投资信念（共5篇）
投资信念 篇1
引言
资产定价问题是金融经济学的核心问题。传统的定价模型大多假定投资者是拥有同质信念的, 在这种假设下的模型具有经济结构简单且易于实证检验的优点。然而, 投资者同质信念的假设在现实中是不切实际的, 并且基于投资者同质信念的分析不能完全解释市场上的种种异象, 从而形成了大量的金融异象, 其中具有代表性的是“股权溢价之谜”、“无风险利率之谜”、“波动性之谜”等。为解释这些“谜”提供新的研究视角的行为金融学正逐渐兴起, 它基于投资者的心理和行为对金融异象进行解释, 对传统的资产定价理论进行反思与改进。本文从行为金融学理论角度出发, 分别从理论研究和实证检验两方面, 对投资者异质信念下资产定价问题的研究进行综述。
一、异质信念的含义及形成机制
人们大都可以接受“在股票市场中不同投资者对股票未来走势的估计会存在不同的意见”这一观点, 但对存在异质信念的股票市场均衡问题作出学术研究却是近二三十年的事情, 并且对异质信念的概念及形成机制等问题了解得还比较模糊, 甚至在某些问题上仍存在一定误区, 因此本文将从异质信念的概念、形成过程及形成机制三方面对异质信念相关问题进行阐述与梳理。
异质信念通常是指不同投资者对相同股票相同持有期下收益分布有不同的判断, 也称为意见分歧 (张维、张永杰, 2006) 。张圣平 (2002) 提出传统资产定价模型的同质信念假设暗含着两个前提:一是所有信息对所有的投资者免费并且同时到达;二是所有投资者处理信息的方式相同。现实的资产市场很难同时满足这两个前提, 异质信念无疑是一个更加接近现实的假设。
异质信念体现在三个层次:包括先验的异质性信念、后验的异质性信念和异质的信念更新过程。从而异质信念的形成过程表现为如下形式:每个投资者都有一个初始的先验信念, 即拥有一个对证券市场投资组合的收益的初始主观概率判断, 然后在现实证券市场的资产收益实现以后, 他们会将自己的主观概率与现实数据进行比较, 同时充分利用拥有的信息, 进行信念更新, 并最终形成后验信念。信念的这三个环节都可能因投资者种种因素的影响而异质。
Hong and Stein (2007) 提出异质信念有如下三种形成机制:首先是渐进信息流动。由于信息扩散速度、信息获得渠道的差异性等, 信息不可能瞬间同时到达所有投资者, 已经收到信息的投资者会根据新的信息修正预期, 还没有收到新信息的投资者维持原来的预期。因此即使期初所有投资者具有相同的信念, 随着时间的推移, 投资者之间也会出现信念差异。其次是有限注意。经济生活中每天都产生大量的信息, 投资者不可能有时间和精力处理所有的信息, 只能注意到有限的信息, 对不同的信息和资产的注意程度也不同。行为金融的研究还发现, 投资者的过度自信也会导致对信息的有限注意, 当投资者过度相信自己的判断能力时, 往往会忽视与他的判断不一致的其他信息。最后是先验的异质性。即使不存在信息获取或注意力的差异, 投资者之间也不太可能产生完全一致的判断, 因为投资者还存在先验的异质性。面对同样的信息, 由于个人经历、教育背景、年龄、职业甚至性别的差异性, 投资者之间往往存在不同的预期和判断。
二、异质信念下的资产定价研究
异质信念资产定价问题的研究虽然早在20世纪50年代就已经引起金融学家们的关注, 但真正进行深入的研究还是从20世纪80年代才开始的。迄今为止, 异质信念下资产定价问题的研究已经涌现了大量的文献, 极大地推动了行为金融学和金融经济学的发展。对异质信念下资产定价的研究可以分为理论模型研究和实证检验两个部分。
(一) 异质信念下资产定价的理论模型研究
有大量文献通过建立模型来探讨投资者的异质性信念对资产定价的影响, 其中主要有三类典型模型:噪音交易模型、不同先验信念模型和共同信息下的异质性信念模型。
首先, 在噪音交易模型中, 因交易人各自拥有不同的信息而产生意见分歧, 交易在知情交易者、非知情交易者和噪音交易者之间进行。该类模型依据投资者对信息占有的异质性进行分类, 通常将投资者分为两种根本不同的类型:一类是理性的投资者, 即套利者, 他们按资产定价理论来交易股票;另一类是非理性投资者, 他们的交易完全是凭他们所收集到的不完全信息而进行, 这类投资者被称为噪音交易者。投资者的这种信息占有的异质性, 导致投资者对股票的未来收益的预期不同, 形成一种新的风险———噪音风险。均衡条件下, 股票的价格偏离其内在价值, 并出现了套利机会的假象。其结果, 导致噪音交易者因为噪音风险而获利, 信息交易者因噪音风险而亏损。
对噪音交易者进行研究的模型很多, 具有代表性的有De Long、Shleifer、Summers and Waldman (1990, 1991) 、Campbell and Kyle (1993) 、Shleifer and Vishny (1997) 以及Wang Jiang (1996) 等的模型。此外, 还有一些模型依据投资者的异质性将投资者分为三类:如Kyle (1985) 、Wang and Kyle (1997) 将投资者分为内部交易者、噪音交易者和造市商;Vayanos (2001) 分为策略交易者、噪音交易者和竞争性造市商;Xiong Wei (2001) 分为噪音交易者、长期投资者和收敛交易投资者。
其次, 不同先验信念模型将意见分歧归结为交易人拥有的先验知识。Harrison and Kreps (1978) 根据具有类内同质的两类交易者对投机问题进行了研究。他们认为, 如果交易者对市场的判断是理性预期的, 他们就是理性交易者。交易者因各自主观概率分布的不同而会支付投机溢价。Varian (1989) 证明交易的起因是观点不同而不是信息不同。Morris (1996) 指出, 如果异质信念源于先验的异质性, 即使由于再售出期权的影响会导致投机性泡沫的产生, 通过不断学习和信念调整, 人们会逐渐了解资产收益真实分布, 价格最终会趋于真实价值。Hong and Stein (1999) 研究了渐进信息流动设定下投资者的交易行为对价格的影响。他们假定市场存在两种交易者:信息交易者和动量交易者, 前者仅基于观察到的信息进行交易, 后者仅基于过去的价格进行正反馈交易。并利用异质信念把价格的反应不足和过度反应统一起来, 为持续性的价格动量现象作出了新的理论解释。Hong and Stein (2003) 则从有限注意的角度考察了市场崩溃的形成机制。由于卖空约束, 得到悲观信息的投资者无法进入市场, 市场价格只反映拥有乐观信息的投资者预期。随着时间变化, 如果某一期乐观者注意到了部分悲观信息, 价格开始下降。如果原先的悲观交易者没有进入市场, 其他交易者就会推断事情比看得到的信号更坏, 于是价格会进一步下降。在下降过程中, 原先的悲观投资者会逐步成为边际支持买家, 越来越多的人将会了解到他们的信息, 一旦这种累积的隐藏信息在市场下降过程中被释放出来, 就有可能造成市场崩溃。Hong and Stein (2007) 从渐进信息流动和有限注意两个角度揭示了大量交易存在的原因, 投资者收到的信息不同, 或者注意到的信息不同, 都会导致他们对股票价值判断不同, 从而作出不同的买卖决策, 形成交易。张维、张永杰 (2006) 分析后验信念的形成过程, 假定异质信念服从正态分布, 并推导出了一个基于异质信念的风险资产价格均衡模型。
同时, 先验信念模型中有一类基于对市场异象进行解释的行为资产定价模型, 这类模型被称为非理性预期模型。该类模型主要是利用投资者的异质性解释投资者在投资过程中表现出来的诸如过度反应、反应不足的非理性行为和动量效应等异常现象。在这些模型中, 最具代表性的是如下三个定价模型:Barberis、Shleifer and Vishny (1998) 提出的BSV模型假设投资者主观上持有两种不同的红利模型:第一个假设红利增长负自相关, 第二个假设红利增长正自相关。投资者不改变两个模型, 而是调整对两个模型适用性估计的概率。同时假设红利实际上是随机游动, 投资者的模型都是错误的。当投资者确信并使用第一个模型时, 表现出对信息反应不足;当投资者确信并使用第二个模型时, 表现出对信息过度反应。这一模型也等价于资本市场存在两类投资者, 他们持有不同的红利模型, 两类投资者的比率等价于上述的概率, 两类投资者的比率不同, 得出的结果也不同。Daniel、Hirshleifer and Subrahmanyam (1998) 提出的DHS模型假设投资者彼此不同, 他们都同时接受私人的和公开的信息, 且投资者均为过度自信。投资者的异质性体现在他们接受的信息结构的不同。该模型用投资者过度自信来解释短期的动量效应和长期反转现象。Hong and Stein (1999) 提出的HS模型在DHS模型基础上进行修改, 假定非理性投资者有两类, 一类是信息观察者, 通过观察市场信息来形成私人信息, 然后基于私人信息形成对价格的预期;另一类非理性投资者称为动量投资者, 他们没有私人信息, 只是基于市场价格的变化而交易。这两类投资者相互作用而产生动量效应和价值效应。
再次, 共同信息下的异质性信念模型将异质性表述为投资者拥有不同的概率函数。在此类模型中, 交易者只接收公开信息, 但是他们处理信息的模型不同。我们可以认为, 这一派的模型研究的是意见分歧本身。Harris and Raviv (1993) 最早从先验的异质性角度解释了交易量的产生以及交易量与价格之间的关系。他们假定两组风险中性投资者对信息的好坏有一致判断, 但对好坏程度却存在分歧, 结果是股票始终被乐观者持有。当两组投资者的乐观程度发生变化时, 交易就会产生, 并且价格和交易量的绝对变化是正相关的。Hong、Scheinkman and Xiong (2006) 指出在动态设定下, 投资者除了考虑股票本身的基本价值外, 还会考虑在未来可能将股票以更高的价格再次转售给更乐观的投资者的机会, 这个机会就是再售出期权也被称为投机性泡沫。因此投资者意见分歧度的波动越大, 再售出期权价值部分也越大, 股票收益波动性也就越大。赵健、石莹 (2007) 在MEAN-VAR空间内引入异质性信念, 分析了影响投资组合选择的异质性因素, 以及信念的异质性程度与价格波动间的关系。
(二) 异质信念下资产定价的实证检验研究
除了理论模型研究外, 也有大量学者在实证方面寻找异质信念影响资产价格的证据。实证研究中遇到的首要问题是如何为异质信念找到一个合适的代理指标。由于异质信念很容易与信息不对称、不确定性交叉, 使得准确衡量信念的异质性相当困难。目前, 衡量异质信念的主要指标有分析家预测分歧、收益波动率和换手率等。
Bamber et al. (1999) 利用分析师在收益公告前后的预测存在反转、分歧和不一致的比例衡量异质信念。他们使用1984年到1994年之间1972个季度收益公告数据, 发现正是受异质信念的影响, 出现了收益公告后价格变化很小, 但交易量变化很大的现象。Houge et al. (2001) 使用退出比率衡量IPO过程中投资者的意见分歧程度。退出比例是指锁股期结束后机构投资者把股票卖给其他投资者的比例。在控制了发行质量之后, 他们发现机构退出比率越高的IPO, 长期收益越低。Deither et al. (2002) 利用1983年到2000年美国的上市公司数据, 发现分析师预测的分歧程度与未来收益负相关。分析家预测差异高的证券组合比预测差异低的证券组合平均收益低9.48%, 这一效应对小公司以及过去业绩很差的公司尤为显著。Ofek and Richardson (2003) 将意见分歧和做空限制应用于事件研究, 通过研究Internet股票在禁售期期满前后的表现来检查放松做空限制是如何影响股票回报的, 具体表现为增加股票供应对股票今后的收益率有负面影响。Doukas et al. (2004) 将标准化的分析师预测标准差进行分解, 去掉了不确定性的影响, 得到一个更精确的分歧测量指标。他们利用1995年到2001年15 120个公司年度观察值作为样本, 在控制了卖空限制后, 发现高分歧股票并不一定意味着未来的低收益, 异质信念与收益呈现显著的正相关关系, 认为异质信念并不会导致股票短期高估。Boehme et al. (2005) 发现股票的换手率和超额收益波动率是很好的异质信念衡量指标, 与分析师预测值的分歧度有较强的正相关性。他们对美国市场, 包括没有分析师预测覆盖的所有股票的研究发现, 异质信念越强的股票, 后期收益率越低, 并且这个现象只有在卖空限制存在时才显著。Goetzmann and Massa (2005) 从一般投资者的视角入手, 利用1991年到1995年10万个投资者账户构造了一个基于交易的衡量指标。他们通过年龄、收入水平和性别等外生的特征把投资者分成不同的特征组, 并找出每个投资者对市值最高的100只股票的日交易量。对于每一个特征组, 汇总投资者的所有交易, 计算每组间交易量差额的绝对值, 用该绝对值表示投资者之间的信念差异。这样构造出来的指标反映了不同特征组之间不同的交易行为。由于分组的外生特征是随时间缓慢变化的, 与短期交易策略无关, 由此可以推断投资者之间交易行为的不同代表了信念的差异性。并分别从个股以及市场总体两个角度检验信念差异与交易量以及收益的关系。同时还发现他们构造的异质信念指标与分析师预测分歧存在格兰杰因果关系。Gaoet al. (2006) 则采用收益波动率衡量投资者意见分歧程度。利用1980年到2000年4 057个IPO样本, 他们发现IPO后25日、75日、100日超额收益波动率与IPO后一年、二年、三年的长期超额收益显著负相关, 即使使用控制公司规模、公司杠杆率等因素后的剩余波动率, 结论基本不变。同时也利用非IPO公司进行了对比分析, 发现相对于IPO而言, 非IPO公司波动率与收益之间的负相关关系比较弱。Garfinkel and Sokobin (2006) 从盈余漂移的角度进行了检验。基于异质信念与交易量的关系, 他们采用未预期交易量衡量异质信念。并利用1980年到1998年44 755个盈余公告数据, 研究发现盈余公告后超额累计收益与未预期交易量正相关, 得出了异质信念是一种风险因素的结论。国内直接研究异质信念与股票收益关系的实证论文还比较缺乏。高峰、宋逢明 (2003) 用央视看盘栏目对数十家机构的调查结果检验了投资者理性预期程度。张峥、刘力 (2006) 分析了中国股票市场换手率与股票预期截面收益负相关的原因, 认为与流动性溢价相比, 异质信念是更合适的解释因素。王凤荣、赵建 (2006) 利用机构投资者“看多、看空”的时间序列数据, 与同期大盘指数做了协整检验和Granger因果检验。研究发现, 在比较静态条件下, 短期内资产均衡价格由投资者异质信念相互对抗与交融后而最终形成。在既定的需求函数下, 投资者的异质信念是造成价格波动的重要因素。
结语
随着金融经济学的发展, 各种市场谜团和负面证据与日俱增, 传统的资产定价理论体系受到了不断的质疑。这一逻辑上严谨且形式上近乎完美的理论体系也正遭受严峻的挑战, 这些挑战也推动了资产定价理论的完善和发展。随着行为金融学的兴起, 基于投资者异质信念成功地阐释了大量传统金融理论所无法解释的市场异象, 同时也表明了投资者异质信念下资产定价研究的重要性。然而, 基于异质信念的资产定价模型都是为特定的现象提供基于行为的解释, 而不是一种一般性的方法, 即倾向于挑选行为特征来构造结论和现实相拟合的模型, 并未形成统一的资产定价理论体系及严密坚实的理论框架。因此投资者异质信念下的资产定价问题有待进行更为深入的研究, 结合更进一步的实证或理论推演, 得到更为扎实的理论结果, 形成更为严密的理论框架。
参考文献
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战胜七种致命投资信念 篇2
《索罗斯与巴菲特的投资习惯》中总结了“七种致命的投资信念”，笔者结合投资者的现状加以点评，希望与大家分享大师的投资习惯与理念。
致命投资信念一：要想赚大钱，必须先预测市场的下一步动向
案例：“在对市场的预测上，成功的投资者并不比你我强。”乔治·索罗斯有一个例子，1987年股市崩盘前一个月，索罗斯在向日本看齐，认为股市不会暴跌。但一个月加一星期之后，其量子基金随着美国股票的崩盘而剧损3.5亿美元，将当年收益全部吐回。
攻略：这是大师的故事，个人建议尤其对于某些股评家的短期市场具体走势预测做谨慎分析！推及到基金投资上，对于每次想在最高点赎回，最低点申购的投资人请不要试图如此预测大盘，那比接下空中落下的一把飞刀还要难！我们建议，基金投资看整体宏观形势，看企业盈利水平与投资价值和资本市场的投资空间。如果一切依然牛市向好，基本面因素未变，那大的趋势是可以判断的。
致命投资信念二：“权威”信念——即便我不会预测市场，总有其他人会，而我要做的只是找到这么一个人
案例：巴菲特、索罗斯和其他靠实际投资赚钱的投资大师很少谈论他们的行动，也很少预测市场。通常来讲，就连他们的基金股东也不知道自己的钱被投到了什么地方。
攻略：A大师也许与B大师的观点也是不一致的，不要迷信权威，一定要有自己的主观判断。
致命投资信念三：“内部消息”是赚大钱的途径
案例：沃伦·巴菲特是世界上最富有的投资者。他最喜欢的投资“消息”来源通常是可以免费获得的：那就是公司的年报。当乔治·索罗斯于1992年用100亿美元的巨额空头冲击英镑时，他获得了“击垮英格兰银行的人”的称号。
攻略：今年，尤其是上半年是小道信息迳天走的日子。我身边很多人身受其苦，回顾一下，所谓“内幕”的含金量与风险性，哪个更重？
致命投资信念四：分散化
案例：沃伦·巴菲特的惊人成就是靠集中投资创造的。他只会重点购买他选定的六家大企业的股票。根据乔治·索罗斯所说，重要的不是你对市场的判断是否正确，而是你在判断正确的时候赚了多少钱，在判断错误的时候又赔了多少钱。索罗斯的成功要诀与巴菲特的完全一样：用大投资创造远高于其他投资潜在损失的巨额利润。
攻略：今年笔者经常可以碰到持有20只基金以上的基民朋友。我们一直建议投资人做组合投资，不要选择过多的基金。我们建议的是集中又相对分散的取得效益与风险的最大平衡。投资人应量体裁衣，选择基金不要超过5只产品，避免过分分散。
致命投资信念五：要赚大钱，就要冒大险
攻略：不要只选股票型基金，这是笔者对普通投资人一直苦口相劝的投资组合重要性。
致命投资信念六：盲目相信技术分析软件
案例：某些地方的某些人已经开发出了一种能确保投资利润的系统——技术分析、原理分析、电脑化交易、江恩三角(指20世纪上半叶的金融炒作大师威廉·德尔伯特·江恩的几何分析法)，甚至占星术的神秘结合。
攻略：有些商家赚的就是投资人的这种追求确定性心理。
致命投资信念七：我知道未来将会怎样——而且市场“必然”会证明我是对的
案例：这种信念是投资狂热的一个常见特征。就在1929年股崩前几个星期，实际上每个人都相信欧文·费希尔的话：“股市已经到达了一个新的永久性高点……”
当前基金投资建议：
投资信念 篇3
在经典的资产定价模型中, 通常会假定投资者的理性以及信息流动的充分性, 这样不同证券之间收益性的差异性是由其所对应的系统风险来决定的。在一个完全有效的证券市场上, 价格能够充分地反映投资者所能够获得的最新信息, 而过去的信息与内幕信息是不能够影响资产的价格。也就是说, 投资者无法根据过去的信息来构建资产组合, 从而获得超额收益。但现实并非如此, 越来越多的研究发现, 资本市场出现的包括羊群效应、月份效应、封闭基金折价等金融异象根本无法用传统的资产定价模型来解释。
这就需要放松传统资产定价模型中的假设。在传统的模型中, 假定市场上的信息是充分和完全的, 投资者也都是理性的, 也就是说, 不同的投资者对相同的股票有着相同预期。但现实中, 理性人和信息充分的假设显然不合实际。为此, 许多学者引入了异质信念这一概念。投资者异质信念, 或者说投资者的意见分歧 (张维、张永杰, 2002) , 是指投资者对未来的股票价格的预期存在不同的意见。
对投资者异质信念的研究最早始于Miller (1977) , 他认为在引入卖空机制和异质信念之后, 股票的价格会偏离预期的加权收益率, 造成股票市场高风险低收益的现象。此后的学者Jarrow (1980) , Morris (1996) , Chen、Hong和Stein (2002) 等在构建自己的模型之后也得出同样的结论。
Hong and Stein (2007) 在前人研究的基础上, 总结出异质信念的三种机制:先验异质性、渐进信息流动和有限注意, 并且认为, 在实践中, 渐进信息流动和有限注意往往难以区分, 原因在于两者都依赖于投资者决策过程中的信息不对称。因而, 投资者异质信念可分为先验异质性与信息不对称两大组成部分。
事实上, 基于Hong和Stein (2007) 的研究, 本文对投资者异质信念的研究将异质信念分为两种情况:一种是所有的投资者能够获得完全的信息, 而由于投资者的先验判断能力是有区别的, 导致了投资者的先验异质性 (Harris and Raviv, 1993) ;另一种是投资者信息差别造成的信息不对称, 也导致了投资者异质信念的形成 (Hong and Stein, 2007) 。
2 异质信念对金融异象的解释
异质信念对金融异象的解释, 首先追溯到Miller (1977) , 他认为在卖空限制的条件下, 对市场悲观的投资者不能通过卖空股票来充分表达自己的意愿参与股票交易, 市场上股票的价格主要反映出乐观者的预期, 因而股票的价格会偏离预期的加权收益率, 股票的价格会被高估, 造成股票市场高风险低收益的现象。而且投资者的分歧越大, 被高估的程度越高。Miller (2007) 在自己的文章中, 也通过自己的模型对IPO异象、公共项目融资等问题提出了相应的解释。
在Miller的分析框架下, 后来的学者对异质信念进行了拓展, Diether et al和Chen et al (2002) 的静态模型主要吸取了Miller (1977) 的研究成果, 为Miller的模型提供支持, 后来发展的动态模型更好地解释了投机现象、估值泡沫和各种金融异象。Bamber et al (1999) 利用1984到1994年十年间股票市场季度公告数据, 并利用分析师分歧作为异质信念的代理指标, 研究发现异质信念是造成股价在收益公告后价格变小、交易量变大的原因。Garf in kerand Sokobin (2006) 利用1980到1998年盈余报告的数据研究发现, 盈余公告后的超额收益与异质信念存在显著正相关的结论, 并且证明了异质信念是股市中的一种风险因素。同时, Lamont和Thaler (2003) 在对3Com公司的全资子公司Palm公司的IPO过程中出现的Carve-Out异象进行研究时发现, 卖空限制和异质信念是其形成的主要原因。
国内方面, 也有部分学者从异质信念的角度来解释我国股票市场出现的金融异象。由于Ang (2006) 发现在美国股票市场中高特质波动股票组合通常有低的预期回报率, 杨华蔚、韩立岩和李东辉 (2007) 对中国股票市场进行研究后也得出了同样的结果。涂宏伟、陈国进 (2008) 的研究也发现异质信念对中国股票市场的特质波动有一定的解释能力。陈国进、张贻军 (2009) 在以Hong和Stein (2003) 的研究基础上, 对异质信念和我国股市暴跌现象进行研究发现, 异质信念越强的个股发生暴跌的可能性越大。
3 投资者异质信念与股市风险的关系
关于投资者异质信念与股市风险的关系, 已经被很多学者所证实。Miller (1997) 认为在有卖空限制的情况下, 异质信念的存在会使得股票的市场价格相对于其真实价值被高估, 其理论框架也为后人研究异质信念提供了基础。
在Miller (1977) 之后, 西方学者对异质信念的研究成果层出不穷。Williams (1977) 、Varian (1985) 在Miller (2007) 研究的基础上, 将投资者异质信念看成一种不确定性, 并认为这种不确定性会导致很大的潜在风险, 所以投资者在对异质信念强的股票会要求更高的风险补偿。与Miller (2007) 的研究所不同的是, 他们的研究没有要求卖空限制, 也就是说, 悲观的投资者能够充分地表达自己的预期, 即通过卖空自己的股票来参与市场交易。他们认为投资者的意见分歧程度便意味着资产的风险水平, 也就是说, 高异质信念水平对应高风险水平。
在早期的研究模型中, 学者们通常假定模型为静态模型, 也即投资者的信息为先验的异质信息, 且不会从交易的过程中获得新的信息, 同样也不能够通过新信息来调整自己的收益预期, 因此股票的价格不会超过最乐观的投资者对股票的估值。之后的研究理论越来越多地倾向于动态的模型的发展, 在动态模型中, 投资者能够根据自己所获得的新信息不断地调整对收益的预期。
相较于静态模型, 动态模型的关键在于在模型中构造多期的离散时间甚至构造连续时间模型。Harrison和Kreps (1978) 以及后来的Hong、Scheinkman和Xiong (2006) 发展的再售出期权也是标志之一。再售出期权是指投资者在决策时, 除了考虑由贴现现金流决定的股票价值之外, 还要考虑未来是否有机会将股票以更高的价格卖给更加乐观的投资者。只要未来乐观的投资者对该股票的估值 (同样考虑到再售出期权) 高于出售价格, 他们便会为此支付高于预期的价格。以此类推股票的价格可能会被乐观的投资者推高, 从而形成投机性泡沫 (Speculative Bubbles) , 增加股市风险。Hong、Scheinkman和Xiong (2006) 认为只要未来有更加乐观的投资者出现并能够以更高的价格卖出股票, 投机性泡沫便会越来越大。他们的实证研究也证实了这一过程, 投资者意见分歧度的波动越大, 投机性泡沫也就越大, 因而股票收益波动性也就会越大。此外, Scheinkman和Xiong (2003) 的另外一个研究利用动态模型从过度自信的角度来解释异质信念产生的原因, 以及其对均衡价格和交易的影响, 通过研究发现异质信念程度变化越大, 便会导致更多的交易, 更大的泡沫。
而Chen、Lung和Wang (2006) 使用了一个更细致的方法来检验股票市场的错误定价。他们将股票换手率作为衡量异质信念的代理指标, 除此之外, 他们还将指数看跌虚值期权和指数看跌实值期权的隐含波动率之差作为异质信念的的另一个代理指标。在股票价格方面, 他们首先将股票的市场价格剔除掉股票的真实价值, 这样得出来的结果便是“资产泡沫”。他们的研究结果发现, 异质信念和这一部分的股票价值 (资产泡沫) 有显著的正相关关系, 即投资者的异质信念越强, 股票的资产泡沫也越大。
Pastor和Veronesi (2003) 通过研究表明投资者认知偏差和股票收益波动正相关, 认知偏差使得投资者对上市公司收益的预期存在不确定性, 而这种不确定性正是异质信念产生的原因。Deither et al. (2002) 在利用美国1983年到1990年美国上市公司数据时发现, 分析师意见分析, 即异质信念程度与未来收益负相关, 异质信念程度越高的股票, 其未来收益可能越低。Nagel (2005) 使用分析师预测分歧、换手率作为投资者异质信念的代理指标, 在卖空限制的前提下, 他们的研究发现, 高异质信念以及卖空限制严重的股票在一年内下跌风险更大。Garfinker和Sokobin (2006) 利用1980到1998年盈余报告的季度数据, 用意外交易量来衡量异质信念, 研究发现盈余公告后的超额收益与异质信念存在显著正相关, 他们还证明了异质信念是股市中的一种风险因素。
国外的学者在异质信念与证券市场风险方面的研究成果较为成熟。与之相比, 国内的学者在异质信念方面的研究才刚刚起步, 但与发达国家相比, 中国的证券市场起步较晚, 市场机制还不成熟, 市场监管也并未到位, 股票市场中以中小投资者为主, 投机氛围严重, 由于个人投资者在年龄经历、受教育程度、收入水平等方面都有着较大的差异, 此外, 上市公司在信息传递方面也较为保守, 市场上信息不对称程度也较高, 这导致我国股票市场有着较高的异质信念水平。另外, 我国在2010年实行融资融券制度之前, 股票市场也禁止卖空交易, 这就使得我国的股票市场成为异质信念研究良好的样本。近几年, 国内学者在异质信念方面的研究也收获颇丰。
已有研究还证实, 中国股市中的投资者异质信念是股市风险的重要成因。张维、张永杰 (2006) 推导出了一个基于异质信念的风险资产价格均衡模型, 并在此模型下从理论上证明了投资者意见分歧的程度能够影响公司特质风险与经营前景。赵健、石莹 (2007) 的研究在MEAN—VAR的框架下, 分析了异质信念对投资组合选择的影响, 在此基础上, 探讨了异质信念水平对股票价格波动的影响, 在利用我国股票市场数据进行实证后发现异质信念程度与股票价格波动存在显著的正相关。同样的, 王凤荣、赵建 (2006) 利用机构投资者的悲观信念 (看空) 和乐观信念 (看多) 之间的相互作用作为衡量异质信念的代理变量, 然后与同期大盘指数做了协整检验和Granger因果检验, 结果发现在短期内, 资产价格是两个信念, 即看多和看空, 相互对抗和妥协的结果, 也证实了异质信念是造成股票价格波动的重要因素之一。
除此之外, 陈国进、张贻军和王景 (2008) 以沪深两市上市公司为样本, 研究了异质信念和盈余惯性之间的关系, 发现盈余公告后续的长期收益随着投资者对年报信息意见分歧的增大而严格减小。陈国进、张贻军 (2009) 以Hong and Stein (2003) 的先验异质信念模型为基础, 运用固定效应的logit模型检验了我国股市个股暴跌和先验异质信念之间的关系, 发现先验异质信念程度越大, 个股发生暴跌的可能性就越大。邓雪春、郑振龙 (2012) 讨论了加入异质信念后公司特质风险对预期收益率的影响, 结果表明, 在投资者无法多样化投资的前提下, 加入异质信念和卖空限制的确会使得乐观的人才存在交易, 从而导致当前股价被高估, 未来实际收益率出现反转, 这一结论和Miller的观点一致。亦进一步证实了异质信念是导致中国股市风险特别是暴涨暴跌风险长期存在的重要原因。韩立岩等 (2008) 则指出, 信息不对称风险是我国股市风险的重要组成部分。
4 结语
近年来, 异质信念已成为行为金融学方面炙手可热的前沿问题。国外学者围绕着其对资产定价、股市异象的解释、股市波动等方面的文献层出不穷。国内学者虽然已经开始关注此方面的问题, 但研究成果尚不多。与欧美等发达国家相比, 中国股票市场中小投资者多且多以投机为主, 近年来股市的暴涨暴跌已经可以看出中国股票市场的非理性, 这刚好为国内学者研究异质信念带来方便。因此, 本文对立足于中国证券市场特殊背景以异质信念为研究对象的国内学者有着一定的理论和现实意义。
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投资信念 篇4
新股首日溢价是指新股发行上市首日交易价格高于其发行价格而产生的收益, 这一现象广泛存在于全球资本市场 (Ritter, 1998) , 并作为现代金融研究的谜团之一被广泛关注。IPO最早研究者Reilly和Hatfield (1969) 研究发现这些新股首日平均超额收益达9.6%。国外研究学者提出了异质预期假说 (Miller、Houge和Loughran) 、投资者狂热情绪假说 (Rummer、Smith、Dorn、Ornelli和Goldreich) 、正向反馈交易者假说 (Shleifer、Summers、Waldmann和Wadhwani) 和承销商托市假说 (Ruud和Asquit) 等理论对IPO的二级市场溢价进行解释。这些理论都能很好地解释国外市场中出现的现象, 然而大量的研究表明, 我国证券市场上长期存在的IPO首日超额收益现象并不能完全由以上理论进行解释。
基于我国特有的市场环境, 一些学者提出了具有中国特色的IPO首日超额收益相关理论。韩立岩、伍燕然 (2007) 运用不完全理性投资者的情绪, 全面解释了国内市场IPO异常现象;汪宜霞等 (2008、2009) 研究证实IPO超额收益主要来自二级市场溢价;孙自愿 (2009) 认为, 投资者情绪和异质信念因素可以很好地诠释我国资本市场长期存在的首日高溢价现象。
以上研究均是基于我国主板或中小板市场IPO的研究, 研究结论带有很强的依赖于某种特殊市场的特性, 为此有必要对IPO首日超额收益现象的解释理论和研究结论进行重新检验。创业板市场首批上市的28只股票首日就表现出高收益率和高市盈率, 平均收益率达106.233倍, 平均市盈率达133.925倍, 创造了我国资本市场新股首日溢价的神话。因此, 我国创业板市场新股首日超额收益现象的研究也就成为了关注的重点, 那么其促使创业板市场的IPO首日异常现象有待解释和进一步研究。
二、变量设定与研究假设
本文主要基于异质信念和投资者情绪两大变量展开研究, 有关异质信念的代理指标主要选取换手率和新股首日超额收益波动率。衡量投资者情绪的指标非常多, 本文选取了市场气氛、投资者预期、发行市盈率、中签率、上市首日市净率。
假设1:投资者异质信念与IPO首日溢价效率正相关。Mille (1977) 指出意见分歧将激发投资者之间的交易, 悲观者将把股票卖给乐观者, 换手率可以在一定程度上衡量意见分歧的大小。Krigman和Womack (2002) 等人研究发现, 换手率越高则首日回报率越高, IPO溢价程度就越高。Hong和Seheill、Xiong和Sokobin (2006) 都采用了换手率作为异质信念代理变量。结合我国特殊的市场环境, 假设换手率与IPO首日溢价可能存在着显著正相关。
假设2:市场气氛与IPO首日溢价效率正相关。柏强、张一力和易晓文 (2001) 等人研究发现大盘指数与首日涨幅正相关;田高良和王晓亮 (2007) 将市场气氛这一指标进行量化, 研究发现市场气氛越活跃, 存在投机与市场炒作的可能性越大, IPO溢价程度就越高。由于我国创业板市场的特性, 很难量化“市场气氛”。因此, 借鉴戴晓凤和张清海 (2005) 的研究设计方法, 将“市场气氛”作为虚拟变量进行刻画, 把当月在创业板上市的公司进行归类, 将市场情绪高涨时发行的IPO公司归为一类 (赋值为1) , 将市场情绪下挫时发行的IPO公司归为一类 (赋值为0) , 假设市场气氛与IPO首日溢价正相关。
假设3:投资者预期与IPO首日溢价效率正相关。Qiu和Welch (2005) 研究表明, 投资者对当前生活满意程度越高、对未来预期越好、投资情绪越狂热, IPO溢价程度就越高。汪宜霞和夏新平 (2009) 将消费者预期指数作为情绪代理指标。本文选取“中国股市投资者信心指数”数据库中投资者信心指数的自然对数来刻画投资者预期, 并假设投资者信心与IPO溢价程度成正比。
假设4:发行市盈率与IPO首日溢价效率正相关。发行市盈率是指发行价与发行前三年每股收益平均数的比值。发行市盈率被认为对股票溢价具有一定影响, 一般情况下, 股票的发行市盈率越高, 表明股票的投资风险就越大, 从而要求的回报就越高。因此, 我们假设发行市盈率与IPO首日超额收益成正比。
假设5:上市首日市净率 (FMB) 与IPO首日溢价效率正相关。根据我国股票市场的特征及众多学者研究证实, 市净率较低的股票, 投资价值较高, 反之亦然。因此, 本文用上市首日市净率指标来衡量投资者狂热情绪, 且假设其与IPO首日溢价正相关。
假设6:中签率 (LOT) 与IPO溢价负相关。中签率是指股票上市所募集的资金量同参与认购的那部分资金量的比值。Rock (1986) 的“赢者之咒”模型揭示了中签率与IPO溢价呈负相关的关系。由于知情投资者避免申购定价过高IPO, 这样非知情投资者就接受更大比例的低回报或负回报的IPO, 知情投资者和非知情投资者都进行申购时, 就产生了很小的中签率。因此, 假设中签率与IPO溢价程度负相关。
假设7:实际总发行费用 (Ln TIF) 、资产规模 (Ln SCA) 与IPO首日溢价效率负相关。总发行费用和总资产规模这两个变量都可划归为公司规模类指标, 因为公司规模越大, 资产规模和招股数量就越大, 相应总发行费用也就越高。因此, 资产规模大的公司可吸引更多的投资者认购新股。
假设8:公司年限与IPO溢价效率正相关。公司年限在本文是指公司成立至上市的年数的自然对数即Ln AGE。一般情况下, 公司经营的年限越长, 表明公司制度越趋于完善, 公司的各种财务指标就相对良好。对于经营年限长的公司投资者在其IPO首日越容易申购, 从而使得IPO溢价的可能性就更大。假设Ln AGE与IPO首日溢价程度正相关。
假设9:公司成长性与IPO溢价效率正相关。本文用公司上市前两年主营业务收入同比增长率的均值来衡量公司的成长性。从大量实证研究表明, 公司的主营业务年均增长率越高, IPO首日的溢价程度就越高。
假设10:发行至上市的间隔期 (TIMINT) 与IPO溢价效率正相关。陈工孟和高宁 (2000) 、张小成和孟卫东 (2009) 研究均发现, 发行至上市时间间隔不仅增加了IPO的发行风险, 还相应提高了IPO的初始收益。因为IPO股票的发行至上市的间隔期越长, 投资者所承担的投资风险就越大, 同时也增加IPO申购成本, 从而要求得到的回报也就越高。
三、模型设计及实证分析过程
1. 样本选取及模型建立。
选取创业板市场IPO公司为样本, 其原因是创业板市场企业具有高风险、高成长性、高市盈率等特点, 其IPO首日溢价具有自身的特征。截止2011年9月31日, 创业板累计发行公司为267家, 平均每年发行数量超过137家, 这样规模的IPO有必要对其进行单独研究。
本文选取2009年10月31日至2011年9月31日在创业板上市的所有新股作为研究样本, 样本容量为267家。剔除1家违规的公司和剔除所有数据缺失的公司, 最终剩下266家公司。研究数据均来源于国泰安数据库、中财网、深圳证券交易所数据中心, 并以公司的上市招股书和年报为补充。
从描述性统计, 我们可知创业板上市首日IPO未经调整的和经市场调整后的个股回报率的平均值都超过30%, 上市首日换手率和市净率指标均值分别为0.75和26.38, 这在其他国家和地区是非常罕见的, 这同时表明了创业板IPO首日超额收益现象不容忽视, 也说明了本文研究主题的重要性。
根据前文理论研究综述及创业板上市公司影响指标选择和描述性统计结果, 建立如下两个模型分别对IPO首日溢价程度进行对比分析:
其中:AIR表示调整后的首日个股收益率, IRM代表市场首日回报程度。
2. 实证结果。
为检验变量之间是否存在严重的共线性问题, 我们对样本进行了Pearson检验。通过检验得知Ln ICI与MTAM和TIMINT之间存在较强相关性, 相关系数分别为0.582和-0.498, 其中MTAM与TIMINT的相关性系数为0.179;其余变量之间的相关系数均很低, 可认为不存在严重的共线性。鉴于此, 有必要考虑变量Ln ICI、MTAM和TIMINT之间的严重共线性问题, 因此对以上变量分析结果如下:
根据主成分分析得知对以上三个变量提取出一个主成分变量FACTOR, 累计贡献率达到61.99%, 根据因子得分系数, 该因子的表达式为:FACTORt=0.756Z (MTAMt) +0.907Z (Ln ICTt) -0.682Z (TIMINTt) 。
其中, Z表示经过标准化处理后的变量。鉴于以上变量的相关性, 对回归模型 (1) 和模型 (2) 进行修正, 修正后建立如下两个方程:
对以上四个模型进行多元线性回归结果汇总见表2:
为排除该因素的影响, 故对因变量IR进行调整。用经过市场调整后的AIR变量表示IPO上市首日收益更具有说服力。总的来说, 模型 (3) 优于模型 (1) 。模型 (4) 是对模型 (2) 存在共线性问题的修正, 依据模型 (3) 优于模型 (1) 解释原理, 模型 (4) 优于模型 (2) 。从整体上看, 模型 (1) 、 (2) 、 (3) 和 (4) 经过回归后的结果中, 调整后的R2分别为0.573、0.533、0.535和0.514, 结果均表明上述四个模型有较好的拟合度。各变量均通过5%的显著性水平检验, 有较强的显著性。
表3报告的是模型后变量的共线性及显著性检验, 从中可以看出, 进入模型的变量的容限度都大于0.1, 而方差膨胀因子 (VIF) 均小于10, 因此可认为该模型不存在多重共线性, 通过了模型检验。F值可说明模型的线性关系在99%的水平下显著成立。
从以上模型可知:影响创业板上市公司IPO首日溢价效率的主要因素包括FMB、TURNOVER、LOT、P/E、Ln TIF、FACTOR和Ln SCA, 并且它们的T值均大于2, 且P值均小于0.05, 认为是具有统计学意义的。其他变量未通过T检验或F检验。
3. 结果分析。
从以上四个模型的回归结果看, 上市首日市净率、换手率、中签率、上市总发行费用等变量是影响创业板上市公司首日溢价的主要因素;而公司成长性、公司年限、净资产收益率等因素对于创业板上市公司首日IPO溢价程度并没有显著影响。
第一, 上市首日市净率与IPO首日收益显著正相关, 对IPO首日溢价的解释力度最大。深圳交易所总经理宋丽萍指出, 目前我国创业板上市公司存在严重估值过高问题。投资者对市场的吹捧程度越大, 狂热投资者数量越多, 他们对IPO股票的热衷, 造成大量的资金涌入市场, 从而助推了创业板上市公司股票首日溢价。
第二, 衡量异质信念的代理指标换手率指标在四个模型中均与IPO首日收益显著正相关, 与原假设一致, 即换手率越高, IPO首日的溢价程度越高。本文研究证实了Miller (2000) 关于二级市场溢价理论的解释, 其研究认为IPO上市首日的交易价格是由乐观投资者决定的。对公司前景充满预期的乐观投资者成为上市首日的边际购买者, 他们使IPO的价格偏离内在价值从而产生了二级市场溢价。在我国特殊资本市场环境下, 资本市场虽然流动性好, 但投资者情绪更加不稳定, 换手率是世界资本市场的几百倍, 且投资者存在更为严重的意见分歧。投资者意见分歧的程度越大, 乐观投资者对IPO的估价越高, 悲观投资者对IPO的估价越低, 悲观投资者会保守地停留在市场之外, 最后股票价格所包含的是持乐观预期的狂热投资者的估价信息。还有狂热投资者对IPO的估价远超出股票的内在价值。因此, 投资者的乐观程度及其对新股的追捧力度, 助推了上市首日股票的超额收益。
第三, 中签率与IPO首日溢价负相关, 说明在我国这一特殊市场上, 人们认为不管股票定价有多高, 只要能打到创业板新股, 然后在二级市场上快速变现就能赚钱。公司在申请上市时, 发行的股本份额和申购的份额相比都是多倍的超额认购 (甚至出现百倍超额认购) , 这样就使得发行公司和保荐人有动力去定高价, 因为太多人相信打到创业板的新股就是稳赚不赔。因此, 市场上出现了大量热情高涨的打新股投资者, 从而扩大了新股的申购群。而在一级市场以发行价格获得新股的投资者只是幸运的极少数。没有在一级市场以发行价格获得新股但对新股持乐观预期的狂热投资者, 会继续加入到二级市场的交易中, 从而使中签率越低IPO二级市场溢价程度越高的情况出现。
第四, 发行市盈率与IPO首日溢价正相关。自创业板成立以来, 首发市盈率超过100倍的创业板股票有12只, 其中星河生物、沃森生物和金龙机电三只股票首发市盈率分别高达138.46倍、133.8倍和126.67倍。原因可能是创业板公司上市圈钱和投资者对股票进一步追捧的动机均非常强烈, 进一步促使发行市盈率高涨的同时, 没有带来政策监管当局所预想的初始收益率和溢价率的下降, 反而促使上市首日二级市场溢价程度“水涨船高”。
第五, FACTOR变量是综合了市场气氛、投资者信心指数和上市时间间隔三个指标。实证表明与FACTOR变量IPO首日溢价负相关, 原因可能有: (1) 在二级市场存在着非理性繁荣。当市场给出利好信号时, 悲观投资者认为这可能是市场短暂的利好表现, 并不会持续很长时间, 因此这些投资者选择放弃购买股票, 从而导致首日收益与投资者信心呈现负相关; (2) 从模型 (1) 、模型 (2) 可看出, 市场气氛与上市时间间隔指标与IPO溢价程度正相关, 只是由于投资者信心指数负相关程度作用比上述两指标之和更大, 才导致整体呈现与IPO溢价负相关。这也证实了在我国市场上存在着大量的市场投机者和炒作行为, 促使了Pre-IPO投资盛行, 从而进一步推动了首日股价的上涨。
第六, 发行费用与IPO溢价负相关。发行费用与公司规模和承销商的选择有关系, 为了弥补发行费用高带来的损失, 发行公司很可能以最大限度提高发行价的方式来使自身利益最大化, 从而导致IPO溢价程度降低。因此, 发行费用与IPO首日溢价存在反向关系。
四、结论及研究的局限性
本文与既有研究不同的是:首先, 本文区分了一级市场IPO抑价和二级市场IPO溢价行为, 综合运用“二级市场溢价理论”着重研究新股首日溢价效率问题。其次, 本文选取了不同于众多学者研究我国A股市场IPOs超额收益的指标因素, 使得其更加符合创业板二级市场, 为进一步研究我国创业板市场IPOs超额收益问题提供借鉴。最后, 本文研究证实了信息不对称理论、噪声交易和风险收益等相关理论对IPO首日溢价程度有着显著的影响。经研究发现:当投资者对IPOs拥有的信息比已经在市场上交易的股票要少时, IPOs就拥有更高的风险, 尤其是在没有股票预期交易价格为标杆的上市首日交易的IPOs, 在上市首日就被期望拥有更高的收益。
本文的研究在理论上有助于完善和解释基于二级市场溢价理论的我国特殊资本市场IPO初始收益高涨的形成机理, 在实践上可为我国新股发行定价策略制定、防止市场操纵行为等资本市场的健康发展提供一定的参考。但研究存在着以下不足:第一, 由于数据限制, 我们无法证实创业板市场指数对新股IPO的影响, 也无法检验发行制度对IPO前后业绩的影响, 因此研究结论的可靠性会受到一定的影响。第二, 尽管我们使用了主成分分析方法消除模型中的共线性问题, 但随着创业板市场制度的进一步完善, 模型中很多变量假定可能不再适用, 自相关问题可能依然存在, 从而可能削弱了研究结论的说服力。第三, 风险投资是影响创业板上市公司IPO首日溢价程度的重要因素, 但由于创业板市场成立刚满一年, 很难收集到IPO前后业绩指标, 并未研究风险投资与创业板IPO首日溢价的关系, 这是未来研究的方向。
摘要：本文研究着眼于二级市场溢价视角, 以我国创业板市场发行的267只新股为研究样本, 对异质信念、投资者情绪与创业板IPO首日溢价的关系进行实证分析。研究发现:异质信念与IPO首日溢价显著正相关, 投资者情绪与创业板IPO首日溢价显著正相关。本研究结果为我国特殊资本市场IPO初始收益高涨的形成机理提供了经验证据。
关键词：创业板市场,IPO首日溢价,异质信念,市场气氛,投资者情绪
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投资信念 篇5
可转换公司债券已成为我国上市公司再融资的重要方式之一。研究可转债发行的股价效应主要是为了证实上市公司发行可转债的动机。由于国家或地区间文化背景及市场管制等因素作用, 导致可转债发行的股价效应存在很大的差异。
在西方主要的证券市场上, 可转债发行公告日的股价效应大都为负。Kim和Stulz (1992) 研究1965~1984年间美国证券市场124个样本, 表明股价效应显著性为-2.3%。Abhyanka和Dunning (1999) 将1982~1995年间英国市场上发行129只普通可转债分成清洁样本和污染样本进行研究, 结果表明, 可转债发行公告日的股价效应为显著的负效应, 在公告的窗口日后的两天, 市场反应的显著性为-1.21%。
国内学者对可转债发行公告日的股价效应亦有相当多的研究, 但是结果差异很大:刘娥平 (2005) 、刘舒娜 (2006) 等研究结果表明可转债发行公告的股价效应为负;田柯 (2004) 与袁显平 (2008) 的研究结论是, 可转债发行公告日股价效应不存在显著非零的异常收益;支持可转债发行效应为正的只有刘成彦 (2005) , 但该正效应没有通过统计上的检验。
本文采用2000~2011年上市公司数据来研究可转债发行公告日前后的股价效应。鉴于以往研究对可转债发行的股价效应的解释大都基于公司财务视角, 而股价的非正常性波动则反映了不同投资群体对待特定事件风险的态度, 因此本文引入行为金融学中“投资者异质信念”的概念来分析投资者的信念冲突, 进一步解释可转债发行导致的股价效应。
二、投资者异质信念影响标的证券收益的机理分析
基于投资者是理性的传统金融理论假设, 学者们研究金融现象时常常产生许多悖论, 如股票收益之谜、股利之谜、日历效应等等。为了解释种种异象, 行为金融理论放宽了投资者是理性的假设, 引入“投资者异质信念”来说明投资者的非完全理性特征。“异质信念 (Heterogeneous Beliefs) ”也称为观点分歧, 是指投资者对未来股票价格的预期存在不同意见 (Different Opinions) 的现象 (张维, 2006) 。投资者的异质信念反映了市场中个体的风险偏好、信息认知、情绪的差异, 这些差异会影响金融市场资产价格的均衡。Miller (1977) 认为, 当投资者分歧增加, 市场价格会反映出更加乐观的资产定价, 但同时预示随后负的价格反转。Garfinkel和Sokobin (2006) 从投资者异质信念视角对盈余公告的市场效应产生异常收益做出解释, 认为投资者异质信念可以被看成是一个风险因素对证券资产价格的影响。国内学者刘志新和马健 (2011) 认为, 随着投资者异质信念的增大, 公司股权发行会依次优先选择配股、公开增发和定向增发方式, 而股价效应则依次减小。
信念异质有三个主要的形成机制 (Garfinkel, 2006) :渐进的信息流、有限注意和异质性先验 (Heterogeneous Priors) 。首先, 信息的传输是渐进的, 特定的信息会先传递到一部分投资者手中, 如果消息是正面的, 则最先获得消息的投资者将向上修正股票的价值, 然而, 没有得到该消息的投资者仍然维持未变的股票估值水平, 结果两个投资者群体间信念分歧将扩大;其次, 投资者的注意力是有限的, 由于市场上充斥着大量的信息, 投资者大都属于认知过载者, 往往将注意力放在公众可获得的消息上, 通常情况下, 渐进的信息流及有限的注意力并不足以使价格及成交量发生巨大的变化;最后, 异质性先验导致投资者即便在面对相同的信息流及无差异的注意力下, 其行为的模式亦不相同, 投资者的生理特点差异及价值观、行为模式决定了投资者的先验信念的差异。
投资者对标的股票未来价格预期分歧的增加, 其异质信念会增大, 这种分歧直接影响标的股票的未来收益。如果投资者认为可转债的发行预示着长期内股价会受到转股价格的保护, 而为了达到可转债成功转股的目的, 上市公司会释放系列利好消息, 以促使股价上升, 这时投资者会采取买入策略, 以期望获得长期的超额收益, 其结果反映为可转债的发行促使标的股票价格上扬。这时, 可转债发行被解释为“利好信号”。如果投资者确知可转债与配股或增发等股权再融资方式都是圈钱行为, 最终会导致股本的增加, 从而稀释每股收益, 并确知可转债的发行是管理层逆向选择的结果, 即公司经理人有意抬高股价, 以为可转债顺利发行铺平道路, 那么可转债的发行将预示股价的下跌, 这时, 可转债发行被解释为“利空信号”, 投资者会选择卖出股票, 以规避可转债发行带来的利益损失, 从而对标的股票短期收益产生不利影响。
三、研究方法与数据
1. 样本选择。
1999年至2011年5月, 我国证券市场共发行的可转换公司债券为76只, 剔除1999年发行的南化转债和丝绸转债, 余下74只为研究样本。样本数据来自CCER, 股票价格及指数数据来自CSMAR。由于银行类上市公司的资本债务结构具有特殊性, 故剔除了4只银行股样本, 因此最终样本总数为70个。
2. 研究方法。
我们采用事件研究方法研究可转债发行公告日的股价效应。事件基准日 (t=0) 定为上市公司在指定报刊上公开披露可转债发行公告的交易日, 事件窗口期设为事件基准日前60个交易日至后60个交易日, 研究的样本数为74个。我们采用市场指数调整模型, 即以市场收益率作为个股的正常收益率。定义股票j在第t交易日的异常收益 (AR) 为:
式中:Rjt为股票在交易日t的绝对收益率;Rmt为交易日t的市场收益率, 采用沪深两市的综合指数的收益率来表示。第t个交易日所有样本公司 (样本总数为N) 的平均异常收益率 (AAR) 为:
除了考察每个交易日股价的异常收益, 还要考察事件一段区间内股价的累计被影响程度, 即累计异常收益 (CAR) , 在[t1, t2]期间内, 股票j的累计异常收益率的公式为:
在事件区间一段时间[t1, t2]内的N只股票的平均累计异常收益率 (ACAR) 为:
AR与CAR的T统计量为:
式中: 为检验值的平均值;s (AR) 、s (CAR) 为检验值的标准差。
3. 投资者异质信念的代理指标。
根据以往的研究经验, 可用成交量来反映投资者的异质信念。一般说来, 股票交易量反映了投资者进行交易的理由:流动性需求、新的信息流以及投资者异质信念。因此需要采取一定的措施来消除前两个因素的影响, 从而得到非期望交易量来反映投资者的异质信念。Garfinkel和Sokobin (2006) 采用异常换手率 (△TO) , 即用经市场换手率和个股正常流动性调整后的换手率作为投资者异质信念的代理变量:
式中:Volit代表股票i在第t天的交易量;Shsi, t代表股票i在第t天发行在外的流通股股份;Volt代表第t天市场总成交量;Shst代表市场第t天发行在外的流通股票总量。小括号中的各项分别为个股的换手率或市场的换手率。公式右边第一项中括号表示剔除市场共同因素的影响, 即[-1, 0]期间是否存在相对市场而言的异常换手率;第二项中括号表示在事件窗口期[-60, 60]中剔除相对市场而言的正常流动性。式 (6) 反映了剔除市场换手率及自身正常流动性影响后的换手率指标, 它能更好地反映投资者的异质信念, 因此, 本文采用异常换手率 (△TO) 作为投资者异质信念的代理变量。
4. 样本的统计描述。
描述性指标包括转债融资总额、总市值、流通市值、每股收益、市盈率、市净率、债务资本比等八个指标如表1所示。由表1可以看出, 发行可转债的上市公司具有以下特征:公司规模较大, 平均值总市值为137.8亿元;经营业绩较好, 每股收益与市净率分别为0.48元及3.04倍, 市盈率平均值为29.92倍, 这几个指标表明公司的价值处于合理状态。由表1还可以看出, 反映企业长期偿债能力的债务资本与指标平均值之比为1.3, 说明发行可转债公司基本上具有良好的长期还债能力。而对所有样本在窗口期每天的异常换手率进行统计发现, 异常换手率最大值为31.4%, 最小值为-4.38%, 标准差为2.3%, 这说明在窗口期间样本公司之间的异常换手率存在着较大差别。在可转债发行公告当天的异常换手率最大值为8.88%, 最小值为-2.16%, 平均值为7.61%, 且在1%的显著性水平上不等于零。面对可转债发行公告, 投资者显然存在着巨大的异质信念差异。
四、异常收益统计结果
依据式 (2) 计算在事件期间[-60, 60]里的AR值, 利用t值检验AR是否显著为零, 参见表2 (受篇幅所限, 表2只列出了统计呈显著性当日的计算值) 。统计表明, 公告日当天的异常收益率为0.8%, 并具有显著性;公告日前10天内AR的统计量不显著。统计量具有显著性的日期发生在-11天、-14天、-45天、-51天, 这四天AR值大于零的各占一半。在可转债发行公告日后的+1天、+2天统计量亦表现为显著性。+2天的异常收益率为-0.9%, 这可以解释为可转债配售除权效应。
注:*、**、***分别表示在10%、5%和1%的水平上显著, 下同。
表3列示了样本公司CAR的统计分析结果, 其中:[-2, 0]期间的CAR为显著正1.4%。公告日后的一天即[0, 1]期间, CAR依然呈显著的正值, 这表明公司的股价在可转债发行前就对其做出正向反应, 而且在消息到来之后的当天及次日股价依然呈正向反应;[-1, 1]、[-30, 30]和[-60, 60]期间的CAR统计值同样呈显著的正值。
下图中ACAR曲线清楚地表明公司的股价在事件日前20天开始逐渐攀升, 其中, [-20, 0]期间的CAR为显著正3.8%, 这说明我国上市公司可转换债券发行的公告效应为显著性正效应。另外, 利用式 (6) 计算各天的异常换手率发现, 当时间越接近公告日, 异常换手率越大。从下图可以清楚地看到在可转债发行公告日当天及次日, 异常换手率达到最高峰, 这时的平均累计异常收益率同时达到最高值。
五、投资者异质信念对异常收益的解释
结合国内外的研究成果, 我们采用总市值、债务资本比、市盈率、市净率及异常换手率指标来解释可转债发行公告日的股价正效应, 即:
式中:CARi表示第i家公司在事件窗口期的累计超常收益, 这里选取[-3, 0]期间的累计异常收益;Ln (Size) 表示公司规模, 可转债发行公告时公司总市值以对数表示;DE表示债务资本比, 即总债务除以股东权益, 该指标反映公司的偿债能力;PE、PB分别表示市盈率、市净率指标, 反映公司的盈利状况和公司市场价值;△TO表示市场交易异常换手率, 代表投资者异质信念的差异程度;α表示回归估计系数。
本文采用SAS9.2统计软件将除银行类上市公司外70个样本在时间窗口[-3, 0]的累计异常收益 (CAR) 为被解释变量。运用全回归法检验的结果如表4所示:
从表4可以看出, 回归模型的F值为10.93, 回归模型在1%的水平上显著, 回归变量对被解释变量CAR有较好的解释力。回归结果表明, 总市值、债务资本比、市盈率等变量都不具有统计意义上的显著性, 对累计异常收益没有说服力。市净率和异常换手率 (△TO) 的回归系数显著。异常换手率的回归系数为0.394, 表示异常换手率每上升一个百分点, 标的股票的累计异常收益率上升0.394个百分点。这说明投资者异质信念在可转债公告日前对股价正效应起重要作用, 随着投资者异质信念越大, 标的股票的CAR也越大, 即投资者分歧的增加将使价格反映更加乐观的资产定价, 但这时乐观的资产价格预示其随后负的价格反转。然而回归检验表明, 在公告日后[0, 60]期间并没有出现价格回落的现象, 这说明从长期来看, 企业发行可转债是个利好消息。
从我国上市公司可转债转股历史看, 几乎所有的可转债均能成功地转股, 说明我国可转债显现出很强的延迟股权融资的特性。从可转债的设计条款看, 可转债的转股价确定、转股价格调整方式等具有独特性:①初始转股价格的确定以发行日前标的股票的20日均价为基准, 同时不得低于净资产;②在特定的期限内, 转股价格在一定条件下可以向下调整, 但必须高于每股净资产。这两个特点决定大股东是否修正价格, 以促进可转债的转股成功。基于该理念, 可转债最终都会成功转股成为股票投资者最合理的预期。因此, 理论上说转股价格越接近于净资产 (市净率越低) 的公司, 投资的安全边际系数越高。安全边际系数越高, 投资风险越低, 因此异常收益也越低。回归结果已证实, 高市净率的股票在可转债公告日的异常收益率更高。该研究结论符合信号理论假说, 即高市净率说明可转债公司具有更高的成长性。
六、结论
本文运用事件研究法对沪深两市2000~2011年间74家公司股价在可转债发行公告日前后的异常收益进行研究, 从投资者异质信念的角度解释可转债发行公告日前后标的股票价格的显著异常收益, 得到以下结论:
1. 采用[-60, 60]的窗口期研究可转债发行公告对标的股票价格的影响发现, 在公告日当天公司异常收益显著性为正0.8%, 公告日前10天之前异常收益多次显著性为正。[-30, 0]期间的累计异常收益显著性为+4%。研究结果表明, 我国市场可转债发行的股价效应为正, 这与国外市场有很大的差别, 国内市场显然对可转债发行持欢迎的态度。
2. 采用异常换手率作为投资者异质信念的代理指标, 经对股价正效应的累计异常收益进行回归检验, 结果表明, 异常换手率在较大程度上均能解释公告日前后标的股票的累计异常收益, 两者之间存在显著的正相关关系。投资者异质信念的程度越高, 股票的异常收益亦越大。这表明投资者分歧的增加推高了资产的价格。
3. 回归结果还表明, 市净率高的公司的累计异常收益率也高。这说明在发行可转债的样本公司中, 那些高市净率的公司具有更高的成长性, 这类公司的异常收益率也会越高, 一般都会被投资者看好。
参考文献
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