基本面信息在中国股市月度预测中的重要性研究  

作　　者：刘思屹 章勇 王俊博 

机构地区：[1]南方科技大学商学院,广东深圳518055 [2]招商证券股份有限责任公司,广东深圳518046

出　　处：《现代商业》2022年第22期138-141,共4页Modern Business

基　　金：深圳市人文社会科学重点研究基地成果。

摘　　要：实证研究发现,在中国股市月度预测中交易类指标比基本面指标具有更高的重要性。首先,在线性回归的因子框架当中,体现基本面信息的变量的显著性远不如体现交易信息的变量。第二,在非线性的随机森林集成学习收益率预测方法中,盈利变量显示出了较高的重要性,但也仍不如交易类指标重要。第三,对全市场宏观指标的重要性分析也表明,体现市场资金信息的新股发行金额的重要性大于体现基本面信息的宏观变量。以上研究表明,基本面指标在月度中国股市预测中有一定作用,但并不是最重要的。用非线性模型可以更好地捕捉基本面信息的预测作用。

关 键 词：基本面 因子 中国股市 随机森林 集成学习 

分 类 号：F832.51[经济管理—金融学]