【摘要】股價發生崩盤會沖擊到企業、投資者以及市場,不僅社會各界關注,也是學界研究的熱點。本文對個股股價崩盤風險相關研究進行梳理,對關于股價崩盤風險的成因、度量方法以及影響因素進行綜述,并據此做出小結,指出當前研究的局限性和空白。
【關鍵詞】壞消息隱藏假說;負收益偏態系數;收益上下波動比率
一、前言
我國的資本市場相較于西方成熟的資本市場,依然存在較為嚴重的暴漲暴跌問題。而股票市場的暴跌比暴漲更頻繁。暴跌會給股票市場的穩定、投資者的利益、資本市場的信心帶來巨大的沖擊,所以相關研究也一直是學界關注的焦點。
早期學者大多是聚焦于市場層面的股市崩盤,Chen等(2001)較早地利用其構建的度量個股股價崩盤風險的變量,開始了企業層面的股價崩盤風險研究,但并未能進一步解釋股價崩盤風險產生的機制,直到Jin和Myers(2006)提出了“壞消息隱藏假說”,該假說奠定了個股股價崩盤的基礎理論。此后涌現出大量基于這兩篇文獻成果的股價崩盤風險研究,使得股價崩盤風險的研究得到了巨大推動。
二、股價崩盤風險的成因和度量
(一)股價崩盤風險的成因
Jin和Myers(2006)提出的“壞消息隱藏假說”,形成了一個與各關于市場層面的股價崩盤形成機理不同的解釋路徑,該假說根據委托代理理論從個股層面闡述了股價崩盤風險的成因,并得到了廣泛的認可。后續學者的研究也支持了這一假說。
該假說認為在信息不透明的企業里,由于內外信息不對稱,風險會從外部轉移到內部,而企業經理人是存在機會主義行為的,經理人會出于一些目的而隱藏企業的壞消息不被披露,但實際上企業和經理人能夠隱藏的壞消息都是有限的,當壞消息被持續隱藏并且不斷地積累,就會達到并超過經理人和企業能隱藏的極限,此時經理人就無法繼續隱藏,那么所有被隱藏的壞消息就會釋放到市場上。投資者們接受到信息后就會大量拋售股票從而導致股價急劇下跌,甚至崩盤。
(二)股價崩盤風險的度量
Chen等(2001)提出了兩個度量個股股價崩盤風險的變量:一個是負收益偏態系數,用六個月內股票日收益的偏態系數再乘負一計算得到。其基本原理是當股票存在崩盤風險時其收益分布不是呈正態的,而是向左偏的;另一個是收益上下波動比率,將六個月內股票日收益按高于和低于平均值分為兩組,低于平均值收益的樣本方差除以高于平均值收益的樣本方差,再將其結果取對數得到。這個變量中極端值對結果的影響較小,但同樣能反映股票收益分布的偏離程度。
但上述變量沒有得到廣泛的認可,直到Kim等(2011)使這兩個方法更加完善,不再使用6個月的日收益,而是年度特定的周收益。特定周收益由市場擴展模型殘差加一的自然對數計算而來,其中市場擴展模型用于剔除市場波動的影響,而加一取自然對數是為了使分布變得基本對稱。廣大學者更加認同這兩個度量方法,此后關于個股股價崩盤風險的研究大多借鑒他們的成果進行度量。
三、股價崩盤的影響因素
影響股價崩盤的因素眾多,可以分為企業內部因素和外部因素兩大類。
(一)內部因素
影響股價崩盤風險的內部因素大致分為以下幾類:(1)企業信息質量,如信息不透明度、會計穩健性、財務報告準則等因素;(2)管理層特征以及行為,如CEO過度自信、財務總監的地位、高管任期等因素;(3)股東特征以及行為,如大股東數量、股權質押等因素;(4)內部制度,如內部控制、期權激勵等因素;(5)企業行為,如過度投資、創新投入、社會責任披露、慈善捐贈等因素。
(二)外部因素
影響股價崩盤風險的外部因素大致分為以下幾類:(1)外部關注,如分析師關注、媒體關注等;(2)機構投資者角度,如羊群行為、異質信念等;(3)外部環境與制度,如稅收征收、融資融券、貨幣政策、高鐵開通、資本市場對外開放等。
四、總結
股市一直是社會各界關注的焦點之一,為了避免股價暴跌,不少學者對股價崩盤進行了大量研究,在理論和方法上越發趨于成熟。本文做此綜述以為進一步研究提供基礎。一是關于機構投資者對股價崩盤風險的影響無法達成共識,還有待進一步研究;二是目前相關研究大多聚焦于影響因素,有關崩盤結果的研究非常少,有待擴展。
參考文獻:
[1]王化成,曹豐,葉康濤.監督還是掏空:大股東持股比例與股價崩盤風險[J].管理世界,2015(2):45-57,187.
[2]許年行,于上堯,伊志宏.機構投資者羊群行為與股價崩盤風險[J].管理世界,2013(7):31-43.
[3]許年行,江軒宇,伊志宏,徐信忠.分析師利益沖突、樂觀偏差與股價崩盤風險[J].經濟研究,2012,47(7):127-140.
[4]Kim JB,Li Y,Zhang L.CFOs versus CEOs:Equity incentives and crashes[J].Journal of Financial Economics,2011,101(3):713-730.
[5]JinL,Myers S C.R2 around the world:New theory and new tests[J].Journal of Financial Economics,2006,79(2):257-292.
[6]ChenJ,Hong H,Stein J C.Forecasting Crashes:Trading Volume,Past Returns and Conditional Skewness in Stock Prices[J].NBER Working Papers,2000,61(3):345-381.
作者簡介:
李長仁(1993-),男,回族,重慶人,碩士,重慶大學經濟與工商管理學院,研究方向:金融。