证券市场显著特征十篇

发布时间：2024-04-25 19:56:56

证券市场显著特征篇1

关键词：上市公司特征证券分析师跟进市场波动

证券分析师通常为证券公司、投资银行或其他机构投资者工作，作为信息中介，对于证券市场的发展起着非常重要的作用。国外研究者对证券分析师行为的研究相当重视。在中国，证券分析行业起步不久，国内研究者对这方面的研究也刚刚起步。在发展尚不成熟，中小投资者利益缺乏保护的中国证券市场，证券分析师是否引导了理性投资和提高了市场信息效率，其发挥的作用和影响到底怎样是很值得研究的。作为证券分析师，第一个需要做出的决策就是选择哪些公司来进行研究。所以，在深入研究证券分析师的行为产生的各种经济后果之前，弄清楚分析师选择什么特征的上市公司进行跟进是必不可缺的一步。本文通过选取包含牛市和熊市的时间样本区间，试图研究分析师对股票的跟进行为与上市公司特征关系，并且探讨在牛熊市场转换中的分析师的跟进行为是否有变化。

一、文献综述

（一）国外文献关于证券分析师如何选择被研究公司的问题，理论方面研究成果并不多。其中Bhushan（1989）根据均衡理论，建立了分析师跟进行为的决定模型。首次提出了一个理论模型来解释公司特征对分析师跟进行为的影响，认为分析师决定是否跟进某家公司与搜集信息的成本效益差异有联系。同时发现，分析师跟进人数与机构投资者持股比例、机构投资者家数、规模、收益波动率、股价波动同步性显著正相关，与内部人持股比例、公司复杂性显著负相关。众多的研究公司特征与证券分析师跟进的相关文献均是从实证入手。Brennan和Hughes（1991）研究发现规模大的公司更容易被分析关注，原因可能是公司规模大则信息获取容易和大公司能为分析师所在公司带来更多的经济业务。Charles（1989）从成本的角度研究了内部人持股比例、公司成长性、负债率对分析师跟进行为的影响。发现管理者和股东的利益越一致，即内部人持股比例越高，成长性较好的公司，分析师跟进人数较多。负债率越高，股东对分析师的需求相对较少。marston（1996）利用英国证券市场的数据对Bhushan（1989）的模型进行检验，并在研究中加入公司是否在海外资本市场上市虚拟变量，发现分析师偏好跟进在海外资本市场上市的公司，可能原因是在海外资本市场上市，则意味着更好的监管机制，信息具有更高的可靠性，因而受到分析师的青睐。Bhushan和o’Brien（1990）发现分析师偏好信息容易获取的行业，政府管制较严的行业。Lang和Lundholm（1996）研究发现分析师更关注那些信息透明、容易获得的公司。Barth（2001）发现分析师偏好跟进无形资产数量多的公司。Bhushan和BrienRich（2007）考察了在熊市背景下，证券分析师对民营企业跟进行为的决定因素，发现公司规模、交易量、收益波动率与上市公司跟进人数正相关。公司的复杂程度和分析师跟进负相关。并且发现在熊市时，所谓的魅力股整体表现并不理想，因而分析师没有特意关注这类股票。

（二）国内文献中国学者讨论公司特征对分析师跟进行为的影响，也多是从定量角度出发直接进行实证检验。马春林（2002）采用分组检验的方式，对《上海证券报》中每周统计的推荐人次5人以上的股票样本进行研究，发现中国股评家关注股价偏低、每股净资产中等偏上、公司规模较大和经营效益较好的公司。林小驰（2007）考察了海外分析师对我国上市公司跟进行为的决定因素，分别从上市公司财务特征和公司治理特征入手进行了分析。李丹蒙（2007）借鉴Lang和Lundholm（1996）的模型，采用深交所的年度上市公司信息披露评价作为公司透明度的变量，结果表明公司透明度对分析师预测人数存在显著正向的影响。由此可见，国内对分析师跟进的研究由于受到可用数据的局限，多从总体上和传统理论视角进行研究，较少从心理行为角度考虑市场波动因素对分析师跟进行为的影响。本文拟在前人研究的基础上，选取包含证券市场牛熊转换的样本，对中国上市公司特征与分析师的跟进行为的关系进行更深入研究。

二、研究设计

（一）研究假设首先从上市公司的财务特征入手，分析分析师的跟进行为。分析师的目的是向投资者提供信息和建议来赚取佣金和咨询费，而中国证券市场缺乏做空机制，导致分析师通过提供较多的买入建议较多。因此，分析师应会注意财务状况较好的公司，以供投资者决策。从公司的成长能力、盈利能力、负债能力和收入质量四方面入手，本文提出假设：

假设1：上市公司成长性越好，分析师跟进人数越多

假设2：上市公司盈利能力越高，分析师跟进人数越多

假设3：上市公司偿债能力越差，分析师跟进人数越少

假设4：上市公司收入质量越差，分析师跟进人数越少

除了上市公司财务特征外，也应关注上市公司的其他特征。一般来说，公司规模大则信息获取容易和大公司能为分析师所在公司带来更多的经济业务，分析师愿意跟进这样的公司。因此假设：

假设5：上市公司的规模越大，分析师跟进人数越多

在我国由于证券市场产生和发展的特殊制度背景，后上市的公司可能更规范，公司治理机制更完备、监管力度更强劲，投资者会认为近些年上市的公司运作更加规范，质量更好，因此更乐于持有上市年限相对较短的公司，市场对分析师的需求就更多。同时，新上市的公司为了与分析师和金融机构建立良好的“投资者关系”，或引起投资者的注意，会更主动的提供一些私有信息。那么，分析师更愿意跟进上市时间短的公司，更能提高其对上市公司预测的准确性。因此，本文假设：

假设6：上市公司的上市年限越短，分析师跟进人数越多

分析师服务的对象是上市公司、机构投资者和中小投资者。如果分析师所在的研究机构，主要经纪业务来自于机构投资者，那么机构投资者持股比例的增加，将使得分析师跟进人数变多。然而，基金公司是分析师服务的最主要机构投资者。因此提出：

假设7：公司被基金持股的比例越多，则分析师的跟进人数越多

由于分析师选择关注上市公司时倾向于避免难以预测的公司，本文采用停牌次数来代表公司的不确定性程度，因为各种原因需要停牌而停牌次数较多的公司具有较大风险和不确定性，因此，分析师将倾向于回避预测此类型公司。那么，本文提出：

假设8：上市停牌次数越多，则分析师跟进人数越少

（二）样本选择与数据来源本文数据来自分析数据来自wind资讯和其他数据来源于CSamR数据库。由于证券分析师行为的相关数据的收集工作近些年才展开，本文旨在分析牛熊市场中的分析师跟进行为，因此本文选取的研究区间为2006年至2008年，研究样本为a股上市公司。考虑到金融类上市公司财务准则与一般上市公司的差异；上市公司ipo对分析师跟进的特殊影响。本文剔除了金融保险类上市公司数据；当年ipo上市公司数据；相关数据缺失的上市公司数据。处理后，得到4126个样本观测值，其中2006年、2007年、2008年分别为1297个、1364个、1465个。

（三）变量选取和模型建立本文借鉴Buhshan（1989）的研究思路，建立以下模型来研究公司特征对分析师跟进行为的影响：

其中：LoG（1+anaLYSti,t）表示t年i上市公司的跟进人数；LoG（SiZei,t）表示t年上市公司的规模；FUnDi,t表示基金持股比例；GRowi,t表示t年i上市公司的成长能力；epSi,t表示t年i上市公司每股收益；LeVi,t表示t年i上市公司的偿债能力；aCCRUaLi,t表示t年i上市公司收入质量；inD表示上市公司所属行业虚拟变量；YeaR表示年份虚拟变量。研究变量及其定义如（表1）。

三、实证结果分析

（一）描述性统计（表2）报告了总样本各变量的相关统计指标。可以看出，在考察期内分析师跟进人数均值为4.469，低于新兴资本市场分析师跟进数据均值5.126（Chan（2006）），说明中国证券分析师行业才刚刚起步，相对上市公司数目来说人数较少。分析师人数中值与均值有较大差异，说明分析师分布在各公司中很不平均（在各行业分析师跟进人数统计中将有进一步分析）。分析公司特征变量，可以发现基金持股比例在不同公司间也很不均衡，均值与中值差异很大，最高比例为85.14%，最低却为0。（表3）报告了历年统计的分析师跟进人数。根据中国证券业协会统计数据，至2009年10月，全国共有证券公司108家，经中国证监会批准的具有从事证券投资咨询业务资格的证券咨询公司96家，从事证券咨询事物的人员不断增加。从（表3）中的统计数据分析中国证券分析师行业发展情况。从2006年至2007年，证券分析师跟进人数的均值与中值都有下降，而且差异始终很大。除了取样区别造成的差异外，可能的原因是在牛市行情中，证券分析师人数的增加没有赶上上市公司ipo数目的增加。但是，在2008年证券分析师跟进人数均值有了提高。因此，从整体来看，分析师跟进人数在不断增加。（表4）报告了样本公司分析师跟踪人数按照证监会行业标准分类的相应统计指标。从表中可看出采掘业和交通运输等受到国家严格管制和具有准入限制的行业具有较多的分析师跟进人数。可能是这些行业的业绩相对较为稳定，易于预测，并且更受一般投资者的关注，因此受关注程度相应较高。同行业间对比，除采掘业、交通运输和木材家具行业外，其他行业中中值和均值的差异都较大，说明在同行业中分析师跟进人数对不同公司分布很不平均。本文样本中，分析师跟进人数最大值出现在房地产和信息技术行业为38人。这两个行业利润率较高，而个体公司的发展能力有很大区别，也受到投资者的关注，因此信息需求量较大，跟踪个体公司人数较多。

（二）回归分析（表5）报告了对模型进行全样本回归的结果。由于本文挑选变量均是公司各方面特征的代表，各变量对其他变量的ViF值都小于3，因此可推断变量间不存在严重多重共线问题。模型回归结果中Dw值均接近2，并通过序列相关Lm检验发现不存在自相问题。但通过Harvey异方差检验发现模型存在异方差问题，因此采用异方差相容协方差newey-west估计方法进行回归得到以下结果：第一，模型1包含了所有解释变量，模型的拟合度较好，仅部分变量参数的符号不符合预期。公司流通市值与分析师跟进人数正相关。这与Brennan和Hughes（1991）的研究结果相符。这可能是因为公司规模大，信息交易获取，并且大规模的公司能产生更多的经纪业务，因此分析师更关注此类公司。公司上市年限与分析师跟进人数负相关，可能是新上市的公司为了与分析师和金融机构建立良好的“投资者关系”，或引起投资者的注意，会更主动的提供一些私有信息。因此，分析师更愿意跟进上市时间短的公司，更能提高其对上市公司预测的准确性。对于基金持股比例与分析师跟进的关系，也符合假设预期。因为基金公司是分析师服务的重要对象之一，是其所在证券公司经济业务的可控的最主要来源，那么基金持股的增加，将导致更多的分析师跟进。第二，对于公司财务特征与分析师跟进的关系，有部分结果与假设不符。代表成长能力的总资产增长率与代表盈利能力的每股收益与分析师跟进人数正相关，说明分析师很重视上市公司的发展潜力和盈利能力（其中成长能力的影响在模型1中不显著）。而资产负债率与应计项目占总资产的比例则与分析师跟进人数正相关，与假设不符，同时在模型1中也不显著。这说明分析师在跟进时对上市公司的偿债能力和收入质量可能并不关注。第三，在对考察公司不确定性因素的变量停牌次数与分析师跟进人数的关系分析中，本文发现公司因各种原因停牌的次数越多，则分析师跟进的人数越少，说明分析师倾向回避那些难以预测，波动性较大的上市公司。第四，模型2、3、4分别为在模型中删除部分不显著变量后的回归结果。模型2删除了GRow，调整后的方差平方稍有下降，对模型的改善不大。模型3删除了LeV，使得原本不显著的GRow变得显著，调整后的方差平方和F值都有提高，模型稍有改进。说明总资产增长率与资产负责率有信息重叠，删除了资产负责率后总资产增长率的影响更清晰而不再受到干扰。模型4在删除了LeV和aCCRUaL后，使得调整后的方差平方和F值都稍有提高。因此，以模型4的拟合效果较好。

本文将总样本细分，分别对2006年、2007年和2008年逐年进行了回归，考察在不同的市场类型（2006年为牛市初期，2007年为牛市高潮，2008年为熊市）模型的表现。回归结果如（表6）所示。可以看出，公司流通市值、公司上市年限和基金持股比例与分析师跟进的关系始终很稳定的显著，但是代表公司财务特征的成长能力与盈利能力以及代表公司不确定特征的停牌次数的显著性水平却在不同样本期发生了变化。这可能是由于市场由牛转熊的变化导致分析师对公司财务特征关注程度发生了变化。从成长能力和盈利能力来看，参数值经历了从高到低再到高的过程，显著性水平也是从显著到不显著再到显著。原因可能是在牛市初期（2006年）分析师较注重上市公司的成长和盈利能力，即在行情较清淡时较关注价值投资，因此，这些财务特征对分析师跟进的影响较大。而进入牛市的高潮阶段（2007年）分析师受到投机情绪因素的影响，在跟进和研究时更注重题材炒作和投机，因而对财务特征的关注度降低。当行情转入熊市（2008年）后，投机情绪受到打击，分析师们又开始注意“价值”投资，关注财务特征。可见作为专业人士的分析师，同样也和普通投资者一样，在行情中“随波逐流”。在2008年，停牌次数对分析师跟进的影响有了降低并且不显著，可能是在熊市时因各种原因停牌的次数在下降，很难准确估计其影响。并且在宏观整体形势难以判断时，个股不确定性的影响能力降低。总的来看，分样本后进行回归导致了部分变量变得不显著，但是整体来看模型的拟合效果还是很好的。

（三）稳健性检验本文也考虑了以其他财务指标代替现有指标进行回归估计。用资产收益率代替每股收益代表盈利能力，用净资产增长率代替总资产增长率代表成长能力，但回归结果基本不受影响。说明财务度量方式的改变对本文结果的影响不大。

四、结论

本文考察了中国证券分析师跟进中国上市公司的可能影响因素。结果发现，分析师跟进行为在行业上有偏好。分析师偏好跟进受到国家管制和具有准入限制的行业（如采掘业和交通运输等），并且偏好行业利润率高的有潜力个别公司。对于上市公司财务特征，分析师们关注成长能力和盈利能力，而并不太注意偿债能力和收入质量。上市公司的成长性越好，分析师跟进人数越多；上市公司的盈利能力越好，则分析师跟进人数越多。至于上市公司的其他特征，公司规模越大、基金持股比例越高、上市时间越短、公司不确定性低（停牌次数少），则分析师跟进人数越多。从本文的总体样本的实证分析，可以基本了解分析师对股票的跟进行为与上市公司特征关系密切。在细分样本后发现，由于市场由牛转熊的变化导致分析师对公司财务特征关注程度发生了变化。在牛市初期分析师较注重上市公司的成长和盈利能力，而进入牛市的高潮阶段分析师对财务特征的关注度降低。在转入熊市后，又重新关注财务特征，注重“价值”投资。从一定程度上，本文验证了分析师的行为偏好随着行情的波动而波动。是由于分析师的关注转移导致了不同类型股票价格的涨跌，还是由于不同类型股票价格的涨跌引起了分析师关注的转移，有待后续研究验证。从世界其他各国的经验来看，证券分析师作为一个信息中介，对于证券市场的发展起到了至关重要的作用。中国的证券分析行业刚起步不久，随着中国证券市场的发展，证券分析行业必然会得到迅速的发展。只有证券分析行业得到了发展，才能更好的引导了投资者交易。因此，了解证券分析师的行为，分析其在市场的影响，对引导和监管证券分析师工作，以致对整个证券市场的发展都很重要。作为一个先导研究，本文的研究结果可为进一步研究证券分析师对资本市场的影响提供资料。后续研究可考虑，在传统视角之外的心理行为对证券分析师跟进和预测的影响；证券分析师行为在资本市场中带来的“羊群”效应；分析师的关注是否影响惯性或反转效应；考虑非理性因素的同时探讨证券分析师是否提高了市场效率等等研究。

*本文系广东省会计科研课题“多模态金融危机条件下企业财务预警机制与修复机制研究”（项目编号：091076）的阶段性成果

参考文献：

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证券市场显著特征篇2

[关键词]反馈交易行为；收益率序列相关；非对称GaRCH模型；上海证券市场

一、引言

资本市场上存在这样一类交易者，他们根据资产过去的价格而不是对未来价格的预期来构建投资组合。这类投资者在行为金融中称为反馈交易者，根据对过去价格的不同反应分为正反馈交易者和负反馈交易者。在中国资本市场上存在“追涨杀跌”和“低买高卖”说法，前者对应于正反馈交易，后者对应于负反馈交易。

一般说来如果市场上存在足够多的反馈交易者，资本市场的收益将表现出自相关的特征。当有大量的正反馈交易者存在，股票价格相对于它的基础价值会被高估并表现出过高的波动率。因此当市场上存在大量的正反馈交易者的时候，市场会变得不稳定(Delongetal．．1990)；相反，如果市场上存在大量的负反馈交易者，相对于基础价值被低估的股票受到负反馈交易者的追捧，其价格会接近基础价值，当价格被高估时，大量的负反馈交易者抛出被高估的股票，使价格降低至接近基础价值的水平。因此，大量负反馈交易者的存在能够稳定市场，减少市场的波动。

sentana和wadhwani(1992)扩展了Delong的分析逻辑，考察了反馈交易、收益率自相关和波动率能关系。他们在shiller(1984)的成果的基础上将三者的关系用Sh¨ler-Sentana—wadhwani模型的形式表述出来。Bohl和siklos(2004)基于shiller-Sentana—wadhwani模型，用不同的GaRCH模型来估计条件力差检验了成熟市场和新兴市场上的反馈交易。检验结论认为，在两个市场上都存在正反馈和负反馈交易行为，但反馈交易行为在新兴市场表现更为明显。在两个市场上，正反馈均随波动率的增加而增强，但新兴市场增强的程度要小一些。唐或等人(2001)也基于shiller－Sentana－wadhwani模型验证了沪市上证综合指数日收益率自相关和反馈交易之间的关系。他们采用GaRCH(1，1)来处理收益波动率的异方差性，实证结果表明沪市存在正反馈引起的序列自相关，且相关系数的绝对值随波动增大而增大。

二、反馈交易的理论模型

sentana和wadhwani(1992)在用投资者的反馈交易行为解释股票收益率的序列相关时，提出一个包含基于对股票基础价值的预期进行投资的交易者(Smartmoney)和反馈交易者的两群体的市场模型。假定第一个群体对资产的需求函数具有以下形式：

S，表示由第一类投资者(Smartmoney)持有的资产的比例。et-1(rt)表示在t-1时刻对t时刻资产回报率rt的预期，是一个基于t-1时刻所有信息基础上的条件期望。α是无风险资产的收益率(merton，1980)，当期望收益率为a时，这类投资者不持有该资产。μt表示t时刻投资者持有风险资产的风险溢价，它是条件方差σt2的非降函数。

反馈交易者是根据过去资产的价格而不是对未来的预期来决定对该资产的持有量。假定当期t(期)的持有量由上期(t-1期)的收益水平来决定：Ft=γrt-1

(2)Ft表示反馈交易者的资产持有比例；γ＞0表示反馈交易者是正反馈交易型，即“追涨杀跌”；当丫当两类投资者的相互作用达到均衡时有St+Ft=1，代入(1)式和(2)式有下面均衡时的定价模型：et-1(γt)=α+μ(σt2)-γμ(σt2)γt-1(3)和标准的资本资产定价模型相比，该定价模型多了一项γμ(σt2)γt-1。由于反馈交易者的存在，第一类投资者对持有资产的风险溢价发生了改变。当市场上有反馈交易者存在时，收益率表现出一阶相关的特征。这种相关的方式取决于反馈交易者的类型，当反馈投资者是正反馈型时，收益率存在一阶负序列相关；当反馈投资者是负反馈型时，收益存在一阶正序列相关。Sentana等人认为，市场上同时存在正反两种反馈交易者，两种反馈交易强度随着波动率的变化而变化：当风险比较小的时，反馈交易者主要采取“低买高卖”的负反馈策略，第一类投资者对市场的影响比较大；当风险较大的时候，第一类投资者的风险厌恶偏好决定了他们要求较高的期望收益因而部分退出市场，反馈交易者对市场的影响增大。当风险大到一定程度，反馈交易投资者表现出风险厌恶特性，采取“追涨杀跌”的正反馈策略。简化考虑，将反馈交易的程度看成是波动率σ12的简单线性函数，(3)式简化为：et-1(γt)=α+μ(σt2)-(γ0γ1σt2)γt-1(4)虽然这个理论模型最先提出来是用反馈交易行为解释收益序列相关。但是，该模型解释了第一类投资者和反馈交易者之间相互作用的模式，为检验反馈交易行为提供了可能(Bohl和Siklos，2004)。

三、经济计量方法

在金融实证分析中发现，股票收益率的条件方差呈非对称分布，Glosten、Jagannathan和Runkle(1993)及Zakoian(1994)提出了描述这种波动性呈非对称的模型(tGaRCH)。engle(1993)认为取一阶的GaRCH模型就能很好的描述收益率的条件波动特征。本文在实证分析中选择tGaRCH(1，1)来对收益率的条件方差建模。在检验中国资本市场反馈交易特征存在性方面，联合估计下面的模型：

h1，表示条件方差，εt服从均值为0,方差为h1的条件正态分布。在(6)式和(7)式中，条件方差是过去残差平方和过去条件方差的函数。方差方程的平稳性要求满足：β1β2和β3非负，β1+β2+β3＜1和β1+β2≥0。但是结合回归模型，条件方差不但是残差平方和过去条件方差的函数，也间接是参数α1、α2和α3的函数。考虑到回归方程，条件方差的稳定性条件要更复杂。这个模型是tGaRCH-m的变种形式，目前文献还没有给出这个模型条件方差平稳的分析性条件。β2度量了条件异方差非对称的程度，当该系数不为0时，表示上期正的残差和负的残差对当期的条件异方差有不通的影响，当该系数为0时，表明条件异方差不存在非对称现象，可以使用一般的GaRCH模型来估计条件异方差。我国学者在检验中国资本市场上反馈交易行为的存在性时，主要用GaRH(1，1)模型来预测和估计波动率(唐或等，2002；任波和杨宝臣，2002)。实证检验发现，GaRCH(1，1)模型估计中国资本市场的波动率的效果并不是很好,tGaRH模型或eGaRCH模型对市场的波动率解释能力更强一些，实证也发现，tGaRCH模型的效果要比eGaRH模型的效果更好(郑梅，苗佳和王升，2005年；郭晓亭，2006)。

(5)式和(6)式构成的联合模型比一般意义上的条件方差模型要复杂。在回归模型(5)式中，除了用滞后的收益率来解释收益率外，还用市场的波动率(条件方差)来解释收益，由于反馈交易的存在，条件方差成为滞后收益率的系数，当这项α3为0时，就成为一般的GaRCH-m模型(Chou，1988)，有标准的软件能够处理。由于反馈交易者的存在，该项不为零，不能用标准的统计软件处理这个模型。

四、数据及实证结果

本文研究的样本数据来自于上海证券市场上海综合指数。选择1996年1月5日到2006年8月3日的每个交易日收盘价格指数，样本容量为2554。数据来源于“分析家”软件的在线数据接受系统。两个市场上的收益率按公式

计算，pt表示t时期上海综合指数价格数据。参数估计采用极大似然方法，参数估计结果列于表1中。表1中，+表示参数在1％的置信水平下是显著的；**表示参数在5％的显著性水平下是显著的；***表示参数在10％的显著性水平下是显著；没有标注的表示该参数在10％的显著性水平下是不显著的。

表1中的第二、三栏是本文使用非对称GaRCH模型拟和条件异方差的结果，第四、五栏是文献[2]中使用一般GaRCH模型拟和条件异方差的结果。从第二栏和第三栏的数据来看，模型的各个参数在10％的水平下都是显著的，不存在进一步改进的可能。特别是参数β2显著不为0，表明上海股市上证综合指数的波动存在明显的非对称现象，说明使用tGaRCH模型拟和会比单纯使用GaRCH模型更能拟和综合指数的波动。参数α2、α2的估计值都显著不为0，说明上海证券市场存在比较明显的反馈交易行为，这个结论和唐或等人的结论一致，但是在反馈交易行为特征上和唐或等人的结论存在比较大的差距。在使用tGaRCH模型时，参数α2的符号为正，和使用GaRCH模型时一致(虽然该参数没有通过显著性检验)，表明在风险较低的时候，上海证券市场上的反馈交易行为表现出负反馈的特征。参数α2的符号为负，说明随着市场风险的增加，上海证券市场上反馈交易者更多的采用正反馈的交易行为。而在文献[2]中，使用GaRCH模型拟和市场波动，得到的相应参数却为正，说明随着市场风险的增加，上海证券市场上反馈交易者更多的采用负反馈交易行为。

表1：上海证券市场反馈交易行为实证检验结果

唐或等人参数拟和的结果显示，部分参数在10％的显著性水平下是不能通过检验的，需要进一步的调整，至少参数α2可以从模型中去掉。本文的模型至少在两个方面的表现要比唐或等人的模型好。首先，该模型参数均能通过显著性检验，表明该模型不可能进一步改进；其次，tGaRCH模型中的参数β2，显著不为0，表明上海股市综合指数确实存在比较明显的非对称现象，使用非对称GaRCH模型来拟和波动更合理。

将本文的结论和Bohl等人的结论比较，可以看到和成熟证券市场、其他新兴证券市场都存在较大的区别。Bohl的结论认为：成熟市场在风险较低的时候存在，反馈交易者表现出正反馈的交易特征，随着风险的增加，反馈交易者表现出负反馈的交易特征；新兴市场上，当风险较低的时候，反馈交易者表现出轻度的负反馈交易特征，随着风险的增加，负反馈交易行为也增加，但是幅度普遍要大于成熟市场。

五、结论

现代金融理论认为，在市场有效性假设下，噪声交易者对估价的形成没有重要的影响。西方金融学界在行为金融的框架下，研究发现市场存在比较显著的正反馈交易特征，这种行为模式推动股票价格偏离其基础价值，从而作为有效市场的一个反例。本文使用tGaRCH模型来拟和条件异方差，并基于Shiller-Sentana-wadhwni的理论模型检验了上海证券市场的反馈交易行为。

证券市场显著特征篇3

摘要：股票和债券的资产组合是最基本的投资组合方式，研究这两种资产之间的相关性对于投资者来说具有重要的现实意义。本文通过静态与动态的实证分析，初步探索了我国金融危机前后股票市场与债券市场之间的相关性以及其相关性的时变特征。

关键词：股票市场；债券市场；相关性；金融危机；时变特征

一、引言

股票市场和债券市场是金融体系的重要组成部分，也是间接融资的主要方式。作为一国经济的“晴雨表”，股票市场可以反映宏观经济的整体运行情况；而债券市场作为金融市场的“避风港”，其重要性也日益凸显。当前我国居民的投资对象主要集中于股票和债券，股票和债券之间的联动也影响着机构或个人投资的投资组合决策。大多数投资者会根据不同的预期市场行情在股票和债券之间进行策略性的资产分配。只有这样，投资者才能在获得稳健收益率的前提下，尽可能地减小其投资组合的风险。但在2008年金融危机的影响之下，股市大跌，同期的债市投资则获益不菲；而2011年在持续宏观紧缩政策的作用下，股市债市又出现了资金不足、同时低迷的状态。这是否意味着我国的投资者并不是总能够通过股市债市之间的相关关系达到降低风险的目的，它也是本文研究的主要问题。

二、相关文献

国外其实很早就开始研究股票市场与债券市场的相关性问题，至今为止关于该方面的研究也有很多。通过对图表的分析，Shiller（1982）发现股票与债券市场间不存在相关性或相关性很低。在engle和Granger（1987）提出协整检验之后，对股市和债市相关性的实证研究才开始大量进行。大部分的研究表明，股票市场与债券市场是存在相关性的，但相关系数却因时期和国家的差异有所不同。Shiller和Beltratti（1992）对美国1948年至1989年期间的股票和长期债券收益之间的相关关系进行分析。他们发现股票与债券收益率之间存在一个正的相关关系，但相关程度很小，理论上只有0.06；然而股票与长期债券之间的实际相关程度比理论值要高，达到了0.37。对此他们解释为金融市场行为的非理性导致了市场之间的过度反应。最新的研究主要探讨了股票与债券相关性是否具有时变特征的问题。Scruggs和Glabadanidis（2003）发现股票与债券的协方差矩阵并不稳定，也就是说二者的相关性是随时间变动的。

我国金融市场的特殊性决定了国外研究难以完全揭示我国股市与债市的相关关系。其原因在于我国股票市场的发展历史较短，市场效率偏低；而且债券市场的发展程度也不高。所以我国学者也对股市和债市之间的相关关系进行了研究。

李晓蕾（2005）以2000年1月4日至2004年12月31日为样本区间，通过单位根检验、协整检验和方差分解，对我国股票市场和债券市场的相关性进行了静态与动态分析。徐林（2006）将股票指数和国债指数作为解释变量，分别引入到对方的模型中，直接分析股市与债市之间的相互关系，结果发现股票市场与国债市场之间为此消彼长的关系，且国债市场对股票市场存在较大影响，而股票市场对国债市场影响较小。张丽贤（2009）发现股市与债市收益率之间存在相关性，但相关性较弱；债券收益率是股票收益率的格兰杰原因，而股票收益率并不是债券收益率的格兰杰原因。短期来看，股票市场与债券市场在某些阶段存在均衡关系，或表现为正相关，或表现为负相关。邹军（2011）通过建立向量自回归模型、同时考察脉冲响应函数、方差分解以及格兰杰因果关系，结果发现总样本时期股票市场和债券市场收益率之间不存在长期均衡关系，而子样本期间股市和债市的收益率之间存在相关性。

综上所述，股票收益率和债券收益率之间可能存在长期协整关系，但相关性较小；在短期某一特定的阶段内，它们之间存在或正或负的相关关系。但笔者发现，在进行相关关系的实证分析时，以往的研究对于时间段的确定只是基于两个市场的走势图进行较为主观的划分，由此得出的结论可能并不是很准确。此外，还没有学者就2008年金融危机对我国股市与债市相关关系所产生的影响进行研究。基于Scruggs和Glabadanidis（2003）对股债市相关关系研究的结论，本文将首先对金融危机是否改变了我国股市和债市相关关系的结构进行检验，然后再初步探索08年前后股债市相关性的时变特征。

三、股市和债市的发展规模及波动对比

我国股市和债市已有三十多年的历史，如今两个市场的发展都初具规模，成为投融资的重要场所。图1描述了2005年至2012年我国股票市值和债券存量与GDp的比值，分别用S/G和B/G来表示（数据来源：中国债券信息网）。

图1股票市值和债券存量与GDp的比值

观察上图可以发现，股票市值与GDp的比值出现较大的波动，特别是在2006年到2008年之间，这说明股票市场的融资效率会随着股价的波动产生剧烈的变化。相比而言，债券存量与GDp的比值逐年稳步上升，表明债券市场的融资作用在不断加强。但即便如此，我国股市、债市与GDp的比值在2012年仅为30.56%和45.75%，这和同年美国S/G与B/G的96.30%和240.55%相比还有很大差距。

本文选择上证综合指数和上证国债指数分别反映股票市场和债券市场的总体价格波动状况。这里需要说明的是，由于缺少对企业债券、金融债券等的度量，国债并不能完整描述我国整体债券市场的波动情况。但由其自身的安全性和稳定性，国债的利率客观上起到了基准利率的作用，所以笔者以国债指数来反映债券市场的总体波动是合理的。除此之外，本文对该期的国债指数不加以考虑。作者选取2005年1月1日至2013年5月10日这一区间的数据为研究总样本（数据来源：上海证券交易所）。

图2上证综合指数及股票波动率图3上证国债指数及国债波动率

图2为我国在样本期内上证综合指数及其波动率，竖线代表的是2008年9月18日雷曼兄弟的破产。从图中可以看出，在此之前我国的股市一直处于下跌的状态，此后有短暂的回升并趋于平稳；受金融危机的影响，07、08两年股市的波动尤为剧烈。图3为我国样本期内上证国债指数及其波动率，图中显示我国的国债价格一直都在平稳上升，雷曼兄弟破产时国债出现了短暂的剧烈波动。

四、实证研究设计及分析

时间序列变量之间协整关系是由engle和Granger在1987年提出的，为了方便研究，先对两个变量的数据进行对数化处理，以LnSt表示对数化后的上证综合指数，LnBt表示对数化后的上证国债指数。

本文采用增广Dickey-Fuller（aDF）的方法进行单位根检验，以判断检验变量的阶数。通过aiC准则确定滞后阶数，对对数化的上证综合指数LnSt和国债指数LnBt进行单位根检验，并比较aDF检验值（选取1%的显著水平）与临界值的大小。结果显示LnSt和LnBt的检验值都大于临界值，不显著，也就是说这两个变量均不是平稳的。再对LnSt和LnBt差分一次，以dLnSt和dLnBt表示差分结果，该结果也可以分别表示股票收益率和债券收益率。由表1可知，dLnSt和dLnBt的aDF检验值均小于临界值，因此LnSt和LnBt这两个变量都是一阶平稳的，即i（1）过程。

表1aDF单位根检验

变量aDF检验值aDF分布临界值（1%的显著水平）

dLnSt-44.92296-3.433384

dLnBt-34.44006-3.433384

协整检验常用的方法有eG两步法和Johansen检验法，其中eG两步法操作简单，但它易受样本大小的影响；Johansen检验虽克服了这些缺点，不过它对样本的要求却非常大。因此综合考虑，本文先对于所有的2025个数据在eviews中利用Johansen检验来确定上证综合指数和上证国债指数之间是否存在协整关系。

表2Johansen检验结果

零假设：协整向量的数目特征值迹统计量5%显著水平对应p值

0*0.01124322.9455615.494710.0031

至多一个5.28e-050.1066443.8414660.7440

表2的结果表明，在假设协整个数为0的情况下，检验值大于5%显著水平下的临界值（22.94556>15.49471），则拒绝零假设，即股票指数和债券指数之间存在协整关系。利用eG两步法也同样确定了两者之间的长期均衡关系，并得到LnSt和LnBt的协整方程。

LnSt=1.760128+1.257503LnBt

从整个时间段来看股市与债市之间存在长期的均衡关系，且相关关系为正，笔者认为这正是我国证券市场发展逐步成熟规范的一种表现。比起股债市长期的均衡关系，投资者更关注的是自己投资组合的风险是否得以降低。因而本文将验证金融危机是否对股市和债市相关性的结构产生影响。笔者将总体区间大致划分为两个时段，以2008年9月18日雷曼兄弟的破产为分界点，两时期的上证综合指数和上证国债指数分别以LnSt1、LnSt2、LnBt1和LnBt2表示。

如上首先进行对单位根检验，检验结果说明除LnBt1之外，其余分量都是i（1）过程，也就是说第一阶段上证综合指数与上证国债指数并不存在协整关系。这种现象的原因有可能是股市和债市之间并未形成大规模的资金互动，特别是2006和2007两年，股票市场的总市值曾一度达到GDp的101%，相比于债券市场的46%，规模的不成比例，也从侧面说明了股市与债市在该阶段均衡关系不明显。采用eG两步法，利用最小二乘法oLS对第二阶段两分量进行回归，并考察方程的残差et是否平稳。

表3第二阶段残差单位根检验

变量aDF检验值aDF分布临界值（5%的置信度）aDF分布临界值（10%的置信度）

e-2.868099-2.863904-2.568079

上表中列出了两个显著水平，虽然在5%和10%的显著水平下均拒绝零假设，但是aDF检验值十分接近5%水平下的临界值，所以尽管LnSt2与LnBt2存在协整关系，但显著性降低。协整方程为LnSt2=13.59436-1.188491LnBt2，即金融危机之后股市与债市之间整体之间是负相关关系。有趣的是，在对2008年股票与债券相关关系进行分析时，笔者发现二者的负相关系数特别的大，这点也可以从图2和图3上证股票和国债的指数走势中得以印证。这可能是因为受金融危机的影响，2008年我国经济由热转冷，货币政策由“从紧”转为“适度宽松”，百日之内连续五次下调利率，由此促成了债券市场的一波上涨行情。而我国股市则一路下跌，在政府4万亿投资计划和一系列稳市政策刺激之下，在10月份跌至最低点之后才逐步回调。因此在该阶段，股市和债市之间存在十分显著的负相关关系。

简而言之，金融危机之后股市和债市之间总体上保持着此消彼长的负相关关系。这主要是由于我国证券市场尚出于发展和规范的过程中，政府的介入程度很深，因而股票市场和债券市场的相关关系在很大程度上与政府政策有关。

通过以上的这些静态分析，我们可以发现股市与债市之间毫无疑问是相关的，即便在某一阶段并不存在传统意义上的长期均衡关系。整体来看，金融危机前后股市与债市之间相关关系结构的确发生了变化，该变化在2008年尤为明显，同时也初步证明了股债市相关关系是具有时变特征的。所以在接下来的部分，本文将从动态的角度对股市与债市相关关系进行探索。

本文采用股票和债券市场的日收盘数据计算出年度pearson相关系数以便对股票市场和债券市场的相关程度进行整体认识。如图4显示，在样本期间股市与债市的年度pearson系数主要有六次明显的变化，也就是说股市与债市在三个阶段处于正相关，在其余阶段负相关。但从整个时间长度来说，二者在多数情况下还是呈现负相关的状态。观察图5也可以得到相似的结论，图5为股票和债券每年的月度收益率线性回归对比图。其中05、06和07三年的斜率接近于零，但总体偏向于正；而08、09两年的斜率为负，并且最为陡峭；10、11、12三年的斜率虽然为负，但整体上要平滑很多。

图4样本期间股债指数年度pearson系数图5股票与债券月收益率回归对比图

我们可以看到，从05年的下半年到07年的上半年，我国股债市之间经历了一个两年的正相关时期，该时期也正是我国股市进入牛市并大幅上涨的阶段。从宏观经济上看，经济增长偏快，通胀压力不断增强，大量过剩的流动性从居民存款流向股票市场，尽管在紧缩性措施月月连出的环境下，债券市场一波三折，但并未减弱人们的投资热情。直到07年下半年之后，受金融危机的影响，股市便开始进入了漫长的熊市，股债市之间存在着此消彼长的“跷跷板效应”。低迷的股市将很多投资者驱向了债券市场，此时人们开始重新理性地审视收益与风险，而作为一种规避股市风险的投资工具，国债投资的保本增值特性显然具有较大的吸引力。随着2009年我国经济的好转，股市与债市都有不同程度的上涨。而2010年上半年流动性趋紧导致股市持续下跌，资金从股市陆续转移到债市，债券市场迎来小阳春。这也证明了在股票市场前景不明确、经济环境存在较大不确定时，债券为追求稳健收益的资金提供了相对安全的避风港。在2010年末预期高通胀率可能引发央行提准加息的情况下，股市与债市在2011年出现了罕见的双双齐跌，这也恰恰解释了为什么股市和债市在该年内出现了短暂的正相关现象，即政策紧缩导致的系统性风险远远大于股市对债市的撬动作用。自2012年至今，股市和债市有如跷跷板震荡起伏，股票市场表现并不如债券市场理想，但从pearson系数的整体趋势来看，股市与债市很有可能在2013年的下半年正相关。

五、结论

我国的证券市场是一个新兴的市场，具有其特殊性。本文通过静态与动态的实证分析，初步探索了我国金融危机前后股票市场与债券市场之间的相关性以及其相关性的时变特征。结果表明，在样本期内股市与债市之间存在着长期均衡关系，但金融危机之前二者不存在协整关系，之后股债呈现此消彼长的负相关关系。而且股票和债券的相关系数是时变的，大部分时间表现为负相关，且股债之间的相关性的变化主要受其自身及国内宏观经济政策的影响。这些结论具有深刻的现实意义，在股市和债市负相关的环境中，投资者若要取得较优的回报，投资上应选择股、债两栖的投资组合；但如果股票和债券是正相关的，投资者则不能很好地分散风险。所以机构和个人投资者可以利用股市和债市的波动以及宏观经济形势来预测股票和债券的相关性，这就为投资组合选择和风险管理提供了参考。

尽管本研究还存在一定的不足之处，但其为股票与债券的相关性研究提供了思路，有助于投资者了解两个市场的关系。随着我国股票市场和债券市场的日益发展，本文所进行的相关研究也会得到进一步地完善。

参考文献：

[1]engleR.F.andC.w.Granger.Co-integrationanderrorCorrection：Representation，estimation，andtesting[J].econometrica，1987，55：251-276.

[2]RobertJ.Shiller.Consumption，assetmarkets，andmacroeconomicFluctuations[R].nBeRworkingpaper，nationalBureauofeconomicResearch，inc.1982.

[3]RobertJ.Shillerandandreae.Beltratti.StockpricesandBondYields[J].Journalofmonetaryeconomics，1992，30：25-46.

[4]李晓蕾.中国股市与债市相关性的实证分析[D].对外经济贸易大学，2005.

[5]徐林.我国股市与债市（国债）相关性研究[D].西南财经大学，2006.

证券市场显著特征篇4

关键词:股市;羊群行为;行为金融

一、引言

羊群行为又称群体心理、社会压力、传染等。经济学家用羊群行为描述金融市场中的一种非理,指投资者趋向于忽略自己的私有信息,而跟从市场中大多数人的决策方式。最早提出羊群行为的经济学家是凯恩斯,他提出“在投资收益日复一日的波动中,显然存在某种莫名的群体偏激,甚至是一种荒谬的情绪在影响整个市场的行为”。

伴随着我国股票市场的发展,学者们对我国股票市场的羊群行为进行了大量研究。宋军、吴冲锋(2001)对我国证券市场的羊群行为进行实证研究,并与美国市场作比较,发现我国证券市场存在较高程度的羊群行为。常志平、蒋馥(2002)研究发现:在上涨行情中,我国深圳证券市场与上海证券市场均不存在羊群行为;但在下跌行情中,深圳证券市场与上海证券市场均存在羊群行为,且深圳证券市场更明显。张宗强、金志国、伍海华(2005)运用CSaD法对上证180指数的样本股票进行的实证检验,发现市场上涨期间的羊群行为要强于下跌期间的羊群行为。艾冬青(2006)对我国中小企业板市场进行了研究,最后得出结论:在股价下跌时,中小企业板块表现出明显的羊群效应。本文运用CSaD法,以沪深300指数的样本股(2005年7月11日至2009年3月3日)为研究对象,发现我国股票市场在上涨和下跌阶段均存在明显的羊群行为,且上涨阶段的羊群行为特征更为明显,这与常志平、蒋馥(2002)以及艾冬青(2006)等的研究结果正好相反,造成这种反差的直接原因是样本股选择的差异,更深层次的原因可能在于各个时期投资理念的差异。另外,本文的数据覆盖了股市暴涨以及随后次贷危机所带来的暴跌阶段,而股市剧烈变化与投资者行为密切相关,也是造成本文研究结果与已有结论差异的重要原因。

二、检验方法

对于羊群行为的实证研究,主要分为对基金经理和个体投资者的投资行为的研究。本文是对我国股票市场个体投资者羊群行为的实证研究,这里主要介绍关于后者的研究方法,即CSaD法。其具体设计如下:

根据sharp(1964)提出的资本资产定价模型(Capm),股票的期望收益率等于无风险利率加上风险溢价,即有:

et(Ri)=γ0=βi[et(Rm)-γ0],i=1,•••,n(5)

其中,et(Ri)表示市场组合t时间的预期收益率,Ri为任意资产i的收益率,Rm为市场证券组合的收益率,γ0为无风险利率,βi为股票的系统风险衡量指标。

对(5)式变形后可以得到:

et(Ri)-et(Rm)=(βi-1)[et(Rm)-γ0](6)

由于股市存在风险溢价(riskpremium),因此市场组合的预期收益率et(Rm)将大于无风险利率γ0,对(6)式取绝对值后得到:

et(Ri)-et(Rm)=(βi-1)[et(Rm)-γ0](7)

对(7)式加总求和得到:

1n∑ni-1et(Ri)-et(Rm)=1n∑ni-1(βi-1)[et(Rm)-γ0](8)

(8)式的左边即为横截面绝对偏离度的期望值e(CSaDt),因此可得到如下关系:

e(CSaDt)=1n∑ni-1(βi-1)[et(Rm)-γ0](9)

对(9)式分别求取et(Rm)的一阶导数和二阶导数后可以得到:

e(CSaDt)et(Rm)=1n1n∑ni-1│(βi-1)│>0、e(CSaDt)et(Rm)2=0(10)

即一阶导数大于零,二阶导数等于零,说明在理性资本资产定价模型中个股收益率的绝对差值(CSaD)与市场收益率(Rm)为线性递增关系。由于e(CSaDt)和et(Rm)都是不可测的,因此用e(CSaDt)和et(Rm)分别代替和,即为:

CSaDt=1n1n∑ni-1│(βi-1)│(Rm,t-γ0)(11)

当市场存在羊群行为时,由于市场参与者的行为一致性,个股收益率与市场收益率的绝对差值和市场收益率之间的线性递增关系将不再存在,而会表现为一种非线性的递减增长,在羊群行为严重时甚至变为绝对市场收益的减函数。为描述这种特征,可在上述理性线性关系中加入二次项,即:

CSaDt=α+γ1│Rm,t│+γ2R2m,t+εt(12)

其中为εt残差项。检验分散度与市场收益率之间的线性关系,等价于检验上式中回归二次项系数在统计学意义上是否为显著为零。若二次项系数显著不为零,则当二次项系数为负时,市场上存在明显的羊群行为。

考虑到市场上涨和下跌时羊群行为的程度可能有所不同,因此我们对上涨市场和下跌市场分别进行研究,即分别对下面两个方程进行回归分析:

CSaDupt=α+γup1│Rupm,t│+γup2(Rupm,t)2+εt(13)

CSaDdownt=α+γdown1│Rdownm,t│+γdown2(Rdownm,t)2+εt(14)

其中,CSaDupt和Rupm,t分别为市场上涨时的横截面绝对偏离度和市场收益率,而CSaDdownt和Rdownm,t分别为市场下跌时的横截面绝对偏离度和市场收益率。它们的检验原理同(12)式相同。

三、数据说明与实证分析

(一)数据说明及处理

本文以沪深300样本股为研究对象,包括从2005年7月11日至2009年3月3日之间共886个交易日的数据。根据我国股市走势,分别对上涨和下跌阶段进行分析,即2005年7月11日至2007年10月16日为上涨阶段,2007年10月17日至2009年3月3日为下跌阶段。

为了使实证结果能更加真实的反映我国股票市场的总体特征,本文对沪深300指数所包含的样本股票进行了筛选,剔除了变动较大以及数据不全的股票,最终留下了212只样本股。为了研究样本之间的差异,将这212只股票按即有标准分成金融地产、工业、原材料、可选消费、公用事业、能源、电信业务、医药卫生、信息技术、主要消费十个行业。所用数据来自wind数据库。相关结果利用eviews5.0和excel软件计算得出。

根据(4)式,先求出CSaD,再根据(13)、(14)式,分别进行回归分析,并对回归参数进行显著性检验,结果如表1、表2所示。

表1:各板块分散度

上涨行情数据下跌行情数据

CSaD(%)排序股票个数CSaD(%)排序股票个数

金融地产2.01472262.2842226

工业1.93276442.0261944

原材料2.07831492.2151449

可选消费1.99183292.0892729

公用事业1.715110182.00461018

能源1.82689142.3016114

电信业务1.8793832.152263

医药卫生1..8836772.241137

信息技术1.9569582.071888

主要消费1.98544142.1862514

数据来源:winD资讯

表2:各板块回归结果

上涨行情结果下跌行情结果

γ2估计值t检验值检验结果γ2估计值t检验值检验结果

金融地产-0.03076-2.81719显著-0.02078-2.27553显著

工业-0.02515-2.71911显著-0.03338-5.17732显著

原材料-0.02775-2.49005显著-0.03219-4.27196显著

可选消费-0.04031-3.83702显著-0.02948-3.78473显著

公用事业-0.02645-2.21388显著-0.01878-2.06621显著

能源-0.03216-2.40842显著-0.02291-2.13545显著

电信业务-0.02447-1.28272不显著-0.03803-2.6327显著

医药卫生-0.02401-1.70739不显著-0.00984-0.81591不显著

信息技术-0.01852-1.33144不显著-0.01281-1.10053不显著

主要消费-0.03905-3.1333显著-0.03032-3.28303显著

(置信度水平为5%),数据来源:winD资讯

表1给出了沪深300指数各个行业的分散度水平,并对其进行排序,结果表明我国股票市场各个行业之间的羊群行为程度存在明显差异。同时,研究发现各个行业在上涨阶段的分散度水平明显小于下跌阶段的分散度水平。

表2给出了γ2的估计值,并对其显著性进行检验,得出了t检验值,并对γ2估计值是否显著为负进行判断。研究表明,在股市上涨阶段,γ2的估计值均为负,显著性检验表明电信业务、医药卫生及信息技术板块的γ2值不显著为负;在股市下跌阶段,γ2的估计值同样均为负,显著性检验表明医药卫生和信息技术板块的γ2值不显著为负。另外,除了工业和原材料板块,其他板块的γ2值在上涨阶段明显小于下跌阶段,这表明在市场大幅上涨时,CSaDt的递减速度更快,即表现出更为明显的羊群行为。

(二)实证结果分析

由表1、表2可以看出,我国股票市场在上涨阶段的羊群行为特征较下跌行情更为明显。即我国股市有更明显的“追涨”特征。从2005年7月11日到2007年10月16日,我国股市总体上一路高歌猛进,上证综指累计涨幅高达500%,曾一度突破6000点大关,是名副其实的大“牛”市。在这个阶段,受股权分置改革的推行,宏观经济向好,企业利润大幅增加,党的十七大召开,以及08年奥运会等诸多利好因素的影响,股市开始呈现牛市行情直至暴涨,广大学者以及证券分析人士亦对我国证券市场前景普遍看好。随着股指接连创新高,受股市乐观情绪的影响,大批中小投资者投入股市,几乎形成全民炒股的热潮。统计表明,2007年,新入市的投资者平均每天13万户,最多单日开户数达到90多万户,新开户数为3269万户,是2006年a股开户数的10倍,投资者开户数突破1亿大关。但我国中小投资者往往缺乏股票方面的专业知识,获取的有关股市的信息有限,不能对股市进行理性分析,因此他们往往通过观察他人的行为进行投资决策,从而产生从众行为。在这种情况下,一些所谓“庄家”利用投资者的心理,通过一些虚假消息或者采取其他“坐庄”的技术手段,诱使别人跟从自己的交易。由于市场缺乏做空机制,投资者只能通过做多来获益,即使知道相关信息可靠性较低,投资者还是加入到做多的交易中去,从而股市表现出很强的“追涨”倾向。

另外,在这种罕见的大“牛”市环境下,广大投资者在追随他人的投资决策时,往往能从股市上涨中分得一杯羹,即从投资股票中获益。这就使追随者产生一种错觉,即无需掌握充分的股市信息,无需理性的分析,仅仅依据他人的行为进行投资决策就能获得相当的收益。从而客观上纵容了这种从众行为,使我国股市在该阶段呈现较为明显的羊群行为特征。

从2007年10月17日到2009年3月3日,我国股市总体上处于下跌阶段,研究显示,该时期羊群行为特征较上涨期间弱,说明投资者在沪深300指数股票投资上存在“惜售”现象。这可能与沪深300指数样本股的构成以及投资者投资理念的转变有关。沪深300指数是由上海和深圳证券市场中选取300只a股作为样本,选择标准为规模大、流动性好的股票,集中了一批质地较好的公司。样本覆盖了沪深市场六成左右的市值,具有良好的代表性。因此沪深300指数的样本股基本为a股市场上的大盘股、蓝筹股。2002年以来,开放式基金、社保基金、QFⅡ等机构投资者大力倡导价值投资理念,价值投资理念逐渐深入人心。根据价值投资的原则,投资者加大了对国企大盘股、蓝筹股的投资力度,而这些股票绝大部分是以沪深300指数样本股为代表的。价值投资的原则之一是长期持有,因此,投资者在沪深300指数股票投资上存在“惜售”现象,导致下跌期间的羊群行为特征较弱。

从各个板块来看,无论是股市上涨还是下跌阶段,医药卫生和信息技术板块的t检验均不显著。这两个板块t检验不显著的原因如下:信息技术产业的生命周期相对而言较长,由不确定性造成的风险很大,一旦投资项目的成长性和市场前景发生变化,未来的收益预期就会迅速改变,因而投资风险比较大。我国投资者投资理念还不成熟,往往陷入单纯题材炒作的误区,“科技股”、“网络股”神话的破灭是最好的证明。经过多年的讨论,虽然万众关注,翘首以盼,但是医改方案仍然没有能如期推出,导致投资者对医药卫生板块的投资热情不高。研究发现电信业务板块在上涨阶段的t检验并不显著。我国电信行业在这个阶段开始走亲民、低价、优质的路线,这是竞争的必然结果,挤掉水分的电信行业自然挤掉了部分超长收益,使价值逐步回归,不再成为投机者的宠爱。之所以在股市下跌阶段重新引起投资者的关注,是因为人们认识到该板块价值的回归,加之该板块样本股票均为大盘股,在整个股市处于熊市的形式下,自然成为投资者青睐的对象。

四、政策建议

我国股市在2007年的暴涨以及金融危机以来的大跌,羊群行为在其过程中均起了推波助澜的作用。因此要维护我国股票市场的稳定,必须减少羊群行为的发生,应从以下几个方面进行改进:

(1)减少监管部门对证券市场的过度干预

频繁的行政干预破坏了市场的价格发现功能和资源配置功能,导致股价的异常波动。因此,随着市场运行机制的逐渐完善以及管理经验的不断积累,监管层应将重点放在改善股价运行机制和市场信息获得效率上,真正让市场机制决定股市运行,使投资者能够获得较为稳定的长期投资收益预期。

(2)完善信息披露制度

完善市场信息披露制度,增加信息的透明度,完备与上市公司相关的微观信息的,彻底改善一些公司故意隐瞒信息和延迟信息的情况。完善的市场信息披露制度有助于改善投资者中信息不对称的情况,减少“庄家”利用虚假信息来诱导投资者根据其投资行为进行跟风操作,有利于市场稳定。

(3)完善市场运行机制

我国股市由于缺乏卖空机制,投资者只能通过做多来获得收益,这会导致投资者过度投机,导致市场不稳定。因此可以尝试在市场中引入做空机制,利用卖空策略的套利功能对追涨行为进行制约,完善价格发现机制,也可以为价值投资者提供一种套期保值的工具。

参考文献:

[1]宋军、吴冲锋,基于分散度的金融市场的羊群行为研究[J],经济研究,2001(1)

[2]孙培源、施东晖,基于Capm的中国股市羊群行为研究[J],经济研究,2002(2)

[3]常志平、蒋馥,基于上证30及深圳成指的我国股票市场“羊群行为”的实证研究[J],预测,2002(3)

[4]张宗强、伍海华,基于上证180指数股票的羊群行为实证研究[J],财经理论与实践,2005(1)

[5]Delong,Shleifer,Summers,andwaldmann.noisetraderRiskinFinancialmarkets[J],Journalofpoliticaleconomy,1999,98:703～738.

[6]Banerjee,abhijit.aSimplemodelofHerdBehavior[J],QuarterlyJournalofeconomics,1992,107:797～818.

[7]avery,ChristopherandpeterZemsky.multidimensionalUncer2taintyandHerdBehaviorinFinancialmarkets[J],americaneconomicReview,1998,88:724～748.

证券市场显著特征篇5

【关键词】公平披露规则(RFD);公开信息环境;私有信息环境

我国资本市场“公平披露”概念最早在2006年深交所的《上市公司公平信息披露指引》中明确提出,一年之后,证监会文件《上市公司信息披露管理办法》再次引用该概念,其意图与2000年美国证券交易委员会实施的公平披露规则(RegulationFairDisclosure,简称“RFD”)一致,均出于限制市场选择性信息披露行为,改善市场信息环境的考虑。本文结合经验证据探讨美国市场“RFD”实施效果,引发对我国市场实施公平披露规则的相关思考。

一、公平披露规则的理解

美国“RFD”要求上市公司在重大信息披露方面对市场所有投资者一视同仁,如果其有意识地对特定市场参与者(如分析师、机构投资者等)进行选择性信息披露,上市公司应同时公开其披露的信息,如果属于无意识的行为,则要求在24小时内公开披露相关信息。我国《上市公司信息披露管理办法》则要求上市公司公开披露的信息应当第一时间向全体投资者公布,其通过业绩说明会、分析师会议、路演、接受投资者调研等形式就公司的经营情况、财务状况及其他事件与任何机构和个人进行沟通时,不得提供内幕信息。可见,公平披露规则旨在市场全体投资者能在信息披露面前人人平等。

实施公平披露规则的愿望是改善市场信息环境。愿望的实现主要考虑两方面的预期:一是上市公司方面,对于原先与特定市场参与者私下沟通的信息,上市公司可能会选择向所有市场参与者公开披露该信息,增加开放式新闻会的举办频率,由此增加公开信息披露量;二是特定市场参与者方面,特定市场参与者会考虑选择其它信息渠道获取所需信息,来弥补与上市公司管理层沟通所不能获取的信息,由此可能增加市场总体信息量。如证券分析师会更努力地做自己的研究而减少对公司内幕信息的依赖。然而,上述愿望的实现却存在一堆“绊脚石”,很可能导致未预期结果,即无法达到改善信息环境的目的,却有恶化信息环境之嫌。首先,上市公司可能更倾向于和特定市场参与者私下沟通某些信息而不愿公开披露,毕竟,公开披露某些信息不利于公司信息的保密原则,且公司还可能因为披露的不恰当惹来诉讼。其次,特定市场参与者并无足够的动力另辟蹊径积极探寻私有信息以替代公司管理层的“小灶信息”。最后,公平披露规则实施的监督机制充分到位往往难度较大,限制其预定功能的发挥。

二、公平披露规则与公开信息环境

“RFD”的实施能否如愿?该论题的探讨倍受美国学术界的关注,研究者围绕公开信息环境和私有信息环境检验“RFD”对信息环境的影响。“RFD”实施对公开信息环境的影响研究其路径主要有三条:信息公告日的市场反应、交易成本和公开披露信息数量。鼓舞人心的是,上述路径“殊途同归”,观察到“RFD”实施后,信息不对称程度的降低,支持“RFD”的实施改善公开信息环境的结论。

(一)信息公告日的市场反应

市场中无论是好消息还是坏消息的提前泄漏,信息公告日前往往会观察到股价和股票交易量的异常波动。研究者运用事件研究法比较检验“RFD”实施前后信息公告日股票收益率和股票交易量的特征差异,观察到“RFD”实施后信息公告日如下的市场反应特征:盈余公告日前股票异常收益率绝对值的降低(Heflin、Subramanyam&Zhang,2003)、盈余公告日前个别投资者交易量上升和机构投资者交易量的下降(Chiyachantana、Jang、taechapiroontong&wood,2004)、业绩预警公告日后市场的负面反应程度有所缓和、负异常收益率值变小(Jackson&madura,2007)、坏消息公布之前的一个季度不再呈现“RFD”实施前期短期机构投资者大量抛售股票的现象(Ke、petroni&Yu,2008)、盈余公告日前后窗口股票异常收益率差异的缩小(Sun,2009)。可见,“RFD”实施后,信息公告日前股价异常波动幅度和机构投资者异常股票交易量降低。这些市场反应特征支持“RFD”实施在减少公司选择性信息披露行为发挥了一定的功效。

(二)交易成本

交易成本中的逆选择成本(adverseselectioncost)源于信息不对称因素,通常逆向选择成本越高表明市场信息不对称程度越高,买卖价差(Bid-askSpread)是学术界衡量逆向选择成本的常用指标,研究者往往通过观察“RFD”实施前后市场买卖价差的差异特征以判断“RFD”的实施效果。Sunder(2002)配对比较“封闭式公司”和“开放式公司”①两组样本公司的市场买卖价差数据,发现在“RFD”实施前期,“封闭式公司”的买卖价差显著高于“开放式公司”的买卖价差,但这一特征在“RFD”实施后消失。“RFD”实施后,“封闭式公司”的选择性信息披露行为受到较大限制,市场流动性增加,由此降低买卖价差,减少交易成本。

(三)公开信息披露数量

该类研究比较“RFD”实施前后市场公开披露信息频率和数量的变化情况,直接判断公开信息环境的改善程度。不少研究发现“RFD”实施后对公开披露信息环境的正面影响:与公司盈余相关的自愿前瞻性信息披露量和信息披露频率显著增加(Heflin、Subramanyam&Zhang,2003)、举办新闻会的公司和举办频率显著增加(Lee、Rosenthal&Gleason,2005)、大中型公司盈余预告信息的披露大幅增加(Gomes、Gorton&madureira,2006)。

三、公平披露规则与私有信息环境

分析师曾是受益于公司选择性信息披露的主要对象,研究者们通过比较“RFD”实施前后分析师工作业绩的变化特征以发现“RFD”对私有信息环境的影响。研究找到大量证据表明“RFD”实施后证券分析师私有信息的恶化,该反向证据支持“RFD”对公开信息环境的正面影响的结论。

(一)证券分析师

研究者们观察到“RFD”实施后与证券分析师业绩和行为相关的诸多特征:业绩排名的变化、研究报告信息含量的下降、乐观预测偏差动机的减弱、预测准确性的下降、预测分散性程度的增加以及羊群行为的降低等。这些变化特征说明,“RFD”实施在较大程度上限制了公司的选择性信息披露行为,恶化了证券分析师的私有信息环境,达到了公平披露的预定目的。

1.分析师的声誉。从理论上预期,“RFD”实施应使分析师之前所有的“信息优势”大打折扣,如果有声誉的分析师其业绩在很大程度上取决于公司所透露的私有信息,不难理解“RFD”的实施很可能会导致之前的声誉分析师“榜上无名”的结局。Bagnoli、watts和Zhang(2008)对此进行检验发现,“RFD”实施前美国《机构投资者》杂志遴选出的前三名明星分析师在“RFD”实施之后未能保持其竞争优势,分析师声誉排名有显著变化。

2.分析师研究报告的信息含量。Gintschel和markov(2004)检验“RFD”对分析师研究报告信息含量的影响,经验数据显示,与“RFD”实施前期相比,“RFD”实施后期分析师研究报告对股价的影响程度平均下降28%,领衔经纪商与普通经纪商研究报告对股价影响的差异缩小65%左右,乐观分析师与非乐观分析师研究报告对股价影响的差异缩小50%左右。无论是领衔经纪商还是乐观分析师往往被认定为“RFD”实施前公司选择性信息披露的主要对象。可见,研究数据支持“RFD”减少公司对经纪商以及分析师的选择性信息披露行为。Francis、nanda&wang(2006)选择“aDR公司”与“本土公司”两类在美国上市公司的样本公司进行配对比较研究,在控制同步信息的设计上很有特色。“aDR公司”为在美国以存托凭证形式上市的外国公司。“aDR公司”不受“RFD”的约束,除此之外,“aDR公司”与“本土公司”面临相同的市场环境。研究观察到:“RFD”实施后,与“aDR公司”相比,受“RFD”约束的“本土公司”分析师研究报告的信息含量相对下降。不难推论,“RFD”对“本土公司”分析师私有信息环境产生一定的负面影响。

3.分析师盈利预测的偏差和准确性特征。已有研究认为,分析师盈利预测数据有意识呈现乐观偏差(盈利预测值高于实际公告盈余)特征以此讨好公司管理层以获取更多有价值的私有信息。Herrmann、Hope和thomas(2008)选择美国跨国经营公司为研究对象,比较其分析师盈利预测乐观偏差特征的变化情况。研究发现,“RFD”实施前预测乐观偏差特征与跨国经营程度显著正相关,但是,“RFD”实施后分析师预测的乐观偏差显著降低,且未发现跨国经营与预测乐观偏差特征之前的关系。这表明,“RFD”实施后,因分析师无法从跨国经营公司那里获取私有信息,由此其乐观预测的动机减弱。与此同时,不少研究发现,“RFD”实施后,“经纪商规模”不再是分析师盈利预测准确性的重要解释变量,供职于大经纪商的分析师无法维持其预测准确性优势,供职于不同规模经纪商的分析师预测准确性差异显著下降(mohanram&Sunder,2006;agrawal、Chadha&Chen,2006;Findlay&mathew,2006)。

4.分析师盈利预测的羊群行为。分析师盈利预测的羊群行为是指分析师的从众行为,具体表现为盈利预测数据差异很小,预测分散性程度很低。mensah和Yang(2008)检验“RFD”实施对分析师盈利预测羊群行为的影响,研究表明“RFD”实施后分析师羊群行为有显著的降低(或者说,反羊群行为增加),特别是跟进那些“封闭式公司”的分析师们。分析师羊群行为的显著降低特征表明,“RFD”的实施增加了所有投资者可获取的公开信息,分析师丧失其依赖于公司选择性披露所享有的信息优势,为维持其专业人士的市场形象,分析师加倍努力获取差异信息以支持其盈利预测数据。

(二)信用分析师

受“RFD”限制的信息披露客体主要包括证券交易商及有关人员、投资建议人和某些机构投资经理人、投资公司和上市公司股票持有人等。而对于从事信息评级的机构如穆迪投资者服务公司(moody’sinvestorsService)和标准普尔公司(Standard&poor’s)等则不在受限范围之内。既然证券分析师的私有信息环境因“RFD”的实施有所恶化,那么“RFD”的实施是否会影响供职于这些信用评级机构的信用分析师呢?

有学者认为,“RFD”实施后,公司很有可能继续向信用评级机构选择性地披露一些重要信息,以获取较满意的信用评估报告。可见,“RFD”实施后,一方面市场中的证券分析师和其它市场特定参与者丧失信息优势;另一方面信用分析师却能维持其一贯享有的信息优势,信息天平有所倾斜。Jorion、Liu和Shi(2005)比较“RFD”实施前后美国信用分析师的信用评估报告的市场反应差异发现,与“RFD”实施前期相比,“RFD”实施后期分析师下调评级报告的公布伴随着股价更高幅度的下跌,上调评级报告伴随着股价的更高幅度的上升。这一市场反应差异特征对于证券分析师跟进人数多且规模大的公司更为显著,而证券分析师跟进人数多且规模大的公司往往被认定为“RFD”实施前公司选择性信息披露的对象。

可见,“RFD”实施后信用分析师研究报告信息含量的上升这一经验证据反向印证了“RFD”对证券分析师私有信息环境的负面影响。

四、几点思考

公平披露是资本市场发展的基石,上述美国资本市场的经验证据对于我国公平信息披露规则的实施很有借鉴意义。

(一)证券监管者层面

我国不少市场人士担心公平披露规则的实施会对市场信息环境产生负面影响,由此降低市场效率。上述美国市场相关经验证据有利于坚定证券监管者执行公平披露规则的决心和信心。证券监管者不仅考虑加大公平信息披露违规的处罚力度,还应考虑增加其与上市公司、证券分析师和机构投资者等的事前有效信息沟通,尽量减少无意识的公平信息披露违规行为。

(二)分析师层面

尽管公平披露规则在很大程度上削弱了分析师群体的信息优势,短期内看似乎不利于分析师行业的发展,但事实上,公平披露规则是分析师能够立足于资本市场的关键点。毕竟,分析师依赖于公司管理层的信息泄漏所获取的信息优势并非长久之计。分析师必须名副其实,有从大量混杂的公开信息中筛选有价值信息的能力,有运用专业技能加工信息和分析信息的能力,由此为市场提供增值信息。我国《上市公司信息披露管理办法》的实施为分析师在市场中的公平竞争奠定了良好的基础,由此产生的明星分析师们能够起到较好的示范效应。

(三)学术界层面

至今为止,有关我国市场公平信息披露的相关经验研究极为鲜见,我国资本市场公平信息披露规则的实施效果缺乏经验数据的有利支持。近年来,我国分析师行业发展迅速,分析师相关数据库的建立亦有成效(如winD和CSmaR),联系分析师业绩探讨市场公平信息披露问题着实值得一试。

【主要参考文献】

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[10]Gintschel,a.andS.markov.theeffectivenessofRegulationFD.Journalofaccountingand

证券市场显著特征篇6

关键词：次级债风险债券市场

随着我国全面实施巴塞尔新协议目标期的日益临近，我国商业银行特别是上市银行正通过多种渠道来补充资本以达到监管的要求，而发行次级债券就成为了目前我国商业银行提高资本充足率的最优路径。

由于次级债券的发行对提高商业银行资本充足率具有立竿见影的效果，这在一定程度上导致了我国商业银行具有强烈发行次级债券的冲动，特别是一些资产质量较差的地方性商业银行，纷纷将其作为提高资本实力的一道捷径；与此同时，市场对次级债券的认同感也较强，特别是出于政府隐性担保的考虑，银行间债券市场机构投资者均将次级债券作为投资级债券来看待，商业银行、基金等投资机构大量持有商业银行次级债券，特别是各大商业银行之间互相持有。因此，我国次级债券发行市场呈现一片繁荣景象，不论是发行总量还是投资者数量自2006年短暂调整后都呈现出稳步上升的态势。但是作为一种金融创新工具，次级债券的偿付顺序较为靠后，隐性风险较大，因此，对于次级债券发行中可能存在的问题，特别是次级债券发行及定价中的风险因素就成为了监管机构和商业银行自身重点关注的课题。

我国商业银行次级债券主要特征

对于商业银行而言，次级债券的发行能够快速补充资本和提高资本充足率，但商业银行发行次级债券也并非无风险负债，对于发行银行而言主要存在发行失败、成本高企和二级市场价格波动等方面的风险。而这些风险的存在又导致了商业银行在确定次级债券利率时面临两难境地：如果发行利率过高，将加重商业银行自身的债务负担，影响盈利能力；但如果利率过低，又会存在发行失败的风险。对于市场投资者而言，他们是次级债券信用风险的主要承担者，如果次级债券利率并未完全体现风险因素，存在低估，一旦发行银行出现财务危机，必将给投资者造成较大损失。但从我国已发行次级债券的定价整体情况来看，发行利率并未真正体现风险与收益的匹配，风险溢价因素考虑不充分。

（一）我国次级债券发行利率水平较低

从次级债券的性质来看，它的发行期限一般不低于5年且清偿顺序是优于股本权益低于公司一般债务，因此，次级债券的这种期限长、无担保、索偿权靠后的特点，决定了其利率必然高企。国外次级债券简易定价方法一般是在同期限国债收益率的基础上加上金融债券的信用补偿溢价（我国目前一般为30－40Bp），因次级债券的“次级偿还”性，还要加上次级风险溢价，大约也是20－40Bp。如果按照这一方法，目前5年期国债利率为6.1％，则次级债券的利率应在6.9％左右，而我国已发行利率水平最高的浦发银行次级债券也只有5.94。我国次级债券发行利率偏低很大程度上是与商业银行互相持有次级债券有关。因为，商业银行之间互相持有次级债券，出于个性的理性考虑，商业银行在制定发行利率时往往会压低发行利率，从而使我国次级债券发行利率整体偏低。另外，值得注意的是，在发行利率相同、购买金额相同的情况下，商业银行之间相互持有次级债券可能变成一个账面上的数字游戏，商业银行之间无需发生实质的资金转移，而同时提高了资本充足率。因此，银行之间相互持有次级债可能引发的巨大系统性风险是不能忽视的。因为，其中任何一家银行出现偿付危机，都可能引发金融恐慌而导致金融危机的发生。

（二）我国次级债券利率并未体现评级的差别

对于投资者而言，分析发行银行的财务状况以及还款能力存在较大的调查成本，因此，人民银行对于在银行间市场发行的金融债券都要求由第三方独立的评级机构给出投资资信等级，投资者以资信等级为基础来进行投资策略。由于我国资信评级机构普遍规模较小，专业性不强，评级结果权威性不够，导致社会接受程度低，这在一定程度上为次级债券留下了隐性信用风险。从目前已发行的次级债券的资信等级来看，国有商业银行的资信等级要高于股份制银行和城市商业银行，主要依据在于国有商业银行存在国家的隐性担保主体资信等级较高。较高的资信评级在一定程度上促使了商业银行特别是国有商业银行倾向于低利率策略发行次级债券，降低发行成本。同时较高的评级结果也会误导投资者认为次级债券是低风险投资品种，而降低了风险意识。而且我国次级债券的资信等级差别并未在发行利率上得到充分体现。

（三）次级债券的发行会导致商业银行财务负担加重

从国外的经验来看，一般经营情况良好、具备较强盈利能力的商业银行，在资本充足率暂时不足时采取发行次级债的方法补充资本，而我国的商业银行盈利能力还非常有限，是否有承受次级债券高成本是发债银行必须考虑的问题。我国目前次级债券发行总量为2000多亿元，这就意味着商业银行利润每年将减少80多亿元，因此，导致盲目发债可能会加重银行的成本负担，恶化银行的经营状况。

我国商业银行次级债券风险因素分析

在对商业银行次级债券的风险分析中，笔者发现债券的信用等级、债券的选择权以及其他金融子系统的回报率对次级债券的利率产生影响。为了检验上述因素对次级债券利率影响程度，本文选取从2004年7月到2007年12月41期评过级的商业银行金融债券为实证样本，通过实证数据来分析影响次级债券风险溢价的因素。

本文选择国债作为无风险债券，以次级债券的发行利率与无风险利率之差来确定其风险溢价。在确定每一期银行债的风险溢价后，将尝试用一系列变量去解释风险溢价的构成。

首先，设定参数变量。对公开评级结果进行分类，以a-为基准构造虚拟变量。Rate1代表a+，Rate2代表aa-，Rate3代表aa，Rate4代表aa+，Rate5代表aaa。以选择权为基准构造两个虚拟变量：发行人选择权（option1）、投资者选择权（option2）。以浮动利率为基准构造1个虚拟变量：FLoF代表浮动利率。为衡量债券市场上资金的供给程度，本文采集了债券发行当月的存款准备金率的变动率（DRG）作为变量。同时采用股票市场的收益率来衡量金融市场其他子系统的收益率，而股票市场的收益率是以较有代表性的上证指数的月平均指数的增长率（SiG）来描述。另外，本文还考虑了通货膨胀对次级债券利率的影响，采集了自2004初年至2007年8月的Cpi同比增长率作为样本数据。

通过上述分析，将每一期银行债券的风险溢价作为因变量，上述所描述的变量作为解释变量进行回归分析，构建了如下方程：

对上述方程采用eviews软件进行回归分析，经过一系列调试，剔除非显著性变量发行人选择权（option1）、投资者选择权（option2）、月平均指数的增长率（SiG）、每期债和Cpi同比增长率，得到以下只包含显著变量的基准模型，在解释变量中，回归的显著变量为评级机构给予的级别、债权优先级别、付息方式以及存款准备金变动率。模型解释了76%的商业银行债券风险溢价的波动。

风险溢价=0.017-0.0042*Rate2-0.0057*Rate3-0.0068*Rate4-0.0069*Rate5-0.009*tYpe1-0.0088*tYpe2+0.048*DRG-0.0041*FLoF+ε

从表1来看，评级结果与商业银行债券的风险溢价显著相关。当评级机构给予的级别越高，市场所索要的风险溢价越低。其中，当债券级别为aa-时，利差相对于a-级债券下降41个Bp（Basispoint）；级别为aa时，下降57个Bp；级别为aa+时，下降68个Bp；级别为aaa时，下降69个Bp。但是市场对a+级债券与a-级债券所索要的风险溢价并无显著不同。在考虑了债券评级结果后，市场仍对债权的优先级别有反应：市场对债权优先级别更高的金融债、次级债所索要的风险溢价显著低于其对混合债索要的风险溢价。其中，次级债的利差比混合债的利差低90个Bp；金融债的利差比混合债的利差低88个Bp。通过系数限制测试，发现次级债特征与金融债特征对利差的贡献程度并无显著不同。这主要是因为市场认为混合债的违约损失程度并未被充分考虑，因而进一步拉开混合债与次级债、金融债之间的风险溢价差距。如果发行人发行浮动利率债券，将会显著降低市场对债券索要的风险溢价。浮动利率债券与无风险债券的利差比固定利率债券的利差小40个Bp。投资者投资债券所面临的一大风险来自市场利率的波动，浮动利率债券有效地降低投资者对利率波动的风险暴露，因此投资者索要的风险溢价降低。法定存款准备金率的变动对债券发行的风险溢价有显著影响：当央行上调准备金率时，债券的风险溢价显著上升。利率是资金的价格，因此利率一定程度上取决于资金的供给和需求。由于银行是债券市场的主要参与者，银行可动用资金的充裕程度对债券市场的资金供给有相当大的影响。一旦存款准备金率上调，债市中的资金供给很可能下降，这将导致资金的价格上涨，最后导致利率上涨。结果显示，不仅利率整体上涨，风险的价格也随着资金供给的下降上涨。

我国发行次级债券的对策建议

在上述实证分析中，评级机构给予的级别、债权优先级别、付息方式以及存款准备金变动率是影响商业银行次级债券风险溢价的主要因素。因此，在未来一段时期，应关注这些因素对风险的影响，借鉴国外成熟经验，按照规范化、标准化、市场化的要求，不断完善科学定价体系，创新设计多样化的债券交易品种。

首先，要加快评级机构建设。从“次贷危机”事件可以看出，评级机构在债券投资中具有重要作用，它是风险的最主要把关者，因此，在控制和防范次级债券的风险过程中，必须加快评级机构的建设，通过机制创新、人才培养以及国际合作等形式，不断提高自身业务水平和竞争力。

其次，要精心设计发债方案。特别是银行发行次级债券的最佳总量以及其对总资产的比例水平。发行的总量过高，无疑会增加银行成本，而发行总量过低又会导致价格信号失真，不能有效地发挥市场约束作用。《巴塞尔资本协议》对次级债券的发行要求是，其比例最多不能超过核心资本的50%，并应有足够的分期摊还安排。发行次级债券的总量成为银行应维持多少资本这个更宽泛问题的不可避免的部分。当前各大银行及银行持股公司已发行次级债券的水平，大多维持在风险权重资产的1.7%到4.0%之间。国外的实证分析也表明，2%到3%的总量要求可能对提供一个有关银行财务状况市场评价的清晰信号是足够的。

最后，大力培育机构投资者。要加强机构投资者的业务创新，不断创新金融工具，大力发展资产管理、投资咨询等现代金融业务，将机构投资者从独自承担风险的泥潭中彻底解脱出来。同时降低进入银行间同业拆借市场的门槛，允许具有法人资格的各类金融机构进入银行间市场投资次级债券，同时允许资金雄厚的企业和个人以委托交易的方式进入银行间市场，降低银行间互持次级债券的比例。规范证券交易的登记结算制度，防止虚假交易和过度投机。

参考文献：

1.丹，耿华.商业银行次级债定价模型[J].广东商学院学报，2007（2）

证券市场显著特征篇7

关键词：国债市场股票市场波动率变动关系

证券市场显著特征篇8

关键词：利率期限结构；通货膨胀率；股票市值；动态nelson-Siegel模型

中图分类号：F832.5文献标识码：a文章编号：1674-2265（2017）01-0003-08

一、引言

2016年6月15日，中国人民银行官网了国债等债券收益率曲线，旨在提升国内外市场主体对国债收益率曲线的关注和认可，完善国债收益率曲线的基准性，推动人民币国际化进程。债券收益率曲线也称为利率期限结构，表示不存在违约风险时零息债券到期时间与到期收益率的关系。从微观层面看，利率期限结构是金融市场基准利率曲线，反映市场资金供需成本，引导资源的配置，成为资产定价、金融产品设计、保值和风险管理的基础；从宏观层面看，收益率曲线是基于对未来预期而定，其中蕴含了反映市场参与者对经济运行状况的预期和货币当局宏观调控目标等有效信息，宏观经济和金融市场的波动会对收益率曲线产生影响。中国宏观调控从数量型转向价格型的过程中，货币政策传导机制主要通过银行体系和债券市场传导（马骏等，2016）。在债券市场中，货币政策和其他宏观变量通过改变收益率曲线形状（水平、斜率和曲率），改变当前融资成本或是影响市场对经济的预期，进而影响实体经济。在中国货币政策转型的背景下，分析宏观经济和金融市场对利率期限结构的影响效果，可以有的放矢地进行改革，提高货币政策传导的有效性。

通货膨胀水平是观测宏观经济运行状况的重要指标，也是与债券市场联系极为紧密的变量。在利率市场化经济中，货币当局基于其通货膨胀、产出水平等指标，调整利率水平，进而实现其经济目标。股票市场和债券市场是中国金融市场非常重要的组成部分，它们之间存在着相互替代、相互影响的关系，股票市值则直观地反映了股票市场价值。在当前经济形势较复杂、货币政策转型、政策措施需协调配合的情况下，央行需要更多的前瞻性信息来优化货币政策的调控措施，我们希望通过对中国数据的实证研究回答通货膨胀水平、股票市值对中国国债利率期限结构的影响。本文结构安排如下：第二部分讨论通货膨胀水平、股票市场与国债利率期限结构关联性的理论文献；第三部分采用nelson-Siegel参数模型估计中国利率期限结构，并分析其特征；第四部分和第五部分实证分析通货膨胀水平、股票市值对国债利率期限结构的影响及利率期限结构对通货膨胀水平的预测效果；第六部分是结论性评述。

二、相关文献述评

（一）利率期限结构理论研究

国内外对国债利率期限结构的研究重心逐渐由纯预期理论（Fisher，1930；Keynes，1930；Hicks，1953）、市场分割理论（Culbertson，1957）和流动性升水理论（Hicks，1946）等为代表的传统理论研究，转向以对利率期限结构的数据拟合与预测为主的定量模型为代表的现代利率期限结构理论。现代利率期限结构理论主要分为两类：一类是基于金融学的无套利和市场均衡构建的仿射模型（Hull和white，1990；Vasicek，1977；Duffie和Kan，1996等）；另一类是基于数据的统计特征构建的统计参数模型（nelson和Siegel，1987；Diebold和Li，2006等）。第一类模型主要是从微观角度研究利率期限结构特征，忽略了宏观经济运行产生的影响，且在真实市场数据拟合和预测中效果欠佳，对样本数据的依赖性较强，因此这种方法存在争议（Duffee，2002）。第二类参数模型中nelson-Siegel模型虽是从统计意义上建模，但是模型具有较强的经济学含义（Christensen等，2007），通过对收益率曲线降维，分解出水平因子、斜率因子和曲率因子，有效地刻画利率期限结构对宏观经济变量变化的预期及其自身的内生周期性特征（贺畅达，2012；丁志国和徐德财等，2014）。目前nelson-Siegel模型已被世界上大多数中央银行，如美国、英国、意大利、比利时等运用于对国债利率期限结构的估计（BiS，2005），同时在金融实践中也得到了广泛运用。水平因子和长期利率高度相关，斜率因子与长短期利差走势也表现出一致性，水平因子比斜率因子和曲率因子波动幅度小，且偏离均值的程度也较小（Diebold和Li，2006；何晓群和王彦飞，2014）。一些实证检验结果显示，nelson-Siegel模型同时适用于中国国债利率期限结构动态特征的拟合与预测（余文龙和王安兴，2010；赵晶和张洋等，2014）。

（二）通货膨胀水平与利率期限结构的关系

利率期限结构为测度和判断宏观经济决策及其效果提供了重要信息，同时也为预测经济周期和通货膨胀水平提供了有效参考。Fisher方程中将名义利率分解为实际利率和预期通货膨胀率，证明了通货膨胀与利率期限结构的相关性。有关利率期限结构与通货膨胀率的相互关系研究主要集中在两方面：一方面是研究利率期限结构对通货膨胀的预测能力，另一方面是研究通货膨胀率对收益率曲线的影响效果。estella和mishkin（1997）通过对欧美收益率曲线的研究，发现收益率曲线对真实经济活动及通货膨胀率有显著的预测能力。Blundell等（1990）对六个oeCD国家实证研究发现，短端的利率期限结构对通货膨胀有一定的预测能力。李宏瑾、钟正生、李晓嘉（2010）发现中国短期利率结构包含了未来通货膨胀变动的信息，可判断未来通货膨胀的走势。张旭和文忠桥（2014）以nelson-Siegel模型估计的国债市场利率期限结构因子序列为研究样本，发现实体经济和物价因素是造成利率期限结构变化的主要原因。石柱鲜等（2008）研究1996―2006年数据发现通货膨胀冲击对不同期限利差产生正向影响。Burre（2010）建立新凯恩斯模型，研究结果显示通货膨胀波动率对收益率曲线的因子产生冲击。

（三）股票市场与利率期限结构的关系

在有效的金融市场中，投Y者会根据分散风险的投资原则进行组合投资，研究股票市场与利率期限结构的关系不仅能为管理者配置资产提供参考，同时也为金融监管提供有价值的信息。ilmanen（2003）研究美国债券和股票收益率的相关关系时发现，二者在不同时期的相关性不同，在20世纪30年代前期和50年代末期二者呈现出负相关。负相关表明投资者从债券市场的上升中获利弥补股票市场的亏损。Campbell等（2013）对美国名义债券收益率和股票收益的关系进行研究，发现在1960―1965年期间，股票收益率和债券收益率正相关，在2000―2009年，股票收益率和债券收益率负相关。曾志坚和江洲（2007）通过VaR模型发现中国股票和债券市场收益率存在长期影响。王茵田和文志瑛（2010）通过实证分析发现，中国股票市场和债券市场流动性之间存在一定的因果关系。郑振龙和陈志英（2011）基于a股综合市场收益率和中信全债指数收益率数据，利用DCC模型分析中国股票市场和债券市场收益率的动态相关性，发现股票和债券的相关系数是时变的，且大部分时期呈现正相关。汪军红（2006）发现股票市场成交量对债券市场的截距有显著的正效应影响，表明中国股票市场和债券市场存在较强的替代关系。

通过梳理相关文献发现，目前国内学者主要是通过研究宏观经济变量对国债利率期限结构的影响，且囿于选择的样本区间和技术处理手段不同，宏观经济变量对国债利率期限结构的影响结论也有所差别。虽然一些学者对股票和债券收益率的相关性进行探讨，但结论莫衷一是。鲜有学者考虑股票市值等金融市场因素是否会引起利率期限结构的变化。因此，本文选取通货膨胀率和股票市值作为影响利率期限结构的因素进行考察，研究其是否会对国债利率期限结构产生影响。

三、国债利率期限结构特征分析

nelson和Siegel（1987）利用参数化拟合技术对利率期限结构进行估计，得到远期利率的经验方程，并将其视为由一个常数项加上一个Laguerre函数，根据即期利率同远期利率之间的关系积分得到：

[y（τ）t=β1t+β2t1-exp（-λtτ）λtτ+β3t1-exp（-λtτ）λtτ-exp（-λtτ）]

模型中[y（τ）t]为[t]时刻期限为[τ]的即期收益率，[λt]、[β1t]、[β2t]、[β3t]为利率期限结构模型的4个参数，具有明确的经济意义。根据模型构造形式可以看出，当期限[τ]无穷大时，[limτ∞y（τ）t=β1t]，因此[β1t]表示长期利率水平，也称作的水平因子（[Lt]）；[β2t]的因子载荷[1-exp（-λtτ）λtτ]是从1迅速衰减到0的函数，当期限较短时，[β2t]对利率的影响较大，随着期限的延长，[β2t]的影响越来越弱，[β2t]代表着短期因素的变化。由于[-β2t=limτ∞y（τ）t]

[-limτ0y（τ）t]，因此[-β2t]可视为长短期利差，表示收益率曲线的斜率，称为斜率因子（[St]）。[β3t]的因子载荷[1-exp（-λtτ）λtτ-exp（-λtτ）]随着时间的延长，是一个从0增大最后又降至0的过程，在中期达到最大值。因此，[β3t]可以视为中期因素，决定曲线中部的陡峭程度，也称为曲率因子（[Ct]）。

（一）数据介绍

2006年3月，中央国债登记结算有限责任公司经过深入研究，利用Hermite模型编制了债券收益率曲线，具有光滑性、灵活性、稳定性三方面优势，适应中国债券市场的情况（马骏等，2016）。由于日度或周度的宏观经济变量数据难以获得，且收益率曲线特征不稳定，季度数据或年度数据时间跨度过大。因此，本文数据采用从2007年1月到2016年6月中债国债1个月、1年、2年、3年、5年、8年、10年、15年、20年共9种类型的月度即期收益率（由月末值衡量），数据来自于万得数据库。

（二）参数估计

动态nelson-Siegel模型（DnS模型）通过确定参数[λ]，保证了其他参数的稳定性。[Ct]是曲率因子，因此[Ct]的参数应当在中期达到最大。中国的中期债券期限一般是2到5年。设定期限[τ]的范围为[24，60]，当[τ]=36，参数[λ]=0.05，此时拟合残差平方和最小。本文借助于R软件进行实证研究，采用nelson-Siegel模型来实现曲线拟合最优并估计得到参数集[[Lt]，[St]，[Ct]]。水平因子、斜率因子、曲率因子的因子载荷随到期时间的变化情况如图1所示。

采用nelson-Siegel模型来实现曲线拟合最优并估计得到114个参数集的统计特征如表1。

样本中国债收益率期限最长的是20年，最短的为1个月，中期为3年。因此水平因子（[Lt]）的变量为20年期的国债收益率，即pL=[y240]；斜率因子（[St]）的变量为长期利率与短期利率之差，即pS=[y240-y1]；曲率因子（[Ct]）的变量为pC=[2y36-y1-y240]。估计的结构因子与经验变量的关系见图2。

结构因子的时间序列与利率期限结构变量的走势具有明显的一致性。水平因子与其变量相关系数为0.871；斜率因子与其变量的相关系数为0.976；曲率因子与其变量之间的走势相同，相关系数为0.956。数据结果进一步表明3个结构因子较好地解释了债券市场的长期、短期和中期效应。结构因子的波动幅度明显大于其变量。

水平因子解释了长期利率水平，走势较为平稳。根据预期假说理论，长期利率的变化是基于当前和未来短期利率共同作用。由于远期利率的反应会随时间变化而趋于稳定，长期利率主要由市场供求状况决定。样本区间内水平因子与1年期定期存款利率的相关性为0.4136（见图3），中国长期施行的利率管制也会对水平因子产生一定影响。此外，受供求关系影响，长期国债收益率还与国债发行量等有一定关系。

根据费雪效应方程，名义利率等于实际利率和预期通货膨胀率之和。斜率因子体F了长短期利差的变化，反映出对未来利率和通货膨胀预期的变动。2007年1―9月通货膨胀水平攀升，为防止经济转向过热，央行曾先后5次提高利率，短期利率急剧上行，利差收窄，斜率因子变小。2008年9月，雷曼倒闭导致金融危机恶化后，通货膨胀率逐步下降，中国央行于当年10月连续两次降息和一次降准，从2008年11月起短期利率显著下行，长期利率下降幅度较小，导致长短期利差变大。在2010年，为缓解金融危机对经济紧缩的影响，央行实行宽松的货币政策，投放大量的货币，导致通货膨胀压力增加，利差也迅速缩小。2013年上半年市场资金宽松，长期利率略有下行，短期利率平稳。2013年6月，资金市场发生钱荒，短端收益率迅速上行，长端收益率也随之上行。短期收益率上行程度更大，使得长短利差迅速收窄（见图4）。至此，可以推测通货膨胀率与斜率因子存在一定的关系。2008年的全球金融危机对国债期限结构的曲率因子产生显著影响，而传统的变量并未反映出这一变化。传统的变量还容易受异常值影响，未能充分表现利率期限结构所蕴含的信息。通过动态nelson-Siegel模型估计出结构因子明显地呈现出宏观经济变化对利率期限结构的影响效果。

四、通货膨胀水平、股票市值对国债利率期限结构的影响分析

为分析经济因素冲击如何影响收益率曲线的特征参数，进而分析利率期限结构与经济变量之间的相互关系，VaR估计是一种较为直观有效的研究方法。由于[Ct]与宏观经济变量的相关性较弱，经济意义不明显，且水平因子和斜率因子基本解释了期限结构的主要变动（Litterman和Scheinkman，1991；康书隆和王志强，2010；陈浪南和郑衡亮，2015），同时曲率因子具有内生周期性（丁志国和徐德财等，2014），故本文将不对曲率因子进行分析。

（一）单位根检验

通过nelson-Siegel模型分解的水平因子（[Lt]）、斜率因子（[St]）有效地表示出长期因素和长短期利差因素。通货膨胀率用居民消费价格指数（Cpi）以2006年各月为基期（=100）转化成定基序列并进行季节调整后的数据表示，股票市场数据用境内上市公司的股票总市值（Stock）的月度数据衡量，其中Stock数据来自于万得数据库。为避免时间序列存在伪回归现象，首先采用aDF检验法检验各序列的平稳性。aDF检验结果表明：在5%的显著性水平下，原序列均存在单位根，一阶差分序列不存在单位根。因此，[Lt]、[St]、Cpi、Stock均为一阶单整序列，即i（1）过程，满足对序列进行协整关系检验的条件。

（二）Johansen协整检验

1.最优滞后阶数的选择。分别建立[Lt]、[St]、Cpi和[Lt]、[St]、Stock的三变量VaR模型，依据LR、Fpe、aiC、SC、HQ准则，本文选择[Lt]、[St]、Cpi的滞后期为2，可知协整方程的最优滞后阶数为1；选择[Lt]、[St]、Stock的滞后期为2，协整方程的最优滞后阶数为1。

2.协整关系的检验。迹检验和最大特征值检验的结果显示：在5%的显著性水平下，[Lt]、[St]、Cpi之间存在1个协整关系；[Lt]、[St]、Stock之间存在1个协整关系，可以建立向量误差修正模型。

（三）向量误差修正模型（VeC）

1.估计VeC模型。用结构因子[Lt]、[St]的估计值分别与通货膨胀水平Cpi和股票市值Stock形成三维向量时间序列，建立向量误差修正模型，采用一阶差分的滞后阶数。估计结果如下：

其中D表示一阶差分，*表示对应的参数估计t统计量绝对值小于1，参数显著性很低，不足以作为分析的依据（沈根祥，2011）。

2.基于VeC模型的Granger因果关系检验。Granger因果关系检验结果表明：在5%的显著性水平下，Cpi是[St]的Granger原因，Cpi不是[Lt]的Granger原因；在10%的显著性水平下，Stock是[St]的Granger原因，Stock不是[Lt]的Granger原因。

通货膨胀率和股票市值对斜率因子影响效果明显，对长期因子影响不显著。通货膨胀水平和股票市值对债券市场的影响具有时效性，对斜率因子的影响较为显著，但是对长期利率的影响是通过改变市场预期而间接实现。一方面表明中国金融市场发展逐渐成熟；另一方面表明这些因素的波动在传导至利率长端的效果明显被削弱，金融市场中存在一定程度的无效性，不能从收益率反映出市场的全部信息。水平因子主要受其自身因素影响（何晓群和王彦飞，2014；陈浪南和郑衡亮，2015）：一是因为中国很长时期内对存款利率实行管制，国债利率与各期限存款利率高度相关，导致水平因子不能及时反映出宏观经济的变化；二是商业银行是银行间国债市场的主要买家，银行存款和资金量会影响期限结构。样本区间是从2007年开始，商业银行在满足资本充足率和风险监管要求外，大部分资金用于购买国债，银行资金较为宽松。

误差修正模型包含了通货膨胀率和股票市值对利率期限结构的短期动态影响和长期均衡影响。短期动态影响写成单方程形式为：

模型中[Vecm]为误差修正项，误差修正项系数反映了在VeC模型中序列之间动态关系偏离长期均衡时的调整力度。若其为负值，则意味着偏离的误差将会得到修正。模型（3）中对斜率因子的调整的系数为

-0.199，表明斜率因子的短期波动幅度较大，平均每月对上月偏离长期均衡水平的短期调整幅度为19.9%，当短期波动偏离长期均衡时，经济系统将以19.9%的调整幅度将其拉回到长期均衡状态。模型（4）中对斜率因子的调整系数为-0.219，表明斜率因子平均每月对上月偏离长期均衡水平的短期调整幅度为21.9%，当短期波动偏离长期均衡时，经济系统将以21.9%的调整幅度将其拉回到长期均衡状态。修正项对斜率因子的负向边际贡献也表明斜率因子偏离长期均衡的波动持续性较弱，在偏离长期均衡时，会进行反向调控使其恢复到均衡水平。

在经济变量对利率期限的长期均衡影响中，将[St]（-1）的系数标准化为1，得出变量间的长期均衡关系为：

（四）通货膨胀水平、股票市值对国债利率期限结构的影响

通货膨胀水平对债券市场斜率因子的影响效果显著，从侧面说明中国投资品种逐渐健全，当通货膨胀水平变化（或者实际利率变化）时，居民会调整投资组合。股票市值变动对斜率因子的影响效果也较为显著，表明中国金融市场的效率明显提升，市场参与者可以迅速觉察到金融市场的变化而重新分配资产。宏观经济和金融市场的变化对长期利率的影响效果并不显著，间接反映出货币政策通过债券市场传导的有效性尚不完整。

通货膨胀率和股票市值对利率期限结构的影响可以分为短期动态影响和长期均衡影响。短期内，通货膨胀水平的变动（DCpi）增加会缩小斜率因子的变化（[DSt]），当通货膨胀水平变动幅度较大时，市场对于变动方向形成强烈的预期，因而长短期利率的变动幅度趋于稳定，斜率因子的变化趋缓。股票市值的变动（DStock）增加会加剧斜率因子的变化（[DSt]），当股票市值波动幅度变动，短期内投资于股市的资金流动增加，会加大债券收益率的波动，导致斜率因子的变化幅度增加。

通货膨胀率和股票市值对利率期限结构的长期均衡影响与短期动态影响有所不同。从长期来看，通货膨胀率和股票市值均在缩小斜率因子方面效果显著。斜率因子变小有两方面原因：一是长期利率下降，意味着居民和企业对长期资金的需求疲软，固定资产投资对社会总需求的拉动作用较弱，导致经济活动活跃度下降；二是短期利率提升，意味着货币政策开始收紧，其后果是经济活动的下降。长期投资意愿减弱也表明市场对未来不确定性增加，长期投资意愿不强，风险偏好下降，短期投资意愿增加。因此，斜率因子缩小会对经济活动下降有预测作用。由于中国对于通货膨胀的调控效果明显，市场对货币当局的调控能力信心较强。当通货膨胀水平较高时，市场解读为央行为抑制经济过热，会采取紧缩的货币政策，短期利率会随之提高，由于价格刚性的存在，长期利率上升幅度低于短期利率，利差收窄，斜率因子变小，通货膨胀对斜率因子的负向影响较为显著（金雯雯和陈亮等，2014；何晓群和王彦飞，2014）。当股票市值增加时，股市繁荣，市场投资于股市的积极性增加，部分投资者将资金从债券市场转移到股票市场，导致债券市场的利差缩小，收益率曲线趋于平坦。

当前经济下行压力依然较大，新常态的特征明显，受去产能、去泡沫和清理债务等因素影响，基础建设投资、民间投资等出现下滑。除了宏观经济因素和金融市场因素对利率期限结构产生重要影响外，债券市场自身因素也会使利率期限结构发生改变。债券市场频频出现违约，刚性兑付逐渐被打破，债券市场的波动也改变了利率期限结构。

五、利率期限结构对通货膨胀的预测分析

利率期限结构反映的是预期未来宏观经济信息，因此利率期限结构的水平因子和斜率因子包含着通货膨胀水平和通货膨胀预期的信息。例如，当通货膨胀率相对高时，人们预期未来通货膨胀率会降低，于是长期债券的收益率将会降低，长短期利差缩小。Rudebusch和wu（2008）认为水平因子反映了通货膨胀预期；吴吉林（2010）利用nS宏观金融模型分析利率期限结构因子与宏观经济变量之间的关系，发现水平因子包含预期通货膨胀信息；李宏瑾等（2010）利用mishkin模型考察利率期限结构对通货膨胀的预测能力，发现中短端利率曲线对通货膨胀的预测能力较强；康书隆和王志强（2010）采用Diebold-Li方法估计中国国债的利率期限结构，对Cpi和长期利率两个序列做时差相关分析，发现长期利率可以预测Cpi的走势。国内外研究发现，长短期利差对预测未来6个月到1年后的通货膨胀率效果较好。表3描述了2007―2015年利率期限结构的水平因子、斜率因子、同期通货膨胀率、6个月后的通货膨胀率4个变量的相关系数。

通过相关性分析，利率期限结构的斜率因子与未来6个月的通货膨胀率呈现出较强的负相关。郭涛和宋德勇（2008）选取2004―2006年数据，发现中国长短期利差和未来6个月的通货膨胀率呈负相关，长短期利差与斜率因子高度相关（相关系数达0.976），也证明了中国斜率因子与未来通货膨胀率的负相关关系。短期利率受央行基世率调整和短期资金供求关系的影响较大，而通货膨胀率则是央行制定货币政策的重要参考指标。通货膨胀率与短期利率呈现正相关关系，斜率因子则和通货膨胀率负相关。下面对斜率因子和未来通货膨胀率进行回归分析，建立简单回归方程为：

利率期限结构的斜率因子在统计上对通货膨胀率具有显著的预测能力，可用于对通货膨胀水平未来变动方向的定性和定量分析。利率期限结构的斜率因子对通货膨胀水平产生负向影响，当[St]增加时，未来的通货膨胀及通货膨胀预期将下降。从nelson-Siegel模型斜率因子走势分析，2016年下半年Cpi同比将保持在1%―2.5%的区间内温和趋势运行，不存在明显的通胀或通缩压力。同时斜率因子逐渐缩小，预计通货膨胀水平有上升的趋势，这与2016年下半年以来的实际情况相符。斜率因子缩小预示着经济活动活跃度下降，政策的稳定性对提振投资信心至关重要，央行应保持宏观经济政策稳定，关注通货膨胀变化和股票市场变化对国债利率期限结构的影响，并从利率期限结构所隐含的市场预期因素进行决策，可根据货币政策的时滞，注重松紧适度，灵活运用多种货币政策工具，提前采取较为稳健的货币政策。

六、结论

本文利用nelson-Siegel模型拟合了中国利率期限结构曲线，并构建VeC模型等分析通货膨胀水平、股票市值与国债利率期限结构的关系和斜率因子对未来通货膨胀率的预测效果。研究表明，通过动态nelson-Siegel模型估计的水平因子、斜率因子和曲率因子体现出利率期限结构的特征，能够有效刻画对于宏观经济等变量变化的预期及其自身的内生周期性特征；通货膨胀率、股票市值与国债利率期限结构的水平、斜率因子之间存在长期的协整关系，但是通货膨胀率和股票市值均不能显著引起水平因子的变化，水平因子与存款利率相关性较高，反映出货币政策向债券市场传导的效率有待完善；通货膨胀水平和股票市值均能显著引起斜率因子的变动，短期看来通货膨胀水平和股票市值影响斜率因子变动的方向不一致，但长期看来通货膨胀水平和股票市值均在缩小斜率因子方面效果显著，进一步证明了Fisher方程中斜率因子包含着通货膨胀水平预期变动的结论；斜率因子还可以作为预测未来通货膨胀的重要指标。

在中国债券市场逐步开放和货币政策调控逐步从数量型转向价格型的背景下，中国国债利率期限结构已经显示了对经济的预测功能，货币政策通过债券市场传导的基本条件已具备。但是与西方发达国家相比，中国政府部门对此预测功能的分析和应用有待进一步开发，同时中国货币政策向债券收益率的传导效率较低，收益率曲线的有效性仍需提高。主要原因是中国债券发行期限结构、流动性、二级市场等尚不完善，各种因素从多种渠道弱化或扭曲了利率传导效率，也容易产生套利机会。因此，为进一步完善货币政策通过债券市场的传导效果，应当完善国债发行结构，并发展国债衍生品市场，提高二级市场流动性，通过大规模的市场交易，提高无风险利率的基准性，畅通价格型政策的传导渠道。

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证券市场显著特征篇9

[关键词]财务特征；Logistic回归；增发股票；发行债券

doi：10.3969/j.issn.1673-0194.2013.14.001

[中图分类号]F276.6[文献标识码]a[文章编号]1673-0194（2013）14-0002-02

2007年8月14日中国证监会了《公司债券发行试点办法》，标志着我国公司债券发行的正式开始，拓宽了上市公司的融资渠道，有利于完善我国金融市场体系、促进资本市场协调发展。目前，公司债券融资已成为上市公司的重要融资方式。在多种融资方式中，通过分析上市公司融资工具选择的影响因素，有助于帮助企业做出合适的融资决策，实现企业的价值。

1国内外研究现状

在默迪里尼和米勒（modiglianiandmiller）提出了著名的mm理论之后，国外学者针对成熟证券市场中企业资本结构的影响因素进行了大量的理论分析和实证研究。titmanandwessels（1988）和RajanandZingales（1995）的研究都是国外最具代表性的研究，其结果表明可能影响资本结构的因素有：公司规模、获利能力、资产担保价值（有形资产比例）、公司成长性。titmanandwessels（1988）认为非负债税盾、盈利的波动性也可能对资本结构产生影响。同时，国外文献表明治理特征显著影响公司的资本结构。KimandSorensen（1992）研究发现，公司管理者拥有较高股权时倾向于选择负债融资，以避免权益成本。

2研究设计

本文只分析上市公司增发新股和发行公司债券这两种再融资方式，因此因变量Y为虚拟变量，若上市公司发行债券则Y为1，增发股票则Y为0。文章将研究公司规模Size、非负债税盾nDtS、盈利性Roa、资产担保价值CVaR、成长性Growth、资产负债率DaR、对上市公司融资方式选择的影响，控制管理层持股比例mBH、股权集中度（Z指数、H指数）、股权制衡度（Rpi）、行业和年份5个因素。

（1）公司规模。RajanandZingales（1995）研究表明在G7中除了德国外，公司的负债率与公司的规模呈正相关关系。大公司倾向于债务融资可能的原因是大公司的业务比较分散化并且陷入财务困境的可能性较小，也可能是大公司信息能力强降低了信息不对称的影响从而选择信息敏感度强的股权融资。本文将公司规模定义为总资产的对数。

（2）非负债税盾。权衡理论认为企业发债是为了追求发债带来的税收收益。但非负债税盾如折旧、摊销同样能起到节税的作用，因此非负债税盾会降低企业举债的动力。顾乃康和杨涛（2004）的研究表明非债务税盾大的公司倾向于更多的股权融资。本文将非负债税盾定义为当期计提的折旧和摊销/总资产。

（3）盈利性。根据mm第二定理，普通股股东的期望收益随负债权益比增长而增长。Jensen（1986）认为高的债务限制了管理者用自由现金流追求个人目标，因此在控制权市场有效的情况下盈利能力强的公司会被迫选择债务融资以避免过度投资。为避免负债的利息支出对企业盈利能力的影响，本文使用息税前利润/总资产的3年平均值作为盈利性的指标。

（4）资产担保价值。有形资产特别是固定资产和存货在公司发生财务困境时折价的程度要远远小于无形资产，可以作为债务的抵押品。通常情况，有形资产可以充当抵押品从而降低了债权人遭受的成本，投资者自然更加乐意将钱借给资产担保价值高的企业（RajanandZingales，1995）。因此，固定资产、存货等有形资产越多，企业发债融资成本越低。本文以存货和固定资产整合来衡量资产的担保价值。

（5）成长性。myers（1977）认为负债率高的公司更可能放弃可盈利的投资项目。因此，权衡理论认为高成长机会的公司将优先选择股权融资。理论同样认为预期未来的增长与长期债务融资负相关。本文将采用p/B作为成长性的变量进行分析。

（6）资产负债率。权衡理论认为，在负债率较小时，税收收益的增量速度高于财务困境成本的增量速度，此时企业举债是有利的；随着负债率的增加，税收收益的增量速度会下降而财务困境成本的边际增量速度上升。据此推断，负债率高的公司会优先选择股权融资，反之则会优先选择债券融资。

选取的样本是在2007年8月14日至2011年12月31日期间发行公司债券或是增发股票的a股上市非金融保险类公司。建立logistic回归模型：

其中，公司规模为总资产的自然对数；非负债税盾为当期计提的折旧和摊销/总资产；盈利性发行前3年的（息税前利润/总资产）的均值资产；担保价值为存货和固定资产之和/总资产；成长性为市净率；资产负债率为总负债/总资产；Z指数为第一大股东持股比例/第二大股东持股比例；H指数为前5位大股东持股比例的平方和；股权制衡度指数为前5大股东的持股比例之和/第一大股东的持股比例-1；年份、行业为虚拟变量。

3实证分析

Logistic回归结果（表1）显示上市公司债务融资倾向与公司规模显著正相关，与资产担保价值正相关但不显著，与H指数显著负相关。此外，债务融资倾向与非负债税盾、成长性、资产负债率显著负相关。值得特别注意的是模型C中债务融资倾向与盈利性呈现正相关关系，且比模型a、B的回归结果更加显著。

Logistic回归的2个模型都表明债务融资（股权融资）与公司的规模存在显著正（负）相关关系，与RajanandZingales（1995）、顾乃康和杨涛（2004）等大部分文献的结论是相同的。对于模型a、B显示公司盈利能力与公司融资方式选择的关系显著水平较低，本文认为可能是有关法规规定上市公司必须最近3个会计年度连续盈利并且最近3个会计年度加权平均净资产收益率平均不低于6%才能公开增发股票，造成了回归结果的偏差。因此，在模型C中剔除了80个公开增发股票的公司，结果显示公司的盈利能力与债务融资（股权融资）存在更为显著的正（负）相关关系。本文认为盈利能力强的公司优先选择债务融资以提高股东的收益并且保证了原有股东的利益不被稀释。

非负债税盾与债务融资（股权融资）存在负（正）相关关系但显著水平低（10%）。从增发公司和发债公司的非负债税盾没有显著差异来看，可能原因是变量无法正确全面地衡量公司的非负债税盾：变量只考虑了折旧和摊销没有考虑其他具有抵税作用的会计科目，而且上市公司公布的数据与其按照税法计算的数据是不同的。回归分析还表明资产担保价值与公司融资方式选择的关系不显著，可能的原因是目前我国市场上公司债券的信用等级都很高而且没有出现违约现象，公司债券市场对资产担保价值不敏感。相反，成长性与债务融资（股权融资）存在负（正）相关关系，但是本文无法确认权衡理论的解释和理论的解释哪个是正确的或者两个都是正确的；资产负债率与债务融资（股权融资）存在负（正）相关关系，符合权衡理论的分析。

对于控制变量，Logistic回归结果显示债务融资与H指数显著负相关、与管理层持股比例负相关但不显著。本文认为管理层持股比例增加降低了管理者和股东之间的成本，进而降低了公司通过负债来减少成本的动力，对于回归结果不显著的可能原因是样本中大部分公司的管理层持股比例很低，其中37.7%的公司的管理层持股比例为0，77.4%的公司低于0.1%。H指数与债务融资存在负相关关系说明了“有效监督假设”成立，股权集中度越高则公司主要股东就有越强的动力监督管理人员以保护自身的利益，从而降低了股权成本。对比分析模型a、B可以得到，外部治理特征对上市公司选择融资方式没有显著影响。

4结论

本文在控制影响上市公司融资方式选择的内外部治理特征、行业和年份的情况下，着重研究我国上市公司融资方式选择和财务特征之间的关系。通过描述统计和Logistic回归模型进行分析，结果显示：债务融资（股权融资）与公司的规模、盈利能力存在显著正（负）相关关系；与非负债税盾、成长性、资产负债率存在显著负（正）相关关系；与资产担保价值存在正（负）相关关系，但在统计意义上关系不显著。进一步的分析显示，大公司利润率的波动小于小公司，说明小公司经营风险比较大。同时，分析结果显示股权集中度会影响公司融资工具的选择，而管理层持股比例、外部治理特征和公司融资工具选择的关系不显著。

主要参考文献

[1]Sheridantitman，Robertwessels.theDeterminantsofCapitalStructureChoice[J].JournalofFinance，1988（3）.

[2]刘娥平，朱晓玲.从治理特征角度看中国上市公司融资工具的选择[J].生产力研究，2009（2）.

[3]顾乃康，杨涛.股权结构对资本结构影响的实证研究[J].中山大学学报：社会科学版，2004（1）.

证券市场显著特征篇10

关键词:印花税;沪深300指数;GaRCH

中图分类号:F810.42文献标志码:a文章编号:1673-291X(2010)04-0010-03

引言

自1990年7月1日深圳证券交易所首次开征证券交易印花税以来,我国股票市场的印花税经过了九次调整(如表1)。由于印花税以买卖、继承、赠与等书立的股权转让书为课税对象,因此其具有税基单一、税率固定、不能有效的抑制非理易对市场的冲击的特点,因此大部分学者建议改变以印花税为主体的税制结构,积极推行以证券交易税和证券所得税为主的征税模式。沪深300指数作为股指期货的交易标的指数推出的时间较短,尚未得到市场的有效检验。而利用实证方法检验印花税调整的影响,如果能够真实的反映印花税的短期效应则能够说明沪深300指数具有一定的市场代表性,股指期货的推出的必要条件已经得到一定程度的满足。

表1印花税调整明细表

一、文献回顾

国外研究文献对于印花税的作用存在差异:tobin(1984)和Summers(1989)认为,交易税能够降低市场收益的过度波动,主要原因是增大的交易税费会使市场上的短期投机交易减少;而Umlauf(1993)采用事件研究法发现印花税导致波动性显著变大,Kupiec(1996)构造的一般均衡迭代模型表明虽然印花税能够降低风险资产价格的波动性,但是由于价格波动的下降相互抵消使收益率的波动性反而明显增加。

国内学者研究的方向主要集中在印花税与上证综指和深证综指的波动性和流动性以及股票的价格上,范南(2003)利用对股票市场波动性的研究认为,a股市场的波动性与印花税大体保持一致,而B股市场则不同;印花税的影响作用上海证券交易所大于深证证券交易所。史永东(2003)采用Levene统计量和Brown-Forsythe统计量检验研究了税率调整对市场波动性和噪声波动性的影响,发现税率下调则导致市场波动性和噪声波动性一定程度的下降,税率调整的方向和税收收入变化的方向一致,而对券商佣金收入几乎没有影响。刘红忠(2007)借鉴Kupiec(1996)的一般均衡迭代模型发现上调印花税税率比下调引起的波动性更为显著,印花税的不对称影响与市场波动自身的变化尚需分离开来进行实证检验。赵海云(2008)通过构建虚拟变量和GaRCH模型进行长短期的分析,得到印花税的调整在短期内对股市有效而在长期无明显影响。王晓玲(2009)首次提出印花税调整对行业存在差异,建议采用与股指变动相关联的浮动税率,真正发挥税收的收入调节作用。

二、实证分析

(一)实证方法

股票市场的波动具有时变性和高度持续性。波动经常出现集聚现象,一段时间连续出现较小的波动,而另一段时间连续出现较大的波动。Granger(1992)通过实证发现短期的金融资产价格及收益率是不可预测的,因此使用时间序列技术,而Bollerslev(1986)提出采用广义自回归条件异方差模型(GaRCH)和engle提出的自回归条件异方差模型(aRCH)能够成功的预测资产的收益率。用GaRCH模型进行波动率的估计,实证研究发现在实际的金融市场上,大部分金融变量的方差具有动态特性,比如异方差性和聚集现象。GaRCH模型在参数较少的条件下优于aRCH模型,利用GaRCH(1,1)模型分析可能同时实现两参数都显著,因此GaRCH模型的具体方程为:

均值方程:Yt=βYt-1+ε1

条件差分方程:ht=α0+α1ε2t-1+β1ht-1+D

其中Y为股价指数,D是虚拟变量,在印花税调整前为0,调整后则为1。

(二)数据的选择和来源

鉴于沪深300指数于2005年4月8日正式推出,数据的选择区间为自2007年5月30日印花税率由1‰上调为3‰至2008年9月18日印花税率改为只针对卖方征收1‰的时间段。通过其他学者的研究可以发现印花税的调整在短期内作用明显,而经过市场消化印花税的变动效应后市场的趋势不会发生根本性的改变。而由于股票市场的持续低迷2008年度连续调整印花税率,为区别两次税率调整的不同影响,我们选择印花税调整日前后30日为数据区间。波动数据用沪深300指数变化的对数与100的乘积表示,即Rt=100ln(pt/pt-1)。数据来源于证券之星网站,通过eviews软件和excel软件进行实证检验。

(三)实证结果

1.描述统计结果

表2沪深300指数描述统计表

■

说明:hs代表沪深300指数,01与02用以区别印花税调整前后,因2008年有两次调整故共分为4个阶段。

通过描述统计发现印花税调整前后数据分布发生明显的变化:2007年5月30日的印花税调整由于政策公布时间和出乎市场预期的原因造成沪深300指数的大幅波动,但该政策只是在一周之内发挥其效应,并没有改变市场快速上涨的整体趋势。而2008年的两次调整因为时间间隔较短造成了政策效应的相互影响,尤其是2008年9月18日的政策出台的印花税率单向征收,汇金公司直接进入股市和控制大小非减持一系列的组合拳使市场的波动明显放大。由于统计区间选择30日数据较小可能造成数据分布的误差,但为研究印花税的短期效应故选择30日数据进行分析。通过描述统计我们可以清楚的发现印花税率调整后的当天的变化幅度最大,而随着时间的增加效应越来越小。

2007年5月30日印花税率调整的幅度高达67%,当日跌幅达6.76%,一周跌幅达15.76%。但沪深300指数的跌幅比上证指数的跌幅较小,充分体现其成分股以大盘蓝筹股为主的特点,在市场发生波动时能够有效的缓解,有利于股指期货交易风险敞口的控制。而在2008年政府的一系列利好消息的推动下沪深300指数的只是在短期内小幅反弹,并没有逆转市场的长期走势。但印花税的市场预期作用难以利用数据进行检验,因此,只针对印花税的短期效应进行波动性的检验。

2.GaRCH模型结果

表3沪深300指数GaRCH检验结果

通过检验我们可以清楚地发现D的系数与印花税调整的短期效应相一致,2007年的暴跌对应于负数系数,而在2008年的两次调整中以第一次的反映尤其强烈,系数高达3.00。而aRCH和GaRCH的大部分系数在5%的置信区间水平下显著,能够较好地反映市场收益率的波动。虽然aRCH和GaRCH的系数之和满足小于1的约束条件,但aRCH的系数出现了负数,这可能是由于市场的大幅波动造成,使数据的不存在平稳性,而且2008年两次政策调整的间隔时间较短,使政策的效力形成了混合,难以区分两次调整的影响情况。

2007和2008年是中国股票市场涨跌幅度较大的两年。2006―2007两年的牛市不仅使市值总量达到30万亿,更吸引了一些已经成功在国外上市的大型企业回归a股市场,而随着股权分置改革的基本完成使市场的交易规模大幅扩大,再加之2008全球金融危机的冲击,股票市场出现了不可遏止的暴跌。2008年的两次印花税调整的时期正是中国股市一蹶不振之时,充分发挥了其短期刺激市场的作用,更是创下了沪深300指数单日涨幅9.29%的新高。

三、结论

(一)印花税的短期效应

从短期来看,印花税调整政策的效果较好。2007年5月30日的调整使当时疯狂的市场得到了短暂的冷静,股指经过一个月的调整改变了以垃圾股为主要投机对象的状况,转而以蓝筹股和大盘股为市场拉动的主力,虽然在外资和金融危机的冲击下,股市在2008年经历了大幅回落,但是当时印花税发挥了市场冷静剂的作用。而在2008年的一系列救市措施中印花税的作用尤其突出,特别是只针对卖方针对印花税使其真正发挥了税收中性的作用,鼓励投资长期投资,避免市场的短期投机行为,引导个人投资者的投资理念,向证券交易税和证券所得税过渡。

印花税短期作用明显但并不意味着其不存在长期的市场导向作用,在中国仍以政策市为主导的前提下,以简单易行而有法律保障的税收政策调整市场的波动能够降低市场监督的成本和提高市场调节的效率。印花税在占国家财政收入的比例越来越大,确定合理的税率能够保证财政收入的稳定增长,为中国4万亿刺激内需的政策作保障。这些都无法通过数据反映,但不能忽视印花税对于股票市场和其他市场的长期导向作用。

(二)印花税的改革建议

受市场噪声交易影响,政府应该继续单向征收印花税,以促进市场效率。波动性意味着不确定,它和投资者要求的投资回报水平成正向关系。而投资者要求的回报水平意味着投资成本。投资成本的下降,使更多的潜在的投资项目得到投资,促进市场效率,创造更多的就业机会,促进经济增长。

由于证券市场印花税收入在国家财政收入中的重要作用,政府应该实行“宽税基,低税率”的政策,即在单向收取印花税的同时扩大印花税征税范围。不再使印花税在局限于股票市场,而推广到企业债券和一级发行市场,为证券交易税的征税打下基础。一级市场和二级市场交易成本的不同造成两个市场的相互脱节,印花税代位证券交易税调节二级市场的交易行为已经不能满意市场效率的需要。及早建立与国际接轨并适合中国国情的证券交易和所得税已迫在眉睫。而为提高税收的公平和效率建议推出与股指变动相关联的浮动税率,类似于国家燃油定价机制的税率动态调节机制,即当股价指数一段时间内上涨幅度过大时,就自动征收较高的税率。而当股价指数一段时间内下跌幅度过大时,就自动按较低的税率征收。这可以增加政策的透明度,增加市场预期的可信度,减小股票价格的非理性波动,真正发挥证券交易税的“自动稳定器”的作用。

(三)沪深300指数的质量

沪深300指数在三次印花税调整中的表现突出。由于三次调整的方向,幅度各不相同,故无法进行同类别的比较,但其共性是能够在短期内反转市场的走势,虽然幅度较上证综指和深证综指较小,但波动性并不受税率上升或下降的不同而作用幅度不同并且收益率的变化明显,能够体现政策的效力和意图。

沪深300指数在短期内要成为市场认可的代表指数不仅需要研究印花税调整等政府措施对其的影响,还需要追踪其长期的波动性和流动性水平,通过更多的实证数据和理论研究判断其市场代表性的优劣程度,本文仅通过研究印花税调整对沪深300指数的影响发现沪深300指数能够较好反映市场的波动,并且有效的控制波动性,使股指期货交易的风险控制在适当的幅度内。

参考文献:

[1]赵海云,刘琢琬.论中国股票市场的政府干预――印花税调整的实证分析[J].金融与经济,2008,(6).

[2]范南,王礼平.中国印花税变动对证券市场波动性影响实证研究[J].金融研究,2003,(6).

[3]邵锡栋,黄性芳,殷炼乾.印花税调整对中国股市流动性和波动性的影响[J].统计与决策,2009,(5).

证券市场显著特征十篇

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