中国股票市场涨跌停板制度的实证研究.pdf

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1、中国股票市场涨跌停板制度的实证研究中国股票市场涨跌停板制度的实证研究摘要摘要摘要摘要本文采用 2001 年到 2008 年沪深两市的 A 股日数据，研究了涨跌幅停板制度对价格发现过程，波动性和交易量的影响。本文发现涨跌幅限制不仅不能促进价格发现过程，反而阻碍了价格发现过程的实现，并且证明了中国的股票市场存在交易的延迟效应。但是，波动性溢出效应假说在中国的 A 股市场上并不成立。相反，我们发现涨跌停板制度可以有效地减小股票市场的波动性。关键词：涨跌幅停板制度，价格发现，波动性，交易量关键词：涨跌幅停板制度，价格发现，波动性，交易量关键词：涨跌幅停板制度，价格发现，波动性，交易量关键词：涨跌幅停板

2、制度，价格发现，波动性，交易量Effects of Price limits:evidence from Chinas stockmarketGuo MingDepartment of Finance,HSBC School of Business,Peking UniversityLi ZhanDepartment of Economics,W.P.Carey School of Business,Arizona State UniversityAbstractAbstractAbstractAbstractThis paper studies the effects of price li

3、mit on the price discovery process,pricevolatility,and trading activity with data of Chinas A-share market.Wefind that pricelimit delays the price discovery process as well as slows down trading activities inChina.However,the volatility spillover hypothesis does not hold and price limit caneffective

4、ly reduce stock market volatility in the short term.JELJELJELJEL Classification:Classification:Classification:Classification:G10,G14,G18中国股票市场涨跌停板制度的实证研究中国股票市场涨跌停板制度的实证研究郭明郭明 李瞻李瞻摘要摘要摘要摘要 本文采用 2001 年到 2008 年沪深两市的 A 股日数据，研究了涨跌幅停板制度对价格发现过程，波动性和交易量的影响。本文发现涨跌幅限制不仅不能促进价格发现过程，反而阻碍了价格发现过程的实现，并且证明了中国的股票市场存在

5、交易的延迟效应。但是，波动性溢出效应假说在中国的 A 股市场上并不成立。相反，我们发现涨跌停板制度可以有效地减小股票市场的波动性。关键词：涨跌幅停板制度，价格发现，波动性，交易量关键词：涨跌幅停板制度，价格发现，波动性，交易量关键词：涨跌幅停板制度，价格发现，波动性，交易量关键词：涨跌幅停板制度，价格发现，波动性，交易量一、引言涨跌幅限制是证券交易所人为规定的股票价格的最大单日涨跌幅度。该幅度一般以前一个交易日的收盘价为基准，规定当日的股票交易价格只能在此收盘价的一定范围内进行波动。股票价格上升到其上限即为涨停，而下跌至其下限即为跌停。超过涨跌限价的委托为无效委托。涨跌幅限制广泛应用于各国股票

6、市场和期货市场(Roll，1989)。我国的股票市场分为上海证券交易所（SHSE）和深圳证券交易所（SZSE）。上海证券交易所于 1990 年 12 月开始交易，而深圳证券交易所的交易开始于 1991年 7 月。上海证券交易所和深圳证券交易所从 1996 年 12 月 16 日开始将非 ST股票的涨跌幅限制设置为 10%，而 ST 股票涨跌幅限制设置为 5%，并将该规定一直沿用至今。我国的涨跌停板制度与国外的主要区别在于股价达到涨跌停板后，不是完全停止交易，只要在涨跌停价位或之内价格的交易仍可继续进行，直到当日收市为止。涨跌停板制度是在1995年12月 人民日报 的社论提出我们股市“不规范”之

7、后开始实行的，其最初目的是为了防止交易价格的暴涨暴跌，抑制过度投机，和降低定价偏差，从而促进市场的稳定发展。但是至今尚无完整的实证研究检验该制度的效果。本文的目的是填补这一空缺，利用中国 A 股数据来检验关于该制度的三个主要假说：价格延迟发现假说，波动性溢出假说，和交易延迟假说。我们的研究有助于加深对涨跌停板制度的理解，并为管理层评估涨跌停板制度提供定量的依据。价格延迟发现假说由 Fama(1989)，Lehmann(1989)，Lee,Ready 和 Seguin(1994)等提出，该假说认为涨跌幅限制制度在一定程度上导致股票价格的扭曲，从而阻碍了价格发现。由于涨跌幅限制的存在，涨停或者跌停

8、的股票在当天无法达到其均衡价格，因此价格将在后续的交易日里沿着原来的趋势运行，于是在涨跌停板打开以后，交易者主要观察到的应该是价格延续(Price Continuation)。波动性溢出假说认为涨跌停板制度在限制了均衡价格的实现的同时，也导致信息和波动性在涨跌停板当日不能完全释放。于是信息和波动性需要在后续的交易日里逐渐得到释放。我们应该观察到涨跌停板制度非但不能降低市场的波动性，反而导致股票涨跌停后市场出现更大的波动性。交易延迟假说认为涨跌幅限制造成暂时性的交易中止。因此，交易者需要在打开涨跌停板以后继续进行交易来满足自己的头寸需求（Lauterbach和Ben-Zion，1993;Fama

9、,1989;Telser,1989）。实证研究方面，大部分国外研究支持上述假说。Kyle(1988)支持了波动性溢出假说。Lehmann(1989)和 Lee(1994)等的研究结果支持价格延迟发.etal现假说,他们发现涨跌幅限制会阻碍均衡价格的实现。Kim 和 Rhee(1997)利用东京股票交易所的数据，对涨跌幅限制进行了实证研究并证明了价格延迟发现假说，波动性溢出效应和交易延迟假说在东京股票交易所都是成立的。Henke 和Voronkova(2005)发现波动性溢出效应和价格的延迟发现假说在华沙股票交易所是成立的。Chen，Kim 和 Rhee(2005)发现，不仅仅是较窄的涨跌幅限制

10、会阻碍价格的实现，即使是 30%的涨跌幅限制也无助于价格发现过程，而仅仅是增加了交易成本。不过，也有一些论文不支持上述假说。Ma,Rao 和 Sears(1989a)发现股票涨跌停后的价格回转（Price reversal）和波动性减小现象，他们认为这些现象证明了涨跌停板制度不会阻碍均衡价格的实现并可以有效减小波动性。本文采用 2001 年到 2008 年沪深两市的 A 股日数据来检验上述假说。我们发现涨跌幅限制不仅不能促进价格发现过程，反而阻碍了价格发现过程的实现。我们还发现在中国的股票市场上存在交易的延迟效应。但是，波动性溢出效应在中国的 A 股市场上并不存在，相反，本文发现涨跌停板制度可

11、以较为有效地减小股票市场的波动性。国内学者对我国股票市场上存在的涨跌停板制度也有一定的研究，但是都没有系统地对上述假说进行检验。张剑，王一鸣和吕随启（2002）采用回归分析的方法发现涨跌幅限制有利于控制股市风险。沈根祥（2003）研究了涨跌停板制度对 ST 股票收益波动性的影响，发现涨跌幅限制对收益波动具有较强的抑制作用。刘煜辉，贺菊煌和沈可挺（2003）研究了涨跌停板制度下中国 A，B 股市场的动态变化并发现涨跌幅限制可以减小 A 股市场的波动性，但是增大了 B 股市场的波动性。宋逢明和李超（2007）采用数值模拟的方法研究了不同的涨跌幅限制对收益率和波动性的影响并发现较大的涨跌幅限制有助于

12、减小股票收益的波动性。任岳均和王安兴（2007）发现沪深两市 A 股市场的磁吸效应以及涨幅限制对价格发现过程的阻碍作用。和上述国内文献相比，本文有如下贡献。首先，我们采用事件研究的方法来对涨跌幅限制进行实证研究；其次，本文侧重于研究价格延迟发现，波动性溢出和交易延迟三个假说在中国 A 股市场上的适用性；最后，本文设定了参照组来研究达到涨跌幅限制的股票，这种方法在国内也是首次采用的。本文的安排如下：第二章介绍本文使用的数据和方法，主要讨论如何界定涨停日和跌停日，以及设定和涨跌停股票相应的参照组；第三章对价格发现过程，波动性和交易量相关的三个假说进行检验。第四章对本文进行总结。二、数据与方法本文数

13、据来源于万得金融数据库。我们采用了 2001 年到 2008 年的 1602 支A 股股票交易的日数据。原始数据中包括股票的开盘价，收盘价，最高价，最低价和换手率。首先，我们需要确定各只股票的涨停日和跌停日，我们采用将涨停价和股票的日最高价，跌停价和股票日最低价配对的方式来进行判定。根据沪深两市交易所规则，当股票在 日满足如下关系：jt,1,(1 10%)t jtjHighClose=+,1,(1 10%)t jtjLowClose=我们就说该只股票在交易日 涨（跌）停，其中表示当日最高价，表tjHighjLow示当日最低价，表示前收盘价。需要注意的是，根据交易所规定，上式1,tjClose计

14、算得到的结果需要四舍五入到两位小数点以保持与申报价格最小变动量一致。在我们的样本中，从 2001 年到 2008 年，一共有 1932 个交易日。其中，有 1702个交易日有股票涨停，1327 个交易日有股票跌停。为了后文行文方便，我们将涨停和跌停的股票都称为。hitStock在涨跌停日，还有很多股票没有涨停或者跌停，却经历了较大的价格变动。我们将此类股票分成两类。第一类是价格变动到昨日收盘价的正负 9%到 10%之间的股票；第二类是价格变动到昨日收盘价的正负 8%到 9%之间的股票。这两类股票的涨跌幅度都非常接近于涨跌停股票的价格变动幅度，但是它们却又没有受到涨跌幅限制的影响。我们将这两类股

15、票分别称为和。如果某9%Stock8%Stock支股票在某日 被归入了，或者三组之一，我们则称jthitStock9%Stock8%Stockt日是该股票的事件日(Kim 和 Rhee，1997)。表一显示了三个组别的统计数据。表表 1 1 1 1 涨跌停数据对比分析涨跌停数据对比分析上升的价格趋势下降的价格趋势组别总数组别总数hitStockN=42783hitStockN=389942001n=17242001n=6712002n=23432002n=9912003n=10882003n=6442004n=22172004n=13892005n=30952005n=27512006n=62

16、582006n=24182007n=123312007n=112562008n=137272008n=18874注：所有股票都被分为三组：达到涨跌幅限制的股票，价格变动量介于昨日收盘价 9%到 10%的股票，价格变动量介于昨日收盘价 8%到 9%的股票。它们在表中分别以，hitStock和表示。其中，对于，我们不仅给出了 1602 支 A 股 2001 年到 20089%Stock8%StockhitStock间达到涨跌停的次数，同时给出了 2001 年到 2008 年各年的达到涨跌幅限制的次数来说明其动态变化。对于和我们只是简单给出了 8 年间达到的总次数。9%Stock8%Stock从表一

17、我们可以看出，不管是在上升的价格趋势，还是在下降的价格趋势里，涨跌停的股票数目都比或者的数目要多。同时，2006 年到 20089%Stock8%Stock年涨跌停的次数也远远大于 2001 年到 2005 年，这反映了 2006 年到 2008 年市场大牛市中交易股票更频繁，价格变动更大。三、假设检验（一）延迟价格发现假说价格延迟发现假说认为，涨跌幅限制人为地限制了价格变动量，导致股票无法实现其均衡价格，于是股票的价格需要在下一次开市以后继续保持前一个交易日的趋势，直到达到其均衡价格。所以，该假说认为在股票达到了其涨跌幅限制以后，我们会观察到价格延续昨日的趋势运行，即价格延续现象(Price

18、continuation)。与此对应的是第二天价格保持不变和价格回转(Price reversal)。为了检验该假说在中国的股票市场是否成立，我们计算如下的价格变化序列：0110(/)Rln OpenClose=其中，下标表示某支股票的事件日，即该股票在该日达到涨跌幅限制，或者经0历了大于 8%到小于 10%的价格变化。下标 表示事件日的次日。表示事件10Close日当日的收盘价，表示次日的开盘价。可以小于，等于或者大于 0。对1Open01R于上升的价格趋势，表示价格延续，表示价格不变，表示010R010R=010R9%StockN=305859%StockN=313428%StockN=2

19、22038%StockN=20904价格回转。对于下降的价格趋势，表示价格延续，表示价格不变，010R不变，价格回转的数量，并且换算成百分比。结果请见表二。价格延迟发现假说认为，由于涨跌幅限制造成了均衡价格的延迟实现，我们在某支股票达到其涨跌幅限制的第二天将可以看到其价格延续昨天的趋势。因为和经历了与相似的价格变化，但却没有达到涨跌幅限制，9%Stock8%StockhitStock其价格实现过程也没有延迟，所以我们将和设定为参照组，与达9%Stock8%Stock到涨跌幅限制的组进行比较。hitStock从表二我们可以看出，和经历了较为相似的价格变化过程。9%Stock8%Stock同时，我

20、们可以看到，对于达到了涨跌幅限制的股票而言，在上升的价格趋势里，有 53.7%的价格延续，比的 38.1%和的 32.3%都更大；而hitStock9%Stock8%Stock在下降的价格趋势里，有 67.2%是价格延续，这也显著大于的hitStock9%Stock60.8%和的 58.4%。该结果说明因为涨跌幅的限制，价格发现过程受到了8%Stock阻碍，而均衡价格只有在后续交易日里得以实现，这使得我们观察到组hitStock有更多的价格延续。表表 2 2 2 2 延迟价格发现假说延迟价格发现假说的检验的检验价格行为hitStock9%Stock8%Stock-hitStock9%Stock

21、情况 1：上升的价格趋势价格延续0.5370.3810.3230.156*价格不变0.1070.1150.127-0.008*价格回转0.3550.5040.550-0.149*情况 2：下降的价格趋势价格延续0.6720.6080.5840.064*价格不变0.0860.1000.125-0.014*注：表格内的数字表示相应的价格趋势占三类价格趋势的比例。比如，0.537 表示对这组而言，在上升的价格趋势下，价格延续占三类价格趋势的 53.7%。需要注意的hitStock是，由于舍入误差，可能三种情况加起来会不等于 1。表中给出了三个组别的价格情况。我们采用 Wald Test 来对和进行比

22、较，*表示 5%的显著性水平。hitStock9%Stock（二）波动性溢出假说波动性溢出假说认为，交易者为了在后续交易日实现均衡价格，并且获得合意的头寸而导致交易更加频繁，使得股市价格波动性增加。所以，涨跌幅限制并不能减小波动性，相反的，涨跌幅限制会使得波动性在达到涨跌限制后一段时间内保持较高的水平。这就是所谓的波动性溢出假说。为了检验波动性溢出假说，我们采用 6 个交易日的时间窗来进行三个组别间的比较。需要注意的是，我们排除掉了连续涨跌停的情况，因为这会使得在涨跌停后的后续交易日依然是一个涨跌停日，从而夸大了后续交易日的波动率，导致我们的结果出现偏误。我们标记事件日为 0 日。+1 日则表

23、示涨停或者跌停日的后一天，以此类推，表示事件日之后的第天，这里。股票在n+n1,.,5n=jt日的波动性被定义为：2,1,(/)t jt jtjVln CloseClose=这里和分别代表当日和前一日的收盘价。对于，和,t jClose1,tjClosehitStock9%Stock，我们计算出每组股票在事件日以及后续交易日的波动性。表三汇报了8%Stock我们的结果。在第 0 天，我们发现在三个组别之间，波动性有明显的不同。这是由我们的设计所决定的。因为在价格的变化量方面，我们已经定义了9%8%hitStockStockStock那么这样的波动性差异是显而易见的。对这一组，我们可以看出，+1

24、 天hitStock的波动性大大减小，Ma 等(1989a)得出类似的结果，并指出这说明了涨跌幅限制可以减小波动性溢出效应。但 Lehmann(1989)和 Miller(1989)指出，这个结果是由于检验设计导致的，单纯讨论这个现象并没有意义。原因很简单，由于 0价格回转0.2420.2920.291-0.050*天已经被我们定义为价格经历了巨大变化的交易日，那么+1 天的波动性小于 0天是很正常的。Kim 和 Rhee(1997)采用设定参照组的方法来进行检验，本文也采用了同样的方法。由于和没有受到涨跌幅限制的影响，又同时9%Stock8%Stock经历了和相似的价格变化，我们将其作为参照

25、组，并将它们和进hitStockhitStock行比较。从表格的第三列我们可以看出，的波动性在事件日后续的交易内日显9%Stock著地大于的波动性。我们可以将这样的差别归结为经历了比8%Stock9%Stock大 1%的价格变化，而正是这 1%的差别使得在后续的交易日里的8%Stock9%Stock波动性显著地大于。按照此推断，我们可以认为会比具有8%StockhitStock9%Stock更大的波动性，因为也经历了比更大的价格变化。但是，与此推hitStock9%Stock断相反，从表格的第二列我们可以发现涨停之后的第一天，的波动性显hitStock著小于的波动性。同时，从纵向上进行比较，涨

26、停之后的第一天（1.296）9%Stock也比涨停之后的第二天（1.498）显著地要小。但是，从第 2 到第 5 天，假设检验并不能拒绝和有相同波动性的假设。上面结果说明涨跌幅限制hitStock9%Stock并没有导致波动性的溢出，相反，还限制了交易的波动性。因此，在中国的股票市场上，波动性的溢出效应在短期内是不明显的。表表 3 3 3 3 波动性溢出效应波动性溢出效应的检验的检验注：0 表示事件日，+1 表示事件日之后的第一天，以此类推。表中列出的是三个组别在各天天数hitStock9%Stock8%Stock06.791*4.600*2.877+11.296*1.566*1.355+21

27、.4981.467*1.308+31.3961.389*1.500+41.3511.342*1.482+51.2901.278*1.224波动性的均值。我们采用了 Wilcoxon signed-rank test 进行检验。*表示 1%的显著性水平，*表示 5%的显著性水平。组的显著性检验是将其与组进行比较，检验hitStock9%Stock该差值是否显著为 0。组的显著性检验是将其与组进行比较，检验该差值9%Stock8%Stock是否显著为 0。在表中我们只列出了上升的价格趋势的情况。下降的价格趋势的结果类同。为了方便阅读，表中所有的数值都扩大了 1000 倍。（三）交易延迟假说当股票达

28、到其涨跌幅限制时，均衡价格的实现受阻，多空力量差异导致供求关系的不平衡。例如，在涨停的情况下，如果涨停板不打开，交易者虽然可以提交买单，但是无法购买到股票，因为没有交易者愿意卖出股票。那么到了第二个交易日，前一个交易日没有买到股票的交易者仍然会进行购买，所以我们可以预期在涨跌停之后的交易日会有较大的交易量。我们采用股票换手率的变化来衡量交易行为。股票换手率的定义是，当日股票交易量除以总的流通股数。股票在 日的换手率的变化定义如下：jt,1,100*t jt jtjTRChanglnTR=其中和分别表示股票在 日和日的换手率。我们采用了 6 天的时,t jTR1,tjTRjt1t间窗，通过计算每

29、日的交易量的变化来检验交易延迟假设。类似表 4.2 中对波动性溢出效应的检验，我们排除了连续涨停或者连续跌停的情况。表四是我们的实证结果。从表四可以看出，事件日当天的交易量的变化在三个组别间有如下关系：。该结果和在检验波动性溢出效应情况类似。如前所9%8%hitStockStockStock述，这是我们实验设计的结果，我们并不能据此得出任何结论。但是，比较三个组别，我们可以看出在上升的价格趋势下，+1 天的在经历了事件日的hitStock大量交易以后，其交易量有所降低，但是，降低幅度却依然远远小于和9%Stock，这说明在上升的价格趋势下，交易受到了较大的阻滞，交易者没有办8%Stock法在当

30、天获得其满意的头寸，于是需要在第二个交易日继续进行交易。从第 2到 5天，组别的交易量的减少的比例总是大于其他两组，这和 Kim 和 RheehitStock(1997)的发现类似。这说明虽然在+1 天交易量依然比参照组的要大，但是在涨停或者跌停后的第二天起，市场开始冷静下来。这可以理解为，+1 天交易者头寸的需求得到了满足。所以，我们可以观察到后续交易日的交易量更快的下降。上面的结果说明在中国的股票的市场上，涨跌幅限制的存在会导致交易的延迟发生。表表 4 4 4 4 交易延迟假说交易延迟假说的检验的检验注：0 表示事件日，+1 表示事件日之后的第一天，以此类推。表中列出的是三个组别在各天的均

31、值。我们采用了 Wilcoxon signed-rank test 来进行检验。我们将与，hitStock9%Stock与进行了比较，其中*表示 1%的显著性水平，*表示 5%的显著性水平。9%Stock8%Stock组的显著性检验是将其与组进行比较，检验该差值是否显著为 0。hitStock9%Stock组的显著性检验是将其与组进行比较，检验该差值是否显著为 0。在表中9%Stock8%Stock我们只列出了上升的价格趋势的情况，下降的价格趋势的情况与此类同。四、总结本文采用2001年到2008年的沪深两市的A股的日数据进行涨跌停板制度的实证研究。我们采用事件研究方法（Event study

32、）研究了涨跌幅限制对股票价格，波动性和交易量的影响。我们发现涨跌幅限制阻碍了均衡价格的实现，这表现为天数hitStock9%Stock8%Stock情况1：换手率的变化量0111.794*90.691*77.208+1-21.220*-36.529*-42.056+2-40.832*-26.368*-20.102+3-13.707*-10.086*-8.4787+4-8.536*-6.204*-4.8784+5-7.067*-5.342*-3.425在事件日之后的价格延续现象；其次，在股票涨跌停之后的交易日里，股票的波动性会变的比具有更小价格变动量的股票要小，这说明了涨跌幅限制有效地减小了波动

33、性，以及在中国的股票市场上，波动性的溢出效应是不存在的；同时，本文还表明了交易量的减小量在涨跌停日的第二天会比经历了几乎相同价格变动但是没有涨跌停的股票要小，这说明了股票交易因为涨跌停而受到阻碍，从而交易者需要在第二天继续进行大量交易来获取合理的头寸。参考文献1Chan,S.H.,K.A.Kim,and S.G.Rhee,“Price limit performance:evidence from transactionsdataand the limit order book”,Journal of Empirical Finance,2005,12,269-290.2E.F.Fama,“P

34、erspectives on October 1987,or,what did we learn from the crash?”,in R.Barro,et.al.,Black Monday and the Future of Financial Markets,Dow Jones-Irwin,Inc.,Homewood,Illinois，1989.3Lee,C.M.C.,M.J.Ready,andP.J.Seguin,“Volume,volatility,and NewYorkStockExchange trading halts”,Journal of Finance,1994,49,1

35、83-214.4Lehmann,B.N.,“Commentary:Volatility,price resolution,and the effectiveness of pricelimits”,Journal of Financial Services Research,1989,3,205-209.5Lauterbach,B.,and U.Ben-Zion,“Stock market crashes and the performance of circuitbreakers:Empirical evidence”,Journal of Finance,1993,48,1909-1925

36、.6Kim,K.A.,and S.G.Rhee,“Price limit performance:Evidence from the Tokyo StockExchange”,Journal of Finance,1997,52,885 901.7Kyle,A.S.,“Trading halts and price limits”,The Review of Futures Markets,1988,7,426-434.8Ma,C.K.,R.P.Rao,and R.S.Sears,“Volatility,price resolution,and the effectiveness ofpric

37、e limits”,Journal of Financial Services Research,1989,3,165-199.9Miller,M.H.,“Commentary:Volatility,price resolution,and the effectiveness of price limits”,Journal of Financial Services Research,1989,3,201-203.10任岳均、王安兴，“涨跌幅限制与磁吸效应和价格发现延迟效应基于沪深股票市场的经验分析”，中国金融评论，2007 年第 2 期，第 75100 页。11 Roll,R.,“Pric

38、e volatility,international market links,and their implications for regulatorypolicies”,Journal of Financial Services Research,1989,3,211-246.12 Telser,L.G.,“October 1987 and the structure of financial markets:An exorcism of demons”,in R.Barro,et.al.,Black Monday and the Future of Financial Markets,Dow Jones-Irwin,Inc.,Homewood,Illinois，1989.13 刘煜辉、贺菊煌、沈可挺，“涨跌停板制度下中国 A、B 股市场波动的动态变化”，管理科学，2003 年第 5 期，第 4853 页。14沈根祥，“涨跌停板制度对 ST 股票收益波动的影响”，数量经济技术研究，2003 第 5期，第 135139 页。15宋逢明、李超，“股票市场涨跌停板设置的微模拟研究”，运筹与管理，2007 第 1 期，第 100106 页。16张剑、王一鸣、吕随启，“涨跌停板制度对我国股市影响的实证研究”，经 济 科 学 ，2002第 4 期，第 3448 页。