【摘 要】
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随着行为金融学被日益重视,股票市场的动量现象也受到了人们的广泛关注,而盈余动量现象又被认为是价格动量产生的原因,因此本文立足于Louis K.C.Chan、Narasimhan Jegadeesh
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随着行为金融学被日益重视,股票市场的动量现象也受到了人们的广泛关注,而盈余动量现象又被认为是价格动量产生的原因,因此本文立足于Louis K.C.Chan、Narasimhan Jegadeesh 和 JosefLakonishok(1996)对标准化未预期收益(SUE)、盈余宣告四天的非正常收益(ABR)、6个月的分析师预测修正(REV6)、过去六个月的收益(R6)这四个盈余动量指标收益的研究基础上,利用Jegadeesh和Timan(1993)形成投组的方法对盈余动量的收益预测能力进行了再检验,并且在信息综合的角度下利用提取主成分的分析方法形成了另外五个新模型。本文以美国纽约股票交易所(NYSE)、美国证券交易所(AMEX)、纳斯达克交易所(NASDAQ)三个市场的普通股为主要研究对象,对比了信息综合前后四个原始指标和五个新模型的盈余动量收益能力和预测能力,发现较之于原始指标将ABR、R6和SUE、R6提取主成分后的新模型不仅收益和收益的稳定性均有提高,而且对将来收益的预测能力也有很大的提升,这也证实了利用提取变量间的主成分来解决信息重叠问题这种研究方法的实用性,也是本论文最有价值的发现。为了更好的发现中美股市盈余动量现象的差异性,本文对中国的普通股市场做了同样的研究,发现中国股市对比与发展成熟的美国股市来看,几乎不存在盈余动量现象,这可能是中美两国股票市场的不同特点造成的。另外还有一个重要发现是价格动量效果完全来自于盈余动量效果,盈余公告信息的释放会刺激市场交易价格从而引发价格动量。
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