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    機構(gòu)持股比例、投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險

    2021-09-10 19:23:04顧碧昀
    商業(yè)2.0-市場與監(jiān)管 2021年4期
    關(guān)鍵詞:股價崩盤風(fēng)險機構(gòu)投資者

    摘要:近年來,我國證券市場發(fā)展迅速,但與西方國家相比投機性較強,股價崩盤風(fēng)險明顯較高。同時,我國的機構(gòu)投資者近幾年也正處于快速發(fā)展中,在證券市場占有重要的地位,而機構(gòu)投資者的比例會在一定程度上影響整體投資者的異質(zhì)信念。在此基礎(chǔ)上,本文研究了機構(gòu)投資者和投資者異質(zhì)信念對于股價崩盤風(fēng)險的影響,以及二者之間的交互作用。

    關(guān)鍵詞:股價崩盤風(fēng)險;投資者異質(zhì)信念;機構(gòu)投資者

    1.引言

    近年來,我國證券市場發(fā)展迅速,然而與一些西方國家相比,由于我國證券市場起步較晚,相關(guān)的證券市場法律和法規(guī)不完善,投資者不理性等原因,我國證券市場的發(fā)展階段相較于西方是滯后的。由此,我國證券市場相較于西方國家,發(fā)生股價崩盤的風(fēng)險更大。至今,我國股市經(jīng)歷過兩次暴跌,分別是2007年10月份和2015年6月份,其中,2015年6月份的這一輪股市大跌更是出現(xiàn)了千股跌停的奇觀。這兩次股市暴跌不僅給我國投資者造成了巨大的損失,還反映了我國證券市場不成熟,投資者不理性,相關(guān)制度和監(jiān)管不完善等問題。

    作為我國證券市場的重要參與者,隨著機構(gòu)投資者的投資規(guī)模越來越大,其在市場中的一舉一動都可能對我國證券市場造成重大的影響。同時,在對股市的研究中,眾多學(xué)者發(fā)現(xiàn),傳統(tǒng)的“有效市場假說”并不成立,尤其是傳統(tǒng)金融理論在解釋市場“異象”問題上存在不足。在傳統(tǒng)的金融學(xué)理論中,每個投資者對于相同資產(chǎn)在相同期限下的收益概率判斷是一致,但是現(xiàn)實生活中并非如此,因此,異質(zhì)信念這一假設(shè)才更靠近實際情況。此外我國證券市場自建立以來,遠不及歐美發(fā)達國家股票市場的成熟程度,投資者的差異性不論是在專業(yè)素養(yǎng)還是投資偏好或年齡等方面都更大。

    因此,本文對機構(gòu)持股比例、投資者異質(zhì)信念和股價崩盤風(fēng)險進行研究,以期通過了解這三者之間的關(guān)聯(lián)為我國證券市場的平穩(wěn)發(fā)展提供理論支持。

    2.理論分析與研究假設(shè)

    我國目前有關(guān)股價崩盤風(fēng)險的研究,大多是從分析師、信息披露、財務(wù)狀況以及公司高管等方面作為切入點進行的,將機構(gòu)投資者、異質(zhì)信念納入影響因素對股價崩盤風(fēng)險進行研究文獻相對較少。

    許年行等(2013)實證表明機構(gòu)投資者的“羊群行為”增加了股價的崩盤風(fēng)險。[1]許年行等(2012)研究了證券分析師的樂觀偏差以及利益沖突對股價崩盤風(fēng)險的影響,研究發(fā)現(xiàn)證券分析師樂觀偏差會加劇股價崩盤的風(fēng)險,同事分析師的利益沖突會加劇樂觀偏差對股價崩盤風(fēng)險的正相關(guān)影響。[2]羅進輝、杜興強(2014)研究發(fā)現(xiàn)媒體報道與股價崩盤風(fēng)險呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。[3]王化成等(2015)考察了大股東持股對股價崩盤風(fēng)險的影響,發(fā)現(xiàn)第一大股東持股與股價崩盤風(fēng)險顯著負(fù)相關(guān),即第一大股東持有的股份越多,則該上市公司未來發(fā)生股價崩盤的風(fēng)險就越小,這是因為大股東持有的股份越多,就會導(dǎo)致大股東更有動力去監(jiān)督該上市公司的管理層,也會減少大股東對上市公司的掏空行為,從而能夠有效地降低股價崩盤風(fēng)險的發(fā)生。[4]李小榮、劉行(2012)研究了高管性別與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)女性CEO能夠抑制股價崩盤風(fēng)險,而CFO對股價崩盤風(fēng)險的影響不大。[5]董建萍(2016)研究了信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)信息披露質(zhì)量越高,股價崩盤風(fēng)險越小。[6]葉康濤等(2015)研究了內(nèi)部信息披露與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)上市公司內(nèi)部控制信息披露的水平越高,股價崩盤風(fēng)險越小。[7]

    本文從機構(gòu)投資者和投資者異質(zhì)信念的角度出發(fā),研究二者以及二者之間的交互作用對股價崩盤風(fēng)險的影響,由此,提出以下三個研究假設(shè):

    H1:機構(gòu)投資者持股與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系。

    H2:投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系。

    H3:機構(gòu)投資者持股比例越大,投資者異質(zhì)信念對股價崩盤風(fēng)險的正向影響越強。

    3.研究設(shè)計

    3.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文的研究樣本為2010-2019年的非金融行業(yè)(按證監(jiān)會2012年行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)分類)非ST類的A股上市公司。在這些研究樣本中,本文根據(jù)初始數(shù)據(jù)對于樣本進行了再次篩選:(1)剔除缺失了研究所需數(shù)據(jù)的樣本;(2)剔除有任意一年的交易周數(shù)小于30的樣本。根據(jù)以上要求進行篩選后,最后得到了6561個樣本。

    3.2變量定義

    3.2.1因變量

    借鑒Chen等、Hutton等及Kim等對股價崩盤風(fēng)險的研究,本文采用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動率(DUVOL)這兩個指標(biāo)進行度量。[8] [9] [10]

    負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)的計算方法如下:

    首先,利用下面的公式(1)對股票i在第t年的各周周收益率進行多元線性回歸,并預(yù)測得到殘差項εi,t。其中,ri,t為股票i在第t周的周收益率, rm,t為第t周的市場加權(quán)平均收益率。

    (1)

    其次,利用公式(2)和公式(3)計算得到負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)。其中,n為股票i在第t年的交易周數(shù)。負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)的值越大,表示收益率往左偏態(tài)的程度越高,說明該股票的股價崩盤風(fēng)險越高。

    (2)

    (3)

    收益上下波動率(DUVOL)的計算方法如下:

    (4)

    其中,nu為在第t年中股票i的周收益率高于當(dāng)年平均周收益率的周數(shù),nd為在第t年中股票i的周收益率低于當(dāng)年平均周收益率的周數(shù)。收益上下波動率(DUVOL)的值越大,表示該股票收益率越不穩(wěn)定,說明該股票的股價崩盤風(fēng)險越高。

    3.2.2自變量

    本文的自變量有兩項,分別是機構(gòu)持股比例與用于衡量投資者異質(zhì)信念的股票換手率。

    機構(gòu)持股比例的付好用InstitutionHold表示,計算方法為第t年年底股票i的機構(gòu)投資者持股數(shù)占股票i總股數(shù)的比例。

    投資者異質(zhì)信念用股票換手率(HSL)來衡量,計算方法如下公式(5):

    其中, volumei,t為股票i在t周的總成交量,liquid stocki,t為股票i在t周的流通股總股數(shù),MVi,t為股票i在t周的總流通市值。

    3.2.3控制變量

    借鑒已有研究,本文選取以下9個指標(biāo)作為控制變量:

    表1 控制變量的定義

    3.3模型設(shè)計

    為了檢驗機構(gòu)持股比例與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系,本文設(shè)計了多元回歸模型(1):

    為了檢驗異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險的關(guān)系,本文設(shè)計了多元回歸模型(2):

    為了檢驗異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險之間的交互作用及其與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系,本文設(shè)計了多元回歸模型(3):

    其中,Crashriski,t 由NCSKEWi,t和DUVOLi,t這兩個因變量進行衡量。

    4.實證結(jié)果與分析

    4.1描述性統(tǒng)計分析

    表2 描述性統(tǒng)計分析表

    上表2是對本文所有變量(除行業(yè)和年份這兩個控制變量)的描述性統(tǒng)計結(jié)果,為了消除極端值的影響,本文對以上所有變量進行了在1%和99%水平上的縮尾處理。

    從上表中我們可以看到:(1)衡量股價崩盤風(fēng)險的負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和收益上下波動率(DUVOL)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.677和0.199,說明各上市公司的股價崩盤風(fēng)險存在一定差異。(2)機構(gòu)持股比例的平均值為0.514,比以往的研究結(jié)果大,說明近幾年來我國證券市場中機構(gòu)投資者的持股比例有所上升。同時,機構(gòu)持股比例的最大值為0.918,最小值為0.010,相差0.908之多,說明各上市公司的機構(gòu)持股比例也存在較大差異。

    4.2相關(guān)性分析

    由表3可知,在1%的顯著性水平下,NCSKEW和DUVOL之間的相關(guān)系數(shù)為0.870,說明NCSKEW和DUVOL之間的一致性較強,能夠共同衡量股價崩盤風(fēng)險。在1%的顯著性水平下,機構(gòu)持股比例與NCSKEW和DUVOL之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.067和0.027,說明機構(gòu)持股比例與股價崩盤風(fēng)險之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系,與本文的假設(shè)H1一致。在1%的顯著性水平下,HSL與NCSKEW和DUVOL的相關(guān)系數(shù)分別為0.015和0.007,說明投資者異質(zhì)信念越大,股價崩盤的可能性越大,與本文的假設(shè)H2一致。

    4.3回歸分析

    本文分別以NCSKEW和DUVOL作為因變量,對上文所述的三個多元回歸模型分別進行線性回歸。

    模型(1)的回歸結(jié)果為:以NCSKEW作為因變量進行回歸分析時,機構(gòu)持股比例的系數(shù)為0.022,在1%的統(tǒng)計水平上顯著;以DUVOL作為因變量進行回歸分析時,機構(gòu)持股比例的系數(shù)為0.009,在5%的統(tǒng)計水平上顯著。由此可知,機構(gòu)持股比例與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系,與本文假設(shè)H1一致。

    模型(2)的回歸結(jié)果為:以NCSKEW作為因變量進行回歸分析時,HSL的系數(shù)為0.536,在5%的統(tǒng)計水平上顯著;以DUVOL作為因變量進行回歸分析時,機構(gòu)持股比例的系數(shù)為0.352,在5%的統(tǒng)計水平上顯著。由此可知,投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系,與本文假設(shè)H2一致。

    模型(3)的回歸結(jié)果為:以NCSKEW作為因變量進行回歸分析時,機構(gòu)持股比例的系數(shù)為0.232且在5%的統(tǒng)計水平上顯著,HSL的系數(shù)為0.633且在5%的統(tǒng)計水平上顯著,機構(gòu)持股比例與投資者異質(zhì)信念交互項的系數(shù)為-1.465且在5%的統(tǒng)計水平上顯著;以DUVOL作為因變量進行回歸分析時,機構(gòu)持股比例的系數(shù)為0.063且在5%的統(tǒng)計水平上顯著,機構(gòu)持股比例與投資者異質(zhì)信念交互項的系數(shù)為-0.394且在5%的統(tǒng)計水平上顯著。由此我們可以得知,機構(gòu)持股比例和投資者異質(zhì)信念都與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系,與模型(1)和模型(2)得出的結(jié)論相似,再次驗證了假設(shè)H1和H2。而機構(gòu)持股比例與投資者異質(zhì)信念交互項的負(fù)系數(shù)則說明,機構(gòu)投資者持股比例越大,投資者異質(zhì)信念對股價崩盤風(fēng)險的正向影響越弱,與假設(shè)H3不一致。

    5.結(jié)論與啟示

    本文以2010-2019年我國A股上市公司的機構(gòu)持股比例和股票換手率作為研究對象,對研究樣本數(shù)據(jù)篩選后,通過描述性統(tǒng)計分析、相關(guān)性分析和回歸分析三種方法,對機構(gòu)持股比例和投資者異質(zhì)信念與股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系進行研究。研究結(jié)果表明:(1)我國上市公司間的股價崩盤風(fēng)險差異較大;(2)我國上市公司的機構(gòu)持股比例相差較大,同時與股價崩盤風(fēng)險呈正相關(guān)關(guān)系,即上市公司中機構(gòu)投資者的持股比例越高,發(fā)生股價崩盤的可能性越大;(3)投資者異質(zhì)信念對股價崩盤風(fēng)險有正向影響,投資者異質(zhì)信念越大,即投資者對于該上市公司股票的收益率概率分布期望越不一致,進而導(dǎo)致股價崩盤風(fēng)險增加。由此可見,投資者教育對于我國股市健康發(fā)展是十分重要的。監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)加強對投資者的管理和培訓(xùn),而投資者應(yīng)該提高自身的專業(yè)素養(yǎng),為我國股市的穩(wěn)步發(fā)展提供一份力量。

    參考文獻:

    [1]許年行,于上堯,伊志宏.機構(gòu)投資者羊群行為與股價崩盤風(fēng)險[J].管理世界,2013,07:31—43.

    [2]許年行,江軒宇,伊志宏,徐信忠.分析師利益沖突、樂觀偏差與股價崩盤風(fēng)險[J].經(jīng)濟研究,2012,07:127-140.

    [3]羅進輝,杜興強.媒體報道、制度環(huán)境與股價崩盤風(fēng)險[J].會計研究,2014,09:53—59.

    [4]王化成,曹豐,葉康濤.監(jiān)督還是掏空:大股東持股比例與股價崩盤風(fēng)險[J].管理世界,2015,02:45-57.

    [5]李小榮,劉行.CEO VS CFO:性別與股價崩盤風(fēng)險[J].世界經(jīng)濟,2012,12:102—129.

    [6]董建萍.機構(gòu)投資者、信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險[J].會計之友,2016,05:81-86.

    [7]葉康濤,曹豐,王化成.內(nèi)部控制信息披露能夠降低股價崩盤風(fēng)險嗎?[J].金融研究,2015,02:192-206.

    [8]Hutton,A.P., Marcus, A.J., Tehranian, H. Opaque Financial Reports,R2,and Crash Risk [J]. Journal of Financial Economics,2009,94( 1) : 67-86.

    [9]Chen,Joseph,Hong,Harrison,Stein,Jeremy C.2001,F(xiàn)orecasting Crashes:Trading Volume,Past Returns,and Conditional Skewness in Stock Prices[J].Journal of Financial Economics,61(3):345—381.

    [10]Kim,Y.,Li,H.,Li,S.Corporate Social Responsibility and Stock Price Crash Risk[J]. Journal of Banking and Finance,2014,43( 1) : 1-13.

    作者簡介:顧碧昀(1996-),女,浙江寧波人,本科,上海大學(xué),研究方向:金融學(xué)。

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