搜索到2479篇“ 股价波动“的相关文章
企业社会责任、媒体关注与股价波动
2025年
本文利用2012—2021年中国沪深A股上市公司为研究样本,探究企业社会责任对股价波动性的影响,并考察媒体关注在其中所发挥的调节作用。研究发现,上市公司较高的社会责任表现能够显著降低企业的股价波动性。基于媒体关注的调节效应检验发现,相比于媒体关注程度低,在媒体关注程度更高时,企业社会责任表现对股价波动性的抑制更显著。基于经济后果检验发现,在企业社会责任对股价波动性的抑制作用下,提高了企业的创新水平。研究结论表明企业积极履行社会责任会受到市场投资者的认可,起到股价稳定器的作用,使得企业更专注长期创新投资。
李太行李红梅
关键词:企业社会责任媒体关注股价波动性
ESG漂绿对股价波动性的影响研究
2025年
环境、社会和公司治理(ESG)是重要的资本市场投资理念,尽管当前多数企业深刻践行这一理念,但仍有部分企业利用虚假的ESG行为给自身牟利,这将对股价带来影响。文章从ESG漂绿视角,选用2012—2022年上市企业面板数据,实证检验ESG漂绿对股价波动性的影响。研究发现ESG漂绿程度越高,股价波动性越强。机制检验发现,ESG漂绿降低了信息透明度,增加了企业经营风险,进而导致股价波动性增加。进一步研究发现,ESG漂绿对非国有企业股价波动的增加效用显著强于国有企业,同时ESG漂绿对股价波动的影响在污染当量更多的企业中程度更大。
范亚东关泰宇李炜
关键词:股价波动性企业经营风险信息透明度
基于社会网络的投资者情绪扩散与股价波动风险研究
2025年
引言互联网时代下,社会网络已成为投资者获取信息、交流观点、分享情绪的关键场域。投资者在网络空间中的互动与情绪表达,不仅影响个体的投资决策,还会通过网络效应形成群体性情绪,进而扩散并影响经济市场,特别是股票市场的价格波动。近年来,全球范围内多次出现由社交媒体驱动的市场异动事件,凸显了社会网络环境下投资者情绪对股价波动的影响力。基于此,本文旨在揭示投资者情绪在网络中的生成、传播机制及其对股价波动的影响,丰富市场行为理论,提升市场风险预警与管理能力,维护资本市场的稳定与健康发展。
王祖贤杜蓉华孙悦纯李沛晨贾颖
关键词:投资者情绪股价波动网络效应情绪表达价格波动
机构投资者抱团与股价波动性的影响研究——基于科创板数据
2025年
机构投资者为了谋求高利益,往往会采取抱团的形式压低新股发行价格从中谋取利润,致使市场波动极其剧烈,蕴含较大风险,使得科创板市场上企业不能获得所需资金,严重阻碍了科创企业的发展。选取2020年第一季度至2023年第四季度科创板市场上市公司的季度数据,研究机构投资者抱团与股价波动性的影响。研究表明:机构投资者抱团与科创板市场价股票格波动呈显著的正相关。同时对于不同估值水平的上市公司,其受机构投资者抱团的影响不同,市盈率越大的公司越容易受机构投资者抱团影响导致股价波动。进一步研究发现,上市公司代理成本能够抑制机构投资者抱团导致的股价波动
张彬
关键词:股价波动机构投资者市盈率
ESG信息披露对上市公司股价波动性影响研究——基于分析师关注度及年报可读性视角
2025年
基于2009至2022年沪深两市A股上市公司的样本数据,本文运用双向固定效应模型,通过在回归模型中同时控制个体固定效应和时间固定效应探讨了ESG信息披露对股票价格波动的影响。实证分析结果表明,ESG信息披露能够有效抑制股票价格的波动,且这一结论在经过一系列稳健性检验后依然得到确认。机制检验的结果指出,ESG披露主要通过增加分析师关注度来减少股价波动。此外,进一步的分析显示年报可读性增强了ESG信息披露所带来的风险降低效果。异质性检验结果表明,在非国有企业以及中东部地区的企业中,ESG披露对股价波动风险的抑制作用更为显著。本研究不仅为探讨ESG信息披露的经济后果提供了新的理论视角,也为资本市场的发展、稳定及风险防范提供了实证支持。
徐一宁
关键词:股价波动性
ESG评级、经济政策不确定性和股价波动
2025年
本文使用2009-2022年A股上市公司的季度数据对ESG评级、经济政策不确定性和股价波动三者间的关系进行研究。结果表明:(1)ESG评级上升对股价波动具有抑制作用,ESG评级越高,股价波动越小;(2)ESG评级可通过降低企业融资约束、提高企业声誉和提高分析师关注度三个渠道降低股价波动;(3)经济政策不确定性对ESG评级抑制股价波动具有调节作用,经济政策不确定性越高,ESG评级上升对股价波动的抑制作用越强;(4)对于市场信息效率较高企业、非重污染企业和非国有企业,ESG评级上升对股价波动的抑制效应更显著。
王红刘清张金淼
关键词:股价波动
股价波动对企业并购商誉泡沫的影响:基于高管权力调节作用
2025年
近年来,资本市场的动荡叠加中国经济转型升级需求,产业链整合动能持续增强,并购对驱动企业增长的重要性更加凸显。在监管层多措并举激发并购重组市场活力的背景下,企业通过并购不断扩大自身实力。基于2011年至2021年中国A股上市公司样本,分析股价波动对企业并购商誉的影响。研究表明,股价剧烈波动显著提升了企业并购商誉,管理层权力和宽松货币政策在这一过程中具有显著的调节作用,进一步加剧二者间正相关关系,促进企业增加并购商誉。研究拓展了并购领域会计信息在资本市场风险识别中的应用,探索了资本市场动荡下的企业并购规律,为企业战略制定和宏观政策优化提供了重要参考。
任宗强申鑫李如秒夏贻琛
关键词:股价波动并购商誉管理层权力货币政策
企业ESG表现对股价波动的影响——基于市场参与者行为的分析
2025年
近年来,企业非财务性负面消息已成为影响股市波动的重要因素,其中ESG表现成为投资者关注的一部分。本文以2011—2022年沪深A股非金融上市公司季度数据为样本,实证研究发现,良好的企业ESG表现有助于降低股价波动风险。不同性质的市场参与者对企业ESG表现的关注度存在差异,ESG评级提高的企业更能引起分析师和机构投资者尤其是稳定型机构投资者的关注。机构投资者和分析师的关注都有助于降低上市公司的股价波动。同时,企业ESG评级提高还能降低投资者的异质信念,进而进一步缓解股价波动风险。而上市公司“漂绿”这一行为并不能降低股价波动。从分项指标来看,环境(E)、社会(S)、治理(G)和年度综合指标ESG的提高均能抑制股价波动。异质性分析结果显示,对于资产规模大、机构投资者持股比例高、管理层具有海外背景的上市公司来说,良好的ESG表现更能降低其股价波动风险。因此,本文为市场监管者、企业和投资者提供了深化对ESG投资理念的理解的重要依据,使他们认识到通过引导企业ESG战略发展转型,可以提升投资者投资素养。本文有助于提高市场监管质量,为市场各方提供了重要的借鉴和启示。
何诚颖吕越冯鲍
关键词:投资者关注投资者异质信念
投资者情绪、信息效率与股价波动——来自股票社区用户日内高频发帖文本的证据
2025年
使用朴素贝叶斯法构建了来自股票社区发帖文本的日内高频投资者情绪指数,分析了其对股价波动的影响效应,并讨论了信息效率的中介机制作用以及信息环境、制度环境的调节效应。研究发现,个股日内高频投资者情绪指数对股价波动产生显著的正向影响,乐观情绪的集聚加大了股价日内波动水平。进一步分析发现,股价信息效率在这一影响过程中起到了中介机制效应,投资者情绪会通过降低股价信息效率进而增加股价波动程度。“A+H”交叉上市的样本股票中情绪对股价波动的影响效应更低,公司投资者保护程度的提升则会减缓投资者情绪对股价波动的影响效应,说明更好的信息环境和制度环境有助于提升股价信息效率并减缓投资者情绪对股价波动的影响效应。为从投资者情绪视角透视我国股票市场的日内运行规律以及在线股票社区信息监管的必要性提供了实证证据。
尹海员
关键词:投资者情绪股价波动信息效率高频数据
基于深度学习的平安银行股价波动特征及预测研究
2025年
本文探讨了应用长短期记忆网络(LSTM)模型在平安银行股价波动特征分析及预测中的可行性。随着金融市场复杂性和动态性的增加,传统时间序列预测方法面临诸多挑战。LSTM作为一种深度学习方法,因其在处理长时间依赖关系方面的优势,成为股票价格预测研究中的重要工具。首先,本文对平安银行的历史股价数据进行了分析,提取了趋势、季节性和随机波动等时间序列特征。基于这些特征,设计并构建了LSTM模型,并通过训练集和测试集对模型进行验证和评估。实验结果表明,LSTM模型在平安银行股价预测中具有较高的准确性和稳健性。与传统的ARIMA模型和简单神经网络相比,LSTM模型能更有效地捕捉股价的非线性动态特征,显著提高了预测精度。同时,通过对模型输出的可视化分析,进一步验证了LSTM在时间序列预测中的优势。本文的研究为基于LSTM的股价预测提供了新的方法,具有重要的理论意义和实用价值。未来研究可以进一步优化模型结构,结合更多外部因素,如宏观经济指标和行业信息,以提升预测性能和应用范围。This paper discusses the feasibility of using the Long Short-Term Memory Network (LSTM) model in the analysis and prediction of the stock price fluctuation characteristics of Ping An Bank. As the complexity and dynamics of financial markets increase, traditional time series forecasting methods face many challenges. As a deep learning method, LSTM has become an important tool in stock price prediction research due to its advantages in dealing with long-term dependencies. Firstly, this paper analyzes the historical stock price data of Ping An Bank, and extracts the time series characteristics such as trend, seasonality, and random fluctuations. Based on these characteristics, the LSTM model was designed and constructed, and the model was verified and evaluated by the training set and the test set. Experimental results show that the LST
赵恺晨
关键词:股价预测时间序列分析平安银行

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梁循
作品数:170被引量:772H指数:15
供职机构:中国人民大学
研究主题:互联网 区块 神经网络 社会网络 账本
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作品数:23被引量:197H指数:6
供职机构:东北财经大学产业组织与企业组织研究中心
研究主题:行政垄断 股价波动 地方政府行为 房价波动 经济波动
游家兴
作品数:76被引量:1,973H指数:25
供职机构:厦门大学管理学院
研究主题:政府 企业 政府工作报告 公司治理 股价
陈春春
作品数:7被引量:8H指数:2
供职机构:华侨大学经济与金融学院
研究主题:股价波动 波动率 半参数 非线性 演化博弈理论
林江辉
作品数:10被引量:43H指数:5
供职机构:厦门大学管理学院
研究主题:信息披露 上市公司 股价波动 ARCH效应 披露研究