证券研究报告是证券市场发展和成熟过程中的产物。在资本市场中,分析师处于资金的需求端和供给端之间,他们用相对专业的金融知识和直接对企业进行调研的信息优势,第一时间了解到企业的财务和运行状况,并整理成研究报告的形式,向投资者们提供相关证券的价值信息。这个过程提高了企业信息向市场传输的速度,使企业的经营状况更快的反映到其股票价格中来,也可能对股价波动产生影响。由于市场的信息不对称性,投资者充分信赖分析师出具的预测信息,一旦研究报告透露出利好或者消极的投资风向,其将推动股价急剧上涨或下跌;作为分析师盈利预测的直接受众,机构投资者拥有更高的股权,他们的投资决策将对股价产生影响。分析研究报告对股市波动性的影响以及影响波动性因素的研究是保持中国分析师行业健康发展的重要保证。针对以上问题,本文构建股价异常波动视角的研报股价效应量化模型,模型主要包括两个部分:第一部分通过数据预处理得到高频交易价格的时间序列,构建N-DFA模型除去序列中的各阶趋势成分,验证研报的发布是否对股价异常波动产生影响;第二部分,在确认研究报告对股价波动的影响后,基于Fama-French五因子收益分解模型,对个股超额收益拆分为公共因子风险和个股特质风险补偿。以特质因子作为被解释变量,通过多元模型研究研报对超额收益的影响。实证研究发现:绝大多数研报具有乐观偏向性,加上我国投资者拥有的投机性和非理性的投资心理,投资者倾向于追逐高度关注和高流动率的股票,从而在研报发布后的几个交易日里出现股价突高的现象,这种异常的波动是暂时的,也是超出正常股价的泡沫。本文有两个创新点:第一,提出了异常波动新的界定方法,构建N-DFA模型,利用DFA标度指数作为判断序列特性的一个重要指标,确定研究报告的发布是否会对股价的异常波动产生影响;第二,基于五因子模型构建特质因子,通过研究特质因素与研报的关系,来反映研报对于股票超额收益的影响。添加解释变量,如预测准确度和乐观偏差,来量化具体的影响因素。这两个创新点为检验研报的股价效应提供了新的角度,希望在今后的学习中可以尝试不同的数据处理方法提高阈值的精确度,减小异常点检验的误差,完善拟合模型指标,深入研究研报指标的股价效应。