新冠疫情對AH股價差影響的實證研究

李 英 哲

(山東工商學院, 山東 煙臺 264000)

在我國證券市場成立初期,市場難以滿足企業(yè)融資需求，部分企業(yè)選擇赴港上市。隨著國內證券市場的發(fā)展,A股融資能力大力提升,在H股市場上市的公司紛紛回歸A股市場,截至2020年12月31日，共有131家企業(yè)在AH股市場雙重上市。根據“一價定律”理論,同股同權的股票在不同市場交易價格應該一致,但這些企業(yè)自上市以來,就存在價格“雙軌制”現象,即同一公司在AH市場相同時間交易價格不一致。在我國資本市場不成熟時,AH股價差曾高達200%;隨著市場制度的完善,價差有所下降,基本保持在120%～130%左右。

雙重上市公司價差問題在資本市場上一直存在,國外資本市場是外資股的價格要高于內資股,而在中國資本市場上,內地股票價格相對于境外股票存在較高的溢價,此現象引起國內外學者廣泛關注。目前,關于AH股價格差異的影響因素,學者主要從信息不對稱假說、需求假說、流動性假說和風險偏好假說等影響市場分割的四大傳統(tǒng)理論及其他方面進行研究。其一,相對于境內投資者,境外投資者由于各種原因在信息獲取方面存在劣勢，兩市投資者之間存在信息不對稱。在雙方掌握信息不對等的情況下,境外投資者會要求較高的收益率來彌補自身承擔的風險,進而導致H股相對A股折價。其二,根據差別需求理論,國內企業(yè)根據不同的需求函數通過差別定價的方式,使公司價值最大化[1]120。因此,當境外投資者對H股的需求相對增加時,會促進H股價格上升,從而H股相對A股折價程度就會降低。其三,流動性假說認為在其他條件相同的情況下,流動性的差異會導致價格不同。有研究表明，A股市場的相對流動性越強,H股的折價率就越高[1]124。其四,內地資本市場是散戶主導的市場,大多數為風險偏好者,風險承受能力較強。同時,投資者為了追求短期利潤,投資一些定價過高或沒有實際業(yè)績支撐企業(yè)的股票。與此相反,H股市場大多數為機構投資者,風險厭惡程度較深,傾向于投資基本面好、具有發(fā)展前景的企業(yè),因此造成AH股價格差異。行為金融學認為,投資者行為受到情緒影響,從而做出非理性行為。

通過文獻整理發(fā)現,在投資者預期方面還缺乏研究。同時,自新冠疫情爆發(fā)以來，AH股價差擴大至150%，且少數公司H股價格高于A股價格的狀況也完全改變。疫情對資本市場造成巨大沖擊,但國內疫情得到有效防控,企業(yè)較早復工復產,投資者對A股市場有較好預期。與此相反,境外疫情現在仍很嚴重,投資者預期發(fā)生巨大改變,造成H股價格大幅落后于A股市場。

本文從行為金融學理論出發(fā),研究投資者預期對AH股溢價率的影響,對穩(wěn)定投資者預期、使投資者對AH股做出合理估值進而縮小AH股溢價率具有重要意義。同時，新冠疫情作為全球性突發(fā)性事件具有不確定性,對投資者心理預期產生深遠影響,因此研究疫情對有關部門增強國外投資者信心、引導投資者做出合理判斷提供了理論依據。

一、理論分析與研究假設

(一)投資者預期與AH股溢價率

投資者預期是指投資者根據一定的經濟背景和市場環(huán)境,利用所獲取的信息,對證券價格未來的運行方向做出判斷。投資者在對證券價格做出判斷時,會受到主觀心理特征和客觀信息的影響。投資者在利用個人的經驗進行股票定價時,容易使預期偏離實際,導致股價在均衡附近隨機波動;投資者的主觀資本利得預期也會使股價偏離基本面。與此相反,宏觀經濟信息、市場指標、企業(yè)經營狀況等客觀信息會加強投資者預期的正確性。研究發(fā)現,當經濟較好時,投資者具有較高的預期;反之,經濟持續(xù)蕭條或緊縮,投資者預期較低[2]。由于市場信息不對稱的存在,投資者一般無法掌握企業(yè)真實的經營狀況,因此當上市公司披露相關信息時,投資者根據企業(yè)披露的信息調整預期,從而影響股價。因此提出假設1:

假設1:投資者預期與AH股溢價率正相關。

(二)新冠疫情與AH股溢價率

新冠疫情爆發(fā)初期,我國為防控疫情采取交通管制、人員流動管理等措施,投資者對我國經濟產生擔憂,出于避險心理,紛紛賣出股票,導致我國股票市場下行壓力增加。我國股市在2020年春節(jié)假日后第一天開盤出現嚴重跳水,上證指數大跌200多點,深證成指暴跌900多點;香港恒生指數在疫情爆發(fā)后出現有史以來第三次破凈,即股市平均市凈率跌到1以下。隨后,海外疫情擴散加劇,導致國外股票市場大幅下滑。美國股市開盤一分鐘即觸發(fā)熔斷機制,隨后更是出現多次熔斷;其他國家的股指也繼續(xù)下降。隨著疫情的蔓延,國內外學者對此進行了深入研究。研究發(fā)現,新冠疫情造成多個國家股市劇烈波動,從而導致風險水平顯著提高,且風險具有跨市場傳染性[3]8。疫情帶來的恐慌情緒刺激投資者賣出股票,而疫情信息的及時、透明發(fā)布以及穩(wěn)定投資者情緒的干預措施能有效緩解疫情帶來的波動。

隨著新冠疫情在世界范圍內蔓延,全球經濟不確定性急劇升高,投資者預期發(fā)生巨大轉變。至2020年3月,新冠疫情的負面影響越發(fā)明顯,全球股票市場悲觀預期占據主導。在海外疫情蔓延趨勢下,我國疫情得到控制,隨著國內經濟的恢復隨之好轉,A股市場避險能力逐漸提升,內地投資者預期逐漸轉好,對A股市場形成看漲的一致預期,推動A股價格上漲。與此同時,相對于境外投資者,境內投資者關于疫情的信息獲取更及時和渠道更多,從而能及時了解國內疫情情況。但境外媒體對中國疫情進行不實報道以及過度曲解等使境外投資者對中國經濟的未來發(fā)展不確定,從而影響了境外投資者心理預期。同時,香港和外國投資者受疫情持續(xù)影響,投資者預期悲觀、風險厭惡程度加重,導致H股進一步折價?；诖?本研究提出如下假設:

假設2:新冠疫情爆發(fā)使得AH股溢價率升高。

假設3:新冠疫情爆發(fā)正向調節(jié)投資者預期對AH股溢價率的正相關關系。

二、研究設計

(一)樣本選擇及數據來源

2014年滬港通和2016年底深港通的開通使投資者可以跨市交易,降低了兩地市場的分割性,因此本文選取2017年1月4日—2020年12月31日個股的日度數據進行研究。截至2020年12月31日,交叉上市公司共131家,其中40家是2017年后上市,由于樣本期內數據不完整,因此剔除這40家上市公司。為了數據的穩(wěn)定性,剔除ST*東電、ST*京城以及長期停盤的白云山、東方電氣、洛陽玻璃等15家公司,故選取74家公司作為研究樣本,其中21家屬于金融業(yè),25家屬于制造業(yè);考慮數據連續(xù)性,短期內停牌的公司,沿用上一交易日數據?？紤]交易時間一致性,剔除在A股和H股市場單獨交易的數據,選取兩市共同交易日的數據,最終得71928個研究樣本。所有數據均來自WIND數據庫。

(二)變量選取

1.因變量:AH股溢價率

AH股溢價率是指同時在A股和H股上市的公司,兩地經當日匯率換算后股價的比值,記為:

PREi,t=PAi,t/(PHi,t×Et)

其中PREi,t是指第i只股票在t時刻的溢價率,PAi,t是指第i只股票在t時刻A股市場的價格,PHi,t是指第i只股票在t時刻H股市場的價格,Et是指在t時刻港幣兌換人民幣的匯率。當PREi,t大于1時,表示交叉上市的股票存在A股對H股市場的溢價,當PREi,t小于1時,表示交叉上市的股票存在A股股票的折價,當PREi,t等于1時,表示交叉上市的股票A股價格和H股價格一致。

根據所選樣本數據,在樣本期內,98%的交易日溢價率大于1,說明普遍存在A股對H股溢價現象。其中74家樣本公司只有福耀玻璃、海螺水泥和濰柴動力價差大部分交易日溢價率小于1,即存在A股對H股的折價;其余71家公司價差90%以上的交易日溢價率均大于1,有公司價差甚至高達6.98。

2.自變量:投資者預期

投資者預期是一種心理反應,并沒有指標直接對其衡量。但有學者發(fā)現投資者預期對市盈率具有直接影響,當投資者預期較好時,市盈率也會上漲;反之,當投資者預期較悲觀時,市盈率較低[4]。因此本文選用市盈率作為衡量投資者預期的指標。同時為避免當期價格對溢價率的影響以及投資者預期存在滯后問題,本文參考曲保智等研究,選用滯后一期的市盈率[5],記為:

PEi,t=PEAi,t-1/PEHi,t-1

其中,PEi,t表示第i只股票在t時刻AH市盈率之比,PEAi,t-1、PEHi,t-1分別表示第i只股票在t-1時刻A股、H股市盈率。

3.調節(jié)變量:新冠疫情

2020年1月15日新冠疫情出現,隨后全面爆發(fā),在世界范圍內蔓延。本文為了檢測疫情的發(fā)生對AH股溢價的影響,參照蔣海等研究引入虛擬變量D,將2020年1月15日及以前的樣本作為疫情發(fā)生前設置為0,該日之后的樣本作為疫情發(fā)生后設置為1[3]7。

4.控制變量

流通股是指在二級市場上自由買賣的股份。流通股的數量代表股票供給,當A股供給相對增加時,預期流通股之比與AH股溢價率呈負相關關系;但均衡條件下,難以區(qū)分需求和供給,因此當流通股數量由需求決定時,該指標與AH股溢價率呈正向關系。本文選取AH流通股之比表示兩市相對需求,表示為:PRE。成交量是指當天成交股票的總手數與成交均價的乘積,主要用來反映市場的活躍度和資金規(guī)模,本文選取AH股的成交量之比來反映該股票兩個市場的流動性大小[1]125,表示為:LIQ。隨著公司規(guī)模增大,信息披露制度越來越完善,同時公司為了樹立良好的形象,會更加注重信息披露的質量,進而減少境外投資者信息不對稱程度。本文選取了總股本作為衡量企業(yè)規(guī)模大小的指標,表示為:CAP。股票日收益率是指每日收盤價與開盤價的差除前一交易日收盤價的比率,而收益率標準差則是衡量股票每日收益率相對于平均收益率的偏差程度大小,用于度量股票收益的波動程度,股票收益率標準差越大,相對應的風險也越大。因此本文參照研究選取AH股日收益率的標準差作為衡量風險大小的指標[6],表示為:RISK，如表1。

(三)模型設定

本文選取面板數據對篩選后的74家交叉上市公司的股票日交易數據進行實證分析,根據上述變量的選取,將模型設定如下，如表1：

表1 變量說明表

模型一:檢驗假設1,投資者預期對AH股溢價率的影響,模型形式如下:

PREi,t=β0+β1PEi,t+β2Control+ε1

模型二:檢驗假設2,新冠疫情對AH股溢價率的影響,模型形式如下:

PREi,t=β1+β1PEi,t+β2D+β3Control+ε2

模型三:檢驗假設3,新冠疫情對AH股溢價率的調節(jié)作用,模型形式如下:

PREi,t=β1+β1PEi,t+β2D+β3PEi,t×D+β4Control+ε3

其中,Control是控制變量,包括流通股之比DEMi,t,是需求理論的代理指標;成交量比率LIQi,t,是流動理論的代理指標;總股本CAPi,t,是信息理論的代理指標;股票收益標準差比率RISKi,t,是風險偏好的代理指標。β0為常數項,表示不隨時間變化的變量對溢價率的影響,β1～β4為各解釋變量的系數,εi為隨機誤差項。

三、實證結果分析

(一)描述性統(tǒng)計

為了了解數據和研究對象的特征,筆者利用STATA對數據進行描述性統(tǒng)計,描述性統(tǒng)計結果包括最大值、最小值、均值、標準差等各個變量的指標,如表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計

被解釋變量溢價率(PRE)均值在1.756,最小值是0.839,最大值是6.983,表明74家樣本公司AH股存在價差,且差距較大;相對市盈率(PE)的最小值為-48.326,最大值為70.028,說明個股兩市投資者預期差距大;流通股之比(DEM)的最小值0.040,最大值9.566,說明個股之間流通股之比差異較小;流動性之比(LIQ)最小值為0.026,最大值為4950.7,表明樣本公司流動性相差大;股票日收益率標準差(RISK)的最小值為0.153,最大值為7.621,表明個股之間風險偏好存在差異;總股本(CAP)的最小值為0.316,最大值為356.406,說明個股差別較大,其標準差為72.502,這是由于銀行、證券等金融行業(yè)公司規(guī)模較大造成的。

(二)相關性分析

為了研究各個變量之間的相關關系,在得到相關數據之后,根據模型對數據進行相關性分析,表3為主要變量的相關關系。其中市盈率(PE)之比與溢價率(PRE)的相關系數為0.454,說明二者之間相關性較強,且符號與預期一致;新冠疫情(D)與溢價率(PRE)的相關關系為0.107,說明二者之間存在弱相關關系。流通股之比(DEM)、成交量之比(LIQ)、總股本(CAP)、股票日收益率標準差之比(RISK)與溢價率(PRE)的相關系數分別為-0.167、0.165、-0.206、0.236,與預期符號一致,說明二者之間具有相關關系。各變量之間的相關系數較小,說明變量之間不存在相關關系。此外為避免變量之間的多重共線性,對所有自變量進行膨脹因子VIF檢驗,檢驗結果VIF值在1.46以下,明顯小于10,說明自變量之間不存在多重共線性。

表3 主要變量之間的相關性分析

(三)實證結果與分析

1.模型形式選擇

本文選取固定效應模型或隨機效應模型。在進行豪斯曼檢驗后，發(fā)現其卡方對應的P值為0.0000,表明在1%水平上顯著拒絕原假設,即固定效應模型更有效,因此選擇固定效應模型進行回歸。

2.新冠疫情對AH股溢價率的影響

為研究各變量對AH股溢價率的影響,本文運用固定效應模型對模型一、二、三進行回歸,回歸結果見表4。表4的列(1)以市盈率作為自變量,AH股溢價率為因變量,對假設1進行檢驗,結果顯示市盈率在1%水平上顯著,表明內地投資者對A股市場具有較好的預期,A股價格的漲幅將領先于受香港整體市場影響的H股價格的漲幅,從而推動AH股溢價率進一步上升,即假設1通過檢驗。表4中列(2)以新冠疫情作為自變量,AH股溢價率作為因變量,檢驗假設2,結果表明新冠疫情在1%水平上顯著為正,假設2成立,說明新冠疫情使得AH股價格差異進一步擴大,對AH股溢價率影響顯著。根據表4的列(3),新冠疫情與投資者預期的交互項在1%水平上顯著,通過假設3,表明調節(jié)效應顯著,新冠疫情在投資者預期影響AH股溢價率的過程中起到正向調節(jié)作用。

表4 新冠疫情、投資者預期與AH股溢價率回歸結果

(四)穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述結果的穩(wěn)健性,選取更換自變量衡量方式和采用最小二乘法進行穩(wěn)健性檢驗。首先，更換自變量衡量方式。本文將每股收益的比值作為投資者預期差異的代理指標代入模型,記為:

EPSi,t=EPSAi,t/EPSHi,t

其中,EPSi,t是指第i只股票在t時刻每股收益的比值,EPSAi,t表示第i只股票在t時刻A股每股收益,EPSHi,t表示第i只股票在t時刻H股每股收益。當每股收益越高,投資者預期就越高。同時,將控制變量換手率之比作為流動性的代理指標代入模型,換手率之比計算方法和成交量一致,在此不做過多贅述。經檢驗發(fā)現投資者預期、新冠疫情的回歸系數分別為0.022、0.048,且均在1%的水平上顯著。新冠疫情與投資者預期的交互項在1%的水平上高度顯著,回歸系數為0.086。檢驗結果與上述結論一致,進一步支持了研究假設。其次，最小二乘法。經過檢驗,投資者預期和交互項系數在1%水平上顯著,結論與前面回歸結果基本一致,進一步證明了研究假設。因此,本研究結果是可靠的。

四、結論與建議

本文利用74家樣本公司2017年1月4日至2020年12月31日的日度數據,運用固定效應模型從突發(fā)性事件新冠疫情、投資者預期角度入手,在此基礎上還考慮了流動性理論、需求理論、信息不對稱、理論風險偏好理論等四大傳統(tǒng)理論研究AH股價格差異,通過實證檢驗發(fā)現投資者預期、新冠疫情促進了AH股溢價率上升,且投資者預期對AH股溢價率的影響中新冠疫情發(fā)揮正向調節(jié)作用。

提出如下建議:第一,投資者在不可預估的新冠疫情等黑天鵝事件出現后,應保持合理預期,同時應認識到新冠疫情帶來的恐慌情緒所導致的過度反應會使股價偏離基本面。另一方面投資者應提升分析股票市場相關信息的能力,對股價做出理性預期,從而減少認知偏差以及行為偏差。散戶投資者應學習借鑒機構投資者的投資理念和經驗,使投資行為更加理性。第二,政府一方面要積極吸引外資機構進入中國資本市場,促進投資者價值投資模式的形成,使投資行為更加理性。此外要加強對中小投資者的專業(yè)指導,以減少非理性行為對市場的沖擊。另一方面要加快中國資本市場開放,促進投資者套利機制的形成以降低AH股價差。目前滬深港通的開通只是增加了投資選擇和提供了交易通道,兩市仍無法實現股票轉換的功能,因此搭建兩市股票互換平臺,為投資者提供套利機會。