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自21世纪以来,互联网技术的迅速发展使得信息获取的方式和效率发生了巨大的变化。互联网、云计算和信息行业的创新与发展正全方位地改变着我们的生活、工作和思维,信息量的剧增使得每个经济主体的注意力成为了一种稀缺的资源。在标准金融学分析范式不断遭到信息不对称理论和行为金融理论的批判和挑战背景下,基于投资者关注的资产定价研究逐渐发展起来。根据注意力分配理论,投资者往往将投资决策限定于特定关注的股票中,投资者关注水平的高低通过影响和限制投资者所能分析的信息量,继而影响其投资行为,因而投资者关注与股票价格波动息息相关。因此,本文以投资者关注为视角探讨信息、投资者关注和股票波动的内在传导和影响机制,通过估计股票收益波动的非对称性,并度量个股投资者关注水平,探究中国股票市场上投资者关注对收益波动非对称性的影响,以及影响过程中分析师行为对投资者关注的调节作用,还进一步探析投资者关注对股票收益波动非对称性的影响效应在具有不同特征的公司间的表现差异。
本文选用GJR-GARCH模型和滚动时间窗方法,对2012年1月-2019年12月上证180指数成分股的日收益的波动非对称性进行估计并对收益波动非对称性的特征表现进行检验和分析,结果表明,中国股市存在显著的波动非对称性现象,且在样本区间内,中国股票市场的波动非对称性具有时变特征,存在牛市和熊市阶段对“利好”与“利空”不平衡性的反应:牛市时,“利空”消息对股票收益的冲击的强度将下降,即杠杆效应减弱;熊市时,“利空”消息对股票收益的冲击的强度将加剧,即杠杆效应增强。本文选取以股票简称为关键词的百度指数数据代理投资者的关注水平,通过构建面板数据模型研究发现,投资者对于不同的股票分配的关注水平是存在差异的,关注水平越高的个股,其收益波动的非对称性程度越明显。随后,本文研究了分析师行为的调节作用,分别从研报披露集中度、评级调整和收益预测分歧三个角度展开。结果表明,证券分析师作为专业证券从业人员,其披露评级报告的集中程度和调整评级行为会影响投资者关注的水平,继而间接作用于股票收益的波动非对称性。然而,实证没有充分证据表明,不同证券分析师的预测分歧会显著分散投资者的关注水平。通过使用EGARCH模型重新估计波动非对称性作为稳健性检验,研究结果仍成立。进一步研究发现,具有不同特征的公司,其投资者关注对股票收益波动非对称性的影响效应也存在差异:该效应在市值较大、机构持股比例较低、特质波动率较高的公司表现更为显著;而在贝塔值水平较高和较低的公司都显著,不存在明显差异。
本文在投资者关注视角下研究股票收益波动的非对称性,丰富了对股票收益波动非对称的解释。研究结论对于指导市场参与者的投资组合管理与风险管理发挥着的积极作用。同时,研究也为市场建设者改善市场交易质量,加强投资者教育和保护力度,规范证券分析师从业环境和职业操守提供参考。
本文选用GJR-GARCH模型和滚动时间窗方法,对2012年1月-2019年12月上证180指数成分股的日收益的波动非对称性进行估计并对收益波动非对称性的特征表现进行检验和分析,结果表明,中国股市存在显著的波动非对称性现象,且在样本区间内,中国股票市场的波动非对称性具有时变特征,存在牛市和熊市阶段对“利好”与“利空”不平衡性的反应:牛市时,“利空”消息对股票收益的冲击的强度将下降,即杠杆效应减弱;熊市时,“利空”消息对股票收益的冲击的强度将加剧,即杠杆效应增强。本文选取以股票简称为关键词的百度指数数据代理投资者的关注水平,通过构建面板数据模型研究发现,投资者对于不同的股票分配的关注水平是存在差异的,关注水平越高的个股,其收益波动的非对称性程度越明显。随后,本文研究了分析师行为的调节作用,分别从研报披露集中度、评级调整和收益预测分歧三个角度展开。结果表明,证券分析师作为专业证券从业人员,其披露评级报告的集中程度和调整评级行为会影响投资者关注的水平,继而间接作用于股票收益的波动非对称性。然而,实证没有充分证据表明,不同证券分析师的预测分歧会显著分散投资者的关注水平。通过使用EGARCH模型重新估计波动非对称性作为稳健性检验,研究结果仍成立。进一步研究发现,具有不同特征的公司,其投资者关注对股票收益波动非对称性的影响效应也存在差异:该效应在市值较大、机构持股比例较低、特质波动率较高的公司表现更为显著;而在贝塔值水平较高和较低的公司都显著,不存在明显差异。
本文在投资者关注视角下研究股票收益波动的非对称性,丰富了对股票收益波动非对称的解释。研究结论对于指导市场参与者的投资组合管理与风险管理发挥着的积极作用。同时,研究也为市场建设者改善市场交易质量,加强投资者教育和保护力度,规范证券分析师从业环境和职业操守提供参考。