周亮

（湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，長(zhǎng)沙 410205）

金融市場(chǎng)

股災(zāi)是否改變了股市的投資邏輯
——基于A股面板數(shù)據(jù)的研究

周亮

（湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院，長(zhǎng)沙 410205）

選取2014年1月到2017年4月A股上市公司的月度數(shù)據(jù)，采用面板回歸模型考察了股災(zāi)前后股票收益率的影響因子的表現(xiàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：相對(duì)于股災(zāi)前，規(guī)模因子的系數(shù)絕對(duì)值變小了，估值因子的系數(shù)絕對(duì)值升高了；雖然整個(gè)市場(chǎng)大的投資邏輯沒(méi)有改變，仍然偏愛(ài)小市值、低估值的個(gè)股，但是估值因子在投資策略中的重要性越來(lái)越強(qiáng)，規(guī)模因子的重要性則有所降低，這也就能較好地解釋上證50與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)在股災(zāi)后發(fā)生的背離現(xiàn)象。

股災(zāi)；投資邏輯；規(guī)模因子；估值因子

一、引言

經(jīng)典的資本資產(chǎn)定價(jià)模型假設(shè)股票預(yù)期報(bào)酬率和其風(fēng)險(xiǎn)之間存在簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，但大量的研究表明，存在著一些其他的對(duì)普通股報(bào)酬率產(chǎn)生影響的重要因素。大量學(xué)者及證券研究機(jī)構(gòu)都對(duì)影響股票收益的相關(guān)因子進(jìn)行了探析，其中最著名的是Fama提出的三因子模型，他們認(rèn)為市場(chǎng)因子、規(guī)模因子以及估值因子可以較好地解釋股票收益率的差異。之后大量的文獻(xiàn)均證明了規(guī)模因子、估值因子以及技術(shù)等因子對(duì)股票收益率有顯著的影響，絕大多數(shù)的公募或私募基金也按照這些因子來(lái)配置股票?？梢哉f(shuō)，持有小規(guī)模、低估值的股票已經(jīng)成為了行業(yè)內(nèi)最普遍的投資策略。但是2015年股災(zāi)的發(fā)生，使得大批投資者產(chǎn)生了嚴(yán)重的虧損。在股災(zāi)之后，監(jiān)管層對(duì)股市進(jìn)行了大量的監(jiān)管政策調(diào)整，如證監(jiān)會(huì)規(guī)定：6個(gè)月內(nèi)高管不得通過(guò)二級(jí)市場(chǎng)減持，上市公司推送“五選一”利好，國(guó)資委要求央企不減持，證金公司直接持股等方式入場(chǎng)救市，暫停IPO和再融資、限制做空操作（包括更改做空保證金規(guī)則、融券交易變更為T(mén)+1等），打擊惡意操縱（主要措施是公安部會(huì)同證監(jiān)會(huì)排查近期惡意賣空股票與股指期貨的線索）等。這些措施對(duì)股市的穩(wěn)定起了很大作用，但是也不可避免地對(duì)以往的投資邏輯產(chǎn)生了一定的影響。如：與股市相關(guān)的衍生類資產(chǎn)大幅縮水，機(jī)構(gòu)從“資金為王”進(jìn)入“資產(chǎn)為王”；分級(jí)A熱潮過(guò)去，規(guī)模迅速縮水，成交量大幅萎縮，難再受大規(guī)模資金青睞；等等。股災(zāi)發(fā)生后至今，以上證50為代表的大盤(pán)股取得了不錯(cuò)的收益，而以中小創(chuàng)為首的小盤(pán)股卻“跌跌不休”，這不得不讓人產(chǎn)生疑問(wèn)：股市的投資邏輯變了嗎？

本文將對(duì)這個(gè)問(wèn)題進(jìn)行詳細(xì)探討。通過(guò)對(duì)比股災(zāi)前后對(duì)股票收益率有影響的幾個(gè)基本面因子，如規(guī)模、價(jià)格、估值、換手率等的影響程度，來(lái)判斷股市基本投資邏輯的變化情況。研究股市投資邏輯的文獻(xiàn)很多，學(xué)者和證券從業(yè)人員對(duì)影響股市的因子進(jìn)行了大量研究，但是專門(mén)對(duì)股災(zāi)前后股市投資邏輯變化情況的研究很少。對(duì)比研究除了可以更清楚地發(fā)現(xiàn)股市的投資邏輯是否變化，也可以更清晰地看到各影響因子隨特定事件所發(fā)生影響的變化，從而為證券投資者提供更好的指導(dǎo)，這也是本文的創(chuàng)新之處。

二、文獻(xiàn)綜述

1.影響股票收益率的因子研究

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)公司規(guī)模、市盈率、市凈率、負(fù)債率、換手率等基本面因素進(jìn)行了深入研究。Banz（1981）通過(guò)對(duì)紐約股票交易所的研究發(fā)現(xiàn)，小規(guī)模組公司股票平均報(bào)酬率比大規(guī)模組公司平均報(bào)酬率高19.8%，小市值公司的股票報(bào)酬率顯著地高于大市值公司[1]。Fama和French（1992、1993）提出了著名的Fama-French三因素資產(chǎn)定價(jià)模型，提出除了風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)β之外，市場(chǎng)規(guī)模SIZE和賬面市值比BE/ME（即市凈率的倒數(shù)）都顯著解釋了股票回報(bào)變動(dòng)現(xiàn)象[2-3]。Datar等（1998）發(fā)現(xiàn)在控制了規(guī)模、賬面市值比以及β等因素后，股票收益與換手率具有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系[4]。Baker等（2006）選取納斯達(dá)克股票市場(chǎng)換手率、股息紅利、封閉式基金折價(jià)率、IPO上市首日收益和普通股發(fā)行量6項(xiàng)指標(biāo)構(gòu)建了投資者情緒綜合指標(biāo)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)投資者情緒對(duì)股票收益率影響很大[5]。在國(guó)內(nèi)，汪煒等（2002）考察了中國(guó)股市的“規(guī)模效應(yīng)”和“時(shí)間效應(yīng)”后發(fā)現(xiàn)，中國(guó)股票市場(chǎng)上的小公司“規(guī)模效應(yīng)”表現(xiàn)顯著[6]。蘇寶通等（2004）研究發(fā)現(xiàn)，公司規(guī)模、賬面市值比、現(xiàn)金紅利率和流通股比例對(duì)中國(guó)股票回報(bào)率有著顯著的影響，而資本結(jié)構(gòu)、股票價(jià)格、市盈率和前一年持股回報(bào)率對(duì)中國(guó)股票回報(bào)率影響不顯著[7]。劉輝等（2013）研究發(fā)現(xiàn)，中國(guó)A股市場(chǎng)存在著規(guī)模與價(jià)值效應(yīng)，股票收益與公司規(guī)模呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，而與公司賬面市值比呈顯著正相關(guān)關(guān)系[8]。張崢等（2006）研究了換手率與股票收益率的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)股票換手率高時(shí)表示投資者高估了股票的市場(chǎng)價(jià)格，而股票換手率低時(shí)則表示投資者低估了股票市場(chǎng)價(jià)格[9]。劉鋒等（2014）發(fā)現(xiàn)投資者關(guān)注度與當(dāng)期股票收益呈正向相關(guān)關(guān)系，而媒體關(guān)注度與當(dāng)期股票收益呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系[10]。周亮（2017）通過(guò)對(duì)中小板上市公司的研究發(fā)現(xiàn)，規(guī)模、股價(jià)、股東人數(shù)變動(dòng)、換手率及毛利率均對(duì)股票收益率有顯著影響[11]。

綜上可以看出，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)影響股票收益的相關(guān)因素進(jìn)行了大量研究，涉及的因子也相當(dāng)廣泛，不僅包括公司規(guī)模、市盈率、市凈率、負(fù)債率等常見(jiàn)的財(cái)務(wù)因子，也包括股權(quán)集中度、換手率、機(jī)構(gòu)投資者比例、投資者情緒、市場(chǎng)關(guān)注度、行業(yè)屬性等其他基本面要素，其中最被普遍接受的仍是規(guī)模因子和估值因子。但是目前學(xué)者主要研究的是股市的共性特征，對(duì)于特定時(shí)期的特定影響，或特定事件對(duì)共性特征的影響，研究較少。

2.對(duì)2015年股災(zāi)的研究

大部分學(xué)者對(duì)2015年股災(zāi)的研究，主要集中在其表現(xiàn)、成因以及對(duì)股災(zāi)前后股指期貨表現(xiàn)的比較。謝百三等（2015）分析了“股災(zāi)”發(fā)生時(shí)主要特點(diǎn)，如連續(xù)單日大幅度波動(dòng)、多次千股跌停、大面積上市公司停牌潮等，并發(fā)現(xiàn)其主要原因在于：M2與GDP比值過(guò)高，資金缺乏投資方向和不恰當(dāng)?shù)娜谫Y配資，導(dǎo)致A股股價(jià)自身高企；新股發(fā)行過(guò)快，加之高位去杠桿，引發(fā)斷崖式下跌[12]。王軍等（2016）結(jié)合向量誤差修正（VEC）模型實(shí)證分析了2015年我國(guó)股市大跌后采取的股指期貨限制性措施對(duì)期貨和現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系的影響，發(fā)現(xiàn)限制性措施在短期內(nèi)將期貨引導(dǎo)現(xiàn)貨價(jià)格的單向關(guān)系扭轉(zhuǎn)為雙向相互引導(dǎo)關(guān)系，顯著削弱了股指期貨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能[13]。耿慶峰等（2016）研究了股災(zāi)前后股指期貨和股指現(xiàn)貨的相關(guān)性后發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是股災(zāi)前還是股災(zāi)后，股指期貨變動(dòng)對(duì)股指現(xiàn)貨影響均顯著，股指期貨具備價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能[14]。吳劉杰等（2017）對(duì)我國(guó)股市“瘋?！迸c“股災(zāi)”期間期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)和動(dòng)態(tài)相關(guān)性進(jìn)行了實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)具有較高的動(dòng)態(tài)相關(guān)性,但具有顯著的動(dòng)態(tài)時(shí)變特征；股指期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)間存在著顯著的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，但在“瘋?！迸c“股災(zāi)”期兩個(gè)市場(chǎng)相互間的溢出效應(yīng)程度具有差異性[15]。王健俊等（2017）對(duì)2015年爆發(fā)的“股災(zāi)”進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，微觀層面投資者情緒顯著加大了股票收益及波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)并且存在風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償效應(yīng)；融資融券總體表現(xiàn)出的融資強(qiáng)杠桿及融券弱風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的特點(diǎn)存在著加大情緒對(duì)股價(jià)波動(dòng)的凈效應(yīng)；宏觀市場(chǎng)層面基于股價(jià)泡沫的VAR結(jié)果發(fā)現(xiàn)情緒與泡沫互為Granger原因，投資者情緒影響融資杠桿進(jìn)而對(duì)股價(jià)泡沫和融券杠桿產(chǎn)生影響，股價(jià)泡沫的變化又反過(guò)來(lái)影響了投資者的情緒[16]。

可以看出，雖然已經(jīng)有不少學(xué)者在研究2015年股災(zāi)的影響，但是主要集中在股災(zāi)本身，如成因、特征等，以及對(duì)股指期貨現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響，對(duì)于股災(zāi)前后股票收益率的影響因子是否發(fā)生變化，沒(méi)有文獻(xiàn)涉及，這也是本文所要研究的問(wèn)題。

三、研究設(shè)計(jì)

1.投資邏輯的變化時(shí)點(diǎn)

要研究股市投資邏輯是否發(fā)生變化，首先需要明確的是發(fā)生變化的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。由于股災(zāi)之后上漲最穩(wěn)定的是以上證50為代表的大盤(pán)股，而下跌更多的是以中小創(chuàng)為代表的小盤(pán)股。因此，本文通過(guò)對(duì)比上證50指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)，來(lái)發(fā)現(xiàn)投資邏輯變化的時(shí)間節(jié)點(diǎn)。

圖1顯示了2014年以來(lái)上證50指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的時(shí)序圖，圖2顯示了上證50指數(shù)與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的比值變化情況。從圖1可以看出，雖然創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的波動(dòng)幅度要略大于上證50，但是兩者自2014年以來(lái)基本同步，直到2016年9月，之后上證50維持上漲走勢(shì)，但是創(chuàng)業(yè)板指數(shù)卻下跌明顯，兩者的同步趨勢(shì)被打破。從圖2可以更清晰地看到，上證50與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的比值一直在0.9～1.1之間波動(dòng)，但是2016年9月開(kāi)始，比值開(kāi)始大幅上漲。

通過(guò)對(duì)圖1和圖2的分析可以看到，2016年9月開(kāi)始股市確實(shí)發(fā)生了一些變化。但是鑒于學(xué)界普遍認(rèn)為股災(zāi)發(fā)生的時(shí)間節(jié)點(diǎn)是2015年6月，為了更好地尋找投資邏輯突變的時(shí)間點(diǎn)，本文采用Chow檢驗(yàn)來(lái)對(duì)上證50與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的比值進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表1所示。從表1可以看到，在5%的顯著性水平下，自2015年6月至2016年8月兩個(gè)市場(chǎng)的比值關(guān)系均沒(méi)有發(fā)生突變，但是在2016年 9月確實(shí)存在結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，因此選擇2016年9月作為研究股市邏輯突變的時(shí)間點(diǎn)是合適的。但是是否構(gòu)成投資邏輯的變化，還需要通過(guò)后面的論證來(lái)詳細(xì)判斷。

圖1 2014年以來(lái)上證50和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)時(shí)序圖

圖2 上證50與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的比值變化情況

表1 上證50與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的比值的Chow檢驗(yàn)結(jié)果

2.變量選取

參考Fama等（1993）[3]、蘇寶通等（2004）[7]、張崢等（2006）[9]學(xué)者的研究，本文選擇價(jià)格、換手率、規(guī)模、市盈率和市凈率作為研究變量。其中價(jià)格、規(guī)模、市盈率和市凈率代表了原來(lái)市場(chǎng)的投資邏輯，即選擇低價(jià)、小市值及低估值的個(gè)股來(lái)進(jìn)行投資，換手率則代表投資者情緒的高低。換手率高，則證明投資者的參與程度較高，相應(yīng)的投資者情緒也就比較高漲；換手率低，則證明投資者的參與程度較低，投資者情緒也就比較低落。投資者情緒高低可能造成超買(mǎi)超賣，也可能造成反轉(zhuǎn)，這個(gè)需要在后續(xù)的研究中進(jìn)行論證。同時(shí)采用個(gè)股的對(duì)數(shù)收益率作為因變量來(lái)檢驗(yàn)各因子的影響。所有變量的詳細(xì)定義和說(shuō)明如表2所示。

3.模型設(shè)計(jì)

表2 變量的詳細(xì)定義及說(shuō)明

本文采用面板回歸模型來(lái)研究股災(zāi)前后各影響因子的表現(xiàn)。由于REV度量的是本期價(jià)格相對(duì)于上期價(jià)格的漲跌，即因此在考慮其他變量的影響時(shí)，需要對(duì)自變量采用滯后一期的數(shù)據(jù)。故模型具體形式如下：

其中，模型（1）表示對(duì)全樣本的檢驗(yàn)，考察所有的影響因子在所有時(shí)間內(nèi)對(duì)收益率的影響；模型（2）加入了兩個(gè)虛擬變量D1和D2，考察股災(zāi)前后規(guī)模因子和估值因子的變化情況。其中D1在2016年9月前取1，之后取0，考察的是股災(zāi)前的影響；D2在2016年9月前取0，之后取1，考察的是股災(zāi)后的影響。由于上證50和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)主要的區(qū)別在于規(guī)模和估值，價(jià)格和換手率之間的區(qū)別不大（實(shí)證中初步實(shí)驗(yàn)也證明了該結(jié)論），因此PRICE和TURN兩個(gè)變量不加入虛擬變量，只對(duì)SCALE、PE和PB的影響進(jìn)行了區(qū)別研究。如果β3和β5有顯著不同，則證明股災(zāi)前后規(guī)模因子的影響發(fā)生了變化；如果β4和β6、β5和β7有顯著不同，則證明股災(zāi)前后估值因子的影響發(fā)生了變化。

4.數(shù)據(jù)來(lái)源

圖1和圖2顯示上證50和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)間比值的轉(zhuǎn)折關(guān)系發(fā)生在2016年9月，但是考慮到股災(zāi)發(fā)生時(shí)間為2015年6月，因此為了數(shù)據(jù)量夠大以從中發(fā)現(xiàn)投資邏輯的蛛絲馬跡，同時(shí)也為了防止數(shù)據(jù)量過(guò)大導(dǎo)致計(jì)量的復(fù)雜性，因此選取2014年1月到2017年4月所有的A股上市公司的月度數(shù)據(jù)。在對(duì)樣本的選擇過(guò)程中，剔除2014年后上市、金融類、ST以及數(shù)據(jù)不全的上市公司，最后得到上市公司2346家，數(shù)據(jù)共93 840組。所有數(shù)據(jù)均來(lái)自同花順金融數(shù)據(jù)庫(kù)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

1.變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3顯示了價(jià)格、換手率、規(guī)模、PE以及PB的原始數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)情況?？梢钥闯觯瑑r(jià)格的均值為17.58，最大值達(dá)到380.15，最小值只有1.52；換手率的均值為 54.72%，最大值達(dá)到666.92%，最小值為0；規(guī)模的均值為95.69億，最大值達(dá)到7759.29億，最小值只有1.92億；PE的均值為289，最大值達(dá)到2 787 785，最小值達(dá)到-126 469，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到了20 898，差距較大；PB的均值為7.87，最大值達(dá)到14 469.86，最小值達(dá)到-2456.46，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到134.36。所有變量的JB統(tǒng)計(jì)量均很大，都不符合正態(tài)分布；變量的組間差異均較大，顯示個(gè)股的差異性很大。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

2.協(xié)整檢驗(yàn)

在對(duì)變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)前，首先需要對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，除PRICE是一階單整序列外，REV、TURN、SCALE、PE、PB均為平穩(wěn)序列，因此除了對(duì)價(jià)格序列進(jìn)行差分外，還可以通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)判斷序列之間的協(xié)整關(guān)系。表4顯示了6個(gè)變量之間的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果，可以看出，4個(gè)統(tǒng)計(jì)量都顯示變量之間存在著協(xié)整關(guān)系，因此可以通過(guò)回歸建立它們之間的協(xié)整模型。

3.面板回歸結(jié)果

常見(jiàn)的面板模型包括固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種。固定效應(yīng)指的是個(gè)體變化但不隨時(shí)間變化的一類變量方法，隨機(jī)效應(yīng)模型是經(jīng)典的線性模型的一種推廣，就是把原來(lái)（固定）的回歸系數(shù)看作是隨機(jī)變量。對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)的選擇方法通常是做Hausman檢驗(yàn)，即先估計(jì)一個(gè)隨機(jī)效應(yīng)，然后做檢驗(yàn)，如果接受零假設(shè)，則采用隨機(jī)效應(yīng)模型；如果拒絕零假設(shè)，則采用固定效應(yīng)。表5顯示了兩組模型的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，可以看到，兩組模型的P值均遠(yuǎn)大于0.05，因此兩組模型均應(yīng)建立隨機(jī)效應(yīng)模型。

表4 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表6顯示了面板數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果，其中模型（1）指的是全樣本的普通回歸模型，而模型（2）代表加入了虛擬變量的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，在模型（1）中所有的系數(shù)都顯著為負(fù)，說(shuō)明股價(jià)越低、換手率越低、規(guī)模越小、PE和PB越小的股票，收益率會(huì)越高。也就是說(shuō)目前市場(chǎng)上普遍流行的低價(jià)、低估值和小市值策略是合適的。換手率低代表情緒低，系數(shù)為負(fù)，說(shuō)明當(dāng)投資者情緒越低的時(shí)候，參與個(gè)股的投資者越少，越有可能走出大行情。從系數(shù)大小上來(lái)看，規(guī)模的系數(shù)最大，說(shuō)明市值是獲得收益的最重要因素，這也就說(shuō)明了為什么現(xiàn)在市場(chǎng)上普遍流行配置小市值的基金和專攻小市值的投資策略；價(jià)格的系數(shù)很小，只有-0.08，說(shuō)明雖然價(jià)格對(duì)投資策略的影響顯著，但是起到的作用不大，雖然低價(jià)股上漲空間相對(duì)于高價(jià)股來(lái)說(shuō)更大，但是目前A股市場(chǎng)投機(jī)氛圍較重，跟風(fēng)追逐高價(jià)股的情況并不少見(jiàn)，尤其是該個(gè)股有高送轉(zhuǎn)預(yù)期的時(shí)候更甚。

表5 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

表6 面板回歸結(jié)果

模型（2）的回歸結(jié)果則說(shuō)明A股市場(chǎng)上大的投資邏輯并沒(méi)有發(fā)生改變。加入了虛擬變量D1和D2后，所有變量的系數(shù)仍然顯著為負(fù)，從絕對(duì)值大小上來(lái)看，仍然依次是規(guī)模、市凈率、換手率、市盈率和價(jià)格。但是通過(guò)系數(shù)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于股災(zāi)前，規(guī)模的系數(shù)絕對(duì)值變小了，從8.84降低到了8.55；PE和PB的系數(shù)絕對(duì)值升高了，分別從1.07和2.88上升到1.19和3.78。因此可以看到，雖然整個(gè)市場(chǎng)大的投資邏輯沒(méi)有改變，仍然偏愛(ài)小市值、低估值的個(gè)股，但是估值在投資策略中的重要性越來(lái)越強(qiáng)，規(guī)模的重要性則有所降低。這也就能較好地解釋上證50與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)在股災(zāi)后發(fā)生的背離現(xiàn)象，因?yàn)樯献C50中的成分股均是低估值和大市值的個(gè)股，而創(chuàng)業(yè)板則以高估值和小市值的個(gè)股居多。

4.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證結(jié)果是否具有穩(wěn)健性，本文單獨(dú)選擇了上海證券市場(chǎng)的股票數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究。原因是上證市場(chǎng)沒(méi)有中小板和創(chuàng)業(yè)板，其公司規(guī)模相對(duì)來(lái)說(shuō)偏大，如果結(jié)果在該市場(chǎng)仍然顯著，則能證明之前的結(jié)論具有穩(wěn)健性。表7顯示了穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果，可以看到，股災(zāi)后規(guī)模的系數(shù)絕對(duì)值變小了；而PE和PB的系數(shù)絕對(duì)值變大了，雖然相對(duì)表5來(lái)說(shuō)變化幅度沒(méi)有那么大。與表5不同的是，價(jià)格因子在上證市場(chǎng)的影響較大，系數(shù)達(dá)到了-4.03，遠(yuǎn)大于表5的-0.08，可能的原因是上證市場(chǎng)不包含中小板和創(chuàng)業(yè)板，投機(jī)熱情沒(méi)有那么高，因此低價(jià)個(gè)股更容易走出好的行情?？傮w來(lái)說(shuō)，本文的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果是穩(wěn)健的。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

五、結(jié)論與展望

通過(guò)選取2014年1月到2017年4月A股上市公司的月度數(shù)據(jù)，采用面板回歸模型考察了股災(zāi)前后股票收益率的影響因子的表現(xiàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：相對(duì)于股災(zāi)前，規(guī)模因子的系數(shù)絕對(duì)值變小了，估值因子的系數(shù)絕對(duì)值升高了；雖然整個(gè)市場(chǎng)大的投資邏輯沒(méi)有改變，仍然偏愛(ài)小市值、低估值的個(gè)股，但是估值因子在投資策略中的重要性越來(lái)越強(qiáng)，規(guī)模因子的重要性則有所降低。結(jié)論較好地支持了上證50與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)在股災(zāi)后發(fā)生的背離現(xiàn)象。但是總體而言，小規(guī)模效應(yīng)、低估值效應(yīng)仍然在股市中顯著存在著；股價(jià)越低、換手率越低、規(guī)模越小、PE和PB越小的股票，越可能獲得超額收益率；只是相對(duì)于股災(zāi)前，股災(zāi)后在進(jìn)行投資組合配置時(shí)，對(duì)因子的配比開(kāi)始更多地向估值因子傾斜。

本文的研究結(jié)論對(duì)于進(jìn)一步研究股市的投資邏輯有一定的借鑒意義，對(duì)于證券投資實(shí)踐也有一定的指導(dǎo)意義，但是仍然存在著不足，接下來(lái)的研究中可以在以下幾方面進(jìn)行深化：第一，本文對(duì)投資邏輯前后變化時(shí)間節(jié)點(diǎn)的選取只是直觀地按照?qǐng)D形來(lái)判斷，可以更深一步研究股災(zāi)的機(jī)理，從而選取更讓人信服的突變節(jié)點(diǎn)來(lái)進(jìn)行更深入的研究；第二，可以將過(guò)程劃分得更細(xì)，如可以分為股災(zāi)前、股災(zāi)持續(xù)中、股災(zāi)后；第三，可以從投資者情緒等方面，進(jìn)一步探討股災(zāi)引起股市投資邏輯的變化成因。

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（責(zé)任編輯：盧艷茹；校對(duì)：李丹）

Whether the Investment Logic of Stock Market Has Changed by the Stock Disaster——Based on Panel Data in A Share Market

Zhou Liang
（Hunan University of Finance and Economics,Changsha 410205,China）

Based on the monthly data of all the A-share listed companies from January 2014 to April 2017,the panel regression model is used to investigate the performance of influence factor of the stock returns before and after the stock disaster.The results show that:the absolute value of the coefficient of scale factor becomes smaller than before the disaster and the absolute value of the coefficient of the valuation factor increases.Although the investment logic of the whole market does not change and still favors the small market value and underestimates the value of the stocks,the importance of the valuation factor in the investment strategy is becoming bigger than before,the importance of scale factor is reduced.This will be able to better explain the devaluation between theSSE 50 Index and Growth Enterprises Index occurred after the phenomenon.

stock disaster;scale factor;valuation factor

F832.5

A

2096-2517（2017）04－0038－08

2017-07-10

湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院青年教師科研基金項(xiàng)目（Q201408）

周亮，男，湖南邵陽(yáng)人，湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)編輯，研究方向?yàn)楹暧^經(jīng)濟(jì)、金融工程。