李俊杰[1]2012年在《中国股票市场“行业规模效应”研究》文中提出中国股市发展迅速,沪深股市总市值于2007年超过日本,中国已正式成为世界第二大股票市场,2011年3月数据表明中国大陆股市市值占全球股市市值比例已达7.38%,中国IPO数量也在过去的2011年稳居世界第一。以上数据均表明中国股票市场取得了显着的成就,中国金融市场的进步显而易见,但在我国股票市场蓬勃发展的同时,许多问题也日益凸显了出来：比如中国股票市场中基本没有股票退出机制,创业板虽然已经推出该机制但未得到有效实施,而在成熟的股票市场例如美国、日本每年都有不少不符合规定的股票退市,中国股市的退出制度相对落后；对于新发行的股票往往会在上市当天被爆炒,有些股价甚至可以上涨好几倍,或者会出现暴跌现象,俗称“新股破发”,这种新股发行价过高,或者股价暴涨暴跌的现象非常不利于我国股市健康发展；中国股市“内幕交易”现象极为严重,对于中国此类不成熟的市场而言,运用内幕交易获利现象几乎无处不在,而且不仅是对于某些上市公司的内幕信息会被交易被利用,甚至就连中国统计局的统计数字也会被泄露：中国目前股民散户化倾向严重、机构投资者数量相对较少,但是对于成熟的股票市场而言,机构投资者应该占据有相当大的份额,而中国目前投资主体依然是以散户为主,他们往往又很容易被庄家利用和操纵；同时,“股票市场异象”这类学术界一直争论的课题也是当下中国股市问题中重要的一个。“股票市场异象”是指使用经典的资本资产定价模型(CAPM模型)无法解释的某些股票市场的现象,即股票市场的股票价格远远偏离根据模型所确定的股票基础价值的现象,具体表现为股市出现大幅震荡和在特定时期内的非理性投资现象。资本资产定价模型(CAPM模型)是由夏普(Sharp)根据马克威兹的最优资产组合选择思想提出的,模型表示为：Ri-R=pi(Rmt-R)。其中,R是指市场无风险收益率,(Rmt-R)是指市场风险调整因子,Rmt是市场平均收益率,在本文使用的Rmt会以A股综合月度收益率为标准,βi是个股系统性风险量化指标。通过对资本资产定价模型(CAPM)的深入挖掘,能够了解到股票的收益率主要来源于两方面：一是市场的无风险收益率R,这部分按照投资学的理论可解释为是由时间创造的,是对放弃即期投资的一种补偿；而另一方面是对系统性风险的补偿收益率,表示为βi(Rmt—R),被称为“风险溢价”,这部分收益率与投资所承担的风险大小βi成正比。而除去这两部分以外的超额收益率便是资本资产定价模型(CAPM)无法解释的部分,即“股票市场异象”对收益率的影响。“股票市场异象”对投资者进行股市投资及股市发展有较大影响,所以在对我国大陆股票市场进行投资的时候,不能忽视“股票市场异象”对股票价格的影响。而“规模效应”又是“股票市场异象”的重要表现之一。“规模效应”是指股票规模与股票收益率呈反比的现象。而笔者认为在中国股市中,“规模效应”现象表现明显；但是长期以来学术界对我国股市“规模效应”的探讨和研究,受制于中国股市样本区间过短、数据不足等因素,实证研究一直停滞不前,而且只是停留在对“小公司规模效应”的研究上,并没有进一步扩大研究范围。近年来,随着中国股市不断扩容,大陆主板市场规模不断扩大,中国相关股市政策不断出台,这将有利于我们对中国“股票市场异象”以及“规模效应”进行相关研究,而对“规模效应”进行深入研究不但能为证券市场投资进行指导,还能为中国股市未来发展提供理论依据。本文旨在通过对学术界对“小公司规模效应”的研究进行回顾的基础上,学习和借鉴相关理论和实证研究方法,扩大研究范围,以求对我国“行业规模效应”进行实证分析,试图弄清中国股票市场“行业规模效应”的存在性。为什么要研究“行业规模效应”,因为投资学告诉我们在进行股票投资时,需要进行叁方面分析：宏观经济面分析、行业分析和公司基本面分析。宏观经济面的分析是指通过对证券市场的总体变化趋势的大致把握,对市场系统性风险进行分析,判断整个市场的投资价值,而中国系统性风险也是目前股票市场风险中很重要的一部分。公司分析则是站位微观层面上对上市公司进行分析,进行此类分析主要是通过对上市公司财务状况进行分析,作出具体的投资建议,即选择哪一只股票进行投资。而行业分析是以经济学为基础,综合统计学、经济学、行业研究等多种分析方法对影响行业的各要素进行深入研究,以进一步预测行业未来发展的趋势为目的,发现行业运行的内在经济规律。而行业分析是从中层把握市场规律,可见行业分析在进行股票投资时有非常重要的作用。本文将采用规范分析和实证分析相结合的方法,以行业流通股市值作为规模变量,以行业组合月收益率作为检验指标,用五组分类法将2006年1月至2011年9月期间所有上市公司23个行业分类为超大市值规模行业,大市值规模行业,中等市值规模行业,小市值规模行业和超小市值规模行业。首先利用绝对收益率简单观察“行业规模效应”,试图从直观上对“行业规模效应”进行考察,并找到各行业间“行业规模效应”区别。再通过资本资产定价模型(CAPM)和简化的FF二因子模型检验“行业规模效应”,从风险调整的角度来分析“行业规模效应”。最后是在找到相关结论的情况下,即在得到我国股市存在“行业规模效应”的结论之后,做进一步的原因分析,主要分为“小公司规模效应”原因分析和行业自身原因分析,再对政策提一点意见和建议,并尝试对股市投资作出一定的指导。本文的实证结构如下：第一部分为导论和“规模效应”概述。主要论述选题背景与研究意义,并介绍国内外对“规模效应”的研究方法和研究动态；第二部分是“行业规模效应”的研究设计。主要介绍本文的研究假设,以及相关研究方法的确定,最后提出本文具体研究思路；第叁部分为实证研究相关分析。首先对数据以流通市值大小进行分类组成五大组合,用分类法进行比较分析并得出初步结论；第四部分是对“行业规模效应”进行原因分析。在以上叁章得到初步结论的情况下,使用资本资产定价模型对收益率进行风险调整,并得到在资本资产定价模型之外的超额收益率,以此对“行业规模效应”进行进一步实证分析。并且在风险因素之外进行其他原因分析,主要包括“小公司规模效应”原因以及行业自身原因分析；第五部分是本文最终结论以及相关政策建议。在对我国股市“行业规模效应”存在性以及原因分析的基础之上,对我国股市发展提出一定建设性意见,并提出相应投资建议。本文的研究结果表明：第一、行业组合在考察区间里从绝对收益率均值的角度考虑存在“行业规模效应”；第二、各行业在整个考察区间中,从单独个月收益率上没有“行业规模效应”,即某一个月较大规模行业收益率可能高于较小规模行业收益率,但累积月收益率上表现为有明显的“行业规模效应”；第叁、通过资本资产定价模型进行风险调整之后中国股市依然存在“行业规模效应”；第四、对于中国“行业规模效应”的原因,研究认为风险补偿影响“行业规模效应”,“政策市”“壳资源”等因素也对其有所影响；第五、在进行股票市场投资时,应当选择政策倾向性的行业,并且尽量选择子行业中规模较小的行业。但是,本文依然存在许多不足,一是我国股票市场发展仅20年,所选取的数据量相对较小；二是我国股市发展不成熟,投资者缺乏风险意识,政策也存在不稳定性；叁是笔者对我国股市发展及相关行业并没有完全的了解,这也许不能很好地掌握和理解有关我国股市“行业规模效应”的问题,有许多相关行业的研究不能进一步深入挖掘。四是本文使用行业月收益率,而对于新上市的股票没法进行修正,使每个月收益率相对稳定性有所降低。以上这些方面都将是本人进一步研究的方向。
韩延龄[2]2004年在《中国股票市场“规模效应”的实证研究》文中指出“规模效应”是以股票市值为衡量标准的公司规模的大小和该股票的市场收益率之间成相反的关系。本实证研究的目的就是验证我国股票市场是否也同西方发达国家的股票市场一样存在着“规模效应”。在市场有效性领域的相关研究中，“规模效应”无论是在学术界还是在实务界都一直存在着争议。“规模效应”的研究在西方股票市场已经处于比较成熟的阶段，而在中国还是刚刚起步的阶段。尽管中国股票市场建立仅仅10余年，存在样本区间太短，规模太小，数据过少的障碍，但是，对于“规模效应”的实证研究无论是对学术界还是对实务界都是非常必要的。对中国股票市场“规模效应”的实证研究将为市场机制对收益率所起的作用提供重要的信息，该信息不仅对证券交易所和管理部门制定相关政策具有帮助作用，还可以作为一种投资策略的参考来指导市场投资者获得市场赢利。 本文首先讲述有关证券市场异常现象及其各学派对证券市场“异象”的解释。在此基础上，论述了“规模效应”作为证券市场的一种异常现象，直接冲击了有效市场假说和资本资产定价模型。接着回顾了国内外“规模效应”的研究历程和研究成果。然后，分别通过全样本下“规模效应”实证研究和抽样统计方法下“规模效应”实证研究，验证在2000-2003年间，我国股票市场是否存在“规模效应”，为制定投资策略建议提供理论依据。同时指出两种方法在结论上的相关性和差异性。另外本文还证实了在哪些行业存在“规模效应”。 为了进一步佐证实证部分得出的结论：收益率与规模之间存在的负相关关系，作者对各个时段相对大盘的持有期收益率的影响因素进行回归分析，并在此基础上提出相关的投资策略建议。本文还结合我国的具体实际，概括出在我国股票市场存在“规模效应”的情况下，作为证券市场的投资主体，证券市场的监督管理机构以及各上市公司受到的启示。进一步印证了本研究对于学术界和实务界的重要意义。
张倩[3]2005年在《我国股票市场“规模效应”的实证研究》文中研究指明“规模效应”是股票市场上一种重要的异常收益现象,反映了股票收益与公司规模之间的反比关系。 本文采用分组排序和最小二乘回归的方法对我国上海股票市场是否存在“规模效应”进行了检验,并且对按行业分类的子股市是否存在“规模效应”进行了尝试性探讨。在回归中,考虑了我国股市中牛市和熊市的区别,引入斜率虚拟变量进行回归检验。得出的结论是上海股市在1992年7月至2003年6月不存在“规模效应”;所检验的叁个行业:纺织、石油和机械行业在1993年7月至2003年6月之间也不存在“规模效应”。但是,检验过程中发现,上海股市整体和机械行业子股市存在显着的“叁月份规模效应”;牛市和熊市的区别对我国股市“规模效应”并无显着影响。 本文认为我国不存在国外专家和学者解释股市存在“规模效应”的原因,主要表现在我国不存在小公司的“被遗忘效应”和“纳税效应”,同时我国小公司的流动性也比较高,而且并购的壳资源也不限于小公司,这也进一步印证了我国股市不存在“规模效应”的结论。同时,由于无风险套利活动的存在将逐渐实现金融市场的无套利均衡,导致我国股票市场的“规模效应”减弱以致消失。本文认为股市整体存在“叁月份规模效应”的主要原因在于我国股市还是政策市。
杨敏[4]2016年在《规模效应与反转效应》文中指出一直以来,有效市场理论(EMH)作为西方主流金融市场理论,在金融学及资产定价中都得到广泛应用,资本资产定价模型(CAPM)、套利定价理论(APT)以及期权定价模型(OPM)均为在有效市场假说基础之上建立的。根据这一理论,股票价格已经反映了所有影响股价的因素,投资者不能通过一些技术分析手段从市场中长期获取异常收益;然而,随着金融学研究进展,这一理论也遇到了很多质疑和挑战。例如,动量效应、反转效应、规模效应、一月效应、指数效应、账面市值比效应等现象的出现,也即我们所说的证券市场中的异象,可以说是对有效市场理论的极大挑战。尽管我国A股市场已经经历了二十几年的发展并且取得了一定的成就,但与发达国家的成熟市场相比,仍然存在诸多问题,这也使得我国A股市场存在上述的多种异象,这些异象也是我国学者包括实务界在内近些年的研究热点,尤其是对动量效应、反转效应及规模效应在中国股市的存在性及表现特征的探索和研究,对此也得出了很多重要的结论,促进我国金融研究的进一步发展。然而,这些研究大部分是对动量效应或者反转效应、规模效应的单独研究,对于动量效应或者反转效应与规模效应之间的联系的研究却很少。因此,本文定位于研究中国A股市场反转效应与规模效应之间的关系,不仅对于证券市场异象研究是很好的补充,对研究我国股票市场的有效性有一定的帮助,而且对于投资者投资与决策有很大的帮助。为了研究这个问题,本文选取我国沪深两市1995年1月1日至2016年3月1日期间所有A股市场数据作为研究对象,以六种形成期交叉配合六种持有期,经过对数据的合理筛选,对该问题展开实证研究。本文采用同时考虑规模和收益的二维分类法构造5*5规模—收益组合,观察各交叉组合的持有期收益率的表现情况,并且以股票月超额收益率对规模因子以及收益因子进行FM截面回归分析,从而研究规模效应与反转效应之间的关系;之后根据之前的分组构造对冲组合(买入最小规模最小收益组合、卖空最大规模最大收益组合),对比单独按规模或收益分组构造的对冲组合,考察其持有期收益率是否能显着提高,并对Fama-French叁因子进行回归分析;最后通过变换形成期、持有期,采用同样的研究过程进行稳健性检验。研究发现:我国A股市场存在短期反转效应及规模效应,且当规模效应与反转效应都存在的情况下,两者对于股票收益的影响呈现相互独立的状态,即规模效应与反转效应互不覆盖;构造对冲组合后得到,同时考虑规模和收益时构造的对冲组合的收益率显着大于单独考虑规模时的对冲组合收益率和单独考虑收益时的对冲组合收益率,即选取更小规模,前期表现更差的股票组合,相比单纯考虑更小规模或者前期表现更差来选择股票能显着提高收益;通过变换形成期及持有期后的稳健性检验也证明了同样的结论。本文的创新点在于:第一,丰富了现有文献。本文通过实证研究检验了我国A股市场规模效应与反转效应之间的关系证明两者对于股票收益的影响呈现相互独立的状态,并未互相覆盖,而以往的文献大多集中于研究我国各市场中规模效应及反转效应的存在性以及相应的表现特征,对于两者之间的关系研究甚少。第二,本文通过二维分组构造规模收益组合,进而构造对冲组合,相比一维分组明显提高了对冲组合收益,为投资者投资与决策提供了很好的指导作用。
何辉[5]2010年在《金融市场税收经济效应研究》文中认为金融市场发挥着资金“蓄水池”的作用,连接着储蓄者与投资者,在金融市场运行机制的作用下,通过对储蓄者与投资者影响而发挥调节宏观经济运行的作用。金融市场税收作为政府调控金融市场的重要政策工具,对促进金融市场健康稳定地发展以及推动实体经济快速发展具有举足轻重的作用。从1997年亚洲金融危机爆发到2008年全球性经济危机爆发,我国金融市场税收都肩负着政府调节金融市场与经济运行的重任。在实践中,金融市场税收会产生何种经济效应呢?基于此,本文从微观与宏观层面、经济效率与社会公平视角,全面考察金融市场税收在中国实践中的经济效应,力求为我国政府提供政策决策的参考依据。全文共分为9章,由理论分析、实证分析和政策启示叁大部分构成。第1章导论。第2章从理论上分析金融市场税收机制的运行机理。第3至8章为实证分析部分。第3章从微观层面实证研究了金融市场税收对股票市场与债券市场的影响。第4-8章从宏观层面实证分析金融市场税收对实体经济的影响。其中,第4-7章是从经济效率视角研究金融市场税收对宏观经济变量、经济增长、经济周期波动以及稳态经济与黄金律水平的影响;第8章从社会公平视角考察金融市场税收的收入再分配效应。第9章是实证结论与政策启示部分。根据中国金融市场税收的实际经济效应,获得重要的政策启示。第1章,导论。本章的内容包括：叙述了选题背景、意义；对基本概念作出解释,对研究对象作出说明；对国内外学者的研究进行文献综述；介绍研究方法,简述研究思路；指出本文可能创新与不足之处。第2章,金融市场税收的一般分析。本章采用规范分析方法,通过对金融市场税收机制运行的分析,揭示金融市场税收经济效应的内在机理,为实证分析提供理论依据；同时,阐述了我国金融市场税制的构成,以确定实证检验中国金融市场税收经济效应的实践依据。第3章,金融市场税收经济效应的微观分析。本章通过构建理论模型,实证检验中国金融市场税收的微观经济效应,总结了金融市场税收对股票市场影响的学术研究成果,重点考察了金融市场税收对债券市场的影响。利用市场一般均衡理论,构建包含金融市场税收的债券定价模型以及市场交易量模型,在此基础上揭示了金融市场税收政策调整引起的债券价格效应与市场规模效应。第4章,金融市场税收经济效应的宏观分析—基于中国宏观经济变量的实证分析。本章从宏观层面的经济效率视角,实证研究金融市场税收对经济变量的影响。沿着金融市场税收变化→金融资产价格变化→消费与储蓄变化→投资变化的思路,在第3章实证分析金融市场税收价格效应的基础上,实证考察中国金融市场税收的消费效应、储蓄效应以及投资效应,揭示金融市场税收对经济变量影响的规律。首先,考察金融市场税收的消费效应。在跨期消费模型基础上,利用中国经验数据,揭示了金融市场税收对城镇与农村居民消费的影响。其次,考察金融市场税收的储蓄效应。运用前节的理论模型以及计量回归数据,测算了金融市场税收政策调整引起城镇居民与农村居民储蓄的变化。最后,考察金融市场税收的投资效应。根据投资与消费、储蓄的之间的关系,构建了金融市场税收对投资影响的理论模型,通过计量回归分析,揭示了金融市场税收政策变化导致投资变化的程度与方向。第5章金融市场税收经济效应的宏观分析—基于中国经济增长的实证分析。本章在第4章的基础上,继而沿着经济变量的变化→经济增长变化的思路,考察金融市场税收政策调整对经济增长的影响程度,揭示金融市场税收的经济增长效应规律。首先,在Pagano(1993)模型①的基础上,结合金融市场税收对消费、储蓄与投资影响的模型,构建了金融市场税收的经济增长效应模型,为实证检验提供依据。然后,利用中国经验数据,对参数进行估计,测算了金融市场税收政策变化引起经济增长的变化量,揭示了金融市场税收的经济增长效应趋势。第6章金融市场税收经济效应的宏观分析—基于中国经济周期波动的实证分析。本章在第4、5章分析的基础上,采用固定参数下脉冲响应函数、方差分解函数与分布滞后模型以及时变参数下的状态空间模型,考察金融市场税收的经济周期波动效应,全面揭示金融市场税收的经济周期波动效应规律。首先,结合凯恩斯经济周期波动模型与货币供给模型,利用加速乘数模型,构建了金融市场税收经济周期波动效应模型,为实证分析提供理论依据。其次,把金融市场税收引入脉冲响应函数、方差分解函数、分布滞后模型以及状态空间模型,构建了金融市场税收经济周期波动效应的计量模型,为计量分析奠定基础。最后,在固定参数与时变参数计量模型下,实证检验金融市场税收的经济周期波动效应。揭示了金融市场税收与经济周期波动之间的长期趋势关系和时间变化规律。第7章金融市场税收经济效应的宏观分析—基于中国稳态经济与黄金律水平的实证分析。本章基于宏观动态均衡的视角,揭示金融市场税收政策调整引起经济稳态水平与黄金律水平变化规律。首先,在拓展的拉姆齐模型(引入金融市场税收)的基础上,通过相关参数估计与动态模拟,考察了金融市场税收对经济稳态水平的影响。然后,利用第4章金融市场税收对储蓄与投资影响的实证结果,以及本章第一节参数估计值,考察了金融市场税收对经济黄金律水平的影响。第8章金融税收经济效应的宏观分析—基于中国收入再分配效应的实证分析。本章从宏观层面的社会公平角度,揭示金融市场税收调节居民收入差距的作用。首先,从收入结构视角与整体视角,构建了金融市场税收收入再分配效应模型,为实证分析奠定理论基础。然后,在理论模型的基础上,利用中国经验数据,实证检验金融市场税收的收入再分配效应。一方面,从结构视角,通过计算金融市场税收在不同收入组间的平均税率累进性,揭示金融税收调节收入差距的作用。另一方面,从整体视角,通过计算金融市场税收政策调整前后基尼系数变化量,揭示金融市场税收收入再分配效应的程度。第9章实证结论与政策启示。首先,归纳概括了中国金融市场税收的实际经济效应,提供了政策建议的客观依据。然后,根据金融市场税收经济效应的实证结果,从短期与长期的角度,提出短期内适时调整金融市场税收政策与长期内推进金融市场税制改革的政策建议。在对已有研究拓展和深化的基础上,本文可能进行了以下创新性探索：(1)研究视角的宽广性本文从微观与宏观、效率与公平、一般均衡与动态均衡等多视角、多层面探索了金融市场税收的经济效应。第一层面：微观与宏观的全方位分析。在微观方面,研究了金融市场税收的市场价格效应和市场规模效应；在宏观方面,考察金融市场税收对实体经济的影响。第二层面：经济效率与社会公平的全视角分析。在宏观分析中,从经济效率视角研究金融市场税收引起经济的变化；从社会公平视角分析金融市场税收的收入再分配效应。第叁层面：静态均衡与动态均衡的全工具应用。在经济效率分析中,从静态均衡的角度考察金融市场税收对宏观经济变量(消费、储蓄、投资)、经济增长以及经济周期波动的影响；从动态均衡角度研究金融市场税收对稳态经济的影响。(2)理论模型的拓展性本文对理论模型的扩展主要体现在以下几方面：第一,构建了金融市场税收的债券价格效应模型。传统的债券定价理论模型仅仅考虑了债券利息税、资本利得税以及市场利率对债券价格影响,但在构建债券定价模型时,未考虑存款利息税以及证券印花税等影响因素。本文利用市场一般均衡理论,把存款利息税和证券印花税引入到债券定价理论模型中,分析其税率变化对债券价格的影响。第二,拓展了金融市场税收的消费与储蓄效应模型。首先,拓展了利息税①的消费与储蓄效应模型。关于利息税对消费与储蓄的影响国内外都进行了大量研究,但在构建理论模型时并未考虑物价因素,同时在选择家庭效用函数时多采用隐函数形式的效用函数或者采用Cobb-douglas形式的效用函数。而本文在构建利息税对消费与储蓄影响的理论模型时,不仅考虑了物价因素,而且选择了可以囊括Cobb-douglas效用函数、完全替代效用函数、完全互补效用函数的效用函数,从而使得所构建的理论模型更具有代表性。其次,构建了证券印花税的消费与储蓄效应模型。本文把证券印花税、物价以及储蓄等变量同时引入到消费-储蓄模型中,拓展了跨期消费模型,能够同时考察证券印花税的消费与储蓄效应。第叁,构建了金融市场税收的经济增长效应模型。学界较多地探讨了金融发展对经济增长的影响,例如Pagano (1993)所构建的金融资本及其金融市场发展对经济增长影响的模型。但对金融市场税收对经济增长影响的模型研究较少。本文在Pagano(1993)模型的基础上,利用金融市场税收对消费、储蓄与投资影响的分析结果,构建了金融市场税收的经济增长效应模型。第四,拓展了金融市场税收的经济周期波动效应模型。凯恩斯学派的经济周期波动模型是建立在IS-LM模型的基础上,利用乘数-加速模型分析税收对经济周期波动的影响,但受到货币学派的质疑。本文在综合凯恩斯学派与货币学派的理论模型(应用IS-LM模型与乘数-加速模型,并且运用货币市场均衡模型)基础上,应用计量理论模型(脉冲响应函数、、方差分解模型、分布滞后模型以及时变参数模型等),构建了金融市场税收的经济周期波动效应模型。(3)实证研究的拓展性本文在理论分析的基础上,利用中国的经验数据,借助于计量工具,从不同视角实证研究了金融市场税收经济效应。第一,实证分析了金融市场税收对中国债券市场的影响。已有的文献表明,存款利息所得税与证券印花税对中国债券市场影响的实证研究鲜为少见。国内曾有少数学者研究了有关对债券征税(比如机构投资者的债券利息所得税以及营业税)所引起债券收益率的变化,但对存款利息所得税的经济效应研究多体现在其宏观经济效应方面。本文利用事件研究法,结合GACH效应模型,实证考察了存款利息所得税与证券印花税的债券价格效应和债券规模效应。实证结果表明,存款利息所得税、证券印花税对债券价格和债券交易量具有显着性影响。第二,实证考察了金融市场税收对居民消费与储蓄影响的程度。利息税的消费效应与储蓄效应一直是学界争论的焦点。多数学者采用规范分析法研究利息税的消费与储蓄效应,缺乏实证检验,其结论具有很强的主观性。本文在跨期消费理论模型基础上,借助计量工具,利用中国经验数据,实证考察了利息税的消费与储蓄效应的大小,得出结论更具有客观性。实证结果表明：利息税的收入效应大于替代效应,即提高利息税税率导致居民增加储蓄减少消费,而降低利息税税率引起居民减少储蓄增加消费；利息税对农村居民和城镇居民影响不同,利息税税率调整导致城镇居民消费与储蓄的绝对额变化较大,而利息税税率调整导致农村居民消费与储蓄的相对额变化较大。就证券印花税来看,学界直接研究证券印花税的消费与储蓄效应较少,本文推进了这一研究,实证考察了证券印花税税率调整对消费与储蓄的影响。实证结果表明：提高证券印花税税率导致储蓄减少消费增加,而降低证券印花税税率导致储蓄增加消费减少。第叁,实证检验了金融市场税收的经济增长效应。学界对税收经济增长效应的实证研究较多,但对利息税与证券印花税的经济增长效应实证研究较少,尤其实证检验其经济增长效应大小更是少之甚少。本文在有关利息税与证券印花税对经济变量影响的实证分析基础上,进一步实证检验了它们对经济增长的影响。实证结果表明：提高利息税税率抑制了经济增长,反之,降低利息税税率促进了经济增长。降低证券印花税税率对经济增长具有推动效应；证券印花税受外部环境的影响,对经济增长的影响还具有时期性。第四,动态模拟了金融市场税收对稳态消费与稳态资本的影响。近几年,国内有些学者采用模拟分析法研究政策变化的效应,但对利息税与证券印花税的稳态消费与稳态资本效应研究却鲜为少见。本文从动态最优化视角,利用回归的参数数据,动态模拟分析利息税、证券印花税税率调整对稳态消费与稳态资本的影响程度。第五,通过计算基尼系数,实证研究了金融市场税收的收入再分配效应。从结构视角,将利息税、股利所得税以及证券印花税的平均税率作为变量指标,分别计算出了它们各自在不同居民收入组的平均税率累进性,结果表明,利息税、股利所得税以及证券印花税的平均税率都具有累进性。又从整体视角,通过计算税收征收前后基尼系数的变化量,实证考察了金融市场税收的收入再分配效应。结果表明,相对于税前基尼系数,利息税、股利所得税以及证券印花税的税后基尼系数变小,即它们具有收入再分配的正效应。(4)政策建议的应用性第一,提出了中国金融市场税收的短期与长期政策目标。根据实证检验结果,结合经济发展不同阶段,提出短期与长期的政策目标：短期目标。短期内金融市场税收政策应着重发挥调节金融市场与经济运行的作用。由于我国金融市场还有待完善,市场上存在较多的噪声交易者,短期内应根据市场与经济运行状况适时调整金融市场税收政策,实现其调节金融市场与经济运行的作用。长期目标。长期内金融市场税收政策应兼顾效率与公平,实现双重调节功能。随着金融市场日趋成熟,经济发展水平不断提高,居民收入差距不断扩大,长期内应推进金融市场税制改革,实现其调节金融市场与调节收入差距的双重作用。第二,从长期视角,提出我国资本利得税制度的设想。尽管国内有些学者提出资本利得税制度,但所设计的税制要么立足于调节金融市场,要么立足于调节收入差距,而本文的资本利得税税制则立足于发挥其双重调节功能。
张浩博[6]2016年在《我国股票市场流动性与流动性风险溢价研究》文中认为流动性是股票市场存在和发展的基石,充足的流动性可以保障股票市场交易的顺利进行,若股票市场缺乏流动性,那么市场中的交易会难以顺利执行,并且由于失去了赖以生存的条件,市场将难以正常运行,所以,正是由于股票市场流动性的存在才保证了股票市场的健康稳定发展。股票流动性直接影响股票交易成本和流动性风险,可以对预期收益产生重要影响,股票市场作为金融体系中至关重要的一环,在维持金融体系的稳定和促进金融体系的发展中具有重要地位和作用。可见,研究股票市场流动性溢价和流动性的影响因素有助于投资者把握市场行情变动,更加合理的指定交易策略,有助于监管部门更好的监控市场状况,选择合适的调控手段,在适当的时机对市场进行调控,进而促进我国股票市场监管体系的完善,保障市场的健康平稳运行。本文在对我国股票市场流动性度量的基础上,运用GARCH族模型对我国股票市场流动性波动的非对称性进行了实证检验,通过ASV模型实证检验了我国股票市场流动性波动杠杆效应。实证结果发现股票市场流动性波动具有显着的非对称性,股票市场流动性波动对利空消息的敏感性要高于对利好消息的敏感性,流动性波动更容易受到“坏消息”的影响。我国股票市场流动性波动具有低波动和高波动两种状态,流动性波动在低区制状态下具有更快的衰减速度和更长的持续时间,并且波动具有阶段性,从高区制状态向低区制状态转移的概率高于低区制状态向高区制状态转移的概率;上海股票市场流动性波动和深圳股票市场流动性波动在区制持续时间和对波动性反应敏感程度上存在着差异性。本文在对我国股票市场流动性波动特征分析的基础上,通过常相关Copula模型、时变Copula模型、时变Copula GAS模型以及时变SJC-Copula模型对我国不同股票市场流动性波动与收益率之间的相关关系进行了实证检验。实证结果发现我国股票市场流动性波动与收益率之间存在着弱正相关关系;不同市场之间流动性波动与收益率相关关系以及尾部相关关系存在着很大的差异,并且同一市场在不同时期流动性波动与收益率相关关系以及尾部相关关系也具有差异性;我国股票市场流动性波动与收益率之间的相关关系存在着显着的时变特征,两者之间的相关关系随着股票市场行情的变动而变动;我国股票市场流动性变化率和收益率之间尾部相关性具有显着的非对称特征和时变特征。一般而言,国内外学者将流动性与收益率之间的关系分为两种:一种是可以预期的流动性对收益率的影响效应,称之为“流动性溢价”;一种是不可预期的流动性变化对收益率的影响效应,称之为“流动性风险溢价”。所以在实证检验我国不同股票市场流动性变化率与收益率之间的时变关系的基础上,依据流动性溢价理论,本文实证检验了我国上海股票市场流动性溢价的存在性,发现我国股票市场存在着流动性溢价现象,并存在显着的规模效应,但由于模型的不同价值效应的表现也不同。随后对样本进行行业分组,从行业分组的角度分析流动性溢价的存在性,发现不同的行业组合流动性溢价存在着很大的差异,除电信服务行业外,其余行业均存在流动性溢价现象,但考虑规模因素和价值因素后,部分行业的流动性溢价系数变得不显着。以股票规模和帐面市值比分别作为门限变量,运用门板门限模型实证检验了流动性溢价的规模效应和价值效应;以市场收益率为门限变量时,面板门限模型分析结果发现与传统分组方法结论不同,在市场上涨幅度较小时期与市场下跌时期,流动性溢价的表现具有一致性,此时流动性溢价要高于市场快速上涨时期,并且考虑规模因素与价值因素之后发现,市场不同时期流动性溢价减小。通过构建内生性两状态的markov区制转换模型对不同行业指数流动性与预期收益率之间的定量关系进行了实证检验,检验结果表明不同行业指数流动性与预期收益率之间的定量关系具有不确定性以及非对称性,各个行业流动性与收益率的相关关系在不同状态下存在着时变特征,并且不同行业相同状态下流动性与预期收益率之间也存在着很大差异性。本文在实证检验了股票市场流动性溢价的非对称性特征的基础上,采用时变模型对我国股票市场流动性风险溢价的时变特征进行了实证分析。为了更好的刻画资产收益中的市场异象的时变性特征,本文运用capm模型、经流动性修正的二因素capm模型,fama-french叁因素capm模型以及经流动性调整的四因素capm模型对我国股票市场收益的风险溢价进行了实证分析,在此基础上,通过变系数状态空间模型对四个模型进行了扩展,然后运用扩展的时变模型进行了实证分析,对比实证估计结果发现四个时变模型对市场风险溢价和价值效应的刻画基本保持一致,对规模效应和流动性风险溢价的刻画在不同的时变模型中存在着差异;通过时变四因素capm模型的实证分析我们发现流动性风险溢价存在着明显的时变特征。不同时期股票市场流动性和流动性风险的特征存在着很大的差异性,所以不同时期投资者因承担流动性风险要求的溢价也存在着很大的差异。为了更好的把握流动性溢价和流动性风险溢价现象,在实证检验了流动性溢价的非对称特征以及流动性风险溢价的时变特征之后,本文分析了宏观经济因素对流动性溢价的影响作用,并通过bvar模型实证检验了宏观经济因素对股票市场流动性与流动性风险的影响效应,实证结果发现宏观经济因素对股票市场流动性与流动性风险的影响效应具有阶段性特征,并且不同的宏观经济因素对股票市场流动性与流动性风险在影响方向和影响程度上存在着差异。我国股票市场属于“政策市”,由于财政政策对股票市场的调控效果有限,并且成本更高,货币政策对股票市场的运行能够造成直接影响,为此本文着重分析货币政策对我国股票市场流动性及流动性风险的非对称影响。本文运用tvp-var模型进行货币政策对我国股票市场流动性时变影响特征的实证检验,发现货币政策的扩张可以促进股票市场流动性的改善,货币政策的紧缩会造成股票市场流动性的恶化;货币政策对股票市场流动性在不同时期的影响程度和持续时间存在明显的差异性。本文运用MS-VAR模型实证检验了货币政策对流动性风险的影响效应的非对称性,发现不同的区制状态下,货币供应量、利率对流动性风险的影响效应存在着较大的差异。
徐璋勇[7]2005年在《虚拟资本积累与经济增长》文中提出根据运行方式的不同,现代经济可以划分为以物质产品运行为主体的实体经济和以虚拟资本运行为主体的虚拟经济。对于实体经济的增长问题,自从亚当·斯密开始,经济学家就一直在进行研究。然而,对虚拟经济增长的研究则相对薄弱。由于虚拟经济的起点是虚拟资本,虚拟资本的积累与扩张过程就是虚拟经济的增长过程。为此,本文对于虚拟资本积累问题的研究遵循虚拟资本的产生(制度分析)——虚拟资本的积累(扩张机制分析)——虚拟资本积累的结果(效应分析)——虚拟资本积累的极态(泡沫经济分析)的思路进行。通过分析谋求在理论上对虚拟资本产生的制度条件、积累机制、经济效应、积累过度后出现的泡沫经济运行等问题做出说明;在此基础上,试图对两个实际问题做出自己的判断:一是改革开放以来中国的虚拟资本积累过程与经济增长的关系如何?二是中国虚拟资本市场未来发展还需要解决哪些重大问题以及如何解决?显然,对这些问题的研究无疑具有重大的理论与现实意义。 全文由叁部分,共7章构成。第1部分,即第1章,主要是文献综述、相关概念的界定以及本文研究的思路与方法等;第2部分是理论研究,包括第2、3、4、5章;第3部分为实证分析,包括第6、7章。各章的主要内容和研究结论如下: 第1章是“导论”,这是本文研究的起点。通过研究背景的介绍、相关概念的界定、研究现状的述评及研究思路等为整个研究奠定基础。 第2章是“虚拟资本产生的制度分析”,主要运用制度经济学的理论和分析方法,遵循历史与逻辑相一致的研究思路,分析研究虚拟资本的特征、资本虚拟化的制度条件、虚拟资本积累的历史发展及其趋势等。研究得出的主要结论如下:虚拟资本的本质是一种契约,它产生的制度基础是信用制度;虚拟资本发展经历了一个从量变到质变的过程,以虚拟资本运动形成的虚拟经济正改变着整个经济系统的价值评判体系和运行方式。 第3章是“虚拟资本积累及其机制分析”,借用马克思对资本主义资本制度的分析方法,首先界定了虚拟资本积累的两种内涵,在此基础上对虚拟资本的积累机制进行了全面系统的分析。研究的主要结论如下:根据虚拟资本的运行特征,可以将虚拟资本积累划分为虚拟资本积累Ⅰ和虚拟资本积累Ⅱ,其中虚拟资本积累Ⅰ指收入的虚拟资本化,即收入转化为虚拟资本的过程,虚拟资本积累Ⅱ指虚拟资本在市场上的价值膨胀;虚拟经济的发展过程表现为虚拟资本积累的不断扩大过程;虚拟资本积累主要由市场因素决定,包括货币供求、信
李安娜[8]2017年在《基于反转效应的四因素模型在我国创业板市场的实证研究》文中提出经典资本资产定价模型、Fama叁因子模型以及包含动量因子的Carhart四因子模型被广泛应用于国外资本市场定价研究,在不同区域的金融市场的不同资产类型都获得有效验证,国内不少学者也将这些来自西方的经典定价理论应用于中国资本市场,试图梳理出我国资本市场的普遍定价规律。本文的研究目的在于通过对我国股票市场规模效应、价值效应和惯性反转效应的实证分析,检验基于反转效应的四因素模型在我国创业板市场的适用性。文章首先从资本定价理论的起源和发展出发,回顾了从传统金融理论发展到现代行为金融学的逻辑过程,对西方传统定价理论体系中的基本概念、定价思想的发展变化、核心定价模型的演化扩展等知识进行系统研究和整理,为研究的展开提供一定的理论基础。本文的实证部分基于2010年6月至2016年12月间我国创业板市场148只股票样本的相关数据展开,实证结果显示我国创业板存在明显的规模效应和价值效应,且规模效应溢价显着高于价值效应溢价;从周和月两个频率分别观察惯性反转效应,发现周频率上存在反转现象,在月频率上,在两个月内的短期存在显着反转效应,在两个月以上一年以下的中期存在惯性效应,且小规模和高交易量对反转效应有增强作用;最后,运用FF叁因素模型和包含不同期限动量因子的四因素模型对投资组合进行回归,结果表明,四因素模型相比叁因素模型增强了对组合收益的解释力度,且期限为一周的反转因子的四因素模型能够对超短期反转效应有效定价。
唐欣[9]2005年在《沪市A股市场“规模效应”及“月效应”理论与实证研究》文中认为“规模效应”及“月效应”因其与EMH假说和CAPM模型的矛盾，在市场异象研究中占据重要地位。“规模效应”及“月效应”的研究在西方己处于成熟阶段，而在中国才刚刚起步。本文的目的在于验证我国股票市场是否同西方发达国家股票市场一样存在“规模效应”及“月效应”，并且探寻它们存在的可能原因。对我国股票市场“规模效应”及“月效应”的实证研究将为市场机制对收益率所起的作用提供重要信息。根据我国股票市场特征，以上海A股市场为例，分别检验总市值分组和流通值分组下，2000-2004年间我国股票市场“规模效应”及“月效应”的存在性及其关联，并且通过对主要的解释性假说的检验，在它们解释我国“规模效应”及“月效应”产生原因的适用性方面，得出了初步结论：(1)、“规模效应”及“月效应”不可能长期存在。随着市场形势的变化，这两种异象在我国已经有所减弱。(2)、实证结果不支持被遗忘公司假说和流动性假说作为我国“规模效应”产生的解释原因。(3)、由于数据的缺陷，节税假说能否解释我国小公司“月效应”的原因，尚存怀疑，但给出了初步的分析和推测。
高鑫[10]2016年在《基于投资者情绪的行为资产定价模型及其实证研究》文中认为行为金融研究表明,投资者情绪影响着单个股票价格及截面收益,也影响着市场的稳定运行。针对股市中的投资者情绪问题,本文展开了如下研究:(1)为了实现更好的定价效果,受条件资产定价思想的启发,在资产定价模型中对市场超额收益的贝塔进行必要的调整。假设市场超额收益的贝塔值能够被表示为投资者情绪和公司特征因素(公司规模和公司的账面市值比)的函数。在此基础上,考虑市场因子、规模因子、账面市值比因子、流动性因子和动量因子等金融异象,构建基于投资者情绪的条件资产定价模型。利用二阶段回归模型对沪深A股的月度数据进行实证,探讨在多种金融异象作用下,投资者情绪作为条件信息对资产定价的影响。研究结果表明,纳入投资者情绪的条件资产定价模型,有效提高了资产定价的效率,并且成功解释了多种金融异象。(2)一些理论和实证研究都表明投资者情绪可能是造成市场波动的风险因素,但这些研究多是从宏观波动上进行定性分析,还缺乏对由投资者情绪导致的风险因素对资产定价影响的细致量化分析。为此,依据Fama-French叁因素模型中构建规模因子和账面市值比因子的原理,利用对投资者情绪敏感投资组合与非敏感投资组合收益率之差来计算各个股票的投资者情绪风险因子,进而构建包含投资者情绪风险因子及多种金融异象因素的条件资产定价模型。利用二阶段回归模型对沪深A股的月度数据进行实证,探讨在多种金融异象作用下,投资者情绪导致的风险因子对资产定价的影响。研究结果表明,投资者情绪导致的风险因子对资产定价会产生显着的影响,它与市场因子、规模因子、账面市值比因子、流动性因子和动量因子一起构成了影响资产定价的重要因素。(3)投资者情绪对于资产收益和波动的影响可能是"价格压力"效应、"持有更多"效应、"弗里德曼"效应和"创造空间"效应交互作用的结果。"持有更多"效应和"价格压力"效应与噪声交易者情绪变化的方向有关,直接影响预期收益;"弗里德曼"效应和"创造空间"效应与噪声交易者情绪变化的大小有关,通过噪声交易者对于资产风险的错误认知的改变间接影响预期收益。利用上述原理,纳入能够预测股票综合指数收益的通货膨胀率、无风险收益的变化率以及工业生产变化率等宏观经济变量,构建一个改进的GARCH-M模型。利用该模型实证分析投资者情绪对中国、香港地区、美国、日本市场收益率及波动性影响的差异。
参考文献：
[1]. 中国股票市场“行业规模效应”研究[D]. 李俊杰. 西南财经大学. 2012
[2]. 中国股票市场“规模效应”的实证研究[D]. 韩延龄. 浙江大学. 2004
[3]. 我国股票市场“规模效应”的实证研究[D]. 张倩. 暨南大学. 2005
[4]. 规模效应与反转效应[D]. 杨敏. 东北财经大学. 2016
[5]. 金融市场税收经济效应研究[D]. 何辉. 西南财经大学. 2010
[6]. 我国股票市场流动性与流动性风险溢价研究[D]. 张浩博. 吉林大学. 2016
[7]. 虚拟资本积累与经济增长[D]. 徐璋勇. 西北大学. 2005
[8]. 基于反转效应的四因素模型在我国创业板市场的实证研究[D]. 李安娜. 暨南大学. 2017
[9]. 沪市A股市场“规模效应”及“月效应”理论与实证研究[D]. 唐欣. 中南大学. 2005
[10]. 基于投资者情绪的行为资产定价模型及其实证研究[D]. 高鑫. 北京科技大学. 2016
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