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    疫情信息、投資者決策與股票市場回報率
    ——基于中國醫(yī)藥類上市公司的實證分析

    2020-12-24 07:25:06張微微王書林司志輝
    關(guān)鍵詞:回報率約束條件投資者

    張微微 王書林 司志輝

    (遼寧大學(xué)新華國際商學(xué)院,遼寧沈陽110036)

    一、引言

    2019 年,中國GDP 總量為99.08 億元,同比增長6.1%,在國際經(jīng)濟(jì)整體下行背景下呈現(xiàn)出穩(wěn)速增長態(tài)勢。然而,新型冠狀肺炎病毒的全球性暴發(fā),給中國經(jīng)濟(jì)蒙上了一層濃厚的陰影。2020 年第一季度,GDP 同比下降了6.8%。面對迅速蔓延的疫情、驟然降溫的經(jīng)濟(jì)態(tài)勢,人們迫切需要資本市場的穩(wěn)健運行,以實現(xiàn)疫情“常態(tài)化”后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇。本文以投資者對疫情信息的反應(yīng)為視角,分析投資者在疫情發(fā)生期間對醫(yī)藥類上市公司市場的決策反應(yīng)狀況。之所以選擇醫(yī)藥類上市公司,是因為疫苗和藥物的研發(fā)與治療新冠肺炎密切相關(guān),投資者對醫(yī)藥企業(yè)的信息關(guān)注較多,能夠更好地驗證投資者是否具有信息搜集能力以及投資決策制定是否具有理性。

    本文研究以行為金融學(xué)的“凸顯效應(yīng)”(Salience Effects)為出發(fā)點,假定信息中的突出特征可能會對投資者的判斷產(chǎn)生扭曲效應(yīng),即:當(dāng)披露的信息很“凸顯”時,可能會引起投資者充分的關(guān)注;而當(dāng)一些投資信息并不“凸顯”時,如果投資者能夠發(fā)掘其投資價值,則說明投資者具備更強(qiáng)的信息搜集及決策判斷能力。以往關(guān)于信息與投資者決策之間的關(guān)系研究主要是利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行模型分析,在較長歷史時期內(nèi)觀察投資者對信息的反應(yīng)和決策。新冠肺炎疫情的突發(fā),造成了信息的“井噴”式發(fā)布,為我們觀測投資者理性的程度提供了良好的窗口期?;诖四康模疚挠嗅槍π缘胤治隽送顿Y者對疫情期間股市信息的反應(yīng),結(jié)合熱點事件探討了行為金融領(lǐng)域中關(guān)于投資者行為的相關(guān)問題,期待研究結(jié)論能夠為投資者及管理部門的決策提供一定的參考。

    本文分析了與新冠肺炎疫情信息披露密切相關(guān)的兩個重要事件點:一是2020 年1 月23 日,武漢市政府宣布“封城”,這一事件震驚全國,其帶來的效果是極其“凸顯”的;二是在2020 年3 月17 日召開的新聞發(fā)布會上,國務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制綜合組介紹了藥物疫苗和檢測試劑研發(fā)攻關(guān)的最新情況,此時疫情仍然肆虐全國,相對于人們注意力的焦點——“確診人數(shù)”來說,藥物疫苗研發(fā)信息是相對“非凸顯”的。

    研究股票市場投資反應(yīng)的普遍方法為事件研究方法,但標(biāo)準(zhǔn)事件研究方法不能適用于本文的研究內(nèi)容。因為在給定事件條件下,觀測的醫(yī)藥類上市公司的“事件日”都在同一天,無法觀測事件對個股的影響(趙景文,2004)〔1〕。為避免此問題對檢測效果的影響,本文將采取以下兩種方法:一是將所研究的全部醫(yī)藥類上市公司股票視為一個組合,采用特定事件分析方法,分析事件對個股的影響,從而檢驗事件對組合整體的影響(Champbell,1997)〔2〕;二是使用似不相關(guān)回歸方程組(SUR)方法,以方程組在適當(dāng)約束條件下受到事件的影響進(jìn)行實證分析(Zellner,1962;Schipper, 1983)〔3-4〕。當(dāng)然,要實現(xiàn)準(zhǔn)確驗證并得出詳實的結(jié)論,還需要進(jìn)一步擴(kuò)大樣本范圍,增加觀測事件的數(shù)量,這也是后續(xù)研究的方向。

    二、文獻(xiàn)回顧和研究假設(shè)

    Kahneman(1973)〔5〕提出了行為經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,他指出投資者的注意力是執(zhí)行任務(wù)時所持有的一種有限的心理資源。這種“有限注意”(Limited Attention)體現(xiàn)在對信息的處理能力上,投資者行為會受到多種綜合因素的制約,從而對金融市場產(chǎn)生影響。Daniel(2002)〔6〕在此基礎(chǔ)上研究了投資者的“凸顯效應(yīng)”(Salience Effects)問題,即人們的有限注意力往往集中于很“凸顯”的信息,而在其他背景掩蓋下的不太“凸顯”的信息則容易被忽略。突發(fā)事件發(fā)生時,股票價格的波動起伏可能僅僅是被投資者關(guān)注力驅(qū)動(Engelberg,2012)〔7〕。對于轉(zhuǎn)型中的中國股票市場尤其如此,投資者注意力所導(dǎo)致的股票價格波動更為常見(Liu 等,2015;李富軍等,2019)〔8-9〕。Gargano 等(2018)〔10〕研究認(rèn)為,投資者一般年均最多僅能關(guān)注31 只股票,市場交易會隨著投資者的關(guān)注度提高而更加活躍。信息在投資者決策過程中發(fā)揮著關(guān)鍵作用,而投資者關(guān)注是信息發(fā)揮作用并引發(fā)市場交易及產(chǎn)生流動性變化的重要前提(劉穎等,2020)〔11〕。在實證研究投資者關(guān)注的問題中,關(guān)注度的衡量是較為困難的,學(xué)者們分析關(guān)注度常用的代理變量有:股票收益率、異常交易量、超額換手率、新聞媒體報道、漲停板數(shù)據(jù)等(楊繼東,2007;張程睿,2008;張微微等,2019)〔12-14〕。

    本文正是在前期學(xué)者們研究的基礎(chǔ)之上,采用事件研究(Event Study)方法來分析新冠肺炎疫情的信息對投資者決策及資本市場效率產(chǎn)生的影響。在關(guān)鍵的事件研究方法處理上,為避免標(biāo)準(zhǔn)的事件研究方法假定限制的制約對檢測效果的影響。首先,將所研究的全部醫(yī)藥類上市公司股票視為一個組合,采用特定事件分析方法對個股影響來檢驗事件對組合整體的影響。然后,使用似不相關(guān)回歸方程組(SUR)方法,為每只股票構(gòu)造一個方程,以方程組在適當(dāng)約束條件下受到事件的影響進(jìn)行分析,通過設(shè)置虛擬變量——事件對個股收益率的影響,并結(jié)合市場收益率對個股收益率進(jìn)行解釋。最后,在設(shè)置適當(dāng)?shù)募s束條件分析事件影響的基礎(chǔ)上,檢驗所構(gòu)建的全體股票的似不相關(guān)回歸方程組。

    在關(guān)鍵事件的選擇上,與新冠肺炎疫情信息披露密切相關(guān)的第一個重要事件點是2020 年1 月23日,武漢市政府發(fā)布封城信息預(yù)示了新冠肺炎疫情的全面暴發(fā),這一事件震驚全國。從這一天開始,人們開始關(guān)注疫情的信息,政府實行日報制度并發(fā)布世界各國有關(guān)新冠肺炎疫情發(fā)展的信息。故而,本文將這一天事件視作“凸顯”的。根據(jù)行為金融理論,對“凸顯”的信息會引起投資者的充分關(guān)注。由于疫情來得突然,人們的焦慮必然會造成資本市場的恐慌,但是投資者是否能夠理性地對待醫(yī)藥類企業(yè)?是否會對醫(yī)療企業(yè)股票持觀望態(tài)度?卻并非“一刀切”。因此,可以假定在實行疫情信息披露日報制度的開始日,投資者將會理性地對醫(yī)藥類上市公司股票持觀望態(tài)度。為此,可以提出:

    假設(shè)1:在新冠肺炎疫情暴發(fā),即武漢宣布封城時,投資者心理恐慌的可能導(dǎo)致其對資本市場整體不看好,但是對醫(yī)療企業(yè)持觀望態(tài)度,市場反應(yīng)不明顯。

    第二個重要事件點是2020 年3 月17 日,國務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制綜合組在新聞發(fā)布會上介紹藥物疫苗和檢測試劑研發(fā)攻關(guān)最新情況,此時疫情仍然肆虐全國,相對于人們注意力的焦點“確診人數(shù)”來說,藥物疫苗研發(fā)信息是相對“非凸顯”的。

    然而,對于投資者而言,這是具有投資價值的信息,因為投資者如果足夠理性,就能夠透過疫情恐慌帶來的資本市場波動,認(rèn)識到對抗新冠肺炎的相關(guān)疫苗及藥品的需求會迅速上升,相關(guān)藥品上市公司的價值就會提高。因此,可以提出:

    假設(shè)2:國務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制綜合組在新聞發(fā)布會上介紹藥物疫苗和檢測試劑研發(fā)攻關(guān)最新情況時,投資者對醫(yī)藥類上市公司前景看好,理性地決策投資于醫(yī)藥類上市公司股票。

    三、研究設(shè)計

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文根據(jù)證監(jiān)會2012 年10 月26 日頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》,同時參考上市公司2019 年年報對上市公司是否屬于醫(yī)藥行業(yè)進(jìn)行判定。據(jù)統(tǒng)計,截至2020 年6 月,醫(yī)藥類上市公司共有326 家,其中澤璟制藥-U、百奧泰-U 及東方生物因缺乏足夠的交易數(shù)據(jù),故將其排除。同時,醫(yī)藥類上市公司中有21家公司生產(chǎn)新冠肺炎疫苗。為了體現(xiàn)疫情對醫(yī)藥公司的不同影響,本文將分別對生產(chǎn)疫苗與不生產(chǎn)疫苗的醫(yī)藥公司進(jìn)行分析。其他生產(chǎn)抗疫藥物的企業(yè)與生產(chǎn)新冠肺炎疫苗企業(yè)效果類似,但生產(chǎn)新冠肺炎疫苗企業(yè)更具有代表性,受制于數(shù)據(jù)搜集困難,本文只對研發(fā)新冠肺炎疫苗企業(yè)進(jìn)行重點分析。

    對醫(yī)藥上市公司的個股收益率選取指標(biāo)為“考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個股回報率”,市場收益率選取指標(biāo)為“等權(quán)平均的考慮現(xiàn)金紅利再投資的A 股綜合日市場回報率”,數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。

    (二)事件日及檢驗期

    本文選擇了兩個事件日:2020 年1 月23 日和2020 年3 月17 日。由于2020 年1 月23 日正值春節(jié)前夕,在此,本文以春節(jié)后第一個開盤日,即2020 年2 月3 日為第一個事件日。對兩個事件的檢驗,窗口期均為[-5,5]。

    (三)研究方法

    本文將采取以下兩種方法:一是將所研究的全部醫(yī)藥類上市公司股票視為一個組合,采用特定事件分析方法檢驗事件對組合整體的影響(Champbell,1997)〔15〕,并選擇股票異?;貓舐蔄R和累計異?;貓舐蔆AR來驗證影響效果;二是使用似不相關(guān)回歸方程組(SUR)方法,提出兩組約束條件,對方程組在設(shè)定的約束條件下受到事件影響的情況進(jìn)行分析(Zellner,1962;Schipper, 1983)〔16-17〕。

    四、模型設(shè)計及實證分析

    (一)組合檢驗法驗證股票異?;貓舐蔄R(Abnormal Return)

    股票市場中i 股票在時間t 的回報率模型如下

    上式(1)中,Ri,t是i股票在時間t的回報率,Rm,t是事件t的市場整體回報率。估計窗口的觀測值可以作為一個回歸函數(shù),如式(2),其中Ri是估計窗口期的一個企業(yè)變量,是一個兩列矩陣,其中一列為另一列為根據(jù)最小二乘法(OLS)對式(2)進(jìn)行估計,可以得到觀測方程為式(3)~(6):根據(jù)對股票市場回報率模型(1)進(jìn)行參數(shù)估計,可以衡量股票異?;貓舐蔄R。令為觀測期間的i公司股票的異常回報率,然后對模型(1)估計AR并通過對式(3)進(jìn)行最小二乘法(OLS)估計可以得到AR的向量為,

    為了能全面觀測股票異?;貓舐?,僅對單一公司股票進(jìn)行分析是不充分的,最好進(jìn)行時間和公司股票的二維度分析,因此,引入累計異?;貓舐蔆AR(Cumulative Abnormal Return),界定CAR(t1,t2)為i股票在[t1,t2]區(qū)間內(nèi)的累計異常回報率。

    上式(12)中,L1為估計期長度,在本文中為100。本文采用精確的t檢驗,分別對全部326 家醫(yī)藥公司、21 家生產(chǎn)新冠肺炎疫苗的公司和其余305 家公司進(jìn)行檢驗,即將這些目標(biāo)股票分別視為一個組合,采用等權(quán)平均方法來計算各組合的收益率,公式如式(13)和(14),并通過t檢驗對組合在事件期的AR和CAR 的顯著性進(jìn)行檢驗,實證結(jié)果見表1。

    (二)SUR 方法檢驗事件期間投資者的市場反應(yīng)狀況

    本文對應(yīng)著兩個檢驗期,對兩個事件的“凸顯效應(yīng)”進(jìn)行考察。對擬考察的N只股票設(shè)置N組方程,進(jìn)行似不相關(guān)回歸檢驗。第i只股票的方程如下:

    式(15)中,個股收益率為Ri,t,待估參數(shù)為αi、βi、μi1、μi2,市場收益率為Rm,t,下標(biāo)i,t分別代表不同股票及時間,認(rèn)定第一個事件日為0 天;δ1代表著對第一個事件有無市場反應(yīng)進(jìn)行檢驗的虛擬變量,取值1 代表第一個事件內(nèi)的某個檢驗期,而其他時間內(nèi)則取值為0;δ2代表對第二個事件有無市場反應(yīng)進(jìn)行檢驗的虛擬變量,取值1 代表第二個事件內(nèi)的某個檢驗期,而其他時間內(nèi)則取值為0;所有股票的δ1和δ2都是相同的。

    表1 股票異?;貓舐蕶z驗結(jié)果

    借鑒Zellner(1962)的研究方法對上述方程組采用廣義最小二乘法(FGLS)進(jìn)行估計。本文對各只股票的事件日均為同一天,這不可避免地會導(dǎo)致其收益率之間存在一定的相關(guān)性。但是,可以通過擴(kuò)大樣本數(shù)量,來提高使用Zellner 估計方法的效率。因此,對應(yīng)前文提出的研究假設(shè),分別對方程組設(shè)立相應(yīng)約束條件。具體來說,先設(shè)定約束均為無市場反應(yīng),如果得到拒絕接受假設(shè)的結(jié)果,則說明具有市場反應(yīng)。

    為檢驗假設(shè)1,設(shè)定如下兩個約束條件:

    第一個約束條件的含義是在武漢市政府發(fā)布封城信息時,醫(yī)藥類上市公司整體上并無市場反應(yīng);第二個約束條件的含義是指在武漢市政府發(fā)布封城信息時,所有醫(yī)藥類上市公司均無市場反應(yīng)。為檢驗假設(shè)2,設(shè)定如下兩個約束條件:

    第一個約束條件的含義是國務(wù)院在新聞發(fā)布會上介紹藥物疫苗和檢測試劑研發(fā)攻關(guān)最新情況時,整體上來看,醫(yī)藥類上市公司并無市場反應(yīng);第二個約束條件的含義是指國務(wù)院在新聞發(fā)布會上介紹藥物疫苗和檢測試劑研發(fā)攻關(guān)最新情況時,所有醫(yī)藥類上市公司均無市場反應(yīng)。

    接下來,對全部326 家醫(yī)藥公司、21 家生產(chǎn)新冠肺炎疫苗的公司和其余305 家公司分別進(jìn)行檢驗,考察的數(shù)據(jù)區(qū)間為2019 年9 月2 日至2020 年3 月17 日。這兩個事件,均考慮了事件日當(dāng)天、[-1,1]、[-3,3]、[-5,5]期間的市場反應(yīng)情況,檢驗結(jié)果見表2。

    表2 兩個事件日市場反應(yīng)SUR 檢驗結(jié)果

    五、研究結(jié)果分析

    (一)組合檢驗法驗證股票異常回報率結(jié)果分析

    對于事件1 的分析結(jié)果顯示(見表1),無論從326 家公司作為一個組合整體來看,還是分別從21 家生產(chǎn)新冠肺炎疫苗公司,或者是從其他305 家公司分別組合來看,市場反應(yīng)均不顯著。對于事件2,從整體326 家公司及生產(chǎn)新冠肺炎疫苗的21 家公司來看除個別交易日外,市場反應(yīng)基本在0.5 的水平上拒絕原假設(shè),即“非凸顯”的信息事實上影響了投資者的決策。在事件日當(dāng)天,全部326 家公司的異?;貓舐蕿?.08%,累計異?;貓舐蔬_(dá)到2.02%;21 家疫苗生產(chǎn)公司的異常回報率為1.72%,累計異?;貓舐蕿?.03%,疫苗企業(yè)的異?;貓舐矢哂谛袠I(yè)整體水平,也高于其余305 家醫(yī)藥公司水平。

    (二)使用SUR 方法檢驗的市場反應(yīng)

    通過SUR 方法檢驗的結(jié)果顯示(如表2),對于事件1,無論是對全部326 家醫(yī)藥類公司,還是21 家生產(chǎn)疫苗公司,或者是其他305 家公司作為組合,對第一個約束條件均沒有拒絕,即整體上市場反應(yīng)不顯著;然而,在相當(dāng)多的情況下第二個約束條件都被拒絕了,意味著并非每一家公司都無顯著的異?;貓舐省:侠淼慕忉尶赡苁怯捎谄渌录鹆诉@種異?;貓舐剩驗檫@21 家生產(chǎn)疫苗公司對于第二個約束條件均無法拒絕,也即21 家公司均無顯著的市場反應(yīng)。

    對事件2 來說,均可以在0.01 的水平上拒絕約束條件1 和2,說明了無論是全部326 家醫(yī)藥類公司,還是21 家生產(chǎn)疫苗公司以及其余的305 家公司,整體上來看都具有顯著的市場反應(yīng),并且每一家公司的市場反應(yīng)也都較為顯著。

    六、結(jié)論及建議

    新冠肺炎疫情的暴發(fā)一定程度沖擊了股票市場,通過假設(shè)條件的設(shè)置并對選取的醫(yī)藥類上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行組合檢驗法和SUR 檢驗法分析,研究發(fā)現(xiàn):(1)在新冠肺炎疫情暴發(fā)武漢宣布封城時,該信息的披露雖然很“凸顯”,但分析結(jié)果顯示市場反應(yīng)并不明顯,一定程度驗證了前文提出的假設(shè),即投資者恐慌心理可能導(dǎo)致其對資本市場整體并不看好,但是仍然對醫(yī)療企業(yè)持觀望態(tài)度,體現(xiàn)了投資者能夠理性做出投資決策;(2)國務(wù)院聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制綜合組在新聞發(fā)布會上介紹藥物疫苗和檢測試劑研發(fā)攻關(guān)最新情況,此時疫情仍然肆虐全國,相對于人們注意力的焦點——“確診人數(shù)”來說,藥物疫苗研發(fā)信息是相對“非凸顯”的。但是對于這個事件的檢測結(jié)果顯示,此時市場反應(yīng)卻較為明顯,尤其是生產(chǎn)疫苗的企業(yè)異?;貓舐氏噍^其他醫(yī)療企業(yè)更高一些。以上結(jié)果驗證了本文的假設(shè),即對于投資者而言,盡管藥物疫苗研發(fā)信息是相對“非凸顯”的,但投資者看出了其投資價值,理性克制了疫情帶來的恐慌,認(rèn)識到對抗新冠肺炎疫苗的需求會迅速上升,生產(chǎn)新冠肺炎疫苗的上市公司的價值就會提高。當(dāng)然,對于投資者是否存在這種效應(yīng)進(jìn)行準(zhǔn)確檢驗,是需要不同樣本及不同事件的綜合使用,且需要進(jìn)行大量研究來充分論證。

    通過以上分析可以認(rèn)為,信息的“凸顯效應(yīng)”,對于中國投資者來說確實已經(jīng)不那么顯著了,投資者越來越能夠通過搜集信息、分析信息,并更加理性地進(jìn)行決策,這對于證券市場的監(jiān)管是具有一定導(dǎo)向意義的。如果管理部門試圖將某種政策信息傳遞給投資者,并期待投資者做出理性決策,則披露方式的選擇是極為重要的。原因在于,雖然投資者能夠具備一定的搜集信息及投資決策制定能力,但是還存在部分盲目追漲殺跌的投資行為,高關(guān)注度、過熱投資可能會導(dǎo)致流動性供需失衡,帶來股市整體流動性的惡化。因此,管理部門披露方式的關(guān)鍵點就在于:一方面要使投資者及時獲取政策信息,并能夠迅速理解該政策信息的導(dǎo)向意義,那就需要更廣泛、多渠道、高頻率地披露相關(guān)信息,充分利用網(wǎng)絡(luò)、媒體、交易平臺等資源;另一方面,要幫助投資者掌握科學(xué)的股市態(tài)勢分析方法,使得投資者在獲取信息后能夠更好地解讀,并理性地做出決策,這就需要頒布全面的科學(xué)分析報告,舉辦科普類專家講壇、講座等多種方式,以此幫助投資者能夠接觸到更多、更客觀、多視角的信息分析結(jié)果。而對于投資者來說,則應(yīng)關(guān)注國家和相關(guān)機(jī)構(gòu)政策信息發(fā)布的動態(tài),客觀對待、科學(xué)分析股市信息,避免盲目投資。同時,要保持投資心理穩(wěn)定,理智地做出投資決策,避免追漲殺跌的盲目行為,不斷提高應(yīng)對突發(fā)事件的能力,培養(yǎng)搜集信息、科學(xué)預(yù)判和理性投資能力。

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