新冠肺炎疫情對我國體育產業上市公司股價指數的影響研究
——基于網絡搜索數據視角

劉行明，陳 頗

(1.重慶市巴蜀中學 體育組，重慶 400013；2.重慶師范大學 體育與健康科學學院，重慶 401331)

0 前 言

2020年1月23日，為了防止新型冠狀病毒疫情進一步蔓延，中國政府果斷決定對武漢實施“封城”措施，各省市也相繼做出了嚴格的防控措施。由于此次疫情對市場需求和投資者情緒所帶來的巨大沖擊，導致全球股市、石油價格大幅下跌，而避險資產(黃金、債券)、口罩、醫用消毒及遠程辦公等概念股則相應上漲。從2020年1月23日至2020年2月3日，滬深300指數累計下跌約11%，美股道瓊斯、標普500指數、納斯達克、日經225指數、恒生指數與德國DAX指數分別降低了3.7%、3.1%、2.5%、3.4%、9.4%、4%，布倫特原油和WTI分別下跌12.64%、11.82%，但是COMEX黃金則上漲1.97%[1]。由此可見，這起重大突發的公共衛生安全事件對國內外股票市場產生了巨大影響，并再度引發了人們對重大突發事件影響力的高度關注。基于這一背景，本文提出了探究“新型冠狀病毒肺炎疫情”對我國體育產業上市公司股價指數波動影響效應的選題。

目前，關于重大突發事件與股票市場關聯性的研究主要是采用事件分析法或干預模型[2-7]，這兩種研究方法易于應用和解釋，可操作性較強，但這兩種基于股票市場異常波動的研究方法僅能夠對事件發生的特殊時間段進行識別，還不能從時間段中剝離出該事件發生的影響效果。在新經濟時代背景下，伴隨“互聯網+”及信息技術的快速發展，世界各大網絡搜索引擎已成為投資者獲取信息的重要渠道。據《中國互聯網發展報告2019》和中國互聯網絡信息中心(CNNIC)調查顯示，截至2019年6月，中國網民規模為8.54億人，互聯網普及率達61.2%，網站數量518萬個，網絡搜索引擎用戶規模達6.95億，較2018年底增加1 338萬，搜索引擎使用率高達81.3%[8,9]。網絡搜索引擎能保存用戶的搜索信息，如投資者搜索的關于重大突發事件、市場行情、股票價格、經濟走勢等相關信息，為實證研究提供了數據來源，使得基于網絡搜索數據的重大突發事件對股票市場影響力研究具備較高可行性。鑒于此，本文基于網絡搜索數據視角，就新冠肺炎疫情與體育產業上市公司股價指數波動間的關聯性進行實證探討，并分析這次疫情對我國體育產業上市公司股價指數的影響程度。

1 文獻回顧與評述

目前，關于我國體育產業上市公司股價指數的研究可大致歸納為三個方面：①體育產業上市公司股票價格預測研究。如付燕[10](2012)、沈傳茂[11](2014)、陳頗[12](2015)等學者分別采用ARMA模型、回聲狀態網絡補償ARMA模型、GM(1, 1)模型、BP神經網絡模型對中體產業股份有限公司和安踏體育用品有限公司的股票價格進行了預測、仿真及評價，并從不同視角闡述了各種預測模型的優缺點。②體育產業上市公司股票收益率波動研究。如崔百勝[13](2011)、倪威[14](2017)等學者以在中國大陸及香港上市的體育產業上市公司股票收益率為研究對象，通過多元時變COPULA模型、GARCH族模型對體育產業上市公司股票收益率波動的二元靜態、時變相關性、影響傳遞機制等進行了探索性分析。③體育產業上市公司股票價格影響因素研究。如陳頗[15](2015)、王樹[16](2015)、張易[17](2016)等學者采用時間序列模型、多元回歸模型及其事件分析法，就大型體育賽事對我國體育產業上市公司股價指數的影響進行了實證檢驗。

綜上所述，現存文獻主要是針對我國體育產業上市公司股價指數的未來走勢、收益率波動、影響因素等方面進行了預測探討和實證檢驗。從選題視角來看，這些成果多以體育產業上市公司股票價格的時間序列數據作為分析樣本，運用多元化的計量經濟模型對其展開不同維度的探索性挖掘，但基于“網絡搜索數據”進行實證的文獻甚少。另外，現有成果主要是選取大型體育賽事作為體育產業上市公司股價指數的影響因素，還未曾檢索到以“重大突發公共衛生安全事件”為切入點，進而探究其對股價指數影響的相關文獻。因此，本文基于網絡搜索數據視角，以新冠肺炎疫情對我國體育產業上市公司股價指數的影響研究作為選題，具備一定理論和實踐意義。

2 理論框架

基于投資者行為理論，構建了新冠肺炎疫情影響我國體育產業上市公司股價指數波動過程的理論框架。首先，在有效資本市場上，新信息是影響股價指數波動的重要因素。本次疫情(重大突發事件)作為一種暫時性外部沖擊信息，對國內外宏觀經濟形勢、相關行業發展，各微觀體育產業上市公司(企業)的生產經營均能產生一定影響，進而影響到投資者的情緒波動和心理預期；其次，在新經濟時代背景下，互聯網已成為投資者獲取關于本次疫情發展、股市波動信息的最佳方式，投資者可通過其捕捉各種新信息沖擊。搜索引擎作為互聯網入口，涵蓋了數以億計投資者對于本次疫情、市場需求、股價走勢、全球供給、企業績效等方面的關注；最后，投資者通過匯總、整理、歸納及其分析各種網絡新信息，并據此做出投資決策，進而表現為體育產業上市公司股票價格與交易量的波動。同時，這些關于股票的變動信息又會在互聯網上得以呈現，成為網絡搜索引擎的重要信息源，并再次為投資者提供決策參考[18]。理論框架如圖1所示。

圖1 新冠肺炎疫情影響我國體育產業上市公司股價指數波動過程的理論框架

由于投資者實際情況各不相同，對新信息的需求類型和程度也不同，導致其通過互聯網搜索獲取的信息內容必然存在差異。根據相關研究成果顯示，從統計學意義上講，網絡搜索數據與股價指數的市場表現存在某種規律性[15,18-21]。如楊欣(2013)研究發現，“股票黑馬推薦”“銀行存款利率”兩個關鍵詞搜索量的變化趨勢與動車概念板塊股價指數的演變趨勢表現出較高一致性。陳頗(2015)分析得出，“通貨膨脹”“大盤指數”和“大型體育賽事”3個關鍵詞搜索量的變化趨勢與股價指數的演變趨勢較為接近等。

3 實證檢驗

3.1 體育產業上市公司股價指數

根據滬深股市體育產業概念板塊(http://vip.stock.finance.sina.com.cn/mkt/)所涵蓋的84只股票，大致可以分為籃球俱樂部概念股、足球俱樂部概念股、賽事運營概念股、運動器材概念股、體育場館概念股和體育營銷概念股六大類，并以此作為研究樣本，部分股票信息如表1所示。本文以新冠肺炎疫情重災區武漢市的封城時間(2020年1月23日)作為中心點，選取2020年1月1日～2020年2月28日作為時間范圍，總計6 048個交易日數據，包括體育產業概念板塊84只股票的收盤價格與日成交量，相關股市數據主要來源于國泰安數據庫(CSMAR)。基于獲取的原始數據，采用股票成交量加權平均價測算我國體育產業上市公司的股價指數[18]。具體計算方法參見式1，其中表示股票交易數量，代表股票收盤價格。

(1)

表1 體育產業概念板塊部分股票信息

圖2為新冠肺炎疫情發生前后我國體育產業上市公司股價指數的動態演變軌跡。從圖中可發現，2020年1月15日～2020年2月4日，此次疫情發生前后我國體育產業上市公司的股價指數表現出非常明顯的上下波動。尤其是1月22日～2月4日期間，湖北武漢實施封城策略之后，股價指數變動更為顯著。自2020年2月4日以來，我國體育產業上市公司股價指數已大幅下跌，與疫情發生之前相比，股價指數的落差是比較明顯的。

圖2 新冠肺炎疫情發生前后我國體育產業上市公司股價指數的演變動態

3.2 網絡搜索關鍵詞選取與指數合成

本文探究的核心問題是新冠肺炎疫情對我國體育產業上市公司股價指數的影響程度？因此，網絡搜索關鍵詞的選取主要基于兩方面考慮：第一，新冠肺炎疫情作為重大突發公共衛生安全事件影響股價指數波動的相關關鍵詞，其被稱為事件變量；第二，與股價指數波動有關的宏觀經濟形勢、股票市場、行業前景、微觀個體行為等因素關鍵詞，其被稱為市場變量。參考前期相關研究對股價指數影響因素的分析[15,18,21]，同時結合第2部分的理論框架，本文從新冠肺炎疫情、宏觀經濟形勢與行業發展前景3個方面出發，人工選擇了“疫情”“肺炎”“聯防聯控”“中國經濟”“銀行利率”“通貨膨脹”“停工”“滯銷”“口罩”等9個網絡搜索詞構成初始關鍵詞，再借助網絡搜索引擎的關鍵詞推薦功能獲得了30個非重復性關鍵詞，組成關鍵詞詞庫。以網絡搜索關鍵詞(肺炎)為例，通過比較我國體育產業上市公司股價指數與此關鍵詞關注度的動態演變軌跡(圖3)發現，2020年1月17日新冠肺炎疫情發生以后，關鍵詞(肺炎)的網絡關注度陡增，但體育產業上市公司的股價指數則突然大幅下跌，且波動程度明顯增強，截至2020年2月4日，兩者呈現出非常鮮明的動態演變軌跡，說明該網絡搜索關鍵詞(肺炎)在一定程度上能夠反映新冠肺炎疫情的發生。

圖3 體育產業上市公司股價指數與網絡搜索關鍵詞(肺炎)關注度的演變動態

通過測算每個關鍵詞與體育產業上市公司股價指數的相關系數，若系數值越大，說明關鍵詞的網絡搜索變化曲線和股價指數演變曲線的相似度越高，選取相關系數值大于0.50的網絡搜索關鍵詞，總計16個。借鑒前期相關研究成果的操作方法[19,21]，以這16個網絡搜索關鍵詞作為有效樣本，以相關系數作為權重，分別把16個網絡關鍵詞合成為三類指數：新冠肺炎疫情指數(X1)、宏觀經濟形勢指數(X2)和行業發展前景指數(X3)，各類指數合成所選擇的關鍵詞及其數量如表2所示。本文的網絡搜索數據來源于百度指數(http://index.baidu.com/v2/index.html#/)，時間范圍也是2020年1月1日～2020年2月28日，為了與股價指數保持一致，僅保留交易日的搜索數據。

表2 網絡搜索相關關鍵詞篩選結果

3.3 影響程度檢驗

3.3.1 模型構建。本文以我國體育產業上市公司的股價指數(Yt)作為被解釋變量，解釋變量包括：新冠肺炎疫情指數(X1)、宏觀經濟形勢指數(X2)和行業發展前景指數(X3)。為了縮小數據之間的差異性，避免異常值的影響，對上述變量進行自然對數轉換，分別表示為LogYt、LogX1、LogX2、LogX3。在此基礎之上，構建如下3個理論模型，模型Ⅰ中僅包含LogX1，模型Ⅱ、Ⅲ是在模型Ⅰ的基礎上依次加入變量LogX2、LogX3，具體如式(2)、(3)、(4)所示。

模型Ⅰ：LogYt= C+a1LogX1+ut

(2)

模型Ⅱ：LogYt= C+a1LogX1+a2LogX2+ut

(3)

模型Ⅲ：LogYt= C+ a1LogX1+a2LogX2+a3LogX3+ut

(4)

3.3.2 實證結果與討論。基于上述3個理論模型，為了消除數據的短期線性相依性，本文在3個模型中均引入ARMA(p,q)模型，實證結果參見表3。由結果可知，就回歸模型的有效性而言，分別對3個回歸模型的殘差序列進行平穩性檢驗，發現在1%、5%、10%的顯著性水平上，各殘差序列均拒絕存在單位根的原假設，屬平穩時間序列，這3個回歸模型的殘差序列都通過檢驗，說明各變量之間存在穩定的協整關系，回歸模型具有較高可靠性。

具體而言，模型Ⅰ中新冠肺炎疫情指數(LogX1)的回歸系數為-0.0239，通過了1%的顯著性水平檢驗，常數項C為正值，滿足1%的顯著性水平要求，各項擬合指標或參考值(R2、AIC、SC、DW等)也均達到較好的統計學檢驗效果，說明在不考慮其他影響因素的前提下，本次新冠肺炎疫情的發生對我國體育產業上市公司的股價指數產生了非常顯著的負面影響。模型Ⅱ是在模型Ⅰ的基礎上引入宏觀經濟形勢指數(LogX2)，這兩個變量的回歸系數分別是-0.0353、0.0722，通過了1%和5%的顯著性水平檢驗，常數項C為正值，滿足1%的顯著性水平要求，各項擬合指標都達到較好統計學檢驗效果，說明在納入宏觀經濟形勢變量之后，本次新冠肺炎疫情的發生對我國體育產業上市公司的股價指數仍具有非常顯著的負面影響。模型Ⅲ是在模型Ⅱ的基礎上引入行業發展前景指數(LogX3)，這3個變量的回歸系數分別為-0.0357、0.0707、0.0458，除行業發展前景指數以外，新冠肺炎疫情指數和宏觀經濟形勢指數變量的回歸系數都通過5%的顯著性水平檢驗，常數項C為正值，且滿足1%的顯著性水平要求，各項擬合指標值出現一定下滑，但均在可接受范圍內，說明在同時考慮宏觀經濟形勢與行業發展前景變量的情況下，此次新冠肺炎疫情的發生對我國體育產業上市公司股價指數的負面影響仍是比較顯著的。因此，綜合模型Ⅰ、模型Ⅱ、模型Ⅲ的實證結果不難發現，在不管是否考慮宏觀經濟形勢、中觀行業發展、微觀企業行為的影響前提下，本次新冠肺炎疫情的發生均對我國體育產業上市公司的股價指數產生了比較顯著的長、短期負面影響。

表3 各模型回歸擬合結果與變量平穩性檢驗

根據亞洲股市、歐洲股市、澳洲股市及其美洲股市的實時市場表現不難看出，本次新冠肺炎疫情對于全球重要股市的影響可見一斑。中國作為世界第二大經濟體，其市場經濟表現影響著全球，受肺炎疫情的影響也是非常明顯。我國在岸金融市場因新冠肺炎疫情嚴重推遲至2020年2月3日開市，在首個交易日，由于民眾負面情緒主導市場，滬深300指數收盤價格大跌7.90%，創2015年股災以來的最大跌幅。通過對我國A股和港股體育產業上市公司的市場行情(2020年2月3日)進行梳理發現(表4)，受股市大盤行情影響，絕大部分體育產業上市公司的股價出現了不同程度的下跌，且A股市場的降幅更加明顯，這與本文所得出的實證結果保持吻合。新冠肺炎疫情之下，“防控隔離”令我國體育產業上市公司的運營管理面臨嚴峻挑戰，尤其是依靠“燒錢”模式維系的體育產業上市公司更是面臨現金流短缺，市場融資難覓，獲投資者青睞的難度越來越大的窘境。

表4 我國A股與港股部分體育產業上市公司的市場行情

本文通過實證檢驗得出，此次新冠肺炎疫情的發生對我國體育產業上市公司股價指數所產生的顯著負面影響，也可以通過2020年第1季度體育產業概念板塊一些個股的市場表現得以充分反映。比如A股市場的中體產業、金陵體育、萊茵體育和三夫戶外4家體育產業上市公司，在疫情發生之前，這4家體育產業上市公司的股價均處于相對平穩的演變狀態，但在疫情發生以后，四只股票的價格均于2020年2月3日出現大幅下跌，且在隨后的考察期內股票價格的上下波幅程度更加明顯，極差值越來越大。由此，進一步佐證本次新冠肺炎疫情的發生對我國體育產業上市公司股價指數產生了非常顯著的負面影響。

圖4 2020年第1季度部分體育產業上市公司的股價演變趨勢

4 結論與啟示

本次新冠肺炎疫情作為一種非常典型的重大突發公共衛生安全事件，無疑對中國乃至全球經濟發展產生了深遠影響。同時，其作為一種暫時性外部沖擊對相關行業(企業)的生產、經營及其管理等方面均產生了較大影響，顯著特點表現為相關行業(企業)股價指數的劇烈波動。網絡搜索數據作為民眾現實生活中行為趨勢的鏡像反映，蘊含了數以億計投資者對重大突發安全事件、宏觀經濟形勢、行業發展前景、企業經營、股市熱點、交易行為等方面的關注。本文以該視角為切入點，利用網絡搜索數據，從理論和實證角度探究了新冠肺炎疫情對我國體育產業上市公司股價指數的影響效應，主要結論與啟示如下。

4.1 網絡搜索數據對本次新冠肺炎疫情的監測具備較強時效性，其也是我國體育產業上市公司股價指數波動的先行指標。自新冠肺炎疫情發生以后，與疫情有關的關鍵詞的網絡搜索量陡然增加，而體育產業上市公司的股價指數則突然大幅下跌，兩者表現出非常鮮明的反向演變趨勢。印證了網絡搜索數據對本次疫情發生與發展的快速反應能力和準確刻畫能力，借助網絡搜索數據可以在一定程度上測度本次疫情對我國體育產業上市公司股價指數波動的影響效應。

4.2 實證檢驗結果發現，在模型Ⅰ、模型Ⅱ與模型Ⅲ中，不管是否納入宏觀經濟形勢指數(LogX2)和行業發展前景指數(LogX3)變量，3個模型中新冠肺炎疫情指數(LogX1)變量的回歸系數均為負值，且都通過5%的顯著性水平檢驗。說明在不管是否考慮宏觀經濟形勢、中觀行業發展、微觀企業行為的前提下，本次新冠肺炎疫情的發生與發展對我國體育產業上市公司的股價指數均產生了非常顯著的負面影響，且這種影響又可通過A股與港股體育產業概念板塊中部分個股的股價劇烈波動得以充分體現。

4.3 當然，由于我國體育產業上市公司股價指數波動是諸多因素的綜合影響結果，除本次新冠肺炎疫情及其次生災害的影響以外，還與全球經濟局勢、國內外股市基本面、體育產業上市公司自身的經營管理狀況和重大事件等因素有關。本文主要側重于探究此次疫情對我國體育產業上市公司股價指數的影響效應，相關控制影響因素的選擇仍欠全面，后續研究將進一步深入。另外，網絡搜索關鍵詞的選擇是否全面和準確，將直接關系到結果的可靠性與有效性，如何建立一套科學的選詞方法，使其能夠快速、準確地反映國內外各種重大突發事件的最新動向，這也是未來研究的一個重要方向。