摘 要：為了進一步認識機構(gòu)持股對于股價信息效率的影響，本文利用中國證券市場2010年九大行業(yè)板塊內(nèi)的成分股機構(gòu)持股比例和日收益數(shù)據(jù)實證檢驗了行業(yè)內(nèi)以及跨行業(yè)的領(lǐng)先滯后效應(yīng)存在情況。研究發(fā)現(xiàn)機構(gòu)重倉股的領(lǐng)先效應(yīng)只存在于能源行業(yè)，其他多數(shù)行業(yè)內(nèi)有股價交互預(yù)測性存在，但機構(gòu)重倉股沒有體現(xiàn)出明顯的領(lǐng)先性，且各行業(yè)股價調(diào)整時間長度有著較大差異；此外還發(fā)現(xiàn)能源行業(yè)的機構(gòu)重倉股股價對其他一些行業(yè)股價有較顯著的領(lǐng)先性，并且在走勢相對滯后的行業(yè)中，機構(gòu)低倉股股價的滯后性強于機構(gòu)重倉股。?
　　關(guān)鍵詞：機構(gòu)投資者；信息調(diào)整；領(lǐng)先滯后效應(yīng)??
　　引言?
　　有效市場理論認為市場效率高低取決于股價能否及時充分地反映抵達市場的信息，即信息資本化的效率，股價的運動本質(zhì)上就是信息不斷融入并調(diào)整的過程。在較為成熟的市場中，機構(gòu)投資者擁有廣大中小投資者無可比擬的信息優(yōu)勢，因而能夠在股價形成中起到重要的引領(lǐng)作用，引導(dǎo)投資者進行價值投資。?
　　對于中國股票市場而言，目前的投資群體可以分為主要由券商和投資基金為代表的機構(gòu)投資者和廣大個人投資者。機構(gòu)投資者具有雄厚的資金實力，專業(yè)的人才隊伍和多樣化的渠道，能夠通過深入的調(diào)研相對準(zhǔn)確和全面地獲得上市公司的有關(guān)信息。個人投資者由于資金有限且高度分散，同時絕大部分都是中小投資者，缺乏足夠時間精力去搜集信息、分析行情、判斷走勢，同時中國上市公司的信息披露質(zhì)量不高，所以個人投資者往往缺少足夠的資料數(shù)據(jù)去分析上市公司經(jīng)營情況。于是在投資過程中，個人投資者會參考涉足同類股票的機構(gòu)投資者的買賣行為進行投資決策（宋逢明，唐俊2002），因此機構(gòu)持倉比例高的股票走勢因為擁有信息優(yōu)勢往往領(lǐng)先于其他股票。而另一方面，由于市場發(fā)育不成熟，中國股市中投機氛圍濃厚，存在典型的正反饋交易現(xiàn)象：不少掌握內(nèi)幕的機構(gòu)投資者會把價格一步一步推高，使市場波動加劇，在高價位大量出售股票給那些不明真相的投資者，而后者只能以低價賣出（譚中明，李慶尊2005）。這種典型的追漲殺跌行為包含著大量的噪聲交易，往往會造成股價對信息的過度反應(yīng)從而會延緩股價對信息的吸收。?
　　那么在中國股票市場上，機構(gòu)投資者作為信息優(yōu)勢方能否通過其持股行為促進信息在市場中的擴散呢？機構(gòu)重倉股是否在股價運動中處于領(lǐng)先和引導(dǎo)者地位？為了回答這個問題，本文從股票的機構(gòu)持股比例這個代表機構(gòu)對股票關(guān)注和認可程度的變量入手，通過構(gòu)造不同行業(yè)中不同機構(gòu)持股比例的股票組合，運用Granger因果檢驗和向量自回歸（VAR）方法對行業(yè)內(nèi)以及跨行業(yè)的領(lǐng)先滯后效應(yīng)進行檢驗分析。?
　　研究樣本說明 ?
　　本文的實證檢驗采用在滬深兩市的全部A股作為研究樣本，樣本期為2010年1月1日到2010年12月31日，并且按照GICS行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)將全部A股分為十大板塊，分別為能源（NY），原材料(YCL)，工業(yè)(GY)，可選消費(FRC)，日常消費(RC)，通信設(shè)備(TX)，金融地產(chǎn)(JR)，公用事業(yè)（GS），醫(yī)療生物（YL），信息技術(shù)（XX），就每個行業(yè)板塊內(nèi)成分股日收益之間的交互相關(guān)性進行檢驗。因為通信設(shè)備行業(yè)的成分股過少，不適于分組取樣，所以在研究中剔除了通信設(shè)備這個行業(yè)樣本。所有行業(yè)成分股信息和日收益數(shù)據(jù)來自wind數(shù)據(jù)庫和國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫。?
　　在每個行業(yè)板塊內(nèi)，我們通過構(gòu)造機構(gòu)持倉比例最高和最低的組合收益進行實證研究。在構(gòu)造組合時，我們根據(jù)機構(gòu)持倉比例高低對每個行業(yè)內(nèi)的機構(gòu)重倉股和低倉股體進行劃分，具體做法是在每個行業(yè)內(nèi)將成分股匯總，根據(jù)2010年上市公司公布的每一季度報告中的機構(gòu)持倉比例高低進行排序，按從高到低平均分為五檔，取最低一檔的個股組合成為該季度低倉股，簡稱L組，最高一檔的個股組合成為該季度重倉股，簡稱H組。組合日收益為每組成分股的平均日收益。在成分股選擇中，我們剔除了以下兩類成分股，一是該年度內(nèi)新上市的公司股票，這樣可以避免因新股上市造成該行業(yè)內(nèi)股票收益的異常波動；二是該年度內(nèi)連續(xù)五個交易日無交易記錄的股票，這是為了消除因非同步交易引起個別股價反應(yīng)延遲的現(xiàn)象。?
　　在表1中，我們統(tǒng)計匯總了九大行業(yè)機構(gòu)持股重倉組H組和低倉股L組的平均每家上市公司的持股機構(gòu)家數(shù)，機構(gòu)持股比例與季末流通A股市值，平均每季度的每股收益。統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明每個行業(yè)的H組擁有的持股機構(gòu)數(shù)量、持股比例都遠遠高于L組，并且其組合成分股對應(yīng)的平均流通市值規(guī)模均遠大于L組，每股收益也明顯大于L組，但公用事業(yè)板塊除外，該行業(yè)的L組和H組的平均每股收益近似，且明顯低于其他行業(yè)的每股收益。該統(tǒng)計結(jié)果與經(jīng)驗分析是一致的，機構(gòu)投資者青睞于規(guī)模大，效益良好的上市公司，另一方面，機構(gòu)投資者的大量參股有利于改善公司資本結(jié)構(gòu)和治理水平從而促進上市公司擴大規(guī)模增加盈利能力。?
　　表1：樣本組合相關(guān)信息統(tǒng)計表?
　　
　　行業(yè)名稱組別持股機構(gòu)?家數(shù)機構(gòu)持股?比例（%）流通A股?市值（萬元）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
　　工業(yè)
　　
　　L64.88195282.100.36
　　H2567.751120999.200.51
　　日常消費
　　
　　L611.16236135.350.20
　　H4571.262264802.880.96
　　可選消費
　　
　　L66.35145304.470.34
　　H2868.17948472.360.52
　　金融地產(chǎn)
　　
　　L1010.53701934.400.27
　　H5071.189703498.990.68
　　公用事業(yè)
　　
　　L98.03266322.380.17
　　H1577.061124787.930.18
　　醫(yī)療生物
　　
　　L66.4148116.180.26
　　H4573.981003980.490.66
　　信息技術(shù)
　　
　　L55.05142541.080.21
　　H2866.28694572.030.44
　　
　　 在表2中，我們對各行業(yè)樣本組合的收益率序列進行簡單的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)多數(shù)行業(yè)(能源，金融地產(chǎn)行業(yè)例外)H組的收益均值都高于L組，收益中位數(shù)則沒有明顯的規(guī)律性，表示波動情況的標(biāo)準(zhǔn)差指標(biāo)在L組和H組之間沒有明顯的差異性，可見L組和H組面臨的風(fēng)險水平無顯著差別，由此可見在2010年，多數(shù)行業(yè)板塊內(nèi)的機構(gòu)重倉股表現(xiàn)普遍好于低倉股。從L組和H組的相關(guān)性來看，所有行業(yè)L組和H組的相關(guān)系數(shù)都在0.8、0.9的高水平上，說明行業(yè)板塊的聯(lián)動性較強，股價對公共信息的反應(yīng)有較強的一致性。?
　　表2：樣本組合收益率的簡單統(tǒng)計特征說明表?
　　
　　行業(yè)名稱組別平均值?（%）中位數(shù)?（%）標(biāo)準(zhǔn)差L與H組收益?相關(guān)系數(shù)
　　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
　　工業(yè)
　　
　　L0.0030.271.76
　　H0.060.301.730.96
　　日常消費
　　L0.040.311.80
　　H0.200.271.800.86
　　可選消費
　　L0.020.311.74
　　H0.120.411.730.90

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