APP下载

不同投资者的噪声交易者风险研究

2019-03-25任禹铭

经济研究导刊 2019年1期

任禹铭

摘 要:机构投资者是否真的具有低噪声高收益的特征一直是学术界争论的焦点。以2014年1月至2017年6月中国A股市场所有股票为研究对象,对个人投资者和不同类型机构投资者的重仓股进行对比研究,分析其噪声交易者风险大小,并进行噪声交易者风险和股票收益率的相关性分析。研究结果表明,个人投资者和某些机构投资者的噪声交易者风险是比较接近的,他们同是中国资本市场的主要噪声交易来源;股票收益率与噪声交易者风险显著负相关,作为承担低噪声交易者风险的QFII基金、阳光私募等可以获得较好的超额收益。

关键词:行为资产定价模型;噪声交易者风险;不同投资者;股票收益率

中图分类号:F830.91        文献标志码:A      文章编号:1673-291X(2019)01-0089-02

一、相关结论和研究成果

传统金融认为市场是有效的,所有投资者均是理性的。但是随着证券市场上一个个异象的发现,传统金融已经无法给出合理的解释,于是学者们开始寻找理论上的突破,行为金融应运而生。在理性人的假设下,Fama(1970)提出了市场有效假说,认为噪声只是一个随机的扰动项,长期看来,其均值为0[1]。但是进入20世纪80年代以后,随着Black(1986)噪声概念的提出,传统的金融分析框架受到一定程度的质疑[2]。De Long et al.(1990a)基于噪声交易理论,提出了噪声交易者风险的概念,并在此基础上建立了基本的DSSW模型[3~4]。Shefrin et al.(1994)建立了行为资产定价模型,该模型第一次将噪声交易者和信息交易者一起纳入了资产定价模型。在此理论基础上,可以认为CAPM是BAPM的一个特例,此时市场上只存在信息交易者[5]。Ramlah and Davidson(2003)对行为资产定价模型进行了实证方法的研究[6]。

我国资本市场的发展经历了不到三十年的历史,许多制度理念等还不是很完善,市场上存在着很大的噪声交易。所以,国内对于噪声的研究相对而言是比较滞后的,主要的研究领域集中在噪声的界定、现状、成因及生存的分析等方面。在投资者持仓股的研究方面,国内学者对于不同投资者的持仓股噪声程度存在着比较大的分歧。一些学者认为机构投资者是噪声的抑制者,例如步国旬等[7](2005)、祁斌等[8](2006)、高昊宇等[9](2017)。还有一些学者持相反观点,认为机构投资者是噪声的助推器,例如蔡庆丰和宋友勇[10](2010)、陈国进等[11](2010)。

综合国内外研究成果,可以发现,许多研究只是将投资者简单划分为个人投资者和机构投资者,没有进行更为精细的分类,并且也没有进行噪声交易者风险的定量比较。基于此,本文以2014年1月到2017年6月中国A股市场所有股票为研究对象,将个人投资者和不同类型的机构投资者的重仓股进行对比研究,分析其噪声交易者风险大小。进一步,本文进行了噪声交易者风险和股票收益率的相关性分析。

二、研究设计

本文选取2014年1月至2017年6月沪深两市A股所有上市公司作为研究样本。从大类上,本文把中国资本市场上的投资者分为个人投资者和机构投资者。然而由于不同的机构投资者之间存在着很大的异质性,本文将机构投资者中更进一步分为公募基金、券商、QFII、社保、保险、信托、阳光私募,并分别进行了相应的噪声交易者风险分析。

首先,本文对我国资本市场上所有股票的股东数据进行季度数据统计分析,取季度持股比例均值,得到研究区间内的每只股票的季度机构持股比例均值x。另外,根据本文假设,投资者分为机构投资者和个人投资者,可以计算得到相应的个人持股比例为1-x。然后根据投资者持股比例对全市场的股票进行排序筛选,选取每种类型投资者持股比例的前30只个股进行噪声交易者风险分析,进而得到不同类型投资者的噪声信息。对于筛选出来的股票,剔除了2014年1月1日之后上市的股票,剔除了ST板块的股票。股票价格收益率数据,采用周数据。本文综合MSCI对于新兴市场的选股因素——规模、行业和流动性,本文认为停牌属于噪声风险的一种,理应纳入噪声交易者风险的考虑范畴,而不该进行传统处理方法,所以对于由于停牌没有交易数据的股票,收益率进行零处理。数据来源于Wind数据库。

本文采用Ramlah and Davidson(2003)计算方法对所选的投资者重仓股进行噪声交易者风险和收益率分析,最终计算结果[6](如表1所示)。从表1的数据可以看出,QFII、阳光私募机构的噪声交易者风险处于较低水平。相比于QFII基金,信托类机构、个人投资者等显然有着更高的噪声交易者风险水平,这些投资者更追求短期的利益,有着更高的风险偏好水平,造成了资本市场上的大幅波动,是股票市场上噪声比较严重的交易者。

那么,噪声交易者风险(NTR)和股票的超额收益率之间是否存在比较强的关联性呢?本文就选出来240只投资者重仓股,进行了股票的超额收益率和噪声交易者风险(NTR)的回归分析,由表2结果可以看出,个股收益率与NTR之间存在显著的负相关。表2的第1列表明,个股收益率与噪声交易者风险在1%的显著性水平上负相关,随着噪声交易者风险的提高,个股的收益率随之下降。第2列根据相关文献加入了公司财务等方面的控制变量,从结果依旧可以看出,NTR的系数显著为负。无论单变量回归,还是带有控制变量的回归,NTR对收益率均是显著负相关。

三、结语

本文以行为资产定价模型(BAPM)为基础,通过噪声交易者风险(NTR)理论对中国资本市场不同投资者进行了定性分析。对比分析了个人投资者和各种不同类型的机构投资者,得到了以下主要结论:第一,部分机构投资者的噪声交易者风险直逼个人投资者,他们同是资本市场上主要的噪聲源之一;第二,QFII基金对风险有着很高的厌恶程度,具有较低的NTR水平以及较高的超额收益率,这对于我国资本市场许多投资者有着相当重要的启示意义;第三,噪声交易者风险与股票的收益率之间存在着显著的负相关关系,这意味着噪声交易者风险越小,越能获得较高的超额收益率。

参考文献:

[1]  Fama E.F.Efficient Capital Markets:A Review of Theory and Empirical Work[J].The Journal of Finance,1970,(2):383-417.

[2]  Black F.Noise[J].The Journal of Finance,1986,(7):529-543.

[3]  De Long J.B.,Shleifer A.,Summers L.H.,Waldmann R.J.Noise Trader Risk in Financial Markets[J].Journal of Political Economy,1990,(4):703-738.

[4]  De Long J.B.,Shleifer A.,Summers L.H.,Waldmann R.J.Positive Feedback Investment Strategies and Destabilizing Rational Speculation[J].Journal of Finance,1990,(2):375-395.

[5]  Shefrin H.,Statman M.Behavioral Capital Asset Pricing Theory[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis,1994,(3):323-349.

[6]  Ramiah V.,Davidson S.Noise Traders and A Behavioral Asset Pricing Model:Australian Evidence[R].Working Papers of RMIT University,2003.

[7]  步国旬,周旭,徐晓云.基金投资行为与证券市场波动性实证分析[N].上海证券报,2005-11-02.

[8]  祁斌,黄明,陈卓思.机构投资者与股市波动性[J].金融研究,2006,(9):54-64.

[9]  高昊宇,杨晓光,叶彦艺.机构投资者对暴涨暴跌的抑制作用:基于中国市场的实证[J].金融研究,2017,(2):163-178.

[10]  蔡庆丰,宋友勇.超常规发展的机构投资者能稳定市场吗?[J].经济研究,2010,(1):90-101.

[11]  陳国进,张贻军,刘淳.机构投资者是股市暴涨暴跌的助推器吗[J].金融研究,2010,(11):45-59.