中美证券市场信息扩散速度比较研究，本文主要内容关键词为：中美论文,市场信息论文,速度论文,证券论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F830.39文献标识码：A
引言
Fama[1]对有效市场假说(EMH)做出系统概括，有效性理念成为现代金融理论发展的基石。有效市场假说认为在证券市场中，价格迅速正确反映所有信息。但有效性的检验是一个联立检验，包含模型设定的正确性以及真实价格与基本价格(fundamentals price)是否无差别两方面（注：Fama[8]认为利用资产定价模型研究有效性，是对有效市场假说和资产定价二者的联立检验，如果存在异常现象，无法判断其原因是有效市场假说不成立，还是资产定价模型的问题。由于这种联立假设的困扰，Fama认为EMH是不可检验的。）。本文从Fama有效市场的基本概念出发，讨论中美证券市场资产价格吸收新信息的效率。我们在非对称信息的微观市场结构假定下，将证券市场的交易量分为信息交易量和非信息交易量，并从交易量中抽出信息传播速度的代理变量，利用包含信息传播速度的GARCH模型，对中美证券市场进行分析，试图揭示中美市场信息有效性的动态演进过程。本文的内容结构如下：第二部分讨论信息传播速度与资产价格吸收新信息的动态关系；第三部分给出模型估计所用数据及其描述性统计；第四部分为模型估计结果；第五部分为本文的结论。
一、模型设计
Clark[2]提出混合分布假说(Mixture-of-Distributions Hypothesis,MDH)。根据这一假说，资产价格波动和交易量是由不可观测的因素——信息量（每日到达市场的信息数量）决定。Tauchen和Pitts[3]建立交易量与价格的二元混合模型(Bivariate Mixture Model)。Glosten和Milgrom[4]讨论了买卖报价及交易价格受信息传播影响的动态过程。Andersen[5]将交易量区分为信息交易量和非信息交易量，认为资产收益率服从随机波动过程(stochastic volatility)。在Andersen研究的基础上，赵国庆，魏军[6]53通过对交易量的构成进行细化研究，给出信息传播速度的代理变量，考虑了如下包含信息传播速度的GARCH(1，1)模型（注：模型平稳性条件参见Liu和Morimune[7]和赵国庆、魏军[6]。）：
当φ=0的时候，模型(3)退化为GARCH(1，1)模型。在有效市场假说下，市场价格迅速反映所有新信息，信息在投资者中间的传播不需要时间。所以，如果市场是充分有效的话，
将不会对股价指数收益率的条件波动有显著影响，即φ为0。另一方面，如果市场的效率较低，股价在完全反映新信息之前存在一个传播过程，这时会对股指的波动产生大的影响，意味着φ显著不为0。
二、数据及描述性统计
我们利用上海证券交易所（上证综指）和纽约证券交易所的日交易数据（道琼斯指数），讨论信息传播速度对不同资本市场股指波动率的影响程度，数据样本区间为1993年第一个交易日到2006年最后一个交易日。数据由Bloombery系统提供，所有估计结果由GAUSS软件包实现完成。数据的描述统计量由表1给出。图1为信息传播速度的样本频率，可以发现信息传播速度在两个市场上的样本频率存在明显的差异：信息传播速度为1、2、3的频率之差小于0，为5、6的频率之差大于0，为4的频率之差接近与0。表明和纽约证券市场相比较，上海证券市场中交易量连续放大的现象更普遍，信息传播速度取值相对较大。由此可见，上证市值场中信息传播现象更普遍，信息传播速度更慢，持续时间更长。
表1 数据描述性统计
指数 样本容量 均值 峰度 偏度变异系数
道琼斯 3527 0.0376 7.93 -0.25 26.68
上证综指3418 0.0348 24.56 1.36 66.05
注：横轴为信息传播速度样本值(Tip=0.01)，纵轴为该样本值分别在两个市场上的频率之差（上证指数中出现的频率减去道琼斯指数中出现的频率，单位：%）。
图1 信息传播速度样本频率差异
三、估计结果
混合分布GARCH(1，1)的估计结果由表2给出。我们发现，随着样本时间窗口的推移，上海证券市场信息传播速度系数的估计值有逐渐变大的趋势，且越来越显著（“1995～1999”除外），而纽约证券市场信息传播速度系数的估计值基本保持稳定。信息传播速度系数估计值越大，其对收益条件波动率的影响也就越大，这说明市场中信息传播速度较慢，导致资产价格消化新信息的效率较低。在纽约市场，信息传播速度系数估计值相对稳定，意味着市场效率动态稳定。相反，上海证券市场随着时间窗口的推移，信息传播速度对上证指数条件波动率的影响不仅没有缩小，且有逐渐扩大的趋势。这些结果反映出，上海证券市场和纽约证券市场相比，市场信息效率低的情况并未随着时间的推移而有大的改善。
由图2，1997年以后，信息传播速度系数估计值之差（上证指数估计值减去道琼斯指数估计值）在所有时间窗口上均大于零（注：“1995～1999”的异常情况可以认为是上证指数系数估计的t值过小的原因，另外由于1996年12月16日中国股市开始实行涨跌停板限制，“1995～1999”的估计结果可能受到了制度变革的影响。）。上海证券市场信息传播速度系数估计值自1997年之后逐渐变大，在2001年达到最大之后，近年有减小的趋势。和纽约证券市场相比，上证市场上信息传播速度对指数条件波动率的影响一直较大。虽然上证市场效率在2002年后有向纽约证券市场逼近的趋势，但我国证券市场有效性动态演进进程是缓慢的。
四、结论
对于造成中美证券市场信息传播速度差异的原因，可以考虑如下两个方面：在投资者结构层面。机构投资者的比重明显低于成熟的欧美证券市场（见表3），参与股票市场交易的中小投资者较多，这些投资者搜集处理信息的能力较差，投资决策行为具有典型的噪声交易者的特征，投资期限通常很短，上海证券交易所远远高于纽约证券交易所的换手率也充分反映了上证市场投资者的短期投资行为特征（见图3）。
在市场微观结构层面。上证市场微观结构的某些机制加剧了投资者自发的短期投资行为。首先，大量国有上市公司存在股权分置现象，使得投资者不能获得公司基本面的准确信息，只有盲从其他投资者的行为。其次，在现有金融法规监管下，证券公司少有长期融资渠道，迫使他们短期持有股票以匹配短期的负债。
近年，随着中国证券市场监管层面对证券公司等机构投资者的清理整顿，基金等机构投资者在逐步发展壮大。同时，股权分置的改革措施，较好解决了证券市场发展的制度障碍，使得控股股东和中小投资者的利益逐渐趋向一致。这些无疑将有助于中国证券市场效率的提高。本文的混合分布GARCH(1，1)从客观的角度出发度量了我国股市十四年间有效性的演进过程。模型的实证结果也较好地反映出中美证券市场信息流动的基本特征以及近年来我国证券市场的一些变化。