資金流對(duì)股市收益率的動(dòng)態(tài)影響
——來自中國(guó)股票市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

■周樹民，盧炎飛，王傳美

資金流對(duì)股市收益率的動(dòng)態(tài)影響
——來自中國(guó)股票市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

■周樹民，盧炎飛，王傳美

本文以我國(guó)股市上證綜合指數(shù)和行業(yè)板塊的平衡面板數(shù)據(jù)為研究樣本，對(duì)資金流與股票市場(chǎng)收益率的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行分析。實(shí)證結(jié)果表明：當(dāng)期和滯后一期的資金流與收益率有顯著的正相關(guān)關(guān)系，影響程度和顯著性不斷增強(qiáng)，影響效應(yīng)是短期的；各行業(yè)板塊資金流與收益關(guān)系現(xiàn)狀存在差異，傳媒、計(jì)算機(jī)等行業(yè)資金流對(duì)收益影響程度較大；滯后一期的資金流對(duì)當(dāng)期資金流有預(yù)測(cè)作用，前期收益率卻對(duì)當(dāng)期資金流入有負(fù)向作用。

股市；資金流；面板數(shù)據(jù)；收益率

周樹民（1961-），江蘇人，教授，武漢理工大學(xué)理學(xué)院，研究方向?yàn)榻鹑跀?shù)學(xué)與數(shù)量經(jīng)濟(jì)分析；盧炎飛（1989-），河南洛陽人，碩士研究生，武漢理工大學(xué)理學(xué)院，研究方向?yàn)榻鹑跀?shù)學(xué)與數(shù)量經(jīng)濟(jì)分析；王傳美，武漢理工大學(xué)理學(xué)院。（湖北武漢430070）

一、引言

資金是市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)力，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)資金流進(jìn)行了大量的研究。Bennett和Sias（2002）發(fā)現(xiàn)資金流存在著明顯的動(dòng)量效應(yīng)，前期資金流的大量介入會(huì)引起后一期資金流的大量流入，同期的資金流與收益率存在明顯的相關(guān)性。Chi-Hsiang Huang和Peihwang Wei（2004）通過對(duì)資本市場(chǎng)上不同投資工具的資金流向的分析，探討了資金流向和股票市場(chǎng)收益的關(guān)系。國(guó)外和國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的成熟度有明顯的差異，資金流的影響可能會(huì)有較大的不同。侯麗薇、謝赤等（2010）的研究表明資金流對(duì)未來股票收益率有中期反轉(zhuǎn)效應(yīng)。而何誠穎、劉英等（2011）對(duì)現(xiàn)有的資金流計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)與補(bǔ)充，將資金流的計(jì)算分為方向確認(rèn)和數(shù)量確認(rèn)兩個(gè)步驟，提出二階段資金流向理論模型。由于股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)以時(shí)間序列為主，它們具有海量，不平穩(wěn)，非正態(tài)，高噪聲等特點(diǎn)，并且影響股市的因素很多，因此股票分析是比較復(fù)雜的過程。而面板數(shù)據(jù)分析方法可以克服時(shí)間序列分析受多重共線性的困擾，能夠提供更多的信息、變化、自由度，更少共線性和更高的估計(jì)效率。2012年張宗新和繆婧倩通過引入基金流量變量，對(duì)中國(guó)投資基金是否為穩(wěn)定市場(chǎng)的爭(zhēng)議性命題進(jìn)行解析，文章構(gòu)建了動(dòng)態(tài)面板模型，對(duì)股票型開放式基金季度數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)。2015年楊海珍等分析了流入中國(guó)股市的國(guó)際證券資金流動(dòng)的總體特征和行業(yè)板塊特征，并運(yùn)用多元回歸模型和面板模型從市場(chǎng)綜合指數(shù)和行業(yè)板塊指數(shù)兩個(gè)角度實(shí)證研究了其對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)收益率的影響。本文運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)我國(guó)資金流與收益率的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析，有以下特點(diǎn)：（1）樣本數(shù)據(jù)多且全面：收集的數(shù)據(jù)為2015年1月5日到2015年12月31日，共244個(gè)交易日；（2）采用了較為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫：所選數(shù)據(jù)全部來自于東方財(cái)富choice數(shù)據(jù)終端；（3）解釋更為全面：采用資金流強(qiáng)度作為度量資金流的變量，充分考慮風(fēng)險(xiǎn)因素和財(cái)務(wù)因素等作為控制變量，對(duì)我國(guó)股市資金流與收益率的關(guān)系進(jìn)行了全面系統(tǒng)的分析。

二、樣本數(shù)據(jù)與模型設(shè)計(jì)

（一）樣本數(shù)據(jù)

2015年我國(guó)股市經(jīng)歷了“過山車”級(jí)別的震蕩，股市熊牛迅速轉(zhuǎn)換。如圖1所示，4月、6月，滬指時(shí)隔多年重回4000、5000點(diǎn)大關(guān)，相應(yīng)的1月到6月期間，我國(guó)股市的資金流動(dòng)規(guī)模不斷擴(kuò)大并逐漸達(dá)到最大化。接著滬指6月17、18、19日重挫13%創(chuàng)7年來最大單周跌幅，兩市近千股跌停，同樣的資金流動(dòng)規(guī)模隨之減少，可見研究資金流與收益率之間關(guān)系的必要性。本文針對(duì)這一特殊時(shí)期，根據(jù)相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，通過建立多元回歸和面板數(shù)據(jù)模型，對(duì)流入我國(guó)股市的資金流與收益率的動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析。在回歸模型中，選取能夠代表中國(guó)股市的上證綜指市場(chǎng)指數(shù)作為研究對(duì)象；在面板數(shù)據(jù)模型中，使用具有權(quán)威性行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)體系的申銀萬國(guó)28個(gè)一級(jí)行業(yè)指數(shù)的相關(guān)數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，運(yùn)用Eviews 8.0計(jì)量經(jīng)濟(jì)軟件對(duì)模型進(jìn)行分析。

圖1 市場(chǎng)資金凈流入與上證綜合指數(shù)

（二）變量選擇

影響股票收益的因素非常復(fù)雜，各個(gè)國(guó)家實(shí)際情況也不盡相同，無法用一種理論來進(jìn)行完全的詮釋。本文試圖通過在面板數(shù)據(jù)模型中設(shè)置多個(gè)控制變量，對(duì)股票資金流與收益之間的關(guān)系進(jìn)行回歸分析，文中控制變量的選取基于文獻(xiàn)對(duì)股票收益率影響因素的總結(jié)。資本資產(chǎn)定價(jià)模型表明某一證券的期望收益率與此證券系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)(Beta)成正比。隨后許多學(xué)者又加入公司層面的變量對(duì)收益率的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，如考察公司規(guī)模對(duì)收益率的影響開始于Banz，研究發(fā)現(xiàn)收益率與公司規(guī)模負(fù)相關(guān)；Basu利用1957~1971年NYSE市場(chǎng)上的公司數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)市盈率與股票收益率間呈現(xiàn)出顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，且市銷率和市現(xiàn)率可以代替市盈率進(jìn)行研究；陳瑩以1995~2005年滬市和深市全部A股股票作為研究對(duì)象，認(rèn)為我國(guó)證券市場(chǎng)存在著賬面-市值比效應(yīng)，賬面-市值比和股票收益率之間存在正相關(guān)關(guān)系，并對(duì)收益有著顯著的預(yù)測(cè)作用；徐信忠、鄭純毅通過對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)：在中國(guó)股票市場(chǎng)上動(dòng)量效應(yīng)現(xiàn)象的確存在，但期限明顯要短于西方發(fā)達(dá)國(guó)家市場(chǎng)，大約為半年左右的時(shí)間，當(dāng)超過半年時(shí)逐漸呈現(xiàn)收益的反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。綜上所述，我們采用的控制變量有Beta值、算術(shù)平均市值、市現(xiàn)率、市凈率、過去12個(gè)月的年化收益率、凈資產(chǎn)收益率。文中控制變量的計(jì)算范圍和被解釋變量一致，指標(biāo)計(jì)算方法及說明見表1。

表1 指標(biāo)說明

（三）模型設(shè)定

從市場(chǎng)指數(shù)和行業(yè)板塊方面入手，研究資金流與收益率的關(guān)系。為此文章模型構(gòu)建分為兩部分：第一部分建立收益率與資金流模型，探討資金流與收益率的關(guān)系；第二部分建立資金流與資金流模型，前期標(biāo)準(zhǔn)化資金流的強(qiáng)弱能否預(yù)測(cè)當(dāng)期標(biāo)準(zhǔn)化資金流的強(qiáng)弱。模型（1）主要考察當(dāng)期標(biāo)準(zhǔn)化資金流的強(qiáng)弱是否能對(duì)當(dāng)期收益率的高低有一定的指示作用，模型（2）主要增加了前期標(biāo)準(zhǔn)化資金流的影響，綜合考慮前期和當(dāng)期資金流對(duì)收益率的作用，模型（3）檢驗(yàn)前期標(biāo)準(zhǔn)化資金流的強(qiáng)弱是否能夠預(yù)測(cè)當(dāng)期標(biāo)準(zhǔn)化資金流的強(qiáng)弱。

其中，Rt，i表示第t期股票(板塊)i的收益率；

MFPt，i表示第t期股票(板塊)i的標(biāo)準(zhǔn)化資金流；Zt，i控

制變量；β1，i、β2，i、β3，i、β4，i、β5，i、β6，i、?1，i、?2，i表示股票(板塊)i的回歸系數(shù)，hi是個(gè)體特質(zhì)效應(yīng)，不隨時(shí)間變化；εti是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，服從正態(tài)分布N（0，σi2）。

三、實(shí)證檢驗(yàn)與分析

（一）基于市場(chǎng)指數(shù)角度的收益率與資金流關(guān)系的模型分析

本部分以市場(chǎng)收益率與資金流的關(guān)系為中心，考察資金流是如何影響收益率。為檢驗(yàn)資金流對(duì)股市影響的時(shí)滯，分別考慮在回歸模型中是否加入變量的滯后項(xiàng)，即模型（2）和模型（1），作為解釋變量對(duì)被解釋變量即收益率的影響。其中，牛市選擇2015.1.5~015.6.30的時(shí)間段中119個(gè)工作日數(shù)據(jù)，熊市選擇2015.7.1~2015.12.31數(shù)據(jù)，下文無特殊說明牛、熊市所選時(shí)段與此類同。為消除誤差項(xiàng)存在正的自相關(guān)，在模型中加入AR（1）項(xiàng)，模型結(jié)果如表2所示。

表2 收益率與資金流關(guān)系的實(shí)證結(jié)果

表2給出了模型(1)和模型(2)的檢驗(yàn)結(jié)果。在全部樣本中，通過模型(1)我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)期資金流的系數(shù)顯著為正，這表明當(dāng)期資金流入會(huì)對(duì)股市收益率產(chǎn)生顯著影響。在模型(2)中，MFPt-1系數(shù)亦為正，但數(shù)值和顯著性與MFPt相比明顯下降，即當(dāng)期資金流對(duì)收益率的影響程度明顯比前期資金流強(qiáng)，這證實(shí)了楊海珍(2015)在研究國(guó)際證券資金流動(dòng)中的結(jié)論，資金流入對(duì)我國(guó)股市收益率的影響符合“價(jià)格壓力”假說，短期效應(yīng)較明顯。同時(shí)，作為控制變量的市現(xiàn)率、市凈率對(duì)股市收益率有顯著影響，說明我國(guó)股票市場(chǎng)存在明顯的市現(xiàn)率和賬面市值比效應(yīng)。ROEt-1系數(shù)為正且顯著，表明公司運(yùn)用自有資本的效率越高，我國(guó)股市的收益率也越高。Beta值顯著為正，預(yù)示著Beta值的解釋能力在逐漸弱化，甚至無法有效解釋股票預(yù)期價(jià)格的變化。而市值與收益率有顯著的正向關(guān)系，這個(gè)結(jié)論在表面上與Fama and French(1992)所發(fā)現(xiàn)的“規(guī)模效應(yīng)”不符，但根據(jù)張強(qiáng)、楊淑娥(2007)的研究結(jié)果，發(fā)現(xiàn)A股的“規(guī)模效應(yīng)”隨著時(shí)間的推移已經(jīng)逐漸消失，亦或股票收益率與公司市值的關(guān)系不再顯著，這些特征與我國(guó)資本市場(chǎng)特殊的制度背景和過度投機(jī)息息相關(guān)。

與全部樣本中使用的方法類似，我們又分別對(duì)牛市、熊市中的數(shù)據(jù)進(jìn)行了檢驗(yàn)。其中，在牛市樣本中MFPt和MFPt-1系數(shù)為正，進(jìn)一步說明資金流入與收益率之間存在顯著的正向相關(guān)關(guān)系，影響程度和顯著性不斷減弱，影響效應(yīng)是短期的。在熊市中，股市的收益率與當(dāng)期資金流之間存在正向顯著關(guān)系，證明了資金流與股市收益模型的穩(wěn)健性。年化收益率、Beta系數(shù)與全樣本相比，正負(fù)出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，收益率與年化收益率之間表現(xiàn)出顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，這顯示了在2015年6月以后的大熊市中，投資者的投資行為出現(xiàn)了與經(jīng)濟(jì)規(guī)律背離的“不理性”投資行為。

（二）面板數(shù)據(jù)模型分析：基于行業(yè)板塊角度的收益率與資金流關(guān)系

在現(xiàn)實(shí)中變化的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)或者不同的經(jīng)濟(jì)背景等不可觀測(cè)的反映個(gè)體差異的因素會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的參數(shù)隨著橫截面?zhèn)€體的變化而變化，即解釋變量對(duì)被解釋變量的影響要隨著截面的變化而變化。為了觀察分析板塊間的差異，本部分采用面板數(shù)據(jù)估計(jì)方法即模型（2）。

表3 模型選擇檢驗(yàn)

表3給出了Hausman和LR檢驗(yàn)結(jié)果。Hausman統(tǒng)計(jì)量的值為238.945812，概率p值為0，拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型原假設(shè)，應(yīng)建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。同樣，LR檢驗(yàn)中都拒絕固定效應(yīng)是多余的原假設(shè)。綜上所述，固定效應(yīng)模型有效。因面板數(shù)據(jù)中包含著時(shí)間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)，序列之間可能存在異方差和序列相關(guān)等問題，所以對(duì)模型進(jìn)行固定效應(yīng)狀態(tài)下截面加權(quán)的廣義最小二乘法回歸，在模型中加入AR（1）。同時(shí)，對(duì)于計(jì)量模型來說，多數(shù)模型的被解釋變量和解釋變量之間可能存在結(jié)構(gòu)變化。因此，對(duì)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒Y(jié)果的穩(wěn)定性是必要的，現(xiàn)根據(jù)對(duì)模型進(jìn)行分段建模，所得回歸結(jié)果如表4所示。表中Fixed Effects（Cross）表示的是全樣本中各個(gè)行業(yè)的截距調(diào)整項(xiàng)（Bi），將每個(gè)行業(yè)用行業(yè)名稱的首字母大寫表示，如采掘業(yè)用CJ表示，其余行業(yè)類同。

表4 固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果建立的面板模型如下：

其中虛擬變量Di的定義為：

從整體看，通過對(duì)28個(gè)行業(yè)的回歸模型進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，雖然它們的變量系數(shù)相同，但是2015年間，在固定效應(yīng)模型下，單個(gè)行業(yè)的截距項(xiàng)存在顯著的差異，最高的是綜合行業(yè)（ZH），其次為傳媒(CM)、計(jì)算機(jī)(JSJ)和閑服務(wù)業(yè)(XXFW)，而最低的是銀行行業(yè)（YH），其次是采掘業(yè)(CJ)。這說明在相同的條件下，不同行業(yè)資金流對(duì)收益率影響程度不同，選擇正確的行業(yè)進(jìn)行投資也尤為重要。從變量角度分析，資金流指標(biāo)對(duì)行業(yè)收益的影響顯著，當(dāng)期和滯后一期的系數(shù)分別為12.38997、2.146235，表明資金流指標(biāo)對(duì)行業(yè)年收益率有著較強(qiáng)的正相關(guān)關(guān)系，且其影響程度不斷增強(qiáng)，這與上文所得結(jié)論相符。行業(yè)市值規(guī)模指標(biāo)對(duì)行業(yè)收益率的影響顯著，表示行業(yè)的市值規(guī)模越大，行業(yè)年收益率越高，反之亦然。行業(yè)Beta值與行業(yè)收益率之間不具有顯著的相關(guān)性，這與國(guó)內(nèi)大多數(shù)學(xué)者的實(shí)證研究結(jié)論相同，即在添加了其他的風(fēng)險(xiǎn)因素變量之后，Beta值對(duì)股票收益率的解釋力度就不顯著了。

從穩(wěn)定性檢驗(yàn)的結(jié)果來看，大部分解釋變量的t值和P值都通過了檢驗(yàn)，而且回歸結(jié)果的系數(shù)符號(hào)和原回歸結(jié)果一致。表明無論在熊市還是牛市，回歸效果是一致的，可以認(rèn)定原模型是穩(wěn)健的，資金流動(dòng)對(duì)股市各行業(yè)的收益率有當(dāng)期的正向影響，但在不同市場(chǎng)的影響程度有顯著差異，牛市行業(yè)資金流對(duì)行業(yè)收益率的影響程度和顯著性都比熊市強(qiáng)。

（三）前期標(biāo)準(zhǔn)化資金流與當(dāng)期標(biāo)準(zhǔn)化資金流實(shí)證：動(dòng)態(tài)回歸模型

1.市場(chǎng)指數(shù)方面

本部分取上證綜合指數(shù)作為研究對(duì)象，并為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性分別針對(duì)熊市和牛市進(jìn)行分析，考察前期資金流對(duì)當(dāng)期資金流的影響，回歸結(jié)果如表5所示。

表5 資金流回歸結(jié)果

模型結(jié)果表明前期資金流動(dòng)對(duì)當(dāng)期資金流動(dòng)有顯著的正相關(guān)關(guān)系，前期標(biāo)準(zhǔn)化資金流的強(qiáng)弱能夠預(yù)測(cè)當(dāng)期標(biāo)準(zhǔn)化資金流的強(qiáng)弱，但不同階段的影響程度存在差異，熊市的影響程度略弱于牛市，牛市中的資金流有更強(qiáng)的預(yù)測(cè)作用。同時(shí)，當(dāng)期收益率與當(dāng)期資金流有顯著的正相關(guān)關(guān)系，而前期收益率對(duì)當(dāng)期資金流的預(yù)測(cè)表現(xiàn)出了反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

2.行業(yè)板塊方面

與前文使用的方法類似，我們對(duì)資金流數(shù)據(jù)模型進(jìn)行了實(shí)證和檢驗(yàn)。Hausman檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè)，說明固定效應(yīng)模型比隨機(jī)效應(yīng)模型更有效。估計(jì)方法用混合最小二乘法，面板回歸結(jié)果如表6所示。

表6 面板回歸模型結(jié)果

以上結(jié)果表明前期資金流與當(dāng)期資金流有顯著的正相關(guān)關(guān)系且資金流向具有持續(xù)性，歷史資金流向?yàn)閮袅魅牖蛄鞒龅男袠I(yè)，在下一期也會(huì)保持凈流入或流出。當(dāng)期收益率系數(shù)顯著為正，而滯后一期的系數(shù)顯著為負(fù)，表明當(dāng)期收益率對(duì)當(dāng)期資金流入有正向作用，而滯后一期的收益率卻表現(xiàn)出了反轉(zhuǎn)效應(yīng)。綜上表明，因不同行業(yè)有著不同的收益率和資金流，投資者可在選擇資產(chǎn)投資組合的過程中，可通過行業(yè)甄別將風(fēng)險(xiǎn)分散，實(shí)現(xiàn)最小化。

四、結(jié)論與建議

本文以2015年上證綜指和申萬一級(jí)行業(yè)數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，對(duì)中國(guó)股市收益率和資金流關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，認(rèn)為滯后一期和當(dāng)期的資金流對(duì)收益率有有較強(qiáng)的解釋力，不同行業(yè)影響程度存在差異；前期資金流與當(dāng)期資金流有顯著的正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)期收益率對(duì)當(dāng)期資金流入有正向作用，而滯后一期的收益率卻對(duì)當(dāng)期資金流產(chǎn)生了負(fù)向影響。故投資者在構(gòu)建股票組合時(shí)，若以資金流凈流出作為選股依據(jù)，則有望獲得相對(duì)較好的收益率，且因不同行業(yè)資金流對(duì)收益率影響程度不同，選擇正確的行業(yè)進(jìn)行投資也尤為重要。

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F830.91

A

1006-169X（2017）06-0072-05

教育部人文社科青年基金項(xiàng)目（14YJCZH143）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目（WUT:2016IA005）。