異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者對(duì)我國A股市場(chǎng)異常的影響研究

劉洋 王彥力 馬杰

摘 ? 要：市場(chǎng)異常是對(duì)有效市場(chǎng)理論的違背，但現(xiàn)實(shí)中卻廣泛存在。不同機(jī)構(gòu)投資者通過持有和交易股票，對(duì)市場(chǎng)異?，F(xiàn)象產(chǎn)生的影響應(yīng)不同。本文實(shí)證度量了四種市場(chǎng)異常現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)我國A股市場(chǎng)明顯存在盈余慣性和投資異常的現(xiàn)象，但無法證明另兩種市場(chǎng)異常價(jià)格動(dòng)量和價(jià)值溢價(jià)是否存在。實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者對(duì)市場(chǎng)異常的影響方向與力度均存在明顯差異。但令人驚訝的是，保險(xiǎn)公司通過大量持有總資產(chǎn)體量較大的股票，更能促進(jìn)而不是降低投資異?，F(xiàn)象。通過對(duì)比機(jī)構(gòu)投資者的持有量與交易量對(duì)四種市場(chǎng)異常的影響，沒有發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)交易量比持有量更能度量市場(chǎng)異常的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

關(guān)鍵詞：價(jià)格動(dòng)量;盈余慣性;價(jià)值溢價(jià);投資異常;異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者

中圖分類號(hào)：F832 ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ?文章編號(hào)：1674-2265（2019）06-0060-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.06.008

一、引 言

大量實(shí)證研究表明，股票市場(chǎng)異?，F(xiàn)象廣泛地客觀存在;如果投資者可以正確估計(jì)股票價(jià)格，就能通過套利技術(shù)來獲得市場(chǎng)的額外收益，同時(shí)降低股票市場(chǎng)異常，促進(jìn)市場(chǎng)的有效性。機(jī)構(gòu)投資者作為專業(yè)化的投資機(jī)構(gòu)，其資金來源較廣、資金實(shí)力雄厚、投資產(chǎn)品豐富;機(jī)構(gòu)投資者擁有專業(yè)的研究團(tuán)隊(duì)，大多會(huì)運(yùn)用資產(chǎn)組合、量化交易、對(duì)沖交易等手段，故其投資行為較為理性。近20年來，我國機(jī)構(gòu)投資者得到了迅速發(fā)展，形成了以基金為主、合格境外機(jī)構(gòu)投資者與證券公司為輔，社?；稹⒈ｋU(xiǎn)公司、銀行、信托公司等協(xié)同發(fā)展的多元化格局。截至2018年3月末，機(jī)構(gòu)投資者合計(jì)持有上市公司流通市值為26.3萬億元，占A股流通股市值比重的約63%。隨著機(jī)構(gòu)投資者對(duì)股票市場(chǎng)的影響力日趨增大，其能否對(duì)完善與發(fā)展成熟的證券市場(chǎng)起到積極作用，是值得研究的問題。

二、相關(guān)研究文獻(xiàn)回顧

作為西方金融市場(chǎng)主流理論之一，有效市場(chǎng)假說解釋了資產(chǎn)價(jià)格同市場(chǎng)參與主體對(duì)各種市場(chǎng)信息的反應(yīng)速度、反應(yīng)能力之間的關(guān)系。市場(chǎng)異常與有效市場(chǎng)相對(duì)立，指投資者可在任意一種形式有效性的市場(chǎng)中，仍可能獲得超額收益。例如某些特定日期的股價(jià)會(huì)上升，而另一些特定日期股價(jià)會(huì)降低，或者某個(gè)特定指標(biāo)與股價(jià)存在顯著相關(guān)關(guān)系。常見的市場(chǎng)異常，表現(xiàn)為價(jià)格動(dòng)量、盈余慣性、價(jià)值溢價(jià)與投資異常等。

價(jià)格動(dòng)量，是指股票價(jià)格短期內(nèi)持續(xù)以往的收益模式的一種市場(chǎng)異?，F(xiàn)象。Jegadeesh和Titman（1993）首次發(fā)現(xiàn)并系統(tǒng)驗(yàn)證了美國市場(chǎng)存在明顯的價(jià)格動(dòng)量效應(yīng)。Rouwenhorst（1998）對(duì) 1980—1995年12個(gè)歐洲國家的投資組合收益率月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，也證明了歐洲市場(chǎng)上價(jià)格動(dòng)量的存在。然而，Edelen等（2016）利用歐洲新興股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)利用15種價(jià)格動(dòng)量的策略投資組合，大部分情況下均不能產(chǎn)生顯著的正收益。

盈余慣性，也稱為盈余漂移（PEAD），是指未預(yù)期盈余（實(shí)際會(huì)計(jì)盈余減去預(yù)期會(huì)計(jì)盈余）較高的股票收益率較高，最早由Ball和Brown提出。孔東民和柯瑞豪（2007）發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)表公告之前，機(jī)構(gòu)投資者獲取公司信息的優(yōu)勢(shì)巨大，驗(yàn)證了我國股市存在PEAD現(xiàn)象。張?chǎng)┑龋?018）驗(yàn)證了中國股市盈余公告后價(jià)格漂移現(xiàn)象的存在，并討論了市場(chǎng)類型對(duì)PEAD的影響及其機(jī)理。

價(jià)值溢價(jià)是指高賬面市值比的價(jià)值股，比低賬面市值比的成長股具有更高的回報(bào)率。Basu（1977）研究美國市場(chǎng)1957—1971年的市盈率，發(fā)現(xiàn)投資組合中PE值低的收益率高于投資組合中PE值高的;市盈率所蘊(yùn)含的重要信息并沒有完全被股票價(jià)格反映出來，為投資者提供了時(shí)間和機(jī)會(huì)來獲取超額收益率。宋嘉馨和尹威（2018）對(duì)股市價(jià)值溢價(jià)現(xiàn)象的成因進(jìn)行了探討，發(fā)現(xiàn)中國證券市場(chǎng)的價(jià)值溢價(jià)并非源于風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，而是來自投資者行為。

投資異常是指資產(chǎn)總量增長越多的企業(yè)，股票收益率越低，資產(chǎn)增長與隨后股票收益呈反向變動(dòng)。Lam和Wei（2011）研究了美國資本市場(chǎng)1971—2009年間的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)投資異常普遍存在。Yao等（2011）利用10個(gè)亞太地區(qū)國家1981—2007年間的面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)投資異常廣泛存在于亞太資本市場(chǎng)上。林祺（2016）分析2000—2012年滬深兩市的A股上市公司數(shù)據(jù)，表明我國市場(chǎng)上存在明顯的資產(chǎn)增長異?，F(xiàn)象。

關(guān)于多種市場(chǎng)異常的度量研究，王晉斌（2004）通過對(duì)A股建立投資組合，證實(shí)了基于股票價(jià)格、市凈率和市銷率三個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的價(jià)值股組合，收益率明顯高于成長股組合。楊德明等（2011）對(duì)價(jià)格動(dòng)量和盈余慣性的關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)股價(jià)可預(yù)測(cè)性主要由盈余信息決定。Watanabe等（2013）研究顯示，投資異常是投資者通過理性投資決策所產(chǎn)生的結(jié)果，故投資摩擦假說比錯(cuò)誤定價(jià)假說具有更好的解釋力。Jacobs（2015）識(shí)別、分類并度量了20種股票收益的市場(chǎng)異象，并研究了它們與市場(chǎng)情緒及套利限制代理變量的相互作用。Jang（2017）度量了股票價(jià)格崩潰的概率與其之后的收益呈跨截面負(fù)相關(guān)的市場(chǎng)異常，發(fā)現(xiàn)這種異象在韓國股市中散戶交易比重大的股票中表現(xiàn)更為明顯。Seif等（2018）檢驗(yàn)了新興股票市場(chǎng)中價(jià)格動(dòng)量最大異常效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)較發(fā)達(dá)國家市場(chǎng)上更為嚴(yán)重，這是與定價(jià)偏差相關(guān)廣泛存在的市場(chǎng)異常。

關(guān)于異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者對(duì)市場(chǎng)異常影響的國內(nèi)外實(shí)證研究相對(duì)都較少。Tao Shu（2013）選取1980—2005年美國股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)從價(jià)格動(dòng)量、盈余慣性、價(jià)值溢價(jià)和投資異常四方面，證實(shí)了機(jī)構(gòu)交易量和機(jī)構(gòu)持有量與上述四種市場(chǎng)異?，F(xiàn)象呈反向相關(guān)關(guān)系，且機(jī)構(gòu)交易量比持有量更容易降低美國股票市場(chǎng)異常。Edelen等（2016）研究發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者偏向于購買之前市場(chǎng)表現(xiàn)不佳且被高估的股票，并提出了現(xiàn)金流、套利限制及經(jīng)紀(jì)人偏好推薦長期表現(xiàn)不好的股票等原因來解釋。本文總結(jié)了股票市場(chǎng)異常的概念及相關(guān)國內(nèi)外研究文獻(xiàn)，在理論探析與假設(shè)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)對(duì)我國四種股票市場(chǎng)異常的存在性及其與異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者投資行為的關(guān)系展開實(shí)證研究，力求驗(yàn)證機(jī)構(gòu)投資者可有效降低A股市場(chǎng)的四種有關(guān)異常現(xiàn)象，并探討異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者在四種股票市場(chǎng)異常現(xiàn)象中的不同作用。

三、研究方案與樣本數(shù)據(jù)的說明

（一）市場(chǎng)異常與機(jī)構(gòu)交易量的度量

本研究采用的四種市場(chǎng)異常度量方法，均從其定義出發(fā)。價(jià)格動(dòng)量用PM表示，r表示每個(gè)季度近100周的年化收益率;t表示本季度，t-1表示上個(gè)季度。盈余慣性用PEAD來表示，NI選用企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的凈利潤，[NIt+1]為預(yù)期會(huì)計(jì)盈余，用預(yù)期凈利潤數(shù)據(jù)。價(jià)值溢價(jià)用VP表示，L表示股東權(quán)益，K表示公司市值，L與K的比值就是公司的賬面價(jià)值與實(shí)際價(jià)值的比值，也就是價(jià)值溢價(jià)部分。投資異常用IA表示，TA表示總資產(chǎn)。具體度量公式表示如下：

關(guān)于機(jī)構(gòu)投資者行為，分為兩個(gè)維度度量：一是機(jī)構(gòu)投資者持有量，用Inst表示，指所有機(jī)構(gòu)投資者持有某只股票的比例;二是從交易的角度來度量機(jī)構(gòu)投資行為，用FITV來表示。

其中，下標(biāo)i表示股票，下標(biāo)q表示季度;IO表示機(jī)構(gòu)投資者的持有量，Vol表示股票i在季度q的總交易量。構(gòu)造的指標(biāo)FITV度量了某只股票的機(jī)構(gòu)投資者交易量占全部交易量的比例。

（二）Fama-French三因素模型及Fama-MacBeth回歸模型簡(jiǎn)介

Fama和French（1992）發(fā)現(xiàn)，股票市場(chǎng)的β值不能解釋不同股票回報(bào)率的差異，但無論是單個(gè)股票的超額收益率還是某個(gè)投資組合的超額收益率，都能夠用市值因子（SMB）、市場(chǎng)資產(chǎn)組合因子（Rm ? Rf）和賬面市值比因子（HML）來解釋。具體經(jīng)典模型表達(dá)式如下：

Fama和MacBeth（1972）驗(yàn)證CAPM時(shí)，提出了將觀測(cè)期收益率分為組合形成期、初始估計(jì)期和檢驗(yàn)期三段時(shí)間以分別測(cè)定其β值并進(jìn)行橫截面回歸，然后將組合形成期的每個(gè)股票按照以下模型求出β系數(shù)，并根據(jù)β系數(shù)的大小劃分為20個(gè)股票組合。

再利用初始估計(jì)期的數(shù)據(jù)，對(duì)20個(gè)投資組合內(nèi)的每只股票按上式求出β值，作為衡量系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)。通過計(jì)算β和SEi的平均值，將每一時(shí)點(diǎn)上的組合收益率R與上一期的組合β平均值和SEi平均值進(jìn)行如下式的檢驗(yàn)期橫截面回歸。

實(shí)證發(fā)現(xiàn)[γ1t]均顯著為正，[γ2t]、[γ3t]不具有顯著的統(tǒng)計(jì)意義，這表明股票收益率與非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素?zé)o關(guān)，只與β值呈正相關(guān)關(guān)系，證明了標(biāo)準(zhǔn)CAPM的成立。

本文將參照Fama-French三因素模型和Fama-MacBeth回歸方法，把股票市值（size）、賬面價(jià)值比（B/M）、股票市場(chǎng)敏感度因子β值設(shè)置為控制變量，同時(shí)加入收益率（Ret）。

（三）研究的理論假設(shè)與模型構(gòu)建

針對(duì)異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者如何影響股票市場(chǎng)異常的研究主題，本文提出以下三個(gè)理論假設(shè)：

假設(shè)H1：我國A股市場(chǎng)上存在價(jià)格動(dòng)量、盈余慣性、價(jià)值溢價(jià)和投資異常這四種市場(chǎng)異常，且機(jī)構(gòu)投資者的持股量會(huì)降低四種市場(chǎng)異常。

假設(shè)H2：不同類型的機(jī)構(gòu)投資者，對(duì)四種股票市場(chǎng)異常的影響并不相同。

假設(shè)H3：在實(shí)證研究中，機(jī)構(gòu)交易量比機(jī)構(gòu)持有量更能有效地度量影響狀況。

為檢驗(yàn)H1，回歸模型以Inst作為主要解釋變量，以PM、PEAD、VP和IA為被解釋變量。為避免自選擇問題，所有以VP為因變量的模型中都去掉B/M這個(gè)控制變量。由此，本文構(gòu)建了以下面板多元回歸模型：

為檢驗(yàn)假設(shè)H2，將所有機(jī)構(gòu)投資者的總持有比例變量Inst拆分為表1所示的六種機(jī)構(gòu)投資者。通過對(duì)比機(jī)構(gòu)投資者的系數(shù)大小，進(jìn)一步探討不同類型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)某種異?，F(xiàn)象的降低程度，為此構(gòu)建模型（13）—（16）如下：

為檢驗(yàn)假設(shè)H3，構(gòu)建新變量FITV衡量機(jī)構(gòu)投資者的交易量，將Inst替換為FITV，建立模型式（17）—（20）如下：

（四）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

本文所選擇的數(shù)據(jù)均來源于萬得數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)處理與模型估計(jì)及檢驗(yàn)使用的是軟件Eviews 8.0。為保證數(shù)據(jù)的可靠性，剔除了公開發(fā)行不足一年的股票、金融行業(yè)上市公司股票和數(shù)據(jù)缺失的股票數(shù)據(jù)。研究的樣本期，采用了中國A股2008年第1季度—2017年第3季度累計(jì)共39個(gè)季度，面板數(shù)據(jù)合計(jì)91281個(gè)有效樣本點(diǎn)。實(shí)證研究中所用到的變量名稱、代號(hào)及經(jīng)濟(jì)含義如表1所示。

四、實(shí)證研究結(jié)果及其經(jīng)濟(jì)分析

（一）我國A股市場(chǎng)四種異常的存在性分析

對(duì)假設(shè)H1所設(shè)模型（9）—（12）的實(shí)證回歸結(jié)果，總結(jié)如表2所示。根據(jù)四種市場(chǎng)異常的定義和上表Ret的系數(shù)可看出，盈余慣性和投資異常兩種異常現(xiàn)象在我國A股市場(chǎng)上明顯存在。機(jī)構(gòu)持有量對(duì)盈余慣性有微弱促進(jìn)作用，但對(duì)投資異常有約0.051%的降低作用。依“錯(cuò)誤定價(jià)假說”，這可能是投資者對(duì)公開信息的錯(cuò)誤反應(yīng)，造成股票定價(jià)的偏差。由于市場(chǎng)上存在摩擦，使投資者在利用投資異常進(jìn)行套利時(shí)受到一定限制，因此投資異常現(xiàn)象廣泛長期存在。然而，PM的回歸結(jié)果顯示股價(jià)并沒有連續(xù)短期波動(dòng)趨勢(shì)，與價(jià)格動(dòng)量定義不符，不能證明A股市場(chǎng)上存在價(jià)格動(dòng)量的市場(chǎng)異常。機(jī)構(gòu)投資者有0.03%的作用促進(jìn)了這種現(xiàn)象，證明機(jī)構(gòu)投資者能夠降低價(jià)格動(dòng)量效應(yīng)，促進(jìn)市場(chǎng)有效性。同理，也無法證明中國股票市場(chǎng)上存在價(jià)值溢價(jià)的市場(chǎng)異常，但機(jī)構(gòu)持有量具有0.001%的作用可降低價(jià)值溢價(jià)效應(yīng)。

總的來看，實(shí)證研究部分證實(shí)了原假設(shè)H1的成立，但機(jī)構(gòu)投資者對(duì)不同市場(chǎng)異常的影響存在有差異。機(jī)構(gòu)投資者行為對(duì)投資異常的降低程度最大，其次是價(jià)格動(dòng)量，最后是價(jià)值溢價(jià)。實(shí)證結(jié)果證實(shí)了盈余慣性在我國股票市場(chǎng)上的存在，但是機(jī)構(gòu)投資者持股量對(duì)其具有一定的正向促進(jìn)作用，而不是降低。

（二）異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者投資特征分析

與假設(shè)H2相對(duì)應(yīng)的模型（13）—（16）的回歸結(jié)果見表3。研究發(fā)現(xiàn)，不同機(jī)構(gòu)投資者對(duì)市場(chǎng)異常的影響方向與影響力度均存在較大不同，這驗(yàn)證了我們的原假設(shè)H2。社保基金、證券公司和合格境外機(jī)構(gòu)投資者比較看重從資產(chǎn)方面入手對(duì)股票進(jìn)行估價(jià)、偏好于投資資產(chǎn)增值較高的企業(yè)，并且可獲得較好的投資收益，不斷降低投資異常。社?；饘?duì)四種異常的影響力占據(jù)前三，反映出其富裕的資金和強(qiáng)大的影響力;而且，社保基金偏向于持有賬面市值比較小的公司的股票，反映出其對(duì)穩(wěn)定性和安全性的需求。證券公司對(duì)價(jià)值溢價(jià)的影響力最大，投資決策中看重股票的價(jià)值因素和價(jià)格波動(dòng)大的股票?；鸸镜耐顿Y策略考慮的因素較多，投資決策更慎重。合格境外機(jī)構(gòu)投資者的持股量越多，收益率和凈利潤波動(dòng)越小，一定程度上起到了穩(wěn)定市場(chǎng)的作用。令人驚訝的是，保險(xiǎn)公司更能促進(jìn)而不是降低投資異常的現(xiàn)象，且保險(xiǎn)公司對(duì)凈利潤較高和凈利潤變化較為平穩(wěn)的股票也非常偏好。中金資訊顯示， 2018年保費(fèi)品種分化和采用IFRS9編制報(bào)表之后，保險(xiǎn)公司的投資風(fēng)格將會(huì)更青睞高分紅和波動(dòng)率低的股票。

3. 機(jī)構(gòu)持有量和交易量對(duì)市場(chǎng)異常的作用對(duì)比。為更好地對(duì)比機(jī)構(gòu)交易者的持有量Inst以及交易量FITV對(duì)四種標(biāo)的市場(chǎng)異常的影響，表4總結(jié)了模型（9）—（12）和模型（17）—（20）回歸系數(shù)的對(duì)照。

在降低價(jià)格動(dòng)量的作用中，機(jī)構(gòu)持有量比交易量所得到的實(shí)證效果更好，實(shí)證結(jié)果不符合本文H3的原假設(shè)。這一方面可能是因?yàn)槲覈善笔袌?chǎng)制度不成熟，存在較高交易成本的阻隔和摩擦;另一方面，也可能是因?yàn)槲覈鴻C(jī)構(gòu)投資者的投資策略、投資行為仍然較為主觀，投資理性仍有待提升。對(duì)盈余慣性而言，機(jī)構(gòu)投資者的持有量有0.005%的作用促進(jìn)盈余慣性現(xiàn)象，機(jī)構(gòu)投資者的交易量有0.02%的作用降低盈余慣性現(xiàn)象，這說明機(jī)構(gòu)投資者通過交易會(huì)計(jì)利潤看好的企業(yè)的股票，帶來降低整個(gè)市場(chǎng)超額收益率的效應(yīng)，使市場(chǎng)向無超額收益的均衡狀態(tài)趨近。同時(shí)，機(jī)構(gòu)投資者持有量具有0.001%的作用降低價(jià)值溢價(jià)效應(yīng)，交易量卻有0.011%的提高價(jià)值溢價(jià)異常的作用。對(duì)投資異常而言，機(jī)構(gòu)交易者通過持有高資產(chǎn)特征的股票，有0.051%的作用可以降低投資異常狀況;通過交易高資產(chǎn)特征的股票，有0.046%的作用促進(jìn)投資異常狀況。

將機(jī)構(gòu)投資者持有量和交易量分別對(duì)四種市場(chǎng)異常產(chǎn)生的不同作用歸納總結(jié)如表5。綜合四種股票市場(chǎng)異常情況的實(shí)證結(jié)果，機(jī)構(gòu)交易量只對(duì)降低PEAD具有很好的度量作用。相比于機(jī)構(gòu)交易量，機(jī)構(gòu)持有量能夠更好地度量并降低市場(chǎng)異常。究其原因，機(jī)構(gòu)投資者在進(jìn)行交易時(shí)會(huì)存在一定的交易成本，所以會(huì)在研究股票的各種指標(biāo)并買入持有時(shí)慎重考慮，并盡量減少不必要的減倉、交易等。因此相比于交易量，機(jī)構(gòu)的持有量對(duì)我國股票市場(chǎng)異常的影響更為深刻，這也是國內(nèi)學(xué)者在實(shí)證研究時(shí)大多選擇持有量的原因之一。

五、結(jié)論與展望

本文實(shí)證研究結(jié)果表明，盈余慣性和投資異常兩種異?，F(xiàn)象在我國A股市場(chǎng)明顯存在，但回歸結(jié)果無法證明價(jià)格動(dòng)量和價(jià)值溢價(jià)兩種市場(chǎng)異常的存在與否。機(jī)構(gòu)投資者持有量對(duì)投資異常具有約0.051%的降低作用、對(duì)價(jià)格動(dòng)量具有0.03%的降低作用、對(duì)價(jià)值溢價(jià)具有0.001%的降低作用，提高了我國股票市場(chǎng)的有效性。研究還發(fā)現(xiàn)，相比于機(jī)構(gòu)交易量，機(jī)構(gòu)持有量能夠更好地度量并降低市場(chǎng)異常。

就異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者對(duì)市場(chǎng)異常的不同影響而言，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，社?；?、證券公司和合格境外機(jī)構(gòu)投資者，偏好于投資資產(chǎn)增值較高的企業(yè)，并可不斷降低投資異常。社保基金具有富裕的資金和強(qiáng)大的影響力，偏向于持有賬面市值比較小的公司的股票，對(duì)四種市場(chǎng)異常的影響力均較為明顯。證券公司對(duì)價(jià)值溢價(jià)的影響力最大，投資決策中看重股票的價(jià)值因素和價(jià)格波動(dòng)大的股票。基金公司作為專業(yè)投資公司，其投資策略考慮的因素較多，投資決策更慎重。合格境外機(jī)構(gòu)投資者偏好于投資賬面價(jià)值比高的股票，并一定程度上起到了穩(wěn)定市場(chǎng)的作用。令人驚訝的是，保險(xiǎn)公司通過大量持有總資產(chǎn)體量較大的股票，更能促進(jìn)而不是降低投資異常的現(xiàn)象。

我國A股市場(chǎng)的機(jī)構(gòu)投資者已經(jīng)具有較大規(guī)模，其行為對(duì)降低市場(chǎng)異常促進(jìn)股票市場(chǎng)有效性具有重要作用。本文的實(shí)證結(jié)果，不符合機(jī)構(gòu)交易量比持有量更能度量市場(chǎng)異常的原假設(shè)，這可能一方面是因?yàn)槲覈善笔袌?chǎng)制度不成熟，存在較高交易成本的阻隔和摩擦;另一方面，也可能是因?yàn)槲覈鴻C(jī)構(gòu)投資者的投資策略、投資行為仍然較為主觀，投資理性仍有待提升。結(jié)合本文的研究結(jié)果，為降低股票市場(chǎng)異常、提高市場(chǎng)效率，提出如下政策建議：一是要嚴(yán)格對(duì)上市公司的審核，完善股票市場(chǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，降低交易成本;二是要加快人民幣利率市場(chǎng)化和匯率市場(chǎng)化的廣度和深度，提高市場(chǎng)靈敏度，更好地反映股票價(jià)格和公司價(jià)值;三是鼓勵(lì)金融創(chuàng)新，尤其是做空機(jī)制的引入，使做多與做空形成良性協(xié)調(diào)發(fā)展，充分發(fā)揮市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制的作用。

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Abstract：Market anomaly is a violation of efficient market theory，but it exists widely in reality. different institutional investors have different effects on market anomalies by holding and trading stocks. This paper empirically measures four kinds of market anomalies，and finds that there are obvious phenomena of earnings inertia and investment anomalies in China's A-share market，but it can not prove whether there are abnormal price momentum and value premium in the other two markets. The empirical results verify that there are significant differences in the direction and intensity of the impact of heterogeneous institutional investors on market anomalies. But surprisingly，insurance companies can promote rather than reduce investment anomalies by holding a large number of stocks with larger total assets. By comparing the effects of institutional investors' holding and trading volume on four kinds of market anomalies，we find no empirical evidence that institutional trading volume can better measure market anomalies than holding volume.

Key Words：price momentum，earnings inertia，value premium，abnormal investment，heterogeneous institutional investors

（責(zé)任編輯 ? ?孫 ? 軍;校對(duì) ? GY，GX）