基于投资者信念异质的证券市场交易税效应和监管效率研究

发布时间：2015-01-22 13:52

 

【摘要】 市场交易成本，特别是证券市场交易税(STT)是影响金融市场有效运行的重要因素之一。事实上，自金融危机爆发以来，政策制定者、实际操作者以及相关学者对征收市场交易税以抑制金融投机的呼声再起，引发争议不断。研究交易税的实际经济效应，分析市场对交易税政策反应的原因，从而评价证券市场交易税政监管效率，探索加强市场监管有效性的途径与方法，对于构建更加合理的政府监管机制、提高政策监管水平，以有效促进证券市场乃至整个金融市场的健康发展，既是关乎国家金融稳定的重要制度安排，也对保障经济的稳定运行具有重要意义。本文沿理论阐述、定性分析、定量研究的思路展开，从现代行为金融学的视角出发，在回顾并评述市场交易税的基本理论和研究现状的基础上，将理论与实证相结合，通过非线性动态随机模型并引入向量自回归(VAR)、EGARCH计量检验、数据包络分析(DEA)和Tobit回归方法等，按照不同的时域特征对市场交易税的实际经济效应和效应产生的原因分别进行探讨。首先针对市场交易税制度的实际效应分别从长期和短期两方面进行考察。就长期效应而言，本文运用具有非开放经济和金融摩擦特征的动态随机一般均衡理论，从噪声交易者异质信念对市场均衡价格的影响出发，采用非线性动态随机模型和SVAR模型分析市场交易税对实体经济变量的长期影响。结果显示，证券交易税对实体经济的长期效应分别类似于公司所得税和货币政策、政府支出等政策冲击对包括通货膨胀、产出和就业的影响。证券交易税虽然降低了经济波动，但是这种稳定效应在程度上有限。而就短期效应而言，本文采用了中国证券市场日数据对证券市场交易税政策调整的短期效果进行测度。研究表明，证券交易税税率上调对中国证券市场效率的影响是混合的，有时在一定程度上可以改善效率，而有时又抑制了效率。同时，研究没能发现强有力的证据来印证证券交易税税率下降可以影响市场波动效率，尽管有几次的样本研究结果显示市场效率得到降低。这主要是因为投资者对市场的基本面持有异质信念，投资者的意见分歧和信念异质可能会相互牵制和抵销，并最终导致市场交易税的净效应不明了。然后，引入投资者异质信念的思想，从投资者有限关注的视角，针对市场交易税的长期经济效应以及短期调整效应进行深入的原因剖析，从而更加全面地描述市场交易税实际效应形成的内在机理。基于共同信息异质信念和分类信息异质信念的假设出发，实证检验结果论证了投资者异质信念和交易税费的内生作用对交易税政策调整实际效果的影响。再后，为进一步探讨至今仍存在争议的证券市场监管有效性问题，本文从现代行为金融观点出发，采用两阶段DEA方法考察监管与效率之间的关系，从而间接地对交易税政监管效度进行探究。在对包括银行业特征、宏观经济发展、金融发展状况和市场结构的环境变量进行控制后，实证结果显示监管变量与效率之间仍然存在显著正相关关系。但是，证券交易税税率调整和监管的频率与效率之间分别存在负相关和不存在显著关联度。该实证结果为证明市场监管有效性问题提供了实证支持，同时也为监管政策的制定和选择提供了参考依据。最后，在上述研究成果基础上，本文总结了研究结论，并为切实提高市场监管有效性，加强监管效果，从证券税收制度创新、交易税政监管理念创新、交易税政监管政策时机选择优化、投资者信念协调、税政显著及纳税服务质量完善、交易税政监管环境机制创新、证券产品创新等多方面，为提高中国证券市场监管有效性提出政策建议。 

第一章 序论

1.1 研究背景
传统经济学是在理性人假设下进行研究的,理性人假设即行为人在进行经济决策时都是理性的。该假设对传统经济学的研究提供了很大的便利。然而,传统经济学对投资者情绪的研究却很少关注,因为对于理性人假设来说,在市场中尽管存在着非理性的投资者,但他们对市场的影响却因相互作用而使得对市场总的影响为零,即使从整体上非理性投资的影响不能完全消除,理性投资者也会使得证券的价格趋于其自身的价值(Fridman,1953)。关于理性人假设的典型学术观点即有效市场理论。1965 年,Eugene Fama 首次提出了有效市场的概念,并且对其作出了以下解释:当一个市场中存在着大量理性的、追求利益最大化的投资者时,他们每个人都积极参与竞争,都试图预测单个股票未来的市场价格并且都能轻易获得当前的重要信息,那么这个市场就被称为有效市场。在这样一个市场中,理性投资者之间的竞争会使得不论在任何时候,单个股票的市场价格都反映了该市场的全部信息。在 1970 年,Eugene Fama 进一步提出了有效市场假说。该假说的核心思想是市场中存在着大量理性投资者,这也是传统经济学的主要内容。然而,理性假设只是一种理想的情况,一些研究表明该假设并非总是成立的。在很多时候根据该假说构建的模型并不能对人们的复杂行为进行全面合理的解释。
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1.2 问题的提出
传统经济学数据分析所使用的数据一般为两种:时间序列数据和横截面数据。然而在实际中所得到的许多统计数据,一般是在时间序列上取多个截面,再在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。传统的构建投资者情绪指标的方法是寻求一些市场中能够反映投资者情绪的指标来进行构造,一般把反映投资者情绪的指标分为两大类:直接指标和间接指标,直接指标一般是通过对投资者的直接调查得到的,比如央视看板指数,好淡指数等等。间接指标一般是从金融市场中的交易数据中获得,在学术研究中使用得较多,比如换手率,IPO 数量等等。一般将这种类型的数据称之为“平行数据”(Panel Data),或称之为“面板数据”。对面板数据的分析在近20年不断地引起学者们的重视。因为面板数据本身对统计学的分析具有很大的优点:它可以很好的解决样本容量较小的问题,并且在反映各种复杂因素对经济的影响方面以及区分各个经济变量的作用方面具有较大的优势。然而值得注意的是,面板数据在进行分析应用时也有着它的局限性。比如,利用面板数据构建的模型对假设条件的要求较多,当现实与假设条件不符时,结果的可信程度将大打折扣,这就使得根据该种数据构建的模型存在着一定的不足。
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第二章 文献综述

2.1 国外文献综述
从监管的角度来看,政府应该积极的合理的引导股市的发展,避免庄家坐庄而导致的投资者跟风。关注投资者情绪的变化,进而引起的股票市场的变化,制定更加严格的监督监管,减少股市中不利的波动,促进股市稳定的发展。尽管在证券市场中许多参与者的意图是使得自身的利益最大化,但他们的决策却常常不能让人认为是最优的。当市场出现一些异常时,就会引发他们不理智的决策和行为。行为金融学是一门新兴学科,它将金融学与心理学相结合,以此来研究金融市场中人们的行为,对这一领域的研究已经开展了几十年,众多的研究都在努力构建一个可以解释人们的行为是如何影响投资策略的模型。行为金融学集中研究了个人或者是集体的情绪异常是如何影响金融市场的。对该学科的研究不仅有利于提高个人的决策水平,也有助于全面了解市场参与者的部分行为。行为金融学的首要假设即是市场存在非理性投资者。非理性的市场参与者在进行决策时都会受到各种因素(市场信息的不对称,心理的波动等等)的影响,该理论使得对金融市场的研究不再局限于理性人假设以及有效市场假说。在行为金融学基础上发展起来的投资者情绪理论在近年来引起众多学者的关注,成为对金融学的研究热点。投资者情绪理论的研究目的是分析投资者情绪是如何影响市场的,它综合运用心理学和行为学进行研究。对该理论的研究方向总结如下:如何对投资者情绪进行测度;投资者情绪的波动是否能对市场存在显著影响;如果存在显著影响,那么投资者情绪的作用机制是什么。
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2.2 国内文献综述
2.2.1 对投资者情绪的研究概括
从投资者的角度看,其本身应该在市场情绪高涨的时候谨慎入市并且合理的安排投资的分类。刘仁和,陈柳钦(2005)[10]对股市投资者情绪进行了相关研究,指出投资者情绪指标的构造可分为两种,一种是直接对投资者进行相关调查,这种方法的缺点是数据主观性强,易出现偏差。另一种是在理论的指导下,通过与投资者情绪相关的股价或者数量进行构造。一般是通过第二种方法构造投资者情绪指数,因为这些指标的数据一方面可以进行多年的时间序列分析,另一方面与第一种方法相比,第二种方法的数据可以直接从金融市场中得到,具有较强的客观性。该文还介绍了在美国比较著名的市场情绪指数:美国个人投资者协会(AAⅡ)多空指数、多空情绪指数等,不过,对这些指标的作用仍然存在一些质疑。美国对投资者情绪的调查比较少,不过需要强调的是,由耶鲁管理学院编制的投资者态度调查表所搜集到的数据在 1989—2000 年之间与美国股市的走势表现了相同的趋势。中国股市的投资者情绪指标在构造中两种方法都有运用,调查时间比较长、影响力较强的有投资者仓位调查和投资者“多空”意见以及好淡指数,好淡指数的出现弥补了我国证券市场指标体系的一些不足,它是一种主观性指标,反映了一些媒体对证券市场看好或看淡的比例。在利用好淡指数作为投资者情绪指标对我国的投资者情绪的波动和投资回报进行分析之后,得出结论:在预测股市回报上好淡指数具有一定的参考价值,然而对投资者情绪指标的构建仍然需要引起学者足够的重视,我国的情绪指数仍需进一步完善。
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第三章 相关理论和假设..........15
3.1 投资者情绪理论介绍.........15
3.2 函数型数据分析..........17
第四章 代理指标和数据的选取............21
4.1 代理指标.........21
4.2 数据选取...........23
第五章 实证分析..........24
5.1 实证数据拟合............24
5.2 构建投资者情绪指数.............27

第五章 实证分析

5.1 实证数据
本章分为两部分:5.1 节利用 Matlab 编写程序对数据进行拟合,观察规律。5.2 节选用封闭式基金折价率(CEFD)、A 股市场换手率(TURN)、消费者信心指数(CCI)、新增开户数(NIA)的“提前”和“滞后”变量进行函数型数据主成分分析,构建投资者情绪指数; 传统的建立投资者情绪指数的方法就是提取各个变量的信息并导出少数几个主成分,使它们尽可能多地保留原始变量的信息。本文所采用的方法是将封闭式基金折价率(CEFD)、A 股市场换手率(TURN)、消费者信心指数(CCI)、新增开户数(NIA)这四个变量同时考虑,以此来确定投资者情绪指数。并且运用函数型数据主成分分析,从一个较新的角度去研究主成分分析的结果。首先,对数据进行一定的处理(标准化)并且利用 B 样条函数进行拟合,得出综合图;然后,运用函数型数据主成分分析方法得出主成分以及特征值、特征向量;最终,建立投资者情绪指数。现期的换手率、开户数、封闭式基金的溢价和消费者信心指数对后期的投资者情绪有着重要的影响,投资者情绪的高低影响着投资者的决策;前期的开户数、封闭式基金的溢价、换手率和消费者信心指数越高越能刺激投资者情绪的高涨,前期的市场活跃带来了更好的市场预期。
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第六章 总结及政策性建议

 

6.1 总结
从实证分析来看中国股市的高情绪和低情绪时期转换比较频繁,并且波动较大。综合实证研究的结果,可从以下几个方面来改善这种情况。本文利用函数型数据分析方法分别对封闭式基金折价率、新增开户数、消费者信心指数和换手率在 11 年中的变化做出了分析,之后构建了中国股市综合投资情绪指数。用投资者情绪指数和 A 股市场行情的对比发现:投资者情绪指数能够很好的反应中国股市涨跌和投资者情绪的波动。随后用投资者情绪指数把股市样本期分为 5 个高低不同情绪时期。也在一定程度上说明了中国股市具有很强的非理性特征。本文研究的不足之处在于未能对函数型数据的拟合结果进行平滑处理,选取的指标带有一定的主观性,这也是以后深入研究的方向。通过研究投资者情绪有利于解释中国上一些特殊的“异象”,可以为股市的发展提供一定的参考和借鉴。中国股市作为新兴的资本市场,其非理性程度远远高于成熟的资本市场,是验证和发展投资者情绪理论很好的场所。一,从投资者情绪指数的构成上来看,投资者应该养成长期投资的习惯,这样才能有效减少换手率,进而减小投资者情绪对于股市的影响。二,从投资者的角度看,其本身应该在市场情绪高涨的时候谨慎入市并且合理的安排投资的分类。从另一方讲,投资者应该具备专业的投资知识,避免各种认知偏差而导致的投资者决策的失误。切勿在市场高涨的时候盲目跟风。树立理性的投资理念,制定更加合理的投资者计划。
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参考文献:

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本文编号：11712