媒体效应与证券价格形成的交易过程(国家自然科学基金)
中山大学徐浩峰主持的国家自然科学基金面上项目“媒体效应与证券价格形成的交易过程”( 项目批准号71072089),项目资助总金额为28万元人民币,研究期限为2011年1月至2013年12月。
一、立项背景
如何对待传言是一个永远的困惑——置之不理是默认;出来辟谣反而造成误解。每个交易日,大量的信息涌向证券市场,包括宏观信息、行业信息及企业信息。这些信息当中有些和证券的价值相关,并引起证券内在价值的变化;有一些信息真真假假,是传言;更有一些信息来自一连串的、类似的夸大与重复的报道,是信息渲染与重复,投资者面对着这样庞大的信息集合,其收集、分析信息的成本是十分巨大的。
证券市场上历来不乏信息流传影响股票价格的例子。2008年贝尔斯登与雷曼兄弟引发的金融危机起源于CNBC电视台频繁的报道未经证实的市场传言,引发投机者的作空与投资者的恐慌抛售,情势的发展由原本CNBC电视台质疑的流动性危机变成真实的偿付危机。相较于美国市场而言,我国的股票大部分是政府持有,股票供应出现短缺是不可避免的,过剩的资金追逐有限的股票,也就容易形成泡沫与投机交易。2007年末,“全聚德”、“金风科技”等一些中小板题材股的大幅上涨,引起了市场人士和监管部门的普遍担忧和高度重视。他们认为,“‘全聚德’市盈率196.27倍,较中小板平均市盈率高121.52%。‘金风科技’市盈率233.10倍,较中小板平均市盈率高163.09%”。深究其因为媒体对基本面题材的过度渲染(信息放大)和散户的非理性行为。这些现象引发了信息披露的影响与媒体责任的争议——是提高资本市场价值发现效率的工具,或是存在过度渲染,影响投资者的交易行为与金融资产定价。
二、研究进展
资本市场信息的披露、传递,以及投资者交易行为构成了证券价格形成的重要因素。作为信息中介的重要载体,媒体对信息的解读方式、报道风格,以及主观性对信息的本源起到了一定的过滤与放大作用。2008年CNBC电视台频繁的报道未经证实的市场传言引发了市场恐慌,反映了媒体传播影响投资者预期,进而影响金融资产定价的重要性。
徐浩峰等的研究论文《媒体效应与证券泡沫的形成》,以我国“2008年初‘全聚德’、‘金风科技’等一些中小板题材股的大幅上涨引发的‘估值忧虑’”为背景,研究媒体关注和证券价格泡沫形成的关系后发现,媒体关注加大市场交易者的意见分歧度,进而导致证券价格泡沫。实证结果符合异质信念证券价格泡沫形成理论的特征:投资者对信息的解读差异程度(过度自信)上升时,将产生更大程度的信念分歧,导致股票价格中再出售期权价值(投机泡沫)上升与交易的频率上升(Scheinkman和Xiong,2003;Mei,Scheinkman和Xiong,2005;陈国进、张贻军和王景,2009)。接着,该文采用Kumar和Lee(2006)的研究方法度量散户情绪,发现媒体报道产生的证券价格泡沫,是透过影响散户情绪而形成的。可能的原因是媒体报道扩大散户意见分歧程度(Hong和Stein,2007)、强化散户注意力集中现象(徐浩峰,2009;Barber和Odean;2008),或者导致散户对信息过度反应(Shiller,2000;Tetlock,2009),从而为“媒体渲染以及散户的非理性追价行为”的论断提供了经验数据的支持。
2008年的金融危机引发的另一个问题是,信息计量对金融危机恶性循环形成的影响。公允价值会计的“盯市”(Mark-to-Market)计量原则,反映了危机期间市场错误定价的金融资产价值,扭曲了企业持有的金融资产创造未来现金流的价值,导致证券价格更进一步的偏离内在价值与市场信心的崩溃,形成了市场危机期间证券价格系统性的下跌传染效应。因此,“公允价值会计的正反馈效应在金融系统不稳定性中起了推波助澜的作用,造成了极具破坏性的恶性循环(Ryan,2008;Hughes和Tett,2008;Johnson,2008)”的批评应声而起。
相较于2008年国际金融市场的崩溃,以及对公允价值会计推波助澜作用的批评,我国金融体系相对稳定,公允价值会计的潜在风险也因而未得到应有的重视。加以现有的研究对公允价值计量机制放大了金融资产价格下跌恶性循环的原因尚处于探索阶段。徐浩峰的研究论文《公允价值计量、系统流动性与市场危机的传染效应》,探索金融危机的形成原因,由系统流动性视角实证分析公允价值计量的影响,探讨公允价值计量是否扩大危机的传染效应,以及金融危机期间证券流动性下降和证券价格连锁性下跌的形成原因。
该文沿用Khan(2010)度量传染效应的研究思路,检验市场危机传染效应。接着,该文以资产负债表角度度量公允价值计量程度,并检验公允价值计量对市场危机传染效应的影响。此外,该文更在Khan(2010)的研究基础之上,分析传染效应生成的流动性机理,从而为金融危机时市场流动性枯竭现象与公允价值推波助澜的作用提供了经验数据的支持。
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