自1680年世界上第一家证券交易所在荷兰阿姆斯特丹成立以来,股价操纵问题一直困扰着证券交易市场的发展。股价操纵行为不仅严重扭曲了证券市场的价格发现机制,妨碍了市场的公平有效性和资源配置功能,更极大损害了广大普通投资者的利益。中国证券市场在成立至今的短短二十年间也饱受股价操纵事件的伤害,股价操纵等违规行为对一个新兴市场健康发展所带来的负面影响不可小觑。因此,股价操纵研究对于全球以及中国的证券市场都具有重要的现实意义。本论文在结合外国学者关于股价操纵的理论研究的基础上,通过实证方法着重分析了中国市场股价操纵事件的特征。本文收集整理了中国证监会2001年至今公开发布的股价操纵处罚案例,并基于上述案例,对中国证券市场的股价操纵手法做了分类研究,对操纵客体进行了详细的行业、股本和财务分析。分析发现,中国证券市场上的股价操纵类型主要以基于交易的操纵为主,而中国市场上基于交易的操纵又可细分为短线操纵和长线操纵两类,这两种类型无论在操纵主体结构、所使用账户个数、操纵持续期还是操纵手段对价格的影响机制方面都有明显的差别。对操纵客体的实证研究发现:被操纵股票广泛分布于市场上所有行业,其中尤以金融类和综合类股票为多;此外,被操纵股票主要集中于股本规模偏小的区域,资产负债规模也较小,盈利能力较弱,资产负债率低,因此为操纵者提供了可乘之机。?在以上研究的基础上,本文进一步分析了收益率、换手率、波动率和β系数在操纵前、操纵初期、整个操纵期和操纵后一段时间内的变化,并用统计方法检验了其前后差异的显著性。结果发现:操纵前,被操纵股票的收益率、换手率和波动率均较低;在操纵初期,收益率和换手率大幅上升,波动率相对变大;整个操纵期的平均收益率、平均换手率和波动率均返回正常水平;而在操纵后一段时间内,换手率和波动率大幅升高,收益率则下跌至市场平均水平以下。此外,操纵前,被操纵股票的价格变化与整个市场呈显著的正相关关系,而在操纵期间,被操纵股票与市场指数的相关性减弱或呈负相关性。?最后,本文还利用SAS的Enterprise? Miner企业挖掘工具建立了一个能够利用相邻六个交易日的价格、换手率、波动率、超常收益率和技术指标数据,判断该股票在这六天内是否有被操纵嫌疑的实用模型。该模型对决策树、logistic回归和神经网络三类数据挖掘模型的判断效果进行了评估,最后发现,神经网络模型具有最佳的实施效果。?