有限套利是否影響股價特質(zhì)性波動率的資產(chǎn)定價效應(yīng)

張華平，曹策遠

華北水利水電大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)院，鄭州 450046

引言

經(jīng)典金融學(xué)基于理性信念和理性預(yù)期假設(shè)研究資產(chǎn)定價問題，該理論因難以解釋眾多資產(chǎn)定價異常而遭受質(zhì)疑。行為金融學(xué)以投資者非理性和有限套利為兩大支柱，對諸多資產(chǎn)定價異象有較好解釋力。理性交易者的套利活動受套利風(fēng)險和套利成本限制[1]，錯誤定價可能會持續(xù)存在。有限套利對股價與基本面信息比率的資產(chǎn)定價效應(yīng)[2]、投資者情緒的資產(chǎn)定價效應(yīng)[3]和最大日收益率資產(chǎn)定價效應(yīng)[4]等均具有較強解釋力。有限套利理論已成為資產(chǎn)錯誤定價研究的重要理論基石。

在美國股票市場中，ANG et al.[5]最早發(fā)現(xiàn)高特質(zhì)性波動率股票的平均收益率較低，并稱該現(xiàn)象為股價特質(zhì)性波動率溢價之謎。后續(xù)研究發(fā)現(xiàn)，該資產(chǎn)定價之謎廣泛存在于美國之外的股票市場，但表現(xiàn)形式各異。還有學(xué)者把該資產(chǎn)定價異象與公司及股票特征、投資者非理性偏好、其他資產(chǎn)定價異象、市場摩擦等因素聯(lián)系起來，以解釋該資產(chǎn)定價異象，或者從方法選擇、樣本選擇等方面解釋研究結(jié)果的差異，但鮮有研究從有限套利視角解釋股價特質(zhì)性波動率溢價之謎。中國A股市場的限價交易、融資融券、股指期貨等制度及個體投資者主導(dǎo)的背景特征，均是妨礙套利活動有效性的因素，這為從有限套利視角探究股價特質(zhì)性波動率溢價之謎提供現(xiàn)實基礎(chǔ)。

鑒于此，本研究立足中國制度背景特征，理論分析特質(zhì)性波動率在中國A股市場的存在性，以及有限套利等因素對該資產(chǎn)定價的影響。該研究不僅可以豐富和拓展股價特質(zhì)性波動率溢價之謎的相關(guān)研究，對中國A股市場相關(guān)制度評價和投資者教育也具有重要意義。

1 相關(guān)研究評述

1.1 股價特質(zhì)性波動率的資產(chǎn)定價效應(yīng)

已有研究主要探究公司信息質(zhì)量因素對股價特質(zhì)性波動率的影響。伊志宏等[6]認為，股價同步性是衡量股票市場資源配置效率的重要指標，實證研究發(fā)現(xiàn)分析師報告中包含的有關(guān)公司特質(zhì)信息越多，股價特質(zhì)性波動率越高，并且在信息不對稱問題嚴重的公司中更為明顯；黃燦等[7]發(fā)現(xiàn)，內(nèi)幕交易這種非正式的信息傳遞渠道影響股價的特質(zhì)性波動率，在信息環(huán)境較好時，內(nèi)幕交易對股價特質(zhì)性波動率的正向影響降低；AABO et al.[8]認為，股票特質(zhì)性波動率與市場效率密切相關(guān)，在高效的股票市場中，股價特質(zhì)性波動率較低。

很多學(xué)者研究特質(zhì)性波動率效應(yīng)在全球主要股票市場中的存在性問題。ANG et al.[5]證明特質(zhì)性波動率與下期股票收益率之間存在負相關(guān)關(guān)系，在控制流動性風(fēng)險、交易量、交易成本等潛在解釋變量和多個與股票收益率相關(guān)的公司特征變量后，特質(zhì)性波動率效應(yīng)仍然穩(wěn)健。特質(zhì)性波動率與收益率的關(guān)系被證明存在于多個國際市場中[9]。特質(zhì)性波動率溢價之謎是指特質(zhì)性波動率能負向影響未來股票收益的現(xiàn)象。因為該現(xiàn)象與投資者能夠通過構(gòu)建最充分的資產(chǎn)組合分散非系統(tǒng)性風(fēng)險而只能對系統(tǒng)性風(fēng)險要求風(fēng)險補償?shù)慕?jīng)典資產(chǎn)定價理論相違背，并且該負相關(guān)關(guān)系與風(fēng)險-報酬間應(yīng)該存在正相關(guān)關(guān)系的理論預(yù)期相反。因為基于市場完全、無摩擦假設(shè)的傳統(tǒng)資產(chǎn)定價理論，預(yù)測預(yù)期特質(zhì)性波動率與預(yù)期收益率之間不存在相關(guān)性；即使是基于市場不完全、投資者面臨投資摩擦、不能充分分散投資組合的假設(shè)，預(yù)期特質(zhì)性波動率與預(yù)期收益率之間也應(yīng)存在正相關(guān)關(guān)系[10]。UMUTLU[11]構(gòu)建全球范圍內(nèi)的特質(zhì)性波動率指標，發(fā)現(xiàn)全球范圍內(nèi)的特質(zhì)性波動率指標與市場收益率之間并不存在穩(wěn)健的顯著性關(guān)系；QADAN et al.[12]利用1990年至2016年美國股市的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在考慮了其他風(fēng)險因素后，市場整體波動率的增加(降低)后特質(zhì)性波動率與未來收益率之間傾向于存在負(正)相關(guān)關(guān)系；YANG et al.[9]發(fā)現(xiàn)，高異常特質(zhì)性波動率的股票未來的期望收益率顯著較高，這意味著信息風(fēng)險具有資產(chǎn)定價效應(yīng)。

還有學(xué)者研究特質(zhì)性波動率定價效應(yīng)在中國A股市場的存在性。熊偉等[13]實證發(fā)現(xiàn)，中國證券市場的特質(zhì)性波動率與截面預(yù)期收益呈顯著負相關(guān)關(guān)系，且該異象不能由公司規(guī)模、換手率、交易量等已知定價因子解釋，賣空機制是導(dǎo)致特質(zhì)性波動率異象的主要原因；楊亞仙等[14]認為，特質(zhì)性波動率之謎產(chǎn)生的主要原因是投資者異質(zhì)性信念的存在以及投資者對彩票類股票的偏好。賣空限制和投資者異質(zhì)性信念的共同作用，導(dǎo)致資產(chǎn)價格被高估，從而降低未來的收益率。李竹薇等[15]構(gòu)建月滾動已實現(xiàn)特質(zhì)性波動率作為度量特質(zhì)性波動率的標準，通過橫截面回歸的研究方法對中國股票市場是否存在特質(zhì)性波動率異象進行實證研究，發(fā)現(xiàn)該異象穩(wěn)定地存在于中國A股市場，并認為特質(zhì)性波動率與股票截面收益率之間的正負關(guān)系取決于長期特質(zhì)性波動率與短期特質(zhì)性波動率的相對作用程度；虞文微等[16]研究發(fā)現(xiàn)，特質(zhì)性波動率與預(yù)期收益率之間呈現(xiàn)出顯著的負相關(guān)關(guān)系，并利用雙重差分模型，證實開展融資融券能夠降低異質(zhì)性信念和特質(zhì)性波動率水平，通過傾向得分匹配檢驗，發(fā)現(xiàn)該負向關(guān)系仍然顯著存在；熊和平等[17]利用OLS回歸殘差估計和GARCH(1,1)加權(quán)平均兩種方法估計特質(zhì)性波動率，并利用Fama-MacBeth橫截面回歸法研究特質(zhì)性波動率與預(yù)期股票回報之間的關(guān)系，證明特質(zhì)性波動率與預(yù)期股票回報率之間呈負相關(guān)關(guān)系。

1.2 影響股價特質(zhì)性波動率資產(chǎn)定價效應(yīng)的因素

許多研究嘗試解釋該謎團，已有研究揭示了特質(zhì)性波動率影響下期股票收益率的內(nèi)在經(jīng)濟機制。第1類研究考慮特質(zhì)性波動率資產(chǎn)定價效應(yīng)是否為相關(guān)公司特征的代理變量，包括彩票類支付[18]、未預(yù)期盈余、中小投資者交易比例、月收益率反轉(zhuǎn)因子、非流動性、不確定性、平均方差貝塔系數(shù)和未預(yù)期盈余[19]。第2類研究探究方法選擇、股票收益率分布特征的影響[20]。ZAREMBA et al.[21]的研究表明，特質(zhì)性波動率溢價的性質(zhì)取決于股票是被高估還是被低估，收益率分布的數(shù)學(xué)特征能夠解釋該資產(chǎn)定價異象；BERGBRANT et al.[22]認為已有特質(zhì)性波動率代理變量種類多、噪音大，基于通過基礎(chǔ)診斷測試的差異化EGARCH模型產(chǎn)生的樣本外特質(zhì)性波動率預(yù)測值組合，作為特質(zhì)性波動率的代理變量噪音少，并發(fā)現(xiàn)特質(zhì)性波動率存在正向溢價。第3類研究探究特質(zhì)性波動率資產(chǎn)定價效應(yīng)的成因。股價特質(zhì)性波動率與下期股票收益率之間的負相關(guān)關(guān)系可能源于短期收益率反轉(zhuǎn)效應(yīng)、投資者彩票類股票偏好、不對稱性套利和預(yù)期異質(zhì)性偏度[23]。SON et al.[24]發(fā)現(xiàn)，韓國股票市場中存在特質(zhì)性波動率溢價，累計前景理論揭示的投資者極端高收益率偏好可解釋該資產(chǎn)定價異象；LI et al.[25]的研究表明，特質(zhì)性波動率承載了經(jīng)濟不確定性信息，這是其具有資產(chǎn)定價效應(yīng)的原因。

可以看出，已有研究基于成熟資本市場環(huán)境，探究特質(zhì)性波動率的影響因素、溢價效應(yīng)及其成因。基于中國A股市場的研究在特質(zhì)性波動率溢價效應(yīng)的存在性方面并未達成共識，在特質(zhì)性波動率溢價成因方面的研究多從公司特征、方法選擇的影響，以及特質(zhì)性波動率溢價與其他已知資產(chǎn)定價之間的關(guān)系視角探究，鮮有從市場套利機制有效性視角展開研究。本研究從有限套利視角，基于中國特殊制度背景構(gòu)建有限套利指標，探究中國A股市場特質(zhì)性波動率溢價的存在性及其成因。

2 制度背景、理論分析和研究假設(shè)

在中國特殊制度背景下，投資者很可能高估高特質(zhì)性波動率股票。非理性的個體投資者是中國A股市場的主體，《中國證券登記結(jié)算統(tǒng)計年鑒2018》顯示，2018年末中國證券市場投資者有13 398.30萬戶，其中自然人投資者為13 362.21萬戶，這說明自然人投資者是中國證券市場的主體。一方面，自然人投資者并不具備構(gòu)建完美資產(chǎn)組合分散特質(zhì)性風(fēng)險的能力和條件，卻會對承擔(dān)的特質(zhì)性波動風(fēng)險要求報酬率。另一方面，自然人投資者很可能對高特質(zhì)性波動率股票形成非理性預(yù)期，致使此類股票被錯誤定價。王美今等[26]利用央視看盤指數(shù)構(gòu)建投資者情緒指數(shù)，發(fā)現(xiàn)它是一個影響股票均衡價格的系統(tǒng)因子；葉建華[27]通過研究發(fā)現(xiàn)，中國A股市場中投資者具有“賭徒謬誤”的心理特質(zhì)，也就是高估好結(jié)果發(fā)生的概率。高特質(zhì)性波動率具有更高的風(fēng)險，可能給投資者帶來潛在的超額收益率。自然人投資者構(gòu)成的市場很可能高估高特質(zhì)性波動率股票，這也意味著被高估的股票在價值回歸時產(chǎn)生較低收益率。尹海員等[28]發(fā)現(xiàn)，中國股票市場的日內(nèi)投資者情緒能正向預(yù)測股票市場運行。因此，可以合理預(yù)期中國A股市場存在特質(zhì)性波動率溢價現(xiàn)象。

套利機制是非完美市場環(huán)境下確保資產(chǎn)價格有效的關(guān)鍵機制，但套利風(fēng)險和套利成本的存在可能降低套利活動效率，致使市場錯誤定價持續(xù)存在。存在套利限制時，股票發(fā)生錯誤定價會吸引理性投資者進行套利交易，并在后期市場價格回歸至內(nèi)在價值的過程中獲取套利收益。但現(xiàn)實中的基本面風(fēng)險、噪音交易者風(fēng)險、同步性風(fēng)險等套利風(fēng)險，以及套利交易成本、賣空限制等因素都會妨礙套利交易。DE LONG et al.[1]的研究表明，噪音交易者的交易導(dǎo)致價格進一步偏離基本價值是重要的套利風(fēng)險；SHLEIFER et al.[29]認為，當(dāng)市場價格持續(xù)性偏離其基本價值時，需要資金的套利活動仍將會變得無效果。交易成本(或者是低股票流動性)提高了執(zhí)行套利策略的成本并降低套利策略的吸引力。交易限制包括短期賣空限制以及其他類型的交易障礙，會妨礙套利者對市場錯誤定價機會的利用。在面臨高水平的信息不確定性程度時，套利者會具有較低的意愿實施套利活動。鑒于這些障礙因素會降低套利機制的作用，市場錯誤定價會持續(xù)存在并且市場并不會即刻實現(xiàn)有效運行。

已有實證研究表明，有限套利理論能解釋一些中國A股市場中的資產(chǎn)定價異象。葉建華等[30]以中國A股上市公司作為樣本，發(fā)現(xiàn)在有限套利程度高的樣本中，資產(chǎn)增長異象更明顯；GU et al.[31]以2002年至2012年中國A股上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)在有限套利嚴重的公司中，特質(zhì)性波動率異象更明顯；黃苑等[32]研究表明，動量因子在中國股票市場具有顯著的定價效應(yīng)，漲跌停制度通過漲跌停頻率與動量因子的交織效應(yīng)影響股票定價，有限套利理論和有限關(guān)注行為對該資產(chǎn)定價效應(yīng)具有很好的解釋力。

高特質(zhì)性波動率股票低于預(yù)期收益率的市場表現(xiàn)既是對有效市場的挑戰(zhàn)，也給套利交易者提供了套利機會，但交易成本、交易風(fēng)險和交易制度限制等有限套利因素能妨礙套利者利用這些錯誤定價機會。當(dāng)賣空受到高度限制時，有限套利對高估股票的影響更明顯。一方面，禁止賣空意味著悲觀投資者難以通過賣空交易影響資產(chǎn)價格，股價更多受樂觀投資者交易的影響，致使股價在更大程度上被高估。另一方面，賣空機制改變了投資者僅能通過股票上漲獲利的狀況，有助于加快公司負面信息融入股價的速度，提高市場的定價效率[33]，并加大公司股價的下行壓力[34]。在非理性投資者偏好異質(zhì)性波動并導(dǎo)致股價被高估時，套利交易者難以通過賣空交易及時矯正錯誤定價，這意味著被高估的股票很可能在未來期間發(fā)生更大幅度價值回歸。因此，本研究預(yù)期，在有限套利程度高的公司中，股價異質(zhì)性波動率與下期股票收益率之間的負相關(guān)關(guān)系更強；在有限套利程度較低時，套利者的套利活動更加有效，股價特質(zhì)性波動率負向溢價應(yīng)該在有限套利程度低的樣本中更弱。

基于上述背景，本研究認為，在中國特殊制度背景下，投資者既不可能構(gòu)建充分的資產(chǎn)組合，也不可能完全理性，特質(zhì)性波動率應(yīng)該具有資產(chǎn)定價效應(yīng)；套利機制的有效程度可能降低，這意味著有限套利對特質(zhì)性波動率的資產(chǎn)定價效應(yīng)應(yīng)該具有較強的解釋力。基于此，本研究提出假設(shè)。

H1在中國A股市場，特質(zhì)性波動率具有資產(chǎn)定價效應(yīng)。

H2在中國特殊制度背景下，有限套利理論對該資產(chǎn)定價異象具有一定的解釋力。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本設(shè)計

本研究以1993年至2019年中國A股市場所有上市公司為樣本，股票日、月交易數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，日、月度三因子數(shù)據(jù)、股票融資融券交易數(shù)據(jù)來源于RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫。剔除金融類公司樣本、極端值樣本和數(shù)據(jù)缺失樣本，最終得到341 867條有效樣本觀測值。

3.2 變量設(shè)計

3.2.1 收益率指標

被解釋變量為個股在(t+1)月的收益率指標，根據(jù)資產(chǎn)定價研究的基本慣例，本研究設(shè)計3個被解釋變量，從不同角度考察股價特質(zhì)性波動率對股票收益率的影響。具體變量定義如下：

(1)毛收益率，定義i為股票，t為月，Ri,t+1為毛收益率，等于i股票在(t+1)月的收益率。

(2)三因子調(diào)整超額收益率，定義TARi,t+1為三因子調(diào)整超額收益率，等于i股票在(t+1)月的風(fēng)險收益率減去由FAMA et al.[35]的三因子模型預(yù)測的風(fēng)險收益率。

(3)超額收益率，定義ARi,t+1為超額收益率，等于i股票在(t+1)月的風(fēng)險收益率減去由資本資產(chǎn)定價模型預(yù)測的風(fēng)險收益率。

根據(jù)資產(chǎn)定價研究的基本慣例，本研究在資產(chǎn)組合分析時用Ri,t+1和TARi,t+1作為計算資產(chǎn)組合收益率的變量，在回歸分析時用ARi,t+1作為被解釋變量。

3.2.2 股價特質(zhì)性波動率的測量

本研究借鑒ANG et al.[5]的方法，用FAMA et al.[35]的三因子模型計算t月個股日風(fēng)險收益率殘差的標準差測量i股票t月的特質(zhì)性波動率(Ivoi,t)。計算步驟為：①以月度內(nèi)日數(shù)據(jù)估計(1)式，并據(jù)此估算個股日風(fēng)險收益率的殘差εi,d，d為交易日；②根據(jù)(2)式和εi,d計算Ivoi,t。

用于估計個股日風(fēng)險收益率殘差的模型為

(1)

i股票t月的股票特質(zhì)性波動率為

Ivoi,t=std(εi,d)

(2)

3.2.3 有限套利的測量

本研究基于4個單項指標測量有限套利程度。

(1)AMIHUD[36]股票非流動性指標。該指標體現(xiàn)了股票價格對市場交易量的敏感程度，是測量股票流動性的反向指標。計算方法為

(3)

其中，Amhi,t為股票非流動性指標，Di,t為i股票t月的交易天數(shù)，Voli,d為交易金額。股票流動性越弱，交易對價格的沖擊度越大，投資者實施套利交易的潛在成本越高。

(2)股票漲跌停次數(shù)。中國A股市場于1996年12月6日起對正常交易股票實施10%漲跌幅限制，于1998年4月起對特別交易股票實施5%漲跌幅限制。KIM et al.[37]認為，限制股票價格的交易制度會妨礙股市中的均衡價格發(fā)現(xiàn)。本研究用月度內(nèi)個股的漲跌停次數(shù)測量套利受限程度，漲跌停次數(shù)越多說明該股票的套利受限程度越高。

(3)融資融券交易的活躍程度。2010年中國A股市場引入融資融券交易制度，投資者可對部分股票實施融資融券交易。JONES et al.[38]和BAE et al.[39]認為，賣空成本影響賣空者賣空交易的獲利程度；NEZAFAT et al.[40]認為，金融危機期間，美國政府為穩(wěn)定股價而采取的限制賣空措施抑制了私有信息的產(chǎn)生，限制了價格發(fā)現(xiàn)；FENG et al.[41]認為，實施融資融券交易制度后，不能被做空的股票在盈余宣告后具有更大程度的負向超額收益率，這在投資者意見分歧較大的股票中更明顯。本研究用每月個股融資融券的交易量測量有限套利程度，融資融券交易量越低的股票套利受限程度越高。

(4)是否納入中國證券300指數(shù)(CIS300)。CSI300股指期貨指數(shù)在2010年3月上市，該指數(shù)的基礎(chǔ)股票是代表A股的300只股票，是中國證券市場唯一的股指期貨。套利者有動機通過買賣股指期貨對沖其在股票市場上的套利風(fēng)險，因此，本研究預(yù)期，納入CIS300指數(shù)的股票比未納入該指數(shù)的股票受到的套利限制程度更低。

3.2.4 控制變量

Sizi,t為規(guī)模，等于t月末股票市值規(guī)模的自然對數(shù)；MBi,t為權(quán)益市賬比，等于t月初股票總市值除以t月所在年年初的凈資產(chǎn)賬面價值；Turi,t為股票月度平均換手率，等于(t-5)到t月共6個月i股票總交易數(shù)量與流通股總數(shù)量之比除以6；Maxi,t為最高日收益率，遵循BALI et al.[18]的方法，等于i股票t月前3個最高日收益率的均值；Beti,t為股票系統(tǒng)性風(fēng)險，根據(jù)i股票和綜合A股市場在t月的日交易數(shù)據(jù)，基于資本資產(chǎn)定價模型逐年計算各股票系統(tǒng)性風(fēng)險值。

4 實證檢驗

4.1 描述性統(tǒng)計和相關(guān)性分析

表1給出主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。Ri,t+1的均值、中值分別為1.236%和0，下四分位數(shù)和上四分位數(shù)分別為-6.897%和7.797%，說明樣本期間個股月毛收益率呈右偏分布。同樣，ARi,t+1的偏度系數(shù)為1.800，且下四分位數(shù)與中值的距離大于上四分位數(shù)與中值的距離，說明ARi,t+1也具有右偏度分布特征。通過對個股毛收益率和超額收益率分布偏度的分析，說明中國A股市場中投資者具有極端高收益率偏好特征。

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

Ivoi,t、MBi,t和Turi,t的下四分位數(shù)與中值的距離均小于上四分位數(shù)與中值的距離，且偏度均遠大于0，說明個股的特質(zhì)性波動率、賬面市值比和換手率均呈右偏分布特征。Sizi,t和Beti,t的下四分位數(shù)與中值的距離接近于上四分位數(shù)與中值的距離，中值、均值大小相當(dāng)，且偏度更接近于0，說明兩個變量近似正態(tài)分布。Maxi,t的下四分位數(shù)與中值的距離大于上四分位數(shù)與中值的距離且偏度為負值，說明個股月內(nèi)前3個最高日收益率均值呈左偏分布。

表2給出主要變量之間的相關(guān)系數(shù)，右上部為Pearson相關(guān)系數(shù)，左下部為Spearman相關(guān)系數(shù)。Ri,t+1和ARi,t+1與Ivoi,t的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為-0.025和-0.043，Spearman相關(guān)系數(shù)分別為-0.014和-0.031，均在 1%水平上顯著，說明低特質(zhì)性波動率股票的確可能存在正向收益率溢價。此外，Amhi,t、Sizi,t、Turi,t、Maxi,t均與Ri,t+1和ARi,t+1顯著負相關(guān)，說明公司市值規(guī)模、權(quán)益市賬比、換手率、股票非流動性和最大日收益率均負向影響個股收益率。表明中國A股市場中，t月低換手率的股票、小市值規(guī)模股票和最大日收益率較低的股票會在(t+1)月產(chǎn)生正向收益率溢價，與BALI et al.[18]的研究一致。Beti,t與Ri,t+1和ARi,t+1均顯著正相關(guān)。

4.2 基于股價特質(zhì)性波動率構(gòu)建單變量資產(chǎn)組合檢驗

(1)根據(jù)Ivoi,t逐月構(gòu)建資產(chǎn)組合。在t月底，根據(jù)Ivoi,t值從小到大的順序把所有股票等分為5組，A1和A5分別代表月度股價特質(zhì)性波動率最低和最高的資產(chǎn)組合。為進一步驗證不同特質(zhì)性波動率資產(chǎn)組合之間的收益率差異，在t月底，根據(jù)Ivoi,t值從小到大的順序把樣本等分為10組，B1和B10分別代表月度股價特質(zhì)性波動率最低和最高的資產(chǎn)組合。

(2)計算(t+1)月各資產(chǎn)組合中個股收益率(Ri,t+1和TARi,t+1)的算術(shù)平均值，以及以t月末個股流動市值對數(shù)為權(quán)重的加權(quán)平均值，分別作為該資產(chǎn)組合在(t+1)月的算術(shù)平均收益率和加權(quán)平均收益率。

(3)計算整個樣本期間內(nèi)各資產(chǎn)組合在(t+1)月Ri,t+1和TARi,t+1的算術(shù)平均收益率以及加權(quán)平均收益率的時間序列均值。

表3給出樣本期5等分資產(chǎn)組合的月度算術(shù)平均收益率和加權(quán)平均收益率的時間序列均值，結(jié)果表明，t月股價特質(zhì)性波動率最高的資產(chǎn)組合在(t+1)月的收益率較低，股價特質(zhì)性波動率最低的資產(chǎn)組合在(t+1)月的收益率較高。A1與A5之間算術(shù)平均毛收益率Ri,t+1的差異為0.654，t值為3.689；算術(shù)平均超額收益率TARi,t+1的差異為0.575，t值為2.734。

各資產(chǎn)組合的加權(quán)平均收益率結(jié)果也表明，高特質(zhì)性波動率資產(chǎn)組合的收益率偏低，并且極端資產(chǎn)組合收益率均值差異與算術(shù)平均收益率的計算結(jié)果一致。

整體而言，表3的結(jié)果初步證明，高特質(zhì)性波動率股票在未來的收益率較低，低特質(zhì)性波動率股票在未來的收益率較高。

表4給出樣本期10等分資產(chǎn)組合的月度算術(shù)平均收益率和加權(quán)平均收益率的時間序列均值，結(jié)果表明，從B1至B10，資產(chǎn)組合的TARi,t+1和Ri,t+1呈整體下降趨勢，與表3呈現(xiàn)的趨勢一致。算術(shù)平均收益率結(jié)果表明，B1與B10之間Ri,t+1的差異為0.935，t值為3.992，在1%水平上顯著；TARi,t+1的差異為0.912，t值為2.573，在5%水平上顯著。加權(quán)平均收益率結(jié)果表明，B1與B10之間Ri,t+1的差異為0.913，t值為1.975；TARi,t+1的差異為0.891，t值為2.532，均在5%水平上顯著。表4的結(jié)果再次證明，股價特質(zhì)性波動率對預(yù)期股票收益率存在負向影響，與表3結(jié)果一致。

表4 基于Ivoi,t構(gòu)建的10個資產(chǎn)組合在(t+1)月的收益率

單變量資產(chǎn)組合分析結(jié)果表明，在中國A股市場中，Ivoi,t溢價水平高于ANG et al.[5]基于美國股票市場的溢價水平，也高于GU et al.[31]基于2002年至2012年中國A股市場上市樣本公司的Ivoi,t溢價水平。這證明特質(zhì)性波動率資產(chǎn)定價效應(yīng)穩(wěn)定地存在于中國A股市場，H1得到驗證。

在完美資本市場中，套利機會能夠以無風(fēng)險、零成本的方式被利用時，理性投資者可以短期賣空高Ivoi,t資產(chǎn)組合并買入低Ivoi,t資產(chǎn)組合，該套利行為最終會及時消除市場中的Ivoi,t異象。但現(xiàn)實股票市場中存在套利局限性因素，意味著套利活動并非無風(fēng)險、無成本，較高的有限套利程度使套利交易者更難利用Ivoi,t異象這種套利機會。與成熟資本市場相比，中國股票市場發(fā)展歷史短、規(guī)模大、規(guī)制不夠完善，套利交易受限程度更嚴重，這在更高程度上降低套利交易者利用市場錯誤定價機會恢復(fù)市場效率的能力。因此，發(fā)現(xiàn)中國A股市場存在更為顯著的特質(zhì)性波動率溢價并不足為奇。下面通過二維變量資產(chǎn)組合分析，獲取有限套利如何影響特質(zhì)性波動率資產(chǎn)定價效應(yīng)的證據(jù)。

4.3 基于有限套利指數(shù)、股價特質(zhì)性波動率構(gòu)建二維資產(chǎn)組合的檢驗

在構(gòu)建綜合有限套利指標后，本研究檢驗有限套利程度如何影響負向特質(zhì)性波動率溢價。本研究預(yù)期，在有限套利程度較高的子樣本中，負向特質(zhì)性波動率溢價程度高于有限套利程度較低的樣本。在此部分，基于有限套利程度和特質(zhì)性波動率兩個變量構(gòu)建資產(chǎn)組合檢驗該假設(shè)。

在t月末基于綜合有限套利指標和特質(zhì)性波動率指標構(gòu)建3×10的資產(chǎn)組合。首先，基于綜合有限套利指標，每月末把樣本等分為低、中、高3個有限套利程度子樣本。然后，在每個有限套利子樣本中，根據(jù)特質(zhì)性波動率水平從小到大等分為10組，C1為最低異質(zhì)性波動率組，C10為最高異質(zhì)性波動率組。經(jīng)過上述分組，共構(gòu)建3×10個資產(chǎn)組合，分別計算(t+1)月各資產(chǎn)組合流通股市值加權(quán)平均收益率的時間序列均值。

表5給出基于有限套利和股價特質(zhì)性波動率構(gòu)建的投資組合在(t+1)月流通股市值加權(quán)平均收益率的時間序列均值。

表5 二維資產(chǎn)組合在(t+1)月份的收益率

在有限套利程度低的樣本中，最高與最低特質(zhì)性波動率資產(chǎn)組合收益率Ri,t+1的差異為1.745，TARi,t+1的差異為1.741，但均不顯著。

在有限套利程度中的樣本中，最高與最低特質(zhì)性波動率資產(chǎn)組合收益率Ri,t+1的差異為2.348，在5%水平上顯著；TARi,t+1的差異為2.286，在1%水平上顯著。

在有限套利程度高的樣本中，最高與最低特質(zhì)性波動率資產(chǎn)組合收益率Ri,t+1的差異為4.285，在1%水平上顯著；TARi,t+1的差異為4.260，在1%水平上顯著。

各資產(chǎn)組合在(t+1)月流通股市值加權(quán)平均收益率的變動趨勢與H1和H2符合，證實股價特質(zhì)性波動率資產(chǎn)定價效應(yīng)不僅存在于中國A股市場，且該效應(yīng)在有限套利程度高的子樣本中更明顯，在有限套利程度低的樣本中較弱。

基于綜合有限套利指標和異質(zhì)性波動指標構(gòu)建資產(chǎn)組合獲取的證據(jù)表明，負向特質(zhì)性波動率溢價在有限套利程度較高的樣本中更明顯，表明負向特質(zhì)性波動率溢價是有限套利的結(jié)果。較高的市場摩擦和套利限制妨礙并降低了套利活動效率，進而使高特質(zhì)性波動率股票在更大程度上被高估，并在下期產(chǎn)生較低的收益率。

4.4 穩(wěn)健性檢驗

(1)根據(jù)替代性有限套利指標、股價特質(zhì)性波動率指標構(gòu)建資產(chǎn)組合進行檢驗

(2)逐步剔除單項有限套利指標后構(gòu)建資產(chǎn)組合進行檢驗

該項檢驗進行4輪資產(chǎn)組合收益率分析，每一次分析都從4個單項指標中剔除1個指標后構(gòu)建綜合有限套利指標，得到4個不同的綜合有限套利指標，然后對4個綜合指標分別進行檢驗。在4輪穩(wěn)健性檢驗中，負向特質(zhì)性波動率溢價穩(wěn)定存在，并在有限套利程度較高的樣本中更明顯。

盡管本研究對有限套利做出不同定義，構(gòu)建不同指標測量有限套利的不同維度，但穩(wěn)健性檢驗得出一致的結(jié)果均表明特質(zhì)性波動率負向溢價穩(wěn)定存在，并在有限套利程度較高的樣本中更明顯。

(3)延長預(yù)期收益率期間構(gòu)建雙變量資產(chǎn)組合進行檢驗

在高、中、低套利組合中，考察基于Ivoi,t構(gòu)建資產(chǎn)組合的盈利能力持續(xù)性問題，基于Ivoi,t構(gòu)建資產(chǎn)組合，并計算持有期為2個月、3個月、4個月、5個月和6個月時各資產(chǎn)組合的收益率。

最低有限套利資產(chǎn)組合中，最低與最高Ivoi,t資產(chǎn)組合的流通股市值加權(quán)平均收益率差異在持有期為1個月時為1.755，持有期為6個月時增至3.106，三因子模型調(diào)整后收益率則從持有期為1個月時的1.741增至持有期為6個月時的2.938。

最高有限套利資產(chǎn)組合中，最低與最高Ivoi,t資產(chǎn)組合的流通股市值加權(quán)平均收益率差異在持有期為1個月時為4.285，在持有期為6個月時增至6.647，三因子模型調(diào)整后收益率則從持有期為1個月時的4.260增至持有期為6個月時的5.871。這說明構(gòu)建資產(chǎn)組合后，隨著持有期間延長，股價特質(zhì)性波動率溢價效應(yīng)不僅仍持續(xù)存在且更加明顯。

上述穩(wěn)健性測試結(jié)果證明，特質(zhì)性波動率溢價穩(wěn)健地存在于中國A股市場，有限套利對股價特質(zhì)性波動率溢價具有顯著解釋力。

4.5 回歸分析

本研究采用FAMA et al.[42]截面回歸方法再次檢驗有限套利對股價特質(zhì)性波動率溢價效應(yīng)的影響。借鑒ANG et al.[5]的研究，以個股月初流通股市值為權(quán)重，進行FAMA et al.[42]截面回歸結(jié)果，以消除小規(guī)模公司對分析結(jié)果的不利影響。

本研究采用(t+1)月個股超額收益率ARi,t+1對Ivoi,t、Ivoi,t與基于綜合有限套利指標確定的有限套利程度虛擬變量的交互項以及其他控制變量進行回歸。本研究的回歸分析與GU et al.[31]的研究不同之處在于：①本研究并沒有把解釋變量轉(zhuǎn)化為類別變量；②把有限套利的虛擬變量作為控制變量，因為有限套利是重要的資產(chǎn)定價因子。本研究構(gòu)建有限套利程度虛擬變量時，根據(jù)各月有限套利綜合指標大小，把各月樣本等分為5組，有限套利最低組用Lowi,t表示，第3組用Medi,t表示，第5組用Higi,t表示，觀測值歸屬于相應(yīng)組，則相應(yīng)虛擬變量值取值為1，否則取值為0。

本研究采用FAMA et al.[42]橫截面回歸方法分7步進行回歸，結(jié)果見表6。

表6 分步回歸結(jié)果

在第1步回歸中，Ivoi,t的回歸系數(shù)為-0.462，在1%水平上顯著，表明在控制規(guī)模效應(yīng)、權(quán)益市賬比效應(yīng)、換手率效應(yīng)、最大日收益率效應(yīng)后，特質(zhì)性波動率溢價依然穩(wěn)健存在。

第2步回歸引入代表高、中、低有限套利程度的虛擬變量，結(jié)果表明，Higi,t、Medi,t和Lowi,t的回歸系數(shù)分別為0.015、-0.015、-0.014，均在1%水平上顯著。

上述回歸結(jié)果說明，高有限套利公司能夠獲取較高的股票超額收益率，低有限套利公司則能夠獲取較低的股票超額收益率，這可能是中國制度背景下有限套利程度較高的公司承受更為明顯的賣空限制所致。

在第2步的基礎(chǔ)上，第3步～第5步回歸分別引入交互項Ivoi,t·Higi,t、Ivoi,t·Medi,t和Ivoi,t·Lowi,t，相應(yīng)的回歸系數(shù)分別為-0.916、0.162、0.627，均在1%水平上顯著；Ivoi,t相應(yīng)的回歸系數(shù)分別為-0.199、-0.523、-0.684，均在1%水平上顯著。這些證據(jù)充分說明，Ivoi,t整體上顯著負向影響超額收益率，并且這在有限套利程度較高的樣本中更強，而在有限套利程度較低的樣本中較弱。

第6步回歸在第2步的基礎(chǔ)上同時引入Ivoi,t與Higi,t和Lowi,t的交互項，Ivoi,t·Higi,t和Ivoi,t·Lowi,t的回歸系數(shù)分別為-0.786和0.266，均在1%水平上顯著；Ivoi,t的回歸系數(shù)為-0.329，在1%水平上顯著。

第7步回歸在第2步的基礎(chǔ)上同時引入Ivoi,t與Higi,t、Medi,t和Lowi,t的交互項，與前述步驟回歸結(jié)果獲取的證據(jù)一致。

上述分步回歸結(jié)果表明，股價特質(zhì)性波動率溢價穩(wěn)定存在，且在高有限套利公司中更強，在低有限套利公司中較弱，H1和H2再次得到驗證。

實證結(jié)果表明，特質(zhì)性波動率資產(chǎn)定價效應(yīng)穩(wěn)健地存在于中國A股市場，基于中國特殊制度背景構(gòu)建的有限套利指標對該資產(chǎn)定價異象具有一定的解釋力。此外還發(fā)現(xiàn)，高有限套利公司中，存在較高的超額收益率，低有限套利公司中超額收益率較低。究其原因，賣空限制的存在導(dǎo)致有限套利程度較高的股票在更大程度上被高估，這也反過來證明本研究選擇的有限套利指標具有一定的合理性。

5 結(jié)論

本研究立足于中國特殊的股價漲跌停制度、融資融券交易制度和股指期貨制度，構(gòu)建了綜合及單項的有限套利程度代理變量，采用構(gòu)建資產(chǎn)組合檢驗法和FAMA et al.[42]回歸分析法進行實證檢驗。研究結(jié)果表明，中國A股市場中存在顯著的股價特質(zhì)性波動率資產(chǎn)定價效應(yīng)，有限套利能夠較好地解釋這種資產(chǎn)定價效應(yīng)。在采取延長收益率期間和改變有限套利測量方法等穩(wěn)健性檢驗測試后上述結(jié)果依然成立。

本研究不僅豐富了特質(zhì)性波動率溢價之謎研究和有限套利經(jīng)濟后果研究，研究結(jié)果在以下方面也具有重要現(xiàn)實意義。①本研究為強化投資者教育提供了重要參考依據(jù)。本研究認為，中國A股市場投資者具有對極端高收益率股票的非理性偏好，這會高估具有潛在高收益率的股票，加劇股票市場波動。據(jù)此可以通過強化投資者教育，緩解投資者此類非理性偏好對股票市場定價效率的影響，這有助于強化投資者保護，提高資本市場效率，促進資本市場穩(wěn)定發(fā)展。②為評價漲跌停制度、融資融券交易制度、股指期貨制度等市場制度的市場效果提供參考。本研究發(fā)現(xiàn)，在與制度相關(guān)的高有限套利程度的公司中，特質(zhì)性波動率溢價更明顯。因此，可以通過拓寬漲跌停限價幅度、擴充融資融券交易標的數(shù)量和增加股指期貨標的范圍等改革措施，降低更多股票的有限套利程度，提高股票市場資產(chǎn)定價效率。

本研究仍存在一些不足。本研究分析了投資者對極端高收益率股票的偏好會引起投資者高估高波動率股票，但限于投資者心理偏好難以測量的實際及本研究的重點，對上述觀點并沒有提供直接的實踐證據(jù)，只提供了高波動率股票未來收益率較低的間接證據(jù)。因此，可以將探究投資者極端高收益率偏好對資產(chǎn)定價的影響作為未來的研究重點。