一、中国证券市场的三因素模型分析（论文文献综述）
韩轶[1]（2021）在《山东省“十强”典型产业发展中资本收益的三因素模型应用研究》文中进行了进一步梳理
苏建皓[2]（2021）在《公司治理的股票二级市场效应研究》文中研究指明自2003年以来,国内持续涌现出大量有关公司治理评价研究的相关文献,这类文献的主要目的是研究公司治理因素所产生的作用与影响。现有的这类文献主要侧重于研究企业财务方面经营绩效与公司治理之间的关系,而国内关注于公司治理对公司股票的市场微观特征所产生的作用（即公司治理的股票市场效应）的研究较少,且存在着缺失与不足之处。本文的研究是基于股票市场效应的视角对公司治理评价研究类文献进行了完善。本文比较系统地研究了公司治理对公司股票的超额收益率、市场投资风险以及流动性水平这三个重要的市场微观特征所产生的作用,它们很大程度上决定着市场投资者在交易中所获得的效用水平,市场投资风险和流动性还影响着资本市场运行的平稳性和资源配置效率。本文的工作扩展了现有研究成果对公司治理所产生的作用与影响的认识,增加了公司治理评价研究现有成果的深度与广度。公司治理溢价是一个市场中的高治理质量的公司股票普遍具有相对更高的超额收益率的现象。国外现有的一系列文献分别基于不同国家或年代的数据检验了公司治理因素是否产生了溢价效应,却分别得到了具有较大差异的结论。此外,不同于市值、账面市值比、流动性等传统的风险溢价因素,在现有实证研究结论中公司治理因素所产生溢价的方向与套利定价理论（即APT理论）的预期相反,也就是说现有的相关理论无法在市场均衡状态下解释该溢价现象。现有文献中也尚未有针对公司治理是否在本世纪10年代的A股市场中产生了溢价效应的实证研究。此外,现有的主要相关文献指出公司治理溢价效应可能并不存在,但是由于现有文献在实证研究中遗漏了其它与公司治理相关且未知的溢价因素,所以其检验结果可能存在着偏差;而近些年多因素定价理论方面的研究文献又证实了一些新的溢价因素,这些溢价因素与公司治理又存在较强的相关性,这就使得公司治理溢价的现有实证研究结论的可信度有所降低。证券的市场投资风险有着较多的维度与种类,现有的研究股票市场投资风险与公司治理之间关系的文献对于投资风险的度量方法比较粗糙且不甚合理。此外,现有文献的研究结果往往只是表明了公司股票投资风险与公司治理因素之间的一种相关关系,而非因果关系;这是因为从长期来看,公司股票的投资风险水平也很可能影响着公司治理结构的安排,也就是说现有的相关实证研究存在着由反向因果关系所导致的内生性问题。而关于公司治理的股票市场流动性效应（即公司治理对公司股票流动性的影响）的国内外现有研究文献普遍侧重于寻找公司治理与公司股票的市场流动性之间关系的经验证据,而缺乏对公司治理作用于股票流动性的机理的深入探讨。在10年代中,我国公司治理的制度与法规不断完善,A股市场在日益成熟的过程中亦存在着一定的震荡波动。在这样一个年代背景下填补关于公司治理的股票市场效应的现有研究中存在的缺失之处,对于深化认识A股市场的发展进程与规律、进一步优化上市公司治理要素有着重大意义。本文第一章的导言提出了我们需要进一步研究的问题,并说明研究背景、意义和创新之处。第二章对与本文研究内容相关的主要已有文献进行回顾。第三章构建理论模型以分析公司治理对公司股票超额收益率、市场投资风险以及流动性产生作用的机理和所需条件。第四章综合了国内公司治理评价研究方面的几篇重要文献所使用的分指标来构建公司治理评价指标体系,以衡量上市公司的整体治理质量与不同方面的治理特征。第五章基于第四章所构建的评价指标,证实了公司治理在10年代A股市场中产生了溢价效应。第六章估计了多种类型的市场投资风险指标并证实了具有不同治理特征的公司股票所具有的各类型投资风险水平之间均存在着显着差异。第七章则利用2015年股灾这样一个外生的负面冲击进行事件研究,检验了公司治理要素能否在股灾时期增强公司股价的稳定性;实证研究表明公司治理要素能够通过降低公司股票流动性水平在这一时期中的下降幅度,进而减弱了公司股价所受到的负面冲击程度;这进一步为公司治理对公司股票投资风险的抑制作用提供了带有因果关系的经验证据。本章也分析了这一实证研究结果背后的理论原因。第八章则检验了公司治理要素的市场流动性效应,并验证了噪声交易对这一效应的正向调节作用,这也为第三章对公司治理的市场流动性效应的理论解释提供了一个经验证据。第九章则总结了本文研究结论并给出政策建议。本文的边际贡献与创新如下。本文构建理论模型,引入了外部投资者具有不完备信息以及随着时间他们不断完善所掌握信息的准确度这两个条件,在市场均衡状态下解释了公司治理产生溢价效应的机理以及所需要的条件;而且国内外现有文献基于不同国家地区以及不同年代所得到的差异较大的实证研究结论也能够被纳入到我们的理论框架下得到统一的理论解释,即在理论方面厘清了这些研究结论之间具有较大差异的原因。在实证研究方面,我们则填补了现有公司治理评价研究关于10年代A股市场的公司治理溢价问题的研究缺失;本文还借鉴了近年来有关多因素定价理论方面的研究成果,在实证研究中对更多与公司治理相关且被证实为存在于A股市场的溢价因素所产生的溢价效应进行了控制;因此,相比于国内外已有研究,本文在很大程度上降低了因为遗漏与公司治理相关的溢价因素而导致研究结果存在严重偏差的可能性,使得研究结论有着更高的准确度与可信度。本文选取了多维度的主流指标来更合理地度量证券市场投资风险,从而将现代证券投资理论中的风险度量方法引入到公司治理的评价研究中,这使得本文能够更为全面地评估公司治理要素在A股市场中对股票投资风险所产生的作用。此外,我们还利用2015年股灾这样一个外生的负面冲击进行事件研究,证实了公司治理因素能够增强公司股票抵御来自市场宏观环境的风险的能力。这使得我们进一步为公司治理因素能够抑制股票投资风险这一论点提供了带有因果关系的经验证据,一定程度上避免了现有研究文献中存在的由反向因果关系所造成的内生性问题。本文还从理论方面更加系统地研究了公司治理对公司股票流动性的作用（即公司治理的市场流动性效应）。首先,本文基于代理理论与市场微观结构理论,构建了一个包含外部投资者与公司内部人之间信息不对称性以及投资者之间信念异质性的理论模型,对公司治理增强股票流动性的机理给出了一种理论解释,得到了信息不完善的外部投资者（即噪声交易者）对市场交易的参与是公司治理能够产生市场流动性效应的一个重要条件,并且又进一步揭示了噪声交易者参与市场交易的程度对于公司治理的市场流动性效应有着正向调节作用。我们还通过第八章的实证研究为理论模型对公司治理的市场流动性效应的理论解释提供了一个经验证据。
单丹丹[3]（2020）在《基于三因素模型的钢铁行业上市公司股票收益率研究》文中进行了进一步梳理股票市场作为最重要的资本市场之一,它的表现不仅影响着政府、机构,同时也影响着每一个投资者,因此对于股票收益率影响因素的研究可以说是最热门的研究领域,无数学者投入其中。最为经典的当属CAPM模型[1],该模型认为在均衡市场环境下,系统性风险是影响股票收益率的唯一因素,尽管CAPM模型作为股票收益率影响因素研究的开山之作,具有非常巨大的理论意义,但是其实证效果却难以令人满意。之后,Fama和French[2]将规模因子和账面市值比因子纳入到影响变量中,提出了着名的三因素模型,该模型具有极强的现实解释力,这意味着系统性风险、规模和账面市值比是股票收益率最重要的三个影响因素。随着我国股票市场的日益成熟,国内学者将Fama-French三因素模型用于我国股票市场的实证检验中,研究结果表明Fama-French三因素模型对我国股票市场具有较好的解释能力。鉴于钢铁行业在我国经济发展中占据重要位置,上游涉及煤炭业,下游包括房地产行业、基建行业等诸多重要应用领域,钢铁行业处于整个产业链的核心环节;同时,诸如宝钢股份、河钢股份等大型国企均已在A股上市,钢铁行业在我国股票市场上占据了相当重要的地位,因此对其股票收益率影响因素的研究具有较大的现实意义。通过观察四家钢铁行业上市公司（宝钢股份、包钢股份、本钢板B、金洲管道）在2015-2019年的月平均股票收益率情况,发现它们存在明显的规模效应。因此,本文决定扩大研究样本,将研究对象确定为整个钢铁行业上市公司,利用CAPM模型和Fama-French三因素模型,探讨影响我国钢铁行业股票收益率的因素。文章首先梳理了资本资产定价模型的发展历程及研究现状,接着对资产定价模型进行理论分析,并选取宝钢股份和金洲管道做了案例分析,然后选取钢铁行业上市公司2015年一2019年的月收益率数据,分别采用CAPM模型、Fama-French三因素模型进行实证分析。研究结果表明:Fama-French三因素模型的拟合情况要优于CAPM模型,Fama-French三因素模型更好地解释了我国钢铁行业相关上市公司股票价格的波动走势,也就是说,系统性风险、公司规模和账面市值比是影响我国钢铁行业上市公司股票收益率的三个重要因素。
肖玄[4]（2020）在《投资者情绪对股票收益的影响 ——基于个人与机构投资者情绪的对比研究》文中研究说明在金融学理论中最主要的核心是资产定价理论。投资者行为的完全理性假设是传统资产定价理论的依托,但是种种迹象已经充分证明了CAMP理论体系为主要内容的传统资产定价模型存在一定的不足之处,这种迹象分别是无风险利率之谜和股票溢价之谜,由此以来,许多专家开始质疑有效市场假说。随着有效市场假说在证券市场的表现越来越没有解释力,行为金融理论在历年来越来越受到金融学专家的关注。行为金融理论基于的基本假设是投资者非理性人和市场非有效,有效市场认为市场中的消息是充分流通和充分竞争的,任何人无法基于消息层面来获取超额收益,行为金融理论下的资产定价模型显然更加贴近社会现实。市场上的一些异像用行为金融理论框架下的资产定价模型显然更为合理。投资者的非理性行为在一定程度下推动了整个证券市场的系统性风险,我国不同于西方成熟发达证券市场,证券市场还缺乏有效的监管机制和避险机制,从这个角度看研究人的特性对完善我国证券市场具有重要的意义。而投资者情绪理论作为行为金融理论的重要的且前沿的理论,对补充行为金融理论具有非常现实的理论意义。行为金融理论认为,股票市场投资者极其容易受到情绪的影响,从而影响股票投资者的投资行为,研究投资者情绪对股票收益的影响,有助于投资者理解风险与收益的最优关系,提高我国股票投资者整体素质,对证券实操做出理论指导。有助于政策制定者把握市场运行规律,了解投资者心理特征,知晓投资者现实需求。为政策调控做出理论指导。本文从投资者群体这个角度,将投资者分为机构投资者和个人投资者,探讨不同投资者情绪对股票收益的影响,探究个人投资者是否比机构投资者拥有更多的非理性情绪。本文在行为金融的研究框架下,主要从投资者情绪的角度出发研究投资者情绪对资产价格的影响。本文通过选取一些情绪指数来构建投资者情绪指标,构建模型,同时根据投资者的不同分为机构投资者和个人投资者,探讨不同投资者情绪对股票收益率的影响。本文从实证结果发现市场情绪指数与市场收益存在显着的关系,市场收益对市场情绪指数存在明显的正相关关系。同时,本文在进行进一步研究的时候发现,市场收益对个人投资者情绪存在明显的负效应,个人投资者存在非理性行为。投资者在股票市场投资时,需要采取逆个人投资者情绪这样一个投资策略。而市场收益对机构投资者情绪存在正效应,说明相对于个人投资者,机构投资者更为理性,不会受到投资结果的影响。
赵师玥[5]（2020）在《基于Fama-French三因子模型对A股轻资产行业和重资产行业的股票收益研究》文中提出证券市场在中国经济中扮演了愈发重要的角色,在上交所和深交所挂牌上市的企业超过三千家,总市值超过六十万亿,我国证券市场已经成为亚太地区最具规模的证券市场之一。2017年6月21日,A股正式被纳入MSCI新兴市场指数,在A股挂牌的200多支大盘股也将成为成分股,这标志着A股在全球证券市场上的地位和作用也越发重要。国内学者对于在发达国家证券市场得到广泛认可的经典投资理论是否也适用于A股市场进行了许多实证检验,但目前我国学者主要以整个证券市场作为研究样本进行检验,缺乏对具体行业的深入挖掘。本文主要从企业资产运营模式上,将行业分类按照轻资产和重资产进行划分,判断这点主要是通过固定资产与总资产的比值和固定资产与营业利润的比值来进行判断。前者越低,越接近于轻资产运营,后者越低,越接近于轻资产运营。文中通过对申万一级分类28个行业进行初步筛选,选定房地产行业、钢铁行业、医药生物和食品饮料行业。考虑到运营模式类似,得出的模型结论更稳定。饮料制造行业主要包括酒类和软饮料皆是主要依靠核心竞争力品牌价值获得超额回报,尤其是我国市场上的高端白酒,堪称轻资产的典型代表。文中首先回顾了现代投资理论的发展史,从马科维茨的投资组合理论,到资产定价模型CAPM模型,广泛使用的Fama-French三因子模型,补充其他风险因子后的Carhart四因子模型和Fama-French五因子模型,就模型使用的简便性和解释力综合考虑而言,FF三因子模型在国内使用基础更好,五因子模型对于股票超额收益的解释力并没有显着的提高。文中选用的数据为2013年1月31日至2019年12月31日期间的申万一级分类801120.SI,801150.SI,801180.SI和801040.SI指数成分股的股票交易数据和财务报表数据,实证研究了Fama-French三因子模型在轻资产和重资产两个典型代表行业的适用性,得到以下结论;以房地产为代表的重资产行业和以食品饮料、医药健康为代表的轻资产行业具有大市值效应和低账面市值比效应;Fama-French模型对重资产行业和轻资产行业都是适用的;市场风险因子对股票超额收益的解释能力最强,市值风险因子的解释能力次之,账面市值比对股票超额收益的解释力最弱。本文选择的样本数据关系到国计民生,同时也是市场热点,受到个人投资者和机构投资者的关注和追捧,但就结论是否能推广至轻资产和重资产的领域的每个行业,受时间和能力所限,没有全面推广进行验证,尤其对于2020年的市场热点板块5G通讯行业,非常值得进一步实证检验。
张家宝[6]（2019）在《基于三因素资本资产定价模型的股票收益研究 ——以A股市场食品饮料行业和房地产行业为例》文中研究表明自1990年上海交易所重新开业和深圳交易所成立以来,我国的股票市场历经28年的发展,在中国的经济社会中扮演了至关重要的角色。截至2018年4月5日,在沪深交易所挂牌上市的公司共计3,626家,总市值达到619,667.04亿元,我国证券市场已经成为亚太地区最大的证券市场之一。明晟公司在2017年6月21日宣布将A股纳入MSCI新兴市场指数,中国A股的222支大盘股预计将被纳入其中,标志着中国A股在全球资本市场也取得了举足轻重的地位。国内学术界对在成熟市场中得到广泛验证的经典理论模型在A股市场是否适用进行了许多实证检验,但目前我国学者们更多的是使用CAPM模型开展实证研究,和以整个股票市场作为研究对象的三因素模型实证研究,缺乏对具体行业的深入研究,更缺乏特定行业之间适用三因素模型情况的比较。本文将实证检验资本资产定价模型（CAPM模型）和Fama-French三因素模型分别对食品饮料行业和房地产行业股票数据的解释力度,并比较分析两者差异,从而更深刻地认识我国证券市场的特点和影响股票收益率波动的因素。考察房地产行业股票的原因在于过去10年房地产行业已经成为我国经济发展的支柱性行业。房地产行业的发展推动着我国经济的持续发展,同时也是维系社会稳定的关键因素,它备受政府关注且受政府宏观政策政策影响显着。地产股作为我国股市“三驾马车”之一,一直是我国股市的中坚力量,不断推动着我国股市的前进。中国经济增长进入新阶段后,扩大内需成为政府政策的新导向。食品饮料作为居民消费的重要领域,受到扩大内需政策的重大影响,地位逐步提升,因此本文同样考察食品饮料行业股票。本文首先回顾了资本资产定价模型（CAPM模型）和Fama-French三因素模型相关理论的发展历程,指出Fama-French三因素模型在资本定价理论研究上的重要意义;然后系统梳理了国内外学者对Fama-French三因素模型的实证研究现状,发现针对Fama-French三因素模型在中国市场的研究大多停留在整个A股市场层面,缺乏对具体行业深入研究的现状,在此基础上提出对A股市场特定行业进行模型适用性检验的必要性。接下来本文以2014年3月31日至2018年3月31日截止的A股市场相关上市公司的股票交易数据和财务年报数据为基础,实证研究了CAPM模型和Fama-French三因素模型在申万一级分类标准下的房地产和食品饮料两个特定行业的适用性,通过对回归结果的分析得到以下结论:A股房地产行业和食品饮料行业在考察期具有大市值效应和低账面市值比效应。这与多数研究者对整个A股市场的研究结果不同;资本资产定价模型在A股市场两个行业均是成立的,但是房地产行业的适用性更好。Fama-French三因素模型同时考虑了市场风险因素、市值因素和账面市值比因素,相对CAPM模型在本文考察的两个行业适用性有了显着提高。在Fama-French三因素模型中市场风险因素仍然显示出了最强的解释力,其次是市值因素,而账面市值比因素的解释力度在A股两个特定行业相对较弱。
张洁[7]（2019）在《重大事件下我国上证A股市场的短期过度反应研究》文中进行了进一步梳理股票指数作为描述股票市场整体表现的重要指标,它的收益率与波动率序列隐含着股票市场的各类信息。通常情况下,股票指数往往都是小幅度的平稳变动,但在重大事件影响下,资产价格发生跳跃性变化或剧烈波动,引发过度反应,加剧市场风险,这对投资者、风险管理部门及政府监管机构都是极为不利的。本文重点研究了重大事件发生后我国上证A股市场的短期过度反应。首先对国内外学者在过度反应方面的研究成果进行了回顾与梳理;其次,创新性地将滚动窗口下的变参数动态VaR模型作为确定重大事件日的方法,并进一步筛选与匹配出对应的重大事件,该方法是对原有方法的优化,有助于弥补固定阈值法与均值标准差法的缺陷;再次,使用传统金融学与行为金融学理论梳理过度反应现象产生的原因及路径;然后,采用事件研究法对我国上证A股市场的短期过度反应进行实证分析,为更全面地比较股市在不同重大事件类型下的短期过度反应差异,将整个重大事件样本根据事件的利好与利空、是否处于经济危机期间、是否实行涨跌停板制度、事件日的形成期与检验期是否出现其他重大事件等划分为若干子类;最后,使用三因素模型来验证风险因子的改变是否为引起市场短期过度反应的主要原因。研究表明,我国上证A股市场在重大事件影响下产生了短期过度反应,并具有明显的非对称性。股市在不同重大事件类型下的短期过度反应特征略有不同,其中上证A股市场在重大利空事件、经济危机与非经济危机期间的事件、涨跌停板制度实行前后的事件、无重叠事件类型、反转事件类型等七种类型下产生了较明显的短期过度反应,通过构建反转策略组合均能够获得超过市场表现的超额收益率,表现优于买入并持有策略。相反,上证A股市场在重大利空事件与动量事件类型下未产生显着的过度反应,反转策略组合的收益率为正,但却没有明显优于市场表现。此外,三因素模型对股市的过度反应现象具有一定的解释能力,但不是引起股市短期过度反应的主要原因。对三因素模型来说,规模因子的回归系数在全样本、重大利空事件、经济危机期间、反转事件类型等四种情形下均显着为正值,说明在这些情形下,小规模股票对重大事件更敏感,更容易发生过度反应;大多数事件类型下的账面市值比因子的回归系数显着为负值,说明低账面市值的股票比高账面市值比的股票更易产生过度反应。综上,我国上证A股市场的投资者存在非理性行为,在重大事件的影响下会发生短期过度反应,为行为金融学理论提供了新的实证证据,同时也有利于投资者根据过度反应特征改善交易体系,制定更合理的投资策略。
吴震盼[8]（2019）在《我国资本市场存在绿色激励吗？ ——基于企业可持续发展视角》文中研究表明随着国家经济结构、发展方式逐步调整,加快绿色经济体制改革已上升为国家重大发展战略,国家对支持绿色产业的投融资需求也在不断增加。在绿色可持续发展理念的指导下,资本市场的投资者也逐渐认识到将生态环保、社会治理等非财务因素纳入投资决策的重要性,以践行责任投资、可持续投资,推动企业与社会共同实现可持续发展。因此,研究我国资本市场到底如何对绿色发展的理念和实践进行评价对于引导和激励社会资本流向可持续发展领域,加速经济绿色化转型具有重要的意义。首先,本文介绍了绿色投资内涵的演变,并对可持续发展视角的选择依据进行了阐述,随后则是梳理了与本文研究内容相关的主要理论,包括环境金融相关理论、企业可持续发展相关理论和资本市场相关理论三个部分。其次,本文详细梳理了我国绿色金融市场的发展现状,并着重对绿色股票指数的市场表现进行了分析,初步展现了我国已构建的绿色股票指数的风险和收益率的特征。然后,本文基于企业可持续发展视角,运用模糊数学的方法对上市公司的绿色程度进行了评价,筛选出了在绿色文化、环境、社会等各方面均达标的150家企业。最后,本文基于已筛选好的绿色公司数据在Fama-French三因素模型的基础上分别构建了与企业可持续发展相关的绿色因子和绿色效率因子,搭建了新的四因子定价模型,并运用该模型来验证我国资本市场存在绿色激励的研究假设。根据本文的实证结果,得出了以下结论:一是提出了基于企业持续发展视角的绿色激励四因素模型,本文新构建的绿色激励四因子模型相比市场已有的资产定价模型具有更好的拟合效果;二是我国股票市场能够对绿色理念和实践做出一定的反应,绿色公司相比非绿色公司股票存在更高的收益率,而绿色股票的这种超额收益恰好就是对绿色公司特有风险的一种补偿,即绿色激励;三是较高绿色效率的上市公司能够在我国股票市场得到正向激励,但是这种激励是粗略的,市场仍需更加细化的绿色评价体系。本文的主要贡献在于从企业可持续发展视角出发,构建了包含“文化、经济、社会、环境、创新”五项指标的绿色公司评级体系,筛选出了具备“可持续竞争、共赢共享”这一绿色内涵的绿色企业;进而,本文以Fama-French三因素模型为基础引入了绿色因子构建了一个新的绿色激励四因素模型,这一模型在我国股票市场的适用性较好,很好地刻画了具有绿色属性的上市公司的风险和预期收益的特征;并且本文通过实证分析发现了可持续发展能力较强的绿色企业在这场绿色革命中能够获得更多的风险溢价,该发现为我国尚有限的绿色投资研究提供了新的直接的证据,也为政府制定相应政策提供了决策依据。
周硕[9]（2019）在《多因子模型对A股、港股适用性分析》文中研究表明众所周知,多因子模型是当前国内外广泛运用的量化投资模型之一,其是从统计角度研究因子收益率的变化规律,能很好地解释股权溢价,也能更客观地进行业绩归因,但是其是否同样适用于我国证券市场一直是我国量化投资领域学者的重点研究内容。Fama-French三因模型作为多因子模型的基础,其重要性不言而喻,国内学者对该模型对我国股市适用性一直具有浓烈的兴趣。对此,本文从这个角度出发采用最新的数据,以多因子模型为选股工具,对“股权溢价之谜”进行探索性的研究。首先本文对研究样本做了更细致的分类,选取了上证50、上证180、上证380、沪深300指数以及恒生指数成分股五个样本,采用基本面分析方法讨论在不同空间、时间框架下多因子模型对我国A股、港股市场的适用性,得到更细致、更精确的结果,更好的解释“股权溢价之谜”。然后尝试将Fama-French三因子模型中的账面市值比因子替换成市净率因子,然后利用得到的修正后的模型对我国A股、港股市场适用性继续进行探究。通过不同样本、不同时间框架下对多因子模型的探索性分析得出和以往研究不一样的结论:在指数成分股样本中“小市值效应”并不存在;市净率代替账面市值比之后影响显着且高市净率组合的股票超额收益率更高,即成长型股票长期收益更显着;多因子模型相较于我国A股证券市场更适用于香港证券市场。
李诗涵[10]（2019）在《中国股票市场的碳金融溢价研究》文中指出在日益发展的新时代中,环境与经济之间的利益共生关系成为了亟待解决的矛盾,绿色金融问题也成为了经济学家们日渐重视的领域。在现有绿色可持续发展的国际大背景下,致力于减少国际层面碳排放的《京都议定书》应运而生。本文在分析绿色金融发展的基础上详细研究“碳金融”模块,将宏观视角的碳金融政策与微观层面的中国股票市场联系在一起,以公司“加入清洁发展机制项目”为准自然实验来实证检验,着重研究碳金融的发展在中国股票市场上的表现。具体而言,在综述股票溢价理论和现有实证研究文献的基础上,本文采用2003年1月到2017年12月的日度数据对中国股票市场碳金融是否存在溢价进行了详细的实证研究,分析了注册CDM项目是否会对公司股票收益率产生影响。在检验过程中,采用DID双重差分法,以大多数碳金融上市公司所在板块股票为样本总量,包括电力热力燃气及水的生产和供应业等五个行业,最终筛选出775家上市公司,建立基于Fama-French三因子模型的股票定价模型的扩展模型。以不同的地区、产权结构、行业和时间为基准对全样本进行分组,得到分组回归结果,并与全样本结果进行了对照分析。本文的主要结论为:第一,在全样本下,与非注册CDM项目的公司相比,注册CDM项目的公司出现更低的股票收益率,这表明,碳金融政策对股票收益率具有显着的负向影响;第二,分地区的实证结果显示出与全样本相同的结果,四个地区的分组结果均显示碳金融政策对碳金融股票收益率有负向影响,东北地区的碳金融溢价效应高于西部,中部与东部的碳金融溢价效应最低;第三,分行业的实证结果表明,对于电力行业、制造业、综合行业和批发零售业而言碳金融政策不存在正向的溢价效应,但对于交通运输业上市公司而言,显着存在碳金融政策正向溢价效应,与全样本结果相反,但各行业下的碳金融系数绝对值大小无太大差异;第四,分企业所有制的实证结果表明产权结构对碳金融股票的溢价影响不明显,国有企业与民营企业两种企业所有制下碳金融因子均显着为负,并且两者碳金融系数极为相近,外资与其他企业碳金融因子同样显着为负,但系数小于国有企业与民营企业下的碳金融系数,这表明国有企业和民营企业两种产权属性下的碳金融溢价效应水平高于外资及其他企业中的碳金融溢价;第五,分时期的实证结果表明2003年到2005年间碳金融政策对股票收益率存在正向溢价效应,2006到2007年间碳因子不显着,2008年到2017年间实证结果表明这段期间碳金融政策对股票收益率仍有负向影响。根据以上研究结论,本文提出如下政策建议:对政府而言,需要加大对清洁发展机制的监管,为绿色发展的长久性应鼓励企业更多的参与清洁发展机制;对投资者而言,应谨慎选择资产配置,避免陷入投机陷阱。
二、中国证券市场的三因素模型分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、中国证券市场的三因素模型分析（论文提纲范文）
（2）公司治理的股票二级市场效应研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导言 |
| 1.1 问题的提出 |
| 1.1.1 相关背景 |
| 1.1.2 需进一步研究的问题 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 现实意义 |
| 1.3 相关概念的界定 |
| 1.4 创新之处 |
| 1.5 结构安排 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 公司治理评价研究 |
| 2.2 多因素定价理论研究 |
| 2.3 公司治理溢价研究 |
| 2.4 公司治理在股票市场所产生的其它效应研究 |
| 2.4.1 公司治理对公司股票投资风险的影响 |
| 2.4.2 公司治理对公司股票流动性的影响 |
| 2.5 文献评述 |
| 第三章 理论分析与模型构建 |
| 3.1 分析思路与基本假设 |
| 3.2 模型构建基础:公司治理、代理成本与股权价值 |
| 3.3 公司治理产生溢价效应的理论模型 |
| 3.4 公司治理对股票投资风险的作用分析 |
| 3.4.1 短期、非均衡视角下的分析 |
| 3.4.2 长期、均衡视角下的分析 |
| 3.5 信息不对称视角下公司治理影响股票流动性的模型构建 |
| 3.5.1 第一步: 投资者的异质性信念 |
| 3.5.2 第二步: 市场交易价格的确定 |
| 3.5.3 第三步: 交易过程中流动性的衡量 |
| 3.5.4 第四步: 公司治理对股票流动性的作用 |
| 3.5.5 第五步: 调节效应分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 公司治理指标体系 |
| 4.1 公司治理分指标的选取 |
| 4.2 指标选取的理论依据 |
| 4.3 总指标的合成 |
| 4.4 公司治理指标的统计分析 |
| 第五章 公司治理溢价效应的实证研究 |
| 5.1 研究目的 |
| 5.2 研究设计 |
| 5.2.1 投资组合的划分 |
| 5.2.2 其他定价因素的计算 |
| 5.2.3 回归模型设定 |
| 5.3 描述性统计 |
| 5.4 检验结果 |
| 5.5 稳健性检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 公司治理对股票投资风险影响的实证研究 |
| 6.1 研究目的 |
| 6.2 研究设计 |
| 6.2.1 公司治理特征的度量 |
| 6.2.2 各项投资风险指标的估计 |
| 6.2.3 回归模型设定 |
| 6.3 描述性统计 |
| 6.4 检验结果 |
| 6.4.1 公司治理与股票在险值 |
| 6.4.2 公司治理与股票尾部风险 |
| 6.4.3 公司治理与股票波动风险 |
| 6.4.4 公司治理与股价崩盘风险 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 外生冲击条件下的进一步研究 |
| 7.1 研究目的 |
| 7.2 研究设计 |
| 7.2.1 样本数据与指标选取 |
| 7.2.2 回归模型设定 |
| 7.3 描述性统计 |
| 7.4 检验结果 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 公司治理对股票流动性影响的实证研究 |
| 8.1 研究目的 |
| 8.2 研究设计 |
| 8.3 描述性统计 |
| 8.4 检验结果 |
| 8.4.1 公司治理市场流动性效应的检验结果 |
| 8.4.2 噪声交易调节作用的检验结果 |
| 8.5 稳健性检验 |
| 8.6 本章小结 |
| 第九章 研究结论与政策建议 |
| 9.1 研究结论 |
| 9.2 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士学位期间学术成果发表 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（3）基于三因素模型的钢铁行业上市公司股票收益率研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究思路和方法 |
| 1.3 研究框架和主要内容 |
| 1.4 研究创新与不足 |
| 第二章 相关文献综述 |
| 2.1 资本资产定价模型研究综述 |
| 2.2 三因素模型研究综述 |
| 2.3 文献评述 |
| 第三章 理论基础 |
| 3.1 资本资产定价模型(CAPM) |
| 3.2 Fama-French三因素模型 |
| 3.3 案例分析 |
| 第四章 基于钢铁行业上市公司的实证分析 |
| 4.1 数据选取与处理 |
| 4.2 描述性统计 |
| 4.3 相关性分析 |
| 4.4 平稳性检验 |
| 4.5 模型回归及实证分析部分 |
| 第五章 结论、建议及展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究建议 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）投资者情绪对股票收益的影响 ——基于个人与机构投资者情绪的对比研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 导言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 中国证券市场符合行为金融研究理论的假设 |
| 1.1.2 对投资者情绪研究的意义 |
| 1.2 论文的基本框架 |
| 1.3 创新点和不足 |
| 1.3.1 创新点 |
| 1.3.2 不足之处 |
| 第2章 投资者情绪对股票收益影响综述 |
| 2.1 投资者情绪理论 |
| 2.2 研究现状 |
| 2.2.1 投资者情绪理论模型的构建 |
| 2.2.2 投资者情绪指数的选择 |
| 2.2.3 投资者情绪对于股票收益的影响 |
| 2.3 投资者情绪对股票横截面收益的影响相关研究 |
| 2.4 投资者情绪对于股票收益的预测能力研究 |
| 第3章 情绪指数的构造 |
| 3.1 投资者情绪度量 |
| 3.1.1 显性投资者情绪指标 |
| 3.1.2 隐性投资者情绪指标 |
| 3.1.3 情绪代理变量指标 |
| 3.1.4 投资者情绪指标的国内研究状况 |
| 3.2 情绪指标的选取 |
| 3.3 情绪指标的处理 |
| 3.4 市场情绪指数的构造 |
| 3.4.1 主成分分析方法介绍 |
| 3.4.2 主成分分析结果 |
| 第4章 投资者情绪与市场收益的关系 |
| 4.1 市场收益、Fama-French三因子 |
| 4.1.1 市场收益 |
| 4.1.2 Fama-French三因子 |
| 4.2 ADF检验 |
| 4.3 情绪指数与市场收益的实证分析 |
| 4.3.1 回归分析 |
| 4.3.2 稳健性检验 |
| 第5章 个人与机构情绪指数 |
| 5.1 基于投资结果的认知风险和认知收益 |
| 5.2 个人投资者情绪对股票收益的影响 |
| 5.3 机构投资者情绪对股票收益的影响 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于Fama-French三因子模型对A股轻资产行业和重资产行业的股票收益研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 .研究背景及意义 |
| 1.1.1 .研究背景 |
| 1.1.2 .研究意义 |
| 1.2 .研究问题的提出 |
| 1.2.1 .选择轻资产和重资产作为分类指标的原因 |
| 1.2.2 .选择房地产行业和钢铁行业作为重资产行业代表的原因 |
| 1.2.3 .选择食品饮料行业和医药生物行业作为轻资产行业代表的原因 |
| 1.2.4 .研究目的 |
| 1.3 .主要创新 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 .资本资产定价模型的理论发展 |
| 2.1.1 .Markowitz资产组合模型 |
| 2.1.2 .单因子模型 |
| 2.1.3 .资本资产定价模型CAPM的提出 |
| 2.1.4 .套利定价模型(APT) |
| 2.1.5 .Fama-French三因素的提出 |
| 2.1.6 .Carhart四因子模型 |
| 2.1.7 .Fama-French五因子 |
| 2.2 .国内外学者的实证结果 |
| 2.2.1 .国内学者 |
| 2.2.2 .国外学者 |
| 2.3 .本章小结 |
| 第三章 理论分析与研究设计 |
| 3.1 .理论分析 |
| 3.1.1 .系统风险的度量 |
| 3.1.2 .证券市场线 |
| 3.2 .模型的构建和各个参数的定义与选取方法 |
| 3.2.1 .Fama-French三因素模型的设定 |
| 3.2.2 .无风险利率 |
| 3.2.3 .市场组合收益率 |
| 3.3 .实证分析中涉及的检验方法 |
| 3.3.1 .平稳性检验 |
| 3.3.2 .多重共线性检验 |
| 3.3.3 .模型有效性检验 |
| 第四章 基于A股轻资产行业和重资产行业的实证分析 |
| 4.1 .数据来源和处理方法 |
| 4.2 .因子的构建 |
| 4.2.1 .市场因子MKT |
| 4.2.2 .规模因子SMB |
| 4.2.3 .价值因子HML |
| 4.3 .描述性统计 |
| 4.3.1 .Shibor的描述性统计 |
| 4.3.2 .样本数据的收益率描述性统计结果 |
| 4.3.3 .样本数据的相关性分析 |
| 4.3.4 .样本数据的平稳性检验 |
| 4.4 .基于Fama-French对样本数据进行多元线性回归 |
| 4.5 .实证研究小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 .研究结论 |
| 5.2 .不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于三因素资本资产定价模型的股票收益研究 ——以A股市场食品饮料行业和房地产行业为例（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究问题提出 |
| 1.2.1 选择房地产和食品饮料行业的原因分析 |
| 1.2.2 研究目的 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新 |
| 2 文献综述 |
| 2.1 资本资产定价模型(CAPM)的回顾 |
| 2.2 Fama-French三因素模型的提出 |
| 2.3 国外学者对于三因素模型的检验结果 |
| 2.4 国内学者对于三因子模型的检验结果 |
| 2.5 文献述评 |
| 3 理论分析与研究设计 |
| 3.1 理论分析 |
| 3.1.1 资本资产定价模型(CAPM) |
| 3.1.2 Fama-French三因素模型 |
| 3.2 模型的构建和变量的定义 |
| 3.2.1 资本资产定价模型(CAPM)模型的设定和变量的定义 |
| 3.2.2 Fama-French三因素模型的设定和变量的定义 |
| 3.3 实证分析中的检验方法 |
| 3.3.1 ADF序列平稳性检验 |
| 3.3.2 模型有效性检验 |
| 3.3.3 异方差检验 |
| 3.3.4 自相关检验 |
| 3.3.5 稳定性检验 |
| 3.4 研究设计 |
| 4 基于A股食品饮料行业和房地产行业的实证分析 |
| 4.1 样本数据的来源和选取方法 |
| 4.2 解释变量的描述性统计 |
| 4.2.1 解释变量样本数据收益率特征 |
| 4.2.2 解释变量之间的相关性分析 |
| 4.2.3 ADF序列平稳性检验 |
| 4.3 被解释变量的描述性统计 |
| 4.3.1 被解释变量样本数据收益率特征 |
| 4.3.2 ADF序列平稳性检验 |
| 4.4 基于CAPM单因素模型的一元线性回归分析 |
| 4.5 对Fama-French三因素模型的多元线性回归分析 |
| 4.6 异方差检验和自相关检验 |
| 4.7 Fama-French三因素模型回归参数的稳定性检验 |
| 4.8 模型和行业拟合优度比较 |
| 4.9 实证研究小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 研究的不足和展望 |
| 参考文献 |
（7）重大事件下我国上证A股市场的短期过度反应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、过度反应理论研究 |
| 二、过度反应实证研究 |
| 三、文献评述 |
| 第三节 研究方案 |
| 一、研究思路 |
| 二、研究方法 |
| 三、研究结构安排 |
| 第四节 创新之处与研究不足 |
| 一、创新之处 |
| 二、研究不足 |
| 第二章 重大事件的筛选 |
| 第一节 重大事件的定义与分类 |
| 一、重大事件的定义 |
| 二、重大事件的分类 |
| 第二节 重大事件的筛选方法 |
| 一、常见的筛选方法 |
| 二、筛选方法的比较与选择 |
| 第三节 动态VaR模型挑选重大事件 |
| 一、动态VaR模型的构建 |
| 二、动态VaR模型的计算步骤 |
| 三、重大事件的确定 |
| 四、动态VaR模型的可行性检验 |
| 第三章 过度反应表现及理论解释 |
| 第一节 过度反应的定义及表现 |
| 一、过度反应的定义 |
| 二、过度反应的表现 |
| 第二节 过度反应的理论解释 |
| 一、传统金融学理论 |
| 二、行为金融学理论 |
| 第四章 重大事件下市场短期过度反应的实证模型构建 |
| 第一节 过度反应现象的实证模型选择 |
| 第二节 过度反应模型的构建 |
| 一、模型的实证说明 |
| 二、过度反应现象的检验依据 |
| 三、模型的设计与构建 |
| 第五章 重大事件下市场短期过度反应的实证检验 |
| 第一节 数据来源及统计分析 |
| 一、数据来源 |
| 二、收益率序列的统计分析 |
| 第二节 事件日与检验区间划分 |
| 一、动态VaR值的计算 |
| 二、事件日的确定 |
| 三、形成期与检验期的划分 |
| 第三节 构建赢者组合与输者组合 |
| 一、赢者组合与输者组合的构建说明 |
| 二、赢者组合与输者组合的分组情况 |
| 第四节 重大事件下市场短期过度反应现象的实证结果 |
| 一、整个重大事件样本下的过度反应研究 |
| 二、重大利好与利空事件的过度反应研究 |
| 三、经济危机与非经济危机期间的过度反应研究 |
| 四、涨跌停板制度实施前后的过度反应研究 |
| 五、不同重叠事件类型下的过度反应研究 |
| 六、实证总结 |
| 第五节 过度反应现象是否由风险因子引起 |
| 一、平稳性检验 |
| 二、模型检验与选择 |
| 三、回归结果与结论 |
| 第六章 结论与展望 |
| 第一节 研究结论 |
| 第二节 投资与政策建议 |
| 一、投资建议 |
| 二、政策建议 |
| 第三节 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（8）我国资本市场存在绿色激励吗？ ——基于企业可持续发展视角（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、研究背景与意义 |
| 二、国内外文献综述 |
| 三、研究内容与方法 |
| 四、创新与不足 |
| 第一章 我国资本市场绿色激励的理论基础 |
| 第一节 绿色投资内涵的演变 |
| 第二节 环境金融相关理论 |
| 一、环境金融的内涵 |
| 二、环境管理与股东价值创造 |
| 第三节 企业可持续发展相关理论 |
| 一、企业可持续发展的内涵 |
| 二、企业社会责任理论 |
| 三、企业可持续发展成本理论 |
| 第四节 资本市场均衡相关理论 |
| 一、有效市场假说理论 |
| 二、资本资产定价模型理论 |
| 三、多因素套利定价理论 |
| 第二章 我国绿色金融投资发展现状分析 |
| 第一节 我国绿色金融市场发展环境分析 |
| 一、绿色金融体系构建及政策演进 |
| 二、绿色金融市场供需环境 |
| 第二节 我国绿色金融产品发展现状分析 |
| 一、我国绿色金融产品市场情况 |
| 二、我国绿色股票市场发展现状分析 |
| 三、我国绿色金融产品发展的主要问题分析 |
| 第三章 绿色公司评价体系的构建及分析 |
| 第一节 绿色公司评价指标体系的构建 |
| 一、绿色公司评价的概念与内涵 |
| 二、绿色公司评价指标体系构建的基本原则 |
| 三、绿色公司各级评价指标的构建 |
| 第二节 绿色公司的评价 |
| 一、样本的选取及信息来源 |
| 二、指标权重的确定 |
| 三、绿色公司模糊综合评价 |
| 四、绿色公司评价实例 |
| 第四章 我国资本市场绿色激励的实证分析 |
| 第一节 理论模型与假设提出 |
| 第二节 数据来源与变量的构建 |
| 一、数据来源与预处理 |
| 二、资产定价因子的构建 |
| 第三节 四因子模型的实证结果分析 |
| 一、描述性统计分析及相关检验 |
| 二、Fama-French三因素模型结果分析 |
| 三、加入绿色因子的四因素模型结果分析 |
| 四、加入绿色效率因子的四因素模型结果分析 |
| 五、模型的GRS检验 |
| 研究总结 |
| 一、结论 |
| 二、政策建议 |
| 三、研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）多因子模型对A股、港股适用性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 导论 |
| 一、选题背景和研究意义 |
| 二、国内外文献综述 |
| 三、研究框架及研究内容 |
| 第一章 多因子模型的理论基础 |
| 第一节 资本资产定价模型(CAPM) |
| 一、资本资产定价模型(CAPM)提出的背景 |
| 二、资本资产定价模型(CAPM)提出的假设条件 |
| 第二节 Fama-French三因子模型 |
| 一、Fama-French三因子模型提出的背景 |
| 二、Fama-French三因子模型原理 |
| 第二章 三因子模型对A股、港股市场的适用性分析 |
| 第一节 样本数据的选取与模型参数的定义 |
| 一、样本数据的来源以及选取 |
| 二、模型的设定以及参数的定义 |
| 第二节 三因子模型对我国A股市场的适用性分析 |
| 一、基于三因子模型对各分组组合益率分析 |
| 二、基于三因子模型对各分组组合的回归结果分析 |
| 第三节 三因子模型对港股市场的适用性分析 |
| 一、基于三因子模型对各分组组合收益率分析 |
| 二、基于三因子模型对各分组组合的回归结果分析 |
| 第四节 三因子模型对A股、港股市场适用性结果对比分析 |
| 第三章 基于修正后的多因子模型对A股、港股市场的适用性分析 |
| 第一节 相关理论和修正后多因子模型介绍 |
| 一、相关理论介绍 |
| 二、修正后多因子模型介绍 |
| 第二节 基于修正后的多因子模型对A股市场适用性分析 |
| 一、基于总市值和市净率分组的组合收益率分析 |
| 二、基于总市值和市净率分组的多因子模型结果分析 |
| 第三节 基于修正后的多因子模型对港股市场适用性分析 |
| 一、基于总市值和市净率分组的组合收益率分析 |
| 二、基于总市值和市净率分组的多因子模型结果分析 |
| 第四节 修正后多因子模型对我国A股、港股市场适用性结果对比分析 |
| 结论与展望 |
| 一、本文的主要结论 |
| 二、研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）中国股票市场的碳金融溢价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 碳金融的概念界定 |
| 1.2.2 股票市场溢价 |
| 1.2.3 绿色金融与碳金融的市场表现 |
| 1.2.4 文献综述小结 |
| 1.3 研究内容和方法 |
| 2 碳金融的发展及其在股票市场的表现 |
| 2.1 碳金融的发展历程 |
| 2.1.1 《京都议定书》三种机制的发展 |
| 2.1.2 碳金融公司地区发展特质 |
| 2.1.3 碳金融公司行业发展特质 |
| 2.1.4 碳金融公司产权结构发展特质 |
| 2.1.5 碳金融公司时间发展特质 |
| 2.2 碳金融股票的市场表现 |
| 2.2.1 碳金融股票价格的波动特征 |
| 2.2.2 碳金融股票与中国A股全体股票价格波动的比较分析 |
| 2.2.3 碳金融公司股票分地区市场表现 |
| 2.2.4 碳金融公司股票分行业市场表现 |
| 2.2.5 碳金融公司股票分产权结构市场表现 |
| 3 理论分析与研究假说 |
| 3.1 政策支持 |
| 3.2 公司运营效率 |
| 3.2.1 技术效率 |
| 3.2.2 前期投资成本 |
| 3.3 投资者行为 |
| 3.4 公司逆向选择 |
| 3.5 研究假说 |
| 4 实证设计 |
| 4.1 计量模型和估计方法 |
| 4.1.1 基本计量模型:Fama-French三因子模型 |
| 4.1.2 引入碳金融虚拟变量后的三因子模型 |
| 4.1.3 估计方法 |
| 4.2 变量选择 |
| 4.3 数据说明 |
| 5 实证结果与分析 |
| 5.1 全样本实证结果与分析 |
| 5.1.1 Fama-French三因素模型 |
| 5.1.2 加上碳金融因子后的四因素模型 |
| 5.2 异质性实证结果与分析 |
| 5.2.1 分地区下碳金融对股票溢价影响对比分析 |
| 5.2.2 分行业下碳金融股股票溢价影响对比分析 |
| 5.2.3 分产权结构下碳金融股股票溢价影响对比分析 |
| 5.2.4 分时期碳金融股股票溢价影响对比分析 |
| 5.3 稳健性检验 |
| 6 研究结论和政策启示 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 政策启示 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、中国证券市场的三因素模型分析（论文参考文献）
- [1]山东省“十强”典型产业发展中资本收益的三因素模型应用研究[D]. 韩轶. 山东财经大学, 2021
- [2]公司治理的股票二级市场效应研究[D]. 苏建皓. 山东大学, 2021(11)
- [3]基于三因素模型的钢铁行业上市公司股票收益率研究[D]. 单丹丹. 苏州大学, 2020(03)
- [4]投资者情绪对股票收益的影响 ——基于个人与机构投资者情绪的对比研究[D]. 肖玄. 江西财经大学, 2020(10)
- [5]基于Fama-French三因子模型对A股轻资产行业和重资产行业的股票收益研究[D]. 赵师玥. 兰州大学, 2020(01)
- [6]基于三因素资本资产定价模型的股票收益研究 ——以A股市场食品饮料行业和房地产行业为例[D]. 张家宝. 浙江大学, 2019(01)
- [7]重大事件下我国上证A股市场的短期过度反应研究[D]. 张洁. 深圳大学, 2019(10)
- [8]我国资本市场存在绿色激励吗？ ——基于企业可持续发展视角[D]. 吴震盼. 中南财经政法大学, 2019(09)
- [9]多因子模型对A股、港股适用性分析[D]. 周硕. 中南财经政法大学, 2019(09)
- [10]中国股票市场的碳金融溢价研究[D]. 李诗涵. 东华大学, 2019(03)