中国私募证券投资基金对证券市场效率影响的研究

发布时间：2020-08-22 00:51

【摘要】：机构投资者对证券市场的效率起着至关重大的作用,纵观各国证券市场的发展历史,私募证券基金已逐步扩大市场份额,这已经成为一种发展方向。我国私募证券投资基金这些年迅速的发展壮大,逐步占据市场,成为市场中坚力量。根据行为金融学相关理论,私募证券投资基金并非是完全理性的,由于多种原因,在实际投资操作中,要完全做到价值投资往往是比较困难的,私募证券投资基金的投资行为也倾向于过度反应、反应不足和羊群行为等。结合国内以及国外在此方面的研究成果可以了解到,多数的研究是从私募证券投资基金的持股比例造成市场波动的角度展开,探讨私募证券投资基金对稳定股票市场的作用,但在结论方面相关学者的研究成果却并不一致。有的学者认为私募证券投资基金加剧了股票市场的波动,不利于证券市场效率地提升;而有的学者则认为私募证券投资基金降低了股票市场的波动,有利于提升证券市场效率。研究私募证券投资基金对证券市场效率的影响十分必要,需要对其采取合理的引导措施促进证券市场的健康发展。不过,由于私募基金所对应的私募属性使得其信息披露程度较低,有关这方面的实证研究并不多。基于此,本文以私募证券投资基金为研究标的,从实证角度研究我国私募证券投资基金对证券市场效率的影响。本文基于有效市场理论、行为金融理论等相关理论,综合运用理论分析法、描述性统计分析法与计量分析方法,研究私募证券投资基金对证券市场效率的影响。采用面板分位数回归模型分析私募证券投资基金是否提升了市场的信息效率;运用倾向得分匹配分析方法(PSM),分析私募证券投资基金对市场运行效率的影响;采用事件法对私募证券投资基金的羊群行为是否存在进行实证研究;采用面板数据模型分析私募证券投资基金对上市公司估值效率的影响。最后,根据各实证章节研究得到的结果,提出有关的政策建议。主要结论如下:(1)通过分析发现私募证券持股有利于降低上市公司股价波动的同步性,对市场信息效率产生正向影响。通过不同规模上市公司研究,同样发现私募证券持股有利于降低上市公司股价波动的同步性,对市场信息效率产生正向影响。(2)通过分析发现私募证券投资基金持股有利于降低股票的波动性,有助于提升个股的日收益率,因此私募证券投资基金可以有效提升市场的运行效率。私募证券投资基金与其他证券投资基金相比,有利于降低股票的波动性,因此私募证券投资基金相比其他机构投资者可以有效提升市场的运行效率。(3)上涨事件日,私募证券持股的个股收益率相比其他上市公司要低,并且持股比例越高对个股收益率下降幅度越明显,从而说明私募证券投资基金的羊群行为不存在。下跌事件日,私募证券持股的个股收益率相比其他上市公司要高,并且持股比例越高对个股收益率上市幅度越明显,从而说明私募证券投资基金的羊群行为不存在。(4)通过分析发现私募证券持股有利于提升上市公司的净资产收益率和每股收益,对上市公司的估值效率产生正向影响。可能的创新之处:(1)采用面板分位数回归模型分析私募证券投资基金是否提升了市场的信息效率。一般的面板回归模型通常只能用来研究自变量对因变量的条件期望E(y|x),这样的回归从本质上来讲是均值回归。并存在着相应的局限性,条件期望E(y|x)通常只是用来描述分布y|x集中程度的一项指标,却并不能反映变量整个条件分布的总体情形。“分位数回归”模型,基于因变量的条件分布来分析自变量与因变量的关系,极端值对回归结果的影响较小,并且可以精准地刻画自变量对于因变量的条件分布形状和变化范围,从而回归得到的结果具有稳健性。(2)运用倾向得分匹配分析方法(PSM),分析私募证券投资基金对市场运行效率的影响。PSM分析方法可以消除由于企业自身的选择而对结果造成的偏差,也即内生性问题,并且因变量同控制变量间的关系不需要事先假定;而回归分析通常是需要事先假定两者之间存在的特定关系,当因变量与控制变量间存在复杂交互关系时,事先假定两者之间的关系就存在偏误,而PSM分析法就可以避免这种情况。在分析时采用的样本量方面,回归分析自然要用到全部样本,而PSM分析法并不采用全部的数据,在共同支撑区域之外的样本是不参与比较的。最为关键的是选择变量和因变量通常具有相关性,从而采用回归分析并不能确保回归结果是无偏的,而PSM分析法则可以解决存在的内生性问题。(3)采用事件法(PD法)研究私募证券投资基金的羊群行为。国外对羊群行为的研究,较早时采用LSV法,但该方法存在着多种缺陷。虽然PCM方法可以同时考察机构投资者行为的方向和强度,可以克服LSV法的有关缺陷。但LSV法和PCM法在验证机构投资者的羊群行为方面都存在着相关缺陷,他们都无法有效和灵敏地度量羊群行为,也无法精准地评估机构投资者对证券市场价格和波动造成的影响,而事件法(PD法)可以有效避免相关缺陷。
【学位授予单位】：对外经济贸易大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F832.51
【图文】：

核密度,函数图,股票,样本数

由表 6.9 可知，满足共同支撑的股票样本数有 33845 个，对照组的股票样本数有 9003 个，控制组的股票样本数有 24842 个，说明符合 PSM 的共同支撑假设。共同支撑假设是否得到满足，还可以通过画倾向得分匹配前后的核密度函数图，见图 6.1 和图 6.2。图 6.1 匹配前的核密度函数图

核密度,函数图

匹配前的核密度函数图

核密度,函数图,平衡假设,证券投资基金

图 6.4 匹配后的核密度函数图由图 6.4 可知，在匹配以后，有私募证券投资基金持股和无私募证券投资基金持股的样本分布基本是重叠的，从而满足 PSM 的共同支撑假设。平衡假设检验结果见表 6.13。表 6.13 平衡假设检验结果VariableUnmatched Mean %reduct t-test V(T)/Matched Treated Control %bias bias t p>t V(C)AGC U 0.112 0.110 2.000 1.310 0.190 1.13*M 0.112 0.113 -1.600 18.900 -0.860 0.389 1.07*LNSTOCK U 17.341 17.436 -11.600 -7.200 0.000 0.70*M 17.341 17.337 0.500 96.000 0.270 0.790 0.91*LNEMP U 7.580 7.784 -16.800 -10.640 0.000 0.83*M 7.580 7.580 0.000 99.800 0.020 0.982 0.92*ROA U 0.022 0.029 -21.200 -13.410 0.000 0.81*M 0.022 0.022 -0.100 99.700 -0.030 0.975 0.92*IDIR U 3.123 3.184 -11.400 -7.180 0.000 0.83*

【参考文献】