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关于塑化剂论文范文 白酒塑化剂事件对上市公司股价影响相关论文写作参考文献

分类:毕业论文 原创主题:塑化剂论文 更新时间:2024-02-19

白酒塑化剂事件对上市公司股价影响是关于本文可作为相关专业塑化剂论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文塑化剂检测标准论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。

摘 要:

近年来,食品安全 曝光事件呈现多发态势,这对企业产生诸多不利影响,尤其是上市公司的股价下行压力较大.文章以白酒塑化剂事件为例,通过百度引擎收集每天白酒塑化剂事件媒体曝光数量,研究媒体曝光新闻数量对白酒上市公司股价的影响.研究发现,持续的媒体报道在较长一段时间内给样本企业的股价带来显著的 影响.研究结论对公共管理部门和企业的决策具有一定的参考意义.

关键词:白酒塑化剂事件;股价;食品安全

中图分类号:F83091 文献标志码:A 文章编号:

10085831(2015)06009806

一、问题的提出

在解释金融市场行为时,传统的金融学是建立在一系列理论或假说之上,例如有效市场假说、投资组合理论、套利定价模型、期权定价理论等.然而,这些理论的严格假设条件可能和现实情况不一致,因此在解释具体情况时,就存在无法验证市场是否有效的问题.在此背景下,行为金融学应运而生.近20年来,行为金融学因可较好地解释纷繁复杂的真实世界而变得流行[1-2].经典理论指出,基本面的变化是影响股价波动的原因.但是,越来越多的学者则相信,一些有关公司的重大新闻也是影响股价变化的重要因素.已有文献指出,媒体报道会显著影响公司的股价或收益,因为媒体报道可吸引包括投资者在内的大众的注意力.Bernard和Thomas[3]发现股价对前一年公司利润变化反应不足的证据是价格对有关利润的新闻反应严重滞后,即当重大消息出现的大部分时间,股价波动小;价格大幅波动又出现在没什么新闻时.Davies和Canes[4]、Klibanoff等[5]分别实证检验了《金融时报》的评论和《纽约时报》第一版的报道对股价的影响,研究发现这些媒体报道对股价有显著影响.同类的研究还有Huberman和Regev [6]、Tetlock[7]、张晓生 [8]、林中跃[9]、戴江红[10]、李梦迪和彭珏[11]等.然而,其他学者则提供了不同的证据.例如,Niederhoffer [12]指出,媒体报道不能解释股票价格的变动.Cutler, Porterba和Summers[13]的研究发现,重大事件的媒体报道对股价波动并没有显著影响.之所以这些研究得到不同的结论,原因可能在于:第一,不同媒体的影响力存在差异;第二,不同事件的性质有差别;第三,不同国家的媒体发达程度有巨大差别.

许多金融类文献尝试量化包含在新闻或公司公告中的信息,并进一步区分为积极的和消极的信息.21世纪以来,国内外频繁曝光一系列有关公司的 事件,这属于消极的信息.造成 事件的原因可能是产品质量或管理问题等,前者比如 事件,后者比如葛兰素史克中国行贿事件.和后者相比,前者更容易招致媒体的报道和大众的注意,因为产品质量往往涉及人身安全或健康[14-15].

近年来,伴随着中国互联网的飞速发展,人们获取信息的渠道得到了空前扩展.当媒体大量报道某一事件时,这可能会引起投资者的注意,并引起股票市场的异常交易行为,进而导致股价波动.在过去的10多年中,食品安全事件的频发已引起了包括媒体在内的广泛关注,同时为我们的研究提供了样本.本文的目的在于检验新闻媒体针对白酒塑化剂事件的持续报道是否会影响股价.

本文的其他部分安排如下:第二部分为模型设计和变量定义;第三部分为样本选取和描述统计;第四部分报告了检验结果;最后部分为总结.

二、模型设计和变量定义

本文建立多元回归方程,公司股票收盘价(cp)为因变量,考察变量为塑化剂事件新闻数量(media).由于影响公司股价的因素众多,本文借鉴已有文献,使用如下几类控制变量:(1)公司规模情况.我们用公司资产(ta)反映;(2)公司盈利情况.用净资产收益率(roe)和每股净资产(naps)两个指标反映;(3)考虑到塑化剂事件发生后,市场会有反应,模型增加反映市场技术因素的指标,包括日成交量(dt)对成交量进行分析是实际操作中的一个重要方面,而由于流通盘大小不一,成交金额的简单比较意义不大.、换手率(tor)和市销率(ps)等;(4)虚拟变量.需要强调的是,2012年12月4日 出台“八项规定”,以及后来的“六项禁令”和“反四风”等高调反腐政策,对白酒,尤其是高端白酒的消费和股价无疑造成一定影响,因此模型加入政策虚拟变量(anticor),2012年12月4日前为0,之后为1.具体的变量定义见表1.考虑到控制变量等可能存在的异方差和非线性,我们对其进行了对数化处理,即采用这些变量的自然对数形式.建立的多元回归方程如下:

式中,下标i表示公司,t表示时间,β为回归系数.

由于上式是典型的面板数据,为避免实证结果只依赖于特定计量模型,本文尝试以下不同方法进行估计:(1)固定效应模型(FE);(2)随机效应模型(RE);(3)面板数据广义最小二乘估计方法(XTGLS).

三、样本选择和描述统计

(一)样本选择

本文的考察时期为1年,从2012年11月19日起,至2013年11月18日2012年11月19日塑化剂事件曝光..在考察期间,A股上市的白酒公司有13家,分别为贵州茅台、五粮液、泸州老窖、水井坊、古井贡酒、洋河股份、酒鬼酒、皇台酒业、伊力特、金种子酒、老白干酒、沱牌舍得和山西汾酒等公司(因皇台酒业数据不完整,本文排除了此公司).由于数据是日数据,因此本文的面板数据属于n相对于T较小的长面板类型.

(二)数据获取

本文的“塑化剂新闻曝光数量”通过网络检索加手工整理的方法得到,具体如下:以百度新闻搜索引擎为主要媒介,在新闻搜索的高级搜索栏里输入“塑化剂事件”、“白酒塑化剂”等关键词,然后选择要查找的相应日期,获取对应日期的关于塑化剂事件曝光的新闻篇数.此外,本文所需要的因变量和其他控制变量数据来自锐思金融研究数据库.

总结:这是一篇与塑化剂论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。

参考文献:

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