發(fā)布時間：2017-09-09 09:20

  本文關鍵詞：并購重組后公司股票的數(shù)據(jù)挖掘

  更多相關文章： 并購重組 股價波動 事件驅動 數(shù)據(jù)挖掘 決策樹 神經網(wǎng)絡

【摘要】：隨著我國經濟的發(fā)展,并購重組現(xiàn)在已經成為實現(xiàn)我國資本市場上資源優(yōu)化配置的常用手段之一。上市公司為了擴大公司的規(guī)模、提升企業(yè)的競爭力,并購重組是他們經常采用的方式之一。上市公司的并購重組行為往往會造成股價的短期波動,從而為股票投資者提供良好的投資機會。那么并購重組成功后,上市公司的股價到底是如何變化的,能不能為股票投資者帶來收益,股票投資者又可以采用什么方法去進行股價漲跌的判斷呢?目前針對上市公司并購重組后股票價格波動的問題,采用的研究方法主要有兩種,一種是事件研究法,一種是會計研究法。事件研究法的理論已經發(fā)展得比較完善,國內外的學者也用這種方法做過了很多相關的實證研究,得出了不同的結論。但是使用事件研究法的前提是假設資本市場是有效的,當資本市場的有效性受到質疑時,會計研究法就應運而生了。會計研究法的思想是通過上市公司公布的財務報表中的財務指標的變化來衡量公司并購前后價值的變化。這兩種研究方法各有特點,不能簡單地設立一個標準去評價孰優(yōu)孰劣。由于這兩種研究方法已被很多學者及研究人員使用過,本文就不再一一贅述。但是,由于事件研究法要求資本市場的有效性,而且事件研究法在整個研究過程中只單純地觀察了股價的變化,而會計研究法則重在使用財務指標,我們知道,財務報表是一段時間內的財務情況,所以這種方法并不能體現(xiàn)出股價的短期波動情況,用它來研究公司并購重組后的長期績效會更好。近幾年來,一部分投資者開始使用“事件驅動交易策略”來進行股票投資�！笆录寗咏灰撞呗浴笔腔谑录寗永碚摰囊环N交易策略,認為股票價格在短時間的變化完全是由市場上的供求關系決定的。當某些事件發(fā)生時,它會對公司造成“沖擊”,只有有了“沖擊”,公司的供求關系才能改變,供求關系改變了,按照供求理論,公司的股票價格就會產生波動,從而帶來投資機會。在這個過程中,對公司造成“沖擊”的事件被定義為“主題”,如國家重大政策的頒布、企業(yè)的并購重組等。在這種新型的投資策略思想下,一反以往常用的傳統(tǒng)的事件研究法,本文試圖用數(shù)據(jù)挖掘的方法去預測并購重組后公司的的股價變化情況。數(shù)據(jù)挖掘方法是一種新穎的數(shù)據(jù)處理方法,它的優(yōu)勢在于能夠從繁多雜亂的數(shù)據(jù)中找尋出一些規(guī)律,比如電商經營者通過數(shù)據(jù)挖掘發(fā)現(xiàn)所購買書籍之間的規(guī)律,即如果大多數(shù)顧客在買完一本書后又去買另一本書,那么在下一個顧客購買這本書的時候,電商系統(tǒng)會自動推薦另一本書,通過這種方法可以有效增加公司的銷售額。由此也可以看出,數(shù)據(jù)挖掘技術,不但可以處理數(shù)字型數(shù)據(jù),還能有效處理非數(shù)值型數(shù)據(jù)。正是因為這種強大的數(shù)據(jù)處理能力,數(shù)據(jù)挖掘技術逐漸得到各行業(yè)人們的喜愛。近年來,有人把數(shù)據(jù)挖掘技術應用于股票價格的短期預測,并取得不錯的效果,因此本文嘗試使用數(shù)據(jù)挖掘的方法來研究企業(yè)并購重組后股票價格的波動。通過閱讀眾多學者關于公司并購重組的文獻,可以知道企業(yè)的并購重組會產生短期的公司績效,這種績效可以通過股票價格的波動表現(xiàn)出來。既然如此,何不把企業(yè)的并購重組與股票日益成熟的研究方法結合起來使用呢?于是,本文的創(chuàng)新點就在于把股票的挖掘技術應用到研究公司的并購重組問題中。數(shù)據(jù)挖掘有很多種方法,最常見的有關聯(lián)分析、決策樹、聚類分析、神經網(wǎng)絡、判別分析等,本文則是使用了決策樹模型法和神經網(wǎng)絡模型法去研究企業(yè)的并購重組問題。另外,基于Fama-French的三因子模型可以知道,上市公司的市值、賬面市值比、市凈率是引起不同股票回報率差異的因素,這也就說明公司的規(guī)模和公司的性質等都可能會影響到股票的價格,再借鑒會計研究法選取指標的辦法,本文的決策樹模型和神經網(wǎng)絡模型的解釋變量采用可以反映公司內部情況的財務指標,此外,之前還有學者使用事件研究法得出行業(yè)會影響公司并購績效,因此,本文還把行業(yè)也作為一個解釋變量。把眾多影響股票價格的因素考慮在內,這樣本文所選取的模型更容易被大家所理解和接受。本文第一章節(jié)是對文章研究背景和研究意義的介紹,首先介紹了國內外企業(yè)并購重組和數(shù)據(jù)挖掘技術使用的背景及研究的目的。然后提出一種新的研究思路,即把研究公司的并購重組問題和研究股票的方法相結合,不再使用傳統(tǒng)的事件分析法和會計研究法,而使用數(shù)據(jù)挖掘方法。試圖通過數(shù)據(jù)挖掘方法,去找尋隱藏在大量數(shù)據(jù)之后的規(guī)律,為廣大投資者提供投資建議。第二章節(jié)是文獻綜述部分,這部分回顧總結了以往學者在并購重組方面的研究成果,并對數(shù)據(jù)挖掘技術在股票市場的應用做了回顧和總結,第三章節(jié)著重介紹了并購重組的定義,并介紹了以往研究企業(yè)并購重組使用的研究方法----事件研究法和會計研究法,還介紹了事件驅動理論的相關內容。第四章節(jié)提出了研究的前提假設和變量指標的選取。第五章節(jié)是實證部分,選取2013年1月1日至2014年12月30日這一時間段內發(fā)生并購重組的所有滬深A股公司為樣本,首先找出上市公司并購重組的首次公告日,然后找出其首次公告日第一次復牌后第一個交易日及之后20個交易日內的最高股價,以最高股價與第一日股價相比的漲幅來作為目標變量,當漲幅大于10%時,目標變量Y為“1”；反之,當漲幅小于10%時,目標變量Y為“0”。以財務指標等為解釋變量,通過對目標變量的分類,來解釋隱藏在這其中的規(guī)律。并對本文使用到的兩種數(shù)據(jù)挖掘模型----決策樹模型和神經網(wǎng)絡模型的結果做一下比較。第六章節(jié)是對全文的總結。首先回顧了以下本文所做的工作,然后對模型得到的結論加以總結,根據(jù)總結出的結論,為股票投資者提出相應的投資建議,最后提出本文研究存在的不足。
【關鍵詞】：并購重組 股價波動 事件驅動 數(shù)據(jù)挖掘 決策樹 神經網(wǎng)絡
【學位授予單位】：西南財經大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F832.51
【目錄】：

• 摘要4-7
• Abstract7-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 選題背景及研究意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-13
• 1.1.2 研究意義13
• 1.2 研究設計與論文框架13-16
• 1.2.1 研究方法13-14
• 1.2.2 研究設計與特色14
• 1.2.3 論文框架14-16
• 2 文獻綜述16-20
• 3 理論介紹20-33
• 3.1 并購重組的理論介紹20-21
• 3.2 傳統(tǒng)研究方法和事件驅動理論21-24
• 3.2.1 事件研究法的理論介紹21-23
• 3.2.2 會計研究法的理論介紹23
• 3.2.3 事件驅動的相關概念23-24
• 3.3 數(shù)據(jù)挖掘模型的理論介紹24-31
• 3.3.1 決策樹模型的理論介紹24-29
• 3.3.2 神經網(wǎng)絡的理論介紹29-31
• 3.4 數(shù)據(jù)挖掘方法的優(yōu)勢31-33
• 4 相關指標的概述及分析33-40
• 4.1 研究假設的提出33-34
• 4.2 數(shù)據(jù)來源及指標的選擇34-40
• 4.2.1 數(shù)據(jù)來源及初步處理34-35
• 4.2.2 研究指標的選擇35-40
• 5 數(shù)據(jù)挖掘模型的實證分析40-52
• 5.1 數(shù)據(jù)的預處理及目標變量的設置40-41
• 5.2 決策樹模型的實證分析41-45
• 5.2.1 模型中參數(shù)及葉子節(jié)點的設定42
• 5.2.2 模型結果42-44
• 5.2.3 模型的擬合效果44-45
• 5.3 神經網(wǎng)絡模型的實證分析45-51
• 5.3.1 神經網(wǎng)絡模型參數(shù)的設置及指標的預處理46-49
• 5.3.2 模型結果49-50
• 5.3.3 模型的擬合效果50-51
• 5.4 實證分析的總結51-52
• 6 總結52-55
• 6.1 本文研究總結52-53
• 6.2 提出建議53-54
• 6.3 存在的不足54
• 6.4 對未來的展望54-55
• 參考文獻55-58
• 致謝58

【相似文獻】

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