一、股价主要影响因素的统计分析（论文文献综述）
孙思敏[1]（2021）在《创业板股利分配政策与市场反应》文中认为
董莹[2]（2021）在《股份回购、信号传递和股价崩盘风险》文中提出股份回购是指上市公司通过公开市场交易或场外协议购回本公司部分流通在外的普通股。股份回购已经成为国外上市公司重要的股利分配政策和资本运作手段,而在国内由于早期公司法的限制,宣布回购的上市公司数目较少。但是自2018年10月《中华人民共和国公司法》改革之后,国内宣告股份回购公司数量开始大量增加,其中通过公开市场交易的股份回购占比逐渐增大,回购目的也日益多元化。本文以2011年1月到2020年9月我国A股上市公司宣告以公开市场交易方式回购的股份回购事件为研究对象,同时根据上市公司的回购目的将样本划分为市值管理组、实施股权激励组和多种原因共存组。首先,本文使用事件研究法分析股份回购后股票市场的短期和长期反应。然后,信号传递假说认为公司的估值水平与股份回购的市场反应负相关,因此本文使用多元回归,并结合SUR检验和Fisher’s Permutation检验分析不同回购目的下公司的估值水平对股份回购后市场反应的影响,从而验证信号传递假说的解释力度。最后,本文借鉴已有文献将股价崩盘风险作为股价稳定性的代理指标,使用倾向匹配双重差分法分析了股份回购与公司股价稳定性的内在联系,进一步拓展了本文的研究。实证结果表明,股份回购在短期内能给股票市场带来显着的正向反应,其中以市值管理为目的进行股份回购的市场反应要显着高于其他样本。在长期内,市值管理组的市场反应要远远强于其他样本。其次,多元回归分析显示,公司的估值水平越低,股份回购后的短期市场反应越大。而对于长期市场反应,这一关系仅在市值管理样本中存在。进一步的分组检验表明,公司估值水平对股份回购市场反应的边际影响在市值管理组中最明显。最后,倾向匹配双重差分法的结果表明,以市值管理为目的的股份回购能显着降低公司的股价崩盘风险,提高股价的稳定性。而在实施股权激励的样本中,股份回购并不能显着降低公司的股价崩盘风险。
何柏彬[3]（2021）在《投资者情绪对我国股票价格波动的影响研究》文中进行了进一步梳理在金融学传统理论中,市场会自动达到有效状态,因为投资者都是市场中的“理性人”,因此资产即使存在不合理定价,其价格也随着投资者套利等行为的实施而最终回归其价值。然而,金融学传统理论在解释当今金融市场纷繁复杂的市场现象时缺乏解释力,投资者出现的大量非理性行为明显与其基本假设相悖,要对这些复杂的现象做出合理解释需要理论新的探索。随着行为金融学的诞生,金融学传统理论的基本假设受到了挑战,该理论将投资者个体心理及其催生的行为纳入金融学的理论研究范围,以微观个体行为切入视角,尝试用行为动机等心理因素来解释金融市场复杂现象的产生原因。开展投资者情绪相关研究,对于探索股票市场波动背后的动因有重要作用。本文主要分析投资者情绪对中国股票市场价格波动影响。在对现有理论文献进行梳理的基础上,提出了研究假设,并以构建VAR模型的方式对两者间影响关系进行了实证分析研究。在本文的实证分析部分,第一部分是对模型所涉指标进行构建,综合运用主成分分析法和线性回归构建出投资者情绪综合指标,以方差波动率作为衡量股价波动的指标,以此作为后续分析的数据基础;第二部分则是通过建立VAR模型开展两者的关系分析,发现投资者情绪确实会对我国股票市场的价格波动产生同向影响,且股价波动会反作用于投资者情绪,形成互动影响,这种互动影响会随着时间的推移而逐渐减弱,且股票之间信息披露质量的高低不同会导致这种影响的效果发生变异,体现为投资者情绪的波动对低信息披露质量股的股价波动影响更大。
张秋硕[4]（2021）在《大股东减持对股价崩盘风险的影响研究》文中认为本文研究大股东减持行为对股价崩盘风险的影响。股东减持本身是一种正常的行为,但由于很多公司高层,通过内幕消息来牟利,使得股东减持蒙上一层消极的色彩。2005年8月23日,上市公司股权分置改革的指导意见推行,意图改变资本市场定价机制,让资源配置功能发挥应有的作用。随着股权分置改革的推行,从2006年至今,一直有大量公司股东减持情况出现。为了维护流通市场的秩序,证监会曾陆续颁布若干规定。本文以我国2017年5月颁布的《上市公司股东、董监高减持股份的若干规定》（后文统称“减持新规”）后的样本进行研究。样本范围是全部A股上市公司,即在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的4000余家公司。本文通过文献综述,发现现有文献关于减持以及股价崩盘风险的研究非常丰富。这构成本文研究的基础。但现有研究对股价崩盘风险的指标存在数据选择不够合理的问题,且现有针对大股东减持对股价崩盘风险影响的研究还比较少,值得进一步研究。本文在文献中常用的股价崩盘风险指标（后文统称“一般股价崩盘风险指标”）的基础上,提出短期股价崩盘风险指标。结合2017年“减持新规”,本文考虑大股东减持与股价崩盘风险之间是否显着相关;大股东减持数量的增加,是否提升股价崩盘风险;大股东数量占总股本比例的增加,是否提升股价崩盘风险;大股东减持与短期股价崩盘风险存在关系。在测度大股东减持和股价崩盘风险的指标上,提出短期股价崩盘风险指标,用日收益数据来测度,选取相应的高频数据,缩短构建指标的周期,指标对当前股价崩盘风险的判断更具有指导意义。本文从文献综述、概念界定、理论基础、机理分析、提出假设、统计分析和实证研究7个方面展开论证。全文运用统计分析和实证研究两种方法。统计分析关注减持的整体流程,从减持前、减持中、减持后,统计分析其对于股价的影响,并对两类股价崩盘风险因子做进一步的统计分析,得出“减持新规”背景下的大股东减持是影响股价崩盘风险的因素。实证分析部分,分别运用OLS回归和双向固定效应模型对一般股价崩盘风险和短期股价崩盘风险模型进行实证检验,验证了大股东减持与股价崩盘风险之间显着相关,并且减持数量、大股东减持数量占总股本的比例与股价崩盘风险之间显着相关。在此基础上,对全文进行总结,从监管层、企业和个人角度,提出相关政策和建议。
李庚[5]（2020）在《A股上市公司业绩预告中“黑天鹅”现象研究》文中提出近年来众多的“黑天鹅”事件使得我国资本市场发展出现了诸多的不稳定因素。“黑天鹅”事件难以预测,不仅严重威胁了资本市场中的各主体,也影响了资本市场的健康发展。业绩预告作为会计信息披露的一个辅助渠道,是对上市公司一个会计周期内盈余变化情况进行预测的前瞻性信息。业绩预告制度的设置是为了弥补上市公司定期财务报告公布的空档期,保证上市公司会计信息发布的连贯性,从而缓解资本市场的信息不对称。业绩预告“黑天鹅”现象是什么,为何产生,怎样影响我国资本市场?本文就此问题从监管层、行业及企业、投资者三个层面的影响进行探究,系统性的分析了业绩预告“黑天鹅”现象的定义、内外关联性,并探究对不同层面的影响。本文首次采用五个统计分析对业绩预告“黑天鹅”现象进行研究。通过对相关数据的统计及验证进行证明。第一统计分析:证明现象愈发严重。并通过反向检验,证明监管层对业绩预告违规管理存在漏洞;第二统计分析:非国有制企业比例远高于国有制企业;第三统计分析:存在“惯犯”行为。并通过财务数据验证,都出现经营大幅度变动。第一、二、三的统计分析以及证明对现象的外部驱动力做出了解释。现象的外关联性:监管层对业绩预告监管的漏洞,使管理层作出的利己行为。第四统计分析:证明“st”类上市企业占有一定比例;第五统计分析:证明有效数据大部分为“垃圾股”,并进一步通过数据分析验证了“垃圾股”的状况。第四、五统计分析对现象的内部驱动力作出了解释。现象的内关联性:企业经营情况较差,大部分都属于“垃圾股”。根据统计研究结果,分别提出业绩预告“黑天鹅”现象对监管层、行业以及企业、投资者的影响。对于监管层影响将导致监管的缺失,并且进一步导致资本市场的信息失真;对于行业以及企业造成信用危机,降低了资本市场对于企业的支撑力度;对于投资者将造成投资者的流失。最后全文并针对这三个层面提出相应的对策。（1）监管层方面加强制度创新、完善会计准则和业绩预告制度;（2）行业及企业层面进行业绩预告的发布进行强制审计流程;（3）投资者层面建立多层次监管体系,加强法律法规对投资者的保护,加强中小投资者投资教育。
付聪[6]（2020）在《股价崩盘风险对企业投资效率影响的实证研究》文中认为上市公司股票价格的剧烈波动不仅影响自身健康稳定发展,也对证券市场平稳运行产成消极影响,给国民经济的可持续健康发展带来负面影响。上市公司投资效率的高低不仅对其盈利能力、综合竞争力、可持续发展能力产生影响,也对国民经济的稳定发展存在影响。由此,深入研究股价崩盘风险对上市公司投资效率的影响,对健康提升上市公司投资效率,提高市场竞争力,控制股价崩盘风险具有积极的现实意义。本文在系统梳理股价崩盘风险相关研究的基础上,选择中国A股2012年1月1日前上市的1740家公司为研究样本,以非效率投资作为被解释变量,以负收益偏态系数和收益上下波动率替代股价崩盘风险作为解释变量,以总资产收益率、经营性现金比率、资产规模、货币资金比率、长期借款比率、现金流量比率、投资性现金比率、现金持有比率为控制变量。运用Stata14.0实证检验基于整体样本下股价崩盘风险对投资效率产生何种影响,并实证检验在不同产权性质下、不同领导权结构下股价崩盘风险对投资效率的影响。实证分析结果显示:中国上市公司股价崩盘风险对投资效率具有十分明显的正向影响;产权性质影响着中国上市公司股价崩盘风险对其投资效率的作用;领导权结构的差异影响中国上市公司股价崩盘风险与其投资效率二者间的关系。最后提出控制股价崩盘风险,提高投资者的决策水平,充分发挥媒体的监督作用,加大对上市公司的监管力度,实行两职分离的领导权结构的对策与建议,以期有效控制中国上市公司的股价崩盘风险,并以此实现投资效率的健康提升。
陈志芳[7]（2019）在《大数据背景下心理因素的统计识别与测度研究 ——基于行为经济学研究框架的视角》文中指出上个世纪70年代发展起来的行为经济学将行为人的心理因素及其相关心理学规律纳入经济学的研究,不仅很好地解释了主流经济学的一些“异象”,而且也大大拓展了经济学的研究视域。以噪声交易理论、前景理论、心理账户为代表的行为经济理论,主要通过心理因素来描述个体的行为选择,探求经济现象背后的作用机理,特别是探求现象背后人的行为及其对现象的作用机理与影响;同时,对不确定条件下行为人的决策展开研究,以增强经济学的解释能力。然而,由于行为人心理因素识别的障碍,致使其所涉变量的测度与样本数据的获取极其困难,理论结论难以提供相应的经验证据,这种状识一方面制约了行为经济学本身的发展,另一方面却极大的限制了行为经济学的现实应用价值。为了克服这一障碍,行为经济学家借鉴物理学或工程实验的思想与方法,构建出一套能获取单因素（包括心理因素）作用效应的科学方法,即实验经济学。实验经济学的出现不仅在一定程度上克服了行为经济学研究中心理因素样本数据获取的局限,而且通过对实验数据的观察与计算,经济学家同时也发现一系列行为人经济选择过程中的未解之谜,进一步推进了行为经济学研究的深入与发展。可是,利用实验经济学方法解决样本数据的获取也存在一些明显的不足,其中主要体现在:（1）实验设计要求高,现实的环境条件往往不易获得满足;（2）实验成本过高,实验过程控制困难;（3）实验结果（数据）可能存在较大的偏差,所获数据并不能真实反映研究对象的心理因素,就像证券投资交易中实盘交易与模拟交易那样,实验样本实质上并不能真实地反映对照样本的心理因素。大数据时代的来临为我们克服实验经济学中的上述缺陷带来了希望与机遇,大数据以其海量、完整、多样化、复杂可变的数据结构为我们提供了行为人的选择路径与结果,尤其是它提供的音频、视频、活动轨迹以及经济选择特点等能反映行为人心理因素的非结构数据为我们将其结构化造创了条件,一旦非结构数据结构化成为可能,统计学便在行为经济学的研究中就有了更大的用武之地。因此,在大数据时代,利用大数据带来的契机,构建大数据下的行为经济统计分析体系与架构对于推进行为经济学的研究与发展就具有特殊重要的意义,实现这一目标的基础在于要率先解决行为经济学中心理因素的识别与测度。众所周知,统计分析之所以能被应用于对经济问题的研究得益于它有一套科学完善的估计与推断技术,而能实现统计估计与推断的前提在于有相应的样本数据,如果说统计学的进步与发展是统计估计与推断技术的创新,倒不如说是对样本数据的适应性研究,传统的统计分析之所以在行为经济学研究中缺乏建树,并不是因为估计与推断技术的缺乏,而是无法获取能与之相匹配的样本数据（主要是心理因素数据）。对统计学研究而言,大数据时代的到来,不仅彻底改变了数据的经济内涵,而且更重要的是它带来的样本数据（结构性数据）可得性的变革,当原先不可得的行为人心理因素数据变得易得时,即便是现有的统计分析方法与技术毫无进展,统计分析的价值也会获得显着提升。本文在这种思想指导下,试图系统探讨大数据时代背景下如何获取与行为经济研究相关的心理因素结构性样本数据,并将其应用于行为经济学研究。本文在对相关研究进行系统梳理的基础上,依照行为经济学研究中所涉及心理因素的属性与内涵,密切结合数据挖掘技术与心理因素生理化的研究思路,并充分利用生理特质所提供的结构性数据特点,实现对行为经济学研究中主要心理因素的统计识别与测度,并将其纳入现有的统计分析框架,应用于居民或投资者消费决策或股价预测的研究。本文主要研究了以下几个方面的内容。1.大数据时代带给统计分析的改变。大数据时代,互联网所引爆的信息革命,层出不穷的各类低成本记录与存储设备的广泛应用,正在颠覆传统的统计数据内涵,当统计分析赖以生存的数据基础发生重大变化时,它会给统计分析和统计学科带来什么?本部分试图从分析范式、分析工具、分析方法和分析结果四个方面去寻求答案。2.大数据时代的行为经济学研究。统计分析作为实证研究的工具,实证分析又是检验经济理论的有效手段,在大数据背景下,当统计与统计分析发生重大变革时,它又会给经济理论带来什么?本部分内容试图依据统计分析的变革来论述经济行为人经济选择数据与生理特征数据的易得性,并通过对生理与心理因素相互关系的考察来论证心理因素数据的替代与转换,阐述大数据背景下统计分析与行为经济学的融合,这种融合将使行为经济学的研究可能跨越实验经济学。3.大数据背景下行为经济统计分析的实现路径。大数据背景下,实现统计分析与行为经济学的融合的路径有两条,一是开发与大数据数据特征相一致的统计分析模型,另一是将非结构性数据结构化,并将其纳入现有的统计分析体系。本文以专业分工创造效率为前提,综合经济可行与技术可行两个方面对统计学适应大数据时代的路径选择进行了论证,其论证结论为本文的后续研究奠定了理论基础。4.大数据背景下心理因素特征变量的提取与测度。基于行为经济学研究框架的视角,通过对行为经济学中基本理论（噪声交易理论、前景理论和心理账户理论）所涉及心理因素的分析,本文对应提取了如下心理因素特征变量:情绪、偏好、注意力和安全感;并通过对这些心理因素特征变量经济的内涵与特点的考察,探讨了大数据背景下这些心理特征变量的统计识别与测度,从而化解了行为经济学实证分析的样本数据障碍。5.作为对大数据背景下行为经济统计分析的应用,本文最后选择了两个与行为人心理因素密切相关的经济问题进行了研究,一个是基于网购的消费者人格识别与消费决策分析,另一个是基于网络评论数的投资者关注对股价的预测。两个实证分析案例表明,大数据背景下心理因素的识别与测度不仅可行,而且与之相关的行为经济统计分析有效。经过梳理、分析、论证与实证研究,本文得到如下基本结论:（1）大数据时代将跨越行为经济学研究中心理因素样本数据的可得性障碍,统计学,特别是数据挖掘技术将引导经济学研究范式转向数据驱动型的研究;（2）大数据时代的到来,使得统计学家有可能将诸如音频、视频乃至实时的行动轨迹等非结构性数据纳入统计分析范畴,形成更具包容性的统计分析方法与技术,这种更具包容性的统计分析方法与技术不仅能提升统计分析判断的有效性与可靠性,而且还能极大扩展它的应用范围;（3）大数据背景下,统计学家构建行为经济统计分析的路径有两条,一是开发适用于多数据结构的统计分析模型,另一则是寻求更广泛的数据来源和探寻将非结构性数据转换成结构性数据的相关方法与技术,并将其纳入传统统计分析体系。相比较而言,后者更为现实与经济;（4）行为经济学中的心理因素可以通过特征提取的方式将其转化为心理特征变量,这些变量主要包括情绪、偏好、注意力、安全感,大数据背景下,它们不仅可以识别,而且是可测的;（5）利用行为经济统计分析不仅能实现对消费者人格（投资者关注度）识别和分类,而且运用它能更准确预测消费者行为选择和证券市场股价的变动。本文的创新主要有如下四点:一是根据大数据时代的数据特点,提出了行为经济统计分析的实现路径,即适合更多数据类型的模型选择路径与非结构性数据结构化的路径;二是基于两账户心理决策模型和两状态马尔科夫链理论,从经济分析的角度论证了数据转换路径较模型选择路径的优势;三是系统分析了主要心理因素,情绪、偏好、注意力、安全感的统计识别与测度;四是从理论上构建了基于大五人格的消费决策模型和基于投资者关注的股价变化过程,并利用实证分析的方法验证了大数据背景下行为经济统计分析的可行性与有效性。
陈曦[8]（2019）在《上市公司商誉减值会计信息的价值相关性研究》文中进行了进一步梳理随着中国资本市场的不断完善,企业间并购重组交易活动的频繁发生,并购溢价形成了大量的商誉,但随着并购企业的经营业绩达不到预期时,计提大额商誉减值的现象开始逐渐突出。2019年初多家上市公司爆出巨额商誉减值引发亏损的消息,使得商誉减值问题成为媒体讨论的热点,商誉减值信息的有效性受到质疑,商誉减值对上市公司的经营发展产生怎样的影响,投资者如何理解分析商誉减值传递的信号,商誉减值测试和商誉减值的会计处理再一次成为市场关注的焦点。本文在上市公司大量计提商誉减值的情况受到了高度关注的背景之下,以2013-2017年沪深股市当期财务报表披露商誉金额不为0的上市公司为主要样本,在对国内外相关文献和基础理论归纳分析的基础上,通过Ohslon模型中价格模型和收益模型实证分析商誉减值损失会计信息的价值相关性问题、盈利公司和亏损公司商誉减值损失会计信息价值相关性的差异,累计商誉减值准备、商誉摊销会计信息的价值相关性问题。经研究发现:（1）我国A股上市公司当期确认的商誉减值损失会计信息具有价值相关性。商誉减值损失的确认代表着企业未来超额盈利能力的下降。商誉减值损失的计提会导致股票价格和股票收益率降低。（2）盈利公司商誉减值损失会计信息的价值相关性强于亏损公司。亏损公司在进行商誉减值测试时,会受到管理层盈余管理因素的影响,削弱商誉减值损失会计信息的价值相关性。（3）累计商誉减值准备会计信息的价值相关性弱于当期确认商誉减值损失的价值相关性。商誉减值的计提不允许进行转回,导致未来期间上市公司经营状况转为良好时,累计商誉减值准备依然存在,降低信息的重要性。（4）直线摊销法下确认的商誉摊销会计信息具有价值相关性。摊销法虽然基于历史成本原则确认商誉摊销,其也会对公司收益带来影响,最终影响股票价格。通过以上研究结论表明商誉减值会计信息具有价值相关性。目前我国实行商誉减值测试和商誉减值的会计处理是有效的,但商誉减值的制度规定不够完善,商誉减值测试方法存在人为操纵的空间,需要进一步细化完善会计准则的规定。本文从商誉减值的不同角度分析商誉减值会计信息的价值相关性,通过模拟商誉摊销过程,检验商誉摊销会计信息的价值相关性,具有一定新意。最后根据研究结果,从政府机构、投资者以及企业三个方面提出相关建议,并提出本文研究的不足以及未来研究展望。
吴曦[9]（2019）在《管理者能力对股价特质性波动的影响 ——基于公司信息视角》文中研究表明股票市场重要功能之一是提高资源配置效率,实现资金需求和供给的对接,因而中国股市牵动着无数企业的命运。令人担忧的是股票市场始终处于有效性不足的状态,与公司特质信息相对的股价特质性波动制约着股票市场正常发挥资金融通的功能。信息时代的到来使公司管理者日益受到外界关注。在此背景下,能力强的管理者是否能够通过调控公司信息缓解股价特质性波动,为我国股市和实体经济发展带来积极影响?本文从理论分析和实证检验两个角度对以上问题进行研究。就理论分析而言,根据理论基础,参考相关文献以及结合我国证券市场的实际情况,本文得出两点推论,即私有信息交易推动股价特质性波动,而能力强的管理者能够提高公司信息披露质量。在理清私有信息交易、信息披露质量与公司透明度三者关系的基础上,本文进一步总结出能力强的管理者能够通过提高公司透明度降低股价特质性波动这一作用机制。就实证分析而言,本文选取2003至2017年深圳A股主板上市公司为样本,根据上述理论分析依次进行三个实证检验:股价特质性波动对盈余公告后价格漂移度的多元线性回归;管理者能力对深交所信息披露考评得分的有序Logit模型检验;管理者能力通过公司透明度影响股价特质性波动的中介效应模型检验。为了加强实证结果的稳健性,本文综合运用PSM、2SLS以及DEA法进行内生性处理和稳健性检验,结果依旧显着。本文的主要研究结论如下:（1）私有信息交易推动了股价特质性波动。盈余公告信息作为私有信息提前进入股价,加剧股价特质性波动而减弱盈余公告后价格漂移度。（2）能力强的管理者能够提高公司信息披露质量。公司治理机制对管理者能力具有一定筛选作用,而能力强的管理者更富进取心。（3）能力强的管理者能够降低股价特质性波动,而公司透明度起中介作用。高能力管理者发布的信息能反应公司真实情况从而提高公司透明度,公司透明度的提高压缩私有信息套利空间致使未来期股价特质性波动随之降低。根据研究结论本文提出了一些政策建议:第一,监管机构应当加强上市公司信息披露规范管理;第二,上市公司应当设置管理者能力考评体系;第三,投资者应当加强信息解读能力。
贺茂豹[10]（2019）在《业绩变动、机构持股调整与股价波动实证研究》文中研究表明党的“十九大”报告指出,要加快完善社会主义市场经济体制,深化金融体制改革,促进多层次资本市场健康、稳定发展,防控金融风险。股市的稳定发展是资本市场健康的基础,稳定股价是防范金融风险的重中之重。以散户为主的投资者结构被认为是中国股市剧烈波动及效率低下的主要原因。近年来,证券市场上的机构投资者队伍规模迅速扩大,机构投资者对股市的影响逐渐增大,对市场的主导作用日益彰显。从理论上讲,机构投资者更加理性、专业和成熟,对上市公司的业绩变动更敏感,对股价波动具有抑制作用。但国内外学术界对此并没有形成一致的结论。因此,本文以2007年到2016年深圳证券交易所A股为研究对象,对业绩变动、机构持股调整如何影响股价波动进行理论分析和实证检验。通过统计分析发现:（1）在业绩变动与股价波动关系中,业绩变动指标（净利润增长率、经营活动现金流增长率和净资产增长率）与月度股价波动、股票价差的变化趋势基本一致。（2）在机构持股调整与股价波动关系中,月度股价波动有升有降,波动比较平缓,总体上呈下降趋势,与机构持股调整指标的变化趋势基本相反;股票价差波动较大,与机构持股调整指标的变化趋势基本相反。（3）在业绩变动与机构持股调整关系中,业绩变动指标（净利润增长率、经营活动现金流增长率和净资产增长率）与机构持股调整变化趋势基本一致。通过全部样本回归分析发现:（1）净利润增长率、经营活动现金流增长率对月度股价波动具有显着的正面影响,即净利润增长率、经营活动现金流增长率越高,股价波动越大;但净资产增长率对月度股价波动具有显着的负面影响。（2）总的来说,机构持股调整对股价波动具有显着负面影响,即能抑制股价波动。但不同机构存在差异。（3）经营活动现金流增长率与机构持股调整的交叉项对月度股价波动都具有显着的负面影响;净资产增长率与机构持股调整的交叉项对月度股价波动具有显着的正面影响;净利润增长率与社保基金的交叉项对月度股价波动具有显着的负面影响,而净利润增长率与其他机构持股调整的交叉项对月度股价波动没有影响。（4）在业绩变动对股价波动影响中,机构持股调整在业绩变动对股价波动影响中具有中介作用。进一步的分组回归分析发现:（1）在国有样本中,月度股价波动与经营活动现金流增长率的回归系数不显着;而在非国有样本中,月度股价波动与经营活动现金流增长率的回归系数在5%水平上显着,并且非国有样本月度股价波动与经营活动现金流增长率的回归系数的符号、显着性水平与全部样本回归结果保持一致。（2）机构持股调整对股价波动的抑制作用主要体现在非国有企业。（3）在非国有企业中,经营活动现金流增长率与机构持股调整的交叉项能起到抑制股价波动的作用,而在国有企业,这种作用不明显。（4）在国有样本中,机构持股调整在业绩变动对股价波动影响中的中介效应不明显;在非国有样本中,机构持股调整在业绩变动对股价波动影响中具有中介效应。上述研究发现,对于推动资本市场发展、加强上市公司信息披露监管、深化企业改革,以及投资者投资决策都具有重要意义。第一,总体上看,机构持股调整对股价波动具有抑制作用,这表明,应大力发展机构投资者,充分发挥机构投资者在资本市场稳定发展中的积极作用。第二,业绩变动与股价波动之间具有密切的关系。这为证监会加强上市公司业绩信息的披露,包括业绩预告、定期报告等提供了充分的依据。第三,国有企业在治理结构、股价决定机制等方面具有特殊性。应按照建立社会主义市场经济体制的要求,不断深化国有企业改革,使国有企业与资本市场更加紧密地联系在一起。第四,机构持股信息、公司业绩信息对股票价格具有直接影响。投资者应密切关注机构持股变动以及公司业绩变动,并据此对投资策略进行调整。
二、股价主要影响因素的统计分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、股价主要影响因素的统计分析（论文提纲范文）
（2）股份回购、信号传递和股价崩盘风险（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与研究方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 研究内容与基本框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 基本框架 |
| 1.4 主要创新点 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 上市公司股份回购动机的文献综述 |
| 2.2 股份回购市场反应的文献综述 |
| 2.3 股价崩盘风险文献综述 |
| 2.4 文献评述 |
| 3 理论分析与研究假设 |
| 3.1 股份回购的股票市场反应 |
| 3.2 股份回购中信号传递假说的验证 |
| 3.3 股份回购对股价崩盘风险的影响 |
| 4 研究设计 |
| 4.1 事件研究法 |
| 4.1.1 短期市场反应 |
| 4.1.2 长期市场反应 |
| 4.2 多元回归分析 |
| 4.2.1 主回归分析 |
| 4.2.2 分组回归分析 |
| 4.3 倾向匹配双重差分法 |
| 4.3.1 第一阶段 |
| 4.3.2 第二阶段 |
| 4.3.3 第三阶段 |
| 4.4 描述性统计分析 |
| 4.4.1 数据来源 |
| 4.4.2 描述性统计分析 |
| 5 实证结果分析 |
| 5.1 股份回购的股票市场反应 |
| 5.1.1 全样本分析 |
| 5.1.2 分组样本分析 |
| 5.2 股份回购中信号传递假说的验证 |
| 5.2.1 短期市场反应分析 |
| 5.2.2 长期市场反应分析 |
| 5.3 股份回购对股价崩盘风险的影响 |
| 5.3.1 第一阶段分析 |
| 5.3.2 第二阶段分析 |
| 5.3.3 第三阶段分析 |
| 5.4 稳健性检验 |
| 6 研究结论与政策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
（3）投资者情绪对我国股票价格波动的影响研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新点及不足 |
| 1.4.1 主要创新点 |
| 1.4.2 不足之处 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 投资者情绪相关文献综述 |
| 2.1.1 投资者情绪的内涵 |
| 2.1.2 投资者情绪的心理与行为表征 |
| 2.1.3 投资者情绪的测度 |
| 2.2 投资者情绪对股票市场的影响研究 |
| 2.2.1 投资者情绪对股票收益的影响研究 |
| 2.2.2 投资者情绪对股价波动的影响研究 |
| 2.3 文献综评 |
| 3 理论分析与研究假设 |
| 3.1 投资者情绪与股价波动 |
| 3.2 信息披露质量的调节影响 |
| 4 投资者情绪和股票价格波动的测度 |
| 4.1 投资者情绪指标的测度 |
| 4.1.1 代理指标的选取 |
| 4.1.2 投资者情绪综合指标的构建 |
| 4.1.3 投资者情绪综合指标的有效性分析 |
| 4.2 股票市场价格波动的测度 |
| 5 投资者情绪与中国股票价格波动影响的实证分析 |
| 5.1 数据来源与模型构建 |
| 5.1.1 数据来源 |
| 5.1.2 模型构建 |
| 5.2 平稳性检验 |
| 5.2.1 描述性统计 |
| 5.2.2 ADF检验 |
| 5.3 投资者情绪与股价波动的集聚效应 |
| 5.3.1 投资者情绪波动的集聚效应 |
| 5.3.2 股价波动的集聚效应 |
| 5.4 投资者情绪与股价波动的相互关系分析 |
| 5.5 脉冲响应和方差分解 |
| 5.5.1 脉冲响应 |
| 5.5.2 方差分解 |
| 5.6 稳健性检验 |
| 5.6.1 替代变量构建 |
| 5.6.2 描述性统计 |
| 5.6.3 ADF检验 |
| 5.6.4 相互关系分析 |
| 6 结论 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 6.2.1 加强投资者教育 |
| 6.2.2 完善市场监管制度 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
（4）大股东减持对股价崩盘风险的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究思路与方法 |
| 1.2.1 研究思路 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 关于股价崩盘风险的研究 |
| 1.3.2 关于大股东减持的研究 |
| 1.3.3 大股东减持对股价影响的研究 |
| 1.3.4 文献述评 |
| 1.4 研究贡献与创新点 |
| 1.4.1 研究贡献 |
| 1.4.2 研究创新点 |
| 1.5 论文框架 |
| 第2章 理论基础与研究假设 |
| 2.1 概念界定 |
| 2.1.1 大股东减持 |
| 2.1.2 股价崩盘风险 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 信息不对称理论 |
| 2.2.2 信号传递理论 |
| 2.2.3 委托代理理论 |
| 2.3 大股东减持对股价崩盘风险影响的机理分析 |
| 2.3.1 市场层面分析 |
| 2.3.2 公司层面分析 |
| 2.4 提出假设 |
| 2.4.1 大股东减持与股价崩盘风险之间是显着相关 |
| 2.4.2 大股东减持数量增加提升股价崩盘风险 |
| 2.4.3 大股东减持数量占股本比例增加提升股价崩盘风险 |
| 2.4.4 大股东减持与短期股价崩盘风险存在关系 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 大股东减持动因与现状分析 |
| 3.1 减持的动因分析 |
| 3.1.1 大股东掌握信息优势 |
| 3.1.2 大股东因个人资金需求减持 |
| 3.1.3 大股东不看好公司发展前景 |
| 3.2 减持现状分析 |
| 3.2.1 大股东减持带来利空 |
| 3.2.2 减持时间的选择 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 股价崩盘风险测度 |
| 4.1 股价崩盘风险指标的构造 |
| 4.1.1 一般股价崩盘风险变量的构造 |
| 4.1.2 短期股价崩盘风险变量的构造 |
| 4.2 样本选择 |
| 4.3 股价崩盘风险指标的描述性统计 |
| 4.4 一般股价崩盘风险指标的分析 |
| 4.4.1 整体市场角度分析 |
| 4.4.2 各分市场角度分析 |
| 4.4.3 从公司角度分析 |
| 4.5 短期股价崩盘风险指标的分析 |
| 4.5.1 整体市场角度分析 |
| 4.5.2 各分市场角度分析 |
| 4.5.3 从公司角度分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实证分析 |
| 5.1 样本选择 |
| 5.2 解释变量 |
| 5.3 实证设计 |
| 5.4 描述性统计 |
| 5.5 实证检验 |
| 5.5.1 多重共线性检验 |
| 5.5.2 面板模型筛选 |
| 5.5.3 实证结果展示 |
| 5.6 实证结果分析 |
| 5.6.1 大股东减持对一般股价崩盘风险的影响 |
| 5.6.2 大股东减持对短期股价崩盘风险的影响 |
| 5.7 稳健性检验 |
| 5.8 本章小结 |
| 第6章 研究结论与对策建议 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 对策建议 |
| 6.2.1 监管层面 |
| 6.2.2 公司层面 |
| 6.2.3 投资者层面 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）A股上市公司业绩预告中“黑天鹅”现象研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 国内外业绩预告研究综述 |
| 1.2.2 业绩预告研究“黑天鹅”综述 |
| 1.2.3 国内外“黑天鹅”现象研究综述 |
| 1.3 研究框架与研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究路线图 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 可能创新点 |
| 第二章 相关理论基础 |
| 2.1 理论基础 |
| 2.1.1 行为金融学理论 |
| 2.1.2 信息不对称理论 |
| 2.1.3 锚定效应理论 |
| 2.1.4 有效市场的理论(EMH) |
| 2.2 “黑天鹅”基本理论 |
| 2.2.1 黑天鹅的定义以及特点 |
| 2.2.2 业绩预告“黑天鹅”概念界定 |
| 第三章 A股上市公司业绩预告“黑天鹅”现象的统计调查 |
| 3.1 “黑天鹅”相关案例 |
| 3.2 我国业绩预告制度及披露现状 |
| 3.3 我国上市公司财务预告中“黑天鹅”现象统计 |
| 3.3.1 我国上市公司财务预告业绩预告数据来源(6年) |
| 3.3.2 业绩预告数据分类 |
| 3.3.3 2013-2018年业绩预告“黑天鹅”现象的基本统计 |
| 3.4 “黑天鹅”现象对资本市场的影响 |
| 3.4.1 对资本市场层面的影响 |
| 3.4.2 对行业及企业层面的影响 |
| 3.4.3 对投资方层面的影响 |
| 第四章 业绩预告“黑天鹅”现象的统计分析 |
| 4.1 外关联性层面统计分析 |
| 4.1.1 治理缺失下“恶化”现象的统计分析 |
| 4.1.2 行为金融学的视角下重复现象统计分析 |
| 4.1.3 资本性质视角下的统计分析 |
| 4.2 内关联性层面统计分析 |
| 4.2.1 “st”上市公司的统计分析 |
| 4.2.2 信息不对称视角下统计分析 |
| 第五章 研究结论与对策 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.1.1 外关联性层面结论 |
| 5.1.2 内关联性层面结论 |
| 5.1.3 业绩预告“黑天鹅”现象的影响结论 |
| 5.2 研究对策 |
| 5.2.1 监管层层面的对策 |
| 5.2.2 行业以及企业层面的对策 |
| 5.2.3 投资方层面的对策 |
| 5.3 研究不足与未来研究方向 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间参加科研情况及获得的学术成果 |
（6）股价崩盘风险对企业投资效率影响的实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 评价 |
| 1.3 研究方法及研究内容 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 2 相关理论概述 |
| 2.1 相关概念界定 |
| 2.1.1 股价崩盘风险 |
| 2.1.2 企业投资效率 |
| 2.2 理论概述 |
| 2.2.1 净现值理论 |
| 2.2.2 代理成本理论 |
| 2.2.3 信息不对称理论 |
| 3 研究设计 |
| 3.1 研究假设 |
| 3.2 样本选择与数据来源 |
| 3.3 变量定义与度量方法 |
| 3.3.1 被解释变量 |
| 3.3.2 解释变量 |
| 3.3.3 控制变量 |
| 3.4 模型的建立 |
| 4 实证研究 |
| 4.1 基于整体样本公司的分析 |
| 4.1.1 描述性统计分析 |
| 4.1.2 相关性分析 |
| 4.1.3 回归分析 |
| 4.2 不同产权性质下的影响分析 |
| 4.2.1 描述性统计分析 |
| 4.2.2 相关性检验 |
| 4.2.3 回归分析 |
| 4.3 不同领导权结构下的影响分析 |
| 4.3.1 描述性统计分析 |
| 4.3.2 相关性检验 |
| 4.3.3 回归分析 |
| 4.4 稳健性检验 |
| 4.4.1 上市公司稳健性检验 |
| 4.4.2 不同产权性质下稳健性检验 |
| 4.4.3 不同领导权结构下稳健性检验 |
| 5 对策与建议 |
| 5.1 对股价崩盘风险的经济后果深入研究,合理抑制股价崩盘风险 |
| 5.2 提高投资者的投资决策水平 |
| 5.3 充分发挥媒体的监督作用 |
| 5.4 加强对上市公司的监管 |
| 5.5 实行两职分离的领导权结构 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）大数据背景下心理因素的统计识别与测度研究 ——基于行为经济学研究框架的视角（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 主要研究内容 |
| 1.3 研究思路与方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 分析框架及结构 |
| 1.5 创新与不足 |
| 1.5.1 创新工作 |
| 1.5.2 不足之处 |
| 第2章 文献综述 |
| 2.1 大数据时代带来的变革 |
| 2.1.1 大数据时代及其特点 |
| 2.1.2 大数据时代带给科学研究的变革 |
| 2.1.3 大数据时代带给经济实践的变革 |
| 2.2 大数据时代与统计学 |
| 2.2.1 大数据与统计学 |
| 2.2.2 大数据时代统计学的发展 |
| 2.3 大数据背景下心理因素识别 |
| 2.3.1 心理因素识别方法 |
| 2.3.2 统计识别方法 |
| 2.4 大数据背景下的心理因素统计测度与应用 |
| 2.5 简要评述 |
| 第3章 大数据背景下心理因素统计识别与测度——基于行为经济学实证研究的思考 |
| 3.1 行为经济学实证研究中的基础性障碍 |
| 3.1.1 行为经济学与心理因素 |
| 3.1.2 心理因素在行为经济学的应用实例 |
| 3.1.3 传统行为经济学实证研究中的障碍 |
| 3.2 实验经济学与样本数据 |
| 3.2.1 实验经济学与行为经济学实证研究 |
| 3.2.2 对实验经济学获取样本数据的简要评价 |
| 3.3 大数据背景下心理因素统计识别途径 |
| 3.3.1 行为选择结果识别 |
| 3.3.2 图像与音视频数据识别 |
| 3.3.3 智能移动终端识别 |
| 3.3.4 活动轨迹识别 |
| 3.4 大数据背景下心理因素统计测度 |
| 3.4.1 来自于结构性数据的直接测度 |
| 3.4.2 非结构性数据向结构性数据转换的间接测度 |
| 3.5 大数据背景下行为统计分析路径选择 |
| 3.5.1 模型选择路径的经济分析 |
| 3.5.2 数据转换路径的经济分析 |
| 3.5.3 两条路径的比较与选择 |
| 第4章 大数据背景下的心理因素特征变量提取与统计测度 |
| 4.1 情绪的特征提取与统计测度 |
| 4.1.1 情绪的内涵 |
| 4.1.2 情绪的特征提取 |
| 4.1.3 统计测度——情绪指数 |
| 4.2 偏好的特征提取与统计测度 |
| 4.2.1 偏好的内涵 |
| 4.2.2 偏好的特征提取 |
| 4.2.3 统计测度——边际替代率与排序 |
| 4.3 注意力的特征提取与统计测度 |
| 4.3.1 注意力的内涵 |
| 4.3.2 注意力的特征提取 |
| 4.3.3 统计测度——关注度指数 |
| 4.4 安全感的特征提取与统计测度 |
| 4.4.1 安全感的内涵 |
| 4.4.2 安全感的特征提取 |
| 4.4.3 统计测度——安全感指数 |
| 第5章 心理因素统计识别与测度的实证分析——基于消费者人格识别与消费决策的实证研究 |
| 5.1 研究背景 |
| 5.2 消费决策过程分析 |
| 5.2.1 经典经济学中消费者决策过程 |
| 5.2.2 基于心理账户的消费者决策过程 |
| 5.2.3 在心理账户理论中加入值函数的消费者决策过程 |
| 5.3 消费者人格识别与消费决策 |
| 5.3.1 基于计划和随心两种人格的消费决策 |
| 5.3.2 基于大五人格的消费决策过程 |
| 5.4 基于网购数据的消费者人格识别与消费决策分析 |
| 5.4.1 样本与指标的选择 |
| 5.4.2 消费者人格与消费选择的统计分析 |
| 5.4.3 基于网购数据的消费者人格识别与消费决策的实证分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 心理因素统计识别与测度的应用研究——基于股吧评论数的投资者关注度对股价的预测 |
| 6.1 研究背景 |
| 6.2 大数据背景下的投资者关注度 |
| 6.2.1 基于互联网数据的投资者关注度研究股价的文献综述 |
| 6.2.2 大数据背景下投资者关注度量化指标选择 |
| 6.2.3 投资者关注度的研究假设 |
| 6.3 股价变化过程分析 |
| 6.3.1 市场有效性 |
| 6.3.2 股价变化过程 |
| 6.3.3 基于投资者有限关注的噪声交易模型 |
| 6.4 基于股吧评论数的投资者关注对股价的预测 |
| 6.4.1 样本与指标的选取 |
| 6.4.2 投资者关注与股票价格运行的统计分析 |
| 6.4.3 基于股吧评论数的投资者关注度对股价预测的实证分析 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 研究结论与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果参考文献 |
| 后记 |
（8）上市公司商誉减值会计信息的价值相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究思路框图 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 第2章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 商誉及商誉减值的确认、计量与影响因素 |
| 2.1.2 会计信息的价值相关性研究 |
| 2.1.3 商誉及商誉减值的价值相关性研究 |
| 2.1.4 文献评述 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 有效市场假说理论 |
| 2.2.2 信号传递理论 |
| 2.2.3 决策有用理论 |
| 2.2.4 计量观理论及剩余收益估值模型 |
| 第3章 商誉减值的制度背景及现状分析 |
| 3.1 商誉减值的制度背景 |
| 3.1.1 国内外会计准则有关商誉减值的规定 |
| 3.1.2 证监会对商誉减值规范要求 |
| 3.2 上市公司商誉减值现状 |
| 3.2.1 商誉减值总体状况及变化趋势分析 |
| 3.2.2 不同行业商誉减值现状 |
| 第4章 机理分析与研究假设 |
| 4.1 当期确认商誉减值损失会计信息的价值相关性分析 |
| 4.2 盈利公司和亏损公司当期确认商誉减值损失会计信息的价值相关性分析 |
| 4.3 累计商誉减值准备会计信息的价值相关性分析 |
| 4.4 基于直线摊销法下商誉摊销会计信息的价值相关性分析 |
| 第5章 样本选择与模型构建 |
| 5.1 样本的选择与数据来源 |
| 5.2 变量设置 |
| 5.2.1 被解释变量设置 |
| 5.2.2 解释变量设置 |
| 5.2.3 控制变量设置 |
| 5.3 模型构建 |
| 第6章 实证结果与分析 |
| 6.1 描述性统计分析 |
| 6.1.1 当期确认商誉减值损失的样本描述性统计分析 |
| 6.1.2 当期确认商誉减值损失样本中盈利公司与亏损公司描述性对比分析 |
| 6.1.3 累计商誉减值准备样本描述性统计分析 |
| 6.1.4 商誉摊销样本描述性统计分析 |
| 6.2 相关性分析 |
| 6.3 回归性统计分析 |
| 6.3.1 当期确认商誉减值损失的样本回归分析 |
| 6.3.2 当期确认商誉减值损失样本中盈利公司与亏损公司的回归分析 |
| 6.3.3 累计商誉减值准备样本回归分析 |
| 6.3.4 商誉摊销样本回归分析 |
| 6.4 稳定性检验 |
| 第7章 研究结论及建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 相关建议 |
| 7.2.1 基于政府机构角度的相关建议 |
| 7.2.2 基于投资者角度的相关建议 |
| 7.2.3 基于并购企业角度的相关建议 |
| 7.3 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 |
| 致谢 |
（9）管理者能力对股价特质性波动的影响 ——基于公司信息视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与框架 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究框架 |
| 1.3 研究方法与技术路线 |
| 1.3.1 研究方法 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 本文的创新点与不足 |
| 第二章 文献综述与理论基础 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 股价特质性波动的相关研究 |
| 2.1.2 管理者能力的相关研究 |
| 2.1.3 管理者信息披露策略与股价波动性的相关研究 |
| 2.1.4 文献评述 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 委托代理理论 |
| 2.2.2 信息不对称理论 |
| 2.2.3 有效市场假说 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 逻辑框架与研究设计 |
| 3.1 逻辑框架 |
| 3.2 研究假设 |
| 3.3 研究设计 |
| 3.3.1 样本与数据来源 |
| 3.3.2 变量选取与取值说明 |
| 3.3.3 模型构建 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 管理者能力影响股价特质性波动的实证分析 |
| 4.1 主要变量描述性统计分析 |
| 4.2 私有信息影响股价特质性波动的实证检验 |
| 4.3 管理者能力影响信息披露质量的实证检验 |
| 4.3.1 信息披露质量的描述性统计分析 |
| 4.3.2 管理者能力影响信息披露质量的实证结果与分析 |
| 4.4 管理者能力影响股价特质性波动的实证检验:基于公司透明度路径 |
| 4.4.1 公司透明度的描述性统计分析 |
| 4.4.2 管理者能力影响股价特质性波动的实证结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 内生性处理与稳健性检验 |
| 5.1 管理者能力与公司透明度的PSM检验 |
| 5.2 公司透明度与股价特质性波动的2SLS检验 |
| 5.3 管理者能力的DEA检验 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 主要结论与政策建议 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（10）业绩变动、机构持股调整与股价波动实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究方法 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 文章的创新点 |
| 第2章 业绩变动、机构持股调整与股价波动理论 |
| 2.1 资本市场效率理论 |
| 2.1.1 有效市场假说理论 |
| 2.1.2 行为财务理论 |
| 2.2 机构投资者行为选择理论 |
| 2.2.1 羊群效应理论 |
| 2.2.2 反馈交易理论 |
| 2.3 委托代理理论 |
| 第3章 业绩变动、机构持股调整与股价波动文献述评 |
| 3.1 国外文献综述 |
| 3.1.1 关于业绩变动与股价波动 |
| 3.1.2 关于机构持股调整与股价波动 |
| 3.2 国内文献综述 |
| 3.2.1 关于业绩变动与股价波动 |
| 3.2.2 关于机构持股与股价波动 |
| 3.3 对国内外文献的总结 |
| 第4章 业绩变动、机构持股调整与股价波动实证研究设计 |
| 4.1 理论分析与研究假设 |
| 4.1.1 有关业绩变动与股价波动 |
| 4.1.2 有关机构持股调整与股价波动 |
| 4.1.3 有关业绩变动、机构持股调整与股价波动 |
| 4.2 业绩变动、机构持股调整与股价波动的计量 |
| 4.2.1 业绩变动的计量 |
| 4.2.2 机构持股调整的计量 |
| 4.2.3 股价波动的计量 |
| 4.2.4 控制变量的计量 |
| 4.3 回归模型 |
| 4.4 样本选择与分组方法 |
| 4.5 数据处理 |
| 第5章 全部样本业绩变动、机构持股调整与股价波动实证检验 |
| 5.1 全部样本变量的统计分析 |
| 5.1.1 全部样本变量的描述性统计分析 |
| 5.1.2 全部样本变量的分年度统计分析 |
| 5.2 全部样本变量的相关性分析 |
| 5.3 全部样本回归分析 |
| 5.3.1 全部样本业绩变动与股价波动回归分析 |
| 5.3.2 全部样本机构持股调整与股价波动回归分析 |
| 5.3.3 全部样本业绩变动、机构持股调整与股价波动回归分析 |
| 5.3.4 全部样本机构持股调整的中介效应检验 |
| 5.4 全部样本回归的稳健性检验 |
| 5.4.1 全部样本业绩变动与股价波动的稳健性检验 |
| 5.4.2 全部样本机构持股调整与股价波动的稳健性检验 |
| 5.4.3 全部样本业绩变动、机构持股调整与股价波动的稳健性检验 |
| 5.4.4 全部样本中介效应的稳健性检验 |
| 第6章 业绩变动、机构持股调整与股价波动分类样本实证检验 |
| 6.1 国有和非国有样本回归分析 |
| 6.1.1 国有和非国有样本业绩变动与股价波动回归分析 |
| 6.1.2 国有和非国有样本机构持股调整与股价波动回归分析 |
| 6.1.3 国有和非国有样本业绩变动、机构持股调整与股价波动回归分析 |
| 6.1.4 国有和非国有样本机构持股调整的中介效应检验 |
| 6.2 国有和非国有样本回归分析的稳健性检验 |
| 6.2.1 国有和非国有样本业绩变动与股价波动回归分析的稳健性检验 |
| 6.2.2 国有和非国有样本机构持股调整与股价波动回归分析的稳健性检验 |
| 6.2.3 国有和非国有样本业绩变动、机构持股调整与股价波动回归分析的稳健性检验 |
| 6.2.4 国有和非国有样本中介效应的稳健性检验 |
| 第7章 研究结论与对策建议 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 对策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、股价主要影响因素的统计分析（论文参考文献）
- [1]创业板股利分配政策与市场反应[D]. 孙思敏. 华中师范大学, 2021
- [2]股份回购、信号传递和股价崩盘风险[D]. 董莹. 浙江大学, 2021(09)
- [3]投资者情绪对我国股票价格波动的影响研究[D]. 何柏彬. 浙江大学, 2021(09)
- [4]大股东减持对股价崩盘风险的影响研究[D]. 张秋硕. 山东财经大学, 2021(12)
- [5]A股上市公司业绩预告中“黑天鹅”现象研究[D]. 李庚. 西安石油大学, 2020(04)
- [6]股价崩盘风险对企业投资效率影响的实证研究[D]. 付聪. 西安科技大学, 2020(01)
- [7]大数据背景下心理因素的统计识别与测度研究 ——基于行为经济学研究框架的视角[D]. 陈志芳. 天津财经大学, 2019(07)
- [8]上市公司商誉减值会计信息的价值相关性研究[D]. 陈曦. 青岛理工大学, 2019(01)
- [9]管理者能力对股价特质性波动的影响 ——基于公司信息视角[D]. 吴曦. 南京财经大学, 2019(04)
- [10]业绩变动、机构持股调整与股价波动实证研究[D]. 贺茂豹. 湖北大学, 2019(05)