投资基金与证券市场范文

前言：我们精心挑选了数篇优质投资基金与证券市场文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

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

施东晖

 

一、研究背景

长期以来，以散户为主的投资者结构一直被认为是中国股市波动剧烈的主要原因。为此，中国证监会于1997年11月出台了《证券投资基金管理暂行办法》，以期改善投资者结构，促进股市的持续、稳定和健康发展。在此背景下，证券投资基金在短短数年的时间里获得了迅速发展，截至2000年末，已成立33家证券投资基金，资产净值逾845亿元，并已初步显示出在增强股市筹资功能，推动金融体制改革方面的积极作用。

另一方面，由于中国股市本身固有的制度缺陷、信息的垄断性以及基金试点阶段的不规范性等因素，证券投资基金的运作与预期的功能定位产生了一定程度的偏差，特别是投资基金稳定市场的功能引起了管理层、理论界和新闻界的广泛关注和讨论[1]。

本文试图在回顾相关理论分析和实证研究的基础上，对国内投资基金的行为特点及其市场影响进行深入的实证研究，以期为目前关于投资基金的讨论提供一些富有价值的结论。

 

二、文献回顾

   1.理论分析

投资者的机构化现象是各国证券市场的普遍发展规律，但机构投资者的交易行为究竟对股价产生何种影响却一直是个有争议的问题，而争论的焦点主要集中在以下两个方面。

  (1)“羊群行为”对股价的影响

根据Bikhchandani(2000) 的定义，“羊群行为(Herd Behavior)”是指投资者在交易过程中存在学习与模仿现象，从而导致他们在某段时期内买卖相同的股票。

  Froot，Scharfstein和Stein(1992)指出，机构投资者具有高度的同质性，它们通常关注同样的市场信息，采用相似的经济模型、信息处理技术、组合及对冲策略。在这种情况下，机构投资者可能对盈利预警或证券分析师的建议等相同外部信息作出相似的反应，在交易活动中表现为羊群行为[2]。Maug和Naik(1996)则认为，基金持有人和基金经理的关系是一个典型的委托－问题，因此，基金持有人的最优策略是和基金经理签订与基准(Benchmark)挂钩的报酬合约。在这种报酬结构下，基金经理往往会推断、模仿并追随其他基金的买卖行为，以免自身业绩落后于市场指数或同行。当机构投资者存在“羊群行为”时，许多机构投资者将在同一时间买卖相同股票，买卖压力将超过市场所能提供的流动性，从而导致股价的不连续性和大幅变动，破坏了市场的稳定运行。

另一方面，Lakonishok，Shleifer与 Vishny(1992)却指出，机构投资者的“羊群行为”并不一定会导致市场的不稳定。如果机构投资者比个人投资者拥有更多的信息来评估股票的基本价值，那么机构投资者将一齐买入价值被低估的股票，同时远离价值被高估的股票，这种“羊群行为”和个人投资者的非理性行为产生相互抵销效应，促使股价趋向均衡价值，而不是远离均衡价值。此外，机构投资者的“羊群行为”可能是因为他们对同样的基础信息作出了迅速反应，在这种情况下，机构投资者的交易行为加快了股价对信息的吸收速度，促使市场更为有效。因此，机构投资者存在羊群行为不能与市场不稳定划上等号。

  (2)反馈策略对股价的影响

反馈策略(Feedback Trading Strategy)是以股票过去的表现作为买卖判断的主要基础，如正反馈策略是买入近来的强势股，卖出近来的弱势股；而负反馈策略则卖出近来的强势股，买入近来的弱势股。

从有效市场理论的角度来看，由于现行的股价已经充分反应了所有的相关信息，因此以过去收益作为决策基础的反馈策略是非理性的，使得股价和基础价值发生较大程度的偏离，从而加剧股价的波动性(De Long，1990；Poterba & Summers，1990)。但有些学者却认为，现实中的市场参与者需要一定的时间来消化信息并据此作出交易反应，因此市场价格只有在一段时间后才会完全反应新信息。在这种情况下，反馈策略可能是理性的(Lakonishok，Shleifer and Vishny，1992)。另有些学者则认为，不同类型的机构投资者会采用非常多元化的投资策略，采用负反馈策略和采用正反馈策略的投资者将会相互抵销各自的影响，在市场均衡时，机构投资者对单个股票的超额需求趋近于零。因此，机构投资者的交易行为并不导致波动性的增加。

    2.实证检验

根据不同的假说，理论显然无法对机构投资者和市场稳定的关系给出唯一的结论，而大量的实证研究也并没有得到一致的结果。

Lakonishok，Shleifer与Vishny(1992)以1985－1989年间美国的769家股票基金为研究对象，发现这些基金并没有呈现显著的“羊群行为”，但在小公司股票交易方面具有轻微的“羊群行为”，这主要是因为小公司的公开信息较少，因此基金经理在买卖小公司股票时比较注重观察其他基金的交易行为。Grinblatt，Titman与Wermers(1995)根据1974－1984年间274个共同基金的组合变化数据，发现样本基金并不存在显著意义上的“羊群行为”。 Nofsinger和Sias(1998)以1977－1996年间纽约证券交易所(NYSE)的所有上市公司为研究对象，结果发现，机构投资者持股比例的变化和当年收益之间存在正相关性，这主要是由于机构投资者采用正反馈交易策略所引起。Werners(1999)以1975－1994年间美国股市的所有共同基金为研究对象，发现样本基金在整体意义上存在一定程度的“羊群行为”， 基金共同买入的股票比共同卖出的股票具有较高的同期和滞后收益，即收益差距将延续较长时间，Werners据此认为，共同基金的“羊群行为”可能是理性的，并且加速了股价吸收新信息的速度，因而有利于市场的稳定。

 

三、研究样本与数据

为了分析证券投资基金的行为特点及其对股价的影响，我们对基金每季度的投资组合资料进行整理、统计和分析，时间跨度从1999年第1季度至2000年第3季度。

  根据现有的信息披露要求，投资基金在季度报告中仅披露位居资产净值前十名的股票，因此我们无法确切知道投资基金在每个季度内的交易详情，也无法详尽了解基金的持股情况。基于这一原因，这里仅以基金持有的前十名股票为研究对象，并假设这些股票的买卖都是一次性完成的，从而根据基金在相邻季度持股数量的变化来计算基金对该股票的买卖数量。证券投资基金由于申购新股而进入前十名的个股，由于不具有可比性，而予以删除。

    从表1中可以看到，样本基金从99年第1季度的6个增加到2000年第3季度的30个，资产净值则从128.4亿元大幅增长到777.5亿元，占沪深A股流通市值的比例也从2.22%增长到5.83%，显然，证券投资基金的市场规模和影响日益增加。进一步，将每个季度样本基金对同一股票的持股数量予以加总，可以发现样本基金对单个股票的平均持股比例保持在5%左右，最大持股比例则高达45.19%，可以想见，基金投资行为将对此类股票(即所谓“重仓股”)的价格运行产生巨大影响。

表1 投资基金样本的描述性统计

 

99Q1

99Q2

99Q3

99Q4

00Q1

00Q2

00Q3

样本基金数目

6

10

14

16

22

25

30

资产净值(亿元)

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、投资基金的“羊群行为”分析

1.“羊群行为”衡量指标

为了对投资基金的“羊群行为”现象进行衡量和分析，这里引入“羊群行为度”的概念，用Hit表示t季度投资基金买卖股票i的羊群行为度，则： 

        

(1)

  其中，Hbit表示t季度买入股票i的基金数，而Hsit则表示t季度卖出股票i的基金数。

   引入这一概念的理由是“羊群行为”具体表现为同一时期内，大部分基金买入或卖出同一个股票，而Hit表示买卖股票i的所有基金中，采取相同买卖行为的基金比例，Hit的值在0.5和1之间，当Hit值越大时，则表示基金的“羊群行为”程度较为显著。

2.投资基金“羊群行为”分析

  从统计的角度来看，如果有3家基金对某个股票进行了交易，其中2家买入，1家卖出，那么很难推断基金经理存在“羊群行为”。为了消除这些样本的影响，这里仅统计了3家和4家以上基金买卖的股票的Hit值。

  表2列出了这些股票的H值，可以发现，H指标的平均值分别为0.7754和0.7793，而中位数分别为0.7510和0.8007，这表示当有多个基金买卖同一股票时，将有75%以上的基金位于买卖的同一方向，可见平均而言，投资基金对于单个股票的买卖存在显著的“羊群行为”。

 表2 “羊群行为”统计结果

 

多于3家基金买卖

多于4家基金买卖

股票数

106

54

平均值

0.7754*

(0.1646)

0.7793*

(0.1663)

中位数

0.7510

0.8007

注：括号内为标准差，*表示H值在5%置信水平下显著大于0.5。

  为了分析投资基金对特定类别股票的交易是否存在羊群行为，下面分别按公司规模、产业类别及上季度表现对基金买卖的股票进行分类，并按组别分别计算它们的H指标。

  首先，我们将106家样本股票按流通股本大小平均分为三组，然后分别统计它们的H指标。从表3中可以发现，基金的“羊群行为度”随公司流通股本增加而增加，这一结果可能是因为流通股本较大的股票便于多个基金同时进行买卖，而当多个基金同时买卖流通股本较小的股票时，却容易使基金面临不利的价格波动。

接着，我们还将样本股票按所属产业进行划分，并将H指标值最大的三个产业列于表3中，可以看到，符合国家产业政策、具有良好发展前景和较高盈利水平的电子通讯业、生物医药业和基建产业是基金热衷的行业，具有较高的“羊群行为度”。

最后，在每个季度开始时，对样本股票按上季度涨跌幅分组并分别统计H值，可以发现，投资基金的“羊群行为度”与上季度市场表现有密切关系，上季度表现越好的股票，投资基金越倾向于进行相同方向的买卖。可见，历史价格走势在基金交易决策过程中具有重要影响。

 表3 “羊群行为”的分组分析结果

 

按公司规模分组

1(最小)

2

3(最大)

均值

0.7666

(0.1690)

0.7783*

(0.1658)

0.7813*

(0.1644)

 

按产业分组

电子通讯

生物医药

基建

均值

0.7728

(0.1737)

0.8100*

(0.1873)

0.9167**

(0.1290)

 

按上季度表现分组

1(最差)

2

3(最好)

均值

0.7262

(0.1694)

0.7839*

(0.1677)

0.8193*

(0.1805)

 

 注1：括号内为标准差，*表示H值在5%置信水平下显著大于0.5，**表示H值在1%置信水平下显著大于0.5。

 注2：产业分组栏目中仅列出H值最大的三个产业。

3.“羊群行为”的原因分析

造成投资基金“羊群行为”的原因是多方面的，除了其本身的专业素质外，更主要的是国内股市本身存在着严重的制度缺陷和结构失调，从而使投资基金运作和外部市场环境之间产生了尖锐的矛盾，进而导致基金经理独立与理性的思考能力蜕化为从众行为，基金的投资风格和投资个性湮没在“羊群行为”之中[3]。

  首先是基金运作模式与上市公司行为特征的矛盾。从运作角度来看，不同类型的基金风格实际上是按照所投资企业的风格来划分的，并且为了充分发挥多元化组合投资的优势，基金至少应分散投资到20个股票之上。但从我国上市公司情况来看，由于改制不彻底和市场约束机制软化，相当部分上市公司产生了“国有企业复归”的现象，以致上市越早的企业平均盈利水平越低[4]。这种情况使我国股市缺乏足够的蓝筹股和绩优成长股，可供选择的投资品种较为有限。另一方面，大量的资产重组也使企业的经营情况和产业特征处于不稳定的状态。在这种市场环境下，基金无法形成和坚持既定的投资风格，而只能追逐市场热点，从而使多个基金同时买卖相同的股票。

  其次是基金的理性投资理念与市场普遍存在的短线投机观念之间的矛盾。作为一个新兴市场，我国股市存在着高投机性、高换手率、以及市场和个股频繁剧烈波动的特点，市场上充斥着短线投机观念。基金的理性投资理念遭到了“适者生存”法则的严重挑战，越来越多的基金经理放弃原来所奉行的成长型或价值型投资理念，在某种程度上蜕化为“追逐热点、短线运作”的投资方式。

  再次是基金性质和中小投资者投资理念之间的矛盾。基金是一种代人理财的集合投资方式，但我国广大的基金投资者缺乏长期投资的理念，将基金看作是短期内能为自己带来丰厚利润的工具，是一种“准股票”，一旦基金表现落后于市场或同行，或净资产值有所下降，就会遭到投资者责备和质询。在这种巨大的压力下，某些基金为了不使本基金净资产值落至最后一名，不得不改变原先确定的长期投资理念，在运作上呈现从众和跟风趋向。

 

五、投资基金的反馈交易策略分析

无论基金的“羊群行为”处于何种水平，当基金存在强烈的反馈交易策略时，极有可能导致股价的不稳定。为了分析基金交易行为是否遵循反馈策略，这里按上季度表现将股票分为三个组别，并分别计算每个季度内基金对所买卖股票的超额需求。

首先，从交易数量角度定义超额需求Vit为：

              

(2)

  其中，Vbit为t季度内所有基金买入股票i的数量(按季初和季末持股数差异计算)，而Vsit则为t季度内所有基金卖出股票i的数量。

其次，从基金数量角度定义超额需求Nit为： 

         

(3)

    其中，Nbit为t季度内买入股票i的基金数量，而Nsit 则为t季度内卖出股票i的基金数量。

上述两个指标具有相互补充的功能，例如当大部分投资基金采用正反馈策略，而小部分采用负反馈策略的投资基金却拥有更大的交易数量，此时超额需求可能体现在N指标上，但并不体现在V指标上。因此，我们分别计算单个股票的Vit和Nit值，再按组别计算这两个指标的平均值。

表4列出了按上季度表现分组统计的超额需求指标，可以发现，不管是用V还是N指标来衡量，投资基金对上季度表现最差的股票超额需求较小，对上季度表现最好的股票超额需求稍大，而对上季度表现中等的股票则超额需求最大。可见，投资基金倾向于选择上季度表现中等的股票，其超额需求与历史表现并不存在严格的正向或负向关系，基金交易行为并没有显示出强烈的反馈交易倾向。

 表4 投资基金的超额需求

 

按上季度表现分组

 

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：括号内为标准差，*表示在V值在5%置信水平下显著异于零。

 

六、投资基金交易行为对股价的影响

上文分析表明：投资基金的交易活动具有较严重的“羊群行为”，但并没有显示出典型的反馈交易现象。接下来我们分析基金“羊群行为”和股价变化的直接关系。

从运作角度来看，“羊群行为”对股价的影响是通过数量上的超额需求实现的。为此，根据V指标值的正负将样本股票划分为两个组别，分别计算它们在组合变化季度和下一季度的涨跌幅，遇有分红送配等情况时进行相应调整。从下表可以观察到，对于基金卖出数量大于买入数量的股票组别(即V<0)，组合变化季度股价平均下跌2.40%，下一季度则下跌3.49%；与之对比，对于基金买入数量大于卖出数量的股票组别(即V>0)，组合变化季度股价平均上涨21.22%，下一季度则微涨0.44%。

由于V>0的组别中包含较多样本股票，这里根据V值大小将该组样本股进一步均分为两个组别，表5中的结果显示：在组合变化季度，V值较大组别的股价上涨幅度大于V值较小组别；而在公告后下一季度，V值较大组别的股价上涨幅度要小于V值较小组别。

表5 投资基金超额需求和股价表现的关系

组别

样本股票数

组合变化季度(Q)

组合变化后第一季度(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

羊群现象是一种特殊的非理，定义为投资者在信息环境不确定的情况下，行为受其他投资者的影响，模仿他人决策，或者过度依赖舆论，而不考虑自己的信息的行为。最近十年来，随着人们对证券市场实质认识的不断深入，加上金融危机频频爆发所引发的对于投资者行为的更深层次的思考，羊群效应成为了理论界炙手可热的话题。而至1990年12月1日上海证券交易所成立以来，我国股票市场在国民经济中的重要地位日益显现，已经成为我国国民经济的重要组成部分，因此对我国股票市场有关经济变量的研究对于我国经济发展有一定的指导作用。同时股市成交额作为衡量股票市场发展的重要指标，虽然以往有众多学者对于影响其变动的因素做了大量分析，但是很少有学者将羊群行为这一因素引入进行研究，因此本文将基于计量经济学的模型，研究证券投资基金对股市成交额的影响。

2.文献综述

吴旭川、何鹏（2005）分析了我国2001年12月至2004年3月开放式基金的投资组合数据，发现我国开放式基金在股票市场上存在较强的羊群行为，这种较强的一致易行为提高了市场波动性。闫海峰（2010）通过ARCH模型研究了羊群效应与股指波动率之间的关系，最终证实证券市场所存在的羊群效应具体表现在某一只股票上，并对该只股票指数波动率产生正向的影响。周嘉澍（2012）通过LSV模型对我国证券投资基金的羊群效应进行了研究，结果表明我国证券投资基金普遍具有明显的羊群行为，但根据实证分析得出我国的基金羊群行为与股市波动之间相关关系很弱。张轩旗（2014）从单个基金与市场偏离程度的角度，考察了2002-2013年机构投资者的羊群行为及其对股票市场的影响，结果表明，无论是基金整体还是分类基金，这一时期内机构投资者均不存在显著的羊群行为，然而机构投资者的介入也不能对资本市场稳定产生积极作用。

从前人的实证研究看出我国证券投资基金的羊群行为是真实存在的，因此本文将引入证券投资基金的羊群行为这一概念研究其对股市成交额造成的影响。

3.实证分析

羊群行为度的测算。为了对投资基金的“羊群行为”现象进行衡量和分析，施东晖在《证券投资基金的交易行为及其市场影响》一文中引用了“羊群行为度”概念，用Hit的“羊群行为度”表示t 季度投资基金买卖股票i 的“羊群行为度”则：

Hit=Max（Xbit，Xsit）/Xbit+Xsit

其中，Xbit表示t季度买入股票i的基金数，Xsit表示t季度卖出股票i的基金数。Max（Xbit，Xsit）表示大部分基金买入或卖出同一个股票。

大部分基金买入时则：Max（Xbit，Xsit）=Xbit， Hit表示黄金买入时的“羊群行为度”

大部分基金卖出时则：Max（Xbit，Xsit）=Xsit， Hit表示黄金卖出时的“羊群行为度”

引入这一概念的理由是“羊群行为”具体表现为同一时期内，大部分基金买入或卖出同一个股票，而Hit卖股票i 的所有基金中， 采取相同买卖行为的基金比例，Hit的值在0.5和1之间，Hit值越大，说明羊群行为程度越显著。依据施东晖算法可得2006年第2季HM为0.121，以此类推得到直至2011年第3季度的数据。

简单线性回归模型研究。本文的研究对象就是基金重仓持有过得股票的季度总量，样本包括了2006年第2季度到2011年第3季度的数据。将计算出的HM数据结合股市成交额SMT进行线性回归得：

由回归结果数据可以得到 =0.000845，这说明模型对样本的拟合不好。再进行F、t检验后发现回归方程不显著，即 “HM”对“股市成交额”没有显著影响。

spss模拟。总得来说运用此模型得到的结果不甚理性，且拟合程度不高，可能是因为所选用的羊群行为度并不是影响股市成交额的关键因素，因此为了进一步研究证券投资基金羊群效应与股市成交额的关系，在此运用SPSS软件进行相关度分析。

再从SPSS软件的运行结果来看，可以得出HM跟股市成交额并无明显的相关

第3篇

【关键词】 证券投资基金 股票市场 回归分析 波动 风险

一、引言

各国的证券监督管理层都试图通过证券投资基金（以下简称“基金”）来抑制市场的过度投机，防范、化解市场风险，引导长期、理性的投资价值观，完善证券市场机制以提高市场稳定性。然而，在实际运作中，基金的投资决策，不仅可能给基金持有人的利益带来重大损失，而且可能带来其他社会、经济问题，触发宏观经济的系统风险。

中国证券市场较西方发达国家而言，起步晚但发展快。由于各方面文化差异等原因，我国证券市场和西方资本市场相比有着自己独特之处。基于我国的证券市场这30年的发展做研究，对于以后发展有着重要借鉴意义。1990年上海证券交易所成立，表明我国的股票市场进入了一段快速发展的新时期，而后基金兴起。截至目前，中国的基金公司数量为97家，行业规模44877.63亿元，基金数量已达2711个，成为中国证券市场最大的机构投资者，对证券市场的影响不容小觑。基金的种类繁多，创新快速而新颖。当前互联网金融又迈入了新时期，各种基金融入互联网思维，发展更是迅猛，对传统银行业务带来一定程度的挑战。2000―2014年中国股市经历了一轮大起大落的经济周期，大盘指数强势上升后迅速跌回原地，股市波动对经济也造成一定的损伤，在此背景下研究中国基金发展对于证券市场稳定确实意义不凡。

二、文献综述

目前国内外对于基金市场发展对证券市场影响的研究很多，行为金融理论研究表明基金具有两个显著的效应，即羊群效应和惯性反转效应。目前对于基金与股市波动关系的研究没有得出一致明确的结论，且各自研究的方法也很不一样。刘月珍、李金昌（2001）研究中国最早上市的5家基金与股票市场的关系，认为我国证券投资基金大都在股市中进行短线操作，对股市的稳定起到了一定的负面作用。宋冬林、毕子男等（2007）研究了机构投资者参与度对市场波动性的影响，认为A股市场中，在市场整体下降或盘整时期，机构持股比例越高，市场波动率越低；而在市场快速拉升时期，机构持股比例越高，市场波动率也相应提高。不能得出现阶段机构投资者加剧或减轻A股市场波动的结论。胡大春、金赛男（2007）研究基金对股票的持股比例与股票收益波动率之间的关系，发现基金偏好收益波动大的股票，随着基金提高其持股比例，其对应股票收益的波动率减小，从而起到了稳定股市的作用。李锦成（2014）研究了美国对冲基金对股票市场的影响，利用标普500指数对数收益率和基金对数收益率进行研究，得出美国对冲基金对美国股市的影响并不显著；引入监管因素，得出监管因素与美国股市的收益呈现负相关性，即每次SEC推出严格的新法规制度对股市都会带来一定的冲击与限制，从某种程度上抑制股市的正收益性。

对于成交量的影响国内外都有很多的研究，主要是成交量对股票市场波动率预测的研究，王鹏（2013）基于中国2001―2006年上海证券交易所上证综指数据，结果表明，成交量不能明显提高甚至降低波动率预测模型预测能力。国外研究表明波动率能够提供精确预测，Andersen T G和Bollerslev T.（1998）的研究表明波动率可以提供较好的预测，Brooks C.（1998）、Lamoureux C G和Lastrapes W D.（1990）的研究表明成交量并不能提高预测精度，主要是因为引入的成交量会降低波动率的持续性，对原始成交量的处理保证了平稳性，但不能反映市场真实的情况。

从各方面的研究可以看出，关于基金市场发展对股票市场的影响已有很多研究方法，多数认为目前基金市场的发展并没有很好地起到稳定股票市场的作用，少数则认为基金市场对股票市场有较弱或者不明确的影响，对于国内基金市场发展的研究都聚焦于基金波动、持股比例和股市波动之间的关系，忽略了其他影响基金市场发展的风险因素，本文将引入基金成交额因素，对该问题进行深入的研究，交易是基金对股票市场最直接的影响途径，基于已有的关于成交量对于股市波动率预测的研究，本文将引入基金市场的成交额，对股票市场波动进行拟合。

三、因素分析

1、研究设计

本文通过锐思数据库选取2000年5月到2014年8月的沪深两市的股市大盘指数，共172个样本：上证指数和深证成指；基金市场指数：上证基金和基金指数及两市基金指数的日成交额。计算对数收益率及对数收益率标准差用于度量沪深两市的基金市场和股票市场的风险、波动。通过E-views工具研究沪深两市基金市场与股票市场的关系。

相关变量因素表示解释：hfr表示上证基金对数收益率；hsr表示上证指数对数收益率；hft表示上证基金日成交额；hfstd表示上证基金对数收益率标准差；hsstd表示上证指数对数收益率标准差；sfr表示基金指数对数收益率；ssr表示深证成指对数收益率；sft表示基金指数日成交额；sfstd表示基金指数对数收益率标准差；ssstd表示深证成指对数收益率标准差。（本文取对数均为lnx。）

对数收益率=lnPt-lnPt-1

日成交额=ln（Tt/1000000）

日成交额增量=ln（Tt/1000000）-ln（Tt-1/1000000）

2、沪深两市基金与股票收益与日成交额情况

从2000―2014年中国的股票市场经历了一轮较大的经济周期，在2007年达到繁荣阶段，随后2008年进入衰退阶段，2009年后进入萧条阶段，之后一直处于较为稳定的复苏阶段。

从沪深两市的基金与股票对数收益率的季度折现图可以看出，两市的基金对数收益率和股票对数收益率具有协同波动的关系，股市的波动幅度较基金市场更大一点。在上海市场中基金与股市的波动协同性最为明显，几乎是重合的；但在深圳市场股票对数收益率的波动比基金波动明显提前一个月，股票对数收益率达到高点后一期基金市场对数收益率才达到高点，协同性相比上海市场较弱，股票市场的收益率对基金市场收益率具有一定的预测性，股票市场滞后于基金市场。这主要是由于上海证券交易所较深圳证券交易所更为成熟，基金对股票市场信息处理更为及时准确，而深圳证券交易所信息处理能力较弱，时间上滞后一期。

3、对沪深两市收益率影响的检验

首先对变量进行单位根检验，这是因为经典单方程回归的基本假设要求时间序列平稳，如果两个变量序列存在单位根，即变量时间序列不平稳，就需要检验它的平稳性，本文利用了常用的ADF检验，检验结果表明，各变量无截距项、无趋势项检验结果平稳。

从沪深两市的单位根检验结果可以看出，各变量的P值都为0.0000，拒绝变量有单位根的原假设，接受各变量无单位根的备择假设，各解释变量为平稳变量。由于沪深两市基金指数对数收益率为解释变量，大盘指数为被解释变量。

从回归方程可知，沪市上证基金每增长1%，则上证指数上升1.037656%；深市基金指数每增长1%，则深市深证成指上升0.852143%，这说明中国股市和基金有正的相关性，基金的盈利和股市盈利保持一致且相对稳定。对比沪深两市的R-square，可以看出沪市的基金收益对股市收益的解释更为充分，达到了0.81，而深圳市场则较弱，只有0.52，从这一方面来看，制度相对健全的上海股市和基金市场的收益的关系较深圳市场更为显著。从回归结果整体来看，由于基金的收益和股市收益呈现正向相关，中国基金市场的发展并没有起到稳定股票市场的作用，而是随股票市场的波动几乎同向波动。与李锦成（2014）的研究结果（美国的对冲基金能够起到稳定平缓股市波动的作用）不同，原因在于中国的证券市场起步晚，股市还存在着巨大的体制性缺陷，许多不合理的交易机制还未完善，还处于资本市场发展的早期阶段。这样就会造成基金市场在中国无法很好的履行其稳定市场的职责。

4、风险因素

沪深两市的股票市场和基金市场都存在风险，其风险本文通过计算2000年5月到2014年8月每日的对数收益率，然后求其各季度的标准差，共172个样本，作为衡量股票市场和基金市场的风险。

股票市场受到基金市场的影响，而基金市场自身的很多风险会间接作用于股票市场，在中国的基金市场主要有以下风险：不可抗力风险、市场风险、政策风险、经济周期风险、上市公司经营风险、购买力风险、利率风险、流动性风险、管理风险、信用风险、合规性风险等等。经济周期风险是指随着经济运行的周期性变化，证券市场的收益水平也呈周期性变化，基金投资的收益水平也会随之变化，从而产生风险。经济周期风险是不可避免的，股市和基金市场都会随着经济周期的轮回波动。其他的主要风险在于上市公司的经营风险和基金的管理风险，由于基金主要投资资本市场，如公司债券和股票等，上市公司的经营管理优劣直接影响其股票价格或债券价格，同时影响基金投资的收益；其次，基金由基金经理管理，基金经理的管理能力、基金的配置等都会作用于基金的收益，优秀的管理可以带来更多的回报。这些风险都具有不确定性，都包含在样本标准差作为的风险中。

通过图3和图4，观测沪深两市的大盘指数和基金指数对数收益率标准差趋势，可以大概看出，股市风险和基金风险波动趋势方向上大致相同，基金的波动略低于股市波动，表现出低风险的特征。从图中还可以能看出其中具有趋势项和截距项。图3中基金和股市波动、风险几乎是重合同步波动，特别是在2008年以后，基金和股市的波动、风险几乎相同。而图4中，2008年前基金表现出与股市反转波动、滞后的特征，2008年后则是与股市同向波动，股市波动大，基金波动小，前后比较有明显的反转趋势。

四、实证分析

1、变量的平稳性检验

首先对变量进行平稳性检验，避免出现伪回归的情况。本文利用ADF检验方法，检验变量是否具有单位根，若有单位根则变量不平稳。通过E-views得出沪深两市的相关变量的单位根检验结果。

由检验结果可以看出，在10%的显著性水平下，沪深两市基金和股票市场的对数收益率标准差及监管因素是平稳序列，而沪深两市基金指数的季均日成交额则为非平稳序列，其一阶差分序列为平稳序列。

2、模型估计

回归估计的结果看出，通过OLS估计得出的模型，沪市的拟合比较好，基金的波动和市场监管的影响均显著，且3项因素的解释水平也达到了0.85的较高水平；而深圳市场的模型拟合则较差，深圳市场的基金季均日成交额增量和基金市场波动对深圳市场股市波动风险的影响显著，市场监管不显著，3项因素的综合解释水平为0.55。综合沪深两市的回归结果可以看出，股市的波动会受到基金波动、基金季均日成交额和市场监管的影响。

从回归方程可知，沪市上证基金指数的标准差每增加1%，则股市的波动增加0.517329%，而基金季均日成交额增量每提高1%，则股票市场波动率减少0.014640%。深市基金指数的标准差每增加1%，则股市的波动增加0.530672%，而基金季均日成交额增量每提高1%，则股票市场波动率减少0.015259%。沪深两市基金的交易量增量与股市波动风险有负相关关系，基金在股市的交易能够有效平缓股市的波动，起到了基金作为机构投资者纠正股市错误、平缓股市的职责。

从沪深两市的模型结果分析来看，尽管中国目前的基金市场和股票市场还存在制度等方面的不足，但在沪深两市中，基金的交易量越大，对股市风险仍然有平缓作用。以往的研究有提到目前中国基金的交易策略存在羊群效应、频繁交易、短线套利等问题，加剧股市波动，并没有达到基金作为机构投资者通过专业的研究、资本定价有效消除股市中错误的目的，反而加剧股市波动，增加股市风险。但从基金季均日成交额来看，基金的交易量加大，并没造成股市风险增加，而是平缓股市波动。因此，还不能否定基金作为机构投资者的正面作用，基金市场和股票市场的相关制度上的缺陷也应该加紧完善。

五、结论与建议

本文采用2000年5月到2014年8月沪深两市的大盘和基金指数数据，通过实证研究发现，在长期角度来看，股市的波动和基金的波动具有一致性，两者具有联动性。而基金的交易对股市波动却有逆向作用，交易越多，股市波动越低，风险越低，展现出机构投资者降低股市非理性波动的作用。

目前中国正处在经济新常态，各项经济面临转型挑战，整体经济要面临软着陆挑战，经济形式有太多的难题，建立在实体经济之上资本市场、金融体系受到的影响可能更大。因此，中国还应该继续加强投资者教育，避免出现投资者盲目跟风现象，防止羊群效应危害金融体系。同时要提高机构投资者的研究能力，鼓励坚持长期价值投资理念，培养机构投资者为相对理性的投资者。提高机构投资者在股票市场中的比重，有利于维护市场稳定，降低股票市场的非理性波动。

针对基金市场，提供有效的激励机制，改变目前中国基金经理不成熟的投资策略，借鉴美国较为完善的金融体系及投资策略。其次，对基金的监管也应该更加完善，目前基金监管还存在一些制度缺陷，应该努力完善相关制度，创造更有利于证券投资基金平缓股市波动的环境条件。

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