周愛民 王星馳

(南開大學(xué) 金融學(xué)院, 天津 300350)

一、引言

伴隨著網(wǎng)絡(luò)時(shí)代高速發(fā)展和新聞媒體普及,人們獲取信息變得更為便捷,導(dǎo)致股價(jià)對(duì)新聞事件的響應(yīng)日益敏感。 同時(shí)貿(mào)易政策和長(zhǎng)臂管轄制裁措施日益成為大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)的重要手段,從而導(dǎo)致投資市場(chǎng)中利空消息層出不窮。 然而,在這些利空消息的背后,往往蘊(yùn)藏著潛在的替代投資機(jī)會(huì)。 A 股市場(chǎng)中的重大利空事件往往會(huì)對(duì)相關(guān)聯(lián)的板塊產(chǎn)生顯著影響,特別是處于同一概念或行業(yè)的板塊,在利空事件發(fā)生時(shí)通常會(huì)出現(xiàn)幅度不同的暴跌,繼而引發(fā)投資者的恐慌性拋售。 面對(duì)這種市場(chǎng)反應(yīng),專業(yè)的機(jī)構(gòu)投資者可能會(huì)選擇重新調(diào)整其投資組合,以降低受利空消息帶來的風(fēng)險(xiǎn)。 然而,若在重新選股、調(diào)倉和行業(yè)分析中花費(fèi)過多的時(shí)間,則可能導(dǎo)致時(shí)間成本的損失。 對(duì)普通股民而言,面對(duì)這種市場(chǎng)負(fù)面情緒影響,也比較關(guān)心利空行業(yè)或板塊是否存在著替代投資機(jī)會(huì)。

以電子煙為例:2022 年3 月11 日,國(guó)家煙草專賣局發(fā)布了《電子煙管理辦法》禁止銷售除煙草口味外的調(diào)味電子煙和可自行添加霧化物的電子煙,不得排他性經(jīng)營(yíng)上市銷售的電子煙產(chǎn)品。 此禁令發(fā)布后,整個(gè)板塊行情應(yīng)聲下跌,但與此同時(shí),整個(gè)傳統(tǒng)煙草概念相關(guān)的板塊則迎來了上漲趨勢(shì)。 再以受美制裁軍事企業(yè)為例:2020 年6 月24 日,特朗普為打壓中國(guó)的軍工企業(yè),制裁了包括華為、?？低暤?0 家被認(rèn)為由中國(guó)軍方控制或擁有的用于提供通訊、制造與出口的相關(guān)企業(yè)。 這對(duì)A 股軍工概念板塊可能會(huì)造成短期利空,而同時(shí),軍工替代概念的股票則可能成為最佳替代投資股。

本文旨在研究在利空消息發(fā)布期間替代投資的可行性,在一定程度上為投資者抵御利空消息帶來的投資風(fēng)險(xiǎn)提供參考依據(jù)。 本文將采用事件研究法,探討利空消息對(duì)受影響行業(yè)及其替代行業(yè)之間是否存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。 通過分析受利空消息影響和相關(guān)替代企業(yè)在估計(jì)窗口和事件窗口的超額收益率表現(xiàn),來揭示市場(chǎng)對(duì)這些事件的反應(yīng)。 本研究首先將對(duì)利空消息進(jìn)行分類與梳理,根據(jù)消息發(fā)出的時(shí)間和類型,并結(jié)合近年來的市場(chǎng)情況,收集并歸納各類具有影響力且原因不相同的利空事件。 接著,將A 股市場(chǎng)上的企業(yè)按行業(yè)或板塊進(jìn)行分類,根據(jù)不同的時(shí)間節(jié)點(diǎn),討論利空事件對(duì)不同行業(yè)或板塊的影響。 最后,以需求替代效應(yīng)和信息傳遞效應(yīng)理論為基礎(chǔ),邏輯推斷選出與受影響行業(yè)存在競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系并可替代其主營(yíng)業(yè)務(wù)的行業(yè),分析這些替代行業(yè)在利空消息出現(xiàn)時(shí)的股價(jià)表現(xiàn)。

二、研究假設(shè)與實(shí)證設(shè)計(jì)

(一)研究假設(shè)

本研究重點(diǎn)關(guān)注A 股市場(chǎng)的以下5 對(duì)互為替代的10 個(gè)行業(yè):(1)電子煙和傳統(tǒng)煙草;(2)塑料制品和可降解塑料;(3)網(wǎng)絡(luò)游戲和主機(jī)游戲;(4)碳酸飲料和健康飲品;(5)傳統(tǒng)火電和新能源綠電。

研究主要集中在政策限令以及重大利空新聞等利空消息的影響方面,研究數(shù)據(jù)來源于每個(gè)行業(yè)在利空消息發(fā)布前后約90 天的股市數(shù)據(jù),包括日期、開盤價(jià)、收盤價(jià)、最高價(jià)、最低價(jià)、成交量和成交額。 研究將首先設(shè)置事件斷點(diǎn)、估計(jì)窗口與事件窗口。 再通過Hausman 檢驗(yàn)確定數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型,進(jìn)而運(yùn)用斷點(diǎn)回歸的方式進(jìn)行分析。 最后,本文會(huì)使用混合面板模型對(duì)這10 個(gè)行業(yè)的總樣本進(jìn)行綜合分析。

假設(shè)1:在利空消息發(fā)布后,受影響行業(yè)的股票收益率會(huì)顯著下降。 根據(jù)行為金融學(xué)的過度反應(yīng)理論,市場(chǎng)通常會(huì)過度反應(yīng)所有的公開信息,利空消息會(huì)導(dǎo)致投資者對(duì)受影響行業(yè)的信心下降,從而推動(dòng)股票價(jià)格持續(xù)下跌。

假設(shè)2:在利空消息發(fā)布后,與受影響行業(yè)相關(guān)的替代投資機(jī)會(huì)的收益率會(huì)顯著上漲。 投資者在尋求風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖和利潤(rùn)最大化的過程中,可能會(huì)將資金從受利空消息影響行業(yè)轉(zhuǎn)移到其替代品行業(yè),從而推動(dòng)替代品行業(yè)的股票價(jià)格上漲。

假設(shè)3:在利空消息發(fā)布后,整個(gè)市場(chǎng)的平均超額收益不會(huì)顯著變化,這主要?dú)w因于受利空消息影響行業(yè)的普遍股價(jià)下跌與相關(guān)替代投資行業(yè)投資機(jī)會(huì)的收益普遍提升之間的此長(zhǎng)彼消。 在利空消息發(fā)布后,市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)厭惡情緒可能增加,導(dǎo)致受影響行業(yè)的股票收益率下降。 然而,投資者可能會(huì)尋求與受影響行業(yè)相關(guān)的替代投資機(jī)會(huì),以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)并獲取收益。 這種替代效應(yīng)可能導(dǎo)致替代投資機(jī)會(huì)的收益率上升,這就抵消了受影響行業(yè)的股票收益率下降,最終使整個(gè)市場(chǎng)的平均超額收益不會(huì)顯著變化。

(二)研究方法

本文采用斷點(diǎn)回歸(RDD)方法進(jìn)行事件分析,這種方法能通過比較價(jià)格變量在各利空事件發(fā)生前后的變化,來幫助我們檢測(cè)出變量之間的因果關(guān)系。 據(jù)此,我們可以更加準(zhǔn)確地識(shí)別出不同的投資機(jī)會(huì),為投資者提供科學(xué)的參考建議。

在本文的實(shí)操中,研究者不會(huì)對(duì)被觀察的變量進(jìn)行任何干預(yù),而是利用股市中已經(jīng)存在的利空事件或重大新聞來觀察變量之間的關(guān)系,以輔助投資者在購買時(shí)的決策。 在數(shù)據(jù)分析過程中,本文采用固定效應(yīng)模型(Fixed Effects Model)作為補(bǔ)充方法,以控制一些無法直接觀察的潛在混雜因素,從而在一定程度上減少估計(jì)偏差。

1.斷點(diǎn)回歸模型的建立

事件發(fā)生當(dāng)日記為0,事件窗口選為[-7,7]。 如果事件發(fā)生在非交易日,則將順延的第一個(gè)交易日視為0。 對(duì)于第i個(gè)樣本公司和第t個(gè)時(shí)點(diǎn),我們把超額收益率記為ARi,t,數(shù)據(jù)使用[-90,-8]區(qū)間的股票日收益率來估計(jì)超額收益率ARi,t。 其估計(jì)方法如下:

其中,預(yù)期收益率基于Fama 因子模型計(jì)算:

其中,Fj為第j個(gè)因子,βj由[-90,-8]的樣本數(shù)據(jù)經(jīng)最小二乘法回歸估計(jì)獲得。 因此,我們可以計(jì)算第i個(gè)樣本公司事件窗口期間所有超額收益:

對(duì)于窗口內(nèi)樣本,當(dāng)超額收益ARi,t大于分界點(diǎn)c時(shí),視為該樣本受到事件影響,否則視為未受到影響。處理狀態(tài)可以表示為I(ARi,t>c)。 因此,受到影響的概率是超額收益的函數(shù)。

建立斷點(diǎn)回歸模型:

其中,D在事件日前取0,否則取1。

如果估計(jì)系數(shù)δ統(tǒng)計(jì)顯著,表明事件對(duì)公司股價(jià)的影響是顯著的。

2.固定效應(yīng)模型的選擇

在本文研究中,如只使用單一的OLS 回歸模型,會(huì)存在異質(zhì)性的問題,即每個(gè)個(gè)體都具有自己的特征和影響因素,這些因素在單一的OLS 模型中是無法被控制的。 例如在研究股票的收益率時(shí),不同公司的業(yè)績(jī)、管理團(tuán)隊(duì)、市場(chǎng)環(huán)境等因素會(huì)對(duì)其收益率產(chǎn)生影響,但這些因素不是直接可以觀測(cè)到的。 若使用單一的OLS 回歸模型來研究這市場(chǎng)價(jià)格的走勢(shì),可能會(huì)忽略掉許多個(gè)體不可觀測(cè)的異質(zhì)性因素。 而這些因素都是不同的個(gè)體之間所具有的獨(dú)特特征,無法被單一的OLS 模型所控制。 固定效應(yīng)模型(簡(jiǎn)稱FE 模型)是面板數(shù)據(jù)分析中常用的一種模型,可以通過固定個(gè)體效應(yīng)來控制個(gè)體不可觀測(cè)的異質(zhì)性,使研究結(jié)果更可靠。 如果利空事件或政策限令會(huì)影響不同公司、不同行業(yè)的股票價(jià)格,這時(shí)候采用FE 模型可以更好地控制各公司、各行業(yè)之間的差異。 隨著面板數(shù)據(jù)的增加,FE 模型的效果會(huì)更理想。 因此,本文選擇FE 模型來評(píng)估和分析數(shù)據(jù)。

3. Hausman 檢驗(yàn)與模型估計(jì)

FE 模型是一種控制個(gè)體不可觀測(cè)異質(zhì)性的面板數(shù)據(jù)回歸模型。 它通過引入個(gè)體固定效應(yīng)來消除個(gè)體特定的不可觀測(cè)因素對(duì)回歸結(jié)果的影響。 在FE 模型中,個(gè)體固定效應(yīng)被視為常數(shù),與解釋變量無關(guān),但FE 模型的缺點(diǎn)是它忽略了時(shí)間不變的個(gè)體差異,不能估計(jì)個(gè)體差異的系數(shù),只能估計(jì)自變量對(duì)因變量的平均影響。 因此,我們需要引入Hausman 檢驗(yàn),用于比較兩個(gè)估計(jì)量的差異性,并判斷FE 模型和隨機(jī)效應(yīng)模型(簡(jiǎn)稱RE 模型)哪個(gè)更合適。

在面板數(shù)據(jù)中,個(gè)體的特征不同,而且還存在隨機(jī)因素的影響,因此FE 模型和RE 模型都可以用來控制個(gè)體的不可觀測(cè)異質(zhì)性。 Hausman 檢驗(yàn)的目的是確定哪種模型能更好地控制個(gè)體異質(zhì)性和隨機(jī)性因素。如果Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果顯示FE 模型更好,那么FE 模型就是更適合的模型。 更具體地說,Hausman 檢驗(yàn)的基本理念是比較FE 模型和RE 模型的估計(jì)結(jié)果之間的差異。 如果FE 模型的估計(jì)結(jié)果偏誤很小,則FE 模型比較適用;如果FE 模型的估計(jì)結(jié)果偏誤較大,那么RE 模型則比較適用,因?yàn)樗梢愿玫乜刂齐S機(jī)效應(yīng)的影響。

在后續(xù)受影響行業(yè)和替代品行業(yè)的研究中,使用FE 模型和Hausman 檢驗(yàn)可以幫助我們更好地控制不可觀測(cè)因素對(duì)研究結(jié)果的影響,并獲得更可靠的結(jié)果。 這兩種方法可以在面板數(shù)據(jù)分析中被廣泛應(yīng)用,特別是在經(jīng)濟(jì)學(xué)和金融學(xué)領(lǐng)域。 因此,在研究中選取合適的模型和方法非常重要,可有效提高研究結(jié)果的可靠性和可信度。

考慮到以上所述,以式(4)為基礎(chǔ),殘差ui,t可以分解出僅隨個(gè)體變動(dòng)而不隨時(shí)間變動(dòng)的部分αi和僅隨時(shí)間變動(dòng)不隨個(gè)體變動(dòng)的部分λt:

不隨時(shí)間變動(dòng)的αi和不隨個(gè)體變動(dòng)的λi,可能引起內(nèi)生性問題而導(dǎo)致估計(jì)偏誤。 因此,我們考慮固定效應(yīng)估計(jì)FE 或隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)RE,以減弱個(gè)體差異的可能影響。 為判斷兩種估計(jì)方式中哪一種更合適,我們進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)。

假定δFE為固定效應(yīng)估計(jì)的系數(shù),δRE隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)的系數(shù)。 原假設(shè)為:

如果固定效應(yīng)估計(jì)和隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)沒有顯著差異,隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)更加有效,應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)。反之,應(yīng)選擇固定效應(yīng)估計(jì)。 Hausman 檢驗(yàn)的估計(jì)量計(jì)算如下所示:

其中:

在原假設(shè)成立下:

說明個(gè)體效應(yīng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間不存在相關(guān)關(guān)系,那么隨機(jī)效應(yīng)模型是一個(gè)無偏估計(jì)器。 通常情況下,在進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)時(shí),若在顯著性水平為0.05的情況下被拒絕,說明個(gè)體效應(yīng)與隨機(jī)誤差項(xiàng)之間存在相關(guān)關(guān)系,那么隨機(jī)效應(yīng)模型就不再是一個(gè)無偏估計(jì)器。 在這種情況下,固定效應(yīng)模型可能更加適合。

4. 定義估計(jì)窗口與事件窗口

估計(jì)窗口和事件窗口是在事件研究法中經(jīng)常使用的概念。 對(duì)于本文研究的課題而言,此概念可以結(jié)合RDD 斷點(diǎn)回歸模型一起使用,對(duì)于研究超額收益率顯著問題上,效果會(huì)更好。

總的來說,估計(jì)窗口是指一個(gè)時(shí)間段,通常在事件發(fā)生之前,用于估計(jì)正常情況下的收益或者波動(dòng)性。 事件窗口則是圍繞事件發(fā)生的一個(gè)時(shí)間段,研究者會(huì)觀察事件窗口內(nèi)股票收益或者波動(dòng)性的異常變化,以判斷事件對(duì)市場(chǎng)的影響。 對(duì)于研究利空消息所帶來的投資機(jī)會(huì),通過設(shè)定估計(jì)窗口和事件窗口,研究者可以比較在利空消息公布前后股票的收益情況,進(jìn)而分析這些消息對(duì)行業(yè)或者個(gè)股的影響。 這有助于投資者在利空消息出現(xiàn)時(shí),發(fā)現(xiàn)對(duì)照行業(yè)的超額收益情況,并更好地抓住潛在的投資機(jī)會(huì)。

如圖1 所述:t=0 代表利空事件發(fā)生日。t=T1+1到t=T2代表事件窗口,t=T0+1 到t=T1代表估計(jì)窗口,t=T2+1 到t=T3表示事后窗口。 其中,T0、T1、T2和T3分別為事件日前后的時(shí)間。

圖1 時(shí)間窗口的描述

為了對(duì)選中企業(yè)的平均超額收益和超額收益的波動(dòng)率進(jìn)行分析,我們需要設(shè)置估計(jì)窗口和事件窗口。 使用事件窗口和估計(jì)窗口的好處在于可以在時(shí)間上對(duì)不同的事件和期間進(jìn)行對(duì)比,從而更準(zhǔn)確地測(cè)量和估計(jì)因素對(duì)股票超額波動(dòng)率和超額收益的影響。比如,在研究利空消息背后的替代機(jī)會(huì)時(shí),可以通過設(shè)置事件窗口和估計(jì)窗口,將利空事件和其后的替代機(jī)會(huì)作為事件和非事件時(shí)期進(jìn)行對(duì)比,從而更好地測(cè)量替代品對(duì)于股票價(jià)格的影響。

對(duì)于后續(xù)我們需要應(yīng)用的RDD 斷點(diǎn)回歸模型來說,設(shè)置事件窗口和估計(jì)窗口可以幫助確定利空消息的事件時(shí)間點(diǎn),并將其作為斷點(diǎn)進(jìn)行分析,從而更準(zhǔn)確地估計(jì)替代機(jī)會(huì)對(duì)于股票價(jià)格的影響;而對(duì)于Hausman 檢驗(yàn)來說,設(shè)置事件窗口和估計(jì)窗口可以幫助確定個(gè)體固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型的選擇,并提高檢驗(yàn)的精度和可靠性。

通過確立窗口生成時(shí)間序列圖,其中事件窗口代表研究中所定義的時(shí)間段,該時(shí)間段通常是針對(duì)利空事件或限制政策的具體時(shí)間范圍。 例如,如果研究的是電子煙或塑料制品的政策限令對(duì)股票市場(chǎng)的影響,那么事件窗口可能是政策實(shí)施前后的一段時(shí)間。

在本研究中,我們?cè)O(shè)定了以下時(shí)間窗口:估計(jì)窗口約為事件發(fā)生日前的第90 天至第30 天(即t-90 至t-30),以及一個(gè)更靈活的估計(jì)窗口,限定在事件發(fā)生日前的第60 天至第10 天(即t-60 至t-10)。 事件窗口為事件發(fā)生日前的第7 天至事件發(fā)生日后的第7 天(即t-7 至t+7)。 此外,通常情況下我們不會(huì)使用t-30 至t-7 的時(shí)間區(qū)間,而將其視為觀察窗口。 這樣的設(shè)定允許我們更加準(zhǔn)確地評(píng)估利空事件的影響,在某些情況下可能會(huì)對(duì)觀察窗口進(jìn)行微調(diào)。

此外,分析事件窗口中的超額收益率具有重要意義,因?yàn)樗兄谏钊肓私馄髽I(yè)相對(duì)于市場(chǎng)綜合水平(上證指數(shù))的實(shí)際表現(xiàn)。 在研究利空消息背后的替代投資機(jī)會(huì)時(shí),超額收益率能提供有關(guān)公司表現(xiàn)的信息,因此可以作為斷點(diǎn)回歸模型中的一個(gè)控制變量,以確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性。 同時(shí),超額收益率還有助于確定估計(jì)窗口和事件窗口的大小,進(jìn)而影響最終結(jié)果的準(zhǔn)確性。 因此,分析超額收益率旨在更全面地了解研究對(duì)象,確保研究的準(zhǔn)確性和可靠性,為進(jìn)一步分析提供堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

(三)數(shù)據(jù)來源與選取邏輯

本文所使用的數(shù)據(jù)均來源于東方財(cái)富網(wǎng)、萬得數(shù)據(jù)庫、Yahoo Finance。 我們仔細(xì)篩選了10 行業(yè)中曾出現(xiàn)過重大利空新聞或政策禁令的關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)。 同時(shí),根據(jù)各行業(yè)的特性,我們挑選了與其替代品概念緊密相關(guān)的股票進(jìn)行對(duì)照分析。

1.電子煙與傳統(tǒng)煙草行業(yè)

2022 年3 月11 日,國(guó)家煙草專賣局發(fā)布了《電子煙管理辦法》禁止銷售除煙草口味外的調(diào)味電子煙和可自行添加霧化物的電子煙,不得排他性經(jīng)營(yíng)上市銷售的電子煙產(chǎn)品。 此禁令發(fā)布后的一個(gè)多月,整個(gè)板塊行情應(yīng)聲下跌,跌幅高達(dá)26%,但與此同時(shí)整個(gè)傳統(tǒng)煙草概念相關(guān)的板塊則迎來了春天。

行業(yè)數(shù)據(jù):本組數(shù)據(jù)則隨機(jī)挑選了15 家在電子煙板塊(BK0865)中所處股票數(shù)據(jù)。 通常情況下,數(shù)據(jù)日期會(huì)以實(shí)際利空消息或政策發(fā)出日期為準(zhǔn),由于2021 年12 月是年底時(shí)期,股市表現(xiàn)可能會(huì)受到特殊因素的影響,例如節(jié)假日因素等,為了數(shù)據(jù)的嚴(yán)謹(jǐn)性,故以2022 年3 月11 號(hào)為準(zhǔn)的前60 天,后90 天進(jìn)行股票數(shù)據(jù)提取,剔除2021 年12 月的30 天數(shù)據(jù)。 對(duì)于替代品板塊,本文在同樣的日期挑選傳統(tǒng)煙草概念股其中包含:陜西金葉(000812)、華寶股份(300741)、勁嘉股份(002191)等主經(jīng)營(yíng)煙草概念以及煙草包裝用紙或印刷相關(guān)的業(yè)務(wù)的股票納入樣本。 此外,為避免概念混淆許多板塊內(nèi)同時(shí)擁有電子煙概念的股票如盈趣科技(002925)、東風(fēng)股份(833374)等進(jìn)行剔除。

2.網(wǎng)絡(luò)游戲與主機(jī)游戲行業(yè)

2021 年8 月30 日,國(guó)家新聞出版署下發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步嚴(yán)格管理切實(shí)防止未成年人沉迷網(wǎng)絡(luò)游戲的通知》,針對(duì)未成年人過度使用甚至沉迷網(wǎng)絡(luò)游戲問題,進(jìn)一步嚴(yán)格管理措施。 通知要求“嚴(yán)格限制向未成年人提供網(wǎng)絡(luò)游戲服務(wù)的時(shí)間,所有網(wǎng)絡(luò)游戲企業(yè)僅可在周五、周六、周日和法定節(jié)假日每日20 時(shí)至21 時(shí)向未成年人提供1 小時(shí)服務(wù),其他時(shí)間均不得以任何形式向未成年人提供網(wǎng)絡(luò)游戲服務(wù)”。 受此被稱為“史上最嚴(yán)游戲禁令”的影響,與網(wǎng)絡(luò)游戲相關(guān)聯(lián)的網(wǎng)游、云游、手游等板塊均應(yīng)聲下跌,根據(jù)需求替代效應(yīng)的理念,喜歡玩網(wǎng)絡(luò)游戲的人勢(shì)必會(huì)把目光投向不需要聯(lián)網(wǎng)即可游玩的形式,比如主機(jī)游戲、PS4、PS5、任天堂游戲機(jī)等概念相關(guān)或合作的企業(yè)。 雖然把主機(jī)游戲作為替代品可能無法覆蓋受到網(wǎng)游禁令限制引流的所有人群,很多網(wǎng)游愛好者們可能會(huì)選擇看小說、電視、出門旅游,以及其他娛樂活動(dòng),但我們只選擇最具代表性的、最具競(jìng)爭(zhēng)性的行業(yè)或概念進(jìn)行對(duì)比。

行業(yè)數(shù)據(jù):本組數(shù)據(jù)將提取2021 年8 月30 日前后90 天的數(shù)據(jù)。 由于網(wǎng)絡(luò)游戲板塊(BK0509)中涉及其概念企業(yè)繁多,本組數(shù)據(jù)將只提取與網(wǎng)游概念強(qiáng)相關(guān),并主營(yíng)網(wǎng)絡(luò)游戲業(yè)務(wù)的15 只股票如電魂網(wǎng)絡(luò)(603258)、迅游科技(300467)、姚記科技(002605)等。對(duì)于替代品板塊,純經(jīng)營(yíng)單機(jī)或主機(jī)游戲等概念同時(shí)又較少涉及網(wǎng)游概念的股票在A 股較少,故而只選出10 只與“游戲機(jī)”概念強(qiáng)相關(guān)的如中青寶(300052)、歌爾股份(002241)等。

3.塑料制品與降解塑料行業(yè)

自2008 年起,國(guó)家開始注重環(huán)保,全國(guó)性限塑令開始實(shí)施。 由于塑料制品對(duì)自然環(huán)境影響大,國(guó)家分別于2013 年、2018 年出臺(tái)了《全面推行生產(chǎn)者責(zé)任延伸制度實(shí)施方案》等法律法規(guī),要求企業(yè)對(duì)生產(chǎn)的產(chǎn)品實(shí)施“生產(chǎn)者責(zé)任延伸制度”,并推動(dòng)廢棄塑料資源化利用。

2020 年7 月國(guó)家發(fā)改委聯(lián)合九部門發(fā)布《關(guān)于扎實(shí)推進(jìn)塑料污染治理工作的通知》,2020 年底為該禁塑通知的階段性實(shí)施節(jié)點(diǎn)。 2020 年9 月1 日起正式施行的新修訂的《中華人民共和國(guó)固體廢物污染環(huán)境防治法》加強(qiáng)了塑料污染治理相關(guān)要求,并明確了相關(guān)違法行為的法律責(zé)任。 由于限塑令在每個(gè)年代都有相關(guān)的法規(guī)出臺(tái),本研究我們將選用2020 年9 月1日為準(zhǔn)的政策進(jìn)行數(shù)據(jù)提取。

根據(jù)需求替代效應(yīng)塑料制品的禁用勢(shì)必會(huì)造成可降解塑料的崛起,常見的可降解塑料包括淀粉塑料、聚乳酸(PLA)、聚己內(nèi)酯(PCL)等。 以塑料袋為例,目前市場(chǎng)上有許多可降解塑料可以用來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的塑料袋,其中常見的可降解塑料包括:淀粉基可降解塑料、生物降解聚合物、光降解塑料。 雖然由棉、麻、化纖等材料制成的布袋也可作為塑料品的代替品,但卻不屬于可降解塑料的范疇。 針對(duì)塑料制品這個(gè)概念,企業(yè)擁有可降解塑料概念是首要考慮的。

行業(yè)數(shù)據(jù):本組數(shù)據(jù)將提取2020 年9 月1 日前后90 天的數(shù)據(jù),并只挑選塑料制品板塊(BK0454)內(nèi)13家與塑料加工、塑料制品及材料強(qiáng)相關(guān)概念股票如國(guó)風(fēng)新材(000859)、天晟新材(300169)、國(guó)恩股份(002768)等,并剔除上海石化(600688)、中國(guó)石油(601857)這種沾邊概念且波動(dòng)甚微的大盤股。 對(duì)于塑料制品,最好的替代板塊莫過于可降解塑料(BK0909),而與其強(qiáng)相關(guān)的A 股有:瑞豐高才(300243)、美聯(lián)新材(300586)、道恩股份(002838)等。雖然棉、麻、化纖等材料也可作為替代品,但由于涉及行業(yè)過廣,概念相關(guān)性較差,故不在考慮范圍之內(nèi)。

4.傳統(tǒng)火力發(fā)電與新能源綠電行業(yè)

經(jīng)國(guó)務(wù)院同意,國(guó)家發(fā)展改革委于2021 年9 月18 日印發(fā)的《完善能源消費(fèi)強(qiáng)度和總量雙控制度方案》是當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期指導(dǎo)節(jié)能降耗工作、促進(jìn)高質(zhì)量發(fā)展的重要制度性文件,其目的是推動(dòng)實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和。 隨著國(guó)家發(fā)改委能源消耗雙軌制政策的出臺(tái),全國(guó)已有12 個(gè)省份因能源消耗雙控、供電量不足和環(huán)保限產(chǎn)政策而被迫拉閘限電。 許多依靠傳統(tǒng)火力發(fā)電的企業(yè)如化工、有色金屬等高耗能行業(yè)紛紛停工停產(chǎn)。 此時(shí)A 股市場(chǎng)共計(jì)3000 多只個(gè)股下跌,更有超200 只跌停,周期股迎來下跌,平均跌幅為5%。 由于此次限電覆蓋面較廣,受此沖擊的行業(yè)樣本量過多,因此本文選擇與發(fā)電直接相關(guān)且影響最深的火電概念為主要板塊進(jìn)行研究。 火電是現(xiàn)代工業(yè)和生活中最主要的傳統(tǒng)能源供應(yīng)之一,而可將其完美替代的則是綠色電力新能源。

行業(yè)數(shù)據(jù):本組數(shù)據(jù)將提取2021 年9 月18 日前后90 天的數(shù)據(jù)。 由于受到影響的樣本種類不同,許多周期股都可被列為參考對(duì)象。 由于限電是主原因,本組數(shù)據(jù)只提取與傳統(tǒng)火力發(fā)電概念強(qiáng)相關(guān)包括龍?jiān)醇夹g(shù)(300105)、華銀電力(600744)、晉控電力(000767)在內(nèi)的11 家企業(yè)。 對(duì)于替代品板塊,所有涉及水電、風(fēng)電、太陽能光伏、核能概念的企業(yè)其實(shí)都可以成為很好的替代股。 但為了本組數(shù)據(jù)的一致性,我們將從新能源板塊(BK0493)直接挑選出相關(guān)股票如開爾新材(300234)、茂碩電源(002660)、中能電氣(300062)、圣陽股份(002580)在內(nèi)的17 家企業(yè)。

5.碳酸飲料與健康飲品行業(yè)

2021 年6 月17 日,在世界杯前夕,著名球星C 羅帶領(lǐng)葡萄牙隊(duì)參加歐洲杯。 賽前發(fā)布會(huì)上,C 羅一個(gè)挪開可口可樂的小動(dòng)作,讓可口可樂市值瞬間暴跌255 億元。 此外,現(xiàn)代年輕人對(duì)健康養(yǎng)生的注重,0 脂0 卡0 糖概念的飲品開始逐漸盛行。 國(guó)內(nèi)對(duì)C 羅的高度關(guān)注,此舉一度沖上微博熱搜以及各大新聞媒體平臺(tái)。 平臺(tái)討論度過億,轉(zhuǎn)評(píng)過萬。 根據(jù)信息傳遞效應(yīng)的理論,C 羅把可樂換下后,直接替換了礦泉水?dāng)[在桌前,所以與礦泉水、健康飲品強(qiáng)相關(guān)的概念股票可能會(huì)成為最好的替代投資品。

行業(yè)數(shù)據(jù):本組數(shù)據(jù)將提取2021 年6 月17 日前后90 天的股票數(shù)據(jù)。 由于專注于碳酸、非健康飲品概念的企業(yè)較少。 多數(shù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)飲品的同時(shí)還經(jīng)營(yíng)食品,至此,對(duì)于此概念的篩選比較模糊,符合的樣本較少所以需要提取部分美股。 除了提取香飄飄(603711)、麥趣爾(002719)等與飲料及飲料包裝概念的5 家企業(yè),還提取了部分美股如Coca-cola(KO)、PepsiCo(PEP)、Dr Pepper Snapple(DPS)等作為參考數(shù)據(jù)綜合研究。 而礦泉水、功能性飲料等健康飲品概念則可以成為較好的替代行業(yè),如泉陽泉(600189)、東鵬飲料(605499)、開能健康(300272)等,以及部分美股Primo Water Corp(TSE)、Nestle SA(SWX)。

(四)事件前后收益率的描述性統(tǒng)計(jì)

本節(jié)針對(duì)10 行業(yè)進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)分析。 表1呈現(xiàn)了在事件前的估計(jì)窗口期內(nèi)不同行業(yè)之間的平均超額收益率的統(tǒng)計(jì)情況。 通過觀察均值、最大值和最小值,我們可以發(fā)現(xiàn)各行業(yè)的漲勢(shì)存在差異,而跌幅相對(duì)較穩(wěn)定。 這種情況可能是由于利空消息尚未公布所導(dǎo)致。 估計(jì)窗口內(nèi),替代品行業(yè)組間的平均超額收益率保持穩(wěn)定且呈正波動(dòng),波動(dòng)程度適中。

表1 10 行業(yè)估計(jì)窗口數(shù)據(jù)

表2 展示了在利空消息發(fā)生后的事件窗口期內(nèi),10 個(gè)行業(yè)平均超額收益率的統(tǒng)計(jì)情況。 相較于估計(jì)窗口期,部分行業(yè)如傳統(tǒng)煙草和主機(jī)游戲顯著展現(xiàn)出高于估計(jì)窗口期的超額收益。 然而,一些受到利空消息嚴(yán)重影響的行業(yè),例如新能源和可降解材料,盡管經(jīng)歷了下跌,但總體跌幅仍較小,且波動(dòng)較為平穩(wěn),甚至小于估計(jì)窗口期內(nèi)的水平,這表明受利空消息直接影響的行業(yè)面臨更大的市場(chǎng)波動(dòng)性,而替代品行業(yè)則表現(xiàn)穩(wěn)定,存在穩(wěn)健投資機(jī)會(huì)。

表2 10 行業(yè)事件窗口數(shù)據(jù)

總體而言,可以觀察到在估計(jì)窗口內(nèi),盡管事件尚未發(fā)生,替代品板塊整體走勢(shì)優(yōu)于受利空消息影響的行業(yè)。 這可能是由于早期信息傳遞途徑中的次要渠道所帶來的影響。

三、實(shí)證分析

(一)斷點(diǎn)回歸分析

本小節(jié)將對(duì)十個(gè)行業(yè)逐步進(jìn)行斷點(diǎn)回歸分析并加以匯總總結(jié)。 由表3 可知,在5%的置信度下,半數(shù)以上的行業(yè)達(dá)到了顯著的程度。

表3 10 行業(yè)斷點(diǎn)回歸結(jié)果

通過分析值可知,共有6 家行業(yè)在5%的置信度下被拒絕。 健康飲品和傳統(tǒng)火力發(fā)電這兩個(gè)行業(yè)略微超出了5%,而可降解材料和新能源行業(yè)則不顯著。這樣的結(jié)果可能是由于市場(chǎng)整體低迷,導(dǎo)致此類行業(yè)受到拖累。 此外,可降解材料和新能源綠電行業(yè)尚未成熟,仍需要依賴受影響行業(yè)提供基礎(chǔ)服務(wù),無法完全規(guī)?；瘧?yīng)用。 因此,它們更容易受到?jīng)_擊。 盡管如此,對(duì)于整個(gè)市場(chǎng)而言,它們的跌幅仍然相對(duì)較小。

(二)穩(wěn)定性檢驗(yàn)

為避免因數(shù)據(jù)不平穩(wěn)而引發(fā)的結(jié)論偏差,我們對(duì)10 行業(yè)的時(shí)間序列進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)(表4)。 結(jié)果發(fā)現(xiàn):在5%置信度之下,所有10 個(gè)行業(yè)都是平穩(wěn)的,因?yàn)樗鼈兊腁DF統(tǒng)計(jì)量都遠(yuǎn)小于其臨界值。

表4 10 行業(yè)ADF 單位根檢驗(yàn)

(三)全行業(yè)混合面板綜合分析

本小節(jié)將采用混合面板模型對(duì)10 行業(yè)進(jìn)行綜合研究,以探究利空消息或政策限令發(fā)出后各板塊股票的日收益率是否有顯著變化。

1. 10 行業(yè)平均收益率與其波動(dòng)性的對(duì)比

估計(jì)窗口、事件窗口10 個(gè)板塊股票的平均超額收益率分別為0.82%、1.19%,有顯著提高,這可能意味著在事件發(fā)生后,投資者將資金轉(zhuǎn)向其他替代投資機(jī)會(huì),從而推動(dòng)了整個(gè)市場(chǎng)的平均收益上升。 而收益率的根方差則分別為3.16%、3.21%,也有明顯加大,這可能表明市場(chǎng)在事件發(fā)生后面臨了更大的不確定性。 這一觀察結(jié)果在一定程度上驗(yàn)證了本文的假設(shè)3,為了進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)3 的可靠性,我們給出10 行業(yè)股票超額收益率圖及其根方差圖。

2.10 行業(yè)超額收益率與其波動(dòng)性的對(duì)比

圖2 給出了10 個(gè)行業(yè)估計(jì)窗口和事件窗口各股超額收益率的差別。 在估計(jì)窗口期間,10 行業(yè)股票平均超額收益率散布在一個(gè)幅度較小的區(qū)間,主要集中在0.15%至1.5%之間。 這表明在事件發(fā)生前,10 行業(yè)的收益表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定。 而在事件窗口期間,10 行業(yè)的超額收益率出現(xiàn)了較大的波動(dòng)。 例如,行業(yè)(5)的平均超額收益率從0.8%上升至1.75%;而行業(yè)(3)的平均超額收益率從0.15%增至0.18%。 這表明在事件發(fā)生后,10 行業(yè)的超額收益率呈現(xiàn)顯著差異。

圖2 10 行業(yè)估計(jì)窗口與事件窗口的超額收益率

與估計(jì)窗口期間相比,事件窗口期間的平均超額收益率在某些行業(yè)中有顯著增加,例如,行業(yè)(1)的平均超額收益率從0.8%升至1.8%,這可能表明在事件發(fā)生后這些行業(yè)的投資者將資金轉(zhuǎn)向了其他替代投資機(jī)會(huì),從而提高了這些行業(yè)的平均超額收益;也有一些行業(yè)在事件窗口期間的超額收益率相對(duì)較低,例如,行業(yè)(4)的平均超額收益率從0. 5%降到0. 3%。這可能意味著這些行業(yè)在事件發(fā)生后受到了一定程度的負(fù)面影響。

這一觀察結(jié)果在一定程度上驗(yàn)證了本文的假設(shè)3,為進(jìn)一步驗(yàn)證假設(shè)3 的可靠性,我們給出窗口內(nèi)平均超額收益率的根方差示意圖。

由圖3 可知,在估計(jì)窗口期間,行業(yè)1、2、5、7、8 和10 的超額收益波動(dòng)較高,范圍在3.2%至4.2%,這可能意味著這些行業(yè)在事件發(fā)生前的市場(chǎng)環(huán)境中風(fēng)險(xiǎn)就相對(duì)較大。 而行業(yè)3、4、6 和9 的波動(dòng)性較低,范圍在2.25%至2.9%,表明這些行業(yè)在事件發(fā)生前的市場(chǎng)環(huán)境中風(fēng)險(xiǎn)較小。

圖3 10 行業(yè)估計(jì)窗口和事件窗口收益率根方差

在事件窗口期間,行業(yè)5、8、9 和10 的超額收益波動(dòng)明顯上升,分別為3.4%、4.15%、3.6%和4%,說明這些行業(yè)在事件發(fā)生后的市場(chǎng)環(huán)境中,風(fēng)險(xiǎn)增加。 而行業(yè)1、3 和7 的波動(dòng)略有下降,分別為3.2%、2.7%和2.8%,表明這些行業(yè)在事件發(fā)生后的市場(chǎng)環(huán)境中風(fēng)險(xiǎn)略有降低。 行業(yè)2、4 和6 的超額收益波動(dòng)基本保持穩(wěn)定,分別為3.1%、2.8%和2.4%,意味著這些行業(yè)在事件發(fā)生后的市場(chǎng)環(huán)境中,風(fēng)險(xiǎn)水平相對(duì)較為穩(wěn)定。

3.混合面板回歸分析

本小節(jié)采用混合面板斷點(diǎn)回歸模型來分析事件發(fā)生前后的收益影響(見表5)。 在模型中我們以D為虛擬變量(取值為0 或1),用以表示事件發(fā)生前后的狀態(tài)。 當(dāng)D=1 時(shí),表示事件發(fā)生后的狀態(tài);當(dāng)D=0時(shí),表示事件發(fā)生前的狀態(tài)。

表5 10 行業(yè)混合面板斷點(diǎn)回歸結(jié)果

由表5 可知,D的估計(jì)系數(shù)為0. 018 9,t值為2.63,P值為0.009,表明在事件發(fā)生后,平均超額收益率顯著增加1.89 個(gè)百分點(diǎn);常數(shù)項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)為0.2466,t值為47.75,P值接近0。 這說明在控制了事件發(fā)生前后狀態(tài)的影響后,其他可能影響收益的因素對(duì)收益的影響是顯著的。

根據(jù)表6 的回歸統(tǒng)計(jì)概要,我們對(duì)混合面板模型進(jìn)行最后的分析。 從表6 可知,F值為6.93,表明模型整體具有顯著性。 樣本數(shù)1 055 為大樣本,因此模型的估計(jì)結(jié)果具有一定的可靠性。R2=0.012 6,調(diào)整R2=0.010 7,這意味著雖然模型解釋了事件發(fā)生前后平均收益率變化的一部分,但仍有許多其他因素未被模型包含,擬合度較差,可能未來需要進(jìn)一步研究以完善模型。

表6 回歸擬合統(tǒng)計(jì)概要

五、研究結(jié)論與政策建議

(一)研究結(jié)論

首先,本文使用斷點(diǎn)回歸模型研究了利空消息對(duì)股票價(jià)格的影響以及其背后的替代投資機(jī)會(huì)。 經(jīng)事件分析后發(fā)現(xiàn),利空消息一旦發(fā)布后,受影響行業(yè)的股票收益率會(huì)顯著下降,但與受影響行業(yè)相關(guān)的替代投資行業(yè)的平均收益率會(huì)顯著上漲,導(dǎo)致整個(gè)市場(chǎng)的平均超額收益率顯著上漲。 這表明利空消息背后確實(shí)存在著替代投資機(jī)會(huì),投資者可以通過逆向思維,尋找與受影響行業(yè)相關(guān)的替代投資機(jī)會(huì),規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)并獲取超額收益。

其次,本文采用固定效應(yīng)估計(jì)和混合面板模型來排除了非觀測(cè)異質(zhì)性的影響。 通過對(duì)10 行業(yè)股票數(shù)據(jù)的綜合分析判斷,本文發(fā)現(xiàn)受影響行業(yè)與替代品行業(yè)之間整體確實(shí)存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。 在全行業(yè)混合面板回歸分析中,本文也證實(shí)了整體數(shù)據(jù)的超額收益率對(duì)于A 股市場(chǎng)的顯著性。 至此,此項(xiàng)研究不僅僅為投資者提供了實(shí)用性的投資思路,還為資本市場(chǎng)的理論和實(shí)踐提供了創(chuàng)新性的思路和方法。

(二)政策建議

首先,在應(yīng)對(duì)利空政策對(duì)股市的沖擊時(shí),政策制定者肩負(fù)著在市場(chǎng)穩(wěn)定與行業(yè)健康發(fā)展之間尋求黃金分割點(diǎn)的責(zé)任。 要切實(shí)做到:第一,保持政策透明度,并與市場(chǎng)參與者積極溝通,使投資者能夠及時(shí)了解政策動(dòng)向;第二,避免突如其來的政策變動(dòng),為市場(chǎng)留出適應(yīng)新政策的時(shí)間,降低市場(chǎng)恐慌程度,實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)與政策的共贏;第三,在實(shí)施新政策前,政策制定者應(yīng)審慎評(píng)估其可能對(duì)市場(chǎng)帶來的影響,并制定相應(yīng)的緩解措施;第四,在政策執(zhí)行過程中,要密切關(guān)注市場(chǎng)反饋,根據(jù)實(shí)際情況適時(shí)調(diào)整政策,確保政策的有效性;第五,切不可忽視保護(hù)投資者的利益,確保政策公平公正地執(zhí)行,并通過正確教育和宣傳引導(dǎo)投資者理性看待政策影響。

其次,在面對(duì)利空消息時(shí),投資者可以采取逆向投資策略來應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的波動(dòng),在資金允許的情況下,投資者應(yīng)保持樂觀的心態(tài),善于發(fā)現(xiàn)利空背后蘊(yùn)藏的替代投資機(jī)會(huì),并順應(yīng)市場(chǎng)走勢(shì),把握可能存在的超額收益機(jī)會(huì)。 而在這個(gè)過程中,保持冷靜不恐慌則是制勝關(guān)鍵。