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上海大学硕士学位论文 上海股票市场规模效应研究 摘要 西方国家的股票市场已经发展比较成熟了，但也存在着诸多难以解释的 “市场异象”( m a r k e ta n o m a l i e s ) ，这些复杂的现象对市场有效性假说( e m h ) 构成了的挑战。股票市场的“规模效应”( s i z ee f f e c t ) 就是一个重要的市场异象。 笔者以上海股市1 9 9 5 年1 月1 日以前上市的所有上市公司为研究对象， 研究期间为1 9 9 5 至2 0 0 3 年9 个年度。在研究期间的各年度分别按总股本和流 通市值为规模的衡量标准，构建不同规模的投资组合，并运用多变量回归技术 来研究上市公司实际股票收益率、风险调整收益率与上市公司规模之问的关系。 与其他国内大部分学者得出我国股票市场规模效应或显著或不显著的简单结论 不同，本文得出从综合年度角度看，上海股市存在规模效应，但规模效应并不 连续和稳定。 通过实证，说明我国上市公司的规模与上市股票的流动性存在正相关关系， 即小规模公司的流动性较弱；上市公司的超额收益与流动性负相关，即流动性弱 的小规模公司的超额收益要高于流动性较强的大规模公司。以此为基础，说明流 动性补偿论对上海股市规模效应有较强的解释能力。本文还通过综合分析和实 证，说明风险测度论、忽略效应论对上海股票市场规模效应的解释能力较弱。此 外我国股市中的规模效应还可以用上市公司未来股本的扩张能力进行解释，而公 司未来业绩变动对规模效应的解释能力较弱。 最后笔者提出了相关建议。 关键词：规模效应市场异象风险测度淦流动性补偿论 v 上海大学硕七举位论文 上海股黎市场规模效应研究 a b s t r a c t e v e ni ns t o c km a r k e t si nt h ew e s t e r nc o i m t r i e s ，t h e r ea l em a n ym a r k e ta n o m a l i e s t h a ta r eh a r dt oe x p l a i n a sa l li m p o r t a n ta n o m a l yi nt h es t o c km a r k e ta n dar e l a t i v e 5 t u d yo fe m h ，”s i z e e f f e c t ”h a sb e e nc o n t r o v e r s i a li na c a d e m ea n db u s i n e s s e n v i r o n m e n t i ns p i t eo fs h o r ts a m p l i n ga r e a s ，s m a l ls i z e sa n dl a c ko fd a t u mo w et o t h eo n l yt e n y e a rc o n s t i t u t i o no fc h i n as t o c km a r k e t s ，i ti si n d i s p e n s a b l et od os o m e e m p i r i c a lr e s e a r c h e so n ”s i z ee f f e c t ” b a s e do nt h es a m p l es t o c k so fas h a r e1 i s t e db e f o r e1s t ，j a n ，19 9 5i nt h e s h a n g h a is t o c ke x c h a n g e ( s s e ) a n do nt h er e s e a r c hp e r i o db e t w e e n1 9 9 5 ，ls t ，j a n ，a n d 2 0 0 3 ，3 1 s t ，d e c ，ls t u d y t h es i z e e f f e c t 诹氇t h e m e t h o do fs a m p l e m e a n t t e s t d u r i n g d i f f e r e n ty e a r sa n dr e g r e s s i o nt e s ti nt h et o t a lr e s e a r c hp e r i o d i no t h e rw o r d s ，i c o n s t r u c td i f f e r e n tp o r t f o l i o sw i t ht h es c a l ec r i t e r i ao ft o t a ls t o c ks h a r e sa n d n e g o t i a b l em a r k e tc a p i t a l i z a t i o ni n d i f f e r e my e a r sa n dd i s c u s st h er e l a t i o n s h i p s b e t w e e nt h ea c t u a lr e t u r n 、r i s k - a d j u s t e dr e t u r na n dt h ef i r m s s c a l ew i t ht h et e c h n i q u e o f m u l t i v a r i a b l er e g r e s s i o n a sar e s u l t ，t h er e s e a r c hp r o v et h a tt h es i z ee f f e c td o e se x i s ti ns s e ，b u tt h es i z e e f f e c to w n st h ep e r i o d i c a lf e a t u r ei nc h i n a ss t o c km a r k e t 。 t h j sp a p e rs h o w st h a tt h e r ee x i s t sp o s i t i v ec o r r e l a t i o nb e t w e e nt h ef i r m s s c a l e a n dl i q u i d i t yo ft h e i rs t o c k s ，a n dt h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h ea b n o r m a lr e t u r n ( a r ) a n dl i q t f i d i t yo fs t o c k si sn e g a t i v e ，b a s eo nt h er e s u l t ，i ti so b v i o u st h a ts i z ee f f e c tc a n b ee x p l a i n e db yl i q u i d i t yp r e m i u mt h e o r y i na d d i t i o n ，t h ep a p e rp r o v e st h e o r i e so f r i s km e a s u r ea n dt h en e g l e c t e d - f i r me f f e c ta r el a c ko fe x p l a n a t i o np o w e rt os i z ee f f e c t i ns s e + t h es t u d ya l s os h o w st h ee x p a n s i o np o w e ro ft h es a m p l ef i r m s s t o c ks h a r e s i nf u t u r ec a nb eu s e dt oe x p l a i ns i z ee f f e c ti ns s e t h ee n d i n gp a r ti st h ec o n c l u s i o n s a n dr e l a t e ds u g g e s t i o n s k e y w o r d s ：s i z ee f f e c t ，m a r k e ta n o m a l i e s ，越s ( m e a s u r et h e o r y ， l i q u i d i t yp r e m i u m t h e o r y v i 上海股票市场规模效应研究 原创性声明 本人声明：所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作。 除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已发 表或撰写过的研究成果。参与同一工作的其他同志对本研究所做的 任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名： r ，则是定价过高，而k o 1 0 ，则表明模型中有很强的共线性；容限 度( t o l e r a n c e ) ，也就v i f 的倒数，一般在它大于0 1 时才能说明模型中解 释变量之问的共线性较弱。 三、研究样本、研究期问及数据来源 研究样本仍然为前文的1 5 6 只股票，研究期间为存在“规模效应”的1 9 9 7 至 2 0 0 1 年。数据来源：其中s i z e 、s a a r 的数据来源于第三章的实证结果，s s d 是 根据第三章的实证结果整理而得，s a v 和s a p 的数据来源于w i n d 数据库。 四、解释变量的描述性统计与s p e a r m a n 相关系数矩阵 表4 _ 4解释变量描述性统计表 变量样本数最大值最小值均值标准差偏度峰度 s a p ( 元1 1 5 62 8 8 33 3 71 1 7 83 7 51 1 4 02 8 1 0 s s d ( ) 1 5 61 51 4 0 7 25 3 2 89 _ 3 7 11 9 9 10 2 0 50 5 5 4 s a v ( 歹j 股1 1 5 62 4 8 5 1 7 6 6 77 7 7 2 9 6 73 4 9 9 0 0 7 2 9 9 6 3 7 3 5 0 21 8 2 4 7 从表4 4 中可知，s a p 、s s d 和s a v 均不服从正态分布，s a p 、s s d 和s a v 都存在右尾( 偏度值为正) 现象，s a p 和s a v 存在尖峰( 峰度值为正) ，s s d 存 在钝峰( 峰度值为负) 现象。当样本随机变量服从正态分布时，用p e a r s o n 相关 系数进行检验时比较合适，当样本的分布完全未知时，适宜用s p e a r m a n 秩相关系 数进行检验b 。故本文采用s p e a r m a n 秩相关系数进行检验，结果见表4 5 ，仅a p 与s d 存在显著相关性，而s a p 与s a v 、s s d 与s v 均不存在显著的相关性， 对于解释变量间的共线性检验，下文将进一步用v i f 和容限度进行详细检验。 表4 5 解释变量的s p e a r m a n 相关系数矩阵 s a ps s ds a v s a p l ( o 0 ) s s d0 2 1 4 ( 0 0 0 7 2 )1 ( 0 o ) s a v 0 1 3 1 ( 0 1 0 3 8 )0 1 ll ( 0 1 6 7 2 )1 ( 0 0 ) 注：括号内为p 统计值。 五、研究结果 运用s a s 6 1 2 统计软件得到如下结果： ( 一) 对于假设( 1 ) ： ( 1 ) 以总股本为规模标准时的同归结果( 见表4 6 ) 4 0 上海大学硕士学位论文 上海股票市场规模效应研究 回归方程中的解释变量对被解释变量的解释能力不是十分理想因为 a d r 2 = o 3 6 5 ；回归模型的f 检验也很显著( o 5 水平上) ，说明整个回归方 程是显著的，a p 、s d 和v 的系数与预期的符号相符，各系数在0 5 的统计水平 上都显著；对残差项进行检验时发现，残差项不存在自相关( a u t o c o r r e l a t i o n ) ( 对 于样本数为n = 1 5 0 ，解释变量婷3 ，在a = 5 显著水平下，d 形检验的上下临界 值分别为4 ，= 1 7 7 4 ，d ，= 1 6 9 3 ，以下同) 现象；p 值小于l 的显著性水平，模型 的残差项不存在异方差现象；k o l m o g o r o vd 统计量的p 值大于5 的显著性水平， 模型的残差项服从正态分布；在对回归方程中的解释变量进行共线性诊断 ( c o l i n e a r i t y d i a g n o s t i c s ) 时，发现方差膨胀因子v i f ( 见表4 7 中最后一列) 的 数值均小于1 0 ( 若v i f 1 0 ，表明模型中存在着很强的共线性) ，另外，其容限 度也都大于o 1 ( 见4 7 第3 列) ，这些表明该回归方程变量之间的共线性较弱。 表4 6回归系数及统计检验表 残差是否相互独立 残差是否存在异方著( 口= 1 ) d 形= 1 9 7 8 ，独立 异方差检验p = o 0 4 5 4 ，所以同方差 残差是否服从正态分布( 口= 5 ) p = 0 0 8 9 7 ，说明残差服从正态分布 ( 2 ) 以流通市值为规模标准时的回归结果( 见表4 8 ) 回归方程中的解释变量对被解释变量的解释能力较强，( a d r 2 = o 6 9 5 ) 4 上海大学硕士学位论文上海股票市场规模效应研究 回归模型的f 检验也很显著( o 5 水平上) ，说明整个回归方程是显著的；s a p 、 s s d 和s a v 的系数与预期的结果相符，但只有s a v 系数在5 的统计水平上显 著，s s d 的系数在1 0 的统计水平上显著，s a p 的系数并不显著，这可能由于以 流通市值为规模标准时，一些股本较小的公司因为股价较高导致流通市值高而被 误认为大规模公司造成的；对残差项进行检验时发现，残差项不存在自相关现象： p 值大于5 的显著性水平，模型的残差项不存在异方差现象；k o l m o g o r o vd 统 计量的p 值大于5 的显著性水平，模型的残差项服从正态分布：在对回归方程中 的解释变量进行共线性诊断时，发现方差膨胀因子v i f ( 见表4 - 1 3 中最后一列) 的数值均小于1 0 ，另外，其容限度也都大于o 1 ( 见表4 - 9 第3 列) ，这些表明 该回归方程变量之问的共线性较弱。 表4 8 回归系数及统计检验表 残差是否相互独立 残差是否存在异方差( a = i ) 残若是否服从正态分布( a = 5 ) d 形= 1 8 2 7 ，独立 异方差检验p = 01 9 7 5 ，所以同方差 p = 0 1 0 5 0 ，说明残差服从正态分布 注：表示在1 0 的统计水平上显著。 表4 9 解释变量间的共线性诊断 综合以上的回归检验结果，在以总股本为规模标准时，假设( 1 ) 的模型完全 通过检验，假设( 1 ) 的结论成立，而以流通市值为规模标准时，可能由于标准选 择的问题，导致模型未能完全通过检验。但总的来说，模型l 的构建效果还是比 较可靠和理想的。 上海大学硕士学位论文 上海股票市场规模效应研究 ( 二) 对于假设( 2 ) ： 模型2 的回归结果( 见表4 1 0 ) ： 回归方程中的解释变量对被解释变量的解释能力不是十分理想，因为 a d 尺2 = o 2 5 0 ；回归模型的f 检验也很显著( o 5 水平上) ，说明整个回归方程 是显著的；s _ a p 、s s d 和s a v 的系数与预期的符号相符，各系数在o 5 的统计 水平上都显著；对残差项进行检验时发现，残差项不存在自相关现象；p 值大于 l 的显著性水平，模型的残差项不存在异方差现象；k o l m o g o r o v d 统计量的p 值大于5 的显著性水平，模型的残差项服从正态分布；在对回归方程中的解释变 量进行共线性诊断时，发现方差膨胀因子v 1 f ( 见表4 1 5 中最后一列) 的数值均小 于1 0 ，另外，其容限度也都大于0 1 ( 见表4 1 1 第3 列) ，这些表明该回归方程变 量之间的共线性较弱。 表4 1 0 回归系数及统计检验表 残差是否相互独立 残差是否存在异方差( a = i ) 残差是否服从正态分布( a = 5 ) d 形= 1 7 8 5 ，独立 异方差检验p = 0 0 1 6 5 ，所以同方差 p = 0 1 5 ，说明残差服从正态分布 假设( 2 ) 模型完全通过检验，说明模型2 的构建效果较好，假设( 2 ) 结论 成立。 六、结论与解释 4 3 上海大学硕士学位论文 上海股票市场规模效应研究 通过以上实证，综合假设( 1 ) 和( 2 ) ，我们可以得到如下结论： ( 1 ) 公司规模与公司的流动性负相关，即小规模公司的流动性弱于大规模公司。 ( 2 ) 公司的超额收益与流动性负相关，即流动性弱的小规模公司的超额收益要高 于流动性较强的大规模公司，也即证明流动性补偿理论对我国股市规模效应的存 在有较强的解释能力。 4 3 忽略效应论 忽略效应论认为小公司容易被操纵市场的大的机构投资者所忽略，机构投资 者往往热衷于大公司股票的投资，而不愿意花费大量的人力、物力和财力去研究 小公司，因此，导致市场参与者对小公司的经营管理、生产状况和市场销售等情 况知之甚少，从而造成信息不足或不完全，从而使小公司股票成为高收益和高风 险的投资对象。 对于忽略效应论的检验，可以从大的机构投资者的持仓构成来分析，观测小 公司股票是否被建仓以及在仓位中被持有的时间；也可以从其他角度来考察，如 不同规模公司组合的成交量对比情况以及不同规模公司组合的年度换手率对比情 况。在本章第二节曾得出结论：公司规模与与公司股票的成交量正相关，即规模 大，成交量大；规模小，成交量小。由于小规模公司股票的成交量要小于大规模 公司股票，因而，如果从成交量角度来考察，忽略效应论对我国上海股市得规模 效应有一定的解释能力。 下面笔者进一步考察不同规模组合的年度换手率对比情况。如果小规模公司 股票换手率高，则说明小公司股票没有被投资者所忽略。反之，换手率低，则相 对来说，可能被投资者所忽略。在这罩，不同规模组合年度换手率的计算公式为： 组合的年度换手率= 组合中备样本股当年a 股成交量组合中各样本股当年流 通a 股数1 0 0 ( 4 3 ) 4 3 1 以总股本为规模标准 在1 9 9 5 至2 0 0 3 年期间，四个不同规模组合的年度换手率情况见表4 1 2 ， 除1 9 9 6 年外，在其余各年度，小规模组合的年度换手率均高于大规模组合。另 上海大学硕士学位论文上海股票市场规模效应研究 外从总体上看，我国股市的换手率与各年度的整体行情相关，但普遍较高，这与 表4 1 中的数据相一致。 表4 1 2 各年度不同规模组合的换手率( ) 一览 年份 1 9 9 51 9 9 61 9 9 71 9 9 81 9 9 92 0 0 02 0 0 12 0 0 22 0 0 3 v 16 5 2 4 77 7 5 5 55 3 7 6 86 9 0 6 35 6 9 4 98 1 1 4 33 5 1 0 92 9 9 0 63 3 2 7 8 v 2 4 8 6 0 61 0 0 9 0 65 3 9 2 1 4 7 8 2 9 4 6 0 1 37 0 8 3 52 8 6 4 72 7 0 2 52 9 8 7 4 v 34 8 3 7 36 2 09 84 8 8 8 03 0 6 9 43 4 2 0 35 2 8 3 02 3 5 7 82 2 l3 62 3 5 9 5 v 44 6 53 91 0 0 4 1 65 0 8 1 99 4 2 01 3 6 1 42 3 9 3 79 0 1 21 0 0 9 51 1 5 2 5 4 3 2 以流通市值为规模标准 在表4 1 3 中，除1 9 9 6 和1 9 9 7 年外，在其余年份中，小规模组合的年度换 手率均高于大规模组合，并且各年度的换手率情况也与表4 一l 中的数据相一致， 与各年度的行情相关。 表4 1 3各年度不同规模组合的换手率( ) 一览 年份 1 9 9 51 9 9 61 9 9 71 9 9 81 9 9 92 0 0 02 0 0 12 0 0 22 0 0 3 v 15 1 4 1 46 9 8 1 24 9 7 5 l6 1 8 3 95 2 3 8 l8 4 1 2 04 7 7 0 94 6 5 5 55 0 1 2 3 v 25 8 7 8 57 2 3 2 44 5 5 9 35 1 7 8 84 6 8 0 l6 5 6 9 72 9 9 5 82 8 5 6 43 1 2 5 8 v 35 0 28 39 8 7 4 94 7 7 6 13 1 3 6 53 4 8 0 26 4 0 8 32 3 1 7 22 1 9 6 52 4 5 4 5 v 44 5 8 0 11 0 5 0 3 95 4 15 61 3 59 01 7 5 6 72 8 0 71 0 3 6 71 0 1 5 91 2 0 6 4 如果从换手率方面来看，小规模公司的换手率要高于在大规模公司，小规模 公司并未被忽略过，特别是在中国这个极度缺乏投资工具的新兴资本市场上，小 规模公司更是广大投资者“热炒”的对象。 综合成交量对比情况和换手率对比情况，说明忽略效应对上海股市规模效应 的解释能力比较差。 4 4 公司股本扩张及业绩变化对规模效应解释能力的检验 小规模公司股票的超额收益率高于大规模公司，是否与小股本公司未来股本扩 4 5 上海大学硕士学位论文 上海股票市场规模效应研究 张的能力较强或是小股本公司未来业绩成长较大相关呢? 本节笔者将对这种假设 进行检验。 4 4 1 研究方法设计 一、假设 假设( 1 ) ：上市公司的股票超额收益与公司未来股本扩张能力正相关。 假设( 2 ) ：上市公司的股票超额收益与公司未来业绩的正相关。 二、样本及研究期间 研究样本仍为前文的1 5 6 只股票，研究期间为存在规模效应的1 9 9 7 至2 0 0 0 年( 以流通市值为规模标准时至2 0 0 1 年) 。 三、变量说明 笔者用公司未来一年内总股本( z g b ) 的变化反映公司股本的扩张能力、未 来一年内的r o e 或e 雕的变化反映公司未来业绩的增长，即考察升，年的总股 本变化、升，年的r o e 或e p s 的变化与公司r 年股票超额收益间关系。 四、模型 a r , = a o + 以1 l n ( s i z e 7 ) + 以2 a z g b 7 + 1 + 3 a r o e 7 “+ 4 a e p s 7 + 1 + 卢 ( 4 7 ) 其中：a r 为样本公司股票的月份平均超额收益，s i z e 表示总股本或流通市值。a z g b 、a r o e 和e p 盼别表示总股本变化、r o e 变化和e p s 变化，它们均为虚拟变量。 如果在n ，年，公司总股本比r 年增加，则a z g b = i ，否则a z g b c = - o ； 如果在丹，年，公司的r o e 比r 年增加，则a r o e = i ，否则，a r o e = o ： 如果在升年，公司的e p s 比r 年增加，则a e p s = i ，否则，a e p s = o 。 a 。：方程的常数项；t ：方程的残差项。 4 4 2 研究结果 一、以总股本为规模标准 在规模标准为总股本时，方程的回归结果见表4 1 5 。从表中可知，未来股本 的扩张对当年股票超额收益具有较强的解释能力，表现为回归系数均为正值，但 在1 9 9 9 年1 1 2 0 0 0 年，其回归系数在统计上并不显著。未* - e o e 的增长对当年股票 超额收益的解释能力并不显著，如在1 9 9 7 和1 1 9 9 9 年，回归系数与预期符号相反， 但在统计上并不显著( 1 9 9 7 年的系数在5 的水平显著) ；在1 9 9 8 和2 0 0 0 年， 上海大学硕七学位论文上海股票市场规模效应研究 回归系数与预期符号相符，在统计上也不显著。未来e 雕的增长对当年股票超额 收益的解释能力较弱，如在1 9 9 7 、1 9 9 9 和2 0 0 0 年，回归系数与预期符号相符，仅 1 9 9 7 年回归系数在1 0 水平上显著；1 9 9 8 年，回归系数与预期符号相反，回归 系数在统计上不显著。另外，回归方程中的解释变量间不存在共线性( v i f 值均 小于1 0 ，此处省略了v i f 的数值表) ，残差项间也不存在自相关现象，因为d 形 值均位于区间( d 4 - d ，) 即( 1 7 4 ，2 2 6 ) 之间，回归模型的f 检验也很显著 ( 1 9 9 9 年除外) 。 表4 1 5 回归系数及统计检验表 年份变量预期符号系数标准误t 统计量p 值 i n t e r c e p t ?1 0 8 0 34 8 6 32 2 2 l +0 0 2 8 l n ( z g b ) 0 5 9 5 0 2 4 9一2 3 8 7 *0 0 1 8 总股本变化 +1 7 5 00 4 2 74 1 0 2 *0 ，0 0 0 1 9 9 7 r o e 变化+一1 3 2 6 0 5 3 42 4 8 3 *o 0 1 4 e p s 变化 +0 8 3 30 5 0 11 6 6 40 0 9 8 彳小r 2 = 0 1 2 9f - v a l u e = 6 8 7 3 * *d 彤= 2 1 9 2 i n t e r c e p t ? 3 2 8 0 55 0 0 16 5 5 9 * *0 0 0 0 l n ( z g b ) 1 6 4 40 2 5 8 一6 3 7 2 * * 0 0 0 0 总股本变化 +0 7 5 70 4 5 21 6 7 50 0 9 6 1 9 9 8 r o e 变化+1 0 9 5 0 6 6 8l6 3 9 0 ，1 0 3 e p s 变化 +0 6 7 30 7 1 00 9 4 90 3 4 4 爿小r = 0 2 7 0 f 肠l u e =4 9 3 2 * * d 矿- 2 0 7 3 i n t e r c e p t ? 0 0 6 44 5 3 9o 0 1 40 9 8 9 l n ( z g b ) _ o 0 1 60 2 3 3- 0 0 6 80 9 4 6 总股本变化 +0 3 4 5o 4 1 60 8 3 00 4 0 8 1 9 9 9 r o e 变化 +0 8 0 20 5 5 01 4 5 90 1 4 7 e p s 变化 +0 5 2 00 5 3 90 9 6 50 3 3 6 a d - r 2 = 一0 0 0 2b 砌l u e = o 9 3 3d - _ 1 9 6 3 i n t e r c e p t ? 1 5 5 1 1 4 4 6 2 3 4 9 2 * *0 0 0 1 l n ( z g b ) 0 7 7 00 2 2 73 3 9 2 * *00 0 2 总股本变化+0 2 5 1 0 4 0 806 2 5 0 5 4 3 2 0 0 0 r o e 变化 +0 0 5 40 7 3 70 0 7 20 9 5 1 e p s 变化 +02 6 50 7 0 30 3 6 20 7 2 l 爿小r 。= o 0 5 4f - v a l u e = 3 1 5 8 *d 4 i = 1 7 5 2 ( - - ) 以流通市值为规模标准 在规模标准为流通市值时，方程的回归结果见表4 1 6 。从表中可知，未来股 4 7 上海大学硕士学位论文上海股票市场规模效应研究 本的扩张对当年股票超额收益具有较强的解释能力，表现为回归系数均为正值， 但在1 9 9 9 和2 0 0 0 年，其回归系数在统计上并不显著，这与以总股本为规模时的情 形相似。未来胄0 e 的增长对当年股票超额收益的解释能力并不显著，如在1 9 9 7 、 1 9 9 9 和2 0 0 0 年，回归系数与预期符号相反，但在统计上并不显著( 1 9 9 7 年的系 数在5 的水平显著) ，这也与以总股本为规模标准时的情形相似；在1 9 9 8 和2 0 0 1 年，回归系数与预期符号相符，在5 和0 5 水平上显著。未y d z p s 的增长对当年 股票超额收益的解释能力较弱，如在1 9 9 7 、1 9 9 9 和2 0 0 0 年，回归系数与预期符号 相符，仅1 9 9 7 年回归系数在1 0 的水平上显著，在1 9 9 8 年回归系数与预期符号 相反，回归系数都在5 的水平上显著。另外，回归方程中的解释变量问不存在共 线性( v i f 值均小于1 0 ) ，残差项间也不存在自相关现象，回归模型的聪验均在 o 5 水平上显著( 1 9 9 9 年除外) ，这些都与以总股本为规模标准时的情形相似。 表4 1 6回归系数及统计检验表 年份变量 预期符号 系数标准误t 统计量p 值 i n t e r c e p t ? 2 5 8 82 4 4 61 5 0 80 2 9 2 l n ( z g b ) 0 3 2 30 2 3 21 3 9 00 1 6 7 总股本变化 +1 9 1 60 4 3 04 4 5 4 * *0 0 0 0 1 9 9 7 r o e 变化 +1 1 9 00 5 3 72 2 1 5 40 0 2 8 e p s 变化 +0 9 4 10 ，5 0 81 8 5 l0 0 6 6 爿出r - - 0 10 7f - v a l u e = 5 5 0 4 +d f 矿= 2 2 4 4 i n t e r c e p t ? 1 7 8 6 92 2 9 517 8 7 * *0 0 0 0 l n ( z g b ) 1 5 8 00 2 1 37 4 2 5 * *0 0 0 0 总股本变化 +1 3 7 90 4 4 03 1 3 6 ”i0 0 0 2 1 9 9 8 r o e 变化 +1 4 7 206 2 92 3 3 8 +0 0 2 l e p s 变化+1 5 1 30 6 6 0一22 9 4 *0 0 2 3 a d - r 2 = o 3 2 2f - v a l u e = i s 9 3 3 + +d 1 8 8 3 i n t e r c e p t ?3 4 2 42 4 4 21 4 0 20 1 6 3 l n ( z g b ) _ o 3 3 90 2 2 31 5 1 80 1 3 1 总股本变化 + 0 4 3 3 o 4 1 6l _ 0 4 103 0 0 1 9 9 9 r o e 变化 +08 4 60 5 4 1一1 5 6 4o1 2 0 e p s 变化+0 5 0 3 0 5 3 2 0 9 4 50 3 4 6 爿d r 2 = 一0 0 1 4f 砌l u e = 1 5 2 3d 1 9 3 3 i n t e r c e p t ?1 25 6 22 4 3 9 5 1 5 1 + 0 0 0 0 l n ( z g b ) 1 0 8 3o 2 1 7- 4 9 8 1 + 0 0 0 0 2 0 0 0 总股本变化 + 0 5 8 3 0 3 9 81 4 6 90 1 4 4 r o e 变化 +0 3 8 7o 7 1 90 5 3 805 9 3 e p s 变化 +0 2 3 906 9 603 4 30 7 5 2 上海大学硕士学位论文上海股票市场规模效应研究 a 小r - - 0 1 2 7f - v a l u e = 6 5 1 3 + 女d _ 1 8 1 2 i n t e r c e p t ?8 ，1 9 51 7 3 34 6 6 2 * *00 0 0 l n ( z g b ) 0 7 0 90 1 s l_ 4 6 9 5 + +0 0 0 0 总股本变化 +0 8 8 60 3 2 4 2 3 7 2 * 0 0 0 7 2 0 0 i r o e 变化 +1 4 9 90 4 4 63 3 6 1 *0 0 0 1 e p s 变化+1 2 0 30 4 5 1- 2 6 6 5 *0 0 0 9 a d - r = o 18 7f - v a l u e = 9 6 6 2 * *d 形= 1 8 8 6 综上所述，我们可以得出结论：小公司股票较高的超额收益可以用小公司未 来较大的股本扩张空间和扩张能力来解释，而未来业绩增长的预期在统计上对规 模效应的解释并不显著。 上海大学硕士学位论文上海股票市场规模效应研究 第五章全文总结 5 1 研究结论 l 、上海股市的规模效应并不稳定，在9 年的研究期间里，1 9 9 7 至2 0 0 1 ( 以流通 市值为标准) 连续5 年存在规模效应，其他年份不存在严格意义上的规模效应；但 从综合年度考察，上海股市在这9 年存在规模效应。 2 、我国股市中不存在西方股市中的“小公司一月份效应”，小公司在三月份和八月 份的超额收益相对较高，即存在“小公司三月份效应”和“小公司八月份效应”。 3 、我国上市公司的规模与上市股票的流动性存在正相关关系，即小规模公司的流 动性较弱：上市公司的超额收益与流动性负相关，即流动性弱的小规模公司的超 额收益要高于流动性较强的大规模公司。 4 、流动性补偿论对上海股市规模效应有较强的解释能力；而风险测度论、忽略效 应论的解释能力较弱。 5 、我国股市中的规模效应还可以用上市公司未来股本的扩张能力进行解释，但公 司未来业绩变动对规模效应的解释能力较弱。 5 2 有关建议和不足之处 一、有关建议 ( 一) 由于我国股市中的规模效应并不稳定，并且是通过构建大的投资组合来检 验规模效应，因此，对于个人投资者而言，利用规模效应获取超额收益的可行性 较小。具体而言，包括以下几个方面。 第一，构建小规模组合的成本巨大，其中包括首次建仓费、交易成本、仓位 再调整费用以及资金的机会成本等； 第二，异常收益率是一定时期内的平均值，而我国的个人投资者倾向于短期 投资或投机； 第三，研究中所用的收益率是根据收市价格来测算的，但投资者所从事的每 上海大学硕十学位论文 上海股票市场规模效应研究 笔交易不可能都以每日的收市价格进行。 ( 二) 由于我国股市中小规模公司股票的波动性较大，小公司股票的交易存在着 较高的隐性交易成本，建议广大中小投资者在选择长期投资对象时不妨考虑业绩 较好、股价较低的大规模公司的股票，尽量避免业绩较差的小规模公司股票。 ( 三) 由于小规模公司股价的波动幅度较大，易出现暴涨暴跌的现象，为了切实 保护广大中小投资者的利益，建议证券监管部门应该对股市上操纵股价的行为进 行监控和查处，可以从交易机制的设置上加以防范，关注成交量出现异常放大的 股票等，尽量防止大资金在股市上兴风作浪。 二、本文研究的不足之处 1 、由于规模效应的研究需要一个较长的样本时间，本文的研究仅涉及9 个交易 年度，虽然长于国内已有文献中的研究期限，但与国外研究相比仍然较短。 2 、本文没有采用2 0 0 4 年的交易数据来研究规模效应，但这不会影响本文的结论， 即中国股市中的规模效应是不稳定和不连续的。 3 、本文对上市公司进行分组时仅分为四组，没有进行更细的分组。 4 、本文未能对中国股市中存在的“小公司三月份效应”和“小公司八月份效应” 进行深入研究，未能作出较为全面、合理的解释。 上海大学硕士学位论文r 海股票市场规模效应研究 【1 】 【2 】 【3 】 【4 】 【5 】 【6 】 【7 】 【8 】 【9 】 【l o 】 【l l 】 【1 2 】 【1 3 】 【1 4 】 【1 5 】 【1 6 】 【1 7 】 【1 8 】 【1 9 1 【2 0 】 【2 1 】 参考文献 r w b a n z t h er e l a t i o n s h i pb e t w e e nr e t u r na n dm a r k e tv a l u eo fc o m m o ns t o c k j o u r n a l o f f i n a n c i a l e c o n o m i c s ，9 ，n o 1 ( m a r c h1 9 8 1 ) ：3 一1 8 m a r cr r e i n g a n u m m i s s p e c i f i c a t i o no fc a p i t a la s s e t p r i c i n ge m p i r i c a la n o m a l i e s b a s e do ne a r n i n g sy i e l da n dm a k e tv a l u e s 1 0 u r n a lo ff i n a n c i a le c o n o m i c s ，9 ， n o i ( m a r c h1 9 8 1 ) ：1 9 4 6 k e i md s i z er e l a t e da n o m a l i e sa n dt h es t o c kr e t u r ns e a s o n a l i t y ：f u r t h e re m p i r i c a l e v i d e n e e j o a r n a lo f f i n a n c i a le c o n o m i c s ，1 9 8 3 ，2 8 ：6 7 8 f a m afe ，k e n n e t hf r e n c h t h ec r o s s s e c t i o no f e x p e c t e ds t o c kr e t u r n sj o u r n a l 1 9 9 2 ，4 7 ：4 2 7 - - 4 6 5 p h i l i pb r o w n a l l e n w k l e i d o n t e r r ya m a r s h n e we v i d e n c eo nt h en a t u r eo f s i z e r e l a t e da n o m a l i e si n s t o c kp r i c e s j o u r n a lo ff i n a n c i a le c o n o m i c s1 2 ，n o ( j u n e 1 9 8 3 ) ：3 3 - - 5 6 e l t o nej ，g r u b e rmj m o d e mp o n f o l i ot h e o r ya n di n v e s t m e n ta n a l y s i s n e w y o r k ： j o h n w i l e y & s o n s ，1 9 8 7 ：4 5 0 - - 4 9 0 m a r cr r e i n g a m t m ，“ar e v i v a lo ft h es m a l lf i r me f f e c t ：。j o u r n a lo fp o r 跏l i 。 m a n a g e m e n t ，1 8 ，n o 3 ( s p r i n g1 9 9 2 ) ：5 5 6 2 l oaw - m a c k i n l a yac ，d a t a - s n o o p i n gb i a s e si nt e s t so ff i n a n c i a la s s e tp r i c i n g m o d e l s 【j 】r e v i e wo f f i n a n c i a ls t u d i e s ，1 9 9 0 ，( 3 ) ：4 3 1 4 7 6 g o y a la i v o 、p r e d i c t i n gt h ee q u i t yp r e m i u m u c l aw o r k i n gp a p er 1 9 9 9 r i c h a r dr o l l “ap o s s i b l e e x p l a n a t i o n o ft h es m a l lf i r m e f f e c t ，j o u r n a lo f f i n a n c e ，3 6 n o 4 ( s e p t e m b e r1 9 8 1 ) ：8 7 9 - - 8 8 8 m a r cr r e i n g a n u m ，“ar e v i v a lo ft h es m a l lf i r me f f e c t ：”j o u r n a lo fp o r 如l i o m a n a g e m e n t , 1 8 , n o 3r s p r i n g1 9 9 2 ) ：5 5 6 2 a v n e ra r b e l , g e n e t i cs t o c k s ：a no l dp r o d u c ti nan e wp a c k a g e ：j o u r n a l