宏观经济环境_政府调控政策与股票_省略_动性_来自中国股票市场的经验证据_陈其安
预期股票收益的横截面多因素分析_来自中国证券市场的经验证据
预期股票收益的横截面多因素分析_来自中国证券市场的经验证据引言股票市场的投资者都希望获得收益，而预期收益则是投资者进行决策的重要指标之一。
然而，预期收益的确定并非易事，因为它受到多个因素的影响。
本文旨在通过对中国证券市场进行经验研究，探讨影响股票预期收益的横截面多因素。
一、研究设计与方法本文选取中国证券市场上的200家公司作为样本，以公司的市值、股息率、收益波动性、成长性、财务杠杆和股票流动性等六个变量作为解释变量，利用多元回归模型进行数据分析。
二、结果分析在六个解释变量中，市值是对预期股票收益最为显著且具有正向影响的因素。
较大的市值意味着公司规模较大，有更多的资源和机会来获取收益。
此外，市值也可以反映公司的信誉和市场地位，这进一步增加了投资者对该股票的预期收益。
股息率也被证明与预期股票收益呈正相关。
较高的股息率意味着公司向股东分配更多的利润，这在一定程度上反映了公司的盈利能力和稳定性，从而提高了投资者对该股票的预期收益。
收益波动性和预期收益之间存在负相关关系。
较高的收益波动性意味着风险较高，投资者对预期收益会降低。
这是因为高风险意味着有可能遭受损失，投资者通常更倾向于投资具有较低风险且收益稳定的股票。
成长性是另一个影响预期股票收益的重要因素，其与预期收益呈正相关。
较高的成长性意味着公司有更大的潜力增长并带来更高的收益。
因此，投资者更愿意投资具有较高成长性的股票，从而提高了预期收益。
财务杠杆在本研究中被发现对预期收益没有显著影响。
财务杠杆是表示公司财务结构的指标，对于投资者来说可能意味着不同的风险和机会。
然而，在中国证券市场上，该因素对预期股票收益的影响不明显。
股票流动性是最后一个解释变量，其与预期收益关系不明确。
较高的股票流动性意味着更容易买卖股票，从而增加了投资者的流动性和机会。
然而，高流动性往往伴随着高风险，这可能会抑制投资者对该股票的预期收益。
结论与启示通过对中国证券市场的分析，我们发现了影响预期股票收益的多个因素。
财政政策、货币政策和产业政策对宏观经济作用的实证分析
财政政策、货币政策和产业政策对宏观经济作用的实证分析熊彬;陈雁【摘要】The simultaneous application of the three policies of fiscal policy, monetary policy and industrial policy is one of important characteristics to promote the development of economy in China. Since 2008, in response to the financial crisis, Chinese government implemented a series of macro-control measures to stabilize the economic growth and control inflation. The empirical analysis of the effect on economic growth and of inflation caused by the three major macro-control measures of fiscal policy, monetary policy and industrial policy is carries out, the conclusions are obtained. On this basic, the policy suggestions are put forward.%财政政策、货币政策与产业政策三大政策并用,是我国推动经济发展的重要特征之一.2008年以来,中国政府为应对金融危机,实施了一系列宏观调控措施以稳定经济增长与治理通货膨胀.对财政政策、货币政策和产业政策这三大宏观调控政策对经济增长与通货膨胀的作用进行实证分析,得出结论并在此基础上提出政策建议.【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2015(034)033【总页数】3页(P50-52)【关键词】财政政策;货币政策;产业政策【作者】熊彬;陈雁【作者单位】昆明理工大学管理与经济学院,昆明650093;昆明理工大学管理与经济学院,昆明650093【正文语种】中文【中图分类】F0150 引言改革开放以来，财政、货币和产业三大政策并用，是中国政府推动经济增长、管理经济发展的重要特征。
《金融与经济》2020年总目录
JRYJJ《金融与经济》2020年总目录卷首语新年致辞张智富（1.01）金融助力打赢疫情防控阻击战曾国栋（2.01）疫情不会改变我国经济中长期发展态势解运亮（3.01）汇聚金融战“疫”的强大合力宣宇（4.01）中美产业链重构背后的全球变局张茉楠（5.01）金融数字化蝶变朱太辉（6.01）让资金直达实体经济曾国栋（7.01）构建应对美国金融制裁的战略框架张茉楠（8.01）美元贬值倾向和黄金价格支撑解运亮（9.01）以国内大循环为主体是当前经济发展的理性选择曾国栋（10.01）“双循环”是开放型经济新体制的全面升级张茉楠（11.01）金融赋能加快构建新发展格局宣宇（12.04）特稿结构性货币政策工具运用效果研究张智富（1.04）结构性货币政策在江西落地见效张智富（5.04）充分发挥国库监督实效坚持依法全面经理国库王地宁（10.04）金融研究资产证券化真的缓解了银行核心风险吗？——基于“业务类型”和“底层资产”的研究郭子增王福臣王龑（1.10）影子银行业务发展与商业银行经营效率提升——基于中国商业银行微观数据的实证检验胡建辉（1.18）金融素养对中国居民家庭金融资产配置分散化的影响——基于倾向得分匹配法（PSM ）的实证研究苏芳殷娅娟（1.26）经济政策不确定性对机构投资者持股行为的影响梁权熙谭思梦谢宏基（1.34）助贷业务的主要争论和解决方案研究朱太辉张彧通张夏明龚谨（2.04）货币政策、流动性溢价与股票市场波动刘维奇卫飞扬（2.14）ournal of Finance and Economics金融与经济2020.12J97现金流风险对非金融企业金融化的影响研究——来自A股市场的经验证据吴一丁陈甜甜（2.24）我国古代货币制度的演进及启示郭芳芳（2.31）时变视角下资本账户开放对我国金融市场压力的影响研究高慧清任建武（3.04）创新竞争压力、融资约束与并购融资决策蒋弘刘星（3.13）中期借贷便利对企业融资成本的影响研究郭碧云（3.21）基于石油产业链的我国原油期货市场动态相关性研究王世文侯依青（3.28）地方政府债务、银行业结构与中小企业融资约束盛虎程爽杨怀东（4.04）信贷排斥对农民非农创业的影响孙浩男夏咏（4.11）非金融企业影子银行对宏观流动性的影响研究肖崎熊婷慧（4.20）信息不对称视角下并购商誉对股价崩盘的影响研究谢文武叶聪颖汪涛（4.26）金融杠杆视角下我国股市流动性的状态转换效应研究姚登宝施腾邓潇潇（5.08）有效调控房地产市场的宏观审慎政策规则选择——基于DSGE模型的研究杨羽谷任（5.16）基于复杂网络理论的商业银行系统风险传染研究王睿夏敏王爱银祝四朋（5.27）同业业务、银行流动性创造与实体经济辛兵海刘雪薇陶江（6.04）“一带一路”倡议、金融发展与GVC地位秦建文覃焕（6.13）银行间与交易所市场信用债定价比较研究朱锦强（6.22）社会责任履行能降低企业权益资本成本吗？魏卉姚迎迎马晓柯（6.29）金融化抑制了制造业全要素生产率提升吗？——基于上市公司数据的分析谢获宝黄大禹邹梦婷（7.04）环境规制、金融资源配置与工业绿色发展耦合协调研究李凯风夏勃勃（7.11）论农村信用社改革资金支持政策设计理念穆博穆争社（7.20）居民金融素养与家庭创业回报张雨涵刘阳韩谷源（8.04）外汇衍生品、风险敞口与企业价值——基于中国上市公司面板门槛模型的研究刘尧成吴岑烨（8.13）金融开放、证券公司多元化经营与效率屈超高鹏（8.19）去杠杆政策、破产风险与股权集中度——来自准自然实验的经验证据秦海林陈泽（8.27）部门杠杆区制转换对金融系统性风险溢出的非线性影响郭文伟（9.04）货币政策、流动性监管与银行风险承担金融与经济2020.12 98JRYJJ李琳潘焕学（9.14）二维金融结构对创新的影响研究——基于创新价值链与专利结构的视角段亚男闭明雄靳来群（9.21）金融科技发展的国际经验与政策启示——基于国家治理的角度高翔李珊珊（9.30）宏观经济不确定视域下货币政策的逆周期调控作用研究陈文史小坤（10.07）金融知识与家庭投资型金融排斥——基于CHFS数据的实证研究罗娟胡世麟李澄川（10.16）离岸人民币境外需求的测度与影响因素研究冯永琦闵钰棋（10.25）交易方式对债市流动性的影响——基于银行间市场做市商双边价差的研究周博（10.34）金融市场分割、资本管制与资产价格——来自AH股上市公司的证据方健（11.04）央行汇率干预、人民币汇率预期与短期国际资本流动杨定华封文华（11.11）论我国资本市场中双层股权制度的引入王波乔科豪（11.21）行政区划调整能加快金融集聚吗？——基于PSM—DID模型的分析张旭王静（11.29）不同来源地境外公司上市对目的地市场的估值影响马蒙蒙易荣华俞莹姚晓阳（12.04）控股股东股权质押与股票收益率刘骞文吴问怀章恒（12.12）金融素养能够抑制持续性贫困吗？雷汉云陈迁迁（12.22）跨境信贷溢出、经济周期与宏观审慎政策国际协调中国人民银行南昌中心支行课题组（12.31）专题：环境经济效益环境绩效对企业价值的影响研究——基于行业集中度与企业竞争地位的双重考虑朱清香崔晓敏邹涛（1.42）环境规制促进还是抑制了技术创新？——基于空间溢出效应的视角何雄浪陈锁（1.50）专题：公司治理商业信用、融资约束与企业创新——基于产能过剩治理政策框架下的实证研究袁玲王涛温湖炜（2.37）企业家精神、投资效率与企业价值周先平皮永娟刘仁芳（2.45）多个大股东能提高公司治理效率吗？潘小萍庄明明（2.52）专题：家庭金融金融素养、个人养老准备与商业养老保险决策周海珍吴美芹（3.35）家庭金融文化、认知偏差与金融资产选择——基于CFPS数据的经验分析赵当如贾俊刘玲李小军（3.43）《金融与经济》2020年总目录99JRYJJ农村居民金融素养对金融行为的影响研究——基于江西省县域调查数据江西省金融学会课题组（3.52）专题：互联网金融互联网金融、技术进步与产业结构升级何宜庆李菁昭汤文静匡熠（4.34）互联网金融、利率市场化与银行期限错配张博（4.41）互联网金融会加速区域金融风险的累积吗？——基于空间溢出效应研究谭中明刘倩李洁（4.51）专题：绿色发展中国式财政分权对绿色经济发展的空间效应研究任懿刘传哲刘娜娜张彤（5.37）绿色金融政策推动了低碳发展吗？——以“一带一路”沿线中国重点省域为例赵军刘春艳（5.45）专题：商业银行经营经济政策不确定性、银行债权治理与银行经营绩效王言宋夏子周绍妮（6.37）货币政策影响商业银行经营决策的国外前沿文献评述闫先东朱迪星（6.45）专题：保险市场商业医疗保险逆向选择与道德风险的分离检验尹相娟刘喜华（7.33）城乡医保的健康效应研究——基于健康中国的战略背景王旭鹏（7.42）养老保险缴费率对企业全要素生产率的影响研究——基于融资约束的视角马本江裴巧玲秦艺芳（7.50）专题：股票市场信息不对称卖空机制与上市公司非效率投资——基于信息不对称和委托代理视角孙焱林何振宇（8.34）社会网络下的机构投资者联结行为与信息效率倪禾徐茜（8.42）自愿性业绩承诺：信息动机亦或代理动机？——基于投资者情绪的调节效应袁玲陈小林（8.51）专题：普惠金融普惠金融发展质量与中小企业融资效率吴庆田王倩（9.37）金融扶贫降低了贫困脆弱性吗?——基于CHFS微观数据的经验证据王志涛徐兵霞（9.44）生计资本、风险承担能力对农户贷款方式选择的影响赵恬杜君楠（9.51）专题：股票市场承销商和上市公司间的地理距离、高铁开通与IPO折价周雪马舜羿潘玉瑶（10.40）股票回购、信息效率与股票流动性黄绥彪何思莹阮祈琦（10.50）女性董事对上市公司大股东掏空的抑制作用——基于中国市场的实证研究丁明发周光磊张晓艳张文婷（10.57）专题：银行业风险银行特质类别、存款保险制度与风险承担效应金融与经济2020.12 100JRYJJ——来自中国商业银行的经验证据胡援成王星宇杨诗雨（11.53）LPR报价机制引入是否会导致银行业风险上升张港燕张庆君（11.63）专题：科技金融科技金融发展指数的测度及其相关特征分析徐宇明熊琦哲蒋筠（12.42）中国科技金融效率的时空分异及其影响因素——基于非期望产出视角的分析赵鸿程林炳华陈一琳（12.49）经济纵横高技术产业集聚对区域创新的影响：促进还是阻碍?熊璞李超民（1.58）哪种类型的资本流入急停更能影响经济增长？——基于不同收入水平新兴经济体的研究石峻（1.65）空气污染与城市经济发展——基于285个地级市的实证分析宋德勇于飞（2.61）经济政策不确定性对民营企业融资效率的影响宋云星陈真玲赵珍珍（2.71）产业政策对投资效率的影响机制研究——基于差异化资源配置视角杜建华曹瑞丹（3.60）金融深化、科技创新与绿色经济李林汉田卫民（3.68）FDI、基础设施投入与经济高质量发展唐安宝李康康管方圆（4.60）地方政府债务、经济发展水平与PPP项目规模——基于中国地级市数据的经验研究菅超伦周咏梅（4.68）消费升级与制造业高端化的动态关系及其区域差异彭迪云苏亚冰冯怡（5.53）我国个人所得税反避税规则完善研究沈志康（5.61）“一带一路”倡议与制造企业转型升级王娟胡婕朱卫未（6.54）房价对城市创新水平的影响研究李永乐许阳吴然（6.61）技术创新、城市群一体化与经济高质量发展王儒奇余思勇胡绪华（7.59）制度环境改善对FDI质量影响的双重效应分析何剑魏涛史雪然（7.67）税率优惠、加计扣除政策与企业创新——基于倾向得分匹配的实证研究王艺凯周咏梅王晓琳（8.58）城市房价对技术进步要素偏向的影响分析——基于资本劳动比的中介效应检验王珍（8.67）数字经济企业的类型及价值评估分析乔阳娇岳国强（9.60）绿色生产发展效率测度及时空演变分析朱广印王思敏（9.68）金融发展、要素结构与技术进步方向张翼王豆豆郑兴无（10.64）金融集聚、人力资本结构演进与高技术产业技术进步张忠俊郭晓旭（10.74）信息渠道与个体创业决策——基于CFPS的实证研究《金融与经济》2020年总目录101JRYJJ张猷星谭颖（11.36）制造业产业内增加值贸易网络的时空特征及影响因素研究——基于中国与“一带一路”沿线国家的分析程中海屠颜颍（11.44）村级财政支出配置模式对农户多维贫困的影响刘春晖王尔媚苏静（12.56）对外直接投资、金融发展与双边金融合作——基于中国与“一带一路”沿线国家的研究申韬蒙飘飘（12.62）金融论坛新时代票据业务服务实体经济高质量发展肖小和王文静（1.72）金融周期对经济周期与货币政策的影响探究刘居照郭盛锋李晓璇周明明（1.79）基于区块链技术的供应链融资服务平台构建研究谢泗薪胡伟（1.85）开放银行的运作机制、国际经验与发展路径李昊（1.91）城投公司信用风险问题研究卜振兴（2.79）基于BEYR的动态资产配置策略研究周亮（2.84）民间投资影响因素的多层面分析曾文静（2.91）金融供给侧结构性改革的逻辑与路径高惺惟（3.76）企业股权集中度对股票收益率的影响安彪张晓霞苏木亚（3.84）农业保险对农民务农满意度影响的实证研究关晶王国军耿春俐（3.92）董事高管责任保险与企业融资约束张晓琳温洁翟淑萍（4.75）我国绿色金融制度的完善路径——以绿色债券、绿色信贷与绿色基金为例王波董振南（4.84）存款保险基金参与问题银行处置的国际经验与启示胡志强（4.91）农地抵押贷款政策预期与实践反差之思考——基于价值评估视角阚立娜苏芳（5.67）我国社会企业型公司的融资困境与破解吴维锭（5.74）战略性新兴产业的金融支持效率研究——来自京津冀区域237家上市公司的实证陈小荣韩景旺任爱华孙忠艳（5.81）区块链式法定数字货币体系在跨境支付领域内的应用研究李海波（6.69）从经世济民的经济观看美国金融形势冯彦明（6.75）金融周期、融资约束与企业债务风险马秀斌张庆君（6.82）金融发展对建设用地利用效率的影响分析马克星贺书锋相雨（6.90）违规行为对新三板企业实物期权价值的影响郑征（7.75）证券投资基金期间交易的市场表现及业绩来源张燃杨玲李艳茹（7.83）金融科技背景下的消费金融公司发展困境与出金融与经济2020.12 102JRYJJ路探析程雪军李心荷（8.74）创新能力如何影响企业商业信用获取？周丽媛吴乐崔锐（8.81）创新型货币政策工具对基准利率的影响邓海清万祥勇汪术勤（8.89）新冠肺炎疫情下我国货币政策的影响分析——基于江西省新余市案例杨宁嘉（8.93）美国CLO市场与杠杆贷款风险联动的机理研究钟震郭立刘胜男（9.78）企业经营风险对并购行为的影响和机制朱冠平扈文秀车闪闪（9.83）财务背景独董、审计师行业专长与商誉减值——来自沪深上市公司的经验数据章卫东李泽宇高雪郑鸿锐（9.90）金融企业承担社会责任的理论逻辑与制度保障——基于新冠肺炎疫情的背景蔡琦（10.83）金融科技浪潮下欧盟银行业监管发展启示黄茉莉（10.88）支农支小再贷款政策的基层实施效果研究——以江西省九江市为例陈磊柯超姚瑶（10.93）研发强度、承销商跟投意愿和IPO抑价——基于科创板上市公司的实证研究邱冬阳曹奥臣（11.73）控股股东财务行为与企业融资约束——基于股权质押的视角张军华（11.82）个人金融信息保护中的政府监管权研究周之田（11.91）我国养老服务金融的发展困境与突破——基于区块链技术的分析王力平隋杰（12.71）供应商集中度与缓解中小企业融资约束——基于债务融资的中介效应检验王晓燕史秀敏师亚楠（12.78）人工智能技术在债券行业应用问题研究赵大伟李文华（12.86）资金信托的“刚性兑付”困境及破解蒋艳林（12.91）经济观察赣州对接融入粤港澳大湾区的可行性研究——基于承接产业转移的视角彭继增王幼娟李爽（5.89）中部地区产业承接能力的综合评价梁曦文罗逸伦彭迪云（7.91）《金融与经济》2020年总目录103JRYJJ。
公司治理环境、所有权结构与股价信息含量——来自中国上市公司的经验证据：1997-2008
《 区域金融研 究） ２ ０ １ ３ 年第８ 期
市 上 市交 易 的 １ ， ４ ７ ７ 家非 金融 类 公 司为 样 本数 据 ， 实
小 股 东 的利 益 侵 害 。 此外 ， 由于诉 讼 管 辖 通 常 采 用 “ 原告从被告” 的原 则 ， 在 一个 法 治 水 平 较 高 的地 区 ， 上 市公 司 内部 人 或 大股 东 对 中小股 东 的利 益 侵 害行 为更 可能 会受 到 约束 （ 夏立 军 和方轶 强 ， ２ ０ ０ ５ ） 。 我 国 绝 大 部 分 的 上 市 公 司 由政 府 和 家 族 所 控 制 。大量 的研 究 发现 ， 国有控 股 和 民营控 股 的企 业具
证考察外部治理环境对公 司信息披露行为从而股价
信 息含 量 的影 响 ， 以及 这种影 响 在 国有控 股 企业 和非 国有控 股企 业 中是否 存在 不对 称性 。
司特质信息量越高 ； 进 一步的研究发现 ， 公司治理环境 与股价信息含量之间的正向关系在国有控股公 司样本 中 更 为 显著 。 关键词 ：公司治理环境； 所有权结构 ； 股价信息含量 中图分 类 号 ：Ｆ ８ ３ ２ ． ５ 文献 标识 码 ：Ａ
文章 编号 ：１ ６ ７ ４ — ５ ４ ７ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ — ０ ０ ３ ３ － ０ ５
宏观经济政策与股市关系的实证研究
宏观经济政策与股市关系的实证研究第一章引言近年来，随着全球经济的发展和股市的重要性不断提升，关于宏观经济政策对股市的影响成为研究的焦点之一。
本文旨在通过实证研究，探讨宏观经济政策与股市的关系。
第二章理论框架2.1 宏观经济政策宏观经济政策是指国家或政府运用各种手段调控经济发展的政策。
其中，包括货币政策、财政政策和产业政策等。
货币政策通过调节货币供给和利率等手段，影响市场对货币的需求和投资信心；财政政策通过政府支出和税收等手段，调节国家经济总量和资源配置；产业政策通过促进特定行业的发展，提高国家经济竞争力。
2.2 股市股市作为一个金融市场，为企业和个人提供融资和投资的渠道。
其价格涨跌受到多种因素影响，包括经济环境、公司业绩、政策变化等。
股市的波动对投资者的信心和行为产生重要影响。
第三章实证研究方法3.1 数据样本与指标选择为了实证研究宏观经济政策与股市关系，我们选择了一定时间范围内的股票指数和宏观经济政策指标作为研究对象。
通过对股票指数的波动和宏观经济政策指标的变化进行统计分析，进一步计算它们之间的相关性。
3.2 实证模型我们采用了多元线性回归模型来分析宏观经济政策对股市的影响。
模型的自变量包括宏观经济政策指标，因变量为股票指数。
通过对模型进行回归分析，我们可以得到不同宏观经济政策指标对股市的影响程度。
第四章实证结果与分析4.1 货币政策与股市关系通过对货币政策指标和股票指数的相关性分析发现，货币政策对股市有显著影响。
以利率为例，利率的上升会导致借贷成本增加，企业投资意愿减弱，从而对股市造成负面影响。
4.2 财政政策与股市关系财政政策对股市的影响程度较大。
政府支出的增加可能刺激经济增长和就业，提升投资者对股市的信心，推动股市上涨。
相反，减少政府支出可能降低经济活动水平，对股市产生负面影响。
4.3 产业政策与股市关系产业政策对特定行业的发展和企业盈利能力有直接影响，进而影响股市。
通过对特定行业指标和股票指数的相关性研究发现，优惠政策的推出可能提升相关行业的盈利能力，推动股价上升。
中国会计学14大青年才俊分布图
中国会计学14大青年才俊分布图2012-03-15中国大陆主要的青年会计学者入选标准：1、1970年以后出生；2、已在国际B以上期刊发表1篇以上论文，或已在《经济研究》、《中国会计与财务研究》、《中国会计评论》发表3篇以上论文；3、任职于中国大陆高等教育或科研机构。
统计结果：上海财经大学原红旗李增泉夏立军薛爽朱凯北京大学姜国华岳衡吴联生中山大学蔡祥辛宇清华大学谢德仁复旦大学方军雄南京大学陈冬华中央财经大学吴溪论文列表：原红旗（上财）原红旗、李海建：配股资金使用与公司业绩，《中国会计评论》，2005年第1期。
Chen K. and Yuan H., Earnings Management and Capital Resource Allocation: Evidence from China's Accounting-based Regulation of Rights Issues, The Accounting Review, 2004, Vol. 79, 645-665.原红旗：大股东配股行为及其经济后果，《中国会计与财务研究》，2004年第2期。
原红旗：上市公司配股的长期业绩，《中国会计与财务研究》，2003年第3期。
李增泉（上财）李增泉：所有权结构与股票价格的同步性——来自中国股票市场的证据，《中国会计与财务研究》，2005年第3期。
孙铮、刘凤委、李增泉：市场化程度、政府干预与企业债务期限结构——来自我国上市公司的经验证据，《经济研究》，2005年第5期。
李增泉、余谦、王晓坤：掏空、支持与并购重组——来自我国上市公司的经验证据，《经济研究》，2005年第1期。
孙铮、李增泉、任强：所有权安排与现金股利政策——来自我国上市公司的经验证据，《中国会计与财务研究》，2004年第4期。
李增泉、杨春燕：企业绩效、控制权转移与经理人员变更——一项基于我国证券市场的实证研究，《中国会计与财务研究》，2003年第4期。
投资者情绪与股价崩盘风险_来自中国市场的经验证据
投资者情绪与股价崩盘风险_来自中国市场的经验证据投资者情绪与股价崩盘风险：来自中国市场的经验证据股票市场一直被认为是情绪驱动的市场，投资者情绪的波动往往会对股价产生直接影响。
特别是在中国这样的新兴市场中，投资者情绪的波动可能对股价产生更为显著的影响，甚至引发股价崩盘的风险。
本文将通过对中国市场的经验证据进行分析，探讨投资者情绪对股价崩盘风险的影响。
首先，投资者情绪在中国股市中的波动是普遍存在的。
研究表明，中国投资者普遍表现出过度自信和追逐热点的行为。
当市场情绪乐观时，投资者会趋向于过度买入，推高股价；而当市场情绪悲观时，投资者又会趋向于过度抛售，导致股价下跌。
这种情绪驱动的行为往往导致投资者过度反应，加剧了股价的波动性。
其次，投资者情绪的波动与股价崩盘风险之间存在一定的正向关系。
研究发现，当投资者情绪过度乐观时，市场中存在大量的泡沫和过度估值的股票。
一旦市场情绪发生转变，投资者纷纷抛售，引发了股价的暴跌。
这种情绪驱动的恶性循环往往会导致股价崩盘，给市场带来巨大的风险。
此外，投资者情绪的传染效应也是导致股价崩盘风险的一个重要因素。
研究表明，投资者情绪具有一定的传染性，即一个投资者的情绪可以影响到其他投资者。
当市场上出现一些负面信息或者市场情绪出现明显的恶化时，投资者往往会受到情绪的影响，纷纷采取与其他投资者类似的行动。
这种集体的情绪反应进一步加剧了股价的下跌，进而增加了股价崩盘的风险。
针对投资者情绪对股价崩盘风险的影响，我们应该加强监管和引导投资者的情绪。
首先，监管部门应该加强对市场情绪的监测和预警，及时引导投资者理性投资。
其次，投资者教育也是非常重要的一环，应该加强投资者的投资知识和风险意识。
通过提高投资者的理财水平，减少情绪驱动的投资行为，降低股价崩盘风险。
综上所述，投资者情绪与股价崩盘风险之间存在着密切的关系。
投资者情绪的波动往往导致股价的剧烈波动，甚至引发了股价崩盘。
为了降低股价崩盘的风险，我们应该重视投资者情绪的影响，加强监管和投资者教育，引导投资者进行理性投资，减少情绪驱动的投资行为。
宏观经济环境、政府调控政策与股票市场波动性——来自中国股票市场的经验证据
宏观经济环境、政府调控政策与股票市场波动性——来自中国股票市场的经验证据宏观经济环境、政府调控政策与股票市场波动性——来自中国股票市场的经验证据摘要：股票市场波动性是投资者普遍关注的问题，它不仅影响个人投资者的投资决策，也对整个市场的稳定性和经济发展产生重要影响。
本文通过对中国股票市场的经验数据进行分析，探讨了宏观经济环境和政府调控政策对股票市场波动性的影响，得出了一些有益的结论。
第一部分：介绍股票市场波动性是指股票价格的波动幅度和频率，是股票市场走势不稳定的表现。
波动性的大小直接影响投资者的风险承受能力和预期收益。
因此，研究股票市场波动性及其影响因素具有重要的理论和实践意义。
第二部分：宏观经济环境与股票市场波动性宏观经济环境是指国家或地区整体经济运行的总体状况，包括经济增长率、通货膨胀率、利率等因素。
宏观经济环境的变动对股票市场波动性有着直接的影响。
首先，经济增长率与股票市场波动性呈负相关关系。
经济增长率的下降会导致企业利润下降，从而影响股票市场的投资信心，使股价波动增加。
而经济增长率的上升则有利于企业盈利，投资者对市场的信心增强，股价波动性相应降低。
其次，通货膨胀率与股票市场波动性呈正相关关系。
通货膨胀率上升会导致企业成本上升、利润减少，投资者预期收益下降，股价波动性增大。
相反，通货膨胀率下降会增加企业利润，投资者的预期收益增大，股价波动性相应降低。
最后，利率与股票市场波动性呈正相关关系。
利率上升会提高企业融资成本，降低企业盈利能力，投资者对市场的信心下降，股价波动性增加。
而利率下降则有利于企业融资，增加盈利能力，投资者信心增强，股价波动性相应降低。
第三部分：政府调控政策与股票市场波动性政府调控政策是指国家或地方政府采取的一系列政策措施，旨在稳定股票市场、维护经济安定。
政府调控政策的实施对股票市场波动性有着重要的影响。
首先，监管政策对股票市场波动性具有直接影响。
政府通过发布监管政策，对股票市场进行监管和约束，从而限制投资者行为并减少市场波动性。
博彩型股票的市场特征分析———来自中国股市的经验证据
Number 3(General Serial No.105)May,2016博彩型股票的市场特征分析来自中国股市的经验证据崔惠颖(东北财经大学社会与行为跨学科研究中心,辽宁 大连 116025)〔摘 要〕本文基于1999 2015年沪深A 股交易数据,利用四种博彩型股票识别指标,通过组合价差等方法,考察了中国股市博彩型股票的市场特征,并与欧美股市进行了比较分析㊂结果发现:各指标均具有一定的博彩特性识别能力,其中最大日收益率(MAX )是最优指标;各指标识别出的公司特征具有一定差异性,而MAX 的识别结果最为合理;中国股市的博彩特性在短期内具有持续性,但弱于欧美市场;中国股市各行业中的博彩型股票占比和博彩特性强弱程度均有所不同;中国股市博彩特性具有时变性㊂本文认为,中国股市博彩型股票的市场特征与股市和投资者的自身特殊性有关㊂〔关键词〕博彩型股票;市场特征;收益偏度;未来收益中图分类号:F832.5 文献标识码:A 文章编号:1008⁃4096(2016)03⁃0056⁃09 一㊁引 言博彩行为在人们的生活中随处可见,而且在经济活动中尤为明显㊂例如, 股市如赌市”这一观点就说明了博彩行为在股市活动中的普遍性㊂股市中的博彩行为往往表现为参与者热衷于购买那些能够以小概率获取较大收益的股票㊂由于这类股票具有与彩票相类似的特征而被称为博彩型股票㊂博彩型股票的存在意味着投资者并不像传统金融理论所假设的只是关心投资组合的收益和风险,而是具有明显的资产选择偏好㊂同时,投资者这一特定的资产偏好也对股市的平稳健康发展产生影响㊂鉴于此,研究者和投资者有必要深入分析博彩型股票的市场特征,即在不同市场情况下或不同特征的股票中股票博彩特性的强弱表现㊂根据彩票的概念,我们可以归纳出博彩型股票的基本特征㊂首先,收益分布㊂博彩型股票与彩票都具有以小概率获取巨大回报的收益特征,即收益分布具有 正偏性”㊂其次,收益高低㊂彩票给投资者带来的未来收益很低,甚至为负㊂与此相似的是,投资者对收益正偏股票的偏好使博彩型股票的价格被高估,导致博彩型股票的未来收益低于其他股票[1]-[4]㊂由于博彩偏好难以直接刻画[5],目前关于博彩型股票的相关研究,基本都利用历史交易数据构造间接的识别指标㊂我们可以将博彩型股票的两个基本特征,作为判断股票博彩特性强弱的标准,来检验各指标的识别能力,以及股票在何种情况下具有更强的博彩性(即收益更正偏且收益更低)㊂国外的相关研究已经表明,股市参与者具有博彩偏好并导致博彩型股票收益率较低的现象,并不是某一股票市场或某一时期所特有的,而是广泛存在于不同地区和不同时期[5]-[11]㊂最近五年,国内也逐渐出现有关博彩型股票的研究,这些研究表明中国股市投资者也存在博彩偏好,且博彩型股票的未来收益更低[12]-[16]㊂不过,为了深入理解投资者的博彩偏好和博彩行为,仅仅证实博彩偏好和博彩型股票的存在是不够的,我们2016年第3期(总第105期)5月15日出版 还需要分析博彩型股票的市场特征㊂目前国内外的相关研究很少,而且是零散的㊂这些研究涉及的博彩型股票市场特征主要包括:公司特征分析㊁行业特征分析,以及股票博彩特性的持续性和时变性㊂Kumar [5]和Bali 等[6]等许多研究都发现相比于其他股票,博彩型股票具有公司规模更小㊁风险因子β更大㊁波动性更强㊁流动性更差㊁换手率更高等特点㊂Bali 等[6]以MAX 为博彩特性的识别指标,每个月将所有股票划分为十个组合,并计算各组合的月均转换概率矩阵,结果发现美国股市的博彩特性具有较强的持续性㊂Annaert 等[9]通过相同的分析发现,欧洲股市的博彩特性也具有一定的持续性㊂Kumar [5]指出美国市场的博彩型股票具有明显的行业集中现象,而且博彩偏好受到宏观经济环境的影响㊂Green 和Hwang [17]针对IPO 股票进行了分析,结果发现消费品㊁电气设备等行业中的高偏度股票所占比例较高㊂同时,他们发现不同偏度股票的收益率差异在各时期有明显不同㊂Walkshäusl [10]以MAX 为指标,分析了欧洲1990 2000年和2001 2011年两个时期的股票收益情况,结果发现后一时期的高MAX 股票收益率更低,并且高MAX 与低MAX 股票的收益差异更大㊂国内有关博彩型股票的研究较少,并且主要关注的是识别指标与股票未来收益的关系,也有少部分研究涉及了博彩型股票的市场特征㊂江曙霞和陈青[13]㊁郑振龙和孙清泉[14]以及李培馨等[15]都发现博彩型股票往往为高换手率㊁高波动性㊁高市场β和低市值的股票㊂另外,江曙霞和陈青[13]还发现高MAX 组的股票在下一期往往也有高MAX 特征,这说明MAX 特征具有一定的持续性㊂通过比较不同市场状况,江曙霞和陈青[13]发现MAX 在牛市和熊市中,对未来收益的影响都十分显著,而在平衡市中影响较弱㊂郑振龙和孙清泉[14]认为从样本期内的月份占比看,中国股市不存在被长期归入博彩型股票的个股,中国股市的博彩型股票不存在明显的行业集中现象,但投资者的博彩偏好受宏观经济环境的影响㊂总结已有文献可以发现:首先,目前国内研究的重点是检验识别指标与股票未来收益的关系,而对博彩型股票的具体市场表现缺乏详细的研究㊂其次,不同研究者所使用的识别指标不同,虽然各研究关于识别指标与股票未来收益的关系提供了类似的结论,但对不同识别指标的差异以及博彩型股票在不同情况下的表现特征都没有进行详细的分析㊂最后,多数研究借鉴国外的方法分析中国股市的博彩型股票,但中国股市具有不同于其他市场的特点,因此,有必要对国内外的相关研究结果进行比较分析㊂本文将从多个维度全面分析中国股市博彩型股票的市场特征,并与欧美成熟市场进行对比㊂二、相关变量与样本数据(一)博彩型股票的识别指标根据已有研究,目前常用的博彩型股票识别指标主要有特质偏度㊁最大日收益率,以及两种分别由股价㊁特质偏度㊁特质波动和股价㊁最大日收益率㊁换手率构成的复合指标㊂它们的具体计算方法如下:1.特质偏度(IS)它是股票收益偏度的非系统性部分,可以作为单一指标或复合指标的一个维度㊂行为金融学认为IS 会影响股票价格,并且反映了投资者的博彩动机,即IS 越大,则股票的博彩特性越强㊂为了计算股票的IS,需要先进行式(1)中的Fama-French 三因子回归㊂①r i,d -r f,d =αi,d +βMKT,d (MKT d -r f,d )+βSMB,d SMB d +βHML,d HML d +εi,d(1)其中,r i,d 是股票i 在第d 日的收益率;r f,d是第d 日的无风险利率;αi,d 是股票i 在第d 日的回归常数项;MKT d ㊁SMB d 和HML d 分别是第d 日的市场投资组合收益率㊁基于公司规模的投资组合收益率和基于账面市值比的投资组合收益率;βMKT,d ㊁βSMB,d 和βHML,d 分别是股票收益率对三因子的回归系数;εi,d 是股票i 在第d 日的回归残差项㊂已实现的特质波动率IV i,t 和特质偏度IS i,t 分别按照式(2)和式(3)计算㊂IV i,t =(1N (t)∑d∈S(t)ε2i,d)1/2(2)IS i,t =1N (t)∑d∈S(t)ε3i,dIV 3i,t(3)其中,S (t)表示计算期内的交易日集合,Number 3(General Serial No.105)May,2016N (t)表示S (t)集合中交易日的天数㊂本文采用t-6到t-1共6个月的日收益率数据,根据式(2)和式(3)计算t 月的特质波动率和特质偏度㊂2.最大日收益率(MAX)国外文献通常将某月内的单日最大日收益率作为MAX,而国内文献通常使用月内3个最大日收益率之和或均值来计算MAX [13-14]㊂这是因为中国股市存在涨跌停制度,单日MAX 可能无法充分体现股票特征㊂本文采用上一个月3个最大日收益率的平均值来计算MAX㊂从经济直觉上,MAX 与IS 具有一定联系,因为高IS 意味着该股票收益具有较大正偏性,人们预测该股票大涨的概率较高,而高MAX 正是这一正偏性的直接表现[14]㊂与IS 相同,MAX 越大,则股票的博彩特性越强㊂3.复合指标Com1(股价㊁特质偏度㊁特质波动率)使用由Price㊁IS 和IV 构成的复合指标Com1的理由是:IV 大的股票,其市场表现更活跃,更可能出现高收益㊂另外,投资者往往喜欢进行廉价赌博,所以倾向于购买价格较低且波动较大的收益正偏股票㊂因此,一般将Price 最低㊁IS 最高且IV 最高的股票识别为博彩型股票㊂其中,Price 为t -2月末的股票价格,以避免t -1月末股票价格可能产生的微观结构因素及中国股市涨跌停板对衡量指标的影响[15]㊂其余各维度指标的计算方法如上文所述㊂4.复合指标Com2(股价㊁最大日收益率㊁换手率)使用由Price㊁MAX㊁Turn 构成复合指标Com2的理由与Com1基本相同,只是使用计算更为简单㊁更具直观性的MAX㊁Turn 分别替换了计算复杂的IS 和IV㊂因此,一般将Price 最低㊁MAX 最高且Turn 最高的股票识别为博彩型股票㊂其中,换手率的计算方法为:换手率=每月的交易股数/每月的流通股数,本文采用上一个月的换手率㊂(二)博彩型股票指数(Lottery Stock Index,LIDX)与分组方法为了便于比较单一指标和复合指标对股票博彩特性的识别结果,本文参照了Kumar 等[19]构造的博彩型股票指数(LIDX)㊂该指数的取值标准化为0 1之间,可以更清晰准确地表现各股票博彩特性的强弱㊂对于单一指标,以IS 为例,每个月都将所有股票按IS 从低到高进行排序并分为20组,记为R =1,2, ,20㊂那么,各股票以IS 为识别指标的博彩型股票指数(LIDX IS )为:LIDX IS =(R-1)/(20-1)(4)对于复合指标,例如,以Com1为识别指标时,每个月先按照Price 从高到低将所有股票排序并分为20组,记为R P =1,2, ,20;再按IS 从低到高排序并分为20组,记为R IS =1,2, ,20;最后按IV 从低到高排序并分为20组,记为R IV =1,2, ,20㊂对于每只股票,按三个维度分别分组后,R =R P +R IS +R IV =3,4, ,60㊂那么,各股票以Com1为识别指标的博彩型股票指数(LIDX Com1)为:LIDX Com1=(R-3)/(60-3)(5)该指数的取值介于0 1之间,其数值越大,则股票的博彩特质越强,0表示该股票不具有博彩性,而1表示该股票具有最强的博彩特征㊂本文在具体分析中,每个月均将股票分别按各指标下的LIDX 值由小到大分为五组,第一组定义为非博彩型股票,第五组为博彩型股票,其余三组为其他股票㊂(三)样本选择与数据来源为避免涨跌停板制度的实施对研究结论的影响,以及由于识别指标的计算需要,本文使用的样本为1999年3月1日至2015年7月31日的沪深A 股交易数据㊂由于ST㊁PT㊁复牌和首日上市股票的涨跌幅限制不同于正常交易的股票,故本文剔除了样本期内这四类股票的观测值㊂另外,本文还剔除了每月交易次数不足15天的数据以及交易月份不足6个月的股票数据,以保证识别指标估计的有效性㊂中国股市流通市值加权的Fama-French 三因子数据以及无风险收益率数据来自锐思金融研究数据库(RESSET),其余数据均来自国泰安CSMAR 系列研究数据库㊂本文还将涉及如下变量:公司规模(Size)㊁月收益波动率(Std )㊁月非流动性因子(ILLIQ)㊁月风险因子(β)和账面市值比(BM)㊂其中,Size 由个股各月的流通市值表示;ILLIQ 采用Amihud (2002)的方法计算,即个股日收益率绝对值与日交易额比值的月内均值;Beta 为根据资本资产定价模型,运用最近1年的数据估计出来的贝塔系数;BM 为个股各月的市2016年第3期(总第105期)5月15日出版 净率的倒数㊂由于ILLIQ 数值较小,故本文对其取了自然对数;而Size 数值远大于其他变量,故对Size 取了以10为底的对数㊂本文的核心变量为组合月收益率(Return)以及组合收益偏度(Skew)㊂其中,组合月收益率为组合内各股票的月收益率均值,组合收益偏度为组合收益的时间序列偏度㊂三、实证结果与分析(一)不同指标的识别能力本文分别按各指标的LIDX 将所有股票等分为5组,然后计算各组合的收益偏度Skew 和组合月收益率Return (即下一期组合内各股票的月收益率均值)㊂同时,本文还计算了各指标下的非博彩型投资组合与博彩型投资组合的收益偏度差和收益率差㊂根据博彩型股票收益更正偏且收益更低,那么投资组合收益偏度差应为负,而投资组合收益率差应显著为正㊂具体结果如表1所示㊂根据表1,由组合T 1到组合T 5均呈现收益偏度递增㊁收益率递减的趋势,可见各指标下的博彩型股票收益都是更正偏且收益更低,这说明四个指标都具有一定的识别股票博彩特性的能力㊂从Skew 来看,按指标IS 和MAX 形成的非博彩型投资组合的收益偏度更低,博彩型投资组合的收益偏度更高,且两个组合的收益偏度差异更大㊂从Return 来看,按MAX 和Com1形成的非博彩型投资组合的收益更高,博彩型投资组合的收益率更低,且两个组合的收益差异更大㊂综合表1中的组合价差法分析可知,IS㊁MAX㊁Com1和Com2均具有一定的识别能力,其中,MAX 是更好的博彩型股票识别指标㊂表1按各指标分组后的投资组合收益偏度及收益率表现指 标变 量T 1T 2T 3T 4T 5T 1-T 5IS Skew-0.05970.15400.26060.45140.9205-0.9802Return 0.02240.02320.01980.01810.01730.0051***(4.7100)MAX Skew -0.08040.06510.23910.39280.7861-0.8665Return 0.02230.02480.02240.01890.01240.0099***(8.9500)Com1Skew -0.00170.16100.29400.42520.7590-0.7607Return 0.02240.02160.02090.01860.01720.0052***(4.8300)Com2Skew 0.05840.27520.36750.31400.5173-0.4589Return 0.02140.02270.02180.02220.01270.0087***(7.9800)注:括号内为双尾t 检验统计量,***表示1%的置信水平下显著,下同㊂(二)公司特征分析表2为博彩型股票㊁非博彩型股票和其他股票的公司特征分析㊂虽然已有不少国内外研究对博彩型股票的公司特征进行过分析,但由于各研究所用的识别指标不同,一些检验结果也不一致,故有必要进行对比分析㊂由表2都可以看到,无论采用何种识别指标,博彩型股票都表现出公司规模较小㊁收益波动性较高的特点,并且具有较高的风险因子β和较高的换手率㊂博彩型股票的这些特点基本都得到了国内外研究的证实㊂不过,从表2也可以看出,不同指标识别出的各类股票的公司特征还是具有一定差异的㊂最为突出的是,利用Com2识别出的博彩型股票与非博彩型股票的换手率差异明显大于利用IS 识别出的差异㊂有趣的是,在各指标下,各类股票的BM 和MAX 识别出的博彩型股票具有较小的BM,而其他三种指标识别出的博彩型股票具有较大的BM㊂同时,由于Com2中包含MAX 这一维度,故Com2中的博彩型股票的BM 与非博彩型股票的BM 差异小于IS 和Com1中的差异㊂事实上,国内外相关研究对博彩型股票的BM 特点持有不同观点㊂Kumar [5]以IS㊁IV 和Price (即Com1)为识别指标,发现在各类股票中,博彩型股票的BM 最大㊂Bali 等[6]利用MAX 衡量股票的博彩特征,发现随着MAX 的增大,股票BM 呈现先下降后上升的趋势㊂Annaert 等[9]发现欧洲市场中的股票BM 随MAX 的增大而增大㊂江曙霞和陈青[13]发现中国市场中的股票BM 随MAX 的增大而减小㊂而郑振龙和孙清泉[14]以MAX㊁Turn 和Price (即Com2)为识别指标,发现博彩型股票具有较大的BM㊂本文的检验结果表明各研究结果的差异可能是由所选择的识别指标不同而造Number 3(General Serial No.105)May,2016成的㊂同时,本文还认为MAX 的检验结果更为合理㊂这是因为我们通常将BM 作为划分股票为成长股和价值股的依据(其中,高BM 股票为价值股,低BM 股票为成长股),而中国股市的 价值溢价”已被普遍证实[20-21]㊂由于表1已经验证了博彩型股票未来收益较低,所以博彩型股票不应为收益率较高的价值股,其BM 也不应该大于非博彩型股票㊂据此,本文认为MAX 的检验结果更为合理,即博彩型股票的BM 应该较小㊂表2公司特征分析指 标组 合SizeBMILLIQβTurnStdIS T 16.47750.4298-7.60511.06270.37570.0252T 56.31630.4578-7.25711.09820.48490.0283其他6.37710.4003-7.43991.10430.45680.0273MAX T 16.45420.5093-7.49231.00970.26890.0193T 56.36740.3398-7.46251.14210.72190.0374其他6.36790.4132-7.40901.10740.41340.0263Com1T 16.53220.3836-7.65761.02050.31780.0234T 56.29060.4538-7.29451.13580.56850.0306其他6.36710.4171-7.41001.10590.44850.0272Com2T 16.61440.3830-7.56500.97220.18850.0210T 56.24870.4039-7.44891.16140.82170.0350其他6.35420.4338-7.38941.11340.40670.0265注:其他是指T 2㊁T 3和T 4组的均值㊂ 至于ILLIQ,国外研究较为一致,均认为博彩型股票的ILLIQ 较大,即流动性较差㊂而国内相关研究则有不同的结果,从李培馨等[15]的分析可以看到股票的博彩特性与流动性的相关性不大(两者相关系数为-0.03),而郑振龙和孙清泉[14]则认为博彩型股票具有较高的流动性㊂然而,本文的结果表明博彩型股票的流动性弱于非博彩型股票的流动性㊂本文认为这一结果是比较合理的,其原因在于众多研究已经证实博彩型股票的公司规模较小,而小规模公司股票的流动性一般较差㊂因此,博彩型股票的流动性也应该较差㊂综合上述分析可知,MAX 识别出的各类股票所具有的公司特征更为合理㊂从这个角度而言,MAX 也仍然是识别能力较好的指标㊂(三)持续性1.识别指标的持续性只有股票在过去展现出的博彩特性会在未来持续,投资者才有理由购买依据过去交易数据识别出的博彩型股票㊂为了检验博彩型股票的博彩特性是否具有持续性,本文首先检验识别指标的持续性㊂表3是将所有股票按t-1期的识别指标排序分组后,各组股票在t 期的识别指标的平均值㊂T 1是根据t-1期的指标均值被识别为非博彩型的股票组合,T 5则是博彩型股票组合㊂由表3可知,对于四种识别指标而言,从T 1到T 5,它们的识别指标均值都是单调递增的,并且T 1的识别指标在t 期的均值仍显著小于博彩型股票组合T 5的指标均值㊂因此,从识别指标的角度来看,股票的博彩特性具有持续性㊂表3当期指标与下期指标的关系指 标T 1T 2T 3T 4T 5T 1–T 5IS 0.06830.55900.83691.11841.6427-1.5744***(-313.1400)MAX0.03640.03980.04190.04390.0485-0.0121***(-76.4300)LIDX Com10.29020.41290.49580.58540.7202-0.4300***(-541.6200)LIDX Com20.32720.44870.51200.56550.6470-0.3198***(-275.4000)2.个股博彩特性的转换概率这里从转换概率的角度检验个股博彩特性的持续性㊂由于上述分析已表明MAX 的识别能力较好,故下文将以MAX 为例进行相关分析㊂表2016年第3期(总第105期)5月15日出版 4是将所有股票根据t -1期MAX 划分为10组(便于与Bali 等[6]和Annaert 等[9]进行比较)后,各组股票在t 期被划入各组合的概率㊂如果个股博彩特性不具有持续性,那么个股在t 期被划入各个组合应该是随机的,即各转换概率应接近10%㊂表4中国股票博彩特性的转换概率矩阵单位:%T 1T 2T 3T 4T 5T 6T 7T 8T 9T 10T 124.4014.3011.2010.008.807.407.206.505.805.20T 214.7012.9011.8011.5010.109.508.308.007.506.30T 311.8012.4011.7011.4010.209.709.108.508.507.00T 410.3011.2011.5011.1010.8010.409.509.309.007.70T 58.9010.5011.0010.7011.0010.2010.4010.09.508.20T 68.109.6010.4010.0010.9010.8010.5010.709.909.50T 77.008.709.7010.0010.4011.2011.4010.9010.8010.30T 86.308.109.209.6010.5010.9011.4011.5011.5011.60T 95.507.508.308.809.4010.9011.6012.1012.7013.60T 103.805.306.007.308.109.6011.1013.4015.6020.90表5是Annaert 等[9]也以MAX 为识别指标,检验了欧洲市场股票博彩特性的转换概率结果㊂另外,Bali 等[6]研究发现美国股市中MAX 最大组(T 10)的股票在下个月有35%的可能性仍处于MAX 最大组(T 10),并有68%的可能性处于MAX 较大的前三组(T 8㊁T 9和T 10)㊂由表4和表5可知,欧洲股市的上述两个概率分别为26.1%和52.90%,而中国股市的上述两个概率分别为20.90%和49.90%㊂另外,比较表4和表5的其他数据,可以发现中国股市对角线上的概率均高于随机概率10%,但都比欧洲股市的相应数据更接近10%㊂这意味着虽然郑振龙和孙清泉[14]发现中国股票市场上不存在被长期归入博彩型股票的个股,但在短期内,中国市场中股票博彩特性具有一定持续性,只是这一持续性弱于美国和欧洲市场㊂表5欧洲股票博彩特性的转换概率矩阵单位:%T 1T 2T 3T 4T 5T 6T 7T 8T 9T 10T 142.4017.207.805.304.403.503.102.702.403.70T 217.9021.5013.709.207.606.605.404.603.904.10T 38.6014.1017.0012.6010.408.807.806.405.404.60T 45.409.8013.1013.9012.5011.009.808.507.105.30T 54.408.0010.9012.8013.2012.4010.99.608.105.80T 63.606.709.3011.6012.6012.8012.1010.809.606.80T 72.905.308.1010.3011.2012.3013.5012.5010.708.50T 82.504.506.608.8010.1011.4012.9014.1013.7010.20T 92.303.805.507.008.509.9011.3014.3017.1014.00T 103.403.604.105.105.907.108.6011.3015.5026.10数据来源:由Annaert 等[9]的表4整理得到㊂(四)行业特征分析1.博彩型股票在不同行业的占比Kumar [5]发现美国股市中的博彩型股票具有明显的行业集中现象㊂郑振龙和孙清泉[14]以Com2为识别指标,发现我国股市的博彩型股票不存在明显的行业集中现象㊂本文以最优识别指标MAX 为例,通过计算各行业中所含股票为博彩型股票㊁非博彩型股票和其他股票的比例,分析了不同行业的博彩强度㊂表6中是将各行业中的股票按MAX 分为5组后,各组中属于该行业股票的数量占该行业股票总数量的比例㊂该比值说明了各行业中有多大比例的股票属于博彩型股票㊁非博彩型股票和其他股票㊂可以看到,在传播与文化产业和信息技术业这两个行业中,博彩型股票占比较高且非博彩型股票占比较低㊂而在电力煤气水㊁交通运输仓储业和金融保险业这三个行业中,博彩型股票占比较高而非博彩型股票占比较低㊂对于美国市场,Kumar [5]发现能源㊁采矿㊁金融服务等行业中博彩型股票的占比最低,而公共事业㊁消费品和餐Number 3(General Serial No.105)May,2016饮行业中博彩型股票的占比最高㊂虽然本文与Kumar [5]的行业划分不完全一致,但也可以看出中美股市的异同㊂例如,无论在中国还是美国股市中,金融相关行业中的博彩型股票占比均较低㊂表6不同行业的各类股票占比单位:%行 业T 1T 2T 3T 4T 5采掘业22.8518.1218.4919.8320.71传播与文化产业14.9515.6118.2321.2529.97电力煤气水28.0621.6518.0717.4314.79房地产业18.6319.8019.2820.3921.89建筑业21.0620.8919.2318.5220.30交通运输仓储业33.4120.4917.1114.6614.34金融保险业34.8918.4116.3815.1315.20农林牧渔业16.1221.3922.5919.6120.29批发和零售贸易22.6621.9620.1018.2617.03社会服务业21.9320.7320.1619.9817.21信息技术业12.9916.619.7823.6326.99制造业18.4720.0620.6220.6320.22综合类18.7620.4919.5419.6521.562.博彩型股票在不同行业的表现上文已经分析了各行业中所含各类股票的比例,但不同行业中股票的博彩特性强弱还需利用博彩型股票的两个基本特征进行检验㊂例如,如果某个行业的博彩型股票收益更正偏,收益率更低,则说明该行业的博彩型股票的博彩特性更强㊂当然,在比较这两个基本特征的同时,还需考虑各行业自身收益偏度和收益率高低的不同㊂具体情况如表7所示㊂表7股票博彩特性在不同行业的表现行 业未分组T 1T 5T 1–T 5SkewReturnSkewReturnSkewReturnSkewReturn采掘业0.61220.0163-0.36620.01660.39080.0132-0.75700.0034(0.4700)传播与文化产业0.83680.02970.00900.03000.73480.0188-0.72580.0112(0.9100)电力煤气水0.36850.0151-0.09810.02240.5970-0.0022-0.69510.0246***(5.2100)房地产业0.51520.0149-0.17440.01790.68100.0067-0.85540.0112**(1.9700)建筑业0.43630.0206-0.06310.01610.61260.0160-0.67570.0001(0.0100)交通运输仓储业0.52920.01500.10150.01371.24840.0086-1.14690.0051(1.1200)金融保险业0.67480.01740.08790.01350.39060.0318-0.3027-0.0183**(-2.1000)农林牧渔业0.53730.0198-1.02410.03560.83630.0090-1.86040.0266***(2.8200)批发和零售贸易0.40450.01540.05760.01860.96030.0060-0.90270.0126***(3.1500)社会服务业0.46230.0187-0.10700.01970.95450.0163-1.06150.0034(0.5700)信息技术业0.69030.0296-0.03040.02371.17660.0256-1.2070-0.0019(-0.4000)制造业0.29230.0211-0.08660.02490.72460.0120-0.81120.0129***(8.7600)综合类0.72600.0171-0.20240.02321.65530.0079-1.85770.0153**(2.3300)从表7可以看出,若仅考虑博彩型股票的收益偏度和收益率,那么比较各行业可以发现,博彩型股票收益更正偏的行业是信息技术业㊁综合类和交通运输仓储业,而博彩型股票收益率更低的是电力煤气水㊁批发和零售贸易以及房地产业㊂不过,由于各行业的自身特点,例如综合类的未分组收益偏度高于大部分其他行业的收益偏度,故其博彩型股票收益更正偏并不能说明该行业的博彩特性更强㊂鉴于此,本文利用各行业非博彩型股票与博彩型股票之间的收益偏度差和收益率差,进一步分析各行业的博彩特性强弱㊂由表6的最后两列可知,综合类和农林牧渔业的收益偏度差更大,说明这两个行业中的博彩型股票具有更突出的正2016年第3期(总第105期)5月15日出版 偏性㊂电力煤气水和农林牧渔业的收益率差异更大,说明这两个行业中的博彩型股票具有更突出的低收益率㊂综合Skew 和Return 两个方面,可以发现农林牧渔业中的博彩型股票具有更强的博彩特性㊂(五)时变性为了考察股票的博彩特性是否具有时变性,本文首先计算了每月非博彩型股票的偏度与博彩型股票的偏度之差(DSkew)①㊁每月非博彩型股票收益率与博彩型股票收益率之差(即非博彩型溢价,DRet)和上证综指月收益率(SZRet)之间的相关系数㊂本文利用DSkew 和DRet 表示各月博彩型股票的博彩特性的强弱㊂具体而言,某月DSkew 越大,则意味着该月博彩型股票具有更突出的收益正偏性,其博彩特性更强;某月DRet 越大,则说明该月博彩型股票具有更突出的低收益㊂通过计算发现,DSkew㊁DRet 均与SZRet 负相关㊂DSkew 与SZRet 的相关系数为-0.0521,DRet 与SZRet 的相关系数为-0.3213㊂这意味着市场情况较好时,股票的博彩特性较弱;市场情况较差时,股票的博彩特性较强㊂由于本文所分析的是博彩型股票的未来一期的收益率情况,因此,这意味着如果前一期的市场状况较好,投资者会更加热衷于追求收益正偏的博彩型股票㊂这加剧了博彩型股票价格被高估的程度,从而导致博彩型股票在后期获得更低的收益㊂本文进一步比较博彩型股票在牛市与熊市②中的具体差异,如表8所示㊂首先,各类股票在牛市中的收益率均高于熊市收益率㊂其次,对比非博彩型股票和博彩型股票在牛熊市中的收益偏度差可以发现,前者明显小于后者,这说明博彩型股票对市场情况的变化更为敏感㊂另外,熊市中非博彩型股票与博彩型股票的收益偏度差和收益率差均大于牛市中两者的差异,这再次验证了市场状况较差时,股票的博彩特性会更加突出㊂表8牛市与熊市中的博彩特性强弱对比市场状态变 量T 1T 2T 3T 4T 5T 1–T 5牛市Skew -0.1461-0.05940.23440.34960.5383-0.6844Return 0.07310.07940.07570.07370.06850.0046**(2.4600)熊市Skew-0.1756-0.02000.02970.19460.9026-1.0782Return-0.0134-0.0136-0.0151-0.0195-0.02700.0136***(10.9500) 四、结论与解释本文考察了中国股市博彩型股票的市场特征,总结为以下特点:(1)各识别指标均具有一定的股票博彩特性识别能力,并且由收益正偏性和低未来收益这两个基本特征可以判断出,MAX 是适用于中国股市的最优识别指标㊂(2)各指标识别出的博彩型股票的大部分公司特征是一致的,但也有一定差异性㊂依据最优识别指标MAX,本文发现博彩型股票具有较小的公司规模和账面市值比,以及较高的收益波动性㊁风险因子Beta 和换手率㊂另外,博彩型股票的流动性较差㊂(3)无论从识别指标来看,还是从转换概率来看,中国股市的博彩特性在短期内均具有持续性㊂不过,中国股市博彩特性的持续性弱于欧美市场㊂(4)从股票占比来看,在传播与文化产业和信息技术业这两个行业中,博彩型股票占比较高且非博彩型股票占比较低㊂而在电力煤气水㊁交通运输仓储业和金融保险业这三个行业中,博彩型股票占比较高而非博彩型股票占比较低㊂从收益正偏性和低未来收益来看,相比于其他行业,农林牧渔业中的博彩型股票表现出更强的博彩特性㊂(5)中国股市的博彩特性具有时变性,其变化特点是与市场走势相反㊂也就是说,市场状况良好时,股票的博彩特性较弱;而市场状况不佳时,股票①②为了分析偏度差的月度时变性,本文此处所计算的偏度是个股偏度,不同于本文其他分析中所使用的组合偏度㊂个股偏度由股票月内日收益率的三阶矩计算得到㊂样本总区间为1999年3月至2015年7月㊂其中,牛市为1999年5月至2001年6月㊁2005年6月至2007年10月㊁2008年11月至2009年7月㊁2012年12月至2013年2月㊁2013年7月至2013年8月㊁2014年3月至2015年5月,熊市为1999年3月至1999年4月㊁2001年7月至2005年5月㊁2007年11月至2008年10月㊁2009年8月至2012年11月㊁2013年3月至2013年6月㊁2013年9月至2014年2月㊁2015年6月至2015年7月㊂。
《南开经济研究》2020年总目录
NANKAI ECONOMIC STUDIES No.6 2020《南开经济研究》2020年总目录政治经济学暨中国特色社会主义政治经济学系列20世纪以来经济停滞理论研究的三次高潮……………………………………蒋雅文 杨苹苹（1-3） 危机的理论与理论的危机：马克思经济学的视角………………………………………王 璐（4-3） 试论从普遍贫穷迈向共同富裕的中国道路与经验——改革开放以来分配激励体制改革与收入差别轨迹及分配格局变动…………陈宗胜（6-3） 论信息资本化与中国经济高质量发展……………………………………………………郝寿义（6-23） 马克思相对剩余价值理论再思考——基于广义价值论的分析……蔡继明 曹越洋 吴清扬（6-34） 国家治理现代化的政治经济学基本理论探析……………荆克迪 王永兴 刘宜卓 龙禹玺（6-50）理论经济研究应用经验生产函数测算时间序列决策单元有效性的方法…………………马占新 赵佳风（1-130） 经济增长中“净出口”作用如何被低估？——基于传统方法的修正、再测算与比较研究…………………………刘 梦 戴 翔（2-49）宏观经济与中国经济问题研究中国的经济增长属于“利润拉动”还是“工资拉动”？——再测功能性收入分配对我国需求增长与结构的影响…………………………刘 盾（1-70） “营改增”是否提升了全要素生产率?——兼论中国经济高质量增长的制度红利…………………孙 正 陈旭东 雷 鸣（1-113） 输入型通胀的国际传导与宏观应对政策研究………………………卞学字 孙 婷 谢申祥（3-3） 经济增长为什么没有带来幸福感提高？——对主观幸福感影响因素的综述………………………………………种 聪 岳希明（4-24） 中国收入差距中的机会不平等再测度——基于“环境-能力-收入”的新思路……………………刘 波胡宗义 龚志民（4-107） 劳动力价格异质性扭曲的宏观经济效应——基于DSGE模型的模拟分析 ………………………………………李言孔令池（5-87） 上游产能能够缓解供给冲击的影响吗？——金融危机视角的实证分析………………………………王雅琦邱亦霖张勋（5-150）221外部治理与在职消费——基于准自然实验的实证研究………………张逸兴 尹志超张勇（6-142） 新基建对劳动生产率的影响研究——基于生产性服务业的视角……………………尚文思（6-181）国际经济研究中国与“一带一路”参与国的贸易潜力研究：以最终消费品进口为例…………………………………………李晓张宇璇陈小辛（1-45） 人民币国际化的汇率缓冲效应研究——基于境外人民币存量与人民币结算比重………………马光明 杨 武赵 峰（2-114） 贸易保护壁垒对出口产品的动态影响效应研究——来自中国对美出口HS-6分位产品的证据………………………王 开 佟家栋（2-163） 跨国并购、市场化进程与企业创新——来自上市企业的经验证据………………………………张文菲金祥义 张诚（2-203） 质量异质性、谈判势力与出口贸易政策——基于垂直市场结构的视角…………………………………………王兴棠李杰（3-123） 国际贸易对股票市场国际一体化的影响——来自“一带一路”沿线国的证据…………………………………陈 雅 许统生（3-161） 外资自由化与中国制造业企业生产率…………………………………………李平卢霄（4-88） 结构性改革能否促进全球价值链地位的攀升？——基于中国工业面板数据的实证研究…………………………………李月蔡礼辉（5-46） 全球价值链嵌入如何影响中国企业环境绩效？…………………………………………苏丹妮（5-66） 识别外资进入的资源配置效应——来自中国2002年外资管制政策调整的经验证据……康茂楠刘灿雷 王永进（6-101）产业经济与空间经济研究绿色TFP增长的动态演进及趋势预测——基于中国五大城市群的实证研究………………陈明华张晓萌刘玉鑫仲崇阳（1-20） 政府财政补贴、企业经济及创新绩效与产能过剩——基于战略性新兴产业的实证研究…………………………………颜晓畅黄桂田（1-176） 开通高铁是否促进了地区出口？——来自中国城市数据的经验证据…………………………张梦婷 俞峰钟昌标（3-204）222NANKAI ECONOMIC STUDIES No.6 2020宏观金融研究经济增长“俱乐部收敛”中的金融门限效应——基于动态面板门限模型的分析…………………………王俏茹刘金全 刘达禹（1-154） 严监管背景下的银行资本调整与风险承担行为——兼论防范和化解金融风险的思路……………………………………刘生福 韩雍（2-68） 金融周期、经济增长与金融稳定性研究……………………………支俊立曾康霖王 宇（4-66） 金融市场化、农村资金外流与城乡收入差距…………………钟腾吴卫星玛西高娃（4-144） 数字金融影响了货币需求函数的稳定性吗？……………………许月丽李帅刘志媛（5-130） 地缘政治风险、经济政策不确定性与股票市场波动……………卜林孙丽玲李政（5-185） 小世界银行网络、非线性效应和尾部风险：随机动态视角……王 鹏王小军邵思远（5-206） 宏观审慎政策工具LTV调控房地产市场的有效性分析……………………马草原李宇淼（6-122） 中国股票市场质量：内涵、度量与监测…………南开大学中国市场质量研究中心课题组（6-201）公司经济（含公司金融）研究视而不见？证券分析师与上市公司欺诈关系研究——基于考虑部分可观测的Bivariate Probit估计……………………马 奔杨耀武（2-92） 官员晋升压力与公司研发……………………………………………………董竹潘凌云（2-138） 管理层股权激励与上市公司股票错误定价…………………………………徐寿福 邓鸣茂（2-179） 中国城际高铁与公司客户集中度——基于准自然实验的证据………………陈胜蓝刘晓玲（3-41） 社会信任、商业信用融资与企业创新………………………………李双建李俊青张云（3-81） 企业存在策略性的媒体信息管理行为吗？——来自中国上市公司并购重组的证据………………………………邵志浩才国伟（3-103） 企业社会责任与技术创新——来自中国的证据…………………吴 迪 赵奇锋韩嘉怡（3-140） 僵尸企业与产能利用率的动态演化——来自中国制造业企业的经验证据……………………乔小乐宋林戴小勇（4-206） 环境规制、技术进步与企业实际工资…………………………………………耿晔强都帅帅（5-3） 股权激励与上市公司经营绩效关系研究——基于分析师关注的视角……张敬文 田柳（5-171） 新官上任之“火”会燃及国企高管吗——基于地方官员异质性、高管变更及经济后果的研究……曹 伟赵 璨乔鑫（6-61） 环保投入能提高企业生产率吗——基于企业创新中介效应的实证分析……………陈 琪（6-80）223劳动经济研究民间组织与农村劳动力非农就业的关系研究——来自CGSS的证据……………………………………………………杨 芸赵 燕（1-96） 代际职业流动及其影响因素的性别差异………………………………………纪 珽梁琳（2-25） 农村劳动力跨部门流动能否缩小中国地区收入差距？…………李兰冰姚彦青张志强（4-127） 自雇行为如何影响农民工的市民化状态——来自中国流动人口动态监测调查的经验证据……………………祝仲坤冷晨昕（5-109） 人力资本流动、高新技术产业集聚与经济增长…………………郭丽燕黄建忠庄惠明（6-163）人口经济研究最低工资政策的健康效应存在吗？——来自中国综合社会调查数据的经验证据………………………………………段志民（2-3） 我国人口老龄化对劳动生产率的影响机制研究………………………………李竞博高 瑗（3-61） 互联网使用对居民健康的影响——基于2016年中国劳动力动态调查数据的研究……………………杨克文 何 欢（3-182） 内生人口变化对长期经济增长的影响——基于财政政策的视角………………………丁宏（4-46） 教育机会不平等：来自CEPS的新证据……………………………………江求川任洁（4-165）环境经济研究总量控制对资源配置的影响：基于“两控区”和约束性污染控制政策的考察……………张彩云夏勇王 勇（4-185） 省直管县改革与雾霾污染：来自中国县域的证据………………………………………张华（5-24）财税研究社会治理与地方公共研发支出——基于空间倍差法的实证研究…………王金杰盛玉雪（1-199） 探寻最公平的中国个人所得税制…………………………………………………………胡华（3-24）综述与书评我国收入分配研究领域长期深耕之成果集大成——评介陈宗胜教授新著《中国居民收入分配通论》及我们开展的扶贫田野试验………………………甘犁（1-220）224。
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三、 描述性统计和实证模型选择
& 一 ’ 上证综合指数周收益率走势 （图 , ） 可以看到， 中国股票市场 从 #+++ 年 , 月—#++- 年 . 月期间的上证综合指数周收益率走势图 呈现出一定程度的集聚性特征， 残差项方差为常数的假设对中国股票市场是不适用的。 & 二 ’ 宏观经济环境变化趋势 从图 ,、图 # 和图 / 可以看到，在 #+++ —#++0 年期间，中国宏观经济状 况总体上比较差，而且波动比较剧烈， 此时的中国股票市场表现出相对较小 的波动性；在 #++.—#++- 年期间，中 国宏观经济环境比较好，而且波动相 对较小，此时的中国股票市场表现出 比较剧烈的波动性。这从直观上表明， 中国股票市场波动性与宏观经济环境 本身的发展状况正相关， 与宏观经济环 境变化之间的关系却是不明显的。 & 三 ’ 各个变量的描述性统计结果 上证综合指数周 从表 , 可以看到， 收益率、 各种政策变量以及宏观经济环 境变量都拒绝了正态分布假设。 在这种 情况下， 为了解决可能出现的异方差问 题， 有必要利用如下的 12345 模型来 研究宏观经济环境、 政府调控政策与中国股票市场波动性之间的关系。
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。谢赤和吴丹在对扩张性货币政策和股市表现之间的关系进行实证研究后认为，由于财富效应及流
动性效应在中国不能得到体现， 所以货币政策不能通过股市进行传导， 股市繁荣不能有效带动企业投资 蔡维和樊瑛研究表明， 中国股票市场波动来源于股票市场自身， 与实体经济关系较小， 利 增加 $ ## & 。贾炜、 率是实体经济中影响股市波动的最直接有效变量 $ #? & 。 综合上述分析可以看到， 现有相关研究文献在数据样本和指标设计、 研究方法和研究结论等方面存 （# ） 宏观经济环境的度量指标比较单一， 大多采用宏观经济某一方面或某几个 在如下几个方面的不足： （? ） （% ） 方面的指标来表示整个经济环境； 政府调控政策的选择不够全面； 国内外相关研究文献大多是利 用无条件波动性研究单一政策与股市表现之间的关系，而没有研究多种政策组合在特定宏观经济环境 （/） 没有深入研究和分析宏观经济环境对政府调控政策调节中国 下对中国股票市场条件波动性的影响； 股票市场效果的影响。基于上述考虑， 本文拟以印花税率和财政支出为财政政策度量指标、 以货币供应 量和一年期存款利率为货币政策度量指标，以全面反映宏观经济环境的宏观经济景气指数为宏观经济 政府调控政策和中国股票市场波动性之间的 环境度量指标， 利用 @0A’B 模型实证研究宏观经济环境、 关系。
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表,
#+++ 年 , 月—#++- 年 . 月期间上证综合指数周收益率、 各政策变量和宏 峰度 9=%CDE ! FE%= G%HBI 变量 偏度 峰度 9=%CDE ! FE%= G%HBI 0 I +-+ I ,+ + I ++++ * ! , I J+ K# I +" #-/K- I /" + I ++++ ,/ I 0/ KJ I ,/ #.0" I #, /"#.J I ,/ #--0K" I J + I ++++ + I ++++ + I ++++ 59 ! + I #" # I #" :C + I K# ," I +K ,0 I -/ KJK" I -#. + I +++/ + I ++++
表# :;<: +）、 :;<: #） （ +， （ #， 和 :; （+） 模型的比较结果 ; ! @)P8AQR ’ K ’N,M#’ ’ K +’CM,, ’ K ’CNNO+ :=> ! C K ,#O##, ! C K ,N#OMC ! C K ,,LO""
从表 # 可以看 到， :;<: 7 #2 # 9 的 拟合优度比其他两 个模型好，而且其 这表明 :=> 值最小，
中图分类号： .&/#0 "% 文献标识码： ) 文章编号： %##/ —1’1’ 2 $#%# 3 #$ —##"# —#"
一、 引
言
中国股票市场是一个典型的不成熟新兴资本市场，在建立背景、运作方式和发展历程等方面与国 “金融异常现象” 外成熟股票市场相比存在很大差别， 其产生的 比较突出和显著， 主要表现为： 与中国经 “异常现象” 济发展相背离的暴涨暴跌现象； 对相关信息和政策作反向反应的现象。这些 不仅是对有效 市场假说的严峻挑战，而且对股票市场在中国经济发展中的作用产生了负面影响，弱化了股票市场对 中国上市公司的外部治理功能， 降低了国家利用经济手段调节证券市场的能力和效率。因此， 系统深入 地研究宏观经济环境、政府调控政策和股票市场波动性之间的关系对于提高政府对股票市场的调控和 监管效率、 进而保障中国股票市场健康、 稳定、 持续发展具有非常重要的理论和现实意义。 从迄今为止的相关研究文献来看，宏观经济环境、政府调控政策与股票市场表现之间的关系已经 受到国内外学术界越来越多的关注。 ()6 和 789:; 在以中国股票市场数据为样本研究监管政策和股市 流动性之间的关系后认为，政策的改变只能短期影响流动性，宏观经济环境对于金融市场的影响很小
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在上述模型中，7 +8 9 为均值方程， 7 +6 9 为波动性方程。 $% 表示条件波动 性， ’% ! + 表示 % ! + 期的信息集合， 102 % !
二、 变量设计和数据获取
C 一 D 上证综合指数周收益率 根据研究目的和数据可得性， 本文选择 ?>>> 年 # 月—— — ?>>= 年 ; 月作为样本区间， 以 )- 表示连续 复利计算的上证综合指数周收益率， 其定义如下： 其中， )-6 E +. C F6 D ! +. C F6 ! # D ， )-6 为第 6 周的上证综合 指数收益率， F6 为第 6 周上证综合指数的平均收盘指数。全部数据都来源于国泰安数据库。 C 二 D 宏观经济环境的度量指标 为了尽可能准确和全面地反映宏观经济环境，本文选择宏观经济景气指数作为宏观经济环境的度 量指标，分别使用变量 BG6 和 HI6 表示本期宏观经济景气指数和下期宏观经济景气指数相对于本期的变 化量。全部相关数据都来源于中国国家统计局网站。 C 三 D 货币政策变化的相关度!"#"$ "!
从目前来看，货币供应量和利率调整已经成为国家调控股票市场的两种主要货币政策手段，基于 （ %） （ $# ） 和一年期存款利率变动量 作为货币政策调整的度量指标。全部相 此， 本文选择货币供应变动量 关数据都来源于中国人民银行网站。 & 四 ’ 财政政策变化的相关度量指标 由于印花税和财政支出调整是国家调控股票市场的两种主要财政政策， 所以， 本文以印花税率变动 （* ） （()） 和财政支出变动量 作为财政政策调整的度量指标。数据来源于中国国家统计局网站。 量
（$##4#5$#4$# 3 和国家自然科学基金项目 （4#44$%## ） 基金项目： 中国博士后科学基金项目
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果表明， 通货膨胀率与股市收益率负相关； 工业生产率对股票收益率的影响时正时负； 财政赤字与股票 研究了以价格稳定为目标的货币政策对金融 市场负相关 $ % & 。’())*+( 和 ,*-(.( 以欧洲股票市场为基础， 体系的影响以及以限制通胀为目标的货币政策与股票市场的关系， 研究结果表明， 价格稳定有利于金融 德国和日本三国金融市场、 税收和产出数据， 研究 市场稳定 $ / & 。0-1.、 ,(23. 和 43-3)5*652(. 利用美国、 了各种税收政策变化、 产出和金融市场的关系， 研究结果表明， 劳动力税与产出和股票收益呈负相关关 系， 间接税比劳动力税对股市有更大的影响 $ 7 & 。 股票市场在经济衰退期间对 8()1)65( 和 93-*: 研究发现， 货币政策变化的反应更加明显， 在信贷紧缩条件下对货币政策的反应更加强烈 $ ; & 。陆蓉和徐龙炳认为， 赵振全和张宇 在牛市阶段利好消息的影响大于利空消息的影响， 而在熊市阶段利空消息的影响更大 $ < & 。 发现， 宏观经济波动对中国股票市场指数波动的影响很小 $ = & 。郭金龙和李文军从利率变化、 货币供应量 许均华和李启亚以季度数据为 调整、 投资与消费等方面研究了中国货币政策与股票市场的互动关系 $ " & 。 样本、利用一元回归模型并结合事件分析法从定性和定量两个方面研究了宏观经济政策对我国股市收 益的影响，研究结果表明，连续性政策对股市的解释程度较低，而一些非连续性政策对股市影响较大