媒體報道降低了股價崩盤風(fēng)險嗎？
——來自創(chuàng)業(yè)板的證據(jù)

■王 昶，王 敏，龔 鋮

媒體報道降低了股價崩盤風(fēng)險嗎？
——來自創(chuàng)業(yè)板的證據(jù)

■王 昶，王 敏，龔 鋮

針對創(chuàng)業(yè)板公司股價的“暴漲暴跌”現(xiàn)象，本文運(yùn)用信息不對稱和投資者情緒理論，研究了媒體報道對創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)業(yè)板中，上市公司受到媒體報道越多，其股價崩盤風(fēng)險越高，而且，不同性質(zhì)的媒體報道均會加大上市公司股價崩盤風(fēng)險。進(jìn)一步分析顯示，媒體報道顯著提高了公司下一年的股價崩盤風(fēng)險，其中，媒體的正面或者負(fù)面報道依然會顯著提高公司下一年的股價崩盤風(fēng)險，而中性報道對公司下一年股價崩盤風(fēng)險的影響并不顯著。

媒體報道；情緒；信息不對稱；股價崩盤風(fēng)險；創(chuàng)業(yè)板

王昶（1973-），湖南懷化人，中南大學(xué)商學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)閼?zhàn)略與投融資決策；王敏（1992-），安徽合肥人，中南大學(xué)商學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楣窘鹑谂c行為金融。（安徽合肥410083）；龔鋮（1989-），安徽合肥人，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)槟Ｊ阶R別與說話人識別。（安徽合肥230027）

一、引言

為了有效補(bǔ)充主板市場，扶持高科技、高成長性的企業(yè)，我國政府于2009年10月30日在深圳證券交易所正式開啟了創(chuàng)業(yè)板市場。較主板公司股票而言，創(chuàng)業(yè)板公司股票一直存在著嚴(yán)重的暴漲暴跌現(xiàn)象。由于股價暴跌造成的崩盤，不僅導(dǎo)致投資者的財富瞬間“蒸發(fā)”，而且嚴(yán)重影響市場主體的投資熱情，甚至對資本市場的平穩(wěn)健康發(fā)展造成極大的負(fù)面沖擊（曹豐等，2015）。究竟哪些因素導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險？對該問題，金和梅耶斯（Jin&Myers, 2006）等人研究表明，在信息不對稱的背景下，管理層尋租、隱藏公司內(nèi)部負(fù)面消息的代理行為是造成股價崩盤風(fēng)險的重要原因。這主要從公司內(nèi)部因素進(jìn)行了解釋，而針對公司外部可能影響信息不對稱和股價崩盤風(fēng)險的因素卻還鮮有研究涉及。因此，本文另辟新徑考察媒體報道這一公司外部相關(guān)主體如何影響創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險。

關(guān)于新聞媒體在資本市場中扮演的角色這個話題越來越受人關(guān)注。如，托特洛克（Tetlock,2007）表明媒體的悲觀報道形成市場整體股價下跌的壓力；巴伯和奧?。˙arber&Odean,2008）具體分析了媒體報道如何影響個人投資者選股；游家興和吳靜（2012）發(fā)現(xiàn)了媒體對資產(chǎn)定價效率和投資者行為的負(fù)面影響；黃俊（2013）關(guān)于我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的考察發(fā)現(xiàn)，即使媒體只對公司進(jìn)行中性報道，也會顯著提高公司的首發(fā)抑價。

新聞媒體作為金融市場一種不可或缺的信息中介和公共監(jiān)督機(jī)制，確實(shí)可以通過搜集、整理和發(fā)布相關(guān)信息來增進(jìn)投資者對公司經(jīng)營狀況的了解，甚至可以減少公司管理層隱藏壞消息的空間。然而，在便利投資者獲取信息的同時，媒體宣傳可能會左右投資者的情緒，如媒體報道會影響機(jī)構(gòu)與個人投資者的交易行為，機(jī)構(gòu)和個人投資者的交易行為都會加大市場股價的波動（譚松濤等，2014）。由此我們不禁思考，在創(chuàng)業(yè)板中，媒體報道究竟是降低信息不對稱性而降低股價崩盤風(fēng)險，還是加劇投資者非理性情緒而使股票價格偏離內(nèi)在價值，從而提高股價崩盤風(fēng)險？對此，本文從投資者情緒視角對媒體報道與公司股價崩盤風(fēng)險間關(guān)系進(jìn)行了分析。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

1.股價崩盤風(fēng)險。股價崩盤，又稱股價暴跌，是指在無任何前兆的情況下，上市公司股票價格突然大幅降低的現(xiàn)象。它有兩種表現(xiàn)形式：一種是個股存在泡沫,泡沫突然破裂；另一種是個股不存在泡沫，價格的大幅度下降。股價崩盤風(fēng)險則是指負(fù)向的股價跳躍式下跌的概率（金和梅耶斯，Jin& Myers,2006）。已有文獻(xiàn)認(rèn)為，股價崩盤風(fēng)險形成的原因主要有兩點(diǎn):（1）代理問題導(dǎo)致的管理層機(jī)會主義。現(xiàn)有研究指出公司經(jīng)理人出于薪酬契約、職業(yè)生涯、聲譽(yù)、避稅（波爾，Ball,2009；韓和瓦特，Khan &Watts,2009；基姆等，Kim et al,2011）等多種動機(jī)考慮，會刻意隱藏或推遲披露負(fù)面消息并及時發(fā)布好消息，壞消息持續(xù)而逐漸累積。當(dāng)壞消息累積到一定程度并超過臨界值時將集中釋放，最終導(dǎo)致股價崩盤（霍頓等，Hutton et al,2009）。（2）公司與投資者之間存在信息不對稱。信息不對稱使得投資者無法知曉公司真實(shí)經(jīng)營情況，可能會被虛假的財務(wù)信息所蒙蔽，導(dǎo)致股價存在“泡沫”，一旦泡沫破滅，股價便會暴跌（科塔利等，Kothari,2009）。尤其是那些信息透明度低的公司，管理層更加容易隱藏壞消息，最終會引發(fā)公司未來股價的大幅下跌（霍頓等，Hutton et al,2009；基姆等，Kim et al,2014；葉康濤等, 2015）。因此，代理問題和信息不對稱是導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險的兩個重要成因。

2.媒體報道。國內(nèi)外有大量關(guān)于媒體報道的研究，但針對媒體報道的正負(fù)作用，一直在學(xué)術(shù)界備受爭議。（1）媒體報道的正面作用。媒體不僅可以通過聲譽(yù)機(jī)制對公司高管的經(jīng)營行為起到很好的監(jiān)督作用，而且其對于理性投資者來說，是一種信息中介，可以降低信息不對稱性，為其投資決策起到很好的指導(dǎo)作用（李培功和沈藝峰,2010；王和葉，Wang&Ye,2015；孔東民等,2013）。（2）媒體報道的負(fù)面影響也不容忽視。我國的上市公司很多都是國家持股或者國家部分持股，政府的干預(yù)較多，媒體因?yàn)檎卫娓鼉A向于報道企業(yè)的正面消息（戴克和金格斯，Dyck&Zingales,2003），這樣媒體對公司高管的監(jiān)督作用就大打折扣。再者，媒體也可能出自自身的商業(yè)利益，過度渲染企業(yè)的負(fù)面消息（米勒，Miller,2006），導(dǎo)致資本市場股價劇烈波動（方和皮雷斯，F(xiàn)ang&Peress,2009；單，Chan,2001）。尤其對于非理性投資者來說，媒體的高度關(guān)注會吸引大量的非理性投資者的購買或者拋售，進(jìn)而導(dǎo)致公司股價嚴(yán)重偏離其真實(shí)價值，反而加劇了信息不透明度（張雅慧等,2011；熊艷等,2014；許年行等,2012）。

（二）研究假設(shè)

本文從信息不對稱與投資者情緒理論相結(jié)合的角度來探討媒體報道與公司股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系。首先，從信息不對稱角度來說，由于市場傳聞、管理層未來展望、市場評論等軟信息的存在，同時市場中存在大量信息處理能力較弱的非理性投資者，此時，媒體報道不僅不能降低信息不對稱性，反而使信息分布更加不對稱（熊艷等,2014）。其次，從投資者情緒角度來說，若軟信息被信息處理能力弱的中小投資者接收則可能產(chǎn)生信息損耗，甚至被誤讀而加劇投資者情緒（熊艷等,2014）。當(dāng)投資者情緒越高漲或越低落時,資產(chǎn)定價偏誤程度越高（托特洛克，Tetlock,2007；游家興和吳靜,2012）。而在我國創(chuàng)業(yè)板市場中，大部分都是新興企業(yè)，倍受媒體關(guān)注，該板塊中小投資者占絕大多數(shù)，主觀軟信息充斥，非理性投資方式盛行。所以，在創(chuàng)業(yè)板中，媒體傳達(dá)的軟信息容易被中小投資者所誤讀而加劇投資者情緒波動，進(jìn)而導(dǎo)致資產(chǎn)誤定價，提高了股價崩盤風(fēng)險。綜上，本文提出如下假設(shè)：

H1:在創(chuàng)業(yè)板中，上市公司受到媒體報道越多，其股價崩盤風(fēng)險越高。

總體而言，國內(nèi)外學(xué)者大多以媒體報道數(shù)量為研究對象，很少有人深究不同性質(zhì)的媒體報道作用有什么不同。事實(shí)上，媒體對股市的影響可能因媒體報道的性質(zhì)差異而有所不同。一方面，不利的媒體報道將發(fā)出企業(yè)未來業(yè)績的負(fù)面信號，降低企業(yè)的信譽(yù)和合法性（波洛克和因多瓦，Pollock& Rindova,2003），從而導(dǎo)致股票的未來收益率降低。新聞中的負(fù)面詞匯，特別是有關(guān)公司基本面的新聞中的負(fù)面詞匯會預(yù)示更差盈余情況和更低的股票收益率（托特洛克等，Tetlock et al,2008），增加公司的資本成本和收益波動（科塔利等，Kothari et al, 2009），且負(fù)面報道對股票收益率的負(fù)面影響長達(dá)12個月（單，Chan,2003）。另一方面，相比負(fù)面報道，正面報道容易“炒熱”題材，加劇投資者認(rèn)知偏差，進(jìn)而推高投資者情緒而使市場更具波動性（熊艷等, 2014）。游家興和吳靜（2012）表明積極的媒體更易導(dǎo)致股價泡沫產(chǎn)生，一旦泡沫破滅，股價就會瞬間下跌，造成極大的負(fù)面沖擊（科塔利等，Kothari et al，2009）。媒體作為“意見領(lǐng)袖”，當(dāng)其樂觀的看多某只股票時，在賣空限制的前提下，悲觀的投資者信息沒有完全反映在市場上，一個短暫的高估和壞消息的瞬間爆發(fā)都會導(dǎo)致價格大幅度降低（陳等，Chen et al，2001）。

相比于正面或者負(fù)面報道，既不反映積極又不反映消極語調(diào)的中性報道雖不會強(qiáng)烈的引起投資者情緒的高漲或者跌落，但在短期內(nèi)，還是能吸引大量投資者的關(guān)注，造成一定的買入壓力。從“注意力驅(qū)動效應(yīng)”來說，中性報道依然可以使股價偏離其真實(shí)價值，加劇信息不對稱和隱藏壞消息，但這種效應(yīng)從長期來看會隨時間消失（陳和蓋瑟斯，Chen&Ghysels，2008）。

綜合已有的觀點(diǎn)表明，正面或者負(fù)面報道可以積聚公眾的注意力，引起投資者巨大的情緒反應(yīng)，而情緒化投資行為所導(dǎo)致的股價瞬間上漲或者下跌并不依賴于公司基本面的改變或價值發(fā)現(xiàn)，而是進(jìn)一步加劇了信息不透明和隱藏了壞消息，最終可能導(dǎo)致股價在未來大幅下跌（許年行等，2012）。相比正面和負(fù)面報道，中性報道的數(shù)量居多，其短期內(nèi)可以引起多數(shù)投資者的注意力，而注意力驅(qū)動效應(yīng)會造成股價短暫上漲后的價值反轉(zhuǎn)，但這種效應(yīng)從長期來看會隨時間消失。因此，本文進(jìn)一步提出如下假設(shè)：

H2:在創(chuàng)業(yè)板中，不同性質(zhì)的媒體報道均會加大上市公司股價崩盤風(fēng)險。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文的研究樣本為2009～2014年我國所有的創(chuàng)業(yè)板上市公司。本文關(guān)注創(chuàng)業(yè)板有兩點(diǎn)原因：第一，創(chuàng)業(yè)板公司大多是高科技新興企業(yè)，受到國家和大眾的普遍重視，進(jìn)而媒體關(guān)注度也比較高。第二，創(chuàng)業(yè)板開板之初就顯示出“高市盈率”“高發(fā)行價”“高募資額”的特點(diǎn)，其二級市場參與者以中小投資者居多，雖然機(jī)構(gòu)投資者參與比例越來越大，但非理性投資導(dǎo)致股市波動幅度比主板更大的現(xiàn)象并未減少。參照羅進(jìn)輝等（2014）、葉康濤等（2015）的做法，本文對初始樣本進(jìn)行了如下篩選：（1）剔除當(dāng)年剛上市的公司樣本，因?yàn)樾鹿缮鲜腥菀资艿叫侣劽襟w的特別關(guān)注；（2）剔除年交易周數(shù)小于“30”的公司樣本，因?yàn)槎嘣貧w估計得到股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的需要；（3）剔除數(shù)據(jù)缺失的公司樣本。最終，本文得到的有效年度觀察樣本共計1084個，均采用STATA12.0處理數(shù)據(jù)。樣本公司財務(wù)數(shù)據(jù)均來自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫。

《中國證券報》、《證券日報》、《證券時報》、《上海證券報》這四大證券報在我國具廣泛影響力、知名度和權(quán)威性，其報道數(shù)量占全國媒體報道總數(shù)比例較大，且是多數(shù)媒體新聞報道的題材源頭（李培功等，2010；游家興和吳靜，2012），因此，本文以這四家報紙作為媒體報道主體。并以《中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫》作為主要數(shù)據(jù)來源，采用手工方式獲得媒體報道的數(shù)據(jù)。

（二）變量定義與度量

1.股價崩盤風(fēng)險

借鑒基姆等（Kim et al，2014）、科瑟尼蒂斯等（Kousenidis et al，2014）、許年行等（2013）的研究，本文使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）和收益上下波動的比率（DUVOL）這兩個指標(biāo)度量公司股價崩盤風(fēng)險。具體算法如下：

首先，估計出公司層面的周收益率，即

其中，γi,φ為公司i的股票在第φ周的收益率，γm,φ為第φ周的市場周流通市值加權(quán)平均收益率，以此類推；αi為截距；β1～β5為回歸系數(shù)；εi,φ為殘差項，表示個股收益未被市場所解釋的部分，若εi,φ為負(fù)且絕對值越大，說明公司i的股票與市場收益相背離的程度越大。使用Wi,φ=LN(1+εi,φ)作為公司特定周收益率，這樣可以使得模型（1）得到的殘差εi,φ基本成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

本文使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)作為第一個崩盤風(fēng)險指標(biāo)，記為NCSKEWi,t。計算方法如公式（2）。

其中，NCSKEWi,t為股票i在第t年的股票收益率的負(fù)向偏態(tài)。n為股票i在第t年中交易的周數(shù)。其中NCSKEW為正向指標(biāo)，NCSKEW越大，股價崩盤風(fēng)險越高。

第二個崩盤風(fēng)險指標(biāo)選用收益上下波動的比率，記為DUVOLi,t，其可以捕捉到股票收益率非對稱波動，具體算法如公式（3）。

其中，DUVOLi,t為股票i在第t年的股票收益上下波動比率，nu（nd）為股票i的周回報率高于（低于）當(dāng)年回報率均值的周數(shù)。DUVOL也為正向指標(biāo)，DUVOL越大，股價崩盤風(fēng)險越高。

2.媒體報道

本文的研究不僅要統(tǒng)計媒體報道總的數(shù)量，還要統(tǒng)計不同性質(zhì)的媒體報道數(shù)量。因此，需要人工手動的對媒體報道的具體內(nèi)容進(jìn)行細(xì)分。借鑒迪普豪斯（Deephouse，2000）對媒體報道性質(zhì)的分類標(biāo)準(zhǔn)，本文將企業(yè)或者控股股東獲得獎項、企業(yè)績效良好或慈善捐款等均歸為正面報道，而公司內(nèi)部出現(xiàn)從事逃稅，商業(yè)性欺詐或其他法律控訴，便屬于負(fù)面報道，剩下的文章便歸于中性類。本文利用多人編碼原則對媒體報道的內(nèi)容進(jìn)行了分類，即將上市公司名稱作為關(guān)鍵詞，在知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫報紙子庫中搜索文章全文，排除含有相同的名稱但卻不是同一個人的文章，每一篇文章分別由兩個評價者進(jìn)行閱讀，對性質(zhì)進(jìn)行編碼，根據(jù)文章的性質(zhì)分為正面、中性或負(fù)面這三類。當(dāng)這兩個評價者出現(xiàn)分歧時，引進(jìn)第三個評價者參與討論，然后作出它的最終編碼（王和葉，Wang&Ye，2015）。將所獲得的媒體報道總條數(shù)以及正面、中性和負(fù)面媒體報道條數(shù)加1后取自然對數(shù)作為每個公司年度媒體報道次數(shù)、正面、中性和負(fù)面報道的度量指標(biāo)，分別記為Tmedia、Pos、Neu和Neg。

3.控制變量

根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)（羅進(jìn)輝等，2014；許等，Xu et al，2014），本文選取了以下控制變量：股票年度周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差（Sigma）、股票年度平均周收益率（Ret）、企業(yè)規(guī)模（Size）、賬市比（Bm）、機(jī)構(gòu)持股比例（Inshold）、負(fù)債率（Lev）、經(jīng)營業(yè)績（Roa）以及經(jīng)過修正瓊斯模型得到的公司透明度（Accm）。

（三）模型設(shè)計

本文構(gòu)建以下四個模型對提出的研究假說依次進(jìn)行檢驗(yàn)。

模型中，以NCSKEWi,t和DUVOLi,t為因變量來度量第t年股價崩盤風(fēng)險，以Tmediai,t、Posi,t、Neui,t和Negi,t為解釋變量來度量第t年的媒體報道次數(shù)、正面報道、中性報道和負(fù)面報道，相應(yīng)的控制變量也取第t年值。模型（4）用以檢驗(yàn)假設(shè)H1，主要考察變量為Tmediai,t；使用模型（5）～（7）檢驗(yàn)假設(shè)H2，主要考察的變量分別為Posi,t、Neui,t和Negi,t，重點(diǎn)關(guān)注這三個變量的估計系數(shù)；最后，參考已有的研究，本文控制了其他可能影響股價崩盤風(fēng)險的因素。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計分析

表1給出了本文各個變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)NCSKEW的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為-0.516與0.682，說明創(chuàng)業(yè)板樣本公司之間股價崩盤風(fēng)險差異較為明顯。股價崩盤風(fēng)險另一指標(biāo)DUVOL的均值為-0.102，大于卡倫和方（Callen& Fang，2015）基于美國上市公司數(shù)據(jù)得到的-0.170的DUVOL均值，表明我國創(chuàng)業(yè)板公司相較美國上市公司更不穩(wěn)定，收益上下波動比率更大。在媒體報道指標(biāo)中，正面報道文章平均0.444篇/年、中性報道文章平均1.682篇/年、負(fù)面報道文章0.238篇/年，可見，創(chuàng)業(yè)板中的中性報道最多，正面報道次之，負(fù)面報道最少。其他各變量的分布合理。

表1 描述性統(tǒng)計分析

（二）多元回歸分析

1.檢驗(yàn)假設(shè)H1

表2列示了媒體報道次數(shù)、正面、中性和負(fù)面報道分別與創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險之間的多元回歸結(jié)果?；貧w（1）結(jié)果顯示，當(dāng)NCSKEW為股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)時，媒體報道數(shù)量與股價崩盤風(fēng)險顯著正相關(guān)（δ1=0.101；p＜0.01），即上市公司受到媒體報道的次數(shù)越高，公司股價出現(xiàn)崩盤事件的可能性就越大，支持了研究假設(shè)H1。當(dāng)使用DUVOL衡量股價崩盤風(fēng)險時，由回歸（5），也可以得到類似結(jié)論。

2.檢驗(yàn)假設(shè)H2

表2中的回歸（2）～（4）的結(jié)果顯示，正面、中性與負(fù)面報道均與當(dāng)年股價崩盤風(fēng)險顯著正相關(guān)（λ1= 0.103，p＜0.05；π1=0.075，p＜0.05；ρ1=0.190；p＜0.01），據(jù)測算，在5%的顯著性水平下，媒體的正面和中性報道每增加一條，創(chuàng)業(yè)板公司當(dāng)年的股價崩盤風(fēng)險就分別提高6.0%和4.4%，而在1%的顯著性水平下，媒體的負(fù)面報道每增加一條，創(chuàng)業(yè)板公司當(dāng)年的股價崩盤風(fēng)險就提高11.1%，這驗(yàn)證了假設(shè)H2，即在創(chuàng)業(yè)板中，不同性質(zhì)的媒體報道均會加大上市公司當(dāng)年股價崩盤風(fēng)險。當(dāng)使用DUVOL衡量股價崩盤風(fēng)險時，由回歸（6）～（8），也可以得到類似結(jié)論。

表2 因變量為股價崩盤風(fēng)險的多元線性回歸結(jié)果

五、進(jìn)一步的分析

媒體報道對下一年股價崩盤風(fēng)險的影響。上述研究發(fā)現(xiàn)，隨著媒體報道的增多，創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險越高，并且不同性質(zhì)的媒體報道對股價崩盤均存在一定的誘導(dǎo)效應(yīng)。然而，隨著時間推移，創(chuàng)業(yè)板中火爆行情逐漸冷卻，投資者漸歸理性時，媒體報道是否會影響公司下一年的股價崩盤風(fēng)險（羅進(jìn)輝等，2014；卡倫等，Callen et al，2015）。為此，本文構(gòu)建回歸模型如下：顯著；括號中是經(jīng)過異方差穩(wěn)健調(diào)整后得到的t值。

表3 因變量為下一年股價崩盤風(fēng)險的多元線性回歸結(jié)果

表3是上述模型（8）～（11）的回歸結(jié)果。表中回歸1結(jié)果所示，媒體報道次數(shù)依然與公司下一年的股價崩盤風(fēng)險正相關(guān)，說明媒體報道增大了創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險，并且這種影響會持續(xù)一年之久。回歸2和回歸4結(jié)果顯示，正面報道及負(fù)面報道的系數(shù)依然顯著為正，即媒體的正面或者負(fù)面報道依然會顯著提高公司下一年的股價崩盤風(fēng)險?；貧w3中關(guān)于中性報道與公司下一年股價崩盤風(fēng)險之間的相關(guān)關(guān)系并不顯著。進(jìn)一步分析的結(jié)果說明，媒體報道對公司下一年股價崩盤風(fēng)險的影響主要通過這種極端性的正面或者負(fù)面報道產(chǎn)生的，這可能是因?yàn)橥顿Y者對公司的正面和負(fù)面新聞更關(guān)注所致。本文將股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)換為DUVOL，各項結(jié)果與指標(biāo)為NCSKEW的多元線性回歸結(jié)果一致。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）隨機(jī)效應(yīng)回歸

隨機(jī)效應(yīng)模型可以節(jié)省自由度，對于從時間與截面兩方面看都存在較大變化的數(shù)據(jù)，隨機(jī)效應(yīng)模型能夠明確描述出誤差來源的特征。因此，本文對模型（4）至模型（11）進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)回歸。表4和表5給出了媒體報道次數(shù)、正面、中性和負(fù)面報道分別與股價崩盤風(fēng)險之間的多元隨機(jī)回歸結(jié)果，表4和表5中數(shù)據(jù)（股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)為NCSKEW）顯示，使用隨機(jī)效應(yīng)回歸與最小二乘法回歸的結(jié)果高度一致，因此，本文所得結(jié)論與模型的估計方法無關(guān)。當(dāng)使用DUVOL衡量股價崩盤風(fēng)險時，也可以得到類似結(jié)論。

表4 因變量為股價崩盤風(fēng)險的多元隨機(jī)線性回歸結(jié)果

表5 因變量為下一年股價崩盤風(fēng)險的多元隨機(jī)線性回歸結(jié)果

（二）加入機(jī)構(gòu)交易為控制變量的樣本

表6和表7給出了媒體報道次數(shù)、正面、中性和負(fù)面報道分別與股價崩盤風(fēng)險之間的多元線性回歸結(jié)果。本文總共選取了1084個年度樣本，大部分樣本點(diǎn)都被機(jī)構(gòu)投資者買入或者賣出過，潘寧寧等（2015）認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者交易行為能夠影響股價的同步性，也就是說這些行為將會影響股價的信息。為了避免機(jī)構(gòu)交易行為對分析結(jié)果的影響，選取機(jī)構(gòu)交易為控制變量，回歸結(jié)果如表6和表7所示（股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)為NCSKEW），表6和表7結(jié)果與表2和表3一致。當(dāng)使用DUVOL衡量股價崩盤風(fēng)險時，也可以得到類似結(jié)論。

表6 加入機(jī)構(gòu)交易變量的最小二乘法回歸分析結(jié)果

表7 加入機(jī)構(gòu)交易變量的最小二乘法回歸分析結(jié)果

七、研究結(jié)論

本文選擇了2009～2014年橫跨6年的我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了媒體報道對公司股價崩盤風(fēng)險的影響。研究發(fā)現(xiàn)，在創(chuàng)業(yè)板中，上市公司受到媒體報道越多，其股價崩盤風(fēng)險越高，而且，不同性質(zhì)的媒體報道均會加大上市公司股價崩盤風(fēng)險。進(jìn)一步分析顯示，媒體報道顯著提高了公司下一年的股價崩盤風(fēng)險，其中，媒體的正面或者負(fù)面報道依然會顯著提高公司下一年的股價崩盤風(fēng)險，而中性報道對公司下一年股價崩盤風(fēng)險的影響并不顯著。研究結(jié)果表明，在創(chuàng)業(yè)板中，媒體報道確實(shí)影響了投資者情緒，加劇了其認(rèn)知偏差，導(dǎo)致股價偏離其真實(shí)價值，最終加大了公司的股價崩盤風(fēng)險。

基于新聞媒體如何影響創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險的分析，本文的啟示是，媒體報道是影響非理性投資者決策的重要因素，監(jiān)管部門應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)新聞媒體的規(guī)范化管理，確保媒體報道內(nèi)容的客觀公正。其次，政府的相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)對投資者的教育，促使中小投資者進(jìn)行理性投資。最后，本文只考察了媒體報道對創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險的影響，而媒體加大創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險的背后原因究竟是什么，還有待進(jìn)一步深入探討。

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F275

A

1006-169X（2017）04-0074-07

國家社會科學(xué)基金重大項目（批準(zhǔn)號:14ZDB136）；國家社會科學(xué)基金項目（批準(zhǔn)號: 13BGL105）；湖南省軟科學(xué)重點(diǎn)項目（批準(zhǔn)號:2013ZK2003）；國家青年基金項目（批準(zhǔn)號:13CJY029）。