异质信念、卖空限制与股票收益——基于中国证券市场的分析-朱宏泉.pdf

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1、第19卷第7期2016年7月管理科学学报JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCES IN CHINAV0119 No7Jul2016异质信念、卖空限制与股票收益基于中国证券市场的分析朱宏泉，余江，陈林(西南交通大学经济管理学院，成都610031)摘要：本文通过构建换手率分离模型计算未预期交易量，并以此作为异质信念的度量指标，探讨其对股票收益的解释能力依据异质信念程度高低分组发现，异质信念越大的股票组合当期收益越高、未来一期收益越低，这一差异对小规模公司股票最为明显；将异质信念引入CAPM和Fama-French三因子模型，得到异质信念对股票当期收益的影响显著为正、对未来一期收

2、益的影响显著为负；在进一步考虑了流动性、动量效应等因素后，结论依然成立；但针对2010年后允许卖空的股票，异质信念对股票未来一期收益的影响不再显著本文基于中国证券市场的制度环境，一方面验证了Miller理论的有效性，同时也发现引入卖空机制能在一定程度上减弱异质信念导致的资产定价偏差关键词：异质信念；股票收益；卖空限制；换手率分离；中国证券市场中图分类号：F8309；F8325文献标识码：A文章编号：10079807(2016)070115120引 言信念即为主观概率，它包括先验和后验两类信念先验信念是人们已有的知识储备和看待客观世界的方式，后验信念是在新信息进入之后与先验信念结合而形成的主观条

3、件概率传统的资本资产定价理论(CAPM)忽视主观概率的存在，假设投资者具有同质性同质性假定暗含两个前提：一是所有信息对所有投资者免费且同时到达，二是所有投资者处理信息的方式相同这种同质性假定忽略了真实世界中事物间普遍存在的差异特征和不同环境下人们认知的差异性，如个体间原有的知识储备(先验信念)、获取信息的渠道与速度、对信息的解读、风险承受能力，等等这些差异均可能导致投资者在同一时点上对同一资产有着不同的判断和预期，从而产生异质信念(heterogeneousbeliefs)因此，异质信念无疑是更接近现实的假设异质信念也被称为投资者意见分歧或意见差异2。41经典的CAPM假定投资者具有同质性，对

4、资产的预期收益相同而在现实世界中投资者常常因为信息的渐进流动、有限注意和先验信念的异质性，导致对未来的预期存在差异J早在1977年，Miller1就对异质信念如何影响资产定价进行了研究Miller通过均衡分析得到，在异质信念和卖空限制的共同作用下，投资者对未来预期的差异将影响股票的均衡价格由于投资者的看多意见可以通过买入行为相对容易地表达，而看空意见由于卖空限制无法通过交易自由表述因此，股票价格更多地反映了看多投资者的观点，导致股票价格相对其内在价值被高估在卖空限制下，当市场参与者异质信念越大时，股票被高估的收稿日期：20130828；修订日期：201508一01基金项目：国家自然科学基金资助

5、项目(71171170；71273040；71473206)；高等学校博士学科点专项科研基金(博导类)资助项目(20120184110021)；“服务科学与创新”四川省重点实验室资助项目(KLl310)作者简介：朱宏泉(1963一)，男，四川垫江人，教授，博士生导师Email：hqzlIuhomeswjtueducn万方数据管理科学学报 2016年7月程度也越大，导致股票当期价格走高、未来收益减小即投资者异质信念程度与股票当期收益正相关、与未来收益负相关在Miller【5 o静态模型的基础上，部分学者对其进行了扩展Harrison和KrepsM J、Basak旧J提出了基于异质信念的动态资产定

6、价模型在国内，张维和张永杰_4 o基于均值一方差分析，通过引人投资者风险厌恶假设，提出了基于异质信念的风险资产定价模型，在理论上证明了资产价格的高估程度与市场中乐观者和悲观者的比例相关陆静等一1基于异质信念和卖空限制，从理论上探讨了A股与H股市场分割的股价异象在实证方面，Diether等旧1利用分析师预测分歧作为异质信念代理指标，探讨了异质信念对股票收益的影响结果显示分析师预测分歧越大。股票当期的收益越高、未来收益越低，该现象在小公司股票和过去一年表现较差的股票中尤其明显在默认投资者存在异质信念的前提下，Chen等【91侧重卖空限制的程度差异对股价未来的影响，结果显示卖空限制越强，其未来收益也

7、越低Boehme等叫同时将异质信念和卖空限制两个因素纳入分析框架，发现只有在卖空限制和异质信念共同作用下才会导致当期股价高估、未来收益走低即卖空限制是异质信念对股价产生影响的基础俞红海等1通过实证验证了在中国市场上投资者意见分歧导致IPO首日的高回报虽然以上文献已经验证了Millerv51理论的正确性，但在异质信念的测度指标上依然存在分歧虽然分析师预测分歧是大多实证分析中常用来测度异质信念的指标，但它存在以下两方面的缺陷第一，不是所有的投资者都会根据分析师的预测进行决策，分析师预测分歧只代表了职业经理人的信念差异，不代表市场中所有投资者的实际判断，特别是在中国证券市场，这一问题更加突出在中国证

8、券市场，个体投资者仍是市场的投资主体虽然分析师队伍在最近几年有了快速的发展，但相比美国等发达市场，仍有较大的差距到目前为止，分析师的预测对象仍未覆盖所有上市公司第二，分析师预测分歧含有不确定性如分析师出于自身利益考虑，发布的盈余预测普遍高估，导致分析师预测分歧作为异质信念的度量存在偏差213 J此外，研究者还以换手率、买卖价差、超额收益波动率作为异质信念的测度指标，但这些指标在一定程度上均存在缺陷买卖价差常被用来度量信息不对称和资产流动性114”J，而超额收益波动率更多地包含了由信息、风险引起的波动，用它作为异质信念的代理变量难以让人信服6I促使换手率变化的因素包括：市场信息、公司特质信念及投

9、资者外生的流动性需求，而投资者异质信念只是导致股票交易的原因之一m，埽j因此以换手率作为异质信念的代理指标也会存在偏差Garfinkel和Sokobin_1驯首次提出了利用未预期交易量作为异质信念的替代指标，并基于该指标分析盈余惯性Garfinkel别通过对比分析得到未预期交易量比其它指标(如分析师意见差异、买卖价差、超额收益波动率)能更好地刻画异质信念借鉴他们的思想，本文建立换手率分离模型并从中提取投资者异质信念信息但与他们工作不同的是：他们将每日原始收益率作为信息的反映，并以此为基础分离换手率；但作者注意到股票收益除了受市场因素影响外，公司规模和价值也是重要的影响因子J因此，本文首先基于F

10、amaFrench三因子模型川拟合股票收益率，以区分出与市场、规模和价值因子相关的收益，同时将其它因素对收益的影响归到残差中；其次，根据交易对收益的冲击估计出预期交易和未预期交易，未预期交易即是投资者异质信念的测度实证结果发现：异质信念程度低的股票组合在未来一个月的收益显著高于其它组合，且这一差异对小公司最为明显；在同时考虑了规模和价值因素的情况下，“小公司一价值股一异质信念程度低”的股票组合未来一个月的平均收益(309)远高于“大公司一成长股一异质信念程度高”的股票组合的收益(043)为了进一步验证异质信念是影响资产定价的重要因素，在CAPM和FamaFrench三因子模型中引入异质信念因子

11、，得到异质信念因子与股票当期收益正相关、与未来收益负相关，且均在1水平下显著在稳健性检验中，即使再加入流动性和动量反转等影响因素，无论是时间序列回归、还是截面回归，异质信念均对股票当期和未来一期的收益有万方数据第7期 朱宏泉等：异质信念、卖空限制与股票收益基于中国证券市场的分析 一117一显著的影响当卖空限制被取消后，异质信念对股票当期收益仍有显著影响，对未来一期收益的影响不再显著相对于现有的工作，本文的贡献主要有三方面：1)方法上的创新一方面基于Fama-French三因子模型构建换手率分离模型，计算未预期交易量，并以此作为异质信念的测度；另一方面，将构建的异质信念指标加入CAPM、Fama

12、-French三因子模型，和进一步考虑了流动性、动量效应因素的多变量模型，探讨异质信念的资产定价能力与信息增量提供能力结果表明，本文构建的异质信念度量指标，无论在统计上、还是在经济上均是显著影响资产定价的重要因素，具有信息增量提供能力2)基于中国证券市场，探讨了异质信念与股票收益的相关性，实证检验了张维和张永杰H1、陆静等一1理论模型的有效性3)放松卖空限制后，异质信念对股票未来一期的收益不再具有显著的解释能力，表明引入卖空机制能在一定程度上减弱异质信念导致的定价偏差，提高证券市场的效率本文的研究方法与结果既丰富了资产定价理论，同时对投资者、市场监管者在投资决策、政策制定时也具有参考价值1异质

13、信念测度指标为了从交易活动中分离出异质信念的度量指标，文献17，18认为：投资者的交易活动主要由三方面的因素引起：1)投资者外生的流动性需求；2)信息冲击，既有市场层面的信息，同时也有公司层面的特质信息；3)投资者的意见差异(异质信念)流动性需求和信息冲击促成的交易可通过换手率分离模型进行预测，而未被模型预测的部分即是投资者的异质信念为此，本文首先基于FamaFrench三因子模型拟合个股的13收益(尺if一墨，)=d。+卢i(RMf一毛，)+s,SMBj+hiHMLj+B。 (1)其中Ro为个股i在第，日的收益，尺和尺f为第歹日的市场收益和无风险收益，SMBi和HMLi是FamaFrench

14、-2刈的规模因子和价值因子基于方程(1)，对个股每月回归一次得到估计系数，记与市场信息相关的收益为硝=卢。(。一碍J)，与公司特质信息相关的收益为尺!，=龟+。SMSj+hflMLj在对交易(用换手率测度)进行分离时，在每个月，以前36个月的数据估计方程(2)，得到参数用于计算该月中每日的预期交易换手率分离方程如下TO。=蚝+y川耽I+7i I硝I一+7；l尺：|+yi I尺。F l一+肛ij (2)其中加“为个股i在第_日的换手率由于正、负收益对交易的冲击存在差异心2|，故在方程中分别对待当RMi。为正时，l尺嚣I+：R0，同时l尺艺I一=0；当R嚣为负时，I尺嚣I一=l尺嚣I，且l尺笔I+

15、=01尺!f l+和I Rif l一的赋值方式相同基于方程(2)的估计，截距项未i代表流动性需求引起的交易，由信息(包括市场与公司信息)促使的交易为加乙=91 R嚣l+9i R嚣I一+访lR。r I+访lRuF I-，而未被流动性需求和信息解释的部分即为投资者异质信念引发的交易因此，个股的日异质信念为HBu=TOo一鑫irof，实证中用到的月度异质信念为册=Nif册iM川其中Ni。为个股i在第t月的交易J=1天数2数据及实证结果21数据及描述性统计在1996年末，13涨跌幅限制被引入到中国证券市场出于数据结构的一致性考虑。本文选取沪深两市A股上市公司1997年2014年间日度和月度交易数据出于

16、稳定性考虑，剔除了股票上市后第一个月的数据和单月交易不足10天的数据由于在截面回归时会用到公司的财务指标，故去除金融类上市公司另外，由于换手率分离模型是基于前36个月数据确定参数，故纳入样本的个股要求有不少于48个月度数据最终样本数为l 716家上市公司、226 361个月度数据和4 473 663条日交易数据数据源于CSMAR数据库或RESSET数据库万方数据一118一 管理科学学报 2016年7月表1变量描述性统计Table 1 Descriptive statistics of variables均值 中值 标准差 14分位数 34分位数HB 一0001 0003 1329 0932 0

17、471R() 1536 0631 13426 6532 8491() 109l 1328 8403 4766 5325SMB() 0673 0960 407l 一1545 3235HML() 0305 O260 2899 一1195 1905tLUQ 0167 O067 0255 0028 0177BM 0463 O402 0271 0256 0609ln(ME) 3516 3413 0896 2874 4053表l给出了各变量的月度统计特征其中HB和JR分别为个股的月度异质信念和收益率，R扑SMB、HML分别为月度市场收益、规模因子和价值因子(数据源于RESSET数据库)，1LLIQ为个股的

18、月度不流动性指标(依据Amihudl2纠的定义而得到先计算个股的日不流动性，再计算一个月内日数值的算术平均)，In(ME)为年末公司总市值(单位：亿)的自然对数，BM为公司的账面市值比为了去除极端值对分析结果的潜在影响，lib、ILLIQ、In(ME)、BM抹平了上下1的数值表2给出了上述各变量的Pearson相关系数(括号内为概率值)从表中数据可知，异质信念与股票当月收益显著正相关，表明投资者异质信念程度越大，股票的收益也越高；不流动性与收益显著负相关，即股票的不流动性程度越高，交易成本则越大，当月收益就越小另外，相关系数还体现了股票收益的价值效应和规模效应，即R与BM显著正相关、与in(M

19、E)显著负相关表2 Pearson相关系数Table 2 Pearson correlation matrixR HB R村 sMB HML ILLIQ BMO318HB(0000)0636 0326”+R，(0000) (0000)0284 O057 0088sMB(0000) (0000) (0000)O019 0026 0202“ 一0401HML(0000) (0000) (0000) (0000)一0156 一0137 一0175 一0186 0089tt2JQ(0000) (0000) (0000) (0000) (0000)O113 0213 0173 一0013 0036 一0

20、034BM(0000) (0000) (0000) (0000) (0000) (0000)一0100 一0201 一0128 0044 一0033 一0352”+ 一0154”+ln(ME)(0000) (0ooo) (0000) (0000) (0000) (O000) (O000)注：表中表示在1的水平下显著22基于异质信念的投资组合策略 度越大，股票的当期收益越高、未来收益就越低当市场存在卖空限制时，投资者异质信念程 中国证券市场在长达20年的时间内均实行严格万方数据第7期 朱宏泉等：异质信念、卖空限制与股票收益基于中国证券市场的分析 一1 19一的卖空限制，直到2010年3月31日才

21、开始90只股票的融资融券试点，随后逐步放开更多股票的卖空限制中国证券市场这一特殊的制度变迁，为实证检验Miller的观点提供了可能另外，由于换手率分离模型是基于前36个月数据估计参数，因此本文主体部分截取2000年-2009年间的数据，探讨卖空限制下异质信念对资产定价的影响在32节的稳健性检验部分，再考虑放松卖空限制后的样本本节通过构建不同投资组合，探讨异质信念考虑异质信念单一指标在每个月末，将有效样本按个股在该月异质信念程度大小均分为5组(HBl是异质信念程度最低组，HB5是异质信念程度最高组)，并持有组合一个月，对比不同组合在当月和下一个月的收益是否存在差异表3最右侧一列给出了5个组合当月

22、和下一个月的等权平均收益数据显示，随着异质信念程度的增大，股票当月收益递增、下一个月的收益递减异质信念程度最高组比最低组(HB5一HBl)，当月组合收益高出417、下一个月的收益低出程度对资产定价是否产生规律性影响首先，仅 162，且均在1水平下显著表3按规模、异质信念程度分组，各组合的平均收益Table 3 Mean portfolio returns by size and heterogeneous beliefsPanel A组合当月的收益()异质信念 规模小 规模大全样本程度分组 Sl 52 53 Js4 贷HBl(低) 071 047 O13 056 110 O50凰酡 067 0

23、60 041 024 055 047脚 151 137 1Ol 107 083 110拙阱 249 222 234 206 164 219HB5(高) 545 497 452 430 336 467HB5一HBl 474 450 438+ 374 225 4 17+(t-statistic) (1139) (1142) (1047) (810) (495) (1062)Pand B组合下一个月的收益()异质信念 规模小 规模大全样本程度分组 Sl S2 S3 尉 s5HBI(低) 318 250 23l 190 154 216肋2 279 2“ 21l 214 155 226脚 244 253

24、 213 183 178 214托B4 169 173 166 168 157 182HB5(高) O7l 041 017 067 103 054HB5一HB、 一247 一209 一214 一123 一051 一162(t-statistic) (一771) (一608) (一589) 一(250) (一116) (一451)汪：表中、一分别表不在1和5的显看水半F显著表2中的数据显示，公司的规模和价值既与股票的收益相关，同时也与投资者的意见差异相关因此，为了控制公司的规模、价值对股票收益的潜在影响，在按异质信念程度分组前，先按公司的规模和价值分组在每个月末，先按公司规模(以上一年末个股总市

25、值度量)将有效样本从小到大均分为5组(s1是公司规模最小组，S5是公司规模最大组)，在每个规模组中再按异质信念程度大小均分为5组(1是异质信念最低组，施是异质信念最高组)，总共得到25个组合，每个组合持有一个月表3给出了这25个组合在当月(Panel A)和下一个月(Panel B)的平均收益表3中的数据表明，在控制了公司的规模后，异质信念程度的高低对 表3、表4报告了组合的等权平均收益，也计算了按流通市值加权、总市值加权平均后的组合收益，结果无质的差异出于篇幅考虑，本文中没有列出这些数据，但可向作者索取后面各部分组合收益的构建也如此万方数据-120- 管理科学学报 2016年7月股票当月和下

26、一个月的收益均存在显著影响对各个规模组合，异质信念程度越高，股票当月收益越高、下一个月收益越低，最高组与最低组(HB5一HBl)当月收益的差异介于225474，下一个月收益的差异介于一247一一051，在l水平下显著(在规模最大组，两组间下一个月收益的差异为负但不显著)，这一现象对小公司最为明显小规模公司当月收益之差为474，下一个月收益之差为一247，大于其它规模组的收益差异这一结果，在一定程度上与股票流动性相关表2的数据显示公司规模与股票的不流动性显著负相关(一0352)，公司规模越大其股票的流动性越好韦立坚等o指出较高的流动性水平意味着较低的交易成本，从融人股价，从而减弱异质信念的影响由

27、于价值型股票比成长型股票具有更高的收益因此，为了控制价值效应对股票收益的影响，与表3的分组方式相似，在每个月末先按公司规模由小到大排序将样本均分为3组，在每个规模组合中再按公司的价值指标(以账面市值比度量)由小到大均分为3组；在这9个组合的基础上，按异质信念程度由低到高再均分为3组，共得到27个股票组合，每个组合持有一个月表4给出了各个组合在当月(Panel A)和下一个月(Pan-el B)的平均收益从表4中数据可知：在控制了规模和价值因素后，异质信念对股票当月和下月的收益仍具有显著影响异质信念程度高的股票组合，其当月收益显著地高于异质信念程度低的组而刺激投资者交易交易能促使相关信息更快地

28、合的收益，但对下一个月收益的影响呈相反的关系表4按规模、价值和异质信念程度分组，各组合的平均收益Table 4 Mean portfolio returns by size，bookto-market，and hetemgeneous beliefs异质信念 规模小 规模中 规模大分组 价值小 价值大 价值小 价值大 价值小 价值大HBl(低) O6l 069 O57 O25 O20 059 O65 074 105H砚 120 157 155 O76 113 139 06l 073 118HB3(高) 378 414 469 282 378 432 188 330 387腑一日B1 316 3

29、44 412 258 357 373 123 255 282(t-statistic) (888) (1027) (1076) (743) (927) (1006) (299) (616) (751)异质信念 规模小 规模中 规模大分组 价值小 价值大 价值小 价值大 价值小 价值大HBl(低) 270 282 309 186 230 268 130 184 208H82 227 251 240 165 170 254 143 187 220HB3(高) O63 109 134 033 112 108 043 106 182H83一舢l 一206”+ 一173+ 一175 一153 一118

30、一160“+ 一O87 一O78 一026+(t-statistic) (一586) (一538) (一644) (一457) (一373) (一534) (一204) (一233) (一188)注：表中、”、分别表不在1、5或10的水平F显著综上所述，若仅根据个股每月异质信念程度的高低构建投资组合，持有一月后低异质信念组与高异质信念组股票收益之差(HBl一HB5)为162；若同时考虑规模因素和价值因素，“小公司一价值股一异质信念程度低”的组合未来一个月的平均收益(309)显著地高于“大公司一成长股一异质信念程度高”的组合的收益(043)23时间序列分析表3和表4的统计结果表明，无论是否控制公

31、司的规模与价值，投资者的异质信念均是影响股票收益的重要因素在这部分，基于时间序列，在资产定价模型中引入异质信念因子，进一步检验结果的有效性由于CAPM和FamaFrench三因子模型是最基础、最常用的资产定价模型，众多的改进工作均是基于这两个模型而扩展，如文献25，26因此，本文也沿用这一思想，构建以下多变量回归模型，以检验异质信念的定价能力(尺沁一心。)=ai+卢。(RMl一母，。)+TiHB：I+叼iHBi卜1+占if (3)(R。一黾。)=01。+p。(RMJRn)+siSMB。+万方数据第7期 朱宏泉等：异质信念、卖空限制与股票收益基于中国证券市场的分析 一121一hIHML,+yiH

32、BI。+71iliBi，。l+最。(4)对每只股票，基于其月收益率时间序列，分别方程(4)，得到各自变量的回归系数，以及截距项、调整残差平方乘l(AdjR2)，然后计算所有股票的回归系数、截距项和调整残差平方和的均值、r估计CAPM、FamaFrench三因子模型、方程(3)和 统计量，结果如表5所示表5异质信念对股票收益的影响时间序列回归(I)Table 5 Time series regression of heterogeneous beliefs on stock return I截距 liB HB一l R肝一Rr sMB HML AdjR2CAPM+册O007 10390489(16

33、08) (15646)O005“+ 1073“+ 0982+”0498(1205) (2485) (14875)0008 一0 577+。 1056”0495(1661) (一1525) (15648)O007 2158+ 一1668”+ 0972+“O52l(1598) (3772) (一3313) (14840)FamaFrench+tIB0000 0992 0674 02180555(097) (15327) (3365) (949)一O001 0997 0935 0669 02780563(一144) (2341) (14384) (3361) (1222)0002 一O510 100

34、9 O669 01720560(342) (一1369) (15592) (3371) (742)O002 1950” 一1493 O93l 0653 02050582(307) (3446) (一3017) (14499) (3372) (924)注：表中、”、分别表不在1、5或10的水平F显著从表5中CAPM和FamaFrench三因子模型的估计结果可知：市场收益、规模因子和价值因子，对个股收益均有显著的影响CAPM对个股收益的平均解释力度为4891，而FamaFrench三因子模型的平均解释力度为5552当加入同期投资者的异质信念(HB。)，其回归系数在1水下显著为正在CAPM模型中，H

35、B。系数的均值为1073，在FamaFrench三因子模型中，HB。系数的均值为0997表明投资者异质信念程度每增加一个单位，股票的当期收益会增加1073或0997若加人前一个月的异质信念(HB)，其对股票收益的影响则显著为负HB在CAPM模型中回归系数的均值为一0577，在Fama-French三因子模型中回归系数的均值为一0510表明当期投资者异质信念程度每增加一个单位，股票未来个月的收益平均会减少0577或0510将当期和前一期异质信念同时加入回归模型，结论依然成立这些结果进一步验证了投资者异质信念程度越大，股票当期的收益就越大、未来一期的收益也就越小另外，在加入异质信念指标后，模型的拟

36、合优度(AdjR2)均有提高表明投资者异质信念在市场、规模和价值因子之上，还有信息增量提供能力3稳健性检验31 考虑流动性因素的进一步分析现有文献26，27表明，流动性也是影响资产收益的重要因素资产的流动性越好，交易成本就越低，投资者要求的回报也就越小当其它条件不变时，资产未来的收益也就越低关于股票的流动性，本文采用Amihud1的不流动性指标(1tZlQ)测度由于该测度指标基于日数据计量，因而可适用于较长时间分析，且在测度资产的流动性和预测资产未来的收益时，具有很好的拟合效果旧J万方数据122 管理科学学报 2016年7月表6异质信念对股票收益的影响一时间序列回归(II)Table 6 Ti

37、me series regression of heterogeneous beliefs on stock return II截距项 liB。 HBf一1 R，一R， SMB。 HML I工工硷t ILuQ AdjR20006 0941 0 946 一0085 0109”0513(738) (1933) (13266) (一195) (259)0013 一043l” 0 996 一0129 O110“40410(1762) (一1024) (13934) (一373) (283)001l 1813 一1350 0943 一O068+ 007l+O529(1416) (2906) (一2412

38、) (13403) (一193) (195)一O005 1016 0917 O643 0277 一0033 O0660573(一594) (2122) (12755) (3103) (1196) (一089) (147)0003 0308 0971 0635 0210 一O100 0080+O568(288) (一756) (13430) (3077) (907) (一409) (199)一OOoo 1798 一1216 0919 0640 0222 一O031 00380586(一024) (2915) (一2234) (12857) (3140) (995) (一115) (099)注：表

39、中、一、分别表不在1、5或10的水平下显著记I R“I为个股i第，日收益率的绝对值，k为个股i第j日的交易金额(单位：十亿)，则个股i在第，日的不流动性ILLIQ“=lR一Volo个股i在第t月的不流动性，ILLIQ。=17i，ILLIQi,jNi川其中N为个股i在第t月的交=1易天数为了检验当流动性存在时，异质信念仍是影响股票定价的因素，在方程(3)、方程(4)中加入个股当月和前一月的不流动性(it，JQ。、ILLIQ川)，重复表5的回归结果如表6所示表6中的数据显示，在控制了市场收益、规模因子、价值因子和不流动性后，异质信念仍对股票收益有显著的影响异质信念对股票当月收益的影响显著为正、对未

40、来一个月收益的影响显著为负当月不流动性指标前的系数显著为负、前一个月不流动性指标前的系数显著为正，表明不流动性越大，股票当期收益越低、未来收益越高另外，加入流动性指标后，模型的拟合优度也有所增加32截面回归分析前面的分组检验和时间序列回归结果均表明异质信念是影响股票收益的重要因素从股票分组的结果(表3和表4)可知，公司的规模和价值对股票的收益也有一定的影响另外，动量效应也是影响股票收益的重要因素川为此，构建如下多变量模型，进一步探讨在控制了这些潜在影响因素后，异质信念对股票收益的影响(一墨I)=co+c1册I，I+c2船iI1+c拶i，I+c4Ln(ME)+csBMi。+c6ILLIQit+c

41、7tLUQi，I_1+c8Ri，一1+cgRi，一12：一2+clo尺i，一36：一13+si，I(5)其中展。为个股的p系数，由个股前36个月收益基于CAPM模型计算而得到借鉴文献8的方法，定义以下三个控制变量以捕捉股票收益的动量或反转效应R卜，为个股t一1月的收益，尺h。：一：为个股t12至t一2月的平均收益，R。-36_13为个股t一36至t一13月的平均收益其它变量的定义同前表7给出了基于Fama-MacBeth方法口u的回归结果数据显示，在控制了市场风险、规模和价值因子，以及流动性和动量效应因素后，个股当月异质信念程度的大小对其月度收益的影响为正、对下一个月收益的影响为负，且均在1的

42、水平下显著另外，加入投资者异质信念指标后，模型的拟合度有较大的提高表明在中国证券市场上，投资者异质信念是影响股票定价的重要因素万方数据第7期 朱宏泉等：异质信念、卖空限制与股票收益基于中国证券市场的分析 一123一表7异质信念对股票收益的影响一截面回归Table 7 Crosssection regression of heterogeneous beliefs on stock retum截距项 HB, liB,一l 威； In(ME) BM lU咀Q。 lUuQ R一l R-12：一2 RI36 13 A由卑1962 一0189 一0253 15730052(166) (一047) (一1

43、20) (298)1951+ 2962 一2223“ 一0036 一025l 1208”0142(178) (2158) (一1890) (一010) (一132) (252)2774 2352 一1兜 0001 一0442” 1196” 一O166 04940174(279) (1514) (一1623) (0130) (一258) (259) (-069) (354)3428 2426 一1869 一O272 一O483 O745+ 一0310 0530 一0071 00凹 一O090”0213(338) (15gO) (一1617) (一076) (一305) (182) (一130)

44、(386) (一538) (056) (一204)注：表中、一、分别表不在1、5或10的水平F显著33不同时间区间的分析前面基于我国证券市场2000年2009年数据的分析，在严格限制卖空的市场环境下，验证了Miller口1关于异质信念影响资产定价的推断即投资者的意见分歧越大，股票当期的价格越高、未来收益越低但从2010年3月31日起，融资融券试点被引入我国证券市场，随后逐步放开了更多股票的卖空限制为了检验卖空限制对投资者异质信念、并进而对股票收益的影响，本小节选取2011年_2014年的数据对比分析限制卖空与允许卖空的股票其异质信念对股价的影响首先，在t月末依据个股在t月异质信念程度的大小将样

45、本均分为5组，并持有一个月，然后再重新分组，一只股票在不同月份由于异质信念程度的差异可能被分配到不同的组合中；其次，在每组中再按个股在当月是否允许卖空分为2组，这样在每个月构建了10(5 x2)个组合，并计算其组合收益对这10个组合的月收益率分别用CAPM或Fama-French三因子模型拟合，截距项表示未被市场、规模与价值因子解释的超额收益1 0|表8列出了依据异质信念程度高低和是否允许卖空构建的10个组合在当月(Panel A)和下一个月(Panel B)的超额收益(截距项)结果显示，对限制卖空和允许卖空的股票组合，随着异质信念程度的增加，组合当月的超额收益逐渐增大，由负变为正例如，对于限

46、制卖空的股票组合，月收益经FamaFrench三因子模型拟合后，从异质信念最低组(HBl)到最高组(HB5)，超额收益由负的一1674增大到正的2405，二者之差(HB5一HBl)在1水平下显著大于零但对比限制卖空组合与允许卖空组合可知，允许卖空组合的超额收益有较大幅度的降低裹8不同异质信念程度下允许与限制卖空股票组合的超额收益Table 8 Abnormal return of portfolios by heterogeneous beliefs andshortsale constraintsCAPM FamaFrench三因子限制卖空 允许卖空 限制卖空 允许卖空一1004 一1833“ 一1674 一1544HBl(低)(一125) (一228) (一601) (一299)0825 一1598 一1412 一1818HB2(一113) (一277) (一552) (一37