（金融学专业论文）宏观经济信息对股票市场收益率影响的实证研究.pdf

摘要 在引起股票市场波动的众多因素中，既有市场参与主体的行为活动带来的市场 内部风险因素，也有对市场产生影响的外部风险因素。本文对上面两种因素与股市 收旖率波动之间的协变关系做出分析。 本文首先以事件研究法为纽带，分析了宏观经济信息短期内是如何通过市场主 体的行为作用到中国股票市场上的。结果发现，在宏观经济信息公布前后较短的时 间内，中国股市对g d p 、c p i 和固定资产投资等实际经济变量较敏感，对工业生产和 m l 等变量敏感度不高。g d p 、c p i 和固定资产投资信息发布前后，中国股市出现显著 的非正常收益，这表明中国股市有效性不足。重要经济信息发布前可能存在泄露问 题，事后股市对信息的消化吸收也相对缓慢。在稍长的事件期内，g d p 等宏观经济 信息的发布对股市的累积公告效应较小，市场主体预期的调整和力量的对比抵消了 各事件f 1 内股市受到的这些信息的冲击。 紧接着，本文将运用多元回归法分析分析股票市场收益率与宏观经济波动之间 的长期协变关系。结果发现，长期内，g d p 与股市收益存在着较明显的正相关关系， 是推动股市的重要力量：m 1 f l c p l 也可能对股市产生相对较大的影响。由此可见， 川划股i 订虽缺乏效率，但仍能在一定程度上反映宏观经济，其“晴雨表”的作用并 没有完全丧失。 主题词：宏观经济信息，股票市场收益率，事件研究，多元回归 a b s t r a c t a b s t r a c t t h es t o c km a r k e ti sa w e a t h e r g l a s s ”o ft h em a c r oe c o n o m y o nas u f f i c i e n t l y e f f i c i e n tm a r k e t t h ec h a n g e so fm a c r o e c o n o m i cv a r i a b l e sa r es u r e l yt ob e r e f l e c t e db yt h ec h a n g e so fs t o c kp r i c e t h i sp a p e rm a k e sa n a l y s i so nt h e r e l a t i o n sb e t w e e nf i v em a c r o e c o n o m i cv a r i a b l e sa n dl h er a t eo fr e t u r no ft h e s h a r em a r k e t ，b o t hi nt h es h o r tr u na n dt h el o n gt e r m f i r s t l y , t h ee m p i r i c a lr e s u l t sf r o ma ne v e n ts t u d yi n d i c a t et h a tt h e r ea r e a b n o r m a lr e t u r n ss i g n i f i c a n t l yd i f f e r e n tf r o mz e r ob e f o r et h ee v e n td a t e ，w h i c h s h o wp o s s i b i l i t i e so fd i s c l o s u r eo ft h ei n f o r m a t i o na n dt h ei n e f f i c i e n c yo fc h i n e s e s h a r em a r k e t a sf o rd a y sa f t e rt h ee v e n td a t e t h es h a r em a r k e tc a nm a k e a d j u s t m e n l st o w a r d st h ep r i c er e v e r s e l y , a n dt h ea n n o u n c i n ge f f e c tc a nb e a b s o r b e dw i t h i nar e a s o n a b l ep e r i o do ft i m e i nt h i sw o r d t h ew h o l es h a r em a r k e t i sn o ta b s o l u t e l yi n e f f i c i e n t c o m p a r e dw i t hg dp c p ia n df i x e de s t a t e i n v e s t m e n t t h em a r k e ti si e s ss e n s i t i v et oi n d u s t r i a ip r o d u c ta n dm 1 o v e r a l lt h e e v e n tw i n d o w 。a l it h ei n f o r m a t i o nc o n c e r n i n gt h ef i v em a c r o e c o n o m i cv a r i a b l e s h a si i t t l ea c c u m u l a t i v ei m p a c to nl h em a r k e t i ti se x p l a i n e dt h a tm o d i f i c a t i o n so f t h em a r k e tp a r t i c i p a n t s e x p e c t a t i o nt o g e t h e rw i t hc o n t r a s t so fv a r i o u sm a r k e t f o r c e so f f s e t st h ei m p a c to ft h em a c r o e c o n o m i ci n f o r m a t i o n 。 t h es u b s e q u e n tm u l t i p l el i n e a rr e g r e s s i o ni n d i c a t e st h a ti nt h el o n gr u n g d ph a sap o s i t i v er e l a t i o nw i t ht h es h a r em a r k e t t o g e t h e rw i t hm 1a n dc p i h a v i n gan e g a t i v er e l a t i o nw i t ht h es h a r em a r k e t t h e r e f o r e i tc a nb ec o n c l u d e d t h a tc h i n e s es t o c km a n e ti ss o m e w h a tl a c k i n ge f f i c i e n c y , b u ti tc a ns t i l lm i r r o rt h e m a c r oe c o n o m yt os o m ee x t e n t k e yw o r d s ：m a c r o e c o n o m i ci n f o r m a t i o n ，r a t eo fr e t u r no ft h es t o c km a r k e t 。 e v e n ts t u d y ，m u l t i p l el i n e a rr e g r e s s i o n i i 致谢 致谢 本人承束景虹老师悉心指导，提出许多改进建议，终能顺利完成此文，内心十 分感激。从2 0 0 6 年1 2 月份到现在将近半年的时间里，束老师严谨的治学态度，谦 逊的品格和对学生认真负责的态度让我非常感动和敬佩。为了能尽早地对论文提出 修改建议，束老师有时忙到深夜。在此期间，束老师一发现我论文中的需要修改之 处，或想到比较好的建议就立刻打电话告诉我。束老师为我所做的一切让我万分感 激。本人唯有在以后的学习和工作中加倍努力，以更多的成果来回报导师。 i l i 一序a 一、序言 股市是一国宏观经济的晴雨表，在有效的市场。上，宏观经济的变动必然迅速 地通过股票价格反映出来，其表现形式就是整个股票市场收益率的波动。因而，在 存在有效的股票市场的前提下，研究股票收益率的波动继而分析判断该波动的内在 原因，从而把握整个宏观经济趋势便显得尤为重要。在引起股票市场波动的众多因 素中，既有市场参与主体的行为活动带来的市场内部风险因素，也有对市场产生影 响的外部风险因素。这两种因素相互联系，共同影响了股票市场的走势。在有效市 场上，市场主体能将宏观经济信息有效地吸收消化，保证了股市的灵敏度和资源配 件f 门仃放忭，保证了股市对宏观经济运行和调控起到良好的指示作用；在无效市场 上，市场主体间存在着信息不对称，宏观经济信息通过市场主体的行为歪曲地表达 在股票价格上，股市资源配置和宏观经济指示器的作用难以发挥。本文将对上面两 种因素与股市收益率波动之间的协变关系做出分析。首先本文将以事件研究法 ( e v e n ts t u d y ) 为纽带，分析宏观经济信息短期内是如何通过市场主体的行为作用 到中国股票市场上的，同时得到一些中国股市有效性方面的信息。紧接着，本文将 运用多元回归法分析分析股票市场收益率与宏观经济波动之间的长期协变关系。本 文所做研究的意义在于，了解宏观经济波动对股票市场的长短期作用模式的基础 上，对如何更加有效的分析利用股市信息提供一定的指导；反过来，一定程度上可 以指导市场主体更好地分析宏观经济给股市带来的冲击和变化，以便做出更好的投 资决策。 国外的研究中，从c h e n ，r o l l 年1 r o s s ( 1 9 8 6 ) 丌始，许多论文试图证明宏观经 济变量与股票收益率之间的关系。到现在为止，大多文献证明股票收益率同通货膨 胀和货币供应量之l 铷呈负相关关系。c u t l e r ，p o t e r b a 和s u m m e r s ( 1 9 8 9 ) 研究发现在 美国，1 9 2 6 1 9 8 6 年这段时间，股票收益率同工业生产的增加显著正相关，而在 1 9 4 6 1 9 8 5 这段时间，没有强烈迹象表明通货膨胀、货币供应量影响股票收益率。他 们还发现，宏观经济变量只能解释股票波动很小的一部分。 国内的一些学者对沪深股市股票收益与我国宏观经济指标之间的关系进行了 右设市场分为强j 弋，半强止和弱式何效三种： 弱式有效，半强式有效和强式有效，它们分别对应历史信息、 公：t i h 鬯_ 1 c i l 4 a 人l j i 息珏：二类小h 的竹息集。弱彤，指的足股禁的当前价格完哞= 反映r 协史价格所隐禽的信息。 l 十惮彤，指的足股暮的与前价恪完令反映厂所有有关1 市公- d 的公众信息。强形式指的足即使投资者具有获取 j 市公- d 响关的任何信息的垄断途径，他也小町能期掣蚌l 此l 山得到超常的投资结果。 l 、序高 实证检验。赵兴球( 1 9 9 9 ) 研究了1 9 9 3 年1 月1 9 9 8 年3 月期间通货膨胀、工业总产 值增长与沪市股票收益的关系，他发现通涨和股票收益的关系显著为负相关，工业 总产值增长与股票收益的关系并非简单的f 相关关系，预期产出增长分量导致股票 收益朝相反的方向波动，非预期产出增长分量导致股票价格朝相同的方向波动，这 刻画了中国股市波动的统计特征。但在控制了产出增长的影响后，通涨与股票收益 的关系消失，说明通涨对股票收益的影响来源于产出和股票收益以及产出和通涨的 火系，这。点恰与f a m a ( 1 9 9 0 ) 的观点一致。 尚鹏岳，李胜宏( 2 0 0 2 ) 研究了上证指数与宏观经济指标变化之间的协整关系， 并在多因素协整分析的基础，利用误差修j 下模型建立了二者之间的预测模型其结 果表明1 9 9 5 年1 月至1 2 0 0 0 年9 , 9 这段时间内，上证指数对长期利率、短期利率以及货 币供应量的变化是敏感的，但同国民生产总值、固定资产投资、全国物价指数的变 化之间没有长期均衡的关系。晏艳阳，李治，许均平( 2 0 0 4 ) 通过实证研究发现，沪 深股指与部分宏观经济因子之问存在协整关系，股指可在一定程度上反映我国经济 发展的整体趋势及水平，但由于其与g d p 之间联系较弱，所以它们仍不能充当我国 经济发腱的“晴m 表”。这意味着我国沪深股市目前的发展还不够成熟，股市受到 主力庄家操纵、行政干预、过度投机、信息不对称等不规范非经济因素的噪音干扰 较大。 但上述作者一般利用建立证券市场指数与g d p 、消费价格指数、货币供应量、 工业尘产总值等宏观信息之f b j 的回归模型进行长期趋势分析，并没有考察宏观经济 信息的瞬阳j 效应( 而这与股市主体行为更加息息相关) 发布当天与之前之后一段时 间证券市场的波动情况。本文利用事件分析的方法，对宏观经济信息发布的前三天、 当天及后五天的非币常收益率和累积非f 常收益率进行方差分析和t 检验，以考察是 否存在非币常收益率。 本文以下部分将做出如下安排：第一部分为研究方法，第二部分是为事件研究 的模型构建和描述性分析，第三部分为数据检验及结果分析，第四部分为回归分析， 第，i 部分为结语。 二、研究方法 二、研究方法 ( 一) 事件研究法简述 在实证研究中，常常运用事件研究法来衡量某一特定经济事件或信息对公司股 票价格和市场波动的影响，如公司的兼并重组、债券或新股票的发行，宏观经济面 的政策变化或政策消息的发布，利率等经济指标的变动等。最早提出事件分析法的 是j a m e sd o l l e y 于1 9 3 3 发表的研究股票拆分对股价影响的论文，其后通过众多学者 的研究和改进，目日u 所使用的事件研究法多基于r a yb a l l 和p h i l i pb r o w n 及e u g e n e f a m a 在2 0 世纪6 0 年代所做的研究成果。 一个完整的事件研究可以分成五个步骤： l 、定义事件：即对所要研究的事件进行定义，并确定涉及该事件影响的考察 时期称这个时期为“事件窗”。定义事件主要取决于研究人员对具体问题的主观 选择。 2 、选择标准：即确定进行事件研究时对所需样本的选取标准。具体而言，就 是从大量上市公司的股价中如何选取一个与该事件有关的样本，以便分析事件对股 价的影响。选择标准取决于样本数据的可获取性。 3 、确定f 常收益和非正常收益：为了评价事件的影响，需要对事件窗内的正 常收益和非币常收益进行测量。丁f 常收益是指事件未发生的时期望收益，通常是先 确定一个币常收益模型，接着用被称为“估计窗”的观察数据估计模型中的各项参 数，然后将自变量代入求出正常收益。而非萨常收益是用事件窗时期的实际事后收 益减去事件窗时期的萨常收益后所剩的超乎期望的收益( 或正或负) 。 4 、检验程序和经验诊断：即设计和选择用于检验非正常收益的检验程序，其 中重点是如何设定原假设以及对各样本点非正常收益的汇总技术。在得到实证结果 之后，有时还需要运行相应的诊断程序检测实证结果，特别是对使用有限的事件观 测数据进行的实证研究。 5 、解释和结论：即对实证结果进行合理的解释。理想的检验结果应该为事件 的影响机理、作用等相关理论提供实证支持，但有时也会出现检验结果与理论或预 期相悖的情况，此时需要提出新的理论解释，或对模型和数掘的不足进行分析。 一，研究方 左 ( 二) 定义事件和选择变量 运用事件研究法，首先要定义事件( 即对所要研究的事件进行定义) ，并确定 涉及该事件影响的考察时期( 一般称这个时期为“事件窗口”( e v e n tw i n d o w ) ) 。 本文将宏观经济信息发布这一政府主体行为定义为事件，将信息发布日定为事件 同，将事件闩h ；j 3 天和后5 天定义为事件窗口，其中前3 天为事前期间，用乙一z 。表 示后5 天为事后期间，用t t 表示。与其他一些运用事件研究法的文章不同，本 文选择事件同前3 天和后5 天为事件窗口期是出于以下3 方面的考虑：本文事件研究 的尊点足宏观经济信息发布的短期效应，而宏观信息的影响事实上也的确是很短暂 的。故事件窗口包括事件开在内仅9 天：由于本文所考察的5 个变量信息发布的时间 日j 隔很短，为了尽量避免事件窗口重叠而引发累积收益聚类问题，本文事件窗口期 仅为9 天；本文重点在于研究事件日后市场对宏观信息反应的有效性，故事后5 天， 事f i i j 3 天。 本文主要考察工业生产( i p ) 、固定资产投资( f i ) 、消费价格指数( c p i ) 、国 民，土产总值( g d p ) 和狭义货币供应量( m i ) 这五个宏观经济变量。 ( 三) 样本选择与数据来源 订：对1 业生产( i p ) 、消费价格指数( c p i ) 和固定资产投资( f i ) 这三个宏观经 济变量信息以布的公告效应进行事件研究时，本文均选择2 0 0 1 年1 月至2 0 0 6 年1 2 月 问共7 2 个信息公和r ( 月度数据) 对应的股指为样本。对g d p 事件研究时，本文选 择2 0 0 1 年第一季度至2 0 0 6 年第4 季度共2 4 个( 季度数据) 信息公布日对应的股指为 样本。对货币供应量m i 信息发布的公告效应进行事件研究时，本文选择从2 0 0 1 年9 月至2 0 0 6 年1 2 月间共6 4 个( 月度数据) 信息公布日对应的股指为样本。 除2 0 0 6 年m i 的具体数值外，本文所有宏观经济变量的具体数据均来自中国宏观 经济信息库，股票指数以上市综指作为股票市场的代表，数据全来自雅虎财经。2 除 2 0 0 6 年m l 的发御同期外，本文所有指标的公布闩期均来自中国经济景气月报。 2 0 0 6 年m 1 的发布同期和具体数值均来自中国人民银行网站的有关公告。( 所有宏观 指标的具体发布同期见附件一) 。 2 从2 0 0 1 年开始，国家统计局的信息发布系统趋于完善年初会公布国家统计局经济信息发布日程表 4 三、模型构建和描述性分析 三、模型构建和描述性分析 ( 一) 模型选择及非正常收益、累积非正常收益的计算 事件研究中最为关键并且对实证结果有重大影响的是如何合理确定正常和非 i f 常收益。最常用的f 常收益率计算模型有常数均值模型和市场模型两种。市场模 型是对常数均值收益模型的一种改进模型，它通过剔除与市场收益变化有关的收益 部分，减少了非诈常收益的方差，这样可以增强检测事件效应的能力。但在运用市 场模型过程中也必须充分考虑其局限性。市场模型反映的是某只股票与某种市场指 数之| 日j 的协变关系。而本文考察的正是宏观经济信息对股市的影响，所选样本为各 个信息公布日前后若干天的上证综指，不可能再使用市场模型。基于上述考虑，本 文股市收益率随机游走模型： r 。= r ，- l + 占， e ( e 。) = 0v a r ( e n ) = 盯： 比t l tr ，：i n d e x - , _ - i n d e x ，_ i ，为第，个样本在事件窗内第f 天的股市收益率， m c l e x r - i i n d e x 为第，天的上证综指。 非正常收益( a b n o r m a lr e t u r n ) 的计算公式为a r 。= r 。一r ( 1 ) 运用这种模型的逻辑在于：在相隔较短的连续时间内，股市价格不会大起大落， 其变动应该是平滑的，今天的股市价格包含了昨天的信息，并且历史是可以重演的。 这种假设正是支撑今天股票市场技术分析的基础。 根掘t 式，先求出事件期8 个交易开内每天的非f 常收益率a r j , ，然后求出全部 个样本第t 同的平均非f 常收益率： a r ，：击艺矾 v ，- i ( 2 ) 为考察事件对某上市公司股票价格总的影响和对市场的平均影响，需要将非正 常收益进行加总，通常有单支股票非j 下常收益率时间上的加总和不同股票之间的加 总两种形式。单一股票的非乖常收益率在时间上的加总称之为累积非正常收益率， 是考察某事件对上市公司股票价格总体影响的指标。定义为股票i 在时间段f ，t ：( 在 三、模型构建和描述性分析 事件窗口内，在本文中为一8 r ，f ：6 ) 的累积非f 常收益率，则有： f ， c a r ，( f i ，2 ) = 2 a r n ( 3 ) ，5 ，- 根据上式，先求出事件期( 小，：) 的累积非f 常收益率c h r ( f l ，f 2 ) ，然后求出全 部 ，个样本累积平均非正常收益率 c a r ( t l i f 2 ) = 专翻r 肌r 2 ) ( 4 ) o ，1 1 分别对c p i 、m 1 、i p 、f i 和g d p 这五个宏观经济信息发布事件做事件研究，根据 ( 1 ) ( 2 ) ( 3 ) ( 4 ) 式，计算得出事件窗口期每天的平均非正常收益和各时间段 内的累积平均非正常收益列表如下： 表i 市什窗口期内平均1 f 止常收益和累积平均非正常收益 a r ，c p lg d p m li p f i a r 一)- 0 0 0 4 2 7 0 0 0 3 0 8 70 0 0 2 2 3 40 0 0 5 6 10 0 2 4 9 9 1 a r 2 0 0 0 6 4 5 l 一0 0 0 3 5 50 0 0 0 7 30 0 0 0 1 5 8 0 0 1 5 2 9 a r i - 0 0 0 6 3 5 0 0 0 1 3 2- 0 0 0 3 2 90 0 0 0 5 3 70 0 0 1 1 6 1 a r 。0 0 0 2 0 9 80 0 0 7 3 4 4 o 0 0 1 5 0 40 0 0 1 7 3 4 - 0 0 0 1 5 l , 4 r l 0 0 0 1 5 8 l一0 0 0 7 4 70 0 0 0 5 5 7 0 0 0 1 3 4 0 0 0 6 2 1 6 a r ，- 0 0 0 0 4 30 0 0 3 1 3 l 0 o o l 2 3 l0 0 0 0 1 1 4 0 0 0 3 8 a r j 0 0 0 0 9 0 50 0 0 3 1 3 80 0 0 1 9 10 0 0 1 2 5 6一o 0 0 1 8 1 a r 4 6 4 e 一0 5- 0 ，0 0 2 6 90 0 0 1 0 40 0 0 1 6 50 0 0 2 9 5 6 a r 。0 0 0 0 4 8 l一00 0 6 2 94 1 e 0 50 0 0 2 9 7 l一0 0 0 4 0 9 l ；4 r ( ，。)一0 0 0 4 2 70 0 0 3 0 8 7 0 0 0 2 2 3 4 0 0 0 5 6 10 0 2 4 9 9 1 c a r ( f f 一2 ) 0 ，0 0 2 1 8 4- 0 0 0 6 6 30 0 0 2 9 6 4- 0 0 0 5 4 50 0 0 9 7 c a r ( ， f i ) 一0 0 0 4 1 70 0 0 2 2 2 80 0 0 0 3 30 0 0 4 9 10 0 1 0 8 6 2 c a r ( t t o ) - 0 0 0 2 0 70 0 0 8 6 6 30 0 0 1 1 7 8- 0 0 0 3 1 80 0 0 9 3 5 3 c a r ( f t i ) - 0 ，0 0 0 4 90 0 1 4 8 2 0 o o l 7 3 5 - 0 0 0 4 5 20 0 1 5 5 6 9 c a r ( ，- 】，t2 )- 0 0 0 0 9 20 0 1 0 6 0 5 0 0 0 2 9 6 6 - 0 0 0 4 4 10 0 1 1 7 6 9 c a r ( tj f j )- 1 7 e - 0 56 9 8 e - 0 6o 0 0 1 0 5 9- 0 0 0 3 1 50 0 0 9 9 5 7 c a r ( ，- | ，) - 8 1 e - 0 5- 0 0 0 5 8 30 0 0 2 0 9 9- 0 0 0 4 80 0 1 2 9 1 3 c a r ( f f ，) 0 0 0 0 4- 0 0 0 3 5 90 0 0 2 0 5 8一o 0 0 1 8 30 0 0 8 8 2 6 6 三、模型构建和描述性分析 ( 二) 描述性分析 将事件窗时期内的a r 和c a r 运用s p s s 软件画出折线图( 图l 和图2 ) 。 幽la r 折线图 i l m e 幽2c a r 折线剀 从上面两个图容易看出，股市在消费指数( c p i ) 和固定资产投资( f i ) 信息 发布前反应较剧烈，在g d p 信息发行后信息反应较剧烈，对狭义货币供应量( m i ) 和工业生产( i p ) 无论是事前和事后反应都较轻微。 c p i 信息发佰前2 天，股市非正常收益急剧上升，然后在前1 天猛跌至谷低， 在信息公御同又以较大幅度反弹，之后便围绕0 值随机游走。与之相对应，c p i 的 模型构建和描述性分折 累积非正常收益( 图2 ) 在信息公布同后趋于平稳。这种趋势表明，股市对c p i 这 一敏感信息的把握上可能存在着不对称。信息公布前非j 下常收益率的大幅震荡可能 赴l j 场l 体利用所得的信息不断调整预期，进而对行为做出修证的结果。交易者占 有私人信息不同导致了对股价预期价值的不一致，从而其交易博弈股价波动产生了 冲击影响，加剧了股价的波动。首先是在信息公布前2 天，c p i 的消息提前泄露到市 场，知情投资者大量买入股票，使得股票价格一路走高，而不完全知情交易者从 资产价格的运动中推出知情交易者的部分信息，从而跟进，使非正常收益达到峰值。 之后，股市对预期做出重新调整，股价开始反向修正，但由于股市对昨日信息反应 过度，股价一路猛冲至谷底。总之，市场上出现大量买进时，价格拉升，反之，出现 大量卖出时，价格下行。市场买卖力量的放大使股价的波动性加大。在c p i 信息公布 后，非i 卜常收益率出现平稳念势。 股市对固定资产投资( f i ) 的反应模式与c p i 类似，但方向相反，这可能与考 察范围内f i 与c p i 的变动趋势不同有关3 。信息发布前2 天，股市非正常收益猛跌 争符低，存前l 天又以较大幅度反弹至0 以上，之后便围绕0 值随机游走。与之相 对应，其累积非币常收益在事件r 前1 天之后趋于平稳。 与c p i 和f i 相比较，股市在事件前对g d p 信息的反应相对较弱，而事后股市 的波动相对较强，反应时问也相对较长。与之相对应，其累积非正常收益在信息公 布日4 波动不大，在信息公布同后波动相对较大，一直到事后第3 天才开始向0 靠近， 长期效应丌始慢慢消除。这种趋势表明g d p 信息公布前泄露到市场上的较少，累积 效应大部分是由信息萨式披露产生的。 股市对m l 信息的反应不敏感，这与传统理论和已有的国内外研究结论明显不 同。这可能是在由于本文样本时问范围内，中国货币供给一直放量增长，其中外汇 占款占了相当大的比重，股市对货币供应量的这种名义变量的变化已形成反应疲 劳，而更关注于g d p 和f i 等这些实际经济变量。 同样，股市对工业生产( i p ) 的反应也不灵敏。这可能是因为i p 与g d p 等信 息内容重叠，而且两者公布的时间相隔不远，两者相较，股市更关注g d p 这样的易 于被大多数股市主体理解和分析的信息，因而其公告效应被g d p 等信息代替。 当然，上面分析只是描述性分析，其显著性有待进一步检验。 即使，殳动趋许相i 几j 股市对此一肯的利中或利好的认定也町能小i 叫奉义第三部分将做 进一步分析。 8 阳、数据柃验及分析 四、数据检验及分析 在对血个宏观经济信息的公告效应做了上述描述性分析之外，我们还需对事件 窗内各天的非萨常收益( a r ) 和各个时间段内的累积非正常收益( c a r ( t ，2 ) ) 的 显著性做出检验，即检验上述两个指标是否显著异于0 。这样做的目的是进一步检 验中国股市对上述宏观经济信息的发布是否存在信息不对称，换言之，检验中国股 市是否是有效的。其依据的基本假设是，在有效市场上，所有经济事件的影响都会 迅速地反映到股票价格上来，所有信息都会被所有市场主体瞬间同步获得并利用， 因而股市的非f 常收益应当围绕。随机波动，不会出现显著异于0 的情况。 本文将在做完单因素方差分析的基础上，进一步对变量进行学生氏检验( t 检 验) 。 ( 一) 单因素方差分析( a n o v a ) 以往文章在对样本均值进行检验时，往往直接用t 检验代替方差分析。与之不 同，本文认为方差分析是必要的：首先，先进行方差分析将提高检验结果的可靠性。 我 f r i t h 道，所有参数检验都是在一定的显著性水平上的检验，显著性水平越低，犯 第一类错误的概率越低。以c p i 检验为例，在5 的显著性水平下，若只使用一组数 据数据进行单组t 检验，统计量度自由度为7 1 ( 7 2 1 ) ，犯第一类错误的概率高达 0 3 6 9 7 5 1 ( 1 一( 1 0 0 5 ) 9 ，0 0 5 为显著性水平，9 为事件窗天数) 。若先进行a n o v a f ： 验，两两检验时将使用全部数掘，自由度为6 4 7 ( 7 2 + 9 1 ) 4 ，犯假阳性错误的概 率仅为0 0 5 。另外。先进行a n o v a 分析有可能大大减少工作量，因为若方差分析显 著不显著，则事件窗内任何两天的非f 常收益或累积非f 常收益差异均不显著，那 么也就没有可能存在哪一天显著异于0 ，也就没有必要再进行t 检验。 4 臼由度人所对麻的统| 十量的口，靠性就扇它相当于“权蕈”，也类似十产生“代表”的捎数，基数越大 所选：| 的“代表”就越具有权威性。 9 叫、数据榆验及分析 表2 五个宏观经济变肇引起的a r 和c a r 的a n o v a 分析 a r s sm sfp v a l h e fc r i t c p l0 ，0 0 7 0 3 9 0 0 0 0 8 82 0 9 1 4 1 50 0 3 4 8 11 9 5 4 4 6 4 g d p 0 0 0 4 5 4 70 0 0 0 5 6 82 6 1 4 7 70 0 2 2 5 2 i1 9 8 5 3 9 9 f 1 0 0 5 6 1 0 90 0 0 7 0 1 42 9 6 1 3 3 0 0 0 2 9 9 li 9 5 5 8 2 9 m 1 o 0 0 1 4 3 70 0 0 0 1 80 4 0 2 8 5o 9 1 8 9 9 2 i 9 5 6 7 6 5 i l 0 ( ) 0 3 2 5 50 0 0 0 4 0 70 8 9 6 4 6 90 5 1 8 9 8 l1 9 5 4 2 1 6 c p i ( c a r ) 0 0 0 2 2 7 50 0 0 0 2 8 40 6 0 9 4 8 30 7 7 0 2 6 11 9 5 4 4 6 5 g d p ( c a r ) o 0 0 1 2 7 50 0 0 0 1 5 90 4 5 6 0 5 20 8 8 5 6 31 9 8 5 3 9 9 f i ( c a r ) 0 0 1 2 3 7 8 8 2o o o l 5 4 70 2 0 2 7 9 70 9 9 0 3 5 21 9 5 5 8 2 9 m i ( c a r ) 0 0 0 0 4 8 5 2 3 36 0 6 5 4 i e - 0 50 1 5 4 4 3 2 3 0 9 9 6 2 1 7 1i 9 5 6 7 6 5 4 i p ( c a r ) 0 0 0 0 8 1 3 70 0 0 0 1 0 1 7o 1 0 1 4 3 5 7 0 9 9 9 1 6 8 5i 9 5 4 2 1 6 3 通过上表中所列的方差分析结果可以看到，c p i 、g d p 和固定资产投资的方差 分析实际f 值大于i 临界值，这说明在1 0 的显著性水平上，这三个宏观经济信息发 布前3 天内和后5 天内，至少有2 天的平均非f 常收益是显著不相等的，也就是说， 争少有一天的平均非萨常收益显著不等于0 。而货币发行量和工业生产方差检验不 显著，说明这些消息的公碲对股市无重大影响。因此，本文下一步分将重点对c p i 、 g d p 和f i 这三个变量的t 检验结果进行分析。 a n o v a 分析显示，这五个变量的累积非f 常收益率的f 值均小于临界值，因 而接受原假设，各时i 、日j 段内的累积非丁f 常收益均值等于o 。对于累积非正常收益的 这种检验结果，下文将结合a r 的t 检验结果进一步分析。 ( 二) 学生氏检验( t 检验) 若不考虑事件f 1 非币常收益之自j 的相关性，并且假设事件同非正常收益满足独 立、同分布有限方差的条件，根据中心极限定理，在样本容量大于3 0 时，非正常收益 的均值便近似服从正念分布，从而有检验统计量： ，= 志sa r ，其讹= 击扣，弘( ，) j 智 ” h 。：事件窗内第t 同的平均非f 常收益为o ( 即a r ，= 0 ) ， h ：事件窗内第t 同的平均非币常收益为不等于0 ( 即a r ，0 ) 。 表3 和表4 分别列出了五个宏观经济变量事件窗内各天和各时间段内的非正常 0 叫、数据榆验发分析 收益和累积非正常收益在5 显著性水平下的t 检验值。 表3五个变苗a r 的t 检验 t e s t v a l u e = 0 1 r 正常收益a r 榆验 c p i周定资产投资 g d p狭义货币供应量工业生产( i p ) t t 检验值( f i ) t 检验值t 检验值( m 1 ) t 检验值检验值 a r 3 一1 7 8 9 1 5 7 68 3 98 8 71 3 6 8 a r 一2 2 3 7 9 一1 9 7 2- 1 1 0 82 9 60 5 7 a r i 一2 1 8 7g 刀一, t 3 5一9 6 71 9 7 a r ， 9 2 6一，? 8 5 2 4 8 14 4 48 0 3 a r l 6 9 32 0 3 4 - 2 7 0 72 2 9一6 5 3 4 r i4 l1 4 5 6 1 0 6 24 8 50 4 9 a r j 3 7 7一? 7 3 3 4 8 8一l0 2 26 2 2 a r4一0 2 71 3 4 7 一5 7 33 0 7一8 4 5 a r ， 2 0 4 1 5 4 71 5 5 5一0 1 51 0 7 7 从表3 中容易看出，在1 0 的显著性水平下，c p i 信息公布日前3 天，t 检验 值绝对值即丌始接近于l 临界值( 1 9 6 ) ，前2 天和前l 天的t 检验值是显著的，对 a r 的检验有权拒绝0 假设，说明这两天的平均非正常收益显著不等于0 。在公告日 及以后5 天，t 检验值的绝对值越来越小，对a r 的检验有权拒绝a r 与0 存在显 著差异的假设，也就是说c p i 消息在这一阶段并没有对股价产生显著影响，即信息 没有传递到市场。 c p i 信息公柿前2 天，c p i 消息对股价产生正面影响，也就是通常所说的正的股 价效应，前3 天产生负的股价效应。如前所述，在这一阶段，众多投资者甚至机构 操作线路利用所获信息捞取短线收益，从而导致信息j 下式公御前寻租行为过盛，上 市公司市场股价显著上升，存在反应过度的特征，直到c p i 信息得到公认，对股价 波动的影响不再十分显著，非j 下常收益围绕0 值随机游走，c p i 信息的公告效应逐 渐释放完全。 固定资产投资的t 检验结果与前面的描述性分析稍有出入。在1 0 的显著性水 平下，f i 信息公布同前3 天，t 检验值绝对值即开始接近于临界值( 1 9 6 ) ，前2 天t 检验值显著，表明这一天的平均非f 常收益显著不等于0 。随后t 的绝对值明 显变小，直到在公告同后第1 天，t 值大于1 9 6 ，平均非f 常收益显著异于0 。之 叫、数据榆验，5 乏分析 后，t 值便变得不再显著，f i 消息对股价的影响不再显著。 f i 的t 值存在着一个明显的特征：相邻两天呈现明显的正负值交替出现状态( 表 中斜体加粗部分) 。这表明股市行为主体利用所得的信息在不断调整预期，不同信 息撑者之间的博弈加剧了股价的波动，使得股价交替上升和下降。首先是f i 的消 息提前泄露到市场上，知情投资者大量抛出股票，使得股票价格一路走低，而不完 全知情交易者从资产价格的运动中推出知情交易者的部分信息，从而跟进，使非正 常收益跌到低谷。之后，股市对预期做出重新调整，股价开始反向修正。f i 信息公 tj i i f t , l j 公伽后的短暂时间内，股市调整存在着反应过度的特征，非f 常收益率波动 较大。渐渐地，f i 信息基本得到公认，公告效应逐渐释放完全，其对股价波动的影 响不再十分显著，非正常收益围绕。值随机游走。 g d p 的t 检验结果与前面的描述性分析基本相符。在1 0 的显著性水平下， g d p 信息公佰同之i i 3 天，t 检验值绝对值都明显小于临界值，股市的非正常收益 率围绕0 小幅波动。直到信息公布r ，t 值变为2 4 8 1 ，公布日后变为2 7 0 7 ，该结 果表明有权拒绝平均非正常收益等于0 的原假设。随后t 的绝对值明显变小，直到 在公告r 后第l 天，t 值大于1 9 6 ，平均非f 常收益显著异于0 。之后，t 值便变 得不再显著，f i 消息对股价的影响不再显著。 ( ；d p 的t 检验结果最明显的特征是股市在事件前对g d p 信息的反应相对较弱， 而事后股市的波动相对较强，反应时间也相对较长，一直到事后第3 天才开始显著 减小。这种趋势表明g d p 信息公布前泄露到市场上的较少，累积效应大部分是由信 息萨式披露产生的。另外，和f i 一样，g d p 的t 值也呈较明显的正负交替状态，不 同的是事前因较少任何信息干扰而反应轻缓，事后信息释放使得波动加大。 狭义货币供应量( m 1 ) 和工业生产( i p ) 的t 检验结果与a n o v a 分析揭示的一 样，在整个事件窗内，股市对这两个宏观经济变量信息相当不敏感。 州、数据榆验及分析 ( 三) 累积非正常收益分析 表4 累计非止常收茄t 检验值 t e s t v a l u e = 0 1 f 止常收氚 c a r i 卉i 定资产投 s g d p c p it 检验值 狭义货币供应- 丁业生产 t 榆验 资( f i )趟( m 1 )( i p ) ( 顺序嗣e 步0 ) c a r ( ，一，) 一l _ 7 8 91 5 7 68 3 98 8 71 3 6 8 c a r ( ，3 ，f 一2 ) 7 1 39 3 7一1 2 1i 2 4 0一1 3 6 3 c a r ( f “t i ) - 1 8 7 1i 0 5 0- 4 2 6一0 6 01 3 9 8 c a r ( t 。，) 一1 1 4 09 0 71 2 1 1，5 8 5一8 4 1 c a r ( ，。，) 一2 1 2 1 3 7 9 一4 7 67 7 31 1 7 4 c a r ( f j ，2 ) 一3 3 31 0 9 62 4 0i 2 6 8- 1 1 7 4 c a r ( ， t j ) 一0 0 8 9 6 09 5 35 3 9一7 9 9 c a r ( t f 。) 一0 4 l1 2 3 04 2 46 7 8- i 3 4 2 c a r ( ，；，)1 4 88 3 41 j 0 49 2 5一4 0 8 红埘每天的非难常收益进行分析后，我们有必要对累积非正常收益进行检 验。与反应经济事件对股市的r 效应不同，非j 下常收益累积超额益反应的是某段时 间内经济事件对股市的总效应。表四中列出了事件窗内各时间段的累积非正常收益 的t 检验结果。需要特别说明的是，本文为了研究g d p 的事后效应，逆序计算了c a r 并进行了t 检验( 检验结果为表中带双下划线的部分) 。 从表4 不难看出，总体上五个宏观经济变量对股市的稍长期影响都不显著。从 数字上看，各天非正常收益的正负交替出现将五个宏观经济信息的公告效应相互抵 销了。从市场主体的行为来看，市场主体预期的不断调整和彼此之间的博弈使信息 的公告效应被抵销。在事件同前，除g d p ) i ，其余四个变量的事前效应均为负，c p i 的事前公告效应相对最明显。而在总效应方面( 加粗斜体标出) ，g d p 最明显，其 次为狭义货币供应，再次为固定资产投资。 对五个宏观经济变量的累积效应的分析表明，在事件期前后的某些天或某段时 间内，宏观信息发布可能会引起了股市的较大波动，使得股市出现较明显的正或负 的非正常收益。但从相对长期来看，由于市场各方之间的力量对比和预期的不断调 整，上述五个宏观信息的累积效应并不明显，股市对其变化并不敏感。相对而言， g d p 、为狭义货币供应和固定资产投资对股市的影响较明显。 根据i + 由的r 均收益的t 值此处g d p 的祟积1 r 正常收益的统计指标不太一样。是从最后天累计的。 1 3 五、多，l h 归分析 五、多元回归分析 以上部分对信息发饰f i l l 3 天至后5 天内，上述血个宏观经济变量每天的公告效应 及相对较长时期内的累积效应进