利益冲突对分析师盈利预测的影响

选取2007-2009年度分析师对于上市公司每股收益的盈利预测数据,衡量预测误差的影响因素,重点考察分析师与基金经理的利益冲突对其的影响。采用多元线性回归模型及二元选择Logit模型,发现基金重仓股的盈利预测误差高于其他股票,但是误差来源并非来自于乐观倾向,而是来自其悲观倾向。分析师和基金经理之间的利益冲突对其盈利预测的影响不是很大。分析师对于盈利突变的情况难以把握是造成预测偏差的重要影响因素。     

影响IPO公司自愿披露盈利预测信息的因素分析

首发新股时的相关信息披露是一个重要问题,其中的盈利预测又是众多投资者关注的焦点,而在我国IPO公司中有过半数的公司不愿意披露其盈利预测信息.针对这一现象,采用Logistic回归模型分析了影响IPO公司自愿披露盈利预测信息的因素.     

中国创业板投资者情绪波动特征以及影响因素研究

创业板是科技创新类企业资本运作的重要平台,已经成为我国创业创新型企业聚集地。研究以创业板投资者情绪为研究对象,利用问卷形式调查宏观层面、市场层面和公司层面各因素对创业板投资者情绪的影响效应以及创业板投资者情绪的波动特征,结果显示投资者在面对充满不确定性的科创类企业时,公司并购重组、股东增持减持、市场波动、滞后二期市场收益以及政策因素能显著影响投资者情绪,且情绪波动存在明显的非对称效应,更容易受到"好"消息的影响。     

投资者情绪与不同规模股市收益的交互影响——基于SVAR模型的实证研究

投资者是股票市场的重要参与者,我国市场中非机构投资者占比高达90%,投资者情绪对股票市场起到重要影响.投资者情绪影响投资者决策,进而影响股市收益,股市又对投资者情绪产生刺激.文章基于日度数据构造投资者情绪指标,运用结构向量自回归(SVAR)模型对我国投资者情绪与大中小盘不同规模股市收益之间的关系进行研究.结果表明,投资者情绪与不同规模股市收益之间交互影响.股市收益对投资者情绪的影响存在时滞效应,但当投资者情绪受到影响,则反过来在当期显著地影响股市收益.同时,投资者情绪对不同规模股市收益的影响存在差异性,中小盘股指收益受到投资者情绪的影响程度大于大盘.     

基于主成分分析的中国股市复合情绪指数的构建

从投资者情绪源指标监控体系中筛选出申万微利股指数、申万高市盈率指数、申万高市净率指数、新财富最佳分析师指数、每周基金账户开户数、每周IPO(initial public offering)数量6个指标,同时控制经济基本面因素的影响,应用主成分分析法构建中国股市的复合情绪指数。合理性检验、稳健性检验和预测能力检验的结果表明,该复合情绪指数能够较为准确地表征中国股市投资者情绪。     

对证券分析师荐股评级调整价值的经验研究

以我国12家主要券商研究机构的证券分析师推荐报告为样本，基于2000-2004年的沪深A股市场的全部股票价格与交易量数据库，采用三种不同的市场超额收益率模型和事件研究法，研究了我国证券分析师评级调整前后累积超额收益率、股票价格和交易量之间的经验关系，发现证券分析师增加到买人、增加到卖出、从买人中剔除评级调整对于投资者来说具有参考价值，但从卖出中剔除对于投资者不具备参考价值，证券分析师在作出从卖出中剔除评级调整时，对公司未来的盈利能力存在系统性乐观主义，研究结果为我国投资者正确使用证券分析师推荐报告提供了参考依据．     

投资者情绪与上证股票市场收益的实证研究

利用较新的数据,研究了投资者情绪对中国股票市场收益的影响,选择换手率和封闭式基金折价作为间接的投资者情绪指标,并利用主成分分析构造出一个综合的投资者情绪的替代变量。利用回归分析方法,研究了情绪对股票收益的影响：当期的情绪与收益显著正相关,但是没有预测能力。利用向量自回归的方法,研究了投资者情绪与股票收益的相互关系,并采用Granger因果检验进行了深入的研究。最后将样本期分为股改前与股改后,研究发现投资者情绪与股票收益在股改前显著正相关,股改后相关性却不再显著。     

经济新常态下相机抉择的财政政策效果研究——基于市场情绪波动性的视角

选择城镇投资环比增长率、财政支出累计增长率、财政支出与广义货币供应量同比增长率比值这3个变量并收集到相关数据,建立GARCH、TGARCH模型,重点研究财政政策在实施的过程中市场情绪波动对投资行为产生的影响,从而进一步分析在经济新常态下财政政策的实施效果.结果显示,财政政策的实施对私人投资产生了挤出效应,但挤出的空间有限;财政政策与货币政策同时实施,产生协同作用,如果加大财政政策的实施力度,反而刺激了投资的增加.政策实施过程中,市场情绪对投资行为的波动影响是持久的,这种影响的效果随时间的推移逐渐减弱,对未来的预测有重要参考意义.当不利消息影响市场情绪时,财政政策的实施使这种负面因素对投资波动的冲击变小;经济步入新常态以后,由于经济发展速度的减缓,投资者的行为趋于谨慎.     

上市公司盈余预测影响因素的实证分析

一直以来,中国企业IPO盈利预测信息披露行为受到信息不对称原理的作用,存在一定的不确定性。上市公司会计信息披露中,IPO盈余预测信息披露是一个重要环节。上市公司监管部门一直关注这一机制,保证其向潜在投资者传递企业信息的可靠性。因为盈利预测值也是IPO定价的重要依据之一,所以可靠披露IPO盈利预测信息对中国证券市场可持续发展十分有益。本文以2001至2004年70家沪市IPO股的披露盈利预测信息为预测样本,重点对中国去企业IPO盈利预测影响因素及其预测结果的可靠程度进行了实证分析。     

情绪传染、个股波动与股价同步性——来自基金重仓股的经验证据

基于基金重仓股背后的委托代理投资关系,采用开放式基金流量数据建立情绪传染指标,分别从个股层面和市场层面,考察基金投资过程中的情绪传染对重仓股个股波动和股价同步性产生的影响.研究发现,情绪传染对重仓股个股波动存在显著影响,无论乐观还是悲观情绪传染,均对重仓股波动具有推动促进作用;进一步研究发现,基金投资中的情绪传染同样会使重仓股的股价同步性显著增强.从基金投资中不同主体间存在情绪传染的崭新视角解释市场异象,有助于补充行为资产定价理论研究,所得结论可为投资者、基金公司及市场监管部门提供一定参考.     

中国投资者多角度舆情分析及其在股市预测中的作用

股市中存在与投资者舆情有关的非理性现象，舆情与股市关系的量化研究对发掘股市规律和辅助投资预测具有重要意义.本文基于论坛中的投资者发言，创新性地建立CNN-TLDA混合模型对舆情进行多角度量化分析，从积极度和关注主题两方面探究投资者舆情和股市的相互影响关系，并基于长短时记忆(LSTM)网络对舆情在股市预测中的作用进行探讨.研究表明:中国股市投资者普遍悲观，投资者乐观度和关注主题都与股市高度相关.多角度舆情分析使预测误差下降至41%.研究成果能够辅助投资者的投资决策，也能为股市中个体投资者舆情的分析与利用提供科学参考.     

基于投资者信念及神经元网络的指数预测

分析了金融学的新发展对短期定量预测技术的理论支持，基于用神经元网络预测选择变量困难的问题，提出了在价格和交易量趋势中挖掘投资者信念作为预测依据的新思路，并用上证30指数进行了预测检验，结果显示挖掘投资者信念和神经元网络结合能够产生预测能力。     

股票收益率与投资者情绪动态关系的实证研究

利用主成分方法构建投资者情绪指标,并建立SVAR模型通过脉冲响应函数对投资者情绪与股票收益率的动态关系进行深入分析中发现：投资者情绪与股票收益存在相互影响;股票收益的上升对投资者情绪有持久的正面影响;投资者情绪正面冲击对短期市场收益有正面影响．对中长期市场收益则产生负面影响;投资者情绪的变化冲击还会引起更强烈的收益波动。     

投资者过度自信下上市公司并购行为研究

我国资本市场发展不成熟,投资者非理性普遍存在.为探究投资者情绪对上市公司并购绩效的影响,利用沪深两市2007—2012年间上市公司发生的并购事件,将投资者与管理者非理性纳入同一框架,对投资者情绪、管理者过度自信与并购绩效的关系进行了实证检验.研究发现,投资者情绪对并购绩效具有"恶化效应",且投资者情绪影响并购绩效存在"管理者过度自信的中介效应".     

基于投资者情绪的行为资产定价模型

沿用DHS模型研究框架建立了基于投资者情绪的资产定价模型,分析了投资者情绪对资产定价的影响,并利用该模型解释证券市场中的过度反应和过度波动等异常现象.论证了投资者情绪对长期市场收益具有反向影响,并且情绪交易者的存在导致短期资产价格波动变大.     

基于情绪指标的投资策略盈利性考察

基于新的投资者情绪变量,对中国股市相对强势策略的收益进行深入考察。通过构建的两个投资者情绪测度,可以使得在构建投资组合时,利用投资者情绪信息,进一步把常见的投资组合（赢家输家组合）分解为高情绪和低情绪组合。研究发现,投资者情绪可以更好预测未来的资产收益,随着这种信息的引入,投资组合的赢利性得到进一步的显著提高。论文扩展了国内基于相对强势策略收益的研究。     

股市情感词典自动构建与优化

为了更好地挖掘投资者情绪,解决在股市文本情绪分析过程中,现有情感词典构建方法自动化程度低、行业特异性不足和精确度不足等问题。在构建基本情感词典的基础上,Word2vec对自动添加的高频情感词语进行极性判断与赋值,并将情感词典构建改为优化问题,采用改进模拟退火算法对情感词典的词语分值进行优化,提高股市情感词典性能。实验结果表明:该方法所构建的股市情感词典可以有效识别股市文本情绪,提升文本覆盖率,具有更强的行业特异性,提升情绪分析准确性,可更好用于投资者情绪相关研究。     

投资者情绪指数研究综述

对国内外学者在投资者情绪指数方面的研究工作进行了研究梳理，把它们划分为两类：一是通过直接调查投资者的情绪而得到直接指数；另一类是通过获取客观数据整理后，间接反映投资者的心理变化的间接指数。最后指出目前关于我国投资者情绪指数研究的不足和将来对投资者情绪需要研究的几个方面。     

基于投资者情绪的认知风险和认知收益

将投资者的情绪纳入到证券投资的风险度量,提出了两种基于行为金融的认知风险度量方法,并建立了基于投资者情绪的认知收益模型,研究了认知风险和认知收益之间的关系。研究结果表明：投资者的认知风险和认知收益都与投资者的情绪有关并且两者呈现负相关关系,与标准金融理论中风险和收益的正相关关系相反。     

空间交互视角下投资者情绪对股价的影响

从地理距离和利用消耗系数衡量的经济距离两个方面构建空间权重矩阵反映空间交互作用,从股票空间交互视角应用空间计量模型研究投资者情绪对股票价格的影响效应.研究发现,金融市场股票间存在显著空间交互作用,且空间交互作用对经济距离的敏感程度高于地理距离.在解释投资者情绪对股票价格的影响效应方面空间截面回归模型优于传统截面回归模型.研究结论提醒投资者在对资产进行定价和制定交易决策的过程中,必须充分认识潜在的空间交互作用.