張曼昀

摘?要：為研究政策因素對股市的影響，文章選取滬深300指數(shù)和申萬房地產(chǎn)指數(shù)每日收盤價(jià)進(jìn)行實(shí)證研究。總體采取事件分析法，定義3月16日為事件日，取前后各18個交易日為事件窗口。運(yùn)用市場模型，估計(jì)正常收益率，以此計(jì)算事件窗口期超額收益率及累計(jì)超額收益率。經(jīng)顯著性檢驗(yàn)，政策因素導(dǎo)致申萬房地產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生顯著正向累計(jì)超額收益率，即政策因素會對股市收益產(chǎn)生顯著影響，且其影響僅短期存在。股市是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的晴雨表，政策因素對股市影響程度及持續(xù)時間的研究，對保證實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展具有十分重要的意義。

關(guān)鍵詞：政策因素；資本市場；房地產(chǎn)業(yè)；超額收益率；短期影響

中圖分類號：F832.51文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1005-6432（2024）02-0037-04

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.02.010

1?引言

股票市場的波動，一般是指體現(xiàn)市場總體特征的股票指數(shù)收益率的波動（杜焱，2009）。我國資本市場始建于20世紀(jì)90年代，在不到40年的時間里股票市場經(jīng)歷了多次劇烈波動。從造成我國股市大幅波動的影響因素來看，政策因素?zé)o疑是其中最主要的誘因之一（鐘立新等，2020）。國家政策指引著我國股市的發(fā)展，在政策發(fā)布上，國務(wù)院、國資委、證監(jiān)會等主要國家機(jī)構(gòu)頒布的政策都直接或間接地對股市產(chǎn)生重要影響。股市是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的晴雨表，政策因素對股市影響程度及持續(xù)時間的研究，對保證實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展具有十分重要的意義。

文章嘗試基于房地產(chǎn)業(yè)，運(yùn)用事件分析法研究政策因素對股票市場的影響程度及其影響時間。首先，定義事件日和事件窗口期并收集數(shù)據(jù)選取相關(guān)變量；其次，運(yùn)用市場模型，估計(jì)事件窗口期的正常收益率；再次，計(jì)算超額收益率和累計(jì)超額收益率；最后，進(jìn)行累計(jì)超額收益率的顯著性檢驗(yàn)，以此反映股票市場的波動，即政策因素對股市的影響程度，并繪制超額收益率及累計(jì)超額收益率隨時間變化的折線圖，從而判斷政策因素對股市影響的時間長度。超額收益率，即超過正常收益率的部分。累計(jì)超額收益率，即一定時間內(nèi)日超額收益率的總和。

已有較多文獻(xiàn)對政策因素對股市的影響進(jìn)行了研究。從實(shí)證方法來看，嚴(yán)武和肖民贊（2005）利用?ARCH?類模型對我國股市的收益波動進(jìn)行實(shí)證分析，?并試圖從研究政策因素對我國股市收益波動影響的角度給出進(jìn)一步的解釋；杜焱（2009）利用標(biāo)準(zhǔn)差法定量分析政策因素是否與中國股市波動顯著相關(guān)，并考察影響程度；賈德奎和李瑞海（2018）建立政策風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)以測度中國股市中與監(jiān)管政策相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn)或不確定性，并在此基礎(chǔ)上分析政策風(fēng)險(xiǎn)對股市波動性的可能影響等。從研究視角來看，胡金焱（2002）從宏觀角度研究“政策市”的特點(diǎn)及其形成機(jī)制；余明桂、夏新平和汪宜霞（2003）具體到貨幣政策，研究其對股市的影響并進(jìn)行實(shí)證研究；楊曉蘭、王偉超和高媚（2020）在研究我國股市是否存在政策效應(yīng)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探究社會互動對我國股市政策效應(yīng)的影響；鄒昆侖（2020）綜合考慮財(cái)政政策和貨幣政策對股票市場的影響；鐘立新、姚前和王聰聰（2020）從宏觀視角考察股票市場政策和宏觀經(jīng)濟(jì)政策對股市波動的綜合影響。綜合前人對政策因素對股市影響的研究發(fā)現(xiàn)，極少學(xué)者針對具體某一政策，運(yùn)用事件分析法定量分析政策因素對相關(guān)行業(yè)股市的影響程度及其持續(xù)的時間。

文章可能的貢獻(xiàn)主要有以下三方面：一是通過事件分析法進(jìn)行了實(shí)證研究，為“政策因素對股市影響”這一永恒的研究課題提供了寶貴的定量分析參考資料；二是為“政策因素可以一定程度干預(yù)股市收益”提供了理論基礎(chǔ)；三是有助于進(jìn)一步證實(shí)政策因素對股市的影響首先來自投資者的預(yù)期變化，政策因素導(dǎo)致的實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展無法迅速反映到股票市場。

接下來，文章將首先提出兩點(diǎn)假設(shè)，確定文章研究的理論基礎(chǔ)，即事件研究法，接著給出相關(guān)研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說明，在實(shí)證分析中，將從數(shù)據(jù)的初步處理、累計(jì)超額收益率顯著性檢驗(yàn)、圖像分析三個板塊展開，最后給出重要的結(jié)論及建議。

2?假設(shè)與核心分析方法

2.1?實(shí)證假說

基于已有文獻(xiàn)，提出如下假說：

假設(shè)一：政策因素會影響申萬房地產(chǎn)指數(shù)收益。

假設(shè)二：政策因素對申萬房地產(chǎn)指數(shù)收益的影響是短期的。

2.2?核心分析方法

事件分析法（event?study）由Ball和Brown以及Fama等人開創(chuàng)，廣泛應(yīng)用于金融研究領(lǐng)域。段瑞強(qiáng)（2004年）認(rèn)為，金融市場的資產(chǎn)價(jià)格會受各種消息、政策等影響，“事件研究”即利用某事件發(fā)生前后的金融數(shù)據(jù)，采用特定技術(shù)測量，對該事件產(chǎn)生的影響進(jìn)行量化分析的方法。文章選用事件分析法定量研究政策因素對申萬房地產(chǎn)收益的影響。

3?研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說明

一般而言，?事件研究包括六大步驟，?即定義事件及事件研究窗口、研究樣本選取、估計(jì)正常收益率、計(jì)算超額收益率、超額收益率顯著性檢驗(yàn)、實(shí)證結(jié)果與解釋（白仲光和藍(lán)翔，?2003）?。文章該部分主要進(jìn)行前五個步驟的論述。

3.1?定義事件及事件研究窗口

2022年3月16日六部門針對房地產(chǎn)業(yè)發(fā)表支持性政策方向。為定量研究政策因素對申萬房地產(chǎn)收益率的影響，文章將2022年3月16日定為事件日，記作T=0時刻。將事件前后18個交易日定義為事件窗口，分別記作T=-18，-17，…，-2，-1和T=1，2，…，17，18。為估計(jì)正常收益率，即若未受政策因素影響會產(chǎn)生的收益率，將估計(jì)窗口設(shè)定為131天。

3.2?研究樣本選取

選取滬深300指數(shù)和申萬房地產(chǎn)指數(shù)2021年8月1日至2022年4月13日每日收盤價(jià)，除去節(jié)假日休市，共獲得336個數(shù)據(jù)。將2022年2月18日至2022年4月13日（除去事件日）定義為事件窗口，將2021年8月1日至2022年2月17日定義為估計(jì)窗口。文章數(shù)據(jù)均來自Choice金融終端。

3.3?估計(jì)正常收益率

首先采用簡單收益率法，計(jì)算所選數(shù)據(jù)的日收益率，公式如下：

Rit=（Pit－Pi（t－1）Pi（t－1））×100%

文章選用市場模型用于計(jì)算正常收益率，即：

Rit=i+βiRmt+εit

其中，αi、βi為回歸系數(shù)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。用估計(jì)窗口滬深300指數(shù)日收益率對申萬房地產(chǎn)指數(shù)日收益率進(jìn)行回歸，求得事件窗口正常收益率：

E（Rit）=0.000938178+0.641231133Rmt

3.4?計(jì)算超額收益率

事件分析法中將超額收益率定義為實(shí)際收益率與正常收益率之差（段又源，2020），即ARit=Rit-E（Rit）。通過事件窗口和事件日申萬房地產(chǎn)指數(shù)日收益率計(jì)算出對應(yīng)的超額收益率，進(jìn)而計(jì)算事件窗口（含事件日）累計(jì)超額收益率，公式如下：

CARit=∑nT=－18ARit

3.5?顯著性檢驗(yàn)

對累計(jì)超額收益率進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，并作出如下假設(shè)：

H0：CARit=0，則政策因素不會對申萬房地產(chǎn)收益產(chǎn)生影響；

H1：CARit≠0，則政策因素會對申萬房地產(chǎn)收益帶來影響。

4?實(shí)證分析

基于上文的研究設(shè)計(jì)，本部分將代入數(shù)據(jù)進(jìn)行具體處理分析。首先得出事件窗口期的必要數(shù)據(jù)，其次對累計(jì)超額收益率進(jìn)行顯著性分析，最后根據(jù)ARit與CARit變化曲線進(jìn)一步得出實(shí)證結(jié)論。

4.1?數(shù)據(jù)初步處理

文章首先通過市場模型估計(jì)正常收益率，進(jìn)而求得超額收益率與累計(jì)超額收益率。事件窗口期E（Rit）、ARit、CARit如表1所示。

4.2?顯著性分析

文章接著計(jì)算出事件窗口期累計(jì)超額波動率，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。如表2所示，事件窗口內(nèi)，最終累計(jì)超額收益率CARi為10.85%，標(biāo)準(zhǔn)差sd為0.0212，P值小于0.01，故在置信度99%下超額收益率顯著。拒絕原假設(shè)，則政策因素會對申萬房地產(chǎn)收益產(chǎn)生顯著的正向影響，同時說明政策因素對股市波動有顯著影響。

4.3?圖形分析

文章最后分析ARi與CARi隨時間的變化，根據(jù)計(jì)算得出的事件窗口超額收益率及累計(jì)超額收益率，繪出如圖1所示。超額收益率波動劇烈，呈現(xiàn)出正負(fù)交替現(xiàn)象，T＜0時，出現(xiàn)正值頻次低于負(fù)值頻次，而T＞0時，出現(xiàn)正值頻次明顯更多。累計(jì)超額收益率曲線大致呈現(xiàn)V型，T＜-1時，累計(jì)超額收益率曲線大致位于零值以上，但均不大于5%，在T=-1時達(dá)到最低點(diǎn)。從T=1開始，累計(jì)超額收益率開始上揚(yáng)，其中T=2時增長幅度最大，T=13時，累計(jì)超額收益率達(dá)到最大值，之后，累計(jì)超額收益率曲線整體呈下降趨勢并趨于平緩。從整體來看在[-18，18]的事件窗口內(nèi)，房地產(chǎn)業(yè)累計(jì)超額收益率最大為17.39%，僅少數(shù)天數(shù)為負(fù)值，且在1%水平上顯著?？梢?，2022年3月16日六部委同時發(fā)表房地產(chǎn)支持性政策對房地產(chǎn)業(yè)市場收益產(chǎn)生了顯著的正向影響。ARit與CARit變化曲線見圖1。

5?結(jié)論

5.1?主要結(jié)論

文章在已有研究基礎(chǔ)上，致力于研究具體某宏觀經(jīng)濟(jì)政策對行業(yè)股票市場的影響。2022年3月16日，六部門集中發(fā)表房地產(chǎn)支持性政策。采用事件分析法，定義2020年3月16日為事件日，取前后各18天為事件窗口，并設(shè)置131天估計(jì)窗口，獲取申萬房地產(chǎn)指數(shù)和滬深300指數(shù)估計(jì)事件窗口期超額收益率和累計(jì)超額收益率。文章主要結(jié)論如下。

5.1.1?政策因素對股票市場收益有顯著影響

如此密集的高層表態(tài)，進(jìn)一步夯實(shí)了對房地產(chǎn)的支持，堅(jiān)持房地產(chǎn)業(yè)是支柱產(chǎn)業(yè)不動搖?？梢灶A(yù)計(jì)，政府會有更多支持和扶持政策出臺，為房地產(chǎn)業(yè)注入新活力。接下來，各地“一城一策”“分區(qū)施策”的相關(guān)政策也會陸續(xù)落地。六部門密集發(fā)聲，投資者因此產(chǎn)生房地產(chǎn)業(yè)利好預(yù)期，良好的心理預(yù)期下，投資者更愿意投資于房地產(chǎn)業(yè)，以此拉動申萬房地產(chǎn)指數(shù)上漲，產(chǎn)生正向超額收益率。

5.1.2?政策因素僅在短期內(nèi)影響股票市場收益

房地產(chǎn)業(yè)累計(jì)超額收益率在事件發(fā)生之后的第13個交易日便達(dá)到峰值，此后一直呈下降趨勢并趨于平緩，這表明市場對房地產(chǎn)業(yè)的炒作情緒迅速降溫。政策的初步提出到落地實(shí)施有一定時間間隔，股市收益主要受預(yù)期影響，所以政策因素對房地產(chǎn)行業(yè)收益帶來的影響僅是短期的。

5.2?研究啟示

文章的主要結(jié)論表明，政策因素會影響投資者的情緒，根據(jù)政策性質(zhì)產(chǎn)生不同的市場預(yù)期，投資者的投資選擇相繼發(fā)生變化，進(jìn)而對股票市場的收益產(chǎn)生顯著影響。

于政府而言，出臺政策有利于促進(jìn)相關(guān)行業(yè)積極發(fā)展，同時也能為股市走向提供預(yù)期性指導(dǎo)；于投資者而言，政策因素會引導(dǎo)其投資方向，能抓住市場機(jī)遇，避免一些非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此政策因素對實(shí)體經(jīng)濟(jì)或股票市場都有一定程度影響。

政策因素對股市的影響是學(xué)者長期以來樂于研究的課題，基于文章的研究，未來可以從具體政策對具體行業(yè)逐漸擴(kuò)散至具體政策對所有相關(guān)行業(yè)，最后綜合考慮對整個股票市場的影響。此研究展望，有利于在政策出臺之前進(jìn)行前期預(yù)測，適當(dāng)調(diào)整、布局，使政策最大化適應(yīng)中國市場，最大化帶來正向影響。

參考文獻(xiàn)：

[1]白仲光，藍(lán)翔.金融事件研究的理論方法與步驟[J].經(jīng)濟(jì)導(dǎo)刊，2003（12）?：34-37.

[2]段瑞強(qiáng).金融市場的事件研究方法[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2004（2）：44.

[3]杜焱.政策因素對中國股市波動影響的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊，2009（1）：88-90.

[4]段又源.新冠肺炎疫情對我國股市的影響：基于醫(yī)藥行業(yè)的實(shí)證分析[J].中國商論，2020（18）：28-30.

[5]胡金焱.中國股票市場“政策市”的實(shí)證考察與評析[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2002（9）：19-22.

[6]賈德奎，李瑞海.政策風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)與中國股市波動[J].金融論壇，2018，23（5）：66-80.

[7]余明桂，夏新平，汪宜霞.我國股票市場與貨幣政策互動關(guān)系的實(shí)證分析[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2003（9）：22-25.

[8]嚴(yán)武，肖民贊.我國股市收益波動特征及政策因素影響分析[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2005（12）：29-33.

[9]楊曉蘭，王偉超，高媚.股市政策對股票市場的影響：基于投資者社會互動的視角[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2020，23（1）：15-32.

[10]鄒昆侖.中國財(cái)政政策和貨幣政策的股市效應(yīng)研究：基于SVAR模型的分析[J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2020（12）：29-37.

[11]鐘立新，姚前，王聰聰.政策因素會長期影響股市波動嗎？——基于GARCH-MIDAS模型的分析[J].財(cái)經(jīng)論叢，2020（6）：51-62.