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1、資本資產(chǎn)定價(jià)模型(CAPM)假設(shè)市場(chǎng)中不同投資者對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率與風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期是一致的,即不存在信息不對(duì)稱。而自上世紀(jì)80年代以來(lái),很多外國(guó)的文獻(xiàn)打破了這一假設(shè),提出了基于信息不對(duì)稱的資產(chǎn)定價(jià)模型(Grossman and Stiglitz(1980),Wang(1993),Easley and O’Hara(2004)等),并驗(yàn)證了知情交易對(duì)股價(jià)的影響(Hasbrouck(1991),Llorente et al.(2002)等)。
2、這些文章基于理性預(yù)期均衡(rational expectation equilibrium)框架研究了信息不對(duì)稱對(duì)市場(chǎng)均衡價(jià)格的影響。但另一方面,這些基于理性預(yù)期均衡的模型無(wú)法解釋一些非常顯著的市場(chǎng)異象(market anomalies),如盈余公告后漂移(post-earnings-announcement drift)、動(dòng)量效應(yīng)(momentum effect)等。而最近,金融學(xué)研究中另外一個(gè)重要的領(lǐng)域—行為金融學(xué)—中的大量文獻(xiàn)基于
3、投資者的行為偏差,即不理性的行為,解釋了市場(chǎng)中一些傳統(tǒng)模型不能解釋的異象。其中一個(gè)重要的結(jié)論是投資者,尤其是個(gè)人投資者,由于其對(duì)市場(chǎng)信息解讀的能力較弱以及有限的關(guān)注度,造成了這些投資者對(duì)于有效信息的不充分反應(yīng)(Barber and Odean(2008),DellaVigna and Pollet(2009),Hirshleifer and Teoh(2005),Hirshleifer et al.(2009),Seasholes an
4、d Wu(2007)等)。兩個(gè)研究領(lǐng)域從不同的角度去解釋市場(chǎng)中股價(jià)、成交量的表現(xiàn)以及投資者交易行為的不同。但是,由于市場(chǎng)中主體的多元性,不同類型投資者的行為可能是既理性而又有時(shí)會(huì)顯示出非理性的一面,目前很少有文獻(xiàn)把兩者結(jié)合在一起去解釋市場(chǎng)的表現(xiàn)以及不同投資者的交易行為。
近年來(lái),機(jī)構(gòu)投資者在中國(guó)股票市場(chǎng)的日益壯大使投資者主體更加多元化,從而也使得市場(chǎng)中的價(jià)格、成交量等重要變量也受到越來(lái)越多因素的影響。而機(jī)構(gòu)投資者與個(gè)人投資者最
5、大的不同是信息的優(yōu)勢(shì),即兩類投資者之間可能存在顯著的信息不對(duì)稱。同時(shí),根據(jù)文獻(xiàn)中的發(fā)現(xiàn),個(gè)人投資者存在大量非理性的交易行為。所以,本文從信息不對(duì)稱的角度出發(fā),基于結(jié)合了個(gè)人投資者非理性交易行為的理論模型與實(shí)證檢驗(yàn)來(lái)論述信息不對(duì)稱對(duì)于市場(chǎng)的影響以及不同類型投資者之間的交易行為。本文的主要研究結(jié)果如下:
第一,本章利用中國(guó)A股市場(chǎng)自2010年至2015年6月的資金流向數(shù)據(jù)以及收益率等交易數(shù)據(jù)研究了中國(guó)不同類型交易者的交易行為的差異
6、、不同類型投資者交易行為的決定因素、交易行為的價(jià)格發(fā)現(xiàn)作用以及價(jià)格預(yù)測(cè)作用。文章結(jié)果發(fā)現(xiàn),機(jī)構(gòu)投資者是反向交易者而個(gè)人投資者是趨勢(shì)交易者;同時(shí),機(jī)構(gòu)投資者的交易行為具有顯著的價(jià)格發(fā)現(xiàn)作用和價(jià)格預(yù)測(cè)作用。此外,我們利用向量自回歸模型驗(yàn)證了不同投資者與股票收益率的雙向影響關(guān)系并進(jìn)行了格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),結(jié)果表明收益率既影響了不同交易者的交易行為,而不同交易者的行為又反過(guò)來(lái)影響了收益率。最后,在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中我們考察了具有不同市場(chǎng)特征的不同樣本
7、期中不同類型交易者的價(jià)格發(fā)現(xiàn)作用以及價(jià)格預(yù)測(cè)作用,發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和價(jià)格預(yù)測(cè)作用在子樣本期中均顯著。
第二,基于中國(guó)的盈余公告前后漂移的實(shí)證結(jié)果,本章構(gòu)建了一個(gè)理論模型。模型基于信息不對(duì)稱以及個(gè)人投資者的有限關(guān)注度對(duì)盈余前后市場(chǎng)的均衡價(jià)格以及投資者的持股進(jìn)行建模,同時(shí)在市場(chǎng)有賣空限制的前提下對(duì)模型進(jìn)行求解。文章得到了一系列對(duì)于市場(chǎng)價(jià)格、交易量以及投資者行為的推論。首先,文章發(fā)現(xiàn)在盈余信息公告前,股票價(jià)格存在盈余公告前漂
8、移,且漂移的程度與盈余信息的好壞呈正相關(guān);而在以盈余信息質(zhì)量構(gòu)建投資組合時(shí),不存在盈余公告后漂移。另一方面,在以盈余公告日當(dāng)天股價(jià)異?;貓?bào)率構(gòu)建投資組合時(shí),存在盈余公告后漂移,且漂移程度與盈余公告時(shí)異?;貓?bào)率程正相關(guān)。其次,投資者交易行為方面,在盈余信息公告前,機(jī)構(gòu)投資者會(huì)凈買入盈余信息好的股票而凈賣出盈余信息差的股票;而個(gè)人投資者與之相反。在盈余信息公告當(dāng)天,機(jī)構(gòu)投資者凈賣出股票而個(gè)人投資者會(huì)凈買入股票,無(wú)論盈余信息的好壞。而且,盈余
9、信息越好,機(jī)構(gòu)(個(gè)人)投資者的賣出(買入)量也越大。此外,由于機(jī)構(gòu)投資者交易行為的價(jià)格發(fā)現(xiàn)作用,市場(chǎng)價(jià)格在公告日會(huì)顯著下跌。同時(shí),在盈余信息公告時(shí),盈余信息越好的股票,市場(chǎng)交易量越大;而盈余信息越差的股票,市場(chǎng)交易量越小。更多地,文章研究了賣空限制對(duì)于市場(chǎng)價(jià)格的影響,發(fā)現(xiàn)不能被賣空的股票在盈余信息公告前的價(jià)格相比可以被賣空的股票更高,亦即不能被賣空的股票有更高的盈余公告前漂移。此外,在可以被賣空的股票中,只有內(nèi)幕信息非常大或者非常小的股
10、票會(huì)被市場(chǎng)參與者賣空。
第三,基于機(jī)構(gòu)投資者和個(gè)人投資者的夏普比率的差異以及盈余公告前后的異常特質(zhì)波動(dòng)率我們得到兩種股票的信息不對(duì)稱程度并以此來(lái)研究信息不對(duì)稱的資產(chǎn)定價(jià)能力。利用投資組合方法和Fama-MacBeth兩種研究方法,文章發(fā)現(xiàn)在中國(guó)市場(chǎng)中,基于兩種方法構(gòu)建的信息不對(duì)稱指標(biāo)均有顯著的定價(jià)能力,而且這一定價(jià)能力在小市值股票中更加顯著,即市場(chǎng)對(duì)于小市值股票的信息不對(duì)稱要求了更多的回報(bào)。此外,基于盈余信息的信息不對(duì)稱指標(biāo),
11、文章用更長(zhǎng)的樣本期發(fā)現(xiàn)信息不對(duì)稱溢價(jià)隨著時(shí)間的推移而變大,這說(shuō)明更多的非知情投資者意識(shí)到信息風(fēng)險(xiǎn)的存在從而要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。從這個(gè)角度來(lái)看,市場(chǎng)的定價(jià)功能有效發(fā)揮并隨著時(shí)間逐漸加強(qiáng)。
第四,文章基于中國(guó)市場(chǎng)2014年的高頻數(shù)據(jù),首先研究了中國(guó)市場(chǎng)高頻數(shù)據(jù)的特性,發(fā)現(xiàn)日內(nèi)市場(chǎng)成交量成 U形模式,即開盤時(shí)和臨近收盤時(shí)成交量大二盤中成交量較??;而以相對(duì)價(jià)差來(lái)衡量的日內(nèi)相對(duì)價(jià)差呈現(xiàn)出L形模式,即開盤時(shí)的相對(duì)價(jià)差較大,而隨著時(shí)間的推移
12、慢慢變小。其次,本章研究了中國(guó)市場(chǎng)高頻收益率的可預(yù)測(cè)性。結(jié)果表明,過(guò)去一分鐘的訂單簿價(jià)格偏離度、收益率、資金流向以及帶符號(hào)的成交量平方根均可以顯著預(yù)測(cè)未來(lái)一分鐘的收益率。最后,基于文獻(xiàn)已有的方法,我們研究了中國(guó)市場(chǎng)高頻數(shù)據(jù)中的信息含量,并把中國(guó)市場(chǎng)中基于低頻數(shù)據(jù)的信息不對(duì)稱和基于高頻數(shù)據(jù)的信息不對(duì)稱聯(lián)系起來(lái)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),用兩種研究方法所得的高頻交易中的信息不對(duì)稱在小市值股票和異常特質(zhì)波動(dòng)率(AIV)高的股票中均更加顯著。這表明,在中國(guó)市場(chǎng)
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