《管理世界》|| 唐国豪 等：投资者预期协同的资产定价研究——基于多特征机器学习视角

本文基于中国上市公司多维度特征，引入机器学习框架，构建投资者预期协同指标，探讨其对资产定价的影响。研究背景在于大数据时代投资者信息处理复杂化，需探究预期形成机制。研究目的是利用神经网络模型模拟投资者学习过程，分析预期协同与股票未来收益的关系及其作用机制。结论表明，预期协同水平越低，股票未来收益越低，错误定价是核心机制；会计信息质量与定价效应负相关，特征数量呈非线性影响；效应在民企和牛市中更显著。文章为预期管理提供了政策建议。