基于空間面板數(shù)據(jù)模型的股票收益率影響因素分析

張玉華，宋韞赟，張?jiān)獞c

(上海師范大學(xué)商學(xué)院,上海，200234)

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基于空間面板數(shù)據(jù)模型的股票收益率影響因素分析

張玉華，宋韞赟，張?jiān)獞c

(上海師范大學(xué)商學(xué)院,上海，200234)

本文利用空間面板數(shù)據(jù)模型對(duì)股票收益率的影響因素進(jìn)行研究。在S-CAPM理論基礎(chǔ)上，利用2007年第一季度到2015年第三季度的季度數(shù)據(jù)，對(duì)影響股票收益率的宏微觀因素進(jìn)行實(shí)證研究。估計(jì)結(jié)果表明：股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)存在著顯著的空間依賴性，固定效應(yīng)下的空間誤差模型對(duì)系數(shù)估計(jì)、模型選擇做出了有效解釋。最后分析了各影響因素的傳導(dǎo)效果，并據(jù)此提出了對(duì)股票市場(chǎng)投資和政策制定的相關(guān)建議。

空間依賴性；空間面板數(shù)據(jù)模型；股票收益率

一、引言和文獻(xiàn)綜述

近年來(lái)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)資本市場(chǎng)的依賴逐漸增強(qiáng)，我國(guó)“十三五”規(guī)劃強(qiáng)調(diào)要健康發(fā)展資本市場(chǎng)，提高直接融資比重，降低杠桿率?？梢? 健康發(fā)展資本市場(chǎng)必將成為中國(guó)“十三五”期間改革的重要方向。

隨著股票市場(chǎng)規(guī)模的不斷發(fā)展壯大，關(guān)于股票收益率影響因素的研究，也日漸成為學(xué)術(shù)界和金融業(yè)界關(guān)注的焦點(diǎn)。繼著名的資本資產(chǎn)定價(jià)模型之后，F(xiàn)ama和French(1992)提出了包含市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、市值與賬面市值比的三因子模型。在此基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)外學(xué)者不斷拓寬解釋投資回報(bào)的市場(chǎng)因素，從宏觀經(jīng)濟(jì)因素、微觀公司層面等多個(gè)角度展開了廣泛而深入地研究。

在宏觀經(jīng)濟(jì)因素層面上，學(xué)術(shù)界通過(guò)理論推理和實(shí)證研究，對(duì)影響股票收益率的宏觀經(jīng)濟(jì)變量進(jìn)行了探討，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值GDP反應(yīng)了一國(guó)的經(jīng)濟(jì)景氣情況，投資者會(huì)根據(jù)經(jīng)濟(jì)景氣狀況進(jìn)行證券投資評(píng)估，當(dāng)一國(guó)經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)，表現(xiàn)為GDP增長(zhǎng)較快，經(jīng)濟(jì)向好，企業(yè)效益增加，發(fā)展有前景，因而股票市場(chǎng)投資活躍。研究表明國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值等宏觀經(jīng)濟(jì)變量能夠影響股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)(楊蕾，2014)[1]。此外，學(xué)者們還分別對(duì)單個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)股票收益率的影響進(jìn)行了深入研究，希望據(jù)此為經(jīng)濟(jì)決策提供參考依據(jù)。在貨幣供應(yīng)量方面，根據(jù)古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，中央銀行通過(guò)貨幣政策調(diào)控貨幣供應(yīng)量，國(guó)民經(jīng)濟(jì)水平對(duì)此做出反應(yīng)，從而貨幣供應(yīng)量通過(guò)國(guó)民經(jīng)濟(jì)水平間接影響了金融市場(chǎng)資產(chǎn)收益。相關(guān)研究也表明我國(guó)股市呈現(xiàn)明顯的“政策市”特征(周暉，2010；王曦、鄒文理，2011)[2-3]，具體表現(xiàn)為，貨幣供應(yīng)量增加，股價(jià)上升。而在孫華妤和馬躍(2003)的研究中，構(gòu)建了包含廣義貨幣供應(yīng)量、股價(jià)、消費(fèi)價(jià)格指數(shù)三者的VAR模型，發(fā)現(xiàn)貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)股市并沒有影響[4]。在匯率方面，古典經(jīng)濟(jì)學(xué)理論中匯率決定的流量導(dǎo)向理論以及股票導(dǎo)向理論認(rèn)為，匯率與股價(jià)之間存在相關(guān)關(guān)系。有學(xué)者根據(jù)協(xié)整理論構(gòu)造了向量誤差修正模型對(duì)此進(jìn)行了實(shí)證研究，結(jié)果表明匯率在短期和長(zhǎng)期中作用效果不同(張啄，2010)[5]。Grange和Huang(2000)研究亞洲幾個(gè)地區(qū)的股市日交易數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)匯率與股價(jià)之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系[6]。在通貨膨脹方面，通脹對(duì)股價(jià)的影響會(huì)隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展及股票市場(chǎng)的發(fā)展日漸擴(kuò)大(陸筱葉，2007)[7]。相關(guān)研究從新古典宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的視角出發(fā)，考察了通貨膨脹與股價(jià)之間的相關(guān)關(guān)系。現(xiàn)值貼現(xiàn)模型理論認(rèn)為通貨膨脹率增加會(huì)降低股價(jià)，即構(gòu)成一種負(fù)相關(guān)關(guān)系。董秀良(2013)指出通貨膨脹率與股價(jià)之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[8]，但同時(shí)趙蓉(2000)對(duì)美國(guó)通脹和紐交所股價(jià)指數(shù)做回歸的結(jié)果為1.55，為正相關(guān)[9]。因此通脹與股價(jià)之間的關(guān)系并不十分確定。

在微觀層面上，現(xiàn)有研究表明，公司財(cái)務(wù)指標(biāo)與股票價(jià)格之間存在相關(guān)關(guān)系。文海濤和倪曉萍(2003)選取了492個(gè)公司，并計(jì)算了財(cái)務(wù)指標(biāo)與股價(jià)之間的相關(guān)系數(shù)，結(jié)果表明每股收益與股價(jià)的相關(guān)程度最高，資產(chǎn)負(fù)債率與股價(jià)之間也存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，而凈資產(chǎn)收益率與股價(jià)之間的相關(guān)程度較小[10]。在每股收益方面，呂東波(2014)對(duì)醫(yī)藥行業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)公司股票價(jià)格變動(dòng)率與每股收益率變動(dòng)率有顯著的相關(guān)關(guān)系[11]；每股收益反映了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效果，每股收益越大，企業(yè)效益越好，因而股價(jià)上升，投資者回報(bào)率越高。在凈資產(chǎn)收益率方面，趙志君(2003)分析了奧爾森剩余收益定價(jià)理論，指出股價(jià)決定于凈資產(chǎn)收益率、資本成本等[12]；財(cái)務(wù)指標(biāo)中凈資產(chǎn)收益率具有很強(qiáng)的綜合性，反映了所有者權(quán)益的回報(bào)率，該指標(biāo)值越大，投資有效率越高，股票回報(bào)率越高，財(cái)務(wù)理論認(rèn)為凈資產(chǎn)收益率與股票收益率具有正相關(guān)關(guān)系。在資產(chǎn)負(fù)債率方面，凈資產(chǎn)負(fù)債率反映了公司的負(fù)債經(jīng)營(yíng)程度，該值越小，公司的償債壓力越小，因而利用財(cái)務(wù)杠桿融資的空間越大，公司總體經(jīng)營(yíng)效益較高，股票需求上升，股票收益率增加；雒文(2013)以A股面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，分析行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率和股票收益率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)它們之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系[13]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)多從時(shí)間序列及面板數(shù)據(jù)角度開展研究，解釋相關(guān)自變量對(duì)股票收益率的影響，這種研究思路和方法忽視了數(shù)據(jù)的空間依賴性。在研究股票市場(chǎng)時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格除了受股票市場(chǎng)外的因素影響外，其市場(chǎng)內(nèi)部的股票與股票之間也呈現(xiàn)一定的相關(guān)性，股票市場(chǎng)會(huì)呈現(xiàn)某類股票的整體漲跌，即同一類型下的股票在個(gè)別股票的拉動(dòng)下，會(huì)跟隨該個(gè)股呈現(xiàn)價(jià)格上漲或下跌的趨勢(shì)，這說(shuō)明股票市場(chǎng)存在股票與股票之間的空間依賴性，違反了回歸模型的Gauss-Markov假設(shè)，不能簡(jiǎn)單運(yùn)用時(shí)間序列進(jìn)行解釋?？臻g計(jì)量模型能夠較好地反映股票市場(chǎng)上的這種空間依賴性，在各種空間模型中，空間面板模型由于包含更多變量的同時(shí)又減少了變量之間的共線性，因此能夠更好地對(duì)空間性質(zhì)進(jìn)行描述。

在運(yùn)用空間計(jì)量研究股票的問(wèn)題上，F(xiàn)ernandez(2011)依據(jù)126個(gè)拉美公司的面板數(shù)據(jù)，首先運(yùn)用資產(chǎn)定價(jià)S-CAPM模型考察了國(guó)際金融市場(chǎng)的空間依賴性[14]。潘榮翠、張?chǎng)魏晚n躍紅(2012)選取了幾個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)全球不同地區(qū)之間的股票指數(shù)存在顯著的空間相關(guān)性，并通過(guò)構(gòu)建空間計(jì)量模型研究了宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)股票指數(shù)的影響[15]。Eckel和Volker(2011)定義了地理空間距離，考慮了在地理距離的作用下股票市場(chǎng)的空間相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明股票市場(chǎng)指數(shù)存在顯著的地域相關(guān)性[16]。Arnold、Stahlberg和Wied(2013)運(yùn)用GMM估計(jì)的方法研究了不同模型下的股票市場(chǎng)回報(bào)的空間自回歸情況，研究結(jié)果表明，與一般截面和面板模型相比，空間自回歸方法能夠更有效地進(jìn)行估計(jì)[17]。Asgharian、Wolfgang和Lu(2013)運(yùn)用空間計(jì)量的方法，研究了城市經(jīng)濟(jì)狀況和地理關(guān)系對(duì)幾個(gè)股票市場(chǎng)價(jià)格協(xié)動(dòng)性的影響，發(fā)現(xiàn)美國(guó)、英國(guó)、日本這三個(gè)地區(qū)單元通過(guò)貿(mào)易連接可以對(duì)周邊地區(qū)股票市場(chǎng)產(chǎn)生強(qiáng)烈的沖擊作用[18]。

本文依據(jù)股票價(jià)格的空間依賴性特征，對(duì)股票價(jià)格的空間相關(guān)程度進(jìn)行考察，然后以一個(gè)空間的資產(chǎn)定價(jià)模型(spatial-capital asset pricing model，S-CAPM)為基礎(chǔ)，在綜合考慮影響股票收益率的相關(guān)經(jīng)濟(jì)因素后，構(gòu)造空間面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)股票收益率的影響因素進(jìn)行了實(shí)證分析。研究結(jié)果對(duì)我國(guó)“十三五”期間科學(xué)規(guī)劃和完成“加強(qiáng)金融宏觀審慎管理制度建設(shè)、加強(qiáng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)”的任務(wù)，特別是對(duì)股價(jià)波動(dòng)預(yù)測(cè)、資金投資配置方面，具有一定的指導(dǎo)意義。

二、理論分析與建模

有效市場(chǎng)假說(shuō)假設(shè)市場(chǎng)是理性的，指出證券市場(chǎng)股票價(jià)格能夠準(zhǔn)確且全面地反應(yīng)市場(chǎng)上所有信息，基于這些信息的交易不能獲取經(jīng)濟(jì)利潤(rùn)。有效市場(chǎng)假說(shuō)在一定程度上幫助人們更好地理解了證券市場(chǎng)，但作為有效市場(chǎng)假說(shuō)的前提——理性人基礎(chǔ)的假設(shè)并不總是成立，面對(duì)復(fù)雜的投資環(huán)境，投資者在進(jìn)行交易時(shí)并非能夠獲得完全的信息，即便在獲取足夠的信息時(shí)，由于投資者的知識(shí)素養(yǎng)等原因，投資者不能進(jìn)行正確的決定。馬琳、何平和殷切(2015)在研究A股市場(chǎng)定價(jià)效率時(shí)就曾指出，投資者對(duì)股票估值是非理性的，投資情緒不穩(wěn)定，短期定價(jià)無(wú)效[19]。近些年發(fā)展起來(lái)的行為金融學(xué)理論認(rèn)為現(xiàn)實(shí)世界中人是有限理性的，特別地，在我國(guó)的金融市場(chǎng)上存在著顯著的“羊群效應(yīng)”——投資者形成的預(yù)期會(huì)受到其他人影響，其投資決策往往采取從眾的模式[20-22]。Shiller(1990)對(duì)這種現(xiàn)象做出解釋，指出這種受他人影響的從眾行為是一種投機(jī)現(xiàn)象，與投資者的行為特征有關(guān)，他假設(shè)市場(chǎng)上有兩類投資者：“噪聲交易者”和“知情下注交易者”。其中“知情下注交易者”依據(jù)現(xiàn)有信息，判斷股票價(jià)值，以此進(jìn)行資產(chǎn)分配和投資；而“噪聲交易者”只觀測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)，追求市場(chǎng)風(fēng)潮，同時(shí)易對(duì)可能會(huì)影響未來(lái)股價(jià)的信息做出過(guò)度反應(yīng)[23]。而在一段時(shí)間內(nèi)，股票的供給是固定的，股票的需求取決于市場(chǎng)里的資金總量、資金走向，供需決定均衡價(jià)格。在當(dāng)前金融格局下，例如行業(yè)政策等基本面的協(xié)同變動(dòng)會(huì)引起股票間收益的聯(lián)動(dòng)，加之“噪聲交易者”在形成自己投資預(yù)期時(shí)的從眾行為，使得股價(jià)不僅僅受其自身因素影響。具體而言，知情者對(duì)個(gè)股的某些特質(zhì)了解，進(jìn)而對(duì)個(gè)股進(jìn)行投資買入。市場(chǎng)上更多的資金會(huì)購(gòu)買該股票，而股票供給有限時(shí)，這就導(dǎo)致該股票價(jià)格上漲。另外，投資者可能會(huì)同樣看好與之相關(guān)股票(例如同行業(yè))的盈利預(yù)期，進(jìn)而追捧相關(guān)股票，通常情況下投資者會(huì)對(duì)同一行業(yè)板塊內(nèi)股票進(jìn)行買入，而噪聲者會(huì)對(duì)這種波動(dòng)迅速做出反應(yīng)，引起追風(fēng)潮現(xiàn)象，在需求增加的情況下直接導(dǎo)致相關(guān)股票的價(jià)格飆升，這也即通常所說(shuō)的“板塊現(xiàn)象”，即在某一時(shí)期內(nèi)，與某一事件相關(guān)聯(lián)的股票，其價(jià)格漲跌有明顯的一致性，中國(guó)股市中具有顯著的“板塊現(xiàn)象”，板塊內(nèi)的股票收益協(xié)同。

利用資本資產(chǎn)定價(jià)模型CAPM，有：

ri=rf+(rm-rf)βi

(1)

其中ri表示表示一只股票的收益率，βi衡量了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，rf表示無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，rm表示市場(chǎng)組合的收益率。

因?yàn)椋?/p>

rm=rf+(rm-rf)

(2)

由式(1)和式(2)得:

ri-rm=(βi-1)(rm-rf)

(3)

對(duì)(3)式兩邊取絕對(duì)值，同時(shí)兩邊加總求和取平均，且由于風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的存在，市場(chǎng)組合的收益率大于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，最終可得：

(rm-rf)

(4)

在(4)式中對(duì)rm求一階導(dǎo)數(shù)和二階倒數(shù)得：

(5)

由此可見，由CAPM模型出發(fā)，橫截面絕對(duì)偏離度CSAD與rm呈現(xiàn)線性遞增關(guān)系，而當(dāng)存在羊群行為時(shí)，股票齊漲同跌，收益率趨同，此時(shí)CSAD將會(huì)與rm呈非線性關(guān)系：

(6)

通過(guò)考察b2顯著為負(fù)，可得知這種造成“板塊現(xiàn)象”的羊群行為是存在的。相關(guān)學(xué)者在這方面也做出較多工作[26-28]，結(jié)果表明我國(guó)股票市場(chǎng)存在著羊群行為，股價(jià)變化趨同。鑒于股價(jià)之間的高度相關(guān)性，本文引入空間計(jì)量的思想對(duì)股票收益率間的協(xié)同性進(jìn)行分析，空間計(jì)量模型能夠較好地反映股票市場(chǎng)上的這種空間依賴性。

圖1　股價(jià)之間的MIC值直方圖

在研究資產(chǎn)定價(jià)的模型中，因素模型(factor model)反映了風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)對(duì)其影響因素變動(dòng)的敏感程度。市場(chǎng)模型也是一個(gè)因素模型，因此，將市場(chǎng)指數(shù)的收益率作為唯一因素來(lái)考察風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率。在假設(shè)投資者采用馬科維茨的理論進(jìn)行投資管理的基礎(chǔ)上，資本資產(chǎn)定價(jià)模型(capital asset price model, CAPM)闡述了市場(chǎng)均衡狀態(tài)的形成。CAPM模型認(rèn)為一個(gè)資產(chǎn)的預(yù)期收益率與衡量該資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的基準(zhǔn)值之間存在正相關(guān)關(guān)系，因而可以將收益與風(fēng)險(xiǎn)表示成線性關(guān)系。由于在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)往往不只受市場(chǎng)指標(biāo)變動(dòng)的影響，還存在對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)具有廣泛影響的其他經(jīng)濟(jì)因素，而CAPM模型認(rèn)為所有資產(chǎn)都只與市場(chǎng)組合存在線性關(guān)系。在CAPM的基礎(chǔ)上，逐漸發(fā)展出多因素模型。多因素模型認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率與多個(gè)影響因素相關(guān)，這些因素代表了可能影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益的一些基本經(jīng)濟(jì)因素，因而在估計(jì)股票收益率時(shí)，多因素模型比CAPM模型更加有效。

考慮到股票市場(chǎng)資金供求理論下的截面相關(guān)特征，本文采用能夠反映空間依賴性的空間計(jì)量模型進(jìn)行分析，空間計(jì)量模型包括空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)。在理論上，已經(jīng)有學(xué)者將空間依賴性引入股票收益率的定價(jià)模型，F(xiàn)ernandaz(2011)在CAPM模型的基礎(chǔ)上，提出S-CAPM模型[14]，該模型的假設(shè)條件與傳統(tǒng)的CAPM假設(shè)條件相同，在CAPM模型的基礎(chǔ)上引入空間項(xiàng)。

空間滯后模型(spatial lag model，SLM)用于研究相鄰空間單元之間的作用及其對(duì)整個(gè)系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，即認(rèn)為因變量存在空間依賴性。空間滯后的CAPM模型可表示為：

r-rf=ρW(r-rf)+(rm-rf)β+μ

(7)

其中μ是誤差項(xiàng)；r-rf表示超額回報(bào)，為列向量；W(r-rf)為自回歸項(xiàng)；β衡量了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。上式表明一個(gè)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與其相關(guān)資產(chǎn)的回報(bào)率呈線性關(guān)系。

同樣，空間誤差模型(spatial error model，SEM)用于研究鄰近空間單元的誤差項(xiàng)對(duì)本單元的沖擊，以及進(jìn)而對(duì)因變量產(chǎn)生的影響，即認(rèn)為誤差項(xiàng)存在空間依賴性，空間誤差的CAPM模型為：

r-rf=(rm-rf)β+εε=λWε+μ

(8)

在這樣的定義下，誤差中未預(yù)期到的影響因素同樣受其空間鄰接單元影響。

作為單因素模型的一個(gè)特例，S-CAPM是對(duì)所有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率期望值為零的單因素模型。單因素模型將影響收益的因素分解為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和公司特有風(fēng)險(xiǎn)，這種分析方法不僅過(guò)于簡(jiǎn)單，而且把系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)限制在單一因素內(nèi)是過(guò)于簡(jiǎn)化的。實(shí)際上，用市場(chǎng)收益來(lái)概括的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)受多種因素影響，如國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、通貨膨脹、匯率波動(dòng)等。在應(yīng)用時(shí)，通常采用多因素模型的形式，來(lái)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率進(jìn)行估計(jì)?；谇笆龇治觯蒘-CAPM出發(fā)，推廣到多因素模型。

其中空間滯后的多因素模型表示為：

r=ρWr+βF+μ

(9)

其中μ是誤差項(xiàng)，r表示風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率，Wr為自回歸項(xiàng)；F表示影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的因素，β衡量了風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率對(duì)這組因素的敏感程度。式(9)表明風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率與影響其的各因素呈線性關(guān)系。

同樣，空間誤差的多因素模型表示為：

r=βF+εε=λWε+μ

(10)

根據(jù)前述分析，我們認(rèn)為不同股票之間的價(jià)格在宏觀經(jīng)濟(jì)條件和公司財(cái)務(wù)因素下存在著相互影響，進(jìn)一步考慮到變量的時(shí)間序列特征，結(jié)合多因素空間截面模型，選取多個(gè)個(gè)體不同時(shí)期的數(shù)據(jù)，進(jìn)行面板數(shù)據(jù)分析，從空間計(jì)量的角度進(jìn)行建模，構(gòu)造多因素空間面板數(shù)據(jù)模型：

空間面板滯后的多因素模型表示為：

rt=ρWrt+βFt+μt

(11)

其中μt是每期誤差項(xiàng)，rt表示每期風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率，Wrt為自回歸項(xiàng)；Ft表示影響風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率的因素，β衡量了風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率對(duì)這組因素的敏感程度。該模型假設(shè)條件與套利定價(jià)理論(arbitragepricingtheory,APT)相同。

同樣，空間面板誤差的多因素模型表示為：

rt=βFt+εtεt=λWεt+μt

(12)

三、空間計(jì)量實(shí)證分析

1.模型建立與數(shù)據(jù)的獲取

基于上述分析，本文構(gòu)建了空間面板數(shù)據(jù)模型。其中，多因素空間面板滯后模型：

(13)

多因素空間面板誤差模型：

retit=β1gdpit+β2exrit+β3cpiit+β4bmrit

+β5epsit+β6roeit+β7darit+μi+εit

(14)

其中被解釋變量為股票的對(duì)數(shù)收益率ret，解釋變量為國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值gdp、直接匯率exr、環(huán)比通貨膨脹率cpi、環(huán)比廣義貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率bmr、每股收益eps、凈資產(chǎn)收益率roe、資產(chǎn)負(fù)債率dar。

面板數(shù)據(jù)包括時(shí)間序列和截面樣本兩個(gè)維度：個(gè)體(N)和時(shí)間(T)。本文選取微觀面板的研究視角，微觀面板的特點(diǎn)是個(gè)體數(shù)N較大，而時(shí)期數(shù)T較小，主要針對(duì)個(gè)體進(jìn)行研究。在樣本選取上，本文選取滬深300指數(shù)中中長(zhǎng)期較穩(wěn)定的300只股票，并根據(jù)證監(jiān)會(huì)上市公司行業(yè)二級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)選取的樣本進(jìn)行分類，共43類，諸如房地產(chǎn)業(yè)、農(nóng)業(yè)、貨幣金融服務(wù)業(yè)、航空運(yùn)輸業(yè)、汽車制造業(yè)、醫(yī)藥制造業(yè)等；在時(shí)間維度上，本文數(shù)據(jù)選取自2007年1月1日到2015年9月30日，考慮到宏微觀變量數(shù)據(jù)獲取上的條件限制，本文以季度為分析單位，共35個(gè)季度。本文數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)及中國(guó)證監(jiān)會(huì)。

2.空間權(quán)重矩陣的設(shè)定

進(jìn)行空間分析的第一步是要設(shè)定空間相關(guān)矩陣W。在研究空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的早期文獻(xiàn)中，空間權(quán)重矩陣設(shè)定多從地理學(xué)的角度出發(fā)進(jìn)行設(shè)定，對(duì)地理距離做一定形式的變換來(lái)定義空間影響權(quán)重，如Lottmann(2012)在研究失業(yè)率差異的時(shí)候，定義了空間矩陣元素采用地理距離衰減的指數(shù)形式[29]。隨著空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的深入，許多學(xué)者開始從“經(jīng)濟(jì)距離”的角度考察地理學(xué)第一定律(即地理事物或?qū)傩栽诳臻g分布上互為相關(guān))在經(jīng)濟(jì)學(xué)上的應(yīng)用，逐步發(fā)展出經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣。例如林光平和吳梅(2005)在研究經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)時(shí)，以地區(qū)之間人均收入差距的倒數(shù)作為空間權(quán)重矩陣中的元素[30]。Fernandez、Montero和Orlove(2012)通過(guò)FDI定義了不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系程度來(lái)研究股票市場(chǎng)之間的協(xié)動(dòng)性[31]。本文即從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來(lái)定義空間距離，設(shè)定權(quán)重。在空間權(quán)重矩陣的設(shè)定上，本文首先對(duì)股票進(jìn)行行業(yè)分類，再按照如下方法設(shè)定權(quán)重值：

(15)

i,j=1,…,300

按照上述方法，設(shè)立空間權(quán)重矩陣，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，最終得到一個(gè)300×300的空間相關(guān)矩陣。

3.空間相關(guān)性度量

空間相關(guān)性反映的是變量的某一屬性值與其空間相鄰單元的變量同一屬性值的相關(guān)程度，在實(shí)證研究中，可以通過(guò)Moran’sI指數(shù)進(jìn)行相關(guān)程度大小判斷。Moran’sI定義如下：

(16)

(17)

如果Moran’sI的正態(tài)統(tǒng)計(jì)量的Z值大于0.05水平下的臨界值1.65，表明股票收益率在給定的空間關(guān)系下具有顯著的相關(guān)性，即同一類目下的股票收益率具有顯著的空間依賴性。

根據(jù)Moran’sI指數(shù)模型，我們測(cè)算了樣本區(qū)間的35個(gè)季度的收益率空間相關(guān)性，并進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)。限于篇幅，本文只列出前8個(gè)季度的Moran’I指數(shù)，如表1。在所有時(shí)期的空間相關(guān)性檢驗(yàn)中，除第1期及第2期外，其他33期數(shù)據(jù)均顯著。

為進(jìn)一步探討收益率的空間相關(guān)性，圖2給出了前8個(gè)季度的Moran散點(diǎn)圖，其中第一象限表示高收益率被同是高收益率包圍，這種集聚稱為高-高集聚，與之相應(yīng)的是第三象限的低-低集聚。由圖可以看出大多數(shù)點(diǎn)均落在一三象限內(nèi)，即同一板塊內(nèi)股票數(shù)據(jù)受其同類股票影響，Moran’sI指數(shù)為正，呈現(xiàn)正向的空間依賴性。

以上分析表明滬深300各成分股股價(jià)之間存在顯著的空間依賴特征。且Moran’sI指數(shù)值均大于零，可見股票收益率在同一類目下正相關(guān)。因此我們可以對(duì)股票收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行空間建模估計(jì)。

4.參數(shù)估計(jì)結(jié)果

Elhorst(2003)對(duì)空間面板模型的估計(jì)進(jìn)行研究，提出的極大似然法(MLE)[32]。本文采用MLE方法對(duì)建模進(jìn)行估計(jì)，其結(jié)果表2。

表1　Moran’s I指數(shù)

注：**表示在1%的顯著性水平下顯著。

圖2　前8季度股票收益率Moran散點(diǎn)圖

變量FixedSLMRandomSLMFixedSEMRandomSEMIntercept-86.377561***-202.825033***ρ0.595896***0.574234***\λ\0.596257***0.574667***exr10.006833***10.484869***25.021126***24.972871***cpi0.711918**0.779727***1.904673***1.929330***gdp1.198303***1.295812***2.995715***3.022536***bmr14.801453***15.619000***37.573713***36.584824***eps4.546955***2.688899**4.589674***2.635486**roe0.129583***0.163489***0.131393***0.164754***dar0.0846650**0.0138130.071949**0.199334

注：***，**，*表示在0.1%，1%，5%的顯著性水平下顯著。

從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，四個(gè)模型中，總體上各因素顯著性水平均較高，同時(shí)，在作用效果上，與之前假設(shè)的正負(fù)向預(yù)期差別不大，可見在考慮空間依賴性后，進(jìn)行空間建模的估計(jì)結(jié)果較好。

5.空間滯后模型與空間誤差模型的選擇

Burridge(1980)、Anselin(1988)以及Elhorst(2010)在模型的選擇和檢驗(yàn)中做出了大量的貢獻(xiàn)，提出了LM-error、LM-lag準(zhǔn)則和robustLM-error、robustLM-lag準(zhǔn)則[33-35]。在模型選擇上，首先進(jìn)行空間面板的LM-error檢驗(yàn)和LM-lag檢驗(yàn)，在檢驗(yàn)結(jié)果均顯著的情況下，再做robustLM-error和robustLM-lag檢驗(yàn)，同時(shí)結(jié)合實(shí)際研究問(wèn)題進(jìn)行分析，進(jìn)行模型選擇，以更好的對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)。為進(jìn)一步驗(yàn)證是否有必要建立空間模型，我們進(jìn)一步做相關(guān)檢驗(yàn)——通過(guò)LM檢驗(yàn)和相應(yīng)的robustLM檢驗(yàn)來(lái)確定是建立空間面板滯后模型還是空間面板誤差模型。檢驗(yàn)結(jié)果表3。

表3　LM及robust LM檢驗(yàn)結(jié)果

可見在模型選擇上，LM-error與LM-lag更加顯著，同時(shí)較之robustLM-lag，robustLM-error更加顯著，因此空間面板誤差模型SEM為更加恰當(dāng)?shù)哪Ｐ托问健?/p>

6.固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)

在固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)選擇上，目前相關(guān)文獻(xiàn)有兩種方法，第一種基于Hsiao(2003)、Wooldridge(2000)研究的理論原則：如果用樣本數(shù)據(jù)對(duì)總體進(jìn)行推理估計(jì)，即從一個(gè)很大的總體中隨機(jī)抽樣，則應(yīng)采用隨機(jī)效應(yīng)模型；如果樣本以本身進(jìn)行推理估計(jì)，即樣本容量接近整個(gè)總體，則宜采用固定效應(yīng)模型[36-37]。第二種，先對(duì)普通面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行選擇，在此基礎(chǔ)上再進(jìn)行空間面板分析。如駱永民(2010)在用空間面板模型研究城際基礎(chǔ)設(shè)施差距的時(shí)，首先對(duì)普通面板進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)選擇了固定效應(yīng)，接著再進(jìn)行了空間面板的數(shù)據(jù)分析工作[38]。

根據(jù)Elhost(2010)的最新研究，在對(duì)模型的隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)選擇問(wèn)題上，利用R語(yǔ)言，對(duì)空間面板誤差模型進(jìn)行空間Hausman檢驗(yàn)，其中原假設(shè)為模型選用隨機(jī)效應(yīng)。結(jié)果見表4：

表4　Hausman檢驗(yàn)結(jié)果

從LM檢驗(yàn)來(lái)看，存在空間效應(yīng)；從robustLM檢驗(yàn)來(lái)看，空間面板誤差模型更為合適；從Hausman檢驗(yàn)來(lái)看，選擇固定效應(yīng)而不選擇隨機(jī)效應(yīng)，同時(shí)本文對(duì)滬深300指數(shù)的全部300只股票對(duì)股票收益率進(jìn)行估測(cè)，從理論上亦應(yīng)選用固定效應(yīng)模型。

四、結(jié)果分析與相關(guān)建議

1.研究結(jié)論

本文根據(jù)27個(gè)季度的股票交易數(shù)據(jù)，基于經(jīng)濟(jì)理論分析推測(cè)股票之間存在較強(qiáng)的空間相關(guān)性，通過(guò)Moran’sI指數(shù)檢驗(yàn)進(jìn)一步表明在相同分類下股票收益率之間存在高度空間依賴性，且表現(xiàn)為正相關(guān)性，即當(dāng)同一分類下某只股票的價(jià)格上漲或下跌，會(huì)帶動(dòng)同一分類下其他股票價(jià)格的上漲或下跌，具有顯著的板塊聯(lián)動(dòng)現(xiàn)象。我們進(jìn)一步從微觀面板出發(fā)，選用季度因素?cái)?shù)據(jù)，通過(guò)建立隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)下的空間面板滯后模型以及空間面板誤差模型，分析了匯率、環(huán)比通貨膨脹率、GDP增長(zhǎng)率、貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率、每股收益、凈資產(chǎn)回報(bào)率及資產(chǎn)負(fù)債率七個(gè)宏微觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)股票收益率的影響。在計(jì)量實(shí)證上，通過(guò)四種模型的估計(jì)結(jié)果比較以及LM檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)，空間面板誤差模型的固定效應(yīng)估計(jì)系數(shù)在百分之九十五的水平均顯著。理論上本次研究在解釋變量選取上可能存在其他我們未考慮到的股票收益率因素，誤差項(xiàng)中存在未完全解釋的空間依賴性，同時(shí)，當(dāng)研究樣本較大時(shí)，理論上亦應(yīng)構(gòu)造固定效應(yīng)下的空間面板誤差模型。通過(guò)實(shí)證模型估計(jì)檢驗(yàn)和結(jié)果理論分析，我們發(fā)現(xiàn)固定效應(yīng)下的空間面板誤差模型在分析股票收益率影響因素問(wèn)題上更為有效。

根據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果進(jìn)行分析，在宏觀經(jīng)濟(jì)層面，匯率、貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率、通貨膨脹率以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率均正向影響股票收益率?？紤]到時(shí)間跨度的問(wèn)題，我們認(rèn)為匯率的流量導(dǎo)向模型對(duì)股價(jià)影響程度較小，而從存量導(dǎo)向模型來(lái)看，當(dāng)前中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)正在逐步成熟，人民幣匯率制度正在逐步完善，股市更加趨向市場(chǎng)化、自由化。雖然中國(guó)的資本市場(chǎng)沒有完全開放，但在政府管制的范圍內(nèi)，外資仍舊可以通過(guò)相關(guān)渠道進(jìn)入中國(guó)資本市場(chǎng)，進(jìn)而影響股票價(jià)格。匯率的動(dòng)態(tài)波動(dòng)是對(duì)資本進(jìn)出的反映，短期內(nèi)，可認(rèn)為其由市場(chǎng)供需決定，股價(jià)的上升會(huì)吸引更多的外國(guó)投資者，資本流入增加，本幣需求上升，本國(guó)貨幣供給相對(duì)減少，導(dǎo)致股票需求減少，而股票供給不變，股價(jià)下跌，股票收益率下降。本文中選用直接匯率數(shù)據(jù)(即單位美元兌人民幣數(shù)量)進(jìn)行估計(jì)，則人民幣升值，股票收益率下降，表現(xiàn)為直接匯率下降，股票收益率下降，即匯率與股票收益率之間正相關(guān)。在本文研究時(shí)間段內(nèi)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)在世界經(jīng)濟(jì)危機(jī)背景下一枝獨(dú)秀，實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出水平較高，國(guó)民消費(fèi)需求也在增加，作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的反映，通貨膨脹上升動(dòng)力較強(qiáng)，其結(jié)果導(dǎo)致股票收益與通貨膨脹正相關(guān)，本結(jié)果同韓再紅(2008)等研究結(jié)果相同[39]。在GDP方面，股票市場(chǎng)作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的“晴雨表”，國(guó)民經(jīng)濟(jì)向好，股市收益也會(huì)增加，本文在考慮到股票收益率的空間相關(guān)性后，研究結(jié)果依然表明股票收益率與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率之間正相關(guān)。在貨幣供應(yīng)量的方面，從預(yù)期效應(yīng)上分析，貨幣供應(yīng)量增加時(shí)，投資者預(yù)期股票市場(chǎng)的資金供給增加，因而會(huì)推動(dòng)股價(jià)上漲；從投資組合效應(yīng)上分析，多余的貨幣供應(yīng)部分會(huì)進(jìn)入股票市場(chǎng)，導(dǎo)致股票需求增加，在供給一定時(shí)，推高股價(jià)；從股票的內(nèi)在價(jià)值效應(yīng)上分析，貨幣供應(yīng)增加，導(dǎo)致利率水平下降，價(jià)值貼現(xiàn)，同樣使股價(jià)升高。

在微觀公司層面上，當(dāng)上市公司處在相同宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境中時(shí)，每股收益越高，表明股票回報(bào)越高，因而每股收益與股票收益率呈正相關(guān)關(guān)系；凈資產(chǎn)收益率表明投資效率，當(dāng)投資報(bào)酬越高時(shí)，即導(dǎo)致市場(chǎng)投資者看好個(gè)股走勢(shì)，供給一定的情況下，需求上升推升股價(jià)上漲，反應(yīng)了凈資產(chǎn)收益率與股票收益率之間的正相關(guān)關(guān)系。本文研究中，資產(chǎn)負(fù)債率的系數(shù)為正，這是與傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和財(cái)務(wù)理論的觀點(diǎn)——資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)向影響股票收益，是不同的。在對(duì)本文的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，大多公司的資產(chǎn)負(fù)債率很高，諸如銀行業(yè)更是在80%以上，根據(jù)《巴塞爾協(xié)議》，資產(chǎn)負(fù)債率在92%以下是一個(gè)正常的水平，但在數(shù)據(jù)研究上，并不能反映這一點(diǎn)，因此可能導(dǎo)致資產(chǎn)負(fù)債與股票收益率的正相關(guān)關(guān)系。另外考慮到投資者的素質(zhì)水平，結(jié)合中國(guó)股票市場(chǎng)的特殊性，資產(chǎn)負(fù)債率并不能很好地提醒市場(chǎng)投資者進(jìn)行有效投資，例如市場(chǎng)上的“莊家”行為以及“ST”股的暴漲現(xiàn)象，認(rèn)為并不能純粹地根據(jù)本文研究結(jié)果推測(cè)資產(chǎn)負(fù)債率與股票收益率的關(guān)系。另外相關(guān)研究也指出，當(dāng)前中國(guó)股市應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)監(jiān)管，建立完善的內(nèi)控制度，增加信息透明度以向投資人傳遞良好信息，規(guī)范市場(chǎng)投資行為(王藝霖、王愛群，2014；鐘凱、程小可、姚立杰，2014)[40-41]。可見，應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)公平公開的市場(chǎng)環(huán)境建設(shè)，確保投資者能合理合時(shí)地運(yùn)用公司的財(cái)務(wù)信息對(duì)股票價(jià)值進(jìn)行估值。

2.理論貢獻(xiàn)

雖然目前已有許多文獻(xiàn)解釋了相關(guān)自變量對(duì)股票收益率的影響，但大多簡(jiǎn)單從時(shí)間序列及面板數(shù)據(jù)角度展開，且多為研究股票市場(chǎng)外的影響因素，幾乎都忽視了股票與股票之間價(jià)格漲跌的空間依賴性，這種研究思路和方法由于違反了回歸模型的Gauss-Markov假設(shè)，其研究結(jié)論的準(zhǔn)確性自然需要進(jìn)一步驗(yàn)證。因此，本文的研究?jī)r(jià)值之一在于用實(shí)證的方法驗(yàn)證了股票價(jià)格除了受股票市場(chǎng)外的因素影響外，還存在股票與股票之間的空間依賴性，并在客觀考慮這種空間依賴性的前提下，重新解釋了相關(guān)自變量對(duì)股票收益率的影響。這為我國(guó)“十三五”期間健康發(fā)展資本市場(chǎng)，特別是為金融宏觀管理制度建設(shè)、統(tǒng)籌協(xié)調(diào)精準(zhǔn)決策和調(diào)控，提供科學(xué)的、符合客觀實(shí)際的理論依據(jù)。

3.實(shí)踐意義與相關(guān)建議

當(dāng)前中國(guó)股市中散戶參與較多，市場(chǎng)上資金分散，因而噪聲交易者較多，投機(jī)現(xiàn)象普遍，市場(chǎng)仍處于非理性發(fā)展階段。由于某些股票價(jià)格之間存在高度空間依賴性，當(dāng)少數(shù)公司股票價(jià)格上漲時(shí)，必將引起噪聲交易者的盲目跟進(jìn)，造成顯著的板塊聯(lián)動(dòng)，而形成板塊聯(lián)動(dòng)后又必將進(jìn)一步導(dǎo)致交易者的追漲殺跌，必然會(huì)加劇市場(chǎng)的非理性。2015年6月期間，A股市場(chǎng)次新股板塊的幾輪暴跌就是這種市場(chǎng)非理性的惡果。為了資本市場(chǎng)的健康發(fā)展，我們建議如下：

(1)監(jiān)管機(jī)構(gòu)在加強(qiáng)對(duì)投資者的教育、減少盲目跟風(fēng)噪聲交易、優(yōu)化投資者結(jié)構(gòu)的同時(shí)，應(yīng)從大局出發(fā)，高度關(guān)注板塊聯(lián)動(dòng)效應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防范，制定板塊聯(lián)動(dòng)效應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)管控標(biāo)準(zhǔn)和管控機(jī)制，將板塊聯(lián)動(dòng)效應(yīng)控制在合理范圍之內(nèi)。一旦超過(guò)標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)及時(shí)利用板塊聯(lián)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行科學(xué)調(diào)控，及時(shí)有效管控市場(chǎng)，防止股市暴跌釀成股災(zāi)。

(2)“十三五”規(guī)劃強(qiáng)調(diào)要提高直接融資比重，降低杠桿率，這從2015年5月份A股市場(chǎng)的“股災(zāi)”后采取的措施中可見一斑——暫停配資。在中國(guó)股市漲跌幅限制下，高杠桿引起資金在板塊間流動(dòng)，杠桿加聯(lián)動(dòng)會(huì)導(dǎo)致金融市場(chǎng)的巨大波動(dòng)，從而會(huì)影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展。政策制定者應(yīng)清醒認(rèn)識(shí)股票市場(chǎng)這種股票之間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，在制定相關(guān)政策時(shí)，充分考慮到股票價(jià)格之間存在的這種空間依賴性使政策工具運(yùn)用效果加劇的趨勢(shì)，謹(jǐn)慎制定政策。特別是在當(dāng)前，國(guó)際金融危機(jī)持續(xù)影響，我國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)尚不完善，經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)的情況下，更應(yīng)謹(jǐn)防金融市場(chǎng)的非理性繁榮及繁榮之后的損失，綜合空間集聚的板塊聯(lián)動(dòng)因素，考慮運(yùn)用貨幣供給、利率、匯率等多項(xiàng)對(duì)股票收益率有影響的工具，更具針對(duì)性、更加有效地調(diào)控市場(chǎng)，從而提高金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的效率，推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型。

(3)對(duì)投資者而言，應(yīng)杜絕噪聲投機(jī)現(xiàn)象，合理進(jìn)行價(jià)值投資，綜合考慮當(dāng)前我國(guó)政策導(dǎo)向——“十三五”期間提出的“制造業(yè)2025”、“互聯(lián)網(wǎng)+”、“國(guó)企改革”等概念，研究板塊因素，前瞻投資機(jī)會(huì)，早做伏筆。即便某些個(gè)股效益較好但暫無(wú)投資機(jī)會(huì)時(shí)，仍可考慮在板塊聯(lián)動(dòng)的相關(guān)效應(yīng)下，對(duì)相關(guān)聯(lián)的股票進(jìn)行分析和關(guān)注，同樣會(huì)獲得較高的收益。

(4)當(dāng)前部分企業(yè)產(chǎn)能過(guò)剩，企業(yè)效益較差，產(chǎn)業(yè)優(yōu)化、轉(zhuǎn)型迫在眉睫。我國(guó)“十三五”期間要拓展產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間，支持節(jié)能環(huán)保、生物技術(shù)、信息技術(shù)、智能制造、高端設(shè)備、新能源等新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，支持傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)，推廣新型孵化模式。這些新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)企業(yè)應(yīng)同時(shí)把握時(shí)機(jī)，發(fā)揮政策優(yōu)勢(shì)，合理充分利用股票市場(chǎng)這種空間集聚的板塊聯(lián)動(dòng)特征，加大直接融資力度，快速發(fā)展與創(chuàng)新。

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(本文責(zé)編：辛城)

Analysis of the Factors that Influence Stock Return Based on Spatial Panel Data Model

ZHANG Yu-hua , SONG Yun-yun , ZHANG Yuan-qing

(SchoolofFinanceandBusiness,ShanghaiNormalUniversity，Shanghai200234，China)

This paper applied the spatial panel data model to study the factors that influence stock return. we use quarterly data from the first quarter in 2007 to the third quarter in 2015 to conduct the empirical Study about the Macro and Micro factors that influence stock return based on the theory S-CAPM. The empirical results show that it is obviously that there exist spatial dependence in stock market data; in this research, Spatial error model with fixed effect give the effective interpretation in model choosing and coefficient estimating; finally we analysis the effect of each factors, and put forward some suggestion about the investment on stock market and making policy.

spatial dependence; spatial panel data model; stock return

2015-09-22

2016-03-25

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“我國(guó)上市公司透明度空間分布的非均衡性及其‘傳染性’問(wèn)題研究”(71573178)。

張玉華(1968-)，男，湖北荊州人，上海師范大學(xué)商學(xué)院教授，博士，研究方向：投資經(jīng)濟(jì)學(xué)、管理學(xué)。

F830.9

A

1002-9753(2016)05-0172-12