪对股票收益具有显著影响,其中乐观情绪的影响高于悲观情绪,而极端情绪在我国市场中具有独特的预测能力。利用行为金融学理论建立合理的情绪指标,可以作为预测市场未来波动的可靠指针,为我国证券投资者及监管者提供决策参考依据。     

情绪指数与市场收益: 纳入中国波指( iVX) 的分析

本文在 Baker 和 Wurgler( 2006, 2007) 研究框架的基础上, 将中国波动率指数( iVX) 作为一个新的情绪代理变量,结合传统的封闭式基金折价率、股票换手率和 IPOs 的数量等变量,运用主成分分析法构建了中国 A 股市场的情绪指数, 并分析了情绪指数与市场收益之间的依赖关系和预测效果． 研究发现,情绪指数与市场收益呈负向关系． 然而,其当期依赖关系并不显著,而情绪指数对其后第三周的市场收益有较显著的负向预测关系． 中国波指的加入能够明显提高这种预测效果; 相反,IPOs 的数量则并不是一个有效的情绪代理变量． 此外, 采用前两个主成分的加权并不比仅采用第一主成分构建情绪指数在市场收益预测方面表现得更好, 甚至表现得更差． 最后,分析了情绪效应的不对称性,发现正情绪指数对未来收益的影响要远远大于负情绪指数．