信息投資者與股票波動
——基于2010—2011年上證A股的數(shù)據(jù)

邢治斌,仲偉周

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟與金融學(xué)院,陜西 西安 710061)

信息不對稱對股票市場波動有重要影響,早期的理論模型明確指出信息不對稱和股票價格波動呈正相關(guān)關(guān)系[1],降低信息不對稱對穩(wěn)定股票市場具有重要意義,為此,信息披露制度應(yīng)運而生。許多研究發(fā)現(xiàn)信息披露質(zhì)量越高,越容易降低關(guān)于上市公司的信息不對稱,越容易降低其股票的波動性[2]。事實上,被披露的信息只有被分析、處理后才具有真正的價值,而該分析挖掘的過程才是信息價值逐漸納入到股票價格的過程,在這一過程中,證券分析師和機構(gòu)投資者等一批信息投資者發(fā)揮著舉足輕重的作用。許多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)信息投資者的增加會提高資產(chǎn)價格對市場信息的反應(yīng)和吸收速度,有利于提高市場的定價效率[3]。從理論上講,機構(gòu)投資者及證券分析師擁有專業(yè)的知識,較強的信息搜集、加工、處理能力,從而可以降低投資者和上市公司之間的信息不對稱,進而穩(wěn)定股票市場價格。據(jù)統(tǒng)計,截止到2010年底,我國證券分析師總數(shù)超過2 600人,截止到2011年底,我國證券投資基金多達915只。經(jīng)過多年發(fā)展的信息投資者是否降低了信息不對稱,是否起到了穩(wěn)定股市的作用,已有學(xué)者作了大量研究,但大多是單方面分析機構(gòu)投資者對股市波動的影響,或者是單方面研究證券分析師對股市波動的影響,較少同時考慮機構(gòu)投資者和證券分析師對股市波動的影響,并且沒有得出一致的結(jié)論。除此之外,已有研究沒有考慮股票市場波動對信息投資者帶來的影響。因此,本文將以機構(gòu)投資者和證券分析師作為信息投資者的兩個變量,分析其對股票市場波動的影響,并且探討股票價格波動對信息投資者決策的影響。

一、文獻回顧與研究假設(shè)

1.機構(gòu)投資者對股市波動的影響

從出資人的角度來看,機構(gòu)投資者對上市公司來說是股東,是重要的監(jiān)督者,他們能夠迅速與上市公司的管理人建立密切聯(lián)系,成為一些重要信息的知情者,隨著持股比例的增加,他們有機會獲取更多的高質(zhì)量的信息,從而有效降低投資者與上市公司的信息不對稱,降低股票價格波動性[4]。從受托人的職責(zé)來看,比如基金管理者,要根據(jù)客戶的興趣及對流動性的永久需求采取投資行動,因此機構(gòu)投資者可能不被鼓勵甚至被禁止選擇波動較大風(fēng)險較高的股票[5],在這樣的情況下,機構(gòu)投資者的交易會降低股票波動性。另外,相對個人投資者來說,機構(gòu)投資者更應(yīng)該遵守“謹(jǐn)慎管理人規(guī)則”以及規(guī)避風(fēng)險,作出謹(jǐn)慎的投資選擇,因此,機構(gòu)投資者與上市公司的股票波動將呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[6]。當(dāng)然,也有研究表明機構(gòu)投資者與股票波動呈正相關(guān)關(guān)系。首先,機構(gòu)投資者可能被波動較大的股票所吸引,他們認(rèn)為風(fēng)險大的股票意味著較高的收益[7],如風(fēng)險型基金。其次,隨著機構(gòu)投資者數(shù)量或規(guī)模的擴大,他們更傾向于大額交易,有時大宗交易會使他們成為某一公司的主要控制人,如此看來,機構(gòu)投資者的交易可能引起股票價格的較大波動[8]。另外,也有研究認(rèn)為機構(gòu)投資者的短期交易行為會臨時性地驅(qū)動股票價格偏離基本價值,造成股票波動[9]。考慮到我國市場環(huán)境、公司治理和監(jiān)管制度等方面的實際情況及我國股票市場大起大落的表現(xiàn),本文提出假設(shè)1:機構(gòu)投資者會加大股票市場波動。

2.證券分析師跟進對股市波動的影響

證券分析師是上市公司與投資者之間的重要信息媒介,其可以利用強大的信息搜集、加工和處理能力,對上市公司未來前景等進行分析,對其會計盈余作出預(yù)測,并作出股票買賣或持有建議。從理論上講,證券分析師不僅關(guān)注宏觀經(jīng)濟和行業(yè)動態(tài),而且關(guān)注公司層面的特質(zhì)信息,跟進上市公司的證券分析師越多,所挖掘的信息越充分,信息的傳播與擴散越廣泛,因此可以極大地降低上市公司和投資者之間信息不對稱的程度,使相關(guān)信息的價值盡快納入到股票價格當(dāng)中,從而降低股票價格波動性。然而,不同學(xué)者關(guān)于證券分析師對股市波動的影響研究并沒有得出一致的結(jié)論。Piotroski & Roulstone(2004) 研究發(fā)現(xiàn)股票異質(zhì)性波動與證券分析師跟進呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[10];Schutte & Unlu(2009)也表明證券分析師跟進有助于降低股票價格的噪聲[11]。而馮旭南和李心愉(2011)通過實證分析發(fā)現(xiàn)證券分析師跟進與股價波動同步性正相關(guān),證券分析師反映較少的是公司特質(zhì)信息,而反映更多的是市場層面信息,我國證券分析師并沒有顯著提高資本市場效率[12]。蔡慶豐等(2011)在實證研究基礎(chǔ)上發(fā)現(xiàn),證券分析師和機構(gòu)投資者羊群行為的疊加會加劇市場波動性,可能導(dǎo)致流動性枯竭,容易引發(fā)市場信息阻塞、定價效率低下甚至引發(fā)資產(chǎn)泡沫[13]。鑒于我國上市公司信息披露制度的不完善,證券分析師較少反映公司特質(zhì)信息,再考慮到我國股票市場上股市黑嘴時有發(fā)生,本文提出假設(shè)2:證券分析師跟進會加大股票市場波動。

3.股市波動對信息投資者的影響

不論是機構(gòu)投資者的投資決策還是證券分析師的跟進決策,股票波動都是其考慮的重要因素之一。Schutte & Unlu(2009)認(rèn)為,波動較大的股票意味著較高的信息不對稱,投資者會更看重這些高風(fēng)險股票的私有信息,并愿意為獲取這些信息而進行額外的支付,因此,這種特殊的私有信息就會增值。在這種情況下,投資者需要更多的證券分析師服務(wù),波動較大的股票吸引更多的證券分析師跟進;但是,隨著股票波動的繼續(xù)增大,不僅私有信息的價值增加,而且信息搜集和分析的成本也會增加,由于降低信息不對稱的成本太高,證券分析師又會選擇跟進波動性較低的股票[14]。另外,Bennett等(2003)發(fā)現(xiàn),風(fēng)險水平是吸引機構(gòu)投資者選擇公司股票的一個重要因素,隨著時間的推移,機構(gòu)投資者會逐漸由低風(fēng)險股票轉(zhuǎn)向高風(fēng)險股票,這表明上市公司股票的波動性風(fēng)險對機構(gòu)投資者持股決策可能存在一定的非線性影響[8]?；诖?本文提出假設(shè)3:股票波動對機構(gòu)投資者持股決策可能存在一定的非線性影響;假設(shè)4:股票波動對證券分析師跟進可能存在一定的非線性影響。

二、模型設(shè)定和數(shù)據(jù)說明

1.模型設(shè)定及變量解釋

為了直觀反映機構(gòu)投資者持股、證券分析師跟進和股票波動三者的關(guān)系,本文建立了如下模型:

在股票波動方程(1)中,為了驗證假設(shè)1和假設(shè)2,使用證券分析師跟進(ANAL)、機構(gòu)持股(INST),證券分析師和機構(gòu)持股的交叉項(ANAL*INST)作為解釋變量?？紤]到影響股票波動的其他因素,使用公司規(guī)模(SIZE)、資產(chǎn)負(fù)債比率(DEBT)、流動性(LIQUID)等作為控制變量。在機構(gòu)持股方程(2)中,為了驗證假設(shè)3,使用股票波動(DEV)、股票波動的平方(DEV2)作為解釋變量。另外,考慮到機構(gòu)持股的其他影響因素,使用證券分析師跟進(ANAL)、公司規(guī)模(SIZE)、公司價值(TQ)、流動性(LIQUID)、股息收益率(EPS)等作為控制變量。在證券分析師跟進方程(3)中,為了驗證假設(shè)4,使用股票波動(DEV)、股票波動的平方(DEV2)作為解釋變量。同樣,考慮到證券分析師跟進的其他影響因素,使用機構(gòu)持股(INST)、公司規(guī)模(SIZE)、公司成長能力(GROW)、股息收益率(EPS)等作為控制變量[11,15]。所有變量及其定義如表1所示。

表1 變量定義表

2.數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

本文選取的樣本來自2010—2011年所有的A股上市公司,機構(gòu)持股數(shù)據(jù)和公司成長能力數(shù)據(jù)來源于銳思金融數(shù)據(jù)庫,股票波動、公司規(guī)模、公司價值、股息收益率等數(shù)據(jù)來源于國泰安上市公司數(shù)據(jù)庫。需要特別指出的是證券分析師跟進,一個上市公司每年可能有多個證券分析師進行盈余預(yù)測,一個證券分析師每年也可能對多個上市公司進行多次盈余預(yù)測,因此,本文對證券分析師跟進作如下處理,即只要一個證券分析師在某個時間點對一個上市公司進行盈余預(yù)測,就算做對該上市公司的一次跟進,證券分析師跟進數(shù)據(jù)主要來源于中國上市公司證券分析師預(yù)測研究數(shù)據(jù)庫?？紤]數(shù)據(jù)的完整性,本文去除了數(shù)據(jù)缺失的上市公司,最后保留了3 333個上市公司的記錄。所有變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

表2 各變量的描述性統(tǒng)計

由表2可知,平均每個上市公司一年的證券分析師跟進人次是11.129,標(biāo)準(zhǔn)差是10.76,最高跟進人次是80,最低跟進人次是1,總體來看,證券分析師跟進人次較少,反映了我國證券分析師行業(yè)的發(fā)展還未形成一定的規(guī)模;資產(chǎn)負(fù)債比率平均值為0.476,反映了我國上市公司的負(fù)債比例還比較合理;股息收益率平均值為0.286元,標(biāo)準(zhǔn)差為0.315;上市公司的成長能力差異較大,反映了我國上市公司的質(zhì)量良莠不齊;機構(gòu)投資者持股比例平均為14.2%,標(biāo)準(zhǔn)差0.137,反映了我國機構(gòu)投資者持股穩(wěn)定在一個較低的水平,機構(gòu)持股還有較大發(fā)展空間;流動性平均值為6.067,最大值為38.33,最小值0.039,不同股票的流動性水平有較大差異;股票波動平均值為0.027,標(biāo)準(zhǔn)差為0.015;TQ值平均值為3.419,反映我國股票市場上市公司的估值偏高。

三、模型估計結(jié)果分析

基于上述研究假設(shè)以及機構(gòu)投資者持股、證券分析師跟進和股票波動三者的內(nèi)生性,如果通過單方程進行回歸,得到的結(jié)果可能無法準(zhǔn)確描述變量之間的關(guān)系,因此本文采用聯(lián)立方程組模型,并且使用似無關(guān)回歸法(SUR)對該模型進行估計分析。聯(lián)立方程組充分考慮了方程之間的相互依存關(guān)系,似無關(guān)回歸法是一種二階段估計的過程,該方法將系統(tǒng)的一系列內(nèi)生變量作為一組處理,充分考慮內(nèi)生變量之間的相互關(guān)系,因此采用該方法對聯(lián)立方程組模型進行估計可以準(zhǔn)確地描述內(nèi)生變量之間的關(guān)系,估計結(jié)果見表3。

表3 模型估計結(jié)果

注:***、**、*分別表示能夠通過顯著水平為1%、5%和10%的統(tǒng)計檢驗,括號中表示對應(yīng)的p值。

由表3第2列的股票波動方程可以看出,證券分析師跟進對股票收益波動的影響在5%水平下顯著為負(fù),表明證券分析師跟進可以降低股票收益波動,這與之前的假設(shè)3結(jié)論相反?？赡艿慕忉屖?我國證券分析師的發(fā)展規(guī)模還比較小,對股票市場波動的整體影響力還比較微弱,從側(cè)面也反映了我國證券分析師跟進對上市公司信息的挖掘有助于降低信息不對稱,但是挖掘的深度還不夠。機構(gòu)投資者持股對股票收益波動的影響在5%水平上顯著為正,機構(gòu)持股每增加1個單位,股票收益波動會增加0.051個單位,這驗證了前文提出的假設(shè)1,即機構(gòu)持股會加大股票市場波動。這也從側(cè)面反映出我國機構(gòu)投資者并沒有對股票市場起到穩(wěn)定的作用,反而有推波助瀾的作用,機構(gòu)投資者持股不是降低信息不對稱,而是增加了信息不對稱,從而在較大的股票波動中獲取高額的收益,這與我國當(dāng)前的一些個股在交易過程中遭遇機構(gòu)投資者快速拉升股價、突然砸盤、低吸高拋的表現(xiàn)相吻合。公司規(guī)模的對數(shù)值對股票收益波動的影響在5%水平上顯著為正,表明公司規(guī)模越大,股票收益的波動性越大;資產(chǎn)負(fù)債比率和流動性對股票收益波動的影響分別在1%和5%水平上顯著為負(fù)。

由表3第3列的證券分析師跟進方程可以看出,機構(gòu)投資者持股對證券分析師跟進的影響在1%水平上顯著為正,機構(gòu)持股每增加1個單位,證券分析師跟進人次會增加26.594個單位,這反映出我國的證券分析師更加關(guān)注或更喜歡跟進有機構(gòu)持股的股票,或者是機構(gòu)持股比例較大的股票。股票收益波動對證券分析師跟進呈負(fù)向影響關(guān)系,而股票收益波動的平方對證券分析師跟進呈正向影響關(guān)系,二者表現(xiàn)出一種U型關(guān)系,證實了假設(shè)4。U型關(guān)系表明,股票收益波動較小時,信息搜集成本較低,證券分析師跟進人數(shù)較多,隨著股票收益波動增大,信息搜集成本也逐漸增大,證券分析師跟進人數(shù)開始減少,但隨著股票收益波動的繼續(xù)增大,信息搜集體現(xiàn)更多的是價值,而非成本,因此證券分析師跟進人數(shù)又開始增多。公司規(guī)模的對數(shù)值對證券分析師跟進的影響在1%水平上顯著為正,表明公司規(guī)模越大,證券分析師跟進越多,證券分析師偏好跟進大公司。股息收益率對證券分析師跟進的影響在5%水平上顯著為正。可能的解釋是每股收益直接關(guān)系到投資者的切身利益,對于投資者和上市公司的中間媒介——證券分析師——有足夠的吸引力。公司成長能力對證券分析師跟進的影響不顯著,表明證券分析師較少關(guān)注公司的成長,這也從側(cè)面反映出證券分析師對公司的未來潛力以及長遠(yuǎn)利益有所忽視。

由表3第4列的機構(gòu)持股方程可以看出,證券分析師跟進對機構(gòu)持股的影響在1%水平上顯著為正,證券分析師跟進每增加1個單位,機構(gòu)持股會增加0.01個單位,機構(gòu)持股在一定程度上依賴于證券分析師對上市公司的跟進及其研究報告,反映出當(dāng)前我國證券分析師和機構(gòu)投資者的市場關(guān)系。股票收益波動的平方對機構(gòu)持股的影響在5%水平上顯著,從影響系數(shù)來看,機構(gòu)持股與股票收益波動呈倒U型關(guān)系,驗證了假設(shè)2。倒U型關(guān)系表明,股票收益波動較小時,機構(gòu)持股比例較少,當(dāng)股票收益波動由小變大時,機構(gòu)持股比例逐漸增多,當(dāng)股票收益波動過大時,機構(gòu)持股比例又會開始減少,這反映出我國機構(gòu)投資者既不喜歡波動過小的股票,也不喜歡波動過大的股票,顯示出機構(gòu)投資者追逐收益又適度避險的特征。公司規(guī)模和流動性對機構(gòu)持股的影響在1%水平上顯著為負(fù),可能的解釋是,對于規(guī)模及流動性較大的股票,機構(gòu)投資者對價格的影響力較低,難以在短期內(nèi)獲取資本利得。公司價值和股息收益率對機構(gòu)持股的影響在1%水平上顯著為正,表明機構(gòu)投資者愿意持有高估值的股票并且有愿望從公司的經(jīng)營收益中分取一杯羹。綜合以上分析,股票收益波動、機構(gòu)持股、證券分析師跟進等變量的相互影響關(guān)系由圖1表示出來。

圖1 股票收益波動、機構(gòu)持股、證券分析師跟進相互影響關(guān)系圖

四、結(jié)論與啟示

本文使用非線性聯(lián)立方程組模型對我國機構(gòu)投資者持股、證券分析師跟進和股票波動的關(guān)系進行了實證分析。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn):①機構(gòu)投資者持股不但沒有降低投資者與上市公司的信息不對稱,起到穩(wěn)定股票市場的作用,反而增大了股票市場波動性;股票市場的波動與機構(gòu)投資者的持股行為呈現(xiàn)一種倒U型關(guān)系,機構(gòu)投資者偏好持有適度波動的股票。②盡管我國上市公司的信息披露制度還存在許多不完善的地方,股市黑嘴也時有發(fā)生,但是隨著證券分析師行業(yè)規(guī)模的日漸擴大,證券分析師可以憑借其強大的信息搜集、分析和處理能力降低投資者和上市公司之間的信息不對稱,從而起到穩(wěn)定股票市場的作用;股票收益的波動在一定程度上與證券分析師跟進呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,但當(dāng)股票波動非常大時,對證券分析師仍有一定的吸引力。③機構(gòu)投資者持股與證券分析師跟進呈正相關(guān)關(guān)系,二者的共同作用對股票市場波動的影響不顯著。④由公司成長能力對證券分析師跟進的影響非顯著以及機構(gòu)持股與公司規(guī)模、股票流動性負(fù)相關(guān)的實證結(jié)果可以看出,在一定程度上,不論是證券分析師還是機構(gòu)投資者,更多關(guān)注的是股票市場短期利益、資本利得,而對上市公司的長遠(yuǎn)利益缺乏關(guān)心。

鑒于以上分析,考慮到我國股票市場的長遠(yuǎn)發(fā)展,提出以下幾點建議:第一,進一步鼓勵和規(guī)范證券分析師行業(yè)的發(fā)展。證券分析師行業(yè)的發(fā)展對我國股票市場的穩(wěn)定具有積極的作用,加強對證券分析師信息挖掘能力的培養(yǎng)以及職業(yè)操守的教育具有重要意義。第二,進一步完善信息披露制度,加強對機構(gòu)投資者的監(jiān)督和管理,降低股票市場信息不對稱,減少股票市場的大起大落,盡可能地遏制機構(gòu)投資者依靠興風(fēng)作浪獲取資本利得的行為。第三,加強投資者教育,鼓勵投資者注重長遠(yuǎn)利益,而非短期利益。

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