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    媒體報道降低了股價崩盤風(fēng)險嗎?
    ——來自創(chuàng)業(yè)板的證據(jù)

    2017-05-11 02:32:26■王昶,王敏,龔
    金融與經(jīng)濟(jì) 2017年4期
    關(guān)鍵詞:媒體報道創(chuàng)業(yè)板股價

    ■王 昶,王 敏,龔 鋮

    媒體報道降低了股價崩盤風(fēng)險嗎?
    ——來自創(chuàng)業(yè)板的證據(jù)

    ■王 昶,王 敏,龔 鋮

    針對創(chuàng)業(yè)板公司股價的“暴漲暴跌”現(xiàn)象,本文運(yùn)用信息不對稱和投資者情緒理論,研究了媒體報道對創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險的影響。研究發(fā)現(xiàn),在創(chuàng)業(yè)板中,上市公司受到媒體報道越多,其股價崩盤風(fēng)險越高,而且,不同性質(zhì)的媒體報道均會加大上市公司股價崩盤風(fēng)險。進(jìn)一步分析顯示,媒體報道顯著提高了公司下一年的股價崩盤風(fēng)險,其中,媒體的正面或者負(fù)面報道依然會顯著提高公司下一年的股價崩盤風(fēng)險,而中性報道對公司下一年股價崩盤風(fēng)險的影響并不顯著。

    媒體報道;情緒;信息不對稱;股價崩盤風(fēng)險;創(chuàng)業(yè)板

    王昶(1973-),湖南懷化人,中南大學(xué)商學(xué)院教授,博士生導(dǎo)師,研究方向?yàn)閼?zhàn)略與投融資決策;王敏(1992-),安徽合肥人,中南大學(xué)商學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)楣窘鹑谂c行為金融。(安徽合肥410083);龔鋮(1989-),安徽合肥人,中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院碩士研究生,研究方向?yàn)槟J阶R別與說話人識別。(安徽合肥230027)

    一、引言

    為了有效補(bǔ)充主板市場,扶持高科技、高成長性的企業(yè),我國政府于2009年10月30日在深圳證券交易所正式開啟了創(chuàng)業(yè)板市場。較主板公司股票而言,創(chuàng)業(yè)板公司股票一直存在著嚴(yán)重的暴漲暴跌現(xiàn)象。由于股價暴跌造成的崩盤,不僅導(dǎo)致投資者的財富瞬間“蒸發(fā)”,而且嚴(yán)重影響市場主體的投資熱情,甚至對資本市場的平穩(wěn)健康發(fā)展造成極大的負(fù)面沖擊(曹豐等,2015)。究竟哪些因素導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險?對該問題,金和梅耶斯(Jin&Myers, 2006)等人研究表明,在信息不對稱的背景下,管理層尋租、隱藏公司內(nèi)部負(fù)面消息的代理行為是造成股價崩盤風(fēng)險的重要原因。這主要從公司內(nèi)部因素進(jìn)行了解釋,而針對公司外部可能影響信息不對稱和股價崩盤風(fēng)險的因素卻還鮮有研究涉及。因此,本文另辟新徑考察媒體報道這一公司外部相關(guān)主體如何影響創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險。

    關(guān)于新聞媒體在資本市場中扮演的角色這個話題越來越受人關(guān)注。如,托特洛克(Tetlock,2007)表明媒體的悲觀報道形成市場整體股價下跌的壓力;巴伯和奧?。˙arber&Odean,2008)具體分析了媒體報道如何影響個人投資者選股;游家興和吳靜(2012)發(fā)現(xiàn)了媒體對資產(chǎn)定價效率和投資者行為的負(fù)面影響;黃俊(2013)關(guān)于我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的考察發(fā)現(xiàn),即使媒體只對公司進(jìn)行中性報道,也會顯著提高公司的首發(fā)抑價。

    新聞媒體作為金融市場一種不可或缺的信息中介和公共監(jiān)督機(jī)制,確實(shí)可以通過搜集、整理和發(fā)布相關(guān)信息來增進(jìn)投資者對公司經(jīng)營狀況的了解,甚至可以減少公司管理層隱藏壞消息的空間。然而,在便利投資者獲取信息的同時,媒體宣傳可能會左右投資者的情緒,如媒體報道會影響機(jī)構(gòu)與個人投資者的交易行為,機(jī)構(gòu)和個人投資者的交易行為都會加大市場股價的波動(譚松濤等,2014)。由此我們不禁思考,在創(chuàng)業(yè)板中,媒體報道究竟是降低信息不對稱性而降低股價崩盤風(fēng)險,還是加劇投資者非理性情緒而使股票價格偏離內(nèi)在價值,從而提高股價崩盤風(fēng)險?對此,本文從投資者情緒視角對媒體報道與公司股價崩盤風(fēng)險間關(guān)系進(jìn)行了分析。

    二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

    (一)文獻(xiàn)回顧

    1.股價崩盤風(fēng)險。股價崩盤,又稱股價暴跌,是指在無任何前兆的情況下,上市公司股票價格突然大幅降低的現(xiàn)象。它有兩種表現(xiàn)形式:一種是個股存在泡沫,泡沫突然破裂;另一種是個股不存在泡沫,價格的大幅度下降。股價崩盤風(fēng)險則是指負(fù)向的股價跳躍式下跌的概率(金和梅耶斯,Jin& Myers,2006)。已有文獻(xiàn)認(rèn)為,股價崩盤風(fēng)險形成的原因主要有兩點(diǎn):(1)代理問題導(dǎo)致的管理層機(jī)會主義。現(xiàn)有研究指出公司經(jīng)理人出于薪酬契約、職業(yè)生涯、聲譽(yù)、避稅(波爾,Ball,2009;韓和瓦特,Khan &Watts,2009;基姆等,Kim et al,2011)等多種動機(jī)考慮,會刻意隱藏或推遲披露負(fù)面消息并及時發(fā)布好消息,壞消息持續(xù)而逐漸累積。當(dāng)壞消息累積到一定程度并超過臨界值時將集中釋放,最終導(dǎo)致股價崩盤(霍頓等,Hutton et al,2009)。(2)公司與投資者之間存在信息不對稱。信息不對稱使得投資者無法知曉公司真實(shí)經(jīng)營情況,可能會被虛假的財務(wù)信息所蒙蔽,導(dǎo)致股價存在“泡沫”,一旦泡沫破滅,股價便會暴跌(科塔利等,Kothari,2009)。尤其是那些信息透明度低的公司,管理層更加容易隱藏壞消息,最終會引發(fā)公司未來股價的大幅下跌(霍頓等,Hutton et al,2009;基姆等,Kim et al,2014;葉康濤等, 2015)。因此,代理問題和信息不對稱是導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險的兩個重要成因。

    2.媒體報道。國內(nèi)外有大量關(guān)于媒體報道的研究,但針對媒體報道的正負(fù)作用,一直在學(xué)術(shù)界備受爭議。(1)媒體報道的正面作用。媒體不僅可以通過聲譽(yù)機(jī)制對公司高管的經(jīng)營行為起到很好的監(jiān)督作用,而且其對于理性投資者來說,是一種信息中介,可以降低信息不對稱性,為其投資決策起到很好的指導(dǎo)作用(李培功和沈藝峰,2010;王和葉,Wang&Ye,2015;孔東民等,2013)。(2)媒體報道的負(fù)面影響也不容忽視。我國的上市公司很多都是國家持股或者國家部分持股,政府的干預(yù)較多,媒體因?yàn)檎卫娓鼉A向于報道企業(yè)的正面消息(戴克和金格斯,Dyck&Zingales,2003),這樣媒體對公司高管的監(jiān)督作用就大打折扣。再者,媒體也可能出自自身的商業(yè)利益,過度渲染企業(yè)的負(fù)面消息(米勒,Miller,2006),導(dǎo)致資本市場股價劇烈波動(方和皮雷斯,F(xiàn)ang&Peress,2009;單,Chan,2001)。尤其對于非理性投資者來說,媒體的高度關(guān)注會吸引大量的非理性投資者的購買或者拋售,進(jìn)而導(dǎo)致公司股價嚴(yán)重偏離其真實(shí)價值,反而加劇了信息不透明度(張雅慧等,2011;熊艷等,2014;許年行等,2012)。

    (二)研究假設(shè)

    本文從信息不對稱與投資者情緒理論相結(jié)合的角度來探討媒體報道與公司股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系。首先,從信息不對稱角度來說,由于市場傳聞、管理層未來展望、市場評論等軟信息的存在,同時市場中存在大量信息處理能力較弱的非理性投資者,此時,媒體報道不僅不能降低信息不對稱性,反而使信息分布更加不對稱(熊艷等,2014)。其次,從投資者情緒角度來說,若軟信息被信息處理能力弱的中小投資者接收則可能產(chǎn)生信息損耗,甚至被誤讀而加劇投資者情緒(熊艷等,2014)。當(dāng)投資者情緒越高漲或越低落時,資產(chǎn)定價偏誤程度越高(托特洛克,Tetlock,2007;游家興和吳靜,2012)。而在我國創(chuàng)業(yè)板市場中,大部分都是新興企業(yè),倍受媒體關(guān)注,該板塊中小投資者占絕大多數(shù),主觀軟信息充斥,非理性投資方式盛行。所以,在創(chuàng)業(yè)板中,媒體傳達(dá)的軟信息容易被中小投資者所誤讀而加劇投資者情緒波動,進(jìn)而導(dǎo)致資產(chǎn)誤定價,提高了股價崩盤風(fēng)險。綜上,本文提出如下假設(shè):

    H1:在創(chuàng)業(yè)板中,上市公司受到媒體報道越多,其股價崩盤風(fēng)險越高。

    總體而言,國內(nèi)外學(xué)者大多以媒體報道數(shù)量為研究對象,很少有人深究不同性質(zhì)的媒體報道作用有什么不同。事實(shí)上,媒體對股市的影響可能因媒體報道的性質(zhì)差異而有所不同。一方面,不利的媒體報道將發(fā)出企業(yè)未來業(yè)績的負(fù)面信號,降低企業(yè)的信譽(yù)和合法性(波洛克和因多瓦,Pollock& Rindova,2003),從而導(dǎo)致股票的未來收益率降低。新聞中的負(fù)面詞匯,特別是有關(guān)公司基本面的新聞中的負(fù)面詞匯會預(yù)示更差盈余情況和更低的股票收益率(托特洛克等,Tetlock et al,2008),增加公司的資本成本和收益波動(科塔利等,Kothari et al, 2009),且負(fù)面報道對股票收益率的負(fù)面影響長達(dá)12個月(單,Chan,2003)。另一方面,相比負(fù)面報道,正面報道容易“炒熱”題材,加劇投資者認(rèn)知偏差,進(jìn)而推高投資者情緒而使市場更具波動性(熊艷等, 2014)。游家興和吳靜(2012)表明積極的媒體更易導(dǎo)致股價泡沫產(chǎn)生,一旦泡沫破滅,股價就會瞬間下跌,造成極大的負(fù)面沖擊(科塔利等,Kothari et al,2009)。媒體作為“意見領(lǐng)袖”,當(dāng)其樂觀的看多某只股票時,在賣空限制的前提下,悲觀的投資者信息沒有完全反映在市場上,一個短暫的高估和壞消息的瞬間爆發(fā)都會導(dǎo)致價格大幅度降低(陳等,Chen et al,2001)。

    相比于正面或者負(fù)面報道,既不反映積極又不反映消極語調(diào)的中性報道雖不會強(qiáng)烈的引起投資者情緒的高漲或者跌落,但在短期內(nèi),還是能吸引大量投資者的關(guān)注,造成一定的買入壓力。從“注意力驅(qū)動效應(yīng)”來說,中性報道依然可以使股價偏離其真實(shí)價值,加劇信息不對稱和隱藏壞消息,但這種效應(yīng)從長期來看會隨時間消失(陳和蓋瑟斯,Chen&Ghysels,2008)。

    綜合已有的觀點(diǎn)表明,正面或者負(fù)面報道可以積聚公眾的注意力,引起投資者巨大的情緒反應(yīng),而情緒化投資行為所導(dǎo)致的股價瞬間上漲或者下跌并不依賴于公司基本面的改變或價值發(fā)現(xiàn),而是進(jìn)一步加劇了信息不透明和隱藏了壞消息,最終可能導(dǎo)致股價在未來大幅下跌(許年行等,2012)。相比正面和負(fù)面報道,中性報道的數(shù)量居多,其短期內(nèi)可以引起多數(shù)投資者的注意力,而注意力驅(qū)動效應(yīng)會造成股價短暫上漲后的價值反轉(zhuǎn),但這種效應(yīng)從長期來看會隨時間消失。因此,本文進(jìn)一步提出如下假設(shè):

    H2:在創(chuàng)業(yè)板中,不同性質(zhì)的媒體報道均會加大上市公司股價崩盤風(fēng)險。

    三、研究設(shè)計

    (一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文的研究樣本為2009~2014年我國所有的創(chuàng)業(yè)板上市公司。本文關(guān)注創(chuàng)業(yè)板有兩點(diǎn)原因:第一,創(chuàng)業(yè)板公司大多是高科技新興企業(yè),受到國家和大眾的普遍重視,進(jìn)而媒體關(guān)注度也比較高。第二,創(chuàng)業(yè)板開板之初就顯示出“高市盈率”“高發(fā)行價”“高募資額”的特點(diǎn),其二級市場參與者以中小投資者居多,雖然機(jī)構(gòu)投資者參與比例越來越大,但非理性投資導(dǎo)致股市波動幅度比主板更大的現(xiàn)象并未減少。參照羅進(jìn)輝等(2014)、葉康濤等(2015)的做法,本文對初始樣本進(jìn)行了如下篩選:(1)剔除當(dāng)年剛上市的公司樣本,因?yàn)樾鹿缮鲜腥菀资艿叫侣劽襟w的特別關(guān)注;(2)剔除年交易周數(shù)小于“30”的公司樣本,因?yàn)槎嘣貧w估計得到股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)的需要;(3)剔除數(shù)據(jù)缺失的公司樣本。最終,本文得到的有效年度觀察樣本共計1084個,均采用STATA12.0處理數(shù)據(jù)。樣本公司財務(wù)數(shù)據(jù)均來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。

    《中國證券報》、《證券日報》、《證券時報》、《上海證券報》這四大證券報在我國具廣泛影響力、知名度和權(quán)威性,其報道數(shù)量占全國媒體報道總數(shù)比例較大,且是多數(shù)媒體新聞報道的題材源頭(李培功等,2010;游家興和吳靜,2012),因此,本文以這四家報紙作為媒體報道主體。并以《中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫》作為主要數(shù)據(jù)來源,采用手工方式獲得媒體報道的數(shù)據(jù)。

    (二)變量定義與度量

    1.股價崩盤風(fēng)險

    借鑒基姆等(Kim et al,2014)、科瑟尼蒂斯等(Kousenidis et al,2014)、許年行等(2013)的研究,本文使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動的比率(DUVOL)這兩個指標(biāo)度量公司股價崩盤風(fēng)險。具體算法如下:

    首先,估計出公司層面的周收益率,即

    其中,γi,φ為公司i的股票在第φ周的收益率,γm,φ為第φ周的市場周流通市值加權(quán)平均收益率,以此類推;αi為截距;β1~β5為回歸系數(shù);εi,φ為殘差項,表示個股收益未被市場所解釋的部分,若εi,φ為負(fù)且絕對值越大,說明公司i的股票與市場收益相背離的程度越大。使用Wi,φ=LN(1+εi,φ)作為公司特定周收益率,這樣可以使得模型(1)得到的殘差εi,φ基本成標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

    本文使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)作為第一個崩盤風(fēng)險指標(biāo),記為NCSKEWi,t。計算方法如公式(2)。

    其中,NCSKEWi,t為股票i在第t年的股票收益率的負(fù)向偏態(tài)。n為股票i在第t年中交易的周數(shù)。其中NCSKEW為正向指標(biāo),NCSKEW越大,股價崩盤風(fēng)險越高。

    第二個崩盤風(fēng)險指標(biāo)選用收益上下波動的比率,記為DUVOLi,t,其可以捕捉到股票收益率非對稱波動,具體算法如公式(3)。

    其中,DUVOLi,t為股票i在第t年的股票收益上下波動比率,nu(nd)為股票i的周回報率高于(低于)當(dāng)年回報率均值的周數(shù)。DUVOL也為正向指標(biāo),DUVOL越大,股價崩盤風(fēng)險越高。

    2.媒體報道

    本文的研究不僅要統(tǒng)計媒體報道總的數(shù)量,還要統(tǒng)計不同性質(zhì)的媒體報道數(shù)量。因此,需要人工手動的對媒體報道的具體內(nèi)容進(jìn)行細(xì)分。借鑒迪普豪斯(Deephouse,2000)對媒體報道性質(zhì)的分類標(biāo)準(zhǔn),本文將企業(yè)或者控股股東獲得獎項、企業(yè)績效良好或慈善捐款等均歸為正面報道,而公司內(nèi)部出現(xiàn)從事逃稅,商業(yè)性欺詐或其他法律控訴,便屬于負(fù)面報道,剩下的文章便歸于中性類。本文利用多人編碼原則對媒體報道的內(nèi)容進(jìn)行了分類,即將上市公司名稱作為關(guān)鍵詞,在知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫報紙子庫中搜索文章全文,排除含有相同的名稱但卻不是同一個人的文章,每一篇文章分別由兩個評價者進(jìn)行閱讀,對性質(zhì)進(jìn)行編碼,根據(jù)文章的性質(zhì)分為正面、中性或負(fù)面這三類。當(dāng)這兩個評價者出現(xiàn)分歧時,引進(jìn)第三個評價者參與討論,然后作出它的最終編碼(王和葉,Wang&Ye,2015)。將所獲得的媒體報道總條數(shù)以及正面、中性和負(fù)面媒體報道條數(shù)加1后取自然對數(shù)作為每個公司年度媒體報道次數(shù)、正面、中性和負(fù)面報道的度量指標(biāo),分別記為Tmedia、Pos、Neu和Neg。

    3.控制變量

    根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)(羅進(jìn)輝等,2014;許等,Xu et al,2014),本文選取了以下控制變量:股票年度周收益率的標(biāo)準(zhǔn)差(Sigma)、股票年度平均周收益率(Ret)、企業(yè)規(guī)模(Size)、賬市比(Bm)、機(jī)構(gòu)持股比例(Inshold)、負(fù)債率(Lev)、經(jīng)營業(yè)績(Roa)以及經(jīng)過修正瓊斯模型得到的公司透明度(Accm)。

    (三)模型設(shè)計

    本文構(gòu)建以下四個模型對提出的研究假說依次進(jìn)行檢驗(yàn)。

    模型中,以NCSKEWi,t和DUVOLi,t為因變量來度量第t年股價崩盤風(fēng)險,以Tmediai,t、Posi,t、Neui,t和Negi,t為解釋變量來度量第t年的媒體報道次數(shù)、正面報道、中性報道和負(fù)面報道,相應(yīng)的控制變量也取第t年值。模型(4)用以檢驗(yàn)假設(shè)H1,主要考察變量為Tmediai,t;使用模型(5)~(7)檢驗(yàn)假設(shè)H2,主要考察的變量分別為Posi,t、Neui,t和Negi,t,重點(diǎn)關(guān)注這三個變量的估計系數(shù);最后,參考已有的研究,本文控制了其他可能影響股價崩盤風(fēng)險的因素。

    四、實(shí)證結(jié)果

    (一)描述性統(tǒng)計分析

    表1給出了本文各個變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果,股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)NCSKEW的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為-0.516與0.682,說明創(chuàng)業(yè)板樣本公司之間股價崩盤風(fēng)險差異較為明顯。股價崩盤風(fēng)險另一指標(biāo)DUVOL的均值為-0.102,大于卡倫和方(Callen& Fang,2015)基于美國上市公司數(shù)據(jù)得到的-0.170的DUVOL均值,表明我國創(chuàng)業(yè)板公司相較美國上市公司更不穩(wěn)定,收益上下波動比率更大。在媒體報道指標(biāo)中,正面報道文章平均0.444篇/年、中性報道文章平均1.682篇/年、負(fù)面報道文章0.238篇/年,可見,創(chuàng)業(yè)板中的中性報道最多,正面報道次之,負(fù)面報道最少。其他各變量的分布合理。

    表1 描述性統(tǒng)計分析

    (二)多元回歸分析

    1.檢驗(yàn)假設(shè)H1

    表2列示了媒體報道次數(shù)、正面、中性和負(fù)面報道分別與創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險之間的多元回歸結(jié)果?;貧w(1)結(jié)果顯示,當(dāng)NCSKEW為股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)時,媒體報道數(shù)量與股價崩盤風(fēng)險顯著正相關(guān)(δ1=0.101;p<0.01),即上市公司受到媒體報道的次數(shù)越高,公司股價出現(xiàn)崩盤事件的可能性就越大,支持了研究假設(shè)H1。當(dāng)使用DUVOL衡量股價崩盤風(fēng)險時,由回歸(5),也可以得到類似結(jié)論。

    2.檢驗(yàn)假設(shè)H2

    表2中的回歸(2)~(4)的結(jié)果顯示,正面、中性與負(fù)面報道均與當(dāng)年股價崩盤風(fēng)險顯著正相關(guān)(λ1= 0.103,p<0.05;π1=0.075,p<0.05;ρ1=0.190;p<0.01),據(jù)測算,在5%的顯著性水平下,媒體的正面和中性報道每增加一條,創(chuàng)業(yè)板公司當(dāng)年的股價崩盤風(fēng)險就分別提高6.0%和4.4%,而在1%的顯著性水平下,媒體的負(fù)面報道每增加一條,創(chuàng)業(yè)板公司當(dāng)年的股價崩盤風(fēng)險就提高11.1%,這驗(yàn)證了假設(shè)H2,即在創(chuàng)業(yè)板中,不同性質(zhì)的媒體報道均會加大上市公司當(dāng)年股價崩盤風(fēng)險。當(dāng)使用DUVOL衡量股價崩盤風(fēng)險時,由回歸(6)~(8),也可以得到類似結(jié)論。

    表2 因變量為股價崩盤風(fēng)險的多元線性回歸結(jié)果

    五、進(jìn)一步的分析

    媒體報道對下一年股價崩盤風(fēng)險的影響。上述研究發(fā)現(xiàn),隨著媒體報道的增多,創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險越高,并且不同性質(zhì)的媒體報道對股價崩盤均存在一定的誘導(dǎo)效應(yīng)。然而,隨著時間推移,創(chuàng)業(yè)板中火爆行情逐漸冷卻,投資者漸歸理性時,媒體報道是否會影響公司下一年的股價崩盤風(fēng)險(羅進(jìn)輝等,2014;卡倫等,Callen et al,2015)。為此,本文構(gòu)建回歸模型如下:顯著;括號中是經(jīng)過異方差穩(wěn)健調(diào)整后得到的t值。

    表3 因變量為下一年股價崩盤風(fēng)險的多元線性回歸結(jié)果

    表3是上述模型(8)~(11)的回歸結(jié)果。表中回歸1結(jié)果所示,媒體報道次數(shù)依然與公司下一年的股價崩盤風(fēng)險正相關(guān),說明媒體報道增大了創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險,并且這種影響會持續(xù)一年之久。回歸2和回歸4結(jié)果顯示,正面報道及負(fù)面報道的系數(shù)依然顯著為正,即媒體的正面或者負(fù)面報道依然會顯著提高公司下一年的股價崩盤風(fēng)險?;貧w3中關(guān)于中性報道與公司下一年股價崩盤風(fēng)險之間的相關(guān)關(guān)系并不顯著。進(jìn)一步分析的結(jié)果說明,媒體報道對公司下一年股價崩盤風(fēng)險的影響主要通過這種極端性的正面或者負(fù)面報道產(chǎn)生的,這可能是因?yàn)橥顿Y者對公司的正面和負(fù)面新聞更關(guān)注所致。本文將股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)換為DUVOL,各項結(jié)果與指標(biāo)為NCSKEW的多元線性回歸結(jié)果一致。

    六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    (一)隨機(jī)效應(yīng)回歸

    隨機(jī)效應(yīng)模型可以節(jié)省自由度,對于從時間與截面兩方面看都存在較大變化的數(shù)據(jù),隨機(jī)效應(yīng)模型能夠明確描述出誤差來源的特征。因此,本文對模型(4)至模型(11)進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)回歸。表4和表5給出了媒體報道次數(shù)、正面、中性和負(fù)面報道分別與股價崩盤風(fēng)險之間的多元隨機(jī)回歸結(jié)果,表4和表5中數(shù)據(jù)(股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)為NCSKEW)顯示,使用隨機(jī)效應(yīng)回歸與最小二乘法回歸的結(jié)果高度一致,因此,本文所得結(jié)論與模型的估計方法無關(guān)。當(dāng)使用DUVOL衡量股價崩盤風(fēng)險時,也可以得到類似結(jié)論。

    表4 因變量為股價崩盤風(fēng)險的多元隨機(jī)線性回歸結(jié)果

    表5 因變量為下一年股價崩盤風(fēng)險的多元隨機(jī)線性回歸結(jié)果

    (二)加入機(jī)構(gòu)交易為控制變量的樣本

    表6和表7給出了媒體報道次數(shù)、正面、中性和負(fù)面報道分別與股價崩盤風(fēng)險之間的多元線性回歸結(jié)果。本文總共選取了1084個年度樣本,大部分樣本點(diǎn)都被機(jī)構(gòu)投資者買入或者賣出過,潘寧寧等(2015)認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者交易行為能夠影響股價的同步性,也就是說這些行為將會影響股價的信息。為了避免機(jī)構(gòu)交易行為對分析結(jié)果的影響,選取機(jī)構(gòu)交易為控制變量,回歸結(jié)果如表6和表7所示(股價崩盤風(fēng)險指標(biāo)為NCSKEW),表6和表7結(jié)果與表2和表3一致。當(dāng)使用DUVOL衡量股價崩盤風(fēng)險時,也可以得到類似結(jié)論。

    表6 加入機(jī)構(gòu)交易變量的最小二乘法回歸分析結(jié)果

    表7 加入機(jī)構(gòu)交易變量的最小二乘法回歸分析結(jié)果

    七、研究結(jié)論

    本文選擇了2009~2014年橫跨6年的我國創(chuàng)業(yè)板上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù),實(shí)證分析了媒體報道對公司股價崩盤風(fēng)險的影響。研究發(fā)現(xiàn),在創(chuàng)業(yè)板中,上市公司受到媒體報道越多,其股價崩盤風(fēng)險越高,而且,不同性質(zhì)的媒體報道均會加大上市公司股價崩盤風(fēng)險。進(jìn)一步分析顯示,媒體報道顯著提高了公司下一年的股價崩盤風(fēng)險,其中,媒體的正面或者負(fù)面報道依然會顯著提高公司下一年的股價崩盤風(fēng)險,而中性報道對公司下一年股價崩盤風(fēng)險的影響并不顯著。研究結(jié)果表明,在創(chuàng)業(yè)板中,媒體報道確實(shí)影響了投資者情緒,加劇了其認(rèn)知偏差,導(dǎo)致股價偏離其真實(shí)價值,最終加大了公司的股價崩盤風(fēng)險。

    基于新聞媒體如何影響創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險的分析,本文的啟示是,媒體報道是影響非理性投資者決策的重要因素,監(jiān)管部門應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)新聞媒體的規(guī)范化管理,確保媒體報道內(nèi)容的客觀公正。其次,政府的相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)對投資者的教育,促使中小投資者進(jìn)行理性投資。最后,本文只考察了媒體報道對創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險的影響,而媒體加大創(chuàng)業(yè)板公司股價崩盤風(fēng)險的背后原因究竟是什么,還有待進(jìn)一步深入探討。

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    F275

    A

    1006-169X(2017)04-0074-07

    國家社會科學(xué)基金重大項目(批準(zhǔn)號:14ZDB136);國家社會科學(xué)基金項目(批準(zhǔn)號: 13BGL105);湖南省軟科學(xué)重點(diǎn)項目(批準(zhǔn)號:2013ZK2003);國家青年基金項目(批準(zhǔn)號:13CJY029)。

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