焦冠榕

摘要：近些年來(lái)，股票市場(chǎng)愈加火熱，許多投資者紛紛看好股市行情。股票市場(chǎng)迅速擴(kuò)張，投資者在初期進(jìn)入股票市場(chǎng)中時(shí)，最先關(guān)注股票名稱(chēng)這一最明顯的信息，同時(shí)也出現(xiàn)了許多相似的股票名稱(chēng)，使得投資者更加容易混淆不同的股票。因此可以股票名稱(chēng)這一方面對(duì)于A股市場(chǎng)中股票價(jià)格間的“非理性聯(lián)動(dòng)”存在一定的影響。本文試圖從股票名稱(chēng)對(duì)于這方面的“非理性聯(lián)動(dòng)”做出一定的分析與理解。本文的研究思路如下：首先，通過(guò)查閱一些資料文獻(xiàn)，閱讀之前的許多有關(guān)股票名稱(chēng)對(duì)于聯(lián)動(dòng)性影響的研究，本文將從三個(gè)方面對(duì)于股票聯(lián)動(dòng)性進(jìn)行探究。本文通過(guò)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)：除了名稱(chēng)相似，沒(méi)有其他相關(guān)性的配對(duì)股票價(jià)格變動(dòng)之間存在很高的正相關(guān)性。

關(guān)鍵詞：股票名稱(chēng)；股票聯(lián)動(dòng)性；影響

一、研究背景及相關(guān)概念

（一）研究背景

隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，作為其經(jīng)濟(jì)體中不可或缺的一部分的股票市場(chǎng)也隨之發(fā)展，雖然從股票起步發(fā)展到現(xiàn)在只有短短十幾年的時(shí)間，但是其發(fā)展速度迅猛，正在逐漸成為全球最活躍的幾大股市之一。因此對(duì)于股票市場(chǎng)的研究越來(lái)越深入。在之前的新古典金融范式的理論背景下，研究者往往假設(shè)投資者為絕對(duì)理性的。在這一假設(shè)上，理性投資者在面臨多種多樣的市場(chǎng)變化時(shí)，可以做出最優(yōu)的選擇，從而實(shí)現(xiàn)自身效用的最大化。但是事實(shí)上，投資者本身的信息搜索能力和處理能力可能是有限的，并且會(huì)受到一些不可控外部因素的印象，因此他們的決策就不再是絕對(duì)理性的。同時(shí)越來(lái)越多的研究“金融異象”表明建立在這種新古典金融學(xué)范式的投資者理性假設(shè)基礎(chǔ)上的一些理論是不正確的，例如反轉(zhuǎn)效應(yīng)、動(dòng)量效應(yīng)等等。一些新型理論不斷完善股票市場(chǎng)體制。行為金融也因此成為金融學(xué)研究中的熱門(mén)話(huà)題之一。其中，最具有代表性的就是行為金融學(xué)，它依據(jù)心理學(xué)的研究成果對(duì)理性人假設(shè)進(jìn)行了拓展，探討所謂“非理性”的行為因素對(duì)市場(chǎng)參與者的投資決策等金融活動(dòng)的影響。

（二）聯(lián)動(dòng)性概念

首先，聯(lián)動(dòng)性是指在經(jīng)濟(jì)周期或者商業(yè)周期內(nèi)各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量有共同變動(dòng)的趨勢(shì)，研究經(jīng)濟(jì)周期中各個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。伴隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷發(fā)展，聯(lián)動(dòng)性在股票市場(chǎng)體現(xiàn)的越來(lái)越明顯，各國(guó)證券市場(chǎng)間同漲同跌的情況引起許多學(xué)者的關(guān)注，因此股票的聯(lián)動(dòng)性主要描述各國(guó)股票指數(shù)或者一國(guó)股市各板塊之間股票的共同變動(dòng)，其共同變動(dòng)具體指的是價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)相一致的現(xiàn)象，即證券市場(chǎng)上的股票價(jià)格同漲同跌的走勢(shì)。

股票間的聯(lián)動(dòng)性存在許多問(wèn)題。股價(jià)作為市場(chǎng)中衡量公司價(jià)值的手段之一，出現(xiàn)不合理的聯(lián)動(dòng)時(shí)，其衡量作用失效，會(huì)減弱對(duì)公司管理層的監(jiān)督能力，增加投資者對(duì)公司的投資風(fēng)險(xiǎn)等，并且使得公司管理層，投資者，監(jiān)管方等與該公司有相關(guān)關(guān)系的關(guān)系人不能做出正確的判斷。相關(guān)研究也表明，股價(jià)聯(lián)動(dòng)性會(huì)損害資本配置效率和資本預(yù)算效率，并對(duì)投資決策、CEO變更等一系列經(jīng)濟(jì)行為帶來(lái)負(fù)面影響。因此我們有必要研究這種不合理的股價(jià)變動(dòng)，為我們完善中國(guó)股市體制，制定上市公司的市場(chǎng)決策，監(jiān)管者的監(jiān)管方向與系統(tǒng)完善提供一些建議意見(jiàn)。

二、研究設(shè)計(jì)與方法描述

散戶(hù)作為中國(guó)股市的主力軍，人數(shù)眾多，對(duì)于炒股，大部分散戶(hù)投資者更講究“感覺(jué)”或者隨大流，基本上不會(huì)分析公司的財(cái)務(wù)狀況，行業(yè)前景等方面，因此，他們也是“非理性”代表人群之一。尤其是在2015年，股市暴漲的時(shí)候，開(kāi)戶(hù)人數(shù)每天呈直線(xiàn)上漲，此時(shí)，大家對(duì)于自己的選擇還是不確定的。而現(xiàn)代心理學(xué)中的代表性法則告訴我們，人們?cè)诓淮_定性情形下通常會(huì)抓住問(wèn)題的某個(gè)特征直接推斷結(jié)果， 而不考慮這種特征出現(xiàn)的真實(shí)概率以及與特征有關(guān)的其他原因。在實(shí)際投資中，股票名稱(chēng)是投資者進(jìn)行決策時(shí)所依據(jù)的重要信息，由于市場(chǎng)上有很多股票具有相似的名稱(chēng)，當(dāng)投資者僅僅依賴(lài)股票名稱(chēng)中的某個(gè)特征而不是全部信息進(jìn)行決策時(shí)，就會(huì)犯代表性錯(cuò)誤，從而產(chǎn)生混淆，此時(shí)股票間的非理性聯(lián)動(dòng)也會(huì)大大增強(qiáng)。

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文在研究中使用了股票名稱(chēng)、個(gè)股回報(bào)率、市場(chǎng)收益率、公司信息（包括證券代碼、證券簡(jiǎn)稱(chēng)、上市日期等）數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心，CSMAR中國(guó)股票市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)庫(kù)。對(duì)于每股的收益率，本文選取了“考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率”這一指標(biāo)作為每股每天的收益率的代表，以上市首日的前收盤(pán)價(jià)取招股價(jià)為基準(zhǔn)計(jì)算，去除由于發(fā)放現(xiàn)金紅利和再投資原因引起股票收益率的變化。市場(chǎng)收益率則用上證綜合指數(shù)來(lái)代替，反映市場(chǎng)總體情況。樣本的時(shí)間段選自2007-2011年，既包含了中國(guó)股市的熊市，牛市和震蕩調(diào)整，數(shù)據(jù)較為多樣，觀測(cè)到非理性聯(lián)動(dòng)性可能性更大。

（二）股票篩選

我們研究的對(duì)象為名稱(chēng)相似的股票，包括變更后名稱(chēng)相似的股票。我們的數(shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心，CSMAR中國(guó)股票市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)庫(kù)，選取的時(shí)間段為1990年至2016年，該時(shí)段內(nèi)，所有上市公司總數(shù)為3071。由于我們的研究范圍為A股，因此，我們需要對(duì)公司進(jìn)行篩選，我們將樣本中的ST、PT、SST、*ST類(lèi)公司和中小企業(yè)板及創(chuàng)業(yè)板的上市公司，B股公司予以剔除。同時(shí)上市較晚的公司予以剔除即數(shù)據(jù)庫(kù)中最早交易記錄時(shí)間大于2007年的樣本剔除。

對(duì)于剩余的樣本，我們將從中挑選適合的股票組成配對(duì)股票，由于A股市場(chǎng)中，股票名稱(chēng)大多為4字，因此，我們將前兩字相同的股票定義為配對(duì)股票，這很大程度上會(huì)使投資者混淆。但是如果前兩字是地名，例如中國(guó)、上海等，這類(lèi)股票我們予以剔除，不考慮為配對(duì)股票。當(dāng)前兩字相同的股票超過(guò)兩個(gè)時(shí)，我們隨機(jī)選擇兩只成為配對(duì)股票。比如，截止2016年，股票名稱(chēng)中前兩個(gè)字符為“華聯(lián)”的股票有5 只，我們隨機(jī)選擇了“（000036 華聯(lián)控股）和（600361華聯(lián)綜超）作為樣本。

本文的研究?jī)H僅考慮名稱(chēng)相似對(duì)于股票關(guān)聯(lián)性的影響，因此，需要控制其他的變量保持不變，參照Rashes（2001）做法，剔除存在關(guān)聯(lián)方聯(lián)系的股票，即兩家公司間存在母子公司的關(guān)系或者兩家公司同時(shí)隸屬于同一家集團(tuán)公司。剔除掉同行業(yè)相同經(jīng)營(yíng)范圍的配對(duì)股票，因?yàn)樘幱谙嗤袠I(yè)中，可能行業(yè)內(nèi)的共同因素會(huì)影響兩個(gè)股票的收益率。當(dāng)所處行業(yè)較大時(shí)，例如制造業(yè)，我們剔除行業(yè)中經(jīng)營(yíng)范圍相同的配對(duì)股票。剔除所處區(qū)域相同的配對(duì)股票，相同的地理位置可能會(huì)給股票聯(lián)動(dòng)性帶來(lái)一定的影響。剔除存在著名企業(yè)的配對(duì)股票。因?yàn)樽鳛橹髽I(yè)，其股票具有較高的辨識(shí)度，投資者很難混淆。因此，這類(lèi)配對(duì)股票的聯(lián)動(dòng)性效果較差，不利于我們的分析研究。例如“華夏銀行（600015）”和“華夏幸福（600340）”，兩只股票的前兩個(gè)字符均為“華夏”，但“華夏銀行（600015）”作為一家上市銀行擁有很高的知名度，投資者很容易識(shí)別。

經(jīng)過(guò)以上的數(shù)據(jù)處理，我們最終得到了15 組配對(duì)股票，這些股票開(kāi)始就具有相似的股票名稱(chēng)。

（三）分析方法

我們?cè)诜治龆嘟M配對(duì)股票間收益率的關(guān)聯(lián)性時(shí)，由于存在多個(gè)股票個(gè)體，并且需要根據(jù)時(shí)間的變化，進(jìn)行分析，這構(gòu)成了面板數(shù)據(jù)。對(duì)于面板數(shù)據(jù)的處理比較麻煩，SPSS中通常有3種模型可以對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合處理，分別為基于普通最小二乘法（OLS）的混合回歸模型、固定效應(yīng)模型（fixed effect model） 和隨機(jī)效應(yīng)模型（random effect model）。通過(guò)實(shí)際的操作，發(fā)現(xiàn)這3中對(duì)于數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果并無(wú)較大差異，結(jié)果大致相同。但是隨機(jī)效應(yīng)模型略好于其他兩類(lèi)模型。因此，本文將使用隨機(jī)效應(yīng)模型作為研究模型，進(jìn)行實(shí)證分析。

三、股票聯(lián)動(dòng)性分析

這部分我們將使用篩選得到的15組配對(duì)股票進(jìn)行分析，以探究股票名稱(chēng)究竟會(huì)影響股票的聯(lián)動(dòng)性。通過(guò)研究樣本，若股票名稱(chēng)對(duì)于股票聯(lián)動(dòng)性有影響，那么，這兩個(gè)配對(duì)股票間的聯(lián)動(dòng)性應(yīng)高于整體市場(chǎng)對(duì)于該股票收益率影響的解釋力。下面，本文將通過(guò)實(shí)證分析給予驗(yàn)證。

首先我們定義模型中變量含義如下：

表1模型變量定義return1_1A企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率return2_1B企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率mr市場(chǎng)收益率 回報(bào)率breturn3_1B行業(yè)的龍頭企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率areturn3_1A行業(yè)的龍頭企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率_cons截距項(xiàng)N樣本觀測(cè)總數(shù)（一）樣本：始終為名稱(chēng)相似股票

本樣本中包含15組配對(duì)股票，這些股票都是自開(kāi)始就擁有相似的股票名稱(chēng)。如果僅僅分析配對(duì)股票A對(duì)于B的收益率影響，該影響力無(wú)對(duì)比參照，無(wú)法確認(rèn)配對(duì)股票間相互的收益率解釋力是否顯著。因此，需要設(shè)置參照組。我們選擇將被解釋股票行業(yè)的龍頭企業(yè)作為參照組，龍頭企業(yè)應(yīng)當(dāng)與被解釋股票所處行業(yè)相同，經(jīng)營(yíng)范圍類(lèi)似、知名度廣。如果解釋股票對(duì)于被解釋股票的收益率解釋力大于龍頭企業(yè)，那么，可以說(shuō)明除去行業(yè)因素外，這兩個(gè)配對(duì)股票間存在較明顯的聯(lián)動(dòng)性。

為說(shuō)明起見(jiàn)，假設(shè)1_1和2_1分別構(gòu)成配對(duì)股票，a3_1和b3_1分別為1_1和2_1所屬行業(yè)的龍頭股票。在下面的分析中，我們首先考察2_1和b3_1的收益率對(duì)1_1收益率的影響（見(jiàn)表2），然后進(jìn)行反向的分析， 考察1_1和a3_1的收益率對(duì)2_1收益率的影響（見(jiàn)表3）。具體回歸模型如下：

表2和表3中各回歸的結(jié)果是類(lèi)似的，加入市場(chǎng)收益率后，我們可以通過(guò)分析結(jié)果看出整體市場(chǎng)情況與被解釋股票間的聯(lián)動(dòng)性。因此。我們以表2中第二列回歸為例說(shuō)明分析結(jié)果?；貧w（2）中，return2_1 （B企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率）的系數(shù)顯著為正，絕對(duì)值為0.118，說(shuō)明該股票的收益率每變動(dòng)1%，其對(duì)應(yīng)的配對(duì)股票收益率（return1_1）將會(huì)變動(dòng)11.8%，說(shuō)明解釋股票對(duì)于被解釋股票的收益率有較強(qiáng)的影響。另外，breturn3_1（B行業(yè)的龍頭企業(yè)個(gè)股回報(bào)率）的回歸系數(shù)為0.074 且顯著為正，說(shuō)明該股票所屬行業(yè)龍頭股票的收益率對(duì)標(biāo)的股票的收益率也具有很強(qiáng)的解釋力。

龍頭企業(yè)對(duì)于被解釋股票的影響力較強(qiáng)說(shuō)明，中國(guó)股市中整體的關(guān)聯(lián)性較高。我們可以通過(guò)驗(yàn)證兩個(gè)因素的系數(shù)確定影響究竟來(lái)自何處。首先兩個(gè)系數(shù)都顯著為正，其次，return2_1 的系數(shù)在絕對(duì)值上要大于breturn3_1 的系數(shù)且具有統(tǒng)計(jì)顯著性（p 值小于1%）。這說(shuō)明，對(duì)于被解釋股票，解釋股票較其所屬行業(yè)龍頭股票對(duì)于其收益率的解釋力更強(qiáng)。還可以看到，市場(chǎng)收益率（mr）僅為0.009，解釋能力不強(qiáng)。

四、結(jié)論

通過(guò)上述結(jié)果，首先我們可以看出，絕大所屬情況下，解釋股票的系數(shù)大于其所在行業(yè)的龍頭股票的系數(shù)，說(shuō)明名稱(chēng)因素對(duì)于被解釋股票收益率的影響力大于行業(yè)聯(lián)動(dòng)的因素。通過(guò)實(shí)證，我們發(fā)現(xiàn)股票名稱(chēng)相似的因素可以認(rèn)為是比行業(yè)聯(lián)動(dòng)更重要的股票收益率的影響因素。其次，通過(guò)分析樣本，我們可以發(fā)現(xiàn)一組配對(duì)股票間的收益率存在高度的相關(guān)性，且系數(shù)為正，這意味著二者之間存在著很高的聯(lián)動(dòng)性。同時(shí)，解釋股票所屬行業(yè)的龍頭股票對(duì)于被解釋股票的收益率也存在一定的影響，這是我們最初沒(méi)有預(yù)想到的，這說(shuō)明了中國(guó)股票市場(chǎng)上整體聯(lián)動(dòng)性較高。但是，解釋股票的收益率對(duì)被解釋股票收益率的解釋力要高于其所屬行業(yè)龍頭股票。

因此，通過(guò)實(shí)證研究，我們可以發(fā)現(xiàn)投資者在進(jìn)行投資決策的時(shí)候，當(dāng)被某一股票吸引時(shí)，其注意力會(huì)轉(zhuǎn)移到相關(guān)股票上，從而造成股票間的非理性聯(lián)動(dòng)。這也為可以作為研究基礎(chǔ)，進(jìn)一步研究股票名稱(chēng)與股票聯(lián)動(dòng)性的關(guān)聯(lián)模式。（作者單位：西南財(cái)經(jīng)大學(xué)）

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