第1章　利好信息與利空信息的傳播特征

1.1　緒論

1.1.1　選題背景與研究意義

中國股票市場(chǎng)始建于1990年，至今已有30年的發(fā)展歷史。Wind數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)顯示，截至2019年年底，A股上市公司總數(shù)已達(dá)3760家，滬深兩市總市值達(dá)到59.29萬億元，刷新了A股市場(chǎng)歷史市值紀(jì)錄。同時(shí)，科創(chuàng)板開板、滬倫通、A股“入富”、MSCI擴(kuò)容等政策陸續(xù)出臺(tái)，有效提升了市場(chǎng)資源配置和使用效率，加速了資本與資產(chǎn)在全球范圍內(nèi)的流轉(zhuǎn)。

隨著股票市場(chǎng)的不斷發(fā)展，相應(yīng)的監(jiān)管也更加嚴(yán)格，尤其是美國次貸危機(jī)爆發(fā)以后，我國監(jiān)管當(dāng)局陸續(xù)出臺(tái)了多項(xiàng)政策，并對(duì)金融管理體制進(jìn)行了多次調(diào)整。2010年，新的金融產(chǎn)品如股指期貨提供的雙向交易機(jī)制，促使股市風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖機(jī)制進(jìn)一步完善，引導(dǎo)股價(jià)回到真實(shí)價(jià)值，從而緩解股指頻繁波動(dòng)的狀況；2012年，新股發(fā)行制度實(shí)施、分紅機(jī)制重新規(guī)劃以及新三板擴(kuò)容等新政不斷推動(dòng)市場(chǎng)機(jī)制有效發(fā)揮作用；2017年，證券監(jiān)督委員會(huì)修訂上交所《上市公司股東及董監(jiān)高減持股份實(shí)施細(xì)則》，完善其股東權(quán)益變動(dòng)制度與股票回購制度；2018年，中國銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的《商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)監(jiān)督管理辦法》允許商業(yè)銀行理財(cái)資金入市，深化并購重組市場(chǎng)化改革，支持國企混改和民企并購重組，加快資本市場(chǎng)對(duì)外開放步伐。這些監(jiān)管措施的推行使得中國股票市場(chǎng)的機(jī)制建設(shè)日益加快，有效降低了金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)國民經(jīng)濟(jì)的影響。盡管如此，由于相較國外成熟股票市場(chǎng)，中國的股票市場(chǎng)成立時(shí)間晚，發(fā)展進(jìn)程中依舊存在市場(chǎng)機(jī)制不完善、法律法規(guī)政策等比較滯后，以及投資者的心理仍不成熟等問題，因此股票市場(chǎng)表現(xiàn)出股價(jià)劇烈并且頻繁波動(dòng)的特性。

對(duì)于“資產(chǎn)價(jià)格為什么會(huì)變？”，學(xué)術(shù)界有比較一致的看法：資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)成為新信息在價(jià)格中得到反映的外在表現(xiàn)形式，其實(shí)質(zhì)是市場(chǎng)依據(jù)新信息對(duì)資產(chǎn)價(jià)格再次估值的過程[1]。信息是引起股票市場(chǎng)價(jià)格變動(dòng)的首要原因，因而對(duì)于信息的研究成為金融領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題，然而信息不僅包括利好信息（正向收益或波動(dòng)率），還包括利空信息（負(fù)向收益或波動(dòng)率）。最初關(guān)于利好、利空信息的研究基于有效市場(chǎng)假說（EMH），有效市場(chǎng)假說認(rèn)為股票價(jià)格是市場(chǎng)中的參與主體對(duì)于其自身獲得信息的一種反映。在半強(qiáng)式或強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，股票價(jià)格將包含全部公共信息，這些信息將在其發(fā)布后立即反映在股票價(jià)格當(dāng)中，此時(shí)股價(jià)未來變化趨勢(shì)只會(huì)受到未來市場(chǎng)中的新信息的影響[2]，因此，在這一理論框架指導(dǎo)下，通常認(rèn)定利好、利空信息對(duì)于股市有相同的影響。然而，當(dāng)處于弱式有效市場(chǎng)時(shí)，股市對(duì)于新信息的過度反應(yīng)令股票價(jià)格在重大利好、利空信息發(fā)布的短時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)大幅波動(dòng)，此時(shí)股市對(duì)利好及利空信息產(chǎn)生非對(duì)稱反應(yīng)。同樣，行為金融學(xué)的代表人物Shiller（1981）、DeBondt和Thaler（1995）、Jegadeesh和Titman（1993）認(rèn)為，人的決策行為不可能是完全理性的，因?yàn)槭艿阶晕仪榫w與心理狀態(tài)的制約及外界環(huán)境因素的干擾，投資者會(huì)表現(xiàn)出反應(yīng)過度或反應(yīng)不足，市場(chǎng)有時(shí)也會(huì)給出錯(cuò)誤的定價(jià)，從而表現(xiàn)出對(duì)利好信息和利空信息的非對(duì)稱反應(yīng)[3-5]。

作為新興股市，中國股票市場(chǎng)的發(fā)展水平極大程度上取決于政府的干預(yù)，因而通常被稱為“政策市”或“消息市”[6]。因此，本章希望從實(shí)證角度研究中國上市金融股票市場(chǎng)中不同類型信息的傳播特征，以此來探討中國上市金融股票市場(chǎng)中是否存在非對(duì)稱反應(yīng)。如果存在，在股票市場(chǎng)中是存在“好事不出門，壞事傳千里”的現(xiàn)象，還是存在“春色滿園關(guān)不住，一枝紅杏出墻來”的現(xiàn)象？

探究中國股票市場(chǎng)中不同類型信息的傳播特征，有一定的理論價(jià)值及現(xiàn)實(shí)意義。從目前關(guān)于利好、利空信息在股市中傳播特征的研究來看，以往所得研究結(jié)論存在一定差異。數(shù)據(jù)選取局限于收盤價(jià)數(shù)據(jù)，缺乏對(duì)復(fù)雜金融系統(tǒng)的整體研究和缺乏恰當(dāng)?shù)男畔鞑ズ饬恐笜?biāo)等都可能導(dǎo)致研究結(jié)論出現(xiàn)偏差。所以，本書完善了在數(shù)據(jù)選取、構(gòu)建金融系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)和提出信息量化指標(biāo)等方面存在的一些問題。首先選取一些開盤價(jià)與收盤價(jià)以外的數(shù)據(jù)，如極值價(jià)格（最高價(jià)、最低價(jià)），通過使用對(duì)數(shù)收益率分解模型，即利用極值價(jià)格將收益率分解為利好信息與利空信息的沖擊合成；其次構(gòu)建Dijkstra利好信息和Dijkstra利空信息網(wǎng)絡(luò)；最后提出四個(gè)指標(biāo)Number、Speed、Depth[7]和Connectless，用于對(duì)比分析利好信息和利空信息在所構(gòu)建的Dijkstra網(wǎng)絡(luò)上的傳播特征。在借鑒以往研究的基礎(chǔ)上，得出實(shí)證結(jié)果，因此研究具備一定的理論價(jià)值。

從現(xiàn)實(shí)意義方面看，對(duì)依賴市場(chǎng)機(jī)制穩(wěn)定運(yùn)行的券商、投資者和監(jiān)管者而言，正確理解股票市場(chǎng)信息傳播特征非常重要[8]。對(duì)于券商而言，可以為其提供一定的決策支持。對(duì)于投資者而言，研究利好信息和利空信息在股票市場(chǎng)中的傳播特征可以幫助他們更好地把握股市行情，合理地分配資源，以便獲取較高收益或?qū)p失降到最低。對(duì)于監(jiān)管者而言，在評(píng)估股票市場(chǎng)的整合和成熟度時(shí)，有必要研究股票市場(chǎng)的信息傳播特征，這不僅是對(duì)過去政策實(shí)施效果的分析，也為未來制定更具針對(duì)性的、合理有效的政策提供參考依據(jù)。

1.1.2　文獻(xiàn)綜述

本小節(jié)分為四部分，首先梳理相關(guān)文獻(xiàn)的主要研究方法及結(jié)論，其次針對(duì)不同的文獻(xiàn)內(nèi)容進(jìn)行歸納概括。

1.1.2.1　股票市場(chǎng)的非對(duì)稱反應(yīng)特征

國外發(fā)達(dá)金融市場(chǎng)對(duì)于不同類型的信息存在非對(duì)稱反應(yīng)已經(jīng)在文獻(xiàn)的長期研究中得到驗(yàn)證[9]，[10]。現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于股市非對(duì)稱反應(yīng)的討論主要基于GARCH族模型，其中包括EGARCH模型[11]、GJR-GARCH模型[12]、PGARCH模型[13]。然而，一些學(xué)者認(rèn)為，GARCH類模型不能較好地?cái)M合金融時(shí)間序列，所以他們提出了一些其他模型，主要包括隨機(jī)波動(dòng)率（SV）模型[14]，[15]、DY指數(shù)[16]。盡管DY指數(shù)具有多功能性，但它并沒有區(qū)分由壞的不確定性和好的不確定性導(dǎo)致的溢出效應(yīng)中的潛在不對(duì)稱性，于是Barndorff-Nielsen等（2010）提出已實(shí)現(xiàn)半方差（RS）模型來反映資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)的方向[17]。這些模型的使用帶來了大量實(shí)證證據(jù)，證實(shí)了負(fù)收益與正收益對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的非對(duì)稱反應(yīng)。隨后許多學(xué)者針對(duì)不同市場(chǎng)、不同國家或地區(qū)的波動(dòng)非對(duì)稱反應(yīng)的不同原因進(jìn)行分析得出了相似的結(jié)論。從不同市場(chǎng)來說，包括股票市場(chǎng)[18-20]和商品市場(chǎng)[21]，[22]、現(xiàn)貨市場(chǎng)和衍生品市場(chǎng)[23]。在這些資產(chǎn)中，由于其普遍的經(jīng)濟(jì)重要性，原油市場(chǎng)受到了特別關(guān)注[24]，[25]，股票市場(chǎng)是我們關(guān)注的重點(diǎn)，我們的目標(biāo)是針對(duì)股市對(duì)于利好信息和利空信息的非對(duì)稱反應(yīng)背后的潛在現(xiàn)象提出更多見解。從不同國家或地區(qū)來說，許多文章集中于一個(gè)國家或地區(qū)，并考慮了其股票市場(chǎng)對(duì)不同消息的反應(yīng)非對(duì)稱性[26]，[27]，基于這些研究，大部分學(xué)者認(rèn)為利空信息帶給股市的影響更大。還有一些文章研究不同國家或地區(qū)間的非對(duì)稱反應(yīng)，如發(fā)達(dá)國家之間[28]，[29]、發(fā)展中國家同發(fā)達(dá)國家之間[30-32]以及新興市場(chǎng)之間[33]，[34]。可以發(fā)現(xiàn)，股票市場(chǎng)的非對(duì)稱反應(yīng)不僅存在于發(fā)達(dá)國家，而且存在于新興經(jīng)濟(jì)體。中國市場(chǎng)作為新興的股票市場(chǎng)代表，對(duì)這種非對(duì)稱反應(yīng)的存在與否進(jìn)行探究，顯得很有必要。另外，從非對(duì)稱反應(yīng)的原因來看，主要的理論解釋是波動(dòng)反饋效應(yīng)[19]和杠桿效應(yīng)[35]，[36]以及前景理論[37]，[38]。以上研究普遍表明，股票收益在大部分時(shí)期確實(shí)存在非對(duì)稱的調(diào)整行為，股票市場(chǎng)的波動(dòng)往往在正面或負(fù)面信息發(fā)布之后增加，但股市波動(dòng)往往對(duì)負(fù)面信息沖擊更為敏感，即同等水平的利空信息對(duì)于股市的影響程度強(qiáng)于利好信息。

Long等（2014）的研究結(jié)果與上述結(jié)論基本一致，同時(shí)他還發(fā)現(xiàn)，在上海證券交易所的危機(jī)后時(shí)期和深圳證券交易所的危機(jī)前時(shí)期，EGARCH模型和APARCH模型的估計(jì)并不顯著，即此期間同等水平的利空信息對(duì)于股市的影響不一定強(qiáng)于利好信息[39]。對(duì)某些子周期波動(dòng)不對(duì)稱估計(jì)不顯著的一個(gè)可能解釋是，盡管模型預(yù)測(cè)了非對(duì)稱反應(yīng)的存在，但中國股市有別于其他股市，投資者追逐利好信息的典型行為可能仍舊占據(jù)主導(dǎo)地位，尤其是在危機(jī)期間[40]，[41]。李紅權(quán)等（2011）基于信息溢出視角，使用CCF方法探究美國股票市場(chǎng)對(duì)于A股的溢出強(qiáng)度，認(rèn)為美國股票市場(chǎng)對(duì)于A股不存有下跌風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，這表示我國A股市場(chǎng)易于接收到美股走強(qiáng)的利好信息卻習(xí)慣于忽視美股走弱的利空信息。這類對(duì)于信息的非對(duì)稱反應(yīng)也許和美國次貸危機(jī)對(duì)我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)作用較輕及當(dāng)局高額的財(cái)政赤字計(jì)劃所引起的中國經(jīng)濟(jì)快速恢復(fù)的市場(chǎng)預(yù)期具有一定關(guān)系，這在某種程度上符合先前的猜想：危機(jī)期間中國投資者傾向于表現(xiàn)出追逐利好信息的行為特征[42]。隨后，學(xué)者們開始通過劃分不同的樣本期來研究利好信息、利空信息給股票市場(chǎng)帶來的影響，提出研究新信息的發(fā)布給股票市場(chǎng)的影響就應(yīng)當(dāng)區(qū)別研究股票市場(chǎng)所處的不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)，于是將市場(chǎng)劃分為“牛市”與“熊市”兩個(gè)階段，探究中國股市在“牛市”和“熊市”行情下對(duì)于利好、利空信息的非對(duì)稱反應(yīng)，結(jié)果顯示，在“牛市”階段股票市場(chǎng)對(duì)于利好信息存在反應(yīng)不足，在“熊市”階段股票市場(chǎng)對(duì)于利好信息的過度反應(yīng)更明顯[43]。與之相反的是，陸蓉和徐龍炳（2004）選用EGARCH方法探究了中國股市處于“牛市”與“熊市”行情下對(duì)于利好信息、利空信息的非對(duì)稱反應(yīng)，發(fā)現(xiàn)在“牛市”階段利好信息給股票市場(chǎng)帶來的沖擊強(qiáng)于利空信息，“熊市”階段利空信息給股票市場(chǎng)帶來的沖擊強(qiáng)于利好信息[44]。之后學(xué)者們把融資、融券這類新信息沖擊考慮在內(nèi)，研究其對(duì)于股市的穩(wěn)定性產(chǎn)生的作用，結(jié)果發(fā)現(xiàn)股市暴跌主要由融券增加引致[45]，這使得賣空機(jī)制的放開更能抑制暴跌，而不能有效抑制暴漲[46]，因而，在賣空機(jī)制放開期間，利好信息狀態(tài)下的買入和利空信息狀態(tài)下的賣出都會(huì)大量增加，而且前者比后者增加速度更快[47]。總之，以上研究學(xué)者們得到了與之前相反的結(jié)論，即中國股票市場(chǎng)上利好信息的影響要大于利空信息。

1.1.2.2　股票市場(chǎng)的有效性研究

由此可見，對(duì)于利好信息、利空信息對(duì)我國股市的影響大小，國內(nèi)外理論和實(shí)證研究仍存在爭議，所以研究利好信息、利空信息在我國股市上的傳播特征對(duì)于了解這種非對(duì)稱反應(yīng)具有重要意義。這種非對(duì)稱反應(yīng)體現(xiàn)出市場(chǎng)中投資者存在對(duì)新消息反應(yīng)過度的不理性行為，這種信息反應(yīng)過度很大程度上與金融市場(chǎng)的有效性相關(guān)。而國內(nèi)學(xué)者們關(guān)于股市對(duì)信息的反應(yīng)的研究也得出不同的結(jié)論。鄒永杰等（2014）的研究結(jié)論表明，我國股市具有某種程度的漸進(jìn)有效性[48]。隨后學(xué)者為了證明這種有效性，選擇滬深兩市的股票數(shù)據(jù)作為樣本，結(jié)果顯示滬深兩市呈現(xiàn)顯著的收益反轉(zhuǎn)特征，說明中國股市對(duì)于信息存在反應(yīng)過度現(xiàn)象[49]。除了反應(yīng)過度，中國股市還表現(xiàn)出短暫的動(dòng)量效應(yīng)，說明中國市場(chǎng)具有信息反應(yīng)不足的特征[50]，[51]。總體來看，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為股市普遍存在對(duì)信息反應(yīng)過度或不足，這意味著中國股市處于弱式有效或者尚未達(dá)到弱式有效[51]。關(guān)于金融市場(chǎng)運(yùn)行效率研究的經(jīng)典計(jì)量方法大多局限于使用收盤價(jià)和開盤價(jià)信息[52-55]，導(dǎo)致其他的交易價(jià)格信息被忽略。而這種做法只是出于對(duì)研究及數(shù)據(jù)處理便利性的考量，并無理論證據(jù)表明這種數(shù)據(jù)處理方法是必需的。另外，已有的研究發(fā)現(xiàn)極值價(jià)格（如最高價(jià)、最低價(jià)）中包含收盤價(jià)所不能涵蓋的信息，而且可以影響投資者的決策行為[56]，[57]。極值價(jià)格中一般包含資產(chǎn)價(jià)格流動(dòng)性信息，因而用極值價(jià)格構(gòu)成的買賣價(jià)差是很好的波動(dòng)率估計(jì)量，要優(yōu)于其他的估計(jì)量[58]，[59]，其中極值價(jià)格中的歷史高價(jià)有助于提高股市收益率的可預(yù)測(cè)性[60]。除了對(duì)信息進(jìn)行整體建模外，由于投資主體在面對(duì)不確定性的損失及收益時(shí)存在差異性風(fēng)險(xiǎn)偏好，那么通過極值價(jià)格將收益率信息分解為利好信息、利空信息的沖擊合成，有助于分析兩種信息對(duì)市場(chǎng)的沖擊差異[1]，[61]。由此可見，將極值價(jià)格信息納入既有的計(jì)量方法框架之下，從新的角度來審視金融市場(chǎng)的運(yùn)行效率，以此來探究中國股市的非對(duì)稱反應(yīng)顯得尤為必要，這有助于我們了解中國股市的信息傳播特征。

1.1.2.3　信息傳播網(wǎng)絡(luò)特征

上述研究中，學(xué)者們通過研究股票市場(chǎng)對(duì)利好信息、利空信息的反應(yīng)在不同的國家或地區(qū)、市場(chǎng)、理論模型、市場(chǎng)態(tài)勢(shì)條件下以及不同類型數(shù)據(jù)中的實(shí)施，得出了不同的結(jié)論，這些研究對(duì)國際金融市場(chǎng)間的波動(dòng)非對(duì)稱傳遞做出了貢獻(xiàn)。然而他們中大多數(shù)是把每個(gè)市場(chǎng)的互動(dòng)集中在一個(gè)微觀的角度，對(duì)不同市場(chǎng)間的緊密聯(lián)系缺乏系統(tǒng)的思考。由于各主體之間的相互作用，不同金融市場(chǎng)組成一個(gè)龐大而復(fù)雜的體系，僅用經(jīng)濟(jì)學(xué)方法分析復(fù)雜金融系統(tǒng)中各主體之間的相互作用十分困難。而網(wǎng)絡(luò)的使用可以提供關(guān)于一組復(fù)雜金融關(guān)系的整體結(jié)構(gòu)的獨(dú)特信息特征，通過對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的深入研究，可以對(duì)不同市場(chǎng)條件下金融風(fēng)險(xiǎn)因素之間的相互依存度、溢出效應(yīng)的方向性以及溢出效應(yīng)的傳遞和接受等問題有深刻的認(rèn)識(shí)，系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)決定了屬性數(shù)據(jù)的表現(xiàn)更具有分析價(jià)值[62]，[63]，所以有必要研究金融系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特征。現(xiàn)在信息網(wǎng)絡(luò)研究的主要特點(diǎn)是，在股票市場(chǎng)波動(dòng)率等金融時(shí)間序列上，基于線性格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?a href="../Text/chapter1_0008.xhtml#wz_01_64" id="wzyy_01_64">[64-67]，VaR模型[68]、CoVaR模型[69]，[70]、相關(guān)—偏相關(guān)關(guān)系[71]、貝葉斯方法[72]、DCC-MVGARCH模型[73]和方差分解[7]等不同的計(jì)量模型來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，描述構(gòu)建的信息傳播網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣鳎接懢W(wǎng)絡(luò)中不同主體的溢出效應(yīng)。對(duì)于股票網(wǎng)絡(luò)，在構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)后，大多數(shù)文獻(xiàn)圍繞著度分布（包括入度和出度）[74-76]、網(wǎng)絡(luò)直徑和平均路徑長度[77]、復(fù)雜性和集中性[78]等一些常見的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)，分析股票網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，從而研究股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)和穩(wěn)定性，以探索最強(qiáng)的相互依賴性和信息風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的方向性。在上述方法中，本書選擇了一種簡單而常用的方法——線性格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)方法來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)。

1.1.2.4　研究評(píng)述

綜上所述，在利好信息和利空信息在股市中的傳播特征的相關(guān)研究中，已經(jīng)涌現(xiàn)大量的相關(guān)性文獻(xiàn)，現(xiàn)有相關(guān)研究或者基于收益率數(shù)據(jù)觀察價(jià)格在不同國家或地區(qū)、市場(chǎng)、板塊或股市間的傳導(dǎo)[79]，[80]，或者采用不同的理論模型和數(shù)據(jù)來刻畫波動(dòng)率在不同研究對(duì)象間的溢出效應(yīng)，或者描述所構(gòu)建信息傳播網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)涮卣鳌?/p>

現(xiàn)有研究雖然豐富了人們對(duì)于投資者行為的認(rèn)識(shí)，但采用的計(jì)量方法大都使用收盤價(jià)和開盤價(jià)數(shù)據(jù)，這些交易價(jià)格忽略了其他交易價(jià)格所包含的信息，如極值價(jià)格（最高價(jià)、最低價(jià)）。目前鮮有研究全面利用極值價(jià)格將收益率分解成利好信息和利空信息的沖擊合成，并區(qū)分研究利好信息和利空信息在網(wǎng)絡(luò)上的傳播特征，這也正是本書要研究的重點(diǎn)。這將有助于我們從金融網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)整體出發(fā)，系統(tǒng)地思考不同類型的信息在股市中的傳播特征。

1.1.3　研究方法與框架結(jié)構(gòu)

1.1.3.1　研究方法

本書使用的研究方法是定量分析法，包括對(duì)數(shù)收益率分解模型、線性格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀ijkstra算法、已實(shí)現(xiàn)半方差模型。

本書首先根據(jù)收盤價(jià)、最高價(jià)、開盤價(jià)和最低價(jià)時(shí)間序列，利用對(duì)數(shù)收益率分解模型提取每只股票的利好信息序列和利空信息序列；其次，利用線性格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头謩e構(gòu)建利好信息傳播網(wǎng)絡(luò)和利空信息傳播網(wǎng)絡(luò)，并利用Dijkstra算法找出信息傳播網(wǎng)絡(luò)內(nèi)每一對(duì)節(jié)點(diǎn)之間的最短距離，進(jìn)而構(gòu)建利好信息Dijkstra網(wǎng)絡(luò)和利空信息Dijkstra網(wǎng)絡(luò)；最后，在以上工作的基礎(chǔ)上，分別借助本書提出的四個(gè)指標(biāo)Number、Speed、Depth和Connectless，利用中國股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)實(shí)證對(duì)比分析利好信息和利空信息在所構(gòu)建的Dijkstra網(wǎng)絡(luò)上的傳播特征，并將上述方法得到的結(jié)果與已實(shí)現(xiàn)半方差模型得到的相應(yīng)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

1.1.3.2　本章框架結(jié)構(gòu)

第一節(jié)是緒論。結(jié)合我國股票市場(chǎng)發(fā)展歷程介紹了本書的選題背景，并且從券商、投資者和監(jiān)管者三個(gè)方面介紹研究的意義。在此基礎(chǔ)上，本章總結(jié)國內(nèi)外學(xué)者在計(jì)量方法、不同市場(chǎng)條件以及信息網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)之上，提出本書的研究方法與框架結(jié)構(gòu)，并且分析創(chuàng)新點(diǎn)與有待改進(jìn)的方面。

第二節(jié)是理論基礎(chǔ)。主要包括有效市場(chǎng)理論、杠桿理論以及行為金融學(xué)的部分理論，試圖基于相關(guān)理論對(duì)本書的結(jié)論進(jìn)行解釋。

第三節(jié)是計(jì)量方法。首先介紹對(duì)數(shù)收益率分解模型，該模型通過使用極值價(jià)格將收益率分解為利好信息與利空信息的沖擊合成；其次簡單介紹線性格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停⒎謩e構(gòu)建利好信息傳播網(wǎng)絡(luò)和利空信息傳播網(wǎng)絡(luò)；最后介紹Dijkstra算法，并利用Dijkstra算法找出信息傳播網(wǎng)絡(luò)內(nèi)每一對(duì)節(jié)點(diǎn)之間的最短距離，進(jìn)而構(gòu)建利好信息Dijkstra網(wǎng)絡(luò)和利空信息Dijkstra網(wǎng)絡(luò)，為后文研究利好信息和利空信息在所構(gòu)建的Dijkstra網(wǎng)絡(luò)上的傳播特征做準(zhǔn)備。

第四節(jié)是實(shí)證分析。首先，針對(duì)所使用的數(shù)據(jù)完成描述性統(tǒng)計(jì)；其次，介紹本書提出的四個(gè)指標(biāo)Number、Speed、Depth和Connectless；再次，刻畫利好信息與利空信息在整個(gè)樣本數(shù)據(jù)中的傳播特征；最后，對(duì)利好信息和利空信息在不同類型的股票間的傳播特征進(jìn)行比較。

第五節(jié)是穩(wěn)健性檢驗(yàn)與對(duì)比實(shí)驗(yàn)。首先對(duì)整個(gè)樣本數(shù)據(jù)以及不同類型間的股票進(jìn)行閾值p=0.10的穩(wěn)健性檢驗(yàn)；其次利用已實(shí)現(xiàn)半方差模型進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)。

第六節(jié)是研究結(jié)論與政策建議。對(duì)上述實(shí)證分析部分的結(jié)果進(jìn)行梳理總結(jié)，并針對(duì)券商、投資者和監(jiān)管者提出相應(yīng)的政策與建議。