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中心活动五十九(2021.10.13)

【作者:武文锦 | 编辑:王艺萌 | 发布日期:2021-10-14 】

时间:2021年10月13日周三

主题:《另类数据的信息含量研究——来自电商销售的证据》

万灵珺同学在本次会议上汇报分享了题为《另类数据的信息含量研究——来自电商销售的证据》的文章,该文登于《管理世界》2021年第9期,由廖理、崔向博、孙琼三人共同撰写。

随着金融市场、互联网技术以及数字技术的发展,另类数据在公司前景分析预测中越来越重要。文章通过分析700多个品牌近三年的线上线下数据,得出另类数据可以预测公司基本面信息与未来股票收益的结论。另外,文章在定义变量时,为了消除季节影响,采用了同比的方式。

通过此次组会,同学们了解到以下知识点:

其一,另类数据兴起的原因是上市公司财务数据对股票价格的解释力不足。另类数据,应有别于财务数据,不能从财报直接获取,以避免内生性。

其二,漂移现象(PEAD,post–earnings announcement drift),指的价格并没有迅速对盈余公告做出反应,而是经过一段时间调整后才将盈余信息融入股价。

其三,指标噪音的关键是指标能否指向研究对象。

其四,Fama和French 1992年对美国股票市场决定不同股票回报率差异的因素的研究发现,股票的市场的beta值不能解释不同股票回报率的差异,而上市公司的市值、账面市值比、市盈率可以解释股票回报率的差异,这就是Fama-French三因子模型。Fama和French认为,上述超额收益是对CAPM中β未能反映的风险因素的补偿。