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体育比赛结果对股市收益影响的实证研究

发布时间:2017-09-25 09:38

  本文关键词:体育比赛结果对股市收益影响的实证研究


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【摘要】:行为金融学作为一个新兴的研究领域,是将心理学、认知科学和行为科学上的研究成果与金融市场实践相结合而产生的学科。其有两大理论基石,分别是投资者情绪理论和有限套利理论。在此理论基础上,得出行为金融学的核心结论,即投资者情绪能影响股市收益。基于此,近年来国内外众多学者从多种角度对投资者情绪能否影响股市收益进行了实证研究。在投资者情绪的度量方面,主要是通过构建投资者情绪直接指标(如投资者智能指数II等)、间接指标(如封闭式基金折价率CEFD等)、投资者情绪综合指数以及选择合适的情绪代理变量(如天气、重大事件等)。在对股市收益影响的衡量方面,主要从总体影响效应和横截面影响效应两个角度来分析。这些现有研究在一定程度上验证了投资者情绪能对股市收益产生重要影响。在此研究背景下,本文遵循国内外学者在此论题的研究思路,以有中国男子足球代表队参与的大型国际性足球比赛结果作为情绪变量,分别研究其对中国股票市场的总体影响效应和横截面影响效应。考虑到中国资本市场作为新兴资本市场的特殊性,本文在研究有中国男子足球代表队参与的大型国际性足球比赛结果对股市收益影响的总体效应时,以上证综合指数的日对数化收益来作为收益变化衡量指标,在假设收益遵循自回归的前提下,通过两阶段最小二乘法进行回归检验。并重点关注了重要性比赛结果和关键性比赛结果对股市收益影响的显著性。而在研究比赛结果对股市收益影响的横截面效应时,本文选取与足球概念关联性强的5家上市公司,利用事件研究法,构建Fama-French三因素模型进行回归分析,分别研究比赛结果对其收益变化的影响。最后利用非参数检验(T检验)对其异常收益率和累计异常收益率进行显著性检验。通过实证分析和检验,最终得出以下结论:总体效应研究的实证结果表明,有中国男子足球代表队参与的大型国际性足球比赛结果会对股市收益产生影响,具体表现为,赢赛的正面效应和输赛的负面效应,而这两种效应在重要性比赛和关键性比赛中尤为突出。而横截面效应的实证结果表明,输赛会对股票收益产生显著的负面效应,而赢赛效应不显著。
【关键词】:体育比赛结果 投资者情绪 股市收益
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:G80-05;F832.51
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-7
  • 1 绪论7-13
  • 1.1 研究背景及意义7-9
  • 1.1.1 研究背景7-8
  • 1.1.2 研究意义8-9
  • 1.2 研究思路与方法9
  • 1.2.1 研究思路9
  • 1.2.2 研究方法9
  • 1.3 研究内容与框架9-11
  • 1.4 可能存在的新意与不足11-13
  • 2 文献综述13-22
  • 2.1 投资者情绪的定义13-14
  • 2.2 投资者情绪的度量14-18
  • 2.2.1 显性投资者情绪指标(直接指标)14-15
  • 2.2.2 隐性投资者情绪指标(间接指标)15
  • 2.2.3 投资者情绪综合指数15
  • 2.2.4 情绪代理变量15-18
  • 2.3 投资者情绪对股票收益的影响关系18-20
  • 2.3.1 总体效应研究18
  • 2.3.2 横截面效应研究18-20
  • 2.4 总结与述评20-22
  • 3 理论基础与分析22-31
  • 3.1 行为金融学的内涵22
  • 3.2 行为金融学的研究内容和研究思路22-23
  • 3.3 行为金融学的两大理论基石23-27
  • 3.3.1 投资者情绪理论24-26
  • 3.3.2 有限套利26-27
  • 3.4 投资者情绪影响股票市场的机理27-28
  • 3.5 体育比赛等重大赛事影响股市的机理28-30
  • 3.6 本章小结30-31
  • 4 总体效应实证研究31-46
  • 4.1 样本及描述性统计分析31-39
  • 4.1.1 变量(研究对象)31-35
  • 4.1.2 样本与数据35-39
  • 4.2 模型构建及结果分析39-45
  • 4.2.1 大型足球比赛结果与股市收益的相关性检验39-42
  • 4.2.2 重要性比赛对股市收益的影响42-43
  • 4.2.3 关键性比赛对股市收益的影响43-45
  • 4.3 本章小结45-46
  • 5 横截面效应实证研究46-60
  • 5.1 事件研究方法概述46-49
  • 5.1.1 事件研究法简介46
  • 5.1.2 事件研究的步骤46-47
  • 5.1.3 事件研究的模型47-49
  • 5.2 研究方法设计49-60
  • 5.2.1 研究事件49-50
  • 5.2.2 事件窗50-52
  • 5.2.3 研究样本52-55
  • 5.2.4 正常收益率模型55
  • 5.2.5 异常收益估计55-56
  • 5.2.6 异常收益显著性检验56-58
  • 5.2.7 实证结果与解释58-60
  • 6 结论及思考60-62
  • 致谢62-63
  • 参考文献63-68
  • 附录68-69
  • 附表69-78

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7 记者 吴s,

本文编号:916740


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