中國(guó)股票市場(chǎng)操縱行為及預(yù)警機(jī)制研究

李夢(mèng)雨

一、引言

證券市場(chǎng)是市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的重要組成部分,是一國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的 “晴雨表”。在 “公開(kāi)、公平、公正”的原則下,一個(gè)理想的證券市場(chǎng)可以實(shí)現(xiàn)資金融通、市場(chǎng)定價(jià)、資源配置和風(fēng)險(xiǎn)分散等功能。因此世界絕大多數(shù)國(guó)家和地區(qū)都非常注重證券市場(chǎng),尤其是股票市場(chǎng)的健康發(fā)展。我國(guó)股票市場(chǎng)成立于1990年底,經(jīng)歷了東南亞金融危機(jī)和次貸危機(jī)等國(guó)際經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)的變化以及由非理性的投資者情緒造成的大漲大跌的洗禮,目前中國(guó)股市總市值已超越日本,成為全球第二大證券市場(chǎng)。然而,在欣喜于我國(guó)股票市場(chǎng)迅速發(fā)展的同時(shí),諸如市場(chǎng)操縱等不和諧音符的消極影響仍不容小視。從股票市場(chǎng)成立初期的億安科技市場(chǎng)操縱案到 “2015證監(jiān)法網(wǎng)專(zhuān)項(xiàng)執(zhí)法行動(dòng)”中披露的16起 “編造、傳播虛假或誤導(dǎo)性信息”的操縱風(fēng)波①資料來(lái)源:中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)網(wǎng)站:《證監(jiān)會(huì)通報(bào)近期針對(duì)擾亂信息傳播秩序執(zhí)法工作情況》,http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/zjhxwfb/xwdd/201507/t20150703_280396.html。,市場(chǎng)操縱自中國(guó)股市成立之日起就屢見(jiàn)不鮮,并隨著資本市場(chǎng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大而愈演愈烈,操縱手法也由最初的莊家洗售發(fā)展為收盤(pán)價(jià)格操縱、跨市場(chǎng)操縱等多元化模式。其中惡意做空股指期貨的操縱行為就是導(dǎo)致2015年6月上證綜指由5178.19點(diǎn)急速暴跌,股票市值在三周內(nèi)蒸發(fā)17萬(wàn)億的罪魁禍?zhǔn)?。市?chǎng)操縱不僅虛擬供求關(guān)系、制造虛假繁榮,致使資金流入操縱者的腰包,而且破壞競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制、降低市場(chǎng)效率,使得普通投資者利益受損,更有甚者還可能會(huì)造成信用危機(jī)和金融恐慌,從而引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)。故而目前已成為我國(guó)證監(jiān)會(huì)重點(diǎn)打擊的市場(chǎng)不當(dāng)行為之一。然而鑒于查處案例有限,數(shù)據(jù)獲取困難,現(xiàn)階段實(shí)證方面的研究明顯不足 (李夢(mèng)雨和魏熙曄,2014[1];Comerton-Forde和 Putnins,2014[2]等)。 因此,分析市場(chǎng)操縱的內(nèi)在機(jī)理,闡釋操縱行為對(duì)市場(chǎng)參與者的影響,探究市場(chǎng)操縱中股票表現(xiàn)的異象,設(shè)計(jì)合理有效的預(yù)警機(jī)制,不僅是學(xué)術(shù)界在金融領(lǐng)域所關(guān)注的焦點(diǎn)之一,也是大數(shù)據(jù)時(shí)代證券監(jiān)管部門(mén)減小執(zhí)法成本,穩(wěn)定投資者情緒,提升市場(chǎng)質(zhì)量的當(dāng)務(wù)之急。

本文基于市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)的視角研究市場(chǎng)操縱行為及其預(yù)警機(jī)制,首先借鑒Aggarwal和Wu(2006)[3]的思路,建立了包含價(jià)格操縱者、動(dòng)量投資者和非知情投資者的四時(shí)期博弈模型,說(shuō)明了信息不對(duì)稱(chēng)情形下市場(chǎng)操縱的實(shí)施過(guò)程以及博弈各主體的最終損益。然后搜集了2008—2014年中國(guó)證監(jiān)會(huì)披露的41條與市場(chǎng)操縱相關(guān)的行政處罰決定書(shū),利用相關(guān)數(shù)據(jù)考察了被操縱股票在操縱期間的異常表現(xiàn),并以制造業(yè)行業(yè)股票為例闡述了預(yù)警指數(shù)的構(gòu)建方法,從而為證券市場(chǎng)監(jiān)管部門(mén)選擇合理預(yù)警變量監(jiān)測(cè)市場(chǎng)操縱行為提供可借鑒的方法。后文組織如下:第二部分回顧相關(guān)文獻(xiàn),第三部闡述市場(chǎng)操縱的理論模型,第四部分給出市場(chǎng)操縱的實(shí)證模型和數(shù)據(jù)描述,第五部分估計(jì)計(jì)量結(jié)果,第六部分設(shè)計(jì)市場(chǎng)操縱預(yù)警機(jī)制,第七部分總結(jié)全文。

二、文獻(xiàn)回顧

市場(chǎng)操縱 (或價(jià)格操縱)一直是學(xué)術(shù)界的熱門(mén)話題,相關(guān)文獻(xiàn)可謂汗牛充棟。按照Allen和Gale(1992)[4]的經(jīng)典劃分,市場(chǎng)操縱有三種類(lèi)型:行動(dòng)型操縱 (action-based manipulation)、信息型操縱(information-basedmanipulation)和交易型操縱(trade-based manipulation)。就研究范疇而言,大多數(shù)主流文獻(xiàn)沿襲這一脈絡(luò)展開(kāi);就歷史沿革而言,早期的文獻(xiàn)關(guān)注市場(chǎng)操縱的存在性與動(dòng)機(jī),最新研究方向?yàn)槭袌?chǎng)操縱的特征、表現(xiàn)及影響。

（一）行動(dòng)型操縱

行動(dòng)型操縱是指操縱者通過(guò)實(shí)施相應(yīng)措施而改變公司實(shí)際或感知的資產(chǎn)價(jià)格的操縱方式。國(guó)外典型的行動(dòng)型操縱案例包括哈萊姆鐵路公司 (Harlem Railway Company)市場(chǎng)操縱案和美國(guó)鋼鐵公司 (American Steel and Wire Company)市場(chǎng)操縱案。在理論研究方面,Bagnoli和Lipman(1996)[5]分析了行動(dòng)型操縱獲利的可能性,闡述了操縱者事先買(mǎi)入股票,之后通過(guò)自己或者聯(lián)合他人宣布收購(gòu) (或接管),最后拋售初始頭寸而獲利的方法。Peng和Roell(2014)[6]通過(guò)建立理性預(yù)期模型發(fā)現(xiàn)管理層存在股票激勵(lì)時(shí),可能具有操縱短期股票價(jià)格的動(dòng)機(jī)。在實(shí)證研究方面,國(guó)外文獻(xiàn)多集中在對(duì)市場(chǎng)囤積 (market corner)和市場(chǎng)逼空 (short squeeze)的分析。Jordan和Jordan(1996)[7]分析了1991年5月所羅門(mén)兄弟公司(Salomon brothers)運(yùn)用市場(chǎng)囤積手段操縱美國(guó)兩年期國(guó)債的案例。研究表明由于所羅門(mén)兄弟公司持有了至少86%的該品種國(guó)債的市場(chǎng)份額,在競(jìng)價(jià)后的6個(gè)星期內(nèi),美國(guó)兩年期國(guó)債存在0.16%～0.25%的價(jià)格高估現(xiàn)象,折合2000萬(wàn)～3000萬(wàn)美元。Mer-rick等 (2005)[8]系統(tǒng)研究了市場(chǎng)逼空策略,詳細(xì)介紹了操縱者交易頭寸的價(jià)格效應(yīng),并運(yùn)用1998年倫敦國(guó)際金融期貨交易所的長(zhǎng)期英國(guó)政府債券期貨合約,說(shuō)明了市場(chǎng)擠占的操作步驟: (1)購(gòu)買(mǎi)最便宜交割政府債券的同時(shí)持有以該債券為標(biāo)的資產(chǎn)的期貨合約多頭;(2)減少最便宜交割政府債券的供給導(dǎo)致其價(jià)格上升,從而使期貨合約空頭提供更高價(jià)格的債券。除此之外,Bruner(2004)[9]對(duì)1971—2001年間130個(gè)并購(gòu)案例進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)并購(gòu)重組過(guò)程中目標(biāo)公司股東收益遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于收購(gòu)公司股東收益。

（二）信息型操縱

信息型操縱是指操縱者通過(guò)發(fā)布虛假信息和散播謠言,實(shí)現(xiàn)對(duì)市場(chǎng)的操縱。我國(guó)A股市場(chǎng)操縱股票數(shù)目最多、涉案金額最大的廣東中恒信傳媒投資公司“搶帽子”案件就是典型的信息型操縱。這一領(lǐng)域的理論文獻(xiàn)較為多見(jiàn),Allen和Gorton(1991)[10]指出當(dāng)流動(dòng)性買(mǎi)家聚類(lèi)現(xiàn)象不明顯時(shí),知情交易者更有可能充當(dāng)買(mǎi)方的角色,從而導(dǎo)致股票價(jià)格向著有利于買(mǎi)方的方向發(fā)展,因此信息不對(duì)稱(chēng)可使價(jià)格操縱者(知情交易者)獲利。Benabou和Laroque(1992)[11]證明各種類(lèi)型的內(nèi)部人均有能力與動(dòng)機(jī)通過(guò)誤導(dǎo)公眾信息和預(yù)期來(lái)操縱股票價(jià)格,并指出在長(zhǎng)期普通投資者的學(xué)習(xí)能力可以限制市場(chǎng)操縱行為。Chakraborty和Yilmaz(2004)[12]在Kyle(1985)[13]的分析框架下證明信息不對(duì)稱(chēng)時(shí),知情交易者在各期均衡狀態(tài)下均可能具有市場(chǎng)操縱的動(dòng)機(jī)。Goldstein和 Guembel(2008)[14]從知情交易者與非知情交易者動(dòng)態(tài)反饋的視角證明具有信息優(yōu)勢(shì)的主體可能操縱股票價(jià)格獲利,市場(chǎng)操縱導(dǎo)致股票價(jià)格扭曲、市場(chǎng)效率降低。Barbosa(2012)[15]建立包含三個(gè)時(shí)期的理性預(yù)期模型,發(fā)現(xiàn)如果熟練的投資者具有獨(dú)立信息來(lái)源和信息甄別能力,那么操縱者實(shí)施操縱行為將具有較高成本,進(jìn)而指出加強(qiáng)對(duì)操縱者的監(jiān)督和懲罰以及提升投資者素質(zhì)等舉措有助于市場(chǎng)中真實(shí)信息的提供。Qiu等 (2013)[16]分析了賣(mài)空限制下內(nèi)部人價(jià)格操縱模式及其社會(huì)福利影響,研究發(fā)現(xiàn),知情的內(nèi)部人可能會(huì)通過(guò)拍賣(mài)信息的方式進(jìn)行價(jià)格操縱,此時(shí)價(jià)格下跌的幅度大于上升的幅度,且去除賣(mài)空限制將導(dǎo)致價(jià)格波動(dòng)增大。與上述純理論的文獻(xiàn)不同,Chiou等 (2007)[17]將理論模型與實(shí)證檢驗(yàn)相結(jié)合,首先建立了基于馬爾科夫轉(zhuǎn)換的信號(hào)顯示模型來(lái)考察市場(chǎng)操縱期間的波動(dòng)性特征,然后利用移動(dòng)平均模型和廣義自回歸條件異方差模型比較了不同時(shí)期外國(guó)證券投資 (foreign portfolio investment)與個(gè)人投資者投資組合獲利性的關(guān)系,從而證明了信息型操縱的存在。

（三）交易型操縱

交易型操縱是指交易者通過(guò)買(mǎi)賣(mài)證券而不進(jìn)行其他公眾可觀察的行動(dòng)而改變公司價(jià)值的操縱行為。2014年中國(guó)證監(jiān)會(huì)通報(bào)的 “蘇顏翔市場(chǎng)操縱案”、“王建森市場(chǎng)操縱案”等均屬于交易型操縱的范疇。事實(shí)上,關(guān)于交易型操縱的理論研究可以追溯到Hart(1977)[18],作者通過(guò)建立無(wú)限期時(shí)間同質(zhì)價(jià)格過(guò)程模型證明了在經(jīng)濟(jì)處于動(dòng)態(tài)不穩(wěn)定抑或少數(shù)穩(wěn)定情形下,逐利的操縱者總是能尋找到通過(guò)價(jià)格操縱而獲利的機(jī)會(huì)。然而學(xué)術(shù)界對(duì)交易型操縱的大規(guī)模討論始于Allen和Gale(1992)[4],他們?cè)诶硇灶A(yù)期的框架下,說(shuō)明倘若投資者認(rèn)為市場(chǎng)參與者中存在知情人,則操縱者可以通過(guò)買(mǎi)賣(mài)交易策略達(dá)到操縱股價(jià)的目的從而獲得利潤(rùn)。Jarrow(1992)[19]考察了大額交易者運(yùn)用資金推動(dòng)股票價(jià)格向著有利于自己方向發(fā)展的操縱行為,并指出基于合理的假設(shè),在價(jià)格朝著均衡狀態(tài)移動(dòng)的過(guò)程中,操縱者可在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的情況下取得巨額收益,這一結(jié)論與Allen和Gale(1992)[4]的研究成果不謀而合。Aggarwal和 Wu(2006)[3]擴(kuò)展了 Allen and Gale(1992)[4]的模型,將信息搜尋者引入模型之中,并指出在混合均衡情形下,信息搜尋者數(shù)量的增多將有助于提高價(jià)格操縱者的獲利能力。

在交易型市場(chǎng)操縱的實(shí)證研究方面,成果頗為豐碩。Carhart等 (2002)[20]運(yùn)用美國(guó)證券交易數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)基金經(jīng)理通過(guò)在季末最后一分鐘購(gòu)買(mǎi)自身持有股票的方式,使得大盤(pán)股基金年度業(yè)績(jī)提升0.5%、小盤(pán)股基金年度業(yè)績(jī)提升2%。Hillion和 Suominen(2004)[21]運(yùn)用巴黎證券交易所的數(shù)據(jù)分析了市場(chǎng)操縱與成交量、買(mǎi)賣(mài)價(jià)差等變量的關(guān)系,并指出操縱者傾向于在收盤(pán)前最后幾分鐘交易以影響股票價(jià)格。Aggarwal和Wu(2006)[3]利用美國(guó)股票市場(chǎng)提供的市場(chǎng)操縱經(jīng)驗(yàn)依據(jù),說(shuō)明了公司內(nèi)部人、經(jīng)紀(jì)人、大股東、承銷(xiāo)商等作為知情交易者均有可能操縱股票,在操縱期間,股票具有更高波動(dòng)率和流動(dòng)性,股票價(jià)格呈上漲趨勢(shì);而操縱結(jié)束后,股票價(jià)格呈下跌趨勢(shì)。Cumming等 (2012)[22]考察了2003—2011年全球22個(gè)證券交易所的交易數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)高頻交易相對(duì)交易規(guī)則、監(jiān)管和法制等更能顯著減弱收盤(pán)價(jià)格操縱的頻次和程度。Ben-David等 (2013)[23]利用1989—2009年對(duì)沖基金交易數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)對(duì)沖基金在基金凈值報(bào)告期前夕存在明顯的市場(chǎng)操縱行為,在月末最后一個(gè)交易日存在30個(gè)基點(diǎn)的超額收益,而在接下來(lái)的交易日則出現(xiàn)25個(gè)基點(diǎn)的反轉(zhuǎn);在月末最后一個(gè)交易日的最后一分鐘,對(duì)沖基金具有強(qiáng)烈動(dòng)機(jī)購(gòu)買(mǎi)自己持有的股票。Suen和Wan(2013)[24]發(fā)現(xiàn)選擇集合競(jìng)價(jià)制度的香港股市在競(jìng)價(jià)交易時(shí)段的最后5秒,出現(xiàn)非正常的大單和價(jià)格變化,這種現(xiàn)象與衍生品的到期有關(guān),價(jià)格在第二個(gè)交易日傾向于回歸常態(tài)。

我國(guó)股票市場(chǎng)肇始于20世紀(jì)90年代初,盡管交易制度日臻完善,但操縱現(xiàn)象仍不時(shí)發(fā)生。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)于市場(chǎng)操縱也主要因循上述脈絡(luò)展開(kāi)。第一,行動(dòng)型操縱。祝紅梅 (2003)[25]、張付標(biāo)等 (2012)[26]分析了操縱者通過(guò)直接參與公司經(jīng)營(yíng)活動(dòng)進(jìn)行市場(chǎng)操縱的行為及其影響。第二,信息型操縱。徐高(2007)[27]、曹慶生 (2008)[28]、劉小龍和扈文秀(2013)[29]的研究發(fā)現(xiàn),具有私人信息的內(nèi)部交易者可以推高資產(chǎn)價(jià)格,增加市場(chǎng)深度,獲取操縱收益。第三,交易型操縱。劉元海和陳偉忠 (2003)[30]考察了億安科技股價(jià)操縱過(guò)程中所表現(xiàn)出的異象,提供了交易型操縱的經(jīng)驗(yàn)依據(jù)。周春生等 (2005)[31]通過(guò)擴(kuò)展MWZ模型,證明市場(chǎng)操縱者可以利用投資者的行為偏差,通過(guò)操縱價(jià)格來(lái)獲得利潤(rùn),并基于中國(guó)股市的數(shù)據(jù)提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)我國(guó)證券市場(chǎng)操縱案例的研究雖然較為豐富,但是鮮有文獻(xiàn)注意到動(dòng)量投資者對(duì)市場(chǎng)操縱的影響,而考慮到樣本選擇性偏差、利用微觀交易的高頻數(shù)據(jù)分析被操縱股票異常表現(xiàn)的文章更是寥若晨星。為克服以上問(wèn)題,本文首先沿襲Aggarwal和Wu(2006)[3]的思想建立了包含價(jià)格操縱者、動(dòng)量投資者和非知情投資者的市場(chǎng)操縱博弈模型,繼而使用Thomson Reuters Tick History數(shù)據(jù)庫(kù)中基于每筆交易的高頻數(shù)據(jù),運(yùn)用倍差法研究了被操縱股票在日收益率、有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模四個(gè)方面的異常表現(xiàn),在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了監(jiān)控市場(chǎng)操縱的預(yù)警機(jī)制,從而為我國(guó)證監(jiān)會(huì)發(fā)現(xiàn)并查處市場(chǎng)操縱行為提供借鑒。

三、理論模型

假設(shè)市場(chǎng)中有三類(lèi)投資者:操縱者M(jìn)、動(dòng)量投資者F和非知情投資者U。其中操縱者的數(shù)量只有一個(gè),以獲取操縱利潤(rùn)為目的。在實(shí)踐中,操縱者多為機(jī)構(gòu)投資者,這是因?yàn)槭袌?chǎng)操縱是一種綜合性行為,需要該類(lèi)型的投資者具有一定 “駕馭市場(chǎng)”的能力。與個(gè)人投資者相比,機(jī)構(gòu)投資者具有信息、資金、管理、人員等多方面的優(yōu)勢(shì),可以實(shí)施先行策略投入資金低價(jià)吸籌,然后一方面通過(guò)多賬戶交易隱蔽地進(jìn)行洗售、對(duì)敲、連續(xù)買(mǎi)賣(mài)、虛假申報(bào)等策略制造技術(shù)圖形,另一方面雇用市場(chǎng)分析師散布虛假的利好信息,從而誘使動(dòng)量投資者瘋狂追漲、大量買(mǎi)入,推高證券價(jià)格。當(dāng)證券價(jià)格達(dá)到操縱者的心理預(yù)期之時(shí),操縱者便可以高位出貨,坐收市場(chǎng)操縱的收益。

在本文的模型中,我們假設(shè)市場(chǎng)中存在N個(gè)對(duì)稱(chēng)的動(dòng)量投資者Fi(i=1,2,…,N),這是因?yàn)樘热魟?dòng)量投資者的數(shù)量只有一個(gè),由于其 “勢(shì)單力薄”,不可能形成市場(chǎng)操縱后證券價(jià)格顯著上升的效果。對(duì)于這N個(gè)對(duì)稱(chēng)的動(dòng)量投資者,由于他們無(wú)從得知操縱者存在與否 (即不具備市場(chǎng)中投資者類(lèi)型的任何信息),因此僅憑借所觀察到的上一期其他投資者的買(mǎi)賣(mài)行為及證券市場(chǎng)的價(jià)量信息,形成對(duì)未來(lái)證券價(jià)格走勢(shì)的預(yù)期,據(jù)此決定當(dāng)期的買(mǎi)賣(mài)策略。在中國(guó)的證券市場(chǎng)中,散戶投資者常扮演了動(dòng)量投資者的角色,他們不具備信息優(yōu)勢(shì),容易聽(tīng)信各類(lèi)股評(píng)的薦股建議,并常常通過(guò)技術(shù)分析的方法選擇買(mǎi)入和賣(mài)出的時(shí)機(jī)。

非知情投資者在本模型中的角色比較特殊,他們作為一個(gè)整體,在開(kāi)始時(shí)持有所有證券份額,并在其后被動(dòng)地選擇買(mǎi)賣(mài)策略,即當(dāng)市場(chǎng)中有超額需求時(shí)他們就賣(mài)出手中證券以提供流動(dòng)性,而在其他投資者賣(mài)出證券時(shí)他們便按照當(dāng)期的市場(chǎng)價(jià)格統(tǒng)統(tǒng)買(mǎi)入 (倘若其他投資者也有買(mǎi)入或賣(mài)出意愿,非知情投資者則不進(jìn)行任何操作)。雖然采用此種策略的投資者在現(xiàn)實(shí)中比較少見(jiàn),但是證券市場(chǎng)流動(dòng)性的提供者在任何市場(chǎng)中都必不可少,Aggarwal和Wu(2006)[3]的模型中也出現(xiàn)了此類(lèi)投資者。

在對(duì)市場(chǎng)操縱博弈模型的參與者進(jìn)行了簡(jiǎn)要敘述后,我們進(jìn)入對(duì)博弈策略的具體闡述部分。假設(shè)證券的需求曲線為

其中P為證券的市場(chǎng)價(jià)格,Q為證券的需求量,b為需求曲線的斜率,a為當(dāng)市場(chǎng)中買(mǎi)入需求為0時(shí)證券的市場(chǎng)價(jià)格。為后文表述方便,假設(shè)在本模型涉及的所有時(shí)期內(nèi)證券價(jià)格的上限為PH(此價(jià)格也是操縱者企圖推高的市場(chǎng)價(jià)格以及動(dòng)量投資者預(yù)期實(shí)現(xiàn)的市場(chǎng)價(jià)格),證券的總份額為 (PH-a)/b,這同時(shí)意味著當(dāng)市場(chǎng)上的總需求為 (PH-a)/b時(shí) (即操縱者或動(dòng)量投資者想要將非知情投資者手中的所有證券存量買(mǎi)入時(shí)),證券的市場(chǎng)價(jià)格達(dá)到最高點(diǎn)PH。

本文的模型中存在四個(gè)時(shí)期。在時(shí)期0,非知情投資者持有所有的證券份額,此時(shí)證券的初始價(jià)格為a。在時(shí)期1,操縱者實(shí)施低價(jià)吸籌策略,以時(shí)期1較低的市場(chǎng)價(jià)格買(mǎi)入用于操縱的證券,并通過(guò)散布虛假信息等方式營(yíng)造證券價(jià)格即將大幅上漲的市場(chǎng)預(yù)期。在時(shí)期2,動(dòng)量投資者觀察到市場(chǎng)中證券價(jià)格上升、出現(xiàn)超額需求,預(yù)期證券價(jià)格將被推高至PH,因此相繼買(mǎi)入;與此同時(shí),操縱者將自己在時(shí)期1買(mǎi)入的證券以時(shí)期2的市場(chǎng)價(jià)格統(tǒng)統(tǒng)賣(mài)出,實(shí)現(xiàn)其操縱利潤(rùn)。在時(shí)期3,由于市場(chǎng)上不再具有買(mǎi)入需求,證券價(jià)格恢復(fù)到初始價(jià)格水平a(這也是本模型中證券的最低價(jià)格),動(dòng)量投資者不得不以較低的價(jià)格將“泡沫破裂”后的證券賣(mài)給非知情投資者,成為價(jià)格操縱過(guò)程中最大的受害人。下文將通過(guò)逆推法說(shuō)明三類(lèi)市場(chǎng)投資者的上述行為構(gòu)成一個(gè)納什均衡。

鑒于動(dòng)量投資者的信息集僅包含已發(fā)生的投資行為,且不包含投資者類(lèi)型,因此在時(shí)期2,每個(gè)動(dòng)量投資者將根據(jù)時(shí)期1中其他投資者的買(mǎi)入行為,最大化時(shí)期3自身的預(yù)期利潤(rùn)

由N個(gè)動(dòng)量投資者的一階條件可得

因此時(shí)期2的總買(mǎi)入需求和市場(chǎng)價(jià)格分別如式(4)、(5)所示

由式 (5)可以看出,N的數(shù)值越大,時(shí)期2的證券價(jià)格越接近PH。這說(shuō)明操縱者能夠鼓動(dòng)的動(dòng)量投資者數(shù)量越多,價(jià)格被推高的幅度也就越大。特別地,如式 (6)、(7)所示,當(dāng)N趨于正無(wú)窮時(shí),動(dòng)量投資者將會(huì)從操縱者和非知情投資者手中把市場(chǎng)上所有的證券份額全部買(mǎi)入,并將證券價(jià)格推至最高點(diǎn)PH。

在時(shí)期1,由于操縱者預(yù)期到時(shí)期2證券價(jià)格將會(huì)上漲,因此他將在時(shí)期1根據(jù)利潤(rùn)最大化原則,選擇自身的證券購(gòu)買(mǎi)數(shù)量,即

由操縱者的一階條件可得

故而時(shí)期1的證券價(jià)格為

為說(shuō)明上述投資者的行為在各時(shí)期都是最優(yōu)的,我們僅需要證明在時(shí)期2操縱者應(yīng)選擇賣(mài)出證券而非繼續(xù)買(mǎi)入。事實(shí)上,對(duì)于任意的N＞2,操縱者在時(shí)期2繼續(xù)增加需求量的策略均不是最優(yōu)選擇,這是因?yàn)?/p>

這說(shuō)明在時(shí)期2即使qM2=0,此時(shí)對(duì)證券的總需求量已超過(guò)證券的現(xiàn)有總份額 (PH-a)/b(不考慮證券的增發(fā)和證券價(jià)格的稀釋),因此時(shí)期2的證券價(jià)格已達(dá)到最高點(diǎn)PH,在此價(jià)格上購(gòu)買(mǎi)證券將不再具有任何獲利的可能。

基于上述分析,我們來(lái)計(jì)算各類(lèi)投資者在市場(chǎng)操縱存在情況下的獲利及損失情況,首先是操縱者

由此可以看出,N的數(shù)值越大,即動(dòng)量投資者的數(shù)量越多,操縱者獲得的利潤(rùn)就越大。特別地,當(dāng)N趨于正無(wú)窮時(shí),操縱者可獲得最大利潤(rùn) (PH-a)2/4b。

其次,我們來(lái)研究動(dòng)量投資者的損失因此N個(gè)動(dòng)量投資者的總損失為

這說(shuō)明,在整個(gè)操縱過(guò)程中,動(dòng)量投資者是最大的受害者,他們?cè)趦r(jià)格高漲時(shí)買(mǎi)入證券,而在操縱者撤資后卻不得不 “割肉”出局。

最后,被動(dòng)交易的非知情投資者也獲得了如式(15)所示的相應(yīng)利潤(rùn)。值得注意的是,上述收益的取得并不意味著市場(chǎng)操縱將有利于操縱者之外的其他投資者。非知情投資者的利潤(rùn)來(lái)源于他們?cè)械馁Y源稟賦 (即初始階段擁有所有的證券份額)。

由上述理論模型可以看出,市場(chǎng)操縱行為極大地?fù)p害了市場(chǎng)公平。它不僅為操縱者創(chuàng)造了套利機(jī)會(huì),還使得無(wú)法辨別操縱者身份的眾多動(dòng)量投資者蒙受損失。因此深入考察操縱案件中被操縱股票的異象,尋找出利用交易數(shù)據(jù)甄別市場(chǎng)操縱的方法,是加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管、規(guī)范投資者行為的當(dāng)務(wù)之需。

四、實(shí)證模型及數(shù)據(jù)描述

（一）估計(jì)方法和變量選擇

如前文所述,針對(duì)以上四個(gè)變量,簡(jiǎn)單比較被操縱股票操縱前后或被操縱股票與其他股票的市場(chǎng)表現(xiàn),無(wú)法有效反映市場(chǎng)操縱的真實(shí)影響。首先,不同時(shí)間段股票表現(xiàn)的差異可能歸結(jié)于宏觀環(huán)境的系統(tǒng)性變化,例如金融危機(jī)后股市表現(xiàn)整體低迷、量化寬松政策出臺(tái)對(duì)流動(dòng)性與波動(dòng)性均有影響等;其次,股票監(jiān)測(cè)變量的取值還受到個(gè)股本身特征的影響,例如行業(yè)、市值、流動(dòng)性等不同的股票在收益率與價(jià)差方面也表現(xiàn)迥異。因此,為克服直接比較的弊端,我們選用倍差法作為識(shí)別市場(chǎng)操縱的估計(jì)方法,考察被操縱股票在日收益率、有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模方面的異象。

表1 變量計(jì)算方法

倍差法是社會(huì)學(xué)領(lǐng)域常用的統(tǒng)計(jì)方法之一,旨在利用觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)模仿實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。該方法通過(guò)比較處理組 (treatment group)與控制組 (control group)變量的平均變化來(lái)度量自變量對(duì)因變量的影響。倍差法要求觀測(cè)數(shù)據(jù)具有兩個(gè)以上的時(shí)間段,圖1以兩階段數(shù)據(jù)為例,解釋了倍差法的基本思想。在圖1中,處理組以實(shí)線P1P2表示而控制組以虛線Q1Q2表示。當(dāng)某一事件發(fā)生后,處理組變量的平均水平由時(shí)刻1的P1變?yōu)闀r(shí)刻2的P2;而控制組變量的平均水平由時(shí)刻1的Q1變?yōu)闀r(shí)刻2的Q2。倘若我們簡(jiǎn)單地以P2-Q2度量處理組與控制組的差異或以P2-P′1作為度量解釋變量對(duì)被解釋變量的影響則有失偏頗,這是因?yàn)?(1)處理組與控制組在時(shí)刻1的起點(diǎn)不同;(2)在時(shí)刻2無(wú)論是處理組還是控制組,其被解釋變量的整體水平都有所提高。較為合理的方法是使用P2-Q′2作為事件發(fā)生后自變量對(duì)因變量產(chǎn)生真實(shí)效果的度量準(zhǔn)則。

圖1 倍差法估計(jì)思想示意圖

具體處理方式為:將被操縱股票作為實(shí)驗(yàn)組,參照Huang和Stroll(1996)[33]和Comerton-Forde和Put-nins(2011)[32],選擇與其行業(yè)相同、市值相近的未被操縱的股票作為控制組。研究設(shè)計(jì)中,借鑒Comerton-Forde and Putnins(2011)[32]的基本思路,利用實(shí)驗(yàn)組股票在操縱期間與操縱前第21～42個(gè)交易日(共21個(gè)交易日)的數(shù)據(jù)變化,減去控制組股票與實(shí)驗(yàn)組相匹配時(shí)間段的數(shù)據(jù)變化,來(lái)識(shí)別市場(chǎng)操縱過(guò)程中的異常表現(xiàn)。以日收益率為例,倍差法的處理方式為

其中ΔDRDD為日收益率的平均處理效果 (average treatment effect on the treated),亦即倍差法估計(jì)量,和分別是實(shí)驗(yàn)組股票操縱期間和操縱前的日收益率,和分別是控制組股票與實(shí)驗(yàn)組匹配的相應(yīng)日期的日收益率。

對(duì)于有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模,我們采取了與日收益率類(lèi)似的倍差法處理方式。在具體回歸方法的選擇上,本文首先運(yùn)用基于均值的倍差法進(jìn)行估計(jì),并在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中使用了基于中位數(shù)的倍差法以避免樣本中極端值對(duì)回歸結(jié)果的影響。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文搜集了2008—2014年中國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的41條與市場(chǎng)操縱相關(guān)的行政處罰決定書(shū),共涉及上海與深圳交易所的118只股票①由于部分中國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的行政處罰決定書(shū)中為未披露所有被操縱股票的詳細(xì)信息 (例如我們未能找到廣東中恒信傳媒投資公司市場(chǎng)操縱案所涉及552只股票的具體名稱(chēng)),因此本文的研究樣本并未囊括前文提及的所有操縱案例。。在此基礎(chǔ)上根據(jù)行業(yè)相同、市值相近等特征為每只被操縱股票選擇了相應(yīng)的匹配股票,并選取操縱日期前的第21～42個(gè)交易日作為匹配的事件窗口。表2描述了研究樣本的統(tǒng)計(jì)性特征,從中可以看出樣本均值和中位數(shù)之間有較大差異,變量最大最小值相去甚遠(yuǎn),所有變量均為偏態(tài)分布,可見(jiàn)樣本期間確實(shí)出現(xiàn)了極端值,運(yùn)用中位數(shù)估計(jì)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)很有必要。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

五、估計(jì)結(jié)果

（一）基本回歸結(jié)果

表3為基于均值的倍差法估計(jì)結(jié)果。其中,被操縱股票在操縱期間的日收益率均值為4.22%,高于樣本均值-0.36%;處理組的前后差異變量 (beforeafter estimator,即表3中這一行的數(shù)據(jù))高達(dá)6.03%②考慮到中國(guó)上海與深圳交易所的價(jià)格漲跌幅限制為10%,這一數(shù)字已相當(dāng)高。;倍差法估計(jì)量為5.64%,且在1%的水平下顯著?？梢?jiàn)被查處的操縱者確實(shí)運(yùn)用市場(chǎng)操縱手段獲得了非正常收益,日收益率理應(yīng)作為預(yù)警變量被納入監(jiān)測(cè)系統(tǒng)之中。

有效價(jià)差是衡量證券市場(chǎng)交易成本的重要變量,能很好地反映交易者在一輪買(mǎi)賣(mài)訂單流 (round trip order flow)中所付出的成本 (Roll,1984[34])。Barclay和Hendershott(2004)[35]、Benston和Wood(2008)[36]等文獻(xiàn)分別使用有效價(jià)差來(lái)反映市場(chǎng)的流動(dòng)性和交易成本,以測(cè)度市場(chǎng)效率。價(jià)差的升高意味著交易成本的增加,從而導(dǎo)致市場(chǎng)有效性降低。本研究中處理組股票在操縱期間的有效價(jià)差均值為0.1730,高于樣本均值0.1680;倍差法估計(jì)量為0.0489,且在1%的水平下顯著?？梢?jiàn)市場(chǎng)操縱增加了交易成本,降低了市場(chǎng)效率,這與Comerton-Forde和Putnins(2011)[32]的研究結(jié)果一致。

表3 基于均值的倍差法估計(jì)結(jié)果

價(jià)格影響變量反映了每一筆交易對(duì)其他交易者后續(xù)交易行為所施加的影響,該變量數(shù)值越小表明證券市場(chǎng)越接近完全競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)。Chiyachantana等 (2004)[37]、Anthony(2005)[38]等利用價(jià)格影響來(lái)反映市場(chǎng)效率,并考察了投資者行為與價(jià)格影響的關(guān)系。價(jià)格影響的加大可能是由于該筆交易反映了某些不為人知的私人信息或是機(jī)構(gòu)投資者基于對(duì)股價(jià)短期走勢(shì)的預(yù)期而大量買(mǎi)入或賣(mài)出的結(jié)果。在我們的回歸結(jié)果中,被操縱股票在操縱期間的價(jià)格影響均值為0.2198,略高于整體樣本均值0.2110和被操縱股票操縱前的均值0.2022;倍差法估計(jì)變量為0.0122,且在1%的水平下顯著。故而市場(chǎng)操縱在一定程度上影響了后續(xù)交易、降低了市場(chǎng)效率。值得注意的是,樣本中控制組股票的價(jià)格影響均值更大,這可能是因?yàn)槠ヅ涔善敝写嬖诖髥?(block trade),從而對(duì)當(dāng)日股票的買(mǎi)賣(mài)價(jià)格產(chǎn)生了較大影響。

交易規(guī)模歷來(lái)是各國(guó)證券交易所關(guān)注的重要變量之一。在沒(méi)有公開(kāi)信息披露之時(shí),大單的頻繁出現(xiàn)往往昭示著市場(chǎng)操縱的發(fā)生,Comerton-Forde和Putnins(2011)[32]使用非正常交易規(guī)模來(lái)考察市場(chǎng)操縱的特征。本文中被操縱股票在操縱期間的平均交易規(guī)模為69725.7元,高于樣本均值52427.6元;處理組的前后差異變量為18491.6元。倍差法估計(jì)系數(shù)為3809.3,且具有1%水平的顯著性?？梢?jiàn)無(wú)論是蠱惑交易、搶先交易等信息型操縱行為還是連續(xù)交易、約定交易、自買(mǎi)自賣(mài)、虛假申報(bào)、特定價(jià)格、特定時(shí)段等交易型操縱行為①“連續(xù)交易、約定交易、自買(mǎi)自賣(mài)、蠱惑交易、搶先交易、虛假申報(bào)、特定價(jià)格、特定時(shí)段”為 《證券市場(chǎng)操縱行為認(rèn)定辦法》中列出的8種市場(chǎng)操縱類(lèi)型。其中蠱惑交易是指操縱市場(chǎng)的行為人故意編造、傳播、散布虛假重大信息,誤導(dǎo)投資者的投資決策,使市場(chǎng)出現(xiàn)預(yù)期中的變動(dòng)而自己獲利。,交易規(guī)模增加均是價(jià)格操縱的特征之一,因此該變量也應(yīng)被納入監(jiān)管機(jī)構(gòu)的預(yù)警機(jī)制。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于本文的樣本期間處于中國(guó)股票市場(chǎng)由危機(jī)前的過(guò)度繁榮到危機(jī)后的萎靡不振這一階段,且上文的統(tǒng)計(jì)性描述顯示樣本方差較大,變量具有偏態(tài)分布特征,因此為防止極端值對(duì)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生不良影響,我們運(yùn)用基于中位數(shù)的倍差法對(duì)前文的結(jié)論進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn),其結(jié)果列于表4。

表4中日收益率的倍差法估計(jì)量為1.094%,且在5%的水平下顯著。此數(shù)值較表3而言大幅減小,可能意味著我國(guó)股票市場(chǎng)的操縱者雖然以逐利為目的,但由于部分個(gè)人投資者操縱方法簡(jiǎn)單直接且財(cái)力有限,因此并未獲得理想收益,反而出現(xiàn)虧損現(xiàn)象②例如 《證監(jiān)罰字 [2014]3號(hào)》中披露的趙清波、趙波林對(duì)天津匯邦 (股票代碼:000965)的操縱過(guò)程中賬面虧損共計(jì)49565562.87元。。有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模的估計(jì)量在數(shù)值與顯著性水平方面都與表3相似,符合預(yù)期。綜上,基于中位數(shù)的倍差法對(duì)日收益率、有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模的估計(jì)量均顯著為正,表明結(jié)論非常穩(wěn)健,而這些變量在操縱區(qū)間表現(xiàn)異常,應(yīng)受到監(jiān)管機(jī)構(gòu)的高度關(guān)注。

表4 基于中位數(shù)的倍差法估計(jì)結(jié)果

六、市場(chǎng)操縱預(yù)警機(jī)制的設(shè)計(jì)

前文的實(shí)證結(jié)果表明,被操縱股票在日收益率、有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模方面確實(shí)存在異象,因此我們可以通過(guò)上述變量構(gòu)造市場(chǎng)操縱的預(yù)警指數(shù)。需要特別指出的是,我們?cè)跇?gòu)造預(yù)警指數(shù)時(shí)必須排除股票自身特質(zhì)、價(jià)格趨勢(shì)和宏觀政策等因素的影響。一種有效的方法是借鑒倍差法的思路,對(duì)于每只股票每一個(gè)交易日的數(shù)據(jù),以此交易日前第21～42個(gè)交易日為窗口,計(jì)算差異變量 (difference statistics)的中位數(shù)Medi(Di,n)

其中yi=DRi,ESi,PIi,TSi;n=21,22,…,42。

然后再根據(jù)股票所屬的行業(yè)分類(lèi)①根據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)公布的 《上市公司行業(yè)分類(lèi)指引 (2012年修訂)》,目前我國(guó)共有19個(gè)行業(yè)類(lèi)別,記為A-S。計(jì)算該股票與其市場(chǎng)水平的差異 (difference-in-difference statistics)

其中Ii為股票i所屬的行業(yè)分類(lèi),Ii=1,2,…,19;Medi(Ii)為與股票i的行業(yè)相匹配的所有股票的差異變量的中位數(shù)。

進(jìn)一步,我們運(yùn)用Logit和Probit模型對(duì)監(jiān)管當(dāng)局查處案例的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),由于篇幅限制,本文僅給出Logit模型的具體計(jì)算公式

表5為研究樣本中制造業(yè)股票運(yùn)用Logit和Probit模型的估計(jì)結(jié)果②本文選擇制造業(yè)股票的原因在于被查處的市場(chǎng)操縱案件中屬于制造業(yè)的股票較多,樣本較為豐富。,其中Logit模型的解釋能力略優(yōu)于Probit模型,這是因?yàn)榍罢呒僭O(shè)樣本服從logistic分布而后者假設(shè)樣本服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布,而從前文的統(tǒng)計(jì)性描述可以看出,本文所選擇的四個(gè)監(jiān)測(cè)變量均不屬于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的范疇,故而運(yùn)用Logit模型進(jìn)行預(yù)測(cè)較為合理。表5的估計(jì)結(jié)果顯示,上述四個(gè)變量的估計(jì)系數(shù)均顯著為正 (僅β3顯著性稍差),回歸結(jié)果較為理想。

表5 制造業(yè)股票預(yù)警指數(shù)估計(jì)結(jié)果

根據(jù)式 (19),我們構(gòu)造出如式 (20)所示的個(gè)股價(jià)格操縱預(yù)警指數(shù)

監(jiān)管當(dāng)局可以通過(guò)被查處操縱案例的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)制定出各個(gè)行業(yè)市場(chǎng)操縱預(yù)警指數(shù)的閾值Im0。當(dāng)某只股票某交易日的價(jià)格操縱預(yù)警指數(shù)Im≥Im0時(shí),監(jiān)管機(jī)構(gòu)就應(yīng)對(duì)此股票予以特別關(guān)注。以上方法將大大提高查處效率、節(jié)約監(jiān)控成本,并為市場(chǎng)操縱預(yù)警機(jī)制的設(shè)計(jì)提供了理論依據(jù)。

七、結(jié)論

本文首先建立博弈模型說(shuō)明了市場(chǎng)操縱對(duì)不同類(lèi)型的市場(chǎng)參與者帶來(lái)的損益,然后運(yùn)用事件分析方法考察了中國(guó)上海與深圳交易所的市場(chǎng)操縱行為,發(fā)現(xiàn)被操縱股票在操縱期間的日收益率、有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模均顯著上升。這反映了操縱行為不僅影響了證券市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能,而且增加了交易成本,并導(dǎo)致市場(chǎng)有效性降低,從而損害了廣大投資者的利益。鑒于此,我們基于Logit模型設(shè)計(jì)了股票市場(chǎng)操縱行為的預(yù)警機(jī)制,并以制造業(yè)行業(yè)股票為例闡述了預(yù)警指數(shù)的構(gòu)建方法,為證券市場(chǎng)監(jiān)管部門(mén)完善現(xiàn)行的互聯(lián)網(wǎng)信息稽查分析系統(tǒng)提供了有益借鑒。后續(xù)研究還可以進(jìn)一步考慮如何構(gòu)造事前預(yù)警指標(biāo)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控上市公司股票交易情況。

基于以上分析,政策建議如下:其一,監(jiān)管機(jī)構(gòu)和執(zhí)法部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)市場(chǎng)操縱的法律和制度建設(shè),完善信息披露制度,增強(qiáng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)之間的協(xié)調(diào)能力,提高稽查部門(mén)的執(zhí)法效率。其二,證券交易所等自律組織應(yīng)優(yōu)化市場(chǎng)操縱偵查體系,可以借鑒論文中提出的方法,對(duì)上市公司的日收益率、有效價(jià)差、價(jià)格影響和交易規(guī)模等變量進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),從而加大操縱者的操縱成本,使得操縱者在先進(jìn)的監(jiān)察系統(tǒng)和預(yù)警機(jī)制下望而卻步。其三,政府應(yīng)引導(dǎo)長(zhǎng)期資本入市,通過(guò)引入養(yǎng)老金、保險(xiǎn)資金、QFII、RQFII等各類(lèi)境內(nèi)外長(zhǎng)期資金,不僅可以完善資本市場(chǎng)的投資者結(jié)構(gòu),還可以在一定程度上減弱市場(chǎng)操縱引起的股市過(guò)度震蕩,從而穩(wěn)定投資者情緒,提升證券市場(chǎng)的整體質(zhì)量。其四,加大投資者教育也是減少市場(chǎng)操縱行為的有效途徑之一,倘若中國(guó)的投資者多為基本面投資者,更關(guān)注上市公司的內(nèi)在價(jià)值,而不是以動(dòng)量投機(jī)者和技術(shù)投資者為主,那么被各類(lèi)不法的分析師和評(píng)論員以假象蠱惑的投資者數(shù)量就會(huì)相應(yīng)減少,操縱者運(yùn)用開(kāi)盤(pán)與收盤(pán)虛假申報(bào)、連續(xù)交易并自成交等技術(shù)手段操縱證券價(jià)格的獲利能力也會(huì)明顯降低,中國(guó)證券市場(chǎng)的融資和避險(xiǎn)功能則會(huì)得到更加有效的發(fā)揮。