信息不對(duì)稱,投資者交易行為與資產(chǎn)定價(jià).pdf

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)