李 英 哲

(山東工商學(xué)院, 山東 煙臺(tái) 264000)

在我國(guó)證券市場(chǎng)成立初期,市場(chǎng)難以滿足企業(yè)融資需求，部分企業(yè)選擇赴港上市。隨著國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)的發(fā)展,A股融資能力大力提升,在H股市場(chǎng)上市的公司紛紛回歸A股市場(chǎng),截至2020年12月31日，共有131家企業(yè)在AH股市場(chǎng)雙重上市。根據(jù)“一價(jià)定律”理論,同股同權(quán)的股票在不同市場(chǎng)交易價(jià)格應(yīng)該一致,但這些企業(yè)自上市以來,就存在價(jià)格“雙軌制”現(xiàn)象,即同一公司在AH市場(chǎng)相同時(shí)間交易價(jià)格不一致。在我國(guó)資本市場(chǎng)不成熟時(shí),AH股價(jià)差曾高達(dá)200%;隨著市場(chǎng)制度的完善,價(jià)差有所下降,基本保持在120%～130%左右。

雙重上市公司價(jià)差問題在資本市場(chǎng)上一直存在,國(guó)外資本市場(chǎng)是外資股的價(jià)格要高于內(nèi)資股,而在中國(guó)資本市場(chǎng)上,內(nèi)地股票價(jià)格相對(duì)于境外股票存在較高的溢價(jià),此現(xiàn)象引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛關(guān)注。目前,關(guān)于AH股價(jià)格差異的影響因素,學(xué)者主要從信息不對(duì)稱假說、需求假說、流動(dòng)性假說和風(fēng)險(xiǎn)偏好假說等影響市場(chǎng)分割的四大傳統(tǒng)理論及其他方面進(jìn)行研究。其一,相對(duì)于境內(nèi)投資者,境外投資者由于各種原因在信息獲取方面存在劣勢(shì)，兩市投資者之間存在信息不對(duì)稱。在雙方掌握信息不對(duì)等的情況下,境外投資者會(huì)要求較高的收益率來彌補(bǔ)自身承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而導(dǎo)致H股相對(duì)A股折價(jià)。其二,根據(jù)差別需求理論,國(guó)內(nèi)企業(yè)根據(jù)不同的需求函數(shù)通過差別定價(jià)的方式,使公司價(jià)值最大化[1]120。因此,當(dāng)境外投資者對(duì)H股的需求相對(duì)增加時(shí),會(huì)促進(jìn)H股價(jià)格上升,從而H股相對(duì)A股折價(jià)程度就會(huì)降低。其三,流動(dòng)性假說認(rèn)為在其他條件相同的情況下,流動(dòng)性的差異會(huì)導(dǎo)致價(jià)格不同。有研究表明，A股市場(chǎng)的相對(duì)流動(dòng)性越強(qiáng),H股的折價(jià)率就越高[1]124。其四,內(nèi)地資本市場(chǎng)是散戶主導(dǎo)的市場(chǎng),大多數(shù)為風(fēng)險(xiǎn)偏好者,風(fēng)險(xiǎn)承受能力較強(qiáng)。同時(shí),投資者為了追求短期利潤(rùn),投資一些定價(jià)過高或沒有實(shí)際業(yè)績(jī)支撐企業(yè)的股票。與此相反,H股市場(chǎng)大多數(shù)為機(jī)構(gòu)投資者,風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度較深,傾向于投資基本面好、具有發(fā)展前景的企業(yè),因此造成AH股價(jià)格差異。行為金融學(xué)認(rèn)為,投資者行為受到情緒影響,從而做出非理性行為。

通過文獻(xiàn)整理發(fā)現(xiàn),在投資者預(yù)期方面還缺乏研究。同時(shí),自新冠疫情爆發(fā)以來，AH股價(jià)差擴(kuò)大至150%，且少數(shù)公司H股價(jià)格高于A股價(jià)格的狀況也完全改變。疫情對(duì)資本市場(chǎng)造成巨大沖擊,但國(guó)內(nèi)疫情得到有效防控,企業(yè)較早復(fù)工復(fù)產(chǎn),投資者對(duì)A股市場(chǎng)有較好預(yù)期。與此相反,境外疫情現(xiàn)在仍很嚴(yán)重,投資者預(yù)期發(fā)生巨大改變,造成H股價(jià)格大幅落后于A股市場(chǎng)。

本文從行為金融學(xué)理論出發(fā),研究投資者預(yù)期對(duì)AH股溢價(jià)率的影響,對(duì)穩(wěn)定投資者預(yù)期、使投資者對(duì)AH股做出合理估值進(jìn)而縮小AH股溢價(jià)率具有重要意義。同時(shí)，新冠疫情作為全球性突發(fā)性事件具有不確定性,對(duì)投資者心理預(yù)期產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,因此研究疫情對(duì)有關(guān)部門增強(qiáng)國(guó)外投資者信心、引導(dǎo)投資者做出合理判斷提供了理論依據(jù)。

一、理論分析與研究假設(shè)

(一)投資者預(yù)期與AH股溢價(jià)率

投資者預(yù)期是指投資者根據(jù)一定的經(jīng)濟(jì)背景和市場(chǎng)環(huán)境,利用所獲取的信息,對(duì)證券價(jià)格未來的運(yùn)行方向做出判斷。投資者在對(duì)證券價(jià)格做出判斷時(shí),會(huì)受到主觀心理特征和客觀信息的影響。投資者在利用個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行股票定價(jià)時(shí),容易使預(yù)期偏離實(shí)際,導(dǎo)致股價(jià)在均衡附近隨機(jī)波動(dòng);投資者的主觀資本利得預(yù)期也會(huì)使股價(jià)偏離基本面。與此相反,宏觀經(jīng)濟(jì)信息、市場(chǎng)指標(biāo)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況等客觀信息會(huì)加強(qiáng)投資者預(yù)期的正確性。研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)經(jīng)濟(jì)較好時(shí),投資者具有較高的預(yù)期;反之,經(jīng)濟(jì)持續(xù)蕭條或緊縮,投資者預(yù)期較低[2]。由于市場(chǎng)信息不對(duì)稱的存在,投資者一般無法掌握企業(yè)真實(shí)的經(jīng)營(yíng)狀況,因此當(dāng)上市公司披露相關(guān)信息時(shí),投資者根據(jù)企業(yè)披露的信息調(diào)整預(yù)期,從而影響股價(jià)。因此提出假設(shè)1:

假設(shè)1:投資者預(yù)期與AH股溢價(jià)率正相關(guān)。

(二)新冠疫情與AH股溢價(jià)率

新冠疫情爆發(fā)初期,我國(guó)為防控疫情采取交通管制、人員流動(dòng)管理等措施,投資者對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生擔(dān)憂,出于避險(xiǎn)心理,紛紛賣出股票,導(dǎo)致我國(guó)股票市場(chǎng)下行壓力增加。我國(guó)股市在2020年春節(jié)假日后第一天開盤出現(xiàn)嚴(yán)重跳水,上證指數(shù)大跌200多點(diǎn),深證成指暴跌900多點(diǎn);香港恒生指數(shù)在疫情爆發(fā)后出現(xiàn)有史以來第三次破凈,即股市平均市凈率跌到1以下。隨后,海外疫情擴(kuò)散加劇,導(dǎo)致國(guó)外股票市場(chǎng)大幅下滑。美國(guó)股市開盤一分鐘即觸發(fā)熔斷機(jī)制,隨后更是出現(xiàn)多次熔斷;其他國(guó)家的股指也繼續(xù)下降。隨著疫情的蔓延,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了深入研究。研究發(fā)現(xiàn),新冠疫情造成多個(gè)國(guó)家股市劇烈波動(dòng),從而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)水平顯著提高,且風(fēng)險(xiǎn)具有跨市場(chǎng)傳染性[3]8。疫情帶來的恐慌情緒刺激投資者賣出股票,而疫情信息的及時(shí)、透明發(fā)布以及穩(wěn)定投資者情緒的干預(yù)措施能有效緩解疫情帶來的波動(dòng)。

隨著新冠疫情在世界范圍內(nèi)蔓延,全球經(jīng)濟(jì)不確定性急劇升高,投資者預(yù)期發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變。至2020年3月,新冠疫情的負(fù)面影響越發(fā)明顯,全球股票市場(chǎng)悲觀預(yù)期占據(jù)主導(dǎo)。在海外疫情蔓延趨勢(shì)下,我國(guó)疫情得到控制,隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)隨之好轉(zhuǎn),A股市場(chǎng)避險(xiǎn)能力逐漸提升,內(nèi)地投資者預(yù)期逐漸轉(zhuǎn)好,對(duì)A股市場(chǎng)形成看漲的一致預(yù)期,推動(dòng)A股價(jià)格上漲。與此同時(shí),相對(duì)于境外投資者,境內(nèi)投資者關(guān)于疫情的信息獲取更及時(shí)和渠道更多,從而能及時(shí)了解國(guó)內(nèi)疫情情況。但境外媒體對(duì)中國(guó)疫情進(jìn)行不實(shí)報(bào)道以及過度曲解等使境外投資者對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的未來發(fā)展不確定,從而影響了境外投資者心理預(yù)期。同時(shí),香港和外國(guó)投資者受疫情持續(xù)影響,投資者預(yù)期悲觀、風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度加重,導(dǎo)致H股進(jìn)一步折價(jià)。基于此,本研究提出如下假設(shè):

假設(shè)2:新冠疫情爆發(fā)使得AH股溢價(jià)率升高。

假設(shè)3:新冠疫情爆發(fā)正向調(diào)節(jié)投資者預(yù)期對(duì)AH股溢價(jià)率的正相關(guān)關(guān)系。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

2014年滬港通和2016年底深港通的開通使投資者可以跨市交易,降低了兩地市場(chǎng)的分割性,因此本文選取2017年1月4日—2020年12月31日個(gè)股的日度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。截至2020年12月31日,交叉上市公司共131家,其中40家是2017年后上市,由于樣本期內(nèi)數(shù)據(jù)不完整,因此剔除這40家上市公司。為了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性,剔除ST*東電、ST*京城以及長(zhǎng)期停盤的白云山、東方電氣、洛陽玻璃等15家公司,故選取74家公司作為研究樣本,其中21家屬于金融業(yè),25家屬于制造業(yè);考慮數(shù)據(jù)連續(xù)性,短期內(nèi)停牌的公司,沿用上一交易日數(shù)據(jù)?？紤]交易時(shí)間一致性,剔除在A股和H股市場(chǎng)單獨(dú)交易的數(shù)據(jù),選取兩市共同交易日的數(shù)據(jù),最終得71928個(gè)研究樣本。所有數(shù)據(jù)均來自WIND數(shù)據(jù)庫。

(二)變量選取

1.因變量:AH股溢價(jià)率

AH股溢價(jià)率是指同時(shí)在A股和H股上市的公司,兩地經(jīng)當(dāng)日匯率換算后股價(jià)的比值,記為:

PREi,t=PAi,t/(PHi,t×Et)

其中PREi,t是指第i只股票在t時(shí)刻的溢價(jià)率,PAi,t是指第i只股票在t時(shí)刻A股市場(chǎng)的價(jià)格,PHi,t是指第i只股票在t時(shí)刻H股市場(chǎng)的價(jià)格,Et是指在t時(shí)刻港幣兌換人民幣的匯率。當(dāng)PREi,t大于1時(shí),表示交叉上市的股票存在A股對(duì)H股市場(chǎng)的溢價(jià),當(dāng)PREi,t小于1時(shí),表示交叉上市的股票存在A股股票的折價(jià),當(dāng)PREi,t等于1時(shí),表示交叉上市的股票A股價(jià)格和H股價(jià)格一致。

根據(jù)所選樣本數(shù)據(jù),在樣本期內(nèi),98%的交易日溢價(jià)率大于1,說明普遍存在A股對(duì)H股溢價(jià)現(xiàn)象。其中74家樣本公司只有福耀玻璃、海螺水泥和濰柴動(dòng)力價(jià)差大部分交易日溢價(jià)率小于1,即存在A股對(duì)H股的折價(jià);其余71家公司價(jià)差90%以上的交易日溢價(jià)率均大于1,有公司價(jià)差甚至高達(dá)6.98。

2.自變量:投資者預(yù)期

投資者預(yù)期是一種心理反應(yīng),并沒有指標(biāo)直接對(duì)其衡量。但有學(xué)者發(fā)現(xiàn)投資者預(yù)期對(duì)市盈率具有直接影響,當(dāng)投資者預(yù)期較好時(shí),市盈率也會(huì)上漲;反之,當(dāng)投資者預(yù)期較悲觀時(shí),市盈率較低[4]。因此本文選用市盈率作為衡量投資者預(yù)期的指標(biāo)。同時(shí)為避免當(dāng)期價(jià)格對(duì)溢價(jià)率的影響以及投資者預(yù)期存在滯后問題,本文參考曲保智等研究,選用滯后一期的市盈率[5],記為:

PEi,t=PEAi,t-1/PEHi,t-1

其中,PEi,t表示第i只股票在t時(shí)刻AH市盈率之比,PEAi,t-1、PEHi,t-1分別表示第i只股票在t-1時(shí)刻A股、H股市盈率。

3.調(diào)節(jié)變量:新冠疫情

2020年1月15日新冠疫情出現(xiàn),隨后全面爆發(fā),在世界范圍內(nèi)蔓延。本文為了檢測(cè)疫情的發(fā)生對(duì)AH股溢價(jià)的影響,參照蔣海等研究引入虛擬變量D,將2020年1月15日及以前的樣本作為疫情發(fā)生前設(shè)置為0,該日之后的樣本作為疫情發(fā)生后設(shè)置為1[3]7。

4.控制變量

流通股是指在二級(jí)市場(chǎng)上自由買賣的股份。流通股的數(shù)量代表股票供給,當(dāng)A股供給相對(duì)增加時(shí),預(yù)期流通股之比與AH股溢價(jià)率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系;但均衡條件下,難以區(qū)分需求和供給,因此當(dāng)流通股數(shù)量由需求決定時(shí),該指標(biāo)與AH股溢價(jià)率呈正向關(guān)系。本文選取AH流通股之比表示兩市相對(duì)需求,表示為:PRE。成交量是指當(dāng)天成交股票的總手?jǐn)?shù)與成交均價(jià)的乘積,主要用來反映市場(chǎng)的活躍度和資金規(guī)模,本文選取AH股的成交量之比來反映該股票兩個(gè)市場(chǎng)的流動(dòng)性大小[1]125,表示為:LIQ。隨著公司規(guī)模增大,信息披露制度越來越完善,同時(shí)公司為了樹立良好的形象,會(huì)更加注重信息披露的質(zhì)量,進(jìn)而減少境外投資者信息不對(duì)稱程度。本文選取了總股本作為衡量企業(yè)規(guī)模大小的指標(biāo),表示為:CAP。股票日收益率是指每日收盤價(jià)與開盤價(jià)的差除前一交易日收盤價(jià)的比率,而收益率標(biāo)準(zhǔn)差則是衡量股票每日收益率相對(duì)于平均收益率的偏差程度大小,用于度量股票收益的波動(dòng)程度,股票收益率標(biāo)準(zhǔn)差越大,相對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)也越大。因此本文參照研究選取AH股日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差作為衡量風(fēng)險(xiǎn)大小的指標(biāo)[6],表示為:RISK，如表1。

(三)模型設(shè)定

本文選取面板數(shù)據(jù)對(duì)篩選后的74家交叉上市公司的股票日交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,根據(jù)上述變量的選取,將模型設(shè)定如下，如表1：

表1 變量說明表

模型一:檢驗(yàn)假設(shè)1,投資者預(yù)期對(duì)AH股溢價(jià)率的影響,模型形式如下:

PREi,t=β0+β1PEi,t+β2Control+ε1

模型二:檢驗(yàn)假設(shè)2,新冠疫情對(duì)AH股溢價(jià)率的影響,模型形式如下:

PREi,t=β1+β1PEi,t+β2D+β3Control+ε2

模型三:檢驗(yàn)假設(shè)3,新冠疫情對(duì)AH股溢價(jià)率的調(diào)節(jié)作用,模型形式如下:

PREi,t=β1+β1PEi,t+β2D+β3PEi,t×D+β4Control+ε3

其中,Control是控制變量,包括流通股之比DEMi,t,是需求理論的代理指標(biāo);成交量比率LIQi,t,是流動(dòng)理論的代理指標(biāo);總股本CAPi,t,是信息理論的代理指標(biāo);股票收益標(biāo)準(zhǔn)差比率RISKi,t,是風(fēng)險(xiǎn)偏好的代理指標(biāo)。β0為常數(shù)項(xiàng),表示不隨時(shí)間變化的變量對(duì)溢價(jià)率的影響,β1～β4為各解釋變量的系數(shù),εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

三、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

為了了解數(shù)據(jù)和研究對(duì)象的特征,筆者利用STATA對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果包括最大值、最小值、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等各個(gè)變量的指標(biāo),如表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

被解釋變量溢價(jià)率(PRE)均值在1.756,最小值是0.839,最大值是6.983,表明74家樣本公司AH股存在價(jià)差,且差距較大;相對(duì)市盈率(PE)的最小值為-48.326,最大值為70.028,說明個(gè)股兩市投資者預(yù)期差距大;流通股之比(DEM)的最小值0.040,最大值9.566,說明個(gè)股之間流通股之比差異較小;流動(dòng)性之比(LIQ)最小值為0.026,最大值為4950.7,表明樣本公司流動(dòng)性相差大;股票日收益率標(biāo)準(zhǔn)差(RISK)的最小值為0.153,最大值為7.621,表明個(gè)股之間風(fēng)險(xiǎn)偏好存在差異;總股本(CAP)的最小值為0.316,最大值為356.406,說明個(gè)股差別較大,其標(biāo)準(zhǔn)差為72.502,這是由于銀行、證券等金融行業(yè)公司規(guī)模較大造成的。

(二)相關(guān)性分析

為了研究各個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系,在得到相關(guān)數(shù)據(jù)之后,根據(jù)模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析,表3為主要變量的相關(guān)關(guān)系。其中市盈率(PE)之比與溢價(jià)率(PRE)的相關(guān)系數(shù)為0.454,說明二者之間相關(guān)性較強(qiáng),且符號(hào)與預(yù)期一致;新冠疫情(D)與溢價(jià)率(PRE)的相關(guān)關(guān)系為0.107,說明二者之間存在弱相關(guān)關(guān)系。流通股之比(DEM)、成交量之比(LIQ)、總股本(CAP)、股票日收益率標(biāo)準(zhǔn)差之比(RISK)與溢價(jià)率(PRE)的相關(guān)系數(shù)分別為-0.167、0.165、-0.206、0.236,與預(yù)期符號(hào)一致,說明二者之間具有相關(guān)關(guān)系。各變量之間的相關(guān)系數(shù)較小,說明變量之間不存在相關(guān)關(guān)系。此外為避免變量之間的多重共線性,對(duì)所有自變量進(jìn)行膨脹因子VIF檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果VIF值在1.46以下,明顯小于10,說明自變量之間不存在多重共線性。

表3 主要變量之間的相關(guān)性分析

(三)實(shí)證結(jié)果與分析

1.模型形式選擇

本文選取固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型。在進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn)后，發(fā)現(xiàn)其卡方對(duì)應(yīng)的P值為0.0000,表明在1%水平上顯著拒絕原假設(shè),即固定效應(yīng)模型更有效,因此選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。

2.新冠疫情對(duì)AH股溢價(jià)率的影響

為研究各變量對(duì)AH股溢價(jià)率的影響,本文運(yùn)用固定效應(yīng)模型對(duì)模型一、二、三進(jìn)行回歸,回歸結(jié)果見表4。表4的列(1)以市盈率作為自變量,AH股溢價(jià)率為因變量,對(duì)假設(shè)1進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果顯示市盈率在1%水平上顯著,表明內(nèi)地投資者對(duì)A股市場(chǎng)具有較好的預(yù)期,A股價(jià)格的漲幅將領(lǐng)先于受香港整體市場(chǎng)影響的H股價(jià)格的漲幅,從而推動(dòng)AH股溢價(jià)率進(jìn)一步上升,即假設(shè)1通過檢驗(yàn)。表4中列(2)以新冠疫情作為自變量,AH股溢價(jià)率作為因變量,檢驗(yàn)假設(shè)2,結(jié)果表明新冠疫情在1%水平上顯著為正,假設(shè)2成立,說明新冠疫情使得AH股價(jià)格差異進(jìn)一步擴(kuò)大,對(duì)AH股溢價(jià)率影響顯著。根據(jù)表4的列(3),新冠疫情與投資者預(yù)期的交互項(xiàng)在1%水平上顯著,通過假設(shè)3,表明調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著,新冠疫情在投資者預(yù)期影響AH股溢價(jià)率的過程中起到正向調(diào)節(jié)作用。

表4 新冠疫情、投資者預(yù)期與AH股溢價(jià)率回歸結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上述結(jié)果的穩(wěn)健性,選取更換自變量衡量方式和采用最小二乘法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，更換自變量衡量方式。本文將每股收益的比值作為投資者預(yù)期差異的代理指標(biāo)代入模型,記為:

EPSi,t=EPSAi,t/EPSHi,t

其中,EPSi,t是指第i只股票在t時(shí)刻每股收益的比值,EPSAi,t表示第i只股票在t時(shí)刻A股每股收益,EPSHi,t表示第i只股票在t時(shí)刻H股每股收益。當(dāng)每股收益越高,投資者預(yù)期就越高。同時(shí),將控制變量換手率之比作為流動(dòng)性的代理指標(biāo)代入模型,換手率之比計(jì)算方法和成交量一致,在此不做過多贅述。經(jīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)投資者預(yù)期、新冠疫情的回歸系數(shù)分別為0.022、0.048,且均在1%的水平上顯著。新冠疫情與投資者預(yù)期的交互項(xiàng)在1%的水平上高度顯著,回歸系數(shù)為0.086。檢驗(yàn)結(jié)果與上述結(jié)論一致,進(jìn)一步支持了研究假設(shè)。其次，最小二乘法。經(jīng)過檢驗(yàn),投資者預(yù)期和交互項(xiàng)系數(shù)在1%水平上顯著,結(jié)論與前面回歸結(jié)果基本一致,進(jìn)一步證明了研究假設(shè)。因此,本研究結(jié)果是可靠的。

四、結(jié)論與建議

本文利用74家樣本公司2017年1月4日至2020年12月31日的日度數(shù)據(jù),運(yùn)用固定效應(yīng)模型從突發(fā)性事件新冠疫情、投資者預(yù)期角度入手,在此基礎(chǔ)上還考慮了流動(dòng)性理論、需求理論、信息不對(duì)稱、理論風(fēng)險(xiǎn)偏好理論等四大傳統(tǒng)理論研究AH股價(jià)格差異,通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)投資者預(yù)期、新冠疫情促進(jìn)了AH股溢價(jià)率上升,且投資者預(yù)期對(duì)AH股溢價(jià)率的影響中新冠疫情發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

提出如下建議:第一,投資者在不可預(yù)估的新冠疫情等黑天鵝事件出現(xiàn)后,應(yīng)保持合理預(yù)期,同時(shí)應(yīng)認(rèn)識(shí)到新冠疫情帶來的恐慌情緒所導(dǎo)致的過度反應(yīng)會(huì)使股價(jià)偏離基本面。另一方面投資者應(yīng)提升分析股票市場(chǎng)相關(guān)信息的能力,對(duì)股價(jià)做出理性預(yù)期,從而減少認(rèn)知偏差以及行為偏差。散戶投資者應(yīng)學(xué)習(xí)借鑒機(jī)構(gòu)投資者的投資理念和經(jīng)驗(yàn),使投資行為更加理性。第二,政府一方面要積極吸引外資機(jī)構(gòu)進(jìn)入中國(guó)資本市場(chǎng),促進(jìn)投資者價(jià)值投資模式的形成,使投資行為更加理性。此外要加強(qiáng)對(duì)中小投資者的專業(yè)指導(dǎo),以減少非理性行為對(duì)市場(chǎng)的沖擊。另一方面要加快中國(guó)資本市場(chǎng)開放,促進(jìn)投資者套利機(jī)制的形成以降低AH股價(jià)差。目前滬深港通的開通只是增加了投資選擇和提供了交易通道,兩市仍無法實(shí)現(xiàn)股票轉(zhuǎn)換的功能,因此搭建兩市股票互換平臺(tái),為投資者提供套利機(jī)會(huì)。