篇(1)

关键词：股票市场 经纪人 体制创新

中图分类号： F832.5文献标识码：B 文章编号：1006-1770(2006)10-007-03

新层次股票市场的体制创新主要表现在三方面：第一，它应是一个由经纪人主导并以经纪人为中心的市场，不应是一个由政策导向以交易所为中心的市场；第二，这一市场应保障经纪人等市场的各参与主体有充分的选择权，并且每一主体都应为自己的行为后果承担经济责任乃至法律责任，而不应是一个缺乏选择权、各项业务基本由监管部门安排、并且最终由监管部门提供救助政策的市场；第三，这一市场应有比较完善的竞争机制和退市机制，严格贯彻优胜劣汰原则，不应是一个处处体现政策保护、差异对待和特殊处理的市场。

建立新层次股票市场是一项复杂的系统工程，因此，本文只能就新层次股票市场的一些主要方面提出设想，以供继续研讨之参考。

一、新平台：经纪人主导的股票场外交易市场

新层次股票市场应是一个与A股市场有着明显区别而且有明显竞争关系的市场。如果说A股市场是交易所市场（即场内市场），那么，这一新层次股票市场应是一个场外交易市场。

设立新层次股票市场的主要目的如下：一是有效满足各类公司（尤其是成长型中小企业）对资本金的需求，着力突破资本性资金可得性方面的体制障碍；二是培育中国股市乃至整个金融市场的经纪人机制，包括经纪人制度、机能、自律规范、行为监管等，弥补A股市场十多年发展中由于经纪人缺位所引致的股市机制缺陷；三是通过发挥经纪人机能，积极开发股市潜能（包括投资者、运行机制、证券产品和交易方式的潜能等），有效推进各方面的创新，由此提高中国股市的发展质量，加快国际接轨进程。

从这些要点出发，新层次股票市场的构架大致有六个特点。

第一，以证券公司为平台，通过将各家证券营业部和其他金融网点（如商业银行国债交易柜台）联网形成一个报价系统。

第二，以注册经纪人为中心。经纪人可分为公司经纪人和自然人经纪人两种，其中，自然人经纪人是基础，公司经纪人是平台。不论是公司经纪人还是自然人经纪人，都应进行注册并缴纳一定数额的经纪人保证金。具体来说，应当有三方面界定：其一，证券公司从事新层次股票市场的经纪业务，应有最低数量自然人经纪人的限制。其二，公司经纪人可根据公司的性质（如有限公司、股份有限公司和合伙制）分别承担有限责任和无限责任，但自然人经纪人应当为其违法违规行为承担无限责任。其三，经纪人资格的降档和撤销注册资格。

第三，股票入市的经纪人推荐制。进入新层次股票交易市场的股票，由公司经纪人推荐；为了保证该股票入市的合法合规，除实行股票的注册备案外，每只股票还应有若干个公司经纪人联合推荐，并且每个公司经纪人至少应有一名自然人经纪人在备案资料和推荐书上签字。这意味着，一旦发生被推荐的入市公司信息披露没有达到规定要求（包括作假、推荐人不尽职等），公司经纪人和签字的自然人经纪人就要准备对其行为后果承担经济责任乃至刑事责任。

第四，股票交易的做市商制度。在此，有五点是需要强调的：其一，每只入市交易的股票应有最低数量的做市商。一旦已入市股票的做市商数量少于最低数，则这只股票自动退出交易市场。其二，做市商应为每只做市股票缴纳规定数额的交易保证金。这种交易保证金，既可按照做市股票的某种价格（如面值、发行价等）的一定比率计算，也可规定为绝对值。当每日闭市结算之后，交易保证金少于规定数额，做市商就应在规定时间内补足，如果做市商不能补易保证金，就不能为这只股票继续做市；超过这一时间，做市商的资格自然撤销（但其经纪人资格依然保留）。其三，做市商对其做市的股票必须提供双向报价（即既报买价又报卖价），做市商每日必须达到做市股票最低成交股数。这意味着，如果没有投资者买卖做市股票，做市商之间必须进行该股票的最低股数交易，以维持股票交易价格的连续性。其四，做市商可以为自己买入或卖出做市股票，也可以客户买卖做市股票，但两者必须在业务台帐上严格区分。其五，做市商向其客户所推荐股票的信息应当真实可靠，一旦有确凿证据证明做市商利用信息不对称有着误导客户买卖，监管部门就应对其依法进行处罚。

第五，股票交易的融资融券制度。这既是经纪人向客户提供的一项重要业务，也是经纪人的重要收入来源。融资融券的重心在于融资，其直接效应是提高了客户进行股票买卖的能力。

第六，最低佣金制度。实行最低佣金制度有两个含义：其一，在客户进行股票交易中，实行最低交易佣金制度，以便于经纪人根据客户委托和提供服务的差异，调整佣金数额；其二，只规定一部分最基本经纪业务（如交易）的最低佣金，其他业务（如咨询、资产管理等）则由经纪人与客户谈判商定。在交易佣金制度中，应改变按照交易额的一定比例收取佣金的制度，实行按照交易笔数收取浮动佣金的制度，由此，鼓励大额投资者进行股市投资，限制小额投资者频繁买卖股票。

二、入市股票：由经纪人选择的交易对象

A股市场发展的10多年历史，实际上与公开发行的社会公众股的一系列特点直接相关。具体来看，A股具有五个特点：一是无纸化，即一律实行电子股票方式；二是记名式，即A股股票均为记名式股票；三是增量股份制，即股份公司的股份中只有以社会公众股名义发行的增量新股（包括首发、配股、增发新股等方式）可入市交易，由此，形成了股权分置格局；四是以融资为目的；五是审批制，即各种增量新股均需经过行政审批。新层次股票市场如若继续延续A股的这些特点，新层次股票市场也将只是A股市场的复制品，因此，需要对新层次股票市场的交易对象--股票进行新的界定。

事实上，股票特性不仅直接制约着股票市场的特点，而且严重影响着经纪人和其他参与者的运作空间。从建立由经纪人主导的新层次股票市场出发，同时，也从激励中小企业（尤其是成长型中小企业）发展的需要出发，在新层次场外交易市场中，股票应当具有8个方面的特点：

第一，有纸化和无纸化股票相联结。有纸化股票和无纸化股票各有优缺点。无纸化股票的主要优点包括成本较低、不易造假、递送快捷和保管方便等，但也存在一些缺点：一是在缺乏对应电子系统的场合，它不便使用，由此，给身份验证、股票赠与、遗产继承、公司并购和公司退市等带来种种困难；二是它不便质押处置，尤其是当债务人清偿能力不足时，债权人很难及时将质押股票随机处置；三是不利于经纪人和投资者的运作选择、组合创新和衍生开发。有纸化股票可以较好地克服无纸化股票的这些缺点，同时，也有一些缺陷，如印刷、保管和递送的成本较高且易于造假等。为了有效发挥有纸化股票和无纸化股票各自的优点，可以考虑实行有纸化股票与无纸化股票相联结的模式。具体来说，包括：在股票发行、投资者买卖委托等过程中实行有纸化股票方式；在投资者将有纸化股票委托给经纪人后，经纪人将这些有纸化股票交付托管机构，转为无纸化股票，进入交易环节；在股票成交并交割后，如果客户需要从经纪人处取回股票，则以有纸化股票付与。在这种模式中，如若公司退市，也可将托管的有纸化股票归还持有人。

第二，记名股票和无记名股票相联结。记名股票和无记名股票各有优缺点。记名股票的主要优点是，便于持有人和有关部门管理（包括身份管理、数量管理和丢失后的补给等）；缺点是，不便转手且转手成本较高（如有纸化股票条件下的背书）。无记名股票的主要优点是，便于转手（不仅包括交易，而且包括赠与、继承等）且成本较低。为了充分发挥记名股票和无记名股票的优点，可以考虑实行记名股票与无记名股票相联结的模式。具体来说，包括：股份公司发行的股票实行无记名的有纸化股票方式，以便于股东随机且多方式地处置其持有的股票；在公司入市以后，客户可将这些股票委托给经纪人，经纪人接受这些委托后，将无记名的有纸化股票转为记名的无纸化股票；在成交且交割完毕后，如若客户需要将股票取回，则经纪人付与他无记名的有纸化股票。在这种模式中，一旦公司退市，无记名的有纸化股票就将退还给客户，由此，客户可根据自己的需要随意处置。

第三，增量股票与存量股票并存。A股市场以发行增量股票为特征，由此引致股市以公司融资为中心，新层次股票市场应摆脱这一误区，回归到股市以“股票交易”为中心的定位，因此，不应继续以融资量为首要指标来讨论制度安排。从深层关系上说，“融资”是公司（尤其是高管层）的要求，而“交易”是股票持有者的要求。这两个要求虽有不少一致之处，但也有许多重要的差异之点。股市作为一种市场激励机制，不仅需要激励入市公司的融资，更重要的还是激励各种社会资金勇于投入众多的成长型中小企业，并通过这些中小企业的成长，给股市发展带来源源不断的新的入市公司。由此来看，着力推进存量股票入市，应是新层次股票市场的主要着力点。

由于股份公司为数众多，其中不乏质优公司，由此，在以存量股票入市为重心的条件下，经纪人就有了较为宽广的选择空间，也有了业务创新的各种可能。而且，改变增量股票形成的“融资”导向状况，有利于改变为了获得巨额融资，各家公司不惜血本大比拼所形成的“千军万马过独木桥”状况。毫无疑问，入市公司有着“融资”要求，因此，在一定程度上增发股票是必然的。但增量股票不应成为主导方式，更不应是唯一方式。在新层次股票市场建立的一段时间内，应贯彻“存量股票入市为主、增量股票发行为辅”的理念，以促使股份公司着力将自己的主业做好和公司质量提高。

第四，资金资本股票和人力资本股票相兼容。资金资本股票，是指由资金投入和相当于资金资本的实物资本投入所形成的股票；人力资本股票，是指由高管人员和高级专业技术人员的人力资本投入所形成的股票。要建立激励高科技企业发展和高新技术产业化的机制，必须建立人力资本机制，由此，就需要形成资金资本股票与人力资本股票相兼容的机制。这一机制的具体内容还可做进一步研讨，但取向应当清晰明确。

第五，持股人数。A股市场以增量股票为基础，要求上市股票应有不少于1000名持有者（每个持有者持有的股票面值不低于1000元）。如若坚持这一规定，存量股票的入市将面临严重障碍；尤其是，考虑到新《证券法》规定“向特定对象发行证券累计超过二百人的”视为公开发行，则存量股票的入市交易几乎没有可能。要摆脱这一困境，就必须打破原有的限制，选择分段计算的方式。例如，在存量股票入市时，持股人数不做限制；但这一股票在入市后的一段时间（如20个交易日）内，持股人数必须达到规定数量，否则，做退市处置。

第六，盈利要求。投资者购买股票的直接目的在于获得股利收益，因此，对入市股票的盈利要求是合理的。但是，“盈利”是一个相当复杂的指标。在相当多场合，满足股东追逐眼前盈利要求并不符合公司业务长期发展的需要，更不用说，一些高科技公司可能在一段时间内没有盈利可能。因此，新层次股票市场不应继续贯彻A股市场对上市公司的盈利水平要求，而应贯彻新《证券法》关于“具有持续盈利能力、财务状况良好”的规定。

第七，存量股票入市的注册登记制。在股票发行方面，A股市场迄今实行的是审核批准制度。新《证券法》再次明确了“国务院证券监督管理机构设发行审核委员会，依法审核股票发行申请”的制度，由此，A股发行的申请还将在一个漫长的审核批准程序中运行。新层次股票市场以存量股票入市为重心，并不涉及新股发行，同时，又大大强化了经纪人的职责，以做市商为特征，因此，应当考虑突破A股的发审制度约束，实行存量股票入市的注册登记制度和信息公开披露制度。

第八，新股发行的买断式包销。新层次股票市场以中小企业（尤其是成长型中小企业）的入市为基本定位。这些企业的特征是，成长性较高，但同时因尚不成熟所以风险较大。由此，为了保障投资者权益，也为了强化证券公司的风险责任，除了对存量股票入市实行做市商制度外，对增量股票（包括IPO、配股和增发新股等）应实行买断式包销制度，即经纪人一次性将发行人发行的股票按照竞标确定的每股价格全额买断，然后，再由承销团分销给投资者。在这个过程中，如若发生股价变动，则风险由承销团承担。这种方式的好处是，既有利于强化承销商的责任意识，提高承销股票的抗风险素质，又有利于拓宽证券公司在股票承销市场中的运作空间，还有利于实现股票发行市场与交易市场的分立，改变由A股市场形成的发行上市连为一体的状况。

三、退市安排：新层次股市的机能和防范风险的重要机制

入市公司退市，既是股市实现优胜劣汰、防范风险的重要机制，也是入市公司调整运作、提高股票价值的重要机制，还是经纪人化解风险和拓展业务的重要机制。在过去的10多年中，A股市场的上市公司整体质量出现了逐步下降的趋势，一个主要原因是，缺乏有效的退市机制，以至于鱼龙混杂，不仅给上市公司造成了一种“上市终身制”的误导，而且给证券公司、投资者和股市运行都带来了严重风险。新层次股票市场不应重蹈A股市场的这一覆辙，需要建立有效的退市机制，以强化经纪人的推荐责任和入市公司的负责机制。

所谓退市，就是入市公司的股票退出该股票交易市场，因此，不应发生在该股市另设一个市场予以交易的现象。新层次股票市场的退市，大致有六种情形：

第一，因做市商数量不足引致的退市。例如，在每只入市交易股票需要三个以上做市商的条件下，某只股票的做市商因少于三个且不能在规定时间内补足到三个，则该股票做退市处置。

第二，因交易价格不合规定引致的退市。例如，在规定入市股票的交易价格不得低于1元/股的条件下，如果某只股票的交易价格持续低于1元/股且在30个交易日内无力改善，则该股票做退市处置。

第三，因交易量过小引致的退市。例如，在规定入市股票的连续30个交易日的交易累计量不得低于总股份5%（或某一绝对值）的条件下，如果每只股票连续30个交易日的交易量低于规定且在此时间界限内无力改变，则该股票做退市处置。

第四，因股份回购引致的退市，即入市公司通过回购自己的股票而主动退出交易市场。

第五，因公司被并购、股份转换而退市，即在入市公司被其他公司并购的条件下，入市公司已不再作为一个独立的法人机构，此时并购公司将入市公司的股份转换为自己的股份，引致原入市公司的股票退市。

第六，因公司违法或倒闭引致的退市。

与A股市场相比，在这些退市情形中，有三点值得进一步探讨。

其一，入市公司的财务盈亏是否应作为退市的主导性标准。入市公司的经营盈亏是投资者买卖该股票的主要选择性指标，但股市的核心在于“交易”，不在于入市公司的经营盈亏。假定一家入市公司的经营状况优秀，有出乎预料的发展前景，使得持有其股票的投资者基本不愿卖出交易，造成该股票持续有行无市，那么，该股票就失去了可交易性，与其继续报单交易，不如做退市处置。反之，假定有一家入市公司亏损了，但对应股价下跌，投资者的买卖依然持续活跃，那么，将其立即做退市处置就没有必要。在入市公司信息公开披露的条件下，应当相信投资者自己对入市股票的买卖会做出自己的理性选择，因此，某只入市股票是否退市的关键在于它是否继续具有良好的可交易性。

其二，退市股票的恢复入市。退市股票因其可交易性丧失（或已不适合）或者支持可交易性的条件明显改变（如公司被并购、公司倒闭等）而退出股票交易市场，当引致退市的因素消解后，某些退市股票可能申请恢复入市。对此，A股的实践是，申请恢复上市的公司，其条件可以低于申请初次上市的公司。例如，初次上市公司需要有连续3年以上的盈利业绩，而恢复上市的公司只需有6个月的盈利业绩。这种状况事实上造成了入市标准的不公平，也给退市公司以“特权”，因此，在新层次股票市场中不应延续。在新层次股票市场中，恢复入市应当完全看作是一次新的入市申请，其标准应与其他入市公司一样。

其三，公司退市后的股票处置。A股市场因实行统一的电子化股票，所以，一旦公司退市，如何解决股票持有者的股票凭证，就成为一个大问题。新层次股票市场实行有纸化与无纸化相联结的股票，一旦公司退市，就可将有纸化股票退还给每个股东，以满足其身份鉴别、私下转让、捐赠送与、文物鉴赏等方面的需要，也可满足其等待该公司东山再起的期待心理的要求。需要指出的是，这些股票的私下交易是股票的一种交易方式，不应简单以违法违规论处，更不应简单予以强制取缔。如果私下交易的股票具有较强的可交易性，新层次股票市场就应考虑如何（包括修改入市规则和交易规则）将它们引入交易市场；如果私下交易的股票在可交易性方面较差，即便保留这一交易方式也不会对正式的股票交易市场产生多大负面影响，反而有利于解决退市股票的“出口”。

王国刚，现任中国社会科学院金融研究所副所长，兼任中国金融学会副秘书长、中国国际金融学会常务理事等职；曾任“江苏兴达证券投资服务有限公司”总经理、“江苏兴达会计师事务所”董事长，“中国华夏证券有限公司”副总裁等职。近年，主要从事资本市场、公司金融等理论与实务问题研究，已发表《中国企业组织制度的改革》、《中国证券业的理论和实务》、《资本市场导论》、《中国资本市场热点研究》、《资本账户开放与中国金融改革》、《中国资本市场的深层问题》等著作40部，论文700多篇，主持过“青岛海尔”、“江苏春兰”等40多家企业的股份制改组、股票发行和股票上市工作。

参考文献:

1.王国刚.中国资本市场的深层问题，[M].社会科学文献出版社.2004；

2.卞耀武.美国证券交易法律，[M].法律出版社.1999;

3.国际律师协会商法部证券发行和交易委员会.证券管理与证券法，[M].群众出版社.1989；

4.安托尼・阿格迈依尔(美).发展中国家和地区的证券市场[M]，中国金融出版社.1988；

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关键词：股票交易量；股票收益率；延时分析；Granger因果关系检验；GARCH模型

一、文献综述

股票市场在金融体系中扮演着重要角色，其中股票交易量和股票收益率是反映股票市场动向的重要数据，一直以来受到广泛关注。研究股票交易量和股票收益率间的关系可以了解股票市场的发展趋势，可以为投资者提供不可或缺的决策参考。

Louis Bachelier（1900）利用布朗运动（Brownian Motion）研究股价变动的随机性，得出了股价的变化无法用数学方式进行预测的结论。Maurice Kendall（1953）研究了股票价格的时间序列，指出股价是随机选择的结果。Peter K. Clark（1973）提出了混合分布假说（MDH） ，认为股票交易量及收益的变化受潜在且不可预测的信息流的驱使，股票收益率的绝对值与交易量是正相关的。Jonathan M. Karpoff（1987）探讨了金融市场中的价量关系，支持两者之间存在正相关的结论。Gallant等人（1992）研究了纽约交易所的历史数据，最终得出结论：股票价格的大幅波动会导致股票交易量的大幅波动；调节滞后股票交易量会大幅缩减杠杆效应，同时产生一种正风险收益关系。Gabaix等人（2003）假设股票市场的大规模运动是由股市参与者的交易行为引起的，并指出大规模的交易量会导致证券价格的大幅波动。

二、数据的收集及基本处理

本文选取1991～2013年上证综合指数的每日收盘价及每日成交量作为基础数据，样本容量为5，389。将股票日成交量数据双倍计算后得到股票日交易量Vt；通过已获取的上证综合指数每日收盘价Pt，求出股票日收益率Rt，由二者关系可得

Rt=ln（Pt/Pt-1）*100%（1）

三、总体研究

由表1可以发现，交易量与日收益率间几乎不存在线性相关性。利用回归分析法考察两者间的具体关联。先考虑第一种情况――股票交易量作为解释变量。散点的走势如图1（1）所示，大部分点都成条带状分布在[-20，20]的区域中，少数散点游离于密集的条带分布区域。对样本数据进行线性回归拟合及拟合优度检验如表2（1）所示，结果显示交易量和收益率间基本不存在线性关系。经统计，99.38%的数据都落在[-10，10]的纵区间内，因此剔除这个区间以外的所有33个离群点，排除离群点可能对线性拟合程度造成的影响。剩余的交易量与收益率数据的相关系数和走势如表1、图1（2）所示。 同样从线性回归角度去考察两变量间的关系如表2（1）所示，相关系数及拟合优度都远远小于1，证明该模型无法描述两者间的线性关系。

考察第二种情况――股票收益率作为解释变量。该散点图即将以上散点图加以反转，同样对其线性回归拟合，结果如图1（3）、（4）所示。对剔除了离群点后的剩余数据进行线性回归拟合如表2（2）所示。与第一种情况相似，不论是否剔除离散数据，建立的最优线性回归模型的拟合程度都很低。

四、时滞相关性研究

鉴于以上回归模型未能达到预期效果，考虑到可能两变量间存在时滞相关性，因此利用延时分析法。延时存在两种可能性：第一种情况――前一时刻的交易量对应于下一时刻的收益率；第二种情况――前一时刻的收益率对应于下一时刻的交易量。对两变量分别延时至第20位截止，延时每一位后拟合优度的可决系数如表3所示。可以看出第二种情况下的拟合程度优于第一种情况，但是两种情况下的可决系数仍然很小，即使延时之后，收益率和交易量之间的线性关系依旧无法成立。

从表3可以看出，实际上10天前的股票数据对10天后的数据基本不会产生影响，因此仅给出延时10位之内变量间的相关系数如表4所示。第一种情况下，延时没有增强交易量与收益率间的线性相关程度；第二种情况下，起初的延时的确使得两个变量间的线性相关程度增强。两种情况下的相关系数都呈递减趋势且远远小于1，说明延时未能使交易量与收益率间出现明显的线性相关。

五、Granger因果关系检验

考虑到股票交易量和股票收益率在时间上可能存在先导-滞后关系，这种关系可能是单向也可能是双向，因此使用Granger因果关系检验，建立股票交易量-股票收益率及股票收益率-股票交易量的自回归分布滞后模型，即

Rt=β0+βiRt-i+αiVt-i（2）

Vt=δ0+δiVt-i+λiRt-i

具体考察滞后1～10阶情况下二者间的相互关系，如表5所示。Granger因果检验结果显示在显著性水平为5%或者10%时，股票收益率都是股票交易量的Granger原因，而股票交易量都不是股票收益率的Granger原因。

六、GARCH模型

上述研究表明，交易量和收益率间不存在线性关系，而根据Granger检验结果，收益率的变化会引起交易量的变化。由于收益率才是股票投资的核心，因此以收益率作为解释变量建立与交易量间的方程来说明交易量的变化没有实际意义。不妨将收益率数据提出，引入GARCH模型概念，单独研究其波动性，观察模型是否能够为未来市场走势提供借鉴。前人学者的大量研究结果证明，在研究金融问题时，GARCH（1， 1）模型已经足够说明问题，因此这里沿用GARCH（1， 1）模型。

首先给出股票收益率的散点分布图，考察股票收益率的起伏变化状态，如图2（1）所示。从散点的分布可以发现，所有数据点基本围绕水平线上下波动，因此无需对收益率数据进行去趋势化处理而直接采用。利用Eviews 6.0软件建立GARCH（1， 1）模型，模型建立后进行ARCH-LM检验，即ARCH效应检验，证明残差信息已经提取干净，结果如表6所示。同时图2（2）给出了模型对于收益率实际变化的拟合程度。实际上，虽然模型通过了检验，但它的拟合程度非常低。

七、总结

根据上述研究结果，可以得出以下结论：从总体上看，最优线性模型的拟合程度很低，股票交易量与股票收益率间线性相关性不成立；从时滞相关性的角度研究股票交易量与收益率数据，发现两者间的线性相关性亦不成立；Granger因果关系检验结果说明，从总体角度来讲，股票交易量不是股票收益率的Granger原因，但股票收益率是股票交易量的Granger原因，即股票收益率的变化导致了股票交易量的变化。最后，针对收益率建立的GARCH模型对收益率实际波动状态的拟合程度很低。对于中国股票市场来说，收益率的涨跌直接影响着股票交易量的变化，投资者在收益率上涨的导向下才会做出投资行为。股票交易量和股票收益率之间存在非线性因果关系。股票收益率的波动具有很强的随机性，用固定的量化方程来模拟其走势是非常困难的。

参考文献：

[1]Bachelier， L..Theorie de la sp

eculation[J].Annales Scientifiques de l’cole Normale Supérieure，1900 （17）.

[2]Kendall， M. G. ，A. B. Hill. The Analysis of Economic Time-Series-Part I： Prices[J].Journal of the Royal Statistical Society. Series A （General），1953（01）.

[3]宋玉臣， 孙姝婷， 宋硕. 股票收益率可预测问题研究[J]. 中国证券期货， 2011（03）.

[4]Clark， P. K.. A Subordinated Stochastic Process Model with Finite Variance for Speculative Prices[J].Econometrica，1973（01）.

[5]Karpoff， J. M.. The relation between price changes and trading volume： A survey[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis， l987 （01）.

[6]王慧敏， 刘国光.股票收益和交易量变化动态相关性分析. 数学的实践与认识，2006（09）.

[7]Gallant A. R.， P. E. Rossi，G. Tauchen.Stock Price and Volume[J].Review of Financi

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[8]Gabaix X. P. Gopikrishnan，V. Plerou， et al. A theory of power-law distributions in financial market fluctuations[J].Nature，2003（423）.

[9]王娟，王军.股票交易量对证券期权价格的影响[J].北京交通大学学报，2007（06）.

[10]李霞，冷葳.中国股票市场收益率与成交量关系的研究――来自上海证券交易所的实证分析[J].世界经济情况， 2012（01）.

[11]Granger C. W. J.Investigating Cau

sal Relations by Econometric Models and C

ross-spectral Methods[J].Econometrica，1969（03）.

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关键词：牛市；交易规模；300000股；大规模交易

一 、引言

今年以来，我国股市一直在低位徘徊，是否有牛市启动的迹象，从哪些特征可以考察牛市启动特征？本文以上证综合指数上次牛市行情为研究对象，分析牛市启动的推手。上证综合指数从2005年6月6日股市最低时的998.23点上升到2007年10月16日最高时的6,124.04点，整整翻了6倍多。随着指数的一路上扬，股票流通市值从最低时不足1万亿到达最高时的8万多亿。成交量从最低时的982.2万手达到最高时的21,856.3万手；与之相伴随，成交金额也从最低时的37.65亿元，最高达到2,572.33亿元。在短短两年多的时间里，无论从成交量、成交金额、还是从价格方面看，我国股市都经历了一个从低点迅速走上高点的过程。那么，是何种因素启动了这样一个牛市行情？特别地，在牛市行情的初期，是哪些类型的交易在推动整个股市的启动？本文目的就是试图寻找这方面的答案，为目前股市的发展趋势提供参考。

最近，使用非美国市场数据的研究也有了一些发现。Ascioglu，Forde and McInish(2005)使用日本证券交易所的数据进行了研究，Chakravarty，Kalev and Pham(2005)则使用澳大利亚交易所的数据进行了验证。虽然他们使用的交易数据都是指令驱动市场数据，但得出的结论却与Barclay and Warner(1993)等不相同。前者发现，信息优势的投资者在日本市场倾向于使用小规模的交易；而后者则发现，在牛市中，与成交量相比，不同规模的交易所引致的累计股票价格变化均较小。实质上，这一发现是对隐蔽交易假说的一种削弱。

Cornell and Sirri(1992)通过一个关于内幕交易被的案例分析认为，内幕交易者似乎更倾向于应用中等规模交易。而Easley and O`Hara(1987)直接把交易规模模型引入分析的结果表明，内幕交易者会选择大规模交易。

值得注意的是，上述绝大部分研究中应用的是牛市繁荣期和熊市的样本。至于从熊市到牛市转换期的交易类型的影响力问题则缺乏研究。

国内方面，才静涵、欧阳红兵、柴俊（2007）对2004年到2005年的熊市行情中的交易类型进行了分析，结果认为，中等规模交易是推动熊市股价下挫的主要力量。国内学者的研究还表明，机构投资者和庄家在我国股市上具有明显的信息优势和主导作用。但没有人研究从熊市向牛市转换过程中的市场推动力。

基于此，本文试图用实证的方法研究我国在从熊市转为牛市的过渡阶段的市场交易行为对市场价格的推动作用，看看究竟是哪种行为对熊市——牛市的转换起了最为关键的作用。与NYSE和许多其他国家交易制度不同的是，我国的证券市场是一个纯限价指令驱动的市场，目前的文献主要是基于报价驱动的市场。那么，做市商的缺失是否会让市场的交易行为产生不同的表现？牛市启动阶段的交易行为与其它市场状态下的交易行为是否有所不同？再加上我国目前还缺乏衍生品市场，因此，投资者只能在股票市场中交易，投资者也只能通过拉升股价来获取利润，那么这种行为是否会加剧其拉升股价的动能？对于这些问题的答案，能极大地丰富这一领域的研究成果。

二 、样本与数据

本文以上证50指数为基准进行研究。在2005年6月6日至2006年1月25日这半年多的时间里，上证50指数处于熊市到牛市的转换阶段，也就是牛市的启动阶段。本文选取这段时间作为研究期间，主要是基于三点考虑：第一，在2005年6月6日，上证50指数触及2000年以来的历史最低点998.23点，此后一路上扬；第二，2006年1月25日，该指数是1258.05点，指数收益率为21.6%，有明显的牛市启动态势（见图1）。第三，由于传统农历新年的原因，股市从2006年1月26日到2006年2月5日停牌，使得本文考察的样本期成为一个相对独立的阶段，也就是牛市的启动阶段。

本文应用的数据是上海证券交易所50指数股在2005年6月6日至2006年1月25日之间的逐笔交易数据，上证50在整个样本期间的数据量大约为1500万条。本文对数据的预处理包括：

（1）由于上海证券交易所的连续竞价交易时间为周一至周五的上午9:30到11:30和下午的13:00至15:00（节假日不包括在内）。在本文的研究过程中，本文只保留了所有连续竞价的交易数据。即开盘前的集合竞价的交易数据不包含在本文的研究样本数据之中。

（2）有一类观测值的成交量为0，这类记录表示只有买卖报单变化，而没有实际交易。凡属这种情况的记录均被删除。

（3）删除了所有零股。所谓“零股”，是指不足100股（最小交易单位）的交易记录。交易规则规定：在每个交易日的正常交易时间内，投资者可以委托卖出零股，但不能委托买入零股。零股可能是由于送股、配股、转配股而产生，也可能由于零股委托卖出而产生。

（4）和其他文献的处理方法相同，本文在样本中只保留了价格显著上升的股票。所有在样本期间内涨幅低于5%的股票都没有纳入样本。这样，最终的样本中只包含16只股票在2005年6月6日到2006年1月25日内的逐笔交易数据。

（5）本文将在时间t发生的交易所带来的价格变化定义为t时刻交易价格减去前一笔交易的价格，即第t时刻交易价格与第t-1时刻交易价格之差，因此，由于t时刻的交易所引起的价格变化即为Pt-Pt-1。过夜价格变化，即第N天的收盘价与第N+1天的开盘价之间的价格变化不算在内。

本文的样本数据全部来自天软数据库中的高频交易数据，时间精确度为0.01秒。

三 、研究方法及实证结果

根据单笔交易的不同成交量规模本文将所有数据进行分组，结果如表1所示。

本文进一步将成交量小于10,000股的称为小规模交易；成交量大于300,000万股的称为大规模交易；成交量介于两者之间的称为中等规模交易。

前述文献的研究结果表明，在不存在内幕交易的前提下，各个组别中每笔交易平均价格变化应相同，且均与市场趋势一致。而按照隐蔽交易假说，中等交易规模导致的价格变化将远大于其他组别，且会与市场趋势一致。

（一）描述性统计

为了研究各组每笔交易的平均价格变化，本文将每笔交易平均价格变化定义为：

每笔交易平均价格变化=■（1）

各组中每笔交易平均价格变化表示的是在某一特定组别内平均每笔交易所引致的股票价格变化。根据表1与式（1），本文计算出各组的一些描述性统计指标，结果如表2所示。

注：（1）累计交易数量和累计成交量均指某组中所有样本的交易数量和成交量之和。

（2）表中的三项指标均为样本股票的横截面数据。

从表2可以看到，各组的每笔交易平均价格变化为先正后负再为正。自d100组到d1000组的每笔交易平均价格变化都为正；d100组的每笔交易价格变化最高，为0.000183701元；d1000组的每笔交易价格变化最低，为4.3321E-06元。除d5w组外，自d2000组到d10w组的每笔交易平均价格变化均为负，且其绝对值越来越大。从d20w组到d50w组的每笔交易平均价格变化又回归正值，在d50w组内达到正的最大值0.001970327。由此本文观察到大额交易对于推动股价上升的影响。从交易笔数来看，交易笔数较大者主要集中在d500组到d2w组，而交易笔数最多的组是d2000，但此时的每笔交易价格变化为负，因此本文认为，股市启动与交易笔数关系不是很大。从成交量来看，最小值为d100组的4,664,406股，最大值为d50w组的6,328,419,029股，但成交量最大的d50w组中，交易笔数只有7,487笔，这也说明了少量大单对于这轮行情启动的作用。

为了更加清楚地分析各组每笔交易平均价格变化对于总体价格变化的影响，本文用某一组别的每笔交易平均价格变化除以所有组别每笔交易平均价格变化之和，并将这一指标命名为市场相对趋势指标。其实质是某组的每笔交易平均价格变化占所有组别价格总变化的百分比。值得注意的是，根据表2数据计算的结果，每笔交易平均价格变化之和为-0.0003606，但在这一期间，市场的总体趋势是价格明显上扬，即价格变化为正。因此，如果市场相对指标为负（一个正数比上一个负数），则表示它与总体价格变化是同方向的，指标数值越大，影响越明显。反之则反是。本文将市场相对趋势指标与每笔交易平均价格变化指标绘制成图，如图2所示。

从图2看到，只有d20w,d30w,d50w组的市场相对趋势明显为负。说明其价格变化与总体市场趋势相同，也即由大规模交易引致的价格变化与市场整体的上升趋势相同。

在表2资料的基础上，进一步按前面定义的小、中、大交易规模，计算其累计股票价格变化百分比、每笔交易平均价格变化百分比、成交量百分比和交易数量百分比等四项指标。各项指标的计算方法如下：（1）累计股票价格变化百分比。将各组中的所有股票在样本期间内的股价变化加总，除以所有各组股价变动总和。这个变量表示某一组交易引致的价格变化占全部价格变化的百分比，也即不同规模交易所引致的价格变化在全部价格变化中所产生的影响。（2）每笔交易平均价格变化百分比、成交量百分比和交易笔数百分比：首先计算按照交易规模分组的平均每只股票的每笔交易平均价格变化（成交量、成交笔数），再除以各组的每笔交易平均价格变化（成交量、成交笔数）之和。

从表3可以看出，大规模交易从成交笔数来看只占0.41%，成交量也只占9.503%，但是累计股票价格变化达到了14.1%，而每笔交易平均价格变化百分比则达到了-700.3%，所有这些指标都说明了少量大单对股价上涨的推动作用。同样值得注意的是中等规模交易的每笔交易平均价格变化百分比为902.46%，这是一个与市场整体变化方向相反、但绝对值很大的值，说明中等规模交易在牛市的启动期与市场整体价格变动方向相反，对股价上升有抑制作用。

注：表中黑体数字表示各种交易规模的百分比之和。

（二）WLS回归分析

本文应用加权最小二乘法检验不同的交易规模与成交量对股价变动的影响。其理论依据分别是隐蔽交易假说、公开信息假说和成交量假说。

隐蔽交易假说认为，内幕交易者会选用中等规模交易，而股票价格变化主要是由于交易过程中泄露出的私人信息造成，因此，股票的累计价格变化主要发生在中等规模交易中。公开信息假说认为股票价格变化是由于公开信息的透露而引起的，由于公开信息会以相同的可能性分布于各个投资者的不同规模的交易中，因此某一交易规模所引起的股价变化应该相同。而成交量假说认为，交易量越大，所引起的股票价格变动就越大，按照这一思路，累计股票价格变化（或每笔交易平均价格变化）应该与成交量（或每笔交易平均成交量）成正比。

通过下述回归模型，本文可以直接检验这三个假说。

tranpcij=α1*DSi+α2*DMi+α3*DLi+εij（1）

tranpcij=α1*DSi+α2*DMi+α3*DLi+β1*TranVolumeij+εij（2）

其中，tranpcij是股票i的j类型交易（j=小规模、中等规模或大规模）在样本期间内所引致的每笔交易平均价格变化。该变量经过加权调整，其权数等于股票i的j类型交易在全部样本期间内的累计价格变化的百分比。DSi、DMi和DLi分别是股票i的小规模交易、中等规模交易和大规模交易的虚拟变量，TranVolumeij是股票i的j类型交易的每笔交易平均成交量。

模型运行的结果如表4所示。

注：***表示在1%水平上显著，**表示在5%水平上显著；括号中表示的是变量对应的t统计量。

从表4所示的回归模型（1）的拟合结果发现，在三个虚拟变量中，有且仅有大规模交易虚拟变量的参数在统计上显著。其值为0.000365，在1%的水平上显著。由于在本模型中，被解释变量是实际的股票价格变化，因此，大规模交易的正系数表明：只有大规模交易所引致的每笔交易平均价格变化与市场趋势（上涨）相一致。同时，Wald检验也在1%的水平上拒绝了三个虚拟变量系数相等的假设。也就是说，这一结果不支持隐蔽交易假说和公开信息假说。如果隐蔽交易假说成立，则中等规模交易的系数应该显著，且和市场价格变化相同；如果公开信息假说成立，那么在模型（1）和（2）中，三个虚拟变量的系数应该没有显著差异。

回归模型(2)的参数估计结果与模型(1)的结果相同，三个虚拟变量中，只有大规模交易的虚拟变量系数在5%的水平上显著，其值为0.000526。Wald检验也在1%的水平上拒绝了三个虚拟变量系数相等的假设。模型（2）比模型（1）增加了一个解释变量——TranVolume，但此变量的系数并不显著。这一结果表明，公开信息假说和成交量假说都不成立，因为如果成交量假说成立，那么在模型（2）中，每笔交易平均价格变化将仅与每笔交易平均成交量有关，估计出的每笔交易平均成交量的系数应该是所有系数中唯一一个显著的变量。

因此本文可以得出结论：在股市从熊市转为牛市的起步阶段，只有大规模交易才能推动股票价格的上涨。这与已有文献研究的结论都不太一样。表4的结论表明：只有大规模交易所引致的股票价格变化表现出了与市场变化的显著一致性。同时也说明成交量的大小不能解释价格的变化。在熊市转换为牛市的过程中，只有少量的大单推动价格的上涨。

四 、结论

本文应用上证50指数股在2005年6月6日至2006年1月25日的分笔交易数据，研究了在我国股票市场在从熊市转换为牛市的过程中市场交易类型。本文采用实证研究方法，得到在此轮从熊市转换为牛市的过程中，是300,000股以上的交易推动了股价的上涨，是牛市启动的主要推手，而在股价下跌过程中，中小规模交易是主要的推动力量。

这一研究结论与之前的研究结论都有所不同，同时也不支持隐蔽交易信息假说、公开信息假说及成交量假设。

为什么投资者会选择大规模交易来启动牛市行情呢？本文分析认为，只有大规模交易才能在熊市的末端重新带动投资者的信心和整个市场的人气，而小规模交易和中等规模交易都不能达到这个效果。

参考文献：

才静涵、欧阳红兵、柴俊（2007）：《谁在拉底股价？——中国股市上的隐蔽交易》，《金融学季刊》第3卷第1期。

汪昌云、孙谦（2007）：《中国个人投资者行为偏差实证研究》，《金融学季刊》第3卷第1期。

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Chakravarty,S., P. Kalev and L.S.Pham,. “Stealth trading in volatile markets” working paper, 2005,Monash University, Australia.

篇(4)

关键词：行为金融学；换手率；市盈率；噪声系数

一、前言

噪声交易，即投资者利用噪声而非真实信息进行的交易，而噪声交易者也就是从事噪声交易的交易者。随着噪声交易理论的发展，我们了解到噪声交易对股票市场的影响是不容忽视的而且具有长期性，产生噪声交易的客观原因是由于不对称信息、错误信息以及信息质量问题等导致的信息偏差，我国政府对股票市场的过度干预就降低了股票价格的信息质量，产生噪声交易的主观原因是投资者的认知偏差，其有关现象包括过度自信、损失厌恶以及知识诅咒等。

二、论文综述

自二十世纪中期，噪声交易理论不断完善和发展。弗里德曼（1953）和法玛（1965）就噪声交易者是否能长期存在以及对市场的影响等问题进行了探讨。1985年，Kyle提出了噪声交易的概念。1986年，Black对噪声交易进行了更为系统的阐述，赋予了噪声交易者的定义。在较长时间内，多数学者通过理论分析都证明了噪声交易者不可能长期存在，其对市场的影响微乎其微。1994年，Shefrin和Statman构筑了BAPM，成为经典金融学中资产定价理论（CAPM）的对应物，奠定了噪声交易额实证研究基础。

对于我国证券市场的噪声交易，李晓渝、苟宇[1]认为，“中国股票市场具有很高的噪声交易者风险，从而无法运用CAPM对股票进行有效定价”，苏冬蔚[2]提出“噪声交易提高了交投活跃程度，同时却扩大了执行成本和价格波动幅度”，苏文静[3]证明了“个人投资者所执行的噪声交易的存在可以提高证券市场的流动性，起到活跃市场的作用。然而，过度的噪声和噪声交易又会导致泡沫的产生”。

三、噪声交易对股票市场的影响

（一）噪声交易影响股票市场的流动性

噪声交易的存在，使得股票市场上出现了难辨真伪的信息，引起股价与其实际价值的偏离，使得股票市场出现了错误定价 ，从而引起了投资者的套利行为，这也印证了Black的一句话“噪声交易对于金融市场的存在是至关重要的，它使得金融市场的存在成为可能”。

（二）噪声交易影响市场效率

噪声交易对股票市场的流动性具有很高的正面影响，从这方面看，适度的噪声交易可以提高股票市场效率。但另一方面，噪声交易也会引起投机以及内幕交易等现象的滋生，这将会严重影响整个市场的效率，使得股票市场失去价值发现、资源配置等功能。这也印证了Black的又一句话“噪声使得金融市场变得可能，同时也使其不完美。”

（三）噪声交易影响股价

我国股票市场上存在数量众多的散户，他们大多都缺乏投资知识和经验受“噪声”影响大，当噪声交易者的预期乐观时，他们就倾向于买入股票，从而推动股价上涨，当预期悲观时，他们就倾向于卖出股票，引起股价下跌。

噪声交易越多，股价的偏离程度越严重，上市公司的真实信息就有可能被掩盖，从而掌握真实信息的投资者也跟随噪声交易者的步伐，进行正反馈交易，即在股价升高时购买股票，在股价下跌时卖出股票。

四、噪声交易影响股价波动的实证分析

（一）模型的建立和数据的选取

市盈率、换手率和噪声系数都是衡量噪声交易程度的重要指标，本文将这三个指标作为解释变量。股票振幅是衡量股票市场活跃的指标，可以反映市场的波动情况，本文将其作为被解释变量，构建回归模型，研究噪声对于股票市场波动的影响。

构建的回归模型如下：

其中，Yt表示第t期股票市场的振幅，X1t表示第t期股票市场的换手率，X2t表示第t期股票市场的市盈率，X3t表示第t期股票市场的噪声系数，μt为随机干扰项。

本文选取1994-2013年的上海证券交易所的年振幅作为被解释变量，选取上海证券交易所的年换手率、年市盈率以及经计算得到的噪声系数作为解释变量，研究这二十年间噪声交易对股票市场波动的影响。

（二）实证结果分析

运用EViews软件做回归，得到如下结果：

从回归结果中可以看到，各个变量t值的绝对值都大于tα2（n-4），因此，可以认为三个变量都是统计显著的，即换手率、市盈率和噪声系数都对市场波动有显著影响，股票市场的波动在一定程度上是由噪声交易引起的。

（三）模型的检验

1、自相关

对模型进行游程检验可得，

查表可知，在5%的显著水平下，游程数应该位于[6，16]之间，因为K=13，因此，可以认为，模型不存在自相关。

2、异方差

对模型进行格莱泽检验，做μt的估计值et绝对值对1/X的回归如下：

3、多重共线性

分别做解释变量X对模型中其余解释变量的回归，求方差膨胀因子VIF，得到如下结果：

从表中可以看到，VIF均小于10，因此可以认为模型不存在很强的共线性。

此外，模型的R2=0.8291，d=1.807，R2

六、政策建议

为改变我国股票市场噪声交易过度的现状，保证股票市场健康有效发展，本文提出以下几点建议：

（一）完善信息披露制度

上市公司的有关信息是投资者进行投资决策的重要依据，而个人投资者往往处于不利地位。股票市场上的信息不对称是“噪声”产生的客观原因，因此，为了保护广大投资者的利益，降低人为因素造成的信息不对称，就需要对信息披露制度进行完善，提高信息透明度和真实性，体现信息披露充分性、有效性和及时性的原则。

（二）强化监管，打击操纵市场行为

能对股市产生影响的投资者、机构投资者以及股票市场内部人士等都有可能制造“噪音”，进行内幕交易，这样中小个人投资者便会成为内幕交易的最大受害者。因此，为保证股票市场交易的公平性、公开性和公正性，保障中小投资者的利益，就必须加强对内幕交易等违法交易行为的监管，制定严厉的惩罚措施，保证股票市场健康高效运行。

（三）加强对个人投资者的培训

我国的金融市场发展较晚，多数投资者的投资经验并不多，掌握理论知识的投资者也较少，在很大程度上存在非理性的投资心理和行为，这也就产生了诸如风险意识不强、对信息处理能力差以及盲目从众等现象。加强对个人投资者的培训，有利于提高投资者对风险的认识，进行理性投资。

五、结论

噪声交易创造了股票市场流动性，活跃了股票市场，从这方面看，噪声交易对于股票市场的效率有积极的影响，而过度的噪声交易又会导致内部交易等现象的出现，使市场效率下降。此外，股价的过度波动并不源于公司实力的变化，短期股价的过度波动与噪声交易有很大的关系，这种过度波动使得股价与其实际价值出现偏差。

我国股市存在着特殊的“政策噪声”，使得股市的波动受到政策的影响很大，噪声交易现象严重，市场有效性不高。从实证分析来看，噪声交易与市场波动存在正相关关系，随着噪声交易的增加，股价与其实际价值偏离程度会越来越大，市场便会出现更大的波动。（作者单位：中央民族大学）

参考文献：

[1] 李晓渝、苟宇.行为资产定价实证研究：中国股票市场噪声交易者风险测度[J].南开经济研究，2006（3）：54-67

[2] 苏文静.我国股票市场噪声交易研究[D].对外经济贸易大学，2007

篇(5)

早期的金融学理论认为市场是充分有效，没有系统性错误定价，但是，20世纪80年代以后，学者们发现越来越多的系统性的错误定价，并称之为异象。高交易量回报溢酬作为一种市场异象，是指在一天或一周经历异常高交易量的股票，在未来的一个月内收益率会较高；而异常低交易量的股票，未来的收益会较低。投资者可以利用股票以前交易量信息对股票未来收益进行预测。

二、文献综述

Gervais等（2001）最早在美国股票市场发现了高交易量回报溢酬现象。Chai（2010）在新西兰股票市场中也证明了高交易量回报溢酬的存在。Zhou（2010）对我国A股市场进行了研究，研究表明我国股票市场同样存在这种溢酬现象。Kaniel（2012）研究了全球41个国家的股票市场，结果表明高交易量回报溢酬现象在发达市场和新兴市场中普遍存在。Kaniel研究发现，投资者人口统计、市场信息传播、投资者对市场的信心和公司规模均是影响高交易量回报溢酬效应的显著因素。Banerjee（2010）建立的理论模型也进一步印证了高交易量回报溢酬现象的存在性。另外，学者们还深入研究了高交易量回报溢酬效应的影响因素。Huang（2010）对溢酬效应与检验期换手率的关系进行了实证检验，发现溢酬效应的大小取决于检验期中的换手率。Chen和Taboada（2010）从可视性理论出发，分析了股票特征、股票所属行业和所在国家三种因素对溢酬效应的影响，研究表明股票所属行业因素的影响最大。目前，相关研究主要集中在检验不同股票市场高交易量回报溢酬效应的存在性以及分析不同特征股票对溢酬效应的影响等方面，关于投资者情绪对高交易量回报溢酬效应的影响尚未涉及。本文以投资者情绪会导致股票错误定价为切入点，考察在投资者情绪高涨和低落影响下，不同规模公司股票的高交易量回报溢酬效应表现，研究投资者情绪对溢酬效应的影响，为高交易量回报溢酬效应影响因素的研究提供新的视角，也为投资者情绪驱动股票错误定价的研究提供经验依据。

三、研究设计

（一）研究假设 Barber和Odean（2008）研究发现，当投资者面对市场上众多股票，面临买入股票的决策时，由于需要较高的搜寻成本，投资者主要考虑的是吸引他们关注的股票，例如异常高交易量股票。高交易量回报溢酬的产生是由于异常高交易量提高了股票的受关注度，投资者基础扩大，在异质信念和卖空限制的双重前提下，对未来持乐观态度的投资者将会买入和持有异常高交易量股票，而悲观投资者由于卖空限制不能参与市场交易，股票价格主要反映了乐观投资者的意见，造成股价相对其真实价值的高估，其结果是股票价格在随后一个月内上升。

投资者情绪是影响资本市场定价的系统性风险，是投资者对于资产的错误估值和投资者的投机倾向。许多学者已经证明了投资者情绪会驱动股票价格偏离基础价值，股票价格在情绪高涨时被高估，在情绪低落时被低估。因此，当情绪高涨时，市场参与者容易对异常高交易量股票产生更积极的反应，股票定价过高的情形更可能出现，高涨的情绪将推动异常高交易量股票价格在未来一段时期内持续走高，使得高交易量回报溢酬效应表现得更加明显；而当情绪低落时，市场参与者对于异常高交易量股票的反应比较消极，出现股票定价过高的情形较少，而且由于卖空限制，股票定价过低的情形出现的可能性很小，所以与情绪高涨时期相比，高交易量回报溢酬效应表现得不明显。

从公司规模看，小规模公司股票由于基本信息少、估值困难和流动性等原因，投资者关注小规模公司股票的程度相对较低，因此，小规模公司股票更容易受到交易量冲击和情绪的影响；而大规模公司股票受到投资者关注程度较高，基本面的信息流动良好，其股票价格就不容易受到交易量冲击和投资者情绪的左右。根据以上分析，提出假设：

H1：高涨情绪影响下的高交易量回报溢酬效应比情绪低落时表现得更明显

H2：在高涨情绪影响下，小规模公司股票的高交易量回报溢酬效应表现得较明显

（二）样本选取及数据来源 国沪深两市上市的A股上市公司为研究对象。时间跨度是2001年6月1日至2012年8月27日，共2727个交易日。将样本期间划分成88个无重叠交易区间，每个区间包含30个交易日。为了避免日周效应，每两个区间中间都隔了一个交易日。每个区间又划分成观察期和形成期，分别对应区间中的前29个交易日和第30个交易日。检验期为每个区间形成期之后的5、10、20和30个交易日。在每个区间内，剔除存在数据缺失的股票、在形成期当天或形成期之前的两个月内经历增发的股票、在观察期前公司上市时间不超过6个月的股票。上市公司流通市值、股票交易股数和收益率等数据来自CSMAR数据库，IPO数据和新开交易账户数来自Wind资讯，宏观经济景气指数取自中国经济景气月报。

（三）投资者情绪的衡量 投资者情绪是反映投资者心理的重要因素，它是反映投资者意愿或预期的市场人气指数。就目前研究中经常使用的情绪指数而言，按照测量投资者情绪的性质和方式分类可分为直接指数和间接指数。直接指数是通过问卷调查的形式得到反映投资者情绪的直接指标，包括国外广泛使用的美国个人投资者协会指数、友好指数以及国内使用的央视看盘指数、好淡指数等。间接指数是通过市场交易的公开统计数据间接测量投资者情绪，包括封闭式基金折价率、IPO首日收益率和新开交易账户数等。由于中国股票市场新兴加转轨阶段性特征的存在，直接指数样本期较短，数据的连续性也可能存在问题，因此，本文采用间接情绪指标反映投资者情绪。

根据中国股票市场的实情和数据的可获得性，选取IPO首日收益率、IPO首日换手率、IPO股票数量和新开交易账户数4个能够反映中国股票市场投资者情绪的间接指标。由于不同指标反映投资者情绪的时滞不一样，所以同时考虑了4个间接指标的滞后一期，共8项指标。采用月度数据来衡量投资者情绪，并且假设同一个月份内每天的投资者情绪是相同的。

在构建投资者情绪指数时，考虑到主要研究的是投资者的非理性情绪，因此，在前人研究方法的基础上做了改进，即在投资者情绪间接指标中提出宏观经济因素的影响。具体构建投资者情绪指数和划分情绪状态步骤如下：

（1）剔除宏观经济因素的影响。将8项指标分别与宏观经济景气指数做正交处理，利用其对宏观经济景气指数回归所得到的残差作为剔除宏观经济因素影响后的新情绪变量，并进行标准化处理消除量纲影响。

（2）构建投资者情绪指数。将标准化处理后的情绪变量进行主成分分析，选取特征值大于1的主成分，分别为第一、二、三主成分，并以它们各自的方差贡献率作为权数，将其与所对应的主成分得分相乘并加总，得到投资者情绪指数：

Sentimentt=0.29×FAC1+0.28×FAC2+0.23×FAC3（1）

其中Sentimentt表示第t月的投资者情绪指数；FACn表示第n个主成分，n=1，2，3。

（3）划分投资者情绪状态。如果在区间i检验期开始前的k天，投资者情绪指数之和大于0，视该区间为投资者情绪高涨阶段；若投资者情绪指数之和小于0或等于0，则视该区间为投资者情绪低落阶段。

（四）高交易量回报溢酬的检验 构建零成本投资组合的研究方法，检验高交易量回报溢酬的存在性。具体步骤如下：

（1）划分不同规模公司股票。在区间i的形成期末，按照公司流通市值排序，排在前30%的股票为大规模公司股票，排在后30%的股票为小规模公司股票，其余的则为中规模公司股票。

（2）定义异常交易量股票。使用交易股数作为确定异常交易量股票的指标。在每个观察期，分别将不同规模公司组中每只股票的交易量加以排序，如果股票于形成期当天的交易量在该股观察期间交易量的前10%，称该股为高交易量股票，若在交易量的后10%，则称该股为低交易量股票。

如果NR显著大于零，表示高交易量回报溢酬现象存在。

四、实证结果与分析

（一）中国股票市场的高交易量回报溢酬 根据公式（2）计算出三组不同规模公司股票在不同检验期零成本投资组合策略中获得的NR，并利用SPSS统计分析软件对NR进行单样本检验，结果如表1所示。

从表1可以看出，三组不同规模公司股票在不同检验期零成本投资组合策略中获得的全部显著大于零，且随着检验期的延长，表现出逐渐增大的趋势，这表明中国股票市场存在高交易量回报溢酬，且这种溢酬效应随时间而增强。在所有检验期策略组合中，小规模公司股票获得的最高，大规模公司股票获得的最低，这表明异常交易量冲击对日常受到投资者关注较少的小规模公司股票的影响更大，而对日常受到关注较多的大规模公司股票的影响较小。

（二）投资者情绪对高交易量回报溢酬的影响 根据公式（1）计算投资者情绪指数，将88个交易区间划分为投资者情绪高涨和低落两类。如果在区间检验期开始前的60天（k=60），投资者情绪指数之和大于0，表示该区间为投资者情绪高涨阶段；若投资者情绪指数之和小于0或等于0，表示该区间为投资者情绪低落阶段。再根据公式（2）计算出在不同投资者情绪状态下，三组不同规模公司股票在不同检验期零成本投资组合策略中获得的，并利用SPSS统计分析软件对进行单样本检验，结果如表2所示。根据表1和表2，不同规模公司股票在全部交易区间与将交易区间划分为两种情绪状态后，零成本投资组合策略在各检验期获得的如图1所示。

从表2和图1中可以得到以下结论：

（1）在高涨情绪状态下，三组不同规模公司股票在所有检验期零成本投资组合策略中获得的NR均比情绪低落时高，这表明对于异常高交易量股票，情绪高涨时的市场反应比情绪低落时的市场反应更强烈，股票价格更容易被高估，高涨的情绪会推动异常高交易量股票价格在未来一个月内持续走高，对股票收益率有正向影响，因此假设1成立。

（2）在所有检验期策略组合中，小规模公司股票在情绪高涨阶段均表现出最高的获利水平，这一结果与小规模公司股票受异常交易量冲击的影响最大和投资者情绪对小规模公司股票影响更显著的结论相吻合，因此假设2成立。

（3）在高涨情绪状态下，三组不同规模公司股票在所有检验期策略组合中获得的NR均高于全部交易区间和情绪低落时的获利水平，这表明在执行基于交易量冲击投资策略时，若加入考虑投资者情绪信息可以进一步提高投资组合的盈利。

（4）无论在全部交易区间或是将交易区间划分为两种情绪状态，三组不同规模公司股票零成本投资组合策略获得的NR均会随着检验期的延长，表现出逐渐增大的趋势，这表明随着时间的推移，高交易量回报溢酬效应表现得更明显。

（三）稳健性检验 考虑到高交易量回报溢酬效应可能是由公司公告所驱动的，因此，在每个交易区间，剔除所有在形成期前一天，当天或者后一天经历盈利公告的股票。同时，重新将88个交易区间划分为投资者情绪高涨和低落两类。如果在区间检验期开始前的180天（k=180），投资者情绪指数之和大于0，表示该区间为投资者情绪高涨阶段；若投资者情绪指数之和小于0或等于0，表示该区间为投资者情绪低落阶段。重新进行检验，结果如表3所示。从表3可以看出，剔除盈利公告数据和重新划分投资者情绪状态后，三组不同规模公司股票在高涨情绪状态下获得的仍然比情绪低落时高，假设1依然成立；在高涨情绪影响下，小规模公司股票在所有检验期策略组合中均会获得最高的，假设2依然成立。由此可见，本文的实证结果是稳健的。

五、研究结论

中国股票市场的不成熟和以散户为主导的投资群体使得市场更多地表现出非理性的一面。另外，中国股市禁止卖空的制度限制了投资者的套利行为。因此，研究投资者情绪对于高交易量回报溢酬的影响，将有助于深入了解中国股票市场。

（1）高涨情绪影响下的高交易量回报溢酬效应比情绪低落时表现得更明显。高涨的情绪导致市场参与者对异常高交易量股票表现出更强烈的反应，股票价格更容易被高估，高交易量回报溢酬效应则表现得较明显；而在情绪低落时，市场参与者对于异常高交易量股票的反应比较消极，股票定价过高的情形较少，与情绪高涨阶段相比，高交易量回报溢酬效应表现得不明显。因此，投资者情绪对于高交易量回报溢酬效应具有影响作用。

（2）在高涨情绪影响下，小规模公司股票表现出较明显的高交易量回报溢酬效应。异常高交易量带来的眼球效应对于平时受到投资者关注较多的大规模公司股票影响较小，而对于日常受到关注较少的小规模公司股票影响较显著，而且投资者情绪对小规模公司股票的影响也更显著，因此，小规模公司股票的高交易量回报溢酬效应在高涨情绪影响下表现得更加突出。

（3）在执行基于交易量冲击投资策略时，利用投资者情绪信息可以进一步提高投资组合的盈利。若在情绪高涨阶段构建基于交易量冲击的零成本投资组合，在未来一个月内可以获得较高收益。

研究结果支持Stambaugh等提出的投资者情绪驱动的错误定价是市场异象产生的重要因素这一观点，为情绪影响投资者对异常高交易量股票的反应程度提供了经验依据。另外，本文的研究有助于了解在不同投资者情绪状态推动下，我国股票市场高交易量回报溢酬效应的表现特征，这一特征对投资者完善投资策略，指导投资者提高决策水平，利用交易量获得更高的投资组合收益提供可靠依据。

参考文献：

[1]李春红、彭光裕：《投资者情绪、股票市场流动性和经济增长》，《技术经济》2011年第30期。

[2]游家兴：《投资者情绪、异质性与市场非理性反应》，《经济管理》2010年第32期。

篇(6)

论股票交易中的执行成本问题

投资领域中激烈的竞争，使得投资管理中如何最大限度地节约有关投资方案实施的交易成本，就成为投资者增强其竞争能力的源泉。证券投资活动中的交易成本，可分为确定性成本和执行成本两大类。确定性成本由交易手续费和交易税构成，按手续费和交易税占交易金额的一定比率来计算，无论手续费的确定是否自由化，都可以在股票实际交易之前确定其大小。而执行成本则是由股票成交过程中市场因素的影响所产生的成本，由于市场的不确定,也决定了该成本的不确定。 在我国，股票买卖手续费的收取实施的是固定手续费制度，投资者每一笔交易所需的这一部分成本是非常明确的。由于执行成本的隐含性性质，许多投资者在观念上及实际操作过程中，往往忽视这一部分成本的存在。但是，随着我国投资者队伍的逐渐发展和成熟，尤其是证券投资基金等机构投资者加盟股票市场，投资活动中投资组合形式的扩大，如何有效地控制执行成本就成为一个重要的课题，对执行成本的分析也必将引起投资者的足够重视。 根据成本最小化原则，一个具有独特优势的投资方案，如果在执行过程中成本过高，也不一定能获得较高的收益。

执行成本问题的提出及分析方法的形成

60年代以前，世界主要证券市场上，一直维持的是以个人投资者为主的投资者结构。而60年代末期以后，由于银行、保险公司、养老基金及各种投资公司等大金融机构进入证券市场，不仅打破了原有投资者队伍的关系结构，而且也带来了投资交易策略等方面的深刻变化。机构投资者不同于个人投资者，他们一般都具有资金力量雄厚、买卖交易量大、要求投资收益相对稳定等特点，在投资策略上，注重组合投资形式，即把资金分散地投入多种证券，利用各证券间收益变动的不相关性，达到回避风险、增加收益的目的。一个优秀的组合投资方案，不仅要求选股精良，而且各证券间的投资比例是否合适也直接影响最终投资收益，所以，适时地调整总资产中的投资比例，就成为资金管理者一项重要的日常管理工作。但是，在组合投资的具体操作过程中，频繁地调整组合权数，又引起了新的问题。如在美国，许多养老基金在资金运用过程中，过高的交易周转率引起交易费用（包括手续费）增加，成为影响投资成果的重要因素。那么，如果合理地管理交易费用，就对基金的管理者们提出了新的要求。 关于执行成本的定义，可以追溯到1971 年，美国证券交易委员会在其“机构投资者调查报告”中，有关股票大额交易的扩大对股票价格形成影响的分析。这个报告将投资者买卖成交的即时价格称作执行价格，并以“上升刻度”（执行价格大于收盘价）和“下降刻度”（即执行价格小于收盘价）相区别，来表示前日收盘价和执行价格之间的变化。从当时调查的结果看，具有下降刻度特征的卖出委托要比具有上升刻度特征的买入委托对股票价格形成的影响大。之后，80年代美国劳工部在实施的雇员退休收入保险计划的投资成果的调查中，对年金资产运用中的交易成本也进行了分析。 

当时，对执行成本的分析，基本方法有两种，其一是将投资者的成交价格与当日股价指标进行比较。这种方法以开盘价、收盘价、最高价或最低价，作为评价的水准基点，把投资者不同时点上股票买卖的实际价格与所选择的水准基点价格之间的差作为评价指标，以此来评价投资者的投资成果。其二是美国劳工部在进行的有关调查中，所采用的以交易量加权平均股价为水准基点的方法。所谓交易量加权平均股价( vwap: volume weighted average price) 是以交易量为权数对每日执行价格进行平均，而计算出的当日平均执行价格，即： 交易量加权平均股价＝σ（执行价格×交易股数）／σ（交易股数）＝买卖总额／交易股数 由于交易量加权平均股价考虑了各价格的成交量，所以与由收盘价、开盘价、最高价和最低价平均的股价指标相比，是更加合理的价格水准基点。 但上述两种方法中都有一个共同的困难所在，即交易成本评价的水准基点，对于投资者来说较难掌握。如果评价的水准基点选择不合理，就会诱导交易活动在策略上发生偏离，对交易者的买卖决策生产恶劣影响。这之中存在两个问题： 第一，有些股票的交易，虽然整个市场的交易量不大，但由于有几个特定的交易者，只要进行几笔特别大的买卖，就会对交易量加权平均股价产生影响。如果据此来确定买卖价格，很有可能导致价格的偏离，引起交易成本上升。 第二，水准基点的游戏可能性。如以开盘价作水准基点评价执行价格的方法，其问题点在于，如果交易者知道评价开盘价的基准，就可在价格略比开盘价低的时点上发出买进指令，而使执行成本为负。但是，在价格一路看涨的情况下，这种方案很难被执行，买入失败直接增加交易成本。相反，在预期价格下降的情况下，虽然也可依据开盘价确定其指令价格，但同样也会落入由开盘价进行评价的陷阱。而利用收盘价作为水准基点的评价方法，交易者虽可尽量地采取在接近收盘价的时点上执行买卖指令，但是与开盘价一样，具有“指标游戏可能性”的问题。 因此，为避免这种可能性，投资分析家们继续寻找和研究新的方法，促进了交易成本分析方法的发展。

投资者的投资执行方案与执行成本

90 年代以后，美国的机构投资者又采用了一种新的分析组合投资综合执行成本的方法，这种方法将交易成本为零而又无时间损失的票面组合投资收益作为比较的标准，通过监测股票投资组合的实际收益与标准收益的差，来评价投资者的投资成果。也就是说，所选择的评价水准基点是票面组合（paper portfolio）投资收益率，且该投资组合的交易成本为零。 在以票面组合投资收益与现实的组合投资收益进行比较中，票面组合投资收益是在假定其所选择的股票与现实组合完全相同，并且同时可与现实组合中的股票进行替换的情况下，计算出来的收益，它与现实投资组合收益的差就可以看成是交易执行时的成本。票面组合投资收益与实际组合投资收益间之所以会存在有差额，是因为交易过程中，除了有手续费那么明确的成本以外，还会因交易时间的推迟，而产生价格变化、市场变动、买卖价差等。通过对此进行合适的定义，就可分析出投资方案与执行方案间的有机联系。 现实组合投资中，总成本是以开始选择股票的时点为基点计算的，因为从理论上看，这应该是在已获得充分信息的基础上进行投资抉择的时点。但实际上投资活动中信息的获得并非易事，决策者往往都利用前日收盘价作为投资决策的依据，这是因为收盘价具有与投资组合的清算价格或平衡价格一致性的特点，且可以与投资评价的水准基点指数进行比较。 任何投资活动的开展，都是按股票选择、指令下达与交易成交等几个阶段进行，那么，由此所产生的执行成本可以分解为由指令下达时间的选择为起因所构成的交易时间成本和由委托金额大小及委托指令流动性关系决定的市场效果成本。 执行方案的总成本＝交易时间成本＋市场效果成本表现的就是买卖某股票时执行成本与交易时间的相关性。

篇(7)

论股票交易中的执行成本

投资领域中激烈的竞争，使得投资管理中如何最大限度地节约有关投资方案实施的交易成本，就成为投资者增强其竞争能力的源泉。证券投资活动中的交易成本，可分为确定性成本和执行成本两大类。确定性成本由交易手续费和交易税构成，按手续费和交易税占交易金额的一定比率来，无论手续费的确定是否自由化，都可以在股票实际交易之前确定其大小。而执行成本则是由股票成交过程中市场因素的影响所产生的成本，由于市场的不确定，也决定了该成本的不确定。 在我国，股票买卖手续费的收取实施的是固定手续费制度，投资者每一笔交易所需的这一部分成本是非常明确的。由于执行成本的隐含性性质，许多投资者在观念上及实际操作过程中，往往忽视这一部分成本的存在。但是，随着我国投资者队伍的逐渐和成熟，尤其是证券投资基金等机构投资者加盟股票市场，投资活动中投资组合形式的扩大，如何有效地控制执行成本就成为一个重要的课题，对执行成本的分析也必将引起投资者的足够重视。 根据成本最小化原则，一个具有独特优势的投资方案，如果在执行过程中成本过高，也不一定能获得较高的收益。

执行成本问题的提出及分析的形成

60年代以前，世界主要证券市场上，一直维持的是以个人投资者为主的投资者结构。而60年代末期以后，由于银行、保险公司、养老基金及各种投资公司等大机构进入证券市场，不仅打破了原有投资者队伍的关系结构，而且也带来了投资交易策略等方面的深刻变化。机构投资者不同于个人投资者，他们一般都具有资金力量雄厚、买卖交易量大、要求投资收益相对稳定等特点，在投资策略上，注重组合投资形式，即把资金分散地投入多种证券，利用各证券间收益变动的不相关性，达到回避风险、增加收益的目的。一个优秀的组合投资方案，不仅要求选股精良，而且各证券间的投资比例是否合适也直接影响最终投资收益，所以，适时地调整总资产中的投资比例，就成为资金管理者一项重要的日常管理工作。但是，在组合投资的具体操作过程中，频繁地调整组合权数，又引起了新的问题。如在美国，许多养老基金在资金运用过程中，过高的交易周转率引起交易费用（包括手续费）增加，成为影响投资成果的重要因素。那么，如果合理地管理交易费用，就对基金的管理者们提出了新的要求。 关于执行成本的定义，可以追溯到1971 年，美国证券交易委员会在其“机构投资者调查报告”中，有关股票大额交易的扩大对股票价格形成影响的分析。这个报告将投资者买卖成交的即时价格称作执行价格，并以“上升刻度”（执行价格大于收盘价）和“下降刻度”（即执行价格小于收盘价）相区别，来表示前日收盘价和执行价格之间的变化。从当时调查的结果看，具有下降刻度特征的卖出委托要比具有上升刻度特征的买入委托对股票价格形成的影响大。之后，80年代美国劳工部在实施的雇员退休收入保险计划的投资成果的调查中，对年金资产运用中的交易成本也进行了分析。

当时，对执行成本的分析，基本方法有两种，其一是将投资者的成交价格与当日股价指标进行比较。这种方法以开盘价、收盘价、最高价或最低价，作为评价的水准基点，把投资者不同时点上股票买卖的实际价格与所选择的水准基点价格之间的差作为评价指标，以此来评价投资者的投资成果。其二是美国劳工部在进行的有关调查中，所采用的以交易量加权平均股价为水准基点的方法。所谓交易量加权平均股价( VWAP: Volume Weighted Average Price) 是以交易量为权数对每日执行价格进行平均，而计算出的当日平均执行价格，即： 交易量加权平均股价＝Σ（执行价格×交易股数）／Σ（交易股数）＝买卖总额／交易股数 由于交易量加权平均股价考虑了各价格的成交量，所以与由收盘价、开盘价、最高价和最低价平均的股价指标相比，是更加合理的价格水准基点。 但上述两种方法中都有一个共同的困难所在，即交易成本评价的水准基点，对于投资者来说较难掌握。如果评价的水准基点选择不合理，就会诱导交易活动在策略上发生偏离，对交易者的买卖决策生产恶劣影响。这之中存在两个问题： 第一，有些股票的交易，虽然整个市场的交易量不大，但由于有几个特定的交易者，只要进行几笔特别大的买卖，就会对交易量加权平均股价产生影响。如果据此来确定买卖价格，很有可能导致价格的偏离，引起交易成本上升。 第二，水准基点的游戏可能性。如以开盘价作水准基点评价执行价格的方法，其问题点在于，如果交易者知道评价开盘价的基准，就可在价格略比开盘价低的时点上发出买进指令，而使执行成本为负。但是，在价格一路看涨的情况下，这种方案很难被执行，买入失败直接增加交易成本。相反，在预期价格下降的情况下，虽然也可依据开盘价确定其指令价格，但同样也会落入由开盘价进行评价的陷阱。而利用收盘价作为水准基点的评价方法，交易者虽可尽量地采取在接近收盘价的时点上执行买卖指令，但是与开盘价一样，具有“指标游戏可能性”的问题。 因此，为避免这种可能性，投资分析家们继续寻找和新的方法，促进了交易成本分析方法的发展。

投资者的投资执行方案与执行成本

90 年代以后，美国的机构投资者又采用了一种新的组合投资综合执行成本的，这种方法将交易成本为零而又无时间损失的票面组合投资收益作为比较的标准，通过监测股票投资组合的实际收益与标准收益的差，来评价投资者的投资成果。也就是说，所选择的评价水准基点是票面组合（Paper Portfolio）投资收益率，且该投资组合的交易成本为零。 在以票面组合投资收益与现实的组合投资收益进行比较中，票面组合投资收益是在假定其所选择的股票与现实组合完全相同，并且同时可与现实组合中的股票进行替换的情况下，出来的收益，它与现实投资组合收益的差就可以看成是交易执行时的成本。票面组合投资收益与实际组合投资收益间之所以会存在有差额，是因为交易过程中，除了有手续费那么明确的成本以外，还会因交易时间的推迟，而产生价格变化、市场变动、买卖价差等。通过对此进行合适的定义，就可分析出投资方案与执行方案间的有机联系。 现实组合投资中，总成本是以开始选择股票的时点为基点计算的，因为从上看，这应该是在已获得充分信息的基础上进行投资抉择的时点。但实际上投资活动中信息的获得并非易事，决策者往往都利用前日收盘价作为投资决策的依据，这是因为收盘价具有与投资组合的清算价格或平衡价格一致性的特点，且可以与投资评价的水准基点指数进行比较。 任何投资活动的开展，都是按股票选择、指令下达与交易成交等几个阶段进行，那么，由此所产生的执行成本可以分解为由指令下达时间的选择为起因所构成的交易时间成本和由委托金额大小及委托指令流动性关系决定的市场效果成本。 执行方案的总成本＝交易时间成本＋市场效果成本表现的就是买卖某股票时执行成本与交易时间的相关性。