货币政策公告、信号传递与股市公告溢价效应——来自沪深A股上市公司的证据

基于信号传递的资产定价模型,从理论层面剖析了货币政策公告溢价效应产生的内在机制,并数值模拟出相关变量改变后货币政策公告溢价效应的变化情况;使用2010—2021年沪深A股上市公司的日度数据,实证研究了中国股票市场是否存在公告溢价效应。理论建模和实证分析的结果表明:中国人民银行的货币政策公告确实在A股市场上存在公告溢价效应,且效应随着个股风险系数的提升而加强。另外发现,公告溢价现象产生的根源在于未预期到的货币政策公告向市场释放了一种信号,此种信号传递给投资者带来了不确定性从而需要更大的风险溢价补偿。为防范此类系统性金融风险,建议应当提高中国货币政策公告的前瞻性、透明性和规律性。

股份回购与股价崩盘风险——基于信号传递与企业生命周期的视角

本文以2009年至2020年A股上市公司为样本,实证分析股份回购对股价崩盘风险的影响。研究结果表明,股份回购的实施可以显著降低股价崩盘风险,有效发挥稳定资本市场的积极作用。基于信号传递进行分析,低估值公司、主动回购公司的回购行为对股价崩盘风险的抑制更显著。从企业生命周期来看,成长期企业与成熟期企业的股份回购可以有效降低股价崩盘风险。若企业未成功实施股份回购可能扩大股价崩盘风险,诱发资本市场波动。股份回购通过降低代理成本、提高信息透明度的途径抑制股价崩盘风险。政府决策部门应该警惕虚假股份回购可能引发的不良后果,健全股份回购制度;上市公司应该合理使用股份回购缓解代理问题,改善内外部信息不对称;投资者应该适当解读上市公司股份回购行为,切实保护自身利益。

智能神经网络在时序信号预测上的应用

从 8 0年代开始 ,人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟 ,在信号处理系统中也开始采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析。但由于该理论黑箱模型的特点 ,无法引入先验知识 ,从而预测精度难以提高。针对该问题 ,提出了通过滚动预测的方法 ,并引入了一种智能化的新型神经元模型 ,建立区别于传统的神经网络预测模型 ,达到了较为理想的预测效果。并且以股票价格的预测作为实验模型 ,对该方法进行了验证 ,表明了它的实际应用价值。

上证指数奇异信号统计检测的小波分析

本文采用二阶 B——样条小波函数对上证指数进行了小波变换处理 ;当选取 j=6,c=1时 ,则在 ξ=2 j/ 2 +1/ 8分割下检测出了 1 0个奇异点 ,并对两个典型奇异点的社会和经济背景进行了分析。

股票股利与价值重估:信号、流动性改善还是价格幻觉?

笔者利用沪深交易所2005年开始推行的业绩快报制度分离上市公司盈余信息和股利分配信息,重新研究了A股股票股利的市场反应,并采用信号假设和流动性假设对其内在原因进行了探究。研究结果发现市场在已预期盈余信息的情况下,仍然对股票股利存在正面反应。与以往研究不同的是,本文发现发放股票股利的上市公司在未来二到四个季度仍能保持盈余增长,因此信号假设可以较好地解释股票股利的市场反应;而股票股利虽然能显著提高小额交易者的活跃程度,但大部分流动性指标并没有显著改善,因此流动性假设对A股不太适用。

小波分析在证券分析中的应用

传统股市投资分析中的证券分析方法之一———MACD法 ,利用DIF的移动平均值以确定证券的买卖时机 ,存在着时滞性 ,对非平稳的股市信息分析不能及时、较好地刻画股市的基本变化趋势 .作者根据证券投资理论 ,建立了相应的证券投资分析数学模型 ,根据小波分析多尺度分析能力强的特点 ,利用小波分解提取反映股市基本变化趋势的低频信息 ,改进了传统分析方法 ,建立了改进后的数学模型Ⅲ .该模型求解方便 ,同时与实际模型较好地逼近 ,具有时效性 .此外 ,以路桥建设股票 14 0个交易日的DIF和MACD值作为原始数据 ,用Matlab作为工具进行计算 ,求解模型Ⅲ .结果表明 :与传统分析方法相比 ,从模型Ⅲ中能得到更多的买卖点信息 ,而且价差更大 ,效果显著 。

基于MATLAB的小波分析在股市技术分析中的应用

从理论上建立了股票操作模型 -模型 ,并以小波分析和 Matlab为工具 ,采用coif5和 db4小波对股票进行技术分析 ,所得结果明显高出传统分析方法 。

“维持高价”抑或“积极拆分”?——股价作为信号的视角

本文借鉴Green和Hwang(2009)[12]的计量框架,采用中国上市公司数据实证研究股价信号效应与股价管理之间的内在逻辑。研究发现:(1)因为信息不对称,股价具有信号甄别作用,中国A股市场存在价格联动效应,难以改善信息不对称状况的上市公司会因股价过高倾向于拆分,增强流动性并降低心理偏差;(2)因机构持股能够缓解信息不对称问题,机构持股比例高会降低股价的信号甄别作用;(3)高股价具有信号传递作用,长期高股价样本的联动性显著低于其他高股价股票,高价股的价格风险负载和流动性负载相对较低;(4)机构持股比例高的上市公司更不倾向于拆分股票以降低股价。(5)国有属性会增强股票与其他同价位股票间的联动性,增强股价作为甄别信号的效应。在高价股样本中,国有属性对股价信号甄别效应的影响不显著。研究有助于从信号机制角度丰富资本资产定价和价格联动理论,对中国国有企业混合所有制改革也具有现实意义。

圈钱偏好、非流通股与IPO定价

在传统信号理论基础上,本文建立了一个用于解释股票市场上的圈钱偏好与IPO定价问题的模型。模型主要基于一个新的假设———发行者对从一级和二级市场得到的资金总额具有特定的偏好,并且发行者出于某种考虑将保留一定股份作为非流通股。本文研究了该假设下,如果投资者自始至终无法知道项目的真实价值,而只能根据发行份额和折价程度来判断项目的真实情况时的IPO定价问题。发行者的这种偏好的实际意义,就是通常所说的圈钱偏好。

中国城市土地市场存在“赢者诅咒”吗?

借鉴相关研究成果,构建一个综合性的时间窗口分析模型,利用我国境内房地产上市公司在20个城市购置的205宗土地作为样本,设置前向与后向共八个事件窗口,定量考察土地市场价格信号对股票市场的影响。实证结果表明:土地市场与股票市场是两个高度关联的市场,两个市场之间存在信号传递作用,短期内具有正向冲击效应,地价信号在土地出让后能够在短期内影响股票收益率,形成对股票价格的短期冲击效应;土地出让价格信号对股票市场的影响具有时间上的不对称性,地价信号对于股票收益率的影响主要发生在土地成交之后,股票市场对于土地竞拍以前的信息没有明显响应;土地市场所发现的价格信号是关联市场价格波动的信号源,改变竞价人的预期是市场稳定的关键。

股价信号、项目价值与公司投资行为选择

资本市场和实体经济之间存在密切关系,资本市场资源配置效率决定了股价信号与公司投资的关系。将股价信号、项目价值与公司投资纳入一个统一的框架体系,利用逐步回归方法,对我国长江三角洲地区制造业上市公司资料的实证检验表明,股价信号对公司投资决策有一定的影响,在我国目前信息不对称、市场投机严重等不完全市场的条件下,对公司投资会产生过度的激励。

基于模糊近似支持向量回归的股价预测研究

股价预测是投资策略形成和风险管理模型发展的基础。为了降低股价变化趋势中的噪声信息和投资者关于两种股价预测误差的不同偏好对股价预测的影响,提出了基于信噪比的模糊近似支持向量回归(FPSVR)的股价预测模型。首先构建信噪比输入变量,然后引入模糊隶属度和双边权重测量方法对支持向量回归(SVR)模型进行改进,最后借助沪深300成份股2008至2019年的股票时间序列日数据,按照股市的波动情况将其分为三个阶段(牛市、熊市、震荡市),并建立三个基准模型进行对比分析。研究结果表明:与三个基准模型相比,所提出的股价预测模型的预测误差最低;与原有的SVR模型相比,FPSVR模型可以更好地对处于牛市和震荡市阶段的股票时间序列进行股价预测。

基于小波的股票收盘价分析

论文以上海航空股票157个交易日收盘价作为原始数据,用小波分析理论和Matlab为工具,采用coif5和db4小波对股票进行技术分析,结果表明:与传统分析方法相比,改进后的模型能得到更多的买卖信息,而且价差更大,效果显著,充分显示了小波分析在股市技术分析中的强大生命力。

基于信噪比的KPCA-SVM-KNN算法的股价预测研究

为了降低股价趋势中所含的噪声信息和输入变量的相关性对股价预测的影响,构造信噪比(SNR)特征向量,从而提出基于信噪比的KPCA-SVM-KNN的股价预测模型,并借用国内A股市场的股票价格相关数据进行实证分析,结果表明:1)SNR特征向量的加入可以提高股票分类准确率,进而增加股价预测精度;2)与现有的SVM-KNN算法相比,所提出的KPCA-SVM-KNN算法可以提高股价预测准确度,减少预测误差,从而为决策者的投资决策提供帮助。

“厚此薄彼”还是“一视同仁”--主板公司管理者何以对待不同股价信号

将主板公司的同群公司划分为两类:主板同群公司和创业板同群公司,以此为基础,实证检验主板公司管理者是否会区别对待不同市场层次同群公司的股价信号,以及管理者信息相对地位的影响。研究表明:主板公司的管理者从主板同群公司股价中主要学习到竞争优势和竞争地位信息,从创业板同群公司股价中学习到一定程度的行业条件和成长机会信息;当管理者处于信息相对劣势地位时,主板公司管理者向市场学习的意愿更强。结论说明,随着生产过程和竞争形势变得日趋复杂,即便是大公司的管理者也会向不同来源的信息学习。

专利侵权诉讼如何影响企业市场价值?——A股上市企业数据的实证

近年来,随着专利数量的不断增多,企业卷入专利侵权诉讼的风险也在不断提高。基于信号理论,提出专利侵权诉讼对上市企业公告日股票价格和未来市值的影响机制,以及分析师关注的调节作用,并运用2012—2018年A股上市企业数据进行实证检验。结果发现:(1)专利侵权诉讼对原告企业的公告日股票价格具有正向显著影响,未来市值具有负面影响;(2)专利侵权诉讼对被告企业公告日股票价格和未来市值的影响均不显著;(3)随着分析师关注的增加,专利侵权诉讼对原告企业公告日股票价格的正向影响减小,对被告企业公告日股票价格的负向影响增大。

全面风险管理与股价崩盘风险:基于信息传递和信号效应双重视角的实证分析

全面风险管理是一种新型风险管理模式,在抑制上市公司股价崩盘风险方面的作用逐渐成为学术界关注的焦点。本文基于2008~2021年我国非金融类上市公司数据,实证检验全面风险管理对股价崩盘风险的影响及作用机制。实证结果表明,实施全面风险管理能够有效降低股价崩盘风险,此结论在经过一系列稳健性检验和内生性处理后依然成立;异质性检验发现,实施全面风险管理对处于金融发达地区及股价波动性较大的上市公司的崩盘风险具有更显著的抑制作用;机制分析发现,实施全面风险管理可以通过信息传递、信号效应两种机制有效抑制股价崩盘风险。本研究为全面风险管理对股价崩盘风险的影响提供了经验证据,也为防范系统性金融风险、维护市场稳定提供了政策启示。

资本市场定价对企业并购行为的影响研究——来自中国上市公司的证据

Shleifer&Vishny(2003)和Rhodes-Kropf&Viswanathan(2004)提出的股票过度估值理论认为股价高估的公司更可能发起并购。但该理论成立的前提与中国资本市场的制度环境存在显著差异。本文基于信号理论提出了中国资本市场定价对企业并购行为影响新的解释机制。研究发现:(1)上市公司更愿意在股价低估时发起并购,且在股价低估时,主并公司的市场表现更好,但这种择时行为并没有产生协同效应。(2)当上市公司面临的信息不对称程度越高和融资约束越低时,股价低估对企业并购行为的影响越显著。(3)上市公司的董事和高管倾向于在股价低估时增加其持股比例,并在随后积极发起并购。(4)融资融券制度能够显著提高资本市场的定价效率,从而显著抑制了上市公司的并购活动。上述结果表明,上市公司更愿意在股价低估时通过并购活动提升股票估值水平,并且当公司或个人能够从中套利时,上市公司发起并购的动机就更加强烈。本文的研究为探讨资本市场对实体经济运行的影响提供了新的证据和视角,对于当下中国资本市场和并购重组市场的健康发展具有重要的政策含义。

事与愿违:并购业绩承诺为何加剧股价暴跌风险?

本文分析了并购业绩承诺对于并购方上市公司未来股价暴跌风险的影响。一方面,依据不完全契约理论和信号理论,业绩补偿承诺可能起到降低契约摩擦和信号传递的积极作用,进而降低并购方未来股价暴跌风险;另一方面,基于并购业绩承诺制度的理论缺陷以及我国资本市场中代理冲突的特点,业绩补偿承诺也可能引致代理冲突变异并激发相关利益方的机会主义行为,反而加重股价暴跌风险。本文研究发现,并购业绩承诺使得上市公司未来股价暴跌风险加重,并且关联并购中的业绩承诺对于股价暴跌风险的影响更大,从而支持"代理观"假说。我们进一步检验了标的资产质量不确定性对于业绩承诺是否发挥信号机制的影响,发现无论标的质量不确定性或高或低业绩承诺均无法降低并购方未来股价暴跌风险。我们的研究表明,在我国现行制度背景下的并购业绩承诺制度存在显著的理论设计缺陷,因而未实现保护中小投资者并促进资本市场健康发展的政策初衷。

股价崩盘风险影响公司股份回购决策吗

以2011—2018年沪深A股上市公司为研究样本,实证分析股价崩盘风险对公司股份回购决策的影响机制。研究发现:股价崩盘风险越高,上市公司越可能宣告股份回购;这种显著正向效应只存在于绩效水平高、可持续发展能力强、盈余管理程度低和管理层预期乐观组,说明上市公司面临崩盘风险时通过宣告股份回购向外界传递了真实价值信号;外部市场治理与监督压力促使上市公司采取积极措施应对股价崩盘风险,保护投资者利益。进一步研究发现,财务柔性高和融资约束水平低的公司更有能力增加股份回购强度,维护公司价值。