“政策市效应”与股民交易行为偏差的实证研究，本文主要内容关键词为：偏差论文,股民论文,效应论文,实证研究论文,政策论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
自1992年中国证券市场成立以来，政策对我国证券市场的干预比较频繁，“政策市”的特征明显。由于我国证券市场的发展历经了从计划经济向市场经济的转型期，政府驱动意识及宏观调控意识在股市的发展上也留下深刻的烙印，对投资者的投资行为同样产生了导向作用，而证券市场自身的发展规律得不到应有的体现。在中国证券市场的发展进程中，政策对市场的调控方法多种多样，政出多门，政策干预的时机和时间间隔也没有一定的规律。中国加入WTO以后，证券市场的发展必须符合按国际通行的游戏规则，还市场运行的本来面目，投资者的投资理念和行为也应与国际准则接轨，因此，研究政策对投资者投资行为的影响，对于缓解政策因素对证券市场带来的巨大冲击，对于培养投资者独立、理性的投资意识，保护中小投资者的权益无疑具有重要意义。
一、文献综述
在当今金融证券研究领域中占据着统治地位的传统金融理论认为：证券投资者应当是理性的，个体的投资行为是依据最大效用原则做出。然而，Edwards（1995）、Rabin（1998）、Shiller（1999）、Shleifer（2000）、Shefrin（2000）、Hirshleifer（2001）等人的大量研究发现，人的情绪、性格及心理感觉等主观因素在金融投资中起着不可忽视的作用，投资者并不总是以理性的态度做出决策，其投资行为不仅受到自身固有的认知偏差影响，同时还受到外界环境的干扰。以研究投资者的种种认知偏差及证券市场的各种异象为主的行为金融学正逐步成为当今金融研究领域的主流学派之一。
我国证券市场素有“政策市”之称，政策对证券市场及投资者的行为均有较大的影响。金晓斌、唐利民（2001）的统计数据表明：1992年至2000年初，政策性因素是造成股市异常波动的首要因素，占总影响的46％，政策对股市的波动起着最主要的影响作用。施东晖（2001）的实证研究列举了1992-2000年初上海股市的52次异常波动，由政策因素引起的波动共有30次，约占60％。李向军（2001）、郑士贵（1998）、张成威等（1998）的研究也发现政策与股价变动有较强的相关性。国内关于政策对证券市场影响的研究文献较多，既有理论性的阐述，又有关于实证方面的检验。金晓斌、唐利民（2001）的统计数据表明：1992年至2000年初，政策性因素是造成股市异常波动的首要因素，占总影响的46％，其次才是市场因素，占21％，扩容因素占17％，消息因素占12％，其他因素占4％。此外，在这8年的市场剧烈波动中，涨跌幅超过20％的共有16次，其中政策因素8次，占50％，扩容因素4次，占25％，市场因素3次，占19％，其他因素1次，占6％，可见，政策对股市的波动起着最主要的影响作用。
归纳而言，1998年以前，政策的干预频率较高，1998年以后，随着市场的成熟和监管水平的提高，政策的影响有所降低，并趋于柔性化，也比较贴近市场自身的运动规律。其他一些研究也发现政策与股价变动的相关性，在此不再一一赘述。
二、研究思路
既然政策对股价的波动存在着显著的影响，那么，政策对投资者投资行为又有何影响，影响程度有多大呢？经文献检索结果发现：对于政策对股民交易行为的影响，国内尚未有实证方面的检验，故本文将运用事件分析法，通过对样本时间段内重大政策出台前后，个人投资者平均累积交易频率的变化，检验利好和利空性政策对投资者交易频率产生的影响作用，即政策对投资者投资意愿是带来积极还是消极的影响作用。
三、研究的方法与数据
本文采用事件研究分析法（Event Study Methodology）进行统计分析。事件研究分析法主要是研究公司发生的事件对其股价波动的影响的一种经济学方法，其中心是研究股价的异常收益率。近年来，用事件研究分析法研究事件发生前后成交量或频率的波动性也较为流行。具体参见Fama，Fisher，Jensen（1969），Brown and Warner（1980，1985）的有关文献。它一般包括以下几个步骤：定义事件（event）和事件窗口（event window）、选择样本、计算正常收益（normal return）和异常收益（abnormal return）、选择估算正常收益的模型、计算异常收益与正常值的差异、提出检验结论、最后给出合理的解释。此方法不是直接检验股价（成交量、频率等）的变化，而是通过检验事件前后价格（成交量、频率等）的平均累积值的变化，考察事件的影响程度。事件研究分析法一般有两种模型：不变收益模型（Constant Mean-Return）和市场模型（Market Model）。本文采用不变收益模型研究投资者交易频率的异常变化，设
F[，（i，t）]=logQ[，（i，t）]，F[，（i，t）]=μ[，i]+ζ[，（i，t）]，且E（ζ[，（i，t）]）
=O，Var（ζ[，（i，t）]）=σ[，i][2] 公式（1）
其中，F[，（i，t）]为样本投资者群在t时的实际交易频率（交易次数）的对数，Q[，（i，t）]为t时刻样本投资者群的交易次数，t以交易日为单位；i为选取的事件序号。通过对公式（1）的回归，得到μ[，i]的估计值CF[，i]（即投资者的正常交易频率）。
异常变化率：
AF[，（i，t）]=F[，（i，t）]-CF[，i]
公式（2）
样本数据来源：某证券营业部的投资者交易数据库中7894位始终保持交易的个人投资者在1998年7月至2001年11月期间的交易数据。
重大事件的选取：1998年7月至2001年11月期间出台的有关重大政策，为避免时间窗口的重叠，如某一时段内出台了系列相关政策，则选择其中影响力度最大的一条政策为事件时间点。经对1998年7月至2001年11月内《中国证券报》进行检索，确定了7次具有代表性的重大事件：见表1。
表1 样本时间段内重大政策一览
序时间
政策的重要内容
1 1999年5月19日
各种利好政策的累积，利好
2 1999年9月9日允许3类企业入市，利好
3 2000年2月14日
允许券商股票质押贷款和向二
级市场投资者配售新股，利好
4 2000年8月22日
国务院、证监会加强时金融机构
的监管，利空
5 2001年1月10日
朱总理讲话：加强监管，证监会
查处亿安科技等违规公司。利空
6 2001年7月24日
国有股按市场价减持实施方案
出台，利空
7 2001年10月23日 国有股减持暂停，利好
时间窗口的确定：事件研究法涉及三个时间窗口，预估窗口（estimation window）、事件窗口（event window）和事后窗口（post-event window）。由于我国政策出台较频繁，故时间窗口的设置不宜过大，否则会导致事件窗口的重叠，故本文中预估窗口和事件窗口均取为30个交易日，事后窗口本文中不涉及。根据政策发布前后投资者交易频率的累积异常变化CAF[，（i，t）]，来判断事件的影响。首先在预估窗口内对公式（1）进行回归，得到CF[，i]值，然后在事件窗口内根据公式（2）计算异常变化率AF[，（i，t）]，再进行AF[，（i，t）]，的累积计算，得到累积异常交易频率CAF[，（i，t）]值。设
假设重大事件数为N（将事件划分为全部政策、利好政策、利空政策3类分别统计），
则，针对每类事件，投资者的平均累积异常交易频率为：
为进一步验证在事件期内重大政策对投资者交易频率的影响程度，进行单样本t检验。
原假设（H[，O]）：在事件窗口内重大政策对投资者交易频率无影响，即
n为事件窗口长度，n=30，自由度为29（n-1）。
四、结论与政策建议
本文分别对全部政策、利好政策和利空政策对投资者平均累积交易频率的影响进行了检验，这样可以比较清晰地考察在不同的政策环境下，投资者交投的活跃度，从而分析投资者入市的意愿是否积极，见图1、图2及表2。t检验结果表明：在95％的置信度下，｜t｜＞1.96，判定拒绝原假设，即政策对投资者交易频率有显著的影响。
图1 利好政策
图2 利空政策
表2 政策对投资者平均累积异常交易频率的影响
事件 平均累积异常交易频率CAF
窗口
全部政策
利好政策利空政策
-15 0.010234056
0.129522571 -0.148817296
-14 0.011532578
0.251698892-0.308689175
-13 0.018995271
0.338471068-0.406972459
-12 -0.009845127
0.304596887 -0.429101146
-11 -0.091316403
0.217056974-0.502480905
-10 -0.242281858
0.084992094-0.678647126
-9 -0.338386063
0.012890981-0.806755454
-8 -0.458985282 -0.007940638-1.06037814
-7 -0.578912776 -0.031956268-1.30818812
-6 -0.580332959 -0.029975096-1.314143444
-5 -0.655385784 -0.035266565-1.482211409
-4 -0.727779175 -0.163838962-1.479699459
-3 -0.712036099 -0.129202754-1.489147226
-2 -0.675466836 -0.134635714-1.396575
-1 -0.745831806 -0.239089141-1.421498692
0 -0.654674394 -0.030840401 -1.486453051
1 -0.431591685
0.289672613-1.393277415
2 -0.316267691
0.563308697-1.489036209
3 -0.204562876
0.83376117 -1.588994937
4 -0.1414206591.042799871-1.720381366
5 -0.14068486 1.154931848-1.868173803
6 -0.113206802
1.316046028-2.018877242
7 -0.0832090271.479768091-2.167178518
8 -0.153082527
1.561229092 -2.438831352
9 -0.144838192
1.675413489-2.571840432
10 -0.215136911.790825605-2.889753598
11 -0.325270518
1.826927843-3.194868333
12 -0.322757049
2.020361469-3.446915072
13 -0.274326511
2.142002762-3.496098874
14 -0.459545864
2.035051792-3.785676073
｜t｜ 7.202（0.000）4.595（0.000） 9.250（0.000）
注：｜t｜栏中括号内为显著性水平值
从投资者平均累积异常交易频率的变化表及图示来看，可得到以下结论：
（一）政策对投资者的交易频率有显著的影响，直接影响投资者交投的活跃及入市的意愿。从利好政策影响图来看，我国股市政策市的特征明显，对投资者的交易频率产生了显著的影响，当利好政策出台时，投资者的交易频率急剧上升，交投活跃，且持续了相当长的交易日，其中不乏投资者的冲动性行为；而当利空性政策出台后，投资者交投陷入清淡之中，故投资者总是处在一种追随政策、缺乏自主投资意识的无所适从状态之中，导致对政策的依赖性心理偏差，长此以往，投资者的理性投资意识将得不到真正培育，又何谈应对加入WTO后中国证券市场的新形势呢？
（二）我国投资者对于政策的反应上存在“政策依赖性偏差”，在具体行为方式上存在“过度自信”与“过度恐惧”偏差。投资者的交易频率主要随政策的出台与政策的导向发生着变化，一旦有利好的政策出台会加剧投资者的“过度自信”偏差，导致交投活跃，交易频率加快，而如果利空性政策出台，投资者的“过度恐惧”偏差往往会超出其本身的力度。
（三）反馈环作用机制存在，我国证券市场基本不满足半强式有效市场的假设。庞大的个人投资者群体的联动会推进投机性正向及负向泡沫的放大，当利好政策出台后，投资者的平均累积异常交易频率仍持续上升，并未很快在高位达到平衡，说明尽管政策发布后，市场对利好性政策的同质性理解和消化并未很快达到均衡，同样，当利空性政策出台后，投资者的平均累积异常交易频率仍持续萎缩，未能较快回复到合理水平，也反映了市场对信息理解和认同的滞后效应，因此从某种程度而言，我国证券市场基本不满足半强式有效市场的假设。
（四）个人投资者在投资行为上“后知后觉”。中小投资者作为证券市场上最弱小、最孤立无援的群体，由于在资金、信息和操作水平方面的劣势，其行为存在明显的滞后效应。当利好或利空性政策出台前后时，从投资者的平均累积异常交易频率的变化看，个人投资者并未有提前觉察或迅速理解，而是在政策发布几日后，才有较显著的变化，因此，投资者的此种行为特点往往会落入庄家、机构的陷阱中，再加之心理弱点的驱使，追涨杀跌，从而遭受不必要的损失。
（五）在政策的调控与应用上应更讲究艺术性。政策法规的制定出台应具有前瞻性、稳定性、延续性和透明度，避免“政出多门、朝令夕改”，让市场参与者对证券市场的前景有一定的预见性，从而减少投资决策的非理性冲动，同时，应尽可能减少政策风险对市场及投资者行为的震荡。
（六）减少政策对证券市场的过度干预，发挥市场自主调节功能，建立证券市场的自恢复和自适应机制。
上述研究表明，个人投资者的投资行为受到政策的过多影响。回顾中国证券市场历史，多次的巨幅震荡，大起大落的起因皆是政府的干预行为。按投资者行为理论，由于投资者普遍存在投资心理的“过度自信”、“过度恐惧”和“羊群效应”，群体行为的偏差导致市场产生过度反应，其后市场会按规律纠正偏差，向均衡与理性复归。政府的适当合理的调节必不可少，但调节的频率与强度不可过大，应逐步建立证券市场的自恢复和自适应机制。