焦冠榕

摘要：近些年來，股票市場愈加火熱，許多投資者紛紛看好股市行情。股票市場迅速擴張，投資者在初期進入股票市場中時，最先關注股票名稱這一最明顯的信息，同時也出現(xiàn)了許多相似的股票名稱，使得投資者更加容易混淆不同的股票。因此可以股票名稱這一方面對于A股市場中股票價格間的“非理性聯(lián)動”存在一定的影響。本文試圖從股票名稱對于這方面的“非理性聯(lián)動”做出一定的分析與理解。本文的研究思路如下：首先，通過查閱一些資料文獻，閱讀之前的許多有關股票名稱對于聯(lián)動性影響的研究，本文將從三個方面對于股票聯(lián)動性進行探究。本文通過實證分析發(fā)現(xiàn)：除了名稱相似，沒有其他相關性的配對股票價格變動之間存在很高的正相關性。

關鍵詞：股票名稱；股票聯(lián)動性；影響

一、研究背景及相關概念

（一）研究背景

隨著中國經(jīng)濟的不斷發(fā)展，作為其經(jīng)濟體中不可或缺的一部分的股票市場也隨之發(fā)展，雖然從股票起步發(fā)展到現(xiàn)在只有短短十幾年的時間，但是其發(fā)展速度迅猛，正在逐漸成為全球最活躍的幾大股市之一。因此對于股票市場的研究越來越深入。在之前的新古典金融范式的理論背景下，研究者往往假設投資者為絕對理性的。在這一假設上，理性投資者在面臨多種多樣的市場變化時，可以做出最優(yōu)的選擇，從而實現(xiàn)自身效用的最大化。但是事實上，投資者本身的信息搜索能力和處理能力可能是有限的，并且會受到一些不可控外部因素的印象，因此他們的決策就不再是絕對理性的。同時越來越多的研究“金融異象”表明建立在這種新古典金融學范式的投資者理性假設基礎上的一些理論是不正確的，例如反轉效應、動量效應等等。一些新型理論不斷完善股票市場體制。行為金融也因此成為金融學研究中的熱門話題之一。其中，最具有代表性的就是行為金融學，它依據(jù)心理學的研究成果對理性人假設進行了拓展，探討所謂“非理性”的行為因素對市場參與者的投資決策等金融活動的影響。

（二）聯(lián)動性概念

首先，聯(lián)動性是指在經(jīng)濟周期或者商業(yè)周期內各個宏觀經(jīng)濟變量有共同變動的趨勢，研究經(jīng)濟周期中各個宏觀經(jīng)濟變量之間的聯(lián)動關系。伴隨著經(jīng)濟全球化的不斷發(fā)展，聯(lián)動性在股票市場體現(xiàn)的越來越明顯，各國證券市場間同漲同跌的情況引起許多學者的關注，因此股票的聯(lián)動性主要描述各國股票指數(shù)或者一國股市各板塊之間股票的共同變動，其共同變動具體指的是價格波動趨勢相一致的現(xiàn)象，即證券市場上的股票價格同漲同跌的走勢。

股票間的聯(lián)動性存在許多問題。股價作為市場中衡量公司價值的手段之一，出現(xiàn)不合理的聯(lián)動時，其衡量作用失效，會減弱對公司管理層的監(jiān)督能力，增加投資者對公司的投資風險等，并且使得公司管理層，投資者，監(jiān)管方等與該公司有相關關系的關系人不能做出正確的判斷。相關研究也表明，股價聯(lián)動性會損害資本配置效率和資本預算效率，并對投資決策、CEO變更等一系列經(jīng)濟行為帶來負面影響。因此我們有必要研究這種不合理的股價變動，為我們完善中國股市體制，制定上市公司的市場決策，監(jiān)管者的監(jiān)管方向與系統(tǒng)完善提供一些建議意見。

二、研究設計與方法描述

散戶作為中國股市的主力軍，人數(shù)眾多，對于炒股，大部分散戶投資者更講究“感覺”或者隨大流，基本上不會分析公司的財務狀況，行業(yè)前景等方面，因此，他們也是“非理性”代表人群之一。尤其是在2015年，股市暴漲的時候，開戶人數(shù)每天呈直線上漲，此時，大家對于自己的選擇還是不確定的。而現(xiàn)代心理學中的代表性法則告訴我們，人們在不確定性情形下通常會抓住問題的某個特征直接推斷結果， 而不考慮這種特征出現(xiàn)的真實概率以及與特征有關的其他原因。在實際投資中，股票名稱是投資者進行決策時所依據(jù)的重要信息，由于市場上有很多股票具有相似的名稱，當投資者僅僅依賴股票名稱中的某個特征而不是全部信息進行決策時，就會犯代表性錯誤，從而產生混淆，此時股票間的非理性聯(lián)動也會大大增強。

（一）數(shù)據(jù)來源

本文在研究中使用了股票名稱、個股回報率、市場收益率、公司信息（包括證券代碼、證券簡稱、上市日期等）數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)服務中心，CSMAR中國股票市場交易數(shù)據(jù)庫。對于每股的收益率，本文選取了“考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個股回報率”這一指標作為每股每天的收益率的代表，以上市首日的前收盤價取招股價為基準計算，去除由于發(fā)放現(xiàn)金紅利和再投資原因引起股票收益率的變化。市場收益率則用上證綜合指數(shù)來代替，反映市場總體情況。樣本的時間段選自2007-2011年，既包含了中國股市的熊市，牛市和震蕩調整，數(shù)據(jù)較為多樣，觀測到非理性聯(lián)動性可能性更大。

（二）股票篩選

我們研究的對象為名稱相似的股票，包括變更后名稱相似的股票。我們的數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)服務中心，CSMAR中國股票市場交易數(shù)據(jù)庫，選取的時間段為1990年至2016年，該時段內，所有上市公司總數(shù)為3071。由于我們的研究范圍為A股，因此，我們需要對公司進行篩選，我們將樣本中的ST、PT、SST、*ST類公司和中小企業(yè)板及創(chuàng)業(yè)板的上市公司，B股公司予以剔除。同時上市較晚的公司予以剔除即數(shù)據(jù)庫中最早交易記錄時間大于2007年的樣本剔除。

對于剩余的樣本，我們將從中挑選適合的股票組成配對股票，由于A股市場中，股票名稱大多為4字，因此，我們將前兩字相同的股票定義為配對股票，這很大程度上會使投資者混淆。但是如果前兩字是地名，例如中國、上海等，這類股票我們予以剔除，不考慮為配對股票。當前兩字相同的股票超過兩個時，我們隨機選擇兩只成為配對股票。比如，截止2016年，股票名稱中前兩個字符為“華聯(lián)”的股票有5 只，我們隨機選擇了“（000036 華聯(lián)控股）和（600361華聯(lián)綜超）作為樣本。

本文的研究僅僅考慮名稱相似對于股票關聯(lián)性的影響，因此，需要控制其他的變量保持不變，參照Rashes（2001）做法，剔除存在關聯(lián)方聯(lián)系的股票，即兩家公司間存在母子公司的關系或者兩家公司同時隸屬于同一家集團公司。剔除掉同行業(yè)相同經(jīng)營范圍的配對股票，因為處于相同行業(yè)中，可能行業(yè)內的共同因素會影響兩個股票的收益率。當所處行業(yè)較大時，例如制造業(yè)，我們剔除行業(yè)中經(jīng)營范圍相同的配對股票。剔除所處區(qū)域相同的配對股票，相同的地理位置可能會給股票聯(lián)動性帶來一定的影響。剔除存在著名企業(yè)的配對股票。因為作為著名企業(yè)，其股票具有較高的辨識度，投資者很難混淆。因此，這類配對股票的聯(lián)動性效果較差，不利于我們的分析研究。例如“華夏銀行（600015）”和“華夏幸福（600340）”，兩只股票的前兩個字符均為“華夏”，但“華夏銀行（600015）”作為一家上市銀行擁有很高的知名度，投資者很容易識別。

經(jīng)過以上的數(shù)據(jù)處理，我們最終得到了15 組配對股票，這些股票開始就具有相似的股票名稱。

（三）分析方法

我們在分析多組配對股票間收益率的關聯(lián)性時，由于存在多個股票個體，并且需要根據(jù)時間的變化，進行分析，這構成了面板數(shù)據(jù)。對于面板數(shù)據(jù)的處理比較麻煩，SPSS中通常有3種模型可以對面板數(shù)據(jù)進行擬合處理，分別為基于普通最小二乘法（OLS）的混合回歸模型、固定效應模型（fixed effect model） 和隨機效應模型（random effect model）。通過實際的操作，發(fā)現(xiàn)這3中對于數(shù)據(jù)的擬合結果并無較大差異，結果大致相同。但是隨機效應模型略好于其他兩類模型。因此，本文將使用隨機效應模型作為研究模型，進行實證分析。

三、股票聯(lián)動性分析

這部分我們將使用篩選得到的15組配對股票進行分析，以探究股票名稱究竟會影響股票的聯(lián)動性。通過研究樣本，若股票名稱對于股票聯(lián)動性有影響，那么，這兩個配對股票間的聯(lián)動性應高于整體市場對于該股票收益率影響的解釋力。下面，本文將通過實證分析給予驗證。

首先我們定義模型中變量含義如下：

表1模型變量定義return1_1A企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個股回報率return2_1B企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個股回報率mr市場收益率 回報率breturn3_1B行業(yè)的龍頭企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個股回報率areturn3_1A行業(yè)的龍頭企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個股回報率_cons截距項N樣本觀測總數(shù)（一）樣本：始終為名稱相似股票

本樣本中包含15組配對股票，這些股票都是自開始就擁有相似的股票名稱。如果僅僅分析配對股票A對于B的收益率影響，該影響力無對比參照，無法確認配對股票間相互的收益率解釋力是否顯著。因此，需要設置參照組。我們選擇將被解釋股票行業(yè)的龍頭企業(yè)作為參照組，龍頭企業(yè)應當與被解釋股票所處行業(yè)相同，經(jīng)營范圍類似、知名度廣。如果解釋股票對于被解釋股票的收益率解釋力大于龍頭企業(yè)，那么，可以說明除去行業(yè)因素外，這兩個配對股票間存在較明顯的聯(lián)動性。

為說明起見，假設1_1和2_1分別構成配對股票，a3_1和b3_1分別為1_1和2_1所屬行業(yè)的龍頭股票。在下面的分析中，我們首先考察2_1和b3_1的收益率對1_1收益率的影響（見表2），然后進行反向的分析， 考察1_1和a3_1的收益率對2_1收益率的影響（見表3）。具體回歸模型如下：

表2和表3中各回歸的結果是類似的，加入市場收益率后，我們可以通過分析結果看出整體市場情況與被解釋股票間的聯(lián)動性。因此。我們以表2中第二列回歸為例說明分析結果。回歸（2）中，return2_1 （B企業(yè)考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個股回報率）的系數(shù)顯著為正，絕對值為0.118，說明該股票的收益率每變動1%，其對應的配對股票收益率（return1_1）將會變動11.8%，說明解釋股票對于被解釋股票的收益率有較強的影響。另外，breturn3_1（B行業(yè)的龍頭企業(yè)個股回報率）的回歸系數(shù)為0.074 且顯著為正，說明該股票所屬行業(yè)龍頭股票的收益率對標的股票的收益率也具有很強的解釋力。

龍頭企業(yè)對于被解釋股票的影響力較強說明，中國股市中整體的關聯(lián)性較高。我們可以通過驗證兩個因素的系數(shù)確定影響究竟來自何處。首先兩個系數(shù)都顯著為正，其次，return2_1 的系數(shù)在絕對值上要大于breturn3_1 的系數(shù)且具有統(tǒng)計顯著性（p 值小于1%）。這說明，對于被解釋股票，解釋股票較其所屬行業(yè)龍頭股票對于其收益率的解釋力更強。還可以看到，市場收益率（mr）僅為0.009，解釋能力不強。

四、結論

通過上述結果，首先我們可以看出，絕大所屬情況下，解釋股票的系數(shù)大于其所在行業(yè)的龍頭股票的系數(shù)，說明名稱因素對于被解釋股票收益率的影響力大于行業(yè)聯(lián)動的因素。通過實證，我們發(fā)現(xiàn)股票名稱相似的因素可以認為是比行業(yè)聯(lián)動更重要的股票收益率的影響因素。其次，通過分析樣本，我們可以發(fā)現(xiàn)一組配對股票間的收益率存在高度的相關性，且系數(shù)為正，這意味著二者之間存在著很高的聯(lián)動性。同時，解釋股票所屬行業(yè)的龍頭股票對于被解釋股票的收益率也存在一定的影響，這是我們最初沒有預想到的，這說明了中國股票市場上整體聯(lián)動性較高。但是，解釋股票的收益率對被解釋股票收益率的解釋力要高于其所屬行業(yè)龍頭股票。

因此，通過實證研究，我們可以發(fā)現(xiàn)投資者在進行投資決策的時候，當被某一股票吸引時，其注意力會轉移到相關股票上，從而造成股票間的非理性聯(lián)動。這也為可以作為研究基礎，進一步研究股票名稱與股票聯(lián)動性的關聯(lián)模式。（作者單位：西南財經(jīng)大學）

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