套利限制对股票流动性的影响及作用机制

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  摘 要:本文从套利资本交易面临的直接约束视角出发,根据信息不对称理论,解释套利限制对股票市场流动性的影响机制,并对套利限制与股票市场流动性之间的相关性进行分析。以沪深A股上市公司为样本,构造套利限制指标以及流动性指标,采用固定效应模型回归,研究发现:(1)套利限制越少,个股流动性越低;(2)机构投资者持股比例越高,个股流动性越低。
  关键词:套利限制;信息不对称;机构投资者;个股流动性;信息不对称
  中图分类号:F832 文献标识码:A
  DOI:10.12245/j.issn.2096-6776.2021.05.14
  研究流动性的影响因素有很多,在政策性影响方面,有许多学者研究了融资融券制度、涨跌停板制度、股指期货、股指期权、沪港通制度等对股票市场流动性的影响,但是还没有综合考虑这些制度对股票市场流动性的影响。
  一般而言,机构投资者被看作套利者或者精明的投资者,其交易行为可以促使价格回复内在价值,这是因为机构投资者对各种信息有着更有优势的处理和利用能力,可以促使资产价格在融合市场信息方面更为迅捷,从而可以提升资产的信息效率。机构投资者持股比例在一定程度上反映了股票市场上套利资本的大小,进而反映套利限制程度。
  所以,研究制度性套利限制、机构持股比例与股票市场流动性的相关关系具有很大的现实意义。
  Amihud 和Mendelson(1986)认为,流动性是完成交易所需要的时间或成本,或者寻找一个理想的价格所需要的时间或成本。因此,流动性实际上就是投资者根据市场的供求状况,迅速执行一定数量交易的成本。股市流动性越高,进行即时股票交易的成本就越低。Shleifer A, Vishny(1997)认为在有效市场假设下,市场无摩擦且投资者足够理性,一旦出现定价偏误,大量的投资者会立刻发现并利用这一机会进行套利,使股价迅速回归基本面。此时,价格对所有信息充分反映,错误定价现象只会暂时出现而不会长期存在。有效市场的定价逻辑中,高收益一定是对高系统性风险的补偿。然而,套利并非像教科书中所描述的那样无成本且无风险。在真实市场中,几乎所有的套利活动都需要资金支持,并且是极具风险的,所以套利的成本和风险都要充分考虑,这就带来了套利局限性(套利限制)问题。James Dow and Jungsuk Han(2018)研究了金融市场上金融资产发生贱卖以及金融市场流动性下降的原因,在文献中他们指出了套利者在决定流动性中的作用。在没有套利者的时候,金融市场上的做市商和噪声交易者之间的信息不对称程度很高,金融市场的流动性很差甚至会发生市场冻结。但是如果出现了套利者就不一样了,套利活动不仅可以阻止金融市场中的逆向选择问题,还可以使知情交易者与不知情交易者的信息不对称程度降低,投资者(不知情交易者)愿意以资产价值相当的价格购买资产,从而提高金融市场的流动性。James Dow and Jungsuk Han(2018)通过建立理性预期均衡模型,从理论上证明了套利活动可以增强市场的流动,并建议相关套利监管部门对套利的限制应该有一个合理的水平。此外,还解释了金融危机期间,金融市场流动性不足的原因。金融危机期间,由于套利者本身受到了风险冲击,套利者为了满足自身流动性要求(主营业务资金需求)而减少套利资产的投资,使得金融市场上的信息不对称程度加深,导致金融市场流动性不足。江婕、李颖和伍燕然(2020)等认为套利限制会显著加剧 A-H 股定价偏差,并在研究方法上进行了创新。基于中国 A 股市场特有制度设计和交易特征,江婕、李颖和伍燕然等新构建了一个套利限制综合指数,有助于更全面地量化分析“套利限制”这一理论概念。虞文微、张兵、于琴(2017)从套利限制的角度来解释“特质波动率之谜”,基于中国A股上市公司数据,构造套利限制指标进行投资组合分析以及采用 Fama-Macbeth 回归,实证验证中国股票市场是否存在显著的“特质波动率之谜”。从涨跌停次数、股指期货开通前后和流动性等角度构建了套利限制因子。在这两篇文献的研究方法中,综合套利限制因子的构建和回归分析方法,对分析套利限制与股市流动性的相关关系具有很大的借鉴意义。
  1 套利限制对股票市场流动性影响的机制
  当市场上只有不知情投资者和做市商,投资者和做市商之间的信息不对称程度高,部分不知情的投资者不愿意以与金融资产价值相当的价格购买金融资产,甚至不愿意购买价格被低估的金融资产,这个时候,知情的金融资产卖方只愿意出售低质量金融资产(价格被高估的金融资产),不愿意出售高质量资产(价格被低估的金融资产),除非自身受到现金流动性风险才肯贱卖(以低于资产价值的价格出售)高质量金融资产。这个时候就会产生逆向选择的问题,相对来说高质量金融资产在市场上的流动越来越少,市场流动性较低。当市场上出现套利资本,套利者作为知情交易方,可以揭示资本市场上金融资产的价格信息,降低金融资产卖方和不知情投资者的信息不对称程度,抑制了市场上的逆向选择,使得不知情投资者愿意以与金融资产价值相当的价格购买金融资产,这时金融资产卖方也愿意出售自己手中的高质量和低质量的金融资产,金融资产的流动性得到改善。相关部门出台的政策可以在一定程度上限制套利,而机构投资者具有资金充裕、相比其他投资者更具有专业性等的特点,可以更多地获取金融资产的信息并能专业地分析所获得的信息。所以,机构投资者持股比例反映了套利资本的受限程度。套利资本所占比例越多,套利交易金额越多,金融资产的价格越能反映出其真实价值,信息不对称程度越低,有资金的投资者就愿意购买金融资产,金融资产卖方也愿意出售金融资产,从而使得市场具有更好的流动性。
  2 样本选择与数据处理说明
  本文的月度数据用于验证制度套利对股票流动性的影响,季度数据用于验证机构投资者持股比例对股票流动性的影响。
  数据选取2001年1月1日至2019年12月31日期间沪深A股上市公司为样本,剔除金融类、st类、数据缺失类股票,一共得到679只样本股。同时,由于机构投资者持股比例数据只有季度数据,而且2001年至2004年的数据缺失严重,所以分析机构投资者持股比例对股票流動性的影响使用2005年至2019年的季度数据。研究数据均来自瑞思金融数据库。   3 研究设计
  综合前文的讨论,本文将套利限制分为制度性套利限制和资本套利限制。通过构建综合制度套利限制指数代理制度性套利限制,使用机构投资者持股比例代理资本套利限制。综合制度套利限制指数构建方法如下:
  涨跌停板制度Plr:中国A股市场1996 年 12 月 16 日起实行涨跌停板制度,制度规定,除上市首日之外,股票(含A股、B股)、基金类证券在一个交易日内的交易价格相对上一交易日收市价格的涨跌幅度不得超过10%,也就是说价格超过了跌涨幅10%的股票将不能再交易。同时股票如果价格触碰到涨跌停板,会引起各类投资者的广泛关注,而中国股票市场的投资者具有“羊群效应”,投资者跟风购买触碰涨跌停板的股票会使得股票的价格过度反应,使得股票的价格信息透明度更低。由此,涨跌停板制度的出现限制了股票的流动性。本文研究Plrit代理股票i在t時间是否触碰涨跌停板,如果t时间内触碰到涨跌停板则取值为1,否则取0。
  股指期货制度Sifs:我国证券市场于2010年4月16号推出了沪深300股指期货,并于2015年4月16号发布上证50股指期货和中证500股指期货。股票市场交易产生的直接成本有印花税、过户费和券商佣金,以及选股、时间、信息获取等间接成本。而股指期货交易所面临的成本相对直接交易股票,直接成本(约为股票交易的1/8至1/40)与间接成本更低。所以属于股指期货指数标的股的股票收到的套利限制更小。同时,能入选股指期货指数(沪深300指数、上证50指数、中证500指数)的标的股在一定程度上反映了该股票具有相对其他股票的优良性,会促进投资者购买该股票。以Sifsit标记股票i在时间t(在相应股指期货制度后)内是否属于沪深300指数、上证50指数、中证500指数成分股,如果属于成分股,则标记为0,否则标记为1。
  融资融券制度Ms:内地A股市场于2010年3月31日推出了融资融券交易制度,使得股票市场上的投资者可以通过向证券相关交易机构提交一定的保证金,并从交易机构借入资金买空股票,同时也可以从交易机构借入股票进行卖空,这加大了融资融券标的股票交易量。以Msit标记股票i在时间t是否属于融资融券标的股,如果属于融资融券标的股则标记为0,否则标记为1。
  沪港通制度Shcs:上证市场于2014年11月17日开始实行沪港通政策,上证A股属于沪股通的标的股也可以供香港投资者进行买卖交易。很明显沪港通政策对股票成交量有很大的影响。本文用Shcsit标记股票i在时间t内是否属于沪股通成分股,如果属于则标记为0,如果不属于则标记为1。
  股指期权制度Sios:2015年2月9号,内地市场首次推出了上证50股指期权,股指期权类似于股指期货,但具有更加灵活的特点,便于投资者交易。本文采用Siosit标记股票i在时间t内是否属于上证50指数成分股,如果属于则标记为0,如果不属于,则标记为1。
  综合套利限制指数Cari:综合套利限制指数为涨跌停板制度、融资融券制度、股指期货制度、股指期权制度、沪港通制度的算术平均值。用Cariit代理股票i在时间t的综合套利限制指数,指数值越大,套利限制越大,指数值越小则套利限制越小。
  流动性指标构建:
  根据Amihud提出的非流动性指标,日非流动性等于日收益率的绝对值除以成交金额,本文的研究设计采用的数据为月度数据,月非流动性等于日非流动性的算数平均值。非流动性指标越大,代表股票的流动性越小。用Nonliqit代表股票i在时间t内的非流动性水平。
  控制变量:根据以往参考文献,本文选择的控制变量有货币政策mp(人民币M2发行量),市值mv,收益率yr,账面市值比bm。
  资本套利限制用机构投资者持股比例衡量,Iisrit代表股票i在时间t内机构投资者持股比例。
  研究假设与模型设计:
  目前,相对美国具有90%机构投资者而言,中国的资本市场和股票市场还不成熟,股票市场主要以散户为主,投资者还不够成熟。所以制度性套利限制放开会增加股票市场的交易量,中国股票市场投资者具有“羊群效应”,这时有可能会使套利资本比例下降从而使股票流动性减小。基于此提出如下假设:
  H1:套利限制越大,套利资本比例越大,股票的流动性越小。
  机构投资者具有投资资金量大、收集和分析信息的能力强等特点,其套利活动所受限制较小,具有套利者属性,其持股比例越高越能增大股票的流动性。基于此提出如下假设:
  H2:机构投资者持股比例越大,股票的流动性越大。
  为了研究制度性套利对股票流动性的影响即假设H1,构建如下模型(1):
  季度数据为了研究套利资本限制(机构投资者持股比例)对股票流动性的影响即假设H2,模型(3)的被解释变量用换手率度量,根据以往文献,如果采用季度数据,非流动性指标不适合作为度量股票流动性的指标,所以用换手率度量股票的流动性,构建了如下模型(2):
  4 实证结果分析
  4.1 制度性套利限制对股票流动性的影响
  运用模型(1)研究制度性套利对股票流动性影响。
  当期的制度性套利对股票的流动性具有显著影响,但是效果不是很好,可能是制度性套利具有时滞效应,可考虑使用工具变量法,将制度性套利指数滞后一期再进行回归,从回归结果来看,滞后一期的制度性套利指数对股票流动性具有显著的影响,制度套利限制指数的回归系数显著为负,说明制度套利限制指数越大,股票非流动性指标越小,个股流动性越好。这验证了假设H1。
  4.2 稳健性检验
  为了检验实证结果是否稳健,本文采用了换手率Tuanoverit替换模型(1)中的非流动性指标,并进行了回归分析,回归结果综合套利限制指数具有显著性,综合套利限制指数与股票流动性具有负相关关系,此结果表明模型回归结果具有稳健性。同时,将沪深A股样本分为上证A股和深证A股两个样本分别对模型(1)进行回归,回归结果表明结论依然具有稳健性。   4.3 机构投资者对股票流动性的影响
  运用模型(2)研究机构投资者持股比例对股票流动性的影响,分别对沪深A股股票总体样本、沪市A股股票样本、深市A股股票样本进行回归,回归结果如下。
  机构投资者出股比例Iisr回归系数为负,且回归结果显著,说明机构投资者持股比例与股票流动性具有负相关关系,也就是说机构投资者持股比例越大,股票流動性反而越小,这与假设H2相反,由于中国股市主要以散户为主,具有明显的“羊群效应”,当机构投资者持股比例增加时,导致股票价格升高,而价格的升高又反过来促使其他投资者加仓,这时套利资本占股比例就会减少,从而导致股票市场上的信息不对称程度加深,降低了股票的流动性。
  沪市样本回归和深市样本回归可作为回归结果的稳健性检验。结果表明,机构投资者持股比例Iisr对股票流动性的影响具有稳健性。
  5 结论及启示
  本文以2001年至2019年沪深A股上市股票为研究样本,研究套利限制与机构投资者持股比例对个股流动性的影响。研究结果表明,放松套利限制政策反而会降低中国股票市场的个股流动性,机构投资者持股比例越高,个股流动性反而越差。放松对股票市场的限制,虽然可以增加股票市场的交易量,但是对于不成熟的中国股票市场,放松对股票市场的限制,却是降低了股票的流动性。制定政策时,在保证交易增长量的同时,也要保证交易质量。可能中国股市也需要和美国股市一样,从以散户为主的股票市场转变为以机构投资者为主的股票市场。股票交易量的增加最终会引导中国股票市场走向成熟。
  参考文献
  江婕,李颖,伍燕然.套利限制会加剧A-H股定价偏差吗?[J].金融论坛,2020,25(03):59-68.
  虞文微,张兵,于琴.套利限制与中国股票市场“特质波动率之谜”[J].北京工商大学学报(社会科学版),2017,32(06):93-103.
  Amihud Y, Mendelson H. Asset pricing and the bid-ask spread[J]. Journal of Financial Economics, 1986, 17(02): 223-249.
  Shleifer A, Vishny R W. The Limits of Arbitrage[J]. Journal of Finance, 1997, 52(01): 35-55.
  Dow J , Han J . The Paradox of Financial Fire Sales: The Role of Arbitrage Capital in Determining Liquidity[J]. Journal of Finance, 2017.
  山西财经大学  戴外林
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