中國融資融券業務處置效應的實證分析

肖 琳,趙大萍,房 勇

(1.中國科學院數學與系統科學研究院，北京 100190；2.中國科學院大學經濟與管理學院，北京 100190；3.首都經濟貿易大學金融學院，北京 100070)

1 引言

處置效應是資本市場中普遍存在的一種投資者非理性行為，它闡述了一種有悖于“理性人”假說和期望效用理論的金融異象：投資者傾向于賣出處于盈利狀態的投資；而當投資處于虧損狀態時，投資者則不愿意出售此項投資。對于投資者產生處置效應的原因，學者們從傳統金融學和行為金融學的角度均做出了解釋。傳統金融學的觀點認為，投資者往往抱有均值回復信念[1]，即期望其目前所持有的虧損股票的價格在未來會發生逆轉，因此不會選擇及時止損。基于行為金融學的解釋主要是前景理論以及損失厭惡與后悔理論。在前景理論的框架下，當人們面臨多個選擇時，他們往往是最大化“S”形價值函數，而不是傳統的效用函數。由于價值函數在盈利部分是凹函數，在虧損部分是凸函數。因此，當處于盈利狀態時，投資者是風險回避者，傾向于賣出風險資產； 當處于虧損時， 投資者是風險偏好者，表現出愿意持有風險資產的投資行為[2]。而損失厭惡與后悔理論則認為，當不確定條件中包含后悔因素時，投資者會選擇投資決策，使得后悔因素最小，因此為避免實現損失所帶來的痛苦與后悔，投資者傾向于長時間持有虧損股票[3]。

自從Shefrin等首次提出并命名處置效應后，國內外大量實證研究驗證了處置效應的存在性。對處置效應存在性的檢驗最初是通過研究股票往期價格與異常交易量之間的關系進行的。Lakonishok等[4]發現盈利股票比虧損股票有著更高的異常交易量，由此美國股票市場上的處置效應得以證明。接著，Odean[5]構建了經典的盈利實現比率-損失實現比率(PGR-PLR)指標，以此來對市場的整體處置效應進行刻畫。該方法計算得到的盈利實現比率(PGR)為14.8%，損失實現比率(PLR)為9.8%，兩者之間的顯著差異再次證明了美國股票市場整體上存在處置效應。隨后，回歸分析也被用于處置效應存在性的檢驗。Grinblatt和Keloharju[6]研究了芬蘭市場上個人及機構投資者買賣股票的日度數據，利用Logit 回歸研究了促使投資者進行交易的因素。研究發現當出現較大損失時，股票被賣掉的概率會降低32%。

隨著對處置效應研究的進一步深入，學者們更細致地探討了不同交易主體的處置效應。Jordan和Diltz[7]通過研究日交易者的交易數據，發現樣本中約65%的日交易者持有損失股票的時間比持有盈利股票的時間長。Locke等[8]發現，芝加哥商品交易所的全職高頻交易者持有損失股票的時間顯著高于持有收益股票的時間。Li Jin等[9]研究發現，當共同基金經歷管理變更后，新的基金經理傾向于大量賣掉之前的損失股票；而連任的基金經理出于試圖保護自己事業的心理，不愿意承認之前所犯的錯誤，因而在很長一段時間內依然持有損失股票。Szyszka等[10]在波蘭新興的IPO市場上進行了研究，發現無論是采用名義還是經過市場調節后的收益率進行計算，首日收益為正的股票的交易量均顯著高于首日虧損的股票的交易量。

國內學者采取了類似的方法研究了中國投資者的處置效應。趙學軍和王永宏[11]應用PGR-PLR指標，首次發現國內股票市場同樣存在處置效應；任德平等[12]在線性量價回歸模型的基礎上，選取6種不同方式對投資者心理參考價格進行設定，發現，無論采取哪種參考價格，結果均表明，中國股票投資者整體存在處置效應；池麗旭等[13]從IPO交易量入手，驗證了交易新股的投資者同樣具有賣盈持虧的行為傾向；伍燕然等[14]以5萬只開放式股票型基金的43.7萬個人賬戶為樣本，發現中國基金投資者表現出顯著的處置效應，并且個體處置效應強度與性別、年齡、地域、開戶渠道相關；除了以上傳統金融市場，2005年股改后的權證市場的處置效應也得到了驗證：張偉強等[15]對某證券公司2005～2009年權證T+0交易記錄進行了研究，發現盈利狀態時權證被賣出的可能性是虧損狀態時被賣出可能性的1.129倍。

隨著我國經濟的不斷發展以及證券市場的逐漸成熟，許多新興的證券交易制度也在不斷涌現，其中備受關注的是融資融券業務。自2010年3月10日融資融券業務正式啟動以來，短短幾年時間，兩融業務發展迅猛：兩融余額由最初的幾百億規模增加到如今突破9600億，兩融標的從最初僅有的90只擴容至950只，所涵蓋的個股也從之前單一的藍籌股向中小市值的股票延伸。兩融業務的開展對我國證券市場有著深遠的影響：一方面，融資融券增加了交易量和交易額，提高了市場交易效率；另一方面，融資融券業務擴大了信貸規模，并且通過資金杠桿放大了收益或虧損，因此在市場出現劇烈動蕩時可能誘發金融危險。目前國內對兩融市場的研究主要集中于融資融券業務的開展模式[16]，兩融業務與股市波動率之間的相關性[17]，兩融交易機制對股票定價的影響[18]，融資融券制度環境下中性配對交易策略的構建[19]，以及風險控制和監管[20]。然而，還沒有國內學者從行為金融的角度出發，對兩融市場上所存在的非理性因素進行系統研究。因此，針對融資融券投資者具體行為模式的研究具有重要的現實意義。本文試圖檢驗兩融市場上處置效應的存在性，并進一步分析影響個體處置效應的相關因素。與已有文獻相比，本文具有以下特色與貢獻：在國內首次利用個人賬戶數據研究中國市場融資融券業務處置效應；研究的時間區間是2014年11月至2016年10月，為一個完整的市場周期，并且樣本中投資者來自全國二十多個城市，覆蓋面廣；此外，本文同時采取了離散指標以及生存分析兩種方法對處置效應存在性進行了研究。

2 理論分析與研究假設

國內外大量實證研究表明，處置效應普遍存在于世界各地各類市場中。歐美與中東地區的股票、基金、債券、期貨、房地產等市場中的處置效應相繼被檢出[21-25]。近年來，國內的股票、基金、權證市場上同樣也被發現存在著顯著的處置效應[11-13]，并且，趙學軍等研究得出結論，國內股票投資者賣盈持虧的傾向比國外更嚴重[11]。本文所研究的融資融券市場，與股票市場有著緊密的聯系，并且考慮到中國投資者相對發達國家投資者更為不理性的現狀，本文對處置效應的存在性做出以下假設：

假設1 中國兩融市場整體上存在處置效應。

其次，本文推測性別、年齡與投資水平均是影響個體處置效應的因素。接下來，本文將逐個分析這些因素與處置效應強度之間的關系，并做出相應假設。

2.1 性別

已有不少研究表明，男性與女性在風險厭惡水平以及金融決策能力和心理方面存在顯著差異。而這些差異也會使得男性與女性表現出不同強度的處置效應。

2.1.1 風險厭惡

Byrnes等[26]通過對150項相關研究進行文獻計量分析發現，在所研究的總共15項冒險行為中，女性在14項行為上表現出了更為強烈的風險厭惡。特別地，男性與女性在與智力和體力相關的冒險行為上的表現差異尤為明顯。即使在承擔風險看起來是個正確選擇的情形下，女性也往往選擇不去冒險。而上文已經提到，處置效應的成因之一是，投資者厭惡由實現損失所帶來的遺憾和后悔。因此風險厭惡水平更高的女性理應更傾向于長期持有損失資產。

2.1.2 金融素養與決策心理

不少研究表明，男性投資者普遍比女性投資者有著更加良好的金融素養，并且在進行金融決策時更加自信。Lusardi等[27]對部分美國女性進行試驗，考查其對經濟金融學常識以及基本數量概念的掌握情況。然而即使是很簡單的有關利率的問題，也只有61.9%的女性回答正確。此外，在進行投資決策時，男性比女性具有更加強烈的過度自信的傾向，這導致他們即使在出現損失的情況下，交易次數也會比女性更多[28]。

基于以上兩點分析，本文做出以下假設：

假設2 兩融市場上男性投資者的處置效應要弱于女性投資者。

2.2 年齡

伍燕然等[14]在研究基金投資者處置效應的個體差異時，將投資者分為青年人、中年人與老年人三組，發現處置效應隨著年齡增長而逐漸增強。伍燕然等[14]解釋到，中年投資者是家庭收入的主要來源，責任重大，故對投資異常謹慎，不會輕易讓賬面損失變為現實，因此處置效應較高。而35歲以下的青年投資者們大多出生成長于改革開放之后，正值中國從高度集中的計劃經濟體制向充滿生機與活力的社會主義市場經濟體制轉變。因此這個年齡階段的投資者們眼界更加開闊，思想更加開放，對待風險和損失更加理性，處置效應也就更低[29]。此外，Lusardi等[27]的研究表明50歲后的老年投資者掌握的金融知識不及年輕的投資者，并且由于開始出現認知缺損，因此更容易在金融決策中犯錯，這導致了老年人處置效應最高。基于以上研究結論并且結合融資融券市場的相關特點，本文認為，兩融市場上青年投資者的處置效應與中年投資者的處置效應之間的相對關系不會發生顯著性改變；然而，老年投資者的處置效應會比其它兩個年齡階段投資者的處置效應來的更低，原因有以下兩點：

第一，兩融市場準入條件從經驗、專業知識、可操作資金量三個方面對投資者入市做了限制。因此，能夠投資兩融業務的老年人投資能力超出同齡人平均水平。于是，由于樣本選擇偏差的存在，我們不能簡單地將他們視為普通老年投資者，套用Lusardi等[27]的結論。

第二，兩融業務風險較高，并且投資者還背負著日計利息的壓力。老年人沒有穩定的工資來源，且由于精力和體力的緣故，無法像青年人或中年人一樣在投資失敗后重回工作崗位。因此，考慮到高風險以及自身能力有限，老年人很有可能選擇及時止損。

基于以上分析，本文對融資融券市場上各年齡階段投資者處置效應之間的關系做出以下假設：

假設3 兩融市場上老年投資者處置效應<青年投資者處置效應<中年投資者處置效應。

2.3 投資水平

投資水平較高的個體通常對投資基本原理和金融產品及市場了解更為廣泛和透徹，且往往具有更加豐富的投資經驗，所以這類投資者有更多機會了解到投資者非理性行為的存在，也就有更大可能性去下意識地修正這種行為模式[30]。但是個體投資水平不能直接被觀察到，因此需要引入合適的代理變量。本文首先選取了觀察期內所購買過的標的物不同的合約總數作為投資者投資水平的代理變量。這是因為，合約種類數目多可以反映投資者具有以下兩個特質：

第一，具有風險分散的意識。Rooij等[31]及Lusardi等[27]均指出，能夠通過多樣化的投資來分散風險是具備高級金融知識的體現之一。基于兩融市場的“高風險，高杠桿，高負債”的特點，有理由認為，有經驗的投資者在兩融市場上進行投資時，也會盡量將資金投放于具有不同類別標的物的合約上。

第二，具有動態調整投資組合的意識。在本文的樣本中，大部分觀察期內合約種類數目多的投資者并非總是在一開始就購買了多種不同標的物的合約，而往往是隨著時間的推移，不斷往投資組合內添加新種類的合約。結合2015～2016年動蕩的中國股市以及復雜的宏觀環境，本文推測，一方面，這類投資者具有審時度勢，根據市場動態不斷調整投資組合的能力。另一方面，這類投資者的信息來源可能較為豐富。

此外，Shapira等[21]中將樣本分為獨立賬戶和托管賬戶兩種類型。其中獨立賬戶為不接受任何外界咨詢，完全獨立打理個人賬戶的投資者所開；而托管賬戶則是由擁有較豐富經驗與信息來源的職業投資者所管理。他們發現，托管賬戶的平均總成交量要顯著大于獨立賬戶的平均總成交量。因此，本文也采用觀察期內合約總成交量作為投資者投資水平的代理變量。基于以上所定義的兩個代理變量，本文對投資水平與處置效應之間的關系做出以下兩點假說：

假設4.A 觀察期內購買的合約種類數越多的投資者處置效應越低。

假設4.B 觀察期內合約總成交量越大的投資者處置效應越低。

3 研究方法與模型構建

本文將分別采用PGR-PLR指標以及生存分析方法來檢驗兩融市場上處置效應的存在性，接著應用生存分析進行建模來探討性別、年齡、投資水平與處置效應之間的關系。

3.1 PGR-PLR指標

目前檢驗處置效應最普遍的做法之一是采取Odean定義的PGR-PLR指標[30]。PGR為盈利實現比例，PLR為虧損實現比例。盈利實現比例(PGR)與虧損實現比例(PLR)的計算公式如下：

PGR=實現盈利/(實現盈利+票面盈利)

PLR=實現虧損/(實現虧損+票面虧損)

其中實現盈利/虧損與票面盈利/虧損的定義如下：每當某個賬戶了結一份合約時，可以按照如下步驟計算該投資者此次所對應的實現盈利/虧損與票面盈利/虧損：如果該合約的標的股票價格高于平均買入價格，則這份合約是實現盈利，否則，則被稱為實現虧損。此外，該日該賬戶中其它沒有被賣出的合約可以被分為三類：若合約的標的股票該日最高價與最低價均低于合約的平均買入價格，則稱為票面虧損；若合約的標的股票該日最高價與最低價均高于合約的平均買入價格，則稱為票面盈利；否則，這份合約既不是票面虧損也不是票面盈利。應用這種方法將所有投資者每次的實現盈利/虧損與票面盈利/虧損分別累加起來，便得到了整個市場上的實現盈利/虧損與票面盈利/虧損。

PGR與PLR分別刻畫了投資者實現盈利和實現虧損傾向的大小。若PGR>PLR，即投資者更傾向于實現盈利，則處置效應存在[8]。該方法能較好地衡量市場整體的平均處置效應，但并不適用于考查處置效應的個體水平。這是因為，許多投資者只賣掉盈利的資產(PGR-PLR=1)或者只賣掉虧損的資產(PGR-PLR=-1)，導致PGR-PLR的取值不光滑，不連續，因此不適合用于截面回歸分析。此外，此方法只考慮了股票賣出當日的價格信息。然而，持有股票期間每一天的盈虧情況對于研究投資者的處置效應都是有價值的。

3.2 生存分析

3.2.1 模型介紹與變量定義

為了充分利用合約持有期間每一天的股價信息，本文采用生存分析中的Cox比例風險模型。Cox比例風險模型原本是用來計算生物在生存時間達到t天時的死亡概率，本文應用該模型來刻畫投資者i的一份合約j在持有期達到t天時被了結的條件概率：

h(t,Xi,Zt)=h0(t)exp(Xiβ+Zijtγ+αXi*Zijt)

風險函數由兩項構成。其中，h0(t)為基本風險函數。該函數代表樣本中一份合約的平均了結概率，與投資者及合約類型無關，只與持有期有關。在實際操作中，我們所感興趣的參數(β，γ)的估計并不依賴于h0(t)的具體形式。第二項為相對風險函數，該部分由模型中的協變量決定。我們可以通過往模型中加入不同的協變量來研究不同因素對合約了結概率的影響。本文我們考慮三種類型的協變量。第一類為不隨時間變化的固定協變量，包括投資者的性別，年齡，教育水平以及投資水平；第二類為時變協變量Zijt，例如虧損狀態變量loss。為了研究影響個體處置效應的因素，我們會進一步往模型中加入固定協變量Xi與時變協變量Zijt的交叉項。本文中各變量定義如表1所示：

3.2.2 模型建立

為驗證假設1，建立如下模型：

h(t,Zt)=h0(t)exp(lossijt*γ+εijt)

(1)

若系數γ<0,則證明兩融市場上處置效應存在。

為驗證假設2，建立如下模型：

h(t,Xi,Zt)=h0(t)exp(β1genderi+γlossijt+α1genderi*lossijt)

(2)

表1 符號與定義

若系數β1<0,則證明女性投資者的處置效應要高于男性投資者。

為驗證假設3，建立如下模型：

h(t,Xi,Zt)=h0(t)exp(β2agei+γlossijt+α2agei*lossijt)

(3)

其中age=(age1,age2)，所以交叉項系數α2為一個二維向量(α21,α22)，若系數α21<0,α22>0，則證明中年投資者處置效應要高于青年投資者，而老年投資者處置效應要低于青年資者。

為驗證假設4.A，并且考慮到投資水平的代理變量div為連續變量，建立模型如下：

h(t,Xi,Zt)=h0(t)exp(γlossijt+α3divi*lossijt)

(4)

同理，為驗證假設4.B，建立如下模型：

h(t,Xi,Zt)=h0(t)exp(γlossijt+α4voli*lossijt)

(5)

若系數α3>0,α4>0,則假設4.A與4.B成立，這說明，投資水平越高的投資者處置效應越低。

為了消除隊列效應以及檢驗模型的穩定性，本文在以上各模型的基礎上，加入性別(gender)、年齡(age)、學歷(edu)作為控制變量(原模型中已有的變量則不再加入)，得到新的模型再次進行計算。

4 數據

4.1 數據來源

本文所用數據來自于某著名券商的營業部，包括最近兩年該營業部內投資者的全部融資業務交易記錄，時間從2014年11月12日至2016年10月27日。活動的投資者賬目為30512個，交易記錄總數為3239305條，每條記錄包括的信息有：開倉日期、合約結束日、了結日期、證券代碼、證券名稱、股東代碼、交易行為、合同序號、合約數量、合約費用、合約預計利息、合同編號、客戶代碼、客戶名稱、客戶性質、性別、學歷、住宅地區、出生日期、客戶信用評級等。股票價格的數據來源于Wind數據庫。由于所有合約觀察期內均已了結，所以不存在刪失數據或截尾數據。只考慮融資業務的原因是：由于券源少，融券費用相對較高，目前融資和融券業務的分化十分嚴重。截止2017年4月27日，融資余額為9100.11億元，占比99.47%，融券余額為48.53億元，占比0.53%。因此，由于開展融券業務的投資者極少，融券交易記錄也就很難反應投資者的一般行為模式。故本文將注意力集中在融資業務上。

4.2 數據清理

4.2.1 建立投資者個人交易信息記錄

首先按照客戶代碼、股票代碼、開倉日期、了結日期依次進行排序，構造出每一位投資者在這段時間內的交易記錄。整理出來的數據包含30512位投資者的交易信息，但本文最終只利用了其中10946位投資者的信息來進行研究，原因如下：

首先，刪去樣本中的機構投資者。本文研究的對象是兩融市場上的個體投資者，所以將機構投資者(占比0.04%)刪去，剩余30499位個人投資者。

其次，刪去個人信息缺失的投資者。由于本文旨在研究投資者處置效應的個體差異，所以需要投資者個人特征信息，如性別、年齡、學歷、客戶類型。在原始樣本中有部分投資者存在信息缺失，其中性別信息缺失(2.28%)、年齡信息缺失(2.76%)、學歷信息缺失(2.09%)、客戶類型信息缺失(2.08%)。我們將這些存在一類或多類信息缺失的投資者從樣本中刪去，剩余25022個賬戶。

第三，刪去交易頻率過低的投資者。在我們的樣本中，部分賬戶交易相對不活躍(觀察期內交易記錄少于20條)，從這類賬戶中我們所能獲取的信息有限，因此也將它們從樣本中刪去。

進行了以上三個數據清理步驟后，最終樣本中剩余賬戶數為10946個。

4.2.2 整理投資者交易記錄

我們觀察投資者的交易數據，發現他們的買賣行為可以被歸結為以下兩種情形:

簡單交易：同一標的的合約只涉及到一次買進，一次了結。

序列交易：同一標的的合約多次買進，一次了結或是多次買進，多次了結。

本文數據中，簡單交易為152100，占比42.27%，序列交易207694，占比57.73%。本文采取Shapirza等[21]中First-in-first-out的方法處理序列交易：即只考慮首次購買與首次了結。首次了結時間一到，在此之前購買的此類合約全部視為已了結。并且，以這期間購買過的此類合約的平均價格作為該合約的最終價格，持有期為這些合約持有期的平均值。

4.3 數據描述

表2為原始樣本以及經過數據清理后的樣本中投資者性別、年齡、學歷的分布情況統計：

表3為對樣本中投資者交易記錄進行整理后，所有已了結合約的基本情況統計。

表2 賬戶基本情況

表3 了結合約基本情況

由表3可以看出來，在所有已經了結的合約中，盈利了結合約數>虧損了結合約數，并且，盈利了結合約持有天數均值<虧損了結合約持有天數均值。這些數據直觀地反映了處置效應的存在。

5 實證結果

5.1 處置效應存在性

5.1.1 PGR-PLR指標

按照定義計算觀察期內兩融市場盈利實現比例與虧損實現比例，得到相關統計量如表4：

表4 PGR-PLR指標檢驗處置效應存在性

表中數據顯示PGR-PLR=0.0636847>0，這說明兩融市場整體上存在處置效應。

5.1.2 生存分析

為利用生存分析方法驗證處置效應存在性，本文首先采取模型(1)對全樣本進行回歸，接著往模型中加入年齡、教育、性別作為控制變量再次進行計算。得到的回歸結果如表5所示：

表5 生存分析方法檢驗處置效應存在性

注：括號中數值為標準差，***，**，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。

列(1)結果顯示，虧損狀態變量前系數小于0，這表明當合約處于虧損狀態時，了結合約的概率降低1-exp(-0.3981)=32.84%，假設1成立。

列(2)結果表明，在加入性別、年齡、學歷作為控制變量后，虧損合約的了結概率依然顯著低于盈利合約的了結概率，處置效應存在，結果穩健。

5.2 個體處置效應的影響因素

5.2.1 性別

為探討性別對處置效應的影響，本文首先根據性別將所有投資者分為兩組，分別利用這兩組樣本中估計模型(1)，得到的結果如表6中列(1)和列(2)所示。列(3)利用全樣本估計模型(2)。列(4)則為加入控制變量去除隊列效應后的結果。

比較列(1)與列(2)可知，兩融市場中的男性投資者與女性投資者均存在處置效應。但以合約盈利條件下了結合約的概率為基準，男性投資者在合約虧損時了結合約的概率減少1-exp(-0.3904)=32.32%，而女性投資者相應的概率減少1-exp(-0.4143)=33.92%。這說明女性更不愿意實現損失，因此處置效應更加強烈。由列(3)的結果我們可以看到，性別指示變量與虧損指示變量的交叉項系數顯著小于0，這說明女性投資者更不愿意了結虧損合約。具體來說，在合約虧損狀態下，以男性了結合約概率作為基準，女性結束合約的概率為exp(-0.0166)=0.9835，這再次說明女性投資者的處置效應更強。列(4)表示結果穩健。

5.2.2 年齡

類似于性別部分的研究過程，我們首先利用模型(1)分樣本研究了不同年齡階段投資者的處置效應，接著應用全樣本估計模型(3)，最后加入控制變量檢驗結果的穩健性。

列(1)、(2)、(3)以及列(4)說明，以青年人的處置效應作為參考水平，中年人的處置效應要更高，但是老年人的處置效應低于青年人。加入性別與學歷控制變量后，雖然中年人與青年人兩個群體的處置效應的差異被吸收掉一部分，變得不再顯著，但是系數的符號依舊符合預期。

5.2.3 投資水平

本文分別以觀察期內不同標的合約種類數以及觀察期內合約總成交量作為投資者投資水平的代理變量，對全樣本數據對模型(3)與模型(4)進行估計，得到表8與表9中的結果。表8中列(1)結果表明投資者的投資水平值每增加一個單位，在合約虧損條件下賣掉合約的概率增加exp(0.2502)-1=28.08%, 這意味著投資水平越高的投資者能夠更加成功地擺脫處置效應的束縛，理性止損。由于在前面的分析中我們提到，研究者發現性別、年齡以及學歷對投資決策水平有一定的相關性，于是列(2)的模型中加入了性別、年齡以及學歷作為控制變量，回歸結果顯示，以合約種類數目作為投資水平的代理變量前的系數雖然減小，但依舊顯著為正，這說明我們選擇的代理變量所代表的投資水平部分是不能被性別、年齡以及學歷所解釋的。

表6 性別與處置效應

注：括號中數值為標準差，***，**，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。

表7 年齡與處置效應

注：括號中數值為標準差，***，**，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。

表8 不同標的合約種類數與處置效應

注：括號中數值為標準差，***，**，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。

表9中結果說明，若以合約總成交量來衡量投資者的投資水平，我們依然可以得到較高的投資水平能減弱處置效應的結論，并且結果穩健。

表9 合約總成交量與處置效應

注：括號中數值為標準差，***，**，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。

6 穩健性檢驗

在本部分，我們將設定以下Weibull風險函數為投資者了結合約的條件概率：

h(t,X,Zt,b,k)=bk(Xβ+Ztγ+εt)k-1

其中，b為尺度參數，k為形狀參數。以此為基礎，類似于前文，探討投資者性別、年齡以及投資水平與其個人處置效應之間的關系。表10中列(1)，列(2)，列(3)，列(4)分別為應用Weibull風險函數研究性別、年齡、合約種類總數、合約總成交量與處置效應關系所得到的結果：

表10 weibull模型穩健性檢驗

續表10 weibull模型穩健性檢驗

注：括號中數值為標準差，***，**，*分別表示在1%，5%，10%水平上顯著。

可以看到，表中每一個模型在系數的符號與顯著性上，和前文中應用cox比例風險模型得到的結果幾乎一致，并且，數值上也非常接近，故結果穩健。

7 結語

本文利用某券商2014年11月至2016年10月的融資融券業務數據，首次研究了中國融資融券市場上處置效應的存在性問題，并且分析了影響個體處置效應的相關因素。實證研究發現：

第一，無論使用PGR-PLR指標，還是利用生存分析中的cox比例風險回歸模型進行檢驗，均表明融資融券市場上的投資者存在顯著的處置效應。并且，在加入相關的控制變量后，處置效應依舊顯著。

第二，兩融市場上的男性投資者的處置效應顯著低于女性投資者。此結論與以往的文獻基本一致。

第三，投資者的處置效應受年齡因素影響。在我們的樣本中，35歲以下年輕投資者的處置效應低于35歲至50歲的投資者，而50歲以上投資者的處置效應顯著低于另外兩個年齡階段的投資者。這個結果的出現是由融資融券業務的風險特性以及不同年齡階段投資者心理差異所共同導致的。

最后，無論是以投資者觀察期內購買的合約種類總數還是合約總成交量作為投資水平的代理變量，均有結論：隨著投資水平的增加，投資者的處置效應顯著減弱。

本文的研究有助于投資者進一步了解中國兩融市場的規律，引導他們深入認識自身心理和行為模式上的固有缺陷，從而指導他們進行更為科學理性的投資。但是，本文并未考慮兩融市場上的一些特有信息，例如融資融券余額的大小是否也能對投資者處置效應產生影響。其次，本文并沒有變換價格參考點來檢驗結果的穩健性。此外，融券業務的逐步發展，為學者們探討賣空機制下中國投資者行為與心理創造了理想的條件。