融資融券交易與股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)

融資融券交易與股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)

一、結(jié)論與討論:資本市場(chǎng)的雙重差分模型融資和證券融資業(yè)務(wù)是保險(xiǎn)公司從客戶那里借來(lái)資金，購(gòu)買證券或以收取相應(yīng)的存儲(chǔ)活動(dòng)的一部分（1）。我國(guó)股票市場(chǎng)從2010年3月31日起接受券商的融資融券交易申報(bào),融資融券業(yè)務(wù)正式進(jìn)入市場(chǎng)操作階段。首批融資融券標(biāo)的股票為90只,后經(jīng)兩次有序擴(kuò)容至500只。日均融資(融券)余額也從2010年2季度的7.01億(0.1億)元上升至2012年4季度的679.71億(20.44億)元。融資融券業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展使得弄清其對(duì)股票價(jià)格以及上市公司的影響具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。融資融券業(yè)務(wù)使知情者能利用正負(fù)兩方面的私有信息進(jìn)行杠桿交易,有效地促進(jìn)股價(jià)向公司內(nèi)在價(jià)值的回歸,提高市場(chǎng)的定價(jià)效率。對(duì)個(gè)股而言,融資融券增加了知情者利用公司特質(zhì)信息獲利的能力和途徑,這勢(shì)必增加股價(jià)的信息含量。目前,國(guó)內(nèi)外的研究主要關(guān)注融資融券交易的賣空機(jī)制對(duì)股票波動(dòng)性、流動(dòng)性、股票收益分布及其他定價(jià)效率的影響(Seguin,1990;SaffiandSigurdsson,2011),但鮮有研究涉及融資融券交易對(duì)股價(jià)信息含量的影響。Roll(1988)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)和產(chǎn)業(yè)層面的信息只能解釋個(gè)股股價(jià)小部分的波動(dòng),其認(rèn)為未解釋的部分(股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)(2))由公司特質(zhì)信息或噪音造成(3),并且公司特質(zhì)信息進(jìn)入股價(jià)的主要方式是私有信息知情者的交易。此后,一系列的研究表明特質(zhì)性波動(dòng)是股價(jià)中公司特質(zhì)信息含量的可行測(cè)度(4)。但另一些研究表明股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)受到噪音交易(LeeandLiu,2011)、信息傳遞延緩(Dasguptaetal.,2010)和公司盈余質(zhì)量惡化(RajgopalandVenkatachalam,2011)等非信息效率因素的影響。融資融券交易對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)有何影響?作用機(jī)制如何?有何經(jīng)濟(jì)意義?這是本文要回答的主要理論問(wèn)題。融資融券業(yè)務(wù)的分階段擴(kuò)容為本文的實(shí)證設(shè)計(jì)提供了難得的“自然實(shí)驗(yàn)”條件。本文基于雙重差分模型檢驗(yàn)了融資融券交易對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響及其機(jī)理。研究發(fā)現(xiàn)融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通降低了標(biāo)的股票的特質(zhì)性波動(dòng),但這一影響是通過(guò)降低標(biāo)的股票的噪音交易、提升信息傳遞速度、降低公司盈余操縱以及投資者之間的信息不對(duì)稱程度來(lái)實(shí)現(xiàn)。以上結(jié)果表明,融資融券交易降低了股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的非信息效率因素。此外,本文發(fā)現(xiàn),融資融券對(duì)公司盈余操縱的影響只有在業(yè)務(wù)開(kāi)通時(shí)的瞬間效應(yīng)而無(wú)持續(xù)效應(yīng),這表明該業(yè)務(wù)對(duì)公司的外部治理作用有待改善。本文的結(jié)果具有較高的穩(wěn)健性。第一,在控制個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)以及一系列的變量之后,融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通對(duì)實(shí)驗(yàn)組和控制組股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)差異的影響依然顯著。第二,我們利用傾向性匹配得分方法重新構(gòu)建控制組,結(jié)果依然沒(méi)有改變。第三,我們重新人為構(gòu)造了實(shí)驗(yàn)的起點(diǎn)時(shí)刻,使得新建實(shí)驗(yàn)的樣本區(qū)間分別處于融資融券業(yè)務(wù)真實(shí)開(kāi)啟時(shí)刻前和開(kāi)啟時(shí)刻后,發(fā)現(xiàn)結(jié)果的顯著性消失。這說(shuō)明標(biāo)的證券股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的下降確實(shí)由融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通引發(fā)。第四,本文也使用其他指標(biāo)來(lái)測(cè)度股價(jià)的信息含量,實(shí)證結(jié)論沒(méi)有改變。第五,與0LS回歸結(jié)果對(duì)比顯示,OLS估計(jì)的面板模型將會(huì)顯著高估融資融券的政策效果。本文與已有文獻(xiàn)的聯(lián)系在于:第一,本文利用A股融資融券標(biāo)的股票有序擴(kuò)容這一難得的自然試驗(yàn)檢驗(yàn)了信用交易與股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的關(guān)系,并探究了其中的機(jī)理,這填補(bǔ)了現(xiàn)有研究的空白。第二,本文發(fā)現(xiàn)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的信息效率受市場(chǎng)上噪音交易的影響,降低噪音交易因素能提高股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的信息效率,這支持Shen(2008)的結(jié)論。第三,本文的結(jié)果為股價(jià)對(duì)信息的吸收速度提高將降低特質(zhì)性波動(dòng)的觀點(diǎn)(Dasguptaetal.,2010)提供了新的支持。第四,Irani和Oesch(2013)利用券商并購(gòu)導(dǎo)致分析師數(shù)量變化這一實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)檢驗(yàn)了專業(yè)投資者監(jiān)督與公司盈余質(zhì)量變化的因果關(guān)系。本文則利用融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通這一外生的政策沖擊檢驗(yàn)了這一話題。結(jié)果表明,專業(yè)投資者監(jiān)督能力的提升改善了公司的盈余質(zhì)量,這與Irani和Oesch(2013)的結(jié)果一致;但政策對(duì)融資融券標(biāo)的公司盈余管理行為的影響只有瞬時(shí)效應(yīng)而不具備持續(xù)效應(yīng),這可能是由融資融券的門檻以及交易成本過(guò)高(5)所致。第五,許紅偉和陳欣(2012)利用雙重差分模型檢驗(yàn)了融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通對(duì)包括股價(jià)信息含量在內(nèi)的系列股票價(jià)格特征影響。與他們使用Bris等人(2007)的方法構(gòu)建股價(jià)信息含量指標(biāo)不同,本文主要基于Roll(1988)和Morck等人(2000)提出的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)來(lái)測(cè)度股票價(jià)格中公司特質(zhì)信息的含量,并利用業(yè)務(wù)開(kāi)通和擴(kuò)容兩次“擬自然實(shí)驗(yàn)”的機(jī)會(huì)檢驗(yàn)融資融券交易對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響及其作用機(jī)理。此外,相關(guān)的機(jī)理分析也檢驗(yàn)了融資融券交易對(duì)市場(chǎng)上部分參與者(例如噪音交易者、上市公司管理層)行為的影響。本文第二部分為文獻(xiàn)綜述;第三部分為實(shí)證設(shè)計(jì)和變量;第四部分為實(shí)證結(jié)果及進(jìn)一步的解釋;第五部分為穩(wěn)健性檢驗(yàn);第六部分為結(jié)論。二、證券發(fā)行中的負(fù)面信息融資融券交易在國(guó)外也被稱作信用交易,國(guó)外成熟的資本市場(chǎng)早已將其作為一種不可或缺的證券定價(jià)機(jī)制,關(guān)于信用交易對(duì)股票價(jià)格影響的文獻(xiàn)也相當(dāng)之多。由于我國(guó)融資融券交易剛剛起步,相關(guān)話題的研究也較少。本文將結(jié)合國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究從以下三方面展開(kāi)綜述:第一是信用交易與股價(jià)波動(dòng)及其信息解釋。第二是信用交易與股價(jià)的定價(jià)效率(6)。第三是股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)相關(guān)文獻(xiàn)回顧。信用交易包括融資買入和融券賣出(賣空交易)。早期的研究主要從信息的角度解釋信用交易限制與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)系。Miller(1977)認(rèn)為,賣空交易的限制將使得股價(jià)無(wú)法反映負(fù)面私有信息,進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)高估,增大市場(chǎng)的波動(dòng)。Seguin(1990)發(fā)現(xiàn)信用交易能增大信息流入和市場(chǎng)厚度,被允許使用信用交易的OTC股票股價(jià)波動(dòng)性減小,噪音交易變低。楊德勇和吳瓊(2011)利用事件研究法檢驗(yàn)了融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通前后個(gè)股的波動(dòng)性,結(jié)果表明融資融券交易降低了個(gè)股波動(dòng)性。Hardouvelis(1990)發(fā)現(xiàn)提高信用交易保證金將部分利用市場(chǎng)非理性情緒的投機(jī)排擠出市場(chǎng),進(jìn)而降低了個(gè)股股價(jià)的波動(dòng)。在這四篇文獻(xiàn)中,前三篇文獻(xiàn)認(rèn)為引入信用交易能夠使股價(jià)吸收更多的信息,進(jìn)而降低股價(jià)的波動(dòng),后一篇文獻(xiàn)則給出了相反的觀點(diǎn):降低信用交易門檻將提高股價(jià)波動(dòng)。后期的研究主要集中在賣空約束與股價(jià)波動(dòng)。Hong和Stein(2003)發(fā)現(xiàn)賣空約束使得公司負(fù)面信息不能及時(shí)反映到股價(jià),積累的負(fù)面信息會(huì)在市場(chǎng)大跌時(shí)得到釋放,進(jìn)而造成股價(jià)崩盤(pán),增大市場(chǎng)的波動(dòng)。Bris等人(2007)利用個(gè)股數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)允許賣空的市場(chǎng),負(fù)面信息更容易進(jìn)入股價(jià),個(gè)股股價(jià)崩盤(pán)的頻率更低,這支持了Hong和Stein(2003)的理論結(jié)果。Saffi和Sigurdsson(2011)發(fā)現(xiàn)賣空限制降低了股價(jià)對(duì)市場(chǎng)和公司負(fù)面信息的吸收速度;但放松賣空約束并不一定導(dǎo)致股價(jià)波動(dòng)率上升以及極端值頻率提高,這與Hardouvelis(1990)的發(fā)現(xiàn)相反。可以看出,這些研究并沒(méi)有直接回答信用交易能否提高股價(jià)的定價(jià)效率,只是通過(guò)探討信用交易與股價(jià)的波動(dòng)性來(lái)間接回答這一問(wèn)題,結(jié)論也并不一致。近年來(lái),部分文獻(xiàn)直接考察了信用交易對(duì)某些股價(jià)定價(jià)效率的影響。Bris等人(2007)利用下跌和上漲時(shí)段的市場(chǎng)回報(bào)與下一周個(gè)股回報(bào)的相關(guān)系數(shù)之差以及相應(yīng)的同步性差來(lái)刻畫(huà)個(gè)股股價(jià)對(duì)市場(chǎng)負(fù)面信息的吸收速度,其發(fā)現(xiàn)賣空約束解除后兩個(gè)指標(biāo)都顯著減小。這說(shuō)明賣空交易使股價(jià)吸收了更多的市場(chǎng)負(fù)面信息。Saffi和Sigurdsson(2011)則利用個(gè)股回報(bào)與上一期市場(chǎng)回報(bào)的相關(guān)系數(shù)、股價(jià)對(duì)市場(chǎng)信息反應(yīng)的延遲程度以及股票收益分布等指標(biāo)刻畫(huà)股價(jià)的定價(jià)效率,并發(fā)現(xiàn)融券余額較少的股票,股價(jià)定價(jià)效率較低。廖士光、楊朝軍(2006)和廖士光(2011)分別從理論和實(shí)證上探討和檢驗(yàn)了賣空機(jī)制的股票價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。他們的結(jié)果表明,我國(guó)融資融券業(yè)務(wù)發(fā)展不均衡,僅融資交易提升了標(biāo)的股票價(jià)格,融券交易的賣空效果不明顯?？偨Y(jié)這些國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究工作,不難發(fā)現(xiàn)他們都僅注重信用交易的賣空機(jī)制對(duì)股價(jià)定價(jià)效率的影響,而忽視了信用交易的杠桿功能對(duì)股價(jià)的影響。信用交易一方面為負(fù)面信息進(jìn)入股價(jià)開(kāi)辟了賣空交易的渠道;另一方面其杠桿功能擴(kuò)大了市場(chǎng)上私有信息知情者的收益,這將促進(jìn)更多的投資者收集信息進(jìn)行交易。以上兩方面都可以增加股價(jià)的信息含量。因此,本文主要關(guān)注融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通對(duì)股價(jià)信息含量的影響。許紅偉和陳欣(2012)也使用雙重差分的模型檢驗(yàn)了融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通對(duì)Bris等人(2007)及Saffi和Sigurdsson(2011)中股價(jià)定價(jià)效率的影響,結(jié)果發(fā)現(xiàn)開(kāi)通融資融券業(yè)務(wù)會(huì)顯著減小股價(jià)暴跌的概率,但對(duì)股價(jià)信息含量指標(biāo)、信息反映速度以及股票收益分布等定價(jià)效率的改善仍然較弱。Bris等人(2007)及Saffi和Sigurdsson(2011)對(duì)股價(jià)信息含量等指標(biāo)的測(cè)度主要側(cè)重市場(chǎng)層面信息對(duì)股價(jià)的影響程度(7),他們較少考慮股票價(jià)格中公司特質(zhì)信息的含量。自從Roll(1988)提出股價(jià)非同步性(即股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng))及其解釋后,國(guó)內(nèi)外大量的文獻(xiàn)從公司特質(zhì)信息的角度進(jìn)行了檢驗(yàn)。基于信息的解釋一方面從保護(hù)產(chǎn)權(quán)的市場(chǎng)制度(Morcketal.,2000)、公司治理結(jié)構(gòu)(FerreiraandLaux,2007)、信息環(huán)境(JinandMyers,2006)來(lái)尋找直接支持股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)是股價(jià)特質(zhì)信息含量的證據(jù)。Morck等人(2000)考察了產(chǎn)權(quán)保護(hù)對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響,其發(fā)現(xiàn)產(chǎn)權(quán)保護(hù)好的國(guó)家,投資者收集私有信息套利的激勵(lì)更大,股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)更高。Ferreira和Laux(2007)發(fā)現(xiàn)反并購(gòu)門檻更低的公司,外部投資者收集私有信息套利的激勵(lì)更大,因此股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)更高。Jin和Myers(2006)發(fā)現(xiàn)公司信息透明度高的市場(chǎng)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)更大;存在賣空約束的市場(chǎng),公司負(fù)面特質(zhì)信息不易進(jìn)入股價(jià)而致特質(zhì)性波動(dòng)更低。另一方面,也有大量文獻(xiàn)以股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)作為股價(jià)信息含量的測(cè)度來(lái)考察其經(jīng)濟(jì)后果,進(jìn)而間接支持了信息假說(shuō)。主要的研究有:Durne等人(2003)特質(zhì)性波動(dòng)率高的公司股價(jià)包含了更多公司盈利的信息,股價(jià)對(duì)未來(lái)盈利更敏感。Durnev等人(2004)則發(fā)現(xiàn)特質(zhì)性波動(dòng)率高的公司,股價(jià)反映了更多的信息,管理層受到市場(chǎng)的監(jiān)督更多,因而投資效率更高。Chen等人(2007)則發(fā)現(xiàn)特質(zhì)性波動(dòng)率高的公司,股價(jià)中包含了更多投資者的私有信息,并且這部分信息不為管理層所掌握,管理層能從股價(jià)的變化中學(xué)習(xí)到自己不擁有的信息,進(jìn)而調(diào)整投資決策,因此公司的投資對(duì)股價(jià)變化更敏感。近年來(lái),部分研究對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的信息解釋提出了質(zhì)疑,他們發(fā)現(xiàn)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)受到噪音、信息傳遞延緩以及公司盈余質(zhì)量惡化等非信息效率因素的影響。Lee和Liu(2011)也發(fā)現(xiàn)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)和其他股價(jià)信息含量指標(biāo)(如PIN)呈現(xiàn)U型關(guān)系,與噪音正相關(guān)。林忠國(guó)等(2012)利用A股市場(chǎng)數(shù)據(jù)檢驗(yàn)的結(jié)果與Lee和Liu(2011)相同。Dasgupta等人(2010)則發(fā)現(xiàn)公司未來(lái)的盈利信息提前進(jìn)入股價(jià)將降低盈利實(shí)現(xiàn)時(shí)投資者的反應(yīng),進(jìn)而降低股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)。公司盈余質(zhì)量的惡化一方面導(dǎo)致更多的盈利信息不是通過(guò)公開(kāi)披露而是私有信息知情交易進(jìn)入股價(jià)(金智,2010),另一方面也使得投資者對(duì)公司盈利狀況看法發(fā)生分歧(RajgopalandVenkatachalam,2011),而這都會(huì)增大股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)。融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通一方面會(huì)促進(jìn)了私有信息知情者的交易,導(dǎo)致股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)變大。但另一方面,知情者利用信息優(yōu)勢(shì)獲利的能力和途徑的增加使得噪音交易者處于更不利的位置,噪音交易者會(huì)選擇離開(kāi)融資融券標(biāo)的股票,進(jìn)而降低噪音對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響。同時(shí),融資融券業(yè)務(wù)使得擁有私有信息的知情者能夠利用杠桿交易迅速修正股價(jià)和價(jià)值之差,賣空機(jī)制也使得先前不能得到反映的負(fù)面信息進(jìn)入股價(jià),這都提高了公司特質(zhì)信息進(jìn)入股價(jià)的速度,導(dǎo)致股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)降低。此外,融券業(yè)務(wù)的賣空機(jī)制也可能迫使公司降低盈余管理程度(Massaetal.,2013),從而減小股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)。綜上所述,融資融券交易對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響是一個(gè)實(shí)證問(wèn)題。我國(guó)股票市場(chǎng)制度還不健全,中小散戶投資者占相當(dāng)大的比例,市場(chǎng)信息環(huán)境不透明,公司財(cái)務(wù)報(bào)告造假事件層出不窮。融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響如何?作用機(jī)理又如何?回答這些問(wèn)題對(duì)弄清我國(guó)股票市場(chǎng)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的信息效率特征以及融資融券交易對(duì)市場(chǎng)參與者的影響有較強(qiáng)的理論與現(xiàn)實(shí)意義。三、驗(yàn)證設(shè)計(jì)和變量(一)融資融券標(biāo)的證券中心給證券公成系統(tǒng)帶來(lái)了影響雙重差分(DID)模型由Ashenfelter和Card(1985)在評(píng)估CETA項(xiàng)目培訓(xùn)對(duì)學(xué)員收入的影響時(shí)首次提出,由于其能夠有效解決公司財(cái)務(wù)領(lǐng)域普遍存在的內(nèi)生性問(wèn)題,近年來(lái)越來(lái)越多的文獻(xiàn)使用這一研究方法來(lái)探究變量之間的因果關(guān)系。由于政策沖擊的外生性以及政策使用對(duì)象的限定性,受到政策影響的樣本(實(shí)驗(yàn)組,TreatmentGroup)和未受到政策影響的樣本(控制組,ControlGroup)會(huì)因政策作用發(fā)生變化,DID模型可以通過(guò)比較實(shí)驗(yàn)組和控制組在實(shí)驗(yàn)前后差異的變化來(lái)控制二者的系統(tǒng)性差異,進(jìn)而到達(dá)檢驗(yàn)?zāi)稠?xiàng)政策的實(shí)施效果。融資融券業(yè)務(wù)于2010年3月31日正式開(kāi)通。2011年11月29日,滬深兩市交易所發(fā)布公告,宣布融資融券標(biāo)的股票在2011年12月5日由先前90只擴(kuò)容至278只。2013年1月31日,滬深交易所再次將融資融券標(biāo)的股票擴(kuò)容至500只。兩次擴(kuò)容為本文使用雙重差分模型檢驗(yàn)其對(duì)股價(jià)信息效率的影響提供了很好的條件。首先,融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)啟和擴(kuò)容事件發(fā)生的時(shí)間具有外生性。其次,融資融券標(biāo)的證券的有序擴(kuò)容為本文創(chuàng)造了天然的實(shí)驗(yàn)組和控制組。我們使用當(dāng)期被允許進(jìn)行融資融券交易的股票作為實(shí)驗(yàn)組,將擴(kuò)容之后新添的標(biāo)的股票作為控制組。作為控制組的樣本后來(lái)也被選作融資融券標(biāo)的證券,說(shuō)明不是政策之外的因素導(dǎo)致其不能作為標(biāo)的證券。基本的雙重差分模型如下:其中,PIEi,t為公司i在t期的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng);Treatedi為實(shí)驗(yàn)組虛擬變量,實(shí)驗(yàn)組,取值為1,其他為0;Posti為實(shí)驗(yàn)期識(shí)別變量,處于實(shí)驗(yàn)期,取值為1,否則為0。β3刻畫(huà)了融資融券交易對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響,是本文主要關(guān)注的對(duì)象。由于融資融券標(biāo)的證券擴(kuò)容了兩次,因此我們可以使用兩個(gè)雙重差分模型來(lái)檢驗(yàn)本文的假設(shè),本文的實(shí)證設(shè)計(jì)具體如下。第一個(gè)雙重差分模型:觀測(cè)區(qū)間為2008年第4季度至2011年第3季度。實(shí)驗(yàn)組為首批90只標(biāo)的股票剔除金融行業(yè)和實(shí)驗(yàn)期間被調(diào)進(jìn)或調(diào)出融資融券組合(8)后剩下的樣本。控制組為2011年12月5日擴(kuò)容添進(jìn)的標(biāo)的證券剔除金融行業(yè)以及實(shí)驗(yàn)組中被調(diào)整的股票后的樣本。實(shí)驗(yàn)期為2010年第2季度至2011年第3季度;非實(shí)驗(yàn)對(duì)比期為2008年第4季度至2010年第1季度。第二個(gè)雙重差分模型:觀測(cè)區(qū)間為2010年第4季度至2012年第4季度(9)。實(shí)驗(yàn)組為第一次擴(kuò)容新添證券剔除金融行業(yè)后剩余的標(biāo)的股票?？刂平M為2013年1月31日擴(kuò)容添進(jìn)的標(biāo)的證券剔除金融行業(yè)以及實(shí)驗(yàn)組中被調(diào)整的股票后的樣本。實(shí)驗(yàn)期為2012年第1季度至2012年第4季度;非實(shí)驗(yàn)對(duì)比期為2010年第4季度至2011年第3季度。本文的樣本點(diǎn)為觀測(cè)區(qū)間的季度數(shù)據(jù),故第一個(gè)模型使用融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通前后12期的面板數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì),而第二個(gè)模型使用第一次擴(kuò)容前后8期面板數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)。(二)回歸方法本文所關(guān)注變量主要包括股價(jià)信息含量、噪音交易、信息傳遞速度、公司盈余質(zhì)量以及穩(wěn)健性檢驗(yàn)中所用的控制變量。本文使用股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)而不是股價(jià)非同步性來(lái)測(cè)度股價(jià)的信息含量,理由如下。由Jin和Myers(2006)命題4,股價(jià)非同步性為:εt、ξo,t為隨機(jī)獨(dú)立擾動(dòng)項(xiàng)。εt刻畫(huà)的是t期未被市場(chǎng)預(yù)期到的宏觀和行業(yè)信息沖擊;而ξo,t刻畫(huà)的是t期未被公開(kāi)披露反映到股價(jià)上的公司特質(zhì)信息沖擊?；贘in和Myers(2006)模型所得的,股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)為:其中,為公司股票在t期的收益率,而股票市場(chǎng)在t期收益率?？梢?jiàn),股價(jià)非同步波動(dòng)(1-R2)同時(shí)包含了市場(chǎng)和行業(yè)層面信息的影響,而股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)僅受公司特質(zhì)信息的影響。這與Bartram等(2012)的觀點(diǎn)一致。我們主要參考Durnev、Morck、Yeung和Zarowin(2003)及Zhang(2010)的方法來(lái)算股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng),具體過(guò)程如下。我們以日回報(bào)率為觀測(cè)值按季度使用Durnev、Morck、Yeung和Zarowin(2003)的模型進(jìn)行回歸:其中,rj,t為日期t公司j考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率,rm,t(rm,t-1)為t(t-1)日滬深兩市A股經(jīng)個(gè)股流通市值加權(quán)所得的日回報(bào),ri,t(ri,t-1)為t(t-1)日公司j所在行業(yè)經(jīng)個(gè)股流通市值加權(quán)所得的日回報(bào),為回歸所得殘差。對(duì)所得的回歸殘差值按季度求標(biāo)準(zhǔn)差即得公司j在該季度的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)。關(guān)于Zhang(2010)的方法,我們首先要計(jì)算A股市場(chǎng)每天的Fama-French三因子MKT、SMB和HML,然后使用如下模型按季度進(jìn)行回歸:其中,rj,t為t日公司j考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率,rt為當(dāng)年無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率,我們使用日銀行定期存款利率替代,MKTt、SMBt和HMLt為t日的Fama-French三因子,為回歸所得殘差。對(duì)所得的回歸殘差值按季度求標(biāo)準(zhǔn)差即得公司j在該季度的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)。我們使用French和Roll(1986)的方法和機(jī)構(gòu)投資者持股比例來(lái)測(cè)度噪音交易對(duì)股價(jià)的影響。French和Roll(1986)采用月度方差減去周方差累積值的方法構(gòu)建噪音交易變量,其內(nèi)在原理是如果股票回報(bào)率只受信息影響,并且信息服從獨(dú)立正態(tài)分布,一段時(shí)間內(nèi)股票回報(bào)率的方差等于這段時(shí)間內(nèi)每一天的股票回報(bào)率的方差累積值。本文借鑒這種方法,使用季度方差減去月度方差累計(jì)值來(lái)測(cè)度股價(jià)的噪音交易。機(jī)構(gòu)投資者持股比例高,則股價(jià)受噪音交易的影響比較小,股價(jià)噪音含量低。我們使用如下兩個(gè)變量來(lái)測(cè)度信息向股價(jià)傳遞的速度:第一個(gè)變量為季度日均融資融券交易余額占該季度日均流通市值的比例,如果這個(gè)比例越大,所以私有信息交易者的套利活動(dòng)越多,進(jìn)而信息向股價(jià)傳遞的速度更快。第二個(gè)變量為轉(zhuǎn)融資的政策效應(yīng)。2012年8月30日,證監(jiān)會(huì)允許11家證券公司向證金公司借入資金以供投資者融資,這為融資業(yè)務(wù)提供新的資金來(lái)源,將有能提高信息進(jìn)入股價(jià)的速度。因此,我們?cè)诘诙€(gè)雙重差分模型中,使用轉(zhuǎn)融資政策效應(yīng)的虛擬變量來(lái)測(cè)度信息進(jìn)入股價(jià)的速度。我們使用Dechow、Sloan和Sweeney(1995)的方法,以修正的Jones模型計(jì)算可操縱性應(yīng)計(jì)項(xiàng)的絕對(duì)值來(lái)衡量公司的盈余質(zhì)量。具體的算法如下。首先,應(yīng)用模型(1)分季度和分行業(yè)進(jìn)行回歸,然后將估計(jì)的回歸系數(shù)代入模型(2),計(jì)算可操縱性應(yīng)計(jì)項(xiàng)(ACC)的絕對(duì)值,該值越大,公司信息透明度越差。其中,TA是總應(yīng)計(jì)項(xiàng),為營(yíng)業(yè)利潤(rùn)減去經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量;Asset是資產(chǎn)總額;DREV是銷售收入變動(dòng)額;DREC為應(yīng)收賬款變動(dòng)額;PPE為固定資產(chǎn)原值。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,我們也在基本的DID模型中加入了一系列可能會(huì)導(dǎo)致遺漏變量誤差的控制變量。主要變量的名稱以及計(jì)算方法具體見(jiàn)表1。四、確認(rèn)和解釋(一)變量的描述和統(tǒng)計(jì)結(jié)果本文的數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。其中,股票的回報(bào)率以及公司規(guī)模、杠桿率、市賬比、年齡以及分紅和控制權(quán)類型數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù),而計(jì)算盈余管理以及ROE來(lái)自WIND數(shù)據(jù)庫(kù)。樣本的時(shí)間區(qū)間為中國(guó)A股上市公司2007年第4季度~2012年第4季的季度數(shù)據(jù)。依據(jù)慣例,我們?cè)跇颖局刑蕹俗C監(jiān)會(huì)所規(guī)定的金融類上市公司和ST類公司。由于VROE的計(jì)算需要5個(gè)季度的時(shí)間,因此,本文實(shí)證研究的計(jì)算區(qū)間為2008第4季度~2012年第4季度。主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2,控制變量見(jiàn)穩(wěn)健性檢驗(yàn)一中表9。從表2可以看出,模型1中實(shí)驗(yàn)組與控制組的觀測(cè)點(diǎn)的比例約為1∶2.4,而模型2中實(shí)驗(yàn)組與控制組的觀察點(diǎn)的比例約為1∶1.3,二者的比例與兩次融資融券擴(kuò)容的量大體相當(dāng)。從主要的變量中可以看出,實(shí)驗(yàn)組的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)、噪音值都要小于控制組,而公司盈余質(zhì)量則大體相當(dāng)。從表8中可以看出,實(shí)驗(yàn)組的規(guī)模、賬市比、總資產(chǎn)收益率和總資產(chǎn)收益率方差都要大于控制組,而實(shí)驗(yàn)組股票的換手率則要明顯小于控制組。實(shí)驗(yàn)組和控制組的杠桿率、上市年齡以及分紅基本相當(dāng)。此外,兩個(gè)模型的實(shí)驗(yàn)組的民營(yíng)控股企業(yè)比例都要明顯小于控制組的民營(yíng)企業(yè)比例,這也與事實(shí)相符合。(二)對(duì)文獻(xiàn)回顧的檢驗(yàn)本小節(jié)主要基于雙重差分模型來(lái)估計(jì)融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響。我們首先考察了實(shí)驗(yàn)組和控制組股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)在整個(gè)觀測(cè)期間的變化(見(jiàn)圖1)。如圖1所示,在模型1(見(jiàn)PanelA和B)中,相比于融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通前,實(shí)驗(yàn)組和控制組的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)差異在融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通后有了很明顯的上升,這表明融資融券交易顯著降低了標(biāo)的股票的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)。此外,實(shí)驗(yàn)組和控制組的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)差距并沒(méi)有明顯的事前趨勢(shì),這表明我們的實(shí)證設(shè)計(jì)符合雙重差分模型的使用要求。模型2(見(jiàn)PANELC和D)的結(jié)果與模型1類似,即融資融券交易明顯地降低了實(shí)驗(yàn)組的特質(zhì)性波動(dòng)。但與模型1不同,在參照期的最后兩個(gè)季度,實(shí)驗(yàn)組和控制組的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)差距已經(jīng)表現(xiàn)出了比較明顯的事前趨勢(shì),這說(shuō)明融資融券標(biāo)的股票的第一次擴(kuò)容存在比較強(qiáng)的市場(chǎng)預(yù)期,這可能會(huì)影響我們使用雙重差分方法估計(jì)的效果。利用雙重差分模型檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表3。從表3可以看出,模型1和模型2的結(jié)果都表明融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通降低了股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng),即使控制了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng),結(jié)論依然顯著。平均而言,融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通使得標(biāo)的股票的特質(zhì)性波動(dòng)下降了0.15%至0.36%。然而,這一結(jié)果顯然與理論解釋相矛盾,融資融券交易的杠桿效應(yīng)和賣空機(jī)制增加了私有信息知情者的交易,而私有信息知情者交易的增加將提高股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)(Roll,1988)。那么,這一結(jié)果是否意味著融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通降低了標(biāo)的證券股價(jià)的信息效率呢?本文將在四(三)中回答這一問(wèn)題。(三)融資和證券交易所政策的影響本文對(duì)四(二)中結(jié)果的解釋主要基于融資融券交易對(duì)噪音交易的抑制作用、提高信息向股價(jià)的傳遞速度以及改變公司盈余管理行為3個(gè)方面。1.融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通后,市場(chǎng)和網(wǎng)絡(luò)交易在市場(chǎng)Roll(1988)認(rèn)為股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)主要有私有信息知情者的交易導(dǎo)致。我國(guó)股票市場(chǎng)散戶投資者眾多,市場(chǎng)的噪音交易也較多。由于我們并不能完全區(qū)分私有信息交易和噪音交易,因此,股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)不可避免地包含了噪音的因素。融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通之后,知情者的信息優(yōu)勢(shì)得到增強(qiáng),這將使得噪音交易者離開(kāi)標(biāo)的股票,進(jìn)而降低股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)。為此,我們首先檢驗(yàn)了融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通對(duì)噪音交易的影響。我們接著按照Irani和Oesch(2013)的實(shí)證設(shè)計(jì)方法來(lái)檢驗(yàn)噪音交易對(duì)融資融券交易與股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)關(guān)系的影響,模型如下:從表4PanelB中可以看出,事前噪音交易較高,機(jī)構(gòu)投資者持股比例低的標(biāo)的股票,在融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通后,股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)顯著下降,為0.20%~0.45%;而事前噪音交易低,機(jī)構(gòu)投資者持股比例高的標(biāo)的股票,股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降幅度較小,第1列和第3列的結(jié)果甚至不顯著。我們將事前噪音交易高的組和噪音交易低的組的系數(shù)進(jìn)行了比較,F值檢驗(yàn)顯示二者存在顯著的差異,表明事前噪音交易高的組股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降幅度顯著大于事前噪音交易低的組。這說(shuō)明融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通后,股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降的原因是融資融券業(yè)務(wù)使得噪音交易者離開(kāi)了標(biāo)的股票,進(jìn)而降低了股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)中的噪音因素。表4的結(jié)果表明融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通提高的股價(jià)的信息效率。2.信息傳遞速度對(duì)所影響的實(shí)證檢驗(yàn)已有理論模型(Ross,1989)和實(shí)證研究(Dasguptaetal.,2010)表明,當(dāng)信息總量一定時(shí),信息進(jìn)入股價(jià)的速度越快,即信息更早地進(jìn)入股價(jià),將降低股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)。我國(guó)融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通之后,一方面,過(guò)高的門檻、交易成本將很多投資者擋在了門外,這阻礙了外延性信息進(jìn)入股價(jià),但另一方面,融資融券交易提高了有資格的投資者的私有信息向股價(jià)傳遞的速度。我們可以將這一狀況理解為,融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通,并沒(méi)有增加反映在股價(jià)上的信息總量,而其杠桿交易功能使得信息能更快速的進(jìn)入股價(jià),進(jìn)而降低了股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)。假設(shè)檢驗(yàn)的模型如下:我們首先計(jì)算實(shí)驗(yàn)組各個(gè)公司信息速度變量的中位數(shù)值Medi,然后計(jì)算整個(gè)實(shí)驗(yàn)組信息速度的中位數(shù)值Med,如果Medi>Med,則Fasti=1,其他Fasti=0;如果Medi<Med,則Slowi=1,其他Slowi=0。在DID2最后兩個(gè)檢驗(yàn)中,轉(zhuǎn)融資業(yè)務(wù)開(kāi)通期Fasti=1,其他Fasti=0;實(shí)驗(yàn)期中,轉(zhuǎn)融資業(yè)務(wù)未開(kāi)通期Slowi=1,其他Slowi=0。如果我們的假設(shè)成立,信息傳遞速度快的股票,特質(zhì)性波動(dòng)下降幅度將更為顯著。實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表5。從表5PanelA的前4列實(shí)證結(jié)果可以看出日均融資融券余額與流通市值比高的標(biāo)的股票,股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)顯著下降,為0.21%~0.40%;而日均融資融券余額與流通市值比低的標(biāo)的股票,股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降幅度較小,顯著性也降低。我們將高的組和低的組的回歸系數(shù)進(jìn)行了比較,F值檢驗(yàn)顯示二者存在顯著的差異,表明日均融資融券余額與流通市值比高的組股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降幅度顯著大于日均融資融券余額與流通市值比低的組。這說(shuō)明融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通后,標(biāo)的股票特質(zhì)性波動(dòng)下降的原因是信息進(jìn)入股價(jià)的速度加快所致。此外,第6列和第7列的結(jié)果也顯示,轉(zhuǎn)融資業(yè)務(wù)開(kāi)通后,標(biāo)的證券股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降幅度相比于業(yè)務(wù)開(kāi)通前更大,這也支持信息進(jìn)入股價(jià)速度加快導(dǎo)致股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)降低的觀點(diǎn)?？傊?表5PanelA的結(jié)果也支持融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通提高的股價(jià)的信息效率的假設(shè)。表5PanelB利用融券交易量與融資交易量作為壞和好信息的傳遞速度的測(cè)度,進(jìn)一步檢驗(yàn)了這兩類信息傳遞速度對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響。從實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出,負(fù)面信息的傳遞速度對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降的影響有限,其在業(yè)務(wù)開(kāi)通時(shí)存在一定的影響,在業(yè)務(wù)擴(kuò)容時(shí)的影響差異不大。而正面信息對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的下降存在顯著的影響,一般而言,融資業(yè)務(wù)交易量越大的標(biāo)的證券,股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)下降幅度更大。3.融資融券政策對(duì)實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的影響表6的結(jié)果顯示,事前盈余管理程度大的公司的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降程度要大于事前盈余管理程度小的公司,但是這種效果并不是很顯著(第1列的結(jié)果除外)。這說(shuō)明融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通對(duì)公司的盈余管理行為產(chǎn)生了一定的影響,但并不特別明顯。將DID1與DID2的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,可以看出政策效果在融資融券業(yè)務(wù)剛開(kāi)通時(shí)更大。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因可能是融資融券交易過(guò)高的門檻和交易成本降低了信用交易的外部治理作用。即公司從事后的融資融券交易情況認(rèn)識(shí)到政策的影響有限,進(jìn)而削弱了政策對(duì)公司盈余管理行為的影響。本文對(duì)這一解釋進(jìn)行了進(jìn)一步的研究。Massa等人(2013)發(fā)現(xiàn)賣空交易能降低公司的盈余管理程度。融資融券業(yè)務(wù)推出后,如果管理層通過(guò)盈余操縱調(diào)高了盈利,公司股價(jià)將面臨被做空的風(fēng)險(xiǎn)。因此,融資融券業(yè)務(wù)的推出將降低管理層的正向盈余管理行為。從圖2中可以看出,在2009年3季度(即PanelA中-1時(shí)刻)之前,融資融券標(biāo)的股票與控制組的正向盈余管理程度呈現(xiàn)比較穩(wěn)定的差異,但在2010年1季度融資融券政策出臺(tái)后,標(biāo)的股票2009年的年報(bào)正向盈余管理程度下降幅度顯著,甚至低于控制組。在2010年1季度之后,標(biāo)的股票的正向盈余管理程度又回復(fù)到大于控制組的狀態(tài),但差距稍微有所降低。從圖2的PanelB中可以看出,融資融券證券擴(kuò)容對(duì)標(biāo)的股票的影響不明顯。圖2的結(jié)果支持我們的解釋,即融資融券政策對(duì)實(shí)驗(yàn)組盈余管理行為的顯著影響僅限于政策出臺(tái)時(shí)的瞬間效應(yīng)而不具備持續(xù)效應(yīng),而這可能是由融資融券的門檻高、交易成本大、交易規(guī)則復(fù)雜阻礙了政策效應(yīng)的發(fā)揮。表7對(duì)這一結(jié)果進(jìn)行了檢驗(yàn)。從表7中可以看出,融資融券業(yè)務(wù)剛推出時(shí)(DID1,2008Q3~2009Q4),相比于控制組,融資融券標(biāo)的組的正向盈余管理程度顯著下降,在不控制時(shí)間效應(yīng)和公司固定效應(yīng)時(shí)尤為明顯。但將實(shí)驗(yàn)期擴(kuò)展到全樣本期間時(shí)(DID1,2008Q3~2011Q2),這種效應(yīng)就降低了很多。在融資融券業(yè)務(wù)擴(kuò)容時(shí),賣空交易對(duì)標(biāo)的股票的正向盈余管理的約束效應(yīng)基本消失(見(jiàn)DID2,2010Q4~2012Q1)。在整個(gè)實(shí)驗(yàn)階段(2010Q4~2012Q4),相比于控制組股票,融券標(biāo)的股票的正向盈余管理行為甚至變大。以上結(jié)果表明融券的賣空機(jī)制只在政策出臺(tái)的瞬間降低了管理層調(diào)高盈利的盈余管理行為,業(yè)務(wù)開(kāi)展后,標(biāo)的股票的公司管理者認(rèn)識(shí)到融券交易非常有限,又通過(guò)會(huì)計(jì)應(yīng)計(jì)項(xiàng)目調(diào)高了盈利。4.減少投資者之間的信息不對(duì)稱程度對(duì)市場(chǎng)上市公司盈余質(zhì)量的惡化會(huì)加劇投資者之間的信息不對(duì)稱程度,而投資者之間的信息不對(duì)稱程度加劇有利于私有信息知情者套利,進(jìn)而提高股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)。Massa等(2013)和Fang等(2013)以及本文的表7都發(fā)現(xiàn)賣空交易能降低上市公司管理層的盈余操縱,這會(huì)降低投資者之間的信息不對(duì)稱程度。融資融券交易是否也通過(guò)降低投資者之間的信息不對(duì)稱程度來(lái)降低了股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)?本小結(jié)將四(三)中1的實(shí)證設(shè)計(jì)來(lái)回答這一問(wèn)題。但這里比較的變量是事前標(biāo)的證券的投資者的信息不對(duì)稱程度。本文使用公司規(guī)模以及換手率等常用作測(cè)度信息不對(duì)稱程度的變量(Leuz,2003),對(duì)這一結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。一般而言,公司規(guī)模越大,市場(chǎng)上的投資者對(duì)其認(rèn)知程度更高,信息不對(duì)稱程度小。換手率越高,投資者之間的信息不對(duì)稱程度小。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表8。從表8可以看出,事前投資者信息不對(duì)稱程度較高的標(biāo)的股票(即換手率低、公司規(guī)模小),其股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)下降幅度更大。五、模型有效性檢驗(yàn)本文的穩(wěn)健性測(cè)試將從遺漏變量誤差、雙重差分模型設(shè)計(jì)的有效性(包括控制組和實(shí)驗(yàn)開(kāi)始時(shí)刻的選擇),股價(jià)信息含量測(cè)度以及雙重差分模型與OLS回歸結(jié)果的比較來(lái)進(jìn)行。(一)規(guī)模、年齡和東南角雖然融資融券的政策沖擊是外生的,但股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)也受很多因素的影響,這些因素可能造成實(shí)驗(yàn)組與控制組股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)差異的事前趨勢(shì)效應(yīng),進(jìn)而影響雙重差分模型結(jié)果的有效性。為此,我們?cè)陔p重差分模型中加入了以下公司基本面的變量,包括規(guī)模(BrownandFerreira,2004),杠桿(BrownandKapadia,2007),年齡(PastorandVeroncisi,2003),市賬比(Caoetal.,2008),盈利以及波動(dòng)(ZhangandWei,2006),換手率(HarveyandSiddique,2004)以及分紅(FerreiraandLaux,2007)和控制權(quán)人類型(Guletal.,2010)。它們的定義(PanelA)以及檢驗(yàn)結(jié)果(PanelB)見(jiàn)表9,描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表10。從表9PanelB可以看出,公司的規(guī)模、年齡和換手率對(duì)特質(zhì)性波動(dòng)的影響較顯著,但這并不影響融資融券的政策效應(yīng)。在加入控制變量之后,融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通仍然顯著降低了股價(jià)的特質(zhì)性波動(dòng)。(二)雙重差分模型融資融券標(biāo)的證券的有序擴(kuò)容為我們創(chuàng)造了天然的控制組,但從描述性統(tǒng)計(jì)中可以看到,實(shí)驗(yàn)組和控制組之間的公司基本面的特征還是存在一定的差異,這些差異會(huì)導(dǎo)致某些我們不可觀測(cè)的因素造成實(shí)驗(yàn)組和控制組股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)差異的事前趨勢(shì)效應(yīng),進(jìn)而降低雙重差分模型估計(jì)的有效性。為此,我們采用文獻(xiàn)中流行的傾向性匹配得分方法從事前的控制組中構(gòu)造一組與事前實(shí)驗(yàn)組最為接近的樣本當(dāng)作新的控制組,以降低可能存在的不可觀測(cè)因素的影響。具體的構(gòu)造方法如下。首先,我們以回歸系數(shù)顯著的控制變量為選擇標(biāo)準(zhǔn),使用Rosenbaum和Rubin(1983)所提出的最相鄰傾向性匹配算法,為實(shí)驗(yàn)組從擴(kuò)容添加的股票中挑選數(shù)目相當(dāng)?shù)墓咀鳛榭刂平M。接著,我們以所有的控制變量為選擇標(biāo)準(zhǔn)使用同樣的方法來(lái)構(gòu)建新的控制組。對(duì)實(shí)驗(yàn)組與新的控制組使用雙重差分模型的估計(jì)見(jiàn)表11。從表11可以看出,融資融券對(duì)股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的影響仍然顯著。這說(shuō)明本文的研究結(jié)果不受不可觀察因素的影響。(三)did12期模型測(cè)試結(jié)果如果標(biāo)的證券股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)的降低是融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通的政策效應(yīng)所導(dǎo)致,那么,人為更改業(yè)務(wù)開(kāi)通時(shí)間后,雙重差分模型的估計(jì)結(jié)果將不成立。為此,我們將融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)始時(shí)間分別人為地向前向后調(diào)整3期(DID1)和2期(DID2),使得實(shí)驗(yàn)的整個(gè)樣本區(qū)間分別落在真實(shí)實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前(向前調(diào)整)和真實(shí)實(shí)驗(yàn)開(kāi)始后(向后調(diào)整),然后觀測(cè)新的雙重差分模型的估計(jì)結(jié)果。實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果見(jiàn)表12。從表12中我們可以看到,除DID2的向前調(diào)整沒(méi)有改變結(jié)果之外,其余的調(diào)整都使得估計(jì)的結(jié)果的顯著性消失,這說(shuō)明先前的雙重差分模型所估計(jì)的股價(jià)特質(zhì)性波動(dòng)顯著下降確實(shí)由融資融券業(yè)務(wù)開(kāi)通所致。DID2的向前調(diào)整顯著性沒(méi)有改變的主要原因可能是投資者對(duì)融資融券標(biāo)的股票的擴(kuò)容存在著較強(qiáng)的市場(chǎng)預(yù)期。從圖2的PanelC和D可以看出,在2011年第2季度,市場(chǎng)可能就已經(jīng)預(yù)期到了融資融券標(biāo)的股票擴(kuò)容。(四)illiq的檢驗(yàn)結(jié)果我們參照Ferreira等(2011)使用Amihud(2002)所發(fā)現(xiàn)的非流動(dòng)性比率來(lái)測(cè)度股價(jià)的信息含量,具體算法如下:其中,Di為股票i每一季度股票交易的天數(shù),ri,t為該季度t日股票的回報(bào)率,VOLDi,t為該季度t日股票的交易額(百萬(wàn)元)。ILLIQ測(cè)度了交易對(duì)股價(jià)的影響,交易越有信息,ILLIQ越大。新的股價(jià)信息含量變量ILLIQ的檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表13的PanelA。從表中可以看出,融資融券業(yè)務(wù)的開(kāi)通顯著提高了私有信息交易對(duì)股價(jià)的影響,增加了股價(jià)的信息含量。(五)估計(jì)模型的檢驗(yàn)許多研究都采用簡(jiǎn)單