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融資融券對創(chuàng)業(yè)板定價(jià)效率影響的實(shí)證研究*

2018-08-01 11:49陳湘滿黃立矯
關(guān)鍵詞:反應(yīng)速度熊市融券

陳湘滿,黃立矯

(湘潭大學(xué) 商學(xué)院,湖南 湘潭 411105)

融資融券作為一項(xiàng)成熟市場中重要的交易制度,在引入之初就受到了多方關(guān)注。融資融券已經(jīng)成為中國證券市場的重要組成部分,但是融資融券對于我國證券市場股票定價(jià)效率的影響,學(xué)界仍見仁見智。與主板市場相比,在創(chuàng)業(yè)板上市的股票股價(jià)畸高、風(fēng)險(xiǎn)較大。因此,研究創(chuàng)業(yè)板在開放融資融券后對股票定價(jià)效率的影響,具有重要意義。

一、研究設(shè)計(jì)

本文從融資融券對定價(jià)效率和股票信息反應(yīng)速度的影響兩個(gè)方面來進(jìn)行研究。

(一)研究假設(shè)

假設(shè)1:實(shí)施融資融券業(yè)務(wù)后,股票的超額收益將下降;非融資融券標(biāo)的將會(huì)比融資融券標(biāo)的的股票具有更高的超額收益。

假設(shè)2:無論融資融券業(yè)務(wù)是否實(shí)施,股票超額收益總與投資者異質(zhì)信念正相關(guān),異質(zhì)信念越大,在解除實(shí)施賣空約束后,股價(jià)下降得越多。

假設(shè)3:實(shí)施融資融券業(yè)務(wù)后,融資融券標(biāo)的將會(huì)比非融資融券標(biāo)的的股票信息調(diào)整的速度要快。

假設(shè)4:實(shí)施融資融券業(yè)務(wù)后,股票對于利空消息的調(diào)整速度應(yīng)當(dāng)快于對利好消息的調(diào)整速度。

(二)模型構(gòu)建

首先對融資融券標(biāo)的股票與非融資融券標(biāo)的超額收益進(jìn)行比較,構(gòu)建模型:CARi,t=ɑ+β1*SSIi,t+γiControlsi,t+εi,t

(1)

其中CARi,t代表i股票t時(shí)間的超額收益,SSI為虛擬變量,如果t時(shí)間i股票為融資融券標(biāo)的取值為1,否則取值為0,Controlsi,t表示i股票t時(shí)間的全部控制變量,εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。如果SSI與CAR呈顯著的負(fù)相關(guān)性,則假設(shè)1成立。

其次,考察投資者異質(zhì)信念與股票超額收益的影響,模型如下:

CARi,t=ɑ+β1*SSIi,t+β2*OTi,t+γiControlsi,t+εi,t

(2)

再分別引入SSI與OT的交互項(xiàng)MT*OTi,t進(jìn)一步考察融資融券與異質(zhì)信念對于股價(jià)超額收益的影響,模型如下:

CARi,t=ɑ+β1*SSIi,t+β2*OTi,t+β3*SSI*OTi,t+γi*Controlsi,t+εi,t

(3)

如果OT的系數(shù)顯著為正,且SSI*OT的系數(shù)顯著為負(fù),則假設(shè)2得到了驗(yàn)證。

為了檢驗(yàn)融資融券對創(chuàng)業(yè)板信息反應(yīng)速度的影響,先單純考慮創(chuàng)業(yè)板實(shí)施融資融券前后創(chuàng)業(yè)板信息調(diào)整速率的變化,有模型:

D1i,t=ɑ+β1*SSIi,t+γiControlsi,t+εi,t

(4)

D2i,t=ɑ+β1*SSIi,t+γiControlsi,t+εi,t

(5)

如果SSI分別與D1i,t與D2i,t呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,則假設(shè)3得到了證明。

最后分析融資融券制度在利好/利空消息下對股票定價(jià)效率的影響,模型如下:

(6)

(7)

(三)樣本選取及來源

本文選取2012年9月31日前上市包含57只融資融券標(biāo)的的353只創(chuàng)業(yè)板股票作為樣本股票,剔除股票當(dāng)月停牌及月內(nèi)交易日期不足5天的月度數(shù)據(jù),剔除股票月內(nèi)調(diào)入調(diào)出融資融券業(yè)務(wù)的月度數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫以及萬德數(shù)據(jù)庫。

(四)指標(biāo)選取及描述性統(tǒng)計(jì)

1.指標(biāo)選取

(1)超額收益率(CAR),采用CAR為股價(jià)估值的代理變量,公式如下:

(8)

其中,ARi,t表示i股t日的超額收益,Ri,t是i股t日實(shí)際收益,Rm,t是市場t日的實(shí)際收益。ARi,t=Ri,t-ɑi-βRm,t,兩者均采用對數(shù)收益率(ln(Pi,t/Pi,t-1))的方式進(jìn)行計(jì)算。ɑi與β系數(shù)估計(jì)是一段基期內(nèi)個(gè)股與市場收益的回歸估計(jì)。

(2)超額換手率(OT),參考Garfinkel(2006)超額換手率(OT)[1]85-112,計(jì)算公式為:

OTi,t=[(VOLi,t/Shsi,t)-(VOLt/Shst)]-(1/N)

(9)

其中(VOLi,t/Shsi,t)代表i股t天的換手率, (VOLt/Shst)表示市場的換手率。用(VOLt/Shst)代表來自市場的流動(dòng)性影響。

(3)信息反應(yīng)速度(D1,D2及ρ-,ρ+),采用Hou和Moskowitz(2005)提出的價(jià)格調(diào)整滯后指標(biāo)來單純衡量股票信息反應(yīng)速度的變化情況[2] 981-1020。具體公式如下:

基本市場模型:Ri,t=ɑi+βiRm,t+εi,t

(10)

(11)

(12)

由于R2不能體現(xiàn)滯后期數(shù)的大小,也沒考慮到系數(shù)的顯著性,因此引入另一個(gè)指標(biāo):

(13)

系數(shù)越大反映市場對于個(gè)股影響程度越高,當(dāng)abs(βi)越小時(shí),D2越接近1,abs(βi)越大時(shí),D2越接近0,因此D2越小,反映股票定價(jià)效率越高。

Bris(2007)認(rèn)為,存在賣空約束的前提下,股市中利空信息往往被掩蓋,賣空約束個(gè)股對行情下行的趨勢反應(yīng)遲緩[3] 1029-1079。為了區(qū)分不同行情下融資融券對股票定價(jià)效率的影響,引入ρ-、ρ+來判定不同行情下股票信息反應(yīng)速率的大小,公式如下:

(14)

(15)

2.控制變量選取

選取股票市值ln(cap)、賬面市值比B/M、市盈率TTM、換手率TT作為控制變量。

3.描述性統(tǒng)計(jì)

表1 融資融券對股票超額收益影響的相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

超額收益CAR的均值為0.228 3,反映了我國創(chuàng)業(yè)板市場股價(jià)的總體超額收益為正,仍存在市場高估的情況。在衡量股票信息反應(yīng)速度的兩組變量中,D1和D2及ρ+和ρ-組內(nèi)均值和方差較為相近,同時(shí),D1和D2的波動(dòng)性大于ρ+和ρ-,分別達(dá)到了0.370 5和0.349 4。此外,ρ+均值為0.251 2,ρ-均值為0.248 8,因此從描述性統(tǒng)計(jì)上來看利空消息下股票信息的反應(yīng)速度要快于利好消息下股票的信息反應(yīng)速度。

二、實(shí)證研究

(一)融資融券與創(chuàng)業(yè)板股票超額收益的實(shí)證研究

表2 融資融券對股票超額收益的影響分析

融資融券與非融資融券股票同期比較,CAR總是與SSI呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,在不加入控制變量的情況下系數(shù)為-0.038 4。在加入控制變量后,SSI的解釋力有所增加,提高至-0.059 5。ln(cap)系數(shù)為0.219 7,表明ln(cap)與超額收益呈正相關(guān)關(guān)系,B/M與CAR就呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,但影響較小,僅有-0.006 1。TTM與CAR關(guān)系不顯著。從融資融券對超額收益率的回歸結(jié)果來看,可以發(fā)現(xiàn)融資融券后CAR顯著下降,這意味著創(chuàng)業(yè)板股票估值有了顯著下降,股票定價(jià)效率有所提高,因此驗(yàn)證了假設(shè)1。B/M及TTM對于股票超額收益的影響相當(dāng)有限,甚至不顯著,這意味著企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況對于我國創(chuàng)業(yè)板市場股價(jià)的影響較小。

在加入異質(zhì)信念的代理變量超額換手率以后,OT與CAR顯著正相關(guān),SSI*OT與CAR系數(shù)值為0.001 9,呈微弱的正相關(guān)。因此,假設(shè)2我們僅僅驗(yàn)證了其中一個(gè)部分,異質(zhì)信念確實(shí)與股票估值有相關(guān)性,且投資者分歧越大,股票高估的程度越高。創(chuàng)業(yè)板股票高估是否是融資融券和異質(zhì)信念共同作用的結(jié)果,沒有發(fā)現(xiàn)明顯關(guān)系。

(二)融資融券與創(chuàng)業(yè)板股票信息反應(yīng)速度的實(shí)證研究

表3 融資融券對股票信息反應(yīng)速度的影響分析

無論是D1還是D2總與SSI呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,且在加入控制變量以后,SSI解釋力有了明顯增加。在模型(1)中SSI系數(shù)由原來的-0.048 2提升到了-0.103 4,模型(2)中SSI的系數(shù)由原來的-0.034 2提升到了-0.076 4,且均在1%水平下顯著。控制變量方面,ln(cap)與B/M均與D1呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,分別為-0.022 3及-0.052 0。TTM和換手率TT與D1為正相關(guān)關(guān)系,系數(shù)分別為0.002 7和0.025 4。D2與控制變量的關(guān)系和D1與控制變量的關(guān)系一致,只不過系數(shù)大小略有不同。當(dāng)D2作為被解釋變量時(shí),ln(cap)、B/M、TTM以及TT的系數(shù)估計(jì)分別為-0.023 1、-0.042 1、0.002 4和0.016 6。除ln(cap)以外,其他控制變量系數(shù)估計(jì)值的絕對值水平均略小于采用D1衡量信息反應(yīng)速度的情況。

從融資融券對信息滯后調(diào)整指標(biāo)的面板回歸結(jié)果中,我們可以看到融資融券業(yè)務(wù)開展后,股票信息的反應(yīng)速度有所加快,因此股票的定價(jià)效率確實(shí)有所提高,從而驗(yàn)證了假設(shè)3。ln(cap)均與D1和D2呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,這與眾多國內(nèi)外文獻(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)有所不同,在傳統(tǒng)觀點(diǎn)中,公司市值應(yīng)當(dāng)與信息反應(yīng)速度呈正向關(guān)系,規(guī)模較大的公司往往對指數(shù)會(huì)產(chǎn)生較大影響。之所以與傳統(tǒng)觀點(diǎn)相反,是因?yàn)橹袊鴦?chuàng)業(yè)板市場中股票整體市值偏小,其中相對較大規(guī)模市值的股票更加容易獲得投資基金的青睞,信息反應(yīng)速度也相應(yīng)提高。B/M均為負(fù),TT系數(shù)均為正,與預(yù)計(jì)相一致。此外,TTM的系數(shù)估計(jì)值與其他變量相比明顯偏小,市盈率對于定價(jià)效率的影響不太明顯。

其次,分析市場反應(yīng)不同信息下實(shí)施融資融券對股票信息反應(yīng)速度的影響。其面板回歸結(jié)果如表4。

ρ+與SSI的關(guān)系并不顯著,而ρ-與SSI呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,并且在加入控制變量以后解釋力提升明顯,系數(shù)估計(jì)由原來的-0.001 9提升到了-0.034 9,顯著性水平由原來的10%提高到了1%。控制變量方面,ρ+與TTM和TT的關(guān)系均不顯著,ln(cap)和B/M與ρ+呈正相關(guān)關(guān)系。其中,ln(cap)系數(shù)為0.015 6,在1%的水平下顯著。B/M系數(shù)為0.019 8,在10%的水平下顯著;ρ-與ln(cap)和B/M關(guān)系均不顯著,TTM和TT與ρ-呈正相關(guān)關(guān)系。其中,TTM系數(shù)為0.001 5,在10%水平下顯著,換手率系數(shù)為0.008 9,在1%的水平下顯著。

表4 融資融券對利好/利空消息下信息反應(yīng)速度的影響分析

從考慮了利好與利空消息的影響面板回歸模型中可以發(fā)現(xiàn),利好情形下,融資融券對于股票定價(jià)效率的提升并不明顯,而利空消息下融資融券顯著地提升了股票的定價(jià)效率。因此,我們驗(yàn)證了假設(shè)4。存在賣空約束前提下,當(dāng)遇到利空消息時(shí),投資者缺乏交易工具,只能離場觀望,隱藏了市場的利空消息。融資融券制度實(shí)施以后,市場遭遇利空消息,投資者可以采用融券賣空的方式參與交易,及時(shí)地將利空消息傳遞到個(gè)股之中,提高了利空消息下股票的信息反應(yīng)速度。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn):牛熊市下融資融券對股票定價(jià)效率的影響

我國股市受政策性影響因素明顯,不同時(shí)段下行情表現(xiàn)差異較大,這在一定程度上會(huì)影響股票的定價(jià)效率,因此上述結(jié)論不能排除市場整體定價(jià)效率變化的內(nèi)生性影響。為了排除這種影響,將研究區(qū)間劃分為牛市和熊市兩個(gè)階段,對融資融券對定價(jià)效率的影響作進(jìn)一步的穩(wěn)健性分析。參照Pagan和Sossounov(2003)非參數(shù)法劃分牛熊市[4]100-112,以窗口期內(nèi)最低指數(shù)最低點(diǎn)為波谷,窗口期指數(shù)最高點(diǎn)為波峰,窗口的長度為5個(gè)月,波谷到波峰的區(qū)間劃分為牛市,波峰到波谷的區(qū)間為熊市。窗口期之所以選擇5個(gè)月,是因?yàn)槊绹鴮W(xué)者通常認(rèn)為一個(gè)商業(yè)經(jīng)濟(jì)單向周期不應(yīng)當(dāng)?shù)陀?個(gè)月,低于5個(gè)月的窗口是無意義的,同時(shí),如果窗口的長度設(shè)定太長,一方面有可能會(huì)漏掉一些重要的短期波動(dòng),另一方面我國融資融券的發(fā)展時(shí)間較短,客觀上沒有足夠多的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。因此,我們把2013年10月31日至2014年4月30日、2015年6月30至2016年2月29日劃分為熊市,2014年5月30至2015年5月29日劃分為牛市。

在劃分牛熊市以后,除了牛市中D2的SSI系數(shù)不顯著以外,其他結(jié)果均驗(yàn)證了前文的結(jié)論。同時(shí),牛市與熊市中的CAR與SSI系數(shù)分別為-0.078 5和-0.065 2;D1作為被解釋變量時(shí),牛市和熊市中的SSI系數(shù)分別為-0.086 2和-0.076 6;利空消息下,ρ-與SSI的系數(shù)在牛市與熊市中分別為-0.066 7和-0.023 8,這表明牛市中融資融券對股票超額收益的影響要大于在熊市中的影響。

排除可能是在牛市中股票高估的程度要比熊市中更高的結(jié)果??刂谱兞糠矫?,由于觀察樣本的減少,對控制變量的顯著程度有一定影響,這點(diǎn)在熊市不考慮異質(zhì)信念的條件下的回歸結(jié)果特別明顯。三個(gè)控制變量均不顯著。

綜上所述,我國創(chuàng)業(yè)板在實(shí)施融資融券以后,股票高估的程度有所下降,信息反應(yīng)速度有所提高,因此股票定價(jià)效率有所提高,在實(shí)施融資融券后,牛市中股票效率的提升相對熊市而言更加明顯。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果

三、結(jié)論及政策建議

(一)研究結(jié)論

從融資融券業(yè)務(wù)對股票估值和股票信息反應(yīng)速度的影響兩個(gè)角度研究融資融券業(yè)務(wù)對于創(chuàng)業(yè)板股票定價(jià)效率的影響,主要結(jié)論如下:(1)融資融券降低了創(chuàng)業(yè)板股票的超額收益。(2)融資融券業(yè)務(wù)提高了創(chuàng)業(yè)板股票對于信息的反應(yīng)速度。(3)牛熊市下融資融券業(yè)務(wù)均能提高股票定價(jià)效率,其中牛市的提升更為明顯。

(二)政策建議

(1)擴(kuò)大融資融券標(biāo)的范圍和建立發(fā)達(dá)的轉(zhuǎn)融通機(jī)制。適當(dāng)擴(kuò)大融資融券標(biāo)的的范圍,使得所有的股票都能從中獲益。同時(shí),建立發(fā)達(dá)的轉(zhuǎn)融通機(jī)制可以大大拓寬券商出借資金和融券標(biāo)的的來源,更好地滿足投資者對于股票需求的周期性波動(dòng);轉(zhuǎn)融通機(jī)制的發(fā)展也為券商和銀行提供了額外的獲利渠道,提高了券商和銀行推動(dòng)融資融券業(yè)務(wù)的發(fā)展積極性。(2)對融資融券標(biāo)的實(shí)行區(qū)別監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)和建立聯(lián)合有效的監(jiān)管機(jī)制。強(qiáng)調(diào)協(xié)同監(jiān)管,確保監(jiān)管者之間信息暢通。(3)明確保證金的法律界定。保證金制度是融資融券政策風(fēng)險(xiǎn)控制的核心,在目前我國分業(yè)經(jīng)營的前提下,我國保證金制度的配套法律仍存在一定爭議。政府應(yīng)當(dāng)為券商從法律上定義一個(gè)合適的身份,保障保證金制度能夠?qū)崿F(xiàn)各方最大權(quán)益,促進(jìn)融資融券業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)控制水平的提高。

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