“超预测”:蕴含动态因果系统的股债相关性研究

文章从因果视角提出了一个新的股债相关性分析和预测框架。首先,考虑到股票和债券之间存在高度复杂的非线性关系且并不满足可分离性,文章采用收敛交叉映射方法进行因果检验。结果表明,股票价格和债券价格存在双向因果关系。文章进一步通过S-map方法量化因果强度,并通过实证分析发现股债因果关系是驱动股债相关性变化的重要因素。在传统股债相关系数预测模型基础上,引入因果强度能够显著提升预测模型的表现,进而提升股票和债券资产配置效率。

管理层展望信息对股票表现的影响

本文使用自然语言处理方法从MD&A展望信息中提取出信息含量指标和信息增量指标。经过实证分析发现,MD&A展望信息含量对股价表现具有显著正向影响,即披露信息含量越高,股票次年收益越高波动越小,这一关系在机构持股比例低、高收益的股票中更加显著。MD&A展望信息增量对股价表现具有显著负向影响,尤其是在低收益股票中表现更加显著。拓展研究发现,MD&A展望信息可以通过影响投资者情绪进而影响股价表现。