中國資本市場(chǎng)低價(jià)股的溢價(jià)之謎
復(fù)刻文獻(xiàn):中國資本市場(chǎng)低價(jià)股的溢價(jià)之謎(羅進(jìn)輝)
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數(shù)據(jù)處理
本文選取 2000-2023年 A 股上市公司作為研究總樣本。
對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行如下篩選:
- 剔除發(fā)行 B 股或 H 股的交叉上市公司樣本
- 剔除金融保險(xiǎn)業(yè)公司樣本
- 剔除資不抵債公司樣本
- 剔除相關(guān)變量缺失的公司樣本
變量定義與度量
1、因變量——個(gè)股收益率
本文的目的是考察股票價(jià)格水平與其收益率之間的內(nèi)在影響關(guān)系, 因而我們的因變量是個(gè)股收益率(Return) 。鑒于本文的研究樣本主要為月度數(shù)據(jù), 我們采用個(gè)股考慮現(xiàn) 金紅利再投資的月回報(bào)率減去無風(fēng)險(xiǎn)收益率的值作為衡量個(gè)股收益率的指標(biāo), 其中無風(fēng)險(xiǎn)收益率等于月度化的一年期的銀行存款利率。
2、 自變量
根據(jù)研究假設(shè), 本文的自變量包括股票價(jià)格、散戶規(guī)模、機(jī)構(gòu)投資者持股比例、證券分析師關(guān)注度、賣空機(jī)制五個(gè)變量。
- 股票價(jià)格(PRICE) 。本文以上市公司股票的月末收盤價(jià)來衡量股票的價(jià)格水平。
- 散戶規(guī)模(RETRAIL) ?紤]到不同上市公司之間的股本總額和市值存在較大差異, 散戶人數(shù)不存在直接可比的基礎(chǔ), 因而本文以股東人數(shù)與總股份數(shù)的比值乘以 10000 來反映上市公司的散戶規(guī)模, 即平均每一萬股股份所對(duì)應(yīng)的股東人數(shù), 該值越大, 說明散戶規(guī)模越大。
- 機(jī)構(gòu)投資者持股比例(INSTI)。機(jī)構(gòu)投資者持股比例等于所有機(jī)構(gòu)投資者持有股份總數(shù)與公司總股份數(shù)的比例。
- 證券分析師關(guān)注度( ANALY) 。證券分析師關(guān)注度( ANALY) 等于當(dāng)月對(duì)上市公司進(jìn)行跟蹤分析的證券分析師人數(shù)加 1 后的自然對(duì)數(shù)值。
- 賣空機(jī)制(SELL) 。若公司股票當(dāng)月為融資融券標(biāo)的股, 則取值為 1, 否則取值為 0。
3、 控制變量
變量 | 變量定義 |
RET | 上期股票收益率,等于上一期考慮現(xiàn)金紅利再投資的月個(gè)股回報(bào)率。 |
TUR | 換手率,等于當(dāng)月每個(gè)交易日的股票成交股數(shù)與當(dāng)日股票流通股總股數(shù)的比率之和除以當(dāng)月交易日數(shù)。 |
BETA | 風(fēng)險(xiǎn)敏感系數(shù),等于上市公司過去48個(gè)月個(gè)股月度收益率與同期市場(chǎng)指數(shù)月度收益率進(jìn)行回歸分析得到的回歸系數(shù)。 |
MTB | 市值賬面比,等于公司股票總市值與賬面總資產(chǎn)的比值。 |
ROA | 總資產(chǎn)收益率,等于凈利潤與總資產(chǎn)的比值。 |
CASH | 每股經(jīng)營凈現(xiàn)金流量,等于經(jīng)營凈現(xiàn)金流量與總股份的比值。 |
EPS | 每股收益,等于凈利潤與總股份的比值。 |
LEV | 資產(chǎn)負(fù)債率,等于總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值。 |
SIZE | 公司規(guī)模,等月末總市值的自然對(duì)數(shù)值。 |
AGE | 上市時(shí)長,等于上市月份數(shù)加1后的自然對(duì)數(shù)值。 |
MAX | 月內(nèi)最大收益率,等于當(dāng)月的所有交易日中日個(gè)股回報(bào)率的最大值。 |
ILLIQ | 非流動(dòng)性指標(biāo),度量方法借鑒了Amihud(2002)的研究。 |
IVOL | 特質(zhì)波動(dòng)率,度量方法借鑒了Anget al.(2006)的研究。 |
SKEW | 特質(zhì)偏度,度量方法借鑒了HarveyandSiddique(2000)的研究。 |
Industry | 行業(yè)啞變量,根據(jù)中國證監(jiān)會(huì)2001年關(guān)于上市公司的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn),構(gòu)建21個(gè)啞變量分別代表各個(gè)行業(yè)(除金融保險(xiǎn)業(yè)),其中制造業(yè)根據(jù)二級(jí)代碼劃分為10個(gè)子行業(yè)。 |
Year | 年度啞變量,構(gòu)建20個(gè)啞變量分別代表2000-2023年。 |
模型
我們構(gòu)建了如下兩個(gè)計(jì)量回歸模型,采用 OLS 多元回歸估計(jì)方法分別檢驗(yàn)低價(jià)股的溢價(jià)效應(yīng)以及散戶規(guī)模、機(jī)構(gòu)投資者、證券分析師和賣空機(jī)制的相關(guān)調(diào)節(jié)作用。
為了緩解因變量與自變量之間互為因果的內(nèi)生性問題,把所有自變量的取值都滯后了一期。同時(shí),為了控制異常數(shù)據(jù)的不利影響, 對(duì)所有連續(xù)型變量都進(jìn)行了上下 1% 的 winsorize 縮尾處理。
研究假設(shè)
假設(shè) H1: 限定其他條件, 股票價(jià)格越低,其收益率越高, 即存在低價(jià)股溢價(jià)效應(yīng)。
假設(shè) H2: 限定其他條件, 散戶投資者規(guī)模越大,低價(jià)股的溢價(jià)效應(yīng)越強(qiáng)。
假設(shè) H3: 限定其他條件, 機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高,低價(jià)股的溢價(jià)效應(yīng)越弱。
假設(shè) H4: 限定其他條件, 證券分析師的關(guān)注度越高,低價(jià)股的溢價(jià)效應(yīng)越弱。
假設(shè) H5: 限定其他條件, 融資融券的賣空機(jī)制能夠緩解低價(jià)股溢價(jià)效應(yīng)。
結(jié)果截圖
1、描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析
均值檢驗(yàn)和中位數(shù)檢驗(yàn)
2、股票價(jià)格與收益率之間的關(guān)系(股票價(jià)格越低, 其收益率越高, 即存在低價(jià)股溢價(jià)效應(yīng))
3、 散戶規(guī)模、機(jī)構(gòu)持股比例、證券分析師、賣空機(jī)制對(duì)低價(jià)股溢價(jià)效應(yīng)影響的強(qiáng)弱
4、不同市場(chǎng)態(tài)勢(shì)下的 回歸分析(分牛熊市)
采用市場(chǎng)平均收益判定法劃分牛市和熊市階段, 即將市場(chǎng)平均收益超過無風(fēng)險(xiǎn)收益的時(shí)間段界定為牛市, 反之為熊市。
5、進(jìn)一步分析: 股票價(jià)格對(duì)股票股利發(fā)放的影響
6、穩(wěn)健性檢驗(yàn)1
按月將當(dāng)月所有樣本中月末收盤價(jià)最高與最低的股票形成的價(jià)格之差等分為十個(gè)價(jià)格區(qū)間,進(jìn)而以該價(jià)格分組變量代替股票價(jià)格
7、穩(wěn)健性檢驗(yàn)2 - 使用固定效應(yīng)模型
8、穩(wěn)健性檢驗(yàn)3 - 雙重聚類調(diào)整估計(jì)模型
9、穩(wěn)健性檢驗(yàn)4 - 為了剔除傳統(tǒng)定價(jià)因子的影響作用, 本文將Return與傳統(tǒng)的Fama-French三因子進(jìn)行回歸,并取殘差作為未被傳統(tǒng)定價(jià)因子所解釋的個(gè)股收益率。
10、穩(wěn)健性檢驗(yàn)5 - 分主板和創(chuàng)業(yè)板
需要安裝外部命令
- ssc install rangestat
- ssc install winsor2
- ssc install estout
- ssc install egenmore
- ssc install tidy
- ssc install cluster2
- ssc install asreg
- ssc install logout
附件下載
代碼新增
Fama-Macbeth兩步回歸,并使用newey-west調(diào)整后的t檢驗(yàn)(僅供參考,顯著性所有降低)
經(jīng)管之家:momingiqmiao7
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