金浩 舒帥杰

摘 要：股票市場的波動與實體經(jīng)濟走勢及宏觀經(jīng)濟政策密切相關(guān)?；?014-2018年的上證A股數(shù)據(jù)，采用GARCH-MIDAS-X模型分析了經(jīng)濟政策不確定性對股市波動的影響，結(jié)果表明經(jīng)濟政策不確定性很好的解釋了我國股市波動的短期和長期部分。另外還發(fā)現(xiàn)在不確定不斷上升的情況下，具有機構(gòu)持股比例較多、非融資融券、國有企業(yè)特質(zhì)的企業(yè)股票的波動性相對較小。

關(guān)鍵詞：經(jīng)濟政策;股票波動;不確定性;企業(yè)異質(zhì)性

中圖分類號：F23 ? ? 文獻標(biāo)識碼：A ? ? ?doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2020.07.045

0 引言

目前我國實體經(jīng)濟正處在轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時刻，股票市場作為資金的蓄水池對推動實體經(jīng)濟及踐行國家發(fā)展戰(zhàn)略層面具有重要意義。近年以來國際黑天鵝事件頻發(fā)，中美貿(mào)易戰(zhàn)愈演愈烈，政治、經(jīng)濟領(lǐng)域的不確定性引得資本市場異常波動，股票市場暴漲暴跌現(xiàn)象常有發(fā)生， Marfatia采用TVP模型中估計了標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)股票收益率對經(jīng)濟政策不確定性的響應(yīng)，結(jié)果表明不確定性水平與標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)股票收益率時變響應(yīng)之間存在顯著的負(fù)相關(guān)。李力等基于上證指數(shù)從宏觀和微觀兩個角度考察經(jīng)濟政策不確定性對股市波動率的影響，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟政策不確定性會使投資者產(chǎn)生較大分歧并在一定程度上助長悲觀情緒，并導(dǎo)致股市的波動率顯著提高。另外，我國上市企業(yè)之間異質(zhì)性突顯，而某些特征指標(biāo)突出的企業(yè)能夠獲得投資者的關(guān)注，進而影響投資者的選擇偏好，并最終可能影響到股票的波動性。因此，在研究經(jīng)濟政策不確定性對股市波動的影響過程中引入企業(yè)異致性就很有必要。

近年來，眾多學(xué)者對混頻數(shù)據(jù)模型方法也開展了眾多有價值的研究，本文將在GARCH-MIDAS模型的基礎(chǔ)上加入EPU指標(biāo)，分析經(jīng)濟政策不確定性對股市波動的短期成分和長期趨勢的影響，并通過構(gòu)建多元回歸模型從企業(yè)異致性的角度進一步分析經(jīng)濟政策不確定性對股市波動的影響。

1 實證分析

1.1 變量選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2014-2018年滬市A股日度數(shù)據(jù)為研究對象，股市日度數(shù)據(jù)共計1214組，其股指數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，經(jīng)濟政策不確定性采用Davis等人編制的EPU指數(shù)作為代理變量，該指數(shù)為月度數(shù)據(jù)，共計108組，股市收益率采用收盤價格自然對數(shù)差分形勢并且擴大了100倍，記為rA，為確保數(shù)據(jù)的完整性和有效性將剔除缺失重要指標(biāo)可能影響實證結(jié)果的上市公司，并剔除被ST及摘牌的上市公司。

企業(yè)異質(zhì)性變量：實證過程中涉及三個異質(zhì)性變量。（1）企業(yè)所有制性質(zhì)（SOE）：定義國有上市公司為1，非國有上市公司為0。（2）融資融券標(biāo)的（SMT）：根據(jù)上交所公布的融資融券交易信息，將上市企業(yè)的股票劃分為融資融券標(biāo)的和非融資融券標(biāo)的兩種類型。（3）機構(gòu)持股比例（ISH）。

控制變量：參照以往研究不確定性和股票市場波動性的文獻如唐松、顧夏銘等，將其它有可能對股票市場波動性產(chǎn)生影響的因素納入進來。本文選取的變量包括企業(yè)規(guī)模、企業(yè)上市年齡、有形資產(chǎn)比率、現(xiàn)金流比率、資產(chǎn)收益率、機構(gòu)持股比例以及時間趨勢變量。其中企業(yè)規(guī)模（Size）采用企業(yè)資產(chǎn)總額對數(shù)值表示。企業(yè)上市年齡（Age）從企業(yè)開始上市交易日期算起。有形資產(chǎn)比率（Tangibility）指有形資產(chǎn)凈值與總資產(chǎn)的比率?，F(xiàn)金流比率（Cashflow）采用貨幣資金和總資產(chǎn)的比值來表示。資產(chǎn)收益率（ROA）是歸屬母公司股東的凈利潤與平均凈資產(chǎn)的百分比。分紅次數(shù)（Nsb）表示公司累計分紅次數(shù)。時間趨勢變量（Timetrend）以大盤指數(shù)為參照，當(dāng)大盤指數(shù)下跌時Timetrend=1，否則取值為0，數(shù)據(jù)來源國泰安數(shù)據(jù)庫。

1.2 描述性統(tǒng)計

表1給出了EPU指數(shù)和上證綜指日收益率的描述性統(tǒng)計量。由表可知兩變量的偏度值都大于0，說明數(shù)列呈右偏性質(zhì);兩個變量的峰度值均大于3并且JB統(tǒng)計量均顯著，表明這兩個變量都不服從正態(tài)分布并且呈現(xiàn)“尖峰厚尾”的特征。

作為參照，在分析EPU指標(biāo)對股市波動率的影響之前，我們先估計不加入EPU指標(biāo)的GARCH-MIDAS模型結(jié)果，加入不確定性指標(biāo)前后的系數(shù)估計如表1。

根據(jù)AIC信息準(zhǔn)則，加入EPU指標(biāo)的模型大部分要優(yōu)于基準(zhǔn)模型RV。模型中部分參數(shù)（μ，α，β）在統(tǒng)計上是顯著的，這說明A股的短期波動存在強烈的波動聚集效應(yīng)。在模型的設(shè)定中，θ1、θ2分別代表已實現(xiàn)波動率、不確定性指標(biāo)對波動率的長期影響。RV+EPU估計結(jié)果中的θ2符號為正且顯著，這表明經(jīng)濟政策不確定性也會提高A股的長期波動成分。

相對非國有上市企業(yè)來說，國有企業(yè)人才儲備豐富，更容易獲得國家財政上的支持，面對不確定性的沖擊時，國有企業(yè)抵抗能力更強。因此我們提出第1個假設(shè)：在面對經(jīng)濟政策不確定性沖擊時，國有企業(yè)股票波動性要比非國有企業(yè)更穩(wěn)定。經(jīng)濟政策不確定性對股票市場波動性影響還可能和標(biāo)的股票是否融資融券相關(guān)，在不確定性不斷上升的市場環(huán)境中，融資融券會通過杠桿加大交易額但同時也會加劇標(biāo)的股票的崩盤風(fēng)險。所以我們提出第2個假設(shè)：在經(jīng)濟政策不確定性較高的市場環(huán)境中，投資者更傾向非融資融券標(biāo)的股票。一直以來機構(gòu)重倉持股的股票都是投資者股票投資的風(fēng)向標(biāo)，究其原因在于機構(gòu)投資者在信息獲取方面更加敏捷，尤其在交易模式和分析能力上機構(gòu)投資者更是有著不可挑戰(zhàn)的優(yōu)勢?；诖吮疚奶岢龅?個假設(shè)：面對經(jīng)濟政策不確定性的沖擊，為避免股價波動過大而帶來損失，投資者會投資那些機構(gòu)持股比例較大的股票。為檢驗假說1至假說3，設(shè)定以下計量模型：

用上述模型檢驗假設(shè)1時Xi，t=SOEi，t表示股票所屬企業(yè)的所有權(quán)屬性，若企業(yè)是國有企業(yè)，則SOEi，t=1，若企業(yè)是非國有企業(yè)，則SOEi，t=0。若假設(shè)1成立，則模型中系數(shù)α3的估計值將顯著為負(fù)值。當(dāng)檢驗假設(shè)2時，Xi，t=SMTi，t表示股票是否能夠融資融券，當(dāng)SMTi，t=1表示該股票是融資融券標(biāo)的，若假設(shè)2成立則實證結(jié)果中α3是顯著的。檢驗假設(shè)3時Xi，t=ISHi，t，ISHi，t表示機構(gòu)持股的比例，如果系數(shù)α3顯著為負(fù)值則假設(shè)3成立。