信息互動(dòng)、投資決策與股票價(jià)格——基于機(jī)構(gòu)投資者信息網(wǎng)絡(luò)的分析
發(fā)布時(shí)間：2021-10-12 03:41
機(jī)構(gòu)投資者之間存在著廣泛的信息互動(dòng),其中包括信息共享與社會學(xué)習(xí)。本文基于2005-2018年我國A股市場與公募證券投資基金市場數(shù)據(jù),應(yīng)用社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)理論實(shí)證分析了信息互動(dòng)對于基金持倉決策以及股票市場價(jià)格的影響。結(jié)果表明:（1）信息互動(dòng)對于基金持倉決策具有顯著影響,且在不同決策情景與市場行情下其影響具有差異;（2）基金信息互動(dòng)的影響可以分為"同城效應(yīng)"和"異地效應(yīng)",不同城市的兩種效應(yīng)存在顯著差異,并且不同城市基金的市場影響力也有所不同;（3）基金信息互動(dòng)通過提高市場定價(jià)效率對于股價(jià)長期特質(zhì)波動(dòng)具有降低作用。本文基于社會關(guān)系網(wǎng)絡(luò)理論分析了私有信息在機(jī)構(gòu)投資者之間傳播產(chǎn)生的影響,為認(rèn)識機(jī)構(gòu)投資者決策行為與股票市場價(jià)格異象提供了新的維度。
【文章來源】：金融研究. 2019,(10)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】：19 頁
【部分圖文】：
基金信息網(wǎng)絡(luò)與股票信息網(wǎng)絡(luò)(2017年第一季度)(三)基本模型設(shè)定
程(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建以下模型對此進(jìn)行驗(yàn)證:Δhjit=α+β·ΔHjN，i，t+γ·ΔHjＲ，i，t+λ·state·ΔHjN，i，t+μ·state·ΔHjＲ，i，t+δ·controljt+εjit(3)其中，state代表市場行情的虛擬變量:當(dāng)市場處于上升期時(shí)，state=1;當(dāng)市場處于下降期時(shí)，state=0。我們根據(jù)上證綜指的變化將2005年第一季度到2018年第四季度劃分為四個(gè)周期八個(gè)階段，如圖2所示。我們對于方程(3)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5所示。圖2A股市場行情階段劃分(2005年第一季度至2018年第四季度)表5不同市場行情下的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和市場效應(yīng)OLSpanel(1)(2)(3)(4)(5)(6)ΔHN0.453＊＊＊0.484＊＊＊0.452＊＊＊0.376＊＊＊0.353＊＊＊0.384＊＊＊(78.697)(43.746)(78.659)(60.451)(24.728)(60.107)ΔHＲ2.639＊＊＊1.243＊＊＊2.672＊＊＊2.459＊＊＊1.361＊＊＊2.557＊＊＊(69.355)(34.376)(70.342)(47.768)(26.227)(50.074)state·ΔHN0.033＊＊＊0.045＊＊＊(2.680)(3.299)
200總第472期表7基金信息互動(dòng)的“城市效應(yīng)”(1)(2)(3)(4)(5)所有上海北京廣州深圳ΔHbj0.130＊＊＊0.125＊＊＊0.146＊＊＊0.095＊＊0.136＊＊＊(18.948)(11.994)(9.834)(3.088)(10.608)ΔHsh0.158＊＊＊0.172＊＊＊0.137＊＊＊0.141＊＊＊0.153＊＊＊(18.912)(13.190)(7.999)(4.554)(9.572)ΔHgz0.129＊＊＊0.132＊＊＊0.154＊＊＊0.120＊＊＊0.109＊＊＊(21.737)(14.083)(11.527)(5.742)(10.304)ΔHsz0.153＊＊＊0.149＊＊＊0.127＊＊＊0.138＊＊＊0.178＊＊＊(19.757)(12.500)(7.840)(4.337)(12.403)ΔHＲ0.738＊＊＊0.706＊＊＊0.764＊＊＊1.214＊＊＊0.639＊＊＊(20.171)(11.341)(9.180)(9.652)(10.501)N133385397255010464134Ｒ20.5810.5770.5770.5740.603圖3“同城效應(yīng)”與“異地效應(yīng)”的城市差異
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]補(bǔ)貼、尋租成本與加成率——基于中國裝備制造企業(yè)的實(shí)證研究[J]. 任曙明,張靜. 管理世界. 2013(10)
[2]機(jī)構(gòu)投資者行為的傳染——基于投資者網(wǎng)絡(luò)視角[J]. 肖欣榮,劉健,趙海健. 管理世界. 2012(12)
[3]中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用[J]. 溫忠麟,.張雷,侯杰泰,劉紅云. 心理學(xué)報(bào). 2004(05)
本文編號：3431815
【文章來源】：金融研究. 2019,(10)北大核心CSSCI
【文章頁數(shù)】：19 頁
【部分圖文】：
基金信息網(wǎng)絡(luò)與股票信息網(wǎng)絡(luò)(2017年第一季度)(三)基本模型設(shè)定
程(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建以下模型對此進(jìn)行驗(yàn)證:Δhjit=α+β·ΔHjN，i，t+γ·ΔHjＲ，i，t+λ·state·ΔHjN，i，t+μ·state·ΔHjＲ，i，t+δ·controljt+εjit(3)其中，state代表市場行情的虛擬變量:當(dāng)市場處于上升期時(shí)，state=1;當(dāng)市場處于下降期時(shí)，state=0。我們根據(jù)上證綜指的變化將2005年第一季度到2018年第四季度劃分為四個(gè)周期八個(gè)階段，如圖2所示。我們對于方程(3)進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表5所示。圖2A股市場行情階段劃分(2005年第一季度至2018年第四季度)表5不同市場行情下的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)和市場效應(yīng)OLSpanel(1)(2)(3)(4)(5)(6)ΔHN0.453＊＊＊0.484＊＊＊0.452＊＊＊0.376＊＊＊0.353＊＊＊0.384＊＊＊(78.697)(43.746)(78.659)(60.451)(24.728)(60.107)ΔHＲ2.639＊＊＊1.243＊＊＊2.672＊＊＊2.459＊＊＊1.361＊＊＊2.557＊＊＊(69.355)(34.376)(70.342)(47.768)(26.227)(50.074)state·ΔHN0.033＊＊＊0.045＊＊＊(2.680)(3.299)
200總第472期表7基金信息互動(dòng)的“城市效應(yīng)”(1)(2)(3)(4)(5)所有上海北京廣州深圳ΔHbj0.130＊＊＊0.125＊＊＊0.146＊＊＊0.095＊＊0.136＊＊＊(18.948)(11.994)(9.834)(3.088)(10.608)ΔHsh0.158＊＊＊0.172＊＊＊0.137＊＊＊0.141＊＊＊0.153＊＊＊(18.912)(13.190)(7.999)(4.554)(9.572)ΔHgz0.129＊＊＊0.132＊＊＊0.154＊＊＊0.120＊＊＊0.109＊＊＊(21.737)(14.083)(11.527)(5.742)(10.304)ΔHsz0.153＊＊＊0.149＊＊＊0.127＊＊＊0.138＊＊＊0.178＊＊＊(19.757)(12.500)(7.840)(4.337)(12.403)ΔHＲ0.738＊＊＊0.706＊＊＊0.764＊＊＊1.214＊＊＊0.639＊＊＊(20.171)(11.341)(9.180)(9.652)(10.501)N133385397255010464134Ｒ20.5810.5770.5770.5740.603圖3“同城效應(yīng)”與“異地效應(yīng)”的城市差異
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]補(bǔ)貼、尋租成本與加成率——基于中國裝備制造企業(yè)的實(shí)證研究[J]. 任曙明,張靜. 管理世界. 2013(10)
[2]機(jī)構(gòu)投資者行為的傳染——基于投資者網(wǎng)絡(luò)視角[J]. 肖欣榮,劉健,趙海健. 管理世界. 2012(12)
[3]中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用[J]. 溫忠麟,.張雷,侯杰泰,劉紅云. 心理學(xué)報(bào). 2004(05)
本文編號：3431815
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