【摘要】：機(jī)構(gòu)投資者對證券市場的效率起著至關(guān)重大的作用,縱觀各國證券市場的發(fā)展歷史,私募證券基金已逐步擴(kuò)大市場份額,這已經(jīng)成為一種發(fā)展方向。我國私募證券投資基金這些年迅速的發(fā)展壯大,逐步占據(jù)市場,成為市場中堅力量。根據(jù)行為金融學(xué)相關(guān)理論,私募證券投資基金并非是完全理性的,由于多種原因,在實際投資操作中,要完全做到價值投資往往是比較困難的,私募證券投資基金的投資行為也傾向于過度反應(yīng)、反應(yīng)不足和羊群行為等。結(jié)合國內(nèi)以及國外在此方面的研究成果可以了解到,多數(shù)的研究是從私募證券投資基金的持股比例造成市場波動的角度展開,探討私募證券投資基金對穩(wěn)定股票市場的作用,但在結(jié)論方面相關(guān)學(xué)者的研究成果卻并不一致。有的學(xué)者認(rèn)為私募證券投資基金加劇了股票市場的波動,不利于證券市場效率地提升;而有的學(xué)者則認(rèn)為私募證券投資基金降低了股票市場的波動,有利于提升證券市場效率。研究私募證券投資基金對證券市場效率的影響十分必要,需要對其采取合理的引導(dǎo)措施促進(jìn)證券市場的健康發(fā)展。不過,由于私募基金所對應(yīng)的私募屬性使得其信息披露程度較低,有關(guān)這方面的實證研究并不多。基于此,本文以私募證券投資基金為研究標(biāo)的,從實證角度研究我國私募證券投資基金對證券市場效率的影響。本文基于有效市場理論、行為金融理論等相關(guān)理論,綜合運用理論分析法、描述性統(tǒng)計分析法與計量分析方法,研究私募證券投資基金對證券市場效率的影響。采用面板分位數(shù)回歸模型分析私募證券投資基金是否提升了市場的信息效率;運用傾向得分匹配分析方法(PSM),分析私募證券投資基金對市場運行效率的影響;采用事件法對私募證券投資基金的羊群行為是否存在進(jìn)行實證研究;采用面板數(shù)據(jù)模型分析私募證券投資基金對上市公司估值效率的影響。最后,根據(jù)各實證章節(jié)研究得到的結(jié)果,提出有關(guān)的政策建議。主要結(jié)論如下:(1)通過分析發(fā)現(xiàn)私募證券持股有利于降低上市公司股價波動的同步性,對市場信息效率產(chǎn)生正向影響。通過不同規(guī)模上市公司研究,同樣發(fā)現(xiàn)私募證券持股有利于降低上市公司股價波動的同步性,對市場信息效率產(chǎn)生正向影響。(2)通過分析發(fā)現(xiàn)私募證券投資基金持股有利于降低股票的波動性,有助于提升個股的日收益率,因此私募證券投資基金可以有效提升市場的運行效率。私募證券投資基金與其他證券投資基金相比,有利于降低股票的波動性,因此私募證券投資基金相比其他機(jī)構(gòu)投資者可以有效提升市場的運行效率。(3)上漲事件日,私募證券持股的個股收益率相比其他上市公司要低,并且持股比例越高對個股收益率下降幅度越明顯,從而說明私募證券投資基金的羊群行為不存在。下跌事件日,私募證券持股的個股收益率相比其他上市公司要高,并且持股比例越高對個股收益率上市幅度越明顯,從而說明私募證券投資基金的羊群行為不存在。(4)通過分析發(fā)現(xiàn)私募證券持股有利于提升上市公司的凈資產(chǎn)收益率和每股收益,對上市公司的估值效率產(chǎn)生正向影響�？赡艿膭�(chuàng)新之處:(1)采用面板分位數(shù)回歸模型分析私募證券投資基金是否提升了市場的信息效率。一般的面板回歸模型通常只能用來研究自變量對因變量的條件期望E(y|x),這樣的回歸從本質(zhì)上來講是均值回歸。并存在著相應(yīng)的局限性,條件期望E(y|x)通常只是用來描述分布y|x集中程度的一項指標(biāo),卻并不能反映變量整個條件分布的總體情形。“分位數(shù)回歸”模型,基于因變量的條件分布來分析自變量與因變量的關(guān)系,極端值對回歸結(jié)果的影響較小,并且可以精準(zhǔn)地刻畫自變量對于因變量的條件分布形狀和變化范圍,從而回歸得到的結(jié)果具有穩(wěn)健性。(2)運用傾向得分匹配分析方法(PSM),分析私募證券投資基金對市場運行效率的影響。PSM分析方法可以消除由于企業(yè)自身的選擇而對結(jié)果造成的偏差,也即內(nèi)生性問題,并且因變量同控制變量間的關(guān)系不需要事先假定;而回歸分析通常是需要事先假定兩者之間存在的特定關(guān)系,當(dāng)因變量與控制變量間存在復(fù)雜交互關(guān)系時,事先假定兩者之間的關(guān)系就存在偏誤,而PSM分析法就可以避免這種情況。在分析時采用的樣本量方面,回歸分析自然要用到全部樣本,而PSM分析法并不采用全部的數(shù)據(jù),在共同支撐區(qū)域之外的樣本是不參與比較的。最為關(guān)鍵的是選擇變量和因變量通常具有相關(guān)性,從而采用回歸分析并不能確�；貧w結(jié)果是無偏的,而PSM分析法則可以解決存在的內(nèi)生性問題。(3)采用事件法(PD法)研究私募證券投資基金的羊群行為。國外對羊群行為的研究,較早時采用LSV法,但該方法存在著多種缺陷。雖然PCM方法可以同時考察機(jī)構(gòu)投資者行為的方向和強(qiáng)度,可以克服LSV法的有關(guān)缺陷。但LSV法和PCM法在驗證機(jī)構(gòu)投資者的羊群行為方面都存在著相關(guān)缺陷,他們都無法有效和靈敏地度量羊群行為,也無法精準(zhǔn)地評估機(jī)構(gòu)投資者對證券市場價格和波動造成的影響,而事件法(PD法)可以有效避免相關(guān)缺陷。
【學(xué)位授予單位】：對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F832.51
【圖文】：

由表 6.9 可知，滿足共同支撐的股票樣本數(shù)有 33845 個，對照組的股票樣本數(shù)有 9003 個，控制組的股票樣本數(shù)有 24842 個，說明符合 PSM 的共同支撐假設(shè)。共同支撐假設(shè)是否得到滿足，還可以通過畫傾向得分匹配前后的核密度函數(shù)圖，見圖 6.1 和圖 6.2。圖 6.1 匹配前的核密度函數(shù)圖

匹配前的核密度函數(shù)圖

圖 6.4 匹配后的核密度函數(shù)圖由圖 6.4 可知，在匹配以后，有私募證券投資基金持股和無私募證券投資基金持股的樣本分布基本是重疊的，從而滿足 PSM 的共同支撐假設(shè)。平衡假設(shè)檢驗結(jié)果見表 6.13。表 6.13 平衡假設(shè)檢驗結(jié)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*

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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本文編號：2800057