公告溢价效应与资产定价：文本机器学习视角
Announcement Premium Effect and Asset Pricing:A Textual Machine Learning Perspective出 版 物：《投资与证券》
年 卷 期：2024年第7期
摘 要：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，旨在揭示公告信息与资产预期回报之间的关系以及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情感词典，并以此为基础采用机器学习方法对公告效应进行实证分析，最后从多个渠道探究了公告溢价效应的市场反馈机制。本文研究发现，基于机器学习的公告文本情感能显著预测股票收益率，且明确存在正向显著的公告溢价效应。异质性分析发现，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。机制分析发现，公告溢价产生的主要原因可能是由于散户投资者的过度关注。对于金融机构关注较多和信息披露质量较高的公司，公告溢价效应较弱。