CNDD-0105 上市公司股价同步性指标及学术论文应用
01 数据介绍
CNDeepData 数据应用质量评级
▪ 常用度：★★★★★
▪ 稀缺度：★★★☆☆
▪ 新颖度：★★★☆☆
▪ 总体级别：11颗星
✔ 常用度：是数据市场中需求指标，是指该数据在经济管理类学术论文中使用频率。
✔ 稀缺度：是数据市场中供给指标，是指该数据在其他数据库的出现频率。
✔ 新颖度：是数据市场中生成指标，是指该数据在生成时方法新颖程度和工作量。
02 主要指标
▪ 数据年度分布：
03 数据特征概览
▪ 指标计算方法：
参考许年行（2011），计算中国股票市场股价同步性指标：
𝑟𝑟𝑖,𝑡：股票i第t周收益率；𝑟𝑚,𝑡：市场指数第t周收益率；𝑟𝐼,𝑡：行业I第t周收益率；使用𝑅2作为股价同步性指标。回报率均采用考虑现金红利再投资的回报率，市场及行业采用不同加权平均法进行计算。
04 前沿文献速递
许年行,洪涛,吴世农等.信息传递模式、投资者心理偏差与股价“同涨同跌”现象[J].经济研究,2011,46(04):135-146.
一种普遍现象，也是近年来财务学的研究热点和前沿课题。文章收集 1994—2004 年中国
股市的相关数据，用𝑅2度量股价同步性，对股票收益的“惯性”和“反转”与𝑅2之间的关
系进行系统的实证检验和理论分析。研究发现:(1) 总体上，我国股市不存在“惯性”现
象，而存在显著“反转”现象，并且反转效应随着𝑅2的上升而逐渐减弱，两者呈负相关关系;(2)不同市场态势下惯性和反转的表现形式不同，且与 𝑅2 的关系也不同:牛市阶段存在“反转”现象，且 𝑅2越高反转越明显;在熊市阶段存在“惯性”现象，且 𝑅2越小惯性越明显，说明不同市场态势下股价同步性的生成机理不同。对此，作者提出了一种基于信息与心理行为互动关系的新解释，丰富并完善了股价同步性形成机理的理论研究。
在理论上，针对“信息效率学派”和“非理性行为学派”的缺陷，基于信息与心理行为互动关系，提出一种新的理论解释，丰富和完善了股价同步性生成机理的研究;
在研究方法上，将外部市场态势引入到股价同步性生成机理的讨论中来，将市场分为“牛市”和“熊市”两种态势，进而分析不同市场态势下𝑅2 与“惯性”和“反转”的关系，从而拓展了该领域的研究;
将投资者心理偏差分为“狂热型”和“恐慌型”心理偏差，并将信息传递模式分为“群聚式”和“分散式”传递，进而分析不同类型心理偏差和不同信息传递模式如何影响股
价同步性，这为理解股价同步性生成机理提供了一种新的研究视角，也为行为金融等领域研究提供
了可资借鉴的分析思路和检验方法。此外，也拓展了有关信息传递如何影响不同市场之间资产价格同步性的研究(Mukherjee，2004) ，将信息传递应用于分析同一市场内的股价同步性。
▪ 研究设计：
1.股价同步性的度量
，以此度量股价同步性:
其中，wj,t为股票 j 在行业 I 中的权重，用 A 股流通市值来度量。这些收益率指标均进行对数处理，以使其更接近于正态分布。
第一步，计算样本公司“形成期”(用 J 表示) 为前 11 个月的累积收益率的大小 Ret( － 12: －2)。
第二步，对样本公司进行分组，每个月先根据 R2 的大小从低到高进行排序，分成 5 组，然后在每一组里再根据 Ret( － 12: － 2) 大小从低到高进行排序，并分成 5 组，两两交叉共形成 25 个组
合。
第三步，采用“重叠期间”的方法，计算这 25 个组合未来“持有期”( 用 K 表示) 为 1 个月的收益。同时，在每个 R2 组里买入“赢家组合”，即 Ret( － 12: － 2) 最高组，卖空“输家组合”，即 Ret
( － 12: － 2)最低组，形成“零成本投资组合”。
第四步，改变“持有期”的大小，将“持有期”延长至 3、6、12、24 和 36 个月，重新进行上述检验，以分析这些组合收益是否存在“惯性”和“反转”现象。
第五步，分析 R2 与“惯性”和“反转”之间的关系，以此考察“信息效率学派”和“非理性行为学派”两种观点哪种能更好解释股价同步性。
第六步，对“零成本投资组合”收益分别进行 CAPM 和 Fama-French(1993) 三因素模型的风险调整，分析经风险调整后的“零成本投资组合”异常收益与 R2 之间的关系。估计方法如下:
其中，r pt为“零成本投资组合”在 t 月的收益率;αCAPM 为经 CAPM 调整后的异常收益;αFF 为经
Fama-French(1993)三因素模型调整后的异常收益;SMB 为小公司和大公司组合的收益差，HML 为
高市值权益比(MB)组合和低市值权益比(MB)组合的收益差，具体参见 Fama 和 French(1993)。
第七步，由于投资者“狂热型”和“恐慌型”心理偏差对股价波动的冲击可能不同，同时，“惯性”和“反转”在“牛市”和“熊市”的表现不同( Cooper 等，2004 )。为此，借鉴陆蓉和徐龙炳
(2004)的划分方法，分别选取 1999 年 5 月—2001 年 6 月为“牛市”阶段及 2001 年 7 月—2003 年
11 月为“熊市”阶段，进而分析在“牛市”下“惯性”和“反转”与“R2 + ”之间的关系，在“熊市”下
“惯性”和“反转”与“R2－ ”之间的关系。其中，“R2 + ”和“R2－ ”的估计方法如下:
其中，r +
m，t指“牛市”期间的市场收益率，r－m，t指“熊市”期间的市场收益率。由模型(5)得到的 R2
定义为“R2 + ”，由模型(6)得到的 R2 定义为“R2 － ”。
投资组合”的 收 益 在 R2 最低的三个组里均为负，而在 R2 最高的两个组里均为正，且大多不显著，说明我国股市不存在短期的“惯性”现象，
同时，“零成本投资组合”的收益与 R2 不存在显著关系;(4) 而在 D 栏、E 栏和 F 栏，“零成本投资组合”的收益大部分显著为负，说明存在中长期的“反转”现象，同时，反转现象在 R2 最低组最明显，在 R2 最高组最不明显，反转效应随着 R2 的上升而下降。可见，R2 与反转效应显著负相关，R2 越小反转现象越明显，这与基于“信息效率观”
的解释不符。
[1]伊志宏,杨圣之,陈钦源.分析师能降低股价同步性吗——基于研究报告文本分析的实证研究[J].中国工业经济,2019(01):156-173.
[2]陈冬华,姚振晔.政府行为必然会提高股价同步性吗?——基于我国产业政策的实证研究[J].经济研究,2018,53(12):112-128.
[3] 王木之,李丹.新审计报告和股价同步性[J].会计研究,2019(01):86-92.
06 获取方式
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