DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
system: [SYSTEM]

user: 2. 模型介绍 2017由Yandex公司 [ 7 ] 推出的CatBoost算法是一种能够处理分类数据的梯度提升(GBDT)算法。CatBoost运用了一种有效的方式来将分类型数据转化成数值型数据并且防止过拟合 [ 8 ] 。CatBoost在执行随机排列后能有效地处理分类数据，通过使用多个排列来训练不同模型来防止过度拟合，进而获得对梯度的无偏估计，以减轻梯度估计偏差的影响，提高模型的鲁棒性。这个处理分类数据主要通过以下三步完成： 1) 将初始数据进行随机排列，产生多个随机排列。 2) 将具有浮点或类别的标签值转换为整数。 3) 通过下面的公式将分类变量转换成数值型变量： avg _ target = countInClass + prior totalCount + 1 其中countInClass是具有当前分类特征值的对象标签为1出现的次数，totalCount是具有与当前值匹配的分类特征值的对象总数，prior是分子的初始值。 Caboost算法的优点：1) 能够自动处理分类型数据，无须进行one-hot编码。2) CatBoost性能优秀，默认参数也能达到良好的分类效果。CatBoost主要通过以下主要参数如表1所示。 Table 1 List of main parameter 参数名称 参数含义 learning_rate 学习率 depth 树的深度 l2_leaf_reg 正则化系数 loss_function 损失函数 one_hot_max_size 对于某些变量进行one-hot编码 leaf_estimation_method 迭代求解的方法，梯度和牛顿 表1. 主要参数表
system: [SYSTEM]

user: 3. 实证研究 3.1. 数据描述 本文数据来自于澳大利亚P2P平台Ratesetter官网数据。截止到2018年9月30日，澳大利亚Ratersetter官网上公布了26，948条贷款数据，其中未按时还款的有1142，已完成还款的有10，451，正在还款的有15，391，本文从已完成还款的10，451条数据中选择1200和发生违约的1132条数据作为原始数据进行模型训练。澳大利亚P2P数据有12个特征变量，6个为分类型数据，6个为数值型数据。具体名称和变量数据类型如表2所示。 Table 2 Introduction to the characteristics of the P2P data se 变量名称 数据类型 利率 数值型 月期限 数值型 目的 分类数据 贷款金额 数值型 在途本金 数值型 工作状态 分类数据 收入 分类数据 是否提前还款 分类数据 年龄 数值型 住房状态 分类数据 现有信贷数目 数值型 工作职位 分类数据 表2. P2P数据介绍 3.2. 实验步骤 1) 原始数据中在途本金这一特征缺失严重将其删除，是否提前还款这一特征也选择了删除，一是该特征与是否发生违约相关度极高，一般发生了违约的借款人通常不存在提前还款的行为，存在提前还款的借款人通常不会违约，但以是否提前还款这一特征作为判断是否违约就已经能做出高达90%的判断；二是在根据借款人个人基本信息判断该笔贷款是否会违约时，金融机构无法得知该笔贷款是否会提前还款这一信息。 2) 由于各个数值型变量的数字量级又差别，如利率与贷款金额相差几十万倍所以将原始数据中的数值型变量进行归一化处理，使其范围归一到[0，1]之间，对于特征变量X来说，以如下公式将X’进行归一化： X ′ = X − X min X max − X min 3) 使用k折交叉检验来检测模型的准确性，防止模型过拟合。k折交叉检验是将原始数据划分为k个均等份子集。在k个子集中选择k−1个子集作为训练集，剩下一个子集作为测试集。k折交叉检验会对将每个子集都作为一次训练集，重复k次，本文进行50 * 5交叉检验，通过对原始数据随机划分50次，每次进行5折交叉检验，防止模型过拟合。使用Sklearn库中的支持向量机，逻辑回归，随机森林，GBDT和Yandex开源的CatBoost进行实验。CatBoost调整后的参数为： learning_rate：0.01；depth：6；l2_leaf_reg：2；Interations:1000。 3.3. 结果评价 本文以AUC值和准确率作为模型评判标准。对于两分类问题，原始类为positive、negative，分类后得到四个预测结果，真阳(TP)，伪阳(FP)，真阴(TN)，伪阴(FN)。ROC空间将伪阳性率(FPR)定义为X轴，真阳性率(TPR)定义为Y轴。AUC为ROC曲线下的面积，一般AUC均在0.5到1之间，AUC越高，模型的区分能力越好。它们的计算公式如下： T P R = T P / ( T P + F N ) F P R = F P / ( F P + T N ) A U C = 1 2 ∑ i = 1 m − 1 ( x i + 1 − x i ) × ( y i + 1 − y i ) 实验数据结果如表3所示，ROC曲线如图1所示。从表3上可以看出，CatBoost算法的AUC值、准确率都优于其他机器学习算法，说明CatBoost算法能够提高信用逾期预测准确率。CatBoost默认参数已经能实现优秀的预测效果，通过对CatBoost算法参数的优化能够进一步提高P2P平台的信用逾期预测准确率。 Table 3 Comparison of modeling result 评估标准 支持向量机 逻辑回归 随机森林 GBDT CatBoost 调参的CatBoost AUC 0.8296 0.8741 0.8817 0.8871 0.8928 0.8941 准确率 0.7921 0.8115 0.8054 0.8141 0.8214 0.8233 表3. 模型结果对比 图1. Roc曲线图对比
system: [SYSTEM]

user: 4. 总结 本文基于澳大利亚P2P平台Ratestter真实贷款数据，对数据进行数据清理，归一化。运用CatBoost算法和传统的机器学习算法包括逻辑回归，支持向量机，随机森林，梯度提升(GBDT)算法构建信用逾期模型。运用Roc曲线，AUC值，准确率作为评价标准，进行50 * 5交叉检验使得实验结果更具有说服力，实验结果表明CatBoost算法有更高的AUC值和更高的准确性。运用机器学习CatBoost算法在贷款信用风险控制中，有一定的学术意义和时间价值，能够为金融行业的风险控制提供新的思路和方法。 本文的研究还能从以下几个方面予以补充：第一，针对样本数据正负比例严重失衡等问题，可采用过采样或通过KNN近邻等方式生成相似数据进行数据处理。第二，将其他机器学习算法与CatBoost算法融合起来构建信用逾期模型，提升预测准确度。第三，调整和优化CatBoost算法参数，例如用网格搜索等方式，使得模型参数更加拟合应用场景，达到更好的信用预测效果。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文利用2016~2017年间上海股市5000余万个活跃账户的交易数据，对投资者的处置效应进行了实证分析，并考察了不同类别投资者和不同市场表现对处置效应的影响。我们的研究发现，上海股市的投资者整体上存在处置效应行为，分组分析显示，中小散户投资者存在显著的处置效应，但大户和机构投资者并不存在处置效应，在个人投资者中，女性投资者的处置效应程度要高于男性投资者，并且个人投资者的处置效应随年龄的增长而愈加显著。此外，处置效应程度在市场环境变好的情况下会下降，而在市场环境变坏的情况下会上升。这些研究结果有助于进一步分析股票市场中投资者的认知偏差和市场的无效率现象。 关键词 :前景理论，投资者行为，处置效应，市场表现 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 行为金融理论(Behavioral Finance Theory)以心理学、社会学等领域的研究成果为依据，从投资者的实际决策过程出发，揭示了金融市场中的很多现象都是由人的认知偏差和偏离理性所决定，人在金融市场中的行为是在“贪婪和恐惧”中摇摆的结果，反应在金融市场上的一个典型例子就是处置效应(Disposition Effect)。 根据Shefrin和Statman (1985) [ 1 ] 的定义，处置效应表现为投资者对盈利的确定性心理和对损失的厌恶心理，因此，投资者在投资过程中倾向于较快地卖掉盈利资产以实现盈利，而过久地持有亏损资产以回避实现损失。处置效应是一种比较典型的投资者认知偏差，其理论基础是诺贝尔经济学奖获得者Kahneman和Tversky (1979) [ 2 ] 提出的期望理论(Prospect Theory)。同传统经济学和金融学中的效用函数不同，期望理论用价值函数代替了效用函数，认为投资者对财富的价值判断与某一基准相关联。当资产投资相对于比较基准处于收益状态时，投资者厌恶风险，表现出尽快获得账面财富的贪婪；而当资产投资相对于比较基准处于亏损状态时，投资者是风险偏好的，表现出人们无法面对现实，害怕失去财富的恐惧。 迄今为止，越来越多的研究结果表明投资者存在处置效应现象。从海外证券市场的研究来看，Shefrin和Statman (1985) [ 1 ] 使用美国共同基金的月申赎信息，Odean (1998) [ 3 ] 分析了某个证券经纪商的10，000个账户交易记录，实证结果均表明美国股市存在处置效应现象。Grinblatt和Kelbharju (2001) [ 4 ] 分析了芬兰股票市场的整体交易数据，Brown等(2006) [ 5 ] 从澳大利亚股市挑选了1995~2000年之间参与新股和指数成分股交易的账户记录，Barber等(2007) [ 6 ] 利用了台湾股市1995~1999年间所有的投资者交易记录，这些研究为处置效应在不同市场的存在提供了实证证据。国内学界对处置效应的研究相对较晚。赵学军和王永宏(2001) [ 7 ] 通过分析一个大型营业部的近1万个投资者账户，发现中国投资者也具有处置效应，即倾向于卖出盈利股票而持有亏损股票，而且这种倾向比国外同类研究的发现更加严重。李新路和张文修(2005) [ 8 ] 同样利用某证券营业部共41，590个投资者账户数据，结果表明中国个人投资者存在显著的处置效应，并在不同市场态势下表现出不同的特征。史永东等(2009) [ 9 ] ，李学峰等(2011) [ 10 ] 从前景理论和处置效应的作用机制出发，分析了市场环境因素对处置效应的影响，模拟结果显示处置效应具有断续性，即在牛市中不会出现处置效应，在熊市中则可能出现处置效应。 综观以上文献，基本上都是从市场总体的角度对投资者的处置效应进行实证分析，但囿于账户交易数据的获取困难，对不同类型投资者和不同市场环境下的处置效应进行细致的分类研究尚付阙如，导致对投资者认知与行为偏差缺乏更深入的认识。本文运用上海股市所有投资者的交易记录，从一个更整体和更深入的角度来研究投资者的处置效应。与既有文献相比，本文的特点主要体现在：1) 既有文献大都采用某一个证券经纪商的投资者账户数据，本文采用的分析样本涵盖逾5000多万个在上海股市开户的所有投资者的交易记录，这一样本量也远远大于芬兰、台湾等股市数百万的账户数，因而研究结果更具有普遍性。2) 本文所采用的投资者样本可以按各种维度进行细分，如按照资金属性可以划分为机构投资者和个人投资者，按照性别又可以将个人投资者划分为男性和女性，从而可以使我们分析不同类别投资者在处置效应上的表现差异。3) 通过将处置效应与市场整体表现进行回归分析，进一步考察不同市场行情的好坏对处置效应程度的影响，在一定程度上完善了处置效应的形成机制，也弥补了既有若干研究通过数据模拟结果进行判断的缺陷。
system: [SYSTEM]

user: 2. 数据和研究方法 2.1. 数据描述 本文所用的数据来自上海证券交易所金融创新实验室，研究期间包括2016年至2017年两年共489个交易日，研究样本为当年有交易记录的活跃投资者账户，2016年和2017年分别有5071万和5776万个投资者参与二级市场交易(见表1)，这一研究样本的数量远远高于目前所有研究文献中的样本数量，使构建于巨量样本数据基础上的研究结论更具有可信性和普遍性。同时，本文使用的数据涵盖投资者每天进行的每一笔交易记录、每天的持仓记录，以及投资者的账户类型，其中，交易记录包括股票代码、买卖价格、买卖数量、买卖方向等变量，持仓记录包括每个账户在每个交易日持有的股票数量，账户类型则可以识别投资者属于个人投资者、券商、投资基金、私募基金、QFII等。为分析方便，我们将投资者划分为中小散户(最高持股市值小于300万)、大户(最高持股市值大于300万)和机构投资者三类。 表1列出了研究样本的一些描述性统计结果，可以发现上海股市这一全球最大新兴市场的一些显著特征。首先，个人投资者的交易金额占比在2016年和2017年高达85.6%和81.8%，而机构投资者的交易金额占比只有14.4%和18.2%，整体来看，上海股市二级市场的交易仍以个人投资者为主。进一步的分析表明，这主要是因为个人投资者交易频繁，其年交易换手率高达1200%。其次，虽然大户的账户数占比不足个人投资者的2%，但其交易量占比却达到全市场近1/3，对市场有着显著影响。此外，不同类别投资者的每笔交易额相差甚大，中小散户的每笔交易金额不到9000元，而大户和机构投资者的每笔交易金额在10万元和15元以上。 2.2. 研究方法 检验处置效应的关键是确定与卖出亏损股票相比，投资者是否更倾向于卖出盈利股票，我们采用Odean (1998)的方法，通过构造卖盈比例和卖亏比例来判定投资者是否存在处置效应。 在投资过程中，盈利和亏损各包括两种形式：实现盈利RG (Realized Gain)和账面盈利PG (Paper Gain)，以及实现亏损RL (Realized Loss)和账面亏损PL (Paper Loss)。其中，已实现的盈亏可根据投资者对该股票的买入价格和卖出价格进行计算，而账面的盈亏可根据投资者对该股票的买入价格和持有期间各个交易日的收盘价格进行计算，当买入价格低于持有股票时当日的收盘价格，则认为发生了账面亏损，反之则认为产生了账面盈利。对每个样本投资者账户，可以将上述四种盈亏加总后分别计算卖盈比例和卖亏比例： Table 1 Descriptive Statistics for sampl 年份 交易账户数量 (万户) 买入金额 (亿元) 卖出金额 (万亿元) 平均每笔交易金额 交易金额占比(%) 买入(元) 卖出(元) 子表A：所有投资者 2016 5，776.1 501，704.4 501，704.4 21，051.7 21，051.7 100.0 2017 5，071.4 511，242.8 511，242.8 21，285.0 21，285.0 100.0 子表B：中小散户 2016 5，666.3 243，660.4 249，372.3 8，921.2 8，845.6 50.5 2017 4，990.2 252，043.7 248，374.9 8，742.5 8，683.5 49.3 子表C：大户 2016 103.8 186，980.2 179，884.3 143，651.4 149，641.3 35.1 2017 76.0 175，638.1 176，549.4 110，943.2 109，733.7 32.6 子表D：机构投资者 2016 8.1 71，063.8 70，824.5 195，831.9 189，454.1 14.4 2017 5.2 83，561.1 82，976.2 177，464.2 170，641.8 18.2 表1. 研究样本描述性统计 卖 盈 比 例 ( PGR ) = 已 实 现 盈 利 ( RG ) 已 实 现 盈 利 RG + 账 面 盈 利 (PG) 卖 亏 比 例 ( PLR ) = 已 实 现 亏 损 ( RL ) 已 实 现 亏 损 RL + 账 面 亏 损 (PL) 从卖盈比例和卖亏比例的相对大小可以判断投资者是否更倾向于卖出盈利股票还是更倾向于卖出亏损股票，我们用两者之差来衡量投资者处置效应的表现程度。当(PGR-PLR)显著大于零时，表明投资者更愿意卖出盈利股票，而选择继续持有亏损股票，回避实现损失，此时可认为投资者存在处置效应；反之则认为不存在处置效应。
system: [SYSTEM]

user: 3. 实证结果及分析 3.1. 处置效应检验 我们首先将所有账户在2016~2017年期间每日的账面损益和实现损益加总计算，得到市场整体的卖盈比例、卖亏比例，以及两者之差，结果列于表2中。可以发现，整体而言，投资者每日实现盈利的比例为6.84%，而每日实现亏损的比例为3.88%，两者的比值接近2，这表明投资者卖出盈利股票的概率是其卖出亏损股票概率的两倍，因此整体而言，相对于卖出股票实现收益，投资者更不愿意卖出股票实现投资损失。为了对这一结论进行严格的统计检验，我们对每个投资者账户加总计算其在整个样本期间的卖盈比例PGR和卖亏比例PLR以及两者之差(PGR-PLR)，在此基础上计算所有投资者(PGR-PLR)的均值。从表2子表B中可以看到，平均来看，投资者的卖盈比例为19.56%，卖亏比例为11.49%，两者之差为8.07%，并且在统计意义上大于零，表明投资者存在显著的处置效应。需要指出的是，子表B中的数据要大于子表A中的相应数据，这主要是因为小投资者虽然账户金额较少，但其交易较为频繁，从而导致计算所有账户均值时，所得结果比按市场整体计算的相应结果要高出很多。 Table 2 Proportion of gains realized (PGR) and proportion of losses realized (PLR) by investor typ 中小散户 大户 机构投资者 所有投资者 子表A：根据整体价值计算的结果 卖盈比例PGR (%) 9.25 2.79 1.52 6.84 卖亏比例PLR (%) 4.68 3.72 4.53 3.48 PGR-PLR (%) 4.57 −0.93 −3.01 3.36 子表B：根据投资者账户计算的均值 卖盈比例PGR (%) 14.39 4.35 3.24 13.56 卖亏比例PLR (%) 5.98 5.48 8.92 5.49 PGR-PLR (%) 8.41 *** −1.13 ** −5.68 *** 8.07 *** 表2. 投资者处置效应总体情况 注：***和**分别表示变量在1%和5%的置信水平下显著异于0。 如果按投资者类别分别进行统计，那么可以发现一个有意思的结果，中小散户的处置效应依然显著，而大户和机构投资者的(PGR-PLR)值显著小于零，显示这两类投资者卖出亏损股票的概率大于卖出盈利股票的概率，存在反向的处置效应。这表明在不同的收益或损失状态下，散户投资者和大户投资者以及机构投资者对风险的偏好截然不同，散户投资者在被“套牢”时，往往宁可苦苦等待数年也不愿意卖出，而大户和机构投资者则能理性地及时止损，从而回避风险。 3.2. 性别差异 进一步，我们根据投资者账户的开户信息将个人投资者样本划分为男性投资者和女性投资者两类，分别计算卖盈比例PGR和卖亏比例PLR以及两者之差(PGR-PLR)值，结果列于表3。可以发现，男性投资者的卖盈比例和卖亏比例都要高于女性，换言之，男性在投资过程中卖出盈利股实现收益，或者卖出亏损股实现损失都要快于女性。另一方面，女性投资者的(PGR-PLR)值要高于男性，说明女性投资者的处置效应要比男性投资者更为显著，这可能和男性投资者往往更为果断激进，而女性投资者更为保守犹豫的行为特点有关。 Table 3 Disposition effect by gende 男性 女性 卖盈比例PGR (%) 15.53 13.16 卖亏比例PGR (%) 9.31 6.79 PGR-PLR (%) 6.22 *** 7.37 *** 表3. 不同性别投资者的处置效应 注：***表示变量在1%的置信水平下显著异于0。 3.3. 年龄差异 研究不同类型个人投资者行为的另一个视角是按年龄进行分组，然后分别统计卖盈比例PGR和卖亏比例PLR以及两者之差(PGR-PLR)值。表4的统计结果显示出一个有趣的规律，随着年龄的增长，投资者的处置效应愈加显著。可见，相对于年轻人，年长者更加倾向于卖出盈利股而不是亏损股，其原因可能是因为年长者的入市时间较长，经历过多轮牛熊更替，更加愿意相信套牢的股票终有解套之时，因而愿意持有亏损股票，回避实现损失。 Table 4 Disposition effect by ag 小于30岁 30~40岁 40~50岁 50~60岁 60岁以上 卖盈比例PGR (%) 12.33 17.47 17.68 21.58 23.34 卖亏比例PGR (%) 8.49 10.20 10.29 12.65 12.95 PGR-PLR (%) 3.84 *** 7.27 *** 7.39 *** 8.93 *** 10.39 *** 表4. 不同年龄投资者的处置效应 注：***表示变量在1%的置信水平下显著异于0。 3.4. 时间序列分析 李学峰等(2011)通过模拟计算认为，市场行情的好坏对处置效应程度的大小起到了相反的作用，即处置效应程度在市场环境变好的情况下会下降，而在市场环境变坏的情况下会上升。为了分析市场环境对处置效应的影响，我们进行如下回归分析： ( PGR PLR ) t = α + ∑ i = 1 5 β i ( PGR PLR ) t − i + ∑ i = 1 5 γ i R t − i + δ t 其中， ( PGR PLR ) t 为按周计算的所有投资者卖盈比例和卖亏比例的比值， 为该周上证指数的对数收益率。根据自相关性的检验结果，对变量进行回归时选用五阶滞后项。 从表5的统计结果可以看出，市场前两周收益的回归系数显著为负，表明卖盈比例和卖亏比例的比值随前两周市场的上涨而下跌，即市场环境变好时处置效应减弱，而市场变差时处置效应增强，这一结论与李学峰等(2011)的模拟计算结果相一致。产生这种现象的原因是投资者计算盈亏时的参考点会随着市场环境而变化，当市场大幅上涨时，投资者可能不再将买入价格作为参考点。例如，在市场整体上涨了15%的情况下，如果投资者自身的持股上涨了5%，那么投资者很可能将这笔投资视为亏损，因为其表现大幅落后于市场整体表现，此时，卖盈比例将会下降，投资者处置效应减弱。 Table 5 Time-series relation of weekly market returns and the ratio of PGR to PL 滞后阶数 独立变量：PGR/PLR 回归值 T检验值 PGR/PLR滞后项 1 0.554 3.28 *** 2 0.251 1.02 3 0.092 0.65 4 −0.007 −0.09 5 −0.003 −0.03 市场周收益滞后项 1 −8.357 −4.12 *** 2 −4.46 −1.84 *** 3 1.42 0.61 4 −0.733 −0.49 5 −0.905 −0.56 截距 0.331 2.62 ** 调整 (%) 58.3 表5. 处置效应与市场涨跌的回归分析 注：***和**分别表示变量在1%和5%的置信水平下显著异于0。
system: [SYSTEM]

user: 4. 结论 著名行为金融学家Statman (2005) [ 11 ] 曾言：“标准金融学中的人们是理性的，但行为金融学中的人们是正常的。”本文通过分析5000余万个投资者账户的真实交易记录，旨在揭示主宰金融市场的人的因素对买卖决策的影响。我们发现：首先，上海股市的投资者整体上存在处置效应行为，即投资者倾向于卖出盈利股票而持有亏损股票；其次，如果将投资者按照不同属性进行分组分析，可以看到中小散户投资者存在显著的处置效应，但大户和机构投资者并不存在处置效应，在个人投资者中，女性投资者的处置效应程度要高于男性投资者，并且个人投资者的处置效应随年龄的增长而愈加显著；最后，处置效应程度在市场环境变好的情况下会下降，而在市场环境变坏的情况下会上升。 本文的研究结论与国内外众多研究的结论相一致，并通过对不同属性投资者的分类研究拓展了相关研究结论。可以推论，处置效应是由投资者固有的心理倾向所产生的，是人们在“贪婪与恐惧”中摇摆的结果。对处置效应的认识有助于人们更深入地探索金融市场运行中的一些典型现象，如过度反应与反应不足、价格动量与反转等，这些都需要后续对投资者行为进行进一步的深入研究。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 本文基于金融科技迅速发展的背景，以金融科技风险和监管科技应用为重点，从金融科技和监管科技发展、主要技术组成、风险防范等角度进行了分析和论证，阐述了金融科技新形势下，监管科技对金融系统风险防范的重要性。提出了监管部门要从制度和技术等方面进行改革和完善，制定紧跟国际金融发展潮流、贴近我国金融市场开放新格局、符合新时代治理金融市场要求的金融科技、监管科技，努力打造具有中国特色社会主义金融服务体系的建议。 关键词 :金融科技，金融系统，金融市场，监管科技 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 当前，金融科技在银行、证券、保险等业务应用中，出现了“暴雷”、跑路，利用病毒窃取密码、盗刷银行卡等新型诈骗现象，这些网络暴露出的风险和监管漏洞值得我们深思。由此看出这种技术在提升金融运行效率的同时也带来诸多金融风险，并且出现了许多和监管不匹配等新问题，致使过去很多传统金融风险防范和金融监管手段已经不能适应眼前金融科技迅猛发展的新形势。因此，加大对我国金融市场风险研究力度，提高识别潜在风险意识，改进金融风险警示指标，完备我国金融科技风险预警机制，增强监管有用性，守住不发生系统性金融风险这根底线，是我们应该花大力气研究的课题。
system: [SYSTEM]

user: 2. 新兴技术时代金融科技发展 我国金融发展经历了传统金融到互联网金融，再由互联网金融发展到金融科技，每一次转变都给金融市场带来了质的飞跃，同时也增加了金融市场潜在的风险，加大了监管难度。目前，金融领域的大数据信用体系和智能风控模型等新技术深受市场认可，而区块链、量子计算等金融科技新技术还有待进一步完善和改进。 2.1. 金融科技现状 金融科技是金融和技术深度融合的产物，比互联网金融功能更强大、更实用、更具创新的技术。发展过程既依赖于互联网金融，又比互联网金融有更大质的飞跃。其发展过程：一个是互联网金融时期。互联网金融是指互联网与金融连接，形成的具有新功效金融业态和金融服务体系。这种体系含有投资、支付、融资、理财等多种业务，同时还具备传统金融没有的网上数据、检测分析等功能 [ 1 ] ；另一个是金融科技时期。这种技术被应用在金融机构的理财、风险防范和监管处置等业务上。金融科技包含网络数字货币、融资、借贷、资产管理、互联网保险、监管科技等。近期，监管部门强化了对互连网金融市场的治理，出现了互联网巨头争相转型，银行系金融科技企业加速布局的新趋势。随着，我国金融市场开放准入条件和范围的扩大，金融科技将会迎来新的改革发展机遇，推动跨国金融交易深度融合发展。 2.2. 金融科技应用 当前，金融科技处在金融革新的前沿阵地，也是全社会目光聚焦的热点。其最大的特性是，能够在原有价值的基础上创造出更新的价值。这种新技术，一旦大面积推广使用，必定会对金融产生长远影响。在金融重要应用 [ 2 ] 。 2.2.1. 生物识别技术 生物识别技术在金融市场上的应用，有两种常用方式：一种是刷脸支付。目前，人脸识别支付系统已经在金融业务中使用，实现了利用手机刷脸付款消费。消费付款时只须在付款台面对刷脸收款工具摄像镜头，收款工具就会自动完成抓脸照相，实现与数据库中已经存储的信息对比，完成刷脸付费。在不远的将来“凭脸走天下”，靠人脸识别的运用会越来越多，并且被社会认可；另一种是指纹支付。凭着对消费者指纹采集，运用指纹系统进行消费识别验证，完成消费付款。这种模式简化了消费程序、提高了效率。 2.2.2. 区块链技术 区块链是一种分布式共享数据库，这种数据库确认并记录全部交易行为，信息不可造假和篡改，密码学的设计保证了货币流通每个环节的安全性。消费具有的特性：1) 安全性。在金融市场上，运用区块链交易方式，可以实现交易双方直接进行货币、票据、存储等金融活动，既利于降低经过中介的成本，又增加了交易的速度，更重要的是可靠的安全保证；2) 快捷性。在利用区块链进行结算业务时，参加交易者每个人都能及时、准确看到参加交易的数据和资料，平等利用网上数据资源，双方实现点对点直接支付结算，这种方式公开、透明、有效。 2.2.3. 大数据技术 金融机构利用大数据可以进行：1) 资格评估。通过大数据对人们日常网上行为数据进行收集，经过数据加工整理、对比分析，就可以发现一个人经济收入来源、是否有违约违法等行为、是否留有不良记录，利用贷款预设评估标准，确定贷款资格；2) 费率计算。传统的费率计算，都是根据历年的数据、经过人工合成计算，由于有的数据陈旧、没有随市场变化更新，导致结果偏离市场新情况，这样的费率缺乏精准性。采用大数据，能对数据，自动分析、自动计算，这种费率计算结果更加精准；3) 产品营销。对客户兴趣爱好、消费选择偏好、身体健康状况、经常出入场所等信息进行综合分析、就可以判断客户对理财产品的偏好，推销客户可能喜爱的相关保险产品。 2.2.4. 人工智能技术 使用这种技术完成智能咨询、报告分析、智能理财等活动。1) 智能客服。自从使用机器智能语音自助服务系统后，金融行业很多咨询服务都采用智能化，既节约了人力成本，又提升了效率。比如：利用网络平台，实现远程智能业务咨询；2) 智能分析报告。人工智能带来了服务的新变化，客户只需把采集信息传入手机或电脑就会自动制成理财或投资报告，经过专业人员整理后就可以使用。同时，还能自动搜索网上各类有关数据信息、文字表格、图像报告等资料，经过机器语言和图谱重组生成新报告；3) 智能理财投资。人工智能依据已有的数据信息，可根据客户需要，追求的收益及投资偏好等需求，经过智能分析制定出适合客户投资的组合产品类型，为用户提供投资参考 [ 3 ] 。
system: [SYSTEM]

user: 4. 新兴技术时代监管科技 当前，监管科技的出现，特别是对于金融科技等新兴业态，有利于巩固国家金融治理体系，提高治理能力。监管科技作为一种“以科技应对监管”的颠覆性创新，对维护金融消费者利益，促进金融机构及其监管部门风险控制，信息安全等都具有重要意义。 4.1. 监管科技关键技术 4.1.1. 应用程序接口技术 应用程序接口给软件应用程序提供了一个金融数据交互标准，而且还可以执行请求交易。随着金融机构和监管部门对分享应用程序接口和公共数据交互技术的应用，监管报告和检查、反洗钱嫌疑监测、支付欺诈监测等将会更加高效。 4.1.2. 新加密技术 新加密安全技术能够在保护隐私和保证数据安全性和完全性基础上达到信息共享，同时提升金融机构向监管部门披露信息的效率。新兴的信息共享加密技术可以允许私人依据访问授权使用相关的加密信息。通过属性、对象和访问类型标识元数据，进而大量减弱金融机构对原始数据的处置工作，更高效达到信息披露。即便在体量大的数据集中，新加密技术也能利用访问控制把数据对象映射到普通数据平台，辅助监管部门克服数据安全问题，使得数据能与监管部门实现共享。 4.1.3. 区块链技术 这种技术强大功能表现在两个方面：一方面，带来了近乎实时的交易数据，使得监管者可以更精准分析系统性风险，提升现场检查和非现场检查的效率；另一方面，区块链利用透明的设计，能为监管部门提供直接、即时和完全透明的监管信息，有效提升监管部门处置金融市场突发事件的能力。未来，区块链和其他分布式总帐的模式可能会推广应用，金融市场也许会呈现交易平台、支付系统和信息共享的新机制。 4.1.4. 机器学习技术 这种技术能为监管提供的服务：1) 识别欺诈。机器学习工具可以利用历史数据，有效识别可能的欺诈行为，同时还能用于反洗钱领域；2) 交易监测。机器学习具有特殊的对语言和文本模拟处理能力，一旦发现偏离合规要求的交易行为，系统就会自动向金融机构和监管部门发出预警，帮助金融机构和监管部门实现合规标准。 4.1.5. 大数据技术 这种技术可以对各种类别数据重组分析、获取有价值信息，揭示出事物本质属性。在金融市场上，大数据在有效分析和发现工具的辅助下，不但能让监管者快速看到已经和正在发生的事件，而且还能精准判断即将发生的风险和这种风险发生的概率，提高监管者动态配置监管资源的能力。 4.2. 监管科技主要应用 监管部门和金融机构要适应金融科技发展新形势，学会运用监管科技强化对金融市场的监测和管理，有效化解金融系统性风险，防止金融市场发生“多米诺骨牌”效应，为我国金融市场创造良好的发展环境。 4.2.1. 智能监管 监管科技利用机器学习和云计算技术，能够使系统可以自觉实现跟踪监管、自觉识别合规要求，并有针对性地提供应对方案、管理合规工作流程、构建数据报送平台，打通各类监管报表等。互联网每天都生成海量用户数据，搜索、推荐模型要求连续频繁地优化，自迭代频次比金融领域速度还快、还精确，经过机器学习能够解决模型人工迭代慢的问题。在金融风险监管中，利用对模型特点性能、贷款群体和业务回馈等多方面的监控，机器学习模型能高效快速自迭代。 4.2.2. 预防欺诈 大数据可根据数据分析，发现违法线索。在网络交易中，由于存在交易双方不能亲临现场情形，给申请交易者留下了材料造假的空间。因此，大数据技术可以实现对申报者提供的资料与已经存储的真实、准确信息进行比对，从中发现前后信息的不同，为预防欺诈、及时打击违法犯罪活动提供证据。例如：大数据跟踪人的日常行动轨迹，依据地理位置，进行精准定位。当申报者填写的家庭住址和已经登记的地址不符时，或者交易地址等信息与已存储的信息存在不同，大数据系统就会自动对比，发出预警提示，这项技术用于金融市场预防欺诈。 4.2.3. 数据管理 当前，大数据技术，云计算等平台建立和使用，都离不开数据，因此原始数据对风险预测结果的精准性越来越重要。各类风险指标预测都应该建立模型，进行情形分析、实行压力测试，进而对各种金融风险进行科学研判，拟制解决办法。完成上述事情需要一个高质量的数据库才能实现。所以，数据的精准性、完备性、可信性对风险处置有很大影响。随着对数据质量要求的提高，风险数据库运营成本也相应增加，对数据选取能力也提出新的要求。 4.2.4. 交易监控 实时支付交易监测存在监测数据不精确等系统性问题，为洗钱和违法行为提供了生存空间。而监管科技拥有智能高效、自动产生解决方案的特性，为发现系统的缺陷和杜绝违法活动提供了可能性。在金融中应用：1) 监控管理。对金融市场交易进行监控的同时，还可以禁止虚假交易和违规行为，提高风险管理；2) 提高效率。监管科技保证交易行为的合规性和透明度，并能提升交易效率。比如：保证金计算等工作；3) 查处犯罪。当前，监管科技已经渐渐被金融监管部门认可并利用，以此提升监管效率，打击违法犯罪。例如：银监会反洗钱、证监会查处“老鼠仓”等，都是利用这种数据智能监管手段。
system: [SYSTEM]

user: 5. 新兴技术时代金融科技几点建议 5.1. 成立数字金融监管会 目前，传统“一行三会”的监管模式，根本无法符合金融科技发展新形势的需要，可以琢磨筹建跨过“一行三会”针对数字金融的监管机构，加强对数字化金融的风险预防和监管力度。估计在不远的将来数字化将成为时代发展新趋势。包括数字化货币、数字化牌照等。 5.2. 金融数据保护立法 金融网络平台，需要各种数据的支撑才能保持运行。因此，建议有关部门出台金融市场数据保护立法，严厉打击利用数据的违法犯罪，维护金融市场数据安全。 5.3. 创建“沙盒监管”试验区 这种方法最大优势是法律的宽容性、区域的划定性、允许试错性。因此，监管部门可以按照以下过程操作：1) 指定“监管沙盒”试验区，在试验区内部使用宽松的监管模式，允许超越现有法规开拓创新；2) 在试验区之外，使用严厉的监管手段，全部金融活动都必须遵守现有法规；3) 假如试验区内试验成功，就可以逐步扩大试验区，直至在全国推广；4) 如果试验失败，则可以关闭试验区，也不会造成太大损失。 5.4. 设立金融新媒体平台 随着网络媒体快速发展，网络传播的影响力也越来越大，应该引起我们高度重视。这是因为：越来越严的金融监管必然会导致某些利益集团的利益受损，甚至会让一些违法犯罪分子受到法律的制裁，这就必然会引起某些人企图通过各种手段阻碍监管政策的实施，有些利益集团可能会利用其所掌控的舆论误导广大群众或者假借民意对监管政策进行攻击，甚至有的可能会通过操纵市场让普通群众利益受损的同时故意把矛盾引向政府部门。所以，对于这样的行为，既要加大依法打击力度，又要引导好舆论，从而为金融监管的升级创造良好的舆论氛围。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 可转债作为一种常见的融资工具，逐步受到我国上市公司的广泛关注。然而，可转债如果面临回售风险，会使发债企业面临困境。本文以我国2011~2017年发行可转债的A股上市公司为样本，检验发债企业在面临可转债回售风险时，采用修正转股价格还是宣告股份回购的方式进行规避。研究发现，两种方法对规避可转债回售风险均存在显著影响。但本文在结合两种方法利弊以及国家相关政策后，认为宣告股份回购是规避可转债回售风险的更优选择，本研究以期为我国通过发行可转债进行融资的上市公司提供参考。 关键词 :回售风险，修正转股价格，宣告股份回购 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 可转债是债券持有人可按照发行时约定的价格将债券转换成公司的普通股票的债券，同时拥有股权和债权的特性。我国《上市公司证券发行管理办法》第四十二条规定，上市公司发行可转换公司债券必须披露回售条款。以2019年3月20日中天科技发行的可转债为例，其回售条款规定，在本次发行的可转债最后2个计息年度，如果公司股票在任何连续30个交易日的收盘价格低于当期转股价格的70%时，本次可转债持有人有权将其持有的可转债全部或部分按债券面值加上当期应计利息的价格回售给公司。因此，在股价低于回售条款规定界限的情况下，债券持有人有权将其持有的债券回售给发债企业。 为规避可转债回售的风险，企业有动机下调转股价格。然而修正转股价格需要一定的条件和程序，且大幅度下调转股价格，会使得债券持有人在可转债转股时转换更多股数，造成发债企业的股权稀释。此外，避免可转债回售，还可以选择市值管理，而股份回购是一种有效的市值管理方式。因此，本文从修正转股价格和宣告股份回购两个途径对上市公司的可转债回售风险进行研究，考察发债企业更青睐的选择。
system: [SYSTEM]

user: 2. 文献综述 本文将从可转债和股份回购两个方面对国内外学者的研究进行综述。 2.1. 可转换公司债券的发展 国外的可转债兴起时间较早，Brennan和Schwartz (1977) [ 1 ] 对可转债赎回和转换的估值以及最佳策略的选择进行研究。Brennan和Kraus (1987) [ 2 ] 将可转债与其他几种融资方式进行对比，归纳总结可转债的优缺点。可转债同时具有债权和股权的特征，利息低于普通债权，具有可转换性。众多学者从不同角度对可转债的价值进行研究(Mikkelson (1981) [ 3 ] ; Stein (1992) [ 4 ] )。Olivier，Florence和Jean-Laurent (2018) [ 5 ] 以西欧市场为例，检验Mayers的顺序融资理论，即公司发行可赎回可转换债券以克服顺序投资中可能出现的过度投资问题。 由于我国经济市场发展起步较晚，学者们对于可转债的研究从2000年以后才逐步开始。郑振龙和林海(2004) [ 6 ] 认为发债公司只有在面临回售压力的条件下才会主动向下修正转股价格。唐康德、夏新平和余明桂(2006) [ 7 ] 以我国2001~2004年发行可转债的上市公司为样本，研究发行可转债的特点。研究发现，资产负债率高的公司更倾向于选择发行可转债进行融资。此外，资产负债率高、规模较小、经营活动获取现金能力不足的公司设计的转股价格相对较低且转换比率相对较高(杜金岷和黄勇民(2007) [ 8 ] )。刘大巍和陈启宏(2010) [ 9 ] 按照亚式期权的模型对带强制性特别向下修正条款的可转债的定价进行研究，发现我国此类可转债的理论价格与市场价格吻合。李秉祥和李娟(2013) [ 10 ] 从控制权收益和管理防御两个不同的视角对上市公司选择可转债融资方式的动机进行研究。 2.2. 股份回购的发展 股份回购是指上市公司利用闲置或盈余所得等方式积累的资金，以某个价格购回公司已经发行在外的普通股，目的是进行减资、实施股权激励、可转债转股等。对于股份回购的研究，起源于美国，且大多数学者仅对公开市场股份回购这种方式进行研究，主要研究股份回购的动机以及股份回购所带来的市场反应(Dann和Schwert (1981) [ 11 ] ；Dittmar (2000) [ 12 ] ；Zhang (2005) [ 13 ] )。而我国真正意义上的股份回购开始于2005年邯郸钢铁公司，此后由于我国进行股份回购的上市公司较少，数据有限，学者们大多仅进行规范研究和案例研究。王伟(2002) [ 14 ] 以云天化和申能股份两家公司的回购事件为例，研究发现国有股份的回购给A股股价带来了超额收益。梁丽珍(2006) [ 15 ] 以2005~2006年我国进行股份回购的上市公司为研究对象，发现市场对回购公告存在正向反应。李曜和何帅(2010) [ 16 ] 对我国发布《上市公司回购社会公众股份管理办法(试行)》以后至2009年间发生的11起股份回购事件进行研究，提出上市公司在宣告股份回购存在“隐藏”动因。 通过对以往学者的研究发现，大部分学者大多对可转债的定价进行研究，而针对股份回购的研究多集中在股份回购动机以及股份回购的市场反应，鲜有学者对可转债的回售风险进行研究，而将转股价格下调与进行股份回购两种行为进行对比研究可转债的回售风险的学者少之又少。
system: [SYSTEM]

user: 3. 研究假设 企业通过发行可转债募集资金，一方面可以暂时缓解股本增加的压力，另一方面比普通债券的成本更低。因此，发行可转债是企业募集资金的有效形式。然而，由于我国强行要求披露可转债回售条款，因此企业面临着可转债回售的风险。我国上市公司可转债回售条款绝大多数均是以转股价格为标准，因此为避免可转债回售，企业最直接有效的方法是下调转股价格。据此，提出以下假设： Ha：为避免可转债回售风险，企业可能通过下调转股价格缓解压力。 然而，如果企业大幅下调转股价格，在同等条件下债券持有者就可换取更多的股票，不仅会稀释发债公司的股权，甚至会分散公司的控制权。因此，下调转股价格并不是最优方案。可转债回售条款被触发主要由于连续30个交易日的A股收盘价格较低，另一种方式是通过某种方式进行市值管理，刺激股价上涨，而进行股份回购是市值管理的一种有效方式。此外，2018年10月26日《公司法》修正草案提出对我国股份回购的相关要求进行修改，使得越来越多的上市公司开始进行股份回购。值得一提的是，股份回购宣告就会产生正向的市场效应，因此，上市公司可以通过“假回购”的方式来达到市值管理的目的，成本较低。据此，提出以下假设： Hb：为避免可转债回售风险，企业可能通过宣告股份回购缓解压力。
system: [SYSTEM]

user: 4. 实证分析 4.1. 变量定义 解释变量：是否面临回售风险。主要通过其回售条款是否被触发、正股收盘价等因素，判断上市公司的可转债是否面临回售风险。本研究所采用的数据来自Wind数据库债券研究中可转债一栏。 被解释变量：1) 修正转股价格的次数。通过巨潮资讯网、上海证券交易所以及深圳证券交易所对于上市公司可转债转股价格修正的披露报告判断上市公司可转债转股价格的修正次数。2) 是否宣告进行股份回购。通过巨潮资讯网对于上市公司股份回购预案公告的披露以及Choice数据库对于公司股份回购相关数据的查找判断上市公司是否进行过股份回购宣告。本次统计截止至2019年3月31日。 控制变量：企业规模(SIZE)、净资产收益率（ROE）、股权集中度(OWN10)、股利支付水平(PAYOUT)、成长能力(GROWTH)、市盈率(PE)。此外，对发行可转债的上市公司上市地点设置虚拟变量。变量定义的具体情况见表1。 Table 1 Definition of variable 变量类型 变量名称 变量符号 变量描述 被解释变量 修正转股价格次数 MCP 发行可转债的上市公司曾修正过转股价格的次数 股份回购宣告 SRP 发行可转债的上市公司有股份回购宣告时取1，否则取0 解释变量 是否面临回售风险 REPR 发行可转债的上市公司回售条款被触发取1，否则取0 控制变量 企业规模 SIZE 总资产的自然对数 净资产收益率 ROE 净利润与所有者权益之比 股利支付水平 PAYOUT 股利支付率，即每股股利与每股盈余之比 股权集中度 OWN10 前十大股东所持股份占总股本的比例 成长机会 GROWTH 营业收入增长率 市盈率 PE 股价与年度每股盈余之比 上市地点 MARKE 当上市公司在上交所上市时取值1，否则取0 表1. 变量定义 4.2. 数据来源和样本选择 本文主要选取2011~2017年发行可转换公司债券的A股上市公司为样本，提出ST以及*ST的企业，最终共有89个样本。数据来源于Choice数据库、Wind数据库、CSMAR数据库以及巨潮资讯网。 4.3. 研究方法与模型构建 由于样本数量有限，不适用于面板数据分析。针对假设a，本文采用线性回归的方法进行分析；针对假设b，由于解释变量与被解释变量均为虚拟变量，因此采用logistic回归的进行分析。 根据研究假设以及相关的变量界定，本文构建的分析模型如下： M C P i = β 0 + β 1 R E P S + ∑ ​ C o n t r o l s + ε i (1) S R P i = β 0 + β 1 R E P S + ∑ ​ C o n t r o l s + ε i (2) 4.4. 描述性统计 首先对数据进行年度分析，根据表2可知，在2011~2017年间，我国A股上市公司发行可转债主要集中在2017年，占44.94%。主要是由于我国证监会在2017年2月发布了《关于修改<上市公司非公开发行股票实施细则>的决定》。此外，2017年5月，又颁布《上市公司股东、董监高减持股份的若干规定》，使得定增受限，可转债由此迎来机遇。 根据手动统计，我国在2011~2017年间发行可转债上市公司中，共有19家公司进行过转股价格修正。由表3可知，修正转股价格最多为2次，最少为0次，均值为0.25次，说明大部分公司并未进行转股价格的修正。而在这些公司中，进行股份回购的均值为0.42，所以未宣告股份回购的公司大于进行宣告的公司。而面临回售风险的均值为0.51，说明已面临回售风险和尚未面临风险的公司基本持平。由表4可知，可转债面临回售风险与修正转股价格的次数和是否宣告股份回购均在1%的水平下存在相关关系；而修正转股价格的次数与是否宣告股份回购的相关性稍低。 Table 2 Annual distribution (N = 89 年份 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 合计 频数 9 5 8 13 3 11 40 89 比例 10.11% 5.62% 8.99% 14.61% 3.37% 12.36% 44.94% 100% 表2. 年度分布(N = 89) Table 3 Describes the statistics (N = 89 极小值 极大值 均值 标准差 MCP 0 2 0.25 0.506 SRP 0 1 0.42 0.496 REPR 0 1 0.51 0.503 SIZE 9.1000 12.6100 10.194382 0.7473011 ROE 0.8965 45.0258 12.114344 7.5471173 PAYOUT 0.0000 147.6229 29.079933 23.4310318 OWN10 27.8042 100.9669 61.743638 15.4782738 GROWTH −32.2300 110.9900 23.077303 25.6816886 PE 5.2057 119.1697 34.255433 21.7416940 MARKE 0 1 0.48 0.503 表3. 描述统计量(N = 89) Table 4 Variable correlatio MCP SRP REPR MCP 1.000 SRP 0.175 * 1.000 REPR 0.485 *** 0.287 *** 1.000 表4. 变量相关性分析 注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平。 4.5. 实证结果 模型一检验的是企业面临风险与修正转股价格次数之间的关系。首先，笔者进行了多重共线性的检验，所有变量的方差膨胀因子均小于2 (表5中仅列式了面临回售风险这一变量)，所以本文解释变量符合统计学上多元线性回归的要求，回归方程不存在多重共线性，可以对样本数据进行多元线性回归分析。由表5所示，F值在1%的水平下显著，调整R 2 为0.308，模型一拟合程度较好。企业面临回售风险在1%的水平下通过检验，因此假设a得到验证，即为避免可转债回售风险，企业可能通过下调转股价格缓解压力。 模型二检验的是企业面临风险与宣告股份回购的关系。由于模型二采用的是二元logistic回归，被解释变量与解释变量均为虚拟变量，在进行相关性分析时我们不能采用常用的Pearson检验或Spearman检验，因此笔者进行了卡方检验，如表6所示，卡方值在1%的水平下通过检验，说明企业宣告股份回购与面临回售风险二者关系在统计学上有显著意义。此外，企业面临回售风险在1%的水平下通过检验，因此假设b得到验证，即为避免可转债回售风险，企业可能通过宣告股份回购缓解压力。 Table 5 Model (1 模型1 标准系数 VIF REPR 4.958 *** 1.256 F 5.906 *** 调整R 2 0.308 表5. 模型(1) 注：*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平。 Table 6 Model (2 值 df 渐进Sig. (双侧) Chi-Square 7.326 a 1 0.007 REPR 4.493 *** 表6. 模型(2) 注：a单元格(0%)的期望计数少于5。最小期望计数为18.29。*、**、***分别表示10%、5%、1%的显著性水平。
system: [SYSTEM]

user: 5. 结论与建议 通过对我国2011~2017年发行可转债的89家A股上市公司的分析，我们发现修正转股价格和宣告股份回购均对可转债回售风险的规避有显著效应。然而，由于本文未统计2018年发行可转债的上市公司，所以2018年发布的关于鼓励上市公司进行股份回购的政策并未全部体现在检验结果中，可能对检验结果存在一定影响。 由于向下修正转股价格存在界限，不得低于每股净资产，而且过度下调转股价格将会使企业在可转债转股时转换更多的股票，导致股本被摊薄，不利于企业的发展。相比之下，宣告股份回购会产生正向的市场效应，且无需花费成本。因此，本文认为，发行可转债的上市公司为避免回售风险，选择宣告股份回购是更好的选择。
system: [SYSTEM]

user: 摘 要 围绕2017年上海证券交易所上市A股中出现的现金股利派发情况，根据事件研究法，通过对公告日前后样本股票异常收益率的计算，进行股票市场对该事件反应的实证分析。实证结果表明，在上市公司发布现金分红事件公告后会造成市场上股票价格的大幅上升。据此，对监管上市公司制定分红政策方面提出建议。 关键词 :事件研究法，现金分红，股价影响 Copyright © 2019 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
system: [SYSTEM]

user: 1. 引言 现金分红是上市公司常用的财务政策之一，也是我国股票市场投资者关注的重心。其合理的分配水平可以很好地体现上市公司股东的经营理念，同时激发股东的投资热情以及管理层和控股股东的法治精神，有助于上市公司树立良好的企业形象，从而帮助上市公司获得更多的融资和发展机会。各国学者多年来也在持续关注着关于现金分红这个研究领域。Brown和Warner [ 1 ] (2006)认为，某些类型的公司会在特定事件发生时影响公司证券价格，这也解释了为什么上市公司在宣布现金分红计划时通常会带来股价反应。根据经典的金融经济学理论，在假设证券市场是理想的状态下，公司股票的市值与已发行股票的数量毫无关系，现金分红这一政策只会影响流通股票的价格水平和股票的数量，所以在这一政策实施后，将无法对股票的投资回报产生影响。但是在现实的证券市场中，现金分红这一政策会对股票的投资回报产生一定影响。Grinblatt， Masulis和Titman [ 2 ] (2007)发现股票股利分配后存在超常的投资回报；乔坤元 [ 3 ] (2012)认为，在有效市场的假说下，股票在理性投资方面的价值应该是上市公司未来现金股利的贴现值，上市公司对股东的最终回报必须转换为现金股利。进行股票红利公告的上市公司的股票往往会因此产生异常收益：现金分红这一政策实施后，一些上市公司的股价将会大幅度攀升。田素华 [ 4 ] (2014)认为，从投资者的角度来看现金股利是公司未来现金收益在当前的表现，具有较好的确定性，而资本利得取决于未来经营业绩预期，具有不确定性。因此，某些情形下投资者更偏好红利收益。上市公司选择现金红利支付，是满足投资者偏好的重要方式。 从我国股票市场交易数据出发，采用事件研究法研究股票在现金分红事件发生前后平均超常收益率与累计平均超常收益率的变化，旨在分析股票市场对现金股利派发事件做出的反应，对上市公司制定分红政策以及监管机构提出建议。
system: [SYSTEM]

user: 2. 样本选取 研究样本为2017年上证A股市场发生现金分红事件的股票。先选取30只发生事件的股票，然后查询每支股票的现金分红公告并筛选，最终得到20只符合筛选条件的有现金分红的公司的股票作为研究样本(具体见表1)。市场收益率采用上证指数来表示。 Table 1 Cash Dividend Event in Shanghai Stock Market in 201 股票编码 股票名称 事件公告日 事件 600017 日照港 2018.6.1 10派0.20元 600019 宝钢股份 2018.6.4 10派4.5元 600035 楚天高速 2018.6.2 10派1.30元 600037 歌华有线 2018.6.1 10派1.80元 600048 保利地产 2018.6.4 10派4.00元 600235 民丰特纸 2018.6.4 10派0.1元 600352 浙江龙盛 2018.6.1 10派2.50元 600378 天科股份 2018.6.4 10派0.6元 600398 海澜之家 2018.6.2 10派4.80元 600436 片仔癀 2018.6.1 10派4.3元 601010 文峰股份 2018.6.1 10派0.50元 601158 重庆水务 2018.5.31 10派3.00元 601231 环旭电子 2018.6.1 10派1.85元 603002 宏昌电子 2018.6.1 10派0.64元 603239 浙江仙通 2018.5.31 10派5.00元 603568 伟明环保 2018.6.4 10派2.50元 603578 三星新材 2018.6.1 10派2元 603600 永艺股份 2018.6.4 10派1.5元 600567 山鹰纸业 2018.6.1 10派1.33元 600531 豫光金铅 2018.6.1 10派0.81元 表1. 2017年度上证市场股票的现金分红事件 以下研究将根据事件研究法展开，分析在现实市场环境下现金股利派发事件发生前后的股票平均超常收益和累积平均超常收益的变化。