信息互动、投资决策与股票价格——基于机构投资者信息网络的分析
发布时间：2021-10-12 03:41
机构投资者之间存在着广泛的信息互动,其中包括信息共享与社会学习。本文基于2005-2018年我国A股市场与公募证券投资基金市场数据,应用社会关系网络理论实证分析了信息互动对于基金持仓决策以及股票市场价格的影响。结果表明:（1）信息互动对于基金持仓决策具有显著影响,且在不同决策情景与市场行情下其影响具有差异;（2）基金信息互动的影响可以分为"同城效应"和"异地效应",不同城市的两种效应存在显著差异,并且不同城市基金的市场影响力也有所不同;（3）基金信息互动通过提高市场定价效率对于股价长期特质波动具有降低作用。本文基于社会关系网络理论分析了私有信息在机构投资者之间传播产生的影响,为认识机构投资者决策行为与股票市场价格异象提供了新的维度。
【文章来源】：金融研究. 2019,(10)北大核心CSSCI
【文章页数】：19 页
【部分图文】：
基金信息网络与股票信息网络(2017年第一季度)(三)基本模型设定
程(1)的基础上构建以下模型对此进行验证:Δhjit=α+β·ΔHjN，i，t+γ·ΔHjＲ，i，t+λ·state·ΔHjN，i，t+μ·state·ΔHjＲ，i，t+δ·controljt+εjit(3)其中，state代表市场行情的虚拟变量:当市场处于上升期时，state=1;当市场处于下降期时，state=0。我们根据上证综指的变化将2005年第一季度到2018年第四季度划分为四个周期八个阶段，如图2所示。我们对于方程(3)进行估计，结果如表5所示。图2A股市场行情阶段划分(2005年第一季度至2018年第四季度)表5不同市场行情下的网络效应和市场效应OLSpanel(1)(2)(3)(4)(5)(6)ΔHN0.453＊＊＊0.484＊＊＊0.452＊＊＊0.376＊＊＊0.353＊＊＊0.384＊＊＊(78.697)(43.746)(78.659)(60.451)(24.728)(60.107)ΔHＲ2.639＊＊＊1.243＊＊＊2.672＊＊＊2.459＊＊＊1.361＊＊＊2.557＊＊＊(69.355)(34.376)(70.342)(47.768)(26.227)(50.074)state·ΔHN0.033＊＊＊0.045＊＊＊(2.680)(3.299)
200总第472期表7基金信息互动的“城市效应”(1)(2)(3)(4)(5)所有上海北京广州深圳ΔHbj0.130＊＊＊0.125＊＊＊0.146＊＊＊0.095＊＊0.136＊＊＊(18.948)(11.994)(9.834)(3.088)(10.608)ΔHsh0.158＊＊＊0.172＊＊＊0.137＊＊＊0.141＊＊＊0.153＊＊＊(18.912)(13.190)(7.999)(4.554)(9.572)ΔHgz0.129＊＊＊0.132＊＊＊0.154＊＊＊0.120＊＊＊0.109＊＊＊(21.737)(14.083)(11.527)(5.742)(10.304)ΔHsz0.153＊＊＊0.149＊＊＊0.127＊＊＊0.138＊＊＊0.178＊＊＊(19.757)(12.500)(7.840)(4.337)(12.403)ΔHＲ0.738＊＊＊0.706＊＊＊0.764＊＊＊1.214＊＊＊0.639＊＊＊(20.171)(11.341)(9.180)(9.652)(10.501)N133385397255010464134Ｒ20.5810.5770.5770.5740.603图3“同城效应”与“异地效应”的城市差异
【参考文献】：
期刊论文
[1]补贴、寻租成本与加成率——基于中国装备制造企业的实证研究[J]. 任曙明,张静. 管理世界. 2013(10)
[2]机构投资者行为的传染——基于投资者网络视角[J]. 肖欣荣,刘健,赵海健. 管理世界. 2012(12)
[3]中介效应检验程序及其应用[J]. 温忠麟,.张雷,侯杰泰,刘红云. 心理学报. 2004(05)
本文编号：3431815
【文章来源】：金融研究. 2019,(10)北大核心CSSCI
【文章页数】：19 页
【部分图文】：
基金信息网络与股票信息网络(2017年第一季度)(三)基本模型设定
程(1)的基础上构建以下模型对此进行验证:Δhjit=α+β·ΔHjN，i，t+γ·ΔHjＲ，i，t+λ·state·ΔHjN，i，t+μ·state·ΔHjＲ，i，t+δ·controljt+εjit(3)其中，state代表市场行情的虚拟变量:当市场处于上升期时，state=1;当市场处于下降期时，state=0。我们根据上证综指的变化将2005年第一季度到2018年第四季度划分为四个周期八个阶段，如图2所示。我们对于方程(3)进行估计，结果如表5所示。图2A股市场行情阶段划分(2005年第一季度至2018年第四季度)表5不同市场行情下的网络效应和市场效应OLSpanel(1)(2)(3)(4)(5)(6)ΔHN0.453＊＊＊0.484＊＊＊0.452＊＊＊0.376＊＊＊0.353＊＊＊0.384＊＊＊(78.697)(43.746)(78.659)(60.451)(24.728)(60.107)ΔHＲ2.639＊＊＊1.243＊＊＊2.672＊＊＊2.459＊＊＊1.361＊＊＊2.557＊＊＊(69.355)(34.376)(70.342)(47.768)(26.227)(50.074)state·ΔHN0.033＊＊＊0.045＊＊＊(2.680)(3.299)
200总第472期表7基金信息互动的“城市效应”(1)(2)(3)(4)(5)所有上海北京广州深圳ΔHbj0.130＊＊＊0.125＊＊＊0.146＊＊＊0.095＊＊0.136＊＊＊(18.948)(11.994)(9.834)(3.088)(10.608)ΔHsh0.158＊＊＊0.172＊＊＊0.137＊＊＊0.141＊＊＊0.153＊＊＊(18.912)(13.190)(7.999)(4.554)(9.572)ΔHgz0.129＊＊＊0.132＊＊＊0.154＊＊＊0.120＊＊＊0.109＊＊＊(21.737)(14.083)(11.527)(5.742)(10.304)ΔHsz0.153＊＊＊0.149＊＊＊0.127＊＊＊0.138＊＊＊0.178＊＊＊(19.757)(12.500)(7.840)(4.337)(12.403)ΔHＲ0.738＊＊＊0.706＊＊＊0.764＊＊＊1.214＊＊＊0.639＊＊＊(20.171)(11.341)(9.180)(9.652)(10.501)N133385397255010464134Ｒ20.5810.5770.5770.5740.603图3“同城效应”与“异地效应”的城市差异
【参考文献】：
期刊论文
[1]补贴、寻租成本与加成率——基于中国装备制造企业的实证研究[J]. 任曙明,张静. 管理世界. 2013(10)
[2]机构投资者行为的传染——基于投资者网络视角[J]. 肖欣荣,刘健,赵海健. 管理世界. 2012(12)
[3]中介效应检验程序及其应用[J]. 温忠麟,.张雷,侯杰泰,刘红云. 心理学报. 2004(05)
本文编号：3431815
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