主 题：市场操纵、信息不对称与股票预期收益率—基于A股市场的经验证据

主讲人：陈海强 教授  博士生导师

主持人：李海奇 教授 博士生导师

时间：2019年5月18日 下午3:00-4:30

地 点：新葡的京集团8814财院校区行政楼407

主讲人简介：

   陈海强教授学士、硕士、博士分别毕业于北京大学、香港中文大学、美国康奈尔大学，现为厦门大学王亚南经济研究院（WISE）、经济学院金融系教授，计量经济学教育部重点实验室副主任，福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划入选者。研究方向为金融计量学，时间序列计量经济学，金融经济学；主持国家自然科学基金青年、面上项目和应急重点项目“金融科技背景下非正规金融机制设计、风险防控与治理”；论文发表在Econometric Theory、Econometric Reviews、Journal of Empirical Finance、Journal of Futures Markets、Journal of International Money and Finance、《经济研究》与《金融研究》等国内外权威学术期刊上。

内容提要： 市场操纵是A股市场建设中面临的一个长期问题，其严重伤害了市场公正和定价效率，操纵消息公布之后也往往导致个股股价大跌，给投资者带来了不可忽略的投资风险。论文基于2013年至2018年中国证监会公布的市场操纵处罚案例，结合沪深两市股票高频交易数据构建的流动性、波动率偏离等指标，以及反映个股基本面和信息不对称程度的特征变量，通过量化分析构建了A股市场实时操纵风险指标，并分析了其与股票预期收益率之间的关系。具体而言，论文利用双重差分法和机器学习方法对高维度特征变量进行筛选，然后基于逻辑回归构建操纵行为识别模型，从而估计得到个股隐含市场操纵概率指标MM-score。研究发现机构投资者较少，信息不对称严重的个股更容易成为市场操纵的目标。Fama&MacBeth回归分析表明MM-score对股票预期收益率具有显著的预测能力，通过买入较低MM-score的组合以及卖出较高MM-score组合的简单多空策略能产生显著的超额收益。论文进一步基于MM-score构造了A股市场操纵定价因子并发现该因子在控制Fama and French（2015）五因子以后对股票横截面超额收益率仍具有解释能力，且属于特征因子。研究结论表明基于量化分析方法构建的市场操纵风险指标对市场操纵行为具有有效甄别能力，该指标可以为监管部门提供一个有效的市场操纵预警机制，也可以作为投资者构造投资组合的参考指标