周 丹

(浙江財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，浙江杭州 310018)

一、引 言

2008年至今仍影響深遠(yuǎn)的國(guó)際金融危機(jī)讓人們意識(shí)到，除資本市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)需預(yù)警、關(guān)注之外，企業(yè)特殊風(fēng)險(xiǎn)同樣不容忽視，其也形成了資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的重要風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源。同時(shí)，特殊風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)間的相似、相關(guān)性，也讓其蘊(yùn)含的資產(chǎn)(包括資本市場(chǎng))價(jià)格信息頗具研究?jī)r(jià)值，值得加以提煉與關(guān)注。［1］

Campbell et al．(2001)提出，股價(jià)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)不僅包括市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)，特殊風(fēng)險(xiǎn)這一來(lái)自上市企業(yè)信息層面的收益波動(dòng)也越來(lái)越顯著的制約著資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的總水平。［2］基于Campbell et al．(2001)的研究結(jié)論，學(xué)界已逐漸認(rèn)同將特殊風(fēng)險(xiǎn)因素納入資產(chǎn)定價(jià)公式，而對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)及其信息功能(特征)的展開研究，則是資產(chǎn)定價(jià)理論轉(zhuǎn)向非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究的發(fā)展趨勢(shì)和方向之一。

二、文獻(xiàn)綜述

正如引言所述，對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的研究已逐漸納入資產(chǎn)定價(jià)理論的范疇，其研究也始終在爭(zhēng)辯中不斷吸引著學(xué)者們的關(guān)注。資本市場(chǎng)的投融資事實(shí)表明，投資者無(wú)論是個(gè)人還是機(jī)構(gòu)都很難(或不可能)真正持有風(fēng)險(xiǎn)完全分散的資產(chǎn)組合(Goetzmann and Kumar，2004);在用APT模型研究資產(chǎn)定價(jià)的過(guò)程中，Grinblatt and Titman(1983)、Dybvig(1983)也對(duì)模型殘差的非平穩(wěn)性提出過(guò)專門質(zhì)疑。真正對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)與非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)給出方法論創(chuàng)新研究的是CLMX(2001)，［3］他們通過(guò)波動(dòng)成分分解的方法，計(jì)算得出系統(tǒng)性市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)只是股價(jià)風(fēng)險(xiǎn)總體波動(dòng)中反映市場(chǎng)信息變動(dòng)的部分，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)和特殊風(fēng)險(xiǎn)則分別代表了行業(yè)與企業(yè)層面風(fēng)險(xiǎn)信息的動(dòng)態(tài)變化;更重要的是，CLMX(2001)的研究通過(guò)波動(dòng)成分分解將特殊風(fēng)險(xiǎn)從價(jià)格整體波動(dòng)中分解出來(lái)，這為進(jìn)一步的特殊風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和方法基礎(chǔ)。

接下來(lái)，特殊風(fēng)險(xiǎn)吸引了越來(lái)越多該領(lǐng)域?qū)W者們的關(guān)注，他們給出了更多關(guān)于特殊風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，即從多角度、多方面證明了股票資產(chǎn)(組合)價(jià)格中存在較明顯的特殊風(fēng)險(xiǎn)溢酬。比如，Malkiel and Xu(2002)就發(fā)現(xiàn)特殊風(fēng)險(xiǎn)會(huì)與其它因素共同推動(dòng)股票價(jià)格波動(dòng)。

Goyal et al．(2003)是借鑒了CLMX(2001)的波動(dòng)率分解方法，實(shí)證檢驗(yàn)股票特殊風(fēng)險(xiǎn)與資產(chǎn)預(yù)期收益率之間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。他們用股價(jià)收益率平均方差代理特殊風(fēng)險(xiǎn)，證明其與收益率指標(biāo)間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。較有代表性的還有Malkiel and Xu(2006)、Spiegel and Wang(2006)、Fu(2009)的研究，他們分別使用實(shí)際數(shù)據(jù)驗(yàn)證了特殊風(fēng)險(xiǎn)形成風(fēng)險(xiǎn)溢酬的理論假說(shuō)。

那么如何對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)溢酬，對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)與股票(資產(chǎn))收益率之間的數(shù)量關(guān)系給出定義和解釋，Ang et al．(2006)和Fu(2009)的理論交鋒比較具有代表性。Ang et al．(2006)指出，特殊風(fēng)險(xiǎn)與資產(chǎn)收益率并非始終呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，即使是在考慮了股票資產(chǎn)規(guī)模效應(yīng)、流動(dòng)性效應(yīng)、動(dòng)量效應(yīng)和賬面價(jià)值等因素后，結(jié)果依然如此。Ang et al．就以特殊風(fēng)險(xiǎn)和收益率間的負(fù)相關(guān)性提出了對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)溢酬及其定價(jià)假說(shuō)的質(zhì)疑。Fu(2009)對(duì)Ang et al．(2006)的質(zhì)疑給出了解釋，他論證Ang et al．(2006)的研究是建立在股票截面樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上的，而如果將時(shí)間序列的變化考慮進(jìn)去，那么Ang et al．(2006)的質(zhì)疑就能有效解釋而不復(fù)存在。

盡管特殊風(fēng)險(xiǎn)溢酬基本已被大多數(shù)學(xué)者所認(rèn)可，但是特殊風(fēng)險(xiǎn)與股票收益率正相關(guān)關(guān)系的影響因素，特殊風(fēng)險(xiǎn)溢酬的形成機(jī)制卻仍然沒(méi)有定論，仍處于理論發(fā)展之中。比如在行為金融和特殊風(fēng)險(xiǎn)信息功能的檢驗(yàn)上，Hsin(2009)做過(guò)類似探索，他實(shí)證檢驗(yàn)了新興市場(chǎng)國(guó)家股票市場(chǎng)的特殊風(fēng)險(xiǎn)，從投資者行為、信息功能、資本市場(chǎng)發(fā)展特征等角度嘗試解釋了特殊風(fēng)險(xiǎn)受影響的原因。

國(guó)內(nèi)研究方面，對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)注始于對(duì)投資者異質(zhì)性及其建模的理論研究，反而從實(shí)證檢驗(yàn)的角度研究特殊風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，特殊風(fēng)險(xiǎn)的投資者行為效應(yīng)的研究較少(周丹，2011)。［2］而特殊風(fēng)險(xiǎn)的理論建模也多局限于兩期，或靜態(tài)模型的建模(張圣平(2002)，張維、張永杰(2006))。［4］針對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)和收益率關(guān)系，特殊風(fēng)險(xiǎn)和投資者行為效應(yīng)能反映特殊風(fēng)險(xiǎn)信息功能的動(dòng)態(tài)模型建模則非常少見。比如，張崢、劉力(2006)以中國(guó)的股市數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了代表投資者行為效應(yīng)的換手率指標(biāo)與代表特殊風(fēng)險(xiǎn)的截面預(yù)期股票收益指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系(負(fù)相關(guān))，張崢、劉力發(fā)現(xiàn)，相比流動(dòng)性指標(biāo)，特殊風(fēng)險(xiǎn)和投資者異質(zhì)性更有利于解釋非同步性的股價(jià)波動(dòng)。王鳳榮、趙建(2006)利用機(jī)構(gòu)投資者的交易數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了股價(jià)指數(shù)間的Granger和協(xié)整關(guān)系。熊和平、柳慶原(2008)給出了投資者異質(zhì)性和資產(chǎn)定價(jià)關(guān)系的文獻(xiàn)評(píng)述，［5］他們的文章認(rèn)為異質(zhì)信念是聯(lián)系相關(guān)問(wèn)題的關(guān)鍵，他們將投資者異質(zhì)性納入了資產(chǎn)定價(jià)的模型、邏輯體系。

當(dāng)然國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于股票市場(chǎng)的行為金融研究已較為常見，但見于對(duì)行為金融現(xiàn)象的經(jīng)驗(yàn)分析和實(shí)證檢驗(yàn)。如，胡昌生(2001)，宋 軍等(2001)，宋軍、吳沖鋒(2003)［6］，吳世農(nóng)、吳超鵬(2003)，汪昌云、汪永祥(2004)，唐國(guó)興、徐建剛(2005)，史永東(2005)和吳衛(wèi)星、汪昌勇(2006)等。

可見，對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)信息功能的研究、對(duì)其投資者行為效應(yīng)信息特征的分析都仍缺乏系統(tǒng)性研究。而我國(guó)資本市場(chǎng)的實(shí)際運(yùn)行已表明，特殊風(fēng)險(xiǎn)確能影響資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)，在特殊時(shí)點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)還特別明顯。那么特殊風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制、信息特征究竟有何驅(qū)動(dòng)因素?如何正確有效的利用特殊風(fēng)險(xiǎn)的信息功能，發(fā)揮其積極的價(jià)格信號(hào)作用?本文即以浙江省上市企業(yè)的資本市場(chǎng)數(shù)據(jù)為樣本，從特殊風(fēng)險(xiǎn)的角度來(lái)研究股票價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的原因，并且利用信息不確定性，以及投資者行為效應(yīng)分析股價(jià)特殊風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)變化。通過(guò)與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)信息特征的比較，找出特殊風(fēng)險(xiǎn)所具有的行為特性規(guī)律，最終利用股價(jià)特殊風(fēng)險(xiǎn)的信息功能，為浙江經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定運(yùn)行及經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型提出理論思考和政策建議。

三、模型設(shè)定與數(shù)據(jù)說(shuō)明

本節(jié)分別針對(duì)非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)(特殊風(fēng)險(xiǎn))與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)構(gòu)建測(cè)算模型，以比較兩者間的信息特征差異。

(一)特殊風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)算模型

本文基于Malkiel and Xu(2002)的方法來(lái)測(cè)算浙江省上市企業(yè)的股價(jià)特殊風(fēng)險(xiǎn)。思路是:用股票資產(chǎn)組合的收益對(duì)市場(chǎng)收益作回歸分析，用其殘差平方和作為特殊風(fēng)險(xiǎn)的代理變量?；貧w方程式可表示為:

其中rt表示浙江上市企業(yè)的股價(jià)收益率，mt表示市場(chǎng)收益率，εt為殘差。為特殊風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。

(二)時(shí)變?chǔ)孪禂?shù)的估計(jì)方法

CAPM系列模型表示為:

通常β的變化是較緩慢的，許多實(shí)證研究常假定β系數(shù)不變。但在特殊風(fēng)險(xiǎn)和投資者交易行為的作用下，β系數(shù)也具有明顯時(shí)變特征。本文基于三因素模型計(jì)算時(shí)變條件下的β系數(shù)，以反映市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的變化規(guī)律:

式中RM指代市場(chǎng)收益率的變化。

本文樣本期間從2009年1月計(jì)算至2013年12月，選取估計(jì)月度數(shù)據(jù)，參照Daniel and Titman(1997)的方法計(jì)算SMB和HML指標(biāo)，將浙江省上市企業(yè)股價(jià)指數(shù)(以浙江企業(yè)綜合指數(shù)代替)每年六月的流通市值比作為滾動(dòng)計(jì)算期間內(nèi)的權(quán)重系數(shù)，并以此權(quán)重系數(shù)計(jì)算SMB和HML指標(biāo)。

接著以我國(guó)同期國(guó)債收益率作風(fēng)險(xiǎn)收益率Rf，而利用Ri－Rf和RM－Rf分別計(jì)算出浙江上市企業(yè)的(股價(jià))超額收益率與股票市場(chǎng)的超額收益率。

最后，將計(jì)算獲得的超額收益率指標(biāo)、SMB和HML指標(biāo)，代入公式(3)作回歸分析，即可獲得回歸系數(shù)βit，即本文需要計(jì)算的時(shí)變系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)β系數(shù)。

(三)特殊風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的理論假設(shè)

為對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)作對(duì)比分析，本文的理論假設(shè)為:

特殊風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)均反映了股價(jià)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的信息特征，是基本面不同信息來(lái)源及其風(fēng)險(xiǎn)變化的金融度量。CLMX(2001)的研究表明，特殊風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)都呈現(xiàn)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相反的變動(dòng)規(guī)律，均影響金融發(fā)展，制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的金融支持。

然而作為非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的特殊風(fēng)險(xiǎn)，其與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)可能存在如下不同:

1．系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)源于資本市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，其是資本市場(chǎng)的基本風(fēng)險(xiǎn)，不能通過(guò)投資組合進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分散。而特殊風(fēng)險(xiǎn)反映了上市企業(yè)經(jīng)營(yíng)(公司)層面信息，但研究發(fā)現(xiàn)，其也不能完全實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)分散。

2．系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素較多，有資本市場(chǎng)，也有實(shí)體經(jīng)濟(jì)，甚至可能源于管理者的決策變化。①如證監(jiān)部門的監(jiān)管措施與央行的貨幣政策。特殊風(fēng)險(xiǎn)屬非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，Zhang(2006)認(rèn)為，特殊風(fēng)險(xiǎn)主要源于上市企業(yè)公司層面信息及其不確定性。

3．系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)易于觀察，方便利用資本資產(chǎn)定價(jià)模型(如CAPM系列模型)進(jìn)行計(jì)算和度量。相比較，特殊風(fēng)險(xiǎn)不易觀測(cè)，計(jì)算更為復(fù)雜，也更難以掌握其風(fēng)險(xiǎn)變化的規(guī)律。

建立在這些假設(shè)和認(rèn)知之上，本文將實(shí)證研究特殊風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)在時(shí)序變化中會(huì)有怎樣的相互關(guān)系與影響，具有怎樣的信息特征。

(四)樣本選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

為減少資產(chǎn)組合中協(xié)方差因素的干擾，本文以浙江企業(yè)綜合指數(shù)樣本股指數(shù)作為計(jì)算收益率變化的基礎(chǔ)，其中共包含正泰電器(601877)、寧波建工(601789)等225家浙江上市企業(yè)，涉及“信息技術(shù)”、“紡織服裝皮毛”、“機(jī)械設(shè)備儀表”、“醫(yī)藥生物制品”和“批發(fā)零售貿(mào)易”等17個(gè)行業(yè)。

而全文數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍均與β指標(biāo)的計(jì)算范圍一致，為2009年1月至2013年12月，數(shù)據(jù)頻率為月度。而所有的數(shù)據(jù)來(lái)源均來(lái)自國(guó)泰安“CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)”。

四、實(shí)證分析結(jié)果

將特殊風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分別就投資者行為效應(yīng)等指標(biāo)建立回歸分析模型，如公式(4)所示，

公式中的變量均為一階單整變量，并構(gòu)成協(xié)整關(guān)系［2］。模型回歸的結(jié)果，如表1所示。

表1 特殊風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的信息特征對(duì)比

在不考慮投資者行為效應(yīng)的影響下，即在不解釋風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)信息特征的情況下，模型系數(shù)均不顯著，未能通過(guò)檢驗(yàn)。這說(shuō)明特殊風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)之間不構(gòu)成直接的互動(dòng)關(guān)系。

但如果在模型中加入信息特征變量或投資者行為效應(yīng)等指標(biāo)，特殊風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)間的相互關(guān)系就顯示的非常清楚。表1中的數(shù)據(jù)顯示，信息特征變量和投資者行為效應(yīng)指標(biāo)使得特殊風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)具有了顯著性(1%的置信水平)的互動(dòng)影響關(guān)系。其中的機(jī)制是信息交易所導(dǎo)致的投資者行為效應(yīng)使然。

雖然特殊風(fēng)險(xiǎn)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)間通過(guò)信息(交易)機(jī)制，存在著顯著的相關(guān)關(guān)系，但這種關(guān)系并不具有Granger意義上的因果聯(lián)系。系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)并不是導(dǎo)致特殊風(fēng)險(xiǎn)的直接原因，但系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)往往可以通過(guò)改變市場(chǎng)貼現(xiàn)率、資本市場(chǎng)平均收益率等外部條件，形成對(duì)特殊風(fēng)險(xiǎn)的影響。同樣，在通常情況下①指資本市場(chǎng)運(yùn)行平穩(wěn)，不存在明顯的價(jià)格異常波動(dòng)。特殊風(fēng)險(xiǎn)也不必然增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，兩者關(guān)系的“催化劑”是上市企業(yè)的企業(yè)層面信息，而“助推器”是投資者的交易行為效應(yīng)。在信息交易的作用下，上市企業(yè)股價(jià)特殊風(fēng)險(xiǎn)會(huì)與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)形成較穩(wěn)定的均衡變動(dòng)關(guān)系。

當(dāng)然，特殊風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)反映出的信息特征是不盡相同的。相比較而言，特殊風(fēng)險(xiǎn)反映的投資者行為效應(yīng)更明顯，兩者的關(guān)系更緊密。投資者對(duì)企業(yè)信息、經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的判斷，通過(guò)交易行為把這些“信息”很快反映到特殊風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)上，雖然投資者行為效應(yīng)具有隨機(jī)性，但它與特殊風(fēng)險(xiǎn)的均衡變動(dòng)關(guān)系卻是明確、客觀存在的。系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與特殊風(fēng)險(xiǎn)的差異很大程度上也取決于投資者行為效應(yīng)。投資者對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的信息具有隨機(jī)異質(zhì)性的反應(yīng)，因而交易行為效應(yīng)就對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)形成了較復(fù)雜和更具不確定性的影響。

總之，上市企業(yè)股價(jià)特殊風(fēng)險(xiǎn)的信息特征是來(lái)自企業(yè)基本面的各類綜合化的“信息流”，其在資本市場(chǎng)上的直接體現(xiàn)即是投資者“先知先覺(jué)”的交易行為效應(yīng)。而反之，也只要度量、掌握了投資者交易行為效應(yīng)的變化規(guī)律，人們就能從中判斷形勢(shì)的變化、也獲取了至關(guān)重要的管理特殊風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的一項(xiàng)客觀依據(jù)。

五、結(jié)論與政策建議

近些年來(lái)，已有不少金融研究開始著眼提煉金融資產(chǎn)價(jià)格的風(fēng)險(xiǎn)溢酬信息，以充分利用市場(chǎng)交易中的價(jià)格信息功能。本文也是從上市企業(yè)的股價(jià)收益序列中分解、提煉出股價(jià)特殊風(fēng)險(xiǎn)，用投資者行為效應(yīng)來(lái)判斷其信息特征的變動(dòng)規(guī)律。本文總結(jié)的理論含義與政策建議包括三個(gè)方面。

其一，是對(duì)產(chǎn)生特殊風(fēng)險(xiǎn)的資本市場(chǎng)而言，如何維護(hù)其可持續(xù)發(fā)展。本文認(rèn)為，從微觀層面講，對(duì)蘊(yùn)含特殊風(fēng)險(xiǎn)的股價(jià)波動(dòng)，市場(chǎng)管理者、機(jī)構(gòu)投資者、生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)者都需要加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息特征的識(shí)別、度量與判斷，有針對(duì)性的去進(jìn)行金融資源配置。而從宏觀層面說(shuō)，資本市場(chǎng)的有序發(fā)展需要充分保證信息公開和交易自由，不管規(guī)范或建設(shè)的辦法如何，其最終達(dá)成是維護(hù)資本市場(chǎng)金融效率的基本條件之一。

其二，浙江經(jīng)濟(jì)作為我國(guó)沿海經(jīng)濟(jì)成長(zhǎng)的典型代表，極具自身發(fā)展特色。在浙江經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和發(fā)展模式轉(zhuǎn)變的當(dāng)口，充分發(fā)掘、利用好包括股價(jià)特殊風(fēng)險(xiǎn)在內(nèi)的資本市場(chǎng)價(jià)格的信息功能，發(fā)揮信號(hào)和資源配置作用，為浙江經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行和轉(zhuǎn)型升級(jí)，可發(fā)揮利用好資本市場(chǎng)衍生的金融功能作用。

其三，針對(duì)浙江實(shí)體經(jīng)濟(jì)以中小、個(gè)私經(jīng)濟(jì)為主的特點(diǎn)，本文認(rèn)為構(gòu)建中小企業(yè)信用擔(dān)保體系是彌補(bǔ)資本市場(chǎng)信息功能短板(針對(duì)個(gè)私經(jīng)濟(jì)比重大的浙江經(jīng)濟(jì)來(lái)說(shuō))的必要補(bǔ)充手段。完整和健康發(fā)展的信用擔(dān)保體系不僅為中小企業(yè)開拓了更廣闊的投融資平臺(tái)，也為浙江不斷改善優(yōu)化地方金融發(fā)展創(chuàng)造出了適宜的金融生態(tài)環(huán)境。［7］

［1］周 丹，郭萬(wàn)山．從股價(jià)偏差問(wèn)題看金融研究方法的演進(jìn)［J］．經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2010(10):97－104．

［2］周 丹．股價(jià)波動(dòng)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的投資者行為效應(yīng)研究［D］．遼寧大學(xué)2011年博士論文，2011．

［3］Campbell，J．Y．，Lettau，M．，＆ Malkiel，B．G．，et al．Have individual stocks become more volatile?An empirical exploration of idiosyncratic risk［J］．Journal of Finance，2001，56:1 －43．

［4］張圣平．證券市場(chǎng)分析中的共同知識(shí)假定［J］．北京大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)，2001(5):135－145．

［5］熊德華，張圣平．市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu):理論發(fā)展與實(shí)證分析綜述［J］．管理世界，2006(8):158－167．

［6］宋 軍，吳沖鋒．金融資產(chǎn)定價(jià)異?，F(xiàn)象研究綜述及其對(duì)新資產(chǎn)定價(jià)理論的啟示［J］．經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)，2008(1):701－730．

［7］周 丹．對(duì)完善浙江省中小企業(yè)信用擔(dān)保體系的思考［J］．征信，2013(10):61－64．