8空气污染影响股票价格的实证分析——基于分析师视角
8.1变量说明及基本统计分析
8.1.1样本选取与数据处理
由于分析师评级预测对股票价格影响的研究已经相对成熟（朱小能等，2018①；郭艳红等，2018②；David等，2019③），现有文献已经充分探讨了评级预测变动对股票价格影响的各种机制和效应，因此本章基于分析师视角探究空气污染对股票价格的影响时，主要考察空气污染如何影响分析师的评级预测，具体来说就是探究分析师在公司实地调研期间的空气污染与随后的评级预测之间的潜在关联。为此，本章按照以下步骤建立数据集：
（1）上市公司实地调研数据获取：根据深圳证券交易所的规定，所有在交易所上市的公司都必须在调研结束后的两个交易日内公开披露关于调研活动的详尽信息。本章从Wind数据库中提取2015年1月1日至2021年12月31日机构调研统计数据，经过筛选后，仅保留券商机构的现场调研数据，并排除了未公布调研人员姓名的案例。最终形成的数据集包含了上市公司的代码、调研时间、调研地点、参与调研的人员姓名以及他们所在的机构名称。
2）分析师评级预测数据匹配：从国泰安数据库中提取了分析师的评级预测数据，并将其与上述上市公司的实地调研数据根据证券代码、分析师姓名以及分析师所在证券公司进行精确匹配。考虑到分析师可能在一次实地调研后发布多次评级预测报告，本章仅选择距离调研日期最近的一次预测报告作为研究对象，并限定分析时间窗口为调研后的30天内，其中，本章主要聚焦于调研后15天内发布的评级预测。同时，鉴于每份评级预测报告可能涵盖不同时间范围的多个预测，本章在模型中对此进行了控制，并将每个评级预测视为一个独立的观测值进行分析。
9研究结论、启示和展望
9.1研究结论
本文基于股票市场参与主体视角，探究空气污染对股票价格的影响机制和实证分析。作为新兴资本市场，中国股票市场存在制度尚不完善、市场有效性亟待提升、投资者理念不够成熟等现实情况，股票价格容易受到投资者非理性情绪和行为的影响。因此，本文结合传统金融学、行为金融学和环境经济学理论，运用AD均衡理论、等级依赖效用理论构建资本资产定价模型，并将空气污染作为影响股票价格的关键因素纳入考量，基于累积前景理论和概率权重函数探究空气污染通过影响投资者和分析师行为进而作用于股票价格的机制研究。在此基础上，将A股市场作为研究对象展开实证考察，分析空气污染对投资者行为特征和分析师评级预测的影响，得出以下结论：
（1）本文从整体上分析空气污染对股票价格的影响机制时，基于两个角度探讨了空气污染会对股票价格产生影响。其一，基于等级依赖效用理论的Arrow-Debreu定价核模型，通过空气污染—概率权重函数—定价核—股票价格的作用路径，发现空气污染通过影响股票市场参与主体的前景构形，改变其主观概率权重函数，进一步影响定价核，最终影响股票价格。其二，基于等级依赖效用理论的三阶距资产定价机制框架，通过空气污染—概率权重函数—风险金—股票预期收益率的作用路径，发现空气污染通过影响股票市场参与主体的概率权重函数，进而影响股票价格的贝塔值风险金与协偏度风险金，最终对股票收益率产生影响。
（2）本文通过投资者和分析师视角探讨空气污染对股票价格的影响机制，发现：其一，从投资者视角，利用累积前景理论和等级依赖效用理论构建连续时间投资组合模型，分析空气污染通过影响投资者情绪、关注度及信心，进而影响投资决策，最终对股票价格产生影响。发现当空气污染加剧时，投资者的投资意愿较低、投资行为更加保守、对股票的关注度减弱，投资者的情绪也更加悲观，倾向于减少股票投资或者避免新增投资，对股价产生负面压力。其二，从分析师视角，利用累积前景理论和等级依赖效用理论构建分析师股票评级与预测模型，分析空气污染通过影响分析师的努力程度及其情绪，进而影响股票评级和预测，最终对股票价格产生影响。
参考文献（略）
