投資基金與證券市場范文

前言：我們精心挑選了數篇優質投資基金與證券市場文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

(An Empirical Study on the Trading Behavior and Market Impact of Investment Fund)

施東暉

 

一、研究背景

長期以來，以散戶為主的投資者結構一直被認為是中國股市波動劇烈的主要原因。為此，中國證監會于1997年11月出臺了《證券投資基金管理暫行辦法》，以期改善投資者結構，促進股市的持續、穩定和健康發展。在此背景下，證券投資基金在短短數年的時間里獲得了迅速發展，截至2000年末，已成立33家證券投資基金，資產凈值逾845億元，并已初步顯示出在增強股市籌資功能，推動金融體制改革方面的積極作用。

另一方面，由于中國股市本身固有的制度缺陷、信息的壟斷性以及基金試點階段的不規范性等因素，證券投資基金的運作與預期的功能定位產生了一定程度的偏差，特別是投資基金穩定市場的功能引起了管理層、理論界和新聞界的廣泛關注和討論[1]。

本文試圖在回顧相關理論分析和實證研究的基礎上，對國內投資基金的行為特點及其市場影響進行深入的實證研究，以期為目前關于投資基金的討論提供一些富有價值的結論。

 

二、文獻回顧

   1.理論分析

投資者的機構化現象是各國證券市場的普遍發展規律，但機構投資者的交易行為究竟對股價產生何種影響卻一直是個有爭議的問題，而爭論的焦點主要集中在以下兩個方面。

  (1)“羊群行為”對股價的影響

根據Bikhchandani(2000) 的定義，“羊群行為(Herd Behavior)”是指投資者在交易過程中存在學習與模仿現象，從而導致他們在某段時期內買賣相同的股票。

  Froot，Scharfstein和Stein(1992)指出，機構投資者具有高度的同質性，它們通常關注同樣的市場信息，采用相似的經濟模型、信息處理技術、組合及對沖策略。在這種情況下，機構投資者可能對盈利預警或證券分析師的建議等相同外部信息作出相似的反應，在交易活動中表現為羊群行為[2]。Maug和Naik(1996)則認為，基金持有人和基金經理的關系是一個典型的委托－問題，因此，基金持有人的最優策略是和基金經理簽訂與基準(Benchmark)掛鉤的報酬合約。在這種報酬結構下，基金經理往往會推斷、模仿并追隨其他基金的買賣行為，以免自身業績落后于市場指數或同行。當機構投資者存在“羊群行為”時，許多機構投資者將在同一時間買賣相同股票，買賣壓力將超過市場所能提供的流動性，從而導致股價的不連續性和大幅變動，破壞了市場的穩定運行。

另一方面，Lakonishok，Shleifer與 Vishny(1992)卻指出，機構投資者的“羊群行為”并不一定會導致市場的不穩定。如果機構投資者比個人投資者擁有更多的信息來評估股票的基本價值，那么機構投資者將一齊買入價值被低估的股票，同時遠離價值被高估的股票，這種“羊群行為”和個人投資者的非理性行為產生相互抵銷效應，促使股價趨向均衡價值，而不是遠離均衡價值。此外，機構投資者的“羊群行為”可能是因為他們對同樣的基礎信息作出了迅速反應，在這種情況下，機構投資者的交易行為加快了股價對信息的吸收速度，促使市場更為有效。因此，機構投資者存在羊群行為不能與市場不穩定劃上等號。

  (2)反饋策略對股價的影響

反饋策略(Feedback Trading Strategy)是以股票過去的表現作為買賣判斷的主要基礎，如正反饋策略是買入近來的強勢股，賣出近來的弱勢股；而負反饋策略則賣出近來的強勢股，買入近來的弱勢股。

從有效市場理論的角度來看，由于現行的股價已經充分反應了所有的相關信息，因此以過去收益作為決策基礎的反饋策略是非理性的，使得股價和基礎價值發生較大程度的偏離，從而加劇股價的波動性(De Long，1990；Poterba & Summers，1990)。但有些學者卻認為，現實中的市場參與者需要一定的時間來消化信息并據此作出交易反應，因此市場價格只有在一段時間后才會完全反應新信息。在這種情況下，反饋策略可能是理性的(Lakonishok，Shleifer and Vishny，1992)。另有些學者則認為，不同類型的機構投資者會采用非常多元化的投資策略，采用負反饋策略和采用正反饋策略的投資者將會相互抵銷各自的影響，在市場均衡時，機構投資者對單個股票的超額需求趨近于零。因此，機構投資者的交易行為并不導致波動性的增加。

    2.實證檢驗

根據不同的假說，理論顯然無法對機構投資者和市場穩定的關系給出唯一的結論，而大量的實證研究也并沒有得到一致的結果。

Lakonishok，Shleifer與Vishny(1992)以1985－1989年間美國的769家股票基金為研究對象，發現這些基金并沒有呈現顯著的“羊群行為”，但在小公司股票交易方面具有輕微的“羊群行為”，這主要是因為小公司的公開信息較少，因此基金經理在買賣小公司股票時比較注重觀察其他基金的交易行為。Grinblatt，Titman與Wermers(1995)根據1974－1984年間274個共同基金的組合變化數據，發現樣本基金并不存在顯著意義上的“羊群行為”。 Nofsinger和Sias(1998)以1977－1996年間紐約證券交易所(NYSE)的所有上市公司為研究對象，結果發現，機構投資者持股比例的變化和當年收益之間存在正相關性，這主要是由于機構投資者采用正反饋交易策略所引起。Werners(1999)以1975－1994年間美國股市的所有共同基金為研究對象，發現樣本基金在整體意義上存在一定程度的“羊群行為”， 基金共同買入的股票比共同賣出的股票具有較高的同期和滯后收益，即收益差距將延續較長時間，Werners據此認為，共同基金的“羊群行為”可能是理性的，并且加速了股價吸收新信息的速度，因而有利于市場的穩定。

 

三、研究樣本與數據

為了分析證券投資基金的行為特點及其對股價的影響，我們對基金每季度的投資組合資料進行整理、統計和分析，時間跨度從1999年第1季度至2000年第3季度。

  根據現有的信息披露要求，投資基金在季度報告中僅披露位居資產凈值前十名的股票，因此我們無法確切知道投資基金在每個季度內的交易詳情，也無法詳盡了解基金的持股情況。基于這一原因，這里僅以基金持有的前十名股票為研究對象，并假設這些股票的買賣都是一次性完成的，從而根據基金在相鄰季度持股數量的變化來計算基金對該股票的買賣數量。證券投資基金由于申購新股而進入前十名的個股，由于不具有可比性，而予以刪除。

    從表1中可以看到，樣本基金從99年第1季度的6個增加到2000年第3季度的30個，資產凈值則從128.4億元大幅增長到777.5億元，占滬深A股流通市值的比例也從2.22%增長到5.83%，顯然，證券投資基金的市場規模和影響日益增加。進一步，將每個季度樣本基金對同一股票的持股數量予以加總，可以發現樣本基金對單個股票的平均持股比例保持在5%左右，最大持股比例則高達45.19%，可以想見，基金投資行為將對此類股票(即所謂“重倉股”)的價格運行產生巨大影響。

表1 投資基金樣本的描述性統計

 

99Q1

99Q2

99Q3

99Q4

00Q1

00Q2

00Q3

樣本基金數目

6

10

14

16

22

25

30

資產凈值(億元)

占A股流通市值百分比(%)

128.4

 

2.22

292.7

 

3.22

413.3

 

4.77

448.0

 

5.74

685.9

 

6.04

745.5

 

5.85

777.5

 

5.83

平均持股比例(%)

最大持股比例(%)

3.75

20.25

5.12

38.89

5.80

36.39

6.59

37.92

6.58

39.93

5.86

38.35

4.44

45.19

 

四、投資基金的“羊群行為”分析

1.“羊群行為”衡量指標

為了對投資基金的“羊群行為”現象進行衡量和分析，這里引入“羊群行為度”的概念，用Hit表示t季度投資基金買賣股票i的羊群行為度，則： 

        

(1)

  其中，Hbit表示t季度買入股票i的基金數，而Hsit則表示t季度賣出股票i的基金數。

   引入這一概念的理由是“羊群行為”具體表現為同一時期內，大部分基金買入或賣出同一個股票，而Hit表示買賣股票i的所有基金中，采取相同買賣行為的基金比例，Hit的值在0.5和1之間，當Hit值越大時，則表示基金的“羊群行為”程度較為顯著。

2.投資基金“羊群行為”分析

  從統計的角度來看，如果有3家基金對某個股票進行了交易，其中2家買入，1家賣出，那么很難推斷基金經理存在“羊群行為”。為了消除這些樣本的影響，這里僅統計了3家和4家以上基金買賣的股票的Hit值。

  表2列出了這些股票的H值，可以發現，H指標的平均值分別為0.7754和0.7793，而中位數分別為0.7510和0.8007，這表示當有多個基金買賣同一股票時，將有75%以上的基金位于買賣的同一方向，可見平均而言，投資基金對于單個股票的買賣存在顯著的“羊群行為”。

 表2 “羊群行為”統計結果

 

多于3家基金買賣

多于4家基金買賣

股票數

106

54

平均值

0.7754*

(0.1646)

0.7793*

(0.1663)

中位數

0.7510

0.8007

注：括號內為標準差，*表示H值在5%置信水平下顯著大于0.5。

  為了分析投資基金對特定類別股票的交易是否存在羊群行為，下面分別按公司規模、產業類別及上季度表現對基金買賣的股票進行分類，并按組別分別計算它們的H指標。

  首先，我們將106家樣本股票按流通股本大小平均分為三組，然后分別統計它們的H指標。從表3中可以發現，基金的“羊群行為度”隨公司流通股本增加而增加，這一結果可能是因為流通股本較大的股票便于多個基金同時進行買賣，而當多個基金同時買賣流通股本較小的股票時，卻容易使基金面臨不利的價格波動。

接著，我們還將樣本股票按所屬產業進行劃分，并將H指標值最大的三個產業列于表3中，可以看到，符合國家產業政策、具有良好發展前景和較高盈利水平的電子通訊業、生物醫藥業和基建產業是基金熱衷的行業，具有較高的“羊群行為度”。

最后，在每個季度開始時，對樣本股票按上季度漲跌幅分組并分別統計H值，可以發現，投資基金的“羊群行為度”與上季度市場表現有密切關系，上季度表現越好的股票，投資基金越傾向于進行相同方向的買賣。可見，歷史價格走勢在基金交易決策過程中具有重要影響。

 表3 “羊群行為”的分組分析結果

 

按公司規模分組

1(最小)

2

3(最大)

均值

0.7666

(0.1690)

0.7783*

(0.1658)

0.7813*

(0.1644)

 

按產業分組

電子通訊

生物醫藥

基建

均值

0.7728

(0.1737)

0.8100*

(0.1873)

0.9167**

(0.1290)

 

按上季度表現分組

1(最差)

2

3(最好)

均值

0.7262

(0.1694)

0.7839*

(0.1677)

0.8193*

(0.1805)

 

 注1：括號內為標準差，*表示H值在5%置信水平下顯著大于0.5，**表示H值在1%置信水平下顯著大于0.5。

 注2：產業分組欄目中僅列出H值最大的三個產業。

3.“羊群行為”的原因分析

造成投資基金“羊群行為”的原因是多方面的，除了其本身的專業素質外，更主要的是國內股市本身存在著嚴重的制度缺陷和結構失調，從而使投資基金運作和外部市場環境之間產生了尖銳的矛盾，進而導致基金經理獨立與理性的思考能力蛻化為從眾行為，基金的投資風格和投資個性湮沒在“羊群行為”之中[3]。

  首先是基金運作模式與上市公司行為特征的矛盾。從運作角度來看，不同類型的基金風格實際上是按照所投資企業的風格來劃分的，并且為了充分發揮多元化組合投資的優勢，基金至少應分散投資到20個股票之上。但從我國上市公司情況來看，由于改制不徹底和市場約束機制軟化，相當部分上市公司產生了“國有企業復歸”的現象，以致上市越早的企業平均盈利水平越低[4]。這種情況使我國股市缺乏足夠的藍籌股和績優成長股，可供選擇的投資品種較為有限。另一方面，大量的資產重組也使企業的經營情況和產業特征處于不穩定的狀態。在這種市場環境下，基金無法形成和堅持既定的投資風格，而只能追逐市場熱點，從而使多個基金同時買賣相同的股票。

  其次是基金的理性投資理念與市場普遍存在的短線投機觀念之間的矛盾。作為一個新興市場，我國股市存在著高投機性、高換手率、以及市場和個股頻繁劇烈波動的特點，市場上充斥著短線投機觀念。基金的理性投資理念遭到了“適者生存”法則的嚴重挑戰，越來越多的基金經理放棄原來所奉行的成長型或價值型投資理念，在某種程度上蛻化為“追逐熱點、短線運作”的投資方式。

  再次是基金性質和中小投資者投資理念之間的矛盾。基金是一種代人理財的集合投資方式，但我國廣大的基金投資者缺乏長期投資的理念，將基金看作是短期內能為自己帶來豐厚利潤的工具，是一種“準股票”，一旦基金表現落后于市場或同行，或凈資產值有所下降，就會遭到投資者責備和質詢。在這種巨大的壓力下，某些基金為了不使本基金凈資產值落至最后一名，不得不改變原先確定的長期投資理念，在運作上呈現從眾和跟風趨向。

 

五、投資基金的反饋交易策略分析

無論基金的“羊群行為”處于何種水平，當基金存在強烈的反饋交易策略時，極有可能導致股價的不穩定。為了分析基金交易行為是否遵循反饋策略，這里按上季度表現將股票分為三個組別，并分別計算每個季度內基金對所買賣股票的超額需求。

首先，從交易數量角度定義超額需求Vit為：

              

(2)

  其中，Vbit為t季度內所有基金買入股票i的數量(按季初和季末持股數差異計算)，而Vsit則為t季度內所有基金賣出股票i的數量。

其次，從基金數量角度定義超額需求Nit為： 

         

(3)

    其中，Nbit為t季度內買入股票i的基金數量，而Nsit 則為t季度內賣出股票i的基金數量。

上述兩個指標具有相互補充的功能，例如當大部分投資基金采用正反饋策略，而小部分采用負反饋策略的投資基金卻擁有更大的交易數量，此時超額需求可能體現在N指標上，但并不體現在V指標上。因此，我們分別計算單個股票的Vit和Nit值，再按組別計算這兩個指標的平均值。

表4列出了按上季度表現分組統計的超額需求指標，可以發現，不管是用V還是N指標來衡量，投資基金對上季度表現最差的股票超額需求較小，對上季度表現最好的股票超額需求稍大，而對上季度表現中等的股票則超額需求最大。可見，投資基金傾向于選擇上季度表現中等的股票，其超額需求與歷史表現并不存在嚴格的正向或負向關系，基金交易行為并沒有顯示出強烈的反饋交易傾向。

 表4 投資基金的超額需求

 

按上季度表現分組

 

1(最差)

2

3(最好)

V

0.0403

(0.0866)

0.3836*

(0.2030)

0.2233*

(0.1318)

N

0.4208

(0.3045)

0.6738

(0.3091)

0.5808

(0.4383)

 

注：括號內為標準差，*表示在V值在5%置信水平下顯著異于零。

 

六、投資基金交易行為對股價的影響

上文分析表明：投資基金的交易活動具有較嚴重的“羊群行為”，但并沒有顯示出典型的反饋交易現象。接下來我們分析基金“羊群行為”和股價變化的直接關系。

從運作角度來看，“羊群行為”對股價的影響是通過數量上的超額需求實現的。為此，根據V指標值的正負將樣本股票劃分為兩個組別，分別計算它們在組合變化季度和下一季度的漲跌幅，遇有分紅送配等情況時進行相應調整。從下表可以觀察到，對于基金賣出數量大于買入數量的股票組別(即V<0)，組合變化季度股價平均下跌2.40%，下一季度則下跌3.49%；與之對比，對于基金買入數量大于賣出數量的股票組別(即V>0)，組合變化季度股價平均上漲21.22%，下一季度則微漲0.44%。

由于V>0的組別中包含較多樣本股票，這里根據V值大小將該組樣本股進一步均分為兩個組別，表5中的結果顯示：在組合變化季度，V值較大組別的股價上漲幅度大于V值較小組別；而在公告后下一季度，V值較大組別的股價上漲幅度要小于V值較小組別。

表5 投資基金超額需求和股價表現的關系

組別

樣本股票數

組合變化季度(Q)

組合變化后第一季度(Q+1)

V<0

37

－0.0240*

(0.0140)

－0.0349*

(0.0185)

V>0

69

0.2122*

(0.1231)

0.0044

(0.0062)

V稍小

34

0.2034

(0.1326)

0.0061*

(0.0031)

V稍大

35

0.2217*

(0.1369)

0.0031

(0.0087)

第2篇

1.引言

羊群現象是一種特殊的非理，定義為投資者在信息環境不確定的情況下，行為受其他投資者的影響，模仿他人決策，或者過度依賴輿論，而不考慮自己的信息的行為。最近十年來，隨著人們對證券市場實質認識的不斷深入，加上金融危機頻頻爆發所引發的對于投資者行為的更深層次的思考，羊群效應成為了理論界炙手可熱的話題。而至1990年12月1日上海證券交易所成立以來，我國股票市場在國民經濟中的重要地位日益顯現，已經成為我國國民經濟的重要組成部分，因此對我國股票市場有關經濟變量的研究對于我國經濟發展有一定的指導作用。同時股市成交額作為衡量股票市場發展的重要指標，雖然以往有眾多學者對于影響其變動的因素做了大量分析，但是很少有學者將羊群行為這一因素引入進行研究，因此本文將基于計量經濟學的模型，研究證券投資基金對股市成交額的影響。

2.文獻綜述

吳旭川、何鵬（2005）分析了我國2001年12月至2004年3月開放式基金的投資組合數據，發現我國開放式基金在股票市場上存在較強的羊群行為，這種較強的一致易行為提高了市場波動性。閆海峰（2010）通過ARCH模型研究了羊群效應與股指波動率之間的關系，最終證實證券市場所存在的羊群效應具體表現在某一只股票上，并對該只股票指數波動率產生正向的影響。周嘉澍（2012）通過LSV模型對我國證券投資基金的羊群效應進行了研究，結果表明我國證券投資基金普遍具有明顯的羊群行為，但根據實證分析得出我國的基金羊群行為與股市波動之間相關關系很弱。張軒旗（2014）從單個基金與市場偏離程度的角度，考察了2002-2013年機構投資者的羊群行為及其對股票市場的影響，結果表明，無論是基金整體還是分類基金，這一時期內機構投資者均不存在顯著的羊群行為，然而機構投資者的介入也不能對資本市場穩定產生積極作用。

從前人的實證研究看出我國證券投資基金的羊群行為是真實存在的，因此本文將引入證券投資基金的羊群行為這一概念研究其對股市成交額造成的影響。

3.實證分析

羊群行為度的測算。為了對投資基金的“羊群行為”現象進行衡量和分析，施東暉在《證券投資基金的交易行為及其市場影響》一文中引用了“羊群行為度”概念，用Hit的“羊群行為度”表示t 季度投資基金買賣股票i 的“羊群行為度”則：

Hit=Max（Xbit，Xsit）/Xbit+Xsit

其中，Xbit表示t季度買入股票i的基金數，Xsit表示t季度賣出股票i的基金數。Max（Xbit，Xsit）表示大部分基金買入或賣出同一個股票。

大部分基金買入時則：Max（Xbit，Xsit）=Xbit， Hit表示黃金買入時的“羊群行為度”

大部分基金賣出時則：Max（Xbit，Xsit）=Xsit， Hit表示黃金賣出時的“羊群行為度”

引入這一概念的理由是“羊群行為”具體表現為同一時期內，大部分基金買入或賣出同一個股票，而Hit賣股票i 的所有基金中， 采取相同買賣行為的基金比例，Hit的值在0.5和1之間，Hit值越大，說明羊群行為程度越顯著。依據施東暉算法可得2006年第2季HM為0.121，以此類推得到直至2011年第3季度的數據。

簡單線性回歸模型研究。本文的研究對象就是基金重倉持有過得股票的季度總量，樣本包括了2006年第2季度到2011年第3季度的數據。將計算出的HM數據結合股市成交額SMT進行線性回歸得：

由回歸結果數據可以得到 =0.000845，這說明模型對樣本的擬合不好。再進行F、t檢驗后發現回歸方程不顯著，即 “HM”對“股市成交額”沒有顯著影響。

spss模擬。總得來說運用此模型得到的結果不甚理性，且擬合程度不高，可能是因為所選用的羊群行為度并不是影響股市成交額的關鍵因素，因此為了進一步研究證券投資基金羊群效應與股市成交額的關系，在此運用SPSS軟件進行相關度分析。

再從SPSS軟件的運行結果來看，可以得出HM跟股市成交額并無明顯的相關

第3篇

【關鍵詞】 證券投資基金 股票市場 回歸分析 波動 風險

一、引言

各國的證券監督管理層都試圖通過證券投資基金（以下簡稱“基金”）來抑制市場的過度投機，防范、化解市場風險，引導長期、理性的投資價值觀，完善證券市場機制以提高市場穩定性。然而，在實際運作中，基金的投資決策，不僅可能給基金持有人的利益帶來重大損失，而且可能帶來其他社會、經濟問題，觸發宏觀經濟的系統風險。

中國證券市場較西方發達國家而言，起步晚但發展快。由于各方面文化差異等原因，我國證券市場和西方資本市場相比有著自己獨特之處。基于我國的證券市場這30年的發展做研究，對于以后發展有著重要借鑒意義。1990年上海證券交易所成立，表明我國的股票市場進入了一段快速發展的新時期，而后基金興起。截至目前，中國的基金公司數量為97家，行業規模44877.63億元，基金數量已達2711個，成為中國證券市場最大的機構投資者，對證券市場的影響不容小覷。基金的種類繁多，創新快速而新穎。當前互聯網金融又邁入了新時期，各種基金融入互聯網思維，發展更是迅猛，對傳統銀行業務帶來一定程度的挑戰。2000―2014年中國股市經歷了一輪大起大落的經濟周期，大盤指數強勢上升后迅速跌回原地，股市波動對經濟也造成一定的損傷，在此背景下研究中國基金發展對于證券市場穩定確實意義不凡。

二、文獻綜述

目前國內外對于基金市場發展對證券市場影響的研究很多，行為金融理論研究表明基金具有兩個顯著的效應，即羊群效應和慣性反轉效應。目前對于基金與股市波動關系的研究沒有得出一致明確的結論，且各自研究的方法也很不一樣。劉月珍、李金昌（2001）研究中國最早上市的5家基金與股票市場的關系，認為我國證券投資基金大都在股市中進行短線操作，對股市的穩定起到了一定的負面作用。宋冬林、畢子男等（2007）研究了機構投資者參與度對市場波動性的影響，認為A股市場中，在市場整體下降或盤整時期，機構持股比例越高，市場波動率越低；而在市場快速拉升時期，機構持股比例越高，市場波動率也相應提高。不能得出現階段機構投資者加劇或減輕A股市場波動的結論。胡大春、金賽男（2007）研究基金對股票的持股比例與股票收益波動率之間的關系，發現基金偏好收益波動大的股票，隨著基金提高其持股比例，其對應股票收益的波動率減小，從而起到了穩定股市的作用。李錦成（2014）研究了美國對沖基金對股票市場的影響，利用標普500指數對數收益率和基金對數收益率進行研究，得出美國對沖基金對美國股市的影響并不顯著；引入監管因素，得出監管因素與美國股市的收益呈現負相關性，即每次SEC推出嚴格的新法規制度對股市都會帶來一定的沖擊與限制，從某種程度上抑制股市的正收益性。

對于成交量的影響國內外都有很多的研究，主要是成交量對股票市場波動率預測的研究，王鵬（2013）基于中國2001―2006年上海證券交易所上證綜指數據，結果表明，成交量不能明顯提高甚至降低波動率預測模型預測能力。國外研究表明波動率能夠提供精確預測，Andersen T G和Bollerslev T.（1998）的研究表明波動率可以提供較好的預測，Brooks C.（1998）、Lamoureux C G和Lastrapes W D.（1990）的研究表明成交量并不能提高預測精度，主要是因為引入的成交量會降低波動率的持續性，對原始成交量的處理保證了平穩性，但不能反映市場真實的情況。

從各方面的研究可以看出，關于基金市場發展對股票市場的影響已有很多研究方法，多數認為目前基金市場的發展并沒有很好地起到穩定股票市場的作用，少數則認為基金市場對股票市場有較弱或者不明確的影響，對于國內基金市場發展的研究都聚焦于基金波動、持股比例和股市波動之間的關系，忽略了其他影響基金市場發展的風險因素，本文將引入基金成交額因素，對該問題進行深入的研究，交易是基金對股票市場最直接的影響途徑，基于已有的關于成交量對于股市波動率預測的研究，本文將引入基金市場的成交額，對股票市場波動進行擬合。

三、因素分析

1、研究設計

本文通過銳思數據庫選取2000年5月到2014年8月的滬深兩市的股市大盤指數，共172個樣本：上證指數和深證成指；基金市場指數：上證基金和基金指數及兩市基金指數的日成交額。計算對數收益率及對數收益率標準差用于度量滬深兩市的基金市場和股票市場的風險、波動。通過E-views工具研究滬深兩市基金市場與股票市場的關系。

相關變量因素表示解釋：hfr表示上證基金對數收益率；hsr表示上證指數對數收益率；hft表示上證基金日成交額；hfstd表示上證基金對數收益率標準差；hsstd表示上證指數對數收益率標準差；sfr表示基金指數對數收益率；ssr表示深證成指對數收益率；sft表示基金指數日成交額；sfstd表示基金指數對數收益率標準差；ssstd表示深證成指對數收益率標準差。（本文取對數均為lnx。）

對數收益率=lnPt-lnPt-1

日成交額=ln（Tt/1000000）

日成交額增量=ln（Tt/1000000）-ln（Tt-1/1000000）

2、滬深兩市基金與股票收益與日成交額情況

從2000―2014年中國的股票市場經歷了一輪較大的經濟周期，在2007年達到繁榮階段，隨后2008年進入衰退階段，2009年后進入蕭條階段，之后一直處于較為穩定的復蘇階段。

從滬深兩市的基金與股票對數收益率的季度折現圖可以看出，兩市的基金對數收益率和股票對數收益率具有協同波動的關系，股市的波動幅度較基金市場更大一點。在上海市場中基金與股市的波動協同性最為明顯，幾乎是重合的；但在深圳市場股票對數收益率的波動比基金波動明顯提前一個月，股票對數收益率達到高點后一期基金市場對數收益率才達到高點，協同性相比上海市場較弱，股票市場的收益率對基金市場收益率具有一定的預測性，股票市場滯后于基金市場。這主要是由于上海證券交易所較深圳證券交易所更為成熟，基金對股票市場信息處理更為及時準確，而深圳證券交易所信息處理能力較弱，時間上滯后一期。

3、對滬深兩市收益率影響的檢驗

首先對變量進行單位根檢驗，這是因為經典單方程回歸的基本假設要求時間序列平穩，如果兩個變量序列存在單位根，即變量時間序列不平穩，就需要檢驗它的平穩性，本文利用了常用的ADF檢驗，檢驗結果表明，各變量無截距項、無趨勢項檢驗結果平穩。

從滬深兩市的單位根檢驗結果可以看出，各變量的P值都為0.0000，拒絕變量有單位根的原假設，接受各變量無單位根的備擇假設，各解釋變量為平穩變量。由于滬深兩市基金指數對數收益率為解釋變量，大盤指數為被解釋變量。

從回歸方程可知，滬市上證基金每增長1%，則上證指數上升1.037656%；深市基金指數每增長1%，則深市深證成指上升0.852143%，這說明中國股市和基金有正的相關性，基金的盈利和股市盈利保持一致且相對穩定。對比滬深兩市的R-square，可以看出滬市的基金收益對股市收益的解釋更為充分，達到了0.81，而深圳市場則較弱，只有0.52，從這一方面來看，制度相對健全的上海股市和基金市場的收益的關系較深圳市場更為顯著。從回歸結果整體來看，由于基金的收益和股市收益呈現正向相關，中國基金市場的發展并沒有起到穩定股票市場的作用，而是隨股票市場的波動幾乎同向波動。與李錦成（2014）的研究結果（美國的對沖基金能夠起到穩定平緩股市波動的作用）不同，原因在于中國的證券市場起步晚，股市還存在著巨大的體制性缺陷，許多不合理的交易機制還未完善，還處于資本市場發展的早期階段。這樣就會造成基金市場在中國無法很好的履行其穩定市場的職責。

4、風險因素

滬深兩市的股票市場和基金市場都存在風險，其風險本文通過計算2000年5月到2014年8月每日的對數收益率，然后求其各季度的標準差，共172個樣本，作為衡量股票市場和基金市場的風險。

股票市場受到基金市場的影響，而基金市場自身的很多風險會間接作用于股票市場，在中國的基金市場主要有以下風險：不可抗力風險、市場風險、政策風險、經濟周期風險、上市公司經營風險、購買力風險、利率風險、流動性風險、管理風險、信用風險、合規性風險等等。經濟周期風險是指隨著經濟運行的周期性變化，證券市場的收益水平也呈周期性變化，基金投資的收益水平也會隨之變化，從而產生風險。經濟周期風險是不可避免的，股市和基金市場都會隨著經濟周期的輪回波動。其他的主要風險在于上市公司的經營風險和基金的管理風險，由于基金主要投資資本市場，如公司債券和股票等，上市公司的經營管理優劣直接影響其股票價格或債券價格，同時影響基金投資的收益；其次，基金由基金經理管理，基金經理的管理能力、基金的配置等都會作用于基金的收益，優秀的管理可以帶來更多的回報。這些風險都具有不確定性，都包含在樣本標準差作為的風險中。

通過圖3和圖4，觀測滬深兩市的大盤指數和基金指數對數收益率標準差趨勢，可以大概看出，股市風險和基金風險波動趨勢方向上大致相同，基金的波動略低于股市波動，表現出低風險的特征。從圖中還可以能看出其中具有趨勢項和截距項。圖3中基金和股市波動、風險幾乎是重合同步波動，特別是在2008年以后，基金和股市的波動、風險幾乎相同。而圖4中，2008年前基金表現出與股市反轉波動、滯后的特征，2008年后則是與股市同向波動，股市波動大，基金波動小，前后比較有明顯的反轉趨勢。

四、實證分析

1、變量的平穩性檢驗

首先對變量進行平穩性檢驗，避免出現偽回歸的情況。本文利用ADF檢驗方法，檢驗變量是否具有單位根，若有單位根則變量不平穩。通過E-views得出滬深兩市的相關變量的單位根檢驗結果。

由檢驗結果可以看出，在10%的顯著性水平下，滬深兩市基金和股票市場的對數收益率標準差及監管因素是平穩序列，而滬深兩市基金指數的季均日成交額則為非平穩序列，其一階差分序列為平穩序列。

2、模型估計

回歸估計的結果看出，通過OLS估計得出的模型，滬市的擬合比較好，基金的波動和市場監管的影響均顯著，且3項因素的解釋水平也達到了0.85的較高水平；而深圳市場的模型擬合則較差，深圳市場的基金季均日成交額增量和基金市場波動對深圳市場股市波動風險的影響顯著，市場監管不顯著，3項因素的綜合解釋水平為0.55。綜合滬深兩市的回歸結果可以看出，股市的波動會受到基金波動、基金季均日成交額和市場監管的影響。

從回歸方程可知，滬市上證基金指數的標準差每增加1%，則股市的波動增加0.517329%，而基金季均日成交額增量每提高1%，則股票市場波動率減少0.014640%。深市基金指數的標準差每增加1%，則股市的波動增加0.530672%，而基金季均日成交額增量每提高1%，則股票市場波動率減少0.015259%。滬深兩市基金的交易量增量與股市波動風險有負相關關系，基金在股市的交易能夠有效平緩股市的波動，起到了基金作為機構投資者糾正股市錯誤、平緩股市的職責。

從滬深兩市的模型結果分析來看，盡管中國目前的基金市場和股票市場還存在制度等方面的不足，但在滬深兩市中，基金的交易量越大，對股市風險仍然有平緩作用。以往的研究有提到目前中國基金的交易策略存在羊群效應、頻繁交易、短線套利等問題，加劇股市波動，并沒有達到基金作為機構投資者通過專業的研究、資本定價有效消除股市中錯誤的目的，反而加劇股市波動，增加股市風險。但從基金季均日成交額來看，基金的交易量加大，并沒造成股市風險增加，而是平緩股市波動。因此，還不能否定基金作為機構投資者的正面作用，基金市場和股票市場的相關制度上的缺陷也應該加緊完善。

五、結論與建議

本文采用2000年5月到2014年8月滬深兩市的大盤和基金指數數據，通過實證研究發現，在長期角度來看，股市的波動和基金的波動具有一致性，兩者具有聯動性。而基金的交易對股市波動卻有逆向作用，交易越多，股市波動越低，風險越低，展現出機構投資者降低股市非理性波動的作用。

目前中國正處在經濟新常態，各項經濟面臨轉型挑戰，整體經濟要面臨軟著陸挑戰，經濟形式有太多的難題，建立在實體經濟之上資本市場、金融體系受到的影響可能更大。因此，中國還應該繼續加強投資者教育，避免出現投資者盲目跟風現象，防止羊群效應危害金融體系。同時要提高機構投資者的研究能力，鼓勵堅持長期價值投資理念，培養機構投資者為相對理性的投資者。提高機構投資者在股票市場中的比重，有利于維護市場穩定，降低股票市場的非理性波動。

針對基金市場，提供有效的激勵機制，改變目前中國基金經理不成熟的投資策略，借鑒美國較為完善的金融體系及投資策略。其次，對基金的監管也應該更加完善，目前基金監管還存在一些制度缺陷，應該努力完善相關制度，創造更有利于證券投資基金平緩股市波動的環境條件。

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