李卓凝　林仁文

摘要：本文基于合成控制法，將炒鞋熱潮視為外生沖擊，探究了該沖擊對(duì)主要受影響企業(yè)Nike的股價(jià)的影響。通過分析StockX二手球鞋交易平臺(tái)自2012年4月27日至2019年7月19日的交易數(shù)據(jù)，明確了炒鞋從2015年開始，且Nike是受影響最大的企業(yè)。相關(guān)分析表明，Nike品牌的二手球鞋交易量與股價(jià)存在因果關(guān)系，且Nike球鞋的炒作時(shí)間要早于整個(gè)二手球鞋市場(chǎng)。

關(guān)鍵詞：炒鞋;股價(jià);Nike;合成控制法

中圖分類號(hào)：F23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.24.040

0引言

炒鞋是當(dāng)下最新的財(cái)富神話。一名大學(xué)生，靠炒鞋月入上萬，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)獨(dú)立;一位年輕小伙，將買房首付款投入炒鞋，最終全款買房。網(wǎng)上不斷曝出炒鞋致富的故事，引發(fā)人們的廣泛關(guān)注。

“供不應(yīng)求”是引發(fā)炒鞋熱的根本原因。球鞋品牌商的“饑餓營(yíng)銷”策略成功抓住了不少球鞋愛好者的心理，但同時(shí)也給炒鞋黨創(chuàng)造了投機(jī)的機(jī)會(huì)。為了滿足市場(chǎng)需求，不少商家推出了二手球鞋交易平臺(tái)，該平臺(tái)的行為模式和證券市場(chǎng)的交易模式極其類似，不僅衍生出K線圖、“鞋期貨”，還互聯(lián)網(wǎng)化衍生出“云炒鞋”（劉遠(yuǎn)舉， 2019）。筆者認(rèn)為，球鞋的二手市場(chǎng)可類比為股票的二級(jí)市場(chǎng)，二級(jí)市場(chǎng)會(huì)對(duì)一級(jí)市場(chǎng)產(chǎn)生影響。同樣，球鞋的二手市場(chǎng)也會(huì)在一定程度上影響一手市場(chǎng)，進(jìn)而體現(xiàn)為股票投資者對(duì)于該公司的信心。

目前，已有很多新聞報(bào)道分析炒鞋現(xiàn)狀及投機(jī)者的心理，但大多數(shù)文章僅僅關(guān)注該現(xiàn)象的原因，鮮有文章考察該熱潮對(duì)于鞋類企業(yè)產(chǎn)生的影響。本文將炒鞋熱潮視為一種外生沖擊，通過合成控制法來探究該沖擊是否對(duì)鞋類企業(yè)的股價(jià)產(chǎn)生影響。數(shù)據(jù)分析表明，受炒鞋影響最大的企業(yè)是Nike和Adidas，其余企業(yè)受影響很小，本文主要研究對(duì)Nike企業(yè)的影響，因此將其視為實(shí)驗(yàn)組，其余鞋類企業(yè)（除Adidas企業(yè)）視為對(duì)照組，觀察炒鞋熱潮發(fā)生后的股價(jià)是否與未受沖擊的股價(jià)有明顯差異。

本文的第二部分收集了StockX平臺(tái)的二手球鞋交易數(shù)據(jù)，展示了炒鞋熱潮的發(fā)展歷程;第三部分對(duì)二手球鞋交易量與受影響鞋企Nike的股價(jià)進(jìn)行了相關(guān)性分析;第四部分基于Stata，使用合成控制法探究二者的因果關(guān)系;第五部分總結(jié)了主要結(jié)論，結(jié)果表明，炒鞋熱潮對(duì)Nike企業(yè)的股價(jià)有一定影響。

1數(shù)據(jù)來源及描述

本文的二手球鞋交易數(shù)據(jù)均來自StockX平臺(tái)的所有可見公開數(shù)據(jù)，該公司于2015年在美國(guó)成立，其前身是二手運(yùn)動(dòng)鞋交易市場(chǎng)最重要的交易中心Campless，現(xiàn)已成為二手鞋交易領(lǐng)域第一家“獨(dú)角獸”公司。秉持著“讓用戶像炒股票一樣交易球鞋”的理念，該平臺(tái)搭建了一個(gè)交易物品的“股票市場(chǎng)”。用戶可在平臺(tái)上看到每一款球鞋的指數(shù)，時(shí)時(shí)查看球鞋價(jià)格。為了還原球鞋轉(zhuǎn)賣交易市場(chǎng)的真實(shí)情況，我們此次分析使用了該平臺(tái)自2012年4月27日到2019年7月19日共計(jì)489萬條交易記錄。數(shù)據(jù)經(jīng)去重清洗后，保留了16個(gè)運(yùn)動(dòng)鞋品牌共343萬條交易記錄。

從圖1可以看出，二手球鞋交易從2012年起初見端倪，隨后幾年呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。上圖列出了四家二手鞋交易量最大的企業(yè)，分別是Nike，Adidas，Puma和Asics。其中，Nike二手鞋出現(xiàn)的交易時(shí)間最早，且交易量最大（2017年除外）。由圖可知，Nike和Adidas兩家企業(yè)幾乎占據(jù)了整個(gè)二手球鞋交易市場(chǎng)，其他企業(yè)交易量較小。我們將Nike作為處理組，即被炒作的品牌，其他品牌（除Adidas外）為對(duì)照組，即未被炒作的品牌。為了判斷“炒鞋熱潮”這一外生沖擊發(fā)生的具體時(shí)間，本文使用Eviews軟件，通過加入虛擬變量，考察2015和2016年前后，二手球鞋交易量（quantity）時(shí)間序列的斜率是否發(fā)生顯著變化。

Quantity︿=D1+D1*YEAR+C

由Eviews結(jié)果可知，2015年前后時(shí)間序列的斜率變化更加顯著，R-squared（2015）大于R-squared（2016），因此筆者認(rèn)為炒鞋熱潮從2015年開始。

2相關(guān)分析及因果識(shí)別

為了探究Nike二手球鞋交易量和股價(jià)的關(guān)系，通過Eviews建立如下模型。結(jié)果表明，對(duì)數(shù)函數(shù)能夠較好地?cái)M合散點(diǎn)的走勢(shì)，在5%顯著水平下，二者呈顯著正相關(guān)關(guān)系。

stockprice_nike︿=-54.0640+9.3286log （quantitynike）

（-5.32）（10.42）R2=0.95，DW=2.43

根據(jù)以上分析，筆者判斷炒鞋熱潮于2015年開始，由于其他品牌受炒鞋熱潮影響較小，我們忽略對(duì)其他品牌的影響，只考慮對(duì)Nike品牌的影響。將炒鞋熱潮看作是對(duì)Nike品牌實(shí)施的一項(xiàng)自然實(shí)驗(yàn)，自2015年之后為處理組，其他品牌為對(duì)照組，比較處理組和對(duì)照組之間的差異，可以估計(jì)“炒鞋”對(duì)鞋企股價(jià)的影響。

為了避免對(duì)照組選取時(shí)的主觀性和隨意性，以及內(nèi)生性問題，我們采取合成控制法來構(gòu)造良好的對(duì)照組。該方法根據(jù)所有對(duì)照組的數(shù)據(jù)特征對(duì)其進(jìn)行加權(quán)，構(gòu)造出沒有受到外生沖擊的實(shí)驗(yàn)組的狀態(tài)。將實(shí)際情況與“反事實(shí)狀態(tài)”進(jìn)行對(duì)比，判斷該外生沖擊是否對(duì)實(shí)驗(yàn)組造成影響（劉甲炎、范子英， 2013）。

我們的目標(biāo)是用其他上市鞋企的加權(quán)平均來模擬沒有受到“炒鞋”外生沖擊的Nike的股價(jià)，然后與這兩家企業(yè)真實(shí)的股價(jià)進(jìn)行對(duì)比來估計(jì)炒鞋熱潮對(duì)其股價(jià)波動(dòng)的影響。由于Nike是世界規(guī)模較大的球鞋企業(yè)，其體量遠(yuǎn)大于其他鞋企，為了排除企業(yè)規(guī)模所造成的影響，僅探究炒鞋這一外生沖擊帶來的后果，本文采取了股票收益率來代替股價(jià)。根據(jù)合成控制法的思想，我們選擇權(quán)重時(shí)要使得在炒鞋熱潮開始前，合成Nike（Adidas）各項(xiàng)決定股票收益率的因素和真實(shí)Nike盡可能的一致。我們選擇的預(yù)測(cè)控制變量包括賬面市值比（BM）、市盈率的倒數(shù)（E/P）、杠桿率。這些預(yù)測(cè)變量均為2012-2014年的企業(yè)平均值，另外還使用2012、2013與2014年的平均股價(jià)收益率作為三個(gè)額外的預(yù)測(cè)變量。研究表明，股票平均收益率與杠桿率（Bhandari， 1988）、市盈率的倒數(shù)（Basu， 1983）正相關(guān)。此外，Dennis（1980）發(fā)現(xiàn)對(duì)于美國(guó)股票市場(chǎng)而言，股票收益率與賬面市值比有正相關(guān)關(guān)系。通過分析1963-1990年間的股票，F(xiàn)ama & French（1992）發(fā)現(xiàn)，股票收益率與市值、賬面市值比、市盈率及杠桿率有關(guān)。