投资

  • 详情 公司关联与动量溢出效应 ——来自财经社交媒体的证据
    财经社交媒体深刻重塑信息传播格局的背景下,如何从投资者视角有效提取上市公司之间的关联关系,已成为识别市场动态和资金流向的关键。本文采用雪球网百万用户近8500万条社交媒体大数据,利用文本分析构建基于社交媒体的A股上市公司关联网络,研究关联股票间的动量溢出效应。研究结果表明:(1) 社交媒体关联股票加权收益率对目标股票收益具有显著为正的预测能力,且该结论在控制各类公司关联动量后仍然保持稳健,据此构建的等值加权多空策略可产生约36个基点的日平均收益。(2) 经济机制检验发现,关联股票加权收益率越高,目标股票的散户买入、主动性买入订单越多,并且在套利摩擦更高的股票中,动量溢出效应越强,支持了注意力溢出与有限套利驱动的错误定价的理论解释。(3) 进一步分析表明,投资者情绪越高、预测期限越短,动量溢出效应越强;该效应在考虑交易成本、采用不同关联测度方式以及纳入多源社交媒体平台后依然显著。本文揭示了互联网时代下基于社交媒体的公司关联的独特价值,可为监管层实时研判公众认知和防范金融市场风险传导提供更高频、前瞻且准确的依据,对二级市场投资决策亦具有重要参考意义
  • 详情 人工智能应用与企业非效率投资缓解:行为金融的解释
    企业非效率投资是影响资源配置效率和经济高质量发展的重要因素。已有研究多聚焦于公司治理、外部监管等传统因素对非效率投资的影响,鲜有研究关注行为金融的纠偏是否有助于缓解非效率投资。本文以中国A股上市公司为研究对象,考察人工智能应用所产生的行为金融纠偏对企业非效率投资的影响及其作用机制。研究发现,企业人工智能应用可以显著降低非效率投资程度,在进行了一系列稳健性检验,尤其是控制了公司战略选择这一潜在解释因素后,本文结论依然稳健。机制检验表明,人工智能应用主要通过改善管理层非理性行为缓解企业非效率投资,体现出人工智能技术在认知优化和行为纠偏方面的独特作用。进一步分析未发现人工智能改善公司治理水平的证据,揭示了人工智能应用的边界与局限性。本文丰富和拓展了行为公司金融的研究文献,也为优化提升企业投资效率提供了经验证据。
  • 详情 AI赋能耐心资本网络如何驱动绿色创新? ——基于长期共同机构所有权的视角
    壮大耐心资本实现高质量发展是当前理论界与实践界共同关注的焦点,但鲜有研究探讨由耐心资本形成的共同所有权网络及其绿色治理效应。鉴于此,本文以2016—2023年沪深A股制造业上市公司为样本,探究长期共同机构所有权对企业绿色创新的影响及机制。研究发现,长期共同机构所有权对企业绿色创新具有显著的正向影响,人工智能技术能够增强长期共同机构所有权对企业绿色创新的驱动效应。机制检验表明,长期共同机构投资者可以通过抑制研发操纵与提升内部控制信息质量来促进绿色创新。进一步分析发现,长期共同机构投资者通过抑制绿色创新的“黑暗面”,推动企业全面履行其社会责任,从而促进企业绿色创新的“言行一致”。异质性检验发现,在高科技行业和行业竞争程度较高的行业中,长期机构所有权的绿色治理效应更为明显。本文从长期共同机构所有权视角揭示了AI赋能耐心资本网络在促进绿色创新中的显著作用,拓展了耐心资本作用机制及绿色创新驱动因素方面的研究文献,也为政府监管政策制定与企业绿色创新实践提供了重要参考。
  • 详情 AI智能体意见分歧与股票收益率预测
    作为资本市场的重要定价因素,股票意见分歧多由分析师预测差异来度量,但该指标具有低覆盖、高时滞、报喜藏忧等问题。为此,本文依照监管机构要求的投资者分类标准,构造保守型、稳健型、平衡型、积极型、激进型五类AI智能体,利用各智能体对股票新闻的评价差别构建AI分歧指标,识别由新闻引发的股票意见分歧。实证分析发现:(1)新闻意见分歧在当月推高股票价格,致使未来4个月股票产生较低的收益率和较高的暴跌概率。(2)在套利成本更高的股票中,意见分歧对股票价格的扰动更为剧烈。(3)意见分歧吸引小单和中单交易的追捧,引致特大单的反向交易。(4)新闻意见分歧导致股票高波动和价格高估,可以部分解释特质性波动率之谜。本研究弥补了意见分歧在当期推高估值的实证缺失,一定程度上解决了AI收益率预测的前视偏差顾虑。
  • 详情 基于推特情感分析预测股指回报率
    随着互联网经济的发展,互联网评论渗透在人们生活的方方面面。为了研究Twitter上关于新能 源汽车的大量评论情绪是否是TESLA的股价波动产生的原因, 本论文假设从Twitter收集到的用户情绪 数据与TESLA股票市场价格相关。并采取CS新能车指数399976和Twitter上的关于新能源汽车的评论情 绪数据与CS新能源车指数的股价数据进行格兰杰因果检验。研究结果表明中国投资者情绪是指数价格 变化的主要原因,且投资者对新能源汽车指数的正面冲击是短期的,长期来看情绪对股票价格的影响将 会消失。
  • 详情 流动性服务机制与ETF跟踪误差:基于“效率-公平”视角的研究
    本文以2011—2023年A股市场存续的全部股票型ETF基金为样本,基于多期双重差分法(DID)识别流动性服务业务引入对ETF跟踪误差的影响效应。研究发现,引入流动性服务机制可显著降低ETF的跟踪误差,该结论在通过了一系列稳健性检验。机制检验表明,流动性服务商激励改善与市场交易条件优化是跟踪误差降低的主要传导路径,机构投资者比例提升进一步强化流动性服务的政策效应。异质性分析显示,优化复制策略、宽基指数ETF与中小规模产品受益更为显著。进一步研究发现,该机制显著改善了流动性基础薄弱ETF的跟踪误差,缓解了市场“马太效应”。本文从制度演变的视角系统揭示了ETF市场流动性服务机制的微观传导与结构性影响,为提升ETF基金运行质量与健全ETF市场功能提供了实证支持与政策启示。
  • 详情 科技金融对绿色全要素生产率的影响研究——基于区域差距视角
    随着中国经济转型与绿色发展的深入,绿色全要素生产率逐渐成为衡量区域绿色发展与经济效率的重要指标。本文基于2006—2022年中国279个地级市的面板数据,通过双重差分模型实证分析了科技金融对绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距的影响。研究发现:(1)科技金融显著提高了绿色全要素生产率并缩小了绿色全要素生产率区域差距。(2)科技金融可通过提升财政投资力度与绿色基金规模助力绿色全要素生产率提升与绿色全要素生产率区域差距的缩小。(3)科技金融对绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距存在城市规模、城市特征与地理区域的异质性影响。(4)科技金融对绿色全要素生产率存在显著的正向空间溢出效应,对绿色全要素生产率区域差距存在显著的负向空间溢出效应。研究不仅从绿色全要素生产率与绿色全要素生产率区域差距的角度深化了科技金融影响的研究,也为理解科技金融对区域协调发展的作用提供了理论依据。
  • 详情 数据隐私与企业创新 —来源于《个人信息保护法》 的证据
    摘 要:随着互联网与电子贸易的发展,用户的个人隐私保护机制已成为当今社会的热点议 题之一。本文探讨《中华人民共和国个人信息保护法》实施对企业创新的影响。选取2021年《个 人信息保护法》的实施作为准自然实验以构建双重差分模型,并以机构投资者和分析师关注度为 中介变量构建机制分析。在《个人信息保护法》实施后,实验组比对照组的每年专利数量增量减 少了 12.4%。《个人信息保护法》的实施短期内对企业获职数据的能力造成限制,因此会抑制数 字化转型程度较高的企业的创新活动。此外,机制分析表明《个人信息保护法》通过抑制机构持 股比例和分析师关注度进而抑制企业创新,这一结论与异质性检验结果一致,即尽管长远看有助 于构建健康数字经济环境,该抑制效应短期内在国有高数字化转型水平企业及非四大审计的企业 中更为显著。
  • 详情 股票人气对公司市值的影响:价值转化与监管风险
    本文深入探讨了股票人气对公司市值的影响机制及其双面效应。研究表明, 高涨的市场关注度能够通过改善融资条件、提升并购议价能力和拓展业务机会等 渠道,显著提升公司市值并反哺实体业绩。典型案例分析显示,融发核电因涉足 “可控核聚变”领域引发游资追捧,中毅达则凭借化工涨价题材获得资金青睐,二 者均在短期内实现市值快速攀升。然而,人气炒作也伴生着显著风险:当市场关 注缺乏基本面支撑时,极易诱发信息披露违规、内幕交易及操纵市场等违法违规 行为,招致监管处罚甚至退市风险。规范市值管理行为、强化信息披露质量、平 衡投资者关系与合规底线,是上市公司实现人气价值可持续转化的关键路径。
  • 详情 股票收益率非对称性:新测度与新发现
    收益率非对称性定价是金融研究中长期存在争议的重要问题。本文创新性地提出了基于概率分布、反映收益率整体非对称性的新测度(Return Asymmetry, RA),首次为该争议提供了跨市场的系统性证据。研究发现:首先,RA测度在中、美等主要市场均能负向预测股票横截面收益率,其解释力较传统测度显著提升;其次,RA的定价优势源于其对收益率复杂分布信息的更全面捕捉,特别是能有效识别系统与特质非对称之间的交互效应;最后,通过博彩偏好、投资者情绪、关注度和套利限制等多维度渠道分析,证实行为因素是驱动收益率非对称性定价的核心机制。本研究不仅有助于弥合学术分歧,更建立了具有全球适用性的非对称定价分析范式。