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user: 4. 股价同步性的降低是来自信息还是噪音？ 参考Andrade S.C. et al. (2012)研究2008年股市异常波动时，证明分析师覆盖通过向股票市场传递信息来降低股市泡沫的实证方法，研究2015年股市泡沫破灭时，三种利益相关者是否起到了传递上市公司特质信息从而延缓股价下跌的作用，以此来分析其降低股价同步性的原因是向市场传递了信息，还是只是制造了噪音。 (一) 数据来源与变量选取 上市公司数据使用第三部分实证中2015年部分的数据，媒体关注度使用python编程重新获取2015年6月9日~2015年8月26日的数据，证券分析师、机构投资者持股比例和其他数据均来自CSMAR或RESSET数据库。在剔除非目标上市公司、缺失值、无效值之后共得到758个上市公司数据。 1. 累计收益率(Yield) 使用基准期的累计收益率，基准期为2015年6月9日-2015年8月26日，选择这个日期的原因是沪深300指数在2015年6月9日达到最高值5380.43点，在2015年8月26日达到第一个谷底2947.94点。 2. 解释变量为三种利益相关者：分析师关注度(Anl)、媒体关注度(Media)和机构投资者持股比例(Ins)，其中媒体关注度使用2015-06-09至2015-08-26期间的数据，机构投资者持股比例使用上市公司Q3财务报表数据。 3. 控制变量 选取了以下会影响股价同步性的因子为控制变量： (1) 公司规模(Size)，上市公司Q3总市值的自然对数计量； (2) 换手率(Turnover)，基准期每个交易日换手率平均值； (3) 滞后收益波动率(Vol)，基准期前三个月收益波动率，使用标准差计算波动率； (4) 深度(Depth)，基准期每日交易金额平均值。 (5) 风险因子(Beta)，CAPM风险因子β，使用240日日收益计算； (6) 行业哑变量(Ind)，按证券业协会行业分类标准分类，当样本股票所处行业为本行业时取1，非本行业取0。 表7展示了本部分所涉及变量的定义和计量。 Table 7 Definition and measurement of variable 变量 符号 意义 计量 累计收益率 Yield 描述股价异常下跌时股价下跌幅度 基准期股价的累计收益率 分析师关注度 Anl 描述分析师对上市公司的关注度 上市公司跟踪的分析师人数+1的自然对数 媒体关注度 Media 描述媒体对上市公司的关注度 上市公司百度新闻报道篇数+1的自然对数 机构投资者 Ins 描述机构投资者持股的比例 机构投资者当年的持股比例 公司规模 Size 消除公司规模对分析师、媒体、 投资者的影响 Q3总资产的自然对数 换手率 Turnover 衡量流动性 日换手率平均值 滞后收益波动率 Vol 衡量市场波动 基准期其三个月收益波动率，波动率用标准差计算 深度 Depth 衡量股市深度 日交易金额平均值 风险因子 Beta 衡量系统风险 CAPM风险beta平均值 行业哑变量 Ind 按行业进行分类 本行业样本取1，非本行业取0 表7. 变量的定义及计量 (二) 模型构建 参考Andrade S.C. et al. (2013)的做法，以泡沫指标之一累积回报率Yield为被解释变量，Anl、Media、Ins为三个解释变量，controls为包含Size、Turnover、Vol、Depth、Beta的等控制变量，Ind为虚拟变量，ε为误差项。 Yield = α + β 1 A n l + β 2 M e d i a + β 3 I n s + Σ λ c o n t r o l s + ∑ I n d + ε (6) 若解释变量系数为正则表明分析师、媒体和机构投资者持股比例与累计收益正相关，向市场传递了有效的信息，减少股价在发生崩盘时的负收益，增加了股价中的信息含量；反之，则表明分析师、媒体和机构投资者是制造了噪音，降低了股价中的信息含量。 (三) 实证研究 1. 描述性统计 Table 8 Variable descriptive statistic 变量 均值 标准差 中位数 最大值 最小值 累计收益率 −56.62% 0.1115 −57.32% 6.92% −87.97% 分析师关注度 8 7.23 6 41 1 媒体关注度 30 74.42 18 756 0 机构投资者 0.18 0.17 0.12 0.82 0 公司规模 22.28 1.17 22.16 27.14 18.47 换手率 17.29 8.28 15.88 63.20 2.62 滞后收益波动率 0.03 0.007 0.03 0.06 0.014 深度(10 8 ) 5.00 4.90 3.46 39.6 0.65 风险因子 1.04 0.18 1.04 1.55 0.36 表8. 变量描述性统计 根据表8，基准期内，沪深两市千股跌停，累计收益率平均值为−56.62%，表明股票价值平均缩水一半；最小值为−87.97% (300130，新国都)，股价几乎仅为最高点的10%；最大值为6.92% (002252，上海莱士)，是758个样本中唯一在基准期获得了正收益的股票；标准差0.1115。在基准期前股票市场存在大量的泡沫，各股票定价都远远高于上市公司应有的价值。 分析师关注度呈现较大的差异，关注度最高的公司获得了41位分析师或团队的关注，平均关注度只有8；媒体关注度也呈现了同样的结果；机构投资者持股比例明显大幅下降，平均值只有0.18，说明股价异常下跌之后机构投资者纷纷出逃，散户却迟迟不肯割肉。各上市公司规模存在很大差异，导致其获得的分析师和媒体关注度不同，因此有必要对其进行控制。股价异常下跌后股市换手率整体下降，市场深度也大幅降低，市场风险增大。 Table 9 Correlations of variable Yield Anl Media Ins Size Turnover Vol Depth Beta Yield 1 Anl 0.2366*** 1 Media 0.01700 0.1757*** 1 Ins 0.1285*** 0.0681* −0.0177 1 Size 0.3173*** 0.2071*** 0.0764** −0.0123 1 Turnover −0.1509*** −0.1839*** −0.0761* −0.1867*** −0.2657*** 1 Vol −0.3539*** −0.935*** 0.0257* −0.0245* −0.0245* 0.0032 1 Depth 0.1012*** 0.2111*** 0.0612* −0.0600* 0.5171*** 0.2346*** 0.1027*** 1 Beta −0.4657*** −0.1838*** 0.0056 −0.0198* −0.3581*** 0.5155*** 0.1660*** −0.1228*** 1 表9. 变量相关系数表 2. 相关性检验 为排除多重共线性的可能，用Pearson相关系数分析法对变量进行相关性分析，结果如表9所示。 由表9可知各变量之间相关系数大多趋近于0，部分数值位于0.2~0.4之间，且大都在1%、5%或10%水平下显著，因此基本可以认为各变量之间不存在多重共线性，变量选择有效。 为进一步检验各变量之间的关系，下面检验各变量的方差膨胀因子，见表10。 Table 1 0 Variance inflation factor of each variabl 变量 Anl Media Ins Size Turnover Vol Depth Beta VIF 1.32 1.18 1.09 2.63 1.66 1.91 2.09 1.67 表10. 各变量方差膨胀因子 由表中数据可知，各变量的方差膨胀因子都位于1~3之间，证明各变量之间不存在严重的多重共线性问题。 3. 多元回归分析 回归结果如表11。Anl回归系数为0.0023，与预期一致，在1%水平下显著，表明分析师关注度与累计回报率显著正相关，说明分析师的跟踪使得更多的信息融入了股价之中，使股价在发生崩盘时下跌幅度更小。Ins回归系数为0.0686，与预期一致，在1%水平下显著，表明机构投资者持股比例与累计回报率显著正相关，说明机构投资者持股同样有利于减缓股价在崩盘时的下跌幅度。Media系数为−2.03E−5，且并不显著，与预期不一致，媒体对上市公司的关注并不能使得股市层面的信息融入到股价之中。 Table 1 1 Empirical result Variable 回归(4) Anl 0.0023*** (4.1887) Media −2.03E−5*** (−4.001) Ins 0.0686*** (3.2003) Size 0.1240** (2.5479) Turnover 0.0003* (1.2009) Vol −2.2154*** (−3.3545) Depth 0.0546 (0.9876) Beta −0.1778*** (−7.1989) Ind 已控制 c −0.6771*** (−5.0360) Adj_R 2 0.2827 表11. 实证结果 注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平下显著，括号内为t值。 在稳健性检验中，用上市公司被研报关注度替代证券分析师人数作为分析师关注度的指标，使用股票代码搜索结果代替上市公司名称搜索结果作为媒体关注度指标，使用基金的风向标社保基金的持股比例作为机构投资者持股比例的指标，对模型进行稳健性检验，结果表明上述结论是稳健的。