金融監(jiān)管政策對(duì)股市波動(dòng)的影響研究

| 朱濤 黃蕾 熊檢 陶桅

一、引言

中國(guó)股市動(dòng)蕩通常伴隨著重大政策事件的發(fā)生。股價(jià)的劇烈波動(dòng)不僅會(huì)讓金融風(fēng)險(xiǎn)迅速集聚，還可能導(dǎo)致金融亂象的頻繁出現(xiàn)。長(zhǎng)此以往，不僅會(huì)阻礙金融資源流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)部門，也會(huì)在一定程度上威脅整個(gè)社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展和百姓的正常生活?，F(xiàn)有研究指出中國(guó)股市尚不屬于成熟的股票市場(chǎng)，其股價(jià)易受政策因素影響而產(chǎn)生結(jié)構(gòu)性突變，無(wú)法真正發(fā)揮實(shí)體經(jīng)濟(jì)“晴雨表”的作用。對(duì)此，楊繼平等（2012）發(fā)現(xiàn)影響中國(guó)股市結(jié)構(gòu)波動(dòng)的政策性因素主要包含央行存貸款基準(zhǔn)利率和存款準(zhǔn)備金率的調(diào)整、國(guó)有股的減持、機(jī)構(gòu)投資者買賣證券投資基金的權(quán)限、印花稅的調(diào)整等。齊岳和廖科智（2018）提出政策因素的變化會(huì)改變市場(chǎng)參與者的投資預(yù)期，影響股票交易的供求關(guān)系，甚至?xí)谝欢ǔ潭壬蠜_擊市場(chǎng)現(xiàn)有的交易模式，其中，宏觀經(jīng)濟(jì)政策和官方預(yù)期性文件是較為典型的政策因素。袁鯤等（2014）選擇股權(quán)分置改革作為分界線，研究了股改前后股市調(diào)控政策對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)性突變的影響，指出股權(quán)分置改革前，股市調(diào)控政策是造成波動(dòng)的主要因素；而在改革后，股市調(diào)控政策的影響相對(duì)較弱。周盈南和金涵旻（2016）指出央行降準(zhǔn)降息能在一定程度上刺激股價(jià)大幅上漲。王琳（2020）將政策制度因子作為協(xié)變量引入Joe-Clayton Copula模型，同樣發(fā)現(xiàn)即使是在相同的金融市場(chǎng)內(nèi)，不同時(shí)期的金融風(fēng)險(xiǎn)傳染路徑和因素也會(huì)存在顯著差異。整體而言，學(xué)者普遍認(rèn)同中國(guó)股市波動(dòng)受重大政策事件的沖擊影響較為顯著。

在重大政策事件中，金融監(jiān)管政策事件很可能是導(dǎo)致股市劇烈波動(dòng)的主要政策因素。郝旭光等（2010）計(jì)算了三個(gè)特殊的金融監(jiān)管政策出臺(tái)前后的股市波動(dòng)率，經(jīng)對(duì)比發(fā)現(xiàn)所選的三個(gè)金融監(jiān)管政策都會(huì)對(duì)中國(guó)股市波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響。賈德奎和李瑞海（2018）通過(guò)構(gòu)建政策風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)股市波動(dòng)性與政策風(fēng)險(xiǎn)之間具有顯著正相關(guān)關(guān)系，各種政策干預(yù)是造成股市波動(dòng)的主要原因，其中金融監(jiān)管政策的作用效果最為突出。劉沛佩（2021）進(jìn)一步指出對(duì)證券市場(chǎng)異常交易實(shí)施金融監(jiān)管，能在一定程度上防范明顯不符合市場(chǎng)供需情況的價(jià)格波動(dòng)，進(jìn)而維護(hù)證券交易的既有秩序，保障證券市場(chǎng)運(yùn)行的公平與效率。不難發(fā)現(xiàn)，金融監(jiān)管政策事件會(huì)對(duì)股價(jià)波動(dòng)造成較為明顯的沖擊影響，且其影響程度或高于其他重大政策事件。

綜上所述，有必要深入研究政策因素對(duì)股市波動(dòng)的沖擊影響，這對(duì)保障我國(guó)的金融安全和社會(huì)安全穩(wěn)定具有非常重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。本文研究思路如下：首先，分類定義可能影響股市波動(dòng)的重大政策事件，用修正的ICSS算法檢測(cè)上證綜指的結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)，進(jìn)而尋找與之相匹配的重大政策事件；然后，利用ARMAEGARCH模型進(jìn)行回歸分析，實(shí)證研究各類政策事件對(duì)股市波動(dòng)的沖擊影響；最后，采用事件研究法著重分析金融監(jiān)管政策對(duì)股市波動(dòng)的影響方向與影響程度。區(qū)別于已有研究，本文在以下兩方面有所創(chuàng)新：第一，現(xiàn)有研究在選取重大政策事件時(shí)通常帶有較強(qiáng)的主觀色彩，本文嘗試借助修正的ICSS算法測(cè)度方差結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)，據(jù)此匹配重大政策事件，方法相對(duì)客觀；第二，鮮有文獻(xiàn)會(huì)將不同類型的重大政策事件分類定義并進(jìn)行對(duì)比研究，本文則在分類定義的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了“未考慮政策事件影響”的基準(zhǔn)模型與“考慮政策事件影響”的改進(jìn)模型，有利于進(jìn)一步解析不同政策事件對(duì)股市波動(dòng)的異質(zhì)性影響。

二、模型理論基礎(chǔ)

（一）修正的ICSS算法

Inclan和Tiao（1994）最早提出迭代累積平方和算法，即ICSS算法。假設(shè)序列最初保持某一恒定的方差，在受到突發(fā)事件沖擊后，如果序列方差先不斷波動(dòng)，后在一個(gè)新的水平上趨于穩(wěn)定，那么這種序列方差變化可稱作方差結(jié)構(gòu)性突變。

ICSS算法會(huì)涉及IT檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，其表達(dá)式為：

公式1中，D 是對(duì)C/C進(jìn)行中心化處理的統(tǒng)計(jì)量，其表達(dá)式為：

公式2中，C 是時(shí)間序列從1時(shí)刻開(kāi)始到k時(shí)刻為止的累積平方和，其表達(dá)式為：

公式3中，統(tǒng)計(jì)量是a時(shí)間序列的迭代殘差序列。

考慮到ICSS算法假定時(shí)間序列的迭代殘差序列服從獨(dú)立同分布的正態(tài)過(guò)程，但金融時(shí)間序列往往具有條件異方差和尖峰厚尾的特點(diǎn)，直接使用ICSS算法檢測(cè)所得到的結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)存在被高估的可能，進(jìn)而導(dǎo)致最終結(jié)果偏離預(yù)期目標(biāo)。鑒于此，Sansó等在2004年修正了ICSS算法，彌補(bǔ)了原有算法的不足。

修正后的ICSS算法所涉及的檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量表達(dá)式為：公式4中G 的表達(dá)式為：

（二）ARMA模型

自回歸移動(dòng)平均模型ARMA(p,q)最早由Box等人于1994年提出，是自回歸模型AR(p)和移動(dòng)平均模型MA(q)的組合形式。當(dāng)p=0時(shí)，ARMA(p,q)=MA(q)；當(dāng)q=0時(shí)，ARMA(p,q)=AR(p)。ARMA(p,q)常用于追蹤時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)變化，其表達(dá)式為：

（三）EGARCH模型

海外金融分析師最先發(fā)現(xiàn)股價(jià)預(yù)測(cè)的誤差因時(shí)而異，即誤差項(xiàng)的條件異方差會(huì)隨時(shí)間推移而不斷變化，且在很大程度上依賴以往誤差的大小。為詮釋股價(jià)波動(dòng)的這種特征，Engle（1982）提出了自回歸條件異方差模型，即ARCH模型，后由Bollerslev（1986）發(fā)展為廣義自回歸條件異方差模型，即GARCH模型。

為進(jìn)一步解釋資本市場(chǎng)的非對(duì)稱效應(yīng)，Nelson（1991）提出了指數(shù)條件異方差模型，即EGARCH模型，其表達(dá)式詳見(jiàn)公式9。

在實(shí)證分析中，EViews軟件指定的條件方差詳見(jiàn)公式10。

（四）事件研究法

事件研究法(Event Study)是分析政策事件對(duì)股市波動(dòng)的沖擊的常用方法，核心是統(tǒng)計(jì)股價(jià)異常收益率(Abnormal Return)，具體步驟如下：

1.確定政策事件日、估計(jì)期與事件期。本文界定的政策事件日是某項(xiàng)金融監(jiān)管政策公布或施行的第一個(gè)交易日，又名0時(shí)刻。如圖1所示，T至T段為估計(jì)期，T至0段為事前檢驗(yàn)期，0至T段為事后檢驗(yàn)期，后兩段統(tǒng)稱為事件期。

圖1 事件研究法時(shí)間軸示意圖

2.確定模型與計(jì)算收益。固定均值收益模型（Constant-Mean-Retorn Model）是事件研究法中用于確定正常收益的常用模型，適用于研究宏觀政策事件對(duì)市場(chǎng)價(jià)格的沖擊影響。

繼而對(duì)CAR進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量見(jiàn)公式19。

3.分析政策事件的影響。重點(diǎn)關(guān)注兩方面的內(nèi)容：一是厘清政策事件沖擊對(duì)股市波動(dòng)的影響方向，判斷是正向影響還是負(fù)向影響；二是鑒別股票市場(chǎng)對(duì)政策事件的反應(yīng)程度，判斷是否反應(yīng)充分并給出合理解釋。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以1996年12月16日至2018年12月28日的上證綜指為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。之所以選取1996年12月16日為研究起點(diǎn)，主要是因?yàn)橹袊?guó)自1996年12月16日起開(kāi)始實(shí)行漲跌停板制度，該項(xiàng)制度不僅限制了股票的漲跌停幅度，也降低了滬市股票的波動(dòng)性，對(duì)中國(guó)股市發(fā)展具有劃時(shí)代的里程碑意義。經(jīng)數(shù)據(jù)清理后，共得到5342個(gè)有效數(shù)據(jù)。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)分析

將上證綜指收盤價(jià)的自然對(duì)數(shù)進(jìn)行一階差分處理，可以得到上證綜指日對(duì)數(shù)收益率。此收益率序列在2001年至2002年、2007年至2009年、2015年至2016年這三個(gè)時(shí)間段內(nèi)波動(dòng)較大，在1999年和2005年這兩個(gè)時(shí)點(diǎn)上波幅劇烈，表明序列的波動(dòng)呈現(xiàn)一定的聚集性。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，上證綜指日對(duì)數(shù)收益率序列的峰度值為8.064，高于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的峰度值；偏度值為-0.431，表明序列呈左偏分布；Jarque-Bera 統(tǒng)計(jì)量為5872.447，P值為0.000。這些數(shù)據(jù)說(shuō)明所研究序列不服從正態(tài)分布且具有尖峰厚尾的特點(diǎn)。

（三）篩選結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)

首先，借助修正的ICSS算法檢測(cè)上證綜指日對(duì)數(shù)收益率序列，可以得到26個(gè)方差結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)。接著，本文從權(quán)威媒體的公開(kāi)信息中，搜尋可能造成上證綜指結(jié)構(gòu)性突變的重大政策事件，并將其與結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)逐一匹配。在匹配的過(guò)程中，剔除起始日期和終止日期對(duì)應(yīng)的變點(diǎn)（2個(gè)）；剔除無(wú)法找到政策事件與之相匹配的變點(diǎn)（2個(gè)）；剔除多個(gè)政策事件共同導(dǎo)致的變點(diǎn)（1個(gè)），以便排除其他交易制度對(duì)所研究變點(diǎn)的交叉干擾。最終，可得到21個(gè)可供計(jì)量的有效變點(diǎn)。

（四）界定重大政策事件

表1界定了所研究的主要重大政策事件，分別是國(guó)內(nèi)重大政策事件和國(guó)際重大政策事件。其中，國(guó)內(nèi)重大政策事件包含金融監(jiān)管政策、經(jīng)濟(jì)政策和國(guó)內(nèi)資訊，國(guó)際重大政策事件則統(tǒng)稱為國(guó)際事件。

表1 重大政策事件的分類、定義與說(shuō)明

與現(xiàn)有研究不同，本文所界定的金融監(jiān)管政策獨(dú)立于經(jīng)濟(jì)政策和國(guó)內(nèi)資訊，是后續(xù)研究的重點(diǎn)；經(jīng)濟(jì)政策僅包含貨幣政策和財(cái)政政策；國(guó)內(nèi)資訊指其他對(duì)股價(jià)影響較大的市場(chǎng)訊息。因此，本文界定的重大政策事件之間彼此不存在概念交叉或者分類不明的問(wèn)題。

（五）匹配結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)和重大政策事件

表2匯總了結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)與重大政策事件的匹配結(jié)果。在所有的結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)中，金融監(jiān)管政策對(duì)應(yīng)的變點(diǎn)有11個(gè)，經(jīng)濟(jì)政策對(duì)應(yīng)的變點(diǎn)有5個(gè)，國(guó)內(nèi)資訊對(duì)應(yīng)的變點(diǎn)有2個(gè)，國(guó)際事件對(duì)應(yīng)的變點(diǎn)有3個(gè)，分別占總樣本的52.38%、23.81%、9.52%和14.29%。不難發(fā)現(xiàn)，金融監(jiān)管政策對(duì)應(yīng)的變點(diǎn)占總變點(diǎn)的一半以上，明顯多于其他政策事件所導(dǎo)致的變點(diǎn)數(shù)，據(jù)此，初步推斷金融監(jiān)管政策可能是導(dǎo)致上證綜指結(jié)構(gòu)性突變的主要原因，也是造成滬市波動(dòng)的關(guān)鍵因素。

表2 結(jié)構(gòu)性變點(diǎn)與政策事件的匹配表

四、基于ARMA-EGARCH模型的實(shí)證研究

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)

建模前需要先檢驗(yàn)時(shí)間序列的平穩(wěn)性。本文使用EViews10.0軟件進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。如表3所示，ADF統(tǒng)計(jì)量在1%顯著性水平下拒絕原假設(shè)，說(shuō)明序列不存在單位根，上證綜指日對(duì)數(shù)收益率序列即為平穩(wěn)序列。

表3 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

（二）自相關(guān)檢驗(yàn)

設(shè)置滯后階數(shù)為12，由自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果可知，序列的AC值和PAC值趨近于0，P值在滯后期大于2時(shí)均小于0.05，即在5%顯著水平上拒絕原假設(shè)，說(shuō)明序列存在一定程度的自相關(guān)。

（三）ARMA模型定階

經(jīng)檢驗(yàn)，本文所研究序列的ACF值和PACF值具有拖尾性，選用ARMA(p,q)模型較為合理。同時(shí)，根據(jù)AIC準(zhǔn)則與變量的顯著性，可以判斷ARMA(3,3)模型的擬合效果優(yōu)于其他模型。

（四）ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)

如表4所示，對(duì)ARMA(3,3) 模型的殘差序列進(jìn)行ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)，選取方法為拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)，即ARCH LM檢驗(yàn)，設(shè)置滯后期為12，ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果顯示：當(dāng)滯后階數(shù)大于等于1時(shí)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量和LM統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值均為0.000，拒絕不存在異方差的原假設(shè)，說(shuō)明該殘差序列存在一定的異方差性。

表4 ARCH LM檢驗(yàn)結(jié)果

（五）基準(zhǔn)模型：未考慮政策事件沖擊

綜合分析GARCH 模型、TARCH模型、EGARCH模型、ARMA-GARCH模型、ARMATARCH模型、ARMA-EGARCH模型的回歸結(jié)果可知，擾動(dòng)項(xiàng)服從t分布的ARMA(3,3)-EGARCH(1,1)模型的擬合效果最好，其表達(dá)式詳見(jiàn)公式20和公式21。

均值方程：

方差方程：

（六）改進(jìn)模型：考慮政策事件沖擊

為將重大政策事件的沖擊影響納入計(jì)量范圍，本部分增設(shè)四類重大政策事件變點(diǎn)的虛擬變量，簡(jiǎn)稱為金融監(jiān)管政策變點(diǎn)、經(jīng)濟(jì)政策變點(diǎn)、國(guó)內(nèi)資訊變點(diǎn)、國(guó)際事件變點(diǎn)。

改進(jìn)后的ARMA(3,3)-EGARCH(1,1)模型詳見(jiàn)公式22和公式23。

均值方程：

方差方程：

將四類政策事件的虛擬變量引入模型后，會(huì)發(fā)現(xiàn)金融監(jiān)管政策2、金融監(jiān)管政策10、經(jīng)濟(jì)政策3和國(guó)際事件1對(duì)應(yīng)的虛擬變量均不顯著。

表5 改進(jìn)后模型的擬合結(jié)果

（七）結(jié)果解析

改進(jìn)模型的擬合結(jié)果表明重大政策事件是造成股價(jià)大幅波動(dòng)的主要原因，金融監(jiān)管政策的影響或強(qiáng)于其他重大政策事件。具體解析如下：

1.股市21次結(jié)構(gòu)性突變中有17次與政策事件密切相關(guān)，即80.95%股市結(jié)構(gòu)性突變可以用政策事件加以解釋，表明中國(guó)股市具有“政策市”的典型特征。進(jìn)一步分析可知，17次政策事件中52.94%是金融監(jiān)管政策，加之金融監(jiān)管政策變點(diǎn)系數(shù)的絕對(duì)值相對(duì)較大，說(shuō)明金融監(jiān)管政策對(duì)股市的沖擊影響或高于經(jīng)濟(jì)政策、國(guó)內(nèi)資訊和國(guó)際事件，是造成上證綜指收益波動(dòng)結(jié)構(gòu)性突變的關(guān)鍵因素。

2.金融監(jiān)管政策對(duì)股市波動(dòng)的影響既有正向影響也有負(fù)向影響。如表6所示，金融監(jiān)管政策3、6、8和9會(huì)加劇股市波動(dòng)，金融監(jiān)管政策1、4、5、7和11會(huì)降低股市波動(dòng)，而金融監(jiān)管政策2和10對(duì)股市波動(dòng)無(wú)顯著影響。這說(shuō)明并非所有金融監(jiān)管政策都能達(dá)到預(yù)期的效果，股票市場(chǎng)反饋與政策預(yù)期效果間存在一定程度的背離。結(jié)合有效市場(chǎng)假說(shuō)可知，目前中國(guó)股市不是成熟的資本市場(chǎng)，股市無(wú)法及時(shí)反映公開(kāi)信息的全部影響，且金融監(jiān)管政策在股票市場(chǎng)上的傳達(dá)或存在一定程度的低效率問(wèn)題。

表6 金融監(jiān)管政策沖擊對(duì)股市波動(dòng)的影響

五、基于事件研究法的實(shí)證研究

（一）重新界定金融監(jiān)管政策類型

基于前文解析結(jié)果，本部分將金融監(jiān)管政策重新歸納為“促進(jìn)政策”和“抑制政策”。如果金融監(jiān)管政策事件預(yù)期會(huì)促使投資者參與股市的積極性，則視同“促進(jìn)政策”；反之，視同“抑制政策”，詳見(jiàn)表7。這樣分類是為了探究不同金融監(jiān)管政策對(duì)股市波動(dòng)的異質(zhì)性影響，從而評(píng)估金融監(jiān)管政策的頒布與實(shí)施是否具有效率。

表7 金融監(jiān)管政策類型

（二）設(shè)定政策事件日、估計(jì)期與事件期

本文所選政策事件日是政策事件發(fā)生當(dāng)日，但有2個(gè)除外。金融監(jiān)管政策9和10分別發(fā)生于2015年6月13日（星期六）和2016年1月1日（元旦），故對(duì)應(yīng)的政策事件日選取事件發(fā)生日后的第一個(gè)交易日。

就事件期而言，選取事件發(fā)生日前20個(gè)交易日為事前檢驗(yàn)期，后20個(gè)交易日為事后檢驗(yàn)期。

就估計(jì)期而言，考慮到金融監(jiān)管政策發(fā)生的時(shí)間間隔不盡相同，故金融監(jiān)管政策1、2、3、4、5和10的估計(jì)期取事前檢驗(yàn)期前40個(gè)交易日，金融監(jiān)管政策11的估計(jì)期取事前檢驗(yàn)期前90個(gè)交易日，金融監(jiān)管政策7的估計(jì)期取事前檢驗(yàn)期前150個(gè)交易日，金融監(jiān)管政策6、8和9的估計(jì)期取事前檢驗(yàn)期前180個(gè)交易日。

（三）結(jié)果解析

本部分將滬市波動(dòng)對(duì)金融監(jiān)管政策的反應(yīng)程度總結(jié)為無(wú)明顯反應(yīng)、反應(yīng)不足、充分反應(yīng)和反應(yīng)過(guò)度等四種類型。如表8所示，當(dāng)面對(duì)促進(jìn)政策的沖擊時(shí)，股票市場(chǎng)會(huì)表現(xiàn)為反應(yīng)不足、充分反應(yīng)或反應(yīng)過(guò)度；當(dāng)面對(duì)抑制政策的沖擊時(shí)，股票市場(chǎng)會(huì)表現(xiàn)為無(wú)明顯反應(yīng)、反應(yīng)不足和反應(yīng)過(guò)度。囿于篇幅有限，在此選取四個(gè)典型案例進(jìn)行簡(jiǎn)要分析。

表8 事件研究法結(jié)果概覽

1.無(wú)明顯反應(yīng)。滬市波動(dòng)對(duì)金融監(jiān)管政策無(wú)明顯反應(yīng)，以金融監(jiān)管政策2為例。該政策屬于抑制政策，具體內(nèi)容為“加強(qiáng)證券投資基金監(jiān)管”。政策事件日為1998年9月23日，估計(jì)期為1998年7月2日至1998年8月25日，事件期為1998年8月26日至1998年10月23日。

如圖2所示，CAR在事前檢驗(yàn)期內(nèi)呈上升趨勢(shì)，當(dāng)該抑制政策事件發(fā)生時(shí)，CAR依舊延續(xù)上漲趨勢(shì)，未出現(xiàn)預(yù)期的回落態(tài)勢(shì)。事件窗口的CAR為16.26%，SCAR為7.86，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在5%水平上顯著。因此，滬市波動(dòng)對(duì)“加強(qiáng)證券投資基金監(jiān)管”無(wú)明顯反應(yīng)。

圖2 無(wú)明顯反應(yīng)的案例：金融監(jiān)管政策事件2

2.反應(yīng)不足。滬市波動(dòng)對(duì)金融監(jiān)管政策反應(yīng)不足，以金融監(jiān)管政策1為例。該政策屬于促進(jìn)政策，具體內(nèi)容為“召開(kāi)全國(guó)證券監(jiān)管工作會(huì)議”。政策事件日取1998年1月13日，估計(jì)期為1997年10月20日至1997年12月11日，事件期為1997年12月12日至1998年2月24日。

如圖3所示，CAR在事前檢驗(yàn)期內(nèi)于波動(dòng)中上升，說(shuō)明市場(chǎng)在會(huì)議召開(kāi)前已經(jīng)開(kāi)始預(yù)熱。CAR在政策事件日當(dāng)日急劇下跌，在事后檢驗(yàn)期內(nèi)波動(dòng)上升，直至第12日才開(kāi)始呈現(xiàn)回落趨勢(shì)，事件窗口的CAR為3.36%，SCAR為2.27，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在5%水平上顯著。在會(huì)議召開(kāi)后，市場(chǎng)的累積異常收益率顯著不為0。如果中國(guó)股市是半強(qiáng)有效市場(chǎng)，理應(yīng)在促進(jìn)政策發(fā)生后就能消化該政策的影響，但事實(shí)并非如此，該項(xiàng)政策的促進(jìn)作用維持了至少12日，說(shuō)明股票市場(chǎng)并沒(méi)有及時(shí)消化促進(jìn)政策的沖擊影響，市場(chǎng)上存在明顯的超額收益，尚未達(dá)到半強(qiáng)有效。因此，滬市波動(dòng)對(duì)“召開(kāi)全國(guó)證券監(jiān)管工作會(huì)議”反應(yīng)不足。

圖3 反應(yīng)不足的案例：金融監(jiān)管政策事件1

3.充分反應(yīng)。滬市波動(dòng)對(duì)金融監(jiān)管政策充分反應(yīng)，以金融監(jiān)管政策7為例。該政策屬于促進(jìn)政策，具體內(nèi)容為“停止國(guó)有股減持”。政策事件日為2002年6月24日，估計(jì)期為2001年9月27日至2002年5月24日，事件期為2002年5月27日至2002年7月22日。

如圖4所示，CAR在事前檢驗(yàn)期內(nèi)先下跌后回升至0，并保持小幅震蕩，在政策事件日當(dāng)日跳躍式上漲至高位，在事后檢驗(yàn)期內(nèi)持續(xù)高位波動(dòng)。事件窗口的CAR為12.15%，SCAR為6.30，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在5%顯著性水平上顯著。一方面說(shuō)明金融監(jiān)管政策7對(duì)股票價(jià)格起到了促進(jìn)作用，另一方面也表明資本市場(chǎng)及時(shí)消化了金融監(jiān)管政策7的正向影響。換而言之，資本市場(chǎng)已經(jīng)對(duì)金融監(jiān)管政策7做出了充分反應(yīng)。借鑒Fama在1970年的研究可知，市場(chǎng)對(duì)公開(kāi)政策做出充分反應(yīng)，說(shuō)明市場(chǎng)在一定程度上具有政策效率。

圖4 充分反應(yīng)的案例：金融監(jiān)管政策事件7

4.反應(yīng)過(guò)度。滬市波動(dòng)對(duì)金融政策事件反應(yīng)過(guò)度，以金融監(jiān)管政策4為例。該政策屬于促進(jìn)政策，具體內(nèi)容為“批準(zhǔn)險(xiǎn)資入市和國(guó)有股減持方案”。政策事件日為1999年10月27日，估計(jì)期為1999年7月29日至1999年9月21日，事件期為1999年9月22日至1999年11月24日。

如圖5所示，CAR在事前檢驗(yàn)期內(nèi)呈現(xiàn)明顯下降趨勢(shì)，在政策事件日當(dāng)日跳躍式上漲至高位，在事后檢驗(yàn)期內(nèi)繼續(xù)保持下降趨勢(shì)。事件窗口的CAR為-13.34%，CAR為-9.23，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量在5%顯著性水平上顯著。這說(shuō)明股票市場(chǎng)受到該促進(jìn)政策沖擊后，累積異常收益率并沒(méi)有出現(xiàn)預(yù)期的上漲趨勢(shì)，反而在促進(jìn)政策發(fā)生后進(jìn)行反向修正，表明股票市場(chǎng)對(duì)該項(xiàng)政策事件反應(yīng)過(guò)度。

圖5 反應(yīng)過(guò)度的案例：金融監(jiān)管政策事件4

綜上所述，上證綜指能對(duì)金融監(jiān)管政策事件做出較為明顯的反應(yīng)，具有“政策市”的典型特征；但并非所有的金融監(jiān)管政策都能達(dá)到預(yù)期的效果，這也意味著滬市存在一定程度的金融監(jiān)管低效率的問(wèn)題。

六、結(jié)論

本文針對(duì)中國(guó)股市是否為“政策市”的問(wèn)題展開(kāi)實(shí)證研究。實(shí)證結(jié)果表明：（1）上證綜指的波動(dòng)具有一定的集聚性和非對(duì)稱性；（2）滬市易受政策事件的影響，具有較強(qiáng)的“政策市”特點(diǎn)；（3）金融監(jiān)管政策事件對(duì)滬市波動(dòng)的沖擊影響明顯大于其他政策事件，是導(dǎo)致滬市波動(dòng)的關(guān)鍵因素；（4）滬市受到金融監(jiān)管政策沖擊時(shí)基本體現(xiàn)為無(wú)明顯反應(yīng)、反應(yīng)不足、充分反應(yīng)或反應(yīng)過(guò)度，但會(huì)對(duì)“停止國(guó)有股減持”這一促進(jìn)政策充分反應(yīng)。這意味著金融監(jiān)管政策干預(yù)并沒(méi)有達(dá)到預(yù)期的效果，中國(guó)股市或存在金融監(jiān)管低效率的問(wèn)題?；诖耍ㄗh當(dāng)局不斷完善金融市場(chǎng)制度建設(shè)，謹(jǐn)防系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。