《證券交易印花稅對(duì)證券市場(chǎng)的影響（實(shí)證論文）》

證券交易印花稅對(duì)證券市場(chǎng)的影響實(shí)證分析1引言證券交易印花稅是股民從事證券買(mǎi)賣(mài)所強(qiáng)制繳納的一筆費(fèi)用，根據(jù)一筆股票交易成交金額計(jì)征。證券交易印花稅是從普通印花稅中發(fā)展而來(lái)，屬行為稅類(lèi)。由于我國(guó)只對(duì)A股和B股征收證券交易印花稅，所以我國(guó)的證券交易印花稅又稱(chēng)為股票交易印花稅。因?yàn)橛』ǘ惵实母叩涂梢灾苯拥馗淖児善钡慕灰壮杀?，因此監(jiān)管層通過(guò)調(diào)整印花稅率間接地調(diào)控股票市場(chǎng)。我國(guó)A股市場(chǎng)證券交易印花稅率經(jīng)歷了7次調(diào)整。第一次是1991年10月10日，深市將印花稅率從6‰。下調(diào)到3‰，同時(shí)滬市也開(kāi)始征收3‰的印花稅，從此產(chǎn)生了一波大牛市行情，七個(gè)半月后上證指數(shù)從189點(diǎn)飄升到1429點(diǎn)，升幅高達(dá)6940l0。第二次是在1997年5月10日，由3‰上調(diào)到5‰，在5月12日形成了另一波大牛市的頂峰，此后，上證指數(shù)一周內(nèi)出現(xiàn)10.31%的跌幅，深證成指的跌幅更大，一周內(nèi)下跌了12.62%。第三次是1998年5月12日，由5‰下調(diào)到4‰，這本來(lái)是個(gè)利好，但是從走勢(shì)圖中可以明顯地看出這里形成了階段性頭部，此后，股指調(diào)整近一年。第四次是2001年11月16日，由4‰下調(diào)至2‰，股市產(chǎn)生一波loo點(diǎn)的波段行情，11月16日是這輪行情的啟動(dòng)點(diǎn)。第五次是2005年1月23日，印花稅由2‰下調(diào)至1‰，此后一個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)波段行情，隨后繼續(xù)探底，直至年中股改行情啟動(dòng)。第六次是2007年5月30日，由1‰上升至3‰，近千只股票連續(xù)五個(gè)跌停板，滬指暴跌近22%。第七次是2008年4月24日，由3‰下調(diào)至1‰，受印花稅下調(diào)刺激，滬市開(kāi)盤(pán)第一個(gè)交易小時(shí)內(nèi)就成交了874.57億，深市第一個(gè)交易小時(shí)成交了360.20億，合計(jì)成交額高達(dá)1234.77億，均創(chuàng)出歷史最高記錄，截止收盤(pán)，上證指數(shù)漲幅達(dá)到9.29%，深證成指漲幅為9.59%，個(gè)股全線(xiàn)暴漲，兩市下跌個(gè)股僅2只。七次印花稅的調(diào)整中有六次對(duì)證券市場(chǎng)有明顯的沖擊，但沖擊波的強(qiáng)度大小不一，影響的時(shí)滯性也不一樣，市場(chǎng)的波動(dòng)性也不同，本文主要對(duì)近三次印花稅調(diào)整為例來(lái)分析其對(duì)證券市場(chǎng)的影響。2證券交易印花稅調(diào)整對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)短期波動(dòng)性影響分析一般情況下，我們認(rèn)為印花稅率的提高能增加交易成本，抑制投機(jī)，降低市場(chǎng)的波動(dòng)性；反之，降低印花稅率將降低交易成本，刺激各種過(guò)度投機(jī)行為，從而擴(kuò)大股市波動(dòng)性。為了證明此觀點(diǎn)是否符合實(shí)際，我們分別選取印花稅調(diào)整前后三天、一周、一個(gè)月的上證指數(shù)收盤(pán)價(jià)和深證成指收盤(pán)價(jià)，計(jì)算各自的波動(dòng)率，通過(guò)對(duì)比來(lái)研究印花稅調(diào)整對(duì)對(duì)證券市場(chǎng)波動(dòng)的短期影響，而印花稅對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)性的影響是間接的，所以需要檢驗(yàn)來(lái)分析印花稅的影響是否顯著。波動(dòng)率的計(jì)算，首先求出日收盤(pán)價(jià)的對(duì)數(shù)差分，即Y}=LnP}-LnPt_,，再計(jì)算Y、在相應(yīng)區(qū)間上的標(biāo)準(zhǔn)差，以此來(lái)作為波動(dòng)率。這里Pt表示的是第t日上證指數(shù)和深證成指的收盤(pán)價(jià)，Y，表示的是第t日股票價(jià)格的收益率。2.1方差齊性檢驗(yàn)方差齊性檢驗(yàn)是指檢驗(yàn)印花稅調(diào)整前后n天上證指數(shù)和深證成指收益率的方差是否相等。如果方差相等，說(shuō)明滬深兩市的波動(dòng)性在印花稅稅率調(diào)整前后n個(gè)交易日內(nèi)沒(méi)有顯著變化；反之，這說(shuō)明印花稅的調(diào)整使滬深兩市的波動(dòng)性發(fā)生了顯著變化。由于上證指數(shù)和深證成指的收益率在各個(gè)時(shí)間段內(nèi)不都是正態(tài)分布，所以本文使用Levene檢驗(yàn)，此檢驗(yàn)方法最大的好處是，對(duì)兩個(gè)樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行方差齊性檢驗(yàn)時(shí)不強(qiáng)求數(shù)據(jù)必須服從正態(tài)分布。Levene檢驗(yàn)法先計(jì)算出各個(gè)觀測(cè)量減去組均值的差，然后再通過(guò)這些均值的絕對(duì)值進(jìn)行單因素方差分析。如果檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的概率值小于0.01，可以拒絕各方差相等的假設(shè)。本文使用軟件SPSS15.0做方差齊性檢驗(yàn)，SPSS提供了四種指標(biāo)進(jìn)行判斷，一是依據(jù)均值所得的各個(gè)統(tǒng)計(jì)量；二是依據(jù)中位數(shù)所得的各個(gè)統(tǒng)計(jì)量:三是依據(jù)中位數(shù)與調(diào)整后的自由度所得的統(tǒng)計(jì)量；四是依據(jù)調(diào)整的均值所得的各個(gè)統(tǒng)計(jì)量。山于均值容易受到最大值、最小值以及極端值的影響；調(diào)整均值排除了一部分觀測(cè)量數(shù)據(jù)，損失了樣本信息；而中位數(shù)、依據(jù)中位數(shù)和調(diào)整后的自由度所得的統(tǒng)計(jì)量、是比較不錯(cuò)的方法，它們不易受到極端值的影響，因此本文采用依據(jù)中位數(shù)所得的統(tǒng)計(jì)量以及依據(jù)中位數(shù)和調(diào)整后的自由度所得的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行判斷。3.2檢驗(yàn)結(jié)果分析為了檢驗(yàn)印花稅調(diào)整前后收益率的方差是否相等，本文的原假設(shè)和備擇假設(shè)是:HH其中，σb2是印花稅調(diào)整前收益率的方差；本節(jié)對(duì)兩市收益率做方差齊性檢驗(yàn)使用數(shù)據(jù)都是有效交易日數(shù)據(jù)，由于印花稅調(diào)整前后3天、5天的樣本太小做出的檢驗(yàn)偶然性太大，檢驗(yàn)不可靠，所以只計(jì)算了他們的標(biāo)準(zhǔn)差而未做出檢驗(yàn)。以下的方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果中的M:是依據(jù)中位數(shù)所得的統(tǒng)計(jì)量，P，是相對(duì)應(yīng)的概率值；M:是依據(jù)中位數(shù)與調(diào)整后的自由度所得的統(tǒng)計(jì)量，P:是相對(duì)應(yīng)的概率值。（1）2007年5月30日印花稅上調(diào)表2.1印花稅調(diào)整前后兩市收益率的方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果滬市深市nM1P1M2P2M2P1M2P2200.8610.0673.5760_0703.0400.0903.0400_093301.0140.0205.7690.0206.2610.0156.2610.016400.8620.0077.6620.0078.8680.0048.8680.004表2.2印花稅調(diào)整前后兩市標(biāo)準(zhǔn)差的變化n滬市深市30.0051300.0287920.0039700.04604850.0116630.0505900.0183090.058693200.0148820.0294420.0176730.033150300.0179380.0298370.0210860.034152400.0160170.0275920.0189190.032512表2.1的方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果顯示在稅率調(diào)整前后20個(gè)交易日內(nèi)在IO%的顯著性水平下顯著，而在稅率調(diào)整前后30個(gè)和40個(gè)交易日內(nèi)在5%的顯著性水平下是顯著的；將表2.2中計(jì)算的印花稅上調(diào)前后各個(gè)時(shí)間段內(nèi)的波動(dòng)性比較，發(fā)現(xiàn)這次印花稅率上調(diào)并沒(méi)有降低證券市場(chǎng)的波動(dòng)性，波動(dòng)性反而增大了；綜合表2.1和表2.2的信息可以得到此次印花稅上調(diào)顯著的增人了市場(chǎng)的波動(dòng)性，這可能是較高的印花稅率加大了交易成本，降低了投資者的預(yù)期收益，使得投資者為收回投資成本而擴(kuò)大了價(jià)格波動(dòng)的范圍，從而引起了市場(chǎng)更大的波動(dòng)。在股市持續(xù)非理性上漲時(shí)，印花稅率上調(diào)并不能起到抑制投機(jī)的作用，只是提高了股票交易成本，在某種程度上還促進(jìn)了投機(jī)行為。（2）2008年4月24日印花稅下調(diào)表2.3印花稅調(diào)整前后兩市收益率的方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果滬市深市nM1P1M2P2M2P1M2P2202.9100.0972.9100.0952.2480.1432.2480.143305.6010.0215.6010.0227.1960.0107.1960.010400.6140.4360.6140.4361.0650.3051.0650.177表2.4印花稅調(diào)整前后兩市標(biāo)準(zhǔn)差的變化n滬市深市30.0217750.0116910.0324370.02795450.0335190.0308650.0372670.02962200.0347400.0237130.0370690.027461300.030862().0211520.0362030.02399840(}.0280430.0274380.0327060.030151從表2.3中可以看到滬深兩市在印花稅調(diào)整前后30個(gè)交易日內(nèi)兩市收益率的方差齊性檢驗(yàn)結(jié)果是顯著的，而印花稅對(duì)兩市的不對(duì)稱(chēng)影響表現(xiàn)在滬市在稅率調(diào)整前后20天的檢驗(yàn)在10%的顯著性水平下顯著，而深市則不顯著；再看表2.4中稅率下調(diào)前后市場(chǎng)波動(dòng)性的變化，通過(guò)比較可以發(fā)現(xiàn)表2.4中計(jì)算的每個(gè)時(shí)間段的市場(chǎng)波動(dòng)性在稅率下調(diào)后都降低了，這與下調(diào)印花稅會(huì)增大市場(chǎng)的波動(dòng)性理論不符，這可能是由于前期股市暴跌抑制了投機(jī)行為而減小了市場(chǎng)的波動(dòng)性，這是有助于市場(chǎng)信心的恢復(fù)，減小投資者的恐慌心理，對(duì)市場(chǎng)的發(fā)展是有好處的。3印花稅調(diào)整對(duì)證券市場(chǎng)長(zhǎng)期波動(dòng)性的影響分析3.1ARCH類(lèi)模型簡(jiǎn)介ARCH類(lèi)模型是用于分析波動(dòng)率的有效方法之一，在實(shí)證分析中經(jīng)常用到，而且GARCH模型等的推廣也是經(jīng)常采用的，不過(guò)這些模型的基本原理大致相同，都采用最大似然法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，參數(shù)的檢驗(yàn)方法也相差無(wú)幾。下面是有關(guān)的ARCH模型式：(a)若一個(gè)平穩(wěn)隨機(jī)變量X}可以表示為AR(p)形式，其隨機(jī)誤差項(xiàng)的方差可用誤差項(xiàng)平方的q階分布滯后模型描述，Xσ則稱(chēng)ut服從q階的ARCH過(guò)程，記作ut-ARCH(q)。為了保證σt2的非負(fù)性，必須α0>0，αiσ此模型稱(chēng)為廣義自回歸條件異方差模型，用LARCH(1,1)表示。其中ut?1稱(chēng)為ARCH項(xiàng)，σt?1稱(chēng)為L(zhǎng)ARCH項(xiàng)。為了保證時(shí)是一個(gè)平穩(wěn)過(guò)程，應(yīng)滿(mǎn)足的條件是α0>0,α1≥0（c）LARCH模型雖然成功地解釋了金融時(shí)間序列的“波動(dòng)簇集”和“肥尾”現(xiàn)象，但它不能很好地解釋“杠桿效應(yīng)”。LARCH模型在確定條件方差可時(shí)，只考慮了收益的大小，而沒(méi)有考慮收益的符號(hào)，也就是說(shuō)沒(méi)有區(qū)分正向沖擊和負(fù)向沖擊。對(duì)正負(fù)干擾反應(yīng)的不對(duì)稱(chēng)性，可以用TARCH或EGARCH模型來(lái)描述，即通過(guò)在條件方差方程中引入另一個(gè)參數(shù)，使得在隨機(jī)干擾正負(fù)值時(shí)有不同等程度的變化，從而更能準(zhǔn)確地描述股價(jià)的波動(dòng)。本文中考慮方差具有以下形式的TARCH(1,1)模型:σ其中dt=在方差方程中，如果y>0，則負(fù)干擾和正干擾對(duì)條件方差有不對(duì)稱(chēng)的影響，其中正干擾時(shí)ut?12的系數(shù)是α1，而負(fù)干擾時(shí)為α另一種度量正負(fù)干擾對(duì)股價(jià)波動(dòng)的不對(duì)稱(chēng)性影響的模型是EGARCH模型，該模型的條件方差方程的一種表現(xiàn)形式為:Ln其中ut?1σt?1?μ是ARCH項(xiàng)，[u3.2實(shí)證分析本節(jié)分別選擇上證指數(shù)和深證成指的收盤(pán)價(jià)為研究對(duì)象，以印花稅率調(diào)整生效日為界，前后各取半年的數(shù)據(jù)構(gòu)成樣本，半年的有效交易日以126天計(jì)算。計(jì)一算使用的軟件是EVIEWS5.0版本。由于股票指數(shù)顯著的非平穩(wěn)性，致使它的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)隨時(shí)間變化而呈現(xiàn)出不穩(wěn)定性，不便于準(zhǔn)確地加以描述，所以金融計(jì)量學(xué)研究常用平穩(wěn)的收益率測(cè)度股市波動(dòng)。本節(jié)中用Pt表示第t日上證指數(shù)和深證成指的收盤(pán)價(jià)，用Rt表示價(jià)格日收益率。P其中，?Pt=Pt?Pt?1。由于?Pt?3.2.12007年5月30日，印花稅率由1‰上調(diào)到3‰（1）滬市擬合的模型y(2.817358)(-1.976695)Q(8)=4.8867(0.674),Q(24)=16.486(0.834)AIC=-4.769937SBC=-4.74135b分別使用LM法、F檢驗(yàn)法和殘差平方的Q檢驗(yàn)，均沒(méi)有檢驗(yàn)出模型存在條件異方差。從圖4-4中看到方差隨時(shí)間變化且方差本期變化與過(guò)去有關(guān)的特征，暗示著條件異方差性，因此擴(kuò)大樣本區(qū)間再次檢驗(yàn)，樣本為調(diào)整前后各九個(gè)月的數(shù)據(jù)。(九個(gè)月的有效交易日為180天)圖3.1均值方程的殘差平方圖對(duì)于擴(kuò)展后的樣本的收益率的正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果是新序列不服從正態(tài)分布。收益率序列經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)是平穩(wěn)的，與1991年滬市選擇均值方程的過(guò)程同理最后得到均值方程為:y(2.207114)(2.290219)Q(8)=6.6747(0.464),Q(24)=22.211(0.508)AIC=-4.866743,SBC=-4.844928（1）滬市的擬合模型對(duì)擴(kuò)展后的收益率自回歸方程的殘差平方進(jìn)行檢驗(yàn)，從圖3.2可以看到殘差平方之間存在自相關(guān)，即該模型存在異方差性。圖3.2均值方程的殘差平方的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖表3.1滬市擬合的模型自變量EGARCH(1，1)系數(shù)(P值)均值方程y0.002926(0.0098)方差方程常數(shù)0.09fi335(0.0941)|8.31E-06(0.2212)u0.113149(0.0001)lnσ0.863210(0.0000)Stt20051.51E-05(0.1159)vi0.000258(0.0l11)ARCH(12)9.613137(0.649858)從表3.1中可以看到GARCH(1,1)模型的12階ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)顯示模型己經(jīng)不存在條件異方差了。ut?12項(xiàng)和（2）深市的擬合模型y2.721158Q(g)=3.9516(0.683),Q(24)=13.030(0.932)AIC=-4.609994,SBC=-4.567493AIC=-4.866743,對(duì)收益率回歸方程的殘差進(jìn)行LM檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在10%的顯著性水平下，滯后階數(shù)為1的LM檢驗(yàn)是顯著的，但是滯后的階數(shù)再多點(diǎn)，就不能通過(guò)檢驗(yàn)了，說(shuō)明存在較弱的ARCH效應(yīng)。表3.2ARCH-LM的檢驗(yàn)結(jié)果F-statistic2.736512Probability0.099359Obs*R-squared2.728376Probability0.098579表3.3滬市擬合的模型自變量EGARCH(1，1)TGARCH(2,0)系數(shù)(P值)系數(shù)(P值)均值方程常數(shù)0.004052(0.0169)0.005997(0.0009)y-0.719155(0.0002)-0.690774(0.0000)u0.809337(0.0000)0.818578(0.0000)方差方程常數(shù)-3.215250(0.0000)0.000158(0.0000)l0.029128(0.0031)σ1.613972(0.0000)σ-0.934498(0.0000)u-0.260286(0.0002)logσ1.107038(0.0000)logσ-0.533437(0.0097)Stt20070.010223(0.9092)vi0.680775(0.0767)SSR＇0.00022276ARCH(12)6.10413(0.910742)從表3.3中可以清楚的看到模型EGARCH(2,0)比模型TGARCH(2,0)的SSR＇，要小，所以這里就對(duì)EGARCH(2,0)進(jìn)行分析。模型中stt2007項(xiàng)不顯著，且vi項(xiàng)也不顯著，模型中ut?13.2.22008年4月24日，印花稅率由3‰下調(diào)到1‰y(-2.741717))((3.785284)Q(8)=2.8019(0.833),Q(24)=16.486(0.834)AIC=-4.769937SBC=-4.74135b分別使用LM法、F檢驗(yàn)法和殘差平方的Q檢驗(yàn)，均沒(méi)有檢驗(yàn)出模型存在條件異方差。從圖4-4中看到方差隨時(shí)間變化且方差本期變化與過(guò)去有關(guān)的特征，暗示著條件異方差性，因此擴(kuò)大樣本區(qū)間再次檢驗(yàn)，樣本為調(diào)整前后各九個(gè)月的數(shù)據(jù)。(九個(gè)月的有效交易日為180天)圖3.3均值方程的殘差平方圖對(duì)于擴(kuò)展后的樣本的收益率的正態(tài)性檢驗(yàn)結(jié)果是新序列不服從正態(tài)分布。收益率序列經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)是平穩(wěn)的，與1991年滬市選擇均值方程的過(guò)程同理最后得到均值方程為:y(2.207114)(2.290219)Q(8)=6.6747(0.464),Q(24)=22.211(0.508)AIC=-4.866743,SBC=-4.844928（1）滬市的擬合模型對(duì)擴(kuò)展后的收益率自回歸方程的殘差平方進(jìn)行檢驗(yàn)，從圖4-5可以看到殘差平方之間存在自相關(guān)，即該模型存在異方差性。。圖3.4均值方程的殘差平方的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖表3.4滬市擬合的模型自變量EGARCH(1，1)系數(shù)(P值)均值方程y0.002926(0.0098)方差方程常數(shù)0.096335(0.0941)|8.31E-06(0.2212)u0.113149(0.0001)lnσ0.863210(0.0000)Stt20051.51E-05(0.1159)vi0.000258(0.0l11)ARCH(12)9.613137(0.649858)從表3.4中可以看到GARCH(1,1)模型的12階ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)顯示模型己經(jīng)不存在條件異方差了。ut?12項(xiàng)和（2）深市的擬合模型y2.721158Q(g)=3.9516(0.683),Q(24)=13.030(0.932)AIC=-4.609994,SBC=-4.567493AIC=-4.866743,對(duì)收益率回歸方程的殘差進(jìn)行LM檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在10%的顯著性水平下，滯后階數(shù)為1的LM檢驗(yàn)是顯著的，但是滯后的階數(shù)再多點(diǎn)，就不能通過(guò)檢驗(yàn)了，說(shuō)明存在較弱的ARCH效應(yīng)。表3.5ARCH-LM的檢驗(yàn)結(jié)果F-statistic2.736512Probability0.099359Obs*R-squared2.728376Probability0.098579表3.6滬市擬合的模型自變量EGARCH(1，1)TGARCH(2,0)系數(shù)(P值)系數(shù)(P值)均值方程常數(shù)0.004052(0.0169)0.005997(0.0009)y-0.719155(0.0002)-0.690774(0.0000)u0.809337(0.00