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H股回归对A股市场流动性和波动性的影响:实证研究

2015-01-12孙会兵

金融经济 2014年7期

摘要:H股回归被认为对A股市场的流动性和波动性产生了广泛而深远的影响。文章利用面板数据模型和GARCH(1,1)方法检验了H股回归对于上证指数流动性和指数收益波动性的影响,发现H股回归在一定程度上降低了A股市场的流动性,同时也显著地降低了市场收益的波动性。这一发现表明,H股回归使得A股市场更具投资价值,积极稳妥推进H股回归的政策可以成为有关监管当局治理A股市场大起大落的有效工具之一。

关键词:交叉上市;H股回归;流动性和波动性

一、引言

企业国际交叉上市对母国资本市场具有深刻的影响,其中对资本市场流动性和波动性的影响是一个重要的方面。Domowitz等(1998)在股票竞价的做市商制度下,建立了一个交叉上市股票价格的波动性模型,认为交叉上市对股市流动性和波动性的影响要视母国和东道国证券市场间的融合程度(integration)而定。如果两国市场融合程度高,信息联系越紧密,股价波动率越低;反之,如果两国市场高度分割,股价波动率就很高。他们对墨西哥企业在美国交叉上市的实证研究表明,交叉上市对母国资本市场的作用,受到交易量转移的成本和市场竞争降低波动性而带来的收益的综合影响。Podpiera(2001)发展了Domowitz等(1998)的模型,将交叉上市股票在两地证券市场的价格差异作为一个影响股价波动性的因素纳入,并以东欧三个新兴市场国家的企业在英国实行交叉上市为案例进行实证研究,结果表明价差是波动的重要原因。孙会兵(2012)依据中国证券市场的特征建立了一个H股回归对A股市场波动性影响的理论模型,认为H股回归扩大了A股市场投资者基础,加强了A股和H股市场的联系,从而有利于降低A股市场的波动率。

本文拟以截止到2008年之前实现回归的47只股票和上证指数为样本,利用面板数据模型和GARCH(1,1)方法,实证分析H股回归对A股市场流动性和波动性的影响。

二、实证研究设计

(一)变量定义及数据说明

流动性包括宽度、深度、及时性等多个维度,本文借鉴陈仲常等(2006)的分析方法,将指数流动性定义为Lt=(vt/Vt)/(Pt,max-Pt,min)

。其中,vt表示第t天内的成交金额,Vt表示相应交易日内的流通股市价总值。Pt,max和Pt,min分别表示第t天内的最高价和最低价。将收益率定义为rt=ln(Pt/Pt-1)。其中,Pt表示第t日的收盘点位,Pt-1表示第(t-1)日的收盘点位。

选取2008年以前实现H股回归的股票作为研究对象,符合要求的一共有47只股票。所有的数据来源于WIND资讯、CSMAR、上海证券交易所、深圳证券交易所等网站。

(二)检验H股回归对于市场流动性影响的面板数据模型

H股回归的影响通过不同时间实现H股回归的股票累计数量(NUM)来表示。借鉴靳云汇、杨文(2002)的研究结论,我们还考虑了日成交量(VOL)、日收盘点位(P)、日波动率(V)等外生变量的影响。为了考察每次H股回归间截距的变化,模型使用级差截距虚拟变量。另外,为了解决自相关问题,模型中的日成交量变量VOL的斜率系数设定为变化的,其他变量的斜率系数都是固定的。我们建立如下固定效应面板数据模型,检验H股回归对上证指数流动性影响是否显著:

Lit=α+∑ni=1αiDi+βVOLt+∑ni=1βiDiVOLit+γ1iPit+

γ2iV+γ3iNUMt+uit(6)

在由47只股票所组成的样本中,有些股票之间的回归上市日非常接近。为了使得H股回归之间的效应分开,我们从每只股票回归A股的上市日开始,分别选取模型中各个指标的120个交易日的数据。第一个截面的时间序列数据是在尚没有H股回归A股市场时取得的;第二个截面的时间序列数据是在第一只H股回归股票青岛啤酒在A股的上市日开始的120个数据;依此类推。最后,我们一共得到了18个横截面数据,每个截面又分别包含120个时间序列数据,所有这些数据构成了一个面板数据。

(三)检验H股回归对于市场波动性影响的GARCH模型

对收益率数据进行的单位根检验显示,ADF统计量为-26.03,指数收益率是平稳的时间序列。对指数收益率序列建立带截距项的AR(1)模型,其残差序列滞后10期的Q统计量为23.90,残差序列不是白噪声过程,模型可能存在自回归条件异方差。进一步地,对回归残差序列的ARCH效应检验的LM统计量为16.7125(滞后阶数为4),相应的P值为0.0022,说明残差序列存在高阶ARCH效应,因此采用GARCH模型较为合适。

大量的实证研究表明,GARCH(1,1)或GARCH(1,2)模型能很好的刻画金融时间序列的波动聚集现象(陈森鑫、郑振龙,2008)。本文首先利用GARCH(1,1)模型分析市场的波动性,根据从“特殊到一般”的建模思路,若诊断检验表明此模型不充分,再考虑更高阶的GARCH模型。为了说明H股回归对于市场波动性的影响,我们在GARCH模型中引入了一个表示H股回归股票数目的外生变量(NUM)。因此,本文最终采用的的模型的基本形式如下:

rt=φ1+φ2rt-1+ut

σ2t=α0+α1u2t-1+β1σ2t-1+γNUMt(7)

ut=σtεt

其中,{εt}是白噪声过程,且与ut-1独立。

三、实证结果与分析

(一)H股回归对于市场流动性的影响

H股回归对A股市场流动性影响的面板数据模型(式6)检验结果见表1。

从表1的估计结果来看,指数的日收盘点位和日波动率对指数流动性有显著负的影响;日成交量的系数都是显著为正的,表明日成交量与指数流动性是正向的关系。另外,日成交量的系数有逐渐减小的趋势,说明日交易量对流动性的影响作用有弱化的趋势。

H股回归对于指数流动性的影响是负向的,虽然其显著性水平并不如其他变量高。H股回归之所以导致上证指数流动性降低,至少有三个方面的原因:

首先,H股回归虽然会吸引投资者进入市场交易,扩大投资者基础,但是也会使原有市场中的交易量向H股回归股票分流,造成纯国内上市公司股票的流动性降低。而这种分流效应如果过大的话,就会抵消投资者基础扩大的好处,使得市场流动性降低。

其次,H股市场回归A股市场的股票,一般是绩效比较好的大盘蓝筹股票,其回归有助于塑造投资者的价值投资理念。当投资者以价值投资的长期持有方式投资于H股回归股票时,市场交易频率降低,表现出流动性下降的现象。

再次,在经济学界并没有关于流动性的权威而又统一的定义(万树平,2006),本文也只是考虑了流动性定义的某些方面,而忽略了另一些方面。因此,将结论表述为“在本文所定义的流动性概念的基础上,H股回归对于市场流动性成负向影响”是比较合适的。

(二)H股回归对于市场波动性的影响

波动性GARCH(1,1)模型(式7)的估计结果见表2。

从结果可以看出,H股回归对上证指数收益率的波动性存在显著的负影响,即H股回归降低了A股市场收益率的波动性水平。

首先,H股股票在开放的世界金融市场受世界投资者的分析和监督,其公司治理和管理水平高。它们大多作为大盘蓝筹概念回到A股市场,具有价值投资功能,从而会吸引投资者进入股票市场,扩大市场投资者的数量,塑造投资者价值投资理念,减少投机行为,因此有利于降低A股市场的波动性。

其次,H股回归使A股和H股两地市场的关联性增强,从而有利于提高A股和H股市场间的信息流动和市场透明度,这也会降低A股市场的波动性。

四、结束语

本文实证检验了H股回归对A股市场流动性和波动性的影响。结果表明,H股回归降低了市场的流动性,也显著降低了A股市场的波动性。这主要是由于H股回归扩大了A股市场参与者的数量,有利于塑造投资者的价值投资理念,加强了A股和H股市场之间的联系程度。

本文的研究结果有重要的实践意义。首先,H股回归A

股市场降低了市场流动性,市场参与者和有关监管当局应该将市场流动性的适当降低视为A股市场的正常调整,也是A股市场逐渐成熟的标志之一。

其次,H股回归降低了市场的波动性,这表明H股回归有助于中国股票市场向价值投资型市场过渡。对投资者来说,应遵循价值投资理念,优化自己的投资组合;对有关监管当局来说,其治理A股市场大起大落的愿望,也可以考虑通过适当鼓励H股回归来达到。

参考文献:

[1]Ian Domowitz,Jack Glen,Ananth Madhavan.International Cross-Listing and Order Flow Migration: Evidence from an Emerging Market[J].Journal of Finance,1998.

[2]Richard Podpiera.International Cross-Listing: The Effects of Market Fragmentation and Information Flows[J].CERGE-EI Working Paper No.173,2001.

[3]孙会兵.H股回归对A股市场波动性的影响:理论模型[J].金融经济,2012(3).

[4]陈仲常,刘敏,叶嘉.股票市场流动性水平的度量[J].统计与决策,2006(18).

[5]靳云汇,杨文.上海股市流动性影响因素实证分析[J].金融研究,2006(2).

[6]陈森鑫,郑振龙.推出卖空机制对证券市场波动率的影响[J].证券市场导报,2008.

[7]万树平.上海股票市场流动性的度量与影响因素实证分析[J].系统工程理论与实践,2006.