股价操纵行为的国内外文献综述

张 洁

（深圳大学，广东 深圳 518000）

一、引言

随着我国A股市场于2018年6月被纳入MCSI指数，我国资本市场在全球资本市场的影响力得到了巨大提升。但在这个飞跃的过程中，也表现出不少问题，市场运行机制一直不够规范，上市企业违法违规行为层次不穷。据统计，我国A股上市公司在2008—2017年这十年期间发生的违法违规信息记录共计4 282条，涉及上市公司达1 680家。特别的，违法违规行为中的股价操纵严重损害了证券市场的“三公原则”和资源配置效率，打击了投资者对股市的信心。因此，对股价操纵行为进行研究刻不容缓。希望通过对国内外学者关于股价操纵行为的动机、类型和识别的研究成果进行评述，以期为改进股票市场的监管实务提供一定的理论依据与参考。

二、文献综述

（一）对股价操纵动机的研究

国内外学者发现股价操纵者的动机是多样化的。Asim等（2005）研究了巴基斯坦的证券市场，发现经纪人有股价操纵动机。当经纪人自身进行交易时，他们的年投资收益率高于普通投资者50%～90%。他们在股价下跌时人为拉升股价以吸引正反馈投资者，股价抬升后便大量卖出股票，这些股价操纵租金大约占经纪商总收入的一半。李心丹等（2008）借鉴Becker（1968）“犯罪心理学”的研究框架和行为金融学相关理论，构建了内幕交易行为动机模型，并运用结构方程模型对内幕交易行为动机模型中各个变量间的逻辑关系和影响机制进行了实证分析。分析结果显示，惩罚力度、期望收益和查处力度对内幕主体行为倾向的影响最大，在相当程度上弱化了内幕主体实施内幕交易的行为倾向；治理水平高、信息披露及时充分、信息披露质量好、内控严密有效的上市企业可以弱化内幕交易主体的行为倾向；内幕交易主体期望收益和跟风攀比心态的存在会强化其从事内幕交易的行为倾向。

（二）对股价操纵类型的研究

Allen F.和Gale D.（1992）是首次对股价操纵行为进行分类的学者，将其划分为行动型操纵、交易型操纵和信息型操作等三种类型。此后，学者大多按照此分类方法进行相关的研究。

1.行动型操纵。行动型操纵，主要指股价操纵者通过合谋改变股票的真实价值或感知价值，以此来影响股价。行动型操纵一般存在于公司并购活动中，内幕交易者作为信息占优方主要利参与者间的信息不对称而进行的股价操纵行为。Bagnoli等（1996）构建了操纵者与他人合谋的行动型操纵模型，认为合谋者可通过自身行动改变公司的投资价值。在该模型中，操纵者最初持有部分底仓，随后宣告炒作题材以吸引其他投资者跟风，最终在股价高位出清所有股票，获取丰厚的操纵利润。Mei等（2003）考虑了套利者、行为驱动型投资者、操纵者这三种类型的交易者，构建了基于行动的股价操纵模型，研究表明股价操纵者利用其他投资者的行为偏差操纵股价，获取超额投资回报。Liu Zheng等（2012）构建了行动型股价操纵模型，结果表明行动型操纵者可采取拉升倒货的交易策略，先大量囤积某股票，通过不断抬高股价吸引跟风投资者，高位清仓以获得高额回报。

2.交易型操纵。交易型操纵，主要指利用资金优势、持股优势、策略优势所进行的操纵，这种操纵只是单纯地进行股票买卖，不采取能改变公司价值的行动，也不散布能够影响股价的虚假信息。部分学者探讨了交易型操纵获利的条件，也有部分学者基于某些特定的假设对交易型操纵行为进行整体研究。Hart（1977）认为，在满足某些技术条件和确定性市场环境下，如果股票市场的静态均衡是不稳定的或者投资者的需求曲线是非线性的，那么投机者有较大可能会通过交易获利。Jarrow（1992）则研究了在随机性的市场环境下，交易型操纵获利条件，得到了类似Hart的结论。他的研究结果表明，如果股价存在惯性，即由投机者交易在短期内抬升股价在未来有助于股价继续上涨，那么投机获利是有可能的。另外，部分学者基于行为金融学的视角，认为股价操纵者会利用投资者的处置效应行为偏好和正反馈交易获利。周春生等（2005）构建了拓展的MWZ模型，探讨了在不允许卖空的市场条件下交易型股价操纵发生的条件，认为行为—驱使交易者的处置效应在股价操纵过程中起到了关键作用，使操纵者能获取丰厚的操纵利润。并且，限制卖空会缩小操纵者的可操纵空间。同样，向中兴（2006）构建了股价操纵理论模型，研究表明股价操纵者可利用普通投资者的处置效应和代表性偏差能够获取丰厚的操纵利润，并且能将部分操纵成本转移给其他投资者。此外，有学者研究了某种特定形式的交易型股价操纵行为。部分学者探讨了操纵收盘价的问题，表明股价波动大、市值低、流动性差、信息不对称水平较高的股票更易被操纵（Kyle等，2008；Comer tonforde等，2014）。

3.信息型操纵。信息型操纵，主要是通过制造、传播虚假信息来误导投资者进而操纵股价。Fishman等（1995）建立模型，分析了内幕交易在无披露、自愿披露和强制披露等披露类型下的市场操纵问题。研究表明，信息的强制披露增加了内幕人操纵获利的可能性，其原因是市场中的其他交易者无法辨别内幕人是基于个人投资需要而进行交易，还是根据与投资标的相关的内幕信息进行交易。张宗新等（2005）运用博弈论方法分析了基于信息不对称条件下的投资者行为，同时运用事件研究法分析了内幕信息对股价波动的冲击，实证研究发现在重大事情公告日前后，股票的累积平均超常收益率、平均超常换手率和异质波动性会发生较大的变化。部分学者研究了基于内幕信息下的股价操纵，陈时兴（2010）认为，证券市场的信息不对称和内幕交易严重影响了我国股市的稳定健康发展，研究表明由于信息不对称和信念差异而产生的反馈效应是知情交易者操纵股价的重要原因，知情交易者可以通过操纵信息影响股价，进而获得超额利润或转移风险。胡超斌等（2013）针对我国证券市场特征，构建了扩展的六状态DSSW模型，运用该模型分析了“庄家”内幕交易下提前买入、吸引跟风者、拉升股价、出货和砸盘等五个阶段及其特征，认为我国股市应加强信息披露制度，强化对股票异动的监控。Ullah等（2014）研究了内幕交易和欺诈性虚假消息公开传播这两类股价操纵情形，研究表明虚假信息会产生异常回报率和异常交易量，并且这种影响可以持续至少两周，信息型操纵者可以获取潜在的巨大利润。钟延勇（2017）基于信号传递理论，对股价异动和股价操纵行为进行了理论分析，结果表明被操纵期间，股价会不断上升；当股票的真实价值被揭露时，股价将会下降。信息型股价操纵者的操纵利润与股价波动呈正相关。

（三）对股价操纵行为的识别研究

黄长青等（2004）认为，日平均超常成交量可起到事前预警作用，日平均超常收益率可起到事后检测作用。Imisiker等（2011）的研究发现，小企业、自由流动率较低、杠杆率较高或曾被操纵过的股票更易受到股价操纵，这为证券监管机构提供了监测方向。沈晨和胡代平（2011）以中国证监会查处的股价操纵案例为样本，通过对股价操纵日开始前后40天的数据进行实证分析，研究表明交易量、β系数、收益率等特征变量可作为股价操纵行为的实时预警指标。沈冰等（2016）以2000—2015年被我国证监会查处的内幕交易案件作为研究对象，采用支持向量机模型识别内幕交易，分析结果表明累积超额收益率、超额换手率、股价波动持久度、股价信息含量以及股权制衡度是识别内幕交易的有效指标，综合识别准确率可达86.18%。沈冰和周杰（2017）深入分析了我国1996—2016年的内幕信息股价操纵案件，分别从内幕交易者的投资收益情况、股票收益的波动性特点、市场相关性指标、股票流动性、公司股权结构等五大维度出发，探究了内幕信息股价操纵前后的市场反应变化，为我国监管层检测股价操纵行为提供了新的研究方向。此外，部分学者认为，传统股价操纵的识别方法不能适应新型股价操纵行为。Diaz等（2009，2011）利用日内股票交易价格和收盘价，采用决策树方法构建股价操纵模型，用来监测交易型股价操纵，加强了以往基于传统统计和计量经济学方法对股市操纵的研究成果，提供了来自数据挖掘和机器学习领域的替代方法和技术组合。

朱成、胡代平（2009）认为，传统股价操纵的监管方法缺乏智能性，借鉴Multi-Agent建模思想，构建了Agent的内部组成模型和股价操纵监管系统的结构模型，该系统自身能通过不断的监管和学习提高监管效率。王欣等（2009）基于无指导学习的研究框架下，采用分位数回归模型和变点检验，分析了持股比例变动与股价收益率间协同演化关系，可对我国证券市场上的异常交易行为进行甄别，运用这一方法可实现分期、分级、分类股价异常监管体系，让异常交易行为的甄别变得更为直观，有利于监管效率的提高。Zhang J.等（2017）以2015年中国证券市场的股价操纵事件为样本，建立了面板数据Logit模型，通过逐步回归方法确定能用来识别股价操纵的主要影响因素。实证结果验证了基于面板数据的Logit模型在识别股价操纵的有效性，同时表明，如果上一季度股票的平均持股率和股价波动较高，β值较低，则该股票有较大可能性被操纵。Maxim等（2017）以多指标多原因模型（MIMIC）的形式将股价操纵解释为潜在变量，并使用超额回报率和超额波动率两个指标作为股价操纵的指标，为度量股价操纵提供了新的思路，该模型有望进一步拓展可以得到全球操纵指数。

三、结语

目前，国内外在构建股价操纵行为模型的研究较为成熟。随着信息技术的发展与完善，以及监管部门业务能力的不断提升，股价操纵行为的识别效率大大提升。但由于新型技术的出现，股票操纵行为越来越隐蔽，能够巧妙地避开监管层的监测。监管层在提升监管手段的同时，也可引入举报奖赏机制、举证倒置机制，以便更好地保护中小投资者的合法权益，促进证券市场的资源配置效率。