投資者結(jié)構(gòu)對(duì)股市波動(dòng)性的影響研究

投資者結(jié)構(gòu)對(duì)股市波動(dòng)性的影響研究

項(xiàng)目號(hào)：xsky1357負(fù)責(zé)人：黃華吉。一、數(shù)據(jù)來源和處理方法投資者結(jié)構(gòu)對(duì)股市波動(dòng)性的影響一直以來受到廣大學(xué)者的關(guān)注,近年來,我國機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量雖逐漸上升,以個(gè)人投資者為主的投資者結(jié)構(gòu)卻沒有發(fā)生根本改變。投資者結(jié)構(gòu)對(duì)股市波動(dòng)性的影響不僅關(guān)系到投資者自身發(fā)展,對(duì)維護(hù)股市穩(wěn)定和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長同樣具有重要意義。本文選取wind數(shù)據(jù)庫中2005年1月至今的數(shù)據(jù),運(yùn)用eviews5.0,spssstatistics19等軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。首先我們選取六個(gè)變量A股投資者新增開戶數(shù)、A股投資者持股動(dòng)機(jī)比、月度流通A股市值、月末流通A股數(shù)本、股票月度收益率、A股平均市盈率對(duì)度量股市波動(dòng)性的股票收率的月度方差進(jìn)行回歸分析,其次運(yùn)用主成分分析法對(duì)選取的六個(gè)變量進(jìn)行降維。最后分別研究A股投資者持股動(dòng)機(jī)比對(duì)股市波動(dòng)性的影響以及投資者新增開戶數(shù)對(duì)投資者結(jié)構(gòu)的影響。二、模型設(shè)計(jì)和變量選擇為消除多重共線性,建立線性函數(shù)模型:因變量:Y為股票收率的月度方差的對(duì)數(shù)形式,為減小異方差性,取為對(duì)數(shù)形式。自變量:度量投資者持股結(jié)構(gòu)的變量:X1:A股投資者新增開戶數(shù)的對(duì)數(shù)形式度量投資者持股動(dòng)機(jī)的變量:X2:A股投資者持股動(dòng)機(jī)比=A股月度成交量/A股月度持有市值度量投資者持股數(shù)量與市值的變量,為反映數(shù)量值的對(duì)股市波動(dòng)性的彈性形式,我們在這里取為對(duì)數(shù)形式:X3:月度流通A股市值的對(duì)數(shù)形式X4:月末流通A股數(shù)的對(duì)數(shù)形式度量投資者持有股票收益程度的變量:X5:股票月度收益率X6:A股平均市盈率本文先對(duì)選用變量進(jìn)行回歸分析,回歸報(bào)告:各變量擬合程度均較好,為探究影響股市波動(dòng)性的主要原因,我運(yùn)用spssstatistics19軟件對(duì)變量進(jìn)行主成分分析。在計(jì)算主成分的步驟中將出現(xiàn)載荷矩陣,我們選取每個(gè)主成分的方差即特征根,它的大小表示了對(duì)應(yīng)主成分能夠描述原來所有信息的多少。本文主要研究投資者結(jié)構(gòu)對(duì)股市波動(dòng)性的影響而X1,X2特征值累計(jì)貢獻(xiàn)率高達(dá)80.353%。在接下來的文章中我們具體研究x2:A股投資者持股動(dòng)機(jī)比對(duì)股市波動(dòng)性的影響,以及X1:A股投資者新增開戶數(shù)對(duì)投資者機(jī)構(gòu)的影響。(一)市場投資者結(jié)構(gòu)—A股賬戶持有人持股動(dòng)機(jī)結(jié)構(gòu)對(duì)股市波動(dòng)性的影響投資者結(jié)構(gòu)一般定義為投機(jī)行為和套期保值行為的相對(duì)程度,可以使用交易量和持倉之比進(jìn)行度量。這是因?yàn)橥稒C(jī)者一般通過短期持有股票進(jìn)行套利,故以交易量作為投機(jī)程度的度量,套期保值者一般通過較長時(shí)期持有股票規(guī)避風(fēng)險(xiǎn),故以持倉量作為套期保值程度的度量。交易量的增加通常會(huì)增加股票價(jià)格的波動(dòng),而持倉量的增加則會(huì)減少價(jià)格波動(dòng)(Chan,Fung和Lcung,2004)。交易量的變化一般是領(lǐng)先于價(jià)格變化,且交易量的持續(xù)增加意味著股票價(jià)格的持續(xù)上漲或下跌。持倉量的增加意味著新的資金流注入股票市場,代表了多方或者空房資金對(duì)價(jià)格走勢的攔截,從而逐漸減弱價(jià)格走勢。因此,以交易量和持倉量紙幣代表的市場投資者結(jié)構(gòu),正好反映了投機(jī)行為和套期保值行為的較量,反映了市場風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性之間的權(quán)衡,合理的投資者結(jié)構(gòu)變量說明:本文為了得到更穩(wěn)定的時(shí)間序列對(duì)原始數(shù)據(jù)做了相關(guān)處理,并不改變序列的性質(zhì)和相互之間的關(guān)系。建立含滯后變量的時(shí)間序列方程:1、水分散顯著性差異分析未說明估計(jì)的方程不是謬誤回歸,必須檢驗(yàn)非平穩(wěn)性。DF檢驗(yàn)為單邊檢驗(yàn),對(duì)y進(jìn)行一階差分,當(dāng)顯著性水平分別取為1%、5%、10%時(shí),ADF值分別小于臨界值,拒絕原假設(shè),不存在單位根,是穩(wěn)定的I(0)過程,為平穩(wěn)序列。2、y是否x的granger原因?yàn)榱四軓母顚哟蝸砜坍嬐顿Y者結(jié)構(gòu)與市場波動(dòng)性之間的關(guān)系,我們在此主要采用Granger因果檢驗(yàn)對(duì)投資者結(jié)構(gòu)影響股市波動(dòng)性進(jìn)行分析。Granger(1969)提出了因果關(guān)系的概念來檢驗(yàn)Y是否是X的Granger原因。根據(jù)前面ADF檢驗(yàn)我們已經(jīng)得知X及Y序列都是平穩(wěn)的時(shí)間序列,首先我們建立X和Y的向量自回歸模型,然后確定最佳滯后階數(shù)為2。進(jìn)一步,我們采用Granger因果檢驗(yàn)對(duì)投資者結(jié)構(gòu)影響市場波動(dòng)性情況進(jìn)行分析,Granger因果檢驗(yàn)的最終結(jié)果如下:以上基于VAR模型的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果表明,投資者結(jié)構(gòu)變動(dòng)是股市波動(dòng)性的原因,股市波動(dòng)性不是投資者結(jié)構(gòu)變動(dòng)的原因。(二)主成分分析法結(jié)果本文選取2005年1月至2013年4月個(gè)人、券商、基金、社?；稹⒁话銠C(jī)構(gòu)、QFII每月新增開戶數(shù)量作為基本數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)分析過程中我們發(fā)現(xiàn)社?；鹋cQFII在數(shù)量上較少,將其合并至基金與一般機(jī)構(gòu)中。在主成分分析法對(duì)四組數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析中得到表格。由表中個(gè)人投資者新增開戶數(shù)對(duì)投資者新增開戶總數(shù)的相關(guān)系數(shù)接近于1,可表明個(gè)人投資者新增開戶數(shù)量與全體投資者新增開戶數(shù)量完全相關(guān)。而數(shù)據(jù)個(gè)人投資者在投資者結(jié)構(gòu)中占95%以上的大部分?？傻贸鰝€(gè)人投資者對(duì)整個(gè)投資者結(jié)構(gòu)的絕對(duì)影響力。三、投資者結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和市場1、以使用交易量和持倉之比進(jìn)行度量資者結(jié)構(gòu)的投機(jī)行為和套期保值行為的相對(duì)程度。我國投資者動(dòng)機(jī)多以投機(jī)行為為主,投資者結(jié)構(gòu)與股市波動(dòng)性之間存在單向因果關(guān)系,投資者結(jié)構(gòu)變動(dòng)是股市波動(dòng)性的原因,股市波動(dòng)性不是投資者結(jié)構(gòu)變動(dòng)的原因。2、我國機(jī)構(gòu)投資者數(shù)量雖逐漸上升,以個(gè)人投資者為主的投資者結(jié)構(gòu)卻沒有發(fā)生根本改變。以個(gè)人、券商、基金、一般機(jī)構(gòu)為劃分的投資者結(jié)構(gòu)里,個(gè)人投資者新增開戶數(shù)影響結(jié)構(gòu)所占比重最大,其次為一般機(jī)構(gòu)。個(gè)人投資者作為我國最主要的投資者結(jié)構(gòu)對(duì)股市波動(dòng)性的影響程度最大。但作為個(gè)人投資者容易受感情左右,有時(shí)非理性的認(rèn)為股價(jià)被低估了,其他時(shí)候