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证券其它相关论文-股票成交量与收益率序列相关性研究——来自中国股市的实证证据.doc

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证券其它相关论文-股票成交量与收益率序列相关性研究——来自中国股市的实证证据.doc

证券其它相关论文股票成交量与收益率序列相关性研究来自中国股市的实证证据摘要本文以1996年1月1日至2003年12月31日期间沪、深股市255只股票为样本,研究股票成交量与股票收益率序列相关性的关系,以及股票的信息不对称程度对这种关系的影响。结果表明第一,无论是牛市、熊市还是平衡市,高成交量交易日的股票收益率在随后交易日中都将表现出反转第二,牛市和熊市中,在高成交量的交易日之后,信息不对称程度较高的股票,其收益率与信息不对称程度较低的股票相比,更倾向于表现出反转。针对这一难以被金融学主流理论所完全解释的实证结果,结合中国实际,笔者认为其根源在于中国投资者的资产配置交易和过度投机交易行为。关键词成交量收益率序列相关性投资者行为一、文献综述根据芝加哥大学著名教授Fama所总结的有效市场假说,若市场是有效的,当前股票的成交量对股票未来收益率是没有预测作用的。因此,在以有效市场假说为理论基石的CAPM等传统资产定价模型中,成交量是不被考虑的因素。但是在投资管理的实务领域,以股票的成交量作为研判未来股票价格变化的依据,则是证券分析中的一个重要工具。然而,成交量究竟表示什么为何其可用于预测未来股价的变化高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出惯性还是反转近年来,学界对这些问题争论颇多,并逐渐形成两种理论假说来解释实证结果,即Campbell,Grossman和Wang1993提出的资产配置假说,以及Morse1980提出的信息不对称假说,而Llorente,Michaely,Saar和Wang2002则试图将上述两种看似矛盾的理论假说统一起来形成资产配置与信息不对称统一假说。一资产配置假说Campbell等1993的实证研究发现,高成交量交易日的股票收益率更易在随后交易日中表现出反转。他们提出了基于投资者资产配置的理论模型对此进行解释非股票资产风险收益关系的变化导致投资者进行资产比例的重新配置Hedgingtrades驱动成交量的变动,例如股票以外的其他资产的收益下跌,使得投资者增加股票投资的比重,从而导致成交量放大,可见成交量变化仅仅表示其他资产收益相对于股票收益的变化,而且由于这种成交量的变化并不表明股票的基本价值发生变化,因此成交量的变化是暂时的,未来股票收益将会反转,即股票以外其他资产收益下降导致投资者大量买入股票,从而成交量增加、同时股价上升,但一旦资产配置结束,股价将会下跌,回复到基本价值。Conrad等1994采用周收益率数据,基于股票成交量构造投资组合,研究交易策略的盈利性,实证结果支持了Campbell等1993的假说本周成交量较高的股票,在下一周股价出现了反转相反,本周成交量较低的股票,在下一周股价则保持惯性。二信息不对称假说Morse1980认为,股票交易的发生是由于拥有内幕信息的投资者与不知情的投资者之间对股票价值的不同判断所致,因此信息不对称程度越高,股票交易越活跃,股票成交量也越大。可见,成交量高低就表示未公开信息的多寡,未公开信息越多,则随着信息的公开,未来股票收益将呈现于惯性,即原先股价上涨的股票未来继续上涨、原先股价下跌的股票未来继续下跌。其实证结果显示,股票成交量与后一交易日股票超常收益率的绝对值显著正相关。Stickel和Verrecchia1994发现,若股票在季度盈余公告日的成交量较小,则后一交易日的股价往往发生反转,反之,若季度盈余公告日的成交量较大,则后一交易日的股价倾向于保持惯性。他们认为,这是因为成交量越大,股票交易由内幕信息拥有者驱动的可能性越大,故股价越倾向于保持惯性。三资产配置与信息不对称统一假说值得指出的是,以上两种理论假说得出了截然相反的结论。资产配置假说认为若当期成交量大,则下期股价将出现反转而信息不对称假说则表明若当期成交量大,则下期股价将保持惯性。Llorente等2002试图将这两种假说统一起来,在他们的模型中,存在着股票资产和非股票资产,同时也存在信息优势和信息劣势两类投资者。股票交易受两种因素驱动一是由于非股票资产风险收益关系的变化导致投资者重新配置资产比例二是有信息优势的投资者基于未公开信息所进行的股票交易。如果股票交易由第一种驱动因素所主导,则随后的收益率倾向于反转如果股票交易由第二种驱动因素所主导,则随后的收益率倾向于惯性。因此,成交量对股票收益率序列相关性的影响如何,在很大程度上取决于股票交易者的信息不对称程度。由此,Llorente等2002进而将股票平均市值大小和平均买卖价差作为投资者信息不对称程度的衡量指标进行实证研究,结果支持了他们的理论预测,即对于信息不对称程度较高的小市值或高买卖价差的股票,高成交量交易日之后的股票收益率倾向于持续,而对于信息不对称程度较低的大市值或低买卖价差的股票,高成交量交易日之后的股票收益率倾向于反转。近年来,股票成交量与收益率之间关系的研究日益受到国内学者的关注。迄今为止,国内学者的研究可以分为以下三个方向一是将成交量作为信息流的替代指标,研究成交量对价格波动的影响王承炜、吴冲锋,2001潘越、吴世农,2004二是将成交量作为推进股价进程的标度,就其意义进行理论与实证探讨吴文锋等,2002吴文锋、吴冲锋,2003三是对成交量与股价变化之间的关系进行实证研究。陈怡玲、宋逢明2000发现中国股市的股票日成交量与当日价格变化之间存在正相关关系。盛建平、高芳敏2000发现深交所成份股的股票回报率与当月成交量、前月成交量之间都存在正相关关系。王杉、宋逢明2006建立了中国股市的简单量价关系模型,并且发现中国股市中交易量与价格变化正相关,而单位交易量引起的价格变化与股票的流通市值负相关。徐信忠、郑纯毅2006发现,换手率与中国股市的动量效应有着直接关系,在期限较短的情况下1到3个月,高换手率的股票动量组合收益高于低换手率的股票动量组合收益,但随着期限的延长,会出现反转现象。可见,目前国内的多数研究尚未涉及成交量与股票收益率序列相关性的关系这一研究领域,其中徐信忠、郑纯毅2006的研究中对成交量与收益惯性的关系进行了检验,但由于研究目的和侧重点的不同,他们的研究着重分析换手率对1个月以上的股票动量效应的影响,而不是专门探讨成交量与股票收益率序列相关性的关系及成因。由此可见,成交量高低是否可以用于预测未来股价的变化高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出惯性还是反转其背后的原因是什么这些问题对于中国股市,都还是未知数。本文以19962003年间在沪、深证交所上市的255家公司为样本,采用时间序列分析和横截面分析两种方法,针对上述问题进行实证研究,并结合中国国情,从中国投资者投机交易行为角度,提出新的理论假说来解释中国的特殊现象。二、研究设计一样本与数据本文的研究期间为1996年1月1日至2003年12月31日,共8年,包含1932个交易日。选择该研究期间的原因是1中国股市在这8年间经历了典型的牛市、熊市和平衡市,故研究期间具有代表性2自1996年起,上市公司已初具规模,股市也结束了设立初期的大幅波动阶段,步入正轨,故取1996年作为研究期间的起点。为了考虑不同市场环境对本文研究结论的影响,本文还区分牛市、熊市和平衡市三个期间进行分阶段研究,其中,1997年7月1日至1999年5月18日为平衡市,1999年5月19日至2001年6月13日为牛市,2001年6月14日至2003年12月31日为熊市。本文的研究样本取自1996年1月1日之前在沪、深证交所上市的公司,并删除研究期间曾经增发、被PT处理及被中止上市的股票,最后得到255只样本股票。研究所需数据均来自Wind数据库。二研究程序与模型构建本文的研究包括两个步骤1时间序列分析,即对个股成交量与收益率序列相关性的关系进行回归分析,以发现高成交量交易日的股票收益在随后交易日中将表现出惯性或反转,并得出个股成交量对收益率序列相关性的影响系数。2横截面分析,以第一步得出的影响系数为因变量,以公司规模和股价的波动性作为公司信息不对称程度的代理指标,并作为自变量,进行回归分析,以检验Llorente等2002所提出的资产配置和信息不对称统一假说即信息不对称程度较强的公司,高成交量交易日的股票收益率在随后交易日中是否表现出惯性特征,反之信息不对称程度较弱的公司,高成交量交易日的股票收益率在随后交易日中是否表现出反转特征。1.时间序列分析1成交量的衡量本文借鉴Llorente等2002的方法,以经长期时间趋势调整之后的股票换手率来衡量成交量Vt,计算公式为式1其中,turnovert表示第t个交易日的股票换手率,定义为当日交易的股数除以总流通股数。2成交量与收益率序列相关性的关系模型Campbell等1993发现,股票日收益率的序列相关性主要存在于一阶关系上,二阶以上序列相关性不显著,因此,本文主要研究股票成交量与收益率一阶序列相关性的关系,即成交量对下一期收益率的预测作用,模型如下式2所示其中,Rit表示股票i在第t个交易日的收益率Vit表示股票i在第t个交易日的成交量γi是股票i的成交量与收益率交乘项的系数,表示个股成交量对收益率序列相关性的影响系数,若γi符号为正,则股票成交量的放大倾向于使得股票的收益率表现出惯性,反之则反,而γi大小则表示成交量对股票收益率时间序列特征的影响程度。2.横截面分析为研究信息不对称程度在成交量对收益率序列相关性预测中所起的作用,采用模型形式如下模型3中,Ai是股票i信息不对称程度的代理变量。借鉴Lo和MacKinlay1990、Llorente等2002的研究,本文首先以公司规模代理股票的信息不对称程度,公司规模越大,代表信息不对称程度越低。公司规模有以下两种衡量方式1股票在1996年1月1日到2003年12月31日期间平均流通市值的自然对数,即Ln流通市值2将样本股票按平均流通市值由小到大进行排序,以排序序号除以样本股票总数,即Order流通市值来表示公司规模。为了检验结论的稳健性,本文进而借鉴Lang和Lundholm1993、Leuz和Verrecchia2000的研究,以股价的波动性作为信息不对称的代理变量,股价的波动性越低,代表信息不对称程度越低。股价波动性同样采用两种衡量方式1股票在1996年1月1日到2003年12月31日期间日收益率的标准差SD2将样本股票按SD由小到大进行排序,以排序序号除以样本股票总数,即OrderSD来表示股价波动性。根据Llorente等2002的理论模型,大市值或低波动性的股票信息不对称程度较低,股票交易主要由资产配置交易主导,叩较小小市值或高波动性的股票信息不对称程度较高,股票交易由信息优势者的投机交易主导,γ较大。因此在模型3中,若以公司规模代理信息不对称,b应该显著地小于零若以股价波动性代理信息不对称,b应该显著地大于零。但是中国股市不论从投资者的构成还是市场监管体系的完善程度来看都与美国股市等成熟市场有较大差异,所以实证结果未必与成熟股市相同。因此本文对此不作预设性的结论,而是立足于实证检验,并基于国情,对实证结果进行深入剖析。金融,证券,股票飞诺网FENO.CN三、实证结果与分析一描述性统计描述性统计数据如表1所示。表1将样本股票按全部样本255只以及小、中、大流通市值样本每组85只分别进行统计。对于每一只样本股票,平均流通市值是指该股票在19962003年间每日流通市值的平均值。从表1的第3列数据可看出,样本公司的平均流通市值差异较大,最大与最小之差为近170倍。表1的第5列数据显示,样本股票的平均日换手率达1.86,相当于1年换手4.5次,远大于美国股市0.321的股票平均日换手率。这从一个侧面说明了我国股市的投机氛围远高于成熟股市。同时,小流通市值样本股票的平均日换手率最高,为2.24,而大流通市值股票的平均日换手率最低,为1.50,这与美国股市的情况截然相反。美国股市大市值股票的换手率高于小市值股票,蓝筹股具有更好的流动性。表1的第6列数据显示,样本股票中,小流通市值股票的平均股价高于大流通市值股票的平均股价,这一点也与美国股市的数据相反。根据Llorente等2002的统计,美国股市大市值股票的平均股价约为小市值股票的4倍。从以上描述性统计结果可以看出,我国股市不同流通市值股票的价格和成交量特征与以美国股市为代表的成熟股市具有明显差别,主要反映为整体换手率偏高,小流通市值股票的交易特别活跃等,均表现出明显的投机性特征。二实证结果与分析1.时间序列分析本文借鉴Llorente等2002的研究方法,对每一只样本股票,采用式2的OLS回归模型,以整个研究期以及进一步区分牛市、熊市和平衡市作为研究期间,对α、β和γ进行参数估计。对于小、中、大流通市值的三类子样本,分别计算各类样本所包含股票的α、β和γ三个参数的平均值,并统计每类样本中γ0以及γ显著为负的公司数目,三类子样本股票的时间序列回归结果列示表2中。从表2可知1据前述分析,γ代表股票的成交量与收益率序列相关性的关系,即股票成交量对未来收益率与当前收益率之间的序列相关性是正向还是反向影响,其影响程度有多大。从表中可见,在所有四种研究期间,对于三个子样

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