本文在中国股票市场中，针对上市公司公告文本数据，采用文本分析机器学习方法进行信息提取，研究了上市公司公告信息与资产预期回报之间的关系，并探讨其对资本市场的影响渠道。本文首先依据监督式训练方法构造了基于公告的文本情感词典，并以此为基础使用机器学习方法对公告效应进行实证分析。其次，本文探究了公告效应的预测来源，并进行了异质性分析。本文研究发现，基于机器学习的公告文本情感倾向能够显著正向预测股票收益，在全样本中多空投资组合的平均年化收益达到了 20.04%。公告效应在小规模、成长型公司中溢价显著；与国企相比，民营企业的公告效应更显著。在对公告效应的来源分析中，本文发现金融机构关注度和公司信息披露质量较高的公司，公告效应相对较弱，而散户投资者的关注度会加强公告效应。

如何提高投资者法律保护的执法效率是近年来财务学研究的热点问题,也是资本市场能否健康有序发展的一个关键因素。本文以2000-2010年沪深两市因违规受到处罚的A 股上市公司为样本，从处罚公告前监管部门的查处及时性、处罚公告前后高管被迫离职、处罚公告时的市场反应三个维度，深入考察政治关联是否影响中小投资者法律保护的执法有效性。研究发现：（1）监管部门对政治关联公司的违规查处存在时滞效应，其查处周期显著长于无政治关联公司；（2）在处罚公告前一年和后一年，政治关联公司高管的被迫离职率均显著低于无政治关联公司；（3）违规处罚公 告时，政治关联公司的负向市场反应大于非政治关联公司，且这种现象主要表现在国有样本里。这说明，政治关联会削弱中小投资者法律保护的执法效率，且“违规查处及时性”和“高管变更”是两种重要的影响路径。

本文以2007 年8 月至2009 年8 月发行公司债的31 个样本公司为研究对象，运用 事件研究法对这些公司发行公司债所产生的公告效应进行了研究。结果表明，在我们研究的 事件窗口中，我国公司债发行会产生负的公告效应，但是在公告发布之前的累积异常收益率 为正，而在公告发布之后的累积异常收益率为负。横截面数据的回归分析表明，股票的累积 异常收益率与公司的成长性显著的负相关，与固定资产比率、资产负债率、债券相对发行规 模及公司规模显著的正相关，与公司的年龄、债券的信用评级及债券的存续时间不存在显著 的相关关系。

本文选择同时发行A、B 股的上市公司为研究对象，以事件研究法研究不同类型事件（有 利、不利）对公司价值的影响。实证检验并对比了同一上市公司股票在A、B 股市场的公告反应，研 究发现，沪市A、B 股间存在单向的信息流动；深市可能存在内幕交易；沪深A、B 股市场的投资者 结构不同是A、B 股对公告反应不同的重要原因。

本文选择同时发行A、B 股的上市公司为研究对象，以事件研究法研究不同类型事件（有 利、不利）对公司价值的影响。实证检验并对比了同一上市公司股票在A、B 股市场的公告反应，研 究发现，沪市A、B 股间存在单向的信息流动；深市可能存在内幕交易；沪深A、B 股市场的投资者 结构不同是A、B 股对公告反应不同的重要原因。

基于心理学的“有限注意”观点，本文检验了我国股市盈余公告后投资者对于不同公布时机盈余信息的不同反应，发现我国盈余公告存在显著的“周历效应”和“集中公告效应”。同时，本文发现我国上市公司在选择盈余信息披露时机时，倾向于在周六公布坏消息以减少投资者的关注程度。