当前位置：文档之家 › 中国股票市场“轰动效应”的实证研究

中国股票市场“轰动效应”的实证研究

  • 格式：pdf
  • 大小：4.09 MB
  • 文档页数：4

经济天地中国股票市场“轰动效应”的实证研究荫华中科技大学管理学院汪松树【摘要】本文研究媒体“轰动效应” 对中国股票市场以及对股票市场各 板块的影响。文章通过搜集2009- 2012年连续4年的上市公司媒体报 道，并通过阅读报告主要内容和标 题，手工整理出媒体的负面报道。回 归结果表明，中国股票市场上，媒体 的“轰动效应”存在。上市公司受到的 负面报道越多，其股票收益率越低。 通过比较各板块的轰动效应，我们发 现创业板的轰动效应显著高于主板 和中小板。【关键词】股票市场轰动效应负面 报道—尧弓I言为了吸引受众关注，媒体通常带有 感情色彩，过分渲染，带有倾向性的报 道让社会产生所谓的“轰动效应”。“轰 动效应”是指媒体出于一己私利，不顾 客观事实，盲目迎合受众，以追求爆炸 性、丑闻性以及情绪性效果为终极目 标，旨在引起受众广泛关注的社会现 象。媒体带有倾向性的报道让社会反映 不断扩散，不断得到重复、强调和放大。 加上公众对媒体传播的认知预设，对媒 体的报道不断暗示，是媒体在投资者之 间不断传染，形成强大的舆论环境。根据 Barber and Odean (2008)指出， 由于有限的注意力，投资者仅投资和交 易他们熟悉的股票。媒体的负面报道， 加强了对原有不受了解的股票的宣传， 让他们注意到导致投资者大量的买进 或卖出受到报道的股票。较为明显的例 子就是2011年11月5日乔布斯逝世， 苹果公司的股价出现大幅下挫，当日包 括美国众多高科技企业内的公司股票 价格出现下挫，收益率下降。这是由于 媒体“轰动效应”加强了投资者的注意 力，导致交易量上升，股价波动。另外， “轰动效应”还会影响公司的声誉，通过 影响声誉来影响经理人和投资者的行 为，导致公司的业绩、投资决策和市场 表现出现变化，例如台湾的“馊水油事二、文献综述和研究假设通常媒体效应专注于研究媒体报道与股票收益率之间的关系，但目前媒 体效应研究却侧重于将媒体的倾向性 报道作为研究的考量，并研究“轰动效 应”对于股价和收益率的影响。(―)国外研究。轰动效应在全世界 广泛存在。大量的研究表明，媒体的倾 向性报道对社会有显著的影响。Jensen (1986)认为，媒体服务的大部分需求是 出于对娱乐的需求，而受众对负面事件 的关注，有寻求娱乐信息的因素。Gurun and Butler (2012)当地方媒体报道地方 企业的时候，他们用更少的负面词汇，因为地方企业通过给予广告费使得名 誉得到保留。并且他们发现媒体曲解对 股票市场和社会带来真实的影响。另 外，媒体的倾向性报道会影响公司未来 的股票回报。Ahern and Sosyura (2014)认 为，轰动效应可以增加报纸的销量，为 此，媒体可能牺牲自身信用而达到争取 关注度和娱乐大众的目的。(二)国内研究。国内也有出现对轰 动效应的研究，如，熊艳（2011)等以“霸 王事件”进行案例研究。研究表明，媒体 对事件进行选择性的倾向，使“轰动效 应”不断放大，最终霸王集团经历了- 11%.的非正常平均回报率，同时表现出 显著行业传递。You et al. (2014)将媒体 分为市场主导型和政府主导型，分别研 究负面报道对高管被迫更替的影响，结 果表明市场主导型媒体的负面报道对 高管被迫更替有正面影响，然而政府主 导型媒体却没有此影响旧。此外，市场财政监督 CAIZHENGJIANDU 2015 4 73

件主导型媒体的腔调(Tone)对公司股票表现有很强的关联。Jin et al. (2007)在地方国有企业中受到负面报道越少的，其领导 提拔的可能性越大，因此地方官员有很强的动机掩盖负面媒 体报道。由于负面报道会一方面加深投资者对股票的负面情绪， 最终影响投资者的投资行为(Barber and Odean，2005)，从而导 致交易量的变化，最终导致股票收益率的波动;另外，负面报 道还会影响上市公司的声誉，从而影响投资者的决策导致收 益率的变化。由此，得到以下结论：假设1院上市公司的负面报道越多，其收益率越低。根据先前分析，我们发现中国多层次资本市场的各板块 之间存在不同的效应。根据先前的分析，我们得到：假设2院中国股票市场中，不同板块呈现不同的媒体效 应。三、模型与数据(―)数据来源。本章采用国泰安和CCER数据库A股市 场2009-2012年数据。国泰安新闻媒体数据库中搜索2009- 2012年对中国A股市场上市公司的新闻报道记录，共计 121163条，我们对每只股票报道的新闻数量进行统计，并进 行逐一人工标号，并逐一查看新闻的性质，我们通过阅读新 闻的内容或标题，筛选出负面的报道并进行标号，共获得样 本8443个，公司的其他财务数据我们从CCER数据库中搜 集并整理。(二)变量与模型1. 股票收益率(Return)。关于股票收益率，国内外有许多 学者用不同方法研究。Solomon et al. (2012)采用CRSP数据库 中1998年到2008年共同基金的收益率进行计算。由于美国 本地的媒体对美国之外其他国家的股票报道很少，他们只考 虑美国国内的数据而剔除其他国家的数据信息。国内，饶育 蕾等（2010)通过组建零投资套利模型，Fama三因素模型和 Carhart的四因素模型来进行验证，实证结果表明中国股票市 场也存在媒体效应。而张雅慧等（2011)通过计算累计的超额 收益率和倾向匹配得分证明中国市场上的媒体效应。在此， 我们采用CCER数据库中相对全市场股票超额收益率进行 研究。2. 负面报道(Neg)。Fang and Peress (2009)米用 LexisNexis 数据库计算媒体覆盖率(Media Coverage)，对所有纽交所和随 机挑选出的纳斯达克上市公司的股票进行研究，并找出美国 发行量最大的五种报刊进行研究，他们计算这些报纸发行的 总数作为回归分析的变量。他们通过关键词搜索和手工匹配C AIZHENGJIANDU 经济天地出对应的新闻条数。在对于国内的研究中，醋卫华和李培功 (2012)在研究媒体对公司治理的影响时，采用CNKI中国重要 报纸全文数据库，其中包括《新华每日电讯》、《中国经济时 报》、《中华工商时报》等。本文中，我们通过国泰安新闻媒体 数据库2009-2012年连续4年的新闻数据，通过手工选取负 面报道或负面报道标题进行编号。3.控制变量。本文采用公司规模(Size)，为上市公司总资产 的自然对数;财务杠杆(LEV)为上市公司负债与总资产的比 值；市场价值(T-Q)是公司总市值的自然对数；资产回报率 (ROA)是公司净利润与总资产的比值。变量定义详见表1。表1变量定义变量名称变量描述股票收益率(Return)上市公司股票与大盘之间的超额收益率。负面报道(Neg)新闻媒体对上市公司的负面报道次数。公司规模(Size)上市公司资产的自然对数。资产收益率(ROA)上市公司净利润与总资产的比值。公司价值(T-Q)上市公司市场价值与账面价值的比值。资产负债率(LEV)上市公司债务与总资产的比值。为检验假设1和假设2,本文构建的模型如下院 Retumi=a+p,Neg+p2R〇A+茁3LEV+茁4Size+p5T-Q+e 本文采用SPSS13.0进行回归分析。四、实证结果(―)描述性统计。表2展示的是轰动效应的描述性统 计，我们发现媒体负面报道的平均次数为0.837次，最小值为 0,最大值为180。而在股票超额回报率方面，相对大盘的平均 回报率为0.001，相对本板块的平均回报率为-0.001。表2中国股票市场轰动效应研究的描述性统计NegROASizeLevReturnT-Q样本数843384338433843384338433Minimum000.002-9.210-0.1131.120Maximum1801260.330.500.095250.3Mean0.8370.15417.6321.760.00115.20SD4.3221.24967.341.5790.01815.16表3中国股票市场主板轰动效应的描述性统计MediaROASizeLevReturn1Return2T-Q样本数5480548054805480548054805480Minimum000.002-9.210-0.112-0.1171.120Maximum4921268.130.500.0950.095250.3Mean10.660.01219.3622.100.0010.00112.18SD22.420.06769.321.7830.0170.01713.01从主板的描述性统计来看，我们发现媒体报道的平均次 数为10.66,与全体样本的总报道次数接近。从股票超额回报 率来看，其平均数一样，均为0.001。表4中国股票市场中小板轰动效应的描述性统计74 财政监督 CAIZHENGJIANDU 2015

4经济天地MediaROASizeLevReturn1Return2T-Q样本数2172217221722172217221722172Minimum0-1.1890.00818.86-0.113-0.1182.74Maximum1162.5291.29326.650.0950.093224Mean11.000.0570.34221.280.001-0.00119.52SD17.550.0790.1970.8150.0190.01815.97从中小板的描述性统计来看，我们发现媒体报道的平均 次数为11.00次，与全体样本的总报道次数接近。从股票超额 回报率来看，相对大盘的超额回报率为0.001，而相对本板块 的超额回报率为-0.001。表5中国股票市场创业板轰动效应的描述性统计MediaROASizeLevReturn1Return2T-Q样本数781781781781781781781Minimum0-0.4370.01119.49-0.105-0.1104.33Maximum800.2790.76422.570.0870.089150Mean12.570.0610.17620.75-0.003-0.00424.32SD16.210.0380.1250.5410.0190.01819.65从创业板的描述性统计来看，我们发现媒体报道的平均 次数为12.57次，均高于主板和中小板的平均报道次数，这说 明创业板获得更高的关注度。从股票超额回报率来看，相对 大盘的超额回报率为-0.003,而相对本板块的超额回报率为-0.004,这也明显低于主板和中小板的超额收益率。(二）回归分析1.中国股票市场轰动效应。表6是中国股票市场轰动效 应的回归分析。媒体负面报道次数的系数是-0.041，我们发现 媒体负面报道与超额收益率之间的关系在1%的水平上显著 为负，说明媒体报道次数越多，股票的收益率越低，说明中国 股票市场上存在轰动效应。同时公司规模的系数是0.040,并 在1%.的水平下显著为正，说明公司规模越大，媒体效应越显 著。这与 Chan (2003)和 Gurun and Butler (2012)的研究结果一 致。Chan (2003)发现在负面新闻的轰动效应后，公司股价会出 现强大的漂移。Core et al. (2007)研究媒体报道与高管薪酬之 间的关系，发现媒体负面报道影响高管额外的薪酬。Gurun and Butler (2012)认为媒体倾向性报道对媒体环境和社会带 来显著影响。并且，媒体的负面报道会对公司未来的股票收 益率产生显著的负面影响。表6中国股票市场轰动效应回归分析变量全样本Neg-0.041***ROA0.033LEV-0.501SIZE0.040***T-Q0.095***截距-0.01 1***样本数8433R20.012注院***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平下显著。在国内的研究中，何欣(2012)研究官方媒体与市场谣言对 中国股市的影响。她发现中国证券市场中，绝大多数市场谣言 时有关企业运营能力和资本运作能力的利好谣言；谣言传播 途除了传统媒体平台(包括广播、电视和报纸等)，还有包括互 联网媒体、社交媒体和手机等。另外她发现股价对谣言有剧烈 快速反应，谣言能够引发显著的股票异常收益，其异常收益率 超过5.55%，另外辟谣不能及时消除传谣对股价的冲击。2.中国股票市场各板块轰动效应。同时从表7中，我们还 对大样本进行分类，我们分为主板、中小板和创业板三个子 样本。从各个板块来看，主板、中小板和创业板三个板块中， 股票收益率与媒体负面报道之间存在显著的负相关关系。 分 各版块来看，主板的媒体负面报道系数为-0.042,中小板为- 0.038,创业板为-0.083,其中，主板和创业板是在10%.水平基 础上显著为负;而创业板是在1%.的水平上显著为负。各个板 块相比，创业板的系数相对主板和中小板更大，为-0.083,说 明相对主板和中小板，创业板的媒体效应更为显著。同时，创 业板在1%.的水平下显著为负，在这一方面说明在中国股票 市场的各个板块中都存在轰动效应。表7中国股票市场各板块轰动效应回归分析变量主板中小板创业板Neg-0.042***-0.038*-0.083***ROA-0.0160.038*0.102***LEV0.0030.091**0.007***SIZE0.010-0.030-0.019T-Q0.118***0.116***0.031截距-0.003***0.009-1.121样本数54802392781R20.0220.0170.027注:***、**、*分别表示在1%尧5%和10%水平下显著。(三)稳健性检验。表8是中国股票市场轰动效应的稳健 性检验结果。从全体样本来看，媒体负面报道与股票收益率 呈显著的负相关关系，并在10%水平下显著。实证结果说明 中国股票市场存在轰动效应，媒体负面报道显著降低公司的 股票收益率。表8中国股票市场轰动效应稳定性检验变量全样本Neg-0.019*ROA0.062LEV-0.057SIZE0.062***T-Q0.053***截距-0.016***样本数8433R20.006注：***、**、*分别表示在1%尧5%和10%水平下显著。财政监督 CAIZHENGJIANDU 2015 4

合集下载

中国股市“反向效应”和“动量效应”的实证研究

中国股市“反向效应”和“动量效应”的实证研究

[摘 要]：本文对中国股市的“反向效应”和“动量效应”进行了研究，实证结果显示：中国股市存在显著的短期性“反向效应”和中期性“动量效应”。依据本文的分析，造成中国股市存在这两种效应的基本原因在于：（1）股市存在对上市公司特质性信息的过度反应；（2）股票收益中存在“带头-滞后结构效应”；而这两个基本因素又是内生于中国股市的特质性。

[关键词]：“反向效应” “动量效应” 过度反应 “带头-滞后结构效应” 一、引 言 大量的金融研究文献表明，根据股票收益的过去表现可以对未来短期、中期或长期水平的股票收益变化进行预测。例如Jegadeesh&Lehmann（1990）对美国股票市场所做的分析发现，股票收益在1至6个月的短期水平中会出现逆转现象。Jegadeesh&Titman（1993）则认为，股票收益在3至12个月的中期水平中会出现连续性变化，即平均来讲，过去“表现好的股票”（past winner）的未来收益将会持续超出过去“表现差的股票”（past loser）。DeBondt&Thaler（1985，1987）研究后认为，股票收益在3至5年的长期水平中也会出现逆转现象，即过去长期“表现差的股票”的未来收益一定会优于过去长期“表现好的股票”。

基于这些股票收益变动规律的实证研究结论，形成了两种改进的资产组合投资策略：反向策略（contrarian strategies）和动量策略（momentum strategies）。其中，依据反向策略，投资者应该买进过去“表现差的股票”并卖出过去“表现好的股票”来进行套利；依据动量策略，投资者则应该买进过去“表现好的股票”并卖出过去“表现差的股票”来获取超额收益。按照现代金融理论的看法，如果一国的股票投资者利用反向策略和动量策略可以在本国股市中获得异常性收益，则认为此一国的股市中存在“反向效应”和“动量效应”。 股市中的“反向效应”和“动量效应”可以在除美国股市之外的其他国家股市中得到确认。例如，Ahmet&Nusret（1999）发现在美国之外的其他七个工业化国家的股市中同样存在长期性“反向效应”。Chang等人（1995）证明在日本的股市中存在短期性“反向效应”。Hamed&Ting（2000）在马来西亚股市中也发现了这种短期的“反向效应”。Rouwenhort（1998）在欧盟12国的股市中则检验出了“动量效应”。Hameed&Yuanto（2000）在亚洲6国的股市中也发现了显著性的“动量效应”。Schiereck等人（1999）在对德国股市的经验分析中，则发现存在中期性“动量效应”、短期性和长期性“反向效应”。 按照Fama（1991）的认识，股票收益的可预期性直接违背了股票市场的有效性假说和随机游走原理。因此，研究股市中的各种异常性现象，包括“反向效应”和“动量效应”，不仅仅有利于改进投资者的投资策略、增强投资者的理性行为，还可以用来检验一国股市的有效性并相应提升股市的运行效率。这一点，对于发展历程十分短暂、制度极不规范的中国股市来讲尤其必要。但也正是缘于我国股市的不完善性和可利用数据的有限性，制约了我们对我国股市“反向效应”和“动量效应”的深入性研究，因此国内的相关研究并不丰富。在这方面，王永宏、赵学军（2001）研究了中国深沪两市1993年以前上市的所有股票，实证结果显示，深沪股票市场存在明显的收益反转现象，但没有发现显著的收益惯性策略。周琳杰（2002）则选取深沪两市1995-2000年的股票交易数据，专门考察了中国股市动量策略的赢利性特征。研究发现，在卖空机制存在的假定下，动量组合的形成和持有期限与其收益呈负相关关系；期限为一个月的动量策略的超额收益明显好于其他期限的策略。吴世农、吴超鹏（2003）对1997-2002年我国上海股市342家上市公司发行的A股进行“价格惯性策略”和“赢余惯性策略”的实证研究，结果表明：样本股票价格同样也存在明显的短期性惯性策略。借鉴这些已有研究成果的基础上，本文将利用中国A股股票市场1995-2002的相关样本数据，对中国股市是否存在“反向效应”和“动量效应”进行更深入的实证分析，并进一步探究其形成的深层机理。

中国股票市场动量效应及其影响因素的实证研究的开题报告

中国股票市场动量效应及其影响因素的实证研究的开题报告

中国股票市场动量效应及其影响因素的实证研究的开题报告

研究背景和意义：

动量效应作为金融学领域的一个经典现象，指的是股票价格在短期内具有延续性的趋势，即过去涨幅大的股票在未来也能够继续上涨，而过去跌幅大的股票在未来也能够继续下跌。该效应在国际股市上已经被较为广泛地研究和应用，但在中国股票市场上的研究相对较少，而且研究结果也不尽相同，同时其影响因素也极其复杂，因此对中国股票市场动量效应及其影响因素的实证研究显得十分必要。

研究方法和内容：

本研究将首先选取中国股票市场中市值较大、流通性较好的200只个股作为研究样本，并使用动量策略来检验动量效应在中国股市中的存在性和强度。同时，基于多种回归模型，考察动量效应的影响因素，包括市场流动性、交易成本、行业效应和投资者心理等因素，并分析这些影响因素对动量效应的作用机理。此外，本研究还将引入机器学习算法来对股票价格变动和影响因素进行非线性建模和预测。

预期结果和贡献：

本研究预期将从多个角度和维度对中国股票市场动量效应和影响因素进行实证研究，得出具有一定参考价值的结论，丰富和完善中国股票市场的研究成果，并为投资者和决策者提供重要参考。

中国股市财富效应的实证分析的开题报告

中国股市财富效应的实证分析的开题报告

中国股市财富效应的实证分析的开题报告

一、选题的背景和意义

随着中国经济的高速发展和金融改革的不断深化，中国股市作为重要的金融市场，其影响力日益增强，被视为反映经济发展情况的一个重要指标。同时，随着人们投资理念的不断转变和风险意识的加强，越来越多的人开始投资股市，对中国股市的表现和发展情况产生了广泛关注。

其中，股市财富效应作为衡量股市对于经济和社会的贡献的重要指标，一直备受关注。股市财富效应指根据股价波动变化所形成的财富变化，对经济或社会发展所产生的积极或消极影响的程度。特别是在当前中国股市高速发展的背景下，进一步研究股市财富效应，探讨其实证分析，对于社会和经济的发展具有重要的意义和实际应用价值。

二、研究的目的和内容

目的：本文旨在实证分析中国股市财富效应的情况，探讨其对于经济和社会发展的积极或消极影响。通过对于历史数据的分析，总结和分析中国股市财富效应的变化和趋势，为未来的股市投资和政策调控提供科学的参考和建议。

内容：文章主要涉及以下内容：

1. 研究股市财富效应的相关概念和理论。

2. 通过对于历史数据的分析，总结和分析中国股市财富效应的变化和趋势，以及不同股市变化对于社会和经济的影响。

3. 探讨中国股市财富效应的影响因素，包括经济发展水平、政府宏观政策、投资者心态等因素。

4. 提出针对不同情况下股市财富效应的政策建议，为未来的股市投资和政策调控提供科学的参考。

三、研究方法和步骤

本文将采用以下方法和步骤：

1. 文献综述法。回顾国内外股市财富效应的研究现状，总结和分析已有研究成果，了解相关概念和理论。 2. 统计分析法。通过对于历史数据的分析，采用图表等形式展示中国股市财富效应的变化和趋势，以及不同股市变化对于社会和经济的影响。

3. 影响因素分析法。结合经济发展水平、政府宏观政策、投资者心态等因素，对股市财富效应的影响因素进行探讨。

4. 政策建议法。根据分析结果，提出针对不同情况下股市财富效应的政策建议。

中国A股市场动量效应的实证研究的开题报告

中国A股市场动量效应的实证研究的开题报告

中国A股市场动量效应的实证研究的开题报告

1. 研究背景

中国A股市场作为全球最大且最活跃的股票市场之一，其投资者数量和交易金额已经居于全球首位。众所周知，股票市场中的动量效应是一种普遍存在的现象，它指的是股票价格在较短时间段内的走势往往会对于未来一段时间内的价格走势产生一定的影响，这被视为一种投资策略和交易行为的基础。然而，目前对于中国A股市场的动量效应的研究尚不充分，特别是对于与其他因素的关联性和其各类因素的影响程度的研究还需进一步深入。

2. 研究目的

本研究旨在通过对中国A股市场动量效应的实证研究，探究该市场中动量效应的存在性、规律与影响因素等。研究主要目的如下：

（1）确定中国A股市场是否存在动量效应

（2）分析动量效应与其他因素（如市场情绪、交易量等）之间的关系

（3）探究股票市场中动量效应在不同行业和不同市值股票中的表现情况

（4）考察动量效应对于投资决策的影响

3. 研究方法

本研究将采用实证研究方法，收集并分析中国A股市场的日交易数据。具体步骤包括：

（1）获取中国A股市场日交易数据，并进行数据清洗和处理。主要数据包括股票收益率、交易量、市场情绪等。

（2）通过计算股票价格在较短时间段内的涨跌幅度，确定中国A股市场中是否存在动量效应。

（3）运用网格搜索算法优化机器学习模型，利用支持向量机（SVM）等机器学习算法分析动量效应与其他因素之间的关系。

（4）利用多元回归模型和ANOVA模型，探究动量效应在不同行业和不同市值股票中的表现情况及其对于投资决策的影响。

4. 研究意义 本研究的结果将有助于更深入地理解中国A股市场中的动量效应，并探究其对于投资决策的影响。同时，研究结果还可为投资者及金融机构提供一定的参考和指导，有助于制定更为科学的投资策略。