噪声交易者

噪声交易者（共4篇）

噪声交易者 篇1

摘要：首先对DHS模型进行适度改进。然后解释改进后的DHS模型中投资者的市场行为特征,得出基于噪声私人信息的交易行为对股市有助涨助跌效应。最后尝试给出噪声交易行为下投资者的损失风险函数,对噪声交易者起到风险警示作用。

关键词：噪声交易者,DHS模型,损失函数,投资心理预期

近年来,基于行为金融理论视角探讨投资行为已成为国内外的研究热点。究其原因主要有两点:一是以有效市场假设为基础,以资本资产定价理论和资产组合理论为基石的传统金融理论难以解释金融市场的异常现象;二是由于噪声的存在孕育着套利机会,需要一种全新的理论来指导投资。因此,对于投资者而言,行为金融理论的指导意义在于针对市场的非理性行为采取心理分析的投资策略来实现投资目标。也就说,在大部分投资者足够认识自己的错误投资之前,投资那些定价偏离内在价值的股票(或其他证券资产),并在股票价格逐步收敛于内在价值的同时获利了结。目前市场上,较为成熟的行为投资策略为惯性交易策略(或动量交易策略MTS)和反向交易策略(CIS)。

Daniel,Hirshleifer和Subrahmanyam(1998)[1]基于投资者过度自信和反应过度构造一个非均质信息的模型(简称DHS模型),模型假设投资者在进行投资决策时存在两种行为:一是过度自信(Overconfidence),二是自我归因偏差(Biased Self Attribution)[2]。在分析投资者对信息(公开信息或内幕信息)的反应程度时更强调过度自信和自我归因偏差。模型说明投资者对未公开信息(或内幕信息)过度反应,而对公开信息反应不足。然而模型并未对投资者短期动量交易和中长期反向交易问题提出了行为解释。噪声和噪声交易在金融市场普遍存在,最早提出噪声交易者(Noise Trader)概念是美国前金融协会主席Black Fischer(1986),将噪声交易者定义为无法获得内幕消息而非理性地把噪声当作信息进行交易的投资者。De Long,Shleifer,Summers和Waldam(1990)提出DSSW模型证明了噪声交易者可以获得正的预期收益[3],然而,某次(或某几次)交易能够获得正的预期收益并非意味着具有长期持续盈利的能力,是否能长期生存值得考验,De Long等人(1992)[4]建立的资产组合配置模型和Kogan模型(2003)较好地说明噪声交易者很难长期生存。

目前国内关于DHS模型的研究和应用方面文献主要有:证券市场行为解释:BSV和DHS模型(景乃权等人,2003)[5],文中主要对BSV和DHS模型本身进行归纳介绍,并分析投资者过度反应和反应不足的行为特征;基于中国投资者行为偏差的DHS模型修正(董梁、李心丹等人,2004)[6],文章对DHS模型进行了改进,在截面市场条件下,建立以投资者保守性偏差和自我归因偏差为条件的行为金融模型,从过度自信偏差的角度分析投资者市场行为特征,得出投资者对市场反应行为非线性的;金融学中DHS模型的改进(刘萍等人,2009)[7],作者在原DHS模型下引入状态变量α、β,对模型本身进行改进并与原DHS模型进行对比,得出改进后的模型更贴近市场;基于投资者行为的DHS模型研究(李东京等人,2010)[8],作者分别从投资者信心不变的静态模型和信心可变的动态模型进行介绍,并给出投资者基于过度自信和自我归因偏差下损失概率。以上文献主要对DHS模型本身进行研究和改进,由于金融市场中噪声和噪声交易者的存在,其对模型本身和股票价格的影响文献中并没有体现。因此,本文在前人研究的基础上,首先对DHS模型进行适度改进;然后解释改进后的DHS模型中投资者的市场行为特征,得出噪声交易行为对股市有助涨助跌效应;由于噪声交易行为存在亏损风险,本文最后尝试给出该行为下的损失风险函数,起到噪声交易者风险警示作用。

1模型建立

模型中假定市场中存在两类投资者,拥有噪声私人信息的I类噪声交易者(以下简称I类交易者,下文的噪声交易者就是I类交易者)和无信息的II类非理性投机者(以下简称II类投机者)。有信息的I类交易者存在过度自信和自我归因偏差,而无信息的II类投机者存在风险厌恶和羊群效应。

假定存在四个阶段,在t0时刻之前,两类投资者拥有相同的信息,交易冷淡;在t0至t1时段,I类交易者获得噪声信息(未公开信息)并与II类投机者进行交易,交易增强;在t1至t2时段,由于包含噪声的信息公开,促使I类交易者过度自信并再度与羊群效应的II类投机者发生交易,交易活跃;在t2至t3时段,未公开信息正式披露,公司业绩预增并有分红派息,进一步刺激两类交易者交易,交易爆发。这四个交易阶段,由于I类交易者提前获知未公开信息并与II类投机者发生交易从而获得超额收益,而II类投机者因信息不足产生非理性跟风行为从而亏损。

假设在t0时刻,风险资产(以股票为例)产生终值θ～N(θ-,σ2θ),此时令θ-=0,而σ2θ近似地以过去一段时间σ2i的算术平均。在t1时刻I类交易者获得噪声私人信息(或称内幕信息)为m1=θ+ε,其中误差项ε～N(0,σ2ε),信息的准确度为1/σ2ε,且ε,θ相互独立。II类投机者正确地评定误差项ε的方差,而I类低估为σ2c<σ2ε,若存在0≤α<1,使得σ2c=ασ2ε,其中α为I类交易者的过度自信系数,α越接近1表示过度自信程度越低,α越接近0表示过度自信越高。在t2时刻,包含噪声的公开信息m2=θ+η,其中,噪声η～N(0,σ2η),且θ,η相互独立,两类投资者都正确地估计到η为σ2η,因此,基于噪声私人信息的I类交易者预期价格为:

2模型解释

DHS模型说明I类交易者对噪声私人信息过度反应,而对公开信息反应不足。当噪声私人信息利好时,股价上涨过高;而当噪声私人信息利空时,股价破位下跌。因此,I类交易者的交易行为对股价有助涨助跌作用。

其中:细实线表示完全理性的预期价格;粗实线表示市场预期价格;虚线表示基于噪声信息的噪声交易预期价格。

从图1虚线可以看出,由于噪声信息的存在,I类噪声交易者在t1时刻之前可以获得丰厚的超额收益,但在t2、t3时刻之后,面临的风险急剧增大,很有可能发生亏损,从而血本无归。

因此,基于噪声的噪声交易行为获利能力持续性较差,这也给II类投机者警示,由于噪声交易的存在,股票价格走势的行为特征并非完全理性,若II类投机者采取动量交易策略,很有可能追高而被套,陷入亏损和恐惧当中。现实金融市场中,因追高亏钱的案例数不胜数,所以II类投机者若发现某个股瞬间暴涨时,应谨慎对待。

3 行为分析

一般地,噪声交易属于非理性行为,会推动股价暴涨暴跌,噪声交易者一旦方向判断有误,将面临的亏损风险。而基于私人信息的I类交易者在进行噪声交易过程中,也可能面临亏损的风险,实际中倘若能判断交易过程中存在的风险大小,对于投资者来言有着深远的意义。

因此,本节尝试用风险损失函数来度量I类交易者的投资风险,然后分析总结I类交易者的市场行为特征,最后给出风险警示。

3.1 I类交易者风险损失函数

假定I类交易者持有股票的初始价格为S0,在t1时刻,I类交易者亏损概率为P(St1<S0),即:

${\rm P}(S{}_{t1}<S{}_0)={\rm P}\{\sigma {}_{\theta }^2(\theta +\epsilon )/(\sigma {}_{\theta }^2+\alpha \sigma {}_{\epsilon }^2)<S{}_0\}={\rm P}\{\sigma {}_{\theta }^2(\theta +\epsilon )<S{}_0(\sigma {}_{\theta }^2+\alpha \sigma {}_{\epsilon }^2)/\sigma {}_{\theta }^2\}={\rm P}\{[(\theta +\epsilon )-\stackrel{\sim }{{\displaystyle \theta }}]/\sqrt{\sigma {}_{\theta }^2+\sigma {}_{\epsilon }^2}<[S{}_0(\sigma {}_{\theta }^2+\alpha \sigma {}_{\epsilon }^2)/\sigma {}_{\theta }^2-\stackrel{\sim }{{\displaystyle \theta }}/\sqrt{\sigma {}_{\theta }^2+\sigma {}_{\epsilon }^2}]\}$。

令$h=S{}_0(\sigma {}_{\theta }^2+\alpha \sigma {}_{\epsilon }^2)/\sigma {}_{\theta }^2-\overline{\theta }/\sqrt{\sigma {}_{\theta }^2+\sigma {}_{\epsilon }^2}$。

则上式简化为:

${\rm P}(S{}_{t1}<S{}_0)={\rm P}\{[(\theta +\epsilon )-\overline{\theta }]/\sqrt{\sigma {}_{\theta }^2+\sigma {}_{\epsilon }^2}<h\}$。

由于$(\theta +\epsilon )-\stackrel{\sim }{{\displaystyle \theta }}]/\sqrt{\sigma {}_{\theta }^2+\sigma {}_{\epsilon }^2}$服从标准正态分布,则I类交易者风险损失函数ft1(h)为:

$f{}_{t1}(h)={\rm P}(S{}_{t1}<S{}_0)={\displaystyle {\int }_{-\infty }^h\text{e}}{}^{-x{}^2/2}/\sqrt{2\text{π}}\text{d}x$。

同理,在t2时刻,I类投资者风险损失函数ft2(h)。

$f{}_{t2}(h)={\rm P}(S{}_{t2}<S{}_0)={\displaystyle {\int }_{-\infty }^h\text{e}}{}^{-x{}^2/2}/\sqrt{2\text{π}}\text{d}x$。

此时,

$h=S{}_0(\sigma {}_{\theta }^2+\alpha \sigma {}_{\epsilon }^2-k)/\sigma {}_{\theta }^2-\overline{\theta }/\sqrt{\sigma {}_{\theta }^2+\sigma {}_{\epsilon }^2}$。

其中k为I类交易者自信变化系数。

3.2 I类交易者市场行为特征

在DSSW模型中,De Long等人总结了噪声交易者交易过程中的四种行为特征,研究得出噪声交易者在金融市场中,并非总是盈利,其实亏损的情况时有发生。这里本文结合实际金融市场,对I类交易者(噪声交易者)心理行为特征,重新解释为:

1) 多多益善效应(Hold more effect),噪声交易者基于私人噪声信息平均持有更多的风险资产(股票、权证等有价证券),这意味着他们承受更大的风险,自然地期望获得超额收益。

2) 价格压力效应(Price pressure effect)当噪声交易者基于私人噪声信息利好时,他们的情绪表现较为乐观,对风险资产的需求会进一步增加,这势必抬高股价,以吸引II类投机者入场,从而降低了自身的投资风险。

3) 高买低卖效应(Buy high sell low effect)一些后知后觉噪声交易者的非理性行为,他们选择了错误的入市时间,在风险资产高位时买入、低位时卖出,从而导致亏损。其实,II类投机者时常表现出这种行为特征-羊群效应(市场跟风行为)。

4) 空间创造效应(Create space effect)当私人噪声信息逐渐被市场修正时,噪声交易者的想法变得越来越频繁,风险资产的价格波动将越来越大,此时,噪声交易者持有的风险资产应将逐步减少,否则很可能导致亏损。

在一定的条件下,I类交易者的预期收益可能为正,甚至高于II类投机者,但持续盈利的能力相对较弱,因为市场终究要回归理性,股价也将回归正常。

3.3 I类交易者风险警示

在金融市场中,由于噪声和噪声交易普遍存在,导致股票价格剧烈波动,而基于噪声私人信息的I类交易者,更是起到推波助澜的作用。一方面,I类交易者的存在有利于维持股票市场的流动性,使股票市场能够正常运行;另一方面,股价能否真实反应其内在价值主要取决于两类投资者的力量对比。也就是说,如果市场上I投资交易者趋于理性和私人信息中包含的噪声越少,股价就能较为准确地反映其内在价值,反之亦然。

I类噪声交易者以噪声私人信息为依据进行投资,面临信息失真和投资亏损的风险。因此,I类交易者应理性地对待噪声私人信息,坚持理性的价值投资理念,避免投资过程中因私人信息误导带来的情绪波动所产生投资异常行为,并影响后续的投资决策。

4 结论与展望

本文在前人的研究基础上,首先对DHS模型进行适度改进,然后分析在金融市场中,由于噪声私人信息的存在,促使I类交易者进行非理性交易,其行为对股价有助涨助跌效应。最后总结了噪声交易者(I类交易者)在实际金融市场中的一些非理性行为特征,给予噪声交易者风险警示,市场中非理性行为所表现出的异样,最终将得到市场修正。

本文不足之处是未能给出I类交易者交易行为对股价暴涨暴跌情形的影响权重,由于噪声交易的非理性行为较难定量分析,要给出具体的权重指标,需要后续的进一步研究和探讨。

参考文献

[1] Daniel K,Hirshleifer D,Subramany A.Investor psy-chology and se-curity market under and overreaction.Journal of Finance,1998;(53):1839—1886

[2] Fischer B.Noise.The Journal of Finance,1986;(3):529—543

[3] Bradford D J,Andrei S,Waldam S H,et al.Noise trade risk in finan-cial markets.Jouranl of Political Econnomy,1990;(98):703—738

[4] D L.J.Bradford,Summer H,Equipment investment and economicgrowth:how strong is the nexus?com-ments and dicussion,BrookingPapers on EconomicsActivity,1992:157—212

[5]景乃权,陈新秀,叶庆祥,等.证券市场行为解释:BSV和DHS模型,经济学家,2003;05:112—116

[6]董梁,李心丹,茅宁.基于中国证券投资者行为偏差的DHS模型修正.复旦大学学报(社会科学版),2004;05:70—77

[7]刘萍,马啸,黄国石.行为金融学中DHS模型的改进.中国科技信息,2009;07:274—276

[8]李东京,徐云.基于投资者行为的DHS模型研究.山西师范大学学报(自然科学版),2010;12:37—40

噪声交易者 篇2

一、噪声交易概述

(一) 噪声交易模型DSSW的含义

在交易的过程中, 理性投资者的最优策略是利用噪声交易者的非理性为自己赚取利润。他们会在噪声交易者压低价格时买进而在相反的时机卖出, 这种策略在某些时候会使资产价格趋向于其基本价值, 但这种效果不是总能达到。理性交易者不会对所有的套利机会都有能力和愿望去进行套利, 他们有时选择不与噪声交易者的交易力量对抗, 尤其是噪声交易者的判断和行为都趋于一致的时候。这种理性交易者的有限套利行为使噪声交易者可能获得较高的投资收益 (高于理性投资者) 。噪声交易者的获利会产生某种示范效应, 使得新进入市场者和部分的套利交易者都加入噪声交易者的行列, 并且在一定时期内对某些资产的交易具有一定的市场影响力。

(二) 噪声交易中的资本定价模型

B A P M ( 行为资产定价理论) 是对现代资本资产定价模型CAPM (随着时间的推移, 价格会逐渐趋近于资产的内在价值, 噪声会逐渐消失, 非理性交易者会随“市场选择”而消失, 最终由理性交易者主导市场) 的扩展。与CAPM不同, 在BAPM中投资者被划分为信息交易者和噪声交易者。信息交易者是CAPM框架下的“理性投资者”。噪声交易者是在CAPM框架之外的投资者, 由于信息不对称, 他们处于信息劣势, 时常犯认知错误, 不同个体之间具有显著的异方差性, 他们没有严格的均值方差偏好, 对风险多变性和收益预期有不稳定性, 易受情绪支配。CAPM认为决定供求的是人们的功利主义考虑 (如产品成本、替代品价格等) , 而BAPM认为决定供求的是人们的功利主义考虑和价值表达考虑 (个人偏好、风险厌恶等) 。BAPM认为在现实金融市场中, 信息交易者与噪声交易者相互影响, 共同决定资产价格。

二、噪声交易与资产定价的相互关系

(一) 噪声交易导致的“有限套利”使资产价格偏离其价值

在噪声交易中, 噪声交易者使套利者 (理性交易者) 面临基础性风险以外的风险即噪声交易风险 (噪声交易者对市场看法的不确定性所带来的风险) 。作为风险厌恶的套利者, 可能放弃与噪声交易者对抗从而获利的吸引力, 使噪声交易者对价格的错误判断能在一段时间内得以延续, 从而使价格进一步扭曲。

(二) 噪声交易的“羊群效应”影响资产价格

在一个噪声交易者和信息灵通交易者并存的市场中, 信息的获取是有成本的, 两类交易者存在严重的信息不对称。信息灵通的交易者 (理性交易者) 根据占有的未被市场价格所反映的信息进行交易, 噪声交易者根据技术分析、媒体或逐渐扩散出来的或真或假的内幕信息进行交易。当大量的交易者聚集于某一信息并发生极端反应时, 就导致“羊群效应”。“羊群效应”可以使股票价格短期波动幅度增大, 同时可以在相当长时期内使价格在一个方向上持续延伸。

(三) 正反馈交易者使价格出现“泡沫”

噪声交易中的正反馈交易者是指这样一部分人, 他们对价格存在过度预期, 对价格的走势积极跟进。正反馈交易者的行为会使股票的价格波动更大。如基金机构先购买某一股票, 然后散步谣言, 正反馈交易者对这一谣言做出过度反应 (积极购买) , 从而使基金机构能够顺利将该股票高价卖出, 使价格在一定时期内出现持续上涨的“泡沫”。最初机构的买进提高了不知情交易者对未来收益的预期, 从而加倍放大了价格对价值的偏离。当价格停止上涨时, 部分人放弃投资行为, 以及已经获利的基金机构将股票卖出, 使股票价格回落到基础价值, 甚至暴跌。

(四) 噪声交易者对内幕交易者的掩盖

在连续竞价的过程中, 对于制定价格的做市商 (庄家) 而言, 他无法从指令信息流中区分哪些是内幕交易者的指令, 哪些是噪声交易者的指令, 而只能根据所有交易者的指令流确定资产价格。因此, 噪声交易者掩盖了内幕交易者的交易动机, 内幕交易者在其掩盖下使其私人信息逐渐融入股票价格中去, 内幕交易者的获利以噪声交易者的损失为代价。内幕交易者在噪声交易者的掩盖下使股票价格按照自己的意愿按一定的方向偏离其价值, 获取超额利润。

三、中国证券市场的噪声交易

(一) 中国证券市场的“政策市”现象

中国股市有一个特别的现象, 即所谓的“政策市”, 表现为股票市场的走势受政策因素影响极大。“政策市”有三方面特点。第一, 投资者以散户为多。第二, 投资收益主要来自市场差价收益, 投资者投资理念具有过度投机性、短期性和从众性, 缺乏独立分析和判断能力, 受市场消息面影响大。第三, 投资者接收政策的影响比较直接, 在投资行为调整上有较强的趋同性, 从而在宏观层面上就表现为个股的同涨同落和股指的暴涨或暴跌, 系统性风险较高。这些特征决定了“政策市”和成熟的股票市场相比存在差距。在我国投资者的交易频率主要随政策的出台与政策的导向变化, 利好的政策出台会加剧投资者的“过度自信”偏差, 导致投资活跃, 交易频率加快;而如果利空政策出台, 投资者的“过度恐惧”偏差往往会使交易频率有较大程度的下降, 下降趋势会持续较长时间。

(二) 中国证券市场的噪声交易

在中国许多普通股民的投资表现出噪声交易的特性。他们其中的大部分并不具备专业知识, 行为表现相当不成熟, 热衷打探消息, 但又没有获得内幕信息的渠道, 其自身的预测分析能力有限, 因此他们的投资决策很大程度上受到各种噪声的影响。普通股民尽管希望能够及时掌握市场的相关信息, 但由于实力弱小, 一般只能从市场价格的变动中进行信息的判断, 而由此得到的是信息中的噪声, 所以其交易行为具有很大的盲目性。我国股市的换手率极高, 说明证券市场的流动性很强, 噪声交易的程度很高。在我国机构投资者操纵股价, 上市公司的业绩回报不是投资者的主要利润来源, 机构投资者的盈利主要来自二级市场买卖差价, 由于机构投资者与中小投资者之间存在严重的信息不对称, 机构投资者利用散户想要跟庄的心理, 机构投资者制造虚假成交量, 诱导中小投资者跟风, 从而实现自己的预期收益。机构投资者操纵股价, 散户盲目跟庄, 实际上都是噪声交易。

四、减少噪声交易的对策

(一) 制度创新减少噪声交易

我国证券市场的参与主体包括投资者、券商、交易所和政府监管机构等, 投资者是证券市场中最重要的主体, 但政府却是最特殊的一个主体, 它是宏观经济政策、市场规则的制定者, 监管机构是其代理人, 交易所是传递政策信号的机构, 因此政府政策市造成股市异常波动的首要因素。[ 姬媛媛, 对我国证券市场的噪声交易问题研究及对策, 陕西青年管理干部学院学报, 2006年第2期。]因此在证券市场上, 国家意志与行为的干预应逐步退出。

(二) 提高信息透明度, 培育理性的投资者

信息披露的规范化需要法律法规的支持和明确规定。应借鉴国外成熟的证券市场信息披露的内容与形式, 加大信息披露的范围与频率, 尽量减少内幕信息和内幕交易对中小投资者的伤害。此外, 培育理性投资者, 一方面要通过宣传和教育, 增强投资者的风险意识;另一方面要把注意力放在大力发展、规范机构投资者上, 这是关系到证券市场健康运行的重要举措。

(三) 强化监管, 打击违规违法操纵市场的行为

我国证券市场出现的诸多问题, 如内幕交易、造假、行政权力介入等, 严重扰乱市场秩序, 因此, 必须强化监管, 制订严格的反操纵和欺诈措施, 确保信息的准确、完整和及时发布, 防止内幕交易, 保障市场交易的公开性、公平性和公正性, 控制市场交易风险。保证市场健康、高效运行。

摘要：在现实的金融市场中, 存在大量的噪声交易者, 他们在一定程度上增强了市场的流动性。噪声交易者创造的噪声交易风险限制了理性交易者的套利, 引起资产的价格偏离其价值。在短期投机的过程中, 知情者 (信息交易者) 利用噪声交易者的“羊群效应”、“正反馈交易行为”和“掩盖作用”从中获利, 使资产价格更加偏离其价值。总之, 在噪声交易理论中, 资产价格是噪声交易者和信息交易者共同作用的结果 (BAPM) 。

关键词：噪声交易,DSSW,BAPM,羊群效应

参考文献

[1]姬媛媛, 对我国证券市场的噪声交易问题研究及对策, 陕西青年管理干部学院学报, 2006年第2期。

我国证券市场操纵型噪声交易分析 篇3

噪声交易理论表明股票市场的噪声是不可避免的, 在我国同样如此, 因为噪声产生所依赖的两个基本前提在我国是现实存在的。首先, 噪声及噪声交易者的存在根源于交易者拥有的信息不完全、不对称、信息有成本。事实上, 由于经济运动自身的不确定性, 以及不同交易者的资本实力、投资理念、风险厌恶程度都不同, 从而付出不同的信息收集成本, 导致交易者掌握不同的信息。所以, 噪声交易者总是长期存在的, 他们对价格的影响也是始终存在的。其次, 由于我国正处于市场经济体制深化改革的攻艰阶段, 长期性经济因素变动的不确定性大, 证券市场还很不成熟, 不完善, 因此众多投资大户常常拆入巨额资金, 较少关注基本面, 而企图通过内幕交易、人为操纵股市进行短期炒作, 以谋求高额利润。所以, 进行短期投资的交易者也总是存在的。一些学者的实证研究也证明, 我国证券市场的噪声交易相当普遍且较为严重, 但我国股市噪声的成因还具有自己的特色, 其中由于政策制度、政策体系等不成熟因素所导致的操纵型噪声交易不容忽视, 这类噪声交易是中国股票市场特有的, 是一种政策性噪声交易。

二、操纵型噪声交易

市场操纵者是与有实力的机构和主力相对应的, 主要指证券市场上凭借资金、信息、技术、心理等方面的优势, 以自身行为在一定时期内影响或控制证券价格的变动, 进而获取超额利润的机构投资者。证券市场的操纵行为中存在着大量的噪声交易, 这是因为市场操纵行为往往需要制造一些成交量, 以便掩饰其真正的交易目的, 并且能为操作者赢得一种相对信息优势, 从而达到其操纵市场的目标。大量的操纵型噪声交易混淆了真实的市场信号, 成为市场上一个重要的噪声源。同时市场操纵者往往还直接发送一些虚假的信息, 使个体投资者直接依赖这些信号信息进行交易, 又导致信息偏差型噪声交易。

Allen和Gale (1992) 将操纵行为分为三种类型:

一种是行为操纵 (Action-Based Manipulation) , 即通过一些行为改变目标资产的价值而实现对资产价格的操纵;第二种为信息操纵 (Information-Based Manipulation) , 即通过散步虚假信息或传闻来操纵价格;第三种为交易操纵 (Trade-Based Manipulation) , 这种操纵行为的实现完全依赖于买卖行为, 制造虚假成交量, 而与公司价值及信息毫无关系。

市场操纵者和噪声交易者都不根据基本面信息进行交易, 但不同的是, 操纵者进行的噪声交易并不纯粹是非理性的行为, 而是符合其收益最大化目标的, 是一种主动性噪声交易, 通过操纵型噪声交易, 给其它投资者带来了虚假的成交量信号, 从而操纵者可以获得相对于其它交易者更为有利的后期信息优势。

中国证券市场的一个引人注目的特征是操纵行为严重。我国股票市场是一个典型的庄股市场, 几乎每一只股票都有“庄家”。“庄家”一词发源于赌场。通常, 在一场赌博中, 都会选定一个人做庄, 由他来制定赌博的游戏规则和负责维持赌场秩序, 并以其资金实力直接下场参与及调控筹码, 从而操纵和影响赌局的最后结果。结合我国股票市场的实际运行状况, 借用传统赌场上的庄家概念, “股市庄家”基本上是与有实力的机构和主力相对应的, 主要指股票市场上凭借资金、信息、技术、心理等方面的优势, 以自身行为在一定时期内影响或控制股票价格的变动, 进而获取超额垄断利润的机构投资者, 包括证券公司、基金公司、上市公司及其大股东和其他大资金持有者等。显然, 股市庄家的标的物是庄股, 游戏规则是操纵股票价格, 目的是获取超额垄断利润 (耿志民, 2002) 。从操纵型噪声交易来看, 由于“庄家”现象的普遍存在, 可以说大多数资金实力足够的机构都或多或少地介入了证券操纵行为。

在庄股的价格运行中, 由于有庄家的操纵, 其交易量中包含着大量的噪声交易。这些噪声交易的特殊来源大致有: (1) 庄家在进行股票价格操纵的过程中主动进行的噪声交易; (2) 散户在跟庄时依据虚假的信息所进行的噪声交易。庄家在操纵股票价格 (即坐庄) 的过程中, 必须进行大量的噪声交易, 一方面可以通过噪声交易达到获取信息优势之目的, 另一方面也可以通过制造交易量混淆自己操纵股票的真实目的。这是典型的噪声交易, 而且是主动性的噪声交易, 其交易者知道他的交易基础并非真实的交易需求或真实的基本面信息, 而是为了达到操纵股票价格的目的而采取的一种交易手段。

三对策和建议

1、通过完善股市立法, 加强对股市监管, 促进股市发育, 转换机构投资者经营机制, 强化投资者的风险意识, 健全现货市场, 从而减少股市投资者的短期投资行为, 增加其长期投资的吸引力。

2、提高股市有关政策的稳定性、前瞻性、公开性和透明性, 有利于股市投资者对股市发展形成良好的预期, 以减少股市政策信息噪声。

3、加强咨询业、经纪业、金融业和传媒业有关证券从业人员的管理, 提高他们的素质, 加大对其违法、违纪交易行为的惩罚力度, 以减少二手信息噪声的消极影响。

摘要：经典金融学认为非完全理性的噪声交易者最终将被市场所淘汰, 但是近年来我国证券市场中的异象和投资者的非理性表现均证实我国证券市场长期存在着大量的噪声交易者, 因此以投资者非完全理性为前提的噪声交易理论被引入到对我国证券市场的研究中来。本文首先介绍了我国噪声交易存在的必然性, 其次阐述了操纵型噪声交易的内涵和形成原因, 最后提出相关对策建议。

关键词：证券市场,操纵型噪声交易,对策

参考文献

[1]、郭哗.行为金融理论发展评介—当前行为金融发展存在自我局限[J].经济科学, 2008 (3) .

[2]、张世如.中国股市的噪声分析[J].华南金融研究, 2009 (9) .

[3]、杨胜刚, 刘昊拓.金融噪声理论对传统金融理论挑战[J], 经济学动态, 2010 (5) .

[4]、章融, 金雪军.对噪声交易的分类研究[J].财贸经济, 2009 (7) .

噪声交易者 篇4

(一)企业社会责任信息披露与企业价值关系研究

大部分学者的研究表明,企业社会责任与企业价值之间存在正相关关系。企业承担社会责任不仅有利于维护各利益相关者的利益和社会公共利益,促进整个社会经济的和谐发展,而且有利于增加企业竞争优势,提高企业价值,促进企业可持续发展(张兆国,2010)。社会责任带给企业的并不仅仅是成本的亏损,更多的是一些正面影响和效益的获得(王成,2010)。

也有一些学者认为,企业社会责任与企业价值两者之间不相关或者负相关。滞后一期的企业社会责任对当期财务绩效有显著的正向影响,当期财务绩效对当期企业社会责任有显著正向影响,两者之间存在交互跨期影响,即企业社会责任对企业价值的影响先负相关后正相关(张兆国等,2013)。企业履行社会责任总体与企业价值存在负相关关系(Brammer,2006;Matthew Brine,2007;May and Peter,2008)。

(二)噪声交易与股市效应关系研究

由于信息不对称和金融市场不确定性的长期存在,噪声会长期存在,使得股票价格可能长期偏离基础价值。噪声交易的本质是使价格偏离内在价值(章融,2003;韩俊华,2014)。我国证券市场的噪声交易过度问题相当严重,表现在机构投资者对股价的操纵、中小投资者的盲目跟庄等方面(杨胜刚,2002)。

国内外对企业社会责任信息披露与企业价值关系都做了比较系统的研究,我国的研究起步较晚。对于上市公司来说,其最关注的是企业的市场价值,股票市值是企业市场价值最直接有效的表现形式。当前研究多集中于企业市场价值与社会责任信息披露之间的关系,容易忽略股票市场中噪声交易的存在。因此,本文立足于上市公司,研究企业社会责任信息披露后短时间内社会责任信息的披露和噪声交易产生的股市效应,明确企业履行社会责任及其信息披露的重要性,进而有利于增强企业在市场中的适应能力。

二、理论分析与研究假设

利益相关者理论将利益相关者分为股东、债权人、供应商、消费者、员工、政府和社区共七类。利益相关者理论认为,企业并不是只为股东的利益服务,还要兼顾其他利益相关者的利益,只有这样,才能优化企业资源配置,提升企业价值。

噪声交易模型将市场中的投资者分为两类:一类为理性交易者,一类为噪声交易者。噪声交易者错误地认为他们拥有对风险资产未来价格的特殊信息。他们对这种特殊信息的信心可能来自技术分析方法,或者其他咨询机构的虚假信号,而他们的非理性之处在于他们认为这些信号中包含了有价值的信息,并以此作为投资决策的依据。噪声交易者的资产需求给理性投资者带来了一种额外的风险,使得理性投资者的无风险套利机会变得有风险,从而形成套利限制,而套利限制的存在为噪声交易者创造了生存的空间。因此,在分析企业社会责任信息披露与股市效应关系时,非常有必要考虑噪声交易的影响。

股东作为所有者,对企业资产拥有所有权,企业履行对股东的责任符合持续经营假设的要求;政府作为权力机构,出台的经济政策和法律法规与企业的生存发展息息相关,企业履行对政府的责任同样有利于企业的可持续发展。企业披露对股东和政府履行责任的信息,实质上是向市场传递利好信息,噪声交易者可能基于这个信息进行片面操作,因此提出以下假设:

假设1:企业披露对股东和政府履行责任的信息与股市效应正相关,噪声交易对股市效应有放大作用。

供应商和员工是企业生产经营链条中不可或缺的组成部分。与供应商建立良好的关系,企业就可以较低的价格获得高质量的原材料,从而保证关键投入的质量和供应的充足性;企业履行对员工的责任能够激发员工的积极性,员工就可为企业创造更高的价值。企业披露对供应商和员工履行责任的信息,实质上是向市场传递利好信息,噪声交易者可能基于这个信息进行片面操作,因此提出以下假设:

假设2:企业披露对供应商和员工的责任信息与股市效应正相关,噪声交易对股市效应有放大作用。

企业利用债务融资可以发挥杠杆作用,为企业带来更高的收益,但是,债务融资同时会增加企业财务风险,导致企业资不抵债甚至破产。因此,履行对债权人的责任能降低企业的财务风险,有利于保障企业持续经营。企业的偿债能力反映了一个企业的资金实力,可以向资本市场传递利好消息,噪声交易者可能基于这个信息进行片面操作,因此提出以下假设:

假设3:企业披露对债权人履行责任的信息与股市效应正相关,噪声交易对股市效应有放大作用。

企业履行对消费者的责任,可以提高顾客满意度和品牌忠诚度,吸引潜在的消费群体,从而使企业销售收入增加。企业的发展可以带动一方的经济发展,提高老百姓的生活水平,有利于树立企业良好的社会形象,形成品牌效应。但过多履行对消费者和社区的责任会短期内增加企业的成本,进而降低企业利润。目前我国股市投机行为盛行,股市投资者比较看重企业短期盈利能力,而非长期发展能力,过多披露对消费者和社区履行责任的信息属于向市场传递利空信息,噪声交易者可能基于这个信息进行片面操作,因此提出以下假设:

假设4:企业披露对消费者和社区履行责任的信息与股市效应负相关,噪声交易对股市效应有放大作用。

基于以上分析,企业履行社会责任有利于其长期可持续发展,向市场传递利好信息,噪声交易者可能基于此信息进行片面操作,因此提出以下假设:

假设5:企业披露社会责任信息与股市效应正相关,噪声交易对股市效应有放大作用。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文以中国社会科学院推出的《企业社会责任蓝皮书》中2013 年度企业社会责任发展指数100 强企业作为研究对象。由于本文研究的是上市公司,因此对上述企业中属于集团企业的,以其上市子公司作为研究对象,选取2009 ~ 2013年的数据,剔除数据不全的企业,最终得到29 家上市公司5年的面板数据,共145 个样本。数据来源于国泰安数据库、锐思数据库以及《企业社会责任蓝皮书》。本文采用Excel2007对数据进行加工处理,利用Spss18.0、Sata12.0进行数据分析。

(二)变量设计

1. 被解释变量。本文基于事件研究法(Ball and Brown,1968;Famaetal,1969)选取累计超额收益率(CAR)作为衡量企业股市效应的指标。事件研究法的基本思想是设定事件产生影响的时间段为事件窗口,计算事件窗口期的日异常收益率和累计异常收益率,并用这两个指标的统计检验量衡量事件影响的显著程度。计算CAR时需要对股票日收益率和指标日收益率进行普通最小二乘法(Ordinary Least Squares,OLS)回归,如公式(1)。

Rit=αi+βi Rim+εit公式(1)

其中,Rit是股票i在t时期的实际收益率;Rim是市场在t时期的收益率;εit为随机扰动项。

用参数估计期数据估计αi和βi,估计期过长会因为市场环境的变化导致模型的显著性降低,因此本文以企业社会责任报告公告日(设公告日t=0)前60天作为估计期,即t=(-59,-1),并假定在事件期里αi和βi保持不变;然后,计算出事件研究期内每只股票每个交易日的超额收益率,如公式(2)所示。

其中,ARit是事件期股票i在t时期的超额收益率。

本文将企业社会责任报告公告日后15 天作为事件研究期,即t=(1,15)。最后将事件期内每只股票的日超额收益率进行汇总求和,得出每只股票在事件期的累计超额收益率。

计算日收益率时,为了减少变量异常极端值的影响,本文对日收益率的结果取对数,日收益率计算如公式(3):

Rit=ln(pit/pit-1);Rmt=ln(pmt/pmt-1)公式(3)

其中,pit表示股票i在第t交易日的收盘价格,pmt表示沪深300指数在t交易日的收盘指数。为了避免权重股的影响,本文选取沪深300 指数作为市场收益率的计算指数,该指数能弥补对市场的反映存在不同程度的失真这一缺点。

2. 解释变量。

(1)社会责任信息披露的评价指标。利益相关者理论认为,利益相关者与企业的发展密切相关,他们有的分担了企业的经营风险,有的为企业的经营活动付出了代价,有的对企业进行监督和制约,因此企业的经营决策必须考虑他们的利益或接受他们的约束。从这个意义上讲,企业是一种智力和管理专业化投资的制度安排,企业的生存和发展依赖于企业能否满足各利益相关者的要求,而不仅仅取决于股东。本文根据利益相关者理论将企业的利益相关者分为7类,即股东、债权人、供应商、消费者、员工、政府和社区;采用年报分析与社会责任贡献率相结合的方法,引用市场中一些受社会大众认可的指标,构建了企业社会责任信息披露评价指标体系,如表1所示。

本文利用SPSS18.0对上述指标数据进行主成分分析。结果显示,KMO值为0.593,大于0.5,Bartlett球度检验的概率值为0,小于5%,因此该主成分分析的结果可以接受。

分析过程中,对主因子相关系数矩阵进行了方差最大化旋转,并根据旋转后特征值大于1的原则选取四个因子,其累计方差贡献率为75.596%,表明这4 个因子能涵盖大部分原始数据信息,旋转后的因子载荷矩阵如表2所示。

表2中,根据各个主因子中各个指标的载荷量来决定各个指标对主因子的解释程度,平均资产收益率、每股收益和税费支出资产比在主因子1上载荷较大,分别为0.910、0.843和0.778,将该因子命名为csr1,代表对股东和政府的责任;应付账款周转率、现金应付账款比率和员工贡献率在主因子2上载荷较大,分别为0.923、0.909 和0.564,将该因子命名为csr2,代表对供应商和员工的责任;流动比率、现金比率和资产负债率在主因子3 上载荷较大,分别为0.917、0.914 和-0.719,将该因子命名为csr3,代表对债权人的责任;消费者贡献率、销售增长资产比在主因子4 中载荷较大,分别为0.870和0.836,将该因子命名为csr4,代表对消费者和社区的责任。

注:提取方法:主成分。旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。a.旋转在5次迭代后收敛。

然后利用回归法得出各个因子的得分,在此基础上以各因子方差贡献率作为权重,得出各个样本公司社会责任的综合得分,命名为CSR:

CSR=(24.914csr1+ 18.647csr2+ 17.109csr3+ 14.926csr4)/75.596

(2)噪声交易指标。根据噪声交易理论可知,噪声交易会使股票价格偏离股票的内在价值。证券保持流动性的必要条件之一是存在一定的噪声交易,因此证券流动性指标——换手率,可以作为衡量噪声交易的重要指标。股票市场上存在过分偏离的市盈率向其均值回归的现象,因此市盈率也常被用来衡量市场风险。考虑到本研究观察期较短,市盈率变化较小,难以衡量,最终选取换手率(TOR)作为衡量噪声交易的指标。换手率计算公式如下:

换手率=(某段时间内的成交量÷流通股数)×100%

其中,为了增强数据的可比性,换手率的计算期间与累计超额收益率(CAR)的计算期间相同。

(三)模型构建

为了检验假设1 ~ 假设4,本文构建了比较模型(1)和模型(2):

为了验证假设5,本文构建比较模型(3)和模型(4):

其中:∂0代表均值截距项,α0代表截面个体成员截距项,βj(j=1,2,3……)为回归系数,Vit为误差项,i=(1,2,…,N)表示各个公司,t=(1,2,…,T)代表时间跨度。

四、实证研究

(一)描述性统计分析

从表3 可以看出该面板数据的横截维度stock从1 至29共29 个取值,时间序列维度year从2009 ~ 2013 年共5 个取值,属于短面板数据,且观测样本在时间上的分布非常均匀。

表4给出了整体统计量、组间统计量、组内统计量的标准差、均值、最大值、最小值。变量year的组间标准差是0,表明不同组的这一变量取值完全相同。变量stock的组内标准差为0,表明分布在同一组内的数据属于同一家上市公司。csr1~ csr2数据已经过标准化处理,其均值为0,标准差为1,即整体样本社会责任信息披露平均水平设为0,统计样本在5 年内平均有16.6 家处于平均水平以下,占57.24%。本文样本选自《企业社会责任蓝皮书》中社会责任综合评分前100 强企业,由此可以推断出我国上市公司社会责任信息披露总体水平不高,有待进一步提升。指标CAR为正表明股票收益超出市场收益水平,CAR为负表明股票收益未达到市场平均水平。5 年内平均有16.4 家企业股票收益率未达到市场平均水平,占56.55%,与社会责任信息披露处于平均水平以下企业所占比例基本一致。通过表4 还可以看出,整体统计量和组内统计量是按145次计算的,组间统计量是按29 个公司计算的,T=5 表明平均每个截面有5个观测值。

(二)回归分析

根据Hausman检验,模型(1)卡方统计量为14.22,对应的伴随概率为0.0462,因此,应该拒绝随机效应和固定效应的系数无差异的原假设。也就是说,随机效应模型的估计不一致,固定效应模型更合适,模型(2)也能得出相同结论,固定效应回归结果如表5、表6 所示。由表5 可以看出,企业披露对股东和政府履行责任的信息与CAR在10%的水平上显著正相关;企业披露对供应商和员工履行责任的信息与CAR在1%的水平上显著正相关;企业披露债权人履行责任披露的信息CAR正相关,但不显著;企业对消费者和社区的责任披露与CAR在10%的水平上显著负相关。由表6 可以看出,噪声交易与CAR正相关,但不显著。仔细比照两个表中变量的系数可以发现,噪声交易的存在扩大了各个社会责任变量对CAR的影响程度。

表7、表8 是对模型(3)和模型(4)进行固定效应回归的结果。回归结果表明:企业履行社会责任的总体情况与CAR正相关,但不显著。这表明我国股市中投资者整体对上市企业社会责任信息披露的关注度不高,股票市场信息传递机制存在缺陷。噪声交易与CAR之间的关系前面已说明,在此不再赘述。

综上所述,假设1、假设2和假设4得到验证。

五、结论

本文通过对企业社会责任信息披露、噪声交易与股市效应之间的关系进行实证分析,得出以下结论:

第一,企业履行社会责任的总体情况对企业获得累计超额收益率有一定的促进作用,但效果不明显。这可能是导致我国企业社会责任信息披露整体水平低下、投资者对企业社会责任关注度不高的主要原因之一。

第二,企业很好地履行对股东、政府、供应商和员工的责任对企业获得累计超额收益率有积极促进作用,企业很好地履行对消费者和社区的责任却会降低累计超额收益率,企业履行对债权人的责任对累计超额收益率没有明显的促进作用。

第三,噪声交易的存在扩大了社会责任信息披露对企业获取累计超额收益率的影响程度。

综上所述,企业履行对消费者和社区的责任虽然对企业获取累计超额收益率有负面影响,但从长远看,有助于企业提高客户满意度和品牌忠诚度,提升企业未来业绩,实现企业的可持续发展。随着我国市场的不断发展以及法律法规的逐步完善,投资者素质也在不断提高,投资理念逐渐转变,企业的长期发展能力会越来越受到关注,履行社会责任并进行披露会越来越重要。因此,从长远角度出发,企业仍应积极履行社会责任。

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