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內容簡介

　　本文通過爬蟲抓取我國滬深A股的百度搜索指數(shù)，構建了月度和年度投資者關注度指標，并分別用于研究其對公司當期的月度特質波動和年度股價壞消息隱匿的影響。通過對2011-2017年間我國上市公司面板數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn)，本文所構建的投資者關注指標對公司特質波動及壞消息隱匿有著顯著的影響：月度投資者關注每增加一個標準差，能夠使公司當月特質波動增加樣本標準差的13.4%；年度投資者關注每增加一個標準差，可降低當期壞消息隱匿相當于樣本標準差的10.89%，其影響程度超過規(guī)模、賬面市值比、資產回報率等重要公司財務指標。在考慮內生性、回歸方法穩(wěn)健性、指標構建方法、遺漏變量偏誤和處理效應等穩(wěn)健性檢驗后，研究結論依然穩(wěn)健成立。在此基礎上，本文進一步基于公司橫截面特征進行分組，考察投資者關注對于不同橫截面特征公司的影響差異；通過對比現(xiàn)有研究中的關注度和投資者情緒變量，證明了本文提出的投資者關注指標的有效性；并通過分位數(shù)回歸研究了公司特質波動和壞消息隱匿基于投資者關注的條件分布特征。

作者簡介

　　郝晶，天津大學管理學博士，天津財經大學講師、碩士生導師。碩士曾就讀于英國雷丁大學亨利商學院ICMA中心，行為金融學專業(yè)，并獲得理學榮譽碩士學位（MSc with distinction）。主持國家自然科學基金青年項目、中國科協(xié)高端科技創(chuàng)新智庫青年項目，并參與多項國家自然科學基金委國際合作、重大、重點項目等國家JI課題研究工作。于International Review of Financial Analysis、Economics Letters、Finance Research Letters、Research\u202fin\u202fInternational\u202fBusiness\u202fand\u202fFinance、《系統(tǒng)工程理論與實踐》國內外高水平期刊發(fā)表多篇論文，擔任Managerial and Decision Economics期刊編委，主要研究方向為：行為金融、公司金融、金融市場。

圖書目錄

目錄

第1章導論
1.1 研究背景與選題意義
1.2 研究問題提出
1.3 研究思路與主要內容
1.4 研究方法、創(chuàng)新點與局限性

第2章投資者關注、金融市場信息環(huán)境與公司治理
2.1 金融市場信息環(huán)境、上市公司治理與市場表現(xiàn)
2.1.1 信息不對稱與上市公司治理
2.1.2 金融市場外部信息環(huán)境與上市公司治理
2.1.3 上市公司市場表現(xiàn)與長短期公司治理
2.2 投資者關注研究綜述
2.2.1 信息需求與投資者關注
2.2.2 投資者有限注意力
2.2.3 投資者關注與金融市場活動
2.2.4 投資者關注與上市公司經營決策需求
2.2.5 投資者關注指標選取
2.2.6 文獻評述
2.3 本章小結

第3章方法和數(shù)據(jù)
3.1 樣本和數(shù)據(jù)來源
3.2 投資者關注代理變量：百度搜索指數(shù)
3.3 公司特質波動、股價崩盤風險的指標計算
3.3.1 公司特質波動
3.3.2 公司股價崩盤風險計算
3.3.3 公司風險與市場系統(tǒng)性風險變化趨勢
3.4 模型估計方法
3.4.1 面板數(shù)據(jù)估計
3.4.2 工具變量回歸：兩階段最小二乘
3.4.3 ＬＡＳＳＯ回歸
3.4.4 Ｒｉｄｇｅ回歸
3.4.5 分位數(shù)回歸
3.4.6 傾向得分匹配

第4章投資者關注與上市公司特質波動
4.1 引言
4.2 公司特質波動研究綜述
4.2.1 特質波動問題研究發(fā)展脈絡
4.2.2 特質波動率之謎
4.2.3 個股特質波動影響因素
4.2.4 文獻評述
4.3 研究假設
4.4 基準模型和數(shù)據(jù)描述
4.4.1 模型
4.4.2 數(shù)據(jù)描述
4.4.3 實證結果：基準模型
4.5 穩(wěn)健性檢驗
4.5.1 加入其他公司層面控制變量
4.5.2 Ｆａｍａ－Ｍａｃｂｅｔｈ回歸
4.5.3 加入投資者關注滯后項
4.5.4 內生性：工具變量2ＳＬＳ回歸
4.5.5 動態(tài)面板：加入特質波動滯后項
4.5.6 傾向得分匹配（ＰＳＭ）
4.6 進一步討論
4.6.1 橫截面特征分組
4.6.2 投資者情緒指數(shù)
4.6.3 公告、新聞與分析師關注效應
4.6.4 投資者異常關注
4.6.5 分位數(shù)回歸
4.7 本章小結

第5章投資者關注與上市公司股價崩盤風險
5.1 引言
5.2 股價崩盤風險研究綜述
5.2.1 企業(yè)內部因素影響下的股價崩盤風險
5.2.2 企業(yè)外部因素影響下的股價崩盤風險
5.2.3 文獻評述
5.3 研究假設
5.4 基準模型和數(shù)據(jù)描述
5.4.1 基準模型和主要變量定義
5.4.2 描述性統(tǒng)計
5.4.3 實證結果：基準模型
5.5 穩(wěn)健性檢驗
5.5.1 替換股價崩盤風險衡量指標
5.5.2 投資者關注指標構建
5.5.3 內生性處理
5.5.4 多重共線性
5.5.5 回歸系數(shù)穩(wěn)健性
5.5.6 傾向得分匹配分析
5.6 進一步討論
5.6.1 市值與賬面市值比效應
5.6.2 產權效應
5.6.3 公告、新聞與分析師關注
5.6.4 非線性模式與分位數(shù)回歸
5.7 投資者關注、公司特質波動與股價崩盤風險的影響機制研究
5.7.1 共同影響檢驗
5.7.2 分組控制檢驗
5.7.3 交互影響檢驗
5.7.4 中介效應檢驗
5.8 本章小結

第6章信息披露來源、投資者關注與股價崩盤風險
6.1 引言
6.2 網絡新信息環(huán)境與信息披露渠道
6.2.1 媒體報道、信息環(huán)境與公司治理
6.2.2 社交媒體、信息環(huán)境與公司治理
6.3 模型和數(shù)據(jù)描述
6.3.1 模型和主要變量定義
6.3.2 描述性統(tǒng)計
6.3.3 實證結果：基準模型
6.4 穩(wěn)健性檢驗
6.4.1 替換因變量衡量指標
6.4.2 控制公司個體固定效應
6.5 本章小結

第7章投資者關注與上市公司創(chuàng)新
7.1 引言
7.2 企業(yè)創(chuàng)新文獻綜述
7.2.1 企業(yè)治理與創(chuàng)新決策
7.2.2 利益相關者關注、信息環(huán)境與企業(yè)創(chuàng)新
7.2.3 企業(yè)創(chuàng)新的衡量指標
7.2.4 文獻評述
7.3 研究假設
7.4 模型和數(shù)據(jù)描述
7.4.1 模型和主要變量定義
7.4.2 描述性統(tǒng)計
7.4.3 實證結果：基準模型
7.5 穩(wěn)健性檢驗
7.5.1 替換被解釋變量
7.5.2 控制其他影響因素
7.5.3 內生性處理
7.5.4 滯后效應檢驗
7.6 進一步討論
7.6.1 機制檢驗：企業(yè)資金約束
7.6.2 中介機制探討：高管過度自信與投資者關注
7.7 本章小結

第8章投資者關注與上市公司綠色創(chuàng)新
8.1 引言
8.2 企業(yè)創(chuàng)新文獻綜述
8.2.1 企業(yè)綠色創(chuàng)新
8.2.2 投資者關注與公司治理
8.3 研究假設
8.4 模型和數(shù)據(jù)描述
8.4.1 模型和主要變量定義
8.4.2 描述性統(tǒng)計
8.4.3 實證結果：基準模型
8.5 穩(wěn)健性檢驗
8.5.1 替換被解釋變量
8.5.2 替換回歸模型
8.5.3 控制個體固定效應
8.5.4 樣本選擇偏差
8.5.5 工具變量法
8.6 進一步討論
8.6.1 異質性分析
8.6.2 影響機制檢驗：中介效應
8.7 本章小結

第9章結論
9.1 主要研究結論
9.2 政策建議
參考文獻
附錄
致謝