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互联网异质性财经新闻对股市的影响——来自中国互联网数据与上市公司的证据
被引:12
作者:
刘海飞
许金涛
机构:
[1] 南京大学工程管理学院
来源:
关键词:
互联网新闻;
异质性;
文本挖掘;
事件研究;
异常收益率;
媒体关注;
D O I:
10.13269/j.cnki.ier.2017.01.007
中图分类号:
F832.51 [];
学科分类号:
1201 ;
020204 ;
摘要:
结合文本挖掘技术和事件研究方法,分析互联网异质性财经新闻对中国股票短期异常收益的影响。研究发现:五种互联网异质性新闻均会引起股票短期的异常收益,其中,政策扶持类、兼收并购类、再融资类和盈利能力类新闻能够对公司股票产生正的异常收益,而违规处罚类新闻能够对公司股票产生负的异常收益。研究结论为监管机构、财经新闻媒体工作人员、上市公司、各类投资者在信息辨析与传播、交易、监管等方面提供了启示与证据。
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