機構投資對我國資本市場資產價格影響的實證研究

陳 康

（浙江工商大學，浙江 杭州 310018）

一、問題提出

自夏普（William F.Sharpe，1964）提出資本資產定價模型（CAPM）開始，學者對于該模型在現(xiàn)實經濟中的實證研究便從未間斷。在國外，早期的實證結論基本都肯定了CAPM定價模型具有較強的解釋能力。近些年隨著機構投資者的快速發(fā)展，特別是共同基金的繁榮發(fā)展，大量學者又開始了對資本資產定價模型的實證研究，并得出不同的結論，這些研究大多質疑CAPM模型假設條件的合理性。在我國，由于經濟發(fā)展較西方發(fā)達國家落后，20世紀90年代資本市場才逐步建立起來，致使經典CAPM模型的實證在我國股票市場上的解釋效率較低。近年來，隨著資本市場的不斷成熟與完善，特別是1999年我國證監(jiān)會明確了“超常規(guī)培育機構投資者”的政策導向，對機構投資者的快速發(fā)展有很強的推動作用，使我國機構投資者持股市值比重大幅增加。首先，從積極的角度來看，與個人投資者相比，由于其規(guī)?；慕洜I，機構投資者參與上市公司治理的成本遠遠小于一般個人投資者，那么機構投資者更有積極性參與公司的決策和治理；從消極的角度來說，這也給機構投資者提供了與上市公司進行合謀的機會，合謀的結果必然是機構投資者與上市公司共同侵占中小投資者的利益。其次，機構投資者擁有更多的信息優(yōu)勢。從積極的角度看，機構投資者的高效信息獲取能力對提高資本市場的效率起到了積極推動作用；從消極的角度看，由于金融市場制度尚不完善和監(jiān)管不力，機構投資者往往有機會通過非法手段獲取內幕信息，從而牟取非法利益。那么，機構投資者的存在和發(fā)展對我國資本市場資產價格究竟是何種影響呢？本文基于這樣的考慮，嘗試將經典CAPM模型改進，找出更加適合我國資本市場的定價模型，旨在探求機構投資者對我國資本市場資產價格的影響。

表1：數(shù)據來源和描述

二、機構投資對資產價格影響的實證分析

在20世紀90年代，也就是我國資本市場剛剛起步階段，我國股市在大量的個人投資者的見證中經歷了幾次大起大落，股票市場極不完善，資本資產價格嚴重偏離其本身的價值。21世紀以來，隨著機構投資者的不斷發(fā)展，其已經成為資本市場非常重要的投資者，其投資偏向和資產配置影響著市場中的個人投資者。機構投資者不同于自然人，他們以法人的身份在市場中交易股票、債券等證券及證券衍生品。在美國、英國，機構投資者為保險基金、養(yǎng)老基金、共同基金，他們對上市公司的持股穩(wěn)步增加，主導著資本市場的發(fā)展；在日本，最常見的是法人機構相互持股，但其本質仍然是機構在主導著市場。隨著我國經濟的發(fā)展和對外開放程度的不斷深化，資本市場的發(fā)展也日益離不開機構投資者。現(xiàn)如今，我國機構投資者日益發(fā)展壯大，持股比例也是逐年上升，機構投資者主要有社保基金、證券投資基金、保險公司等。由于機構投資者具有專家理財、分散風險等作用，他們的存在對資本市場的資產價格有著深遠的影響，本文在經典CAPM模型基礎上引入機構投資者的影響，從而分析機構投資者對股票價格的影響。

（一）數(shù)據描述及變量定義

搜集1999年3月到2011年3月間上海證券交易所A股主板上市公司的股票收益率，剔除ST、*ST等股票，將1990年12月19日到1999年2月28日在上交所正常上市的股票篩選出來，這是為了保證在1999年3月到2011年3月收益率數(shù)據的完整性。同時剔除在1999年到2011年內退市的股票，最終得到303只上市股票。模型中個股數(shù)據采用月收益率Rit，共12年零1個月，即145個月。由于我國資本市場發(fā)展時間較短，市場組合的選取較為困難，上證綜合指數(shù)（000001）是上海證券交易所編制的，以在上海證券交易所掛牌的所有股票為計算對象，計算方法采用加權平均，權數(shù)為各股票的發(fā)行數(shù)量。由于涉及的股票全面，上證綜指基本反映了整個證券交易市場的總體走勢，可以作為資產定價模型中的市場組合。所以，搜集2006年1月到2011年3月的上證綜指月收益率，共計63個月。無風險收益率Rf在這里我們采用居民3個月定期存款利率R3m計算。

關于機構投資者的投資偏好研究中，巴德里納特等（Badrinath等，1989）最早提出機構投資者的“審慎人假說”，他們指出共同基金、養(yǎng)老基金等機構投資者需要承擔受托責任，在投資中應該“審慎”地行事，具體而言美國機構投資者偏好于投資資產規(guī)模大、超額回報率高、β值大、流動性強、獲得S&P高評級、上市時間長的股票，避免持有收益率波動性高的股票。埃金斯（Eakins，1998）和皮努克（Pinnuck，2004）分別在美國資本市場和澳大利亞資本市場得到了類似的結論，進一步證實了機構投資者的“審慎人假說”。機構投資者的行業(yè)配置研究尚未形成統(tǒng)一的成果，不同的機構投資者采用不同的行業(yè)配置方法進行資產組合，其中在實踐部門中最具代表性的為高盛的Blaek-Litterman行業(yè)配置模型和美林的投資時鐘（InvestmentClock）行業(yè)配置模型。Blaek-Litterman行業(yè)配置模型是一種資產的期望收益等于市場均衡收益和投資者主觀預期收益的加權平均，陳越強（2010）就采用了這一模型構建了投資組合，研究表明運用這種方式進行投資組合能夠獲得相對于市場均衡收益更高的回報。投資時鐘模型是根據宏觀經濟周期的不同階段來研究行業(yè)配置的順序和行業(yè)相關程度。

遵循上述有關機構投資者投資策略的研究，并根據實踐部門中機構投資者會通過行業(yè)配置來進行資產組合的思想，本文將行業(yè)分為28個大類，它們分別為電子通訊、科技行業(yè)、紡織行業(yè)、鋼鐵行業(yè)、汽車行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、化工行業(yè)、機場港口、公路橋梁、玻璃行業(yè)、商業(yè)行業(yè)、電力行業(yè)、發(fā)電設備、交通運輸、房地產業(yè)、家電行業(yè)、節(jié)能環(huán)保、農藥化肥、造紙行業(yè)、金融行業(yè)、機械制造、水泥行業(yè)、煤炭行業(yè)、3G概念、有色金屬、食品行業(yè)、基礎材料、白酒紅酒。在這28個行業(yè)中，根據機構投資者的審慎投資原則篩選出各行業(yè)的相關股票，這些股票具有資產規(guī)模大、β值大、流動性強、高評級、上市時間長和收益率波動性小等特點，能夠較好地反映機構投資者的投資偏好。最終，共篩選出49只具有行業(yè)代表性并受到機構投資者青睞的股票，并把這一投資資產組合定義為基準投資組合。

（二）模型設計

假設市場只存在兩類投資者，一類代表個人投資者，另一類代表機構投資者，他們均是相互獨立決策風險厭惡者，對于機構投資者而言，投資經理或投資團隊的報酬與他們投資組合的績效有關，經理會以其投資獲取最大的超額績效作為目標。假定市場中某投資機構i（i=1，2，…，I）采用投資組合的方式來分散風險，采用第i種的基準組合作為參考，對于投資機構的投資組合而言，其選定的基準投資組合的組成股票投資值占投資組合總額的百分比寫作向量形式xoi，相應地有j'xoi=1，j是單位列向量。市場的資產收益服從多元正態(tài)分布（μ，Ω），μ為n×1階的列向量，Ω則是n階的矩陣。對于所有機構投資者而言，存在向量組X，對于單個機構投資者而言，實現(xiàn)自身的報酬最大化，用均值方差模型描述，可以表述為：

根據布倫南和李菲菲（Michael J.Brennan和Feifei Li，2008）的推導思路，最后推導出CAPM擴展模型為：

式中Rpt為資產組合收益率，Rmt為市場組合收益率，Rbt為機構投資者的基準投資組合收益率，βp為資產組合的系統(tǒng)風險測度，βb為基準投資組合的系統(tǒng)風險測度。

同樣，搜集屬于基準投資組合的上述49只股票從2006年1月到2011年3月的月收益率數(shù)據，并計算投資組合收益率。組合收益率等于這49只股票個股收益率加權平均數(shù)，這里，我們假設整個市場的機構投資者對上述股票進行等比例投資，則組合收益率等于單只股票收益率的算數(shù)平均數(shù)。由于整個市場的機構投資者持股基本都集中在各行業(yè)的龍頭股，所以這樣的假設基本能夠反映機構投資者的投資偏好。

（三）實證研究

為了較好地確定資產組合，計算樣本數(shù)據中單只股票β值，將β值按照升序排序，從而將303只股票分為10個組合，其中第一組到第七組股票數(shù)均為30個，第八組到第十組股票數(shù)則為31個，最后計算出十組資產組合從2006年1月到2011年3月的月收益率。

采用F-M（Fama-Macbeth）檢驗方法，對（2）式進行時間序列回歸分析，對10組資產組合分別進行模型回歸，根據模型的回歸結果進行模型檢驗。

首先，異方差性檢驗。利用White檢驗方法進行檢驗，因為各組White檢驗結果相似，所以以第一組資產組合為例。第一組資產組合的White檢驗結果如表2所示。

由表2可知，nR2=2.758462，查x2分布表后，得到臨界值（2） =5.991，因為nR2＜5.991，所以認為模型不存在異方差性（也可通過p值判斷得到結論，p=0.7372）。擴展模型消除了過去經典CAPM實證中存在的異方差性，模型得到了改善。

其次，自相關性檢驗。利用Durbin-Watson（DW）檢驗方法，根據模型回歸結果，將各組資產組合模型的DW值整理得到表3。

表2：第一組資產組合的White檢驗結果

表3：模型DW值

由表3可知，各資產組合模型中的DW值大部分都較接近2，所以基本可以判斷模型不存在一階自相關性。

最后，多重共線性檢驗。采用相關系數(shù)法檢驗解釋變量之間的相關情況，得到Rmt與Rbt的相關系數(shù)為0.91848，較高，說明解釋變量存在一定的線性相關性。

由于模型不存在異方差性和自相關性，所以可以使用普通最小二乘法進行回歸并進行經濟檢驗和統(tǒng)計檢驗。

1.經濟檢驗。根據模型回歸分析結果，整理出模型的雙貝塔值，如表4所示。

從表4中可以看出，除組合5的 βp值為正數(shù)以外，其他9組資產組合的 βp值均為負數(shù)，取其平均值為-0.1559084，說明資產組合的收益率與市場組合收益率成反比，比例系數(shù)約為0.16，即市場組合收益率每變動1個單位，資產組合收益率隨之向相反方向變動0.16個單位左右。再看新引入的 βb值，各組的βb值十分接近，取其平均值為1.2415516，說明資產組合的收益率與基準組合收益率成正比，比例系數(shù)約為1.24，即基準投資組合收益率每變動1個單位，資產組合收益率隨之向相同的方向變動1.24個單位左右。

表4：雙貝塔值（βp、βb）

2.統(tǒng)計檢驗。首先，進行擬合度檢驗。根據模型回歸分析結果，整理出模型的擬合度判定系數(shù)，如表5所示。

表5：模型擬合度判定系數(shù)（R2）

從表5可知，模型擬合度判定系數(shù)取上述各判定系數(shù)的平均值0.7475651，即R2=0.7475651，在金融領域實證中擬合程度較高。擴展模型中，Rˉ2值與R2值非常接近，都超過了過去經典CAPM實證結果中的擬合程度，所以，模型擬合度得到了很大的改善。

其次，進行模型的顯著性檢驗。顯著性檢驗過程通常采用數(shù)理統(tǒng)計中的假設檢驗方法。對模型進行顯著性檢驗時，利用F統(tǒng)計量檢驗。各組資產組合F統(tǒng)計量及伴隨概率整理后如表6所示。

表6：模型F統(tǒng)計量及伴隨概率

從表6可知，除組合1以外，其余各組資產組合F統(tǒng)計量均超過74，模型的F統(tǒng)計量取組合2—9的F統(tǒng)計量平均值103.6020556，查F分布表得到臨界值F0.05（1，F(xiàn)0.5（1.61））=4.00，模型的F統(tǒng)計量遠大于臨界值，則拒絕原假設（H0∶βp=0，βb=0），所以，βp≠0，即模型通過顯著性檢驗。且其伴隨概率Prob（F-statistic）=0，說明拒絕原假設正確的概率為100%。

最后，進行解釋變量的顯著性檢驗。這時，模型變成了二元線性回歸模型，不同于一元線性回歸模型，方差的總體線性關系是顯著的，不能說明其中的解釋變量對被解釋變量的影響是顯著的。所以，這里，還需繼續(xù)進行解釋變量的顯著性檢驗。

采用t統(tǒng)計量進行檢驗。模型的t統(tǒng)計量整理后如表7所示。

表7：解釋變量Rmt、Rbt的t統(tǒng)計量

給定一個顯著性水平α=0.05，n=63，k=2，查t分布表得到t0.025（t0.025（60））=2.00。由表7可知，模型的解釋變量Rmt的t統(tǒng)計量均小于2，而且有9個資產組合小于零。解釋變量Rbt的t統(tǒng)計量均大于2。所以，Rmt這個解釋變量不能通過顯著性檢驗，而Rbt通過顯著性檢驗。在之前的多重共線性檢驗中，我們得到模型存在共線性，多重共線性的存在會影響t檢驗的可靠性，使得系數(shù)估計誤差增大，從而導致t統(tǒng)計量減小，這也就是為什么在經典CAPM實證中Rmt能夠通過顯著性檢驗，而在這里無法通過顯著性檢驗的根本原因。

三、結論及建議

加入機構投資者影響的CAPM擴展模型，消除了經典CAPM模型中存在的異方差性，且不存在一階自相關性。模型在經濟檢驗中，得到資產組合的收益率同市場組合收益率呈反比關系、與基準投資組合收益率呈正比關系的結論。在擬合度檢驗中，模型擬合度有了很大的改善。在解釋變量的顯著性檢驗中，Rbt通過顯著性檢驗，而Rmt未通過顯著性檢驗，模型存在多重共線性是其無法通過顯著性檢驗的根本原因。通過本文的分析，機構投資者將能夠對我國資本市場資產價格產生一定的影響。

我國股票市場起步于個人投資者，個人投資者又具有較多的投機行為，而成熟的機構投資者試圖使得資產價格逐步回歸合理，并改善市場的投機行為，對股票市場的發(fā)展將起到穩(wěn)定和推動的作用，并促進經濟繁榮。由此，我們提出的政策建議是資本市場應該大力發(fā)展機構投資者，機構投資者本身也應該朝著健康的方向發(fā)展。

[1]Eugene F.Fama，Kenneth R.French.1992.The crosssection of expected stock returns[J].The Journal of Finance，47（2）.

[2]Zakri Y.Bello.2008.A statisitical comparison of the CAPM to the Fama-French three factor model and the Cahart's model[J].Global Journal of Finance and Banking Issues，2（2）.

[3]Muhammad Hanif，Abubakar Javaid Dar.Comparative Testing of Capital Asset Pricing Model（CAPM）and Shari'a Compliant Asset Pricing Model（SCAPM）：Evidence from Karachi Stock Exchange-Pakistan[J].Middle Eastern Journalof Scientific Research，F(xiàn)orthcoming