张纯;吴明明;

• 1:上海财经大学会计与财务研究院
• 2:上海财经大学会计学院

摘要(Abstract)：

文章检验了中国资本市场中媒体跟踪报道的信息解释和信息挖掘作用。文章首先运用LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型度量了中国财经媒体对A股上市公司信息披露公告跟踪报道的信息挖掘和信息解释程度,并检验了两者的市场反应。结果显示,媒体跟踪报道的信息解释比信息挖掘更广泛地影响了A股市场投资者,从而导致了更加明显的市场反应。进一步研究发现,媒体跟踪报道的及时性整体较高,并且市场对媒体负面报道内容(而不是正面报道内容)的及时性存在增量反应。这表明媒体普遍会选择主要体现其信息解释角色的快速报道方式,并且投资者认同媒体负面报道内容的及时性追求。上述结果表明,在中国资本市场上,媒体主要通过信息解释角色而不是信息挖掘角色来发挥信息中介作用,即媒体通过及时、较容易理解的信息报道来广泛影响A股市场投资者。

关键词(KeyWords)： 信息解释;信息挖掘;媒体报道及时性;LDA主题模型

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金面上项目(71272011);; 教育部人文社会科学重点研究基地重大项目(14JJD630010);; 上海财经大学211四期建设项目的资助

作者(Author): 张纯;吴明明;

Email:

DOI: 10.16538/j.cnki.jfe.2015.12.007

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• 1LDA(Latent　Dirichlet　Allocation)主题模型在大规模文本分析中被广泛使用,在金融和会计领域也有部分研究运用LDA主题模型进行文本分析。如Bao和Datta(2012)利用LDA主题模型来度量包含在10-K文件风险披露部分的“风险相关”主题。
• 1在下文的描述性统计中,我们发现样本中有87.4%的媒体跟踪报道发生在上市公司信息披露公告发布后2天内。
• 1“新希望”、“金融街”等股票名称也容易产生歧义,但对于财经媒体跟踪的全文数据,我们进一步通过“公告”关键词和时间关键词,匹配到所跟踪的上市公司信息披露公告。股票名称歧义所带来的无效媒体样本条目一般无法达到这一匹配要求,会在这一匹配过程中得到较有效地剔除。而搜索“农产品”得到的新闻条数过多,误受的可能性增加,从而直接剔除。
• 1类似于因子分析中采用累积频率来决定有效因子个数的思想。
• 2Huang等(2014)统一采用前10个主题,他们的样本中上市公司电话会议文档前10个主题的累积频率平均达到86 %;而在本文的样本中,较多上市公司公告文档中少于10个主题的累积频率达到80%,为了更好地排除不重要的主题对信息解释度量带来的干扰,我们对每篇文档分别进行Kd的判定。
• 1NLPIR是目前国内最权威的中文分词系统之一,曾获得2010年钱伟长中文信息处理科学技术奖一等奖、2003年国际SIGHAN分词大赛综合第一名、2002年国内973评测综合第一名等奖项。
• 1在Huang等(2014)的描述性统计中,分析师对上市公司电话会议跟踪报告的信息解释程度均值为0.543。
• 2媒体的信息挖掘程度越高,其信息量和信息复杂度会越大,占A股市场绝大部分的非专业投资者的处理成本就会越大,从而不对媒体信息做出反应的非专业投资者比例也会越高,导致discover的系数可能为负;另外,即使非专业投资者对媒体的信息挖掘内容做出了反应,但信息挖掘程度越高,因信息处理的困难而产生的理解和买卖操作分歧越大,这部分买卖操作产生的abs_car也会越小。
• 1限于篇幅,稳健性检验结果未列示,但留存备索。