印花稅稅率上調(diào)對(duì)我國股市不同行業(yè)的影響
發(fā)布時(shí)間:2019-08-22 來源: 幽默笑話 點(diǎn)擊:
摘要:本文利用ARCH/GARCH模型檢驗(yàn)并比較了2007年5月30日印花稅稅率上調(diào)對(duì)我國股市不同行業(yè)波動(dòng)性的影響,發(fā)現(xiàn)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)波動(dòng)性的影響最大,對(duì)運(yùn)輸物流業(yè)波動(dòng)性的影響最小。
關(guān)鍵詞:印花稅;行業(yè)波動(dòng);GARCH模型
一、引言
本文研究的印花稅是指證券交易印花稅,是印花稅的一種,屬于行為稅,目前只對(duì)賣方從價(jià)計(jì)征,稅率為1‰。
因?yàn)樽C券市場屬于虛擬經(jīng)濟(jì),必然要建立在由不同行業(yè)組成的實(shí)體經(jīng)濟(jì)之上。股票價(jià)格很大程度上反映的是實(shí)體經(jīng)濟(jì)資產(chǎn)的價(jià)格,印花稅稅率只有一檔,而實(shí)體經(jīng)濟(jì)中各行業(yè)都有自己的特點(diǎn)。從1990年到2008年,我國印花稅稅率調(diào)整超過10次,由此可見,沒有一個(gè)稅種像印花稅這樣調(diào)整如此頻繁。對(duì)印花稅稅率的調(diào)整是否真正達(dá)到了目的呢?在多大程度上達(dá)到目的呢?對(duì)股市中的不同行業(yè)調(diào)整的效果是否一致呢?這就是本文要研究的問題。
二、文獻(xiàn)綜述
王曉玲(2009)采用GARCH模型對(duì)證券交易印花稅稅率調(diào)整給股市波動(dòng)帶來的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行估計(jì),發(fā)現(xiàn)印花稅稅率與各行業(yè)股票收益波動(dòng)率正相關(guān),不同行業(yè)股票收益波動(dòng)率對(duì)印花稅稅率調(diào)整的敏感度各不相同。羅磊(2008)運(yùn)用正態(tài)檢驗(yàn),以上證和深證為研究對(duì)象,選取稅率變動(dòng)宣布日前后90個(gè)交易日為樣本區(qū)間,發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)提高證券交易印花稅稅率會(huì)顯著影響股市波動(dòng)性,而降低稅率則不必然引起波動(dòng)性在統(tǒng)計(jì)意義上的顯著變化。姚濤,楊欣彥(2008)運(yùn)用GARCH模型,以2007年5月30日證券交易印花稅調(diào)整前后60日、120日數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,發(fā)現(xiàn)證券交易印花稅稅率上調(diào)對(duì)股價(jià)波動(dòng)性在短期內(nèi)有較強(qiáng)影響,而在長期影響有限。
前人的研究角度主要有: 一,研究歷次印花稅稅率調(diào)整對(duì)同一指數(shù)波動(dòng)性的影響;二,就印花稅稅率的某一次調(diào)整,研究其對(duì)不同指數(shù)波動(dòng)性的影響;三,研究歷次印花稅稅率調(diào)整對(duì)不同指數(shù)波動(dòng)性的影響。大部分學(xué)者關(guān)注的是股市價(jià)格指數(shù),鮮有學(xué)者分行業(yè)研究印花稅稅率調(diào)整對(duì)股市波動(dòng)性的影響。然而在股市中,“量”、“價(jià)”地位同等重要,本文的創(chuàng)新之處就在于以成交額而不是收盤價(jià)為研究對(duì)象,研究單次印花稅稅率上調(diào),對(duì)滬深兩市中不同行業(yè)的波動(dòng)性影響,以期發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)對(duì)印花稅稅率調(diào)整的不同敏感度,為廣大投資者預(yù)防股市風(fēng)險(xiǎn)提供幫助。
三、研究方法與數(shù)據(jù)選取
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1、ARCH-LM檢驗(yàn)
2、ARCH/GARCH模型
(二)數(shù)據(jù)選取
大智慧軟件將滬深兩市的上市公司分成了工程建筑、電力等共31個(gè)行業(yè),行業(yè)指數(shù)正是本文的研究對(duì)象。由于券商和保險(xiǎn)的數(shù)據(jù)不全,本文在研究時(shí)予以剔除。
前面已提到,印花稅是一種從價(jià)稅,所以本文選取成交額作為研究對(duì)象。成交額與成交量是不同的。成交額是指某一特定時(shí)期內(nèi),在交易所交易市場成交的某種股票的金額,其單位以人民幣“元”計(jì)算。成交量是指某一特定時(shí)期內(nèi),在交易所交易市場成交的某種股票的數(shù)量,其單位以某種股票的股數(shù)計(jì)算。
樣本區(qū)間為每個(gè)行業(yè)2007年2月28日到2007年8月22日共121個(gè)交易日各個(gè)行業(yè)指數(shù)的成交額數(shù)據(jù)。
本文檢驗(yàn)結(jié)果由Excel2007和Eviews5.1得出。
四、 結(jié)果與分析
。ㄒ唬z驗(yàn)結(jié)果
1、ADF單位根檢驗(yàn)
表1 ADF單位根檢驗(yàn)結(jié)果
注:“***”表示在1%的置信水平下顯著;“**”表示在5%的置信水平下顯著;“*”表示在10%的置信水平下顯著(下同)。
由以上檢驗(yàn)結(jié)果可知,紡織服裝、教育傳媒、外貿(mào)、儀電儀表、造紙印刷、通信、銀行這幾個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)不含單位根,是平穩(wěn)序列。除以上行業(yè)外,其他行業(yè)的數(shù)據(jù)均不能拒絕原假設(shè),即都含有一個(gè)單位根。
2、相關(guān)分析
有相關(guān)分析可知,所有行業(yè)的數(shù)據(jù)都是自相關(guān)的。
3、 回歸分析
表2 回歸分析檢驗(yàn)結(jié)果
由以上結(jié)果可知:
(1)整體上來看,由于所有行業(yè)虛擬變量dl的t檢驗(yàn)值都是負(fù)的,所以所有行業(yè)的虛擬變量都沒有通過t檢驗(yàn),即虛擬變量dl不顯著,也就是說,此次印花稅稅率上調(diào)對(duì)所有行業(yè)的影響都是不顯著的,這也與現(xiàn)實(shí)情況相吻合。
(2)換個(gè)角度,如果不考慮t檢驗(yàn)值的影響,單從相伴概率來看,可以粗略地估計(jì)此次印花稅稅率上調(diào)對(duì)不同行業(yè)影響的相對(duì)大小。按相伴概率大小,可以把所有行業(yè)分成兩類六小組:第Ⅰ組只有有色金屬;第Ⅱ組有儀電儀表和銀行類;第Ⅲ組有房地產(chǎn)、工程建筑、化工化纖、外貿(mào);第Ⅳ組有電力、電器、紡織服裝、供水供氣、機(jī)械、建材、造紙印刷、其他行業(yè);第Ⅴ組有電子信息、鋼鐵、交通工具、交通設(shè)施、教育傳媒、旅游酒店、煤炭石油、釀酒食品、農(nóng)林牧漁、商業(yè)連鎖、醫(yī)藥、運(yùn)輸物流;第Ⅵ組有通信和計(jì)算機(jī)。其中,前三組是一類,相伴概率均大于0.1,后三組是一類,相伴概率均小于0.1。這六小組按影響大小排序?yàn)棰?Ⅱ<Ⅲ<Ⅳ<Ⅴ<Ⅵ。
4、ARCH-LM檢驗(yàn)結(jié)果
表3 ARCH-LM檢驗(yàn)結(jié)果
由以上結(jié)果可知,其數(shù)據(jù)具有超過3階的高階ARCH效應(yīng)的行業(yè)有:1%置信水平下有房地產(chǎn)、農(nóng)林牧漁、通信、教育傳媒、電器、煤炭石油、造紙印刷;5%的置信水平下有商業(yè)連鎖、有色金屬、供水供氣、其他行業(yè)、外貿(mào)、釀酒食品、醫(yī)藥;10%的置信水平下有工程建筑、電子信息、交通設(shè)施。以上行業(yè)數(shù)據(jù)可以建立GARCH模型。而電力、機(jī)械、交通工具、旅游酒店、儀電儀表、運(yùn)輸物流、化工化纖、紡織服裝、計(jì)算機(jī)、銀行類、鋼鐵、建材不具有高階ARCH效應(yīng)。
5、ARCH/GARCH模型檢驗(yàn)匯總結(jié)果
由于所有行業(yè)常數(shù)項(xiàng)的系數(shù)都極小,可以忽略不計(jì),且對(duì)本文的結(jié)論沒有影響,因此,本文只計(jì)算了ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)系數(shù)之和。上表已按照第三列的數(shù)據(jù)按從大到小的順序進(jìn)行排序。
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