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传统的资产定价理论在上世纪60年代以前的大量文献中都得到了大力的支持,但随着金融市场的发展及复杂化,理论和实证中出现大批传统金融学理论无法解释的市场异象,如动量效应、反转效应、股权溢价之谜等等。为了市场的信息动向能够更有效地被把握,学者们尝试将投资者的注意力配置引入资产定价过程,这无疑具有完善先前资产定价理论的重要意义。通过阅读现有关于投资者关注研究的文献,我们可以发现,其中的绝大多数都是以传统的间接代理指标(如新闻媒体报道、超额收益率、股票交易量、涨停事件、广告费用等)来度量投资者关注,但随着网络以及搜索引擎技术的发展,通过搜索引擎来获取投资者的关注度变为可能,因此本文采用了一个新的度量投资者关注的变量——百度指数。在选定了度量投资者关注的指标后,笔者选择了我国的创业板股票作为本文的股票市场的样本。而以创业板为研究对象,主要是从百度指数的代表性出发来决定的。不难发现,我们通常所说的“两高六新”企业,在创业板中占据了极大的分量,而媒体对于这种有题材的企业也更有兴趣进行报道、炒作,这就使得个体投资者通过网络搜索能够获得其更多的信息量,因此,网络搜索指数能够更好地刻画出该市场投资者的关注度。研究样本区间为2013年1月1日至2014年6月30日,使用stata软件,主要从以下三大块进行了实证检验:第一块为样本的设计和变量的选择。基于创业板与百度指数可获得性,本文选取的数据区间为2013年1月1日至2014年6月30日的日数据。在变量的选择上,本文以创业板各股票的百度指数日数据来代表投资者关注,百度指数越高,则该股票受关注度越高;其他引入的变量为股票的日收益率、超额收益率、绝对值超额收益率、成交量、换手率、波动率、市场组合收益率、公司市值以及市净率,来考察投资者关注会对股票量价产生何种影响。第二块为本文的实证模型及结果分析,主要分为以下四个部分:(1)投资者关注与股票市场表现的相关性。以日收益率、日超额收益率、日绝对值超额收益率、日间波动率、换手率以及成交量作为因变量,以投资者关注作为自变量,对其进行面板数据的单变量回归,从而得出投资者关注度能否独立对以上变量产生影响,为之后的小节提供一个坚实的理论支撑;(2)投资者关注对市场交易活动的影响。本节拟构建两个模型,分别以成交量与换手率为因变量,股票的百度指数为自变量,其他控制变量为市场组合收益率、公司市值和市净率,从而得出投资者关注与股票流动性之间的关系;(3)投资者关注对股票市场波动的影响。本节主要拟用股票价格日间波动率为因变量,百度指数为自变量,在加入了其他控制变量后,研究投资者关注是否会带动股价的波动变化;(4)投资者关注对股票收益的反转效应。本节拟从两个方面入手,首先用股票的日收益率为因变量,当日的百度指数为自变量,控制其他变量后,实证得出股票收益率与本期投资者关注之间的关系;之后则将模型中的百度指数分别之后1至N期(N具体为何数还需实证检验),从而研究投资者关注是否会导致股票收益产生反转效应。第三块为稳健性检验。本文选择了360指数替换百度指数来度量投资者关注,并缩小样本范围,从创业板中随机选取了10支股票,对以上结论进行了检验。最后发现,投资者关注与股票市场表现之间存在显著相关性,高关注度会带来当期股票成交量和换手率的提高,同时在当期带来正向的收益,但是这种收益在下一期就发生反转,并将持续一段时间,也就是说,投资者关注在一定程度上解释了投资者关注的反转效应。