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    中國(guó)證券市場(chǎng)波動(dòng)信息效應(yīng)實(shí)證檢驗(yàn)

    2008-01-01 00:00:00周毅婧
    現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2008年3期

    摘 要:信息是影響股市價(jià)格指數(shù)的一個(gè)重要因素。尤其在中國(guó),政策信息對(duì)股市影響更為明顯。影響中國(guó)股市運(yùn)行的信息從宏觀上分為:市場(chǎng)擴(kuò)容類、政策法規(guī)類、技術(shù)創(chuàng)新類、領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)類。

    關(guān)鍵詞:信息;波動(dòng);上證指數(shù);超額漲跌幅

    中圖分類號(hào):F830.91文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1672-3198(2008)03-0138-03

    1 研究對(duì)象

    以股票市場(chǎng)重大信息披露后帶來(lái)的股價(jià)沖擊(即股價(jià)與成交量的異動(dòng)行為)作為證券市場(chǎng)信息效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)對(duì)象選取四類可能存在信息效應(yīng)的重大事件分別進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn):市場(chǎng)擴(kuò)容信息、技術(shù)信息、政策法規(guī)信息、領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)。

    以上證綜合指數(shù)為研究對(duì)象,選取時(shí)間段為1992年到2005年,研究樣本為上證綜合指數(shù)發(fā)生異動(dòng)時(shí)相應(yīng)信息事件。

    2 研究方法

    用廣泛使用的事件研究方法和統(tǒng)計(jì)方法來(lái)檢驗(yàn)重大信息披露對(duì)股價(jià)波動(dòng)的沖擊反應(yīng)。事件研究方法中,通過(guò)測(cè)算異常波動(dòng)的衡量指標(biāo)超額漲跌幅AF(Abnormal Fluctuation)與超額漲跌幅卷積均值CAF(Cumulative Abnormal Fluctuation),并配以超額成交量卷積均值(AAT)的變化來(lái)判斷股指沖擊的影響程度。

    運(yùn)用超常成交量模型,通過(guò)成交量的變化來(lái)分析重大信息披露前后的量?jī)r(jià)關(guān)系,一定程度上也能對(duì)證券市場(chǎng)上重大信息披露行為提供佐證。

    運(yùn)用殘差異常變動(dòng)分析GARCH模型來(lái)刻畫重大信息披露前后的股指沖擊的行為特征,即從股指異常波動(dòng)中剔除趨勢(shì)性影響,再?gòu)臍堉档漠惓W儎?dòng)并結(jié)合平均超常成交量的變化找出重大信息披露引起的股指超常變動(dòng)的行為特征。

    3 研究模型

    本章節(jié)研究灰模型(Dummy Model)條件下擬合分析股指的異常波動(dòng)幅度AF的標(biāo)準(zhǔn)差。

    stdAFt=αAFt+βAFl+cIt+μtμt:(0,σ2)(1)

    其中,stdAFt為上證綜合股指超額漲跌幅的樣本標(biāo)準(zhǔn)差;AFt為上證綜合股指的超額漲跌幅數(shù)據(jù)樣本,AFl為上證綜合股指超額漲跌幅離差數(shù)據(jù)樣本,It=1 AFt>0-1 AFt>0為灰變量,αβc為相應(yīng)變量的相關(guān)系數(shù),μt為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    由于我國(guó)股市波動(dòng)幅度大,股指序列具有超額峰度與異標(biāo)準(zhǔn)差的特性,使得基于μt:(0,σ2)的市場(chǎng)回歸模型的參數(shù)估計(jì)效率較低。為了克服上述問(wèn)題,本章節(jié)使用了廣義自回歸條件異標(biāo)準(zhǔn)差(GARCH)模型對(duì)殘差序列建模,即假定:

    μt=σtVt:N(0,σ2)σ2t=ω+ασ2t-1+βσ2t-1+cσ2t-1(2)

    利用式子(1)和(2)計(jì)算得到的條件波動(dòng)性σ2t代表股指的時(shí)變的異質(zhì)波動(dòng)性,度量了與信息特性有關(guān)的異質(zhì)風(fēng)險(xiǎn);而在事件研究窗口內(nèi),異質(zhì)波動(dòng)性如果出現(xiàn)了大的變化,可以看作是重大信息對(duì)異質(zhì)波動(dòng)性造成了沖擊。

    為了研究樣本在重大信息披露時(shí)間窗口的超額波動(dòng),本研究定義了超額漲跌幅卷積均值CAFt,計(jì)算公式如下:CAFt=1N∑Nt=1AFt。

    在本章節(jié)研究中,我們把相應(yīng)的超額漲跌幅時(shí)期內(nèi)的成交量稱之為超額成交量。為了計(jì)算方便,我們對(duì)其對(duì)數(shù)后再分析。利用超額成交量進(jìn)行建模:

    LNAVt=αLNAVt+βLNAVt-1+μt(3)

    其中,LNAVt表示t期超額成交量對(duì)數(shù)值之后的離差,LNAVt和LNAVt-1分別表示t和t-1期的超額成交量對(duì)數(shù)值,α和β表示其擬合相關(guān)系數(shù),而μt表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    N個(gè)時(shí)間窗口的超額成交量卷積均值被定義為:

    ALNAVt=∑Nt=1LNAVt/N

    本章通過(guò)分析信息公布前后的異質(zhì)波動(dòng)性(σ2t)、超額漲跌幅卷積均值(CAFt)、超額成交量卷積均值A(chǔ)LNAVt的變化來(lái)研究信息披露前后對(duì)股指的沖擊情況。

    4 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果與分析

    采用上述方法對(duì)整體信息以及四類重大信息公布前后的股指變化和成交量變化進(jìn)行檢驗(yàn),下圖表示了這五個(gè)分類信息披露前后的異質(zhì)波動(dòng)性、超額漲跌幅卷積均值、超額成交量卷積均值。

    4.1 整體信息公布前后的信息效應(yīng)

    利用相應(yīng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),借助Eviews計(jì)量軟件對(duì)(4-1)式擬合后可得:stdAFt=0.367AFt-0.109AF1-2.269It+16.06。其殘值的異質(zhì)波動(dòng)性、超額漲跌幅卷積均值、超額成交量卷積均值(采用對(duì)數(shù)值形式)如下圖所示:

    圖1 整體信息下的上證綜指超額漲跌幅殘值標(biāo)準(zhǔn)差、卷積均值與成交量卷積均值

    4.2 市場(chǎng)擴(kuò)容信息公布前后的超額漲跌幅效應(yīng)

    利用相應(yīng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),借助Eviews計(jì)量軟件對(duì)(4-1)式擬合后可得:stdAFt=0.458AFt-0.2336AFI-3.027It+20.87。其殘值的異質(zhì)波動(dòng)性、平均累積超額漲跌幅、平均超額成交量(采用對(duì)數(shù)值形式)如下圖所示,其擬合結(jié)果參見(jiàn)下表(1):

    表1 中國(guó)股市信息不充分歸因線性回歸結(jié)果

    回歸方程C(1)C(2)C(3)C(4)R2AIC和DW

    stdAFt=0.367AFt-0.109AFl-2.269It+16.06(16.06,0.47)(34.43,0.00)(0.367,0.07)(5.55,0.00)(-0.109,0.04)(-2.87,0.00)(-2.269,0.66)(-3.43,0.00)(0.15,0.14)(2.64,1.52)

    stdAFt=0.6458AFt-0.2336AFl-3.027It+20.87(20.87,0.97)(21.45,0.00)(0.65,0.11)(5.93,0.00)(-0.233,0.07)(-3.469,0.00)(-3.027,1.25)(-2.42,0.02)(0.32,0.29)(7.18,0.17)

    stdAFt=0.0825AFt-0.3040AFl-0.7133It+12.39(12.39,0.17)(72.12,0.00)(0.08,0.02)(3.56,0.00)(-0.03,0.01)(-2.695,0.01)(-0.71,0.27)(-2.68,0.01)(-0.71,0.267)(-2.68,0.01)

    stdAFt=0.0749AFl+0.0516It-0.17799AFt+7.262(7.262,0.37)(19.90,0.00)(-0.18,0.16)(-1.10,0.28)(0.07,0.05)(1.65,0.11)(0.05,1.10)(0.047,0.96)(0.17,0.08)(3.93,0.42)

    stdAFt=0.0804AFl-0.0848AFt-0.6920It+7.808(7.81,0.62)(12.66,0.00)(-0.08,0.18)(-0.48,0.64)(0.08,0.07)(1.23,0.23)(-0.69,1.36)(-0.51,0.62)(0.16,0.01)(4.75,0.28)

    注:c(1)、c(2)、c(3)和c(4)列中兩個(gè)括號(hào)中的四個(gè)數(shù)據(jù)依次為其對(duì)應(yīng)的相關(guān)系數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、t統(tǒng)計(jì)值及其概率;R2列中兩個(gè)數(shù)據(jù)表示R2和調(diào)整后R2值。

    4.3 政策法規(guī)信息公布前后的超額漲跌幅效應(yīng)

    利用相應(yīng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),借助Eviews計(jì)量軟件對(duì)(1)式擬合后可得:stdAFt=0.0825AFt-0.3040AFl-0.7133It+12.39。其殘值的異質(zhì)波動(dòng)性、超額漲跌幅卷積均值、超額成交量卷積均值(采用對(duì)數(shù)值形式)如下圖所示,其擬合結(jié)果參見(jiàn)下表(1):

    4.4 技術(shù)信息公布前后的超額漲跌幅效應(yīng)

    利用相應(yīng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),借助Eviews計(jì)量軟件對(duì)(1)式擬合后可得:stdAFt=0.0749AFl+0.0516It-0.1799AFt+7.2618。其殘值的異質(zhì)波動(dòng)性、超額漲跌幅卷積均值、超額成交量卷積均值(采用對(duì)數(shù)值形式)如下圖所示,其擬合結(jié)果參見(jiàn)下表(1):

    4.5 領(lǐng)導(dǎo)者信息公布前后的超額漲跌幅效應(yīng)

    利用相應(yīng)的時(shí)間序列數(shù)據(jù),借助Eviews計(jì)量軟件對(duì)(1)式擬合后可得:stdAFt=0.0804AFl-0.0848AFt-0.6920It+7.808。其殘值的異質(zhì)波動(dòng)性、超額漲跌幅卷積均值、超額成交量卷積均值(采用對(duì)數(shù)值形式)如下圖所示,其擬合結(jié)果參見(jiàn)下表(1):

    從以上實(shí)證結(jié)果可以觀察到以下現(xiàn)象:

    (1)整體信息公布前后對(duì)市場(chǎng)漲跌幅及其成交量的變化趨勢(shì)。整體上而言,每年由重大信息公布引致的市場(chǎng)超額漲跌幅及其超額成交量的數(shù)目成不斷減少趨勢(shì),反應(yīng)中國(guó)股市開(kāi)始日趨成熟,對(duì)一些噪音信息開(kāi)始能自我甄別,并對(duì)一些信息效應(yīng)能吸收消化。如下圖所示,上證綜合指數(shù)超額漲跌幅1992-2005年

    的次數(shù)大致可以分為三個(gè)階段:1992-2005年間,上證綜合指數(shù)超額漲跌幅的次數(shù)大致可以分為三個(gè)階段:1)劇烈漲跌期間,1992年-1994年,其值處于30-50之間;2)小幅振蕩區(qū)間,1995年-1997年,其值處于10-20之間;3)平穩(wěn)區(qū)間,1998年-2005年,其值都小于10。這一趨勢(shì)反應(yīng)了中國(guó)股市的起步、發(fā)展、成熟之過(guò)程。

    從整體漲跌幅標(biāo)準(zhǔn)差與漲跌幅、漲跌幅離差以及信息虛擬變量的擬合度而言,雖然擬合精度不高,但是大致反應(yīng)了漲跌幅標(biāo)準(zhǔn)差與漲跌幅成正比,與其離差以及信息虛擬變量成反比。擬合之后的殘值除了1992年2月18日-1992年5月21日之外,其余時(shí)間段的殘值的標(biāo)準(zhǔn)差呈平穩(wěn)下降趨勢(shì),這反應(yīng)了1992年5月21日全面放開(kāi)股市帶來(lái)的強(qiáng)烈股指井噴現(xiàn)象。

    從超額漲跌幅卷積均值來(lái)講,總計(jì)179次的超額漲跌卷積均值大致可以分為兩個(gè)階段:1)劇烈波動(dòng)階段,1992年2月18日-1992年10月27日,其中包括上升和下降階段;2)1992年10月27日后-2005年9月30日,平緩階段。這一趨勢(shì)反應(yīng)了1992年5月21日這個(gè)劇烈的孤立躍階點(diǎn)對(duì)前后時(shí)期均值的影響時(shí)段。

    與此相對(duì)應(yīng)的超額成交量對(duì)數(shù)值卷積均值卻呈平穩(wěn)上升序列,反應(yīng)了市場(chǎng)交易量隨時(shí)序變化而呈上升趨勢(shì),可見(jiàn)超額漲跌幅的卷積均值的趨勢(shì)卻與對(duì)應(yīng)的成交量趨勢(shì)呈逆反狀態(tài)。

    (2)分類信息對(duì)股指超額漲跌的整體效應(yīng)變化趨勢(shì)。我們將信息大致分為四大類:市場(chǎng)擴(kuò)容、法規(guī)政策類、技術(shù)類、領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)類。市場(chǎng)擴(kuò)容類包括對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生直接影響的信息,主要有擴(kuò)容、個(gè)別企業(yè)信息變化、債市相關(guān)狀況、市場(chǎng)監(jiān)管等信息;法規(guī)政策類包括監(jiān)管部門下發(fā)的對(duì)上市公司或股市的各種辦法及規(guī)定;技術(shù)類包括上交所以及相關(guān)監(jiān)管部門做出的技術(shù)創(chuàng)新從而對(duì)股市產(chǎn)生重大影響的信息;領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)包括小平逝世、總理講話、國(guó)外領(lǐng)導(dǎo)人來(lái)訪、部門監(jiān)管領(lǐng)導(dǎo)活動(dòng)以及會(huì)議等對(duì)股市能產(chǎn)生重大影響的信息。

    (3)市場(chǎng)擴(kuò)容信息類對(duì)股指超額漲跌的效應(yīng)變化趨勢(shì)。在總計(jì)次數(shù)85次的市場(chǎng)擴(kuò)容類的超額漲跌中,漲幅36次,跌幅49次;超額漲跌幅標(biāo)準(zhǔn)差和超額漲跌幅及其離差以及虛擬變量擬合之后發(fā)現(xiàn),標(biāo)準(zhǔn)差與漲跌幅呈正比,與其離差及虛擬變量呈反比。擬合之后的殘值的標(biāo)準(zhǔn)差在1992年5月21日躍階點(diǎn)達(dá)到最大值之后開(kāi)始迅速下降,但到1992年8月12日之后殘差的標(biāo)準(zhǔn)差又開(kāi)始逐步上升,反應(yīng)市場(chǎng)擴(kuò)容信息類的超額漲跌幅后半期相互之間的幅度差值呈上升階段,這也表明了后半期市場(chǎng)擴(kuò)容信息類對(duì)超額漲跌幅影響程度差異變大。

    就市場(chǎng)擴(kuò)容信息類超額漲跌幅卷積均值而言,由于1992年5月21日這個(gè)躍階點(diǎn),所以從整體而言均值呈下降趨勢(shì)。其下降趨勢(shì)可以分為兩個(gè)階段,1992年5月21日-1992年9月7日為急速下降階段,1992年9月7日之后為平穩(wěn)下降階段。這反應(yīng)了1992年5月21日滬市全面放開(kāi)的影響時(shí)域有一定的持續(xù)性。

    與此相對(duì)應(yīng)的超額成交量對(duì)數(shù)值卷積均值而言,整體上卻呈遞增趨勢(shì),除少數(shù)時(shí)間點(diǎn)有所波動(dòng)之外。

    (4)政策法規(guī)信息類對(duì)股指超額漲跌變化趨勢(shì)。在總計(jì)41次的政策法規(guī)信息引致的超額漲跌當(dāng)中,漲幅次數(shù)有20次,跌幅次數(shù)有21次。其超額漲跌幅標(biāo)準(zhǔn)差與其漲跌幅及其離差和虛擬變量擬合之后,發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)差與漲跌幅呈正比,與其離差及虛擬變量呈反比。其擬合之后產(chǎn)生的殘差標(biāo)準(zhǔn)差與市場(chǎng)擴(kuò)容類的不一致。政策法規(guī)信息類擬合的殘差標(biāo)準(zhǔn)差在早期快速上升之后,在大部分時(shí)間里都呈下降趨勢(shì),反應(yīng)政策法規(guī)類在大部分時(shí)間里引致的超額漲跌幅的標(biāo)準(zhǔn)差與其自身和離差擬合度越來(lái)越平穩(wěn)。也即市場(chǎng)對(duì)政策法規(guī)類信息反應(yīng)越來(lái)越趨于一個(gè)穩(wěn)定的水平。

    從政策法規(guī)信息類引致的超額漲跌幅卷積均值來(lái)看,在早期有個(gè)短暫的快速下降過(guò)程,之后進(jìn)入短時(shí)期的快速上升過(guò)程,然后開(kāi)始進(jìn)入小幅振蕩時(shí)期。反應(yīng)早期負(fù)面政策法規(guī)類引致了一些跌幅之后,然后正面的政策法規(guī)類信息接連救市,引起上漲井噴局勢(shì);后來(lái)長(zhǎng)時(shí)期的正面政策法規(guī)信息的交互披露帶來(lái)上漲與下跌局面的交互出現(xiàn),但作用力度較前時(shí)期要小,集聚性要低。

    從政策法規(guī)類信息相對(duì)應(yīng)的超額成交量對(duì)數(shù)值卷積均值而言,整體來(lái)看都趨于上升趨勢(shì)。反應(yīng)雖然政策法規(guī)類信息引致的漲跌幅雖然交替出現(xiàn),但其成交量卻為遞增勢(shì)態(tài)。

    (5)技術(shù)信息類對(duì)股指超額漲跌變化趨勢(shì)。在總計(jì)次數(shù)為32次的技術(shù)信息類引致的超額漲跌當(dāng)中,漲幅次數(shù)有22次,跌幅次數(shù)有10次,漲幅次數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于跌幅次數(shù);反應(yīng)技術(shù)創(chuàng)新對(duì)股市的正面效應(yīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于負(fù)面效應(yīng)。與前面擬合情況不一致的是,技術(shù)信息類引致的超額漲跌幅當(dāng)中,其標(biāo)準(zhǔn)差與其離差和信息虛擬變量呈正比,與其本身呈反比。從其擬合后的殘值來(lái)看,其標(biāo)準(zhǔn)差與前面兩者信息的一致,都是短暫的快速上升之后開(kāi)始進(jìn)入長(zhǎng)期的平緩下降階段。這反應(yīng)隨著時(shí)間的推移,擬合的精度得以提高,技術(shù)信息引致的超額漲跌之間的差距趨于平緩。

    從技術(shù)信息引發(fā)的超額漲跌卷積均值來(lái)看,整體上而言處于下降趨勢(shì),雖然中間有很多小的波動(dòng)以及早期有個(gè)明顯的波幅。這反應(yīng),早期技術(shù)引發(fā)的漲勢(shì)明顯,后來(lái)由于負(fù)面技術(shù)和正面交替使用,加上時(shí)間指數(shù)的作用,燙平了其波動(dòng)趨勢(shì)。

    與技術(shù)信息相對(duì)應(yīng)的超額成交量對(duì)數(shù)值卷積均值而言,整體上處于上升趨勢(shì)??紤]對(duì)數(shù)及時(shí)間因子,其原有增加幅度應(yīng)該更為明顯。反應(yīng)了技術(shù)信息雖然引致了10次跌幅,但并沒(méi)有對(duì)成交量產(chǎn)生太大影響。

    (6)領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)信息類對(duì)股指超額漲跌變化趨勢(shì)。在總計(jì)次數(shù)為21次的領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)信息引致的超額漲跌當(dāng)中,漲幅次數(shù)為15次,跌幅次數(shù)為6次,漲幅遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了跌幅。從其擬合情況來(lái)看,其與技術(shù)信息擬合的狀況又不一致。其漲跌幅標(biāo)準(zhǔn)差與其離差呈正比,與其漲跌幅和信息虛擬變量呈反比。就其擬合后的殘值來(lái)看,發(fā)現(xiàn)其殘值的標(biāo)準(zhǔn)差與前面幾種類型的信息不一致,其標(biāo)準(zhǔn)差呈上升態(tài)勢(shì),反應(yīng)其后期的漲跌幅趨勢(shì)脫離了整體趨勢(shì),表明其超額漲跌幅的標(biāo)準(zhǔn)差后期有明顯的躍階行為,而后進(jìn)入長(zhǎng)時(shí)期的平緩態(tài)勢(shì)。從而表明漲跌幅在后期脫離了其均值勢(shì)態(tài),這表明領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)信息在后期對(duì)股市影響力度加大。

    從領(lǐng)導(dǎo)者信息效應(yīng)的超額漲跌幅卷積均值來(lái)看,整體上處于下降階段。早期三個(gè)時(shí)點(diǎn)上,雖然幅度有所下降,但是都是漲幅,由于時(shí)間因子作用,故而處于平緩下降;隨后遇上一個(gè)大跌幅,進(jìn)入快速下降階段,隨后一個(gè)小漲幅,在碰上一個(gè)小跌幅。后來(lái)遇上幾個(gè)大漲幅井噴局面,之后進(jìn)入全面下跌局面,雖然中間有幾個(gè)小漲幅,最后碰上一連串小漲幅。

    從與領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)信息相對(duì)應(yīng)的成交量對(duì)數(shù)值卷積均值而言,整體上成交量處于上升態(tài)勢(shì),雖然中間有幾個(gè)小波谷。這反應(yīng)其成交量與其漲跌幅數(shù)目趨勢(shì)基本一致。表明其領(lǐng)導(dǎo)者效應(yīng)信息對(duì)于其超額成交量有一定的影響。

    參考文獻(xiàn)

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    注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請(qǐng)以PDF格式閱讀原文。

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