关键词：股票市场发展；流动性；成交量；换手率；协整；因果关系
中图分类号：D922.291.91 文献标志码：A文章编号：1673－291X（2011）17－0089－04
股票市场日益增长的重要性使得人们重新审视资本市场发展与经济增长的关系。股票市场长足稳健的发展是否对于经济增长起到贡献作用已经不仅是学术上的一个热点，还是关系到政治政策以及协调发展的立足点。而对于政府是否应该干预股市，在什么程度上干预，怎么样干预更是政治领域的一个核心内容。
本篇文章的出发点是：基于前人的理论基础，检验中国股票市场的发展与经济增长是否存在长期稳定的均衡关系，并在前人的计量方法上进行指标的改进，创新性地从流动性的视角来度量股票市场对于经济增长的影响。这种长期的均衡关系显然是无法单一地从数据的走势和波动观察出来的，因此，我们对于所得到的数据应用了协整技术，利用VAR模型、VECM模型和Granger因果关系检验等计量手段，尽量争取得到一组没有争议的结论。
本文是按照下面的构架进行安排的：首先，在第一部分介绍了关于股票市场在经济增长之中扮演角色的有关理论，总结了现存的有关文献。在第二部分讨论了有关数据和计量方法。第三部分讨论了关于股票市场市值，成交额与经济增长关系的计量结果。第四部分，本文创新性地进行了模型的改进，在协整关系中加入换手率，企图从换手率入手，讨论股市流动性与经济增长的长期关系。
一、历史的实证回顾
（一）股票市场的流动性
Levine（1991）和Becivenga，Smith，Starr（1996）认为，由于股票市场使得投资者可以迅速且低廉的方法来改变他们的股票组合，股票市场减少了交易的金融资产的风险性。①公司通过权益的变动可以很容易地筹资。资产的风险性更低，公司更容易筹资构成了股票市场辅助资源配置的工具，进而加快经济长足稳健的发展。同时，更多的投资自然可以进一步促进经济的发展。然而Levine却在1997年提出，流动性的增加将对经济增长产生负面的影响。在1996年，Demirguoc-Kunt和Levine的论述中提出了关于负面影响的三条渠道。第一，更强的股票市场的流动性增加了投资的回报，从而减少了储蓄率；第二，更强的流动性减少了不确定性，而人们不确定性的减少更体现了人们的预防性储蓄；第三，流动性更强的股票市场使得那些不满足的投资者快速地买卖股票，从而限制公司对股权的控制，进而影响公司的治理，对经济的增长产生不利的影响（这也可以在Jensen和Murphy 1990年的文章中体现）。
（二）实证的检验
Arestis et al.在2005年观察了希腊、印度、韩国、菲律宾、南非和台湾六个国家和地区1962―2000年的发展数据。在文献中，不同国家的观察数据分别来自不同的经济时期，其中，最小的样本有30个观察点，最大的样本韩国和希腊，分别有39个观察点。文章定义了“金融结构STR”（即股票市场总市值与银行信贷的比值）。更高的STR就意味着经济更加依赖于股票市场，而更低的STR显示着经济对于银行更多的依赖。基于Cobb-Douglas生产函数，并结合“产出/劳动力比值”、“资本/劳动力比值”和金融结构STR，时间序列的分析结果显示，对于大多数的样本国家，金融结构STR对于促进经济的增长有着很重要的意义。
Levine 和Zervos 在1998年论述了银行体系的发展，股票市场的流动性和股票市场总市值对于经济增长的预测起到很大的帮助作用，而股票市场的波动与经济的增长有着无意义的相关性。①基于1976―1993年的47个国家的经验，文章结合了世界资本市场，对于股票市场的流动性、规模和波动是否与经济增长、资本积累、促进生产、提高储蓄率具有高度相关性作出了结论。研究结果显示了在控制了初始收入、初始教育投资、政治稳定性、财政政策、开放市场和宏观经济稳定的情况下对于股票市场发展和经济增长存在着统计显著的长期均衡的关系。而同时，银行系统的发展同样在解释经济发展中具有更重要的作用。
Beck和Levine（2004）利用了面板数据和计量手段，结合了1976―1998年共40个国家的面板数据，除了股票市场、银行体系与经济增长的关系。文章的独特之处是确定了“股票成交额/GDP”的系数在整体回归中显著大于0。②这也为本文的作者选择的变量提供了理论基础。
Levine和Zervos在1996年，抛开银行的影响因素研究了股票市场发展与经济增长的长期关系。他们研究了1976―1993年来自41个国家的数据，进行了时间序列的回归分析。在他们的文章中，他们选用了Demirguc-Kunt和Levine（1996）所提出的数据指标，指标包括了股票市场规模、流动性以及与世界资本市场整合关系。文章包含大量的控制变量：人均GDP的对数、中学入学率的对数、和革命的数量、政府消费性支出对GDP的比值、通货膨胀率和黑市交易比率。在利用工具变量的估计方法后，文章显示股票市场发展与控制以上变量之后的经济增长具有显著的正相关关系，这其中显示出两者在长期的过程中存在着稳定的均衡关系。
二、数据和计量方法
（一）数据
对于中国股票市场与经济发展的实证检验，本文选择了1998年第一季度至2010年第三季度的季度数据。对于经济发展，文章选择了国民生产总值作为衡量指标。经济增长的程度用国民生产总值的增长率（计量中用GDP表示）作为度量指标。而对于股票市场的流动性，本文选择了两个指标：股票市场的成交额与国民生产总值的比值（计量中用Turnover表示），股票市场的换手率（计量中用TurnoverRate表示）。而通过对历史文献的总结和整理，作者增加了了股票市场总市值与国民生产总值的比值（计量中用Capitalization表示），以确保模型的完整性。
所有使用的数据来自国泰安经济与金融研究数据库、中经网络统计数据库。
（二）计量方法
文章利用了向量自回归（VAR）的方法来进行实证分析（有关的文章可以参考Gonzalo 1994；Hargreaves 1994；Haug 1996）。
考虑下面的VAR模型：
Zt＝Φ+Φt+Π1Zt-1+…+ΠkZt-k+Et，t＝1，…T（1）
经济学假设可以看作是对于模型系数的限制：
H0：f（π）＝0（2）
其中，π＝vec（P），是模型（1）中的向量，P＝[Π1，…，Πk]并且f（.）是二阶连续可微的，且F（）＝f（）/'，并且rank（F（.））=m。
利用简单回归（OLS）的方法估测VAR方程：
Zt＝0+1t+1Zt-1+…+kZt-k+k+1Zt-k-1…+pZt-p+t（3）
其中p≥k+dmax＝k+2，i.e
等式（3）可以改写形式：
Zt＝τt+xt+yt+t（4）
其中：
＝[0，1]
τt＝[1，t]
xt＝[Z't-1，…，Z't-k]'
yt＝[Z't-k-1，…，Z't-p]'
＝[1，…，k]
＝[k+1，…，p]
三、实证研究结果
（一）单位根检验
首先利用Augmented Dickey-Fuller（ADF）单位根检验，来检验每一个变量的稳态。零假设为变量拥有单位根，备则假设为其不含有单位根。
利用计量经济学研究软件（Oxmetrics、EViews），作者首先选择了最好的滞后系数，并同时检验了其是否含有常数项和时间趋势。通过文献的参考，选择信息量指标集AIC和SC作为检验的指标（以SC为主）。
表1展示了单位根检验的结果。我们可以看出，每一个变量都是非稳态的，即，所有变量都具有单位根，因此，我们可以预计所有向量可以一阶整合。
（二）协整过程
本文将协整两次，第一次的协整关系由股票市场总市值，股票市场的成交额与国民生产总值组成。而第二次，文章创新性地将协整关系改进，加入换手率因素，来提高流动性对于模型的影响，希望从中得出比较理想的结果。
下面表示的是在没有引入换手率变量得到的协整关系，即在三者之间确实存在长期的均衡。下面是得到的协整方程：
GDP=+0.01279*Capitalization_1-0.008482*Turnover_1+ 0.5947*GDP_1
-0.006108*Capitalization_2+0.008245*Turnover_2+ 0.2621*GDP_2
+0.002665*Capitalization_3-0.01611*Turnover_3- 0.1785*GDP_3
+0.003928*Capitalization_4-0.0153*Turnover_4+ 0.06707*GDP_4
-0.01002*Capitalization_5-0.003788*Turnover_5- 0.01711*GDP_5
+0.0005526*Trend+0.02143
为了进一步了解协整关系，我们建立了VECM模型，希望能得到进一步的结论。通过对VECM的数据的检验，我们发现，对于流动性（此协整模型中用交易额来表示），流动性指标对于GDP存在滞后影响，影响阶数达到三阶，这是我们很高兴能得到的结论。由于其对股票市场的流动性对经济增长的影响，为了确定其因果关系，我们需要对流动性指标与经济增长做因果关系检验，我们选择了Granger因果关系检验来验证我们的结论。
Granger因果关系检验向我们展示了三个变量的因果关系。我们可以看出，虽然股票市场的交易额对于GDP没有直接的因果关系，然而，其对于股票市场的总市值产生了显著性的影响，Granger因果关系假设被拒绝。而虽然股票市场的总市值对于GDP的影响没有通过假设检验，然而通过P值我们可以发现其存在一定影响关系。因而，我们初步得到了股票市场对于经济增长的影响。
通过对中国股票市场和宏观经济，从1998年第一季度到2010年第三季度的综合数据，我们得出了以上的协整向量，说明中国股票市场的发展与经济的增长确实存在长期较稳定的均衡关系，即股票市场总市值的增加会促进GDP的增长，而股票的流动性（这里指成交额）却对GDP的增长产生负面的影响。这与之前讨论的历史理论相一致。但是，由于本文从股票的流动性角度进行创新，希望引入新的指标来体现中国股票市场的流动性，于是，本文加入了换手率变量，对协整方程进行改进，在确定滞后阶数的前提下，确定协整向量的数量。结果显示，在股票市场总市值、成交额、换手率与国民生产总值中存在两种显著的长期均衡关系。
通过软件的方程表示，我们可以得到新的协整方程如下：
GDP=-0.005478*Capitalization_1+0.005322*Turnover_1- 0.01445*TurnoverRate_1
+0.6601*GDP_1-0.004567*Capitalization_2+ 0.001263
*Turnover_2
+0.01263*TurnoverRate_2+0.1621*GDP_2+ 0.002671
*Capitalization_3
-0.01911*Turnover_3+0.02394*TurnoverRate_3- 0.1104*GDP_3
+0.005387*Capitalization_4- .02792*Turnover_4+ 0.04141*TurnoverRate_4
+ 0.02188*GDP_4 + 0.0004007*Trend + 0.01443
新的模型告诉我们，经济的增长与股票市场的总市值、股票市场的成交额、股票市场的换手率之间存在长期稳定的均衡关系。股票市场的总市值、换手率都与GDP存在反向波动的关系，而股票市场的成交额与GDP的增长率存在同向的关系，即股票市场成交额的上升会是GDP的增长率产生上升的趋势。而这样的结论与Singh（1997）的结论相一致。
为了进一步完成对模型的观测，与前面的方法相同，我们应用了VECM模型。对于VECM模型的观测，我们可以得出以下结论，股票市场流动性对于经济增长确实产生长期的影响，其中二阶滞后成交额对于经济增长有着显著的正影响，而换手率虽然对于经济影响没有直接影响，但是我们发现其对于成交额产生了显著的负面影响。
对于模型的进一步探索，同样需要我们进行Granger因果关系检验。Granger因果关系检验所支持的结论同样与上述得到的结论相符，即股票市场的流动性（成交额与换手率）对经济的增长产生长期稳定的影响，其中，成交额为正向影响，而换手率为负向，两者都是通过对股票市场总市值的影响，进而长期作用于经济增长，产生影响。
四、结论
本文利用中国1998年第一季度至2010第三季度的数据，主要从流动性的视角进行了关于股票市场发展是否对经济增长产生影响的研究。本文独特的地方，是从流动性着手，在协整关系中引入了“换手率”作为一个检验指标。并且，通过实证的分析，发现在股票市场发展与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系。而发现股票市场的流动性会对经济增长产生长期的影响，其中，股票市场的成交额对经济增长会产生同向的影响，而股票市场的换手率会对经济增长产生负面的影响，两者都是通过股票市场的总市值来影响的。虽然很多学者也已经从理论和实证等方面对该问题进行了研究，但依然无法达到共识。但是在Demetrades和Hussein 1996年的文章中，以及Luintel和 Khan 1999年的文章中，有很强的证据证明这是由于国家的不同而不同的。因此，本文在对于中国股票市场与宏观经济的研究上或许有一些帮助。
本文作者对于中国股票市场发展与经济增长做了两次协整关系。第一次协整中，作者用股票市场总市值和成交额来表示股票市场的发展；而出于流动性的视角，在第二次协整中，作者引入换手率来进一步检验我国股票市场的流动性对于经济增长的影响，以此来得到进一步的结论。每一次协整后都通过VECM模型和Granger因果关系检验对模型进行进一步的探索，进而得出所有的结论。最后，由于数据处理方面的原因，作者不得不将一些月度数据转为季度数据，因此，一些信息的缺失将不可避免，望见谅。
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[8] SINGH， AJIT （1997）， ‘Financial Liberalization， Stockmarkets and Economic Development’， The Economic Journal， 107：771-82.
The stock market development and the economic growth From the view of liquidity
LIU Yu-sheng
(Finance college,China people's university,Beijing 100872,China)
Abstract: Based on the important conclusion from the perspective, liquidity is the mobility, the turnover of exchange rate in two ways. Since reunification by vector （ VAR ） the establishment of a model for further study of the stock exchange volume and economic growth of a long-term equilibrium of relations, and VECM model and Granger causality tests to establish a model for further verification. Research shows that the stock market liquidity and economic growth of the matter. further research exchange rate for the mobility of influence may be the conclusion is that the stock market liquidity and economic growth is a long-term equilibrium of relations, and fluidity of the transaction and the existence of positive economic growth, while exchange rates and economic growth in the negative relations, both on the stock market by the market to further the impact of economic growth.
关键词： 股票市场；有效性；实体经济；实证研究
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1003-7217（2013）03-0064-04
一、问题的提出
市场经济经过数十年的发展，我国逐渐形成完整的金融框架，银行、保险、证券等金融中介机构规模越来越大，股票、债券、期货等交易对象从无到有，从小到大。与此相对应的，我国宏观经济规模也已经跃居世界第二，人民生活水平不断提高，居民收入结构不断优化。研究股票市场和实体经济的关系其实质就是实体经济与虚拟经济的关系研究，从1990年我国第一家证券市场建立之日起，我国股票市场上市公司的数量从最初的8家上升到2011年底的2342家，股票市场逐渐成为我国资本市场中筹融资和投资的重要组成部分。在理论研究中，双方也有一定的发展规律，Eugene F. Fama 通过研究股票市场和经济之间的关系，得出了“股市是国民经济晴雨表”的结论，然而数据显示， 2012年预计我国经济增长可达到7.7%，远高于全球经济3%的增速，但是我国上证综指位表现列全球股市倒数第一。
以上种种表明，在经济转型过程中，我国实体经济和股票市场之间出现了一定程度的背离，股票市场的反应程度或大于或不反应于国内经济，也就是说股票市场出现的剧烈波动和宏观经济的相关性并不强烈。本文选取我国股市波动较为剧烈的年份，以季度数据作为研究单位，分析股票市场的有效性和宏观经济的关系，试图用实证数据说明这一争议较大的经济现象并提出解决对策。
二、相关研究
（一）外文相关研究
由于居民价格指数反映了国内物价综合情况，一般也看做国内通货膨胀指标，因此国外关于通货膨胀与股票市场关系相关文献，可以在一定程度上代表股票市场有效性的一种描述。Lifang Li和Paresh Kumar Narayan等人（2010）以英国作为研究对象分析通货膨胀与股票市场收益，发现英国股市和通货膨胀之间短期内不存在对冲，但在中期其结果较为复杂，同时发现不同制度环境下的通货膨胀与股市回报之间的关系也存在差异。Fabio Milani（2011）从宏观经济角度，分析了国际间股票市场与经济的关系，分析了两国家结构性的凯恩斯主义模型，其中包括跨境财富通道，以及估计国外股市波动对开放国家宏观经济变量的影响，以澳大利亚、加拿大、新西兰、爱尔兰、奥地利与荷兰作为开放型经济的主体，结果显示在英美德股市波动时，爱尔兰与奥地利具有跨国财富效应，并且爱尔兰财富效应最大。其他国家没有显示财富效应但却也对股票价格波动作出相应反应[1]。Tsoyu Calvin Lin和ZongHan Lin（2011）对六个亚洲国家或地区（中国、香港、日本、新加坡、韩国和台湾）进行实证分析，检验股票市场和房地产市场的整合，结果表明股市和房地产市场在日本是整合的，但在中国、香港、台湾是部分集成的，这意味着股市和房地产市场作为投资工具在中国、香港、日本与台湾是替代关系，并对韩国与新加坡提供多样化投资组合，最后的结论表示股市和房地产表现出的各种相关关系取决于经济和政治环境[2]。
（二）中文相关研究
段鸿斌和杨光（2009）利用协整分析方法，对1995～2007年间中国股票市场与经济增长的季度数据进行了实证检验。结果表明经济增长和股票市场存在一定双向因果关系，股票市场对经济增长的长期影响要远大于短期影响[3]。陈其安、张媛和刘星（2010）对我国股票市场背景下的宏观经济环境、政府宏观调控与股票市场波动性进行研究，建立了GARCH模型，研究结果表明中国股票市场对宏观经济环境变化的反映功能存在一定程度的缺失，财政政策的调控功能基本上处于失效状态，利率政策在现实经济环境中也未能发挥作用，货币供应量政策因其直接影响股票市场资金供给而产生了明显的影响[4]。夏日（2011）从CPI和股票市场的角度分析了中美两国股票市场的有效性，结果表明中国股市CPI和指数相关性表现得极弱，弱相关性反过来又会对成熟股票市场的建设产生不利影响，从而形成恶性循环，进而提出相关政策建议消除弱相关性。
（三）国内外文献述评
从国内外研究成果可以看出，国内外研究成果存在一个很明显的差异：国外大部分研究成果表明股票市场和实体经济之间的关系存在较紧密的联系，其中出现最多的词汇就是“积极反应”、“周期性关系”，这主要是因为经济发达国家的实体经济与虚拟经济发展是同步进行的，其结论符合芝加哥大学Eugene F. Fama 在20世纪80年代的结论：经济增长和股票市场发展之间存在正相关关系，符合晴雨表功能。但是我国学者研究的大部分结论都是双方存在微弱甚至不显著关系，并且在我国二者之间的传导机制存在缺失。但也有学者研究表明，自2005年股改之后，我国股票市场和实体经济之间存在滞后N期或者单项因果关系，说明了在总的宏观走势中二者还是存在联系的。
同时，国内外文献研究重点较多的放在双方模型弹性系数大小的比较，较少分析股票市场和实体经济之间的长短期关系，忽略了长期和短期经济变化因素对双方关系的影响，尤其是经济变量本身和滞后期数不同的影响。本文从构建双方长短期关系模型出发，对比分析二者在短期和长期中的关系，通过分析找出短期向长期“纠正”的相关机制对策。
三、相关经济模型
以下从理论角度，分析股票市场与经济增长的模型关系。通过该模型说明股票市场在经济中的作用，以及通过何种机制能影响经济，进而为下一步提高股票市场在经济增长中的作用打下理论基础。
内生增长模型认为经济增长来自于生产率提高，即生产和投入有约束，而非粗放式的要素投入。学者Pagano构建了内生经济增长理论框架，通过该模型可以看出金融市场和股票市场对经济增长的作用。
四、实证分析
（一）数据搜集及处理
为更好说明我国股票市场与经济的关系，本文选择三个指标进行定量描述。以GDP和上证指数的关系说明股票市场与实体经济的关系，而CPI和上证指数的关系说明股票市场的有效性，将两种关系合并，得出了上证指数和CPI与GDP的模型，其中上证指数用SSI表示。长期关系较难描述动态变化，因此本文选取季度数据进行分析，数据来源于凤凰财经数据库、中国统计年鉴等权威资料。由于GDP是当期数据，不能较好反映实际情况，因此用平减指数进行处理。由于要分析数据增长的变动关系，因此将所有指标对数化，找出变量之间的变动关系。
（二）模型检验思路
本文选用了“单位根检验—协整检验—误差修正模型—因果关系检验”的数据处理脉络，这样处理的思路主要是基于以下原因：由于我国的特殊国情，导致所需数据序列并非平稳，经济变量本身是非稳定的时间序列，如果用传统的单方程计量经济模型并不能全面的反映经济变量间的关系[5]。如果使用非平稳序列数据，将会导致回归结果失去意义，以此为依据的推断也是错误的。因此，有必要首先对数据进行平稳性检验，这就是单位根检验；对于大多数数据来说，单位根检验基本都是一阶平稳数据，也就是说数据本身不平稳，但是数据间的某种组合能达到平稳，这种组合还是长期稳定的比例关系，于是产生协整检验；在协整检验的基础上，可以知道长期稳定关系是由短期动态过程演变而来的，就是说通过误差修正模型这种调节过程，有效纠正长期关系的偏差扩大化；因果关系检验就是检验变量之间是否存在逻辑上的先后关系，说明二者之间的前因后果的变动。
（三）实证关系检验
1. 单位根检验。
为使处理结果可信，避免变量之间出现“伪回归”问题，本文在对数据进行处理的基础上采用EVIEWS软件对变量进行单位根平稳性检验，检验结果如表1。
2. 协整检验。
由以上检验结果可以看出变量均为一阶平稳数据，在证明数据差分平稳后，进而可以通过协整检验找出变量之间的稳定组合关系，由于涉及三个变量，本文采用Johansen检验方法，根据AIC准则确定无约束的VAR模型的滞后期为4，进而推算协整检验滞后期确定为3。协整检验结果见表2。
由于该模型较长，故将统计指标略去，但从各指标来看，上式F值、T值、DW检验值和拟合度都较好，该模型通过检验。从该模型可知，滞后一期的上证指数、经济总量和物价指数对本期上证指数未通过检验，这与现实中股票市场与实体经济之间的滞后效应相关。滞后两期和三期的上证指数和物价指数与本期上证指数关系明显，但是弹性系数较弱，最大仅为0.44，而且变量方向存在差异，对于滞后二期的上证指数对本期的作用是反方向的，而滞后三期却为正方向的，可以看出时间长短对于上证指数本身的影响较为敏感，这与现实中股票市场预期相吻合。同时，滞后两期和三期的价格指数对本期上证指数的影响均为负，但是影响系数不大并呈现衰减，说明我国股票市场的有效性较弱，甚至存在背离关系，处于非有效性阶段。作为经济的晴雨表，滞后两期的经济总量与上证指数之间存在一定的相关系数，滞后两期的分析与现实中半年的滞后差相匹配，说明该式较好的拟合了现实。误差修正项为负值符合反向修正原则。误差修正项较大，说明长短期互动关系较为强。
4. 因果关系检验。
五、政策建议
市场的相背离与弱有效性将导致投资者逐渐由投资者变为投机者，市场投资管理者专业性程度降低，国内股票市场成熟度降低，引发各类风险，因此有必要加强股票市场建设，提高股票市场有效性和实体经济的关系。
1.加强金融创新。
当前我国市场暴涨暴跌就是因为能够避险的工具不多，应该加强股票、股指期货、套期保值、避险等金融工具的开发，构建多层次金融市场。当前股票的替代工具少，容易聚集风险，债券发行限制严格，导致股票市场出现很多造假圈钱的现象，因此应该更多的开发避险工具和金融衍生产品，分散股市风险，从而降低股市无规律波动。
2.提高制度执行力度。
制度规范主要从两方面着手：一方面鼓励专业、高效的组织参与股票市场，对账务造假、释放虚假信息、内幕交易等违规行为加大惩罚力度。另一方面从制度上严格股市进入和参与门槛，将极大限度的提高股市企业的水平，提高企业信誉。
3.放宽股票市场的竞争。
由于我国市场经济的发展具有政策性特点，我国当前较多问题都是市场封闭和垄断导致的，因此要打破价格扭曲、盈利虚高等非均衡，推进股票市场对外开放力度，推进股票市场的市场化进程，开放、竞争是解决之道。引入竞争机制，将国资、民营和外资放在一个起跑线上，保持股票市场的效率。
参考文献：
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关键词:鞅方法;股票市场;等价鞅测度;上证综合指数;深证成分指数
中图分类号:F830.91文献标志码:A文章编号:1673-291X(2009)18-0074-02
一、引言
自1953年Doob首次系统地提出鞅论以来,作为有效的理论工具已广泛应用到各个领域,如马氏过程、点过程、估计理论、随机过程等。在这些应用中,等价鞅测度成为了分析金融产品定价,消费金融投机套利机会,降低金融产品投资风险的主要工具。
在中国股票市场中,等价鞅测度是定价期权的关键,鞅假设是检验中国股票市场弱势有效性[1]的基础,面对金融危机中的股票市场,如何利用鞅方法对股票市场进行期权定价的有效分析呢?
文献[2]给出了零时刻的定价公式,而本文从鞅方法基本内容出发,通过对股票市场中指数O―U模型期权定价进行再分析,得到对股票市场中的期权定价加入有效性假设研究的基础上的股票市场结论。
二、预备知识
1.鞅的定义。为了便于后面的说明,现在引入鞅的定义。
由于研究股票市场需要,故定义贴现股票价格过程的鞅测度。
在等价鞅测度下,下面命题对研究股票收益率十分必要。命题[4]:在等价鞅测度下,每一种风险资产的期望收益率都等于无风险资产收益率。
三、主要结论
为了研究股票市场期权定价加入有效性假设的一般性结论,先定义弱势有效市场假设。
定义4[1]:弱势有效市场的市场效率最低,是指当前股票价格能够充分的反映股票本身历史价格所包含的信息,在这种市场上,股票价格过去的变动趋势对于判断价格的未来走势没有任何关系,股票价格是相对独立的。弱势在文献[2]中,对指数O―U模型给出了零时刻的价格定价公式,在这基础上,我们引入p*等价鞅测度,而在期权定价的鞅方法中最重要是找到等价鞅测度[5],使得贴现的股票价格过程是鞅。由金融理论知在弱势有效中期权价格是其终期支付的数学期望贴现值(以无风险利率贴现),所以O―U型欧式期权在零时刻价格就变为:
四、应用举例
为了对定价公式进行实际应用,现以上证综合指数与深证成分指数收益率鞅性分析为例。数据来源于CCER股票价格收益数据库[6],本文收集了1995年3月至2008年3月上证综合指数与深证成份指数收益率指标共300个数据,相关的基本情况如下表所示:
从下表可以看出,上证综合指数与深证成分指数收益率的趋势随着时间变化呈现出向下降趋势,即这个随机过程是一个超“鞅”,这对参与投资者来说极为不利。
通过实例分析,得出一些基本结论:(1)投资者介入股市面临的是系统性风险,无法运用市场的手段消除;(2)说明中国股票市场尚未达到弱势有效,投资我国股市风险很大,但其股票价格是可以预测的,也就表明中国股市存在超额收益;(3)从风险与收益对比的角度衡量,中国股市的进一步发展赖于在制度方面作出改革。总的来说,中国股票市场还远未成熟。
参考文献:
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[关键词] 山东上市公司 资本结构 市场时机理论
市场时机理论认为：股票高估时企业会选择发行股票，股票低估时企业会选择回购股票，对企业来说并不存在最佳的资本结构。本文利用市场时机理论讨论股票价格对资本结构的影响。
一、研究设计和样本选择
1.研究设计
本研究主要考察股票价格对资本结构的影响，本文分以下两个步骤进行回归分析：
首先单独分析股票价格对资本结构的影响，然后加入公司规模、盈利能力、公司担保价值三个控制变量，检验股票价格对资本结构的影响是否还有解释作用，回归模型如下：
其中：D：账面总借款
A：账面总资产
M：每股股票价格
B：每股资产账面价值
PPE：固定资产账面价值
EBIT：息税前利润
2.样本选择
本文选用了1994年～2006年上市的山东省上市公司为样本，其数据均来源于CSMAR数据库。剔除了金融公司、st 公司、pt 公司等数据异常或缺少数据的公司，共得到62家上市公司的数据。
二、实证检验及结果分析
在不考虑其他影响资本结构的因素的情况下，研究不同上市年度股票价格对资本结构影响的变化，以回归模型进行回归分析。我们以每个上市公司IPO 时间为一个时点，对每个时点的上市公司横截面数据进行回归,发现只有在IPO当年和IPO后第一年股票价格对资本结构具有显著的负影响，在其他年份均没有显著的关系。
为了更进一步分析股票价格对资本结构的影响，加入公司规模、盈利能力、公司担保价值为控制变量，进行回归，结果见表。
市值与账面值比（M/B）在IPO当年和IPO+8年与资本结构呈显著的负相关关系，在IPO+1年却与资本结构呈显著的正相关关系，在其他年度与资本结构的关系均不明显。这说明，在山东上市公司中没有发现显著的市场时机选择行为，然而山东上市公司近十年的平均市盈率为73倍，公司管理者却没有充分利用市场对股票价格的高估状况。山东上市公司的近十年加权平均平均收益率为4.36%，而《公司法》对上市公司增发的条件是最近3个会计年度加权平均净资产收益率平均不低于6%，山东很多上市公司没有达到增发的要求。而且，在IPO+8年，我们可以看到，M/B与资本结构呈显著的负相关关系，符合市场时机理论。可见，再融资政策没有消除市场时机的基本存在特征，但却从市场外部对企业融资条件设置了制度性限制，影响了市场时机对企业融资选择的作用机理。山东上市公司受到再融资政策的限制导致M/B没有显著地影响公司的资本结构，再融资政策约束下的市场时机没有对企业的融资行为产生影响，在IPO后的7年里，普遍的股权融资偏好并没有转变为现实的融资结果。
三、结论
随着股票价格高低水平的变化，企业存在融资时机或融资窗口，总体来看企业并不存在最佳资本结构，发行被高估的股票可以获得市场时机选择的好处，所以当市场非理性表现为高估股票时，企业应该发行适量的股票，争取足够的现金流，投资于合适的项目。
参考文献：
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【关键词】预期货币政策 未预期货币政策 股票市场
正是因为人们许多前瞻性活动的影响，使得多数能够被预期到的信息无法体现其重要的价值，且无法对经济市场产生大的影响。因此有言论指出，股票市场中仅有未预期的信息能够对当前社会的经济变量造成远大的影响。有关学者在预期思想的指导下，深入分析了当前货币政策与股票市场之间的关系，并针对货币政策对股票市场的影响进行了分析。由此看来，当前货币政策中预期和未预期的货币政策对股票市场产生的影响是截然不同的。经过预期的货币政策一定程度上不会对整体的股票市场造成巨大影响，主要原因在于预期的货币政策在其存在之前作用已经耗尽。一旦有关货币政策真正实施之后，其造成的印象极其微小，甚至无影响。但与之相反的是未预期货币政策会对当前的经济行为造成改变，由此会影响整个股票市场的变化。
一、货币政策与股票市场之间的关系
当前经济环境下的货币政策主要通过金融市场的整体把控来实现对整个股票市场的控制，从而对宏观的经济变量造成巨大影响，最终实现对市场环境中通货膨胀率的影响。当前股票市场中重要的影响因素主要是利率，利率同时也是影响因素中最为敏感的一个影响因子。一旦利率的整体调动高于人们的预期，则一旦利率下降，多数人会认为利率在未来势必会有所上升，多数人会选择目前将手中的股票抛出，在持有货币的基础上等待未来股票的买入，由此便会导致整个股票市场价格下跌。一旦利率的调整幅度高于当前人们对其正当范围内的标准预期，一旦利率下降时，股民们潜意识中认为利率会持续下降，直至降到最低，因此绝大多数人会选择当前大量的买入股票，等待正确的时机，在将来将股票卖出，该种情况导致股票价格的上升。试想一下，如果利率的变动在股民们的正常预期范围内，人们对于股票的整体需求并不会发生较大变化，因此股票价格不会发生较大变动。基于经济学角度分析货币政策，可得出货币政策会对货币供应量造成影响，一旦货币供应量发生变化在则会直接影响到当前股票市场的价格；依据资产理论看来，一旦股民手中的货币数量上升，会造成安全资产比例偏高，因此投资者会适当提升风险资产的投入，相反的，一旦风险资产的供给不发生变化，势必会提升风险资产的整体价格。根据以上理论可看出，预期货币数量的增加，会提高股票的整体价格。一旦股票价格提升，会创造更家庭收入，势必会增加消费支出。消费支出的不断增加，能够通过变量直接影响到公司的产出，势必会创造更多的公司利润。公司利润的提升，势必会刺激整体股票价格的提升，一旦利率降低，会提升股票的预期收益，有助于提升股票的整体价格。
二、预期和未预期货币政策对股票市场的影响
我国人民银行在2001年将我国证券公司的客户保证金计算为M2，但由于其统计口径在不断发生变化，实际统计资料证实M2在2001年七月份至9月份出现异常情况，导致数值的偏差，因此本文的实证分析决定该日期内的数值确定为异常值，并将该部分数值完全剔除。文章主要采用2001年7月到2009年12月份上海证券交易所和深圳证券交易所中的股票价格作为各个指数之间的收盘价，并将其看作为我国股票市场价格中的重要变量，当前股票市场中的股票指数主要包含上交所中的综合指数和相关的行业指数，同时包含了深交所中的综合指数和与之有关的行业指数，整体数据的来源主要从万德数据库中获取。通过当前已经分解出的预期和未预期货币政策的有关数据，在此基础上，通过怀特异方差标准方式的估计式对其进行计算。
针对数据主要总结成以下内容，第一，预期的货币政策并不会对股票收益率产生影响，但未预期的货币政策会对股票的整体收益率产生重要影响，影响呈现正向性。就整体数据而言，排除掉深圳B股指数，其中单单显示出未预期货币政策对股票的收益率有一定的正方向影响，其中等到预期的货币政策对股票整体的收益率几乎不会造成影响。其中未预期货币增长率呈现正向增长时，此时的货币政策呈现出不断扩张的趋势，相反的，一旦未预期货币增长率呈现负方向时候，表现出货币政策的一种紧缩现象。根据以上分析，充分说明了扩张性货币政策对于整个股票市场来讲，是一个值得振奋的好消息，相反的，趋于紧缩的货币政策不利于股票市场的长远发展。第二，货币政策呈现出来的有关信息并不会对当前的股票市场起到积极地指导作用，主要原因在于预期的货币政策主要依据有关的政策信息来获取，由此便可以等到一个正常的结论，可见货币政策的信息不会对整个股票市场带来积极地指导作用。第三，根据有关数据，可知未预期货币政策的反应程度受到不同股市环境、股市行业的影响。
文章根据M2增长率将货币政策分成两方面，即预期部分和未预期部分，在此基础上分析了货币政策对上海和深圳两个城市股票的价格指数影响。有关研究发现，就当前股票市场环境看来，货币政策的预期信息不会对股市造成重要影响，未预期的有关信息则呈现出改变投资者行为的作用。
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关键词：IPO发行价；发行价溢价异象；投资者结构；投资者情绪
中图分类号：F830.91 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）01-0032-05
一、引言
近年来，股票市场异象（Market Anomalies）已经成为了国内外学者的研究热点。所谓市场异象，是指无法用经典金融学理论来解释的市场现象。市场异象在很大程度上改变了人们对股票市场的认识和理解。
股票市场异象最为突出的当属“IPO溢价异象”，是指IPO首日收盘价普遍显著高于IPO发行价的现象，表现为较高的首日回报率。目前，学术界主要通过理性理论和非理性理论两个角度去尝试解释IPO溢价之谜。从理性角度出发，国外研究学者提出了赢者诅咒（Rock，1986[1]）、中介机构声誉假说（Carter等，1998[2]）、股权分散假说（Booth和Chua，1996[3]）和信号假说（Allen和Faulhaber，1989[4]）等。从非理性角度出发，超高的IPO溢价被认为是投资者情绪导致的（Ritter，1991[5]）。Bake和Wurgler（2006）[6]指出，投资者情绪高涨时，投资者会加大投机需求，导致IPO溢价较大。Stambaugh等（2012）[7]进一步研究发现，投资者情绪高涨导致的非理性需求还有助于解释美国股票市场的11种市场异象。
与发达股票市场不同，中国股票市场的IPO溢价现象尤为显著，1990―2011年间，IPO溢价率高达205.58%，是发达国家股票市场的10倍以上。中国股票市场的特殊性使得理性理论并不适用，非理性理论下的投资者情绪理论逐渐成为解释中国IPO溢价现象的主要依据（韩立岩和伍燕然，2007[8]；邵新建和巫和懋，2009[9]）。近期实证研究表明，投资者情绪对IPO溢价具有重要影响力（林振兴，2011[10]等）。
然而，不同类型的股票在IPO溢价上是存在差异的。这个现象是一种偶然现象，还是一种新的市场异象，学术界目前尚无定论。
中国股票市场起步较晚，属于新兴的资本市场，具有与发达国家不同的属性，个人投资者占据市场主体，受到投资者非理性影响较大，易于出现特有的市场异象（蒋先玲等，2012[11]）。本文的贡献在于：一方面，发现了IPO溢价现象与股票发行价存在显著的负相关关系，低发行价股票的IPO溢价显著高于高发行价股票的IPO溢价，本文称为“发行价溢价异象”；另一方面，发现了投资者情绪是导致发行价溢价异象产生的根本原因。本文接下来的安排如下：第二部分是理论分析和假设提出；第三部分是数据和研究方法；第四部分是实证研究结果；第五部分是结论。
二、理论分析和假设提出
根据经典金融学理论，市场是有效的，投资者是理性的，股票价格能够快速、无偏地反映市场信息，任何利用公开信息的投资策略都无法获得超额利益，股票收益率仅仅与系统风险有关。股票价格作为描述股票价格高低程度的指标，等于公司市值与总股本之比，与股票收益率无关。
然而，经典金融学有关“理性经济人”和“市场有效”的假设在现实经济中并不一定成立。投资者往往是有限理性的，市场也并不是有效的。在投资实务界中普遍存在这样一个投资法则，即购买那些低价格水平的股票能够获得更高的投资收益率。蒋玉梅和王明照（2010）[12]对我国股票市场中的部分A股股票进行研究发现，不同价格水平的股票存在横截面收益率差异。可见，股票收益率与股票价格密切相关。除了二级市场外，Fernando（2004）[13]开创性地对美国IPO市场进行研究，发现IPO价格与IPO溢价存在显著的负相关关系。基于以上分析，本文提出假设1。
假设1：中国股票市场存在“发行价溢价异象”，即IPO溢价与发行价负相关，IPO发行价越低，IPO溢价现象越显著。
若假设1成立，发行价溢价异象无法被经典金融学理论解释，因而该异象可能与投资者非理性投机行为有关。投资者非理性投机行为会造成股票价格错误定价（Mispricing）。Baker和Wurgler（2006）[6]认为投资者情绪代表投资者非理性投机倾向，并通过构建投资者情绪指标来衡量投资者非理。投资者情绪越高，投资者错误地高估股票价值的程度越大，投机倾向越强，对股票的非理性需求增加，导致股票收益率变大。
相对于机构投资者，个人投资者更容易出现认知偏差和行为偏差。由于不同股票的个人投资者持股比例不同，因而受到的投资者情绪影响也不同。
大量的实证研究表明，股票价格与投资者结构密切相关。降低股票价格能够增强个人投资者对该股票的交易能力。股票价格越低，对个人投资者的吸引力越大。因而，在二级市场中，股票价格越低，个人投资者持股比例往往越高（Dyl和Elliott，2006[14]）。在一级市场中，Booth和Chua（1996）[3]指出，IPO发行价与投资者结构也存在紧密联系。发行人可以通过降低发行价的方式来吸引更多的小股东，从而达到增加股票流动性和保证大股东控制力。基于以上分析，本文提出假设2。
假设2：中国股票市场IPO发行价与机构投资者持股比例正相关，与个人投资者持股比例负相关。
如假设2成立，则低发行价股票的个人投资者持股比例较高，那么受到投资者情绪影响较大。随着投资者情绪变大，投资者会高估IPO股票价值，加大对IPO股票投机需求，尤其是对低发行价股票的需求，导致低发行价股票的IPO溢价显著上升，上升幅度大于高发行价股票。因此，本文提出假设3。
假设3：投资者情绪越大，“发行价溢价异象”越显著。随着投资者情绪变大，对低发行价股票需求加大，导致该异象产生。
三、数据和研究方法
（一）数据来源
根据数据的可获得性，本文选取2003年1月至2011年12月间上市的沪深两市所有A股股票数据作为研究样本，剔除交易数据不全的数据，共计1128家上市公司，数据来源于CSMAR数据库。
（二）研究方法
1. 发行价溢价异象。为了研究IPO溢价与IPO发行价之间的关系，本文根据样本的发行价大小对股票进行升序排列后，将股票等额分配到4个样本中，从均值、最大值和最小值三个角度分析，分析低发行价股票的IPO溢价是否高于高发行价股票的IPO溢价。
Rock（1986）[1]指出，投资者进行新股投资时面临信息不对称问题，购买新股会面临损失，即“赢者诅咒”。为了补偿投资者，所以新股发行价会偏低，因而IPO溢价会较大。除了固定信息成本外，Tinic（1988）[15]指出，上市公司公开发行股票比例越小，相对信息成本越高，因而也能够获得IPO溢价补偿。同时，Ellis等（2000）[16]指出，IPO溢价也会受到IPO热市和冷市影响。本文分别选择发行规模、公开发行比例和IPO首日换手率作为固定信息成本、相对信息成本和冷热市场的变量，对样本分析进行回归分析，分析IPO溢价与发行价的关系。具体模型如下：
其中，Ipori代表IPO溢价，即首日回报率；PIi代表股票发行价的对数；Si代表股票公开发行比例；Issuei代表股票发行规模的对数；Turnoveri代表年平均日换手率，即年平均日交易股数与总股本之比。
2. IPO发行价与投资者结构。在中国股票市场中，机构投资者由基金、券商集合理财、保险公司、社保基金、QFII和其他机构共6大类组成。机构投资者持股比例等于这些法人实体的持股比例之和，而个人投资者持股比例等于流通股比例与机构持有的流通股比例之差。
由于机构投资者和个人投资者持股比例都是一个介于0和1之间的受限因变量，因而本文将选用Tobin（1958）提出的受限因变量Tobit模型来研究投资者结构的决定因素。以往研究成果显示，投资者持股比例还与公司规模、流动性和赢利能力有关。本文将充分考虑这些因素的影响，选用的具体模型如下：
其中，Insi代表机构投资者持股比例；Indi代表个人投资者持股比例；PIi代表股票发行价的对数；Sizei代表股票市值的对数；Turnoveri代表年平均日换手率，即年平均日交易股数与总股本之比；Incomei代表公司总收入的对数。
3. 投资者情绪指数构建。本文采用Baker和Wurgler（2006）[6]的主成分分析法（Principal Component Analysis）构造复合型投资者情绪指标，弥补了单个指标可能无法全面衡量投资者情绪的缺陷。根据以往研究成果，本文选用封闭式基金折价率、新股首日收益率、市场交易量和消费者信心指数作为组成指标，构造股票市场投资情绪指数。构造过程中，本文采用累计解释力大于85%的准则来选择主成分的个数。
其中，Dcef代表封闭式基金折价率；Ipo代表新股平均首日收益率；Trade代表市场交易量；Cci代表消费者信心指数；Yi代表第i个主成分；λi代表第i个主成分的特征值。
4. 发行价溢价异象与投资者情绪。本文采用两种方法进行分析验证投资者情绪对不同发行价股票IPO溢价差异的解释力。第一，根据投资者情绪高或低分析比较4个样本中股票的IPO溢价差异。当投资者情绪大于样本中位数时，投资者情绪高涨，反之则认为投资者情绪低落。第二，与Fernando等（2004）[13]方法类似，本文选择发行规模和IPO首日换手率作为控制变量，分别对4个样本分析进行回归分析。具体模型如下：
其中，Ipor代表IPO溢价；Pi代表新股发行价；Issue代表发行规模；Turnover代表IPO首日换手率；Index代表股票市场投资者情绪指数。
四、实证结果分析
（一）发行价溢价异象
2003―2011年，IPO发行价的四分位数分别是9.5元、17.915元和27.1元，本文据此将总样本等额分成了4个子样本，从样本1至样本4，IPO发行价逐渐增大。
如表1所示，在样本1，股票的发行价小于9.5元，平均IPO溢价高达105.05%。随着发行价提高，IPO溢价逐渐下降，在样本4中，股票的发行价大于27.1元，平均IPO溢价仅为29.77%。低发行价与高发行价股票的发行价溢价高达75.28%。同上，从最大值和最小值来看，样本1至样本4，IPO溢价最大值逐渐下降，发行价溢价分别为274.23%和17.92%。
如表2所示，控制了固定信息成本、相对信息成本和冷热市影响后，IPO溢价与发行价存在负相关关系，表现为系数显著为负。
综上，发行价越低，IPO溢价越高，低发行价股票具有比高发行价股票更高的溢价，即发行价溢价异象存在。据此，可证假设1成立。
（二）IPO发行价与投资者结构
如表3所示，本文分别采用Tobit模型来研究发行价高低与投资者结构的关系。对于机构投资者而言，模型2中发行价（Pi）和规模（Size）的系数为正，换手率（Turnover）和总收入（Income）的系数为负，因而机构投资者总是偏好投资发行价高，规模大，流动性低和盈利能力低的股票。
与机构投资者正好相反，模型3中发行价（Pi）和规模（Size）的系数为负，换手率（Turnover）和总收入（Income）的系数为正，因而个人投资者总是偏好投资于发行价低，规模小，流动性好和赢利能力强的股票。
因此，综合考虑了各方面因素影响后，机构投资者持股比例与IPO发行价正相关，个人投资者持股比例与IPO发行价负相关。因此，假设2成立。
（三）投资者情绪指数构建
本文采用主成分分析法，并严格遵守主成分的累计解释力大于85%的准则，构造投资者情绪指数。如表4所示，选取前两个主成分构造和前三个主成分时，累计解释力分别达到70.45%和94.82%。因而，本文选取前三个主成分来构造投资者情绪指数。
根据表4的实证结果，本文选取前三个主成分，采用模型（5）来构造投资者情绪指数，具体模型如下：
综上，根据以上模型可知，消费者信心指数越高，市场交易量越大，新股首日回报率越高，封闭式基金折价率越高，投资者情绪指数越大。
（四）发行价溢价异象与投资者情绪
根据本文构建的股票市场投资者情绪指数是否大于样本中位数，本文将上述4个样本分为8个子样本，分析不同样本下的平均IPO溢价，见表5。
无论是在情绪高涨还是在情绪低落时，从样本1至样本4，随着价格水平增大，IPO溢价逐渐减小，表现为发行价溢价始终为正。可见，在投资者情绪的不同状态下，IPO发行价与IPO溢价之间的负相关关系恒成立。
然而，投资者情绪对不同发行价股票的影响是不一致的。当投资者情绪由低落转为高涨时，样本1平均IPO溢价上升79.30%，而样本4平均IPO溢价仅上升27.95%。因此，当投资者低落时，发行价溢价仅为57.25%，而当投资者高涨时，发行价溢价高达108.60%。
为进一步验证结论的稳健性，本文在考虑了股票规模和流动性的影响下，分别对四个样本进行的IPO溢价进行回归分析。如表6所示，由样本1至样本4，股票发行价逐渐增大，投资者情绪与IPO溢价的相关性下降，表现为系数逐渐变小，由0.674逐渐下降至0.178。可见，投资者情绪对低发行价股票的影响力大于对高发行价股票的影响力。
综上，IPO发行价越低，投资者情绪对IPO溢价的作用越明显。这种差异性影响导致了不同发行价股票溢价差异，即发行价溢价异象产生。由此，可证假设3成立。
五、结论
根据经典金融学理论，股票价格高低与股票收益率不具有必然联系，股票价格仅仅是代表每股市值的指标而已。然而，理想化的市场与现实的股票市场不尽相同，特别是对于正处于推进改革和不断完善的中国股票市场而言，个人投资者对股票市场的影响不容忽视，因而股票价格与股票收益率具有一定的联系[17]。
中国股票市场属于新兴的资本市场，个人投资者占据市场主体，使得中国股票市场具有与西方发达国家不尽相同的市场异象。与发达国家股票市场相比，中国股票市场存在极高的IPO溢价，被称为IPO溢价异象。不仅如此，本文进一步研究发现，我国股票市场存在特有的“发行价溢价异象”，即低发行价股票溢价显著高于高行价股票溢价。这个特殊的市场异象可以称为异象中的异象。接着，本文发现IPO的投资者结构与发行价密切相关。机构投资者总是偏好投资发行价高、规模大、流动性差和赢利能力差的股票，而个人投资者正好相反，偏好投资发行价低、规模小、流动性好和赢利能力强的股票。与机构投资者相比，个人投资者更容易出现认知偏差和行为偏差，在投资情绪的作用下，高估股票价值，投机性需求增加，拉高股票回报率。最后，本文采用主成分分析法构造了投资者情绪指数，并发现投资者情绪是发行价溢价异象产生的原因。由于股票发行价越低，个人投资者比例更高，受到投资者情绪引起的非理性需求更大，因而IPO溢价更高。
在中国股票市场，投资者常采取“打新股”的方式获得较高的回报率。从投资策略角度来看，投资者可以通过申购低发行价的新股来获得更高的首日回报率，即实现“打新股”收益最大化。另外，从政府管理角度来看，有关部门应该加快IPO制度改革，加强投资者教育，避免投资者情绪对IPO市场影响过度，导致市场波动加剧。
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【关键词】经济增长金融市场协整分析
一国内外已有的研究成果
有关金融市场的发展与经济增长的研究一直是金融研究的热点问题，国内外许多学者从不同角度对这一问题进行了研究。德米尔居斯孔特和莱文提出了一组用以反映股票市场发展状况的指标，在计算出有关国家的总体指标值之后，德米尔居斯孔特和莱文发现，在人均实际GDP和股票市场发展之间有某种程度的对应关系。
阿切和约万诺维奇实证结果表明，股票市场发展对人均实际GDP增长率的影响显著。莱文和泽尔沃斯结果显示，在股票市场总体发展和长期经济增长之间有很强的相关关系；另外，在预定的股票市场发展和长期经济增长之间也有很强的相关关系。斯蒂格利茨进一步从流动性和上市公司融资成本角度分析股票市场的作用。他指出，股票市场分散风险的能力并没有理论上所论证的那么强。谈儒勇对股票市场与经济增长之间的关系进行实证分析，结论是：我国股票市场发展对经济增长的作用是相当有限的。韩廷春得到的结论是：技术进步与制度创新是中国经济增长的最关键因素。
二中国股票市场发展和经济增长
股票市场可以通过分散风险、提高资源分配效率、监督经理层和运用公司治理、影响储蓄率等功能来减少信息和交易带来的成本,从而促进经济增长。目前，我国股票市场的发展速度很快，与国民经济的联系日益紧密，但是相对美国等发达国家而言，我国股票市场发展时间很短，因此发展程度很不完善。我国股票市场与经济增长的关系究竟是否促进了经济增长？为此，我们建立模型，利用我国经济增长过程中的相关数据，对其进行实证分析。
1、变量与数据的选择
在此，我们运用莱文和泽尔沃斯提出的方法利用1998-2006年期间季度数据进行实证分析，以检验我国股票市场的发展与经济增长之间的关系。需要确定以下几个方面的指标。
（1）反映我国股票市场发展情况的指标。第一个指标是每季的平均市价总值与季度GDP的比率,它用来反映股票市场的规模,我们用CAPITALIZATION来表示这一指标。第二个指标是每季的总成交金额与季度GDP的比率,用VALUE表示。每季的总成交金额等于该季度三个月上交所和深交所股票(包括A股和B股)成交金额之和。第三个指标是季度周转率,用TURNOVER表示。某季度的周转率等于该季度的股票总成交金额除以该季度的股票平均市价总值。
（2）反映我国经济增长的指标。实际GDP季度环比增长率,用GY表示。使用季节调整后的GDP环比增长率(GY)作为季度经济增长指标。
2、回归结果及其分析
结果1：中国股票市场发展和经济增长(1998年第1季度-2006年第4季度)。
从图中可看出，实际GDP季度环比增长率GY主要受上年同期的实际GDP季度环比增长率GY(-4)影响，6个方程中GY(-4)系数都是显著的。我国股票市场发展状况的三个指标都不显著地进入增长回归模型中,不仅如此,这些指标的滞后变量也都不显著地进入增长回归模型中。这三个指标及各自的滞后变量在统计上都不显著，这告诉我们,我国股票市场发展对经济增长的作用极其有限。国外学者在股票市场发展和经济增长关系上的主流看法——股票市场发展和经济增长相互促进-是不适用于我国的。
3、因果关系检验
（1）变量平稳性检验。对变量进行协整分析之前,首先需要对变量的平稳性作检验，只有变量在同阶平稳的条件下,才能进行协整分析。为避免数据的剧烈波动，再对各序列进行对数化处理，新序列分别记为LREALGAPsa、LTURNOVERsa、LCAPITALsa、LVALUEsa。处理后的各数据序列单位根检验检验的结果如下。
从以上检验我们可以看出，原序列水平序列不平稳，而它们的一阶差分序列都在1%的显著性水平下平稳的，因而我们可以认为它们都是一阶的同阶单整序列。
（2）Johansen协整检验。由以上结论可知，我们所得到的经济增长和股票市场的指标均是一阶单整的，因而我们可以对它们进行Johansen协整检验。在此，我们用经济增长的指标(LREALGAPsa)与股票市场的指标作协整，以观察它们之间是否存在着长期稳定关系。将协整关系写成数学表达式，并令其等于vecm1，得到：vecm1=LREALGDPSA78.90*LCAPITALSA77.50*LTURNOVERSA-77.61*LVALUESA
现对序列vecm1进行单位根检验，得到的检验结果如下。
从上表可以看出，序列vecm1是平稳的，验证了经济增长的指标与反映股票市场的指标存在着协整关系。
（3）Granger因果关系检验。用Granger因果关系检验来衡量经济增长的指标与反映股票市场的指标作检验进行因果关系检验，该检验的判定准则是:依据平稳性检验中的滞后期选定本检验的滞后期,根据输出结果的P-值判定存在因果关系的概率。检验结果如下表。
结果显示,资本率、交易率、换手率并不是经济增长的格兰杰原因,而经济增长也不是资本率、换手率和交易率的格兰杰原因,这说明了经济增长在一定程度上股票市场的发展的关系不显著。新晨
三、结论
我国股票市场的发展与经济增长的关系与我国股票市场的发展状况有深刻的关系。第一与股票市场的发展时间与发达国家相比，相关制度很不完善，股票市场不能起到优化资源配置等功能作用。第二是股票市场的信息披露机制不健全,甚至有歪曲信息以达到牟取暴利的目的。这就扭曲了二级市场上的价格，影响了资源配置的效率。第三我国股票市场的换手率不仅高,而且与实质经济发展状况相脱离,可以看出,我国股票市场的投机性非常强。。第四是上市审核制效率低下,我国股市的审核制基本上是行政性的安排,由于资源的稀缺,造成了种种寻租行为,上市公司质量无法保证,破坏了市场对企业的评价机制,造成了资源配置效率的低下。目前我国宏观经济形势运行良好，随着国家相关政策的实施，股票市场也取得了很快的发展，因此应该进一步规范股票市场秩序，使之与经济增长的关系进一步密切，达到相互促进的良性发展轨道上来。
【参考文献】
[1]Atje,Raymond,andBoyanJovanovic,1993,“StockMarketsandDevelopment”,EuropeanEconomicReview,April。
[2]Demirguc－Kunt,Ash,andVojislavMaksimovic,1996,“StockMarketDevelopmentandFinancingchoicesofFirms”,TheWorldBankEconomicReview,May。
自资本资产定价模型以来,关于贝塔系数的研究集中在贝塔系数的测算和预测方面。关于贝塔系数的预测方面,一般研究是贝塔系数的稳定性的检验和贝塔系数是否遵循均值回归过程的检验。在贝塔系数的均值回归过程研究方面:随机漫步理论认为股票价格是不能预测的,随机漫步对投资决策的作用有限。但这绝不是证券投资理论的最终目的。证券投资理论从诞生的时候起就是为研究如何预测股票价格的理论。如果贝塔系数是均值回归过程,那么就可以用于预测股票风险,从而预测股票价格。均值回归从理论上讲应具有必然性。因为有一点是肯定的,从长期看来,股票价格不能总是保持上涨或下跌趋势,一种趋势不管其持续的时间多长都不能永远持续下去。关于股票价格均值回归理论的研究文献在国外已有很多。但是到目前为止 ,在我国证券投资理论研究中应用还比较少。
(一)国外关于贝塔系数均值回归研究的研究
国外关于贝塔系数均值回归过程的研究已经相当成熟。Eugene F. Fama和 Kenneth R. French (1988)首先在对美国纽约股票市场进行实证研究的基础上得出股票收益率从长期看呈均值回归的结论。Jegadeesh.N (1990)用经验分析方法发现单个股票收益具有可预测性,用统计方法计算出的结果是股票的月收益率时间序列显著的呈一阶负相关。, Balvers和Gilliland(2000)对 18个欧美发达国家股票市场的研究都得出了股票收益率长期呈均值回归的结论。Kiseok Nam、Chong Soo Pyun 和Stephen LAvard(2001)选取了1926年1月到1997年12月美国股票市场的月度数据利用ANST-GARCH模型得出了股票收益率呈均值回归的结论,并且是非对称的,负收益率的均值回归速度明显大于正收益率的均值回归速度。
(二)国内关于贝塔系数均值回归过程的研究
马喜德、郑振龙、王保合(2003)利用上海股票市场90家上市公司从1994 年4月28日到2003年4月28日的数据作为样本 ,对 CAPM中的贝塔系数的波动状况进行实证研究。通过检验贝塔系数的方差是否为常数判断贝塔系数的时变性,结果显示贝塔系数在不同的时期会发生变化。李学、刘文虎(2004)分析了市场操纵中的低贝塔系数的特征。赵振全、苏治、丁志国(2005)本文采用ANST-GARCH模型对我国股票市场收益率序列进行计量检验, 发现即使经过风险调整 , 股票收益率序列仍具有非对称均值回归特征,,负收益率的均值回归速度和幅度都明显大于正收益率的均值回归速度和幅度。申隆、戴志辉(2006)分析了在2005年9月30号前完成股权分置改革的35家上市公司股票的贝塔系数稳定性。验证了我国证券市场进行的股权分置改革没有影响股票β系数的稳定性,即股票的β系数值在全流通前后保持较好的稳定性。陈银忠、张荣(2008)通过建立一个修正的SS模型利用沪市行业板块(利用工业指数、 商业指数、 地产指数及公用指数)从2000年1月4日到2008年6月30日数据得到的贝塔系数来分析贝塔系数的均值回归过程。结果表明 ,各行业板块的贝塔系数均服从均值回归过程。孙力强 陈小悦(2008)以1995到2006年在上海证券交易所上市的所有A股为样本,探讨了股票贝塔系数的均值回归特性。分组使用检验和截面回归两种方法共同表明,中国股票市场个股的贝塔系数具有均值回归特性。
二、方法介绍
根据资本资产定价模型 (CAPM),
Ri=Rf+β(Rm-Rf)(1)
其中,Ri是股票的预期收益率;Rf是无风险利率;Rm为市场组合收益率;Rf为股票i的β系数。贝塔系数是随机游走还是均值回归,
一般取股票的市盈率或股价作为均值回归实证分析的研究对象。以下分别介绍以股票市盈率作为均值回归的研究对象和以股价作为均值回归的研究对象的两种不同方法。
(一)、以股票或股指的市盈率为研究对象
1.利用股票市盈率的计算贝塔值的方法如下:
股票的日市盈率可直接得到。根据股票的日市盈率,首先,对股票的日市盈率时间序列进行自相关性检验,以确定股票市盈率是 阶自回归过程;然后,对股票的日市盈率时间序列进行 检验,判断是否是平稳时间序列。如果 值小于临界值,则接受原假设,即时间序列存在随机游走,是非平稳时间序列;如果 值大于临界值,则拒绝原假设,即时间序列不存在随机游走,是平稳时间序列。如果是平稳时间序列,则建立回归模型:
pet=α0+α1pet-1+…+αkpet-k
其中:α0为常数项,pet是t时刻的市盈率,若0
2.利用股指市盈率计算贝塔值的方法如下:
指数市盈率=∑mi=1MVi∑mi=1NIi
其中: MVi代表指数成份股市总值,是指数样本股总市值之和,如样本股中存在一家公司的不同类型股票,则筛选其中一只股票的总市值进行求和; NIi代表指数成份股i的净利润; m代表指数成份股的个数,根据选择的截止时间最近的一次成份变化而定。
(二)、以股票或股指的价格为研究对象
传统上 ,最小二乘法是最常用的估计方法。
1.各股票的预期收益率:
Ri,t=lnPi,t-lnPi,t-1(2)
其中, Ri,t是个股i的在时刻t日的收益率;Pi,t是个股i在t时刻的收盘价;Pi,t-1是个股i在t-1时刻的收盘价。构造每个股票 i的日收益率时间序列{Ri,t}。国外的研究常采用周收益率或月收益率进行回归。由于我国证券市场成立时间较晚,若采用周收益率或月收益率,时间跨度还不够长。因此,本文采用日收益率进行计算。
2.市场组合收益率的计算:
Rm,t=lnindexm,t-lnindexm,t-1(3)
其中, Rm,t是t时刻的市场收益率;lnindext是市场组合m在t 时刻的收盘指数, indext-1是市场组合m在t-1时刻的收盘指数。构造市场价格指数的日收益率时间序列{Rm,t}。对应各股的预期收益率计算采用日收益率,股指的收益率也采用日收益率。对于在上海证券交易所上市的股票的市场收益率采用上证指数计算市场组合收益率,在深圳证券交易所上市的股票的市场收益率采用深圳成指计算市场组合收益率。
3.贝塔系数的均值回归过程:
根据Ri=C+βRm(4)
第一步:数据分期,每30个上市日为一期,剔除股票收盘价时间序列{Ri,t}中和股指数据时间序列{lnindext}不一致的数据,保持数据在时间上的一致性。根据股票i连续30个日收益率时间序列{Ri,t,t=1,2…30}对应上证指数或深圳成指收益率时间序列{Rm,t,t=1,2…30},利用Eviews对(4)式进行最小二乘回归,得到股票i第t期的βi,t,从而有 {βi,t,t=1,2…n}。其中, 为分期的期数。
第二步:利用Eviews,根据 {βi,t,t=1,2…n}
βt+1-βt-p-qβt(5)
进行最小二乘回归。如果01 ,则β系数遵循均值回归过程。p,q越接近1回归越明显。且可得到各股票长期β系数均值 。可用于预测长期系数。
另一方面,利用Eviews,联立{Ri,t}和{Rm,t}我们对 (4) 式进行最小二乘回归。即可得到各股票的长期β系数。可把长期贝塔系数和贝塔系数均值进行比较。
需要注意的是:最小二乘法假设股票在计算期内的的贝塔值保持不变,这样会使得回归得到的贝塔值偏小。
三、数据说明及分析结果
1.数据说明
本文根据本文采用酒店旅游行业24支股票为研究对象,为了提高检验的准确性,本文选取了尽可能长的时间窗口,选取的时间段是各个股票上市交易日到2009年06月09日, 剔除各股停牌的交易日。这主要是因为:为了研究贝塔系数的变化,需要较长的时间段;而为了大致反映整个股票市场的状况则需要比较多的样本股。在国外的研究当中, 一般以3 个月的短期国债利率作为无风险利率, 但是我国目前国债大多为长期品种,因此无法用国债利率作为无风险利率。此外, 本文采用深圳成分指数或上证指数作为市场指数计算市场收益率:
对于A股市场,由于沪深两市的割裂,在深圳证券交易所上市的股票选择深圳成分指数为市场组合,在上海证券交易所上市的股票选择上证指数作为市场组合较为合适。样本时间跨度的选取采用自各股上市至2009年06月09日的数据进行贝塔的测算和比较。关于收益率的选择,因为我国证券市场成立的时间还很短,所以选择日收益率进行测算。
2.结果分析
2.1计算结果显示:
(1)不满足贝塔系数均值回归过程(即不满足 )01的股票有四只,分别是600593(对应的回归方程为 βt+1-βt=1.058728-0.99666βt,因为其中p=1.058728>1,拟合优度较高为0.489386)、600754(因为其中p=1.071963>1,对应的回归方程为βt+1-βt=1071963-0.97191βt,拟合优度较高为0.489104)、600258(因为其中p=1.015671>1,对应的回归方程为βt+1-βt=1.015671-0.97955βt,拟合优度较高为0.486076)、 000613(因为其p=1.02577>1,对应的回归方程为βt+1-βt=0.825964-1.02577βt,拟合优度较高为0.513549)。
(2)考虑股权分置改革对上述4只股票贝塔系数均值回归过程的影响。计算方法不变,时间跨度变化。分别划分为从股票上市日到股改实施上市日的时间跨度和从股改实施上市日后到2009年06月09日的时间跨度。计算结果如表2-所示:其中股票 000613在股改前贝塔系数是服从均值回归过程的,回归方程为:βt+1-βt=0.821679-0.99857βt,回归方程拟合优度为0.4632;在股改后不服从均值回归过程,因为得到的回归方程为: ,其中参数 =1.10074>1。拟合优度比较高为0.614557.股票600593在股改前和股改后都服从均值回归过程,回归方程分别为:βt+1-βt=0.900064-0.75819βt,βt+1-βt=0.751182-0.79532βt 。拟合优度分别为0.195692和0.438071.股票600754在股改前和股改后都不服从均值回归过程。因为对应得到的股改前和股改后的回归方程分别为βt+1-βt=1.0451115-0.9218βt和βt+1-βt=1.053534-1.05701βt 。拟合优度为0.383617和0.539468.股票600258股改前的回归方程为βt+1-βt=1.112199-1.09336βt,结果显示贝塔系数不服从均值回归过程,拟合优度为0.528621;股改后的回归方程为βt+1-βt=0.900332-0.80021βt,结果显示贝塔系数服从均值回归过程,拟合优度为0.39784。
(3)除了000524的贝塔系数长期均值(0.07611)600650的贝塔系数长期均值(0.01047)接近为0外,其他22只股票的贝塔系数长期均值大都在1附近,大于1的有10只股票 ,小于1的有12只股票。李学、刘文虎(2004),关于低贝塔系数高收益率现象的解释,低贝塔系数期间个股市场表现好于大盘,从低贝塔系数恢复到正常过程中差于大盘,展示了从控盘到大幅减持期间股价和贝塔系数的协同变化关系,低贝塔系数是市场操纵过程中股价异动的重要标志。关于000524和600650的低贝塔系数可据此做进一步的研究。
(4)关于数据的拟合优度R2:各个股票的回归方程的拟合优度在区间(0,0.3)的有5只股票,且都接近非常0.3,在区间(0.3,0.5)的有18只股票,拟合优度在区间(0.5,0.8)的有1只股票,接近0.5为0.513549。可以说,数据回归的拟合优度大都在0.3到0.5之间。相当高的拟合优度。拟合优度R2测度了在(βt+1-βt )的总变异中由βt所占的比例或百分比,是(βt+1-βt)与βt线性关联的度量。
表1-酒店旅游行业24只股票的均值回归过程
表2-不服从均值回归过程的股票的股改前后均值回归过程比较
四、结论
1.贝塔系数作为股票系统风险的衡量。在酒店旅游行业的24只股票中有20只股票的贝塔系数遵循均值回归过程。当股票的即时贝塔系数高于或低于均值时,即时贝塔系数会以很高的概率向均值回归。于是,可以利用贝塔系数来预测股票价格。另外,在酒店旅游行业中有4只股票的贝塔系数是不遵循均值回归过程的,而是遵循随机游走规则。从而,不可以利用贝塔系数来预测股票价格。
2.在贝塔系数遵循随机游走规则的4只股票中,股票A000613在股改前贝塔系数是遵循均值回归过程的,即其股票价格可以预测;在股改后贝塔系数是不遵循均值回归过程的,即不可以对其股票价格进行预测。股票600593在股改前后贝塔系数都是遵循均值回归过程的,即可以对其股票价格进行预测。股票600754的贝塔系数在股改前和股改后都是不遵循均值回归过程的,即不可以对其股票价格进行预测。股票600258股改前贝塔系数不遵循均值回归过程,但改后遵循均值回归过程,即可以对股票价格进行预测。股改对股票600258起到了一定的积极作用。
3.酒店旅游行业股票的贝塔系数均值回归方程的拟合优度较高大多数在区间(0.3,0.5)之间,回归方程(5)式的因变量和自变量线性关联程度较高。
4.本文的不足之处:
(1)关于酒店旅游行业中有两只股票000524和600650的低贝塔系数,根据李学和刘文虎(2004)低贝塔系数是市场操纵的特征,可以做进一步的研究。