基于市值规模的中国股票市场展望理论的实证检验

【摘要】通过引入修正的GARCH模型来研究我国股票市场不同市值规模股票投资者的投资行为，来验证我国股票市场的展望理论。结论表明：股票市值规模越小，其投资者行为越符合展望理论的描述；股票损益信息的冲击能够增强股票成交量波动率的持续性，并且正向冲击引起股票成交量波动率变化与股票市值规模大小成正比。

【关键词】展望理论 股票市场 市值规模 修正的GARCH模型 波动率

Kahnenman与Tverskhy[1]在1979年提出了展望理论，认为人们在面对收益时表现出风险厌恶，面对损失时表现出风险偏好的特点。具体到股票市场的实践中就是，股票获利时，人们倾向于出售手中的股票；股票亏损时，人们往往会产生惜售的心理。展望理论将个人的心理因素考虑在内，在尚不成熟的中国股票市场中，由于人们的投资技巧和投资心理还不成熟，所以与西方国家相比，我国的股票市场更应表现出展望理论所描述的特征。

孙培源、施东晖[2]通过对上交所交易股票换手率的统计分析验证了展望理论的实用性；陈绍胜[3]对294支开放式基金进行单因子回归分析，也验证了中国开放式基金市场中投资者的行为符合展望理论描述；张海峰、张维[4]等运用随机占优理论对中国市场展望理论进行了检验，认为我国投资者整体上表现出展望理论的决策偏好。

以往学者的研究一般是以整个市场为对象，并且只是简单地进行数理统计进行实证检验。本文将市场按股票的市值规模进行分类，并且运用修正的GARCH模型，来研究不同市值规模股票投资者的投资行为。

一、模型介绍

本文研究股票损益对股票成交量的影响，采用修正的GARCH模型进行拟合检验。为了验证展望理论，首先将虚拟变量引入均值方程。检验展望理论的修正GARCH模型为：

lnl■=c+■θ■lnl■+φd■+ε■ （1）

σ■■=？渍+αε■■+βσ■■ （2）

l■为t时刻股票成交量，然后我们对其取自然对数，λ为成交量序列的滞后阶数，ε■是无序相关的随机扰动项，σ■为t时刻随机扰动项的方差，d■为引入的虚拟变量。展望理论认为人们会选择一个参考点来判断自己投资的损益情况，池丽旭、庄新田[5]对参考点的选取做了深入的研究，本文为了研究方便，选取市场平均收益率作为参考点，所以d■的取值为：

d■=1，r■>r■■0，其他 （3）

r■、r■■分别表示t时刻股票收益率和市场平均收益率。当d■前的系数φ为正时，说明股票收益率大于市场平均收益率，股票相对获利，成交量放大，即符合展望理论的描述。因为当股票收益时，人们表现出风险偏好特征，倾向于出售手中的股票，股票成交量就会放大。

为了研究股票损益对股票成交量波动率的影响，我们在方差方程中引入虚拟变量，修正的GARCH模型为：

lnl■=c+■θ■lnl■+φd■+ε■ （4）

σ■■=？渍+αε■■+βσ■■+μd■ （5）

d■=1，r■>r■■0，其他 （6）

二、实证检验

本文需要研究不同市值规模股票投资者的行为，因此选用样本数据为超大盘、上证中盘和上证小盘指数，分别代表大、中、小市值规模的股票，样本区间为2009年7月3日至2013年7月24日的周数据（数据来源于大智慧软件）。市场平均收益率我们选用上证指数周平均收益率，数据选取时间和来源同上。

（一）数据处理及统计

首先对超大盘、上证中盘、上证小盘以及上证指数序列进行自然对数处理，然后进行差分，得到收益率，同时对前三大指数的成交量取自然对数。

表1 指数收益率与成交量描述性统计

由表1可以发现，指数的平均收益率均小于零，即处于亏损状态，但大盘收益率的亏损最严重，其次是中盘，最后是小，而相对应的标准差依次增加，说明市值规模与收益和风险成反比；JB统计量和p值显示指数收益率不服从正态分布。指数成交量的标准差随市值规模增大逐渐减小，说明成交量的波动率与市值规模成正比；指数成交量的JB统计量和p值显示大盘成交量接近于服从正态分布，而中盘和小盘显著不服从正态分布。

（二）平稳性检验

对指数收益率和成交量进行ADF检验，检验结果如表2所示：

表2 ADF平稳性检验

注：c表示常数项，t表示趋势项，i表示滞后阶数（本例中采用SIC准则，大盘成交量为1，其他数据为0）

由表2中ADF检验结果得知，超大盘、上证中盘、上证小盘指数收益率和成交量均在1%显著性水平下平稳。

（三）自相关性分析

运用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）对成交量做自相关性检验，本文只列出了滞后10期的ACF和PACF值，见表3：

表3 成交量ACF和PACF值

由表3的结果可知，超大盘、上证中盘和上证小盘指数成交量的自相关函数呈现出拖尾的特征，而偏自相关函数在1期后呈现出截尾的特征，因此成交量的滞后期确定为1期，即修正的GARCH模型均值方程（1）式中λ为1。

（四）修正的GARCH模型分析

分别采用修正的GARCH模型方程（1）～（3）和方程（4）～（6）分别研究股票损益对股票成交量以及股票成交量波动率的影响，结果如表4所示：

表4 指数成交量修正GARCH模型参数

注：*代表在10%显著性水平下显著，**和***分别代表在5%和1%显著性水平下显著

由表4知，在方程（1）～（3）下，超大盘、上证中盘和上证小盘成交量修正GARCH模型均值方程中，虚拟变量前的参数？渍值均大于零，并且股票市值规模越小，？渍值越大，中盘指数和小盘指数的？渍值要远远大于大盘指数的？渍值，说明在我国股票市场，无论股票市值规模大小，其投资者行为都符合展望理论的描述，但市值规模越小的股票，其投资者行为越符合展望理论的描述；在方差方程中，α+β值都远小于1，说明股票成交量的波动持续性较弱。方差方程引入虚拟变量后（见方程（4）～（6）），发现α+β值均显著变大，说明股票的损益信息增强了股票成交量波动的持续性；另一方面，超大盘和上证小盘虚拟变量前的参数为正，且超大盘参数远大于上证小盘参数，而上证中盘虚拟变量前的参数为负，说明股票获利信息会显著增加大市值规模股票成交量的波动率，但对小市值规模股票成交量的波动率影响较小甚至会降低股票成交量的波动率。

三、结论

（一）中国股票市场投资者的行为符合展望理论的描述

从修正的GARCH模型来看，无论股票市值规模是大是小，代表股票损益虚拟变量前的参数均为正值，说明当股票相对收益率为正时，该股票的成交量就会增加，符合展望理论预测：人们面对收益时会表现出风险厌恶的特征，急于出售手中的股票。

（二）股票损益信息对市值规模不同的股票影响程度不同

三组指数修正的GARCH模型中，虚拟变量前的参数大小差别很大，超大盘的φ值要远远小于上证中盘和小盘的φ值，说明展望理论对小市值规模股票的预测更加明显，这也与孙培源、施东晖[6]的研究结论一致。

（三）股票损益信息对股票成交量的波动率也有显著影响

从表4两组方程参数的比较结果来看，股票损益信息的加入均使三组指数α+β值变大，说明股票获利信息的冲击能够增加股票波动率的持续性；并且从方差方程虚拟变量dt前的参数μ来看，股票获利信息会显著加大市值规模较大股票成交量的波动率，而对市值规模较小股票成交量的波动率影响作用较小甚至会有负效应。这与吴承尧、刘海飞[7]等验证的利好消息会增加市场波动性，而市场对利空消息反应不大的结论基本一致。

参考文献

[1]Kahneman，D. and A.Tversky.Prospect theory：an analysis of decision under risk[J].Econometrica.1979，47（2）：263-291.

[2]孙培源，施东晖.涨跌幅限制降低了股份波动吗？——来自中国股票市场的证据[J].证券市场导报，2001（11）：12-18.

[3]陈绍胜.前景理论与中国开放式基金的实证检验[J].证券市场导报，2006（1）：55-58.

[4]张海峰，张维，邹高峰，熊熊.中国市场条件下前景理论的实证分析[J].西安电子科技大学学报（社会科学版），2011，21（3）：84-89.

[5]池丽旭，庄新田.我国基金经理心理参考点调整特征的实证研究[J].系统管理学报，2012，21（1）：22-28.

[6]孙培源，施东晖.投资者总是风险厌恶吗？——来自中国股市的证据[J].证券市场导报，2002（9）：54-57.

[7]吴承尧，刘海飞，李心丹.证券市场稳定性[J].管理科学，2011，24（2）：85-93.

作者简介：郭琳（1988-），男，汉族，山东潍坊人，青岛大学经济学院硕士研究生，研究方向：金融工程与管理；高齐圣（1966-），男，汉族，山东潍坊人，青岛大学经济学院副院长，教授，博士，博士生导师，研究方向：教学质量管理与质量控制。