【大宗交易對股票價格的影響實證分析13000字（論文）】

大宗交易對股票價格的影響實證研究摘要相比普通的交易方式，大宗交易制度具有定價更加靈活，交易成本較低并且交易效率更高等優(yōu)勢。我國對于大宗交易的研究還比較少，尤其缺乏對大宗交易的實證研究，本文將使用大宗交易平臺數(shù)據(jù)對大宗交易進行探討。大宗交易的設(shè)立是為了滿足國內(nèi)大宗股權(quán)持有者與機構(gòu)投資者的流通需求，降低對二級市場的沖擊，這種特殊性使其從設(shè)立初衷就與二級市場有著密切聯(lián)系。隨著股權(quán)分置改革基本完成，證監(jiān)會于2014年正式廢止“指導意見”，并進一步降低大宗交易門檻，這意味著大宗交易市場的交易主體發(fā)生了變化。本文正是基于此背景，試圖闡述大宗交易的信息含義，并從成交價格和參與主體及其行為動機等方面探討大宗交易對股票二級市場價格的影響。研究新政策下大宗交易事件對二級市場股價的影響機理，一方面豐富國內(nèi)大宗交易的研究成果，為提高證券交易市場的運作效率提供理論支持;另一方面通過深入分析證券交易在兩市場間的信息傳導機制，有助于改善證券市場信息不對稱現(xiàn)象，促進資本市場健康發(fā)展。關(guān)鍵詞：大宗交易；股票價格；影響因素；股票收益目錄TOC\o"1-3"\h\u4436摘要 I17072Abstract II283551緒論 1265231.1研究目的和意義 1168931.2國內(nèi)外研究綜述 1144721.2.1國外研究綜述 116681.2.2國內(nèi)研究綜述 2326791.3研究的主要方法與內(nèi)容 3171891.3.1研究方法 390611.3.2研究內(nèi)容 372052大宗交易概述 4226142.1大宗交易的相關(guān)概念 460522.1.1大宗交易制度簡介 421852.1.2大宗交易成交價格的確定 5189712.2我國大宗交易制度發(fā)展現(xiàn)狀 598802.2.1發(fā)展歷程 5214292.2.2市場現(xiàn)狀 6210073大宗交易對股票價格影響的描述性分析 775803.1樣本的選擇與數(shù)據(jù)的處理 782173.1.1樣本選擇 7323603.1.2變量定義 7129533.2分析模型 8264543.3描述性統(tǒng)計 9228164大宗交易對股票價格影響的實證研究 920364.1研究假設(shè) 946884.2實證分析 911204.2.1大宗交易與股票收益的直接關(guān)系分析 10147754.2.2大宗交易與股票流通市值對股票收益影響的交互作用分析 11313104.2.3大宗交易與股票交易量對股票收益影響的交互作用分析 12197504.2.4大宗交易與股票價格對股票收益影響的交互作用分析 13131695結(jié)論與建議 14199805.1結(jié)論 1461395.2建議 1498235.2.1加大理性投資知識的普及力度，加強證券市場監(jiān)管 14190245.2.2降低大宗交易門檻，鼓勵機構(gòu)投資者參與 1530231參考文獻 151緒論1.1研究目的和意義傳統(tǒng)經(jīng)濟學在研究市場價格時認為，供求關(guān)系決定價格，而沒有研究價格的形成過程和原因，缺乏對市場交易機制深入的研究，而市場微觀結(jié)構(gòu)理論則填補了傳統(tǒng)經(jīng)濟學的這一缺陷。研究市場微觀結(jié)構(gòu)的目的就是為了改善和優(yōu)化交易機制，使市場更有效率。目前我國對證券市場的研究主要還集中在宏觀層面，對于金融市場價格發(fā)現(xiàn)機制的研究相對于國外比較滯后。近年來隨著我國機構(gòu)投資者的發(fā)展壯大，為滿足機構(gòu)投資者大宗股權(quán)轉(zhuǎn)讓的需求，降低交易成本，提高市場效率，我國的大宗交易制度需要進一步優(yōu)化和完善。大宗交易制度作為證券市場的特殊交易制度，也是金融市場微觀結(jié)構(gòu)理論研究的重要內(nèi)容。本文在這個背景下的研究目標是利用現(xiàn)有的最新的數(shù)據(jù)來分析大宗交易對股票價格的影響。目的是希望通過研究大宗交易對股票價格的影響，一方面豐富相關(guān)的實證研究，另一方面完善我國大宗交易制度。通過分析大宗交易對股票價格的影響，一方面豐富我國大宗交易的實證研究，從而為證券交易制度的改革以及監(jiān)管提供政策建議；另一方面通過與西方學者的研究成果比較，為新興市場大宗交易制度的建立和完善提供一些建議。最終改善和優(yōu)化交易機制，使市場更有效率。還可以更有效的指導股票的投資。1.2國內(nèi)外研究綜述1.2.1國外研究綜述國外大宗交易的研究文獻主要集中在以下幾個方面：（1）研究大宗交易的折溢價，研究影響大宗交易折溢價的因素，并解釋大宗交易折溢價現(xiàn)象背后的原因。如Glosten和Harris（1989）等，研究影響大宗交易折溢價的因素，通過定價模型來確定合理的折溢價率。（2）研究大宗交易對股價的影響，在大宗交易發(fā)生后，分析研究股票價格在大宗交易前后是否有異常波動。在大宗交易對股價的影響方面，主要有三個方面。一是大宗交易對股票價格的影響；二是大宗交易對股票的流動性影響；三是影響大宗交易價格效應(yīng)的因素研究。（3）在研究不同市場環(huán)境下，大宗交易對股票價格影響的異同。Chirapholetal.（2004）通過研究發(fā)現(xiàn)大宗交易的價格影響和市場的熊牛市有關(guān)。當市場處于牛市時，溢價大宗交易成交的規(guī)模會上升，當市場處于熊市時，折價大宗交易成交的規(guī)模會下降；且在牛市時，溢價大宗交易對股的影響比折價大宗交易對股價的影響大，而在熊市時，折價大宗交易對股價的影響比溢價大宗交易對股價的影響大。而本文研究的主要是大宗交易對股票價格的非對稱影響和大宗交易對股價影響的因素研究。國外對大宗交易的研究始于20世紀70年代。經(jīng)過40年的發(fā)展，已經(jīng)取得了豐富的研究結(jié)果。AlanKrausandHansR.Stoll（1972）認為：在一個基于流動性的交易，如果股票的替代性不好，價格的調(diào)整將隨著交易量的擴大增加，因此價格和交易量之間有一定的相關(guān)性。通過對價格與交易量的回歸分析，發(fā)現(xiàn)大宗交易的回歸系數(shù)更為顯著。因此，大量的拋售是由于流動性的需要，流動性補償更為明顯。KeimandMadhavan（1996）的研究：通過建立樓上市場模型對交易發(fā)起者、潛在交易者、經(jīng)紀人之間的博弈關(guān)系進行了分析，發(fā)現(xiàn)大宗賣出的臨時價格影響隨著交易量的增大而變得明顯，存在顯著的相關(guān)關(guān)系；而大宗買入的臨時價格影響卻沒有這種相關(guān)關(guān)系，但是大宗交易后的價格變化卻與交易量有較強的相關(guān)關(guān)系。Chirapholetal.（2004）研究了37個國家機構(gòu)投資者在1997,1998和2001年大宗交易的價格影響，結(jié)果表明大宗買入和大宗賣出的不對稱價格影響與市場的狀況（牛市和熊市）有關(guān)。Chiraphol以市場的整體行情進行劃分，當市場處于牛市時（1997年和1998年），機構(gòu)的大宗買入比大宗賣出有更大的價格影響；反過來當市場處于熊市時（2001年），機構(gòu)的大宗賣出比大宗買入有更大的價格影響。GuptaA（2015）認為，當市場處于牛市時，流動性提供者對買單往往有較高警覺，認為大宗買單可能導致股價進一步上漲，從而提高賣出價格以補償機會成本；相反，流動性提供者對賣單往往沒有太多警覺，所以也不會刻意壓低買入價格。當市場處于熊市時，流動性提供者對賣單往往有較高警覺，認為大宗賣單可能導致股價進一步下跌，從而刻意降低買入的價格；相反，流動性提供者對買單往往沒有太多的警覺，所以也不會刻意提高賣出的價格。1.2.2國內(nèi)研究綜述受制于我國對金融市場微觀結(jié)構(gòu)理論和大宗交易制度研究較晚，國內(nèi)的研究文獻，不管是制度、理論還是實證研究，相比國外都要少得多。我們可以將國內(nèi)現(xiàn)有的研究文獻歸為以下三類：第一類研究的對象大宗交易對股票價格的影響；第二類研究的對象是大宗交易的折溢價；第三類研究的對象為大宗交易對股票流動性的影響。余曉明、陳嘩、謝琳（2010）以2007-2008年這兩年內(nèi)發(fā)生大宗交易的上市公司為基礎(chǔ)，根據(jù)牛熊市將市場劃分為三個階段，研究了牛熊市環(huán)境和限售股出臺政策下大宗交易的價格效應(yīng)，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)當市場處于牛市時，投資者幾乎對大宗交易沒有反應(yīng)，而當市場處于熊市的時候，投資者的反應(yīng)就比較劇烈；同時研究還發(fā)現(xiàn)，限售股政策的出臺，使得市場中的投資者對大宗交易產(chǎn)生了正向的反應(yīng)。張玉（2013）研究了我國大宗交易的價格效應(yīng)，以及大宗交易價格效應(yīng)的影響因素，研究結(jié)果表明溢價大宗買入和折價大宗賣出對股票價格有不對稱的價格效應(yīng)，折溢價率和大宗交易對股價的影響正相關(guān)，成交量和大宗交易對股價的影響正相關(guān)，同時研究發(fā)現(xiàn)，對于不同的市場板塊，大宗交易的價格效應(yīng)也表現(xiàn)出不同的特征。鄭聽蕾（2013）通過研究發(fā)現(xiàn)市場投資者短期對大宗交易事件的反應(yīng)為負，且在中長期市場對大宗交易的反應(yīng)顯著為負，雖然市場對不同價格分組的大宗交易反應(yīng)為負，但大宗交易前后的反應(yīng)程度不同，具體表現(xiàn)為大宗交易發(fā)生前，溢價率高的大宗交易異常收益反應(yīng)顯著，而大宗交易發(fā)生后，折價率高的大宗交易異常收益顯著，總體上中國證券市場對大宗交易的反應(yīng)為負。同樣歐陽欣（2015）通過實證發(fā)現(xiàn)我國大宗交易具有非對稱的價格效應(yīng)，主要表現(xiàn)為大宗買入為臨時性影響，而大宗賣出為永久性影響，同時研究發(fā)現(xiàn)在牛熊市不同市場環(huán)境下大宗交易會給股票價格帶來不同的影響。從以上文獻綜述來看，國外大部分研究結(jié)果表明，溢價大宗買入使股票價格上漲，并且溢價大宗買入對股票價格有永久性影響；折價大宗賣出使股票價格下降，并且折價大宗賣出對股票價格有臨時性影響。對于這種大宗交易非對稱性價格效應(yīng)，絕大部分的研究將大宗買入的原因歸為股票基本面價值發(fā)生變化，或是為了獲得公司控制權(quán)進行大宗買入，其對股票價格的影響是永久性的；而大宗賣出則更多的是基于流動性的需求，因而其對股價的影響是臨時性的。同時，其他學者研究了不同市場環(huán)境下大宗交易的價格效應(yīng)，結(jié)果表明當市場處于牛市時，溢價大宗買入的規(guī)模要大于折價大宗賣出的規(guī)模，而當市場處于熊市時，則折價大宗賣出的價格沖擊會大于溢價大宗買入的價格沖擊。總體來說，不管是理論研究還是實證研究，國外的研究成果都比較豐富。國內(nèi)學者通過理論和實證研究發(fā)現(xiàn)在我國證券市場大宗交易同樣存在非對稱性的價格影響，并且在牛熊市環(huán)境下，溢價大宗買入和折價大宗賣出對股價的沖擊也存在著差異，同時，一些學者也研究了大宗交易折溢價的原因及影響因素。受制于我國大宗交易制度和金融市場微觀結(jié)構(gòu)理論研究起步較晚，相對于成熟資本市場理論探討和學術(shù)研究都比較缺乏。而綜合來看這些文獻也存在不足。一方面，我國大宗交易制度并不完善，還處于借鑒國外理論和制度階段；另一方面，在實證研究成果較少，且大多數(shù)實證研究分析方法都比較單一，對大宗交易的研究缺乏全面性和系統(tǒng)性。本文正是基于此，在前人的研究基礎(chǔ)上，通過優(yōu)化數(shù)據(jù)處理，研究分析了大宗交易對股價的影響，一方面豐富研究成果，另一方面也為后面的學者提供借鑒。1.3研究的主要方法與內(nèi)容1.3.1研究方法文獻綜合法：通過梳理和總結(jié)國內(nèi)外收集的相關(guān)文獻，在過去已經(jīng)存在的研究成果上進行深入探討，分析大宗交易對股票價格的影響。模型構(gòu)建法：大宗交易與股市關(guān)系研究中，依據(jù)信息經(jīng)濟學的信息不對稱理論、信號理論及搜索成本理論，先構(gòu)建基本模型，再逐步引入股票個體趨勢量、關(guān)注度交互項、股市環(huán)境等因素，構(gòu)建具有不同研究目的的大宗交易、投資者關(guān)注與股市關(guān)系的分析模型，深入研究大宗交易與股市關(guān)系。實證分析法：利用國泰安平臺的數(shù)據(jù)，探討大宗交易的折溢價率、相對成交量、指數(shù)收益率等因素對股票價格產(chǎn)生的影響。1.3.2研究內(nèi)容本研究采用我國金融板塊股票為樣本，基于百度指數(shù)功能采集大宗交易和投資者關(guān)注度數(shù)據(jù)，建立大宗交易、投資者關(guān)注度與股市的關(guān)系分析模型，并逐次引入股票個體趨勢量、兩類關(guān)注度的交互項以及股市漲跌情況等因素，深入分析兩類關(guān)注度在影響股票收益的過程中的作用。研究大宗交易與股票個體趨勢量在影響股票收益過程中的交互作用在大宗交易與股票收益直接關(guān)系分析模型基礎(chǔ)上，本文建立大宗交易與股票流通市值、股票交易量或股票價格等股票個體趨勢量之間交互作用的分析模型，深入分析大宗交易與股票交易量、股票流通市值等股票個體趨勢量對股票收益影響的交互作用。因此，基于以上原因，通過閱讀國內(nèi)外文獻并對進行總結(jié)，然后選擇樣本數(shù)據(jù)進行實證研究。2大宗交易概述2.1大宗交易的相關(guān)概念2.1.1大宗交易制度簡介大宗交易制度主要包括了標準設(shè)定、交易時間、交易方式以及大宗交易價格生成方式等方面。以下從大宗交易的標準、時間、方式、成交價確定四個方面進行描述。（1）大宗交易的標準大宗交易的衡量標準有三種形式：（1）金額、（2）數(shù)量、（3）數(shù)量兼金額。采用金額標準的有東京、巴黎、德國和澳洲的證券交易所；采用數(shù)量標準的有香港、臺灣和倫敦的證券交易所；紐約、韓國和新加坡的證券交易所則采用了數(shù)量兼金額的方式。此外，澳洲、韓國及東京的證券交易所對大宗交易標的股票種類還作了額外的規(guī)定，即大宗交易必須包含5至巧種標的股票。我國的大宗交易系統(tǒng)采用了數(shù)量和金額的雙重標準。（2）大宗交易的時間大宗交易時間有三種方式：與普通交易同時進行；一般交易時間之外進行；全天候進行。倫敦、巴黎、澳大利亞和新加坡等交易所的大宗交易可在全天候進行。其余大部分證券交易所采用與普通交易時間相同的方式。我國的大宗交易時間為每日普通交易收盤后的半個小時。（3）大宗交易方式除了普通交易系統(tǒng)外，國際主要證券交易所為提高大宗交易的效率還創(chuàng)建了一些特殊的交易方式，包括專用交易系統(tǒng)（大額或盤后交易系統(tǒng)）、場外交易（柜臺買賣）以及會員轉(zhuǎn)賬。普通交易系統(tǒng)。在這種交易系統(tǒng)下，交易方式主要為一般委托、配對交易和冰山委托三種。專用交易系統(tǒng)，該種交易系統(tǒng)包括大額和盤后兩種專用交易系統(tǒng)。會員轉(zhuǎn)賬。該種方式被廣泛使用，主要包括兩種交易方式：由會員通過交易系統(tǒng)轉(zhuǎn)賬。場外交易。一些國家（地區(qū)）除了在交易所內(nèi)進行大宗交易外還把場外交易作為場內(nèi)交易的一種補充方式。比如東京證券交易所在擁有以上三種交易方式的同時還開設(shè)了場外交易。2.1.2大宗交易成交價格的確定我們將成交價的確定分成以下三類：（1）完全價格彈性。大宗交易的成交價不受限制。（2）不完全彈性價格。（3）無價格彈性。2.2我國大宗交易制度發(fā)展現(xiàn)狀2.2.1發(fā)展歷程早在二十世紀六十年代中期，國外證券市場就己經(jīng)開始推出大宗交易制度，相比而言，我國大宗交易制度才走過14個年頭，大宗交易市場還有待發(fā)展?？v觀我國大宗交易制度的發(fā)展歷程，大致可分為以下三個階段：（1）大宗交易制度的誕生與初步發(fā)展階段：2002年2月25日-2008年4月19日我國深圳證券交易所、上海證券交易所先后于2002年2月25日、2003年1月10日分別推出《深圳證券交易所大宗交易實施細則》、《上海證券交易所大宗交易實施細則》（簡稱“實施細則”），標志著我國大宗交易制度正式設(shè)立。這兩項“實施細則”關(guān)于大宗交易的規(guī)定并不完全一樣，主要是在每筆最低限額、申報時間以及申報方式上存在差異，比如上交所要求A股每筆最低限額在交易量50萬股以上或交易額300萬元以上，申報時間在15：00-15：30，而深交所則只要求最低交易量在50萬股以上即可，申報時間在14：55之前。隨后證券交易所的大宗交易技術(shù)取得進展，大宗交易系統(tǒng)完成測試開始使用，同時上交所與深交所自2003年8月20日、25日修訂了“實施細則”，使得兩個交易所在大宗交易制度上不再存在差異。2006年7月1日，上交所與深交所分別對證券交易所的交易規(guī)則進行修訂，同時對大宗交易制度進行修改與補充，我國大宗交易制度得到進一步發(fā)展這主要表現(xiàn)在增加了大宗交易的股票品種、延長了大宗交易的申報時間、進一步規(guī)范了大宗交易的價格確定機制等方面，國內(nèi)大宗交易市場得到了初步發(fā)展。（2）大宗交易市場高速發(fā)展階段：2008年4月20日-2014年4月14日為應(yīng)對股權(quán)分置改革所引發(fā)的“大小非”限售股解禁減持流通對二級市場的沖擊，我國證監(jiān)會發(fā)布了《上市公司解除限售存量股份轉(zhuǎn)讓指導意見》，明確規(guī)定“持有解除限售存量股份的股東預(yù)計未來一個月內(nèi)公開出售解除限售存量股份的數(shù)量超過該公司股份總數(shù)1%的，應(yīng)當通過證券交易所大宗交易系統(tǒng)轉(zhuǎn)讓所持股份”。為更好地實施“指導意見”，上交所與深交所分別對此發(fā)布了《關(guān)于實施<上市公司解除限售存量股份轉(zhuǎn)讓指導意見>》有關(guān)問題的通知》，鼓勵持有解除限售存量股份并預(yù)計在未來一個月內(nèi)公開出售解除限售存量股份的數(shù)量雖未達到上市公司總股本1%，但達到或超過150萬股的股東選擇大宗交易系統(tǒng)轉(zhuǎn)讓股份，這為暗淡的大宗交易市場注入了新的活力，我國大宗交易市場也隨“指導意見”的發(fā)布真正活躍起來。2009年1月12日，深圳證券交易所為提高大宗交易市場效率，豐富交易手段，開始使用綜合協(xié)議平臺來取代原來的大宗交易平臺，同時發(fā)布了《深圳證券交易所綜合協(xié)議交易平臺業(yè)務(wù)實施細則》，為滿足債券市場發(fā)展的需求而修訂了債券大宗交易的最低限額，進一步完善了我國大宗交易制度。2012年3月13日，上海證券交易所為發(fā)展大宗交易市場，推動業(yè)務(wù)創(chuàng)新，發(fā)布了《關(guān)于征求優(yōu)化大宗交易機制有關(guān)措施意見的函》，計劃對大宗交易機制進一步優(yōu)化[44]。在該征求函里，提供了四條具體的優(yōu)化措施：1）延長大宗交易時間，計劃在盤后增加一個獨立的大宗交易時段（16：00-20：00）；（2）降低大宗交易「1檻，計劃將A股大宗交易最低限額由“50萬股或300萬元人民幣”調(diào)整至“10萬股或60萬元人民幣”；（3）放寬漲跌幅限制范圍，計劃提供帶鎖定期限制的大宗交易機制；（4）增加大宗交易的申報類型，計劃推出“固定價格申報”。盡管這些措施最終沒有徹底實施，但對于當時的大宗交易市場無疑是一重大利好消息，大宗交易市場再次火熱起來。2013年12月9日，上海證券交易所對大宗交易系統(tǒng)技術(shù)進行開發(fā)與升級，并對其交易準則再次修訂，包括A股大宗交易最低限額由“_50萬股或者300萬元人民幣”調(diào)整為“30萬股或200萬元人民幣”，增加“固定價格申報，，準則、增加16：00-17：00的大宗交易成交申報時段等內(nèi)容[45]總體來說，在這一時期的國內(nèi)大宗交易平臺呈現(xiàn)出空前的高活躍度，大宗交易成交量與成交額也出現(xiàn)了激增的現(xiàn)象，并得到越來越多的投資者的關(guān)注，我國大宗交易市場得到了高速發(fā)展。（3）大宗交易市場穩(wěn)定發(fā)展階段：2014年4月15日——至今2014年2月12日，證監(jiān)會發(fā)布廢止，指導意見的決定，為配合這一決定，上交所與深交所也先后發(fā)布《關(guān)于取消解除限售存量股份轉(zhuǎn)讓等業(yè)務(wù)限制相關(guān)事宜的通知》、《關(guān)于廢止《關(guān)于實施<上市公司解除限售存量股份轉(zhuǎn)讓指導意見>有關(guān)問題的通知》等業(yè)務(wù)規(guī)則相關(guān)事宜的通知》，也就是限售存量股份轉(zhuǎn)讓接近、達到或者超過上市公司總股本的1%的，不再強制要求在大宗交易平臺交易，這意味著曾經(jīng)占據(jù)大宗交易市場半壁江山的“大小非”投資者主體己逐步被機構(gòu)投資者或大額股權(quán)持有者所替代。同時，由于需要調(diào)整市場業(yè)務(wù)、技術(shù)升級等原因，在2013年12月9日修訂的交易準則如適當降低大宗交易標準、新增申報類型、新增盤后交易時段等業(yè)務(wù)，也是從此時開始真正實施，我國大宗交易制度得到進一步完善，大宗交易市場開始穩(wěn)步發(fā)展。本文正是基于此背景，研究“指導意見”廢止后的大宗交易對二級市場標的股價格的影響，分析此背景下的大宗交易對二級市場的影響因素，為我國大宗交易研究成果提供新的證據(jù)，并希望為我國大宗交易制度的完善提供相關(guān)政策建議。2.2.2市場現(xiàn)狀從上述大宗交易的發(fā)展歷程來看，我國大宗交易市場經(jīng)歷數(shù)次的政策變革，大宗交易的成交量與成交額也出現(xiàn)日新月異的變化，大宗交易參與主體也發(fā)生了轉(zhuǎn)變。本文對2002-2016年間的大宗交易數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計與整理，分析得出我國大宗交易市場的發(fā)展現(xiàn)狀具有一些特點：大宗交易成交規(guī)模逐年上升，市場活躍度不斷提高，但其在整體市場中的表現(xiàn)程度不理想。我國于2002年推出大宗交易，當年僅完成一筆交易。2002-2007年間，雖然大宗交易成交筆數(shù)有所增加，共發(fā)生了289筆大宗交易，還不足2008年成交筆數(shù)的四分之一，大宗交易的成交量與成交額處于相當?shù)偷乃?，市場整體表現(xiàn)冷淡。根據(jù)劉逛，葉武（2009）的解釋，此種現(xiàn)象的產(chǎn)生主要是兩個方面的原因：一是機構(gòu)投資者份額在大宗交易中占比過低；二是以大宗交易的方式實現(xiàn)并購的時機不成熟。尤其是機構(gòu)投資者在大宗交易中只占14%-18%，而當時的巴黎和倫敦市場都已經(jīng)達到70%和90%，與國外市場相距甚遠，因此大宗交易市場波瀾不驚也情有可原。隨后，由于指導意見對于限售存量解禁股上市交易的限制，使得大宗交易平臺成交筆數(shù)與成交規(guī)模有了突飛猛進的增長。大宗交易成交筆數(shù)逐年增加，從2007年的64筆突增到2008年的1181筆，截止到2015年底已經(jīng)達到11719筆。3大宗交易對股票價格影響的描述性分析3.1樣本的選擇與數(shù)據(jù)的處理3.1.1樣本選擇2013年上交所和深交所重新修訂了大宗交易的相關(guān)規(guī)則，因此，為保證實證研究的嚴謹性，本文采用的數(shù)據(jù)是2013年11月25日至2015年10月12日中國A股市場大宗交易的數(shù)據(jù)。3.1.2變量定義本章中大宗交易是我國的大宗交易時間為每日普通交易收盤后的半個小時。表3-1中列出了本章中使用的變量。表3-1中股票價格、股票交易量、股票流通股數(shù)數(shù)據(jù)從金融數(shù)據(jù)庫直接下載，用戶關(guān)注度數(shù)據(jù)從百度網(wǎng)站取得。其他數(shù)據(jù)是在下載數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的統(tǒng)計生成數(shù)據(jù)，其中，流通市值的計算公式如下：CIRMIRit=CIRSHIREit*CLOPRICE（3-1）對于股票收益采用對數(shù)收益日收益（LRET），計算公式為：LRET=log（CLOPRICEit）-log（CLOPRICEi，t-1）（3-2）對于股票異常收益的計算，本文采取股票當日對數(shù)收益與該日前40個交易日的股票對數(shù)收益的平均值之差來計算，就是：IBNLRETit異常大宗交易的計算與異常收益的計算方法類似，采取當日大宗交易與股票前40個交易日的大宗交易的平均值之差的對數(shù)來計算，就是：IUSERITit=Log（USERITit）-Log（（j=140表3-1本章使用的變量說明變量名稱變量描述CLOPRICEit股票i在第t天的股票價格，為控制變量LRETit股票i在第t天的股票對數(shù)收益IBNLRETit股票i在第t天的異常收益，為被解釋變量TRDVOLit股票i在第t天的交易量，為控制變量CIRSHIREit股票i在第t天的流通股數(shù)CIRMIRit股票i在第t天的流通市值，為控制變量USERITit股票i在第t天的用戶關(guān)注度IUSERIit股票i在第t天的異常用戶關(guān)注度，為解釋變量3.2分析模型本章基于模型（3-2），增加股票價格變量為第三個控制變量，構(gòu)建本章基本分析模型：ABNLRETit=αit+β1log?（CIRMAR）it+β2log（TRAVOLit）+β3（CLOPRICit）+εit為研究大宗交易與股票收益的關(guān)系，在基本分析模型（3-5）的基礎(chǔ)上引入異常大宗交易與股票流通市值的交互項，分析大宗交易與股票流通市值在對股票收益的影響過程中的相互作用，構(gòu)建模型（3-6）：ABNLRETit=αit+β1log?（CIRMAR）it+β2log（TRAVOLit）β3log（CLOPRICEit）+β4AUSERAT+β5AUSERATit?log?（CIRMARit）+εit類（地，在模型（3-5）基礎(chǔ)上分別加入大宗交易與股票交易量和股票價格的交互項，分析大宗交易與股票交易量和股票價格在對股票收益的影響過程中的交互作用，分別構(gòu)建模型3-7和模型3-8：ABNLRETit=αi+β1log?（CIRMARit）+β2log（TRAVOLit）+模型（4-7）ABNLRETit=αi+β1log?（CIRMAR）it+β2log（TRAVOLit）+模型（4-8）在上述模型中：i表示個股序號，i=1，2，3……t表示觀測時點（周），t=1，2，3……ABNRET為股票i在t周的異常收益，是因變量；CIRMAP，TRDVOL分別為股票流通市值、股票交易量，這兩個變量是控制變量，模型中對著兩個變量取對數(shù)，目的是取得平穩(wěn)的序列數(shù)據(jù)，消除模型存在的異方差；ANEWSAT為異常媒體關(guān)注度，是本章所要分析的重要解釋變量，模型中對著兩個變量取對數(shù)，目的是取得平穩(wěn)的序列數(shù)據(jù)，消除模型存在的異方差；αitβ1，β2，β3，β4，β5為回歸系數(shù)；εit是誤差項。3.3描述性統(tǒng)計對本文選取的各變量進行描述性統(tǒng)計并觀察各變量的基本特征。表3-2上市公司樣本描述性統(tǒng)計分析結(jié)果N極小值極大值均值標準差托賓Q是否有關(guān)關(guān)聯(lián)值1216121612160.18400610.961.730.670.190.6710.4720.206股票流通市值1216010.440.186股票交易量1216010.090.067有效的N（列表狀態(tài)）1216數(shù)據(jù)來源：巨靈數(shù)據(jù)金融從以上描述性統(tǒng)計結(jié)果可知，大宗交易樣本公司的托賓Q值平均值為1.9，是否支付股利的平均值為0.76，說明樣本中支付股利的占到了76%。4大宗交易對股票價格影響的實證研究4.1研究假設(shè)假設(shè)4-1：大宗交易與股票價格之間的關(guān)系是正相關(guān)關(guān)系。假設(shè)4-2：大宗交易對當日股票價格的影響隨著股票流通市值的增加而降低。假設(shè)4-3：大宗交易對當日股票價格的影響將隨著股票交易量的增加而提高。假設(shè)4-4：大宗交易對當日股票收益的影響將隨著股票價格的增加而提高。4.2實證分析4.2.1大宗交易與股票收益的直接關(guān)系分析根據(jù)模型（4-5），第一組回歸用當日的異常大宗交易（AUSERAT）做解釋變量，用當日的股票流通市值（CIRMAP）、股票交易量（TRDVOL），股票價格（CLOPRICE）做控制變量，用當日及后三日的異常收益（ABNLRET）做因變量進行4次回歸分析，記為序號1至4，回歸結(jié)果見表4-1。表4-1大宗交易與股票收益的回歸分析自變量為周異常收益（IBNRET）當周（1）后第1周（2）后第2周（3）后第3周（4）C-0.056***0.113***0.096***0.089***（0.009）（0.009）（0.009）（0.009）Log（CIRMAR）0.001**-0.003***-0.002***-0.002***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）Log（TRDVOL）0.003***-0.002**-0.001***-0.001***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）Log（CLOPRICE）-0.004***-0.008***-0.008***-0.008***（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）AUSERAT0.010***0.001*-0.004***-0.002***（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）R-squired0.0200.0140.0130.018117.92412.19811.4889.673F-stitistic0.0000.0000.0000.0002.0162.0142.0522.051Prob（F-stitistic）-0.056***0.113***0.096***0.089***（0.009）（0.009）（0.009）（0.009）Durbin-Witsonstit0.001**-0.003***-0.002***-0.002***注：本次回歸樣本為2015年之前在上海證券市場上市的所有金融股票，數(shù)據(jù)的時間段為2013年1月1日至2014年12月30日；括號里的數(shù)字為標準誤差；*、**、***分別代表在10%，5%，1%的程度上顯著。從R方值看，回歸模型對當日的異常收益解釋力最強，對以后各日的股票收益解釋力逐漸減弱，至后第3天，解釋力衰減了近50%。通過該模型及本章研究中涉及到的其他幾個模型可以發(fā)現(xiàn)，日大宗交易對當日股票收益的影響最大，因此本文重點分析大宗交易對當日股票收益的影響，對于大宗交易對股票收益的作用中反轉(zhuǎn)現(xiàn)象的研究，將另作研究，不作為本研究的重點。表4-1中大宗交易變量的系數(shù)t統(tǒng)計值一直顯著，且該變量的系數(shù)在對當日股票收益的回歸方程中為正，但從次日開始該變量的系數(shù)符號發(fā)生反轉(zhuǎn)變化，這說明，大宗交易對當日股票收益具有正向影響作用，假設(shè)3-1得證，因為在第2至第4次的回歸方程中大宗交易變量的系數(shù)為負，說明對后三天的股票收益具有負向影響作用。4.2.2大宗交易與股票流通市值對股票收益影響的交互作用分析根據(jù)模型（4-6），第二組回歸用當日的異常大宗交易（AUSERAT）做解釋變量，用當日的股票流通市值（CIRMAP）、股票交易量（TRDVOL），股票價格（CLOPRICE）做控制變量，用當日及后三日的異常收益（ABNLRET）做因變量進行4次回歸分析，記為序號1至4，回歸結(jié)果見表4-2。表4-2股票流通市值與大宗交易的關(guān)系分析自變量為周異常收益（IBNRET）當周（1）后第1周（2）后第2周（3）后第3周（4）C-0.056***0.113***0.095***0.089***（0.009）（0.009）（0.009）（0.009）Log（CIRMAR）0.001*-0.003***-0.002***-0.002***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）Log（TRDVOL）0.003***-0.002***-0.001***-0.001***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）Log（CLOPRICE）-0.004***-0.008***-0.008***-0.008***（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）AUSERAT0.076***-0.036***-0.023*-0.023**（0.011）（0.011）（0.011）（0.011）AUSERAT*Log（CIRMAR）-0.003***0.001***0.001*0.001**（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）R-squired0.0210.0140.0130.01118.611***12.149***11.237***9.495***F-stitistic2.0162.0122.0522.0520.003***-0.002***-0.001***-0.001***Durbin-Witsonstit（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）注：本次回歸樣本為2015年之前在上海證券市場上市的所有金融股票，數(shù)據(jù)的時間段為2013年1月1日至2014年12月30日；括號里的數(shù)字為標準誤差；*、**、***分別代表在10%，5%，1%的程度上顯著。從R方值看，回歸模型對當日的異常收益解釋力最強，對以后各日的股票收益解釋力逐漸減弱，至后第3天，解釋力衰減了近50%。從表4-2可以看出，大宗交易與股票流通市值的交互項（AUSERAT*Log（CIRMAR））系數(shù)t統(tǒng)計值一直顯著，該交互項系數(shù)在對當日股票收益的回歸方程中為負，但從次日開始該交互項的系數(shù)符號就發(fā)生變化，這說明，大宗交易與股票流通市值的交互效應(yīng)對當日股票收益具有負向影響作用，就是大宗交易對股票收益的影響，隨著流通市值的增加而降低，假設(shè)3-2得證。因為在第2至第4次的回歸方程中大宗交易與股票流通市值的交互項（AUSERAT*Log（CIRMAR）系數(shù)為正，說明大宗交易與股票流通市值的交互效應(yīng)對后三天的股票收益具有正向影響作用。4.2.3大宗交易與股票交易量對股票收益影響的交互作用分析根據(jù)模型（4-3），第三組回歸用當日的異常大宗交易（AUSERAT）做解釋變量，用當日的股票流通市值（CIRMAP）、股票交易量（TRDVOL），股票價格（CLOPRICE）做控制變量，用當日及后三日的異常收益（ABNLRET）做因變量進行4次回歸分析，記為序號1至4，回歸結(jié)果見表4-3。表4-3股票交易量與大宗交易的關(guān)系分析自變量為周異常收益（IBNRET）當周（1）后第1周（2）后第2周（3）后第3周（4）C-0.055***0.113***0.095***0.089***（0.009）（0.009）（0.009）（0.009）Log（CIRMAR）0.001**-0.003***-0.002***-0.002***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）Log（TRDVOL）0.003***-0.002***-0.001***-0.001***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）Log（CLOPRICE）-0.004***-0.008***-0.008***-0.008***（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）AUSERAT-0.025***0.0150.017*0.002（0.009）（0.009）（0.009）（0.009）AUSERAT*Log（TRDVOL）0.002***-0.001*-0.001**-0.000（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）R-squired0.0200.0140.0130.011F-stitistic17.83011.91611.2849.376Prob（F-stitistic）0.0000.0000.0000.000Durbin-Witsonstit2.0162.0142.0522.052注：本次回歸樣本為2015年之前在上海證券市場上市的所有金融股票，數(shù)據(jù)的時間段為2013年1月1日至2014年12月30日；括號里的數(shù)字為標準誤差；*、**、***分別代表在10%，5%，1%的程度上顯著。從R方值看，回歸模型對當日的異常收益解釋力最強，對以后各日的股票收益解釋力逐漸減弱，至后第3天，解釋力衰減了近50%。從表4-3中可以看出，大宗交易與股票交易量的交互項（AUSERAT*Log（TRDVOL））系數(shù)t統(tǒng)計值一直顯著，該交互項系數(shù)在對當日股票收益的回歸方程中為正，但從次日開始該交互項的系數(shù)符號就發(fā)生變化，這說明大宗交易與股票流通市值的交互效應(yīng)對當日股票收益具有正向影響作用，就是大宗交易對股票收益的影響，隨著股票交易量的增加而增強，假設(shè)3-3得證。因為在第2至第4次的回歸方程中大宗交易與股票交易量的交互項（AUSERAT*Log（TRDVOL）系數(shù)為負，因此說明大宗交易與股票交易量的交互效應(yīng)對后三天的股票收益具有負向影響作用。4.2.4大宗交易與股票價格對股票收益影響的交互作用分析根據(jù)模型（4-4），第四組回歸用當日的異常大宗交易（AUSERAT）做解釋變量，用當日的股票流通市值（CIRMAP）、股票交易量（TRDVOL），股票價格（CLOPRICE）做控制變量，用當日及后三日的異常收益（ABNLRET）做因變量進行4次回歸分析，記為序號1至4，回歸結(jié)果見表4-4。表4-4股票價格與大宗交易的關(guān)系分析自變量為周異常收益（IBNRET）當周（1）后第1周（2）后第2周（3）后第3周（4）C-0.056***0.113***0.096***0.090***（0.009）（0.009）（0.009）（0.009）Log（CIRMAR）0.001*-0.003***-0.002***-0.002***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）Log（TRDVOL）0.003***-0.002***-0.001***-0.001***（0.000）（0.000）（0.000）（0.000）Log（CLOPRICE）-0.004***-0.008***-0.007***-0.008***（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）AUSERAT-0.0000.0000.007**-0.007**（0.003（0.003（0.003）（0.003）AUSERAT*Log（CLOPRICE）0.004***-0.0010.0010.002*（0.001）（0.001）（0.001）（0.001）R-squired0.0200.0140.0130.011F-stitistic17.79011.82811.1679.478Prob（F-stitistic）0.0000.0000.0000.000Durbin-Witsonstit2.0162.0142.0522.051注：本次回歸樣本為2015年之前在上海證券市場上市的所有金融股票，數(shù)據(jù)的時間段為2013年1月1日至2014年12月30日；括號里的數(shù)字為標準誤差；*、**、***分別代表在10%，5%，1%的程度上顯著。從R方值看，回歸模型對當日的異常收益解釋力最強，對以后各日的股票收益解釋力逐漸減弱，至后第3天，解釋力衰減了近50%。從表4-4中可以看出，大宗交易與股票交易量的交互項（AUSERAT*Log（CLOPRICE））系數(shù)t統(tǒng)計值一直顯著，該交互項系數(shù)在對當日股票收益的回歸方程中為正，但從次日開始該交互項的系數(shù)符號就發(fā)生變化，這說明，大宗交易與股票價格的交互效應(yīng)對當日股票收益具有正向影響作用，就是大宗交易對股票收益的影響，隨著股票價格的增加而增強，假設(shè)4-4得證。因為在第2至第4次的回歸方程中大宗交易與股票價格的交互項（AUSERAT*Log（CLOPRICE））系數(shù)為負，因此說明大宗交易與股票價格的交互效應(yīng)對后三天的股票收益具有負向影響作用。5結(jié)論與建議5.1結(jié)論信息不對稱理論表明，信息不對稱程度的降低，有利于交易行為的發(fā)生，從而對股票收益產(chǎn)生影響，這一推論正如本章所做的大宗交易與股票收益之間的簡單直接相關(guān)分析結(jié)果所顯示的，就是大宗交易與當日股票收益之間具有正向的相關(guān)關(guān)系。因為投資者注意力資源有限，大宗交易對股票收益的影響程度必然受到股票個體趨勢的調(diào)節(jié)，為驗證這一推論，在本研究的簡單相關(guān)分析基礎(chǔ)上引入了股票個體趨勢（就是股票流通市值、股票交易量和股票價格）與大宗交易的交互項，進一步分析了股票個體趨勢對大宗交易與當日股票收益之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。研究發(fā)現(xiàn)，大宗交易與當日股票收益之間的正向關(guān)系受到股票個體趨勢的顯著影響，就是大宗交易對當日股票收益的影響將隨著股票交易量的增加而提高，隨著股票流通市值的增加而降低，隨股票價格的提高而增強。當然，本文也存在很多不足之處：首先是數(shù)據(jù)處理方面，雖然本文剔除了大宗交易窗口期重疊的數(shù)據(jù)，但還存在其它事件對股票價格的影響，相對來說，這些數(shù)據(jù)比較難處理，同時，在樣本選擇方面數(shù)據(jù)的時間跨度較短。由于時間原因，在本文的最后沒有進行穩(wěn)健性分析，