论文机构持股、彩票型股票和低波动率异象是关于本文可作为异象方面的大学硕士与本科毕业论文异象论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
[摘 要]在证实中国股票市场存在明显的低波动率异象基础上,运用复合分组的组合价差法和带控制变量的回归分析方法,检验投资者专业程度、式投资行为下彩票型股票等特征对低波动率异象的解释能力.结果表明：在机构持股比重较高的股票中,低波动率异象消失,而在机构持股比重低的股票中低波动率异象依然存在.有式投资行为的投资者偏好于彩票性质的股票的现象对低波动率异象存在影响,控制股票的彩票性质强弱后,市场上不再具有低波动率异象,说明投资者的式投资行为是低波动率异象重要成因.
[关键词]低波动率异象；机构持股；彩票型股票；式投资
一、引言
金融理论认为,资产的风险越大预期收益越大.Ang等的研究却发现高特质波动率的股票在未来有较低的收益,低特质波动率的股票在未来反而有较高的收益,即存在特质波动异象,这种现象在多个国家都存在.随后,诸多研究讨论了诸如特质波动、股价总体波动和市值贝塔等多种波动率组合的表现,结果多数支持小波动、高收益的低波动率异象,并且发现这种现象在新兴市场中也广泛存在.黄波等以及左浩苗等证实并从卖空限制和投资者异质性的共同作用方面解释了中国特质波动的异象.王志强等采用股票收益波动率证实中国也存在这种现象,发现这种低波动率异象与规模异象、价值异象、反转异象等不同,是另外一种不同的市场异象.
对市场异象的解释可分为风险因子和行为因子两个大类,风险因子较多与公司特征因素有关,行为因子则主要考虑投资者行为特征等.在解釋低波动率异象的公司特征因素方面,Barberis和Huang基于累积前景理论建立的模型认为,由于投资者偏好彩票型股票,给予小概率事件（较大的股票个体偏度）过大权重,使得具有较大正偏度的股票可能被投资者高估并随后取得较低收益,指出波动大的股票由于具有彩票性质而被高估,在未来将有负的收益.Bali等运用月度内最大日收益率的大小来衡量投资行为,认为有投资倾向的投资者对小概率巨额收益有极大偏好,更倾向于购买最大日收益率较大的股票,但未来收益反而会降低.在解释低波动率异象的投资者行为方面,Baker等分析认为与机构投资者的投资行为有关.Jiang等的研究表明特质波动率与公司未来的收入冲击存在反向关系,当引入收入变量后特征波动率对股票收益的影响不再显著.特质波动异象与公司选择信息披露和投资者结构有关.据我们所知,目前国内研究仅考虑了特质波动异象及其解释、低波动率异象的存在性以及低波动率策略,尚未采用更多投资特征因素对总体波动的低波动率异象成因进行讨论.
值得注意的是,在低波动率异象解释方面,一个重要因素是套利限制.在中国,套利限制长久存在.能从事简单套利的主要是专业的机构投资者,因此,考虑投资者的专业性更能体现这一影响机制,也能体现中国投资者结构与国外投资者结构中散户较多的差异特征.同时,由于投资者中散户投资者众多,投机氛围较重,因而,在投资者行为方面更容易关注那些波动大的彩票型股票.另外,郑振龙和孙清泉的研究表明,中国A股市场上特征强的股票未来收益相对更低,特征弱的股票未来收益相对较高,而王志强等通过考察中国股票市场收益波动率与未来收益之间的关系,发现低波动率股票未来收益显著大于高波动率股票的未来收益,预期式投资可能是造成波动率异象的原因具有合理性.鉴于低波动率异象与规模异象、价值异象、反转异象等不同,因此,本文并不从规模、价值等公司特征的角度进行讨论.所以,本文控制规模和账面市值比因素,主要从套利限制、投资者行为两个角度验证投资特征对低波动率异象的解释能力.
为了考察低波动率异象的成因.本文先采用历史数据计算个股波动率,观察中国股市低波动率异象的表现,然后分别基于复合分组、回归分析等方法,采用机构投资者比例、股票的彩票性质,从套利限制、投资者行为等特征方面进行解释.本文的贡献在于：第一,采用总体波动率而不是特质波动分析低波动率异象,这更符合其本意,因为波动率是风险的最简单、最直接的反映.其产生的异常收益更能挑战有效市场假说.第二,从机构投资者比例、股票的彩票特征考察投资特征对低波动率异象的解释,机构投资者比例更多是表示套利限制相关因素的,而股票的彩票特征则是反映全体投资者行为偏好的,这两个解释因素更符合我国的股票市场.
二、实证数据与方法
(一)数据说明
本文选取A股市场的股票作为研究对象.考虑到目前实施的股票涨跌幅限制开始于1996年末.本文选定的样本区间为1997年1月至2015年7月.样本数据中股票收益、机构持股比例等来自国泰安信息技术有限公司开发的中国股票市场研究数据库（CAR）,FamaFrench三因子（市场溢价MKT、规模SIZE和账面市值比BM）数据来自锐思金融研究数据库（RESSET）.
考察股票收益波动率与其未来收益之间的关系,需先估计出股票收益波动率.借鉴Baker等的处理方法,选择前60个月历史月度收益率的标准差作为当月波动率的替代变量,记为VOL.对于未来收益,采用买人持有收益进行度量.形成期和持有期均选择1个月.
为了研究投资者专业程度对低波动率异象的影响,选择度量投资者专业程度的指标是某只股票的机构持股比例,认为股票的机构持股比例越高,其投资人专业程度越高.由于机构持股是按基金持股、券商持股、保险持股等分项进行统计,本文为方便处理,对各机构持股进行求和,记为INS,从而更直观地显示每只股票在特定时点的机构持股比重.
为了研究投资者式投资行为对低波动异象的解释能力,借鉴Bali等的方法,构造能表征股票的彩票性质的变量,记为MAX（股票上一个月涨幅最大交易日的收益率）,所需的原始数据为股票的日度收益率.剔除了上市首日复牌首日等不设涨跌幅限制的交易日数据、上市时间过短的股票数据及收益率异常的样本数据,如日度收益波动率估计中将收益率在（-11%,+11%）之外的观测值予以删除.
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参考文献：
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