李志輝 王 近

一、引 言

自滬深交易所成立以來，中國股票市場在規(guī)模上取得了巨大發(fā)展。截至 2016年底，滬深兩市上市公司數(shù)量超過3000家，總市值達(dá)到51萬億元。除在外延上的增長以外，股票市場的運(yùn)行質(zhì)量如何同樣值得關(guān)注。尤其是 2015年股市出現(xiàn)異常波動(dòng)后，涉及交易制度、上市公司法人治理、中小投資者保護(hù)等各方面的問題集中暴露出來，需要對(duì)異常波動(dòng)的深層次原因加以反思，更加大了分析中國股票市場質(zhì)量水平與探究市場質(zhì)量制約因素的緊迫性。為此，構(gòu)建針對(duì)中國資本市場質(zhì)量的評(píng)估框架就成為當(dāng)務(wù)之急。

資本市場設(shè)立的初衷在于發(fā)揮其資源配置、分散風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)富管理的功能(中國社會(huì)科學(xué)院金融研究所課題組等，2015)。根本上講，資本市場質(zhì)量的高低取決于其功能能否充分發(fā)揮，特別是存量與增量資源配置的效率以及證券定價(jià)的效率，因而市場效率(Market Efficiency)是評(píng)估市場質(zhì)量的重要維度。同時(shí)，富有效率的股票市場必須以維護(hù)市場公正透明為前提，才能確保中小投資者的合法權(quán)益受到保護(hù)(胡汝銀，2004)。因此，市場公正(Market Integrity)也是評(píng)估市場質(zhì)量時(shí)不容忽視的方面。事實(shí)上，市場效率與公正已成為全球主要證券交易所共同追求的目標(biāo)(Siow and Aitken，2003)。據(jù)此，Aitken和 Harris(2011)將市場效率和公正作為兩個(gè)衡量市場質(zhì)量的維度，初步構(gòu)建了資本市場質(zhì)量評(píng)估框架。作為兩個(gè)衡量股票市場質(zhì)量的維度，效率與公正并非彼此獨(dú)立，而是存在相互影響的動(dòng)態(tài)關(guān)系(Aitken and Harris et al.，2015)。因此，為全面深入地了解中國股票市場的運(yùn)行質(zhì)量，有必要弄清中國股票市場公正與效率之間的相互影響關(guān)系。

有鑒于此，本文引入收盤價(jià)操縱的識(shí)別模型，以可疑收盤價(jià)操縱的嚴(yán)重程度來度量股票市場的公正性；同時(shí)，本文構(gòu)建了成交額加權(quán)相對(duì)有效價(jià)差指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了交易成本和市場效率的更為準(zhǔn)確的測度。進(jìn)一步地，本文立足于資本市場質(zhì)量的研究框架，采用滾動(dòng) VAR模型和廣義的脈沖響應(yīng)及方差分解技術(shù)分析了上海證券交易所層面操縱行為影響市場效率的方向、程度、渠道，以探究公正與效率之間關(guān)系在中國股票市場的體現(xiàn)。本文借助廣義脈沖響應(yīng)及方差分解結(jié)果的時(shí)變過程，還刻畫了不同市場行情(上漲、下跌及震蕩)下操縱行為對(duì)市場效率影響程度的演變。

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三點(diǎn)：第一，文章實(shí)現(xiàn)了交易型操縱中收盤價(jià)操縱行為的有效識(shí)別，為采用事件分析法以外的方法研究操縱行為如何影響市場效率創(chuàng)造了條件。文章引入了成交額加權(quán)相對(duì)有效價(jià)差指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)市場效率更加準(zhǔn)確的測度。第二，本文采用廣義的脈沖響應(yīng)與方差分解方法來分析操縱行為對(duì)市場效率的作用與影響，克服了正交的脈沖響應(yīng)與方差分解結(jié)果對(duì)變量次序的依賴性(Pesaran and Shin，1998；Yang et al.，2006；Alter and Beyer，2012；梁琪等，2015；李政，2017)。第三，基于滾動(dòng) VAR模型的廣義脈沖響應(yīng)分析及方差分解，本文刻畫出系統(tǒng)變量間動(dòng)態(tài)作用的時(shí)變過程，從而捕捉到了操縱行為對(duì)市場效率影響程度在不同市場行情下的演變。

二、文獻(xiàn)回顧

市場微觀結(jié)構(gòu)理論(Market Microstructure Theory)認(rèn)為，資本市場在交易機(jī)制、監(jiān)管制度等方面的安排會(huì)顯著影響市場行為，從而建議通過更好的市場設(shè)計(jì)來改善市場表現(xiàn)(Glen，1994)。該觀點(diǎn)內(nèi)在地包含了市場交易行為會(huì)明顯影響市場運(yùn)行質(zhì)量。以該理論為基礎(chǔ)，國內(nèi)外學(xué)者圍繞資本市場質(zhì)量展開了大量研究，其中市場操縱行為如何影響市場效率是不容忽視的重要方面。在國外與之有關(guān)的研究方面，Aitken和 Harris等(2015)的研究表明，市場操縱的發(fā)生次數(shù)減少 50%,會(huì)導(dǎo)致相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差降低 6%,～11%,，驗(yàn)證了提升市場公正度有助于減小價(jià)差和促進(jìn)市場效率提升。Comerton-Forde和 Putnins(2011)發(fā)現(xiàn)，被操縱期間股票的收益率、買賣價(jià)差及交易規(guī)模等會(huì)顯著增大。在國內(nèi)，李夢(mèng)雨(2015)基于中國股票市場操縱案例的實(shí)證研究指出，操縱行為會(huì)導(dǎo)致交易成本增加和市場有效性降低。李志輝等(2018)基于可疑收盤價(jià)操縱監(jiān)測結(jié)果的實(shí)證分析指出，收盤價(jià)操縱會(huì)導(dǎo)致股票交易成本上升和流動(dòng)性下降。

上述研究成果表明，國內(nèi)外學(xué)者主要基于交易所及監(jiān)管機(jī)構(gòu)所披露的市場操縱案例采用事件分析法來展開研究，與真實(shí)發(fā)生的操縱行為相比，被披露的操縱案例數(shù)量明顯較少；而且研究操縱行為對(duì)市場效率影響的目標(biāo)之一在于構(gòu)建市場操縱行為的預(yù)警體系，而事件分析法具有一定的滯后性，不利于操縱行為識(shí)別方法的開發(fā)與預(yù)警體系的構(gòu)建。

操縱行為影響市場效率研究的前提在于操縱行為的有效識(shí)別與測度。有鑒于此，本文利用股票市場實(shí)時(shí)交易數(shù)據(jù)，重點(diǎn)關(guān)注交易型操縱①交易型操縱是指通過二級(jí)市場證券交易以使證券價(jià)格發(fā)生偏離的市場操縱方式。中的收盤價(jià)操縱行為，并以證券交易價(jià)格在開盤、收盤期間的變動(dòng)特征構(gòu)建了該行為的判定標(biāo)準(zhǔn)。進(jìn)一步地，基于對(duì)上述操縱行為的識(shí)別，本文采用滾動(dòng)VAR模型和廣義的脈沖響應(yīng)及方差分解方法，深入分析了操縱行為影響市場效率的方向、程度。Foucault(1998)給出了關(guān)于操縱行為與市場效率關(guān)系的理論闡釋：當(dāng)市場操縱行為加劇證券價(jià)格波動(dòng)后，訂單非執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)會(huì)相應(yīng)下降，投資者會(huì)選取更為保守的報(bào)價(jià)策略，即在遠(yuǎn)離最佳買入賣出價(jià)的價(jià)格上提交訂單，從而增大買賣價(jià)差和交易成本。本文也嘗試通過廣義的脈沖響應(yīng)分析及方差分解對(duì)該理論闡釋進(jìn)行論證。在資本市場質(zhì)量的研究框架下，本文的實(shí)證分析闡明了公正與效率兩個(gè)維度之間的關(guān)系，這有利于深化對(duì)我國股票市場公正與效率內(nèi)在關(guān)系的認(rèn)識(shí)，從而為系統(tǒng)地構(gòu)建中國股票市場質(zhì)量評(píng)估框架奠定基礎(chǔ)。

三、可疑收盤價(jià)操縱的識(shí)別與樣本數(shù)據(jù)

操縱行為對(duì)市場效率影響研究的核心是兩者內(nèi)涵及測度方法的明確。對(duì)于市場操縱，引導(dǎo)證券成交價(jià)格變化并從中獲利是比較常見的操縱策略。因此，通?？梢酝ㄟ^證券價(jià)格在不同交易時(shí)刻的變化特征來構(gòu)建操縱行為的監(jiān)測方法。對(duì)于市場效率，現(xiàn)有成果除關(guān)注狹義上證券的價(jià)格發(fā)現(xiàn)效率以外，也將信息、交易技術(shù)、監(jiān)管、市場參與者等均納入市場效率的影響因素，并采用交易成本來度量②若交易成本越低，即投資者在現(xiàn)金資產(chǎn)與股票資產(chǎn)之間轉(zhuǎn)換越便利，則投資者所參與的股票市場越有效率。(Glen，1994；Aitken and Harris et al.，2015)。下面，筆者對(duì)如何測度股票市場操縱行為及效率水平做詳細(xì)介紹。

（一）操縱行為監(jiān)測

本文主要關(guān)注通過二級(jí)市場證券交易以使證券價(jià)格發(fā)生偏離的市場操縱方式，這類操縱方式為交易型操縱(Allen and Gale，1992；李夢(mèng)雨，2015)。在各類交易型操縱策略中，在收盤時(shí)操縱證券價(jià)格是較為常見的策略之一。現(xiàn)有針對(duì)收盤價(jià)操縱的研究成果為構(gòu)建可疑操縱行為的識(shí)別模型奠定了基礎(chǔ)。一方面，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)發(fā)生收盤價(jià)操縱后，股票價(jià)格會(huì)在收盤前發(fā)生不同于其他交易日的異常波動(dòng)。比如，Carhart等(2002)發(fā)現(xiàn)美國證券市場股價(jià)上漲主要集中在收盤前半小時(shí)內(nèi)。Hillion和 Suominen(2004)發(fā)現(xiàn)巴黎證券交易所往往在收盤前最后幾分鐘內(nèi)出現(xiàn)股票價(jià)格及成交量大幅波動(dòng)，并將其歸因于市場操縱。Comerton-Forde 和 Putnins(2011)發(fā)現(xiàn)，受收盤價(jià)操縱的影響，尾市期間交易活動(dòng)及股票收益率顯著增加；另一方面，也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格傾向于在被操縱的下一交易日內(nèi)發(fā)生回轉(zhuǎn)。Ben-David等(2013)研究發(fā)現(xiàn)對(duì)沖基金重倉股在季末表現(xiàn)出 0.30%,的異常收益后，會(huì)在下一交易日發(fā)生 0.25%,的收益回轉(zhuǎn)。Aggarwal和 Wu(2006)研究表明股票價(jià)格在被操縱期間上漲后，往往會(huì)在隨后的時(shí)期內(nèi)出現(xiàn)明顯下降。

總之，受改善基金業(yè)績、從股票衍生品持倉中獲利或在預(yù)先安排的場外交易中獲得有利價(jià)格等潛在動(dòng)機(jī)的驅(qū)使，市場操縱者傾向于在收盤時(shí)推高目標(biāo)股票價(jià)格。但是當(dāng)操縱意圖實(shí)現(xiàn)后，股票價(jià)格往往會(huì)在下一交易日迅速下跌，從而表現(xiàn)出以下特征：股票價(jià)格在收盤結(jié)束前的最后時(shí)間內(nèi)呈現(xiàn)出不同于其他交易日的異常波動(dòng)，并在下一交易日回轉(zhuǎn)至相對(duì)均衡的水平?；谠撎卣鳎疚臉?gòu)建了以下尾市價(jià)格偏離模型(End of Day Price Dislocation Model)。具體來說，股票被判定為發(fā)生收盤價(jià)操縱需同時(shí)滿足以下條件。

其一，交易結(jié)束前15分鐘內(nèi)股票價(jià)格出現(xiàn)異常變化，即：

其中，表示交易日t內(nèi)股票i收盤價(jià)相對(duì)收盤前15分鐘成交價(jià)格的變化率，為交易日 t前 30個(gè)交易日的滾動(dòng)窗口下ΔEODit的平均值，σi為相同時(shí)間窗口下ΔEODit的標(biāo)準(zhǔn)差。

其二，與當(dāng)天交易日收盤價(jià)相比，下一交易日股票開盤價(jià)出現(xiàn)價(jià)格回轉(zhuǎn)，且價(jià)格回轉(zhuǎn)幅度達(dá)到上一交易日尾市價(jià)格變化的50%,以上，即：

其中，CPt、CPt-15m分別為股票 i在交易日 t的收盤價(jià)及收盤前 15分鐘的成交價(jià)格，OPt+1為股票i在交易日t+1的開盤價(jià)。

另外，需要注意的是，符合上述判定條件的股票價(jià)格變化也可能是源于上市公司披露公告、謠言澄清等因素的影響，而與收盤價(jià)操縱無關(guān)。鑒于此，本文也采用Reuters全球新聞數(shù)據(jù)庫過濾掉了由上述因素導(dǎo)致的股票價(jià)格在收盤及開盤階段的異常變動(dòng)，以提升收盤價(jià)操縱識(shí)別監(jiān)測的準(zhǔn)確性與有效性。

（二）市場效率與交易成本

本文關(guān)注更廣范疇的市場效率，此時(shí)除市場信息以外交易技術(shù)、監(jiān)管、市場參與者等均是關(guān)系市場效率高低的因素。交易成本(Transaction Cost)反映了投資者買入賣出股票資產(chǎn)的便利程度，常用于評(píng)估廣義范疇的市場效率。一般而言，交易成本既包含傭金、印花稅等顯性成本，也涉及買賣價(jià)差等隱性成本(Glen，1994)。買賣價(jià)差是指股票最高買入價(jià)與最低賣出價(jià)之間的距離，其常見度量指標(biāo)為收盤時(shí)刻報(bào)價(jià)價(jià)差和交易日內(nèi)按時(shí)間加權(quán)的相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差等。收盤時(shí)刻報(bào)價(jià)價(jià)差僅涵蓋了交易日內(nèi)最后一個(gè)樣本點(diǎn)的訂單報(bào)價(jià)信息，只能度量交易最后時(shí)刻的股票交易成本；時(shí)間加權(quán)相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差(Time Weighted Relative Quoted Spreads)的計(jì)算公式如下：

其中，PAit和 PBit分別為股票 i在交易日內(nèi) t時(shí)刻的最佳賣出價(jià)格和最佳買入價(jià)格，PMit為股票 i在 t時(shí)刻 PAit和PBit的均值，Wit為股票 i在交易日內(nèi) t時(shí)刻價(jià)差持續(xù)時(shí)間占當(dāng)日總交易時(shí)間的比重(Siow and Aitken，2003)。盡管時(shí)間加權(quán)相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差考慮了最佳買賣報(bào)價(jià)每一次變化所產(chǎn)生的影響，但該指標(biāo)忽略了股票價(jià)格會(huì)因訂單執(zhí)行而發(fā)生變動(dòng)以及隨之引起的訂單執(zhí)行成本的變化，這在一定程度上影響了其度量交易成本的準(zhǔn)確性。

考慮到收盤報(bào)價(jià)價(jià)差和時(shí)間加權(quán)相對(duì)報(bào)價(jià)價(jià)差的內(nèi)在缺陷，本文借鑒Venkataraman(2001)的做法，引入成交額加權(quán)的相對(duì)有效價(jià)差(Value Weighted Relative Effective Spreads)，將其作為衡量交易成本的指標(biāo)。該指標(biāo)將交易日內(nèi)第k筆交易所對(duì)應(yīng)的最佳買入賣出價(jià)格的平均值PMik作為股票i的內(nèi)在價(jià)值，通過測算第k筆訂單成交價(jià)格相對(duì)PMik的偏離程度實(shí)現(xiàn)交易成本的度量。其計(jì)算公式如下：

其中，Pik為股票i在交易日內(nèi)第k筆交易的成交價(jià)格，PMik為股票i在交易日內(nèi)第k筆交易最佳賣出價(jià)格和最佳買入價(jià)格的均值，|Pik-PMik|確保了不管交易為買方主動(dòng)型交易(A Buyer-Initiated Trade)還是賣方主動(dòng)型交易(A Seller-Initiated Trade)，相對(duì)有效價(jià)差均為正值①當(dāng)交易為買方主動(dòng)型交易時(shí)，買方會(huì)出不低于最低賣出價(jià)的報(bào)價(jià)以促成買入訂單成交，此時(shí) Pik＞PMik；當(dāng)交易為賣方主動(dòng)型交易時(shí)，賣方會(huì)出不高于最高買入價(jià)的報(bào)價(jià)以促成賣出訂單成交，此時(shí)Pik＜PMik。。|Pik-PMik|需乘以 2是因?yàn)樵撝笜?biāo)旨在度量投資者買入股票后立即賣出時(shí)所面臨的潛在交易成本。Wik為股票i在交易日內(nèi)第k筆訂單成交額占當(dāng)日總成交額的比重。

為分析操縱行為影響市場效率的渠道并論證證券交易活躍度和價(jià)格波動(dòng)程度是否從中發(fā)揮作用，本文將證券交易活躍性和波動(dòng)性納入模型系統(tǒng)。對(duì)于交易活躍性，通常采用訂單深度(Quoted Depth)來度量。訂單深度是指最佳買入賣出報(bào)價(jià)(Quote at the Best Bid and Offer)所對(duì)應(yīng)的訂單價(jià)值，能夠反映瞬間達(dá)成交易的訂單規(guī)模的大小。該指標(biāo)越大，表明市場交易活躍程度越強(qiáng)，市場流動(dòng)性越高。其計(jì)算公式為：

其中，BestAskit和Bestbidit分別為股票i在交易時(shí)間t的最低賣出報(bào)價(jià)和最高買入報(bào)價(jià)，Volume_askit和 Volume_bidit分別為股票 i在交易時(shí)間 t最低賣出報(bào)價(jià)和最高買入報(bào)價(jià)所對(duì)應(yīng)的成交數(shù)量。

除市場流動(dòng)性以外，波動(dòng)性也是反映股票二級(jí)市場運(yùn)行狀況的重要指標(biāo)。本文設(shè)定20個(gè)交易日的滾動(dòng)窗口來計(jì)算交易日t股票i收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，用以衡量股票價(jià)格波動(dòng)性水平。具體計(jì)算公式如下：

其中，Ri，t＝log(Pit)-log(Pit-1)為股票 i在交易日 t的對(duì)數(shù)收益率，為交易日t-19～交易日t期間股票i收益率的平均值。

（三）樣本數(shù)據(jù)及研究方法

本文所選取的樣本區(qū)間為2013年1月4日至2016年9月30日，并以2013年1月4日前在上海證券交易所上市的股票為樣本來分析操縱行為對(duì)市場效率的影響。本文剔除了樣本區(qū)間內(nèi)存在退市風(fēng)險(xiǎn)警示或其他風(fēng)險(xiǎn)警示實(shí)施記錄的股票，以避免實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)警示股票價(jià)格的異常波動(dòng)對(duì)研究結(jié)論產(chǎn)生影響。經(jīng)過處理后，符合要求的股票共計(jì)832只。

本文重點(diǎn)關(guān)注整個(gè)市場層面操縱行為發(fā)生次數(shù)的多少對(duì)市場效率的影響，而不考慮該影響關(guān)系在股票層面的體現(xiàn)。據(jù)此，本文以樣本股票的分時(shí)交易數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建交易所層面操縱行為發(fā)生情況、交易成本、交易活躍性及波動(dòng)性的度量指標(biāo)。對(duì)于操縱行為發(fā)生情況，本文根據(jù)前述市場操縱行為的判定依據(jù)，對(duì)樣本區(qū)間內(nèi)每個(gè)交易日股票是否存在操縱情形加以判斷，從而得到每個(gè)交易日內(nèi)滬市發(fā)生操縱的預(yù)警概率(Alert Incidence)。其具體計(jì)算公式如下：

其中，nt為在交易日t被判定存在市場操縱情形股票的數(shù)量，Nt為在交易日t滬市樣本股票中剔除停牌股票后的總數(shù)量①在計(jì)算操縱預(yù)警概率時(shí)，如果不剔除停牌股票的影響，可能會(huì)導(dǎo)致操縱預(yù)警概率被低估。同時(shí)，本文在計(jì)算各交易日內(nèi)成交額加權(quán)相對(duì)有效價(jià)差、訂單深度和日收益率標(biāo)準(zhǔn)差的平均值時(shí)，也將交易日當(dāng)天停牌即未發(fā)生交易的股票排除在外。。

對(duì)于交易成本，首先按照公式(4)計(jì)算得到各樣本股票在樣本區(qū)間內(nèi)每個(gè)交易日的成交額加權(quán)相對(duì)有效價(jià)差，然后在每個(gè)交易日內(nèi)對(duì)各只股票的成交額加權(quán)相對(duì)有效價(jià)差進(jìn)行簡單算術(shù)平均，并以平均值作為市場層面交易成本的度量指標(biāo)。對(duì)訂單深度進(jìn)行相同處理，可以得到市場層面交易活躍性的度量指標(biāo)。對(duì)于波動(dòng)性水平，本文以樣本股票日收益率的平均值來衡量市場層面的收益率水平，并按照公式(6)計(jì)算得到市場層面收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，作為市場波動(dòng)性的度量指標(biāo)。

為減少異方差和保證數(shù)據(jù)平穩(wěn)性，本文對(duì)訂單深度和市場波動(dòng)性進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。市場層面操縱預(yù)警概率、成交額加權(quán)相對(duì)有效價(jià)差、訂單深度和波動(dòng)性水平分別用AI、SPREAD、DEPTH和VOL來表示。

在論證中國股票市場操縱對(duì)市場效率的影響時(shí)，不僅需要明確其影響方向，而且涉及影響程度的大小。本文選擇廣義的脈沖響應(yīng)與方差分解方法來分析操縱行為對(duì)市場效率的作用與影響。

N維VAR過程為：

其中，Xt為協(xié)方差平穩(wěn)的 N維列向量，εt為N維隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，且服從期望為 0、方差協(xié)方差矩陣為Σ的獨(dú)立同分布，即εt～iid(0,Σ)，因而εt不存在序列相關(guān)性，但各分量之間同期相關(guān)。

由于VAR模型的動(dòng)態(tài)系數(shù)矩陣Φi難以直接解釋，通常將VAR模型寫為無限階的VMA過程：，VMA系數(shù)矩陣Ai服從如下遞歸表達(dá)式其中A0為N階單位矩陣；當(dāng)j＞p時(shí)，Φj=0。此時(shí)，當(dāng)變量i受到1單位標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊時(shí)，Xt的H步廣義脈沖響應(yīng)函數(shù)①關(guān)于廣義脈沖響應(yīng)及廣義方差分解的詳細(xì)介紹可參閱 Pesaran和 Shin(1998)、Yang等(2006)、Alter和Beyer(2012)、梁琪等(2015)、李政(2017)的研究。為：

在廣義方差分解下變量ix的H步預(yù)測誤差方差中由變量jx信息所解釋的比例為：

其中，Σ為εt的方差協(xié)方差矩陣，σii為Σ的第i個(gè)對(duì)角元素，ei為選擇列向量，第i個(gè)元素為 1，其余元素均為 0。鑒于廣義方差分解下，一般采取行加總的方式進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，即：

經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，測度了變量xi的預(yù)測誤差方差中由變量xj信息沖擊影響的比例。具體來說，、分別代表了變量 xi的預(yù)測誤差方差中來自自身信息及其他變量信息沖擊影響的比例。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）變量描述性統(tǒng)計(jì)

表 1給出了各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)量。從其中可以看出，滬市股票操縱預(yù)警概率的平均值為 0.24%,，即每 1000只在上海證券交易所上市交易的股票中，平均有 2.4只股票存在收盤價(jià)操縱的情形。滬市股票成交額加權(quán)相對(duì)有效價(jià)差的平均值為0.2159%,，即滬市股票的平均交易成本為 0.2159%,。從偏度來看，與相對(duì)有效價(jià)差、訂單深度和市場波動(dòng)性相比，操縱預(yù)警概率明顯地表現(xiàn)為右偏分布，即在均值右側(cè)存在較大的異常值。從峰度來看，操縱預(yù)警概率也比其他三個(gè)變量呈現(xiàn)出更高程度的尖峰厚尾形態(tài)。另外，J-B統(tǒng)計(jì)量也表明四個(gè)變量均不具有正態(tài)性。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

在建立VAR模型并進(jìn)行廣義的脈沖響應(yīng)分析及方差分解之前，本文采用ADF方法對(duì)所有變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由表1中檢驗(yàn)結(jié)果可知，在 10%,的顯著性水平下，各變量均拒絕“存在單位根”的原假設(shè)，即模型中4個(gè)變量均是平穩(wěn)的I(0)過程。

為揭示系統(tǒng)變量間動(dòng)態(tài)關(guān)系的時(shí)變過程，本文基于滾動(dòng)的 VAR模型進(jìn)行廣義的脈沖響應(yīng)分析及方差分解。滾動(dòng)分析的窗口為 120，即每個(gè)滾動(dòng)子樣本包含 120個(gè)交易日的觀測數(shù)據(jù)。對(duì)于每一個(gè)滾動(dòng)子樣本，筆者首先通過 AIC準(zhǔn)則來確定 VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。對(duì)滾動(dòng)子樣本VAR模型的滯后階數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)后發(fā)現(xiàn)，滯后階數(shù)為 1階的頻率最高，達(dá)到 87.86%,。最優(yōu)滯后階數(shù)的分布狀況表明，中國股票市場質(zhì)量相關(guān)變量之間的影響過程較快，系統(tǒng)內(nèi)變量新的變化能夠在很短的時(shí)間內(nèi)對(duì)其他變量產(chǎn)生影響。在確定每一個(gè)滾動(dòng)子樣本下模型的滯后階數(shù)后，本文對(duì)各VAR模型的參數(shù)分別加以估計(jì)，并按照公式(9)和公式(11)分別計(jì)算了各滾動(dòng)子樣本下每一個(gè)系統(tǒng)變量對(duì)自身及其他變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)及預(yù)測誤差方差分解的解釋比例。接下來，本文將據(jù)此分析系統(tǒng)內(nèi)變量間尤其是操縱行為對(duì)市場效率的作用與影響。

（二）基于滾動(dòng)VAR模型的廣義脈沖響應(yīng)分析

基于樣本期內(nèi)變量間脈沖響應(yīng)結(jié)果的時(shí)變過程，可以計(jì)算不同預(yù)測期變量間脈沖響應(yīng)序列的均值水平以及相鄰預(yù)測期之間脈沖響應(yīng)序列的相關(guān)系數(shù)(如表2所示)。其中，脈沖響應(yīng)的均值水平從總體上反映了變量間相互作用的方向，均值隨預(yù)測期的變化刻畫了信息沖擊發(fā)生后系統(tǒng)變量的波動(dòng)過程，相關(guān)系數(shù)體現(xiàn)了各預(yù)測期脈沖響應(yīng)序列隨時(shí)間變化趨勢(shì)的相對(duì)一致性。

以操縱預(yù)警概率AI對(duì)相對(duì)有效價(jià)差SPREAD所產(chǎn)生的沖擊為例，首先，當(dāng)預(yù)測期H為 1時(shí)，樣本期內(nèi)脈沖響應(yīng)序列的平均值為正，這表明操縱行為會(huì)導(dǎo)致股票市場交易成本上升和流動(dòng)性下降；其次，在第 1～6個(gè)預(yù)測期內(nèi)，脈沖響應(yīng)序列的平均值均保持為正，并呈現(xiàn)逐步減少的趨勢(shì)，表明盡管操縱行為對(duì)相對(duì)有效價(jià)差的正向作用逐步減弱，但仍表現(xiàn)出一定的持續(xù)性；最后，各相鄰預(yù)測期脈沖響應(yīng)序列的相關(guān)系數(shù)基本上保持在0.8以上，表明不同預(yù)測期之間操縱行為對(duì)相對(duì)有效價(jià)差影響的波動(dòng)特征基本一致。從其他變量間廣義脈沖響應(yīng)的結(jié)果來看，在作用的持續(xù)性以及波動(dòng)特征的跨預(yù)測期比較上，也表現(xiàn)出與AI對(duì)SPREAD沖擊大體相同的特征。

表2 不同預(yù)測期廣義脈沖響應(yīng)結(jié)果比較

考慮到系統(tǒng)變量間廣義脈沖響應(yīng)序列在不同預(yù)測期具有比較一致的波動(dòng)特征，本文以上述脈沖響應(yīng)結(jié)果在第 1～6個(gè)預(yù)測期的平均值來分析變量間作用關(guān)系的時(shí)變特征；進(jìn)一步地，本文主要關(guān)注操縱行為影響市場效率的方向、程度及渠道，因而重點(diǎn)選取了與操縱預(yù)警概率、相對(duì)有效價(jià)差有關(guān)的廣義脈沖響應(yīng)結(jié)果的時(shí)變過程，并將其整理在圖1中。結(jié)合表2與圖1可以明晰以下幾點(diǎn)。

首先，在操縱行為影響市場效率的方向方面，當(dāng) AI出現(xiàn) 1單位標(biāo)準(zhǔn)差的上升時(shí)，滾動(dòng)樣本期內(nèi)SPREAD在第1～6個(gè)預(yù)測期將平均增加0.38%,；進(jìn)一步來看，在2015年6月中旬中國股市結(jié)束單邊上漲行情后，第1～6個(gè)預(yù)測期內(nèi)AI對(duì)SPREAD的平均影響水平呈現(xiàn)逐步上升趨勢(shì)，并于2015年8月26日達(dá)到3.86%,。同樣，在2016年1月中國股市發(fā)生異常波動(dòng)期間，第1～6個(gè)預(yù)測期內(nèi)AI對(duì)SPREAD的平均影響程度也有所增強(qiáng)。這充分說明，與震蕩、上漲的市場行情相比，下跌行情下操縱行為對(duì)交易成本及市場效率的消極影響往往更為顯著。

其次，在操縱行為影響市場效率的渠道方面，本文發(fā)現(xiàn)，引起市場波動(dòng)程度上升和交易活躍程度減弱可能是市場操縱影響市場效率的方式。一方面，當(dāng)AI出現(xiàn)1單位標(biāo)準(zhǔn)差的上升時(shí)，滾動(dòng)樣本期內(nèi)VOL在第1～6個(gè)預(yù)測期將平均增加1.22%,，并且在87%,的樣本期內(nèi)AI對(duì)VOL脈沖響應(yīng)的數(shù)值為正，表明操縱行為會(huì)促進(jìn)市場波動(dòng)加?。划?dāng)市場操縱概率提升引起市場波動(dòng)加劇后，可能會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致交易成本上升。這是因?yàn)椋鶕?jù)VOL對(duì)SPREAD的脈沖響應(yīng)結(jié)果，當(dāng)VOL出現(xiàn)1單位標(biāo)準(zhǔn)差的上升時(shí)，滾動(dòng)樣本期內(nèi)SPREAD在第1～6個(gè)預(yù)測期將平均增加0.33%,，并且在83%,的樣本期內(nèi)VOL對(duì)SPREAD脈沖響應(yīng)的數(shù)值為正，表明市場波動(dòng)加劇會(huì)導(dǎo)致交易成本上升。

另一方面，當(dāng)AI出現(xiàn)1單位標(biāo)準(zhǔn)差的上升時(shí)，滾動(dòng)樣本期內(nèi)DEPTH在第1～6個(gè)預(yù)測期將平均減少 2.38%,，并且在 76%,的樣本期內(nèi) AI對(duì) DEPTH脈沖響應(yīng)的數(shù)值為負(fù)，表明操縱行為會(huì)降低市場交易活躍程度；當(dāng)市場操縱概率提升引起交易活躍度下降后，可能會(huì)進(jìn)一步導(dǎo)致交易成本上升。這是因?yàn)?，根?jù)DEPTH對(duì)SPREAD的脈沖響應(yīng)結(jié)果，當(dāng)DEPTH出現(xiàn)1單位標(biāo)準(zhǔn)差的減少時(shí)，滾動(dòng)樣本期內(nèi)SPREAD在第1～6個(gè)預(yù)測期將平均增加0.15%，并且在74%,的樣本期內(nèi)DEPTH對(duì)SPREAD脈沖響應(yīng)的數(shù)值為負(fù)，表明市場交易活躍程度下降會(huì)導(dǎo)致交易成本上升。這可以解釋為盡管市場操縱會(huì)導(dǎo)致被操縱股票的交易量明顯增加(Comerton-Forde and Putnins，2011；李夢(mèng)雨，2015)，但操縱行為的發(fā)生違背了市場公正原則，侵害了絕大多數(shù)投資者的合法權(quán)益，會(huì)惡化投資者信心，降低其參與市場交易的意愿。此時(shí)，市場總體的交易活躍程度可能會(huì)有所減弱，并促使市場流動(dòng)性降低和交易成本上升。

最后，本文還發(fā)現(xiàn)，當(dāng)DEPTH出現(xiàn)1單位標(biāo)準(zhǔn)差的上升時(shí)，滾動(dòng)樣本期內(nèi)VOL在第1～6個(gè)預(yù)測期將平均增加1.04%,，并且在 77%,的樣本期內(nèi) DEPTH對(duì)VOL脈沖響應(yīng)的數(shù)值為正，表明市場交易活躍程度的提升會(huì)加劇市場波動(dòng)。這可能是因?yàn)殡S著市場交易活躍程度的提升，有越來越多的流動(dòng)性交易者、不知情交易者參與到市場中，從而提升了市場交易中噪聲交易的占比，而噪聲交易增加會(huì)加劇股票市場摩擦，進(jìn)而導(dǎo)致市場波動(dòng)程度加大(蘇冬蔚，2008)。進(jìn)一步來看，在 2014年下半年中國股市進(jìn)入單邊上漲階段后，市場交易活躍程度對(duì)市場波動(dòng)的影響明顯增強(qiáng)，并于2015年6月中國股市發(fā)生異常波動(dòng)后迅速減弱，表明市場交易活躍度對(duì)市場波動(dòng)的影響程度呈現(xiàn)出與市場行情相一致的特征。

圖1 系統(tǒng)主要變量間廣義脈沖響應(yīng)結(jié)果的時(shí)變過程(單位：%,)

（三）基于滾動(dòng)VAR模型的廣義方差分解

與前述廣義脈沖響應(yīng)結(jié)果的分析類似，本文以不同預(yù)測期變量間解釋比例的均值比較以及相鄰預(yù)測期解釋比例序列的相關(guān)系數(shù)(如表3所示)來分析系統(tǒng)變量間作用程度的總體特征。由表3可以看出，對(duì)于操縱預(yù)警概率AI對(duì)相對(duì)有效價(jià)差SPREAD波動(dòng)的解釋度，當(dāng)進(jìn)入第 2個(gè)預(yù)測期以后，該解釋度在樣本期內(nèi)的平均值保持在 13%,以上，表明操縱行為對(duì)市場效率的影響在第2個(gè)預(yù)測期基本達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)；同時(shí)，相鄰預(yù)測期該解釋比例序列的相關(guān)系數(shù)介于 0.84～1.00之間，表明不同預(yù)測期內(nèi)操縱行為對(duì)市場效率影響的波動(dòng)具有較高的一致性。從其他廣義方差分解結(jié)果來看，在變量間作用程度以及作用程度隨時(shí)間波動(dòng)的跨預(yù)測期比較上，也表現(xiàn)出與 AI對(duì) SPREAD波動(dòng)解釋度大體相同的特征。

表3 不同預(yù)測期廣義方差分解結(jié)果比較

變量間解釋比例序列的均值水平基本上在6個(gè)預(yù)測期內(nèi)達(dá)到穩(wěn)定，鑒于此，本文以廣義方差分解結(jié)果在第1～6個(gè)預(yù)測期的平均值來分析變量間作用程度的時(shí)變特征。與前述廣義脈沖響應(yīng)分析相一致，本文選取了與操縱預(yù)警概率、相對(duì)有效價(jià)差有關(guān)的廣義方差分解結(jié)果的時(shí)變過程，并將其整理在圖2中。結(jié)合表3與圖2可以看出：首先，從操縱行為對(duì)相對(duì)有效價(jià)差的綜合影響來看，市場操縱對(duì)相對(duì)有效價(jià)差波動(dòng)的解釋比例大致保持在5%,～30%,之間，表明市場操縱行為會(huì)對(duì)交易成本產(chǎn)生較大影響。進(jìn)一步來看，在2015年股市異常波動(dòng)期間該解釋比例出現(xiàn)明顯提升，于2015年8月26日達(dá)到峰值，接近44%,。這進(jìn)一步印證了前述廣義脈沖響應(yīng)分析的結(jié)論：操縱行為對(duì)市場效率的影響往往在下跌行情下更為顯著。其次，對(duì)于操縱行為通過加劇市場波動(dòng)影響市場效率的作用路徑，操縱行為對(duì)市場波動(dòng)的解釋比例大致保持在0～15%,之間，市場波動(dòng)對(duì)相對(duì)有效價(jià)差波動(dòng)的解釋比例大致保持在0～20%,之間；對(duì)于操縱行為通過降低市場交易活躍度影響市場效率的作用路徑，操縱行為對(duì)訂單深度的解釋比例大致保持在0～8%之間，訂單深度對(duì)相對(duì)有效價(jià)差波動(dòng)的解釋比例大致保持在0～20%之間。這充分表明“AI→VOL→SPREAD”、“AI→DEPTH→SPREAD”是操縱行為作用于市場效率的兩個(gè)不容忽視的傳導(dǎo)渠道。進(jìn)一步地，從市場波動(dòng)與訂單深度對(duì)相對(duì)有效價(jià)差解釋度的時(shí)變過程來看，兩者的相關(guān)系數(shù)高達(dá)-0.57，即市場波動(dòng)與訂單深度對(duì)相對(duì)有效價(jià)差的影響呈相反變動(dòng)趨勢(shì)，并且市場波動(dòng)的影響往往在下跌行情里更為顯著，而訂單深度的影響往往在震蕩及上漲行情里更為顯著。

圖2 系統(tǒng)主要變量間廣義方差分解結(jié)果的時(shí)變過程(單位：%,)

五、結(jié)論與政策啟示

本文從資本市場質(zhì)量的研究視角出發(fā)，引入交易型操縱中收盤價(jià)操縱行為的識(shí)別模型和成交額加權(quán)的相對(duì)有效價(jià)差指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)中國股票市場操縱行為及市場效率的有效測度。進(jìn)一步地，本文采用滾動(dòng)VAR模型和廣義的脈沖響應(yīng)及方差分解方法分析了上海證券交易所層面操縱行為影響市場效率的方向、程度、渠道，并基于廣義脈沖響應(yīng)及方差分解結(jié)果的時(shí)變過程，對(duì)不同市場行情下操縱行為對(duì)市場效率的影響進(jìn)行了比較。

市場公正與效率是兩個(gè)重要的衡量股票市場質(zhì)量的維度。經(jīng)過筆者測算，滬市股票操縱預(yù)警概率的平均值為 0.24%?；跐L動(dòng)VAR模型的廣義響應(yīng)分析及方差分解，本文還發(fā)現(xiàn)：(1)操縱行為會(huì)導(dǎo)致股票市場交易成本上升，并且操縱行為對(duì)市場效率的影響往往在下跌行情里更為顯著。(2)操縱行為可能通過兩個(gè)渠道對(duì)市場效率產(chǎn)生影響：一是通過加劇市場波動(dòng)導(dǎo)致相對(duì)有效價(jià)差擴(kuò)大，從而在一定程度上佐證了“操縱行為—加劇市場波動(dòng)—降低訂單非執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)—投資者報(bào)價(jià)策略趨于保守—價(jià)差擴(kuò)大及交易成本上升”的作用渠道。二是通過降低市場交易活躍度導(dǎo)致相對(duì)有效價(jià)差擴(kuò)大，這意味著操縱行為由于破壞了市場公正，會(huì)侵害絕大多數(shù)投資者的合法權(quán)益，從而惡化投資者信心，降低其參與市場交易的意愿。此時(shí)，市場總體的交易活躍程度可能會(huì)有所減弱，并促使市場流動(dòng)性降低和交易成本上升。(3)市場交易活躍程度的提升往往會(huì)加劇市場波動(dòng)，并且市場交易活躍度對(duì)市場波動(dòng)的影響程度呈現(xiàn)出與市場行情相一致的特征。

上述實(shí)證分析結(jié)論對(duì)探索提升我國股票市場質(zhì)量的路徑具有深刻的政策啟示。一方面，鑒于收盤價(jià)操縱行為往往會(huì)導(dǎo)致股票價(jià)格在收盤前出現(xiàn)異常變化，建議監(jiān)管部門據(jù)此開發(fā)和設(shè)計(jì)可疑收盤價(jià)操縱行為的監(jiān)測體系，并結(jié)合涉及客戶詳細(xì)訂單信息的全賬簿數(shù)據(jù)對(duì)監(jiān)測體系加以調(diào)整與完善，從而提升其有效性。以該監(jiān)測體系為工具，監(jiān)管部門得以將監(jiān)管重點(diǎn)集中于被監(jiān)測出的可疑收盤價(jià)操縱行為，從而提升市場操縱行為監(jiān)管的效率；另一方面，鑒于市場操縱行為往往會(huì)導(dǎo)致交易成交上升和市場運(yùn)行效率下降，建議監(jiān)管部門在增強(qiáng)操縱行為發(fā)現(xiàn)能力的同時(shí)，進(jìn)一步加大對(duì)這類行為的處罰力度來提升其違法違規(guī)成本。

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