信息不對稱、過度自信與正反饋交易

摘要：本文利用中國股市中上市公司交易數據建立面板模型分別對個人投資者和機構投資者的正反交易行為與信息不對稱和過度自信之間的關系進行分析。結果發現過度自信是導致個人投資者和機構投資者正反饋交易行為的重要原因；信息不對稱雖然會降低投資者對于股票的需求，但是個人投資者在信息不對稱的條件下更依賴歷史收益率來做判斷，所以信息不對稱是個人投資者進行正反饋交易的重要原因，不過信息不對稱卻會抑制機構投資者的正反饋交易傾向。

關鍵詞：正反饋交易；信息不對稱；過度自信

一、引言

Black（1986）曾指出金融市場上存在著非理性的把噪聲作為有效信息進行交易的噪聲交易者。之后相關研究結果表明，這些“噪音”并非是完全隨機的，而是在很多時候呈現出反饋交易的特點（Shiller，1988）。關于正反饋交易的形成原因，Klahneman和Tversky（1979）認為其產生于投資者的非理性心理。Sentana和Wadhwani（1992）分析了在一個存在理性投資者和反饋交易者的市場上，反饋交易、收益率序列的相關性和波動性之間的關系，并利用EGARCH模型對美國股市的正反饋交易進行檢驗。

在本文中，我們嘗試使用中國證券市場的微觀結構數據來驗證信息不對稱和過度自信是否會導致投資者的反饋交易行為。由于個人投資者與機構投資者在獲取信息、處理信息的能力以及投資知識和經驗方面存在差異，本文將個人投資者和機構投資者分開研究，并將結果對比分析。

二、模型設定和變量說明

根據正反饋交易策略的投資者的買入量和證券的歷史收益率正相關，同時也會受到其他因素的影響。因此本文利用如下模型對正反饋交易的影響因素進行分析：

4、過度自信（over confidence）

三、數據來源和實證分析

本文使用2012年A股上市公司的每日交易數據及其他相關數據進行實證分析。所用數據中每只股票的分筆交易數據來自大智慧軟件，股票每日交易數據，財務數據來自CCER數據庫。需要注意的是股票每年年初的市場交易情況會受到前一年業績以及年報相關信息披露的影響，而且根據規定，上市公司年報披露的時間不得晚于報告年度下一年的4月30日。考慮到從2012年5月1至2012年12月31日共有168個交易日，由于符合要求的股票數量過多，因此我們最終從候選研究對象中隨機抽取了300支個股作為最終研究對象。

我們分別使用1至10日的收益率對于投資者是否存在反饋交易行為進行驗證。在驗證中，我們對于方程（1）進行簡化，去除了收益率同信息不對稱和過度自信的交叉項。新的方程如下所示：

四、結語

本文通過研究發現，在我國股市上，無論是機構投資者還是個人投資的投資行為都受到股票短期歷史收益率的影響，呈現出正反饋交易的特點。過度自信等非理性心理是導致個人投資者和機構投資者正反饋交易行為的重要原因。并且個人投資者在信息不對稱的條件下可能依賴股票歷史收益率對股票的價值進行判斷，做出投資決策，從而會誘發正反饋交易。但是這一現象在機構投資者身上并未出現，信息不對稱會抑制投資者的正反饋交易傾向。

綜上所述，為減少我國股市中的反饋交易現象，首先應當強化上市公司的信息披露管理，減少證券市場上的內幕交易行為，提高證券市場的信息透明度，從而使投資者能夠更好的分辨上市公司的價值，引導投資者根據上市公司的基本面進行投資；其次，應當加強投資者教育，提高中小投資者的知識水平和專業素質，從而減少中小投資者在投資中的非理性行為；再次，應當提高股市中機構投資者的數量以及多樣性，這樣做一方面利于減少證券市場上的信息不對稱，另一方面多樣化的投資主體帶來多樣化的投資策略，能夠在一定程度上抵消部分機構投資者的正反饋交易行為。

參考文獻：

[1]安實，王磊，黃鶴. 基于延遲信息的正反饋交易者行為研究[J]. 中國管理科學，2007，15（10）：291～295.

[2]陳其安，唐雅蓓，張力公. 機構投資者過度自信對中國股票市場的影響機制[J]. 系統工程，2009，27（7）：1～6.

[3]高鴻楨，林嘉永. 信息不對稱資本市場的實驗研究[J]. 經濟研究，2005（2）：63～71.

[4]韓立巖，鄭君彥，李東輝. 滬市知情交易概率（PIN）特征與風險定價能力[J]. 中國管理科學，2008，16（2）：16～24.

[5]孔東民，付克華. 中國股市增發的市場反應及影響因素研究[J]. 世界經濟，2005（10）：51～59.

[6]孔東民，魏詩琪. 信息不對稱、機構持股與價格穩定性[J]. 證券市場導報，2009（1）：63～69.

[7]林樹. 中國投資者行為的實驗與實證研究[D]. 復旦大學博士論文，2006.

[8]彭惠. 信息不對稱下的羊群行為與泡沫——金融市場的微觀結構理論[J]. 金融研究，2000（11）：5～19.

[9]楊春鵬，吳沖鋒. 過度自信與正反饋交易行為[J]. 管理評論，2005，17（11）：19～24.

[10]楊德勇，彭博. 投資者過度自信與過度交易——理論模型與來自我國股市的經驗證據[J]. 中央財經大學學報，2012（2）：35～41.

[11]徐浩峰，候宇. 信息透明度與散戶的交易選擇——基于深圳交易所上市公司的實證研究. 金融研究，2012（3）：180～191.

[12]Abhijit V.Banerjee. A Simple Model of Herd Behavior[J]. The Quarterly Journal of Economics，1992，107（3）：797～817.

[13]Black，F. Noise. The Journal of Finance. 1986，41（3）：529～543.

[14]Daniel，K.， Hirshleifer，D. and Subrahmanyam，A. Investor Psychology and Security Market Under-and-overreactions[J].The Journal of Finance，1998，53（6）：1839～1885.

[15]De Long，J.B.， Shleifer，A.， Summers，L.H. and Waldmann，R，J. Positive Feedback Invesment Strategies and Destabilizing Rational Speculation[J]. The Journal of Finance，1990，45（2）：379～395.

[16]Easley，D. and O'hara，M. Information and the Cost of Capital[J]. The Journal of Finance，2004，59（3）：1553～1583.

[17]Gervais，S. and Kaniel，R.， Mingelgrin，D.H. The High-Volume Return Premium[J]. The Journal of Finance，2001，56（3）：877～919.

[18]Kahneman，D. and Tversky，A. Prospect Theory： An Analysis of Decision Making under Risk. Econometrica， 1979，47（2）：263～292.

[19]Lee，C. and Swaminathan，B. Price Momentum and Trading Volume[J]. The Journal of Finance，2000，

55（5）：2017～2069.

[20]Scharfstein，D.S. and Stein，J.C. Herd Behavior and Investment[J].The American Economic Review，1990，80（3）：465～479.

[21]Sentana，E. and Wadhwani，S. Feedback Traders and Stock Return Autocorrelations：Evidence from a Century of Daily Data[J]. The Economic Journal，1992，102：415～425.

[22]Simon，H.A. Prospects for Cognitive Science. Conference Report，International Conference on Fifth Generation Computer Systems， Tokyo，1988.Institute for New Generation Computer Technology，1989：21-35.

[23]Shiller，R. Portfolio Insurance and Other Investor Fashions as FactorsIn the 1987 Stock Market Crash. NBER Macroeconomics Annual，1988，3：287～297.

[24]Shefrin，H. and Statman，M. Behavioral Capital Asset Pricing Theory[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，1994，29（3）：323～349.