地理邻近股票收益率协同性的实证金融学研究--基于空间面板数据模型

本文是一篇金融学毕业论文，本文的主要研究目的是分析我国地理邻近股票收益率的协同性，其中地理邻近的标准是依据省级行政单位划分，基于这一研究目的，本文采用理论分析与实证研究相结合的方法，首先介绍了股票收益率协同性的概念，接着根据信息不对称理论和本地偏好理论对股票收益率协同性的内在机理进行解释，并以 S-CAPM模型为基础，构建了地理邻近股票收益率协同性的实证模型，以考察同一地域上市公司，即公司总部位于同一省份上市公司的股票收益率的协同性。

第 1 章 绪论

1.1 研究背景
近些年来，我国实体经济的发展对资本市场的依赖正在逐步增强，发展健康的资本市场，降低杠杆比率已经纳入了我国的发展规划。资本市场作为现代金融的核心，推动着中国经济的持续快速增长。而股票市场作为资本市场的核心更是重中之重。
中国股票市场在最近十年发展速度很快，已经成为世界资本市场的重要组成部分，但对中国股票市场区域偏好的情况仍了解不多。赵静梅等（2012）对中国开放式基金的研究显示，北京和上海的基金并没有表现出地域偏向，而深圳的基金投资者表现出来一定的地域偏向。三个地区的基金投资者在获得本地上市公司私人信息方面均存在优势，尤以北京基金投资者获取本地上市公司信息能力最强。Liao 等（2014）[2]则发现中国投资者更愿意购买在距离较近的交易所上市的股票。而研究中国市场的重要性至少体现在三个方面：第一，中国各个省份发展的不平衡使得研究不同省份的上市公司发展与宏观经济发展的关系更具意义。在中国，省内的上市公司往往极力与本省政府建立密切的联系，而政府在推动 GDP发展的过程中也不同程度地表现出地方保护主义。因此，中国的市场就像是各省控制的相对独立的分割区域。第二，中国的资本市场仍然处于发展阶段，上市公司在信息披露和公司治理方面仍然有很多不足，缺乏完善的法律制度也降低了对投资者的保护力度，投资者在进行决策时需要尽可能搜集更多的信息，以获得高于平均的收益。第三，中国上市公司的股权结构带有明显的国家控股的特征。中国政府控制着大约三分之二的上市公司，因而产生了数量众多的非流通股份。在2005 年股权分置改革以前，中国的股票市场是高度分离的。中国政府对外来资本的严格控制也使得境外投资者没有太多机会进入中国的股票市场。
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1.2 研究目的和意义
本文的主要研究目的是分析我国地理邻近股票收益率的协同性，其中地理邻近的标准是依据省级行政单位划分，基于这一研究目的，本文采用理论分析与实证研究相结合的方法，首先介绍了股票收益率协同性的概念，接着根据信息不对称理论和本地偏好理论对股票收益率协同性的内在机理进行解释，并以 S-CAPM模型为基础，构建了地理邻近股票收益率协同性的实证模型，以考察同一地域上市公司，即公司总部位于同一省份上市公司的股票收益率的协同性。
投资者进行投资最主要的目标就是追求投资收益，对我国上市公司股票收益率协同性的研究十分重要，有着理论参考意义和实践指导意义。
（1）理论意义
（1）理论意义对地理邻近股票收益率协同性的研究一直是国内外专家学者关注的焦点。国外已有很多学者从不同的角度进行了研究，取得不少成果。但是由于我国证券市场起步晚，起初有很多理论和机制不健全，国内学者对地理邻近股票收益率的协同研究相对较少，且大都是在国外研究成果的基础上进行的，比如大多数都是基于资本资产定价模型且局限于β系数的单一因素研究等。我国的证券市场是具有中国特色的市场，是和中国的经济实情相适应的市场，国外的理论和模型在我国股市不一定有效，而且股市发展瞬息万变，不确定性因素很多，特别是宏观政策因素。本文立足当下经济背景，在总结前人的基础上阐述出股票收益率协同性的理论、同时在实证研究上论证了同省股票确实存在协同性，为以后相关领域的研究提供一定的理论参考依据。
（2）实践意义
我国股票市场存在着大量问题，其中最突出的就是股价波动较大，本文考虑股票收益率存在地域联动性以进行系统而深入的分析。这不仅有助于投资者形成最优的投资组合策略，而且有助于政策当局有效防范由于股票收益率地域联动性造成的金融风险。此外，可以使投资者进行有效的风险控制。目前，我国股票市场发展的如火如荼，发展过程中必然充满着无数的机遇和挑战，本研究将会使投资者更加深刻地认识到地域联动对我国上市公司股票收益率的影响，并在此基础上做出最优的投资策略。
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第 2 章 文献综述和相关理论

2.1 文献综述
对地理邻近股票收益率协同性进行系统有效的研究一直是国内外金融学者孜孜不倦的事业追求。近年来，国内外对于股票收益率协同性的研究成果颇丰，取得很多重要结论，这对正确认识股市和研究股价影响因素都具有十分重大的理论指导意义。
2.1.1 国内文献综述
相对西方发达国家，我国证券市场起步较晚，特别是股票市场，这导致我国学术界对股票收益率协同性的研究也相对较少。国内对股票收益率协同性的研究主要行业层面或者指数上，对于股票收益率空间依赖性的研究较少，并且大多穿插于股票的行业之中，下面将对国内相关研究进行梳理。
（1）国内研究股票收益率协同性的文献
有关市场联动性研究的文献，韩非和肖辉（2005）[3]以美国和中国的股票市场为研究对像，考察了中美股票市场的联动性。研究发现：在 2004 年之前，我国股票市场收盘价对美国股票市场开盘价有一定的影响，但美国股票市场收盘价对我国股票市场开盘价的影响不显著。张兵、范致镇和李心丹（2010）[4]同样以中美股市为研究对象系统探讨了自我国加入 WTO 之后的两国股市的联动性。研究结果表明：两国股市的联动性显著增强。同行业联动性相关的文献，熊胜君和杨朝军（2006）[5]对沪深股票市场行业效应与投资风格效应进行了实证研究。杨小燕和王建稳（2008）[6]分析了我国股票收益率的行业效应。徐苗（2014）[7]以行业因素对我国股票市场收益率的影响为主题进行了深入分析。其他诸多学者有关股票收益率行业联动性的研究均取得了丰硕的研究成果。但是，相对于股票收益率市场联动性和行业联动性研究而言，我国学者对股票收益率地域联动性的研究并不多见，下面就对有关这个研究方向的文献进行梳理。
范龙振和王海涛（2003）[8]以上海证券交易所上市公司为研究对象，从行业和地域两个方面考察了上海股票收益率的联动性。研究结论表明：上海股票收益率既存在着行业联动性，又存在着地域联动性，同时结论也表明上海股票收益率的地域因素所造成的联动性弱于行业因素所造成的股票收益率联动性。
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2.2 相关理论回顾
2.2.1 行为金融相关理论
行为金融学对公司股票收益率的联动性给出了完全不同于有效市场理论的解释：行为金融学认为由于市场摩擦的存在、投资者的不完全理性、有限套利以及投资者情绪等非基本面因素是造成公司股票收益率联动性的主要原因。基于行为金融学视角的股票收益率联动性具体可以分成三类，即信息学说、偏好学说和分类学说。
有效市场理论认为，强有效市场中信息的扩散和传递以及市场参与者对信息的吸收和消化都是立即完成的，即股票价格及时而完全地反映了市场中的全部相关信息。但是，行为金融学认为信息在市场的扩散和传递过程以及市场参与者对相关信息的吸收和消化过程都存在滞后性以及部分信息的流失，即市场不是强势有效的。信息学说观点认为，由于市场中存在着各类摩擦，不同股票对相同信息的反映速率不尽相同，那些对相同信息有相同或相近反映速率的股票，它们的收益率将呈现出联动性，例如，当市场中存在某一条利好消息时，那些对该信息做出快速反应的股票，其收益率会呈现出联动性，而其他对该信息反映滞后的股票，其收益率会在随后时间里呈现出联动性。
行为金融学借鉴了消费者理论，把消费者偏好理论引入到对上市公司股票收益率联动性的解释中来。Lee、Shleifer & Thaler(1991)[22]认为，由于市场交易成本、信息不对称、市场不完全以及地域等诸因素的限制，大多数投资者在投资时只能挑选部分证券进行资产组合式投资，经济学理论告诉我们这种资产组合式投资肯定受市场参与者偏好的影响，即市场参与者的偏好影响他的投资组合。当部分市场参与者的偏好变化影响了他们的投资组合，进而影响了某些上市公司股票的收益率时，将会导致这些上市公司股票收益率呈现联动性。这种股票收益率的联动性并不以公司基本面价值的改变为前提，而是因为市场参与者偏好变化造成的。
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第 3 章 地理邻近股票收益率协同变化的理论分析.........................20
3.1 地理邻近股票收益率协同性的基本理论概述...................................20
3.1.1 地域的划分标准......................21
3.1.2 股票收益率地域协同性的概念........................21
第 4 章 地理邻近股票收益率协同变化的实证分析....................31
4.1 变量和数据来源....................31
4.1.1 样本选取和数据来源..................31
4.1.2 变量说明....................31
第 5 章 结论及建议....................44
5.1 结论........................44
5.2 建议....................44

第 4 章 地理邻近股票收益率协同变化的实证分析

4.1 变量和数据来源
4.1.1 样本选取和数据来源
时间序列和截面样本是面板数据的两个特点：个体（N）和时间（T）。本文从面板数据出发对收益率协同性进行研究。在数据选取上，本文选取沪深 300所有上市公司，并分省汇总。本文数据选取自 2012 年第一季度到 2017 年第三季度，考虑到某些变量数据获取上的条件限制，本文的所有数据均以季度为分析单位，共 23 个季度，本文数据选取自 Wind 数据库。
4.1.2 变量说明
由于我国股市“政策性”这一特殊因素，上市公司的股票收益率受到公司特征影响较小，且参考相关学者的已有文献，本文对控制变量的选取主要基于宏观层面因素。具体如下表 4-1。

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第 5 章 结论及建议

5.1 结论
本文根据 2012 年第一季度到 2017 年第三季度，共 23 季度的股票数据，通过分析前人相关研究，发现地理邻近股票市场的收益率存在协同现象，并详细的分析了传导路径。然后通过选取相关控制变量，进行实证分析。首先通过 OLS发现各控制变量与收益率确实存在相关性，但是 R 方都没有达到预期效果，然后通过 Moran’I 指数进行空间相关性检验，发现在相同省份下股票收益率之间存在高度空间依赖性，且表现为正相关性，进一步从微观面板出发，选用季度因素数据，加入了相关控制变量进行实证分析，具体分析了同一省份股票收益率的协同性，系数的显著性水平较 OLS 也有了很大的提高。特别是 R 方也较普通的回归有所提高，我国股市地理邻近股票收益率的协同性明显存在，其内在机理可以由行为金融学中的本地投资者与异地投资者信息非对称、投资者的本地偏好等相关理论给予解释，在文章中，首先按省级行政区划将上市公司分省归类，然后利用空间相关性检验发现同一省份的股票收益率确实存在显著的空间相关性，在此基础上本文利用四种不同的空间计量模型去论证地理邻近股票收益率的协同性，结果显示在不同的模型选择上，我国股市确实存在协同性，并且都通过了显著性检验。在模型稳健性的检验上，本文分别基于扩展模型以及样本的选取对实证结果进行检验，在扩展模型检验上，发现随机效应下的空间误差模型（SEM）效果更为明显，在样本选取上，发现与前文实证结果相一致。结果表明无论是从模型选择上，还是样本选择上，地理邻近股票收益率都存在的显著的协同性。
参考文献（略）