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上市公司傳聞及其澄清效果影響因素的實證研究

發(fā)布時間:2018-04-25 03:10

  本文選題:上市公司傳聞 + 澄清公告 ; 參考:《浙江財經(jīng)大學(xué)》2014年碩士論文


【摘要】:近年來,中國的股票市場存在著“傳聞滿天飛”,上市公司“澄清公告澄而不清”的現(xiàn)象。本研究以此現(xiàn)象為出發(fā)點,收集了2011年1月至2012年12月中國滬深股票市場上的120則上市公司澄清公告,從傳聞心理學(xué)的視角,運用事件研究和多元回歸的方法對中國上市公司傳聞及其澄清效果影響因素進(jìn)行研究。澄清公告是一種上市公司自愿發(fā)布的臨時性公告,是上市公司應(yīng)對傳聞的一種重要途徑。因此研究上市公司傳聞及其澄清效果的影響因素對上市公司應(yīng)對傳聞有重大的意義。 本文的研究內(nèi)容可以概括為以下四個方面: 第一,本研究以上市公司針對傳聞發(fā)布的澄清公告為切入點,回顧了國內(nèi)外不同學(xué)者對傳聞及其澄清公告的研究,發(fā)現(xiàn)國外學(xué)者對傳聞問題研究得較多,但是對傳聞澄清問題卻沒有專題性的研究,而在國內(nèi),學(xué)者對傳聞及其澄清問題研究得較少。本文的研究將增加這一領(lǐng)域的文獻(xiàn),從而突顯出本文研究的重要性。 第二,本文在市場傳聞的實證研究中將傳聞分為正面?zhèn)髀労拓?fù)面?zhèn)髀,分別檢驗了正面?zhèn)髀労拓?fù)面?zhèn)髀剬善笔袌龅挠绊憽6苌儆袑W(xué)者對正面?zhèn)髀勥M(jìn)行檢驗。實證結(jié)果表明,在傳聞發(fā)生當(dāng)日,正面?zhèn)髀動酗@著正的超常收益率,負(fù)面?zhèn)髀動酗@著負(fù)的超常收益率。不同的地方在于負(fù)面?zhèn)髀勗趥髀勅盏那耙惶煲呀?jīng)出現(xiàn)顯著的負(fù)的超常收益率,但是正面?zhèn)髀勗趥髀勅涨耙惶靺s沒有出現(xiàn)顯著正的超常收益率。對于澄清公告的市場反應(yīng),本研究也從正面?zhèn)髀劦某吻骞婧拓?fù)面?zhèn)髀劤吻骞娴氖袌龇磻?yīng)兩個方面做了事件研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn),正面澄清公告發(fā)布當(dāng)天市場有出現(xiàn)顯著的反應(yīng),但只是正的顯著的反應(yīng),負(fù)面?zhèn)髀劰娈?dāng)天是負(fù)的顯著反應(yīng),這說明了市場對于澄清公告反應(yīng)不足,而對于上市公司傳聞反應(yīng)過度。 第三,本文通過多元回歸方法分析澄清公告效果的影響因素。澄清公告作為上市公司應(yīng)對傳聞的重要途徑,其受哪些因素的影響值得本文關(guān)注。本文從澄清公告的特征出發(fā)來研究澄清效果的影響因素,澄清公告的特征主要包括澄清的滯后時間、傳聞來源、澄清公告的質(zhì)量、是否停牌以及澄清公告的數(shù)量這五個方面。結(jié)果發(fā)現(xiàn),在這五個方面中,僅有澄清公告的質(zhì)量對澄清效果的影響是顯著的,符合文中提出的假設(shè),即在傳聞發(fā)生后澄清公告對傳聞進(jìn)行直接的否定且含否定性的詞語越多,澄清的效果也會越好,而其他的幾個因素對澄清的效果并不顯著。 第四,本文利用信息加工理論,在多元回歸的模型中加入了傳聞影響這個情景變量及交叉項,從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn),,模型的解釋效果得到了提高,其中,傳聞的數(shù)量這一特征對傳聞澄清效果的影響是顯著的,并且傳聞的來源在情景變量的影響下是正向顯著的,這說明了傳聞影響對傳聞來源與澄清效果的關(guān)系具有顯著地調(diào)節(jié)作用,并且是在傳聞影響程度大的時候,傳聞來源的作用將增大。而其他交互項對澄清的效果影響并不顯著。 為了使研究結(jié)果更加客觀和科學(xué),在未來的研究中可以考慮更多的其他影響澄清效果的因素,并探索在模型的設(shè)置中加入其他情景變量。此外,可以考慮擴(kuò)大樣本的選擇范圍,這樣研究結(jié)果會更具有普遍性和參考意義。
[Abstract]:In recent years , China ' s stock market has the phenomenon of " rumors full flying " and " clear announcement of the public company " . This study is based on the phenomenon of " clear announcement of clear announcement of the listed company " . This study has collected 120 listed companies in Shanghai - Shenzhen stock market from January 2011 to December 2012 . It is an important way for listed companies to deal with the rumors and their clarifying effects from the perspective of rumors psychology . Therefore , it is of great significance to study the influence factors of news and clarification effect of listed companies .

The research content of this paper can be summarized as the following four aspects :

First , the study of this research has made a breakthrough in the clarification of rumors . It has been found that foreign scholars have studied the rumors and their clarification . However , there is no special study on the issue of rumors and clarification . However , there are few researches on the rumors and their clarification . The study of this paper will increase the literature in this field , thus highlighting the importance of this study .

Second , this paper divides the rumors into positive and negative rumors in the empirical study of market rumors , and examines the influence of positive and negative rumors on the stock market .

Third , this paper analyzes the influencing factors of clarifying announcement effect by means of multiple regression method . It is worth paying attention to the influence factors of clarifying announcement as an important way to deal with rumors .

Fourthly , by using the theory of information processing , this paper has added rumors to the model of multiple regression to influence the situational variables and cross terms .

In order to make the results more objective and scientific , more other factors that affect the clarification effect can be considered in future studies , and other situational variables are explored in the setting of the model . In addition , it is possible to consider expanding the selection range of the sample so that the results of the study will be more universal and meaningful .

【學(xué)位授予單位】:浙江財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:F832.51;F275

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號:1799480

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