机构持股的信息效率和股价领先滞后性研究

　　 摘 要：为了进一步认识机构持股对于股价信息效率的影响，本文利用中国证券市场2010年九大行业板块内的成分股机构持股比例和日收益数据实证检验了行业内以及跨行业的领先滞后效应存在情况。研究发现机构重仓股的领先效应只存在于能源行业，其他多数行业内有股价交互预测性存在，但机构重仓股没有体现出明显的领先性，且各行业股价调整时间长度有着较大差异；此外还发现能源行业的机构重仓股股价对其他一些行业股价有较显著的领先性，并且在走势相对滞后的行业中，机构低仓股股价的滞后性强于机构重仓股。?
　　关键词：机构投资者；信息调整；领先滞后效应??
　　引言?
　　有效市场理论认为市场效率高低取决于股价能否及时充分地反映抵达市场的信息，即信息资本化的效率，股价的运动本质上就是信息不断融入并调整的过程。在较为成熟的市场中，机构投资者拥有广大中小投资者无可比拟的信息优势，因而能够在股价形成中起到重要的引领作用，引导投资者进行价值投资。?
　　对于中国股票市场而言，目前的投资群体可以分为主要由券商和投资基金为代表的机构投资者和广大个人投资者。机构投资者具有雄厚的资金实力，专业的人才队伍和多样化的渠道，能够通过深入的调研相对准确和全面地获得上市公司的有关信息。个人投资者由于资金有限且高度分散，同时绝大部分都是中小投资者，缺乏足够时间精力去搜集信息、分析行情、判断走势，同时中国上市公司的信息披露质量不高，所以个人投资者往往缺少足够的资料数据去分析上市公司经营情况。于是在投资过程中，个人投资者会参考涉足同类股票的机构投资者的买卖行为进行投资决策（宋逢明，唐俊2002），因此机构持仓比例高的股票走势因为拥有信息优势往往领先于其他股票。而另一方面，由于市场发育不成熟，中国股市中投机氛围浓厚，存在典型的正反馈交易现象：不少掌握内幕的机构投资者会把价格一步一步推高，使市场波动加剧，在高价位大量出售股票给那些不明真相的投资者，而后者只能以低价卖出（谭中明，李庆尊2005）。这种典型的追涨杀跌行为包含着大量的噪声交易，往往会造成股价对信息的过度反应从而会延缓股价对信息的吸收。?
　　那么在中国股票市场上，机构投资者作为信息优势方能否通过其持股行为促进信息在市场中的扩散呢？机构重仓股是否在股价运动中处于领先和引导者地位？为了回答这个问题，本文从股票的机构持股比例这个代表机构对股票关注和认可程度的变量入手，通过构造不同行业中不同机构持股比例的股票组合，运用Granger因果检验和向量自回归（VAR）方法对行业内以及跨行业的领先滞后效应进行检验分析。?
　　研究样本说明 ?
　　本文的实证检验采用在沪深两市的全部A股作为研究样本，样本期为2010年1月1日到2010年12月31日，并且按照GICS行业分类标准将全部A股分为十大板块，分别为能源（NY），原材料(YCL)，工业(GY)，可选消费(FRC)，日常消费(RC)，通信设备(TX)，金融地产(JR)，公用事业（GS），医疗生物（YL），信息技术（XX），就每个行业板块内成分股日收益之间的交互相关性进行检验。因为通信设备行业的成分股过少，不适于分组取样，所以在研究中剔除了通信设备这个行业样本。所有行业成分股信息和日收益数据来自wind数据库和国泰安CSMAR数据库。?
　　在每个行业板块内，我们通过构造机构持仓比例最高和最低的组合收益进行实证研究。在构造组合时，我们根据机构持仓比例高低对每个行业内的机构重仓股和低仓股体进行划分，具体做法是在每个行业内将成分股汇总，根据2010年上市公司公布的每一季度报告中的机构持仓比例高低进行排序，按从高到低平均分为五档，取最低一档的个股组合成为该季度低仓股，简称L组，最高一档的个股组合成为该季度重仓股，简称H组。组合日收益为每组成分股的平均日收益。在成分股选择中，我们剔除了以下两类成分股，一是该年度内新上市的公司股票，这样可以避免因新股上市造成该行业内股票收益的异常波动；二是该年度内连续五个交易日无交易记录的股票，这是为了消除因非同步交易引起个别股价反应延迟的现象。?
　　在表1中，我们统计汇总了九大行业机构持股重仓组H组和低仓股L组的平均每家上市公司的持股机构家数，机构持股比例与季末流通A股市值，平均每季度的每股收益。统计数据表明每个行业的H组拥有的持股机构数量、持股比例都远远高于L组，并且其组合成分股对应的平均流通市值规模均远大于L组，每股收益也明显大于L组，但公用事业板块除外，该行业的L组和H组的平均每股收益近似，且明显低于其他行业的每股收益。该统计结果与经验分析是一致的，机构投资者青睐于规模大，效益良好的上市公司，另一方面，机构投资者的大量参股有利于改善公司资本结构和治理水平从而促进上市公司扩大规模增加盈利能力。?
　　表1：样本组合相关信息统计表?
　　
　　行业名称组别持股机构?家数机构持股?比例（%）流通A股?市值（万元）每股收益?（元）
　　能源
　　
　　L85.39306956.350.43
　　H4685.2311168934.271.16
　　原材料
　　
　　L65.46203025.130.23
　　H2264.531113637.500.38
　　工业
　　
　　L64.88195282.100.36
　　H2567.751120999.200.51
　　日常消费
　　
　　L611.16236135.350.20
　　H4571.262264802.880.96
　　可选消费
　　
　　L66.35145304.470.34
　　H2868.17948472.360.52
　　金融地产
　　
　　L1010.53701934.400.27
　　H5071.189703498.990.68
　　公用事业
　　
　　L98.03266322.380.17
　　H1577.061124787.930.18
　　医疗生物
　　
　　L66.4148116.180.26
　　H4573.981003980.490.66
　　信息技术
　　
　　L55.05142541.080.21
　　H2866.28694572.030.44
　　
　　 在表2中，我们对各行业样本组合的收益率序列进行简单的统计分析，发现多数行业(能源，金融地产行业例外)H组的收益均值都高于L组，收益中位数则没有明显的规律性，表示波动情况的标准差指标在L组和H组之间没有明显的差异性，可见L组和H组面临的风险水平无显著差别，由此可见在2010年，多数行业板块内的机构重仓股表现普遍好于低仓股。从L组和H组的相关性来看，所有行业L组和H组的相关系数都在0.8、0.9的高水平上，说明行业板块的联动性较强，股价对公共信息的反应有较强的一致性。?
　　表2：样本组合收益率的简单统计特征说明表?
　　
　　行业名称组别平均值?（%）中位数?（%）标准差L与H组收益?相关系数
　　能源
　　
　　L0.020.181.98
　　H-0.040.022.430.83
　　原材料
　　
　　L-0.040.331.86
　　H0.200.481.740.90
　　工业
　　
　　L0.0030.271.76
　　H0.060.301.730.96
　　日常消费
　　L0.040.311.80
　　H0.200.271.800.86
　　可选消费
　　L0.020.311.74
　　H0.120.411.730.90

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