機(jī)構(gòu)投資者持股對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響

黃慶成 廣西大學(xué)商學(xué)院 廣西南寧 53004

1.引言

股票市場(chǎng)是金融市場(chǎng)的核心,而金融市場(chǎng)在宏觀調(diào)控中起著重要作用,從一定程度上說,股票市場(chǎng)是宏觀經(jīng)濟(jì)的"晴雨表".本文對(duì)機(jī)構(gòu)投資者能否能穩(wěn)定股價(jià)進(jìn)行了實(shí)證研究.利用深證A股市場(chǎng)2012年至2016年季度數(shù)據(jù)構(gòu)成了面板數(shù)據(jù)模型,通過對(duì)面板數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行混合模型,固定效應(yīng)模型,隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì),并通過hausman檢驗(yàn)等相關(guān)檢驗(yàn),篩選出固定效應(yīng)模型為最佳的模型.通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),機(jī)構(gòu)投資者能對(duì)股價(jià)的波動(dòng)起到一定的抑制作用.

2.實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)選取

為了研究在深市機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響,本文選取了在2012年第1季度到2016年第4季度的在深交所上市的A股部分樣本,總共20個(gè)季度.為了保持?jǐn)?shù)據(jù)的完整性和連續(xù)性,剔除掉沒有數(shù)據(jù)的樣本,總共獲得2692個(gè)樣本觀測(cè)值.由于在本文的實(shí)證研究中,最關(guān)鍵的機(jī)構(gòu)投資者持股比例這一變量是按季度數(shù)據(jù)披露的,所以在數(shù)據(jù)的采集過程中,其他的變量也相應(yīng)的調(diào)整到季度數(shù)據(jù).被假釋變量為季股票波動(dòng)率(vol),被解釋變量為機(jī)構(gòu)投資者持股比例(tholder),控制變量為個(gè)股季度平均股價(jià)(price),個(gè)股成交量(trdvol),流通股季度換手率(turn),資產(chǎn)負(fù)債率(debt).數(shù)據(jù)均來自RESSET數(shù)據(jù)庫(kù),面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究來自于Stata13.0版本.

2.2 關(guān)鍵變量的選取

本文選取了季股票波動(dòng)率(vol)為被解釋變量.由于RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)并不直接提供季股票波動(dòng)率的指標(biāo),故本人把日收益標(biāo)準(zhǔn)差20日移動(dòng)平均值作為計(jì)算季股票波動(dòng)的指標(biāo),通過Excel手工計(jì)算出每個(gè)季度的平均值,其計(jì)算公式如下:

其中vol為季股票波動(dòng)率;DSTD20i為第i 個(gè)日收益標(biāo)準(zhǔn)差20日移動(dòng)平均值;n為工作日天數(shù).另外,把機(jī)構(gòu)投資者持股比例(tholder)作為主要解釋變量.由于機(jī)構(gòu)投資者的持股比例是按季度披露的,故可直接從RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)獲取,經(jīng)過Stata的篩選和刪除可獲得深交所A股上市的部分樣本進(jìn)行實(shí)證分析.其余變量均為控制變量.

2.3 模型設(shè)定

本文選取了在2012年第1季度到2016年第4季度的在深交所上市的A股部分樣本,考慮到既有橫截面數(shù)據(jù)又有時(shí)間序列數(shù)據(jù),故考慮用面板數(shù)據(jù)模型來進(jìn)行實(shí)證研究.具體模型如下:

Voli t = β0 + β1 tholder it + β2 price it+β3 trdvol it+ β4 turn it + β5 debt it + εit

其中,vol為季股票波動(dòng)率;tholder為機(jī)構(gòu)投資者持股比例;price為個(gè)股季度平均股價(jià);Trdvol為個(gè)股成交量;turn為流通股季度換手率;debt為資產(chǎn)負(fù)債率;β0 為常數(shù)項(xiàng);βit為解釋變量的回歸系數(shù);εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).

3.實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析

表1 面板數(shù)據(jù)模型描述性統(tǒng)計(jì)量列表

以上表格是2012年第1季度到2016年第4季度的在深交所上市的A股部分樣本的描述性統(tǒng)計(jì)量的列表,分別列出了平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值、最大值和總樣本數(shù)的數(shù)值.其中季股票波動(dòng)率(vol)最小為0.002,最大波動(dòng)率為0.297,說明不同股票之間的波動(dòng)率存在著差異,研究認(rèn)為各類機(jī)構(gòu)投資者的特性不同, 交易策略也不同, 必然產(chǎn)生對(duì)于股價(jià)波動(dòng)不同的影響.例如作為機(jī)構(gòu)主要組成部分的基金其交易行為和策略受到市場(chǎng)周期和委托代理責(zé)任的影響 ,不同時(shí)期所表現(xiàn)的作用可能不同, 而作為保險(xiǎn)公司和社保基金持股的機(jī)構(gòu)其長(zhǎng)期投資趨勢(shì)更為明顯, 不易受到短期市場(chǎng)價(jià)格變化的影響.機(jī)構(gòu)投資者持股比例(tholder)的最大值和最小值同樣呈現(xiàn)兩個(gè)極端,表明不同的上市公司被機(jī)構(gòu)持股比例存在一定的差異.機(jī)構(gòu)持股比例平均值為0.233,表明大多數(shù)深證A股上市公司都被一定的機(jī)構(gòu)投資者持股.個(gè)股季度平均股價(jià)(price)最大值最小值同樣存在極端,有些股票股價(jià)極高,有些股票股價(jià)相對(duì)比較平穩(wěn),這也是造成股價(jià)波動(dòng)的原因之一.為個(gè)股成交量(Trdvol)是經(jīng)過對(duì)數(shù)處理的個(gè)股成交量,統(tǒng)計(jì)結(jié)果比較平滑,容易消除異方差.平均流通股季度換手率(turn)呈現(xiàn)出較高值,這表明在深交所進(jìn)行投資者頻繁的進(jìn)行股票的交易,這也會(huì)造成股票市場(chǎng)產(chǎn)生劇烈波動(dòng).筆者認(rèn)為,本樣本包含2015年數(shù)據(jù),當(dāng)年上半年牛市,下半年熊市,投資者頻繁拋售股票,這也是造成樣本均流通股季度換手率平均值如此大的原因之一.

3.2 模型篩選

由于該樣本是面板數(shù)據(jù),考慮到可能存在著個(gè)體異質(zhì)性,以及隨機(jī)干擾項(xiàng)是否和解釋變量相關(guān)這兩個(gè)問題,筆者先分別作了三種模型的回歸,下表是三種模型估計(jì)的結(jié)果.

表2 混合回歸模型、固定效應(yīng)模型、隨機(jī)效應(yīng)模型回歸結(jié)果

trdvol 0.00107*** 0.00382*** 0.00130***-0.00100 0.00000 0.00000 turn 0.00005*** 0.00004*** 0.00005***0.00000 0.00000 0.00000 debt 0.00038 0.00025 0.00036-0.57600 -0.76700 -0.60900_cons 0.00016 -0.05383*** -0.0044-0.98000 0.00000 -0.53500 N 2452 2452 2452 p-values in parentheses* p<0.1, ** p<0.05, *** p<0.01

從上表回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),三種模型機(jī)構(gòu)投資者持股比例(tholder)、個(gè)股季度平均股價(jià)(price)、個(gè)股成交量(trdvol)、流通股季度換手率(turn)這四個(gè)指標(biāo)在p=0.05的顯著性水平下都十分顯著,并且這四個(gè)變量的符號(hào)在三個(gè)模型中都符合經(jīng)濟(jì)含義.三個(gè)模型中,機(jī)構(gòu)投資者持股比例回歸系數(shù)都為負(fù)值,說明機(jī)構(gòu)投資者持股比例越大,則股票波動(dòng)率越小;季度平均股票價(jià)格系數(shù)都為正,表明季度平均股票價(jià)格越高,則股票波動(dòng)率越大;個(gè)股成交量和流通換手率的系數(shù)也為正,也表明它們與股價(jià)波動(dòng)率呈正相關(guān).資產(chǎn)負(fù)債率(debt)的系數(shù)在三個(gè)模型中都不顯著.綜上所述,要進(jìn)行模型的篩選還需進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn).

本文運(yùn)用Wald檢驗(yàn)、BP檢驗(yàn)和霍斯曼檢驗(yàn)來篩選最佳模型.首先對(duì)混合OLS模型和固定效應(yīng)模型進(jìn)行Wald檢驗(yàn),其次對(duì)混合OLS模型和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行BP檢驗(yàn),最后對(duì)隨機(jī)效應(yīng)模型和固定效應(yīng)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn).三個(gè)檢驗(yàn)結(jié)果都顯示固定效應(yīng)模型為最佳模型.

表 3 固定效應(yīng)模型實(shí)證結(jié)果

從上表實(shí)證結(jié)果可以看出,機(jī)構(gòu)投資者持股比例與股票價(jià)格波動(dòng)率成負(fù)相關(guān)關(guān)系,肯定了近年來我國(guó)管理機(jī)構(gòu)實(shí)施超常規(guī)發(fā)揮機(jī)頭投資者的政策,在一定程度上能起到穩(wěn)定股價(jià)的波動(dòng)率.一方面是因?yàn)闄C(jī)構(gòu)投資者作為整體擁有更多的信息渠道,能夠獲得上市公司更廣泛的信息,并且機(jī)構(gòu)處理信息分析信息的能力較強(qiáng),可以快速把有效信息通過市場(chǎng)交易反映在價(jià)格中,促進(jìn)市場(chǎng)的有效性和市場(chǎng)價(jià)格和價(jià)值的趨同.另一方面,機(jī)構(gòu)投資者受到委托代理關(guān)系的牽制代人理財(cái) ,對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)和波動(dòng)大的股票采取回避策略.

4.結(jié)論

4.1 主要結(jié)論

本文基于2012年第1季度到2016年第4季度的在深交所上市的A股部分樣本構(gòu)成面板數(shù)據(jù),運(yùn)用固定效應(yīng)模型實(shí)證分析了機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響.實(shí)證結(jié)果表明,機(jī)構(gòu)投資者能在一定程度上緩解股價(jià)的波動(dòng).這可能與兩個(gè)原因有關(guān),一是因?yàn)闄C(jī)構(gòu)投資者擁有更廣泛的信息渠道以及專業(yè)的信息分析能力,使其能在投資的過程中做出更好的決策.二是因?yàn)槭艿轿写黻P(guān)系的制約,機(jī)構(gòu)投資者常做出規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的策略.由于數(shù)據(jù)處理以及數(shù)據(jù)缺失的原因,本文未對(duì)不同的機(jī)構(gòu)投資者的類型對(duì)股票波動(dòng)的影響作出分析.諸如券商機(jī)構(gòu)投資者、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)投資者、基金機(jī)構(gòu)投資者等,它們運(yùn)營(yíng)的方式和理念存在著一定的差異,導(dǎo)致其作出不同的投資策略,從而對(duì)股價(jià)的波動(dòng)造成不同的影響.故這方面的研究有待后續(xù)繼續(xù)進(jìn)行.

5.政策與建議

本文通過實(shí)證研究論證了機(jī)構(gòu)投資者對(duì)股價(jià)的波動(dòng)能起到一定的緩和作用,故提出如下建議:(1)我國(guó)相關(guān)管理機(jī)構(gòu)仍然要實(shí)施超長(zhǎng)發(fā)揮機(jī)構(gòu)投資者的措施,鼓勵(lì)機(jī)構(gòu)長(zhǎng)期價(jià)值投資,相應(yīng)的較少頻繁的短期交易,從而緩解股價(jià)的波動(dòng),為金融市場(chǎng)的穩(wěn)定和國(guó)民經(jīng)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展奠定良好的基礎(chǔ).(2)健全相關(guān)和完善證券法律法規(guī),對(duì)機(jī)構(gòu)投資者擾亂股市的行為加以嚴(yán)懲,推動(dòng)股市的健康發(fā)展