葉彥藝,王 云,萬(wàn) 諜,楊曉光
(1.清華大學(xué)五道口金融學(xué)院,北京 100083;2.對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院,北京 100029;3.浙江工商大學(xué)金融學(xué)院,杭州 310018;4.中國(guó)科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院,北京 100190;5.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049)
2014年和2015年中國(guó)滬深股市出現(xiàn)了國(guó)內(nèi)外歷史上罕見(jiàn)的劇烈震蕩,在經(jīng)濟(jì)下行的大背景下,中國(guó)政府采用降息降準(zhǔn)的貨幣政策向市場(chǎng)投放流動(dòng)性資金以期穩(wěn)定市場(chǎng),但沒(méi)能緩解股市劇烈震蕩的局面.期間,國(guó)家有關(guān)部門不斷加強(qiáng)對(duì)知情交易以及股市操縱的監(jiān)管和懲處力度,如公安部在市場(chǎng)大跌后嚴(yán)查“惡意做空”,中紀(jì)委雙規(guī)一批銀監(jiān)會(huì)官員,中央巡視組入住各大金融機(jī)構(gòu)等.作為股市直接監(jiān)管者的證監(jiān)會(huì)也對(duì)利用未公開(kāi)知情交易保持高壓態(tài)勢(shì),在2015年立案調(diào)查共計(jì)85起.從監(jiān)管部門的立案情況以及前人的一些研究成果[1]可以知道,中國(guó)的股票市場(chǎng)上可能存在著較為普遍的知情交易,但到目前為止還沒(méi)有從交易層面上探測(cè)知情交易的學(xué)術(shù)成果,本文以2014年底至2015年底8次降息降準(zhǔn)事件作為自然實(shí)驗(yàn),考察股災(zāi)年中國(guó)滬深股票市場(chǎng)中的知情交易.即央行降息降準(zhǔn)的貨幣政策公布前,信息有沒(méi)有可能被知情的機(jī)構(gòu)或散戶利用?如果有,這些知情交易者有什么樣的行為特征?本文試圖利用個(gè)股的分筆交易數(shù)據(jù)探查降息降準(zhǔn)之前市場(chǎng)交易有無(wú)異常,若有則進(jìn)一步分析這些異常與知情交易之間的邏輯關(guān)系.
存在知情交易是股票市場(chǎng)上信息不對(duì)稱的重要原因,即知情交易者利用信息優(yōu)勢(shì)獲取私人信息在股票市場(chǎng)上獲取超額收益.知情交易存在隱蔽性,不易被外人察覺(jué),因此以往對(duì)于知情交易的研究更多是基于特定的內(nèi)幕交易案件來(lái)進(jìn)行[2-5],或是來(lái)自證券交易所非公開(kāi)的機(jī)構(gòu)交易數(shù)據(jù)來(lái)研究[6].內(nèi)幕交易案件研究很有針對(duì)性和特殊性,有很大的研究?jī)r(jià)值.但是這些案件的坐實(shí)需要較長(zhǎng)時(shí)間的司法程序,時(shí)效性較差,并且司法部門一般是在最終判決后披露案情,而不是披露案宗,很難獲得足夠多的內(nèi)幕交易案件信息以開(kāi)展深度研究.此外,孤立的內(nèi)幕交易事件對(duì)全市場(chǎng)沒(méi)有整體性的影響,因此無(wú)法考察全市場(chǎng)知情交易情況,也無(wú)法得到可靠的結(jié)論.另一方面,交易所的機(jī)構(gòu)交易數(shù)據(jù)也是非公開(kāi)的,而且這些交易數(shù)據(jù)很可能涉及到商業(yè)機(jī)密,學(xué)術(shù)界很難獲得,以用于公開(kāi)的學(xué)術(shù)研究.本文全部使用公開(kāi)可以獲取的市場(chǎng)數(shù)據(jù),利用高頻微觀大數(shù)據(jù),與央行的降息降準(zhǔn)政策發(fā)布相結(jié)合,對(duì)整個(gè)股票市場(chǎng)進(jìn)行檢驗(yàn),探尋特定情境之下知情交易的蛛絲馬跡.
降息政策能夠促進(jìn)消費(fèi)與資金流動(dòng),降低購(gòu)房成本利好樓市,降低企業(yè)的借貸成本鼓勵(lì)企業(yè)貸款再生產(chǎn),增加銀行的貸款業(yè)務(wù),促進(jìn)金融市場(chǎng)的繁榮.而降準(zhǔn)政策也能夠向市場(chǎng)釋放更多的流動(dòng)性資金,更多的資金會(huì)進(jìn)入股市和樓市.降息降準(zhǔn)利好于整個(gè)股市,特別針對(duì)資金高度密集的銀行、券商、房地產(chǎn)行業(yè),在信息公布后便會(huì)出現(xiàn)較大的增長(zhǎng),也為提前持股的投資者帶來(lái)更多獲利的可能.如果在信息公布前,提前獲知該信息,并在信息公布前買入信息公布后預(yù)期會(huì)上漲的個(gè)股,從而在信息發(fā)布后賣出,便能獲得更高的收益.降息降準(zhǔn)的貨幣政策來(lái)自于央行決策,而央行與其他金融機(jī)構(gòu)存在著密切的聯(lián)系,一方面,降息降準(zhǔn)的貨幣政策需要各商業(yè)銀行共同協(xié)助執(zhí)行;另一方面,金融系統(tǒng)人員的學(xué)緣和從業(yè)背景往往有很多交叉,這都導(dǎo)致市場(chǎng)上的部分機(jī)構(gòu)有可能提前獲知降息降準(zhǔn)相關(guān)消息并進(jìn)行股市交易.但是利用這類信息進(jìn)行知情交易的行為存在著隱蔽性,很難從信息渠道以及交易中給出存在知情交易的直接證據(jù),本文試圖利用公開(kāi)數(shù)據(jù)從市場(chǎng)層面上檢測(cè)是否存在降息降準(zhǔn)前知情交易.
利用高頻數(shù)據(jù)對(duì)可能存在的知情交易進(jìn)行研究,能夠解析出日內(nèi)交易中更豐富的信息,從而進(jìn)一步將投資者的交易行為解讀出來(lái).傳統(tǒng)文獻(xiàn)中很多理論模型通過(guò)研究高頻交易特征分析投資者行為,例如,F(xiàn)oster和Viswanathan[7]探究了知情交易者的交易策略,研究發(fā)現(xiàn)知情交易者最初的信息對(duì)于其利潤(rùn)有很大的影響,而其他知情交易者能夠通過(guò)觀察訂單流獲取信息.Tong等[1]利用Lee[8]的分單方法研究了中國(guó)滬深股市股權(quán)分置改革時(shí)期存在的知情交易.本文通過(guò)大小單的分單方法能夠辨識(shí)來(lái)自機(jī)構(gòu)投資者的大單和大部分來(lái)自于散戶投資者的小單,在降息降準(zhǔn)公布前在股市的交易行為.相對(duì)于中、小散戶,機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者有著更強(qiáng)的收集信息、處理信息和交易能力,更是知情交易者的主體.對(duì)于降息降準(zhǔn)信息,機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者具有獲取信息的渠道優(yōu)勢(shì),得到內(nèi)部信息的投資者會(huì)選擇什么樣的投資行為,以及中、小交易者能否根據(jù)市場(chǎng)上的交易信息模仿相似的投資策略,這都是本文將重點(diǎn)考察的內(nèi)容.
利用2014年底至2015年底8次降息降準(zhǔn)事件為自然實(shí)驗(yàn),對(duì)比降息降準(zhǔn)公布前的交易日和正常交易日的股票市場(chǎng)交易情況,研究中國(guó)滬深股票市場(chǎng)的知情交易問(wèn)題.根據(jù)降息降準(zhǔn)的自然實(shí)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn):1)降息降準(zhǔn)公布前1個(gè)交易日個(gè)股的收益率顯著高于正常交易日,波動(dòng)率顯著低于正常交易日,知情交易的比例顯著升高.這意味著在降息降準(zhǔn)公布前股票市場(chǎng)上存在知情交易,私人信息被知情交易者利用在股票市場(chǎng)上交易.而在降息降準(zhǔn)公布前成交筆數(shù)、每筆成交量比正常交易日顯著增加,說(shuō)明知情交易者為了能夠抓住機(jī)會(huì),急于在市場(chǎng)上成交的行為.2)信息不對(duì)稱程度高的股票以及銀行、證券、房地產(chǎn)這類利好個(gè)股,在降息降準(zhǔn)公布前知情交易比例顯著增加,而且投資這兩類股票能獲得更高的收益.可見(jiàn)對(duì)于降息降準(zhǔn)特定信息,知情交易者會(huì)選擇預(yù)期收益可能性高,以及易操縱的個(gè)股進(jìn)行交易.3)從日內(nèi)數(shù)據(jù)上看降息降準(zhǔn)前大單比例、交易量與知情交易比例都比正常交易日顯著增加,小單的比例和交易量顯著降低,可見(jiàn)資金雄厚的投資者更早利用信息在股票市場(chǎng)上進(jìn)行交易,急于成交使得在日內(nèi)數(shù)據(jù)上很難隱藏交易目的,減少了拆單行為,集中下大訂單完成交易.而中小散戶也從交易中察覺(jué)到大單的交易目的,消息也慢慢反映在小單的交易中.
本文的成果在于,一是在中國(guó)股災(zāi)的大背景下,利用公開(kāi)的股票市場(chǎng)交易數(shù)據(jù),檢驗(yàn)出在降息降準(zhǔn)事件前市場(chǎng)上存在知情交易,給出了任何其他研究者可以重復(fù)驗(yàn)證的實(shí)證證據(jù).顯示知情交易現(xiàn)象不是小的可以忽略的白噪聲,它會(huì)對(duì)整個(gè)市場(chǎng)產(chǎn)生全局性的影響.對(duì)僅通過(guò)特定內(nèi)幕交易案件[2-6]研究知情交易的文獻(xiàn),本文的工作是有力的補(bǔ)充.二是結(jié)合高頻交易數(shù)據(jù)研究降息降準(zhǔn)事件前股市知情交易和知情交易者的行為特征,給予了知情交易更多的特征描述和分析.例如,對(duì)于信息不對(duì)稱程度高的股票以及銀行、證券、房地產(chǎn)這類利好個(gè)股交易,降息降準(zhǔn)前信息不對(duì)稱程度顯著增加;利用大小單的分單方法考察日內(nèi)交易中資金雄厚的投資者與中、小散戶的投資策略,發(fā)現(xiàn)了資金雄厚的投資者先于中、小散戶利用信息在股市進(jìn)行交易;這些工作都進(jìn)一步證實(shí)信息過(guò)程合乎市場(chǎng)參與者的行為邏輯,提升了研究結(jié)論的可靠性.本文的工作說(shuō)明了知情投資者的存在侵害了非知情交易者的利益,這有助于幫助市場(chǎng)的監(jiān)督者認(rèn)識(shí)到知情交易帶來(lái)的問(wèn)題,從而不斷促進(jìn)股市健康發(fā)展.
本文的研究主要同3部分文獻(xiàn)有關(guān),即股市的知情交易,知情交易中機(jī)構(gòu)投資者的行為特征,貨幣政策對(duì)股市的影響.經(jīng)典文獻(xiàn)認(rèn)為,存在知情交易是股票市場(chǎng)上的信息不對(duì)稱的主要因素.知情交易者會(huì)利用信息優(yōu)勢(shì)獲取私人信息在證券市場(chǎng)上獲得收益[9,10].Aboody和Lev[11],Aktas等[12]發(fā)現(xiàn)知情交易的發(fā)生,會(huì)造成知情交易的增多,導(dǎo)致市場(chǎng)信息不對(duì)稱程度增加.Bernile等[13]利用高頻數(shù)據(jù)觀察市場(chǎng)中訂單流的異常交易,作為知情交易的度量,從而調(diào)查宏觀信息公布前市場(chǎng)上的知情交易現(xiàn)象,證實(shí)了市場(chǎng)中訂單流的不對(duì)稱與知情交易間的關(guān)聯(lián)性.因此可以用訂單流的異常變化,作為發(fā)生知情交易的重要指征.由于知情交易損害了非知情交易者的利益,在大多數(shù)國(guó)家都是不被法律所允許的[14,15].
國(guó)外的文獻(xiàn)對(duì)于股票市場(chǎng)上的知情交易進(jìn)行了廣泛的理論和實(shí)證研究.一方面,文獻(xiàn)通過(guò)對(duì)特定事件的實(shí)證分析研究知情交易的影響.Fishe和Robe[3]利用股票經(jīng)紀(jì)人提前獲得《商業(yè)周刊》(Business Week)雜志上股票分析信息的事件,研究發(fā)現(xiàn)知情交易提高了股票的交易量和價(jià)格,降低了市場(chǎng)的流動(dòng)性.Fidrmuc等[4]利用事件分析法,研究新聞發(fā)布前存在的知情交易情況,發(fā)現(xiàn)公司董事會(huì)利用獲取公司信息的優(yōu)越性,在公司信息披露前在股票市場(chǎng)上交易,也使得股價(jià)中包含了更多的信息.另一方面,文獻(xiàn)研究知情交易所帶來(lái)的超額收益.Meulbroek[2]利用美國(guó)證券交易委員會(huì)收集的非法內(nèi)幕交易數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),發(fā)生內(nèi)幕交易當(dāng)天的平均超額回報(bào)率達(dá)到3%,而且?guī)缀跻话氲膫€(gè)股,在收購(gòu)信息發(fā)布之前的價(jià)格上漲都發(fā)生在有內(nèi)幕交易的交易日.Aboody和Lev[11]的研究發(fā)現(xiàn)專注于研究與開(kāi)發(fā)的公司的內(nèi)幕交易收益要遠(yuǎn)大于沒(méi)有研發(fā)投入的公司.
大多數(shù)理論模型采用買賣價(jià)差來(lái)反映知情交易情況[16-19].還有一系列的文章[18,20-23]在討論如何利用微觀結(jié)構(gòu)模型在交易數(shù)據(jù)中估計(jì)出單只股票的基于信息的交易概率(probability of information-based trading,PIN),用來(lái)度量知情交易的比例,成為學(xué)術(shù)界普遍應(yīng)用的度量股票交易信息不對(duì)稱的指標(biāo).Chen等[24]、Aktas等[12]都利用 PIN考察并購(gòu)公告前的知情交易現(xiàn)象.關(guān)于PIN,目前學(xué)術(shù)界存在爭(zhēng)議,一部分學(xué)者認(rèn)為PIN代表的是與流動(dòng)性相關(guān)的風(fēng)險(xiǎn),與信息不對(duì)稱無(wú)關(guān)[25].為此,Easley等[26]進(jìn)一步將PIN發(fā)展到了知情交易的交易量同步概率(volume-synchronized probability of informed trading,VPIN),弱化知情交易者的估計(jì)方法中對(duì)于參數(shù)的估計(jì),通過(guò)對(duì)于訂單的買賣方向的分類,根據(jù)高頻數(shù)據(jù)計(jì)算交易筆數(shù)的買賣差異,用其與全部交易筆數(shù)之比,估計(jì)出日度的知情交易者比率,以描述股票交易的信息不對(duì)稱.與PIN相比,VPIN是度量信息不對(duì)稱更好的指標(biāo),而且提高了知情交易度量的頻率.蔡向高和鄧可斌[27]提出PIN對(duì)中國(guó)滬深股票市場(chǎng)的信息不對(duì)稱的度量容易出現(xiàn)偏差.陳國(guó)進(jìn)等[28]在中國(guó)的滬深股票市場(chǎng)上利用VPIN刻畫知情交易程度,并發(fā)現(xiàn)公司重大公告前的異常交易和風(fēng)險(xiǎn)可以被VPIN解釋.
機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者收集信息、處理信息和交易能力都要強(qiáng)于散戶,這類資金雄厚的投資者在知情交易中的行為非常值得關(guān)注.Maug[29]研究了知情交易對(duì)公司治理結(jié)構(gòu)的影響,發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者在公司治理中起到了監(jiān)督作用,公司經(jīng)理有動(dòng)機(jī)提早警告大股東不良信息,造成大股東提早出售股票.而這種由大股東和管理層勾結(jié)所帶來(lái)的知情交易犧牲了小股東的利益,使得公司治理效率降低.Tong等[1]研究了中國(guó)股權(quán)分置改革時(shí)期機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行知情交易的行為,發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者在公告前2天提前購(gòu)買更多即將股改公司的股票獲得較高的超額回報(bào),而且在此期間大單交易對(duì)價(jià)格變動(dòng)的影響顯著提高.表明機(jī)構(gòu)投資者擁有內(nèi)部信息,并且會(huì)利用內(nèi)部消息進(jìn)行大量交易.但從交易策略和過(guò)程的角度來(lái)解析機(jī)構(gòu)投資者具體如何進(jìn)行知情交易的文獻(xiàn)相對(duì)較少.孔東民等[30]討論了機(jī)構(gòu)投資者持股比例的增加會(huì)在一定程度上減弱信息效率.由于機(jī)構(gòu)投資者帶來(lái)的高交易量,機(jī)構(gòu)投資者利用私有信息的增持行為被更多的投資者獲取和模仿,導(dǎo)致股價(jià)的私有信息減弱.劉維奇和劉新新[31]也印證了中國(guó)滬深股票市場(chǎng)上個(gè)人投資者追逐機(jī)構(gòu)投資者的現(xiàn)象.蔡寧[32]考察大股東利用信息優(yōu)勢(shì),擇時(shí)在信息發(fā)布前進(jìn)行知情交易.
我國(guó)歷來(lái)在立法上重視對(duì)知情交易的監(jiān)管,上海證券交易所和深圳證券交易所創(chuàng)立前,有關(guān)規(guī)范證券公司的法規(guī)中就對(duì)內(nèi)幕交易做出了規(guī)定.1997年,內(nèi)幕交易被定為刑事犯罪寫入我國(guó)《刑法》,同年《證券法》的推出進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了對(duì)內(nèi)幕交易的監(jiān)管,但是內(nèi)幕交易在我國(guó)屢禁不絕.唐齊鳴和張?jiān)芠33]從公司治理的角度研究中國(guó)滬深股票市場(chǎng)上的非法內(nèi)幕交易,發(fā)現(xiàn)知情交易能夠獲得超額收益,加劇企業(yè)層面的信息不對(duì)稱.對(duì)于治理結(jié)構(gòu)較好的公司,知情交易發(fā)生的概率較低,交易量的波動(dòng)和信息不對(duì)稱的程度有所緩解,進(jìn)而指出公司治理不善是企業(yè)發(fā)生知情交易的根本原因之一.邵新建等[5]以ST類公司為樣本研究了借殼上市過(guò)程中所存在的知情交易,發(fā)現(xiàn)在控制權(quán)轉(zhuǎn)讓信息正式披露前,相關(guān)股票的價(jià)格和交易量都出現(xiàn)正向異動(dòng),并且在停牌前最后交易季度股東數(shù)量相比前季度顯著下降而人均持股比例卻顯著提高,并指出這意味著在借殼上市過(guò)程中存在普遍的知情交易.傅勇和譚松濤[34]提到了在股權(quán)分置改革的過(guò)程中,機(jī)構(gòu)投資者與非流通股東利用私人信息進(jìn)行合謀,獲得非法的額外收益.
貨幣政策對(duì)于股票市場(chǎng)的影響方面,有許多重要的研究.傳統(tǒng)文獻(xiàn)從貨幣政策中性的爭(zhēng)論入手研究貨幣政策對(duì)股票的影響,Thorbecke[35],Bernanke和Kuttner[36]發(fā)現(xiàn)擴(kuò)張性貨幣政策能夠增加股票回報(bào)率,擴(kuò)張性的貨幣政策影響增加未來(lái)現(xiàn)金流的折現(xiàn),影響公司獲得信貸,能夠?qū)善钡氖虑昂褪潞蠡貓?bào)造成重大影響,還有證據(jù)表明貨幣政策的沖擊對(duì)小公司的影響大于大公司.Campbell和Mei[37]揭示了貨幣政策影響股票收益率的渠道,通過(guò)影響決定資產(chǎn)的β的3個(gè)方面,未來(lái)現(xiàn)金流,預(yù)期利率,預(yù)期超額收益和風(fēng)險(xiǎn)因素.Bomfim[38]研究了貨幣政策的披露對(duì)于股票市場(chǎng)的影響,發(fā)現(xiàn)例行公事的公告對(duì)市場(chǎng)的影響很小,但出人意料的貨幣政策改變會(huì)顯著增加股市的波動(dòng)性,并且相對(duì)于超預(yù)期的利率下調(diào),超預(yù)期的利率上調(diào)對(duì)股市波動(dòng)率有著更大的影響.Basistha和Kurov[39]討論了貨幣政策對(duì)于股市的作用是否會(huì)受到經(jīng)濟(jì)周期的影響,發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)衰退或是信貸緊縮的市場(chǎng)環(huán)境下,出乎意料的貨幣政策對(duì)股票收益率影響更為顯著.股市一直被認(rèn)為是貨幣政策影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要渠道.通過(guò)股票價(jià)格的波動(dòng)影響資本成本,融資成本和投資成本,進(jìn)而影響企業(yè)的投資和生產(chǎn)行為.而且股市的財(cái)富效應(yīng)也會(huì)影響到居民消費(fèi)進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng).
總結(jié)上述文獻(xiàn),雖然我國(guó)法律明令禁止股票市場(chǎng)中的知情交易,作為股市監(jiān)管者的中國(guó)證監(jiān)會(huì)也在2015年市場(chǎng)經(jīng)歷了暴漲暴跌之后,加強(qiáng)了對(duì)股市內(nèi)幕交易、虛假陳述、操縱市場(chǎng)等違法行為的監(jiān)督和管理,保證信息披露的通暢.但是由于知情交易的隱蔽性,從股票市場(chǎng)的交易中如何監(jiān)測(cè)到知情交易的存在仍是相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)所面臨的棘手問(wèn)題.降息降準(zhǔn)是央行重要的貨幣政策,降息降準(zhǔn)政策的出臺(tái),對(duì)股票市場(chǎng)往往產(chǎn)生重大影響.在中國(guó),金融系統(tǒng)人員的學(xué)緣和從業(yè)背景往往有很多交叉,這為知情交易提供了渠道.可設(shè)想,知情交易者一旦提前獲得降息降準(zhǔn)信息,便會(huì)利用該信息事先在股票市場(chǎng)上進(jìn)行交易,獲得超額收益.因此應(yīng)該能夠從股票的交易中觀察到股票交易的信息不對(duì)稱,從而推測(cè)出存在知情交易.據(jù)此,提出假設(shè)1.
H1降息降準(zhǔn)公布前,被知情交易者利用于股市交易,并最終導(dǎo)致市場(chǎng)的異常動(dòng)態(tài),股票市場(chǎng)的知情交易比例顯著增大.
另一方面,對(duì)于不同類型公司的股票,利用知情交易進(jìn)行獲利的可能性也會(huì)有所不同.Aboody和Lev[11]就發(fā)現(xiàn)專注于研發(fā)的公司的股票更容易發(fā)生知情交易.邵新建等[5]也指出了在ST類公司借殼上市過(guò)程中存在著普遍的知情交易.相對(duì)于其他公司的股票,信息不對(duì)稱程度高的股票和降息降準(zhǔn)直接利好的銀行、證券、房地產(chǎn)等行業(yè)公司的股票,在發(fā)生降息降準(zhǔn)前更容易被知情交易者選為知情交易目標(biāo).首先,對(duì)信息不對(duì)稱程度高的股票,知情交易者往往有更多的上市公司內(nèi)幕信息,當(dāng)降息降準(zhǔn)被知情交易者獲知時(shí),他們有了更大的信息優(yōu)勢(shì),會(huì)更加積極進(jìn)行知情交易,而且這類股票一般而言市值都比較小,關(guān)注度也比較低,便于知情交易者操控.其次,降息降準(zhǔn)的貨幣政策主要利好行業(yè)是銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè),這幾類行業(yè)的市值大,交易量也比較大,日常交易日中這幾類行業(yè)股票的信息不對(duì)稱程度并不高.但是當(dāng)降息降準(zhǔn)時(shí),這幾類就成了有利可圖的行業(yè),因此也會(huì)成為降息降準(zhǔn)前知情交易的主要目標(biāo).據(jù)此,提出假設(shè)2.
H2正常交易日信息不對(duì)稱程度高的股票以及銀行、證券、房地產(chǎn)等直接利好行業(yè)的個(gè)股,在降息降準(zhǔn)公布前知情交易比例顯著增加.
H2.1平常交易日信息不對(duì)稱程度高的股票,在降息降準(zhǔn)公布前知情交易比例顯著增加.
H2.2在平常交易日信息不對(duì)稱程度高的股票中,銀行、證券和房地產(chǎn)行業(yè)的股票在降息降準(zhǔn)前知情交易比例顯著增加.
文獻(xiàn)中多重視討論知情交易的利弊以及監(jiān)督立法,對(duì)于知情交易的交易策略和過(guò)程探討較少,主要是知情交易存在隱蔽性,很難獲得相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)支持這類的研究.Foster和Viswanathan[7]分析了知情交易者的交易策略,知情交易者最初的信息對(duì)于其利潤(rùn)有很大的影響,而其他知情交易者能夠通過(guò)觀察訂單流獲取信息.而Fishe和Robe[3]利用日內(nèi)交易的交易量、價(jià)格變化來(lái)研究知情交易,Lee[8]利用大小單量區(qū)分機(jī)構(gòu)和個(gè)人的交易行為.Boulatov等[6]也提到對(duì)于知情交易的監(jiān)測(cè)極為困難,通過(guò)對(duì)于紐約證券交易所非公開(kāi)的機(jī)構(gòu)買賣數(shù)據(jù)獲取機(jī)構(gòu)交易信息發(fā)現(xiàn),知情交易者的訂單流可以預(yù)期未來(lái)收益.只有很少的文獻(xiàn)利用賬戶級(jí)別的數(shù)據(jù)對(duì)知情交易進(jìn)行研究,如Berkman等[40]指出監(jiān)護(hù)人利用子女的賬戶所做的交易占所有交易的比例可以看作是度量知情交易的有效指標(biāo).中國(guó)滬深股市是個(gè)存在著大量散戶交易者的市場(chǎng).相比于中小散戶,機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者有非常大的信息優(yōu)勢(shì),并與宏觀經(jīng)濟(jì)管理部門存在著密切的聯(lián)系.因此有理由相信機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者有更大可能提前獲知降息降準(zhǔn)的信息.而降息降準(zhǔn)屬于國(guó)家的貨幣政策,在國(guó)家經(jīng)濟(jì)下行時(shí),金融機(jī)構(gòu)雖然可能預(yù)測(cè)到央行有可能在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)調(diào)整利率和準(zhǔn)備金率,但很難預(yù)測(cè)出確切發(fā)布信息時(shí)間.而貨幣政策調(diào)整信息一旦發(fā)布,是影響整個(gè)股市的利好消息,投資者關(guān)注度很高,股市迅速吸收并將其反映在價(jià)格中.降息降準(zhǔn)之前進(jìn)行知情交易的知情交易者,為了能夠盡快完成交易,機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者的交易很可能更加活躍和激進(jìn),不免在市場(chǎng)的交易中暴露出知情交易的存在.因此,提出假設(shè)3.
H3資金雄厚的知情交易者具有信息優(yōu)勢(shì),并且充分利用其信息優(yōu)勢(shì).
H3.1降息降準(zhǔn)前大單交易比例、大單交易量顯著增加,顯示出資金雄厚的交易者急于將信息優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為實(shí)利.
H3.2降息降準(zhǔn)前,大單交易的信息不對(duì)稱程度逐步上升,并領(lǐng)先于小單的信息不對(duì)稱程度的變化,顯示知情交易是先在資金雄厚的知情交易者中傳播,隨后是向中、小知情散戶擴(kuò)散.
本文旨在研究降息降準(zhǔn)前,在2014年底到2015年底中國(guó)滬深股市是否存在知情交易.研究對(duì)象為滬深兩股市中全部2 821家上市公司,共有73 039個(gè)樣本點(diǎn).數(shù)據(jù)來(lái)自WIND數(shù)據(jù)庫(kù)、天軟數(shù)據(jù)庫(kù).
采用事件分析方法,利用央行在2014年底至2015年底所采用的8次降息降準(zhǔn)貨幣政策.央行的降息降準(zhǔn)貨幣政策一般都在股市交易以外的時(shí)間(股市收盤之后或節(jié)假日)發(fā)布,避免造成對(duì)市場(chǎng)的干擾,市場(chǎng)會(huì)迅速吸收反映在價(jià)格中.所以有關(guān)降息降準(zhǔn)的信息具有很強(qiáng)的時(shí)效性,即使提前獲取信息,由于股票市場(chǎng)的不確定性,提早幾天買入個(gè)股并不能保證收益.考慮到市場(chǎng)短期反應(yīng)以及如果存在知情交易,降息降準(zhǔn)公布當(dāng)天(如果信息在節(jié)假日公布,就以公布前1個(gè)交易日)市場(chǎng)表現(xiàn)最為顯著,便于檢測(cè).此外,2014年底到2015年底時(shí)間區(qū)間是股市激烈變化的階段,各種政策和事件頻出,市場(chǎng)不斷受新信息刺激而變化,而進(jìn)行事件分析法的原則之一就是要排除其他事件或信息的干擾,因此將考察時(shí)間聚焦以便更好地研究降息降準(zhǔn)本身給市場(chǎng)帶來(lái)的影響.所以本文將降息降準(zhǔn)公布的當(dāng)天(如果信息在節(jié)假日公布,就以信息公布前1個(gè)交易日)取為事件日.同時(shí)將事件日的前2天~前4天作為與之對(duì)應(yīng)的正常交易日.而消息發(fā)布前1天的交易難以判斷是否存在知情交易,作為正常日將其刪除.
圖1 事件分析法中的事件日與正常交易日Fig. 1 Event day and normal day in event study
采用的收益率包括,個(gè)股日度收盤價(jià)的對(duì)數(shù)收益率,計(jì)算方法為rt=ln(Pt/Pt-1),Pt為交易日t的收盤價(jià).考慮到中國(guó)滬深股市實(shí)行“T+1”交易制度,為了能考察當(dāng)日可實(shí)現(xiàn)收益情況,增加考察個(gè)股日度開(kāi)盤價(jià)的對(duì)數(shù)收益率,計(jì)算方法為rt’=ln(Pt’/P’),Pt’為交易日t的開(kāi)盤價(jià);波動(dòng)率為個(gè)股日度收益率的標(biāo)準(zhǔn)差;成交筆數(shù)為個(gè)股日度的總成交筆數(shù);成交量為個(gè)股日度成交量;每筆成交量為個(gè)股日度的平均每筆成交筆數(shù).
利用Easley等[26]提出的VPIN表示個(gè)股的知情交易比例,以此作為股票交易信息不對(duì)稱的代理變量(VPIN),并利用差異(difference in difference,DID)檢驗(yàn)方法考察短時(shí)間外界沖擊之下VPIN的變化.中國(guó)滬深股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)可以提供成交筆數(shù)的信息,所以不需要采用Easley等[26]中拆分交易量(Volume)的方法間接結(jié)算成交筆數(shù).把VPIN定義為預(yù)期成交筆數(shù)的差別與預(yù)期的總成交筆數(shù)之比,每個(gè)區(qū)間的VPIN如下
(1)
式中VPINi,t表示i股票在t時(shí)的VPIN值;Stradesi,t表示i股票在t時(shí)段賣出筆數(shù);Btradesi,t表示i股票在t時(shí)段買入筆數(shù);tradesi,t表示i股票在t時(shí)段交易筆數(shù).WIND分筆交易數(shù)據(jù)提供了買賣方向的標(biāo)識(shí),可以區(qū)分成交的買賣情況.這個(gè)指標(biāo)刻畫了個(gè)股知情交易的概率,指標(biāo)越大個(gè)股知情交易的概率越大,度量了股票交易的信息不對(duì)稱情況.
考慮到投資者存在對(duì)于降息降準(zhǔn)貨幣政策的預(yù)期,利用信息公布前的百度降息降準(zhǔn)指數(shù)作為市場(chǎng)對(duì)降息降準(zhǔn)信息的預(yù)期和關(guān)注度的代理變量.國(guó)內(nèi)外的學(xué)術(shù)研究中,也經(jīng)常有用谷歌或百度搜索指數(shù)作為市場(chǎng)預(yù)期的代理變量的做法.網(wǎng)絡(luò)搜索引擎是投資者獲得信息的重要渠道,搜索量的大小代表了投資者的注意力記憶對(duì)信息的需求程度[41,42].因此有預(yù)期的投資者可能會(huì)通過(guò)搜索相應(yīng)的資料輔助其決策,所以將“降息”和“降準(zhǔn)”作為關(guān)鍵字獲取日度的百度搜索指數(shù),再計(jì)算“降息”和“降準(zhǔn)”百度搜索指數(shù)平均值作為降息降準(zhǔn)百度指數(shù)(1)百度搜索指數(shù)是以網(wǎng)民在百度的搜索量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ),以關(guān)鍵詞為統(tǒng)計(jì)對(duì)象,科學(xué)分析并計(jì)算出各個(gè)關(guān)鍵詞在百度網(wǎng)頁(yè)搜索中搜索頻次的加權(quán)和.為了驗(yàn)證百度搜索指數(shù)確實(shí)對(duì)于降息降準(zhǔn)貨幣政策有預(yù)期的作用.文章運(yùn)用Probit回歸以及Logit回歸探測(cè)百度搜索指數(shù)的預(yù)測(cè)能力.在控制了影響貨幣政策的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì),利率,貨幣等因素,發(fā)現(xiàn)前1日的百度的搜索指數(shù)可以在一定程度上對(duì)降息降準(zhǔn)起到預(yù)測(cè)作用..在穩(wěn)健性分析中,還采用基于新聞主題詞作為降息降準(zhǔn)信息的預(yù)期的代理變量.新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)匯集了包括《中國(guó)經(jīng)營(yíng)報(bào)》《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道》《經(jīng)濟(jì)觀察報(bào)》、中國(guó)新聞網(wǎng)、華爾街見(jiàn)聞、《財(cái)經(jīng)》雜志等金融行業(yè)關(guān)注度最高,極具專業(yè)預(yù)判能力的新聞資訊平臺(tái).通過(guò)新聞全文中“降息”、“降準(zhǔn)”日度出現(xiàn)的詞頻以此作為專業(yè)的財(cái)經(jīng)機(jī)構(gòu)對(duì)于降息降準(zhǔn)預(yù)期的度量.新浪財(cái)經(jīng)的“降息”、“降準(zhǔn)”新聞條數(shù)與降息降準(zhǔn)百度指數(shù)的相關(guān)性達(dá)到35%.
本文使用的高頻數(shù)據(jù),WIND數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)提供了買賣標(biāo)識(shí),不需要采用Lee和Ready[43]的分單技術(shù)(2)Lee和Ready [37]的訂單分單技術(shù)則是通過(guò)算法來(lái)判別買賣標(biāo)識(shí),是對(duì)真實(shí)買賣情況的估計(jì),適用于未給出訂單買賣標(biāo)識(shí)的交易數(shù)據(jù).WIND高頻交易數(shù)據(jù)已經(jīng)明確提供了訂單的買賣標(biāo)識(shí).所以本文不需要依照Lee和Ready[37]的訂單分單技術(shù)分單,直接使用真實(shí)的買賣標(biāo)識(shí)..使用個(gè)股的日內(nèi)分筆交易數(shù)據(jù),將個(gè)股所有正常交易日的訂單排序后得到訂單交易量的上下三分位點(diǎn),作為個(gè)股大單,小單單量的區(qū)分依據(jù).之后根據(jù)大單、小單單量將日內(nèi)交易區(qū)分出大小單來(lái).
2014年底到2015年底中國(guó)央行開(kāi)始頻繁使用降息降準(zhǔn)的貨幣政策工具,表1為8次降息降準(zhǔn)事件信息.表2給出研究中用到變量日度的描述性統(tǒng)計(jì).股票的信息不對(duì)稱指標(biāo)VPIN的均值為11.32%,由于中國(guó)滬深股票市場(chǎng)的參與者中有大量的散戶,知情交易比例要比發(fā)達(dá)國(guó)家的股票市場(chǎng)低很多,中小散戶收集信息和交易的能力要比機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者弱很多.從日度的交易數(shù)據(jù)上看,收益率整體上還是處于以-0.002 7為均值,0.040 7為標(biāo)準(zhǔn)差的負(fù)偏態(tài)分布狀態(tài),日度平均波動(dòng)率達(dá)到0.419,日度平均成交筆數(shù)達(dá)到14 978筆,日度成交量達(dá)到27 293 406股.降息降準(zhǔn)百度指數(shù)為4 924.67,因與因變量存在著非線性關(guān)系所以取對(duì)數(shù)后進(jìn)入模型.
表1 2014年底至2015年底央行降息降準(zhǔn)事件一覽表Table 1 List of PBC’s interest rate cuts and RRR cuts,2014-2015
表2 描述性統(tǒng)計(jì)量Table 2 Descriptive statistics of main variables
圖2給出降息、降準(zhǔn)百度指數(shù)的走勢(shì),降息降準(zhǔn)百度指數(shù)的峰值都出現(xiàn)在降息降準(zhǔn)公布的當(dāng)天,降息降準(zhǔn)公布后,搜索指數(shù)會(huì)明顯增加.但除了降息降準(zhǔn)事件日外,其他時(shí)間也會(huì)出現(xiàn)降息降準(zhǔn)百度指數(shù)的明顯波動(dòng),所以市場(chǎng)上可能存在對(duì)于降息降準(zhǔn)的預(yù)期,有些降息降準(zhǔn)公布前搜索指數(shù)明顯增加.所以將前1日降息降準(zhǔn)百度指數(shù)作為對(duì)于當(dāng)日降息降準(zhǔn)預(yù)期的代理變量.
圖2 央行降息、降準(zhǔn)百度指數(shù)Fig. 2 Baidu index of PBC’s interest rate cuts and RRR cuts
本文還考察了按照VPIN平均值排序的各行業(yè)的分布情況,金融類行業(yè)的VPIN平均值在所有行業(yè)里排序最低,股票市值都比較大,而且整體行業(yè)波動(dòng)率0.341,收益率-0.007 4,也在所有行業(yè)里最低,這類行業(yè)的股票風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小,收益率低,知情交易的概率也很低,知情交易的量也很少.而VPIN平均值相對(duì)高的行業(yè)主要有信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè),這類行業(yè)研發(fā)投資高,整體行業(yè)波動(dòng)率0.050 6,收益率0.009.這類行業(yè)的股票風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較大,收益率高,知情交易的概率程度高,信息不對(duì)稱程度高,多是知情交易的目標(biāo)行業(yè),這也與Aboody和Lev[11]研發(fā)投入高的行業(yè)更容易發(fā)生知情交易的研究結(jié)果相符.
表3是利用逐筆成交數(shù)據(jù),根據(jù)大小單的分單方法得到大小單的信息.其中大單的平均分位點(diǎn)為1 059.56,小單的平均分位點(diǎn)為373.37,基本上可以通過(guò)分單方法區(qū)分出單量.后續(xù)的研究用到高頻數(shù)據(jù),本文基于5 min的交易數(shù)據(jù)得到日內(nèi)5 min的大單平均VPIN為0.35,小單平均VPIN為0.32,相對(duì)而言,大單的信息含量高于小單的信息含量,而且日內(nèi)5 min的大單的平均成交筆數(shù)為94.92筆,小單的平均成交筆數(shù)為107.38筆,日內(nèi)5 min的大單的平均成交量為384 447.44股,小單的平均成交量為23 272.84股.
表3 大小單交易量對(duì)比Table 3 Comparisons of big trades and small trades
為了進(jìn)一步驗(yàn)證本文的假設(shè),利用事件分析法以及多元回歸分析方法,基于降息降準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn),探究降息降準(zhǔn)前中國(guó)滬深股票市場(chǎng)上可能存在的知情交易.首先觀察市場(chǎng)上相關(guān)交易指標(biāo)是否在降息降準(zhǔn)公布前出現(xiàn)異動(dòng).本文預(yù)期降息降準(zhǔn)公布前,波動(dòng)率、成交量、成交筆數(shù)等交易指標(biāo)發(fā)生異常,開(kāi)盤價(jià)收益率上升,市場(chǎng)上的知情交易比例上升,交易中信息不對(duì)稱程度上升.其次檢驗(yàn)知情交易者是否會(huì)選擇特定股票進(jìn)行交易.本文預(yù)期信息不對(duì)稱程度高的股票和直接利好的銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)的股票知情交易比例上升,可獲得收益高于其他股票.最后,分析知情交易者的主體是誰(shuí),即資金雄厚的投資者和中小散戶中誰(shuí)主導(dǎo)了知情交易.本文預(yù)期降息降準(zhǔn)事件中,知情交易者以大單交易者為主,降息降準(zhǔn)的信息主要被大機(jī)構(gòu)利用在股票市場(chǎng)進(jìn)行知情交易.
利用事件分析法,將事件日市場(chǎng)的交易情況同正常日的交易情況進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果見(jiàn)表4.雖然事件日的整體交易量沒(méi)有顯著變化,但是其收盤價(jià)收益率、開(kāi)盤價(jià)收益率、每筆成交量顯著高于正常日,而波動(dòng)率和成交筆數(shù)顯著低于正常日.這些降息降準(zhǔn)公布前的市場(chǎng)交易異動(dòng)意味著可能存在信息公布前的知情交易.由于降息降準(zhǔn)公布的突然性,知情交易者急于成交,激進(jìn)地買入交易造成了每筆交易量顯著增加,由此造成的信息不對(duì)稱特征使得非知情交易者延遲交易,從而成交筆數(shù)下滑且波動(dòng)率降低[44].而且VPIN的均值在事件日比正常交易日顯著提高,中位數(shù)在事件日比正常交易日顯著降低,可見(jiàn)知情交易的比例在降息降準(zhǔn)前明顯增加,特別地,較多的極端VPIN的增加也說(shuō)明了知情交易的比例顯著提高.
表4 交易情況的事件分析結(jié)果Table 4 Event study results of trading
基于方程(2)、方程(3)進(jìn)一步檢驗(yàn)降息降準(zhǔn)事件前市場(chǎng)上知情交易的變化情況
VPINi,t=α+β0Eventdatei,t+
βcControlvaribalei,t+εi,t
(2)
VPINi,t=α+β0Eventdatei,t+
β1Baiduindexi,t-1+
βcControlvariablesi,t+εi,t
(3)
表5報(bào)告了降息降準(zhǔn)事件的知情交易情況,利用方程(2)和方程(3)來(lái)解釋在降息降準(zhǔn)的事件日對(duì)市場(chǎng)知情交易的影響.表5的第1列表明,VPIN與Eventdate都在1%的顯著性水平上存在顯著的正向關(guān)系,說(shuō)明在降息降準(zhǔn)事件當(dāng)天,股票市場(chǎng)上知情交易比例顯著提高.表5的第2列引入降息降準(zhǔn)百度指數(shù)來(lái)控制對(duì)于降息降準(zhǔn)的市場(chǎng)預(yù)期,VPIN與Eventdate都在1%的顯著性水平上存在顯著的正向關(guān)系.說(shuō)明在控制了降息降準(zhǔn)的預(yù)期后,股票市場(chǎng)上的知情交易比例依舊在降息降準(zhǔn)公布前顯著提高,市場(chǎng)上存在著降息降準(zhǔn)前的知情交易.
表5 回歸結(jié)果:央行降息降準(zhǔn)事件知情交易情況Table 5 Regression results for informed trading before PBC’s interest rate cuts and RRR Cuts
從圖3可以看到,在事件日的所有時(shí)點(diǎn)上,VPIN都顯著大于正常交易日的水平,說(shuō)明股票市場(chǎng)上全天的知情交易比例都顯著地增加.事件日除了少數(shù)3個(gè)時(shí)點(diǎn)以外,其他所有時(shí)點(diǎn)上交易筆數(shù)都顯著小于正常日的對(duì)應(yīng)時(shí)點(diǎn).單筆成交量在事件日所有時(shí)點(diǎn)上都顯著高于正常日的對(duì)應(yīng)時(shí)點(diǎn),說(shuō)明市場(chǎng)上有急于使用大單以期快速成交的現(xiàn)象.此外,事件日所有時(shí)點(diǎn)上的開(kāi)盤價(jià)收益率都顯著高于正常日時(shí)點(diǎn),說(shuō)明在這些時(shí)點(diǎn)上買入股票是有利可圖的,知情交易者是實(shí)實(shí)在在獲得了利益;特別地,事件日與正常日的開(kāi)盤收益率之間呈現(xiàn)收縮的喇叭口形狀,即兩者之間開(kāi)盤收益率缺口是呈現(xiàn)下降趨勢(shì),說(shuō)明盡早進(jìn)行交易的投資者獲得的利益更大.這些現(xiàn)象檢驗(yàn)了H1,說(shuō)明降息降準(zhǔn)的信息公布前存在知情交易,知情交易者利用信息優(yōu)勢(shì)提前并最終導(dǎo)致市場(chǎng)的異常動(dòng)態(tài),提高了股票市場(chǎng)交易的信息不對(duì)稱.
圖3 事件日與正常交易日VPIN、交易筆數(shù)、每筆成交量、開(kāi)盤價(jià)收益率對(duì)比Fig. 3 Comparisons of VPIN,Trade,VolumePT,ReturnO between event day and normal
深入考察在日常交易中信息不對(duì)稱程度高的股票和降息降準(zhǔn)信息直接利好的行業(yè)股票.Aboody和Lev11]研究發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入高的行業(yè)多發(fā)生知情交易,這類行業(yè)由于研發(fā)的相對(duì)獨(dú)特性帶來(lái)了高度的信息不對(duì)稱.那么對(duì)于知情交易者來(lái)說(shuō),出現(xiàn)內(nèi)幕信息時(shí),更愿意選擇信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股進(jìn)行知情交易,一是易于操作,二是這類股票公司規(guī)模比較小以及關(guān)注度也比較低.本文利用個(gè)股正常日VPIN的均值作為該股在正常交易中信息不對(duì)稱程度的度量,進(jìn)而區(qū)分出信息不對(duì)稱程度不同的個(gè)股.具體做法為,將個(gè)股按照樣本所有正常交易日的VPIN均值做排序,用四分位點(diǎn)做分類,并把正常日VPIN的均值大于上四分位點(diǎn)的個(gè)股稱作信息不對(duì)稱程度高的股票.
表6報(bào)告了按VPIN分類個(gè)股在降息降準(zhǔn)正常日和事件日的對(duì)比情況,隨著正常日VPIN值的由小到大,正常日VPIN值與事件日VPIN值差值也隨著增大.對(duì)于信息不對(duì)稱程度高的股票(正常日VPIN高的股票),事件日VPIN值顯著高于正常交易日,對(duì)于信息不對(duì)稱程度低的股票(正常日VPIN低的股票),事件日VPIN值和正常交易日沒(méi)有顯著的差別.該結(jié)果說(shuō)明在出現(xiàn)降息降準(zhǔn)公布前,知情交易者會(huì)選擇信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股進(jìn)行交易,這類股票對(duì)于知情交易者來(lái)說(shuō)有著交易優(yōu)勢(shì).
表6 按VPIN分類個(gè)股在正常日和事件日的VPIN對(duì)比Table 6 Comparisons of VPIN of event day and normal day on different VPIN group
為了更加深入地驗(yàn)證知情交易者在獲得信息之后可能會(huì)選擇特定類型股票進(jìn)行交易的邏輯,檢驗(yàn)在信息不對(duì)稱程度高的股票中,知情交易者是否有對(duì)行業(yè)的進(jìn)一步選擇.考慮到央行的降息降準(zhǔn)貨幣政策對(duì)于資本市場(chǎng)帶來(lái)更多的資金,對(duì)資本密集型的銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)來(lái)說(shuō)是直接利好信息,這些行業(yè)更易成為知情交易者知情操作的目標(biāo).表7報(bào)告了信息不對(duì)稱程度高股票中銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)事件日和交易日的VPIN對(duì)比.
表7 不同行業(yè)的VPIN對(duì)比Table 7 Bivariate comparisons of VPIN on different industries
根據(jù)表7可知銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)在事件日知情交易的比例顯著提高,而且增加量顯著高于其他行業(yè),說(shuō)明降息降準(zhǔn)的信息被知情交易者用在信息不對(duì)稱程度高的股票進(jìn)行知情交易.在降息降準(zhǔn)公布前,對(duì)于信息不對(duì)稱程度高的股票中,銀行、證券和房地產(chǎn)行業(yè)的股票知情交易比例顯著增大,股票交易的信息不對(duì)稱更高.
基于方程(4)、方程(5)進(jìn)一步檢驗(yàn)降息降準(zhǔn)事件前信息不對(duì)稱程度高的股票與利好行業(yè)股票交易情況
VPINi,t=α+β0Eventdatei,t+β1Vpindummybi,t+
β2Vpindummybi,t×Eventdatei,t+
βcControlvariablesi,t+εi,t
(4)
VPINi,t=α+β0Eventdatei,t+β1Industrydummyi,t+
β2Industrydummyi,t×Eventdatei,t+
βcControlvariablesi,t+εi,t
表8報(bào)告了降息降準(zhǔn)事件時(shí)信息不對(duì)稱程度高的股票與利好行業(yè)股票交易情況.表8的第1列基于全樣本回歸,得到的結(jié)果表明VPIN分別與Vpindummy和Vpindummy與Eventdate的交互項(xiàng)都在1%和5%的顯著性水平上顯著地正相關(guān),說(shuō)明股票市場(chǎng)上信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股會(huì)在降息降準(zhǔn)事件日顯著增加個(gè)股知情交易的比例.這個(gè)結(jié)論與Aboody和Lev[11]發(fā)現(xiàn)研發(fā)類公司以及邵新建等[5]ST類公司更容易發(fā)生知情交易相似,這類公司的信息不對(duì)稱程度都很高,知情交易者更加容易利用提前獲得的消息進(jìn)行交易,而往往這類股票市值都比較小,關(guān)注度也比較低,便于知情交易者操控.表8的第2列則是基于信息不對(duì)稱程度高的子樣本進(jìn)行回歸,其中VPIN與Industrydummy負(fù)相關(guān),說(shuō)明銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)相對(duì)于其他行業(yè)知情交易比例更低,而VPIN和Industrydummy與Eventdate交互項(xiàng)在5%的顯著性水平上顯著地正相關(guān),說(shuō)明在降息降準(zhǔn)事件日,銀行、證券房地產(chǎn)行業(yè)顯著增加了知情交易的比例,這個(gè)結(jié)果與邵新建等[5]的發(fā)現(xiàn)相似,他們的研究發(fā)現(xiàn)中國(guó)的貨幣政策通過(guò)對(duì)貨幣總量和信貸總量的調(diào)整,能夠影響股票、房地產(chǎn)價(jià)格.本文也發(fā)現(xiàn)在降息降準(zhǔn)公布前,在信息不對(duì)稱程度高的股票中,銀行、證券、房地產(chǎn)這類深受貨幣政策影響的行業(yè)對(duì)于降息降準(zhǔn)事件的反應(yīng)更明顯,成為知情交易的選擇目標(biāo).由此驗(yàn)證了H2,信息不對(duì)稱程度高的股票和降息降準(zhǔn)信息直接利好行業(yè)的股票知情交易的比重攀升得更多.
表8 回歸結(jié)果:降息降準(zhǔn)事件信息不對(duì)稱程度高股票與利好行業(yè)股票交易情況Table 8 Regression results:Stocks with higher information asymmetry and stocks benefit from interest rate cut and RRR cut
考慮到中國(guó)股票“T+1”的交易機(jī)制,表9報(bào)告了對(duì)于不同信息不對(duì)稱程度以及降息降準(zhǔn)直接利好行業(yè)開(kāi)盤收益率的對(duì)比,探討可實(shí)現(xiàn)收益情況.其中在正常日VPIN小與正常日VPIN大的股票中,事件日可實(shí)現(xiàn)的收益率顯著要高于正常日的收益率.在正常日其他行業(yè)的開(kāi)盤價(jià)收益率顯著大于銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)的股票,而銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)在降息降準(zhǔn)公布前,它們的開(kāi)盤價(jià)收益率顯著大于其他行業(yè).并且這種反轉(zhuǎn)特別顯著,突顯出在降息降準(zhǔn)公布前,如果利用降息降準(zhǔn)信息在市場(chǎng)上交易能夠獲得收益,并且對(duì)于利好行業(yè)的收益大于其他行業(yè),而且對(duì)于正常日VPIN大的股票收益率的差異更加明顯.
表9 不同行業(yè)和VPIN的開(kāi)盤價(jià)收益率對(duì)比Table 9 Comparisons of opening price yield rate on different VPIN and industries
為了能夠進(jìn)一步了解知情交易者在股票市場(chǎng)上如何交易的,考慮使用5 min的日內(nèi)高頻交易數(shù)據(jù)和分筆交易數(shù)據(jù)來(lái)做回答,能夠幫助解讀日內(nèi)更多的信息量.首先利用分筆交易數(shù)據(jù)將個(gè)股在樣本所有正常交易內(nèi)的訂單排序后得到訂單的交易量上下三分位點(diǎn),作為個(gè)股大單,小單單量的區(qū)分.之后根據(jù)大單、小單單量將日內(nèi)交易區(qū)分出大小單來(lái).大單來(lái)自于資金雄厚的投資者,由機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者組成,相比于中小散戶,資金雄厚的投資者有信息優(yōu)勢(shì)和交易技術(shù)的優(yōu)勢(shì),在日常情況下為了隱藏交易目的,會(huì)通過(guò)拆單手段將大單拆成小單隱藏交易目的.
圖4報(bào)告了中國(guó)滬深股市上股票在降息降準(zhǔn)事件日和正常日的大小單比例.從日內(nèi)5 min數(shù)據(jù)上來(lái)看,在降息降準(zhǔn)事件日下午兩點(diǎn)之前大單所占比例都顯著高于對(duì)應(yīng)時(shí)間正常日的大單占比,小單所占比例都顯著低于對(duì)應(yīng)時(shí)間正常日的情況.而在兩點(diǎn)之后,只有兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)大單比例高于正常日,并且小單比例也在兩個(gè)時(shí)點(diǎn)顯著高于正常日.從資金規(guī)模上看,大單絕大多數(shù)來(lái)自機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者組成的資金雄厚的投資者,而小單可能是中小散戶投資者,也存在資金雄厚的投資者為了隱藏交易目的而進(jìn)行拆單,而在降息降準(zhǔn)公布前,大單比例的顯著增加,小單比例的顯著降低,也說(shuō)明了資金雄厚的投資者急于在市場(chǎng)上成交,減少拆單,直接下大單在市場(chǎng)上進(jìn)行交易.中小散戶相對(duì)而言缺乏信息,即使下單量有所增加,也難以彌補(bǔ)大戶下單的減少.在下午兩點(diǎn)以后大單與正常日沒(méi)有差別,可能機(jī)構(gòu)投資者已經(jīng)在市場(chǎng)上完成了交易,小單也在部分時(shí)點(diǎn)顯著增加,有可能散戶投資者發(fā)現(xiàn)了大單的投資行為也開(kāi)始增加買入.
圖4 事件日與正常日大小單比例Fig. 4 Comparisons of big trades ratio and small trades ratio between event day and normal day
進(jìn)一步考察大小單在日內(nèi)5 min的交易量,意圖從中推斷出更多資金雄厚的投資者的交易行為,圖5報(bào)告了這個(gè)結(jié)果.總體上看,交易量的峰值出現(xiàn)在上午開(kāi)盤后和下午收盤前的時(shí)間段,而且在10點(diǎn)之前的交易量明顯大于其他任何時(shí)間的交易量,相對(duì)于其他時(shí)間,這段時(shí)間的集中交易使得股票的價(jià)格能夠有效反映上1個(gè)交易日收盤后到該交易日開(kāi)盤前的所有信息,而且這段時(shí)間的交易相對(duì)于當(dāng)日的其他時(shí)間的交易也存在著更多的當(dāng)日獲利可能性.特別是在上午10點(diǎn)之前,大單在降息降準(zhǔn)的事件日的部分時(shí)點(diǎn)上出現(xiàn)了交易量顯著大于正常日,而小單在降息降準(zhǔn)事件日的交易量基本上都顯著小于正常日,只有在10點(diǎn)30分的時(shí)點(diǎn)上大小單的交易量顯著大于正常日.在降息降準(zhǔn)之后的交易時(shí)間段,大小單基本都顯著小于正常交易日,只有大單在14點(diǎn)30分左右出現(xiàn)顯著大于正常交易日的交易量.從事件日和正常日的大小單交量的對(duì)比上同樣可以得到這樣的結(jié)論,在降息降準(zhǔn)公布當(dāng)日,市場(chǎng)在開(kāi)盤后就立即出現(xiàn)了大單交易顯著增加,信息已提前泄露在股票市場(chǎng)上并實(shí)際用于交易.可見(jiàn)提前獲得降息降準(zhǔn)信息的資金雄厚的投資者為了能夠在降息降準(zhǔn)公布前獲利,更傾向于在上午開(kāi)盤后和收盤前的提高成交量,也是為了能夠在交易量大的時(shí)間段隱藏自己的交易行為.并且通過(guò)計(jì)算日內(nèi)5 min的開(kāi)盤收益率,分析每一個(gè)時(shí)點(diǎn)買入后,在第二天可能實(shí)現(xiàn)的收益率.降息降準(zhǔn)公布前市場(chǎng)每個(gè)時(shí)點(diǎn)的開(kāi)盤收益率都顯著大于正常日,而且在事件日大單顯著增加的時(shí)間點(diǎn),開(kāi)盤收益率也明顯地大于其他時(shí)間點(diǎn),可見(jiàn)對(duì)于資金雄厚的投資者來(lái)說(shuō),他們從日內(nèi)也選取了可實(shí)現(xiàn)收益率最高的時(shí)間點(diǎn)進(jìn)行操作.而小單卻只有在10點(diǎn)30分左右的交易時(shí)點(diǎn)出現(xiàn)交易量比正常日的顯著提升,而此時(shí)對(duì)應(yīng)的開(kāi)盤收益率卻是整個(gè)交易日中最低的時(shí)點(diǎn).
圖5 事件日與正常日大小單交易量、開(kāi)盤價(jià)收益率對(duì)比Fig.5 Comparisons of volume by big trades and small trades,ReturnO between event day and normal day
VPIN作為度量股票市場(chǎng)知情交易情況的指標(biāo),有助于考察股票市場(chǎng)上知情交易的變化情況.同樣在圖6左圖中基于大小單在降息降準(zhǔn)事件日與正常日的VPIN對(duì)比,事件日大小單的VPIN都顯著大于正常交易日,市場(chǎng)上在事件日的知情交易比例明顯上升,市場(chǎng)交易已經(jīng)反應(yīng)出知情交易.從日內(nèi)的數(shù)據(jù)上進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),大小單的VPIN值自上午開(kāi)盤后都在不斷地上升,說(shuō)明在市場(chǎng)中隨著交易的發(fā)生,知情交易者的比率也在不斷的上升,降息降準(zhǔn)信息在不斷被非知情交易者獲得,從而改變了原來(lái)中性的交易策略.可以觀察到大單在降息降準(zhǔn)事件日下午兩點(diǎn)之前的交易日的VPIN值都顯著大于小單的VPIN值,而在下午兩點(diǎn)之后,小單的VPIN值與大單的VPIN值沒(méi)有差別.說(shuō)明知情的資金雄厚的投資者更早得知泄露信息并用于買賣相關(guān)股票,并在統(tǒng)計(jì)意義下先向其他資金雄厚的投資者、隨后是向中小散戶擴(kuò)散信息.圖6右圖中資金密集度較高,對(duì)貨幣政策更加敏感的行業(yè),銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)的大單的VPIN相對(duì)于正常日VPIN值的增長(zhǎng)率,在日內(nèi)的很多時(shí)點(diǎn)都顯著大于非銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)的大單的VPIN增加值.從日內(nèi)的數(shù)據(jù)分析說(shuō)明,針對(duì)降息降準(zhǔn)信息的知情交易,機(jī)構(gòu)交易者會(huì)選擇貨幣政策利好的行業(yè),銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)為投資目標(biāo).
圖6 正常日與事件日的大小單VPIN與VPIN增長(zhǎng)率對(duì)比Fig. 6 Comparisons of VPIN by big trades and small trades,growth rate of VPIN between event day and normal day
前文利用降息降準(zhǔn)的百度指數(shù)作為市場(chǎng)對(duì)于中央銀行降息降準(zhǔn)預(yù)期的代理變量,降息降準(zhǔn)的百度指數(shù)來(lái)自于搜索指數(shù),搜索的主體是網(wǎng)絡(luò)參與者,其中散戶的比例很大.散戶對(duì)于降息降準(zhǔn)的預(yù)判能力弱于機(jī)構(gòu)投資者,機(jī)構(gòu)投資者對(duì)于降息降準(zhǔn)事件的預(yù)判更加值得關(guān)注.新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)中的咨詢都是來(lái)自于資訊最為發(fā)達(dá),信息挖掘能力最強(qiáng),新聞能力發(fā)布最為及時(shí)的渠道,與此同時(shí)也都是金融行業(yè)內(nèi)大家關(guān)注度極高,極具有專業(yè)分析預(yù)判能力的信息渠道.本節(jié)利用新浪財(cái)經(jīng)網(wǎng)抓取2014-11-01~2015-10-31的新聞全文,將“降息”、“降準(zhǔn)”日度出現(xiàn)的詞頻作為降息降準(zhǔn)預(yù)期的代理變量,并重新計(jì)算表5與表8中的模型得到表10的結(jié)果,VPIN與新浪降息降準(zhǔn)新聞條數(shù)指標(biāo)存在顯著的正向關(guān)系,說(shuō)明具有專業(yè)判斷的財(cái)經(jīng)分析對(duì)于降息降準(zhǔn)的預(yù)期會(huì)增加交易的信息不對(duì)稱程度,間接說(shuō)明機(jī)構(gòu)投資者會(huì)根據(jù)預(yù)期判斷進(jìn)行提前交易.但是在控制了預(yù)期的基礎(chǔ)上,Eventdate、Vpindummy、Vpindummy×Eventdate、Industrydummy、Industrydummy×Eventdate的系數(shù)方向和顯著程度都與表5和表8相似.可見(jiàn)在控制了專業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)于降息降準(zhǔn)事件的預(yù)判的基礎(chǔ)上,降息降準(zhǔn)事件日的信息不對(duì)稱程度顯著增高,對(duì)于信息不對(duì)稱程度高和降息降準(zhǔn)利好行業(yè)的股票,在降息降準(zhǔn)事件日信息不對(duì)稱程度增高得更多.說(shuō)明市場(chǎng)上存在著知情交易,并且是知情交易者利用該信息在股票市場(chǎng)上進(jìn)行交易.
表10 含新浪降息降準(zhǔn)新聞條數(shù)指標(biāo)的回歸結(jié)果Table 10 Regression results including Sina index
資本市場(chǎng)對(duì)于中央銀行的降息降準(zhǔn)貨幣政策存在提前的預(yù)期,專業(yè)機(jī)構(gòu)也會(huì)通過(guò)對(duì)于當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)或是有關(guān)貨幣政策窗口指導(dǎo)的判斷,對(duì)貨幣政策進(jìn)行預(yù)判,可以提前在市場(chǎng)上進(jìn)行操作.但是機(jī)構(gòu)投資者對(duì)于降息降準(zhǔn)的時(shí)間點(diǎn)很難給出準(zhǔn)確判斷,從表4上看,只有在事件日進(jìn)行買入操作,投資者的收益率才能超過(guò)正常日的收益率.為了體現(xiàn)不同降息降準(zhǔn)貨幣政策預(yù)判下,資金雄厚的投資者行為上的差別,考察8次降息降準(zhǔn)事件公布前4天,市場(chǎng)對(duì)于降息降準(zhǔn)的討論情況.利用前4天降息降準(zhǔn)百度指數(shù)的平均值作為市場(chǎng)對(duì)于降息降準(zhǔn)預(yù)判的度量方式,并進(jìn)行排序.本文樣本的8次降息降準(zhǔn)百度指數(shù)的均值為2 772,中位數(shù)為1 288,將其與降息降準(zhǔn)公布前的降息降準(zhǔn)的百度指數(shù)進(jìn)行對(duì)比,劃分出第1次、第3次、第6次、第8次的降息降準(zhǔn)貨幣政策市場(chǎng)上并不存在提前預(yù)判的現(xiàn)象,第2次、第4次、第5次、第7次的降息降準(zhǔn)市場(chǎng)存在預(yù)判.
表11 央行降息降準(zhǔn)公布日前降息降準(zhǔn)百度指數(shù)情況Table 11 Baidu index before PBC’s interest rate cuts and RRR cuts
從表12的降息降準(zhǔn)百度指數(shù)的比對(duì)上就可以反映出存在預(yù)判下的降息降準(zhǔn)事件,由于市場(chǎng)的討論,使得降息降準(zhǔn)百度指數(shù)顯著高于不存在預(yù)判的降息降準(zhǔn)事件.從交易指標(biāo)上看,存在預(yù)判的降息降準(zhǔn)事件日的VPIN、開(kāi)盤收益率、波動(dòng)率、成交量都顯著大于不存在預(yù)判的降息降準(zhǔn)事件日.可見(jiàn)當(dāng)市場(chǎng)對(duì)于降息降準(zhǔn)事件存在預(yù)判時(shí),市場(chǎng)上對(duì)于降息降準(zhǔn)的討論越多,交易中知情交易的比例也會(huì)越高,而且相對(duì)事件日的收盤價(jià)收益率也會(huì)越高,市場(chǎng)上交易的波動(dòng)率也就越大.但是是否存在降息降準(zhǔn)的預(yù)判并不影響開(kāi)盤價(jià)收益率和成交筆數(shù)以及大單交易量(VolumeBT).即使對(duì)降息降準(zhǔn)有預(yù)判,在統(tǒng)計(jì)上也不能提高在事件日從市場(chǎng)上買入股票后次日賣出的可實(shí)現(xiàn)收益,而且市場(chǎng)整體上交易筆數(shù)沒(méi)有明顯的增加,大單交易量也沒(méi)有明顯的增加,或是增加更多的拆單交易.存在預(yù)判的事件日市場(chǎng)交易量增加更多地來(lái)自于小單的交易,更傾向于散戶增加交易.
表12 不同預(yù)判下交易指標(biāo)情況Table 12 Comparisons of trading on different predictions
還發(fā)現(xiàn)在不存在預(yù)判的事件日,每筆成交量與大單筆數(shù)(TradeBT)都比存在預(yù)判的事件日顯著增加,可見(jiàn)機(jī)構(gòu)投資者傾向在不存在預(yù)判的事件日下大單,增加交易急于成交.總體上看,市場(chǎng)如果對(duì)降息降準(zhǔn)事件存在預(yù)判,對(duì)于機(jī)構(gòu)投資者來(lái)說(shuō),利用該信息在市場(chǎng)上交易的難度更高,他更加傾向于市場(chǎng)沒(méi)有對(duì)降息降準(zhǔn)預(yù)判時(shí),增加大單筆數(shù)和單筆成交量,表現(xiàn)出更加積極,顯露意圖.可見(jiàn)降息降準(zhǔn)公布前存在著知情交易現(xiàn)象,特別是在不存在預(yù)判的降息降準(zhǔn)公布前,機(jī)構(gòu)投資者更有動(dòng)力利用這類信息在市場(chǎng)上進(jìn)行交易.
對(duì)于股票市場(chǎng)的信息不對(duì)稱的度量方法有很多,前文采用了Easley等[26]提出的VPIN方法,利用知情交易比例作為信息不對(duì)稱的度量,同時(shí)還計(jì)算了經(jīng)市場(chǎng)整體知情交易比例調(diào)整的超額VPIN值,相關(guān)結(jié)果都與前文結(jié)果一致.而很多的理論模型也有采用買賣價(jià)差來(lái)反映知情交易情況[16-19],作為交易信息不對(duì)稱的指標(biāo).本文計(jì)算了日度的有效價(jià)差(ES)和報(bào)價(jià)價(jià)差(QS).計(jì)算方法如下
(6)
(7)
式中tradepriej是第j次記錄的成交價(jià);askpricej(1)和bidpricej(1)是相應(yīng)的第1檔買價(jià)和賣價(jià);volumej是第j次的交易量.成交量加權(quán)的報(bào)價(jià)價(jià)差和有效價(jià)差定義如下
(8)
(9)
利用有效價(jià)差和報(bào)價(jià)價(jià)差作為股票市場(chǎng)交易信息不對(duì)稱的代理變量進(jìn)行檢驗(yàn).表13的結(jié)果是從市場(chǎng)整體的有效價(jià)差和報(bào)價(jià)價(jià)差在降息降準(zhǔn)事件日與正常交易日的對(duì)比,事件日的有效價(jià)差和報(bào)價(jià)價(jià)差的均值和中位數(shù)都比正常日的有效價(jià)差和報(bào)價(jià)價(jià)差的均值和中位數(shù)顯著增加,說(shuō)明市場(chǎng)在降息降準(zhǔn)事件日信息不對(duì)稱程度明顯增高,知情交易者為了獲利利用私人信息在股票市場(chǎng)上交易.在降息降準(zhǔn)公布前,市場(chǎng)上信息不對(duì)稱的指標(biāo)與正常日相比體現(xiàn)出了知情交易,這個(gè)結(jié)果同表4的結(jié)果一致.
表13 有效價(jià)差與報(bào)價(jià)價(jià)差的比較Table 13 Comparisons on ES and QS
對(duì)于知情交易者來(lái)說(shuō),傾向于選擇信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股以及降息降準(zhǔn)直接利好的行業(yè)進(jìn)行投資.表14給出了在降息降準(zhǔn)事件下信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股和直接利好行業(yè)下的利用有效價(jià)差和報(bào)價(jià)價(jià)差度量的交易情況.表14的第1列、第2列表明在降息降準(zhǔn)的事件日,對(duì)于信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股,股票交易的信息不對(duì)稱程度增高.表14的第3列、第4列表明在降息降準(zhǔn)日,對(duì)于信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股中,降息降準(zhǔn)直接利好行業(yè)銀行、證券、房地產(chǎn)等行業(yè),股票交易的不對(duì)稱程度提高,這個(gè)結(jié)果同表8的結(jié)果相似,結(jié)果保持魯棒性.
表14 回歸結(jié)果:有效價(jià)差、報(bào)價(jià)價(jià)差Table 14 Regression results:ES and QS
利用上下三分位點(diǎn)的大小單分單方法在5 min的日內(nèi)高頻數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),在獲取信息的能力上機(jī)構(gòu)投資者和大額投資者要強(qiáng)于中小散戶,在利用降息降準(zhǔn)的信息進(jìn)行的交易中,資金雄厚的投資者為了能夠盡快達(dá)成交易,大單比例和交易量顯著增加,中小散戶也從交易中察覺(jué)到大單的交易目的,消息也慢慢反應(yīng)在了小單的交易中.通過(guò)更換大小單比例分位點(diǎn),利用上下四分位點(diǎn)區(qū)分出大小單,重新分析在大小單的股票交易特點(diǎn),發(fā)現(xiàn)上述結(jié)果是穩(wěn)定的.
圖7報(bào)告了以上下四分位點(diǎn)區(qū)分出大小單,可以得到圖4、圖5、圖6相同的結(jié)果,降息降準(zhǔn)公布前,股票市場(chǎng)上的大單比例顯著高于正常日,小單比例顯著小于正常日,而且大單的交易量在上午開(kāi)盤后1個(gè)小時(shí)以及收盤前顯著大于正常交易日,小單的交易量在降息降準(zhǔn)公布前大部分的時(shí)點(diǎn)都顯著小于正常交易日.從大小單的交易信息不對(duì)稱的程度上看,大單在降息降準(zhǔn)公布前的日內(nèi)交易中從上午到下午14點(diǎn)前都顯著高于正常日,之后小單的知情交易比例不斷上升與大單的知情交易比例沒(méi)有顯著差別.于是可認(rèn)為,對(duì)于大單交易為主的資金雄厚的投資者是知情交易的主體,資金雄厚的投資者通過(guò)自己的信息優(yōu)勢(shì)以及交易能力,希望隱蔽交易目的,同時(shí)也為了急于成交減少平時(shí)的拆單行為,增加大單和成交量,在交易高的時(shí)間段進(jìn)行交易.但是對(duì)于小單的投資者來(lái)說(shuō),也能從交易信息中獲取到信息,在交易日結(jié)束前學(xué)習(xí)到交易策略.這個(gè)結(jié)果同F(xiàn)oster和Viswanathan[7]知情交易者交易策略很相似,知情交易者最初的信息價(jià)值決定了知情交易者的利潤(rùn)空間,并且其他知情交易者能夠通過(guò)觀察訂單流獲取信息學(xué)習(xí)交易策略.
圖7 事件日與正常日的大小單對(duì)比(四分位點(diǎn))Fig. 7 Comparisons of ratio,volume by big trades and small trades between event day and normal day (Quartiles)
從2014年底至2015年底中國(guó)滬深股市經(jīng)歷了牛熊轉(zhuǎn)換的過(guò)程,甚至1日內(nèi)出現(xiàn)千股跌停到千股漲停的反轉(zhuǎn),全球股票市場(chǎng)上實(shí)屬少見(jiàn).進(jìn)一步考察不同市場(chǎng)背景之下,降息降準(zhǔn)事件中知情交易行為的表現(xiàn),考察這些表現(xiàn)是否符合知情交易者的行為邏輯.為此,將研究樣本按2015年上證指數(shù)達(dá)到最高點(diǎn)的日期2015年6月12日作為股市極端價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)點(diǎn),引入虛擬變量Crisis,從表15可以看出,在市場(chǎng)出現(xiàn)極端價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),通過(guò)提前交易降息降準(zhǔn)信息可使超額收益減少,收益的波動(dòng)性增加,成交筆數(shù)上升,每筆成交量下降.從大單的交易數(shù)據(jù)來(lái)看,市場(chǎng)出現(xiàn)極端價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)時(shí),大單筆數(shù)和交易量均減少,大單交易者表現(xiàn)出更為謹(jǐn)慎交易行為.
表15 不同市場(chǎng)背景下的事件分析統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)Table 15 Statistic test of event study on different market environments
同時(shí),繼續(xù)在多元回歸分析中引入Crisis和交互項(xiàng)Crisis×Eventdate,進(jìn)一步研究在市場(chǎng)極端價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)階段對(duì)于降息降準(zhǔn)前投資者交易行為的影響,見(jiàn)表16.市場(chǎng)出于極端價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)階段時(shí),整體市場(chǎng)的活躍度降低,波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn)高,知情交易比例下降,散戶參與度低.而在此階段,一旦信息出現(xiàn),市場(chǎng)中知情交易的比例顯著提高,而且由于非知情交易者參與度降低,使得知情交易比例的增加要高于無(wú)極端價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)階段.在引入Crisis和交互項(xiàng)Crisis×Eventdate后,事件日虛擬變量,信息不對(duì)稱程度虛擬變量與事件日虛擬變量的交互項(xiàng),行業(yè)的虛擬變量與事件日虛擬變量的交互項(xiàng)系數(shù),都顯著地保持預(yù)期的方向.
表16 不同市場(chǎng)環(huán)境下的回歸結(jié)果Table 16 Regression results under different market environment
本文通過(guò)對(duì)2014年底至2015年底的8次降息降準(zhǔn)作為自然實(shí)驗(yàn),探究2015年中國(guó)滬深股票市場(chǎng)上是否存在知情交易.發(fā)現(xiàn),在降息降準(zhǔn)公布前的交易日,個(gè)股的平均收益率和每筆成交量都顯著大于正常交易日,成交筆數(shù)和波動(dòng)率則顯著小于正常交易日.而用于度量股市信息不對(duì)稱的指標(biāo)VPIN的均值在降息降準(zhǔn)公布前顯著比正常交易日高,中位數(shù)顯著低于正常交易日,這都說(shuō)明可以通過(guò)交易指標(biāo)觀察到在降息降準(zhǔn)的信息發(fā)布前股票市場(chǎng)上存在知情交易.而知情交易者為了急于成交,在市場(chǎng)上交易明顯加大每筆成交量而降低了成交筆數(shù),并且這些交易都是在更低的整體市場(chǎng)波動(dòng)率下成交,可帶來(lái)明顯的收益.同時(shí)還發(fā)現(xiàn)信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股和降息降準(zhǔn)直接利好行業(yè)的個(gè)股成為了知情交易的目標(biāo).由于信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股公司規(guī)模都比較小,股票的關(guān)注度低,而且資金容易操作,易于隱藏交易目的,這類股票更可能成為降息降準(zhǔn)知情交易者的目標(biāo).而對(duì)于其中降息降準(zhǔn)信息直接利好的銀行、證券、房地產(chǎn)這類股票,在降息降準(zhǔn)公布后市場(chǎng)會(huì)有明顯反應(yīng),使得這類行業(yè)在降息降準(zhǔn)事件中的收益率也是最高,也同樣會(huì)成為降息降準(zhǔn)知情交易中知情交易者的選股目標(biāo).
本文注重對(duì)日內(nèi)交易的考察,研究資金雄厚的投資者與中小散戶在降息降準(zhǔn)事件日在股票市場(chǎng)上的交易行為.由于資金雄厚的投資者在收集信息、處理信息和交易能力都要優(yōu)于中小散戶,更容易提前得知降息降準(zhǔn)的消息.資金雄厚的投資者能夠更早利用信息在股票市場(chǎng)上進(jìn)行交易,但其急于成交使得在日內(nèi)數(shù)據(jù)上很難隱藏自己交易目的,大單比例和交易量顯著增加.而散戶也從交易中察覺(jué)到大單的交易目的,消息也慢慢反映在了小單的交易中.這說(shuō)明,知情交易可能是知情的資金雄厚的投資者獲取信息并用于買賣相關(guān)股票,并在統(tǒng)計(jì)意義下先向其他資金雄厚的投資者、然后是向中小散戶擴(kuò)散.為了進(jìn)一步驗(yàn)證文章的結(jié)論,本文通過(guò)利用不同的股票市場(chǎng)信息不對(duì)稱的代理變量有效價(jià)差和報(bào)價(jià)價(jià)差,考慮了降息降準(zhǔn)預(yù)期情況,不同的分單方式以及不同的市場(chǎng)環(huán)境,也能從日度指標(biāo)中發(fā)現(xiàn)在降息降準(zhǔn)公布前存在知情交易,而且這些信息被知情交易者用在了信息不對(duì)稱程度高的個(gè)股和降息降準(zhǔn)信息直接利好的銀行、證券、房地產(chǎn)行業(yè)個(gè)股交易上,由此證明本文的結(jié)論很穩(wěn)健.
2014年底到2015年底我國(guó)的8次降息降準(zhǔn)貨幣政策中存在著知情交易,知情交易不是孤立現(xiàn)象.中國(guó)的滬深股票市場(chǎng)還需更加規(guī)范的交易機(jī)制以及來(lái)自政府的監(jiān)管,使得股票價(jià)格能夠更有效反映信息,減少交易中的信息不對(duì)稱程度.本文的研究有助于幫助市場(chǎng)的監(jiān)管者認(rèn)識(shí)到知情交易帶來(lái)的問(wèn)題.對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),市場(chǎng)監(jiān)管者應(yīng)加強(qiáng)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)管理部門和金融從業(yè)人員相關(guān)人員內(nèi)部管理,建立起完善的追責(zé)制度;且各個(gè)部門之間應(yīng)該加強(qiáng)協(xié)調(diào),共同維護(hù)金融市場(chǎng)的公平與穩(wěn)定.嚴(yán)控知情交易的來(lái)源、途徑,并加大對(duì)利用內(nèi)幕信息進(jìn)行知情交易獲利的查處力度,促進(jìn)股市健康發(fā)展.