大漲大跌時(shí)股指期貨交易活躍程度與關(guān)注度

劉慕涵熊 熊

(1.天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部,天津 300072;2.天津大學(xué)中國(guó)社會(huì)計(jì)算研究中心,天津 300072)

1 引 言

為了增加金融市場(chǎng)深度、豐富金融產(chǎn)品種類,進(jìn)而更好地穩(wěn)定股票市場(chǎng)和避免大幅波動(dòng),中國(guó)期貨市場(chǎng)于2010年4月16日推出了以滬深300 指數(shù)為標(biāo)的的股指期貨產(chǎn)品,為投資者基于整體股票市場(chǎng)環(huán)境進(jìn)行操作提供了工具.然而,滬深300 股指期貨推出以來(lái),中國(guó)經(jīng)歷了多個(gè)市場(chǎng)環(huán)境異常的時(shí)期(盡管股指期貨并不是造成市場(chǎng)異常的主要原因),其中以2015年“股災(zāi)”最具代表性.為了緩解股市異常波動(dòng)、抑制過(guò)度投機(jī)行為,中國(guó)金融期貨交易所(簡(jiǎn)稱中金所)于2015年9月7日開(kāi)始限制股指期貨的交易—–規(guī)定客戶在單個(gè)產(chǎn)品、單日開(kāi)倉(cāng)的交易量不得超過(guò)10手,否則構(gòu)成“日內(nèi)開(kāi)倉(cāng)交易量較大”的異常交易行為.盡管如此,近年來(lái)股市的大漲或大跌依然屢次發(fā)生.

交易限制導(dǎo)致股指期貨市場(chǎng)無(wú)法正常發(fā)揮應(yīng)有的其功能.一方面,投資者在股指期貨市場(chǎng)“有心無(wú)力”,活躍程度嚴(yán)重不足(最直觀的體現(xiàn)為股指期貨成交量的大幅度下跌);另一方面,不論是媒體還是投資者本身對(duì)于股指期貨的關(guān)注度均大不如前,造成了信息傳播的遲緩甚至缺失、信息不對(duì)稱性加劇.然而,放松交易限制可能導(dǎo)致股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),大量投資者進(jìn)入期貨市場(chǎng)盲目地進(jìn)行交易、部分投資者憑借自身的信息和資本優(yōu)勢(shì)進(jìn)行惡意投機(jī).這些行為均可能加劇股票市場(chǎng)的異常波動(dòng).那么,為了更好地發(fā)揮股指期貨在股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí)穩(wěn)定市場(chǎng)的作用,監(jiān)管者是否應(yīng)進(jìn)一步放松交易限制以吸引投資者進(jìn)入市場(chǎng)? 若放松交易限制,應(yīng)如何防止惡意投機(jī)和盲目交易帶來(lái)的負(fù)面影響?為了做出解答,本文在限制交易這一政策背景下研究了市場(chǎng)大漲或大跌時(shí)股指期貨市場(chǎng)上投資者的活躍程度與關(guān)注度之間的關(guān)系.具體包括三個(gè)研究問(wèn)題:1)股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),投資者是否切實(shí)利用了股指期貨市場(chǎng).2)投資者對(duì)股指期貨市場(chǎng)的關(guān)注度與活躍程度之間存在何種關(guān)系.3)能否利用投資者關(guān)注度減少信息不對(duì)稱性的作用來(lái)抑制大漲或大跌時(shí)的惡意投機(jī)和盲目交易.

已有研究表明,股指期貨不但具有套期保值或投機(jī)、價(jià)格發(fā)現(xiàn)、穩(wěn)定市場(chǎng)供需和價(jià)格等期貨的基本功能,由于其以股票市場(chǎng)指數(shù)為現(xiàn)貨,對(duì)于整體市場(chǎng)存在比普通的商品期貨更加深遠(yuǎn)的影響.具體來(lái)說(shuō),第一,Grossman等[1]、Grossman[2]、Froot等[3]的研究均表明,股指期貨交易可以使現(xiàn)貨市場(chǎng)的深度增加,市場(chǎng)整體的流動(dòng)性也因股指期貨交易帶來(lái)的資金流入和資本流通而提高.第二,Bessembinder等[4]、Robinson[5]、McKenzie[6]、Drimbetas等[7]的研究均證明了股指期貨交易對(duì)市場(chǎng)上的信息傳遞過(guò)程具有促進(jìn)作用,因信息不對(duì)稱所帶來(lái)的不良影響能夠由此減少.第三,股指期貨為投資者提供了管理或利用風(fēng)險(xiǎn)的途徑.風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避者可以利用股指期貨的套期保值功能進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移,風(fēng)險(xiǎn)追求者能夠通過(guò)股指期貨投機(jī)交易謀取收益;同時(shí),投資者也可以利用股指期貨產(chǎn)品對(duì)來(lái)自國(guó)際金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)沖擊進(jìn)行一定的緩解或利用[8].總體來(lái)說(shuō),股指期貨交易可以有效地起到抑制市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、平穩(wěn)市場(chǎng)波動(dòng)的作用[9?12].而股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),由于可以通過(guò)股指期貨進(jìn)行套期保值或投機(jī)交易,投資者會(huì)更有欲望和需求進(jìn)入股指期貨市場(chǎng).然而,關(guān)于這方面的證明較為有限.已有研究說(shuō)明了大漲或大跌時(shí)投資者的交易行為會(huì)較平時(shí)更為活躍.例如,Seasholes 等[13]指出以漲停為代表的特殊事件會(huì)成為投資者的關(guān)注焦點(diǎn),吸引投資者更多地進(jìn)入市場(chǎng);Alsayed等[14]發(fā)現(xiàn)價(jià)格下跌是造成投資者異常高頻率地進(jìn)行股指期貨套利交易的最關(guān)鍵因素之一.基于此,本文提出了假設(shè)1: 現(xiàn)貨市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),投資者會(huì)更多地進(jìn)入股指期貨市場(chǎng)尋求套期保值或投機(jī),市場(chǎng)較平時(shí)更為活躍.

為了驗(yàn)證這一假設(shè),勢(shì)必需要對(duì)投資者在股指期貨市場(chǎng)進(jìn)行交易的活躍程度進(jìn)行量化.早在上世紀(jì)90年代,Becketti等[15]、Darrat 等[16]在研究股指期貨交易與股價(jià)波動(dòng)之間的關(guān)系時(shí),使用了持倉(cāng)量和成交量作為股指期貨交易活躍程度的代表.Lucia等[17]在綜合了前人的量化方法的基礎(chǔ)上,基于股指期貨成交量、持倉(cāng)量和持倉(cāng)量變化量,通過(guò)計(jì)算比值構(gòu)建了三種指標(biāo),分別衡量投資者在股指期貨市場(chǎng)上的長(zhǎng)期交易(即套期保值交易)的活躍程度和隔夜交易(即投機(jī)交易)的活躍程度,并對(duì)三種指標(biāo)的優(yōu)劣進(jìn)行了對(duì)比和分析.也有其他研究者通過(guò)類似的方法構(gòu)建活躍程度指標(biāo),如Garcia等[18]、Ap Gwilym等[19].可見(jiàn),以Lucia等[17]為代表的方法是行之有效的.此外,董珊珊等[20]出于對(duì)股指期貨市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)作用和中國(guó)市場(chǎng)現(xiàn)狀的考慮,使用滬深300股指期貨的成交量與滬深300現(xiàn)貨的成交量的比值構(gòu)建活躍度指標(biāo),以此來(lái)反映股指期貨市場(chǎng)整體的活躍程度.在綜合考慮已有指標(biāo)優(yōu)劣的基礎(chǔ)上,本文借鑒Lucia等[17]和董珊珊等[20]的方法,分別構(gòu)建了反映投資者套期保值和投機(jī)交易活躍程度的指標(biāo),以及反映股指期貨市場(chǎng)總體交易活躍程度的指標(biāo).之后,本文依據(jù)滬深300指數(shù)收益率的大小定義了市場(chǎng)暴漲、暴跌的虛擬變量,并構(gòu)建回歸模型檢驗(yàn)了在當(dāng)前的政策環(huán)境下,股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí)投資者在股指期貨市場(chǎng)的活躍程度是否切實(shí)增加(即假設(shè)1).

另一方面,學(xué)術(shù)界對(duì)于投資者關(guān)注度的研究由來(lái)已久.關(guān)注是一種主觀的信息輸入行為,個(gè)體的關(guān)注能力可以使人們的信息需求得到滿足[21].出于以下三種原因:1)資本市場(chǎng)的信息不完全,使得投資者無(wú)法了解市場(chǎng)上所有的信息[22];2)不同投資者掌握的信息存在差異,即信息分布在投資者之中是不對(duì)稱的[23];3)信息的收集和處理需要成本[24],且投資者會(huì)受到各方面條件的制約,對(duì)信息的獲取和分析是無(wú)法完全做到的[24,25],在進(jìn)行投資決策時(shí)投資者往往會(huì)部分或完全依賴市場(chǎng)上的信息中介(如媒體報(bào)道)或其他投資者(如股票論壇)來(lái)獲取相關(guān)的信息和建議.這也為度量投資者關(guān)注度提供了思路.歸納前人的研究發(fā)現(xiàn),投資者的關(guān)注行為分為被動(dòng)接受和主動(dòng)參與兩種.一方面,投資者會(huì)被動(dòng)接受他們易于獲知的信息,在一定程度上,媒體發(fā)布的信息的數(shù)量越多,投資者的關(guān)注程度也越高.Fang等[26]使用權(quán)威報(bào)紙上的文章數(shù)量來(lái)衡量投資者的被動(dòng)關(guān)注行為,發(fā)現(xiàn)新聞報(bào)道作為投資者的關(guān)注焦點(diǎn)能夠吸引投資者進(jìn)行交易.另一方面,越來(lái)越多的投資者可以便捷地利用手機(jī)、電腦等設(shè)備隨時(shí)隨地地在社交媒體上獲取信息和發(fā)表觀點(diǎn).來(lái)源于互聯(lián)網(wǎng)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以為衡量投資者主動(dòng)關(guān)注行為提供良好的工具,并利用其進(jìn)行深入研究[27].其中,一部分研究者基于投資者的互聯(lián)網(wǎng)搜索情況,例如Guzman[28]使用了谷歌趨勢(shì)中關(guān)鍵詞的搜索指數(shù);另一部分研究者基于投資者在股票論壇的行為,例如Das 等[29]、Henry等[30]均基于論壇數(shù)據(jù)構(gòu)建了投資者情緒指數(shù),發(fā)現(xiàn)投資者關(guān)注行為與股票市場(chǎng)活動(dòng)有一定的相關(guān)關(guān)系.然而,國(guó)內(nèi)基于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行投資者關(guān)注行為的研究尚處于摸索階段,且并未形成受到廣泛認(rèn)同的方法.參考上述研究,本文從投資者在論壇上的主動(dòng)參與行為和通過(guò)媒體報(bào)道被動(dòng)接收信息兩個(gè)角度構(gòu)建了投資者關(guān)注度指標(biāo),以對(duì)投資者兩類關(guān)注行為進(jìn)行更有針對(duì)性地刻畫(huà).

歸納前人對(duì)于投資者關(guān)注度作用的研究可以看出:第一,關(guān)注度可以提升投資者參與交易的意愿[13,31].Amihud等[32]指出,投資者關(guān)注度越高,參與交易的投資者數(shù)量越多,流動(dòng)性越高.第二,關(guān)注度的提高可以改善信息不對(duì)稱帶來(lái)的不良影響.信息不對(duì)稱導(dǎo)致了知情交易發(fā)生,進(jìn)而使得股價(jià)波動(dòng)增大、流動(dòng)性變差[33?35].投資者關(guān)注度的增加可以帶來(lái)信息不透明程度的下降[33,34,36,37]、知情交易者的信息優(yōu)勢(shì)的逐步減少[38,39]、市場(chǎng)信息環(huán)境的改善[40]和投資者處理信息所需個(gè)人成本的降低[41],這些都有助于提升投資者進(jìn)入市場(chǎng)進(jìn)行交易的信心.綜合上述研究可以看出,投資者關(guān)注度與投資者交易活躍程度之間存在一定的關(guān)系.Merton[22]的“投資者有限注意理論”認(rèn)為由于投資者的注意力有限,在金融市場(chǎng)中只有對(duì)個(gè)體有足夠刺激的信息才會(huì)受到關(guān)注.因市場(chǎng)活躍程度不足而帶來(lái)的媒體相關(guān)報(bào)道數(shù)量減少、投資者對(duì)于相關(guān)信息的主動(dòng)討論和傳播頻率降低會(huì)導(dǎo)致缺少引起投資者足夠關(guān)注的刺激因素,進(jìn)而加劇投資者關(guān)注度的不足;同時(shí),若投資者不關(guān)注市場(chǎng),其交易的活躍程度勢(shì)必會(huì)降低.

綜上所述,第一,投資者關(guān)注度有機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)化為具體的買賣行為.第二,關(guān)注度的上升對(duì)于降低信息不對(duì)稱性造成的不良影響有積極的作用.然而,在我國(guó)處于特殊政策背景下的股指期貨市場(chǎng)上,這兩點(diǎn)結(jié)論是否成立,依然存在一定的研究空白.在現(xiàn)實(shí)層面,為了恢復(fù)股指期貨市場(chǎng)的正常功能,監(jiān)管者已經(jīng)開(kāi)始嘗試逐漸放開(kāi)交易限制,然而放開(kāi)交易限制后可能發(fā)生的部分投資者利用信息優(yōu)勢(shì)進(jìn)行惡意投機(jī)這一事實(shí),依然令解除交易限制存在顧慮.于是,本文基于已有文獻(xiàn)提出了假設(shè)2.1: 投資者對(duì)股指期貨市場(chǎng)的關(guān)注程度與股指期貨市場(chǎng)的活躍程度之間存在著顯著的相互關(guān)系.并進(jìn)一步提出了假設(shè)2.2: 投資者關(guān)注度的增加可以顯著抑制股指期貨市場(chǎng)上的投機(jī)和過(guò)度交易.之后,本文通過(guò)協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果檢驗(yàn)來(lái)研究交易限制這一背景下,股指期貨市場(chǎng)上投資者關(guān)注度與活躍程度之間是否存在、存在何種關(guān)系(即假設(shè)2.1).之后依據(jù)滬深300收益率的大小對(duì)樣本進(jìn)行分組回歸來(lái)分析不同市場(chǎng)環(huán)境下這一關(guān)系是否有所差異(即假設(shè)2.2).

與已有的研究相比,本文的研究結(jié)果表明與股指期貨相關(guān)的信息傳播越廣泛,投資者關(guān)注度越高,股指期貨市場(chǎng)上的交易行為越謹(jǐn)慎.這一發(fā)現(xiàn)豐富了前人關(guān)于投資者關(guān)注度的研究[33,34,36,37],將前人的研究結(jié)果推廣至股指期貨市場(chǎng)上.本文基于限制股指期貨交易這一政策背景,為特定政策下投資者行為的研究做出了一定的貢獻(xiàn).考慮到2015年9月7日后實(shí)行股指期貨交易限制造成的前后市場(chǎng)環(huán)境極大的不同這一事實(shí),與現(xiàn)有的研究相比,更加貼近中國(guó)市場(chǎng)監(jiān)管的現(xiàn)狀.對(duì)于政策出臺(tái)前后市場(chǎng)環(huán)境的對(duì)比,為本文的研究結(jié)論找到了現(xiàn)實(shí)原因,并為監(jiān)管者之后為改善市場(chǎng)環(huán)境可以采取的政策提出了建議.已有的研究對(duì)市場(chǎng)大漲時(shí)的情形有一定的關(guān)注,而對(duì)市場(chǎng)大跌時(shí)的研究較少.然而,從股指期貨推出以來(lái)中國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展歷程來(lái)看,大漲與大跌都應(yīng)該引起監(jiān)管者的關(guān)注.因此,本文的研究同時(shí)分別考慮了這兩種情形,豐富了現(xiàn)有的研究空白.本文基于中國(guó)股票論壇的大數(shù)據(jù)構(gòu)建了投資者關(guān)注度的指標(biāo),將投資者在社交媒體上的現(xiàn)實(shí)行為與在市場(chǎng)上的交易行為之間的關(guān)聯(lián)和反映程度做了研究.這部分工作豐富了前人[29,30]基于大數(shù)據(jù)背景進(jìn)行投資者行為研究的已有成果.第五,國(guó)內(nèi)目前關(guān)于股指期貨的研究主要集中于股指期貨跨市場(chǎng)價(jià)格發(fā)現(xiàn)這一功能,而對(duì)于在我國(guó)的金融環(huán)境下股指期貨的風(fēng)險(xiǎn)管理功能的研究寥寥無(wú)幾.本文的研究關(guān)注了當(dāng)市場(chǎng)環(huán)境異常時(shí)投資者對(duì)股指期貨套期保值或投機(jī)功能的利用程度,填補(bǔ)了國(guó)內(nèi)現(xiàn)有研究的空白.

2 數(shù)據(jù)說(shuō)明與指標(biāo)構(gòu)建

利用以滬深300指數(shù)(交易代碼為‘000300’)為標(biāo)的的、當(dāng)月連續(xù)的股指期貨產(chǎn)品(交易代碼為‘IF0Y00’)作為研究對(duì)象,一方面是由于‘IF0Y00’的現(xiàn)貨標(biāo)的滬深300指數(shù)以滬深兩市中最具代表性的300只大盤(pán)股為成分股,是中國(guó)證券市場(chǎng)環(huán)境最直觀的體現(xiàn);另一方面是由于中國(guó)的股指期貨產(chǎn)品起步較晚,‘IF0Y00’作為最先推出的股指期貨產(chǎn)品數(shù)據(jù)最為齊全.之后,構(gòu)建了反映投資者在股指期貨市場(chǎng)上活躍程度的指標(biāo)和反映投資者對(duì)股指期貨市場(chǎng)關(guān)注程度的指標(biāo),并依據(jù)滬深300收益率分別定義了股票市場(chǎng)暴漲、暴跌虛擬變量.變量及符號(hào)見(jiàn)于表1.

表1 變量說(shuō)明Table 1 Variable description

2.1 股指期貨市場(chǎng)活躍程度指標(biāo)

盡管成交量可以最直觀地反映出股指期貨市場(chǎng)的交易數(shù)量,然而期貨交易中交割日的存在,造成了投資者的持倉(cāng)量具有在臨近交割日時(shí)急劇下跌、在交割日過(guò)后急劇上漲的特點(diǎn),進(jìn)而對(duì)成交量的變化造成了巨大的影響.因此,直接使用成交量進(jìn)行研究存在一定的局限性.參考Lucia等[17]的做法,利用股指期貨成交量(記為VOLt)和持倉(cāng)量(記為OIt)的日數(shù)據(jù),構(gòu)建了如下的指標(biāo)1

指標(biāo)1的構(gòu)建參考了股票換手率的計(jì)算方法(=股票成交量/股票市值),通過(guò)計(jì)算成交量相對(duì)于持倉(cāng)量的大小,更準(zhǔn)確地反映了投資者在股指期貨上的活躍程度.由于交割日當(dāng)天的持倉(cāng)量為0,此時(shí)指標(biāo)1等于正無(wú)窮,因此需要對(duì)交割日數(shù)據(jù)進(jìn)行處理.另外Lucia 等[17]指出,由于持倉(cāng)量不但與當(dāng)日的交易情況有關(guān),也不排除會(huì)受到歷史數(shù)據(jù)的影響(如交割日的問(wèn)題),指標(biāo)1可能無(wú)法確切反映出樣本觀測(cè)日當(dāng)天的情況.為此,構(gòu)建了如下的指標(biāo)2’

指標(biāo)2’利用持倉(cāng)量變化量的絕對(duì)值,更傾向于反映短期投機(jī)者的活躍程度.然而,指標(biāo)2’存在兩個(gè)問(wèn)題:第一,絕對(duì)值的使用忽視了持倉(cāng)量的增加和減少所包含的不同意義,即投資者隔夜新持有的倉(cāng)位和結(jié)算掉的倉(cāng)位哪個(gè)更大[17].第二,|?OIt|可能會(huì)很小,甚至等于0,這會(huì)造成指標(biāo)2’無(wú)量綱(有可能非常大),而利用實(shí)際數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算后的結(jié)果證明了這一問(wèn)題的存在.因此,構(gòu)建了如下的指標(biāo)2

理論上,?OIt的值在?VOLt到VOLt之間,故該指標(biāo)的大小在?1到1之間;當(dāng)VOLt和?OIt都等于0時(shí),該指標(biāo)無(wú)定義[17](在本文的研究區(qū)間內(nèi)未發(fā)現(xiàn)這一情形).指標(biāo)2 給出了一個(gè)方向,負(fù)值說(shuō)明持倉(cāng)量減小,投資者結(jié)算行為更活躍;正值說(shuō)明投資者持有行為更活躍.實(shí)際的研究中發(fā)現(xiàn),該指標(biāo)總是為負(fù)(因?yàn)榻桓钊盏拇嬖?投資者總體來(lái)說(shuō)是在逐步進(jìn)行平倉(cāng)的).

同時(shí),期貨與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間存在聯(lián)動(dòng)作用,投資者在期貨市場(chǎng)的交易行為會(huì)對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)造成影響,反之亦然.例如,何楓等[42]研究發(fā)現(xiàn)滬深300股指期貨與其現(xiàn)貨市場(chǎng)存在聯(lián)動(dòng)關(guān)系,現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)沖擊對(duì)現(xiàn)貨和期貨市場(chǎng)的影響更為顯著.考慮到股指期貨交易的活躍程度與股票市場(chǎng)整體活躍程度的相關(guān)性,參考董珊珊等[20]的研究構(gòu)建了如下的指標(biāo)

其中VOLHSt表示當(dāng)日滬深300指數(shù)全體成分股的成交量.指標(biāo)3反映了股指期貨市場(chǎng)相對(duì)于現(xiàn)貨市場(chǎng)的活躍程度.

所構(gòu)建的三個(gè)活躍程度指標(biāo)各有側(cè)重.具體來(lái)說(shuō),指標(biāo)1和指標(biāo)2作為投資者在股指期貨市場(chǎng)上進(jìn)行套期保值(投機(jī))交易的活躍程度的指標(biāo),而指標(biāo)3反映了股指期貨市場(chǎng)整體層面上的活躍程度.由于投機(jī)頭寸(短期交易,很少隔夜持有)與對(duì)沖頭寸(長(zhǎng)期交易)的區(qū)別在于頭寸持有時(shí)間的長(zhǎng)短[19],指標(biāo)2使用持倉(cāng)量的變化量進(jìn)行計(jì)算,更加側(cè)重于反映非隔夜持有者的行為,因此更多的衡量了投資者進(jìn)行投機(jī)交易的活躍程度.指標(biāo)1越大,指標(biāo)2越小,說(shuō)明投資者進(jìn)行套期保值(投機(jī))交易的活躍程度越大[17];指標(biāo)3越大,說(shuō)明總體來(lái)說(shuō)投資者更加活躍.需要說(shuō)明的是,雖然三個(gè)指標(biāo)均反映了投資者的活躍程度,但是三者的性質(zhì)和特點(diǎn)并不必須相同.

2.2 投資者關(guān)注度指標(biāo)

隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),計(jì)算機(jī)技術(shù)和文本挖掘技術(shù)的發(fā)展為個(gè)人投資者行為難以量化研究這一難題提供了大量行之有效的解決方法.作為投資者意見(jiàn)積聚、傳播的平臺(tái),股票論壇具備匿名性、互動(dòng)性、草根性的傳媒特征.參考前人的研究(Das等[29]、Henry等[30]),利用其中的大數(shù)據(jù)資源,構(gòu)建了投資者對(duì)股指期貨的關(guān)注度的代理變量.具體來(lái)說(shuō),本文基于中國(guó)最具代表性的股票論壇-東方財(cái)富網(wǎng)下屬的股票論壇“股吧”中股指期貨吧的大量的發(fā)帖及相關(guān)數(shù)據(jù),爬取并計(jì)算了每一日的總發(fā)帖量(記為POSTt)、所有發(fā)帖的總閱讀量(記為READt)和總評(píng)論量(記為COMMENTt),以此從主動(dòng)參與的角度衡量投資者關(guān)注度.同時(shí),參考Fang等[26]的研究,我們使用每一日新聞數(shù)量從被動(dòng)接收的角度衡量投資者關(guān)注度.新聞數(shù)量越多,投資者接觸到新信息的可能性越大,相應(yīng)地投資者的關(guān)注程度越高.因此本文同時(shí)引入每一日與股指期貨相關(guān)的新聞數(shù)量(記為NEWSt)反映與股指期貨相關(guān)的信息的曝光程度,新聞來(lái)源為官方認(rèn)證的媒體(如新華社、中國(guó)證券報(bào)等).

本文使用的關(guān)注度指標(biāo)反映了投資者關(guān)注度不同角度的特點(diǎn).其中,每日的發(fā)帖量和新聞數(shù)量衡量了與股指期貨相關(guān)的信息的曝光程度,即投資者接觸到信息的可能性.新聞數(shù)量反映了較為可信的官方信息的曝光水平,而發(fā)帖量反映了投資者對(duì)自己擁有的信息進(jìn)行自發(fā)傳播或發(fā)起討論等行為的活躍程度.雖然閱讀量和評(píng)論量均反映了投資者對(duì)于特定發(fā)帖的內(nèi)容“有興趣”,但是投資者閱讀帖子并不代表會(huì)對(duì)其進(jìn)行評(píng)論.評(píng)論量體現(xiàn)了投資者對(duì)發(fā)帖內(nèi)容(其中的信息)是否存在自己的看法和意見(jiàn),與閱讀量相比,反映了更加具體的投資者人群的關(guān)注度.需要說(shuō)明的是,發(fā)帖量直接反映了投資者當(dāng)日的關(guān)注程度;由于熱門(mén)帖子發(fā)布后的幾天依然會(huì)有人閱讀或評(píng)論,因此閱讀量和評(píng)論量不僅包含了發(fā)布當(dāng)天的關(guān)注度信息,可能也包含了發(fā)布后一兩日的信息;新聞的發(fā)布者為主流報(bào)刊、網(wǎng)站等,因此可能會(huì)領(lǐng)先于論壇中的投資者,反映的投資者群體存在一定的差別.

2.3 暴漲、暴跌虛擬變量

為了對(duì)暴漲暴跌時(shí)投資者在股指期貨市場(chǎng)的活躍程度和投資者關(guān)注度進(jìn)行研究,需要依據(jù)滬深300指數(shù)收益率定義暴漲暴跌虛擬變量.首先計(jì)算研究窗口期內(nèi)滬深300 指數(shù)收益率和股指期貨收益率的各分位數(shù),如下圖1(橫軸表示分位數(shù),縱軸為收益率,實(shí)線為滬深300收益率,虛線為股指期貨收益率):

觀察圖中走勢(shì)可以看出,滬深300指數(shù)的收益率和股指期貨的收益率均在10%(90%)分位數(shù)附近呈現(xiàn)出一定程度的偏離,在5%(95%)分位數(shù)附近開(kāi)始變得陡峭;同時(shí)考慮到回歸模型對(duì)樣本數(shù)量的要求,以10%(90%)分位數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)各計(jì)算一組虛擬變量.具體來(lái)說(shuō),后文中暴漲、暴跌虛擬變量定義為

2.4 數(shù)據(jù)說(shuō)明

首先收集自滬深300當(dāng)月連續(xù)期貨合約上市以來(lái),2010年4月16日至2018年9月28日共2 058個(gè)交易日的行情數(shù)據(jù)、新聞數(shù)據(jù)和論壇發(fā)帖情況數(shù)據(jù).之后對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下的篩選和處理.具體地

第一,本文的研究對(duì)象為股指期貨市場(chǎng),不同于股票市場(chǎng)的研究,在數(shù)據(jù)的選取和處理上需要考慮交割日(到期日)的存在.Samuelson[43]首次研究了金融衍生品的到期日效應(yīng),提出了著名的“薩繆爾森假設(shè)”(Samuelson hypothesis): 越臨近到期日,期貨合約價(jià)格的波動(dòng)率越大.為了避免股票市場(chǎng)上“月末效應(yīng)”的影響,不同于其他國(guó)家通常在月末進(jìn)行期貨交割,根據(jù)《滬深300股指期貨合約》(征求意見(jiàn)稿)中規(guī)定,中國(guó)期貨市場(chǎng)的交割日為”合約到期月份的第三個(gè)周五,遇國(guó)家法定假日順延”.根據(jù)計(jì)算,每月的交割日大多在當(dāng)月的中旬.具體到本文,交割日會(huì)帶來(lái)以下的負(fù)面影響:1)交割日當(dāng)天的持倉(cāng)量為0,相應(yīng)地活躍程度指標(biāo)1會(huì)出現(xiàn)正無(wú)窮.2)交割日的前后,持倉(cāng)量的變化幅度比平時(shí)大,經(jīng)過(guò)對(duì)實(shí)際數(shù)據(jù)的考察,這一現(xiàn)象在交割日前后各一個(gè)交易日最為明顯.3)已有研究表明,臨近交割日時(shí)股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的成交量會(huì)顯著高于平時(shí)[44?46],這會(huì)導(dǎo)致本文構(gòu)建的活躍度指標(biāo)3出現(xiàn)異常變化.出于上述的原因,本文刪除了每個(gè)月交割日及其前后各一個(gè)交易日的數(shù)據(jù),以減輕因到期日帶來(lái)的不良影響.

第二,由于自2015年9月7日開(kāi)始實(shí)行的限制交易,造成當(dāng)日前后中國(guó)股指期貨市場(chǎng)環(huán)境迥異.股指期貨的交易量數(shù)據(jù)以2015年9月7日為界,呈現(xiàn)出了斷崖式的下跌,直接導(dǎo)致了活躍程度指標(biāo)出現(xiàn)巨大的波動(dòng).另一方面,政策出臺(tái)后,迅速引發(fā)了激烈的討論和大量的報(bào)道,隨后不久各個(gè)關(guān)注度指標(biāo)均出現(xiàn)了巨大的下滑(如圖2,繪圖所使用的數(shù)據(jù)均經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化處理).為了避免因特殊事件造成的數(shù)據(jù)異常劇烈變動(dòng)帶來(lái)的影響,同時(shí)考慮到交割日的問(wèn)題,因果關(guān)系研究中使用的數(shù)據(jù)為從2015年9月7日的下一個(gè)交割日(2015年9月18日)的后兩個(gè)交易日(即2015年9月22日)開(kāi)始,至2018年9月28日結(jié)束,共631個(gè)交易日的有效數(shù)據(jù).

所使用的數(shù)據(jù)來(lái)源分為兩部分,滬深300指數(shù)行情數(shù)據(jù)、股指期貨行情數(shù)據(jù)以及股指期貨新聞數(shù)據(jù)來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù),投資者在論壇的發(fā)帖情況數(shù)據(jù)通過(guò)編寫(xiě)爬蟲(chóng)代碼獲取.

3 大漲大跌時(shí)投資者活躍程度的研究

自中國(guó)期貨市場(chǎng)于2010年4月16日第一次推出股指期貨產(chǎn)品至今,在不足九年的時(shí)間里中國(guó)股市經(jīng)歷了數(shù)次大漲或大跌.盡管推出股指期貨的初衷在于減少股市的大幅波動(dòng),由于市場(chǎng)政策依然存在有待于優(yōu)化之處,加之自2015年9月7日后中金所開(kāi)始限制股指期貨交易,投資者對(duì)于股指期貨交易的參與程度不足,進(jìn)而導(dǎo)致中國(guó)股指期貨市場(chǎng)并未充分發(fā)揮其控制風(fēng)險(xiǎn)的作用.

本節(jié)主要針對(duì)假設(shè)1,基于實(shí)證檢驗(yàn)來(lái)量化研究市場(chǎng)暴漲暴跌時(shí),投資者在股指期貨市場(chǎng)上的活躍程度.為此,構(gòu)建如下回歸模型

其中ACT為投資者在股指期貨市場(chǎng)的活躍程度指標(biāo)(2.1部分構(gòu)建的指標(biāo)1～指標(biāo)3),Dummy為市場(chǎng)暴漲/暴跌虛擬變量(2.3部分構(gòu)建的指標(biāo)AbUPt和AbDOWNt).同時(shí),選擇如下類型的變量,一方面作為方程的控制變量CONTROLi,另一方面作為描述市場(chǎng)環(huán)境特點(diǎn)的指標(biāo):

首先,參考Bessembinder等[47]對(duì)期貨市場(chǎng)活躍程度的研究,在控制變量中加入如下兩種變量: 1) 滬深300的成交量(記為VOLHSt),另外以滬深300 的成交額(記為T(mén)VOLHSt)作為穩(wěn)健性檢驗(yàn).2)滬深300的流通市值(記為CMVHSt),作為股票市場(chǎng)深度的代表.

之后,為了控制股票市場(chǎng)交易的活躍程度,參考股票換手率的計(jì)算方法,在控制變量中加入滬深300交易的活躍度指標(biāo)=滬深300的成交額/滬深300的流通市值,另外考慮到滬深300指數(shù)反映了A股主板部分的情形,使用整體A股市場(chǎng)的換手率作為穩(wěn)健性檢驗(yàn).

最后,參考陳夢(mèng)根等[48],構(gòu)建如下變量來(lái)反映股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)和投資者的獲利空間: 第一,將市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)定義為滬深300收益率在一月內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)差,記為RISKHSt.另外,投資者的獲利空間利用股價(jià)的波動(dòng)幅度(記為AMPLITUDEHSt)來(lái)表示,具體定義為一月內(nèi)滬深300指數(shù)的最高價(jià)與最低價(jià)之差除以當(dāng)月滬深300指數(shù)的平均價(jià).對(duì)于每一個(gè)交易日來(lái)說(shuō),滾動(dòng)計(jì)算上一個(gè)月的該日至當(dāng)日之間的滬深300價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差和波動(dòng)幅度.若上月的該日為非交易日,則向前順延至最近的交易日.由此可以得到現(xiàn)貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和投資者獲利空間的日頻數(shù)據(jù).

在完成變量計(jì)算和模型構(gòu)建的基礎(chǔ)上,為了驗(yàn)證假設(shè)1,主要進(jìn)行如下的實(shí)證檢驗(yàn),結(jié)果如表2至表4所示.首先對(duì)所有變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì),結(jié)果見(jiàn)表2.根據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)可以看出:一方面,活躍度指標(biāo)3的均值為1.539 1×10?6,最小值和最大值分別為4.080 0×10?6和5.310 0×10?6,說(shuō)明現(xiàn)階段我國(guó)股指期貨市場(chǎng)的總體活躍程度非常低(以現(xiàn)貨市場(chǎng)為基準(zhǔn)來(lái)看),這一結(jié)果與限制交易政策的施行是分不開(kāi)的.另一方面,不同的變量之間存在數(shù)量級(jí)差異,為了使回歸結(jié)果更加可信,在回歸時(shí)將變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理.

表2 全體變量的描述性統(tǒng)計(jì)Table 2 Descriptive statistics of all variables

表3 活躍程度指標(biāo)和市場(chǎng)收益按照滬深300收益率排序分組后的描述性統(tǒng)計(jì)Table 3 Descriptive statistics of activity indexes and market returns sorted by the HS300 return

表4 暴漲暴跌虛擬變量的回歸結(jié)果Table 4 The regression results of surge and crash dummies

續(xù)表4Table 4 Continues

之后,為了對(duì)不同市場(chǎng)環(huán)境下股指期貨市場(chǎng)活躍程度的特點(diǎn)有一個(gè)初步的認(rèn)識(shí),按照滬深300收益率的大小進(jìn)行排序,將所有的樣本分為十組后分別做描述性統(tǒng)計(jì),結(jié)果見(jiàn)表3.分析表3中的結(jié)果,可以看出:第一,ACT1t和ACT3t在分組1和分組10的均值明顯大于其他分組,說(shuō)明市場(chǎng)大漲或大跌時(shí)投資者在股指期貨市場(chǎng)上的總體層面下的和套期保值交易的活躍程度高于平時(shí);ACT2t在分組2、3、10的均值比其他分組更大,

說(shuō)明投資者利用股指期貨進(jìn)行的隔夜投機(jī)的活躍程度在市場(chǎng)跌至谷底和將近峰頂時(shí)不如平時(shí)活躍.第二,除了分組10中股指期貨收益率的標(biāo)準(zhǔn)差略小于滬深300 收益率的標(biāo)準(zhǔn)差外,其他分組中股指期貨收益率的標(biāo)準(zhǔn)差均明顯大于滬深300收益率的標(biāo)準(zhǔn)差,說(shuō)明股指期貨的風(fēng)險(xiǎn)通常大于現(xiàn)貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn).分組1、分組10中股指期貨收益率的均值為0.023 1、?0.024 9,滬深300收益率的均值為0.020 1、?0.023 8,說(shuō)明股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),股指期貨市場(chǎng)的漲跌幅度更為劇烈.

最后,為了從因果的角度驗(yàn)證假設(shè)1,根據(jù)式(7)的形式進(jìn)行回歸檢驗(yàn),結(jié)果如表4所示.根據(jù)表4中的結(jié)果可以看出:第一,以ACT1t為被解釋變量的回歸方程中,AbUPt和AbDOWNt的回歸系數(shù)均顯著為正(見(jiàn)表4第2列～第4列),AbUPt的系數(shù)大于AbDOWNt的系數(shù),且加入控制變量后并不影響總體結(jié)果.該結(jié)果說(shuō)明市場(chǎng)大漲或大跌時(shí)投資者套期保值行為的活躍程度均會(huì)顯著增加,且市場(chǎng)大漲對(duì)套期保值活躍程度的正向影響更大.第二,以ACT2t為被解釋變量的回歸方程中,未加入控制變量RISKHSt和AMPLITUDEHSt時(shí)AbDOWNt的回歸系數(shù)顯著為正,但是AbUPt的回歸系數(shù)均不顯著(見(jiàn)表4第5 列～第7 列),該結(jié)果說(shuō)明反映投資者短期(隔夜)投機(jī)活躍程度的指標(biāo)只受到市場(chǎng)大跌的顯著影響,且投機(jī)活躍程度會(huì)降低.第三,以ACT3t為被解釋變量的回歸方程中,AbUPt和AbDOWNt的回歸系數(shù)均顯著為正(見(jiàn)表4第8列～第10列),且加入控制變量后AbUPt的系數(shù)大于AbDOWNt的系數(shù).該結(jié)果說(shuō)明投資者在股指期貨市場(chǎng)的總體活躍程度會(huì)因?yàn)槭袌?chǎng)大漲和大跌而顯著提高,且與市場(chǎng)大跌時(shí)相比大漲時(shí)投資者更為活躍.第四,總體來(lái)看,加入控制變量并未對(duì)結(jié)論造成實(shí)質(zhì)的影響.

綜合上述結(jié)果說(shuō)明,當(dāng)股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí)投資者會(huì)更多地進(jìn)入股指期貨市場(chǎng),且大漲和大跌對(duì)投資者不同類型活躍程度的影響具有一定的不對(duì)稱性.然而,由于交易限制的存在,股指期貨市場(chǎng)的總體活躍程度依然很低,勢(shì)必難以發(fā)揮對(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)的影響作用.

4 股指期貨市場(chǎng)活躍程度與投資者關(guān)注度關(guān)系的研究

盡管現(xiàn)貨市場(chǎng)的大漲或大跌會(huì)顯著增加投資者在股指期貨市場(chǎng)的活躍程度,由于交易限制的存在,股指期貨市場(chǎng)不足以在大漲或大跌時(shí)起到足夠令人滿意的控制風(fēng)險(xiǎn)的作用.通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)交易限制前后市場(chǎng)的情況做出對(duì)比(結(jié)果見(jiàn)表5).可以看出股指期貨市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)上的各方面指標(biāo)均有所下降,這些下降勢(shì)必會(huì)帶來(lái)不良的影響.具體來(lái)說(shuō): 關(guān)注度方面,由于缺少信息的披露(2010年推出股指期貨開(kāi)始,共230家媒體發(fā)布過(guò)相關(guān)新聞,而限制交易推行后僅有55家媒體進(jìn)行過(guò)新聞的發(fā)布),勢(shì)必會(huì)增加信息不對(duì)稱的程度,使內(nèi)幕交易、盲目交易更容易發(fā)生,造成交易成本的增加,令投機(jī)者有利可圖[33?35,49];股指期貨市場(chǎng)活躍程度方面,由于可操作空間受到限制,必然令期貨市場(chǎng)套期保值的功能大打折扣;盡管現(xiàn)貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)因政策出臺(tái)下降了,投資者的獲利空間也受到了一定的影響.總之,限制交易的政策確實(shí)有效地抵制了投機(jī)者的惡意操作、在一定程度上降低了股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn),但是也令股指期貨市場(chǎng)失去了對(duì)投資者的吸引力(投資者有心而無(wú)力也是客觀事實(shí)).

結(jié)合上一部分的結(jié)果,事實(shí)上,在當(dāng)前的政策環(huán)境下,大漲或大跌會(huì)顯著造成投資者在股指期貨市場(chǎng)上的活躍程度的增加,投資者較平常更多地利用股指期貨進(jìn)行套期保值.那么,這一現(xiàn)象的發(fā)生與投資者關(guān)注度的改變之間是否存在因果關(guān)系?結(jié)合前人的研究(如Seasholes等[13]、Barber 等[31]),作者提出了假設(shè)2.1,之后對(duì)該假設(shè)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表6至表9.需要說(shuō)明的是,一方面,中國(guó)的股指期貨交易自2010年開(kāi)始,至今仍處于起步階段,而已有的研究表明在新興的期貨市場(chǎng)中,短期的期現(xiàn)套利是有效的,而長(zhǎng)期套利無(wú)效(Bialkowski等[50]);另一方面,Huberman等[51]的研究表明,即使是一則轟動(dòng)性的報(bào)道,對(duì)市場(chǎng)的沖擊也是短期的.結(jié)合本節(jié)的研究目的,過(guò)長(zhǎng)的時(shí)間窗口不利于考察投資者關(guān)注度和投資者在股指期貨市場(chǎng)活躍程度之間真實(shí)的相互影響,因此在研究過(guò)程中涉及到滯后項(xiàng)選取的部分,均最多取到五階滯后項(xiàng)(考慮到五個(gè)交易日至少涵蓋一周的時(shí)間).

首先對(duì)投資者關(guān)注度指標(biāo)與投資者活躍程度指標(biāo)之間的相關(guān)性進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表6.通過(guò)計(jì)算關(guān)注度與活躍度指標(biāo)的偏度和峰度可以看出兩類指標(biāo)無(wú)法嚴(yán)格服從標(biāo)準(zhǔn)的正態(tài)分布,故在進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)同時(shí)計(jì)算了皮爾遜相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù).結(jié)合兩種方法所得結(jié)果的共同之處可以看出:第一,不同的投資者關(guān)注度指標(biāo)之間存在顯著的正相關(guān)性.第二,活躍度ACT1t與ACT2t顯著負(fù)相關(guān)、與ACT3t顯著正相關(guān),ACT2t和ACT3t顯著正相關(guān).結(jié)合ACT1t、ACT3t越大,ACT2t越小,投資者越活躍,可以看出套期保值活躍程度越大,隔夜投機(jī)程度和總體活躍程度均越大;市場(chǎng)總體越活躍,隔夜投機(jī)程度越低,這一結(jié)果可能是因?yàn)楦嗟耐顿Y者進(jìn)入市場(chǎng)所帶來(lái)的關(guān)注度增加減少了短期投機(jī)的可能性.第三,ACT1t與新聞數(shù)量顯著負(fù)相關(guān),ACT2t與發(fā)帖量、閱讀量顯著正相關(guān),初步說(shuō)明了投資者的關(guān)注度增加可以帶來(lái)股指期貨市場(chǎng)投機(jī)程度減少.ACT3t與新聞數(shù)量顯著負(fù)相關(guān),說(shuō)明相關(guān)信息的曝光可能會(huì)造成投資者總體活躍程度的減少,可能是因?yàn)樾侣劦脑黾釉斐闪送顿Y者的猶豫和觀望態(tài)度.

表6.1 皮爾遜相關(guān)性檢驗(yàn)Table 6.1 Pearson correlation test

表6.2 斯皮爾曼相關(guān)性檢驗(yàn)Table 6.2 Spearman correlation test

之后從協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果檢驗(yàn)兩個(gè)角度對(duì)投資者關(guān)注度與投資者活躍程度之間的相互關(guān)系進(jìn)行研究.具體來(lái)說(shuō),在進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前首先需要對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表7.這里的平穩(wěn)性檢驗(yàn)使用ADF檢驗(yàn).檢驗(yàn)結(jié)果表明,除了ACT3t以外,所有序列均為平穩(wěn)序列,服從零階單整;而ACT3t的差分序列平穩(wěn),服從一階單整.故可以直接對(duì)ACT1t、ACT2t與關(guān)注度指標(biāo)之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn),同時(shí)檢驗(yàn)ACT3t的差分序列與關(guān)注度指標(biāo)之間協(xié)整關(guān)系.

表7 平穩(wěn)性檢驗(yàn)Table 7 Stationarity test

基于平穩(wěn)性檢驗(yàn)的結(jié)果,我們對(duì)投資者關(guān)注度和投資者交易活躍程度之間的協(xié)整關(guān)系進(jìn)行研究,結(jié)果如表8所示.通過(guò)分析表8中的結(jié)果可以看出:第一,對(duì)于ACT1t,ACT1t與新聞數(shù)量之間存在顯著的反向相互影響,說(shuō)明與股指期貨相關(guān)新聞的曝光程度越高,投資者的總體投機(jī)(套期保值)活躍程度越低,信息不對(duì)稱程度越低(與Kutsuna等[40]相一致).四組均值方程的殘差序列均平穩(wěn),說(shuō)明ACT1t與關(guān)注度指標(biāo)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系.第二,對(duì)于ACT2t,ACT2t與發(fā)帖量、閱讀量之間存在顯著的正向相互影響,說(shuō)明相關(guān)信息的曝光和傳播越多、投資者對(duì)于信息的了解越多,可以顯著抑制投資者在股指期貨市場(chǎng)的短期投機(jī)行為.四組均值方程的殘差序列均平穩(wěn),說(shuō)明ACT2t與關(guān)注度指標(biāo)之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系.第三,對(duì)于ACT3t,ACT3t與閱讀量、評(píng)論量和新聞數(shù)量之間均存在顯著的反向相互影響,說(shuō)明投資者對(duì)于信息的了解和討論越多,參與股指期貨交易的活躍程度越低,更多的關(guān)注可能會(huì)令投資者進(jìn)入市場(chǎng)時(shí)更加謹(jǐn)慎.第四,ACT3t的變化量與關(guān)注度之前存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系.

表8 協(xié)整檢驗(yàn)和誤差修正模型結(jié)果Table 8 Results of cointegration test and error correction model

續(xù)表8Table 8 Continues

另一方面,表9給出了投資者關(guān)注度和投資者交易活躍程度之間的格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果.由表9可以看出投資者關(guān)注度與活躍程度之間互為持續(xù)的格蘭杰原因.在股指期貨市場(chǎng)上,投資者不同的交易行為會(huì)影響媒體對(duì)股指期貨相關(guān)信息的曝光量以及投資者主動(dòng)參與討論、傳播等行為的積極程度;而投資者關(guān)注度的變化會(huì)進(jìn)而影響之后投資者進(jìn)行股指期貨交易和利用股指期貨進(jìn)行投機(jī)的活躍程度.

表9 格蘭杰因果檢驗(yàn)結(jié)果Table 9 Results of Granger causality test

已完成的研究在一定程度上驗(yàn)證了假設(shè)2.1,即投資者關(guān)注度與股指期貨市場(chǎng)活躍程度之間存在著顯著的相互關(guān)聯(lián).那么,在不同的市場(chǎng)環(huán)境下,特別是股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),二者之間的關(guān)系有何特點(diǎn)? 為了解答這一問(wèn)題,進(jìn)而對(duì)假設(shè)2.2進(jìn)行驗(yàn)證,基于滬深300收益率對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了分組研究,結(jié)果見(jiàn)表10至表12.

表10 關(guān)注度指標(biāo)按照滬深300收益率排序分組后的描述性統(tǒng)計(jì)Table 10 Descriptive statistics of attention indexes sorted by the HS300 return

表11 大漲時(shí)關(guān)注度指標(biāo)與活躍度指標(biāo)的回歸結(jié)果Table 11 The regression results between attention index and activity index when surges

表12 大跌時(shí)關(guān)注度指標(biāo)與活躍度指標(biāo)的回歸結(jié)果Table 12 The regression results between attention index and activity index when crashes

表10沿用表3中的方法,對(duì)于按照滬深300收益率分組后的關(guān)注度指標(biāo)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì).根據(jù)表10可以看出,在分組1和分組10中四種關(guān)注度指標(biāo)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差均明顯大于其他分組,且較全體樣本的均值為大.這一結(jié)果表明市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),投資者的關(guān)注程度明顯高于平時(shí),與市場(chǎng)相關(guān)的信息會(huì)得到更多的曝光和傳播,投資者也會(huì)更多地進(jìn)行信息的收集和討論.

在此基礎(chǔ)上,在大漲組(分組1)和大跌組(分組10)中以投資者活躍度指標(biāo)為被解釋變量,分別以投資者關(guān)注度指標(biāo)及其1至5階滯后項(xiàng)為解釋變量進(jìn)行回歸,結(jié)果如表11 和表12所示.根據(jù)表11中的回歸結(jié)果可以看出,市場(chǎng)大漲時(shí),新聞數(shù)量的1、3、5階滯后項(xiàng)對(duì)ACT1t具有顯著的反向作用,發(fā)帖量、閱讀量和評(píng)論量及其部分滯后項(xiàng)對(duì)ACT2t的大小具有顯著的正向作用,所有關(guān)注度指標(biāo)及其滯后項(xiàng)均對(duì)ACT3t具體顯著的反向作用.根據(jù)表12 中的回歸結(jié)果可以看出,市場(chǎng)大跌時(shí),關(guān)注度指標(biāo)及其大部分滯后項(xiàng)均對(duì)ACT1t有顯著的反向作用,所有關(guān)注度指標(biāo)及其滯后項(xiàng)均對(duì)ACT3t具有顯著的反向作用,除了新聞數(shù)的3階滯后項(xiàng)外,關(guān)注度指標(biāo)及其滯后項(xiàng)對(duì)ACT2t均不存在顯著影響.對(duì)比表11和表12 中回歸系數(shù)的大小和顯著性可以發(fā)現(xiàn),第一,市場(chǎng)大跌時(shí)投資者主動(dòng)參與和被動(dòng)接收兩個(gè)層面的關(guān)注度增加均對(duì)套期保值的活躍程度產(chǎn)生顯著的影響,而市場(chǎng)大漲時(shí)僅被動(dòng)接收層面的關(guān)注度指標(biāo)(新聞數(shù)量)系數(shù)顯著.第二,市場(chǎng)大漲時(shí)關(guān)注度的提高對(duì)投機(jī)行為的抑制作用比大跌時(shí)更顯著.

綜合上述結(jié)果,當(dāng)股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),與股指期貨相關(guān)的新聞曝光越多、投資者的關(guān)注程度越高,投資者在股指期貨市場(chǎng)進(jìn)行投資越謹(jǐn)慎,投機(jī)交易的活躍程度越低.結(jié)合前人的研究[33,34,36,37],之所以出現(xiàn)這一結(jié)果是因?yàn)橥顿Y者關(guān)注度的增加有效地促進(jìn)了信息的傳播、減少信息不對(duì)稱性的不良影響.因此,監(jiān)管者應(yīng)加大市場(chǎng)異常時(shí)股指期貨相關(guān)信息的曝光程度,鼓勵(lì)更多投資者對(duì)其進(jìn)行關(guān)注并參與討論,以此來(lái)消除信息不對(duì)稱帶來(lái)的不良影響,降低惡意投機(jī)行為發(fā)生的可能性.

5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本節(jié)主要對(duì)前文的研究過(guò)程做出一定的補(bǔ)充.考慮到篇幅問(wèn)題和可讀性,穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果表在附錄中給出.

5.1 按照滬深300收益率排序分組的描述性統(tǒng)計(jì)

表3和表10中,按照滬深300收益率的大小將樣本分為10組分別進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),以研究不同市場(chǎng)環(huán)境下投資者在股指期貨市場(chǎng)上的活躍程度和關(guān)注度的特點(diǎn).本節(jié)首先根據(jù)滬深300收益率的正負(fù)將全體樣本分為兩部分,之后分別在每一部分中按照滬深300 收益率的大小分成5組,共得到10組樣本進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì).根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出市場(chǎng)大漲或大跌時(shí): 第一,投資者在總體層面下的和套期保值交易的活躍程度高于平時(shí);第二,投資者利用股指期貨進(jìn)行的隔夜投機(jī)的活躍程度在市場(chǎng)跌至谷底和將近峰頂時(shí)較平時(shí)活躍;第三,投資者的關(guān)注程度明顯增加.上述結(jié)果與前文的結(jié)論是相符的.

5.2 交易限制前后市場(chǎng)對(duì)比

在表5中,通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)交易限制前后市場(chǎng)的情況做出對(duì)比.結(jié)果發(fā)現(xiàn),限制交易后股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)得到了降低,然而投資者對(duì)股指期貨市場(chǎng)的關(guān)注程度、在股指期貨市場(chǎng)上的可操作空間以及投資者的獲利空間均受到了不良的影響.為了提高結(jié)果的可信程度,穩(wěn)健性檢驗(yàn)中使用表5中各個(gè)變量的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì).需要說(shuō)明的是,與表5中的匹配方法相同,選擇了限制交易前后的有效月度數(shù)據(jù)各36條;考慮到交割日的問(wèn)題,2015年9月7日前最近的交割日為2015年8月21日,遵循之前刪除數(shù)據(jù)的原則,從2015年8月向前截取數(shù)據(jù).結(jié)合描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)上述的結(jié)論依然成立.

5.3 大漲或大跌對(duì)投資者活躍程度的影響

前文限于篇幅限制對(duì)于式(7)的回歸結(jié)果只給出了有代表性的一部分(見(jiàn)表4).穩(wěn)健性檢驗(yàn)中將控制變量中的滬深300成交量替換為滬深300成交額.考慮到控制變量中的滬深300現(xiàn)貨交易的活躍程度指標(biāo)等于滬深300成交額除以滬深300流通市值,進(jìn)行控制變量替換后勢(shì)必會(huì)出現(xiàn)共線性的問(wèn)題.由于滬深300 指數(shù)包含了A 股市場(chǎng)的主要大盤(pán)股,故使用A股市場(chǎng)總市值加權(quán)的換手率代替滬深300現(xiàn)貨交易的活躍程度指標(biāo)作為控制變量.結(jié)果依然支持由表4得到的結(jié)論,即當(dāng)股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí),投資者在股指期貨市場(chǎng)的交易行為會(huì)更為活躍,且大漲和大跌對(duì)投資者不同類型活躍程度的影響具有一定的不對(duì)稱性.

6 結(jié)束語(yǔ)

本文基于股指期貨交易限制這一政策背景,利用交易數(shù)據(jù)、新聞數(shù)據(jù)和投資者在“股吧”中的行為數(shù)據(jù)研究了股票市場(chǎng)大漲或大跌時(shí)股指期貨市場(chǎng)上投資者的活躍程度與關(guān)注度之間的關(guān)系.綜合本文的研究結(jié)果,提出如下建議:1)監(jiān)管者應(yīng)適當(dāng)?shù)胤砰_(kāi)交易限制,吸引更多資金進(jìn)入股指期貨市場(chǎng),增加市場(chǎng)流動(dòng)性.2)監(jiān)管者應(yīng)鼓勵(lì)官方媒體加強(qiáng)對(duì)于股指期貨相關(guān)信息的披露以增加信息透明度,同時(shí)嚴(yán)格把控信息質(zhì)量,避免“以訛傳訛”.3)監(jiān)管者應(yīng)鼓勵(lì)和幫助以網(wǎng)絡(luò)論壇為代表的社交媒體的健康發(fā)展,為投資者提供主動(dòng)參與信息分析和交流的平臺(tái),通過(guò)發(fā)揮其主觀能動(dòng)性更好地進(jìn)行投資者教育.

后續(xù)的研究中,作者繼續(xù)跟蹤股指期貨交易限制逐步放開(kāi)的過(guò)程中投資者行為的演變,也將更為具體地對(duì)投資者關(guān)注度與信息不對(duì)稱性之間的因果關(guān)系進(jìn)行量化分析.

附錄 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

表13對(duì)應(yīng)5.1部分，表14對(duì)應(yīng)5.2部分，表15對(duì)應(yīng)5.3部分.

表13 按照滬深300收益率排序分組后的描述性統(tǒng)計(jì)（根據(jù)漲跌各分五組）Table 13 Descriptive statistics of observations sorted by the HS300 return(surge and crash respectively in five groups)

表13(續(xù)) 按照滬深300收益率排序分組后的描述性統(tǒng)計(jì)（根據(jù)漲跌各分五組）Table 13(continued) Descriptive statistics of observations sorted by the HS300 return(surge and crash respectively in five groups)

表14 限制交易前后的描述性統(tǒng)計(jì)(基于月度數(shù)據(jù))Table 14 Descriptive statistics before and after the trading restriction(based on monthly data)

表15 暴漲暴跌虛擬變量的回歸結(jié)果補(bǔ)充Table 15 The supplementary regression results of surge and crash dummies