【摘 要】
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近年来我国处在增长速度换挡期、结构调整阵痛期和前期刺激政策消化期的状态,为有效促进经济发展,经济政策调整较为频繁,这使得我国的经济政策不确定性较高,一定程度上震荡了资本市场以及实体企业经营活动,最终体现在公司股价波动上,近年来贸易战下中国股市大幅波动也证明了这一点。以往研究结果显示,经济政策不确定性负向影响股价,但对股价的极端分布——股价崩盘风险鲜有研究,所以本文研究经济政策不确定性和股价崩盘风险
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近年来我国处在增长速度换挡期、结构调整阵痛期和前期刺激政策消化期的状态,为有效促进经济发展,经济政策调整较为频繁,这使得我国的经济政策不确定性较高,一定程度上震荡了资本市场以及实体企业经营活动,最终体现在公司股价波动上,近年来贸易战下中国股市大幅波动也证明了这一点。以往研究结果显示,经济政策不确定性负向影响股价,但对股价的极端分布——股价崩盘风险鲜有研究,所以本文研究经济政策不确定性和股价崩盘风险之间的关系,并探讨经济政策不确定性如何传导到公司层面影响股价崩盘。本文以2009年一季度到2015年四季度A股非金融行业上市公司为样本,借鉴Baker等学者构建经济政策不确定性（Economic Policy Uncertainty,EPU）新闻指数的过程,利用Python机器学习方法,对国内影响力较强的十大中文经济类报刊的新闻进行文本分析,构建适用性更强的EPU指数,以研究经济政策不确定性对股价崩盘风险的影响。本文的研究结论主要有:（1）经济政策不确定性越高,股价崩盘风险越高,与预期相符;（2）经济政策不确定性对股票市场存在正向影响,经济政策不确定性越高,投资者要求的超额回报率越高,市场风险溢价水平越高,越有可能导致股价崩盘;（3）经济政策不确定高的情况下,公司越进行盈余管理,股价崩盘的可能性越高。
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