安筱雯,馮 緒

(天津大學(xué)管理與經(jīng)濟學(xué)部, 天津 300072)

Fama[1]提出的有效市場假說認為,若市場嚴格有效、無市場摩擦且不存在信息不對稱,證券價格就會及時對新信息做出正確的反應(yīng),這也成為了傳統(tǒng)資產(chǎn)定價理論的基礎(chǔ)假設(shè)。然而較多的實證研究驗證了不同程度的市場摩擦和信息不對稱的存在。市場摩擦的客觀存在,使得不同的證券組合對新信息的反應(yīng)速度存在差異。Hou等[2]認為價格時滯是由于市場摩擦引起的,提出把衡量股價對公共信息反應(yīng)延遲程度的價格時滯作為反映市場摩擦的綜合指標。目前,價格時滯已經(jīng)成為衡量市場有效性的主要的綜合性指標之一。

在市場摩擦的框架下,測度我國滬深A(yù)股市場的價格時滯,觀察中國市場信息效率的演變,明晰現(xiàn)有的投資者認知假說、流動性假說、投機性需求假說、市場分隔假說解釋我國股票市場信息效率的有效性,找出影響我國股票市場信息傳遞效率的因素,對于我國當(dāng)前的股票市場效率的研究及提高具有一定的參考價值。

1 文獻綜述

1.1 投資者認知假說

Merton[3]基于資本市場均衡模型提出的投資者認知假說認為,投資者對不同證券信息的了解程度是不同的且只愿意購買自己了解的股票。McQueen等[4]、Chang等[5]發(fā)現(xiàn)小股票股價對壞消息的反應(yīng)遲滯程度較低,對好消息反應(yīng)遲滯程度較高的現(xiàn)象在美國和亞洲市場均存在。Hou等[2]發(fā)現(xiàn)不受關(guān)注的小股票有更高的價格時滯且伴隨著更高的遲滯溢價。Barberis等[6]通過拓展S&P500的股票數(shù)量發(fā)現(xiàn),投資者認知度高的股票的價格遲滯程度低。且當(dāng)市場消息是壞的時候,投資者往往對信息更加敏感。Barber等[7]驗證了個人投資者的投資行為是基于自身對股票認知情況的假設(shè)。

1.2 流動性假說

流動性理論認為與價格時滯相關(guān)的超額收益完全源自股票的系統(tǒng)流動性風(fēng)險。Lin等[8]采用Liu[9]提出的流動性擴展的資產(chǎn)定價模型(LCAPM),發(fā)現(xiàn)并證實價格時滯嚴重的股票缺少足夠的交易對手,更大的無交易發(fā)生率,以及投資者因面臨更高的風(fēng)險而要求獲得相應(yīng)的超額收益。因此他們認為,價格時滯溢價是由于系統(tǒng)性流動風(fēng)險造成的。

1.3 投機性需求假說

投機性需求假說是指過度自信的投資者面對新的公共信息,更傾向于相信私有信息,從而使得股價對當(dāng)期市場信息反應(yīng)出現(xiàn)遲滯。胡聰慧等[10]發(fā)現(xiàn)在中國股票市場中,投機性需求相關(guān)的市場摩擦的影響程度要遠大于同流動性、投資者認知度相關(guān)的市場摩擦的影響。Barber等[11]、吳衛(wèi)星等[12]均研究發(fā)現(xiàn)了市場中存在投資者過度自信,高估自身私有信息精度的現(xiàn)象。Daniel等[13-14]的研究指出投資者過度自信是證券市場過度反應(yīng)的重要原因。

1.4 市場分隔假說

Hou等[2]構(gòu)建價格時滯的依據(jù)是擴展了的市場模型,考察滯后期市場指數(shù)對當(dāng)期股價的解釋力度。而市場指數(shù)的變化是由宏觀信息引起,單只股票公司層面的信息很難引起市場指數(shù)的明顯變動。價格時滯實質(zhì)上測度的是歷史宏觀信息對當(dāng)前股票價格的影響,度量了市場上宏觀信息的效率。當(dāng)股票市場與實體經(jīng)濟出現(xiàn)背離時,股票市場對宏觀信息的反映或存在一定的時間差。

Demirgue等[15]對20多個經(jīng)濟發(fā)達國家的證券市場與實體經(jīng)濟發(fā)展關(guān)系進行了研究,發(fā)現(xiàn)實際人均GDP越高,股票市場擴張越迅速。Stock等[16]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟狀況指標和股票市場合成指數(shù)具有經(jīng)濟周期內(nèi)相近的時間軌跡。與國外的大多研究結(jié)論不同,國內(nèi)大多研究發(fā)現(xiàn)我國股票市場與實體經(jīng)濟間的傳導(dǎo)機制或存在問題導(dǎo)致兩者間并不存在顯著的關(guān)系。劉駿民等[17]通過構(gòu)建貨幣、虛擬與實體經(jīng)濟間的增長關(guān)系模型,發(fā)現(xiàn)虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟總處于背離狀態(tài)。伍志文等[18]研究表明市場收益率和宏觀經(jīng)濟指標間并沒有顯著相關(guān)性。孫霄翀等[19]研究了股票市場內(nèi)部運行效率,發(fā)現(xiàn)當(dāng)前我國股票市場指數(shù)與實體經(jīng)濟存在一定偏離。

2 價格時滯與數(shù)據(jù)來源

2.1 數(shù)據(jù)來源

采用周收益率來計算價格時滯,以避免低頻率月度、年度數(shù)據(jù)造成的較大誤差和高頻日度數(shù)據(jù)造成的計算結(jié)果分散和噪聲干擾的問題。同時,考慮到多數(shù)股票對信息的反應(yīng)在一個月內(nèi),將滯后期設(shè)置為4期。并對數(shù)據(jù)做出了如下具體篩選:(1)剔除ST、*ST類公司;(2)剔除交叉上市的股票;(3)對除收益率外的其他變量數(shù)據(jù)在1%和99%處截尾處理。數(shù)據(jù)均來自RESSET和CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.2 價格時滯的測度方法

參考Hou等[2]所采用的測算方法,將市場收益率作為市場公共信息的代理變量,把擴展的市場模型作為構(gòu)建價格時滯的依據(jù),具體模型為

(1)

根據(jù)以上模型,可以構(gòu)建以下價格時滯指標來度量股價對市場信息的反應(yīng)程度:

(2)

對D1進一步調(diào)整,通過利用回歸系數(shù)構(gòu)建價格時滯的度量指標:

(3)

其中:D2測度的是滯后4期市場影響之和與當(dāng)期在內(nèi)的所有市場因素影響之和的比值。D2值越大,說明滯后期市場收益率對當(dāng)期個股收益率的預(yù)測程度越大,股票價格時滯越嚴重。

根據(jù)上述測度方法,計算得到1996—2016年每年每只個股的D1、D2,并對D1和D2進行了Pearson相關(guān)性檢驗,兩者相關(guān)系數(shù)為0.84,在1%的水平下顯著,表明2種價格時滯的測度方法所反映的信息高度一致,其中D1具有良好的代表性,故在后續(xù)的假說驗證中,將D1作為價格時滯的代理變量。

3 實證檢驗

3.1 投資者認知假說驗證

(1) 投資者認知假說與代理變量 投資者認知是指投資者對股票的關(guān)注程度,個人投資者在股票市場上的投資行為很大程度上是基于其對個股的關(guān)注程度。考慮到中國股票市場數(shù)據(jù)的可獲得性,選取股東戶數(shù)、員工人數(shù)作為個人投資者認知程度的代理指標,機構(gòu)投資者持股比例作為機構(gòu)投資者的代理指標,并將股東戶數(shù)和員工人數(shù)對數(shù)處理后進行回歸檢驗。假設(shè):投資者認知假說代理指標與價格時滯呈負相關(guān)關(guān)系。

(2) 描述性統(tǒng)計 1996—2016年樣本股票價格時滯均值變動如圖1所示。由圖1可以看到1996—2016年我國滬深A(yù)股市場始終存在著不同程度的價格時滯,整體價格時滯在樣本期間波動明顯,其中在2006年、2014年達到了2個明顯的峰值,分別達到了0.40、0.53。價格時滯的描述性統(tǒng)計情況在后續(xù)假說檢驗中將不再贅述。由于投資者認知假說中選用的代理指標自2001年才開始記錄,因此該假說的樣本期間為2001—2016年。2001—2016年機構(gòu)投資者持股比例均值統(tǒng)計如圖2所示,2001—2016年log(股東戶數(shù))和log(員工人數(shù))均值統(tǒng)計如圖3所示。由圖2可以看出樣本期間機構(gòu)投資者持股比例呈較為穩(wěn)定的上升趨勢。圖3反映了樣本期間對數(shù)處理后的平均股東戶數(shù)和平均員工人數(shù)始終較為平穩(wěn),尤其是員工人數(shù)波動幅度較小。

圖1 1996—2016年樣本股票D1均值統(tǒng)計Fig.1 Mean value statistics of sample stock D1 from 1996 to 2016

圖2 2001—2016年機構(gòu)投資者持股比例均值統(tǒng)計Fig.2 Mean value statistics of institutional investors shareholding ratio from 2001 to 2016

圖3 2001—2016年log(股東戶數(shù))和log(員工人數(shù))均值統(tǒng)計Fig.3 Mean value statistics of log (number of shareholders) and log (number of employees) from 2001 to 2016

D1,it=αt+β1t×(Institutional Ownershipit)+β2t×

log(Shareholdersit)+β3t×log(Employees)+εt,

(4)

其中:D1,it為第t年第i只股票的價格時滯;β1t、β2t、β3t分別是第t年機構(gòu)投資者持股比例、log(股東戶數(shù))、log(員工人數(shù))的估計系數(shù);εt是第t年回歸方程的殘差項。投資者認知程度的3個代理變量每年估計系數(shù)統(tǒng)計如圖4所示,其中估計系數(shù)p值<0.05時,數(shù)據(jù)點用空心標注;p值>0.05時,數(shù)據(jù)點用實心標注,在后續(xù)假說檢驗中將沿用該標記方法。

圖4顯示,機構(gòu)投資者持股比例與價格時滯D1間主要是負相關(guān)關(guān)系,但單年估計系數(shù)以不顯著為主。價格時滯D1與個股股東戶數(shù)估計系數(shù)均為負,且主要在1%和5%水平上顯著。員工人數(shù)的估計系數(shù)主要也為負值,但每年的估計系數(shù)的p值多數(shù)>0.05,估計系數(shù)以不顯著為主。

D1與投資者認知變量Fama-Macbeth回歸系數(shù)如表1所列,機構(gòu)投資者持股比例、股東戶數(shù)、員工人數(shù)的估計系數(shù)分別為-0.02、-0.12和-0.01,t值分別-1.24、-7.47、-2.65。說明機構(gòu)投資者持股比例與價格時滯間存在不顯著負相關(guān)關(guān)系,而與股東戶數(shù)與員工人數(shù)與價格時滯在1%的水平下顯著負相關(guān)。相較于個人投資者認知程度與價格時滯的顯著負相關(guān)關(guān)系,機構(gòu)投資者認知程度與價格時滯的不顯著負相關(guān)關(guān)系,或與當(dāng)前我國股票機構(gòu)投資者持股比例總體較低,以中小投資者為主的市場情況有關(guān)。

3.2 流動性假說驗證

(1) 流動性假說與代理變量 流動性假說認為與流動性相關(guān)的因素會導(dǎo)致股票價格在信息反應(yīng)方面出現(xiàn)遲滯,表現(xiàn)為價格時滯嚴重的股票通常具有較高的交易成本、較大的價格沖擊。選用Amihud非流動性比率作為股票流動性的代理變量。計算方法如下:

圖4 2001—2016年投資者認知代理指標估計系數(shù)統(tǒng)計Fig.4 Estimated coefficient statistics of investor recognition proxy indicators from 2001 to 2016

表1 D1與投資者認知代理指標Fama-Macbeth回歸結(jié)果Table 1 Results of Fama-Macbeth Regression of D1 and investor recognition proxy indicators

(5)

其中:DT是時間窗口T內(nèi)股票i的交易天數(shù);|Ri,t|是股票i在t日收益率的絕對值;VOLi,t是股票i在t日的成交金額(百萬元);Illiquidityi,T實際上是股票i在時間窗口內(nèi),交易日收益率絕對值與交易日成交金額比值的算術(shù)平均值,Illiquidityi,T值越大,說明該只個股的流動性越差。假設(shè):個股非流動性比率與價格時滯正相關(guān)。

(2) 描述性統(tǒng)計 1996—2016年非流動性比率均值走勢如圖5所示,同樣可以作為反映滬深A(yù)股市場流動性的一個側(cè)面描述。從圖5中可以看出,樣本股票的平均非流動性比率變化幅度較大,說明我國股票市場流動性程度波動明顯。

圖5 1996—2016年非流動性比率均值統(tǒng)計Fig.5 Mean value statistics of illiquidity ratio from 1996 to 2016

(3) 回歸檢驗 同樣運用Fama-Macbeth回歸方法,首先對1996—2016年的樣本數(shù)據(jù)每年進行截面回歸。每年回歸方程為

D1,it=αt+βt×Illiquidityit+εt,

(6)

其中:D1,it為第t年股票i的價格時滯;αt為第t年回歸方程的截距項;βt為第t年回歸方程得到的非流動性比率(Illiquidity)的估計系數(shù);εt為第t年回歸方程中的殘差項?；貧w結(jié)果如圖6所示。單年回歸的非流動性比率的估計系數(shù)主要為正值,且估計系數(shù)主要在1%和5%水平下顯著。通過進一步計算可以得到如表2所列的回歸結(jié)果,非流動性比率Fama-Macbeth回歸系數(shù)為7.72,t值為2.88,估計系數(shù)t檢驗在1%水平下顯著,符合流動性假說假設(shè)。

圖6 1996—2016年非流動性比率估計系數(shù)統(tǒng)計Fig.6 Estimated coefficient statistics of illiquidity ratio from 1996 to 2016

表2 D1與非流動性比率Fama-Macbeth回歸結(jié)果

注:***表示在1%水平下顯著。

3.3 投機性需求假說驗證

(1) 投機性需求假說和代理變量 投機性需求假說認為投資者過度自信會導(dǎo)致其在面對新的公共信息時,更傾向于相信私有信息,使得股價對公共信息的反應(yīng)延遲。采用Fama-French三因子回歸得到的alpha值和換手率來構(gòu)造個股投機性指標[20]。Fama-French三因子回歸模型為

Rit-Rft=αi+βi(RMt-Rft)+siSMBt+

hiHMIt+εit,

(7)

其中:Rit為時間t股票i的收益率;Rft為時間t的無風(fēng)險收益率;RMt為時間t的市場收益率;(RMt-Rft)是時間t的市場風(fēng)險溢價;SMBt是時間t的市值因子的模擬組合收益率;HMIt為時間t的賬面市值比因子的模擬組合收益率。三因子回歸結(jié)果中的alpha值是個股超額收益率無法被三因子所解釋的部分。當(dāng)alpha為負,說明股價被高估,存在投機性;被高估的股票被大量買入說明股票投機性強。由于買入訂單量數(shù)據(jù)無法獲取,采用股票的年換手率替代,但換手率在一定程度上也測度了股票的流動性,因此還單獨對alpha變量進行了回歸檢驗。構(gòu)造股票投機性需求的代理指標為

Speculation1it=dummy×αit,

(8)

Speculation2it=dummy×αit×turnoverit,

(9)

其中:Speculationit表示時間t(日度)股票i的投機性需求;dummy為虛擬變量;αit為在時間窗口T內(nèi)對個股i收益率進行三因子回歸后得到的截距值,當(dāng)αit為負時,dummy取-1,αit為正時,dummy取0;turnoverit表示時間t股票i的換手率。假設(shè):個股的投機性與價格時滯正相關(guān)。

(2) 描述性統(tǒng)計 1996—2016年投機性需求指標均值統(tǒng)計如圖7所示。由圖7可以看出,在觀察期間內(nèi)樣本股票的整體投機性始終>0,股票市場始終存在不同程度的投機性,且波動明顯,構(gòu)建的2個投機性指標均在2007年和2015年達到明顯的峰值,其中考慮了換手率因素的dummy×α×turnover度量的投機程度波動程度更大。

圖7 1996—2016年投機性需求指標均值統(tǒng)計Fig.7 Mean value statistics of speculative demand indicators from 1996 to 2016

(3) 回歸檢驗 將投機性指標分別關(guān)于個股的價格時滯每年進行一次截面回歸,計算公式為

D1,it=μt+β1t×dummy×αit+εt,

(10)

D1,it=μt+β2t×dummy×αit×turnoverit+εt,

(11)

其中:D1,it為第t年股票i的價格時滯;μt為第t年截面回歸的截距項;εt為殘差項;為區(qū)分2個投機性指標的估計系數(shù),分別用β1t,β2t來表示。每年截面回歸后得到的估計系數(shù)如圖8、圖9所示。觀察期間投機性指標dummy×α和dummy×α×turnover的估計系數(shù)均在正負間波動,且波動幅度很大,2個投機性指標對于價格時滯的影響方向并不穩(wěn)定。從p值來看,估計系數(shù)的顯著性也不穩(wěn)健。投機性指標的Fama-Macbeth回歸系數(shù)如表3所列。dummy×α的Fama-Macbeth回歸系數(shù)為-14.38,t值為-1.55,說明dummy×α與價格時滯存在不顯著負相關(guān)關(guān)系,與假說假設(shè)相矛盾。dummy×α×turnover的Fama-Macbeth回歸系數(shù)為0.77,t值為-0.41,表明dummy×α×turnover與價格時滯間存在不顯著正相關(guān)關(guān)系。綜上,可以判斷投機性假說對我國股票市場的價格時滯的解釋不成立。

圖8 1996—2016年投機性指標1估計系數(shù)統(tǒng)計Fig.8 Estimated coefficient statistics of speculation 1 from 1996 to 2016

圖9 1996—2016年投機性指標2估計系數(shù)統(tǒng)計Fig.9 Estimated coefficient statistics of speculation 2 from 1996 to 2016

表3 D1與投機性代理指標Fama-Macbeth回歸結(jié)果

注:***表示在1%水平下顯著。

3.4 綜合驗證

將價格時滯與投資者認知指標、流動性指標、投機性指標組合后進行Fama-Macbeth回歸,從而對上述3個假說進行綜合驗證。為區(qū)分代理個人投資者認知程度的股東戶數(shù)和員工人數(shù)2個指標,以及區(qū)分構(gòu)造的2個投機性指標,將這4個指標分別組合進行回歸。每年的回歸方程為

D1,it=μt+β1t×Institutional ownershipit+β2t×

log(Shareholders)it+β3t×Illiquidityit+

β4t×dummy×αit+εt,

(12)

D1,it=μt+β1t×Institutional ownershipit+β2t×

log(Employees)it+β3t×Illiquidityit+β4t×

dummy×αit+εt,

(13)

D1,it=μt+β1t×Institutional ownershipit+β2t×

log(Shareholders)it+β3t×Illiquidityit+

β4t×dummy×αit×turnoverit+εt,

(14)

D1,it=μt+β1t×Institutional ownershipit+β2t×

log(Employees)it+β3t×Illiquidityit+β4t×

dummy×αit×turnoverit+εt。

(15)

Fama-Macbeth回歸估計系數(shù)結(jié)果如表4(部分指標用縮寫表示)所列。由表4可知log(股東戶數(shù))和log(員工人數(shù))始終與價格時滯保持顯著的負相關(guān)關(guān)系,其中加入log(股東戶數(shù))的回歸方程擬合優(yōu)度均高于加入log(員工人數(shù))的回歸方程擬合優(yōu)度,說明個人投資者認知程度代理指標中,log(股東戶數(shù))對價格時滯的解釋力度更大。投機性指標dummy×α、dummy×α×turnover與價格時滯均呈不顯著負相關(guān)關(guān)系,與投機性需求假說相矛盾。

表4 D1與綜合各假說代理指標Fama-Macbeth回歸結(jié)果

注:***表示在1%水平下顯著;**表示在5%水平下顯著。

值得注意的是,在綜合檢驗中出現(xiàn)了機構(gòu)投資者持股比例與價格時滯正負關(guān)系不穩(wěn)定、非流動性比率檢驗結(jié)果與單獨檢驗結(jié)果不一致的問題。這或由因變量間存在相關(guān)性導(dǎo)致,于是對每年代理指標進行了Pearson相關(guān)性統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)非流動性比率與機構(gòu)投資者持股比例、log(股東戶數(shù))、log(員工人數(shù))均存在不同程度的相關(guān)性。機構(gòu)投資者持股比例與log(股東戶數(shù))、log(員工人數(shù))也存在不同程度的相關(guān)性。

基于對假說的單獨和綜合檢驗的結(jié)果,可以得到投資者認知假說中代理個人投資者認知程度的log(股東戶數(shù))、log(員工人數(shù))對價格時滯的解釋穩(wěn)健有效。

3.5 市場分隔假說驗證

(1) 市場分隔假說與代理變量 市場分隔假說認為股票市場與實體經(jīng)濟發(fā)展存在不同步,甚至相互背離的情況。首先計算1996—2016年我國股票市場的總體價格時滯,計算公式為

(16)

其中:D1t為第t年滬深A(yù)股市場的總價格時滯;Nt為第t年樣本中的股票數(shù);D1.it為第t年股票i的價格時滯。

Tobin等[21]在其提出的擠出效應(yīng)假說基礎(chǔ)上進一步提出了著名的TobinQ系數(shù),其計算為

TobinQ=企業(yè)市價(股價)/企業(yè)的重置成本,

(17)

其中:Q>1時,企業(yè)的股票市價高于企業(yè)的重置成本,企業(yè)通過發(fā)行較少的股票就能買到較多的投資品,因此資金流入股票市場;Q<1時,企業(yè)市場價值低于資本的重置成本,企業(yè)如果想獲得資本,購買其他較便宜的企業(yè)而獲得舊的資本品的成本會更低,資金流向?qū)嶓w部門。進一步,可以認為Q=1時,說明2個市場間的發(fā)展是均衡的,當(dāng)Q>1時或Q<1時,說明了企業(yè)價值在資本市場或?qū)嶓w經(jīng)濟市場中被高估,在一定程度上也說明了2個市場間的背離。因此,選用|Q-1|作為度量虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟間背離程度的指標[22]。其中,股票市場平均TobinQ值為

(18)

其中:Qt為第t年滬深A(yù)股市場的平均TobinQ值;Nt為第t年樣本中的股票數(shù);Qit為第t年股票i的TobinQ值。

(2) 描述性統(tǒng)計 1996—2016年股票市場|Q-1|走勢如圖10所示。由圖10可以看出,1996—2016年我國股票市場平均托賓Q值均不等于1,說明股票市場與實體經(jīng)濟始終存在非均衡發(fā)展的現(xiàn)象。除2005年Q=0.89<1以外,其他年份的Q值均>1,反映出我國股票市場的投資熱度始終較高,總體上股票市場每年的擴張速度在不同程度上領(lǐng)先于實體經(jīng)濟每年的發(fā)展速度,且兩者間背離程度的波動幅度較大。

圖10 1996—2016年股票市場|Q-1|走勢Fig.10 |Q-1| trend chart of stock market from 1996 to 2016

回歸方程為

D1t=α+β×|Qt-1|+εt。

(19)

根據(jù)計算得到的1996—2016年我國滬深A(yù)股市場平均每年價格時滯D1t和市場平均每年TobinQ的數(shù)據(jù),為檢驗虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟背離程度能否解釋我國股票市場價格時滯,進行了回歸檢驗。線性回歸結(jié)果如表5所列。|Q-1|估計系數(shù)在10%水平下顯著,即虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟的背離程度與我國股票市場價格時滯在10%水平下是顯著正相關(guān)關(guān)系,即背離程度越大,價格時滯越嚴重。

表5 D1與市場分隔假說指標線性回歸結(jié)果

4 結(jié)論與政策建議

綜上,可得到如下結(jié)論:(1)投資者認知假說對價格時滯的解釋在中國股票市場穩(wěn)健有效。但機構(gòu)投資者持股比例與價格時滯間負相關(guān)關(guān)系不顯著,這或許與我國當(dāng)前仍以中小投資者為主的股票市場情況有關(guān)。(2)流動性假說、投機性假說對我國股票市場價格時滯的解釋非穩(wěn)健有效。(3)托賓|Q-1|與我國股票市場平均價格時滯存在顯著正相關(guān)關(guān)系,市場分隔假說有效。但是,投資者認知代理指標單獨與價格時滯回歸后得到的擬合優(yōu)度較低,平均約為9.2%。后續(xù)研究需更多地考慮中國股票市場的特征,選取更多元的指標,以更好發(fā)現(xiàn)影響中國股票市場價格時滯的市場因素。

基于實證結(jié)果,對提高我國股票市場的信息效率簡單提出以下建議:(1)目前我國股票市場仍以中小投資者為主,中小投資者存在非理性和市場情緒化導(dǎo)向、信息獲取渠道有限的問題,在一定程度上會影響股票市場效率。監(jiān)管層應(yīng)當(dāng)加強對投資者風(fēng)險和證券市場基本知識的教育,同時完善股票市場信息披露制度。(2)我國還需進一步加強機構(gòu)投資者建設(shè),促進機構(gòu)投資者類型的多元化發(fā)展,擴大其規(guī)模,改善目前投資者結(jié)構(gòu)不成熟的問題。(3)加快我國資本市場體制的改革,改善實體經(jīng)濟結(jié)構(gòu)與股票市場間過度不對稱的問題。(4)建立科學(xué)的監(jiān)管指標體系,進行協(xié)同動態(tài)監(jiān)管;制定合理有效的貨幣財政政策,實現(xiàn)在虛擬與實體經(jīng)濟發(fā)展要求間的微妙平衡;避免政府的直接干預(yù),發(fā)揮證券市場自身的調(diào)節(jié)功能。