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李永武 (李永武.) | 杨家敏 (杨家敏.) | 李健 (李健.) | 汪寿阳 (汪寿阳.)

Abstract:

投资专有技术(简称IST)是一种通过创造新的资本存量从而在技术层面所带来的技术创新,一直以来被认为是经济增长的重要决定因素,投资专有技术冲击与股票市场之间也密切相关.随着机器学习方法在金融领域中被广泛地应用,其优异的表现能够挖掘出更加有效地解释资产价格波动的因子,探索投资专有技术冲击对资产价格的影响具有重要的现实意义.根据基本面量化投资研究的进展,文章筛选了机器学习方法中投资绩效表现优异的因子变量,基于数据可得性构建了 2004年1月至2021年12月内的3种IST冲击代理变量以及9种微观企业特征和市场风险因子,并运用TVP-SV-VAR模型进行时变特征分析,揭示了 IST冲击对不同企业特征下的股票横截面收益的影响.结果显示投资专有技术冲击对不同的企业特征下股票横截面收益影响均具有时变性,在不同时期下影响的方向、大小均不确定,且滞后影响都是中短期的.投资专有技术冲击在短期更多是通过影响企业短期内的交易量、交易额等交易摩擦类因子进一步影响投资者对企业的未来预期.同时,对于中期而言,投资专有技术冲击更多的是影响股东权益变化等成长类因子进而影响股票价格波动.

Keyword:

基本面量化投资 股票横截面收益 投资专有技术冲击 TVP-SV-VAR模型

Author Community:

  • [ 1 ] [汪寿阳]中国科学院数学与系统科学研究院
  • [ 2 ] [杨家敏]北京工业大学
  • [ 3 ] [李健]北京工业大学
  • [ 4 ] [李永武]北京工业大学

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Source :

系统科学与数学

ISSN: 1000-0577

Year: 2024

Issue: 7

Volume: 44

Page: 1902-1930

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