涨跌幅限制对股价崩盘风险的影响

绪论选题背景每日涨跌幅限制是当今中国股票市场里日常的交易机制，每日涨跌幅限制被用来调节市场波动以及减少市场过度反应。2020年8月24日，我国创业板股票市场的每日涨跌幅限制从之前的±10%调整到±20%，这一政策变动为我们提供了一个研究涨跌幅限制与股价崩盘风险之间关系的自然实验机会。创业板市场主要包含成长型创新企业和科技企业等，而这些企业有比较高的市场波动性和信息不对称性，所以每日涨跌幅限制的调整很有可能会对股价崩盘风险产生显著的影响。每日涨跌幅限制制度是资本市场中重要的交易制度之一，一直以来是用来降低股价波动性，起到维护市场稳定的作用。而股价崩盘风险作为股价异常波动的一种极端表现，他们之间的关系值得进一步研究。现有研究已经在涨跌幅限制放宽对股价波动的影响方面形成一定共识，但对具体影响还并没有形成统一的结论。涨跌幅限制放宽作为中国资本市场深化改革的重要一步，在提高市场效率和促进价格发现方面都有着重要的积极作用。本文的研究能更好地为监管机构提供涨跌幅相关政策调整的参考依据，增强投资者对股票市场的理解，为公司提供股价崩盘风险的评估方法，这对于监管机构、投资者和公司三者都具有重要的意义。二、研究方法和思路（一）研究方法本文的研究通过系统地搜集、分析和归纳国内外以涨跌幅限制、股价崩盘风险方面为主题的相关文献，整理出本文研究主题：涨跌幅限制放宽对股价崩盘风险的影响的理论基础和前人的主要研究成果。在数据方面，本文收集2019年至2021年主板股票和创业板股票的相关数据，构建面板数据集，以此构建双重差分法模型，根据衡量的指标估计每日涨跌幅限制放宽对股价崩盘风险的影响。本文还将采用实证分析法，分析在不同窗口的时间段，涨跌幅限制放宽政策对股价崩盘风险的影响，并研究政策影响的时效，深化对二者之间机制的理解。研究思路本文首先介绍了每日涨跌幅限制放宽对于股价崩盘风险的影响研究这一选题理论和政策的前提和研究背景，从理论与现实两个角度讨论了本文的研究意义，同时简单地阐述了本文的研究方法与框架。其次，梳理收集到的国内外学者涨跌幅限制和股价崩盘风险的相关研究成果，对现今已有的文献进行分析、归纳与总结，提出本文对选题的研究角度，即根据主板股票和创业板股票在每日涨跌幅限制放宽后的反应，与主板相比，创业板在每日涨跌幅限制放宽后股价崩盘风险的增加是否更为显著。提出本文的研究假设:每日涨跌幅限制放宽后提高了创业板上市公司的股价崩盘风险。首先，样本区间为2019年至2021年，选取主板和创业板股票，同时排除了ST、*ST和PT标记的企业，将是否为创业板股票、政策实施前后和相乘的交互项变量作为解释变量，被解释变量为两个指标：负收益偏态系数（NCSKEW）和收益上下波动比率（DUVOL），衡量股价崩盘风险。将股票的市值、账面市值比、动量以及换手率等作为控制变量。构建双重差分法模型，衡量每日涨跌幅限制放宽前后60个交易日、120个交易日、240个交易日的时间窗口内，创业板股票与主板股票在股价崩盘风险的差异。运用多元回归分析，分析涨跌幅限制放宽对股票崩盘风险的影响。根据不同时间股价崩盘风险的变化，对每日涨跌幅限制放宽政策对于创业板股价崩盘风险的影响进行分析，深化对研究问题的理解。（三）论文创新点本文采用两个指标：负收益偏态系数（NCSKEW）、收益上下波动比率（DUVOL），这两个指标用来衡量股价崩盘风险在政策实施前后的变化，分析每日涨跌幅限制放宽前后不同时间窗口（60、120、240个交易日）对股价崩盘风险的影响，更加关注该政策实施对股价崩盘风险影响的时效性和持续性。在当今资本市场的快速发展的背景下，涨跌幅限制作为一项重要的、基本的交易制度，对市场稳定性产生的影响更加受到监管机构的关注。投资者在此背景下更需要了解涨跌幅限制变化对股价波动性及崩盘风险的影响，做出更合理的投资决策。上市公司在公司治理、信息披露方面也需要考虑该政策影响下的股价崩盘风险，才能更好地管理市场预期和公司声誉。本文分析每日涨跌幅限制放宽在不同窗口时间段对创业板股价崩盘风险的影响，进一步深化对机制的理解，同时给监管机构、投资者和公司带来涨跌幅限制放宽和股价崩盘风险之间机制作用的更深理解和衡量评估的方法。第一章、文献综述与假设一、文献综述（一）国内外对于每日涨跌幅限制的研究综述对每日涨跌幅限制机制和影响的研究在国外是起步较早的。Rao和Sears（1989）[1]发现，涨跌幅限制制度给投资者提供了重新评估市场信息的时间，有效地减少了冲动交易行为，这使得达到涨跌停后期货波动率减弱。但是对于该制度在股票市场上的作用，国外学者的观点是有分歧的。一方面的学者认为，每日涨跌幅限制能有效地抑制股价的强烈波动；另一方面的学者则指出问题：涨跌幅限制制度会导致股票价格存在波动性溢出、流动性干扰以及价格发现延迟效应等问题（Kim等，1997）[2]。在Henke和Voronkova（2005）[3]对华沙证券交易所的研究可以发现：价格限制不能抵消市场的过度反应，还可能会使股价波动加剧，并且阻碍价格调整至均衡水平。Farag（2015）[4]在对埃及证券交易所的研究中构建GARCH模型，结果证明价格波动幅度越大，在价格反转上就越显著，特别是对于小市值股票的波动影响更大。Mai和Elgiziry（2017）[5]提出，涨停的上限与股票波动率是正相关的，股票在达到涨停后，波动率通常会随着一起上升。MaYu等（2020）[6]在研究创业板提高限价规则时指出，创业板龙头股的异常收益比较明显，而涨停羊群效应的存在进一步加剧了股价波动。相比之下，国内学者对每日涨跌幅限制政策的研究开始得比较晚。屈文洲（2007）[7]的研究指出，该制度可能会降低市场的信息效率，尤其是在没有充分卖空机制的情况下，市场有可能会对涨停限制做出过度反应。吕继宏和赵振全（2000）[8]对涨跌停板的研究得出结论：涨跌停限制在短期内并没有减少市场的波动，反而使市场波动有所增加；长期来看，该政策降低了市场的波动性和系统风险。吴林祥等（2003）[9]认为，在达到限价时，可以为非理性交易提供时间，消化所得信息、纠正非理性行为，然后达到防止恐慌和减小过度反应的作用。陈平和龙华（2003）[10]以及华仁海和陈百助（2006）[11]则指出，过度严格的价格限制会降低资本市场的定价效率，进而影响到金融市场的资源配置能力和经济效率。胡朝霞（2007）[12]在Kim的研究基础上进行改进，对沪深交易所个股进行研究，结果表明：±10%的每日涨跌幅限制不仅不会降低股价波动，还会造成波动率溢出现象，从而导致交易效率的抑制。于扬（2013）[13]比较了上证和深证两个股市的条件波动性，构建A-GARCH模型分析，得出结论：涨跌幅限制对上证指数的作用稳定发挥，而对深证指数的作用不明显。王朝阳和王振霞（2017）[14]对该制度的作用持怀疑态度，他们检验了从2005开始到2016年的A股与H股股价波动率，提出：该制度并没有实现风险对冲，大户的交易行为反而让股市波动更剧烈了。纪汉霖和徐玥（2023）[15]的双重差分法研究进一步证实，每日涨跌幅限制放宽显著增加了创业板股票的收益波动性。另外，邵秋玉（2021）[16]的研究表明，放宽涨跌幅限制在短期内显著增加了股价波动，但随着时间的推移，其政策效应逐渐减弱。王志强等（2020）[17]发现，价格限制总体上能够降低股票收益的波动率，但这种影响存在不对称性，即价格限制在股票涨停时能有效抑制波动，却对于跌停的股票几乎不起作用。陆珩瑱等（2022）[18]通过构建人工股票市场对股价和收益率进行仿真分析，发现只有涨跌停板的上下限设置较为严格时才能有效使波动率降低，而20%及以上的限制幅度几乎无法发挥作用。梁睿等（2021）[19]同样采用仿真分析法模拟科创板的运行，发现科创板的交易制度可能会加剧市场的波动。顾明等（2022）[20]研究发现，该制度有效缓解了交易干扰问题，投资者能够及时进行交易决策，使得信息变化及时融入股价，避免了过度交易行为的延后。（二）国内外对于股价崩盘风险相关研究综述在股价崩盘风险的相关研究方面，国外学者也进行了深入探讨。Chen等（2001）[21]发现，如果某只股票的交易量相对于趋势值显著增加，那么未来该只股票的收益更有可能会呈现负偏度，即更容易出现大幅下跌，这与Hong和Stein（1999）[22]提出的“投资者意见分歧”模型一致，该模型认为交易量的增加反映了市场中不同投资者之间的分歧，这种分歧可能导致价格下跌时信息暴露更多，从而加剧负偏度。Blanchard和Watson（1982）[23]提出，高收益意味着泡沫正在积累，当泡沫破裂时会使价格大幅下跌。除此之外，Hutton等（2009）[24]的研究表明，财务报告的不透明性和股价崩盘风险存在正相关关系，信息更不透明的公司更有可能会股价崩盘。Kim等（2014）[25]指出，履行企业社会责任（CSR）能够降低公司未来的股价崩盘风险，在治理机制比较弱的前提情况时，该行为在减少坏消息的囤积和降低股价崩盘风险这两点上发挥着非常重要的作用。国内学者也对股价崩盘风险相关方面进行了广泛研究。Li等（2016）[26]发现，社会信任是影响股价崩盘风险的一个重要因素，因为有着更透明的财务报告和更低的信息不对称，高社会信任地区的公司会面临更小的股价崩盘风险。Bing等（2022）[27]的研究表明，在价格限制放宽后，创业板股票的流动性提高，信息不对称性降低，市场波动性增加，总的来看价格限制的放宽改善了市场质量。Zhang等（2022）[28]的研究提出：价格限制放宽使市场流动性显著提高了，同时增加了市场波动性和知情交易的可能性。Sun和Cai（2024）[29]的研究发现，在涨跌幅限制放宽后，受影响的创业板股票相比于未受影响的主板股票，股价延迟和特异性波动显著增加了，股价的同步性降低。Liang等（2023）[30]发现，每日涨跌幅限制放宽后，创业板的崩盘风险显著降低，这种情况的出现是因为价格限制对公司治理的影响，在治理结构效率较低的公司中影响更加明显。Guo等（2023）[31]则提出，股息税改革以降低交易频率和波动性的方式稳定了市场，但也可能导致公司管理层利用投资者的被动性进行更多的盈余管理，增加股价崩盘风险。（三）总结综上所述，国内外的学者对每日涨跌幅限制政策和股价崩盘风险两个方面的研究都有着多方面、多维度的研究和见解。一方面来看，每日涨跌幅限制制度能够降低股票收益的波动性，但是影响具有非常明显的不对称性，股票涨停的时候可以有效抑制，跌停时就几乎不起作用了。放宽每日涨跌幅限制在一定程度上能改善市场质量，但是也会增加市场的波动性，总之是有局限性的。在另一方面，股价崩盘风险的重要影响因素是财务报告的不透明和信息不对称，已经被诸多文献证实。要使股价崩盘风险降低，企业社会责任和良好的公司治理机制是有效的方法之一。而且不同社会信任水平的地区公司面临的崩盘风险也是不同的，社会信任水平较高的地区，公司面临更小的股价崩盘风险，而在较低的地区则相反。结合这些多方面的研究结果来看，在制定涨跌幅限制相关政策时，需要综合考虑政策对市场波动的影响、公司治理能力、信息披露机制和信息不对称程度，增强监管机构的能力，以降低股价崩盘风险，提高市场的整体稳定性。二、提出假设假设一：每日涨跌幅限制放宽增加了市场的波动性。每日涨跌幅限制主要的作用是防止股价在短期内的过度波动，当股票的涨跌幅限制被放宽时，股票价格可能会出现更大的波动。放宽限制为投资者提供了更大的调整空间，政策实施后，投资者对新信息的反应会更快地体现在股价上，这会导致股价波动性的增加。而且放宽后会吸引更多的投机者进入股票市场，短线交易会增加，这会增加市场的波动性。每日涨跌幅限制放宽政策会提高市场的流动性，这会增加市场内的交易量和股票价格波动。假设二：每日涨跌幅限制放宽使信息不对称问题加剧，增加股价崩盘风险。每日涨跌幅限制放宽可能会加剧信息不对称的问题，这会导致拥有更多信息的投资者能够利用信息优势进行更快的交易，而信息少的投资者则会在信息完全公开前遭受损失。政策实施后，信息不对称加剧会增加内幕交易的可能性，使得内幕人士可以更快地在达到涨跌幅限制前买卖股票。除此之外，放宽限制会使公司更难利用限制股价波动隐藏负面信息，这样很容易导致负面信息的集中爆发，从而使股价崩盘风险增加。假设三：每日涨跌幅限制放宽对股价崩盘风险的影响具有时效性。市场在面对新的交易规则时会有一个逐步适应的过程，在政策实施初期，股票市场内的参与者对政策的反应较为剧烈，随着时间的推移，他们会逐渐适应，这会使政策对股价崩盘风险的影响减弱。在后期投资者会逐渐学会和接受在新政策下进行投资，他们的行为会逐渐变得更加理性和稳定。在政策实施后，监管机构也会根据市场的反应逐步调整监管策略，保证市场的稳定运行，这会降低股价崩盘风险。政策刚开始实施时，投资者会对放宽限制的影响有过度反应，但随着市场数据的积累和分析，对市场的预期会变得更加合理。第二章、研究设计数据来源本文的样本区间为2019年至2021年，选取主板股票和创业板股票，同时排除了ST、*ST和PT标记的企业，排除在时间区间内未上市满一年的公司，另外，排除事件发生当周和前一周的数据，提高结果的准确性、可靠性和有效性。本文研究的60个交易日窗口期：涨跌幅限制放宽前为2020年5月21日至2020年8月14日，后为2020年8月31日至2020年11月30日；120个交易日窗口期：涨跌幅限制放宽前为2020年2月21日至2020年8月14日，后为2020年8月31日至2021年3月2日；240个交易日窗口期：涨跌幅限制放宽前为2019年8月20日至2020年8月14日，后为2020年8月31日至2021年8月24日。变量定义（一）股价崩盘指标计算本文参考许年行（2013）[32]，计算中国股票市场股价崩盘指标。𝑟𝑖,𝑡=𝛼+𝛽1,𝑖𝑟𝑚,𝑡−2+𝛽2,𝑖𝑟𝑚,𝑡−1+𝛽3,𝑖𝑟𝑚,𝑡+𝛽4,𝑖𝑟𝑚,𝑡+1+𝛽5,𝑖𝑟𝑚,𝑡+2+𝜖𝑖,t这个公式是一个时间序列回归模型，用于计算股票i在时间t的收益。其中，𝑟𝑖,𝑡：每一个年度股票i在第t周的收益；𝑟𝑚,𝑡：A股所有股票在t周经流通市值加权的平均收益率，其余为滞后项和超前项。𝑊𝑖𝑡=𝑙𝑛(1+𝜖𝑖,𝑡)𝑊𝑖𝑡：股票i在第t周经过市场调整后的收益率。（二）被解释变量1.负收益偏态系数（NCSKEW）𝑁𝐶𝑆𝐾𝐸𝑊=−[𝑛(𝑛−1)3/2∑𝑊3𝑖,𝑡]/[(𝑛−1)(𝑛−2)(∑𝑊2𝑖,𝑡)3/2]第一个衡量股价崩盘风险的指标：在市场调整后的股票i的周收益率的负收益偏态系数NCSKEW。2.收益上下波动比率（DUVOL）𝐷𝑈𝑉𝑂𝐿𝑖,𝑡=ln{[(𝑛𝑢−1)∑𝑑𝑜𝑤𝑛𝑊2𝑖,𝑡]/[(𝑛𝑑−1)∑𝑢𝑝𝑊2𝑖,𝑡]}第二个衡量股价崩盘风险的指标：收益上下波动比率，即股价上升和下降阶段波动性的差异，𝑛𝑢𝑛𝑑为股票i的周特有收益𝑊𝑖,𝑡大于和小于年平均𝑊𝑖,𝑡的周数。（三）控制变量本文参考SunandCai(2024)[29]，控制变量为：公司规模的自然对数（LOG(SIZE)）：每个月月末股票的总市值（单位：百万元）。公司规模较大的公司通常具有更高的市场关注度和流动性。账面市值比的自然对数（LOG(BM)）：公司最新公布的股东权益除以月末股票市值。流通市值换手率（TURN）：每月日度交易股数除以流通股数的均值。较高的换手率可能表明市场参与者对股票的关注度较高，从而影响股价崩盘风险。动量（MOM）：即最近一年扣除最近一个月累计11个月的股票收益率。较高的动量表明市场情绪对股价的影响较大，用来控制股票价格的短期趋势对股价崩盘风险的影响。三、模型设定本文参考SunandCai(2024)[29]，衡量影响股价崩盘风险指标的计算公式如下：Crash_Risk(NCSKEW,DUVOL)i,t=α+β1⋅CHINEXTi,t+β2⋅POSTi,t+β3⋅CHINEXTi,t⋅POSTi,t+β4⋅LOG(SIZE)i,t+β5⋅LOG(BM)i,t+β6⋅TURNi,t+β7⋅MOMi,t+ϵi,t​被解释变量为Crash_Risk：股价崩盘风险指标。负收益偏态系数(NCSKEW)，用来衡量收益率分布的不对称性。收益上下波动比率(DUVOL)，用来衡量股价上升和下降阶段波动性的差异。解释变量为虚拟变量，用于表示不同的时间窗口：CHINEXT：创业板的虚拟变量，股票属于创业板取值为1，不属于创业板则为0。POST：政策实施后虚拟变量，如果在涨跌幅限制放宽政策实施后取值为1，在放宽政策实施前为0。控制变量如下：LOG(SIZE)：公司规模的自然对数，LOG(BM)：账面市值比的自然对数，TURN：换手率，MOM：动量。第三章、实证结果与分析一、描述性统计在表3-1中，我们报告了60个交易日窗口样本中涵盖的3049只股票的日度数据，共6224条数据的描述性统计。其中包括负收益偏态系数(NCSKEW)、收益上下波动比率(DUVOL)、市值（size，单位：百万元）、账面市值比（bm)、动量(mom)和换手率(turn)的平均值、25分位数、中位数、75分位数、标准差。表3-1描述性统计VariableMean1stQuartileMedian3rdQuartileSTDNCSKEW-0.4595-0.9095-0.4709-0.35870.7668DUVOL-0.2381-0.5185-0.24210.03730.4246size20933.203213.6915757.1313769.24777512bm0.58750.25460.44240.73450.8351mom0.1843-0.12100.03250.31670.5416turn0.02420.00950.01730.03100.0232表3-1通过对2019年至2021年主板和创业板股票的样本数据进行描述性统计分析，研究60个交易日窗口期（2020年5月21日至2020年11月30日，事件发生在2020年8月24日，剔除当周和前一周）内涨跌幅限制放宽对股价崩盘风险的影响。首先，本文衡量股价崩盘风险的两个指标：NCSKEW（负收益偏态系数）均值为-0.4595，中位数为-0.4709，表面样本中股票的收益率分布呈现左偏，更多的负收益，表明市场可能存在较高的崩盘风险。同时，不同股票的差异较大，这反映出市场中不同股票崩盘风险有显著差异。DUVOL（收益上下波动比率）均值和中位数为负数且相近，表明股票在下跌阶段的波动性大于上涨阶段的，分布较为集中，但是仍有一定的差异。其次，控制变量中：公司市值的数据分布右偏，存在一些规模较大的公司拉高了均值。这可能会对股价崩盘风险产生影响，因为大公司通常具有更高的市场关注度和流动性。而市值的标准差表明公司规模的分布非常分散，存在比较大的差异。同时，账面市值比的数据分布右偏，反映出不同公司类型对崩盘风险的影响。账面市值比的分布和动量的分布较为分散，换手率的分布较为集中。根据表3-1，可以分析得出，在60个交易日的窗口期内，负收益偏态系数和收益上下波动比率的负值表明样本中股票存在较高的崩盘风险，这与涨跌幅限制放宽可能导致市场波动性增加的假设一致。公司规模、账面市值比、动量和换手率等控制变量的分布特征表明，不同股票在市场中的表现存在显著差异，这会对股价崩盘风险产生重要影响。二、双重差分实验在表3-2中，报告了创业板股票和主板股票在涨跌幅限制放宽政策实施前后60个交易日的变化，包含创业板股票政策实施前后（Before、After）、主板股票政策实施前后（Before、After）、DID双重差分实验结果（Difference-in-Difference）和负收益偏态系数(NCSKEW)、收益上下波动比率(DUVOL)、市值（size，单位：百万元）、账面市值比（bm)、动量(mom)和换手率(turn)的均值。本表通过对是否创业板股票和创业板股票、主板股票事件前后60个交易日均值的差值，以及创业板与主板股票差值之间的差距，比较事件发生后相比事件前所产生的负收益偏态系数(NCSKEW)、收益上下波动比率(DUVOL)和控制变量的均值的变化，由此分析60个交易日窗口期内每日涨跌幅限制放宽政策对创业板的股价崩盘风险影响。表3-2创业板股票和主板股票政策实施前后变化StockTypeChiNextstocksMainBoardstocksDifference-in-DifferencesperiodBefore(1)After(2)AfterminusBefore(2)-(1)=(3)Before(4)After(5)AfterminusBefore(5)-(4)=(6)(3)–(6)NESKEW-0.5473-0.08550.4617***(11.70)-0.6474-0.35220.2952***(13.93)0.1667***(3.69)DUVOL-0.1868-0.13520.0516**(2.32)-0.2232-0.2965-0.0734***(-6.17)0.1250***(4.94)size12008.4212575.18566.759(0.85)22677.5724057.631380.059***(3.02)-813.3(-0.87)bm0.29850.37230.0738***(17.36)0.60460.71250.1078***(26.11)-0.0340***(-4.20)mom0.32470.2350-0.0897***(-3.46)0.14520.16960.0244**(2.20)-0.1141***(-4.56)turn0.04290.0246-0.0183***(-17.92)0.02650.0167-0.0098***(-19.12)-0.0085***(-7.71)根据这个DID实验的结果，在60个交易日的窗口期（2020年5月21日至2020年11月30日，事件发生在2020年8月24日，剔除当周和前一周）中，创业板股票和非创业板股票的负收益偏态系数（NCSKEW）的均值在政策后都显著降低了。但是根据(3)-(6)的结果，双重差分结果为0.1667，创业板股票相较于非创业板股票，负收益偏态系数下降幅度较小，这表明了因为每日涨跌幅限制放宽政策，导致了创业板股票的股价崩盘风险提高。根据创业板股票和非创业板股票在政策实施前的收益上下波动比率（DUVOL）均值变化，表明创业板股票波动性有所增加，而非创业板股票波动性减少了。根据(3)-(6)的收益上下波动比率双重差分结果为0.1250，这表明每日涨跌幅限制放宽政策对创业板股票的波动性影响显著大于非创业板股票，导致了波动的增加。控制变量中，政策对创业板股票的账面市值比、动量和换手率的影响都显著小于主板股票。总体而言，对于这两个股价崩盘风险指标，每日涨跌幅限制放宽政策较非创业板股票，显著增加了创业板股票的负收益偏态系数（NCSKEW），同时也显著增加了其波动性（DUVOL），这说明每日涨跌幅限制放宽的政策导致了创业板股票的股价崩盘风险的上升。三、回归分析表3-3是前后60个交易日窗口期的DID回归分析，其中包括对NCSKEW（负收益偏态系数）和DUVOL（收益上下波动比率）的回归分析，其中，市值（LOG（SIZE））的单位为百万元。表3-360天涨跌幅限制放宽对股价崩盘风险的影响——基于双重差分法的回归结果DependentVariableNCSKEWDUVOLIntercept-0.581***(-6.83)-0.133**(-2.73)CHINEXT0.047*(1.70)0.018(1.03)POST0.303***(13.72)-0.074***(-5.84)CHINEXT*POST0.162***(3.60)0.124***(4.93)LOG(SIZE)-0.014(-1.59)-0.012**(-2.28)LOG(BM)-0.107***(-7.95)-0.030***(-3.76)MOM0.007(0.39)0.015(1.26)TURN-0.918**(-2.37)-0.389(-1.59)ADJ_RSQ0.0690.020Observations6,2246,224通过表3-3的在60个交易日的窗口期（2020年5月21日至2020年11月30日，事件发生在2020年8月24日，剔除当周和前一周）中，NCSKEW（负收益偏态系数）的回归可以发现，涨跌幅限制放宽后，创业板股票的股价崩盘风险相较于非创业板股票显著增加。chinext*post的系数显著为正，表明实施后相较于非创业板股票，创业板股票的负收益偏态系数显著增加。控制变量上的结果：账面市值比和换手率的系数都是显著为负，这代表账面市值比和换手率越高的公司股价崩盘风险越低。表3-3中，观察DUVOL（收益上下波动比率）结果可以发现，相较于非创业板股票，政策实施后，创业板股票的收益波动性显著增加。chinext*post的系数显著为正，表明每日涨跌幅限制放宽后创业板股票的收益波动性显著增加了。post的系数显著为负，政策实施后整体市场的收益波动性下降。综合来看，相较于非创业板股票，创业板股票的收益上下波动比率明显增加了。公司规模和账面市值比的系数显著为负，公司规模越大、账面市值比越高，收益波动性越低。根据表3-3的结果，涨跌幅限制放宽之后，创业板股票的股价崩盘风险和收益波动性显著增加了，表明政策实施后市场对创业板股票的信息反应速度加快，同时也加剧了市场的不稳定性。尽管政策旨在提高市场效率，但是表3-3结果表明，在短期内，信息不对称和市场操纵的可能性增加，同时，政策实施后，投资者对创业板股票的关注度和交易活跃度可能增加，导致股价崩盘风险上升。四、120天窗口期和240天窗口期回归分析接下来，表3-4和表3-5分别是对前后120个交易日窗口期和前后240个交易日窗口期的DID回归分析，其中包括对NCSKEW（负收益偏态系数）、DUVOL（收益上下波动比率）两个指标的分析，其中，市值的单位为百万元。表3-4120天窗口期涨跌幅限制放宽政策对股价崩盘风险影响DependentVariableNCSKEWDUVOLIntercept-0.330***(-4.96)-0.033(-0.89)CHINEXT0.093***(4.34)0.043***(3.34)POST0.361***(21.28)0.053***(5.80)CHINEXT*POST-0.041(-1.08)-0.026(-1.37)LOG(SIZE)-0.051***(-7.26)-0.032***(-8.41)LOG(BM)-0.106***(-9.62)-0.035***(-5.75)MOM0.109***(7.25)0.081***(9.04)TURN-0.876***(-2.80)-0.702***(-3.85)ADJ_RSQ0.120.048Observations6,4066,406首先，在120个交易日的窗口期（2020年2月21日至2021年3月2日，事件发生在2020年8月24日，剔除当周和前一周），NCSKEW（负收益偏态系数）的chinext*post的系数为-0.041，且在10%的显著性水平上不显著，表明在120天窗口期内，涨跌幅限制放宽对创业板股票的股价崩盘风险没有显著影响。而账面市值比和mom动量的系数显著为负和正，这说明账面市值比越高，股价崩盘风险越低；而动量越高，股价崩盘风险越高。第二个风险指标DUVOL（收益上下波动比率）的chinext*post的系数为-0.026，且不显著，表明在120天窗口期内，涨跌幅限制放宽对创业板股票的收益波动性的影响不显著。公司规模和log_bm账面市值比的系数显著为负，这表明公司规模越大、账面市值比越高，收益波动性越低。表3-5240天窗口涨跌幅限制放宽政策对股价崩盘风险的影响DependentVariableNCSKEWDUVOLIntercept-0.723***(-11.42)-0.006(-0.21)CHINEXT0.087***(4.36)0.040***(3.80)POST0.318***(20.71)0.043***(5.86)CHINEXT*POST-0.202***(-6.01)-0.063***(-4.07)LOG(SIZE)-0.017**(-2.56)-0.031***(-9.13)LOG(BM)-0.107***(-10.75)-0.003(-0.62)MOM0.101***(8.05)0.083***(11.91)TURN0.022(0.08)-0.265*(-1.96)ADJ_RSQ0.1080.042Observations6,0966,096其次，在240个交易日的窗口期（2019年8月20日至2021年8月24日，事件发生在2020年8月24日，剔除当周和前一周），NCSKEW的chinext*post的系数为-0.202，且在1%的显著性水平上显著，表明在240个交易日窗口期内，涨跌幅限制放宽显著降低了创业板股票的股价崩盘风险。公司规模的系数在10%的显著性水平上不显著，表明公司规模对股价崩盘风险的影响在240天窗口期内减弱。第二个指标DUVOL的chinext*post的系数为-0.063，且在1%的显著性水平上显著，表明在240个交易日窗口期内，涨跌幅限制放宽显著降低了创业板股票的收益波动性。公司规模的系数显著为负，公司规模越大，收益波动性越低。根据表3-4和表3-5总结得出，在前后120个交易日窗口期，每日涨跌幅限制放宽政策对股价崩盘风险和收益波动性没有显著影响。在前后240个交易日窗口期，该政策显著降低了股价崩盘风险和收益波动性，这代表政策的长期效应优于短期效应。在政策实施的短期内，股票市场对政策变化反应比较明显和强烈，这增加了市场的波动性，随着时间推移，市场逐渐适应每日涨跌幅限制放宽的政策，信息透明度提高了，股价崩盘风险受到影响随之降低。每日涨跌幅限制放宽政策在短期内，导致了市场操纵情况和信息不对称情况的增加，所以短期内加剧了股价崩盘风险和波动性。在长期看，增加了市场信息的流通速度和减少信息的不对称性，故而降低了股价崩盘风险。综上所述，每日涨跌幅限制放宽政策对股价崩盘风险的影响具有时效性，政策的长期效应优于短期效应。第四章、结论与建议研究结论的总结涨跌幅限制的放宽在一定程度上对市场的波动性具有影响，会导致价格波动幅度和交易量增加，增加股票市场的波动性。在实证部分可以看出，相比之下，涨跌幅限制放宽的创业板股票的波动和反应相较于涨跌幅限制未放宽的主板股票更加明显，市场波动性增大。在60个交易日窗口期内，涨跌幅限制放宽显著增加了股价崩盘风险和收益波动性。涨跌幅限制的放宽可能会使得拥有更多信息的投资者能更快的利用他们的信息优势进行交易，从而拉开和信息较少的投资者的差距，信息较少的投资者可能在信息完全公开前遭受损失。涨跌幅限制的放宽会为内幕交易提供更多机会，同时使得公司更难隐藏负面信息，从而导致股价崩盘风险增加。除此之外，涨跌幅限制放宽对股价崩盘风险的影响具有时效性，在政策实施的前后120个交易日窗口期，每日涨跌幅限制放宽对股价崩盘风险的影响减弱。在实施前后240个交易日窗口期，政策的实施显著降低了股价崩盘风险和收益波动性，这表明了政策的长期效应优于短期效应。通过表3-3、表3-4、表3-5我们发现随着时间的推移，市场内的参与者逐渐适应新的政策，该政策对股价崩盘风险的影响会逐渐减弱，他们会逐渐学习和适应每日涨跌幅限制的放宽，减少情绪化投资，投资行为变得更加稳定和理性。与此同时，监管机构也会根据市场的反应调整监管策略，以确保