陳 輝，顧乃康(1.廣東金融學(xué)院 金融系，廣東 廣州 510521；2.中國(guó)人民銀行 金融研究所，北京 1000；.中山大學(xué) 管理學(xué)院，廣東 廣州 510275)

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股票轉(zhuǎn)讓方式與極端收益風(fēng)險(xiǎn)
——兼論新三板市場(chǎng)引入做市轉(zhuǎn)讓制度的經(jīng)濟(jì)后果

陳 輝1,2，顧乃康3
(1.廣東金融學(xué)院 金融系，廣東 廣州 510521；2.中國(guó)人民銀行 金融研究所，北京 100033；3.中山大學(xué) 管理學(xué)院，廣東 廣州 510275)

在極端收益風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理的現(xiàn)有研究中，交易環(huán)節(jié)是其邏輯鏈條中缺失的一環(huán)；對(duì)于做市轉(zhuǎn)讓制度的實(shí)施效果，現(xiàn)有實(shí)證研究也普遍忽視了其對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響。文章從交易環(huán)節(jié)入手，提出了一個(gè)解釋極端收益風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理的新假說(shuō)，并以新三板市場(chǎng)引入做市轉(zhuǎn)讓制度為契機(jī)，實(shí)證考察了股票轉(zhuǎn)讓方式和極端收益風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：(1)與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓的股票相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的股票極端收益風(fēng)險(xiǎn)顯著較低，但更多的做市商并未帶來(lái)顯著更低的極端收益風(fēng)險(xiǎn)；(2)做市轉(zhuǎn)讓方式對(duì)股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在熊市中較強(qiáng)，對(duì)股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用則在牛市中較強(qiáng)；(3)股票轉(zhuǎn)讓方式對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響主要通過(guò)股票流動(dòng)性路徑起作用，而信息有效性路徑會(huì)起作用主要是因?yàn)樾畔⒂行院凸善绷鲃?dòng)性之間的高相關(guān)性。使用處理效應(yīng)模型來(lái)控制自選擇偏差的影響，使用不同的極端收益風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，延長(zhǎng)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算窗口，均不改變上述實(shí)證結(jié)果。這表明，交易環(huán)節(jié)是影響極端收益風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，做市轉(zhuǎn)讓方式的引入有助于降低新三板掛牌公司的極端收益風(fēng)險(xiǎn)。文章對(duì)于深入理解極端收益風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理、改善新三板市場(chǎng)交易機(jī)制具有重要的意義。

做市轉(zhuǎn)讓?zhuān)粎f(xié)議轉(zhuǎn)讓?zhuān)还蓛r(jià)暴漲；股價(jià)暴跌；極端收益風(fēng)險(xiǎn)；新三板

一、引 言

成立于2006年的新三板市場(chǎng)在2013年底擴(kuò)容后獲得了快速發(fā)展。截至2016年12月31日，新三板掛牌公司總數(shù)已突破1萬(wàn)家，達(dá)到10 163家，遠(yuǎn)高于同期主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)上市公司數(shù)量的總和。從掛牌數(shù)量來(lái)看，新三板市場(chǎng)儼然已成為中國(guó)多層次資本市場(chǎng)的基座。與主板、中小板、創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)相同，新三板市場(chǎng)同樣需要擔(dān)負(fù)融資、價(jià)格發(fā)現(xiàn)、資源配置和流動(dòng)性提供等功能。然而，極端收益(股價(jià)暴漲和暴跌)的頻繁出現(xiàn)弱化了資本市場(chǎng)的融資功能，扭曲了股票價(jià)格的信號(hào)作用，降低了資本市場(chǎng)的資源配置效率，受到了學(xué)者和政府部門(mén)的普遍關(guān)注。與主板市場(chǎng)相比，新三板市場(chǎng)股價(jià)暴漲和暴跌的現(xiàn)象尤為嚴(yán)重。按照經(jīng)典的股價(jià)暴漲和暴跌的定義(Hutton等, 2009)，2015年已在新三板掛牌且具有較完整交易數(shù)據(jù)的公司中，約有45%出現(xiàn)了股價(jià)暴漲，約有32%出現(xiàn)了股價(jià)暴跌，遠(yuǎn)高于陳國(guó)進(jìn)和張貽軍(2009)統(tǒng)計(jì)的主板市場(chǎng)情況。由此可見(jiàn)，探討新三板市場(chǎng)極端收益頻繁出現(xiàn)的原因，對(duì)于更好地發(fā)揮新三板市場(chǎng)的功能具有重要的意義。

現(xiàn)有關(guān)于極端收益風(fēng)險(xiǎn)的研究大體可以歸為三類(lèi)：一是波動(dòng)率負(fù)反饋效應(yīng)模型(French等，1987；Campbell和Hentschel，1992)；二是異質(zhì)信念模型(Romer，1993；Hong和Stein，2003)；三是當(dāng)前備受關(guān)注的信息模型(Jin和Myers，2006；Hutton等，2009)。盡管上述理論探討的因素均需要通過(guò)交易環(huán)節(jié)才能影響極端收益風(fēng)險(xiǎn)，但這些理論均缺少對(duì)知情交易者和非知情交易者之間的交易過(guò)程以及交易過(guò)程中交易成本的關(guān)注，即缺少對(duì)具體交易環(huán)節(jié)的考慮。從理論上看，所有的信息都需要通過(guò)交易才能夠反映在股票價(jià)格中(Fama, 1991)，只有當(dāng)反映信息的邊際收益大于邊際成本時(shí)，信息才會(huì)被知情交易者通過(guò)交易反映在股票價(jià)格中(Grossman和Stiglitz，1980)。高交易成本和低信息有效性均會(huì)阻礙低價(jià)值信息的及時(shí)反映，而累積的低價(jià)值信息一旦被反映出來(lái)，就會(huì)導(dǎo)致大的價(jià)值變化，進(jìn)而表現(xiàn)為股價(jià)的暴漲和暴跌。由于主板市場(chǎng)的高流動(dòng)性和高信息有效性，交易環(huán)節(jié)對(duì)股價(jià)暴漲暴跌的影響難以凸顯出來(lái)，較少受到關(guān)注也在情理之中。但新三板市場(chǎng)卻不同，新三板掛牌公司的流動(dòng)性整體較差、信息有效性整體較弱，使得交易環(huán)節(jié)對(duì)股價(jià)暴漲暴跌的影響會(huì)尤為強(qiáng)烈。而新三板市場(chǎng)于2014年8月25日正式在協(xié)議轉(zhuǎn)讓制度的基礎(chǔ)上引入做市轉(zhuǎn)讓制度，為研究交易環(huán)節(jié)對(duì)股價(jià)暴漲暴跌的影響提供了良好的契機(jī)。

本文首先從理論上探討了股票轉(zhuǎn)讓方式和極端收益風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)股票轉(zhuǎn)讓方式能夠通過(guò)股票流動(dòng)性和信息有效性?xún)蓷l路徑影響極端收益風(fēng)險(xiǎn)；其次，借鑒Hutton等(2009)的方法度量股價(jià)暴漲暴跌風(fēng)險(xiǎn)，通過(guò)均值比較、Logit回歸和Poisson回歸研究了股票轉(zhuǎn)讓方式和極端收益風(fēng)險(xiǎn)之間的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系，以及做市商數(shù)量對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響；再次，考察了股票轉(zhuǎn)讓方式對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響在牛熊市時(shí)期的不同表現(xiàn)，并探索了股票轉(zhuǎn)讓方式影響極端收益風(fēng)險(xiǎn)的作用途徑；最后是內(nèi)生性分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

相對(duì)于以往的文獻(xiàn)，本文具有以下的邊際貢獻(xiàn)：第一，彌補(bǔ)了現(xiàn)有極端收益風(fēng)險(xiǎn)(含股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn))形成機(jī)理研究中缺失的一環(huán)——交易環(huán)節(jié)。無(wú)論是股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)反饋效應(yīng)模型(French等，1987；Campbell和Hentschel，1992)，還是異質(zhì)信念模型(Romer，1993；Hong和Stein，2003)，抑或是受關(guān)注最多的信息模型(Jin和Myers，2006)，都忽視了交易環(huán)節(jié)對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響。而事實(shí)上，由于投資者擁有的信息和對(duì)信息的認(rèn)知都需要通過(guò)交易才能夠反映在價(jià)格中，不考慮交易環(huán)節(jié)對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響，整個(gè)邏輯鏈條就不完整。本文對(duì)這一邏輯鏈條中缺失的一環(huán)進(jìn)行了補(bǔ)充。第二，加深了對(duì)做市轉(zhuǎn)讓制度實(shí)施效果的理解和認(rèn)識(shí)?，F(xiàn)有關(guān)于做市轉(zhuǎn)讓制度實(shí)施效果的研究大多集中于探討其對(duì)股票流動(dòng)性和價(jià)格有效性的影響(Anand等，2009；Menkveld和Wang，2013)，忽視了其對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的作用，而極端收益風(fēng)險(xiǎn)也是衡量市場(chǎng)質(zhì)量的重要維度。本文是對(duì)這一領(lǐng)域文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充。第三，加深了對(duì)股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的理解和認(rèn)識(shí)。現(xiàn)有極端收益風(fēng)險(xiǎn)的研究主要關(guān)注股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(許年行等，2012，2013；權(quán)小鋒等，2016)，較少關(guān)注股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)，而統(tǒng)計(jì)分析表明，股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)在新三板市場(chǎng)中同樣存在。本文在討論股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)也重點(diǎn)關(guān)注了股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)。第四，拓展了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的研究對(duì)象。我國(guó)現(xiàn)有關(guān)于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的研究對(duì)象均是主板市場(chǎng)(李增泉等，2011；潘越等，2011)，甚少有學(xué)者關(guān)注新三板市場(chǎng)，但新三板市場(chǎng)從數(shù)量上看儼然已成為中國(guó)多層次資本市場(chǎng)的基座，理應(yīng)受到學(xué)者的重點(diǎn)關(guān)注。本文為股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)研究提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

(一)文獻(xiàn)回顧

1.極端收益風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)理研究。極端收益風(fēng)險(xiǎn)包括暴漲風(fēng)險(xiǎn)和暴跌風(fēng)險(xiǎn)兩類(lèi)，金融危機(jī)的頻繁發(fā)生使股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)成為了人們關(guān)注的熱點(diǎn)?，F(xiàn)有關(guān)于股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)(也稱(chēng)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn))的理論文獻(xiàn)主要有以下三類(lèi)：一是以French等(1987)以及Campbell和Hentschel(1992)為代表的波動(dòng)性負(fù)反饋效應(yīng)模型；第二類(lèi)是以Romer(1993)以及Hong和Stein(2003)為代表的異質(zhì)信念模型(唐松等，2016)；第三類(lèi)是以Jin和Myers(2006)為代表的信息模型。由于前兩類(lèi)文獻(xiàn)都是基于難以改變的投資者行為而建立的模型，而后者則是基于可以改變的透明度和委托代理問(wèn)題而建立的模型，因此后者受到了學(xué)者更多的關(guān)注。

信息模型認(rèn)為，股價(jià)崩盤(pán)的產(chǎn)生需要兩個(gè)前提條件：一是存在信息不透明；二是存在委托代理問(wèn)題(Jin和Myers，2006)?，F(xiàn)有實(shí)證研究大多是圍繞這兩個(gè)方面展開(kāi)。在信息方面，Jin和Myers(2006)最早提供了跨國(guó)層面的證據(jù)，發(fā)現(xiàn)透明度低的股票更容易出現(xiàn)股價(jià)崩盤(pán)。Hutton等(2009)從微觀層面研究了透明度和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，得出了與Jin和Myers(2006)相似的研究結(jié)論。DeFond等(2015)以及Kim和Zhang(2016)則分別從強(qiáng)制采用IFRS準(zhǔn)則和會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的角度考察了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的成因。李增泉等(2011)、潘越等(2011)、許年行等(2012)以及葉康濤等(2015)使用中國(guó)的數(shù)據(jù)，也從不同的角度考察了信息披露和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。在委托代理方面，學(xué)者分別從避稅(Kim等，2011a)、股權(quán)激勵(lì)(Kim等，2011b)、投資者保護(hù)(王化成等，2014)、債務(wù)訴訟(李小榮和劉行，2014)、大股東持股(王化成等，2015)和機(jī)構(gòu)投資者(逯東等，2016)等方面對(duì)影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的因素進(jìn)行了考察。

上述文獻(xiàn)對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的成因進(jìn)行了卓有成效的考察，但仍存在以下三個(gè)方面的不足：一是忽略了交易環(huán)節(jié)對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響?，F(xiàn)有理論討論的因素對(duì)股價(jià)崩盤(pán)的影響最終都需要通過(guò)交易來(lái)實(shí)現(xiàn)，但現(xiàn)有研究均沒(méi)有考慮交易環(huán)節(jié)的重要影響。二是對(duì)股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。盡管一部分研究在考察股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)也研究了股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)(Hutton等，2009；李增泉等，2011)，但多數(shù)研究關(guān)注的重點(diǎn)仍是股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)而非股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)。而事實(shí)上新三板市場(chǎng)中，股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)和股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)同樣嚴(yán)重。三是研究對(duì)象均是主板市場(chǎng)，而事實(shí)上新三板市場(chǎng)極端收益風(fēng)險(xiǎn)出現(xiàn)的可能性要遠(yuǎn)高于主板市場(chǎng)。

2.實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度的影響。在實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度的影響方面，現(xiàn)有理論研究主要集中在做市商提高股票流動(dòng)性水平的作用上(Demsetz，1968；Garbade和Silber，1979；Grossman和Miller，1988)。這類(lèi)研究認(rèn)為，做市商作為交易中介能夠緩解交易指令在時(shí)間上的不均衡，降低投資者因延遲交易而面臨的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，提高股票的流動(dòng)性水平?，F(xiàn)有實(shí)證研究也主要集中在這一方面。

由于研究對(duì)象的限制，現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)研究主要比較了實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度和競(jìng)價(jià)轉(zhuǎn)讓制度在股票流動(dòng)性上的差異，以及競(jìng)價(jià)交易系統(tǒng)及在競(jìng)價(jià)交易系統(tǒng)中引入指定做市商的混合交易系統(tǒng)在股票流動(dòng)性上的差異。對(duì)于前一類(lèi)比較，一部分研究發(fā)現(xiàn)，與做市轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)相比，競(jìng)價(jià)轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)的交易成本顯著更低(Christie和Huang，1994；Huang和Stoll，1996)；而另一部分研究則發(fā)現(xiàn)，由強(qiáng)制做市商制度向競(jìng)價(jià)交易和自愿做市商相結(jié)合的混合交易制度轉(zhuǎn)變，并沒(méi)有顯著提高證券的流動(dòng)性(Lai，2007)。對(duì)于后一類(lèi)比較，來(lái)自意大利證券交易所(Nimalendran和Petrella，2003)、巴黎證券交易所(Venkataraman和Waisburd，2007)、斯德哥爾摩證券交易所(Anand等，2009)和歐洲證券交易所(Menkveld和Wang，2013)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)均表明，引入指定做市商能夠提高股票流動(dòng)性和價(jià)格有效性，且這一作用在小公司或流動(dòng)性弱的公司中更強(qiáng)。來(lái)自期貨市場(chǎng)(Tse和Zabotina，2004)和期權(quán)市場(chǎng)(Eldor等，2006)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)得到了相同的結(jié)論。在我國(guó)，陳輝(2017)研究發(fā)現(xiàn)，新三板掛牌公司的交易機(jī)制由協(xié)議轉(zhuǎn)讓向做市轉(zhuǎn)讓轉(zhuǎn)變，能顯著提高股票流動(dòng)性。

盡管上述文獻(xiàn)對(duì)做市商的作用進(jìn)行了卓有成效的考察，但仍存在以下兩個(gè)方面的不足：一是上述研究主要關(guān)注做市轉(zhuǎn)讓制度對(duì)股票流動(dòng)性或價(jià)格有效性的影響，但沒(méi)有對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)給予應(yīng)有的關(guān)注，而極端收益風(fēng)險(xiǎn)也是衡量市場(chǎng)質(zhì)量的重要維度。二是上述研究均是在兩個(gè)有促進(jìn)成交機(jī)制的交易系統(tǒng)之間進(jìn)行比較(陳輝(2017)的研究除外)，而非單獨(dú)考察做市商的作用。而新三板市場(chǎng)的交易機(jī)制由沒(méi)有促進(jìn)成交機(jī)制的協(xié)議轉(zhuǎn)讓向有促進(jìn)成交機(jī)制的做市轉(zhuǎn)讓轉(zhuǎn)變，為我們單獨(dú)檢驗(yàn)做市商的作用提供了良好的契機(jī)。

(二)假設(shè)提出

1.股票流動(dòng)性路徑分析。極端收益即為股價(jià)的暴漲暴跌。股價(jià)反映信息，無(wú)論信息是否被累積，最終都需要通過(guò)交易反映在股票價(jià)格中。但交易是有成本的，這一成本包括傭金、印花稅、買(mǎi)賣(mài)價(jià)差和價(jià)格沖擊等(Amihud和Mendelson，2008)。只有當(dāng)交易的邊際收益大于邊際成本時(shí)，信息才會(huì)被知情交易者通過(guò)交易反映在股票價(jià)格中(Grossman和Stiglitz，1980；Fama，1991)。當(dāng)交易的邊際成本很大時(shí)，低價(jià)值的信息就會(huì)被累積，直至累積的低價(jià)值信息的總價(jià)值大于交易的邊際成本時(shí)，這些低價(jià)值的信息才會(huì)一次性地反映在股票價(jià)格中，最終表現(xiàn)為股票價(jià)格的大幅變化。當(dāng)累積的信息為正面信息時(shí)，即表現(xiàn)為股票價(jià)格的大幅上漲，反之即表現(xiàn)為大幅下跌。當(dāng)交易的邊際成本較小時(shí)，低價(jià)值的信息總能及時(shí)通過(guò)交易反映在股票價(jià)格中，進(jìn)而較少表現(xiàn)為股票價(jià)格的暴漲或暴跌。而交易成本是衡量股票流動(dòng)性的重要維度，交易成本越高，股票流動(dòng)性越低?？梢?jiàn)，股票流動(dòng)性是影響股票價(jià)格暴漲或暴跌的重要因素，股票流動(dòng)性越高，股價(jià)暴漲或暴跌出現(xiàn)的概率越小，反之越大。

流動(dòng)性差、交易成本高是新三板市場(chǎng)的重要特征，而做市轉(zhuǎn)讓制度是為了解決這一問(wèn)題而推出的。在2014年8月25日之前，所有掛牌公司的股票均采用協(xié)議轉(zhuǎn)讓制度，投資者只能通過(guò)主辦券商買(mǎi)賣(mài)股票，其可以提交的委托類(lèi)型不具有流動(dòng)性提供功能，或僅具有較弱流動(dòng)性提供功能。而從2014年8月25日開(kāi)始實(shí)施的做市轉(zhuǎn)讓制度則不同，每一個(gè)實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度的股票均有兩個(gè)或兩個(gè)以上的做市商，且做市商應(yīng)“持續(xù)發(fā)布買(mǎi)賣(mài)雙向報(bào)價(jià)”，“相對(duì)買(mǎi)賣(mài)價(jià)差不得超過(guò)5%”，“每個(gè)轉(zhuǎn)讓日提供雙向報(bào)價(jià)的時(shí)間不應(yīng)少于做市轉(zhuǎn)讓撮合時(shí)間的75%”。股轉(zhuǎn)系統(tǒng)還會(huì)對(duì)做市商和做市業(yè)務(wù)人員進(jìn)行業(yè)務(wù)評(píng)價(jià)，并有權(quán)做出相應(yīng)的處置，因而對(duì)做市商和做市業(yè)務(wù)人員的行為有一定的約束力?，F(xiàn)有理論研究表明，做市商能夠減輕買(mǎi)賣(mài)指令在時(shí)間上的不均衡，進(jìn)而提高股票流動(dòng)性(Demsetz，1968；Garbade和Silber，1979；Grossman和Miller，1988)。陳輝(2017)的實(shí)證研究表明，與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓的公司相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的公司股票流動(dòng)性更高。前述的理論分析已表明，股票流動(dòng)性和股價(jià)暴漲暴跌的概率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此可以推斷，與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓的股票相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度的股票極端收益風(fēng)險(xiǎn)更低。

2.信息有效性路徑分析。在上述分析中，我們認(rèn)為只要交易的邊際收益大于邊際成本，信息就總能夠通過(guò)交易反映在股票價(jià)格中。但信息能夠反映在股票價(jià)格中還需要一個(gè)前提條件，即信息能夠被交易對(duì)手認(rèn)知、識(shí)別(Merton，1987)。如果低價(jià)值的信息能夠及時(shí)被知情交易者認(rèn)知、識(shí)別，那么這些信息將能夠及時(shí)地反映在股票價(jià)格中；反之，低價(jià)值的信息就會(huì)累積，直至累積成一個(gè)能夠被知情交易者識(shí)別的高價(jià)值信息，才會(huì)通過(guò)交易反映在股票價(jià)格中。信息越能夠及時(shí)地通過(guò)交易反映在股票價(jià)格中，股價(jià)出現(xiàn)暴漲和暴跌的概率就越小，反之就越大，而股票價(jià)格準(zhǔn)確及時(shí)反映信息的能力就是信息有效性?？梢?jiàn)，信息有效性也是影響股票價(jià)格暴漲或暴跌的重要因素，信息有效性程度越高，股價(jià)暴漲或暴跌出現(xiàn)的概率越小，反之就越大。

在協(xié)議轉(zhuǎn)讓制度下，多數(shù)交易的目的不是追逐短期資本利得，而是調(diào)整股權(quán)結(jié)構(gòu)，交易的頻率通常很低，因而交易雙方缺少對(duì)短期低價(jià)值信息的關(guān)注，成交價(jià)格反映有價(jià)值信息的及時(shí)性較差，信息的有效性相應(yīng)較弱。在做市轉(zhuǎn)讓制度下，新三板市場(chǎng)的做市商主要是有相應(yīng)資質(zhì)的券商，作為專(zhuān)業(yè)的交易中介，他們能夠觀察到買(mǎi)入指令和賣(mài)出指令，且具有較高水平的專(zhuān)業(yè)知識(shí)。因此，與普通的非知情交易者相比，他們能夠更好地搜集、分析和處理相關(guān)信息，并通過(guò)買(mǎi)賣(mài)報(bào)價(jià)及時(shí)地將有價(jià)值的信息反映在實(shí)際的股票價(jià)格中。因此，與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓的股票相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的股票信息有效性程度將更高。前述的理論分析已表明，信息有效性和股價(jià)暴漲暴跌的概率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此可以推斷，與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓的股票相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度的股票極端收益風(fēng)險(xiǎn)更低。

結(jié)合上述股票流動(dòng)性路徑和信息有效性路徑的分析，本文提出了以下理論假設(shè)：與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓制度的股票相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度的股票極端收益風(fēng)險(xiǎn)更低。

三、樣本、變量與模型

(一)樣本選擇

為保證交易數(shù)據(jù)的完整性，本文以2014年12月31日之前在新三板掛牌的公司為樣本，并進(jìn)行了如下處理：(1)剔除在2015年1月1日至2015年12月31日之間實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的公司；(2)排除未停牌的周數(shù)小于30周的掛牌公司(Kim等，2011；許年行等，2012)；(3)排除未停牌的天數(shù)小于200天的掛牌公司；(4)排除存在異常值的數(shù)據(jù)；(5)排除存在缺失值的數(shù)據(jù)。本文的樣本期間為2015年，最終得到的做市轉(zhuǎn)讓家數(shù)為122家，協(xié)議轉(zhuǎn)讓家數(shù)為179家，樣本總數(shù)為301家。為排除極端值的影響，我們還對(duì)所有連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的Winsorize處理。數(shù)據(jù)來(lái)源為WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，處理軟件為STATA12。

(二)變量選擇與度量

1.極端收益風(fēng)險(xiǎn)變量(Ers，Extremereturnrisk)。借鑒Hutton等(2009)、李增泉等(2011)等的做法，基于公司特有周收益率(Firm-specificweeklyreturn)來(lái)構(gòu)建股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)(Jumprisk)和暴跌風(fēng)險(xiǎn)(Crashrisk)指標(biāo)。

為測(cè)定公司特有周收益率Wit，我們首先構(gòu)建了如下的回歸模型：

Rit=α1+β1Rm,t-2+β2Rm,t-1+β3Rm,t+β4Rm,t+1+β5Rm,t+2+εi,t

(1)

其中，Ri,t為股票i第t周的考慮現(xiàn)金紅利再投資的股票周收益率，Rm,t為三板成指第t周的收益率。與Hutton等(2009)以及Kim等(2011)相同，我們?cè)谑?1)中加入指數(shù)收益率的超前項(xiàng)和滯后項(xiàng)，以控制非同步交易的影響(Dimson，1979)。我們將Wi,t=Ln(1+εi,t)定義為公司特有周收益率，其中εi,t為式(1)的殘差。

在此基礎(chǔ)上，我們依據(jù)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)度量股價(jià)暴漲和暴跌，并相應(yīng)地構(gòu)建股價(jià)暴漲和暴跌風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。首先，如果Wit大于其年度均值加上3.2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，則定義為暴漲；如果Wit小于其年度均值減去3.2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，則定義為暴跌。我們使用暴漲頻數(shù)(Jumpnum)和暴漲虛擬變量(Jumpdum)來(lái)度量暴漲風(fēng)險(xiǎn)，使用暴跌頻數(shù)(Crashnum)和暴跌虛擬變量(Crashdum)來(lái)度量暴跌風(fēng)險(xiǎn)。若公司在2015年有一次以上的暴漲，則Jumpdum取1，否則取0；若公司在2015年有一次以上的暴跌，則Crashdum取1，否則取0。

我們還使用Wit大于30%和小于-30%作為臨界值來(lái)定義暴漲和暴跌，用于穩(wěn)健性檢驗(yàn)，原因是有些公司W(wǎng)it的離散程度較大，導(dǎo)致均值減去3.2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的值小至-90%，使得Wit低至-80%也不能被判定為大跌。同樣地，我們使用大漲頻數(shù)(Cut30num)和大漲虛擬變量(Cut30dum)來(lái)度量暴漲風(fēng)險(xiǎn)，使用大跌頻數(shù)(Cut_30num)和大跌虛擬變量(Cut_30dum)來(lái)度量大跌風(fēng)險(xiǎn)。Cut30dum和Cut_30dum的取值方法同上。

此外，許多關(guān)于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究還使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動(dòng)比例(DUVOL)來(lái)度量股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(Kim等，2011；許年行等，2012)。而事實(shí)上這兩個(gè)變量主要度量Wit呈偏態(tài)的程度，而非極端收益本身出現(xiàn)的可能性，因此本文并不使用這兩個(gè)變量來(lái)度量極端收益風(fēng)險(xiǎn)。為保持穩(wěn)健，我們?nèi)詧?bào)告了相應(yīng)的結(jié)果。

2.股票轉(zhuǎn)讓方式變量。借鑒陳輝(2017)的研究，我們使用做市轉(zhuǎn)讓虛擬變量(Makedum)來(lái)度量股票轉(zhuǎn)讓方式，若掛牌公司在2014年12月31日的股票轉(zhuǎn)讓方式為做市轉(zhuǎn)讓?zhuān)瑒t該變量取1，否則取0。

3.控制變量(Control)。參考以往的文獻(xiàn)(Hutton等，2009；Kim等，2011；許年行等，2012)，我們還控制了以下變量：特有周收益率的年度均值(Meanreturn)、特有周收益率的年度標(biāo)準(zhǔn)差(Sdreturn)、總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)(Lnasset)、資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)、總資產(chǎn)收益率(Roa)、市凈率(PB)、換手率(Turnover)和累積收益率(Ret)。

(三)模型設(shè)定

本文的因變量有兩類(lèi)：一類(lèi)為虛擬變量；另一類(lèi)為大于等于0的計(jì)數(shù)變量。對(duì)于前者，我們使用Logit回歸模型(見(jiàn)式(2))；對(duì)于后者，我們使用Poisson回歸模型(見(jiàn)式(3))。

(2)

(3)

在式(2)中，Ers可取Jumpdum、Crashdum、Cut30dum和Cut_30dum；在式(3)中，Ers可取Jumpnum、Crashnum、Cut30num和Cut_30num。Meanreturn和Sdreturn使用樣本期間數(shù)據(jù)，其他控制變量使用樣本期初數(shù)據(jù)。若假設(shè)成立，則a1和b1應(yīng)顯著為負(fù)。

四、做市轉(zhuǎn)讓制度對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表1報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。Jumpnum、Jumpdum、Crashnum和Crashdum的結(jié)果表明，一方面，新三板掛牌公司出現(xiàn)暴漲暴跌的概率非常高，遠(yuǎn)高于陳國(guó)進(jìn)和張貽軍(2009)報(bào)告的主板市場(chǎng)情況；另一方面，不同于主板市場(chǎng)，新三板市場(chǎng)暴跌概率要略小于暴漲概率。以±30%為臨界值劃分的Cut30num、Cut_30num、Cut30dum和Cut_30dum的結(jié)果進(jìn)一步表明，新三板市場(chǎng)存在較大的極端收益風(fēng)險(xiǎn)。NCSKEW和DUVOL的均值與零值較為接近，這一結(jié)果與主板市場(chǎng)存在顯著差異(許年行等，2012)，表明新三板市場(chǎng)的收益分布并未呈現(xiàn)出明顯左偏。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

此外，對(duì)于所有反映極端收益風(fēng)險(xiǎn)的變量，沒(méi)有做市商做市組的均值均在1%的水平上顯著大于有做市商做市組的均值，這在一定程度上支持了我們的假設(shè)。

(二)極端收益風(fēng)險(xiǎn)對(duì)做市轉(zhuǎn)讓變量的回歸分析結(jié)果

表2中列(1)-列(4)報(bào)告了極端收益風(fēng)險(xiǎn)對(duì)做市轉(zhuǎn)讓變量的回歸分析結(jié)果。列(1)-列(4)分別是以Jumpdum和Crashdum為因變量的Logit回歸結(jié)果以及以Jumpnum和Crashnum為因變量的Poisson回歸結(jié)果。可以看出，Makedum的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明，做市商做市既能夠降低股價(jià)暴漲的頻數(shù)和概率，又能夠降低股價(jià)暴跌的頻數(shù)和概率，即降低極端收益風(fēng)險(xiǎn)，支持了我們的假設(shè)。此外，以NCSKEW和DUVOL為因變量的回歸結(jié)果(未列示)顯示，Makedum的系數(shù)均不顯著。這說(shuō)明做市商做市并沒(méi)有顯著影響新三板市場(chǎng)極端收益率的非對(duì)稱(chēng)程度，符合我們之前的判斷。

股轉(zhuǎn)系統(tǒng)規(guī)定：“股票采取做市轉(zhuǎn)讓方式的，應(yīng)當(dāng)有2家以上做市商為其提供做市服務(wù)?！边@表明掛牌公司可以選擇2家或2家以上的做市商。那么，更多的做市商能否帶來(lái)更低的極端收益風(fēng)險(xiǎn)？為檢驗(yàn)這一問(wèn)題，我們以實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的公司為樣本，將式(2)中的做市轉(zhuǎn)讓虛擬變量Makedum替換為做市商數(shù)量變量Makenum進(jìn)行了回歸分析。表2中列(5)和列(6)給出了極端收益風(fēng)險(xiǎn)對(duì)做市商數(shù)量的回歸分析結(jié)果?？梢钥闯?，盡管Makenum的系數(shù)均為負(fù)，但僅在列(6)中在10%的水平上顯著。這表明，在實(shí)施了做市轉(zhuǎn)讓之后，更多的做市商并不能帶來(lái)顯著更低的極端收益風(fēng)險(xiǎn)。為保證結(jié)論的穩(wěn)健性，我們還做了以虛擬變量(Numdum)衡量做市商數(shù)量的回歸分析。當(dāng)做市商數(shù)量等于2時(shí)，Numdum取0，當(dāng)做市商數(shù)量大于等于3時(shí)，Numdum取1。結(jié)果(未列示)顯示，Numdum的系數(shù)均不顯著，與表2中列(5)和列(6)的結(jié)論基本一致。

表2 極端收益風(fēng)險(xiǎn)對(duì)做市轉(zhuǎn)讓變量的回歸分析結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的z值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

(三)牛熊市是否影響股票轉(zhuǎn)讓方式和極端收益風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系

在牛市中，投資者情緒高漲，股票價(jià)格較易出現(xiàn)暴漲的情況；而在熊市中，投資者情緒低迷，股票價(jià)格較易出現(xiàn)暴跌的情況。那么，牛熊市是否會(huì)影響股票轉(zhuǎn)讓方式和極端收益風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系？即股票轉(zhuǎn)讓方式和極端收益風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系在牛熊市中是否存在顯著差異？

為檢驗(yàn)這一問(wèn)題，我們首先將樣本期間劃分為牛市和熊市兩個(gè)期間。主流的牛熊市劃分標(biāo)準(zhǔn)有兩個(gè)：一是市場(chǎng)平均收益判定法；二是波峰波谷判定法(許年行等，2012)。我們依據(jù)三板成指的點(diǎn)位數(shù)對(duì)市場(chǎng)處于牛市還是熊市做出判定。三板成指在2015年1月5日為1 019.30點(diǎn)，在2015年4月7日達(dá)到最高的2 134.31點(diǎn)，但在2015年6月29日仍保持在1 614.26點(diǎn)的相對(duì)高位，此后一路下跌，到2015年12月31日下跌至1 484.50點(diǎn)。為保證牛熊市期間均有足夠的樣本，結(jié)合三板成指的實(shí)際情況，我們將2015年上半年定義為牛市(Timedum=0)，下半年定義為熊市(Timedum=1)，樣本數(shù)分別為301個(gè)和344個(gè)。

由于在我們的樣本中，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的公司在牛市階段沒(méi)有出現(xiàn)股價(jià)暴漲的現(xiàn)象，在熊市階段基本沒(méi)有出現(xiàn)股價(jià)暴跌的現(xiàn)象，因此我們不能使用Logit回歸，而只能使用Poisson回歸，回歸模型同式(3)，變量定義同上。

表3報(bào)告了牛熊市時(shí)期的極端收益風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股票轉(zhuǎn)讓方式的回歸分析結(jié)果。列(1)和列(2)中Makedum的系數(shù)分別在5%和1%的水平上顯著為負(fù)，且前者的絕對(duì)值要小于后者的絕對(duì)值，表明做市轉(zhuǎn)讓方式對(duì)股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在熊市中更強(qiáng)，列(3)中引入交互項(xiàng)的結(jié)果也支持了這一論斷；列(4)中Makedum的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，而列(5)中Makedum的系數(shù)卻不顯著，表明做市轉(zhuǎn)讓方式對(duì)股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在牛市中更強(qiáng)，列(6)中引入交互項(xiàng)的結(jié)果也支持了這一論斷。導(dǎo)致這一結(jié)果的原因可能是，在牛市或熊市中，做市商套利的成本因投資者情緒而大幅上漲，降低了其按照真實(shí)價(jià)值報(bào)價(jià)以提供做市服務(wù)的能力，最終導(dǎo)致做市商在牛市中對(duì)股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用減弱，在熊市中對(duì)股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用減弱。

表3 牛熊市時(shí)期的股票轉(zhuǎn)讓方式與極端收益風(fēng)險(xiǎn)

注：括號(hào)內(nèi)為使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的z值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

五、做市轉(zhuǎn)讓制度對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)影響的路徑分析

如果做市商能夠降低極端收益風(fēng)險(xiǎn)，那么這種作用是通過(guò)何種傳導(dǎo)路徑實(shí)現(xiàn)的？根據(jù)我們的分析，做市轉(zhuǎn)讓制度對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響既可能通過(guò)股票流動(dòng)性路徑實(shí)現(xiàn)，也可能通過(guò)信息有效性路徑實(shí)現(xiàn)。以下是相應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)。

(一)變量定義

1.股票流動(dòng)性(Nonzero)。借鑒陳輝(2017)的研究，本文使用非零交易天數(shù)占比作為新三板市場(chǎng)股票流動(dòng)性的代理變量，即交易量不為零的天數(shù)占總交易天數(shù)的比重。Stoll(2000)指出，股票流動(dòng)性水平既可以使用達(dá)成交易需要等待的時(shí)間來(lái)衡量，也可以使用達(dá)成交易需要支付的成本來(lái)衡量，而非零交易天數(shù)占比可以看成是時(shí)間維度的代理變量。

2.信息有效性(Delay)。借鑒Hou和Moskowitz(2005)的研究，Delay的度量方法如下：

ri,t=αi+βirm,t+δi,1rm,t-1+δi,3rm,t-3+δi,4rm,t-4+εi,t

(4)

(5)

(二)模型設(shè)定

本文借鑒Baron和Kenny(1986)以及權(quán)小鋒等(2015)的中介因子檢驗(yàn)方法進(jìn)行路徑分析，以股票流動(dòng)性變量Nonzero為例，檢驗(yàn)思路如下：

(6)

Nonzeroi=α0+α1Makedumi+α2Lnoutstandingi+α3Lnpricei+α4Sdreturni+εi

(7)

(8)

式(6)和式(8)中的控制變量與式(2)相同，式(7)中的Lnoutstandingi為股票i流通在外股份數(shù)的自然對(duì)數(shù)，Lnpricei為股票i股價(jià)水平年度均值的自然對(duì)數(shù)，其他變量的定義同上。式(7)的設(shè)定參考了Venkataraman和Waisburd(2007)以及陳輝(2017)的研究。

根據(jù)Baron和Kenny(1986)的方法，如果以下條件成立，則存在完全中介效應(yīng)：式(6)中β1顯著，式(7)中α1顯著，但式(8)中β2顯著時(shí)，β1不再顯著；如果以下條件成立，則存在部分中介效應(yīng)：式(6)中β1顯著，式(7)中α1顯著，式(8)中β1和β2均顯著，但式(8)中β1要顯著小于式(6)中β1。

(三)實(shí)證結(jié)果分析

式(7)的回歸分析結(jié)果見(jiàn)表4。列(1)中Makedum的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓能夠顯著提高股票的流動(dòng)性水平；列(2)中Makedum的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓能夠顯著提高信息有效性程度。

表5給出了式(6)和式(8)的回歸分析結(jié)

表4 式(7)回歸分析結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的t值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

果。列(1)-列(4)以及列(5)-列(8)分別是以Jumpdum和Crashdum為因變量的路徑分析結(jié)果。列(2)中Nonzero的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，且Makedum的系數(shù)變得不再顯著，表明股票流動(dòng)性Nonzero是做市轉(zhuǎn)讓方式影響股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的完全中介因子；列(3)中Delay的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，且Makedum無(wú)論是系數(shù)的絕對(duì)值還是顯著性水平都要小于列(1)，表明信息有效性變量Delay是做市轉(zhuǎn)讓方式影響股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的部分中介因子。由于Nonzero與Delay之間的相關(guān)性較高(相關(guān)系數(shù)為-0.7218)，我們還在列(4)中給出了同時(shí)引入兩者的回歸分析結(jié)果。Nonzero仍在5%的水平上顯著為負(fù)，而Makedum和Delay均變得不顯著，表明Delay對(duì)Jumpdum有影響主要是因?yàn)槠渑cNonzero相關(guān)。

盡管列(6)中Nonzero的系數(shù)顯著性水平接近10%，但Makedum的系數(shù)絕對(duì)值和顯著性水平都因?yàn)橐隢onzero而出現(xiàn)了下降；同時(shí)，引入Nonzero和Delay后，Makedum的系數(shù)仍在10%的水平上顯著，這表明股票流動(dòng)性Nonzero僅是做市轉(zhuǎn)讓影響股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的部分中介因子。采用Poisson回歸和Cut30dum、Cut_30dum的結(jié)果類(lèi)似。

表5 式(6)和式(8)回歸分析結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的z值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

六、內(nèi)生性分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)考慮自選擇偏差

掛牌公司是否實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓是成本和收益權(quán)衡的結(jié)果(陳輝，2017)，而實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的成本和收益均與極端收益風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)。依此邏輯，掛牌公司是否實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓也會(huì)受到極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響。因此，上述分析中可能存在自選擇偏差問(wèn)題。為控制這一因素的影響，我們還采用處理效應(yīng)模型進(jìn)行了回歸分析(Maddala，1983)。具體思路為，首先進(jìn)行Probit回歸，得到回歸模型的線(xiàn)性擬合值，然后計(jì)算出該線(xiàn)性擬合值的反米爾斯函數(shù)值Lambda，最后將Lambda加入到式(2)和式(3)中。第一階段的回歸模型設(shè)定參考了Venkataraman和Waisburd(2007)以及陳輝(2017)的研究，回歸模型如下：

Probit(Makedumi=1|Makedumi=0)=α0+α1Lnoutstandingi+α2Lnnumi+α3Lnpricei+α4Turnoveri+α5Lnasseti+α6Sdreturni+εi

(9)

其中，Lnnum為樣本期初股東戶(hù)數(shù)的自然對(duì)數(shù)，其他變量的定義同上。

表6給出了引入反米爾斯函數(shù)值的回歸分析結(jié)果。可以看出，列(1)-列(3)中Lambda的系數(shù)均在1%的水平上顯著，表明上述回歸分析存在較為嚴(yán)重的自選擇偏差問(wèn)題。在控制了Lambda之后，Makedum的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明在控制了自選擇效應(yīng)之后，做市轉(zhuǎn)讓方式能夠降低極端收益風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論沒(méi)有改變。

表6 考慮自選擇效應(yīng)的回歸分析結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤計(jì)算的z值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

(二)使用不同極端收益風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)

我們還使用公司特有周收益率大于30%的頻數(shù)(Cut30num)和虛擬變量(Cut30dum)來(lái)度量暴漲風(fēng)險(xiǎn)，使用小于-30%的頻數(shù)(Cut_30num)和虛擬變量(Cut_30dum)來(lái)度量暴跌風(fēng)險(xiǎn)。使用不同的極端收益風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)不改變實(shí)證結(jié)果。

(三)延長(zhǎng)極端收益風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)窗口

參照李小榮和劉行(2014)以及權(quán)小鋒等(2015)的研究，我們還將崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)測(cè)窗口延長(zhǎng)至1.5年，即2015年1月1日至2016年6月30日。延長(zhǎng)估計(jì)窗口也不改變實(shí)證結(jié)果，進(jìn)一步說(shuō)明引入做市轉(zhuǎn)讓制度能夠降低極端收益風(fēng)險(xiǎn)。

七、結(jié)論與討論

現(xiàn)有的極端收益風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理研究均忽視了交易環(huán)節(jié)的重要影響，做市轉(zhuǎn)讓制度實(shí)施效果的現(xiàn)有實(shí)證研究則忽視了其對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的作用，而新三板市場(chǎng)實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度為考察這兩個(gè)問(wèn)題提供了良好的契機(jī)。本文的理論分析表明，股票轉(zhuǎn)讓方式影響極端收益風(fēng)險(xiǎn)的路徑至少有兩條：一是股票流動(dòng)性路徑；二是信息有效性路徑。前者認(rèn)為，與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓制度相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度能夠提高股票流動(dòng)性，降低交易成本，更低的交易成本將使低價(jià)值信息更容易通過(guò)交易反映在股票價(jià)格中，降低低價(jià)值信息過(guò)度累積的可能性，從而避免因累積的信息集中釋放而導(dǎo)致的極端收益風(fēng)險(xiǎn)；后者認(rèn)為，作為交易中介的做市商更專(zhuān)業(yè)且能夠觀察到交易指令等信息，從而更能夠認(rèn)知和識(shí)別低價(jià)值的信息，提高低價(jià)值信息反映在股票價(jià)格中的速度，同樣避免低價(jià)值信息過(guò)度累積的可能性，從而也能避免因累積的信息集中釋放而導(dǎo)致的極端收益風(fēng)險(xiǎn)。兩者的不同之處在于，前者強(qiáng)調(diào)反映低價(jià)值信息的客觀能力，即交易成本水平；后者強(qiáng)調(diào)反映低價(jià)值信息的主觀能力，即投資者認(rèn)知能力。但兩者都推斷，與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓的公司相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的公司極端收益風(fēng)險(xiǎn)更低。

本文發(fā)現(xiàn)：(1)與主板市場(chǎng)相比，新三板市場(chǎng)出現(xiàn)極端收益的可能性更高，且極端收益并沒(méi)有呈現(xiàn)出明顯的負(fù)偏。這表明新三板市場(chǎng)的極端收益風(fēng)險(xiǎn)更值得關(guān)注，且傳統(tǒng)的信息模型對(duì)于解釋新三板市場(chǎng)的極端收益風(fēng)險(xiǎn)存在明顯的不足。(2)與實(shí)施協(xié)議轉(zhuǎn)讓的公司相比，實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓的公司極端收益風(fēng)險(xiǎn)顯著更低。這表明交易環(huán)節(jié)是影響極端收益風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，做市商起到了降低極端收益風(fēng)險(xiǎn)的作用。(3)更多的做市商并未帶來(lái)顯著更低的極端收益風(fēng)險(xiǎn)，其中的原因還需做進(jìn)一步探討。(4)做市轉(zhuǎn)讓方式對(duì)股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在熊市中更強(qiáng)，對(duì)股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在牛市中更強(qiáng)。這可能是因?yàn)椋苁兄刑峁┳鍪蟹?wù)時(shí)規(guī)避價(jià)格下跌風(fēng)險(xiǎn)的成本更高，牛市中提供做市服務(wù)時(shí)規(guī)避價(jià)格上漲風(fēng)險(xiǎn)的成本更高，從而降低了做市商在熊市中抑制股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)和在牛市中抑制股價(jià)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的能力。(5)股票轉(zhuǎn)讓方式對(duì)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的影響主要通過(guò)股票流動(dòng)性路徑起作用，信息有效性路徑會(huì)起作用主要是因?yàn)樾畔⒂行院凸善绷鲃?dòng)性之間的高相關(guān)性。這表明反映低價(jià)值信息的客觀能力，即交易成本水平，是影響極端收益風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。(6)使用處理效應(yīng)模型來(lái)控制自選擇偏差的影響，使用不同的極端收益風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，延長(zhǎng)極端收益風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算窗口，均不改變實(shí)證結(jié)果。這表明本文的實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的。

本文的研究結(jié)論具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。第一，本文發(fā)現(xiàn)股票轉(zhuǎn)讓方式是影響極端收益風(fēng)險(xiǎn)的重要因素，且主要通過(guò)股票流動(dòng)性路徑起作用，從而豐富了以往關(guān)于極端收益風(fēng)險(xiǎn)形成機(jī)理的研究。第二，本文發(fā)現(xiàn)盡管實(shí)施做市轉(zhuǎn)讓制度能夠降低極端收益風(fēng)險(xiǎn)，但更多的做市商卻并未帶來(lái)更低的極端收益風(fēng)險(xiǎn)。這意味著我們應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步分析多個(gè)做市商在股票流動(dòng)性、信息有效性和極端收益風(fēng)險(xiǎn)上的作用機(jī)理，以更好地發(fā)揮做市商制度的作用。第三，本文發(fā)現(xiàn)做市商在熊市中抑制股價(jià)暴漲的作用更強(qiáng)，在牛市中抑制股價(jià)暴跌的作用更強(qiáng)，而不是相反。這意味著我國(guó)的做市商在提供做市服務(wù)時(shí)規(guī)避價(jià)格變化風(fēng)險(xiǎn)的能力還較弱，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)當(dāng)建立做空和避險(xiǎn)等工具支持制度，切實(shí)降低做市業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高做市商在降低極端收益風(fēng)險(xiǎn)上的作用。

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(責(zé)任編輯 康 健)

Stock Transfer Modes and Extreme Return Risks:Economic Consequences of the Introduction of Market Making Mechanism into the New Third Board

Chen Hui1,2, Gu Naikang3

(1.DepartmentofFinance,GuangdongUniversityofFinance,Guangzhou510521,China;2.FinancialInstitute,ThePeople’sBankofChina,Beijing100033,China;3.SunYat-senBusinessSchool,SunYat-senUniversity,Guangzhou510275,China)

The transaction link is paid little attention to in the studies of the generation mechanism of extreme return risks, and the effects of market making transfer system on extreme return risks are usually neglected in existing empirical studies of the implementation effect of market making transfer system. Based on transaction link, this paper proposes a new hypothesis to explain the generation mechanism of extreme return risks, and introduces market making mechanism into the New Third Board to empirically explore the relationship between stock transfer modes and extreme return risks. It comes to the following conclusions: firstly, compared with stocks transferred by agreement, extreme return risks of stocks transferred by market making are significantly low, but more market makers do not bring significantly lower extreme return risks; secondly, the inhibitory role of stock transfer modes in price jump risk is stronger in the bear market, and the inhibitory role of stock transfer modes in price crash risk is stronger in the bull market; thirdly, the effect of stock transfer modes on extreme return risks exert mainly through stock liquidity path, and information effectiveness path plays a role mainly owing to high correlation between information effectiveness and stock liquidity. These empirical results above are still robust after using treatment effect model to control the effect of self-selection bias, using different indexes of extreme return risks, extending calculation window of extreme return risks and so on. It shows that transaction link is an important factor affecting extreme return risks, and the introduction of market making transfer system is beneficial to the reduction in extreme return risks of companies listed on the New Third Board. It is of great significance to deep understanding of the generation mechanism of extreme return risks and the improvement of transaction mechanism on the New Third Board.

market making transfer; transfer by agreement; price jump; price crash; extreme return risk; the New Third Board

2017-01-13

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金青年項(xiàng)目(16CJY072)；教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年基金項(xiàng)目(15YJC790008)；中國(guó)博士后科學(xué)基金(2016M591324)

陳 輝(1983-)，男，湖北監(jiān)利人，廣東金融學(xué)院金融系副教授、博士，中國(guó)人民銀行金融研究所博士后； 顧乃康(1965-)，男，江蘇無(wú)錫人，中山大學(xué)管理學(xué)院教授，博士。

F832.5

A

1001-9952(2017)05-0117-13

10.16538/j.cnki.jfe.2017.05.009