證券市場顯著特征精選(九篇)

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第1篇：證券市場顯著特征范文

關(guān)鍵詞：GARCH族模型；證券收益率；中國證券市場

中圖分類號：F2文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：16723198（2015）17001604

1引言

金融市場充滿著不確定性，市場形勢處于不斷變化的狀態(tài)。隨著社會的飛速發(fā)展，信息的傳播以及資本流動的頻繁使得證券價格不斷變化。同樣的，不斷變化的證券價格反作用于市場，二者相互影響相互傳導(dǎo)。與國外發(fā)達(dá)國家的證券市場相比，我國證券市場起步較晚，處于尚未成熟的發(fā)展階段，我國的證券市場中個人投資者占據(jù)主要地位，而投資機(jī)構(gòu)的力量相對薄弱。個人投資者在專業(yè)知識、信息獲取等方面的限制，因此在個人投資者為主導(dǎo)的環(huán)境下，我國的證券市場帶著明顯的投機(jī)色彩。加之個人投資者非理性的跟風(fēng)，我國的證券市場常常處于無序并且波動劇烈，常伴隨股票價格大起大落的現(xiàn)象，高風(fēng)險特征明顯。

證券市場的波動通常具有異方差性。波動的方差代表市場的風(fēng)險，因此異方差建模對風(fēng)險分析和資本定價具有重要的意義。證券價格的時間序列數(shù)據(jù)方差隨著時間的變化而變化，表現(xiàn)在波動集群，持久記憶和尖峰厚尾現(xiàn)象。傳統(tǒng)的時間序列模型（ARMA）模型是基于方差不變的假設(shè)，難以刻畫證券價格的變化。Engle（1982）提出自回歸條件異方差A(yù)RCH模型，把方差和條件方差區(qū)分開，使條件方差作為誤差的函數(shù)，成功地刻畫條件異方差的情況。Bollerslev（1986）在ARCH模型的基礎(chǔ)上提出GARCH（廣義自回歸條件異方差）模型，讓條件方差作為過去誤差和滯后條件方差的函數(shù)而變化，更好地體現(xiàn)出波動聚集效應(yīng)。由于證券價格波動對市場下跌的反應(yīng)常表現(xiàn)為比對市場上升的反應(yīng)劇烈，這種反映的非對稱性反應(yīng)成為“杠桿效應(yīng)”，Nelson（1991）提出的ENGARCH模型和TGARCH模型，通過引入虛擬變量區(qū)分市場下跌和上升兩種情形，得到具有杠桿效應(yīng)的波動率。由于金融資產(chǎn)的收益性常常與其風(fēng)險成正比，于是Engle、Lilien、Robins（1987）提出GARCH-M模型，將條件異方差引入收益的估計模型。GARCH族模型可以對證券市場波動進(jìn)行準(zhǔn)確地解釋。

上海證券市場開市早，市值高，穩(wěn)定性較強(qiáng)，因此在探究我國證券市場的過程中具有代表性。本文則是通過引入最新的數(shù)據(jù)（1990―2015年上證綜合指數(shù)日數(shù)據(jù)），以1996年股票市場改革以及2008年金融危機(jī)為分界點以上證綜合指數(shù)為代表，運用GARCH族模型對我國證券市場收益率波動進(jìn)行實證分析。本文通過研究我國上證綜合指數(shù)收益率波動的統(tǒng)計特征，建立描述波動率變化的模型，通過了解證券價格波動的規(guī)律，探究價格波動的不對稱性，掌握我國市場存在杠桿效應(yīng)，以及風(fēng)險對收益率的影響，對我國證券市場的的監(jiān)管部門以及廣大的投資者都具有很大的意義。

2實證分析

2.1數(shù)據(jù)說明

本文選取了從上海證券交易所開市（1990年12月19日）至今（截止至2015年3月2日）一共有5880個上證綜合指數(shù)日數(shù)據(jù)。

1996年12月16日起，我國股市進(jìn)行重大改革，開始實行T+1交易制度，以及實施漲跌停板限制。2008年，世界性金融危機(jī)襲來，中國證券市場受到重大沖擊。因此，本文以1996年12月16日和2008年12月31日為分界點，通過多時間段對比，分析出我國不同階段證券市場收益率波動的情況。

上證綜合指數(shù)日數(shù)據(jù)均來自WIND數(shù)據(jù)庫。數(shù)據(jù)處理與分析采用軟件為Eviews6.0與SPSS17。

在本文的分析研究中，假設(shè)sht為t期上證綜合收盤指數(shù)，在探討金融資產(chǎn)價格變化的時候，通常采用對數(shù)收益率進(jìn)行描述：

dlnsht=lnsht-lnsht-1

其中sht-1為上一期的上證綜合指數(shù)，從而算出不同時期段上證綜合指數(shù)的對數(shù)收益率。

2.2描述性統(tǒng)計分析

1990年12月19日到1996年12月14日的對數(shù)收益率統(tǒng)計分布如圖1所示。該階段上證綜合指數(shù)對數(shù)收益率峰度93.10，遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離正態(tài)分布。另外，收益圖呈現(xiàn)顯著右偏趨勢，偏度達(dá)到5.34，可知在我國股市建立初期市場活躍，表現(xiàn)出明顯的正收益。根據(jù)統(tǒng)計圖可得知在未實行漲停制度以及T+1制度之前，整個股票市場不成熟，不穩(wěn)定，異常波動可能性大，因此在下文模型建立中將排除這一階段數(shù)據(jù)。

圖11990～2015年股票收益率統(tǒng)計圖自1996年12月16日股票市場改制到最近2015年3月2日共4374個上證綜合指數(shù)收盤日數(shù)據(jù)對數(shù)收益率描述統(tǒng)計分析如圖2所示，該時間段上證綜合指數(shù)對數(shù)收益率峰度18.06，偏度為0.399，呈現(xiàn)正偏態(tài)。

根據(jù)2008年世界金融危機(jī)爆發(fā)對我國證券市場產(chǎn)生巨大的沖擊，因此以2008年金融危機(jī)為分界點對我國證券收益率進(jìn)行分析描述統(tǒng)計分析如圖3和圖4所示。1996年到2009年（金融危機(jī)爆發(fā)及之前），我國證券對數(shù)收益率均值為0.000151，峰度為18.72，偏度為0.576，呈現(xiàn)正偏態(tài)。2009年到2015年（金融危機(jī)爆發(fā)之后至今），我國證券對數(shù)收益率均值為0000400，較之于金融危機(jī)前期有所上升；峰度為560，高峰集群分布效應(yīng)有所緩解；偏度為-0.472，呈現(xiàn)負(fù)狀態(tài)。

由JB統(tǒng)計量得知，各個不同時間段的上證綜合指數(shù)對數(shù)收益率均不服從正態(tài)分布的假設(shè)，均呈現(xiàn)一定程度的尖峰后尾的形態(tài)。

圖21996～2015年股票收益率統(tǒng)計圖圖31996～2008年股票收益率統(tǒng)計圖圖412009～2015年股票收益率統(tǒng)計圖表1描述統(tǒng)計值表

2.4ARCH效應(yīng)的檢驗

對1996―2015年上證綜合對數(shù)收益率，分階段1996―2009，2009―2015年上證綜合對數(shù)收益率利用ARMA（1，1）模型dlnsht=φdlnsht-1+ut+θut-1進(jìn)行擬合，對其殘差平方進(jìn)行ARCH效應(yīng)LM檢驗。

根據(jù)條件異方差A(yù)RCH LM檢驗可得當(dāng)滯后階數(shù)為3時三個時間段的數(shù)據(jù)均存在條件異方差，因此需要運用條件異方差模型分別對其進(jìn)行擬合，結(jié)果如表3所示：

表3數(shù)據(jù)LM檢驗結(jié)果表

數(shù)據(jù)

（時間段）F-statisticProb. FObs*R-

squaredProb. Chi-

Square1996―201516.3780.000048.6320.00001996―20098.8550.000026.3580.00002009―201522.9660.000066.0070.00002.5GARCH族模型

2.5.1GARCH（1，1）模型擬合結(jié)果

根據(jù)殘差平方的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖的分布情況，決定用GARCH（1，1）對三個時間段數(shù)據(jù)進(jìn)行條件異方差進(jìn)行擬合。

（1）從總體上分析看，1996―2015年上證綜合指數(shù)對數(shù)GARCH（1，1）收益率方差方程：

2t=-4.45×10-5+0.1328u2t-1+0.85932t-1（9）

t= 36.17270.92

（p=0.000）（p=0.000）

AIC=―5.57SC=―5.56

（2）分時段來看，1996―2009年，2009―2015年上證綜合指數(shù)對數(shù)收益率GARCH（1，1）方差方程為：

1996―2009年：

2t=1.48×10-6+0.2602u2t-1+0.73882t-1（10）

t=30.1876.50

（p=0.000）（p=0.000）

AIC=―5.42SC=―5.42

2009―2015年：

2t=2.21×10-6+0.0512u2t-1+0.93672t-1（11）

t=7.31095.427

（p=0.000）（p=0.000）

AIC=-5.89SC= -5.87

表4GARCH（1，1）模型擬合后LM檢驗結(jié)果

時期F-

statisticProb.FObs*R-

squaredProb.F1996-2015年0.31700.8131（不顯著）0.95170.8129（不顯著）1996-2009年0.32770.8053（不顯著）0.98410.8051（不顯著）2009-2015年0.80720.4899（不顯著）2.42410.4289（不顯著）根據(jù)上表可知，LM檢驗統(tǒng)計量均不顯著，說明各時期的擬合模型殘差序列不存在ARCH效應(yīng)。

根據(jù)模型結(jié)果，我們可以得到：

（1）從總體上看，1996-2015年擬合模型中，ARCH項和GARCH項的系數(shù)之和+=0.1328+08591=0.9921

（2）分時期分析，在金融危機(jī)之前，1996-2009年數(shù)據(jù)的模型中，ARCH項和GARCH項的系數(shù)之和+=0.2610+0.7388=0.9998

（3）分時期分析，在金融危機(jī)之后，2009-2015年數(shù)據(jù)的模型中，ARCH項和GARCH項的系數(shù)之和+=0.0512+0.9367=0.9879

2.5.2EGARCH模型擬合結(jié)果

基于股市“杠桿效應(yīng)”的假設(shè)，在此建立非對稱EGARCH模型對三個時期的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合比較，如下所示：

（1）從總體上分析看，1996―2015年上證綜合指數(shù)對數(shù)EGARCH收益率方差方程：

ln（2t）=-0.4215+0.2476|t-1/t-1|-0.0086（t-1/t-1）+0.9712ln（2t-1）（12）

（2）分時段來看，1996―2009年，2009―2015年上證綜合指數(shù)對數(shù)收益率EGARCH方差方程為：

1996―2009年：

ln（2t）=-0.6402+0.3452|t-1/t-1|-0.0074（t-1/t-1）+0.9526ln（σ2t-1）（13）

2009―2015年：

ln（2t）=-0.2272+0.1296|t-1/t-1|-0.0092（t-1/t-1）+0.9851ln（σ2t-1）（14）

根據(jù)模型結(jié)果，我們可以得到：

（1）從總體上看，1996-2015年的擬合的EGARCH模型中，α的估計值為0.2476，非對稱項γ的估計值為-0.0086。當(dāng)μt-1>0時，該信息沖擊對條件方差的對數(shù)有一個0.2476-0.0086=0.239倍的沖擊；當(dāng)ut-1

（2）分時期分析，在金融危機(jī)之前，1996-2009年數(shù)據(jù)的EGARCH模型中，α的估計值為0.3452，非對稱項γ的估計值為-0.0074。當(dāng)ut-1>0時，該信息沖擊對條件方差的對數(shù)有一個0.3452-0.0074=0.3378倍的沖擊；當(dāng)ut-1

（3）分時期分析，在金融危機(jī)之后，2009-2015年數(shù)據(jù)的EGARCH模型中，α的估計值為0.1296，非對稱項γ的估計值為-0.0092。當(dāng)ut-1>0時，該信息沖擊對條件方差的對數(shù)有一個0.1296-0.0092=0.1204倍的沖擊；當(dāng)ut-10.0074。表明人們在金融危機(jī)之后對“利壞消息”的反映變得更加敏感。

2.5.3GARCH-M模型的擬合結(jié)果

根據(jù)金融理論中收益與風(fēng)險應(yīng)當(dāng)成正比的理論，風(fēng)險越大，預(yù)期收益越高。利用GARCH-M模以條件方差表示預(yù)期風(fēng)險，對三個時期的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果（采用條件標(biāo)準(zhǔn)差模型擬合）如下所示：

（1）從總體上分析看，1996―2015年上證綜合指數(shù)對數(shù)收益率GARCH-M方程：

d ln sht=-0.00035-0.7564d ln sht-1+01110t+t+0.7888t-1（15）

2t=6.39×10-6+0.1364u2t-1+0.85472t-1（16）

（2）分時段來看，1996―2009年，2009―2015年上證綜合指數(shù)對數(shù)收益率GARCH-M方程為：

1996―2009年：

d ln sht=-0.000468-0.7806d ln sht-1+01475t+t+0.8149t-1（17）

2t=1.59×10-5+0.2745u2t-1+0.72612t-1（18）

2009―2015年：

d ln sht=-0.000987+0.1303d ln sht-1+00943t+t-0.0887t-1（19）

2t=2.28×10-6+0.05278u2t-1+0.93492t-1（20）

從GARCH-M模型可以看出，在三個階段數(shù)據(jù)建立的方程中ρ分別為0.1110，0.1475，0.0934，均為正數(shù)表明指數(shù)的對數(shù)收益率與預(yù)期風(fēng)險即波動率成正相關(guān)。

（1）從總體上看，1996-2015的擬合的GARCH-M模型中，ρ=0.1110，表明在這期間預(yù)期風(fēng)險每增加一個單位，收益率也相應(yīng)增加0.111個百分點。

（2）分時期分析，在金融危機(jī)之后，2009-2015年數(shù)據(jù)的GARCH-M模型中，ρ=0.1475，表明在金融危機(jī)前，股市的預(yù)期風(fēng)險每增加一個單位，收益率也相應(yīng)增加0.1475個百分點。

（3）分時期分析，在金融危機(jī)之后，2009-2015年數(shù)據(jù)的GARCH-M模型中，ρ=0.0934。相較于金融危機(jī)之前，股市的收益率對預(yù)期風(fēng)險的反映程度減小，預(yù)期風(fēng)險每增加一個單位，收益率相應(yīng)增加0.0934個百分點。

3研究結(jié)論

第一，我國證券收益率序列的方差隨時間變化，并且有時變化很劇烈，存在顯著異方差現(xiàn)象。根據(jù)統(tǒng)計分析，從1990年我國初步建立證券市場到1996年我國未實行為恢復(fù)漲停制度之前，其統(tǒng)計分布的峰度遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離正態(tài)分布，峰度達(dá)到93.10，偏度達(dá)到5.34，呈現(xiàn)顯著正偏態(tài)，表明我國證券市場在成立處理發(fā)展迅速，收益高，異常波動影響嚴(yán)重，因此投機(jī)性大。我國證券市場我國自1996年股市改革至今，上證綜合指數(shù)對數(shù)收益率分布的峰度達(dá)到18.06，具有尖峰厚尾的性質(zhì)，呈現(xiàn)輕微正偏態(tài)。相對于證券市場建立初期，這一階段證券價格波動趨于緩和，反映我國證券市場正處于穩(wěn)健發(fā)展的狀態(tài)。

第二，證券收益率具有沖擊持續(xù)性。從GARCH（1，1）模型得知，各模型系數(shù)之和十分接近于1，表明信息在股市中衰減得很慢，前期信息對后期的影響作用是長久的。從總體上看，1996年到2015年GARCH（1，1）系數(shù)之和為0.9921，這表明我國股市條件方差所受的沖擊具有持久性，沖擊衰減速度非常慢，對未來所有預(yù)測都具有重要的作用。在金融危機(jī)之前，GARCH（1，1）模型系數(shù)之和為0.9998，大于1996-2015年總體水平，然而金融危機(jī)之后，GARCH（1，1）的系數(shù)之和為0.9879，小于1996-2015年總體水平。這表明，縱然信息在股市中衰減速度很慢具有很大的持續(xù)性，但是自金融危機(jī)之后，我國證券市場的收益率對信息沖擊的敏感性有所降低。

第三，證券收益率具有杠桿效應(yīng)。信息對股票市場波動的非對稱性影響稱為杠桿效應(yīng)。EGARCH模型都反映了市場對信息的非對稱性的反映。根據(jù)不同時間段的數(shù)據(jù)擬合模型中非對稱項的系數(shù)為均顯著，這表明我國證券市場中存在顯著的杠桿效應(yīng)。值得注意的是，在金融危機(jī)前后，EGARCH模型中的非對稱想系數(shù)明顯的差異。這表明在金融危機(jī)后，市場對于利壞消息反映更為劇烈，投資者相對于危機(jī)爆發(fā)之前顯得更為小心謹(jǐn)慎。

第四，金融資產(chǎn)的收益率與風(fēng)險程度呈現(xiàn)正相關(guān)。從GARCH-M模型可以發(fā)現(xiàn)利用條件標(biāo)準(zhǔn)差對收益率進(jìn)行預(yù)測效果顯著。因此GARCH-M模型充分揭示了我國金融市場中收益率和風(fēng)險程度的密切關(guān)系。比較金融危機(jī)前后，我國證券市場收益率對于預(yù)期風(fēng)險的反映，我們可以發(fā)現(xiàn)，在金融危機(jī)之后當(dāng)預(yù)期風(fēng)險增大是收益率增長程度減小。這反映了在金融危機(jī)之后整個證券市場投機(jī)性降低，投資者的投資的風(fēng)險偏好程度減小，整個證券市場的投資行為趨于理性。

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第2篇：證券市場顯著特征范文

[關(guān)鍵詞]交易者結(jié)構(gòu)；單位根；協(xié)整；格蘭杰因果檢驗

[中圖分類號] F832.5［文獻(xiàn)標(biāo)識碼］ A

[文章編號] 1673-0461(2008)07-0068-05

一、引 言

20世紀(jì)60年代末，德姆塞茨（H.省略info.省略）。

參照中國登記結(jié)算有限責(zé)任公司的《業(yè)務(wù)統(tǒng)計月報》中的統(tǒng)計口徑，本文中N0和N1的含義分別如下：

N0：開戶的自然人總數(shù)的變化額；

N1：一般機(jī)構(gòu)、證券公司、證券投資基金、社會保障基金和QFII的開戶總數(shù)的變化額。

（二）研究方法及實證結(jié)果

從圖1和圖2中可以發(fā)現(xiàn)，SZCZ和N0、SZCZ和N1之間變化趨勢相似，相關(guān)系數(shù)分別為0.87和0.54，由此可知，市場價格與交易者數(shù)量間可能存在協(xié)整關(guān)系，因此，下文將采用協(xié)整和因果關(guān)系方法研究不同類型交易者數(shù)量變化同證券市場價格之間的定量關(guān)系。

對變量組進(jìn)行協(xié)整和因果關(guān)系檢驗前，要首先檢驗各變量是否服從單位根過程，即變量序列是否是一階單整過程，記作I（1）。常用的單位根檢驗方法是ADF（augmented Dickey-Fuller）。SZCZ、N0和N1的原序列及其一階差分序列的單位根檢驗結(jié)果見下表1。

從表1中可知，在1999年1月至2003年12月的60個月期間，單位根檢驗顯示在1%的顯著性水平下，SZCZ、N0和N1的原序列都是非平穩(wěn)的I（1）過程，而它們的一階差分都是平穩(wěn)的I（0）過程，即時間序列SZCZ、N0和N1都是一階單整過程。

對于存在單位根的兩組或兩組以上時間序列，如果它們的線性組合是平穩(wěn)的I（0）過程，則它們之間存在協(xié)整關(guān)系。對服從單位根過程的變量組進(jìn)行協(xié)整檢驗，從檢驗方法上可分為兩種：一種是基于回歸殘差的EG（Engle &Granger,1987）[14]兩步法協(xié)整檢驗；另一種是Johansen和Juselius（1990）[15]提出一種在VAR系統(tǒng)下用極大似然估計檢驗多變量間協(xié)整關(guān)系的方法，即Johansen協(xié)整檢驗。由EG兩步法得到的協(xié)整參數(shù)估計量具有超一致性和強(qiáng)有效性，但在有限樣本條件下，這種估計量有偏，且樣本容量越小、偏差越大。由于本文的有效樣本相對較小，為克服小樣本條件下EG兩步法參數(shù)估計的不足，本文采用后者進(jìn)行分析。

注：1.（c,t,p）為檢驗類型, c和t表示帶有常數(shù)項和時間趨勢項, p表示滯后階數(shù),下同.2.臨界值是在相應(yīng)顯著性水平下得到的Mackinnon值.3.表示原序列的一階差分,下同.4.***表示在1%水平下顯著,下同。

從上文的單位根檢驗結(jié)果可知，在1999.1至2003.12的時間段中，SZCZ、N0和N1都是單整的I（1）過程，因此可以對該時間段中的序列分別作協(xié)整檢驗。首先，將SZCZ分別和N0和N1進(jìn)行配對，得到二組向量組合（SZCZ、N0）和（SZCZ、N1），然后分別計算跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量。利用上述方法可以得到Johansen協(xié)整檢驗所需的跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量以及各自檢驗所需的臨界值，實證結(jié)果列示在下表2中。

表示在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),下同。

從表2中可知，在5%顯著性水平下，跡統(tǒng)計量和最大特征值統(tǒng)計量檢驗都表明SZCZ和N0存在一個協(xié)整方程，SZCZ和N0之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，而SCCZ和N1之間不存在協(xié)整方程。協(xié)整方程（此處省略）也表明，SZCZ和N0之間關(guān)系是正方向的，這也與常理相符合，根據(jù)常理，市場價格最終是由入市交易的交易者在場內(nèi)通過競價買賣形成的，入市交易者總數(shù)可以反映市場行情好壞，而且市場行情的好壞又會對交易者總數(shù)產(chǎn)生影響，行情好時交易者開戶入市的熱情就高，交易者數(shù)量就多；反之，交易者數(shù)量就少。

上述協(xié)整檢驗結(jié)果表明，SZCZ和N0之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。因此，可以進(jìn)一步研究它們之間的因果關(guān)系。Granger因果檢驗有兩種形式：一種是傳統(tǒng)的基于VAR模型檢驗；另一種則是最近發(fā)展起來的基于VEC模型檢驗，兩者區(qū)別在于各自適用范圍有所不同，前者僅適用于非協(xié)整序列間的因果檢驗，而后者則是用來檢驗協(xié)整序列間的因果關(guān)系。

Feldstein & Stock（1994）[16]認(rèn)為，如果非平穩(wěn)變量間存在著協(xié)整關(guān)系，則應(yīng)考慮使用基于VEC模型進(jìn)行因果檢驗，即不能省去誤差修正項（error correction term, ECT）。由于SZCZ和N0之間存在協(xié)整關(guān)系，據(jù)此，引入下式做VEC形式的Granger因果檢驗：

這里，Yt=（N0,SZCZ），修正系數(shù)矩陣θ和βi（i =1,2…n）分別說明變量間長期和短期因果關(guān)系（Masih & Masih,1996）[17]。同時，本文也利用基于VAR模型方法加以檢驗，以便相互印證。對于不存在協(xié)整關(guān)系的SZCZ和N0，由于SZCZ和N0的一階差分均平穩(wěn)，因此，可以用VAR模型對其差分進(jìn)行Granger因果分析，檢驗兩者是否存在因果關(guān)系及因果關(guān)系方向，Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果分別見表3和表4。

注:1.**表示統(tǒng)計結(jié)果在5% 的統(tǒng)計水平下是顯著的;2.LM表示對殘差序列的自相關(guān)檢驗,FHET表示對殘差序列的異方差檢驗,FAR1表示對殘差序列1階滯后的ARCH效應(yīng)檢驗.3.括號內(nèi)是相應(yīng)的p統(tǒng)計值4.panel B中的結(jié)果是利用傳統(tǒng)的Granger因果檢驗方法得到的統(tǒng)計結(jié)果。

表3第一部分表明，在檢驗SZCZ是否是N0的Granger原因時，SZCZ（-1）和ECT（-1）系數(shù)均在5%的顯著性水平下異于0，表明SZCZ變動是N0變動的短期與長期Granger原因，且SZCZ（-1）系數(shù)符號為正，即SZCZ上升導(dǎo)致N0增加，它們之間存在正向變動關(guān)系；ECT（-1）系數(shù)符號顯著為負(fù)，符合反向修正機(jī)制，表明長期內(nèi)N0對均衡水平偏離可以通過誤差修正項修正和調(diào)整。在檢驗N0是否是SZCZ的Granger原因時，在5%置信水平下N0（-1）和ECT（-1）系數(shù)均與0無顯著性差異，表明N0變動不是SZCZ變動的短期與長期Granger原因。同時，殘差檢驗也都表明殘差序列不存在自相關(guān)、異方差和ARCH效應(yīng)等現(xiàn)象。從Panel B中可以看出，在用傳統(tǒng)Granger因果方法檢驗時，在1%置信水平下拒絕SZCZ變動不是N0變動的Granger原因的原假設(shè)，而接受N0變動不是SZCZ變動的Granger原因的原假設(shè)。兩種檢驗方法的實證結(jié)果都表明，在滯后2期情況下，無論從短期還是長期來看，SZCZ變化都是N0變化的原因，表明在股價指數(shù)上漲后，個人交易者開戶數(shù)目紛紛增加，并且時滯為2個月，行情變化確實影響交易者數(shù)量變動，但N0變化無法解釋SZCZ變化。

從表4中可以看出，在用傳統(tǒng)的Granger因果方法檢驗時，在5%置信水平下，接受SZCZ變動不是N1變動的Granger原因的原假設(shè)，即SZCZ變動不是N1變動的Granger原因，同時也接受N1變動不是SZCZ變動的Granger原因的原假設(shè)。因此，在滯后2期情況下，SZCZ變化與N1不存在單向或雙向的因果聯(lián)系。

上述實證結(jié)果表明，個人交易者總數(shù)變化與證券市場價格間存在著長期協(xié)整關(guān)系，同時，個人交易者總數(shù)變化與市場價格間存在單向因果關(guān)系，市場價格變化引致個人交易者總數(shù)變化；而機(jī)構(gòu)交易者總數(shù)變化與市場價格間既不存在長期協(xié)整關(guān)系，也不存在因果引致關(guān)系。

三、研究結(jié)論

通過上述的實證研究，本文主要發(fā)現(xiàn)以下研究結(jié)論。

第一，中國證券市場上的個人交易者總數(shù)變化同證券市場價格變化間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，而且這種關(guān)系是正方向的。因為市場價格最終是由入市交易的交易者在場內(nèi)通過競價買賣形成的，交易者總數(shù)的多少也就反映出市場行情的好壞，而且市場行情的好壞也會對交易者的總數(shù)產(chǎn)生影響，行情好時交易者開戶入市的熱情就高，交易者數(shù)量就多；反之，交易者數(shù)量就少。例如，中國證券登記結(jié)算公司的數(shù)據(jù)顯示，自2003年11月中旬中國股市走出反轉(zhuǎn)行情之后，投資者信心明顯增強(qiáng)，股票市場開戶數(shù)有了顯著增加，截至2004年2月17日，滬深兩市賬戶總數(shù)達(dá)到7019.29萬戶，2003年底是6992.66萬戶，扣除春節(jié)放假休市因素影響，2004年1個月時間賬戶總數(shù)增加了26.63萬戶，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了2003年的同期水平。

第二，個人交易者總數(shù)變化可以由證券市場價格變化進(jìn)行解釋，證券市場價格變化同個人交易者總數(shù)變化間存在顯著的單向因果關(guān)系，個人交易者開戶數(shù)量變化對證券市場價格變化的敏感度較高，并且，它們之間存在著正方向變動關(guān)系，這在一定程度上說明，個人交易者開戶數(shù)量變化方向可以作為市場行情的“風(fēng)向標(biāo)”。另外，實證結(jié)果還表明，盡管從交易者數(shù)量上分析，個人交易者在中國證券市場上是“絕對主力”（以在深交所開A股賬戶的交易者為例，其中在1999年1月初至2003年12月末的60個月份中，個人交易者總數(shù)占開戶總數(shù)的最低比重也達(dá)到99.48%），但個人交易者開戶數(shù)量變化并未影響證券市場價格變化，這可能由于新開戶入市的個人交易者所擁有的資金量有限，或是由于場外增量資金通過已有賬戶而非新開立賬戶流入股市。

第三，機(jī)構(gòu)交易者總數(shù)變化同證券市場價格變化之間并不存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系以及因果關(guān)系。本文認(rèn)為，這可能是由以下原因造成的，首先，無論從資格審查、繁冗的審批程序還是資金來源等方面（比如中國政府對QFII的嚴(yán)格監(jiān)管）考察，中國機(jī)構(gòu)交易者入市交易遠(yuǎn)要比個人交易者困難得多，這就造成了機(jī)構(gòu)交易者入市數(shù)量的變化量和變化幅度較小，他們數(shù)量變化的“剛性”肯定難以反映證券市場價格變化的靈活性。另外，機(jī)構(gòu)交易者可能通過其他途徑而毋需開立新的資金賬戶和股票賬戶將資金引入證券市場，比如通過其他機(jī)構(gòu)賬戶或是違規(guī)使用A字頭賬戶（A字頭賬戶為自然人的證券交易賬戶，相對于機(jī)構(gòu)賬戶應(yīng)為B字頭賬戶）（莊序瑩，2001）的方式進(jìn)行化名隱蔽投資。由于機(jī)構(gòu)交易者總數(shù)變動無法反映市場價格的變動，它們之間的關(guān)系顯得較為模糊，從這一點可以看出，機(jī)構(gòu)交易者總數(shù)變動同證券市場變化間的關(guān)系是不確定的，無法知道機(jī)構(gòu)交易者是否對整個市場起到穩(wěn)定作用，這也與現(xiàn)有的實證結(jié)果相符，即部分學(xué)者的研究表明機(jī)構(gòu)交易者能起到穩(wěn)定市場的作用，如梁宇峰（2000）的研究顯示，證券投資基金的交易頻率要低于其他投資者，在一定程度上有助于穩(wěn)定市場；也有學(xué)者認(rèn)為機(jī)構(gòu)交易者的存在加劇了市場的劇烈變化，如施東暉（2001）的研究結(jié)果表明，國內(nèi)投資基金存在較為嚴(yán)重的羊群行為，投資理念趨同，投資風(fēng)格模糊，并且在一定程度上加劇了股價波動。

綜上所述，本文的實證研究結(jié)果表明，個人交易者總數(shù)變化與證券市場價格變化之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，個人交易者總數(shù)變化僅是證券市場價格變化的結(jié)果和反映，證券市場價格變化無法通過個人交易者總數(shù)變化加以解釋和說明，即個人交易者總數(shù)并非是市場價格變化的原因。同時，機(jī)構(gòu)交易者總數(shù)變化同證券市場價格變化間既不存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，也不存在因果引致聯(lián)系。

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The Traders’ Structure and Stock Market Price: Evidence from Shenzhen Stock Market

Wang Min1，Liao Shiguang2

（1.Economics & Management School, Shanghai Jiaotong University, Shanghai 200052, China；2.Research Institute, Shanghai Stock Exchange, Shanghai 200120, China）

Abstract: The core issue of micro structure theory is the formation and determination of price. Many scholars have explored its influential factors from different aspects, among which traders’ structure is one of main factors influencing the price. To exploit the micro factors, this paper discusses the relationship between the traders’ structure and the market price with the methods of co-integration test and Granger causality test. The result reveals that there is long-term co-integration between the market price and the changes of the total number of individual traders in Shenzhen stock market, and there is unilateral causality between individual traders’ numbers and market price that is, the changes of the total number can be explained by the market price. While there does not exist co-integration and causality between market price and total number changes of institutional traders.

第3篇：證券市場顯著特征范文

一個國家的經(jīng)濟(jì)情況從這個國家的證券市場基本可以得到反映，宏觀經(jīng)濟(jì)因素是影響證券市場長期走勢的決定因素，其他因素的沖擊可能暫時改變證券市場的短期或者中期走勢，但不會改變證券市場的長期走勢。隨著我國證券市場的不斷發(fā)展，我國經(jīng)濟(jì)和證券市場之間的聯(lián)系也更加緊密。對于宏觀經(jīng)濟(jì)和證券市場之間的研究有很多，從現(xiàn)有文獻(xiàn)可以看出主要有以下兩種觀點:(1)宏觀經(jīng)濟(jì)和證券市場關(guān)系密切。股票市場的回報受系統(tǒng)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響［1］。資本市場的頻繁波動對經(jīng)濟(jì)增長可能產(chǎn)生負(fù)作用［2］，宏觀經(jīng)濟(jì)和證券市場的關(guān)系緊密表明該國家的證券市場是成熟的［3］，我國宏觀經(jīng)濟(jì)和證券市場已經(jīng)存在一定程度的相關(guān)性［4］。我國股市與宏觀經(jīng)濟(jì)之間存在長期均衡關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長能夠促進(jìn)股票市場發(fā)展，而且股票市場的發(fā)展反過來又會進(jìn)一步促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，兩者之間存在一定的雙向因果關(guān)系;股票市場對經(jīng)濟(jì)增長的長期影響要遠(yuǎn)大于短期影響［5］?；久婧屯顿Y者行為的沖擊共同影響我國股票市場波動［6］。(2)宏觀經(jīng)濟(jì)與證券市場之間沒有必然的聯(lián)系。宏觀經(jīng)濟(jì)不能預(yù)測證券市場的走向［7］，每一次證券市場趨勢的反轉(zhuǎn)都與政府干預(yù)和市場制度的變遷有關(guān)，而與宏觀經(jīng)濟(jì)景氣變化不存在長期均衡關(guān)系［8］。股票市場收益率與宏觀經(jīng)濟(jì)之間不存在顯著的關(guān)系［9］。我國股票市場與GDP增長的關(guān)系不明顯，股票市場規(guī)模的大小與GDP增長的相關(guān)性不強(qiáng)，上證股指和GDP之間只存在上證指數(shù)到GDP的單向格蘭杰因果關(guān)系，我國股市和國民經(jīng)濟(jì)不存在線性關(guān)系［10］。從研究方法上看，大多學(xué)者采用因果分析、回歸分析以及VAR分析。由于方法的局限性導(dǎo)致研究的缺陷，例如VAR分析忽略了兩者之間滯后期與當(dāng)期的相互影響;簡單的因果分析不能夠反映宏觀經(jīng)濟(jì)與證券市場之間的相關(guān)程度等。從數(shù)據(jù)選取上看，多數(shù)學(xué)者采用的是絕對數(shù)據(jù)、月度數(shù)據(jù)以及季度數(shù)據(jù)的居多［11］。這一方面容易造成短期偽回歸，得到的結(jié)論不可靠，另一方面弱視了不同經(jīng)濟(jì)變量之間的可比性。上述諸方面原因?qū)е铝搜芯亢暧^經(jīng)濟(jì)和證券市場關(guān)系的結(jié)論存在不同程度的差異。使用名義GDP的年發(fā)展速度與上證指數(shù)的年發(fā)展速度，消除由于實體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)在絕對數(shù)上的偶然性差異［12］。中國證券市場和宏觀經(jīng)濟(jì)波動均存在非周期循環(huán)，這種非周期循環(huán)的平均長度不同［13］?？紤]到實體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)周期性的影響，因此本文用HP濾波方法，把周期性和趨勢性分開，從實證方面進(jìn)一步探討了我國GDP的名義發(fā)展速度與上證指數(shù)發(fā)展速度之間的關(guān)系。此外因數(shù)據(jù)的選取和處理方法的不同，再次采用Granger檢驗對兩者之間是否存在因果關(guān)系進(jìn)行驗證。其次通過SVAR分析，考慮到變量之間的滯后影響和同期影響，以及利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解更深層次地剖析了宏觀經(jīng)濟(jì)與證券市場之間的關(guān)系。

二、樣本選擇及處理

對于宏觀經(jīng)濟(jì)和證券市場的研究，多數(shù)學(xué)者采用GDP代表宏觀經(jīng)濟(jì)，上證指數(shù)代表證券市場。實體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)在絕對數(shù)上存在偶然性差異，并且兩者間結(jié)構(gòu)的非對稱性導(dǎo)致的收益率也是不同的［14］。因此以名義GDP年發(fā)展速度和上證指數(shù)年發(fā)展速度為研究對象，不僅消除了實體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)絕對數(shù)上存在的偶然性差異，還顧及到虛擬經(jīng)濟(jì)未去除通脹因素的影響，增強(qiáng)了兩者的可比性。對于名義GDP和上證指數(shù)進(jìn)行了年發(fā)展速度處理，四舍五入保留小數(shù)點后兩位，以1992—2012年的數(shù)據(jù)為樣本，用GZ和ZZ分別代表名義GDP年發(fā)展速度和上證指數(shù)年發(fā)展速度，利用eviews進(jìn)行描述性統(tǒng)計見表1。

三、實證分析

(一)協(xié)整分析

基于第二部分的數(shù)據(jù)，把名義GDP年發(fā)展速度和上證指數(shù)年發(fā)展速度在一個坐標(biāo)軸里以折線散點圖的形式呈現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)兩者的波動幅度和走勢基本一致，因此推測兩者之間存在著某種緊密的聯(lián)系。為進(jìn)一步考察兩者之間的具體關(guān)系，利用eviews5．0做出兩者的散點圖。從散點圖觀察來看并不存在明顯的規(guī)律，其原因可能是宏觀經(jīng)濟(jì)固有的經(jīng)濟(jì)周期性和趨勢性與證券市場的趨勢性和周期性并不總是吻合的，利用HP濾波對兩者進(jìn)行周期性和趨勢性的分離。然后使用經(jīng)HP濾波以后的趨勢性成分再次做兩者的散點圖，ZZHPTREND和GZHPTREND分別表示上證指數(shù)發(fā)展速度趨勢性成分與名義GDP發(fā)展速度趨勢性成分，為了更加直觀地觀察兩者之間的關(guān)系，用eviews5．0按照一定比例將數(shù)據(jù)縮放得如下散點圖(見圖1)。由圖1可以推測兩者趨勢性成分之間存在著某種線性關(guān)系，利用ADF檢驗，對于去除周期性成分的名義GDP發(fā)展速度和上證指數(shù)發(fā)展速度的檢驗結(jié)果是兩者同為二階單整，不存在單位根，并且都通過1%的顯著性水平檢驗，是平穩(wěn)序列。直觀上觀察趨勢性成分的散點圖，明顯地呈現(xiàn)兩種趨勢，為了更好地擬合兩者的關(guān)系，在趨勢分界點附近通過嘗試發(fā)現(xiàn)以2002年為分界點進(jìn)行擬合效果較優(yōu)，于是將包括2002年及以前年份設(shè)為1，以后年份為0，虛擬變量設(shè)為D1，建立如下長期協(xié)整模型:ZZHPTREND=C+α*GZHPTREND+β*D1*GZHPTREND+γ*ZZHPTREND(－1)其中:ZZHPTREND為上證指數(shù)發(fā)展速度的趨勢性成分，GZHPTREND為名義GDP發(fā)展速度的趨勢性成分，ZZHPTREND(－1)為名義GDP發(fā)展速度的趨勢性成分滯后一期，C為常數(shù)項，α、β和γ是彈性系數(shù)。通過eviews5．0進(jìn)行回歸結(jié)果(見表2)。R-squared=0．996802和AdjustedR-squared=0．996202，以及F-statistic=1662．241，Prob(F-statistic)=0．000000，系數(shù)均通過了1%的顯著性水平檢驗，White檢驗不存在異方差，另外考慮到模型中含有內(nèi)生解釋變量的滯后項，DW檢驗失效的可能性，我們使用Q檢驗和LM檢驗對其是否存在自相關(guān)進(jìn)行檢驗，Q檢驗結(jié)果不存在自相關(guān)，其中LM檢驗顯示滯后1、2期的殘差均未通過假設(shè)檢驗。模型不存在自相關(guān)，此外模型殘差的ADF檢驗通過置信度為1%的顯著性水平檢驗，不存在單位根，是平穩(wěn)序列，兩者存在長期均衡關(guān)系，協(xié)整方程:ZZHPTREND=2．03－1．82*GZHPTREND－0．06*D1*GZHPTREND+1．04*ZZHPTREND(－1)剔除周期性成分的影響，由長期回歸模型可以看出，1991—2002年名義GDP發(fā)展速度變動會引起上證指數(shù)發(fā)展速度相反的變動，這也印證了當(dāng)GDP實際公布時，證券市場只反映實際變動與預(yù)期變動的差別。從模型還可以看出滯后一期的上證指數(shù)發(fā)展速度變動與上證指數(shù)發(fā)展速度同方向變動，符合我國股民“追漲殺跌”的行為。模型2002年以后上證指數(shù)發(fā)展速度只受到滯后一期的影響，中國股票市場政策面的特殊效應(yīng)可能會掩蓋宏觀經(jīng)濟(jì)政策的作用［15］。由于中國股市的經(jīng)常性失衡，完善市場經(jīng)濟(jì)條件下股票市場與宏觀經(jīng)濟(jì)運行的正?；雨P(guān)系會被打亂［16］。其他可能原因是:(1)我國證券市場還不是很完善，不能及時高效地反映宏觀經(jīng)濟(jì)運行的所有情況。(2)本模型剔除了宏觀經(jīng)濟(jì)周期與證券市場周期的成分，而毋庸置疑的是兩種周期性之間也必定會產(chǎn)生某種影響。(3)證券市場只是構(gòu)成宏觀經(jīng)濟(jì)的一部分，影響宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素很多，證券市場只是其中的因素之一。

(二)Granger檢驗

為證明名義GDP發(fā)展速度與上證指數(shù)發(fā)展速度之間的因果關(guān)系，使用Granger檢驗，對兩者在使用HP濾波前后分別進(jìn)行檢驗，結(jié)果見表3。從表3濾波之前看不出兩者之間是否存在因果關(guān)系，而濾波之后可以明顯地看出趨勢性成分的名義GDP的年發(fā)展速度與上證指數(shù)的年發(fā)展速度之間互為因果關(guān)系，這和部分學(xué)者的實證結(jié)果是一致的。

(三)SVAR分析

通過第三部分的回歸分析，我們把HP濾波以后的趨勢性成分和周期性成分分開，可以得到名義GDP的年發(fā)展速度與上證指數(shù)的年發(fā)展速度的趨勢性成分，描述性統(tǒng)計見表4。由第四部分的Granger檢驗兩者互為因果關(guān)系，同樣利用ADF檢驗發(fā)現(xiàn)ZZHPTREND和GZHPTREND同為I(2)，無單位根，是平穩(wěn)序列。這些條件的成立為進(jìn)一步探討ZZHPTREND和GZHPTREND的內(nèi)在聯(lián)系機(jī)制，建立SVAR模型奠定了基礎(chǔ)。SVAR模型不僅考慮到變量之間的滯后影響，也兼顧同期影響，相較VAR模型把當(dāng)期關(guān)系隱含到隨機(jī)擾動項之中的缺陷而言更符合實際情況。一般的k元p階VAR模型如下式:yt=A1yt－1+…+Apyt－p+Yt(1)還可以寫成:A(L)Yt=εt(2)式中:A(L)=I－A1L－A2L2－ApLp是滯后算子L的參數(shù)矩陣多項式;εt為k維信息向量，若模型滿足平穩(wěn)性條件，由Wold定理可以將(3)表示為移動平均形式:yt=C(L)εt(3)其中C(L)=A(L)－1=C0+C1L+C2L2+…;C0=Ik式(1)并沒有給出變量之間當(dāng)期相關(guān)關(guān)系的具體形式，而這些關(guān)系隱藏在ε矩陣之中，為了明確當(dāng)期關(guān)系，把式(1)轉(zhuǎn)變成結(jié)構(gòu)形式:A0yt=A1yt－1+…+Apyt－p+ut其中A0為對角線元素全為1的k階方陣，反映了同期間的結(jié)構(gòu)關(guān)系;ut為k維不可觀測的結(jié)構(gòu)信息，并且假定E(utu't)=Ik。將式(3)寫成滯后算子的形式:A*(L)yt=ut(4)其中A*(L)=A0－A1L－A2L2－ApLp。如果矩陣多項式A*(L)可逆，則式(3)可以寫成:yt=D(L)ut(5)其中D(L)=A*(L)－1=D0+D1L+D2L2+…;D0=A－10。因此由式(3)和式(5)可以得到:D(L)ut=C(L)εt(6)其對于任意的t都是成立的，該式就是SVAR模型的經(jīng)典模式。文章通過eviews5．0得到相應(yīng)滯后階數(shù)判斷見表5。依據(jù)LR，F(xiàn)PE，AIC，SC，HQ準(zhǔn)則滯后階數(shù)均為4階(*為選擇標(biāo)準(zhǔn))，將SAVR滯后階數(shù)定義為4階。SAVR模型估計結(jié)果顯示系數(shù)均通過1%水平顯著性檢驗，并且通過AR特征根檢驗，模型穩(wěn)定且高度有效，說明ZZHPTREND和GZHPTREND彼此互相影響，相應(yīng)的滯后效應(yīng)和當(dāng)期效應(yīng)不可忽視，SVAR模型的有效為后續(xù)的分析提供了契機(jī)。

(四)脈沖響應(yīng)

函數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠刻畫每個內(nèi)生變量的變動或者是沖擊對它自己及所有其它內(nèi)生變量產(chǎn)生的影響作用，并且顯示任意一個變量的擾動項是如何通過模型影響所有其它變量，最終又反饋到本身的過程，通過eviews5．0得到脈沖相應(yīng)函數(shù)結(jié)果(見圖2)。從脈沖相應(yīng)函數(shù)來看ZZHPTREND和GZHPTREND的發(fā)展速度對于互相給予本期一個沖擊表現(xiàn)出明顯的回應(yīng)，左上第一個脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示ZZHPTREND對于自身的一個沖擊具有顯著的促進(jìn)作用和持續(xù)效應(yīng);右上第一個脈沖相應(yīng)函數(shù)顯示ZZHPTREND對于GZHPTREND的一個沖擊具有抑制作用，并且效應(yīng)也是持續(xù)的;左下第二個脈沖相應(yīng)函數(shù)顯示GZHPTREND對于ZZHPTREND的一個沖擊顯示明顯的促進(jìn)作用，并且1－3期增強(qiáng)，4～6期下降，7～10期又增強(qiáng)，顯示出以3期為一個周期的波動持續(xù)效應(yīng);右下第二個脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示GZHPTREND對于自身的一個沖擊是1－3期促進(jìn)，并且逐漸增強(qiáng)，第4期以后促進(jìn)作用下降直到第7期期末為0，由第8期以后為抑制作用，并且負(fù)效應(yīng)持續(xù)。證券市場殘差的一個標(biāo)準(zhǔn)差的正沖擊對于證券市場是促進(jìn)的，這與股市買漲不買跌的情況吻合;而對于宏觀經(jīng)濟(jì)是抑制的，說明在資金總量一定的前提下，證券市場的繁榮會減少資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)。宏觀經(jīng)濟(jì)殘差的一個標(biāo)準(zhǔn)差的正沖擊對自身是先促進(jìn)后抑制，原因可能是長期隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境的變遷和技術(shù)的改善，使初期的經(jīng)濟(jì)政策不再符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的要求;而對于證券市場是波動式的促進(jìn)，說明宏觀經(jīng)濟(jì)政策的效應(yīng)是漸進(jìn)式地作用于證券市場。

(五)方差分解

為了更直觀具體地研究SVAR模型的動態(tài)特征，再利用方差分解把系統(tǒng)中每個內(nèi)生變量的波動按其成因分解為與各方程信息相關(guān)的組成部分(幾個變量就分解為幾個相關(guān)聯(lián)的組成部分)，從而了解各信息對模型內(nèi)生變量的重要性。通過eviews5．0得到的方差結(jié)果顯示GZHPTREND的一個結(jié)構(gòu)沖擊對于ZZHPTREND的貢獻(xiàn)度達(dá)到88%左右，并且于第2期以后基本穩(wěn)定;GZHPTREND對于自身的貢獻(xiàn)度由40%逐漸下降，也于第2期以后基本穩(wěn)定，與脈沖響應(yīng)函數(shù)得到的結(jié)果保持一致。

四、結(jié)論

通過對名義GDP發(fā)展速度和上證指數(shù)發(fā)展速度的實證分析，考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)和證券市場兩者的周期性和趨勢性，使用HP濾波剔除兩者周期性的影響，因果關(guān)系和長期均衡關(guān)系都得到證實，其次在前人研究的基礎(chǔ)上，把滯后影響以及當(dāng)期影響也予以顧及，使用更加貼近實際情況的SAVR模型在更嚴(yán)格的條件下證實了兩者之間的雙向關(guān)系，并且通過脈沖響應(yīng)函數(shù)實證說明了宏觀經(jīng)濟(jì)和證券市場對于當(dāng)期沖擊的反應(yīng)。文章的結(jié)論提供了以下幾點啟示:

(1)現(xiàn)階段我國宏觀經(jīng)濟(jì)和我國證券市場之間的長期趨勢存在著一定程度的聯(lián)系，雖然本文顯示的宏觀經(jīng)濟(jì)對證券市場解釋百分比不是很高，原因之一是由于我國的宏觀經(jīng)濟(jì)構(gòu)成不僅僅是上市公司經(jīng)濟(jì)，影響宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素較多，而證券市場只是影響因素之一，其次是因為我國證券市場機(jī)制處在初級階段，相應(yīng)的機(jī)制還不完善，傳導(dǎo)效應(yīng)不能完全體現(xiàn)。

(2)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度與證券市場發(fā)展速度互為因果關(guān)系，表明良好的經(jīng)濟(jì)發(fā)展態(tài)勢能夠保證證券市場持續(xù)、健康的發(fā)展，反過來繁榮有秩序的證券市場能為宏觀經(jīng)濟(jì)增長注入動力。

(3)宏觀經(jīng)濟(jì)的周期性和證券市場的周期性并不是一致的，這從HP濾波結(jié)果就可以看出，因此在實施宏觀經(jīng)濟(jì)政策時應(yīng)對兩者周期性差異引起的政策錯位效應(yīng)予以關(guān)注。

第4篇：證券市場顯著特征范文

過去十年來，國際證券市場突飛猛進(jìn)，急速發(fā)展。在1984到1998的十五年間，國際資本市場融資累計額年平均增長12.34%，而全球GDP年平均增長3.37%，國際貿(mào)易額年平均增長6.34%。

在規(guī)模持續(xù)擴(kuò)張的同時，金融市場的國際化進(jìn)程不斷加快。在資本市場，資金開始大范圍地跨過邊界自由流動，各類債券和股票的國際發(fā)行與交易數(shù)額快速上升。整個90年代，主要工業(yè)國家企業(yè)發(fā)行的股票增長了近6倍。1975年，主要發(fā)達(dá)國家債券與股票的跨境交易占GDP的比重介于1％到5%之間；1998年，此比重上升到91%（日本）到640%（意大利）。其中，美國由4%上升到230%，德國由5%上升到334%，各國該比重增長最快的時期幾乎都集中在80年代末和90年代初。

國際債券市場的二級市場蓬勃發(fā)展。債券市場信息傳遞渠道、風(fēng)險和收益評估方式以及不同類型投資者的行為差異逐漸減小，投資銀行、商業(yè)銀行和對沖基金等機(jī)構(gòu)投資者，以復(fù)雜的財務(wù)管理技巧，根據(jù)其信用、流動性、預(yù)付款風(fēng)險等的差異，在不同貨幣計值的不同債券之間進(jìn)行大量的"結(jié)構(gòu)易"，導(dǎo)致各國債券價格互動性放大，價格水平日趨一致。

海外證券衍生交易的市場規(guī)?？焖偬岣?。幾乎在所有主要的國際金融中心，都在進(jìn)行大量的海外資產(chǎn)衍生證券交易。在新加坡商品交易所，既可以從事日經(jīng)225種期貨合約的交易，也有部分馬來西亞的衍生證券交易；美國期貨交易所的交易對象則包括了布雷迪債券和巴西雷亞爾、墨西哥比索、南非蘭特、俄羅斯盧布、馬來西亞林吉特、泰國銖和印尼盾等多種貨幣計值的證券和衍生產(chǎn)品。

二、我國證券市場的國際化發(fā)展

在席卷全球的證券市場一體化潮流中，我國證券市場的國際化悄然啟動。1992年，我國允許外國居民在中國境內(nèi)使用外匯投資于中國證券市場特定的股票，即B股。有關(guān)管理部門對于B股市場的總交易額實行額度限制，超過300萬美元的B股交易，必須得到中國證券監(jiān)督管理部門的批準(zhǔn)。

1993年起，我國允許部分國有大型企業(yè)到香港股票市場發(fā)行股票，即H股。部分企業(yè)在美國紐約證券交易所發(fā)行股票，稱為N股。境外發(fā)行股票籌集的資金必須匯回國內(nèi)，經(jīng)國家外匯管理局批準(zhǔn)開設(shè)外匯帳戶，籌集的外匯必須存入外匯指定銀行。

進(jìn)入2000年后，部分民營高科技企業(yè)到香港創(chuàng)業(yè)板和美國NASDAQ上市籌集資金，標(biāo)志著我國證券市場的國際化進(jìn)入一個新的發(fā)展時期。

在債券市場，我國對于構(gòu)成對外債務(wù)的國際債券發(fā)行實行嚴(yán)格的計劃管理。由經(jīng)過授權(quán)的10個國際商業(yè)信貸窗口機(jī)構(gòu)和財政部、國家政策性銀行在國外發(fā)行債券融資，其他部門可以委托10個窗口單位代為發(fā)行債券，或得到國家外匯管理局的特別批準(zhǔn)后自行發(fā)債。債券發(fā)行列入國家利用外資計劃，并經(jīng)國家外匯管理局批準(zhǔn)。在國外發(fā)行債券所籌集的資金，必須匯回國內(nèi)，經(jīng)批準(zhǔn)開設(shè)外匯帳戶，存入指定銀行。

三、我國證券市場國際化的前景

隨著我國加入WTO步伐的不斷加快，我國證券市場正在逐步與國際市場接軌，國際化進(jìn)程將明顯加快。

根據(jù)我國與有關(guān)國家達(dá)成的雙邊協(xié)議，加入WTO后，中國將允許外資少量持股的中外合資基金管理公司從事基金管理業(yè)務(wù)，享受與國內(nèi)基金管理公司相同待遇；當(dāng)國內(nèi)證券商業(yè)務(wù)范圍擴(kuò)大時，中外合資證券商亦可享有相同待遇；外資少量持股的中外合資證券商將可承銷國內(nèi)證券發(fā)行，承銷并交易以外幣計價的有價證券。

顯然，隨著金融服務(wù)領(lǐng)域的對外開放，我國證券市場將逐步走向全面的國際化。

這種全面國際化含義是：以資金來源計，國外資本以允許的形式進(jìn)入我國證券市場，國內(nèi)資本則可以參與國外有關(guān)證券市場的交易活動；以市場籌資主體計，非居民機(jī)構(gòu)可以在國內(nèi)證券市場籌融資，國內(nèi)機(jī)構(gòu)則可以在國外證券市場籌融資；國外交易及中介機(jī)構(gòu)參與我國證券市場的經(jīng)營及相關(guān)活動，國內(nèi)有關(guān)交易及中介機(jī)構(gòu)獲得參與國際證券市場經(jīng)營及相關(guān)活動的資格和權(quán)力。

四、證券市場國際化的利益

證券市場國際化進(jìn)程的加快，將降低新興市場獲得資金的成本，改善市場的流動性和市場效率，延展市場空間，擴(kuò)大市場規(guī)模，提高系統(tǒng)能力，改善金融基礎(chǔ)設(shè)施，提高會計和公開性要求，改進(jìn)交易制度，增加衍生產(chǎn)品的品種，完善清算及結(jié)算系統(tǒng)等。

海外證券資本的進(jìn)入，以及外國投資者對市場交易活動的參與，迫使資本流入國的金融管理當(dāng)局采用更為先進(jìn)的報價系統(tǒng)，加強(qiáng)市場監(jiān)督和調(diào)控，及時向公眾傳遞信息，增加市場的效率。越來越多的新興市場國家通過采用國際會計標(biāo)準(zhǔn)，改進(jìn)信息質(zhì)量和信息的可獲得性，改善交易的公開性。交易數(shù)量和規(guī)模的增加，有助于完善交易制度，增加市場流動性。而外國投資者帶來的新的證券交易要求，在一定程度上促進(jìn)了衍生產(chǎn)品的出現(xiàn)及發(fā)展。建立一個技術(shù)先進(jìn)的清算和結(jié)算系統(tǒng)，對于有效控制風(fēng)險、保持該市場對外國證券資本的吸引力、有效地分配金融資源具有重要的意義。

五、證券市場國際化的風(fēng)險表現(xiàn)

證券市場國際化進(jìn)程在帶來巨大利益的同時，也蘊(yùn)涵著一定的風(fēng)險：

1、市場規(guī)模擴(kuò)大加速甚至失控的風(fēng)險

與國際化相伴隨的外國資本的大量流入和外國投資者的廣泛參與，在增加金融市場深度、提高金融市場效率的同時，將導(dǎo)致金融資產(chǎn)的迅速擴(kuò)張。在缺乏足夠嚴(yán)格的金融監(jiān)管的前提下，這種擴(kuò)張可能成為系統(tǒng)性風(fēng)險爆發(fā)的根源。此外，由于國內(nèi)金融市場發(fā)育程度較低，金融體系不成熟，相關(guān)的法律體系不夠完善，資本流入導(dǎo)致其金融體系規(guī)模的快速擴(kuò)張，而資本流入的突然逆轉(zhuǎn)，則使其金融市場的脆弱性大幅度上升。

2、金融市場波動性上升

對于規(guī)模狹小、流動性較低的新興金融市場來說，與國際化相伴隨的外國資本大量流入和外國投資者的廣泛參與，增加了市場的波動性。尤其是在一些機(jī)構(gòu)投資者成為這類國家非居民投資主體時，國內(nèi)金融市場的不穩(wěn)定性表現(xiàn)得更為顯著。

由于新興市場缺乏完善的金融經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施，在會計標(biāo)準(zhǔn)、公開性、交易機(jī)制、票據(jù)交換以及結(jié)算和清算系統(tǒng)等方面存在薄弱環(huán)節(jié)，無法承受資本大量流入的沖擊，導(dǎo)致價格波動性上升。新興金融市場股票價格迅速下降以及流動性突然喪失的危險，大大地增加了全局性的市場波動。

3、與國外市場波動的相關(guān)性顯著上升

外國資本的流入和外國投資者對新興市場的大量參與，潛在地加強(qiáng)了資本流入國與國外金融市場之間的聯(lián)系，導(dǎo)致二者相關(guān)性的明顯上升。

這種相關(guān)性主要表現(xiàn)為：①國內(nèi)金融市場與主要工業(yè)國金融市場波動的相關(guān)性，即主要工業(yè)國金融市場對資本流入國金融市場的溢出效應(yīng)顯著上升。國外研究表明，美國股票市場波動性對韓國股票市場波動性溢出的相關(guān)程度在1993年到1994年間高達(dá)12%；美國股票市場波動性對泰國股票市場波動性溢出的相關(guān)程度在1988年到1991年間高達(dá)29.6%；美國股票市場波動性對墨西哥股票市場波動性溢出的相關(guān)程度在1990年到1994年間高達(dá)32.4%。

這種溢出的影響表現(xiàn)為兩方面：其一，在市場穩(wěn)定發(fā)展時期，資本流入國金融市場波動接受主要工業(yè)國的正向傳導(dǎo)，表現(xiàn)為二者波動的同步性；其二，在市場波動顯著、存在一定的恐慌心理時，二者波動出現(xiàn)背離，甚至呈反向關(guān)系。

從日本和韓國股票指數(shù)的相關(guān)性看，從1989年1月到2000年4月，二者股票指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為36.52%，而在1989年1月到1992年7月間，該相關(guān)系數(shù)達(dá)89.09%。從1992年7月到1998年5月，該相關(guān)系數(shù)下降到44.86%，此后，該系數(shù)再度提高到80.65%。

②新興市場國家之間金融市場波動具有一定的同步性。

由于新興市場國家宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境具有一定的相似性，外資流入周期及結(jié)構(gòu)基本相同，因此，其金融市場表現(xiàn)具有很強(qiáng)的同步性。

尤其是1997年亞洲金融危機(jī)爆發(fā)后，部分亞洲國家和地區(qū)間的股票市場相關(guān)系數(shù)顯著增大，韓國和印尼股市的相關(guān)系數(shù)由43%上升到73%，印尼和泰國股市的相關(guān)系數(shù)由15%上升到78%，泰國和韓國股市的相關(guān)系數(shù)由55%上升到63%。顯然，在金融危機(jī)期間，國際投資者把這些國家的金融市場視為一個整體，同時從上述市場撤出資金，導(dǎo)致其同時崩盤。

第5篇：證券市場顯著特征范文

關(guān)鍵詞：有效市場假說 周末效應(yīng) 收益率 波動性

周末效應(yīng)，又周日效應(yīng)，顧名思義，就是指股票的收益與風(fēng)險在周內(nèi)各交易日表現(xiàn)出不同的特征。國外的研究比較早，Cross(1973年)、French(1980年)、Gibbons和Hess(1981年)對美國紐約股票市場研究發(fā)現(xiàn)，周一股票的平均收益率顯著為負(fù)值，且比同周內(nèi)其他交易日都低；周五的收益率比其他交易日都高，且風(fēng)險相對較小，即存在周末效應(yīng)。隨后Jaffe和Westerfield等又對歐洲和亞洲新興的股票市場進(jìn)行研究分析，同樣發(fā)現(xiàn)澳大利亞、瑞士、中國香港、中國臺灣、韓國、菲律賓、新加坡、馬來西亞的股票市場顯著表現(xiàn)出周末效應(yīng)，只是最低的平均收益率不是發(fā)生在周一而是周二。關(guān)于我國上海和深圳股市是否存在周末效應(yīng)，國內(nèi)不少學(xué)者也進(jìn)行了研究，認(rèn)為我國滬深兩市和其他新興市場一樣，存在顯著的周末效應(yīng)：周五的平均收益率大于周內(nèi)其他交易日，而風(fēng)險最??；周二的平均收益率小于周內(nèi)其他交易日，風(fēng)險卻是最大。但是，1998年12月29日《證券法》正式頒布，標(biāo)志著中國股票市場結(jié)束試點，正式進(jìn)入規(guī)范發(fā)展的新階段，對規(guī)范上市公司行為、保護(hù)投資者利益、規(guī)范證券市場制度有極為深遠(yuǎn)的影響，是一個長期性的信息。《證券法》的頒布是我國證券發(fā)展史上的一個里程碑，其出臺的前后市場特征是明顯有差別的，因此本文著重研究《證券法》出臺后我國股市的周末效應(yīng)現(xiàn)象，主要考慮兩個方面的問題，即是否還存在周末效應(yīng)？如果存在的話，是否仍表現(xiàn)為顯著為負(fù)的“周二效應(yīng)”和顯著為正的“周五效應(yīng)”？

周末效應(yīng)的描述性統(tǒng)計分析

考慮到《證券法》的頒布時間，本文所選取的數(shù)據(jù)是1999年1月4日――2004年8月27日的每日收盤價，上海股市以上證A股指數(shù)（股票代碼000002）為考察對象，深圳股市以成份A股指數(shù)（股票代碼399002）為考察對象，所有的歷史數(shù)據(jù)都來源于“證券之星”網(wǎng)站（quote.省略）的歷史數(shù)據(jù)庫。收益率采用指數(shù)法計算，即股票收益率

pt

Rt=100*LN(――)，

Pt-1

因為當(dāng)Rt很小時，指數(shù)收益率與百分比收益率相差很小，幾乎相等，且指數(shù)收益率具有簡單相加性，只要將各期的收益率相加就可計算連續(xù)幾期的收益率。

對表1的描述統(tǒng)計量初步分析顯示：

兩市從總體上比較，滬市的平均收益率較大，風(fēng)險較??；滬市收益率的平均值小于中值，有點向左偏斜；而深市收益率的平均值大于中值，有點向右偏斜。

滬市中，負(fù)收益率出現(xiàn)在周一、四、五，正收益率出現(xiàn)在周二、三。其中周一收益率的均值是一周內(nèi)最低的，標(biāo)準(zhǔn)偏差是最大的；周二的平均收益率是周內(nèi)各交易日中最高的，標(biāo)準(zhǔn)偏差相對較小，低于收益率同樣為正的周三；有趣的是，周五的平均收益率為負(fù)值，且是負(fù)收益率中最大的，標(biāo)準(zhǔn)偏差卻是周內(nèi)各交易日中最小的。因此，滬市周一的收益率比較符合周末效應(yīng)的特征“收益率最小，風(fēng)險最大”，初步說明負(fù)的“周一效應(yīng)”較顯著；不能說明存在明顯的“周二效應(yīng)”和“周五效應(yīng)”，但表明存在一定程度正的“周二效應(yīng)”和負(fù)的“周五效應(yīng)”，這與以往的學(xué)者研究結(jié)果正好相反。

深市周內(nèi)各交易日的收益率與風(fēng)險分布，與滬市的特征差不多，只是顯著性稍微差一點。周一、四、五的收益率也為負(fù)值，周二、三的收益率為正值；周一的平均收益率最低，波動性最大；而周三的平均收益率最高，周五的波動性最小。因此，深市也可以初步認(rèn)為存在較顯著的負(fù)的“周一效應(yīng)”，一定程度上存在正的“周二效應(yīng)”和負(fù)的“周五效應(yīng)”(收益與風(fēng)險的對比見圖1和圖2)。

以上分析表明：上海股市和深圳股市在一定程度上都缺乏對信息反映的有效性，且上海的有效程度低于深圳。

周末效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)偏差分析

建立檢驗假設(shè)H0:σi=σ0（i=1,2,3,4,5，其中0表示總體），即檢驗周內(nèi)各交易日的標(biāo)準(zhǔn)偏差與整體收益率的標(biāo)準(zhǔn)偏差是否存在顯著差異，也就是檢驗各交易日與市場整體的風(fēng)險是否一致。

從表2的檢驗結(jié)果可以看出，各交易日的風(fēng)險與市場整體的風(fēng)險一致性檢驗時，滬深兩市的周一、五均拒絕原假設(shè)，其他三個交易日均接受原假設(shè)。這說明周一、五的風(fēng)險與市場風(fēng)險整體上并不一致，周一的風(fēng)險偏大，周五的風(fēng)險偏小；而周二、三、四的風(fēng)險與市場整體風(fēng)險的一致性表現(xiàn)顯著。

進(jìn)一步檢驗各交易日之間的標(biāo)準(zhǔn)偏差是否顯著相等H0:σi=σj(i，j＝1,2,3,4,5)，從檢驗結(jié)果的P值(見表2)可以看出，在顯著水平α=5%下，滬市的周一、五的波動性顯著不同于其它各交易日，周四的波動性與其他各交易日也存在差異，但顯著性沒有周一、五明顯；深市的周五的波動性明顯不同于其他交易日，周一的波動性與周二、三、五存在顯著差異，而與周四差異性不顯著。

因此，F(xiàn)方差檢驗的結(jié)論是：周內(nèi)的各交易日中，周一的風(fēng)險最大，周五的風(fēng)險最小。

周末效應(yīng)的均值分析

提出待檢假設(shè)H0:μi=μ0（i=1,2,3,4,5），即檢驗周內(nèi)各交易日的收益率均值是否與整體收益率的均值相等，也就是檢驗各交易日的平均收益率與整體收益率是否存在顯著差異。

t檢驗結(jié)果可知，在5%的顯著性檢驗水平下，滬深兩市中各交易日都接受原假設(shè)，即各交易日的平均收益率都與整體收益率之間的差異不顯著。進(jìn)一步檢驗各交易日之間的平均收益率是否存在顯著差異H0:σi=σj（i，j＝1,2.,3,4,5），從均值t檢驗的P值（見表3）可知：在5%的顯著水平下，都接受各交易日收益率均值顯著相等的假設(shè)。因此t檢驗認(rèn)為：滬深兩市中，周內(nèi)每日的期望收益率之間不存在顯著差異，這是我國證券市場有效性提高的表現(xiàn)。

以上實證研究表明：我國股市中，周內(nèi)各交易日的平均收益率與市場整體收益率一致性顯著，各日之間的平均收益率也沒有表現(xiàn)出差異性；而周一的波動性偏大，周五的波動性偏小，其他各交易日的風(fēng)險與市場風(fēng)險整體上一致。因此本文的結(jié)論是：1998年底《證券法》出臺以來，我國股市周內(nèi)各交易日的收益率大致相等，并沒有表現(xiàn)出“周末收益率效應(yīng)”，卻存在“周末波動性效應(yīng)”，即周一波動性大，周五波動性小，且上海股市的“周末波動性效應(yīng)”比深圳股市的顯著。研究中沒有發(fā)現(xiàn)以上學(xué)者所說的負(fù)“周二效應(yīng)”，可能在于：投資者素質(zhì)提高，投資理性化成份增加，獲取信息的渠道增多，尤其是互聯(lián)網(wǎng)在中國的飛速發(fā)展；《證券法》頒布后，證券市場監(jiān)管力度增強(qiáng)，上市公司披露的信息量增多、及時性提高、虛假性有所減少等。從而，我國股市周一波動性最大，類似于西方發(fā)達(dá)國家的股票市場，而不是滯后到周二才發(fā)生較大的波動。本人認(rèn)為這是我國證券市場成熟化的表現(xiàn)，雖然這種周末效應(yīng)仍有悖于Roberts的市場有效假說。

參考文獻(xiàn)：

1.鄭振農(nóng)，汪孔亮，陳蓉，李建斌.中國證券發(fā)展簡史[M].北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，2000

2.戴國強(qiáng)，陸蓉.中國股票市場的周末效應(yīng)[J].金融研究，1999(4)

第6篇：證券市場顯著特征范文

關(guān)鍵詞：會計信息披露 財務(wù)結(jié)構(gòu) 內(nèi)部治理 公司人

會計信息披露, 是指公司從維護(hù)投資者利益和資本市場運行秩序出發(fā), 按照法定要求將自身財務(wù)經(jīng)營等會計信息情況向證券監(jiān)督管理部門報告, 并向社會公眾投資者公告（王淑珍（2008）在《上市公司會計信息披露的現(xiàn)狀及對策》）。還有人認(rèn)為會計信息披露, 是指證券產(chǎn)品發(fā)行人及相關(guān)人員在證券產(chǎn)品發(fā)行和交易過程中, 依法向社會公眾公開有關(guān)會計信息,以供投資者作投資價值判斷參考（陳健（2009）《上市公司會計信息披露的問題和解決對策》）。顯然，高質(zhì)量的信息披露能夠減少證券市場的信息不對稱，從而減少投資者搜尋決策相關(guān)信息、進(jìn)行監(jiān)督等的交易成本，提高市場效率，增加整個社會的凈福利水平。在證券市場上，由于信息不對稱將導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險，證券市場上的虛假信息披露損害了投資者利益，擾亂了市場秩序，扭曲了資源配置，當(dāng)市場上存在嚴(yán)重虛假信息披露時，就會產(chǎn)生市場信任危機(jī)，造成股市低迷不振，最終影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，規(guī)范信息披露，改善信息披露質(zhì)量，有助于解決信息不對稱問題，保護(hù)投資者利益，提高市場效率，增進(jìn)全社會福利水平。

鑒于會計信息披露質(zhì)量的重要意義，研究其的文獻(xiàn)很多。在相關(guān)國外文獻(xiàn)中，從會計信息質(zhì)量特征角度，有美國FASB（財務(wù)會計準(zhǔn)則委員會）頒布的第二號《財務(wù)會計公告》；從財務(wù)報告改進(jìn)角度，有英國的《財務(wù)報告的未來模式》和美國的《改進(jìn)企業(yè)報告》等。就國內(nèi)研究文獻(xiàn)來說，在信息披露規(guī)范方面，沈田豐、韓靈麗(1994)認(rèn)為信息披露是股票發(fā)行和上市交易中的一個基本條件，披露行為需要規(guī)范，以確保披露質(zhì)量。林國春，陳蕾(1997)從證券市場有效性提出規(guī)范上市公司信息披露。陸正飛等(2002)認(rèn)為我國證券市場信息披露不及時、不充分、乃至故意弄虛作假是法律法規(guī)的不完善、監(jiān)管及處罰不力、會計準(zhǔn)則制定的滯后性、中介機(jī)構(gòu)缺乏風(fēng)險意識、以及上市公司治理結(jié)構(gòu)的不健全等原因造成的。本文將對研究影響會計信息披露質(zhì)量因素的文獻(xiàn)進(jìn)行綜述。

一、上市公司財務(wù)結(jié)構(gòu)

陳媛媛的《上市公司財務(wù)結(jié)構(gòu)與會計信息披露質(zhì)量相關(guān)性實證研究》（2008）從會計信息披露的理論基礎(chǔ)分析入手，分析了我國目前信息披露質(zhì)量的現(xiàn)狀及存在的問題和我國目前上市公司的財務(wù)結(jié)構(gòu)狀況，并以企業(yè)的各種財務(wù)分析指標(biāo)為切入點，從財務(wù)結(jié)構(gòu)的角度研究我國上市公司信息披露質(zhì)量的影響因素。最后，文章以深交所上市公司為樣本，結(jié)合公司年報，運用LOGISTIC模型進(jìn)行了回歸分析，從財務(wù)結(jié)構(gòu)的角度考察影響上市公司信息披露質(zhì)量的上市公司因素，提出了國有股持股比例與信息披露質(zhì)量無顯著相關(guān)性；法人股持股比例與信息披露質(zhì)量正相關(guān)；流通股持股比例與信息披露質(zhì)量正相關(guān)；短期資產(chǎn)負(fù)債率與信息披露質(zhì)量顯著負(fù)相關(guān)；資產(chǎn)負(fù)債率與信息披露質(zhì)量負(fù)相關(guān)；賀芬戴爾指數(shù)與信息披露質(zhì)量正相關(guān)六個假設(shè)。運用Forwad Stepwise法進(jìn)行實證檢驗結(jié)果表明除法人股持股比例與信息披露質(zhì)量無顯著相關(guān)性被剔除外，其他假設(shè)均成立。

二、上市公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)

在國外的文獻(xiàn)中，Warfield等從公司治理與會計信息質(zhì)量關(guān)系角度提出，當(dāng)管理人員入股或機(jī)構(gòu)所占股份增加時就會降低人成本，減少經(jīng)理人員操縱會計信息的可能性。從董事會特征與會計信息質(zhì)量關(guān)系角度，BeaSley研究發(fā)現(xiàn)，財務(wù)報告的舞弊與上市公司的董事會規(guī)模有關(guān)等。

在國內(nèi)的文獻(xiàn)中，何泉成的《上市公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)對會計信息披露質(zhì)量影響研究》（2007）從上市公司治理結(jié)構(gòu)和會計信息披露質(zhì)量的相互關(guān)系入手，通過理論分析、現(xiàn)狀介紹、案例分析和實證分析的方法分析我國上市公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)對會計信息披露質(zhì)量的影響。文章主要以2006年深圳證券交易所公布的31家會計信息披露質(zhì)量不及格的公司以及其他31家規(guī)模相近的同行業(yè)上市公司作為研究樣本，在對相關(guān)文獻(xiàn)介紹和評價的基礎(chǔ)上，詳細(xì)分析了我國公司治理結(jié)構(gòu)和會計信息披露質(zhì)量的現(xiàn)狀。然后，采用2006年底上市公司的年報數(shù)據(jù)，運用多元線性回歸的分析方法，從股權(quán)結(jié)構(gòu)特征、董事會特征等多個角度對公司內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)對會計信息披露質(zhì)量的影響進(jìn)行了實證分析。通過分析，本文得到了與理論分析基本相同的結(jié)論，公司治理結(jié)構(gòu)確實在股權(quán)結(jié)構(gòu)、董事會特征等方面影響著會計信息披露質(zhì)量。通過理論分析和實證研究可以看出上市公司在治理結(jié)構(gòu)和信息披露方面都有待改善。

《董事會特征對會計信息披露質(zhì)量的影響――來自我國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》（向凱，2007）檢驗了我國董事會制度改革對強(qiáng)制性和自愿性信息披露質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn)：獨立董事比例、獨立董事超過1/3、“二元”領(lǐng)導(dǎo)權(quán)結(jié)構(gòu)、財務(wù)專業(yè)背景的獨立董事比例、審計委員會的存在、以及公司規(guī)模和雇傭“四大”與會計信息披露質(zhì)量呈顯著正相關(guān)；灰色董事和內(nèi)部董事超過1/3、配股動機(jī)與會計信息披露質(zhì)量呈顯著負(fù)相關(guān)；而董事會規(guī)模、董事會會議次數(shù)、CEO變更、董事持股比例和財務(wù)杠桿與會計信息披露質(zhì)量不顯著相關(guān)。此外，還發(fā)現(xiàn)獨立董事超過1/3、“二元”領(lǐng)導(dǎo)權(quán)結(jié)構(gòu)、財務(wù)專業(yè)背景的獨立董事比例和審計委員會的存在是影響強(qiáng)制性和自愿性信息披露質(zhì)量最為顯著的因素。

《完善獨立董事制度，提高會計信息披露質(zhì)量》（王輝、張均宜，2003）中著重對獨立董事制度的產(chǎn)生及其對會計信息披露的影響，以及實施中存在的問題進(jìn)行了闡述，并對完善獨立董事制度提出了相關(guān)建議。

三、公司人問題

黃小莉的《我國家族控股上市公司信息披露相關(guān)問題實證研究》（2008）主要研究了人問題對上市公司信息披露質(zhì)量的影響。文章首先研究了所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)相分離產(chǎn)生的人問題和控股股東與非控股股東之間的人問題在家族控股與非家族控股上市公司對公司盈余質(zhì)量有何影響，其次針對信息披露中業(yè)績預(yù)告信息披露問題，通過實證分析了家族控股與非家族控股上市公司在業(yè)績預(yù)告信息披露上的顯著差異?？偟膩碚f，問題的嚴(yán)重程度在家族控股和非家族控股上市恭喜所表現(xiàn)出來的不同，是導(dǎo)致兩類公司信息披露質(zhì)量不同的一個可能因素。

Healy、Palepu(2001)和Bushman、Smith(2001)提出在有關(guān)公司信息披露的人問題效果方面的文獻(xiàn)中，目前還沒有較多的實證結(jié)果。這篇文章的貢獻(xiàn)在于展示了家族控股和非家族控股上市公司人問題嚴(yán)重程度的不同怎樣影響了公司信息披露。一份最近的研究(Wang，2006)，實證了家族企業(yè)成員和盈余質(zhì)量的聯(lián)系，他的研究結(jié)果總的來說和這篇文章的研究結(jié)論趨于一致。

四、上市公司董事會秘書

張燕的《中國上市公司董事會秘書與信息披露質(zhì)量關(guān)系的實證研究》（2008）依循Kim and Verrecchia（2001）度量信息披露質(zhì)量的方法，并參考中國證券監(jiān)督委員會通過加強(qiáng)董事會秘書在上市公司信息披露中的作用來提高公司治理水平的政策導(dǎo)向，研究董事會秘書特征對信息披露質(zhì)量的影響，以期為提高信息披露質(zhì)量，完善公司治理提供經(jīng)驗證據(jù)，為國家對上市公司的監(jiān)管提供思路和建議。文章利用多元線性回歸模型對132家樣本公司進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)：我國上市公司董事會秘書年齡差異較大，任職時間較長，更換比率較低，學(xué)歷水平普遍偏高，兼任其它高管職務(wù)或在任職前就具有董秘職務(wù)相關(guān)經(jīng)驗的現(xiàn)象比較普遍。而董事會秘書持有本公司股份的現(xiàn)象不是很普遍。董事會秘書特征變量對信息披露質(zhì)量具有一定的解釋力度。董事會秘書持股會降低信息披露質(zhì)量。董事會秘書的年齡、任職時間、教育水平、相關(guān)經(jīng)驗、兼任對信息披露質(zhì)量的影響方向符合預(yù)期，但是系數(shù)不顯著，一方面這可能與缺失衡量董事會秘書職業(yè)道德和知名度的變量有關(guān)，另一方面可能也反映了中國信息披露制度和董事會秘書制度還不是很完善。

五、制度安排、產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)、報酬契約

《制度安排、報酬契約與上市公司會計信息披露質(zhì)量》（張棟，2004）試圖從制度安排與報酬契約角度對上市公司會計信息披露質(zhì)量進(jìn)行分析，并提出提高會計信息披露質(zhì)量的建議。文章認(rèn)為，首先，會計信息作為一種相對獨立的“物品”，也具有相應(yīng)的“制造者”和“消費者”。從有限理性經(jīng)濟(jì)人角度來看，任何一個“制造”或“消費”會計信息的主體，都能（至少是期望能）從制造或消費的行為中獲取收益。這樣，與會計信息的提供、消費等有關(guān)的制度安排，在相當(dāng)程度上決定了會計信息的提供與消費的方式、質(zhì)量等行為。其次，我國上市公司產(chǎn)權(quán)主體單一，上市公司所有者缺位和所有權(quán)虛化的問題在相當(dāng)大的程度上依然存在，企業(yè)運營資本的人不是所有者，虧損也不在乎；經(jīng)營者的目的在于爭取控制權(quán)，而不在乎收益多少（即使虧損，也由國家承擔(dān)），并且其提供虛假會計信息的法律責(zé)任也幾近于零，產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)對上市公司會計信息質(zhì)量約束仍然是軟的。最后，由于報酬合同的“剛性”（不能完全預(yù)料到所有可能事件），經(jīng)營者為企業(yè)做出了貢獻(xiàn)，但卻沒有得到相應(yīng)的回報，心理上的不平衡加上物質(zhì)上的不滿足促使經(jīng)理人員實施違規(guī)行為，選擇降低報告凈收益的會計政策和程序，低估當(dāng)期報告盈余進(jìn)行收益平滑或?qū)⒊霾糠肿鳛檫f延盈利，為將來可能出現(xiàn)的虧損做準(zhǔn)備，最終通過操縱會計信息來提高自身的報酬。

隨著資本市場和證券市場的進(jìn)一步發(fā)展和完善，會影響會計信息披露質(zhì)量的因素一定還有更多，這些都有待更深入的學(xué)習(xí)和研究。

參考文獻(xiàn)：

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[5]向凱 董事會特征對會計信息披露質(zhì)量的影響――來自我國上市公司的經(jīng)驗證據(jù) 2007

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[7]黃小莉 我國家族控股上市公司信息披露相關(guān)問題實證研究 2008

[8]張燕 中國上市公司董事會秘書與信息披露質(zhì)量關(guān)系的實證研究 2008

第7篇：證券市場顯著特征范文

［關(guān)鍵詞］證券交易印花稅；股價波動性；股票市場

作者簡介： 姚 濤(1974―)，男，重慶郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院(重慶，400065)，博士。 研究方向：稅收政策與制度。楊欣彥(1987―)，男，西南財經(jīng)大 學(xué)統(tǒng)計學(xué)院(成 都，610074)。研究方向：數(shù)理統(tǒng)計研究。

一、引 言

股價波動性表示股票價格變化在某一時期的變異程度。股價波動是股市的常態(tài)，也是股 市生命力存在的源泉之一，然而，股價劇烈的波動則隱藏著金融市場的風(fēng)險。證券交易印花 稅作為 政府調(diào)控股市的重要政策工具，它對股價波動性的影響是國內(nèi)外學(xué)者所關(guān)注的重要問題。

證券交易印花稅被一些研究者視為抑制過度波動的工具。他們認(rèn)為存在不根據(jù)證券基本 價值 信息交易的噪聲交易者，使證券價格偏離內(nèi)在價值。［1］( 101-115)通過對噪聲交 易者的行 為征稅，他們的活動水平會降低，進(jìn)而對價格和穩(wěn)定性的影響將降低。［2］( 261-286 )但上 述觀點受到了多方面的質(zhì)疑。Kupiec［3］強(qiáng)調(diào)了證券交易印花稅對波動性影響的 不確定性 。Hu［4］(347-364)研究了1975―1994年中國香港、日本、韓國和中國臺灣交易稅的 變化對 股市波動性的影響，結(jié)果表明交易稅的變化對股市波動性的影響甚微，僅影響小組合的噪音 收益波動性，而對大組合收益 本文是國家社會科學(xué)基金項目《金融市場稅收政策效應(yīng)評估 與稅制優(yōu)化研究》（批準(zhǔn)號：07XJY033）的階段性研究成果。的波動性幾 乎沒有影響。Prat［5］在對拉丁美洲國 家的研究中，針對阿根廷、巴西和墨西哥三個不同的交易稅和傭金制度國家，進(jìn)行了實證分 析和比較研究，也得出了相同的結(jié)論。

范南和王禮平［6］(38-45)對1997年、1998年和2001年三次證券印花稅調(diào)整 對波動性的影響進(jìn)行了實證研究。實證結(jié)果表明，我國證券印花稅調(diào)整對市場收益的波動性 并沒有確定的影響。童菲［7］(55－62)檢驗了2001年股票交易證券印花稅稅率降低 對滬、深股市波動性的影響，計量結(jié)果表明,該次稅率變動對滬市波動性的影響在統(tǒng)計上是 不顯著的，深市的波動性在稅率降低后雖然在統(tǒng)計上有顯著的增加,但是這個變化太小,沒有 實際意義。

中國股市從2006年初至今經(jīng)歷了大漲大跌的過程。其間，證券交易印花稅是人們關(guān)注的 一個焦 點問題。為了調(diào)控股票市場，財政部對證券交易印花稅稅率進(jìn)行了三次調(diào)整，一次是2007年 5月3 0日將稅率從1‰調(diào)整為3‰，然后是2008年4月24日將稅率從3‰調(diào)整為1‰，最近的一次是從 2008年9月19日起，調(diào)整證券交易印花稅征收方式，對出讓方按1‰的稅率單邊征收證券交易 印花稅， 對受讓方不再征稅。然而，現(xiàn)有的文獻(xiàn)中缺乏對這些調(diào)整的綜合性實證分析。由于最近一次 調(diào)整至今時間太短，數(shù)據(jù)不足，因此，本文將主要對前兩次證券印花稅調(diào)整的股價波動性效 應(yīng)進(jìn)行評估。

二、證券交易印花稅影響價格水平的回歸分析

股票市場價格總是處于頻繁的波動之中。證券交易印花稅調(diào)整對價格水平的影響是市 場參與 各方關(guān)注的一個視點。為了對證券交易印花稅調(diào)整產(chǎn)生的影響進(jìn)行深入的分析，有必要對調(diào) 整前后股票市場波動的總體狀況進(jìn)行考察。

（一） 分析方法

1.數(shù)據(jù)選?。鹤C券交易印花稅調(diào)整的前后60個交易日。由于我國上海與深圳證券市場 存在齊 漲齊跌現(xiàn)象，為簡單起見，本文只選取上證綜合指數(shù)進(jìn)行分析。本文的數(shù)據(jù)均來源于CSMAR 中國證券市場交易數(shù)據(jù)庫。

2.主要思路：通過對這兩次證券交易印花稅變動前后的上證綜合指數(shù)進(jìn)行回歸分析 ，借助 SPSS15.0軟件，擬合得出近似的函數(shù)公式。由于不能確定選擇何種函數(shù)模型更接近 樣 本數(shù)據(jù)，需要采用曲線估計的方法，選擇具有R2統(tǒng)計量值最大的模型作為此問題的回歸模型 ，通過擬合近似的函數(shù)公式得出證券交易印花稅變化對股市大盤股指影響的數(shù)學(xué)關(guān)系，通過 圖表揭示證券交易印花稅變化對股市大盤股指的趨勢影響。

（二） 實證分析及結(jié)果

1. 2007年5月30日證券印花稅上調(diào)的前后60個交易日

對數(shù)據(jù)用11種常見曲線模型進(jìn)行曲線估計，以3次函數(shù)Cubic的擬合度最高（見圖1）② ，所以，選擇三次函數(shù)擬合上證綜合指數(shù)與交易日的關(guān)系是適合的。

根據(jù)上述結(jié)果，建立具體模型為：

y=2432.119+59.772x-0.856x2＋0.004x3(1)

其中，y代表上證綜合指數(shù)，x代表交易日(在以下模型中，y與x的含義相同)。

2.2008年4月24日證券交易印花稅下調(diào)的前后60個交易日

同上面的分析一樣，對數(shù)據(jù)用11種常見曲線模型進(jìn)行曲線估計，結(jié)果也以3次函數(shù)Cubic 的擬合度最高（見圖2），所以，選擇三次函數(shù)擬合上證綜合指數(shù)與交易日的關(guān)系是適合的 。

根據(jù)上述結(jié)果，建立具體模型為：

y=4875.561-40.752x+0.418x2-0.002x3(2)

從上述回歸分析的結(jié)果可以看出，證券交易印花稅調(diào)整與滬市綜合指數(shù)的走勢短期 內(nèi)呈 反向關(guān)系，而在較長時期看，這種反向關(guān)系逐漸減弱，大盤指數(shù)會恢復(fù)調(diào)整以前的走勢。

三、證券交易印花稅影響價格波動性的GARCH模型分析

在對金融時間序列的分析中，由于其隨機(jī)擾動項的無條件方差是常量，條件方差是變化 的量，因此，常常使用ARCH族模型進(jìn)行分析，本文選用GARCH模型研究證券交易印花稅對價 格波動性的影響。

（一）分析方法

1.數(shù)據(jù)選取：證券交易印花稅調(diào)整前后60個、120個交易日。

2.主要思路：為消除由于證券市場擴(kuò)容而導(dǎo)致的波動影響，波動數(shù)據(jù)用大盤指數(shù)變化 率表示，即yt=pt/pt-1，其中，pt為第t日的股價指數(shù)。

設(shè)均值方程為：

yt=yt-1+εt[JY](3)

方差方程為：

ht=α0+α1ε2t-1+θht-1+βdv+γstt[JY](4)

在式(4)中，stt(代表證券交易印花稅)是一個虛擬變量，在2007年5月30日以后（包括5 月30 日）取1，反之取0。如果stt系數(shù)的估計值顯著為正，則表明稅率提高后，市場波動性增加 ；反之亦然。股票市場上的信息很多,因而需要在方差方程中加入一個市場上已發(fā)生信息的 變量,以控制其他事件或消息對波動性的影響。我們把樣本期間交易量的變化率dv作為 市場上已發(fā)生信息的變量，dv = volt /volt-1,volt為第t日市場的交易量 。

（二）檢驗結(jié)果與分析

1. 2007年5月30日證券交易印花稅上調(diào)前后60個交易日的檢驗結(jié)果分析

在對殘差序列做ARCH效應(yīng)的LM檢驗時，發(fā)現(xiàn)q=8時的相伴概率為p=0.003618，序列存在 高階ARCH效應(yīng)，即存在GARCH效應(yīng)。選擇GARCH(1,1)模型，輸出結(jié)果見下表。

由表1可知，條件方差等式中，系數(shù)=0.635472-0.024922+0.000473+0.000853=0.6 11876＜1，滿足參數(shù)約束條件。主模型中，變量yt-1的系數(shù)估計值近似為1，表明是 單位根 過程。模型的AIC和SC值都比較小，可以認(rèn)為該模型較好地擬合了數(shù)據(jù)。STT的系數(shù)為0.00 0473，P值為0.0617，表明在10%的顯著水平上是統(tǒng)計顯著的。因此，滬市的波動性在證券 交易印花稅上調(diào)后有顯著增加。

2. 2007年5月30日證券交易印花稅上調(diào)前后120個交易日的檢驗結(jié)果分析

在對殘差序列做ARCH效應(yīng)的LM檢驗時，發(fā)現(xiàn)q=8時的相伴概率為p=0.000339，序列存在 高階ARCH效應(yīng)，即存在GARCH效應(yīng)。選擇GARCH(1,1)模型，輸出結(jié)果見上表。

條件方差等式中，系數(shù)=0.467293＋0.037509＋0.000154＋0.000819=0.505775＜1 ，滿 足參數(shù)約束條件。主模型中，變量yt-1的系數(shù)估計值近似為1，表明是單位根過程。 模型的A IC和SC值都比較小，可以認(rèn)為該模型較好地擬合了數(shù)據(jù)。STT的系數(shù)為0.0000154，P值為0 .2 049，表明在10%的顯著水平上是統(tǒng)計不顯著的。因此，滬市的波動性在證券交易印花稅上調(diào) 前后120個交易日沒有明顯改變。

3. 2008年4月24日證券交易印花稅下調(diào)前后60個交易日的檢驗結(jié)果分析

在對殘差序列做ARCH效應(yīng)的LM檢驗時，發(fā)現(xiàn)q=8時的相伴概率為p=0.000320，序列存在 高階ARCH效應(yīng)，即存在GARCH效應(yīng)。選擇GARCH(1,1)模型，輸出結(jié)果見前表。

條件方差等式中，系數(shù)=0.182640＋0.560152－0.000213＋0.002524=0.745103＜1 ，滿 足參數(shù)約束條件。主模型中，變量yt-1的系數(shù)估計值近似為1，表明是單位根過程 。模型的A IC和SC值都比較小，可以認(rèn)為該模型較好地擬合了數(shù)據(jù)。STT的系數(shù)為-0.000213，P值為0 .2 384，表明在10%的顯著水平上是統(tǒng)計不顯著的。因此，滬市的波動性在證券交易印花稅下調(diào) 前后沒有明顯改變。

由于沒有證券交易印花稅下調(diào)后前后120個交易日的數(shù)據(jù)，因此本文無法對此次證券印 花稅調(diào)整在更長時間對股價波動性的影響進(jìn)行實證檢驗。

四、結(jié)論與政策建議

(一)實證檢驗的結(jié)論

從回歸分析的結(jié)果來看，印花稅上調(diào)后，滬市大盤指數(shù)短期內(nèi)大幅度下跌，而大盤指數(shù) 在長期呈上升的趨勢。印花稅下調(diào)后，滬市大盤指數(shù)短期內(nèi)大幅度上漲，而大盤指數(shù)在長期 呈下降的趨勢。運用GARCH模型的實證檢驗表明，滬市的波動性在印花稅上調(diào)后短期內(nèi) 有顯著增加，長期有所減弱，而在印花稅下調(diào)前后滬市的波動性不太顯著。

上述兩次證券交易印花稅的調(diào)整都產(chǎn)生了一定的正面效應(yīng)。當(dāng)2007年股市出現(xiàn)“非理性 繁榮 ”時，提高稅率有利于擠壓泡沫，降低風(fēng)險。而在2008年股市大盤指數(shù)持續(xù)下跌時，降低稅 率有利于股市的平穩(wěn)發(fā)展，為企業(yè)創(chuàng)造良好的融資環(huán)境。

但值得注意的是，兩次調(diào)整也有一些負(fù)面效應(yīng)。2007年證券交易印花稅調(diào)整之前，政府 官員 承諾不會調(diào)高證券交易印花稅稅率，然而于5月30日晚間公布的稅率調(diào)整信息在許多投資者 意料 之外，這次政策變動的信息沖擊效應(yīng)［8］(47)造成股市大幅度深跌，加劇了股價的 波動性。 2008年證券交易印花稅調(diào)整之前便有許多市場傳聞會調(diào)低印花稅稅率，而調(diào)整政策遲遲沒有 出臺 ，調(diào)整時點的滯后造成政策效應(yīng)的力度減弱，以致這次政策變動對刺激股市上升的作用不太 理想。

結(jié)合其他研究成果，我們可以認(rèn)為，在中國股票市場上，證券交易印花稅對股價波動性 在短期內(nèi)有較強(qiáng)影響，而在長期影響有限。

(二)證券印花稅調(diào)整對股價波動性效應(yīng)的成因分析

1．中國股市整體狀態(tài)對證券印花稅調(diào)整效應(yīng)的影響

作為新興的股票市場，中國股市與成熟的股票市場存在許多差異。這些特征對股市波動 性產(chǎn)生影響，使得中國股市體現(xiàn)出較強(qiáng)的波動性。

(1)投資者的非理特征明顯。由于中國股市中許多投資者缺乏必要的市場知識， 當(dāng) 調(diào)整證券交易印花稅時，投資者形成的信念與理性信念偏差較大，而且信念的動態(tài)變化幅度 較大 ，導(dǎo)致市場較大的波動性。同時，由于大多數(shù)個體投資者分析能力較低，受共同信息的影響 較大，投資信念之間表現(xiàn)為較強(qiáng)的相關(guān)性，羊群行為效應(yīng)十分突出，使得市場產(chǎn)生嚴(yán)重的波 動。

(2)中國股市的投機(jī)行為加劇了股市波動。一個成熟的股票市場是適度投機(jī)的市場。判 斷一個股票市場是否過度投機(jī)，主要看投資者主體看重上市公司的短期價格還是長遠(yuǎn)價值， 以及市場是否背離了“風(fēng)險――回報”對稱的規(guī)律。中國股市中某些股票價格嚴(yán)重背離其理 性價格，表現(xiàn)在股利對股票價格的解釋作用較小。因此，我國股市的投機(jī)程度要比美國股市 高得多。當(dāng)調(diào)整證券交易印花稅時，過度投機(jī)行為就成為中國股市異常波動的一個重要成因 。

(3)政府的不適當(dāng)干預(yù)加劇了股市的波動性。在中國股市的發(fā)展過程中，缺少系統(tǒng)的法 規(guī)來規(guī)范市場操作，主要依靠政府政策調(diào)整來管理股票市場。然而，與健全的法規(guī)相比，政 府政策干預(yù)股市的不確定性較強(qiáng)，使許多投資者產(chǎn)生過分依賴政策信息的傾向。因而，證券 交易印花稅的調(diào)整在短期內(nèi)會加劇股市的波動。

2.政府政策制定方式對證券交易印花稅調(diào)整效應(yīng)的影響

(1)證券交易印花稅調(diào)整出臺方式對股價波動幅度的影響。印花稅調(diào)整出臺方式的不確 定性 會加劇股價短期波動的幅度。2007年5月29日上證綜合指數(shù)為4334.92點。大多數(shù)投資者沒 有 預(yù)料到政府會通過調(diào)整證券交易印花稅稅率來調(diào)控股市。當(dāng)財政部宣布從5月30日起將印花 稅稅 率由1‰上調(diào)至3‰后，5月30日滬深股市大盤大幅低開，全天震蕩下行。上證綜指收于4053 .09點，跌幅為6.5%。深證成指下跌829.4點，跌幅為6.16%。

(2)證券交易印花稅調(diào)整出臺時間對股價波動幅度的影響。在2007年1－5月股價持續(xù)上 漲的 情況下，股票市場實際上已經(jīng)存在著越來越嚴(yán)重的泡沫。此時提高證券交易印花稅稅率加大 了投 資者的交易成本，噪聲交易者大量拋售股票，引起短期內(nèi)波動性顯著增加。反之，2008年1 －4月股價持續(xù)下跌，由于證券交易印花稅調(diào)整出臺時點的滯后，因而它所引起股價反彈的 時間很短。

(3)證券交易印花稅調(diào)整幅度對股價波動幅度的影響。這兩次調(diào)整對證券交易印花稅的 稅率調(diào)整 幅度寬達(dá)2‰。我國是少數(shù)對證券交易印花稅實行雙邊征收的國家，因而在一次交易中股票 買賣 雙邊所需承擔(dān)的交易成本將增減4‰。這種過寬的稅率調(diào)整幅度(尤其是增稅)，將導(dǎo)致股價 在短期產(chǎn)生劇烈變化。

(4) 證券交易印花稅調(diào)整與其他政策配套出臺對股價波動幅度的影響。2008年9月18日 晚間 ，管理層推出了“單邊征收印花稅、匯金公司購入三大銀行股票、國資委表態(tài)支持央企增持 或回購行為”三大利好的“政策組合拳”，其中，匯金公司直接在二級市場出手的救市力度 在中國證券市場上是絕無僅有的。2008年9月19日，大盤在多重利好的刺激下大幅跳空高開 ，兩市交易的股票、基金、權(quán)證和FTF等1570只證券全部漲停，這是自2001年10月23日以來 ，A股再現(xiàn)了“大盤漲?！钡氖r。最終，上證綜指收于2075.09點，上漲179.25點，漲幅 9 .45%，是實施漲跌停板制度以來的第二大單日漲幅。深證成指收于7154點，上漲590.93點 ， 漲幅9%。因此，在極度弱市的背景下，僅僅調(diào)整證券交易印花稅的刺激作用是非常有限的， 而若推出多重的“政策組合拳”，則能夠釋放出能量極大的復(fù)合政策效應(yīng)。

(三)政策建議

依據(jù)上述實證檢驗的結(jié)論，我們認(rèn)為，應(yīng)該通過稅收制度及其他配套措施安排，促進(jìn)證 券交易印花稅政策正效應(yīng)的發(fā)揮：

(1)單邊征收方式的制度化。在最近的這次調(diào)整中，政府決定只對股票賣方單邊征收證 券交易印花稅。這種制度設(shè)計可以對賣方行為給予限制，而對買方行為給予支持，對長期投 資者 來說，實際上是一種“延期納稅”的優(yōu)惠政策，有利于抑制過度投機(jī)行為，減少股票市場的 波動性。以后應(yīng)該將單邊征收方式作為一項基本制度固定下來，長期實行。

(2)實行透明的稅收政策變動方式。為了減少證券交易印花稅調(diào)整不確定性帶來的負(fù)信 息沖 擊效應(yīng)，應(yīng)該實行透明的政策變動方式，自動調(diào)整投資者的心理預(yù)期與投資行為。我們贊同 實行“與股指變動相關(guān)聯(lián)的浮動稅率”方案，［9］(15-16)即可以考慮當(dāng)股價指數(shù) 一段時間 （如1季度）內(nèi)上漲幅度過大時，就自動征收較高的稅率。而當(dāng)股價指數(shù)一段時間內(nèi)下跌幅 度過大時，就自動按較低的稅率征收。這種做法可以增加政策的透明度，減少股票價格的過 度波動，使證券交易印花稅起到“自動穩(wěn)定器”的作用。

（3）建立平準(zhǔn)基金。平準(zhǔn)基金是政府以法定的方式建立的基金，通過對證券市場的 逆向 操作，熨平非理性的劇烈波動，以達(dá)到穩(wěn)定證券市場的目的。到2007年底，證券市場共上繳 印花稅4443.43億元。政府可以將證券交易印花稅的10%作為平準(zhǔn)基金的資金來源，用于保 證證券市場的健康運行。

（4）抑止供給。在全球證券市場與中國證券市場低迷的周期中，政府應(yīng)該抑止供給，刺 激需求。因此，應(yīng)該控制新股上市的規(guī)模與節(jié)奏、控制上市公司增發(fā)的規(guī)模與節(jié)奏以及大小 非減持的規(guī)模與節(jié)奏，以壓縮供給，維護(hù)證券市場的供求平衡與良性循環(huán)。 注 釋：

①我國現(xiàn)行證券交易印花稅的實質(zhì)是證券交易稅，以下將其簡稱為證券印花稅。

②限于篇幅，此處沒有列出各種函數(shù)的相關(guān)統(tǒng)計量和參數(shù)，下文也做相同處理。

③限于篇幅省略了檢驗結(jié)果的一部分。

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第8篇：證券市場顯著特征范文

關(guān)鍵詞：資金證券價格泡沫實驗經(jīng)濟(jì)學(xué)

一、引言

在不同的宏觀經(jīng)濟(jì)背景和制度環(huán)境下，證券市場泡沫的形成有著不同的起因。但是解讀近年來世界各國證券市場泡沫事件，我們可以發(fā)現(xiàn)泡沫背后往往存在一個共同的助推器，那就是國內(nèi)信貸的過度膨脹或者國外資金的大量涌入。1997年的東亞金融危機(jī)中，大量資本涌入東亞國家，國內(nèi)信貸的快速擴(kuò)張以及資本部門過高的投資率導(dǎo)致了泡沫的出現(xiàn)。1980年到2001年的拉丁美洲泡沫，其產(chǎn)生的國內(nèi)因素也是信貸的快速膨脹，而外部因素是美國短期利率調(diào)整導(dǎo)致大量外資涌入拉美。歸結(jié)來看，這些問題的實質(zhì)是資金供給與證券供給的不平衡性，市場資金放松引發(fā)資金大幅度流入證券市場，在證券數(shù)量不變的前提下，最終導(dǎo)致證券價格偏離其基礎(chǔ)價值而急速上揚(yáng)。正如賓斯維杰（2003）指出，信貸或金融約束的放松不僅對實物投資有著重要性，而且它對創(chuàng)造“可持續(xù)性泡沫經(jīng)濟(jì)”也提供了必要條件。

針對市場資金水平與證券價格泡相關(guān)關(guān)系這一問題，現(xiàn)有研究主要是利用三種方法來進(jìn)行的：第一是歷史分析方法，以金德爾伯格（2000）為代表，通過記載從郁金香熱、南海泡沫到東南亞金融危機(jī)，他將宏觀經(jīng)濟(jì)過熱作為金融泡沫產(chǎn)生與膨脹的基本原因，而宏觀經(jīng)濟(jì)過熱的表現(xiàn)之一就是資金約束的放松；第二是實證研究方法，以Borio等（1994）為代表，Borio等（1994）研究了資本市場價格與私人總信貸量之間的關(guān)系，樣本為1970年到1980年間的13個工業(yè)國家，結(jié)論說明信貸對資本價格有著顯著性的影響，信用擴(kuò)張?zhí)岣吡速Y本價格；第三是實驗研究方法，以Caginalp，Porter和Smith為代表，他們通過實驗數(shù)據(jù)證明了市場資金水平與證券價格泡沫存在正向相關(guān)關(guān)系。

作為傳統(tǒng)的研究工具，歷史分析方法、實證研究方法為理論研究提供了豐富的結(jié)論，而新興的實驗研究方法也體現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢，并逐步成為傳統(tǒng)工具的有力補(bǔ)充。證券市場實驗是在實驗室中構(gòu)造一個證券交易的環(huán)境，實驗參與人作為證券交易者進(jìn)行買入或者賣出證券的決策，每個交易階段結(jié)束時交易者所持有的證券可以獲得分紅。在檢驗資金約束狀況與證券價格泡沫關(guān)系的研究中，實驗方法具備了可控制性的優(yōu)勢：首先，泡沫被定義為證券價格偏離基礎(chǔ)價值（未來紅利的貼現(xiàn)值）的部分，在實驗中證券基本價值是研究者事先設(shè)定的，因此可以精確計量市場中證券泡沫的大小，而在實證研究中研究者并不知道未來紅利的分布，因此難以精確計量泡沫水平；其次，實驗研究可以創(chuàng)造出除了市場資金水平之外，其他完全條件相同的多組實驗環(huán)境，并將實驗結(jié)果的差異歸結(jié)為資金水平的差異，真實的證券市場則不存在這種其他條件完全相同的環(huán)境，證券價格的變化是各種因素復(fù)雜作用的結(jié)果，而很多因素是研究者難以觀察到的。基于這樣的優(yōu)勢，實驗數(shù)據(jù)更具可靠性，其檢驗結(jié)果能為已有的研究提供補(bǔ)充，并提供新的研究思路。

本文通過設(shè)置四個初始資金不同的實驗室證券市場，利用浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院開發(fā)的計算機(jī)實驗軟件，選取68名實驗參與人，用來自我國的實驗數(shù)據(jù)對資金約束放松與價格泡沫之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了檢驗。本文的實驗結(jié)果表明，充裕的現(xiàn)金為證券價格上漲提供了源動力，以流動性價值（市場資金與市場證券數(shù)目的比值）來代表市場資金的充裕程度，每單位流動性價值的上升會帶來0.271單位的市場價格泡沫；此外，在實驗設(shè)定的10個交易周期中，流動性價值在前兩個交易周期對價格泡沫的影響程度較弱，隨后逐步上升，在最后兩個周期開始下降。實驗結(jié)果可以為中央銀行制定金融政策提供借鑒意義，即以調(diào)控市場貨幣供應(yīng)量、資本流動為目標(biāo)的金融政策必須充分考慮到對證券價格可能產(chǎn)生的影響。

本文的結(jié)構(gòu)如下：第一部分是對相關(guān)實驗文獻(xiàn)的簡單回顧，第二部分介紹實驗設(shè)計，第三部分是實驗結(jié)果及其分析，最后是結(jié)論。

二、文獻(xiàn)回顧

通過參與人在可控制性的實驗環(huán)境下進(jìn)行虛擬證券交易而獲取實驗數(shù)據(jù)的研究方法是Forsythe等（1982）首創(chuàng)的，繼而被Plott，Sunder（1982），F(xiàn)riedman等（1984）進(jìn)一步發(fā)展的。研究泡沫產(chǎn)生和膨脹的原因已經(jīng)成為證券市場實驗的一個重要主題。

首次在證券市場實驗中發(fā)現(xiàn)泡沫現(xiàn)象的研究來自Smith等（1988）。他們構(gòu)造了一個信息完全對稱的實驗室證券市場，即有關(guān)紅利分布的信息對每個交易者來說都是共同知識。在實驗之前，參與人被告知每只股票在每個交易階段可能獲得的分紅是：0、8、28或者60美分，每種分紅結(jié)果都有25%的概率，交易將持續(xù)15個階段。根據(jù)理性預(yù)期理論，證券市場的均衡價格即證券的基本價值是其未來收益（現(xiàn)金流）的貼現(xiàn)值，因此證券在每個階段的期望紅利是24美分（0×25%+8×25%+28×25%+60×25%），第一個交易階段的均衡價格是360美分（24×15），第二個階段是336美分（24×14）……第十五個階段是24美分。經(jīng)過多次實驗，他們發(fā)現(xiàn)在超過一半的實驗中都出現(xiàn)了泡沫現(xiàn)象，即市場價格高于基礎(chǔ)價值。Smith等認(rèn)為這說明共同的信息不足以形成共同的預(yù)期。他們通過讓實驗參與人重復(fù)參與該實驗，結(jié)果顯示隨著交易者經(jīng)驗的積累，價格泡沫傾向于減少。

Smith等（1988）的實驗結(jié)果引發(fā)了大量的討論，在Smith等（1988）實驗的基礎(chǔ)上，研究者們繼續(xù)重復(fù)該實驗或者從不同的角度修正實驗環(huán)境。King（1993）在實驗中分別引入了賣空、交易費用、漲跌停限制等因素，Schwartz和Aug（1989）采取了參與人自己付出初始現(xiàn)金來進(jìn)行證券買賣的方法（每人付出20美元），Lei等（2002）引入了交易中的資本所得稅等。實驗結(jié)果顯示上述這些因素?zé)o法顯著地抑制泡沫的出現(xiàn)，即泡沫具有穩(wěn)健性（Robustness）的特征。

Caginalp，Porter和Smith（1998，2001）通過實驗數(shù)據(jù)檢驗了市場資金水平與證券價格泡沫之間的關(guān)系。Caginalp，Porter和Smith（1998）設(shè)計了7次實驗，每次實驗有9人參加，交易持續(xù)15個周期，每個周期的期望紅利是3.6美元。在這些基本條件一致的情況下，7次實驗的環(huán)境差異在于賦予了交易者不同數(shù)量的初始現(xiàn)金。實驗結(jié)果表明現(xiàn)金充裕的市場證券價格顯著地高于現(xiàn)金匱乏的市場。Caginalp，Porter和Smith（2001）也采用了類似的實驗設(shè)計方法，檢驗了市場的流動性價值（市場現(xiàn)金總量與證券數(shù)目的比值）與證券價格的相關(guān)關(guān)系，他們得出的結(jié)論是流動性價值每上升1美元，證券價格會上升36.5美元。

在國內(nèi)，實驗經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究方法已經(jīng)得到了廣泛地介紹，例如汪丁?。?994），蔡志明（1997），高鴻楨（2003），金煜、梁捷（2003）等。但是，通過實驗操作來檢驗經(jīng)濟(jì)理論的研究相對比較少，尤其在證券市場領(lǐng)域缺乏相關(guān)的實驗研究的成果。

本文是借鑒國外已有研究成果，利用我國的實驗數(shù)據(jù)對證券價格問題進(jìn)行研究的一個嘗試，在實驗軟件設(shè)計、實驗環(huán)境設(shè)置、實驗結(jié)果分析等方面主要參考了Smith等（1988）以及Caginalp，Porter和Smith（1998，2001）的研究方法。

三、實驗設(shè)計

本文的實驗?zāi)康氖菣z驗市場中現(xiàn)金總量與證券數(shù)目比值增大時，是否會引發(fā)更高的價格泡沫。為此，我們設(shè)計了4組不同初始現(xiàn)金總量的實驗環(huán)境，每組實驗中包括了兩次實驗，共計8次實驗，每次實驗的情況如表1所示。

表1實驗基本情況

實驗組實驗序號時間初始現(xiàn)金（每人）參與人數(shù)目其他實驗條件

實驗1實驗1.12004年6月8日6000元6

相同

實驗1.22004年6月17日6

實驗2實驗2.12004年5月16日5000元5

實驗2.22004年5月16日5

實驗3實驗3.12004年6月8日3000元7

實驗3.22004年6月17日7

實驗4實驗4.12004年6月8日1500元6

實驗4.22004年6月17日6

8次實驗的設(shè)計要點如下：

1．實驗參與人

實驗參與人全部為浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院的研究生，其中實驗3的參與人來自在職公共管理碩士班，其余參與人來自政治經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)等專業(yè)。實驗中，每個市場由5－7人組成。

2．初始稟賦

實驗開始時，每人擁有10個單位的證券和一定數(shù)量的現(xiàn)金，這些證券和現(xiàn)金都是虛擬的。實驗開始后，參與人可以用初始持有的現(xiàn)金購買證券，也可以賣出持有的證券。

3．交易時間

每次實驗的交易過程包括10個周期，每個周期持續(xù)3分鐘，每個周期結(jié)束之時，交易者持有的證券可以獲得分紅。

4．分紅情況

每個周期的分紅情況是單位證券50%的概率分紅40元，50%的概率分紅20元。在每個周期結(jié)束之時計算機(jī)按上述概率隨機(jī)決定分紅數(shù)額，然后通過網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)告知每位參與人所獲得的分紅，并將分紅計入?yún)⑴c人的總資產(chǎn)。在第10個交易周期分紅之后，證券的贖回價值為零。

5．交易機(jī)制

交易采用雙向拍賣機(jī)制。雙向拍賣是被世界各地證券交易所廣泛采用的一種交易形式，已經(jīng)被證明有較高的市場效率。目前已有的證券市場實驗也基本上都采用了這種交易機(jī)制。拍賣的方法是買方從低往高出價（bid），賣方則從高往低要價（offer），直到出價等于要價時，買賣雙方成交。整個拍賣過程由聯(lián)網(wǎng)的計算機(jī)程序?qū)崿F(xiàn)，交易者只需按照交易規(guī)則向計算機(jī)發(fā)出申請買入或者申請賣出證券的指令。所有的申買價格（出價）按照從低至高的順序在操作界面的左邊排列，申賣價格（要價）按照從高至低的順序在界面的右邊排列（操作界面見圖1）。

6．市場信息

8次實驗都采取了完全對稱的信息結(jié)構(gòu)。有關(guān)交易規(guī)則和紅利分布的信息全部通過《實驗說明》的形式列明。實驗之前每個交易者都獲得一張《實驗說明》的文本，實驗開始時，我們還對該說明進(jìn)行了詳細(xì)講解。交易過程中，交易者可以從操作界面上獲取所有成交結(jié)果的信息，并可看到根據(jù)交易結(jié)果繪制的實時成交趨勢圖。

7．激勵機(jī)制

通過實驗，參與人的收益來源于兩個途徑，一是持有證券獲得的分紅，二是買賣證券的價格差。實驗中，我們采用了競賽方式來激勵參與人。在實驗結(jié)束時，統(tǒng)計參與人最后的總收益，并公布每個市場中參與人的收益排行榜，對收益第一名的參與人給予價值人民幣10元左右的物質(zhì)獎勵。由于參與人大多來自同一個班級，這種競賽方式在一定程度上能夠激勵他們通過交易獲取最大收益。

參與人通過計算機(jī)進(jìn)行操作的界面如圖1所示。

圖1證券市場實驗用戶操作界面

此外，交易中沒有設(shè)置任何稅費，也沒有價格漲跌停等價格限制措施。在以上實驗環(huán)境完全相同的基礎(chǔ)上，4組實驗中參與人初始被賦予了不同的現(xiàn)金，分別為6000元、5000元、3000元和1500元。

根據(jù)以上實驗設(shè)計，可以計算出市場的兩個重要變量：基礎(chǔ)價值和流動性價值。

（1）基礎(chǔ)價值

由于實驗中證券在每個交易周期結(jié)束可以獲得分紅，根據(jù)設(shè)定的分紅概率，我們可以計算出每個周期證券的基礎(chǔ)價值，也就是理性預(yù)期的均衡價格。在不考慮貼現(xiàn)率的情況下，第一周期中單位證券的基礎(chǔ)價值是：

（40×50%+30×50%）×10＝300

第二周期為：（40×50%+30×50%）×9＝270

第十周期為：（40×50%+30×50%）×1＝30

在實驗過程中，市場成交價格高于基礎(chǔ)價值的部分就是價格泡沫，是我們的主要研究對象。

（2）流動性價值

我們將流動性價值L定義為市場中初始現(xiàn)金總額（M）除以證券數(shù)目(N)的比值，流動性價值代表了市場資金的約束狀況。

假設(shè)每個市場的交易人數(shù)為，每人擁有證券10個以及初始現(xiàn)金元，那么交易初始，該市場具有的現(xiàn)金總額是：

證券總數(shù)是：

流動性價值L為：

在我們設(shè)計的四組實驗中，分別為6000，5000，3000和1500元，將代入上式，可以得出各組實驗、各個周期的流動性價值。在實驗開始之時，四組實驗的流動性價值分別為600，500，300和150。

相對于基礎(chǔ)價值來說，實驗設(shè)計提供了三種不同的市場環(huán)境，體現(xiàn)了市場資金不同的約束狀況：

（1）現(xiàn)金充裕組：實驗1和實驗2，市場初始的現(xiàn)金總量大于全部證券的基礎(chǔ)價值之和，即流動性價值大于單位證券的基礎(chǔ)價值；

（2）現(xiàn)金平衡組：實驗3，市場初始的現(xiàn)金總量等于全部證券的基礎(chǔ)價值之和，流動性價值等于單位證券的基礎(chǔ)價值；

（3）現(xiàn)金匱乏組：實驗4，市場初始的現(xiàn)金總量小于全部證券的基礎(chǔ)價值之和，流動性價值小于單位證券的基礎(chǔ)價值。

四、實驗結(jié)果及其分析

每組實驗我們都在相同的情況下重復(fù)了兩次，通過8次實驗的結(jié)果來檢驗市場資金約束的放松是否會帶來價格泡沫。在對實驗結(jié)果進(jìn)行簡單描述之后，我們將用代表資金約束狀況的流動性價值L與價格泡沫進(jìn)行計量分析，揭示二者之間存在的相關(guān)關(guān)系。

（一）基本實驗結(jié)果

8次實驗的結(jié)果如表2所示，列出了每次實驗各交易周期的平均成交價格以及各市場的平均價格和總價格泡沫。

表2實驗基本結(jié)果

實驗序號實驗1.1實驗1.2實驗2.1實驗2.2實驗3.1實驗3.2實驗4.1實驗4.2

初始人均現(xiàn)金600600500500300300150150

周期1289.84304.13311.25290316.5304.1294.06301.22

周期2280298.89275297.14305233.71262.33288.21

周期3256.67297254.55218.89288256235.28218.11

周期4244.25287.36259241.75296.17233.7206.11206.43

周期5220282.31209.4213274210.56179.64169.64

周期6176.86279.91201.86178190.33188.74143.5160.33

周期7141.07244.46186145.79132.73126.23102105.33

周期8126.25186.67190134.894.7295.963.5758.1

周期971.87573.85171.43124.5870.1351.4431.2956.67

周期1070.7132.527.8645.6733.7833.9726.121.71

總價格泡沫827.5251237.08936.35739.62651.36384.3543.8885.75

平均價格187.7525228.708208.635188.962200.136173.435154.388158.575

最大價格289.84304.13311.25297.14316.5304294.06301.22

其中，平均價格是指每次實驗中所有成交價格的平均值，總價格泡沫是指每次實驗中每周期平均價格偏離基礎(chǔ)價值的總和，計算方法為：

平均價格（1）

總價格泡沫（2）

基礎(chǔ)價值（3）

這里，是每個周期的市場平均價格，是每個周期的基本價值。從表2可以判斷，8次實驗中泡沫程度最大的是實驗1.2，最小的是實驗4.1，分別出現(xiàn)在每位交易者持有初始現(xiàn)金6000和1500的情況下，圖2和3顯示了這兩次實驗中市場價格的走勢以及相對于基礎(chǔ)價值的偏離情況。

圖2實驗1.2價格走勢

圖3實驗4.1價格走勢

圖2和3表明在不同的流動性價值L下，市場平均價格存在顯著的差異。表2所顯示的實驗基本數(shù)據(jù)也表明資金充裕組的泡沫明顯高于其他組。我們將通過統(tǒng)計分析，進(jìn)一步從數(shù)量上判斷流動性價值對價格泡沫的影響方式和程度。

（二）對實驗數(shù)據(jù)的計量分析

1．實驗結(jié)果的均值比較——t檢驗

按照初始現(xiàn)金稟賦的不同，8次實驗被分為三個組：現(xiàn)金充裕組、現(xiàn)金平衡組以及現(xiàn)金匱乏組。我們將通過兩兩之間市場價格泡沫均值比較的t檢驗，判斷三組實驗結(jié)果是否存在顯著的差異性。價格泡沫的數(shù)據(jù)來源于每次實驗中，每周期市場平均價格減去該周期的基礎(chǔ)價值，即。

表3至表5列出了兩組之間市場平均價格泡沫t檢驗的結(jié)果。從表中可以得知，在方差齊性檢驗中，現(xiàn)金充裕與現(xiàn)金平衡這兩組數(shù)據(jù)方差齊性檢驗的顯著性概率大于0.05，滿足方差齊的假設(shè)條件，選用方差齊假設(shè)下的t檢驗結(jié)果；而現(xiàn)金充裕與現(xiàn)金匱乏組、現(xiàn)金平衡與現(xiàn)金匱乏組顯著性概率都小于0.05，因此應(yīng)該選用方差不齊假設(shè)下的t檢驗結(jié)果。t檢驗結(jié)果顯示，在5%的置信水平下，現(xiàn)金充裕組與現(xiàn)金匱乏組、現(xiàn)金平衡組與現(xiàn)金匱乏組的價格泡沫均值存在顯著的差異性；而在10%的置信水平下，現(xiàn)金充裕組與現(xiàn)金平衡組也具有顯著的差異性。

表3獨立樣本t檢驗（現(xiàn)金充裕組與現(xiàn)金平衡組）

Levene方差齊性檢驗兩均值是否相等的t檢驗

F值顯著性概率t值自由度顯著性概率

(雙側(cè))均值差值均值差異的標(biāo)準(zhǔn)誤差均值差異的95%置信區(qū)間

下限上限

價格泡沫假設(shè)方差齊1.1990.2781.731580.089*16.72919.6660-2.619536.0778

假設(shè)方差不齊1.86346.3580.069*16.72918.9804-1.343834.8020

表4獨立樣本t檢驗（現(xiàn)金充裕組與現(xiàn)金匱乏組）

Levene方差齊性檢驗兩均值是否相等的t檢驗

F值顯著性概率t值自由度顯著性概率

(雙側(cè))均值差異均值差異的標(biāo)準(zhǔn)誤差均值差異的95%置信區(qū)間

下限上限

價格泡沫假設(shè)方差齊13.1520.0015.434580.000**47.03298.656029.705964.3598

假設(shè)方差不齊7.17352.7650.000**47.03296.556533.880860.1850

表5獨立樣本t檢驗（現(xiàn)金平衡組與現(xiàn)金匱乏組）

Levene方差齊性檢驗兩均值是否相等的t檢驗

F值顯著性概率t值自由度顯著性概率

(雙側(cè))均值差異均值差異的標(biāo)準(zhǔn)誤差均值差異的95%置信區(qū)間

下限上限

價格泡沫假設(shè)方差齊7.453.0104.15838.000**30.30387.287915.550145.0574

假設(shè)方差不齊4.15825.287.000**30.30387.287915.302645.3049

*：10%的置信水平下顯著

**：5%的置信水平下顯著

t檢驗表明，在不同的資金約束狀況下，市場價格泡沫的均值表現(xiàn)出一定的差異性，尤其是現(xiàn)金匱乏的市場與其他兩個市場的差異性更為顯著。這個結(jié)果從一定程度上證明資金約束狀況對價格泡沫有顯著性的影響，但影響的程度和方向，需要進(jìn)一步的回歸分析來判斷。

2．價格泡沫與流動性價值的回歸分析

除了初始現(xiàn)金稟賦的差異之外，8次實驗在各個周期產(chǎn)生的期望紅利是一致的，因此我們將主要考察由初始現(xiàn)金水平?jīng)Q定的流動性價值對價格泡沫的影響程度。我們首先用每次實驗的總價格泡沫與每次實驗的流動性價值L構(gòu)造如下回歸方程：（4）

方程的回歸結(jié)果為：（4’）

回歸結(jié)果中，流動性價值L的系數(shù)為2.017，標(biāo)準(zhǔn)誤差為0.331，產(chǎn)生的t值為6.097，p值為0.001。這個結(jié)果從統(tǒng)計上有力地證明了資金約束放松會顯著性地導(dǎo)致更高的市場價格泡沫?；貧w方程還表明，流動性價值每提高1元（即市場中每單位證券擁有的額外現(xiàn)金增加1元），會帶來實驗市場2.017元的價格泡沫?；貧w直線的擬合情況如圖4所示。

圖4回歸直線的散點交互圖

回歸方程4考察了每次實驗的總價格泡沫與流動性價值之間的關(guān)系，為了檢驗流動性價值L在不同交易周期產(chǎn)生的效應(yīng)，借鑒Caginalp,Port和Smith（2001）的方法，我們按照交易周期構(gòu)造了一組回歸方程：

（5）

其中，代表交易時間（1至10周期），e則代表某次實驗，因而代表實驗e第個周期的價格泡沫。事實上，4.15包括了10個回歸方程，即從第1周期到第10周期的價格泡沫與該周期流動性價值的關(guān)系，數(shù)據(jù)則來源于8次相互獨立的實驗。表6列出了10個回歸方程的，以及它們的標(biāo)準(zhǔn)誤差、t值、p值，還有整個回歸方程的F值。

根據(jù)表6所示的回歸結(jié)果和表7、圖5所示的相關(guān)分析結(jié)果，我們可以得出以下結(jié)論：（1）除了第一周期以外，流動性價值與價格泡沫正向相關(guān)，而第一周期中，流動性價值的上升，會帶來價格泡沫微量的減少；（2）流動性價值對價格泡沫的影響在前3個周期較小，從第4個周期到第8個周期，影響程度逐步增大，第9和第10周期影響程度開始減少，但仍然高于前3個周期；（3）在第8個周期，流動性價值對價格泡沫的影響程度最大（5%置信水平下具有顯著性），此時，流動性價值上升一個單位，會給該交易周期帶來0.236個單位的市場價格泡沫。

表6每周期價格泡沫與流動性價值的回歸結(jié)果

交易周期

標(biāo)準(zhǔn)誤差t值p值

標(biāo)準(zhǔn)誤差t值p值F值

14.2848.9160.4810.648-7.48E-030.021-.3560.7340.127

2-5.05120.653-0.2450.8153.893E-020.0490.8010.4540.642

3-11.79624.544-0.4810.6486.415E-020.0581.1110.3091.234

4-2.83325.256-0.1120.9140.1020.0591.7230.1362.969

5-6.13731.009-0.1980.8500.1190.0731.6250.1552.642

6-14.85728.789-0.5160.6240.1410.0682.0880.0824.358

7-47.32627.776-1.7040.1390.1940.0652.9720.0258.836

8-62.59522.995-2.7220.0350.2360.0544.3570.00518.983

9-30.64134.909-0.8780.4140.1340.0821.6350.1532.674

10-14.00411.118-1.2600.2555.301E-020.0262.0260.0894.106

對各周期價格泡沫與流動性價值的相關(guān)分析結(jié)果如表7和圖5所示。

表7各周期價格泡沫與流動性價值的相關(guān)系數(shù)

周期12345678910

相關(guān)

系數(shù)-0.1440.3110.4130.5750.5530.6490.772*0.872**0.5550.637

顯著性概率0.7340.4540.3090.1360.1550.0820.0250.0050.1530.089

*：5%置信水平下有顯著的相關(guān)性

**：1%置信水平下有顯著的相關(guān)性

圖5價格泡沫與流動性價值相關(guān)系數(shù)的變化趨勢

在我們的實驗開始之前，已經(jīng)告知交易者每個周期持有證券可能獲得的分紅概率，并將每個周期基礎(chǔ)價值的計算方法和結(jié)果在實驗說明中列出，還通過實驗組織者的講解使交易者對基礎(chǔ)價值有一定的印象。通過這樣的方式，在實驗開始之時，交易者對基礎(chǔ)價值應(yīng)該具有比較明確的認(rèn)識，而且在實驗初始由于對實驗程序和過程的生疏，他們的交易也相對謹(jǐn)慎?；谶@些原因，在前3個交易周期，成交價格更傾向于基礎(chǔ)價值，甚至低于基礎(chǔ)價值，流動性價值對價格的影響程度相對比較弱。隨著實驗周期的不斷推進(jìn)，開始低估的市場價格產(chǎn)生了動量效應(yīng)，激發(fā)了交易者的購買行為，而此時資金約束的作用逐步體現(xiàn)，他們不同程度地感受到購買能力受到其持有現(xiàn)金總量的影響。這體現(xiàn)在回歸結(jié)果中，第4到第8個周期流動性價值對價格泡沫的影響更為顯著。在最后的幾個周期中，由于交易者認(rèn)識到交易即將結(jié)束，而證券的贖回價值為零，他們對持有證券可能帶來的收益有了更為理性的認(rèn)識，因而流動性價值的影響又開始減弱。

總體上來看，實驗結(jié)果表明市場資金約束放松，即流動性價值增大，會帶來市場價格泡沫的增加，充裕的現(xiàn)金為價格泡沫的膨脹提供了條件。

五、結(jié)論

本文通過設(shè)計現(xiàn)金充裕、現(xiàn)金平衡、現(xiàn)金匱乏這三組初始現(xiàn)金稟賦不同的實驗室證券市場，對理論假說進(jìn)行了檢驗。實驗結(jié)果表明充裕的現(xiàn)金為價格上漲提供了源動力，每單位流動性價值的上升會帶來0.271單位的市場價格泡沫。此外，流動性價值在前兩個交易周期對價格泡沫的影響程度較弱，隨后逐步上升，在最后兩個周期開始下降。在類似的實驗條件下，Caginalp,Port和Smith（2001）得出流動性價值與價格水平正向相關(guān)，流動性價值每上升1個單位，市場平均價格上升36.5個單位。我們的實驗結(jié)果與他們基本一致（我們的研究是以價格泡沫為因變量）。

在真實的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，資金約束放松可以通過降低利率、開放資本賬戶等多種渠道來實現(xiàn)。理論研究、實證數(shù)據(jù)已經(jīng)表明，資金約束放松會帶來更多的價格泡沫，實驗數(shù)據(jù)也對這一結(jié)論提供了有力的支持。這些結(jié)論對中央銀行制定金融政策有著重要的借鑒意義。中央銀行的金融政策是以調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟(jì)為目標(biāo)，而且往往是以調(diào)節(jié)實體經(jīng)濟(jì)為主，但諸如貨幣供應(yīng)量、資本流動等宏觀經(jīng)濟(jì)變量對實體經(jīng)濟(jì)和證券市場都有著重要的影響。如果在金融政策制定過程中忽視了其對證券市場的政策效應(yīng)，就可能導(dǎo)致證券市場的劇烈波動，并最終阻礙實體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

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第9篇：證券市場顯著特征范文

關(guān)鍵詞：證券投資效益；價值；相關(guān)性；盈余管理

我國證券市場經(jīng)過十多年的快速發(fā)展，上市企業(yè)的數(shù)量與質(zhì)量逐漸提高。上市企業(yè)是證券市場投資的課題，也是主體，同時，也是參與者。上市企業(yè)對證券市場的參與，通常是以獲取短期投資收益。目前，我國上市企業(yè)較多，且質(zhì)量得到顯著提高。通過對證券投資收益的價值相關(guān)性進(jìn)行分析，與盈余管理進(jìn)行研究，可以有效的促進(jìn)我國證券市場的可持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)上市企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益提高。

1證券投資概況

在我國開始實施新會計準(zhǔn)則后，在證券投資過程中，應(yīng)采用公允價值計量，企業(yè)需要對自身的業(yè)務(wù)特點進(jìn)行分析，結(jié)合風(fēng)險管理要求來綜合考慮證券投資。企業(yè)取得金融資產(chǎn)在初始確認(rèn)的時候需要對其進(jìn)行分類：根據(jù)公允價值計量且變動計入當(dāng)期金融資產(chǎn)的損益情況；持有至到期的投資；專供出售金融資產(chǎn)；貸款與應(yīng)收款項。在獲取短期收益為目的的時候，上市企業(yè)證券投資主要集中在公允價值計量類的金融資產(chǎn)投資中，與專供出售金融資產(chǎn)中，在直接出售的時候，獲取的損益會直接計入到投資收益中。這種證券投資收益包括已經(jīng)實現(xiàn)與未實現(xiàn)的收益。在證券投資中，采用雙重確認(rèn)收益模式，上市企業(yè)能夠?qū)鹑谫Y產(chǎn)出售來選擇證券投資的收益[1]。證券投資收益具有以下幾個特征：首先，獨立性。上市企業(yè)的證券投資與其他經(jīng)營資產(chǎn)相互獨立，其收益與上市企業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)營能力無關(guān)，卻與證券市場行情有著密切聯(lián)系。其次，波動性。上市企業(yè)的證券投資收益具有不穩(wěn)定性，不持續(xù)性特點。另外，可預(yù)見性。活躍的金融市場會促進(jìn)證券投資力度，通過對上市企業(yè)的證券投資金融資產(chǎn)進(jìn)行分析，投資者可以對證券投資收益進(jìn)行評估。這些特征導(dǎo)致證券投資在股價中的反應(yīng)名次區(qū)別于企業(yè)營業(yè)利潤。在證券投資收益中，可以通過兩種方法對其收益進(jìn)行確認(rèn)，對證券市場的定價特性與有效性進(jìn)行了解，并能夠深入的了解兩種確認(rèn)方法的優(yōu)劣情況[2]。證券投資收益的特征使得其在股價中的反應(yīng)可能會與企業(yè)的營業(yè)利潤有較大差異,而證券投資收益的兩種確認(rèn)模式,又使得兩部分證券投資收益可能存在不同的盈余管理狀況。對證券投資收益的價值相關(guān)性與盈余管理進(jìn)行研究有助于了解我國證券市場的有效性與定價特征以及證券投資收益的信息質(zhì)量(相關(guān)性、可靠性與及時性),并可以進(jìn)一步了解兩種證券投資收益確認(rèn)模式的優(yōu)劣,為金融危機(jī)下爭論較多的公允價值確認(rèn)損益模式提供理論與實證支持。

2理論分析與假設(shè)

根據(jù)會計理論進(jìn)行分析，可以將盈余分為暫時性盈余與永久性盈余，后者是可持續(xù)的，穩(wěn)定性的；而前者是一次性的，波動性的。永久性盈余在估值中的作用明顯高于暫時性盈余。企業(yè)的營業(yè)利潤通常為永久性盈余，證券投資收益為暫時性盈余。根據(jù)理論進(jìn)行分析，證券投資收益的價值相關(guān)性會比營業(yè)利潤低，在估值模型中價值乘數(shù)也會明顯低于營業(yè)利潤。在實際資本市場中，盈余反應(yīng)系數(shù)會跟理論有著明顯的區(qū)別，但是，可以根據(jù)理論分析對其進(jìn)行合理的預(yù)期。與證券投資收益價值乘數(shù)相比，其盈余反應(yīng)系數(shù)會明顯較大。根據(jù)理論分析研究，可以對其提出相關(guān)假設(shè)：與營業(yè)利潤盈余反應(yīng)系數(shù)相比，證券投資收益價值乘數(shù)相對較低；公允價值變動損益能夠促進(jìn)會計盈余信息相關(guān)性的提高，未實現(xiàn)證券投資收益與已實現(xiàn)證券投資收益相比，前者更具有增量價值相關(guān)性；證券投資收益信息缺乏及時性，與年報信息區(qū)間內(nèi)的股價變化關(guān)系不大；盈余管理現(xiàn)象存在已實現(xiàn)證券投資收益中，而公允價值變動損益則沒有。

3研究設(shè)計

3.1樣本數(shù)據(jù)來源

本次研究中的證券投資收益包括未實現(xiàn)證券投資收益與出售金融資產(chǎn)的直接收益。兩者數(shù)據(jù)來源不同，前者為上市企業(yè)年報投資收益項目中計算得出的；而后者是年報利潤表中公允價值變動損益計算得出的。

3.2模型設(shè)計

根據(jù)上述四個假設(shè)進(jìn)行模型設(shè)計，其中前兩個假設(shè)需要根據(jù)價格模型進(jìn)行論證，第三個假設(shè)需要報酬率模型論證，最后一個假設(shè)采用盈余管理模型論證。

3.2.1價格模型

通過對相關(guān)資料進(jìn)行研究，根據(jù)以往相關(guān)專家的觀點與建議進(jìn)行分析，并結(jié)合本次研究實際情況，對價格模型進(jìn)行設(shè)計。凈資產(chǎn)=截距項+資本成本倒數(shù)×每股稅后營業(yè)利潤+1×證券投資收益暫時性盈余+自變量系數(shù)×（每股凈資產(chǎn)-公允價值變動損益）+誤差項。將其對假設(shè)1進(jìn)行論證。在假設(shè)2中論證，需要在上訴模型中增加證券投資公允價值變動損益情況，在解釋變量中，以每股凈資產(chǎn)為標(biāo)準(zhǔn)。并分析價值相關(guān)性是否存在于公允價值變動損益中，從而對模型的解釋力度進(jìn)行增加。

3.2.2報酬率模型

在對該模型進(jìn)行設(shè)計的時候，設(shè)計需要綜合考慮到在一定的時期內(nèi)，會計盈余對股價變化的影響。并且，在一定的時期內(nèi)，對會計信息進(jìn)行探究，以便分析其對股價造成的影響。根據(jù)證券投資收益的可預(yù)見性特點進(jìn)行分析，在證券市場中可能會出現(xiàn)提前反應(yīng)現(xiàn)象。在該模型中，并沒有與價值模型相同的價值相關(guān)性。其模型公式為持有累計月報酬率=截距項+自變量系數(shù)（每股稅后營業(yè)利潤/收盤價）+自變量系數(shù)（每股稅后已實現(xiàn)證券投資收益/收盤價）+自變量系數(shù)（每股稅后未實現(xiàn)證券投資收益/收盤價）-誤差項。

3.2.3盈余管理模型

根據(jù)盈余管理的動機(jī)對證券投資收益盈余管理情況進(jìn)行分析，以便設(shè)計盈余管理模型，對其有效契約觀與不對稱信息觀進(jìn)行分析與研究。其模型公式為：已實現(xiàn)證券投資收益在利潤總比重的百分比=截距項+自變量系數(shù)×再融資變量+自變量系數(shù)×扭虧變量+自變量系數(shù)×營業(yè)利潤增長率+自變量系數(shù)×規(guī)模變量+自變量系數(shù)×金融資產(chǎn)在總資產(chǎn)中的百分比+自變量系數(shù)×行業(yè)變量+誤差項。

4結(jié)果分析

4.1描述性統(tǒng)計

分析模型的變量情況，對每個樣本的描述進(jìn)行計量計算，以便對其進(jìn)行評估。其中大多數(shù)上市企業(yè)會以增加當(dāng)年的利潤總額為目的，對其選擇適當(dāng)?shù)墨@利了結(jié)?；?qū)⒔鹑谫Y產(chǎn)歸納到不影響損益的專供出售金融資產(chǎn)中。

4.2模型結(jié)果分析

在我國模型中，增加未實現(xiàn)證券投資收益，對模型進(jìn)行解釋。在價格與報酬率模型中，證券投資收益會對股票價的及時性進(jìn)行影響。由于證券投資收益具有可預(yù)測性，不具備及時性，對年報信息區(qū)的股價匯報。

5結(jié)論

在現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展過程中，大多數(shù)上市企業(yè)越來越重視證券投資收益，其也是企業(yè)的經(jīng)濟(jì)來源之一，在企業(yè)的盈余管理中，需要重視對證券投資收益的價值相關(guān)性進(jìn)行分析，對兩者之間的關(guān)系進(jìn)行充分了解，以便為企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的提高提供有利的依據(jù)[3]。根據(jù)結(jié)果進(jìn)行評價，我國證券市場能夠?qū)ψC券投資收益與營業(yè)利潤進(jìn)行區(qū)分，并根據(jù)其重要性給予不同的估值。上市企業(yè)根據(jù)出售前的實際選址，對已實現(xiàn)證券進(jìn)行盈余管理。證券投資收益具有價值相關(guān)性，不具備及時性[4]。證券投資主要采用公允價值變動情況對損益方式進(jìn)行收益，可以顯著提高會計信息的相關(guān)性，避免盈余管理。在新會計準(zhǔn)則實施后，對我國證券投資進(jìn)行公允值計量模式，對歷史成本計量模式能夠造成較大的突破[5]。通過對證券投資收益的價值相關(guān)性進(jìn)行分析，對其盈余管理進(jìn)行了解，可以為證券投資收益提供相關(guān)內(nèi)容，促進(jìn)證券市場的可持續(xù)發(fā)展。

作者:孟鵬 單位:廈門大學(xué)

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