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   中国科学院科技战略咨询研究院

中国管理科学 ›› 2023, Vol. 31 ›› Issue (2): 138-149.doi: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2020.1532

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基于ST预测的财务困境测度与股票横截面收益

梁墨, 李鸿翔, 张顺明   

  1. 中国人民大学财政金融学院,北京100872
  • 收稿日期:2020-08-07 修回日期:2020-09-29 出版日期:2023-02-20 发布日期:2023-02-28
  • 通讯作者: 张顺明(1966-),男(汉族),湖北广水人,中国人民大学财政金融学院,长江学者特聘教授,博士生导师,博士,研究方向:金融经济学、资产定价、金融决策理论等,Email:szhang@ruc.edu.cn. E-mail:szhang@ruc.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目 (71803188,72173125,72233003)

A Measure for Financial Distress based on ST Predictive Model and the Cross-section of Stock Returns

LIANG Mo, LI Hong-xiang, ZHANG Shun-ming   

  1. School of Finance, Renmin University of China, Beijing 100872, China
  • Received:2020-08-07 Revised:2020-09-29 Online:2023-02-20 Published:2023-02-28
  • Contact: 张顺明 E-mail:szhang@ruc.edu.cn

摘要: 本文利用特别处理(ST)这一我国资本市场特有的现象和机器学习的方法构造了一个新的刻画上市公司财务困境的测度指标,并研究了财务困境与股票横截面收益的关系。首先利用机器学习的方法建立了上市公司ST的预测模型;再通过预测模型构造上市公司被特别处理的预测概率PrST,并以PrST刻画上市公司的财务困境;最后利用这一新的财务困境测度指标研究了PrST对公司股票收益的影响。研究发现:(1)事件分析结果显示,市场对特别处理公告做出显著的负面反应;(2)以预测模型得到的PrST构造资产组合,PrST高的资产组合收益率显著低于PrST低的资产组合,一个多空股票组合可以产生平均每月约-1.40%的超额收益;(3)构造PrST因子,Fama-MacBeth回归也得到显著的结果。综上,本文的实证研究表明:构造的财务困境指标PrST能有效解释股票横截面收益,PrST因子是一个被定价的风险因子。

关键词: 特别处理;财务困境;机器学习;股票横截面收益

Abstract: Financial distress may lead to company bankruptcy in severe conditions. In fact, financial distress is a gradual process and it is predictable. Predicting financial distress is of great significance. On one hand, effective prediction of financial distress is beneficial to the protection of investors’ rights and interests. On the other hand, financial distressed companies are facing greater business risks, and it’s important to study whether the financial distress risk is effectively priced by the stock market. In China’s stock market, to better remind investors of market risks and guide investors to invest rationally, the China Securities Regulatory Commission requires stock exchanges to implement special treatment (ST) for listed company stock transactions in abnormal conditions. This is a policy unique to China’s stock market.

Key words: special treatment; financial distress; machine learning; the cross-section of stock returns

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