特質信息含量對股價波動性影響的實證研究

張明哲　陶銳　劉艷麗

摘 要：本文以股價非同步指標量化股價中公司特質信息的含量，在有效剔除掉市場和行業系統信息成分后，基于面板數據模型實證研究我國上市公司股價中特質信息含量與其波動性之間的關系。結果表明：近年來我國上市公司股價中的特質信息含量基本呈逐年遞增趨勢。與發達國家資本市場相比，這一比例仍然偏低；越多的公司特質信息被市場捕獲，股價越能及時充分地反映上市公司內在價值的變化，從而有利于抑制股價的異常波動。

關鍵詞：股價波動性；公司特質信息；信息含量；面板數據回歸

中圖分類號：F830.91 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2013）09-0065-04

一、引言

股市是充滿不確定性的要素市場，信息、資本的快速流動使股票市場價格不斷發生變化，從而導致市場波動。股票價格的合理波動是投資者獲取合理投資收益、促進證券市場發展的保證。然而，股票價格的異常波動將加大投資風險，并使作為資源配置指標的股價信號失真，也將使以風險厭惡者為主的投資大眾對市場失去信心，進而退出股票市場。

根據金融市場微觀結構理論，金融資產的價格形成和價格發現反映了信息融入價格的過程。股票價格有效波動的標志之一是股票價格高效反映與公司基本價值密切相關的信息——公司特質信息，如增發配股、盈利能力和成長潛力等。股票價格中包含的信息越多，越有利于降低不同投資者之間的信息不對稱程度、公司股價越接近于公司實際價值，從而吸引更多的理性投資者根據公司基本面信息參與股票的交易，而不是盲目跟從市場投機，進而增強股價變化的有效性、減少股價的異常波動，并有效地引導市場資源優化配置。

自1990年12月19日上海證券交易所成立以來，我國股票市場迅速發展，起到了融資和調整金融市場運行的作用。然而，我國股市仍處于新興階段，其功能發揮和穩定性仍無法和國外成熟市場相比。過度波動不利于股市的健康發展：一方面會加大投資者的投資風險，另一方面扭曲的價格機制使股價不能真實地反映上市公司的內在價值，阻礙股市優化資源配置功能的有效發揮。在這種情況下，分析研究我國股票市場的波動性、揭示風險的動態變化規律，無論對于股市監管者、上司公司自身還是投資者都具有重要的理論與現實指導意義。

二、文獻回顧

托賓（Tobin，1982）認為股票價格中包含的公司特質信息越多，股票價格越接近于企業實際價值，越能有效引導市場資源實現優化配置、公司股價變化的有效程度越高。霍爾特豪森和韋雷基亞（Holthausen和Verrecchia，1988）建立了一個簡單的理論模型來描述信息披露對股價變動的影響。他們發現，披露反應系數與股價變動呈負相關，信息披露后股票收益波動性顯著減小。羅和麥金利（Lo和MacKinlay，1990）的研究發現，股票收益截面差距是產生動量收益的重要來源之一，公司股價中的公司特質信息含量高低會對市場動量收益產生重要的影響。哈格德、馬丁和佩雷拉等（Haggard、Martin和Pereira等，2006）分析了會計信息披露質量對股價信息含量以及股票價格行為的影響。他們發現，高質量的信息披露能顯著增強股價信息含量，并減少股票價格崩盤的現象。因為信息披露能使交易者獲得更多的信息，從而使更多公司特質信息能夠進入股票價格。

羅爾（Roll，1988）運用多因素定價模型 ，把股票收益率分解為受系統風險因子影響的市場共同收益和來自公司層面的不能被系統風險因子解釋的特有收益部分。其中，特有收益部分捕捉了公司特質信息對股價的沖擊。伊斯利、基弗和奧哈拉（Easley、Kiefer和OHara，1996）在金融市場微觀結構理論模型的基礎上，提出用某一公司股票的知情交易概率（PIN）來測度股價所包含的公司特質信息。維加（Vega，2004）的研究也支持PIN指標能夠用于測度股價所包含的公司特質信息，并且發現高PIN值有利于減少股價的波動。董和馬克（Dong 和Mark，2010）的研究發現，公司特質信息與其所引起的特質波動之間呈“U”型關系，因此不認為公司股票信息含量與股價波動性之間存在負相關的關系。

國內關于公司信息與股價波動性之間關系的文獻，大多基于信息披露角度進行考察，關于公司特質信息與股價波動之間關系的研究尚處于起步階段。袁知柱（2009）對1995—2007年我國深滬A股上市公司股價信息含量進行測度，發現這一期間內我國上市公司的股價信息含量的平均值為0.525，整體上呈“M”型變化趨勢。顧乃康、陳輝（2010）以2001—2007年僅發行A股的非金融類上市公司為樣本，考察了股票流動性、股價信息含量與公司投資決策之間的關系。研究結果表明，股票流動性與股價信息含量呈倒“U”型關系，股票信息含量的大小并沒有影響到投資和股價之間的敏感性。

本文采取股價非同步性指標來量化股票價格中公司特質信息的含量，在有效剔除掉市場和行業系統信息成分后，基于面板數據回歸模型驗證我國上市公司股價特質信息含量大小與股價波動之間的實際關系，從上市公司特質信息含量角度出發，考察股價波動的動態規律。

三、研究設計

（一）變量的定義與計算

1. 波動性指標（σ2）。這里采用樣本公司股票收益率的方差σ2來估計股價的波動率。

2. 公司特質信息含量（INFO）。本文借鑒羅爾（Roll，1988）提出的股價非同步性方法來測度股價信息含量，作為公司特質信息的指標。首先，將股票收益率表示為來自市場層面信息的收益率rm，t、行業層面信息收益率rj，t和來自公司層面的收益率ri，j，t，其中j表示行業，公司i屬于行業j，然后通過下列資產定價模型來估計個股股價特質信息含量指標：

[ri，j，t=β0+β1rm，t+β2rm，t-1+β3rj，t+β4rj，t-1+εi，j，t] （1）

設[R2i，j]為（1）式回歸后得到的擬合優度值。根據統計學原理， [1-R2i，j]就表示股票收益率不能被市場和行業收益率所解釋，而由公司特質信息所解釋的部分。用[1-R2i，j]度量股票價格中所包含的公司特質信息，可剔除市場與行業層面的信息成份。

根據計量經濟學回歸分析原理，取值區間為[0，1]的變量不符合計量經濟學分析的基本要求，因此采用莫克爾、楊和余（Morck、Yeung和Yu，2000）的方法進行對數轉換，并定義公司特質信息如下：

[INFOi，j=ln1-R2i，jR2i，j] （2）

3. 成交量變化（v）。

[vt=lnVt-lnVt-1] （3）

其中， [vt]表示股票日成交量的變化率； [vt]表示股票日成交量，以每日成交的股票數（手數）來衡量。

4. 公司規模（SIZE）。本文以上市公司流通市值代表公司規模。為保證變量之間的可比性，對流通市值進行了標準化：

[SIZE=SIZEi-SIZEσSIZE] （4）

其中，SIZEi為上市公司i當年平均流通市值，計算時采用年初流通市值與年末流通市值的簡單算術平均數；[SIZE]為所有樣本公司平均流通市值的均值，σSIZE為所有樣本公司平均流通市值的標準差。

（二）實證模型

在考察股價波動與股票特質信息含量之間關系時，本文選擇使用面板數據回歸模型。面板數據兼有時間序列和橫截面兩個維數，是通過描述總體中給定樣本在不同時期的情況而獲得。在本文的研究中，設定如下的面板回歸模型：

[σit2=αit+β1iINFOit+β2iINFOit-1+β3ivit+β4iSIZEit+β5iσ2it-1+uit] （5）

其中，αit為截距項；uit為回歸方程的誤差項。

（三）樣本選取與數據來源

本文選取2007年前已在滬市上市的A股上市公司為研究樣本，樣本期為2007—2012年，并對以下相關樣本進行剔除：（1）樣本期間被ST、*ST、PT以及退市處理的公司；（2）金融類上市公司；（3）一年內停盤時間超過兩個月的公司；（4）數據缺失的樣本。最后獲得有效樣本公司股票541只。本文研究所用數據來源于國泰安CSMAR數據庫。

四、實證檢驗結果與分析

（一）股價信息含量的描述性統計

表1列示了樣本公司股價中公司特質信息含量的分布情況。從總體上看，2007—2012年股價中公司特質信息含量的平均值約為0.548，與美國等發達國家證券市場相比，這一比例并不算高。據陳（Chen，2005）的研究，美國證券市場這一指標的均值高達0.83，這說明當前中國股市整體運行效率仍然較低，股票價格中包含的公司特質信息量仍然偏少。從分年度情況看，2007—2012年上市公司股價特質信息含量基本呈逐年遞增趨勢，2007年的INFO值平均為0.391，到2011年增加到0.607，2012年略低于前一年，為0.591。2007年股價特質信息含量的值明顯低于后幾年，本文認為這與當時所處的整體市場環境有關。從2006年下半年開始，中國股市進入前所未有的大牛市，上證指數從2006年初的1200多點，一直上升到2007年10月份的6124點，上漲了近400%。在這種環境下，絕大多數股票的投資收益率均顯著大于零，投資者紛紛買入上市公司股票以獲取資本利得，在這種逐步積累起來的對市場行情極度樂觀的情緒下，投資者變得較少關注公司的實際價值，股價中公司特質信息的含量值明顯較低。此后，市場由狂熱恢復到相對理性狀態，投資者將更多的注意力投入到對公司發展前景的評價和預測上，導致股價的公司特質信息含量增多。到了2012年，持續的經濟下行趨勢和股市低迷導致投資者對股市的悲觀情緒達到最大，很多投資者選擇離開市場，致使股價中公司特質信息含量較2011年有所下降。

（二）相關性分析

表2給出了樣本變量間相關系數計算結果。結果表明，σt2與INFOt、INFOt-1的相關系數均在5%水平上顯著為負，與SIZE的相關系數在10%的置信水平上顯著為負。這初步說明股票價格公司特質信息含量、公司規模與股票價格波動之間具有顯著的負相關性。

（三）面板數據回歸分析

依據公式（5）進行樣本公司面板數據回歸，由于Hausman檢驗（H=25.561）拒絕存在隨機效應的原假設，所以在回歸中采用了固定效應模型，并且以廣義的最小二乘法（GLS）進行估計。為了消除估計中的自相關問題，在回歸式中加入了因變量的滯后項，估計結果如表3所示。

從回歸結果來看，INFOt和INFOt-1的系數都為負，分別在10%和5%水平下顯著。該結果說明，當越多的公司特質信息被市場捕獲時，市場上不同投資者的信息不對稱程度降低， 信息的有效披露有利于投資者理性投資，減少市場盲目跟風行為，使股價能及時充分地反映上市公司內在價值的變化，從而有助于抑制股價的異常波動。比較INFOt和INFOt-1的系數可以發現，β2的絕對值要大于β1的絕對值，并且其顯著性程度也高，這表明前一期股價中的公司特質信息含量對股價波動的抑制作用更大。此外，上市公司規模對公司股價波動有顯著負向影響，這和理論預期是一致的，即公司規模越大、公司治理結構越完善、內部人與外部投資者之間的信息不對稱程度越小，越有利于股價穩定。結果同時表明，股價波動的自回歸項σ2t-1的系數顯著為正，說明公司股價波動具有一定的持續性，符合金融資產價格波動通常所具有的集群性和爆發性特征。

其他控制變量，比如成交量變化vt對股價波動性的影響不顯著，這與蔣祥林（2002）和顧鈺（2010）有關成交量與股價波動研究證實的結論不一致。這一結果的產生可能是以下原因造成的：在交易量的量化上，作者都將交易量分解為預期交易量和非預期交易量。非預期交易量是由新信息流入市場而觸發的交易，非預期交易量比預期交易量對短期波動性的解釋能力更強。本文沒有將交易量進行區分，這可能是造成檢驗中交易量變化對波動性影響不顯著的原因。

五、結論與政策建議

我國股票市場并非有效的資本市場。處于新興發展階段的我國股市穩定性相對較差，過度波動不利于股市的健康發展。金融理論認為，股價中包含的信息越多，越有利于增強股票價格變化的有效性，并減少股價的超常波動。本文的研究結果表明，隨著公司特質信息含量的增加，公司股價波動是遞減的。因此，上市公司從維護自身利益、使股價真實反映上市公司內在價值的角度出發，應積極地提高信息披露質量，使更多的公司特質信息被市場捕獲。這樣，廣大投資者可以了解自己投資應該得到的報酬，債權人可以了解公司的償債能力，潛在投資者可以了解公司的財務狀況、盈利水平和盈余預測的信息，以做出恰當的投資決策。就上市公司而言，加大公司信息披露的力度，使公司與投資者之間的信息分布趨于對稱，無疑會促進股市有效性的提高，公司股票價格可更加真實地反映上市公司的內在價值。

此外，對投資者加強理性投資教育和引導非常重要。在變幻無窮的證券市場上，由于受投資心理的影響，投資者的行為并不一定是完全理性的。他們的一些非理性行為，如從眾行為和對股市政策、消息等的過度反應或反應不足，常常造成股票價格的異常波動，對股市發展和自身投資收益較為不利。因此，培育理性、成熟、合格的投資者是保證市場健康發展的一個長期任務。比如，通過建立具有一定知名度和影響力的投資者教育網站，規范投資者教育叢書的發行等活動可以相應地引導投資者學習專業的投資知識、樹立正確的投資理念。

參考文獻：

[1]袁知柱. 制度環境、公司治理與股價信息含量 [J].管理科學， 2009，（1）.

[2]顧乃康， 陳輝. 股票流動性、股價信息含量與企業投資決策[J].管理科學， 2010，（2）.

[3]蔣祥林.中國股票市場波動性影響因素研究 [D].天津：天津大學，2002.

[4]顧鈺.我國股票市場價格波動與成交量關系的實證分析[J].現代商業，2010，（9）.

[5]Tobin James.1982.On the efficiency of the financial system [J]. Lloyds Banking Review，（7）.

[6]Bobert W. Holthausen， Bobert E. Verrecchia.1988.The effect of sequential information releases on the variance of price changes in an intertemporal multi-asset market [J].Journal of Accounting Research，（26）.

（責任編輯 耿 欣；校對 XY，SJ）