【摘 要】
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选取2009~2012年346家创业板上市公司作为IPO样本,构建适用于中文语境的金融语气词库,应用Java算法模型作为文本分析工具,度量招股说明书文本中的不确定语气和负面语气,并实
【基金项目】
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国家自然科学基金资助重点项目(项目编号:71232004),重庆市社会科学基金博士项目(项目编号:2017BS51).
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选取2009~2012年346家创业板上市公司作为IPO样本,构建适用于中文语境的金融语气词库,应用Java算法模型作为文本分析工具,度量招股说明书文本中的不确定语气和负面语气,并实证检验不确定语气和负面语气对IPO抑价、新股波动性和长期收益的影响。研究结果表明:招股说明书中含有更多的不确定和负面语气会增加信息不对称程度,使投资者要求更多的风险补偿,也使承销商进一步压低IPO发行价格,进而导致更高的IPO抑价程度;不确定和负面语气会导致更多的投资者意见分歧,并使得新股产生更大的波动性和更加弱势的长期表现。
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