H股回歸對A股市場流動性和波動性的影響：實證研究

摘要：H股回歸被認為對A股市場的流動性和波動性產生了廣泛而深遠的影響。文章利用面板數據模型和GARCH（1，1）方法檢驗了H股回歸對于上證指數流動性和指數收益波動性的影響，發現H股回歸在一定程度上降低了A股市場的流動性，同時也顯著地降低了市場收益的波動性。這一發現表明，H股回歸使得A股市場更具投資價值，積極穩妥推進H股回歸的政策可以成為有關監管當局治理A股市場大起大落的有效工具之一。

關鍵詞：交叉上市;H股回歸;流動性和波動性

一、引言

企業國際交叉上市對母國資本市場具有深刻的影響，其中對資本市場流動性和波動性的影響是一個重要的方面。Domowitz等（1998）在股票競價的做市商制度下，建立了一個交叉上市股票價格的波動性模型，認為交叉上市對股市流動性和波動性的影響要視母國和東道國證券市場間的融合程度（integration）而定。如果兩國市場融合程度高，信息聯系越緊密，股價波動率越低;反之，如果兩國市場高度分割，股價波動率就很高。他們對墨西哥企業在美國交叉上市的實證研究表明，交叉上市對母國資本市場的作用，受到交易量轉移的成本和市場競爭降低波動性而帶來的收益的綜合影響。Podpiera（2001）發展了Domowitz等（1998）的模型，將交叉上市股票在兩地證券市場的價格差異作為一個影響股價波動性的因素納入，并以東歐三個新興市場國家的企業在英國實行交叉上市為案例進行實證研究，結果表明價差是波動的重要原因。孫會兵（2012）依據中國證券市場的特征建立了一個H股回歸對A股市場波動性影響的理論模型，認為H股回歸擴大了A股市場投資者基礎，加強了A股和H股市場的聯系，從而有利于降低A股市場的波動率。

本文擬以截止到2008年之前實現回歸的47只股票和上證指數為樣本，利用面板數據模型和GARCH（1，1）方法，實證分析H股回歸對A股市場流動性和波動性的影響。

二、實證研究設計

（一）變量定義及數據說明

流動性包括寬度、深度、及時性等多個維度，本文借鑒陳仲常等（2006）的分析方法，將指數流動性定義為Lt=（vt/Vt）/（Pt，max-Pt，min）

。其中，vt表示第t天內的成交金額，Vt表示相應交易日內的流通股市價總值。Pt，max和Pt，min分別表示第t天內的最高價和最低價。將收益率定義為rt=ln（Pt/Pt-1）。其中，Pt表示第t日的收盤點位，Pt-1表示第（t-1）日的收盤點位。

選取2008年以前實現H股回歸的股票作為研究對象，符合要求的一共有47只股票。所有的數據來源于WIND資訊、CSMAR、上海證券交易所、深圳證券交易所等網站。

（二）檢驗H股回歸對于市場流動性影響的面板數據模型

H股回歸的影響通過不同時間實現H股回歸的股票累計數量（NUM）來表示。借鑒靳云匯、楊文（2002）的研究結論，我們還考慮了日成交量（VOL）、日收盤點位（P）、日波動率（V）等外生變量的影響。為了考察每次H股回歸間截距的變化，模型使用級差截距虛擬變量。另外，為了解決自相關問題，模型中的日成交量變量VOL的斜率系數設定為變化的，其他變量的斜率系數都是固定的。我們建立如下固定效應面板數據模型，檢驗H股回歸對上證指數流動性影響是否顯著：

Lit=α+∑ni=1αiDi+βVOLt+∑ni=1βiDiVOLit+γ1iPit+

γ2iV+γ3iNUMt+uit（6）

在由47只股票所組成的樣本中，有些股票之間的回歸上市日非常接近。為了使得H股回歸之間的效應分開，我們從每只股票回歸A股的上市日開始，分別選取模型中各個指標的120個交易日的數據。第一個截面的時間序列數據是在尚沒有H股回歸A股市場時取得的;第二個截面的時間序列數據是在第一只H股回歸股票青島啤酒在A股的上市日開始的120個數據;依此類推。最后，我們一共得到了18個橫截面數據，每個截面又分別包含120個時間序列數據，所有這些數據構成了一個面板數據。

（三）檢驗H股回歸對于市場波動性影響的GARCH模型

對收益率數據進行的單位根檢驗顯示，ADF統計量為-26.03，指數收益率是平穩的時間序列。對指數收益率序列建立帶截距項的AR（1）模型，其殘差序列滯后10期的Q統計量為23.90，殘差序列不是白噪聲過程，模型可能存在自回歸條件異方差。進一步地，對回歸殘差序列的ARCH效應檢驗的LM統計量為16.7125（滯后階數為4），相應的P值為0.0022，說明殘差序列存在高階ARCH效應，因此采用GARCH模型較為合適。

大量的實證研究表明，GARCH（1，1）或GARCH（1，2）模型能很好的刻畫金融時間序列的波動聚集現象（陳森鑫、鄭振龍，2008）。本文首先利用GARCH（1，1）模型分析市場的波動性，根據從“特殊到一般”的建模思路，若診斷檢驗表明此模型不充分，再考慮更高階的GARCH模型。為了說明H股回歸對于市場波動性的影響，我們在GARCH模型中引入了一個表示H股回歸股票數目的外生變量（NUM）。因此，本文最終采用的的模型的基本形式如下：

rt=φ1+φ2rt-1+ut

σ2t=α0+α1u2t-1+β1σ2t-1+γNUMt（7）

ut=σtεt

其中，{εt}是白噪聲過程，且與ut-1獨立。

三、實證結果與分析

（一）H股回歸對于市場流動性的影響

H股回歸對A股市場流動性影響的面板數據模型（式6）檢驗結果見表1。

從表1的估計結果來看，指數的日收盤點位和日波動率對指數流動性有顯著負的影響;日成交量的系數都是顯著為正的，表明日成交量與指數流動性是正向的關系。另外，日成交量的系數有逐漸減小的趨勢，說明日交易量對流動性的影響作用有弱化的趨勢。

H股回歸對于指數流動性的影響是負向的，雖然其顯著性水平并不如其他變量高。H股回歸之所以導致上證指數流動性降低，至少有三個方面的原因：

首先，H股回歸雖然會吸引投資者進入市場交易，擴大投資者基礎，但是也會使原有市場中的交易量向H股回歸股票分流，造成純國內上市公司股票的流動性降低。而這種分流效應如果過大的話，就會抵消投資者基礎擴大的好處，使得市場流動性降低。

其次，H股市場回歸A股市場的股票，一般是績效比較好的大盤藍籌股票，其回歸有助于塑造投資者的價值投資理念。當投資者以價值投資的長期持有方式投資于H股回歸股票時，市場交易頻率降低，表現出流動性下降的現象。

再次，在經濟學界并沒有關于流動性的權威而又統一的定義（萬樹平，2006），本文也只是考慮了流動性定義的某些方面，而忽略了另一些方面。因此，將結論表述為“在本文所定義的流動性概念的基礎上，H股回歸對于市場流動性成負向影響”是比較合適的。

（二）H股回歸對于市場波動性的影響

波動性GARCH（1，1）模型（式7）的估計結果見表2。

從結果可以看出，H股回歸對上證指數收益率的波動性存在顯著的負影響，即H股回歸降低了A股市場收益率的波動性水平。

首先，H股股票在開放的世界金融市場受世界投資者的分析和監督，其公司治理和管理水平高。它們大多作為大盤藍籌概念回到A股市場，具有價值投資功能，從而會吸引投資者進入股票市場，擴大市場投資者的數量，塑造投資者價值投資理念，減少投機行為，因此有利于降低A股市場的波動性。

其次，H股回歸使A股和H股兩地市場的關聯性增強，從而有利于提高A股和H股市場間的信息流動和市場透明度，這也會降低A股市場的波動性。

四、結束語

本文實證檢驗了H股回歸對A股市場流動性和波動性的影響。結果表明，H股回歸降低了市場的流動性，也顯著降低了A股市場的波動性。這主要是由于H股回歸擴大了A股市場參與者的數量，有利于塑造投資者的價值投資理念，加強了A股和H股市場之間的聯系程度。

本文的研究結果有重要的實踐意義。首先，H股回歸A

股市場降低了市場流動性，市場參與者和有關監管當局應該將市場流動性的適當降低視為A股市場的正常調整，也是A股市場逐漸成熟的標志之一。

其次，H股回歸降低了市場的波動性，這表明H股回歸有助于中國股票市場向價值投資型市場過渡。對投資者來說，應遵循價值投資理念，優化自己的投資組合;對有關監管當局來說，其治理A股市場大起大落的愿望，也可以考慮通過適當鼓勵H股回歸來達到。

參考文獻：

[1]Ian Domowitz，Jack Glen，Ananth Madhavan.International Cross-Listing and Order Flow Migration： Evidence from an Emerging Market[J].Journal of Finance，1998.

[2]Richard Podpiera.International Cross-Listing： The Effects of Market Fragmentation and Information Flows[J].CERGE-EI Working Paper No.173，2001.

[3]孫會兵.H股回歸對A股市場波動性的影響：理論模型[J].金融經濟，2012（3）.

[4]陳仲常，劉敏，葉嘉.股票市場流動性水平的度量[J].統計與決策，2006（18）.

[5]靳云匯，楊文.上海股市流動性影響因素實證分析[J].金融研究，2006（2）.

[6]陳森鑫，鄭振龍.推出賣空機制對證券市場波動率的影響[J].證券市場導報，2008.

[7]萬樹平.上海股票市場流動性的度量與影響因素實證分析[J].系統工程理論與實踐，2006.