新冠肺炎疫情對中國證券市場的影響

許樂

摘?要：文章以上證指數為樣本，基于CH-4因子模型對新冠肺炎疫情期間上證指數月度收益率進行回歸分析，并與上證指數近20年月度收益率回歸數據進行比對，通過比較各因子解釋力度的變化，深入探究新冠肺炎疫情對中國證券市場的影響。實證表明，新冠肺炎疫情對規模因子、價值因子、投資者情緒等方面均有不同程度的影響。其中，價值因子和換手率因子的解釋力度明顯增加，投資者情緒受市場波動明顯。文章據此實證結果分析相關原因并針對性給出政策建議。

關鍵詞：CH-4因子模型；新冠肺炎疫情；中國證券市場；投資者情緒；羊群效應

中圖分類號：F830.91文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2024）03-0049-06

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2024.03.012

1?引言

證券市場變幻莫測，如何對資本資產進行定價從而更合理地進行資產配置成為學者研究的熱點[1]。

1961年資本資產定價模型（capital?asset?pricing?model，CAPM）由Sharpe等人提出，CAPM模型以市場風險溢價為核心，研究證券市場中資產的預期收益率與風險資產之間的關系，以及均衡價格的形成。

然而作為單因子模型，CAPM模型僅僅考慮了市場風險因素對資產價格的影響，其對證券市場收益率變化的解釋力度并未滿足投資者與學者的需求。

在隨后的發展過程中，學者們綜合考慮上市公司和投資者情緒等多個方面，陸續加入多個因子來解釋市場中的金融異象[2]。

資產定價也從最初的單因子模型CAPM，逐漸衍生成FF-3（Fama-French三因子模型）[3]、FF-5[4]、Carhart-4[5]等多因子模型。

值得一提的是，不同的因子模型對于不同地區、不同時段的證券市場的解釋力度各不相同。

在中國證券市場，由于投資者投資理念、交易環境與美國股票市場存在較大差異，再加上不少市值很小的公司存在“借殼上市”的現象，殼污染較為嚴重，這也導致中國市場里的一些異象并不能被三因子模型很好的解釋。

在此背景下，Liu等人提出中國版四因子模型（CH-4），對Fama-French三因子模型的構建方法在局部上做出調整，減少“殼公司”對市場的影響，從而使模型更符合中國證券市場的規律。

新冠肺炎疫情作為百年一遇的“黑天鵝”事件，對全球金融市場造成了巨大的沖擊，隨著新冠肺炎疫情的全球蔓延[6]，許多企業停工停產，一些行業陷入停滯困境，國民消費需求整體下降。股市是經濟的晴雨表，實體經濟受到影響的同時，我國證券市場同樣受到了新冠肺炎疫情的影響[7]。

證券市場的平穩運行對于國家的發展有著長久而深遠的意義[8]。在疫情的影響下，?A股市場的穩定則變得更為重要。這可以防止上市公司股價下跌引發的諸多風險，特別是規避例如2018年股市大跌導致的流動性風險。

目前，中國證券市場的走勢相對穩定，但是由于疫情對企業的影響還在持續，再加上海外市場不穩定，研究新冠肺炎疫情對中國證券市場的影響，從而有針對性地提出政策建議具有現實意義和研究價值。

2?文獻綜述

“黑天鵝”事件是指非常難以預測，且不尋常的事件，一般會引起市場連鎖負面反應甚至顛覆的事件。一般來說，“黑天鵝”事件主要滿足以下三個特點：意外性、產生重大影響、不可預測性。作為百年一見的“黑天鵝”事件，本次新冠肺炎疫情的暴發，對全球經濟的平穩運行造成了巨大的沖擊。

新冠肺炎疫情暴發以來，關于新冠肺炎疫情對證券市場的影響一直是學者關心和研究的問題。

在國內外的學術研究中，Vito和Gómez（2020）[9]主要對新冠肺炎疫情與企業流動性風險進行針對性研究，并且研究了全球?26?個國家的?14245?家公司，發現新冠肺炎疫情會導致市場需求低迷，使得企業營收降低并導致企業的償付能力下降，進一步引發企業流動性風險。楊子暉、陳雨恬和張平淼（2020）主要聚焦于不同行業股票市場的影響，研究疫情對不同行業的影響[10]。

然而，由于新冠肺炎疫情的突發性和不可復制性，目前關于新冠肺炎疫情與證券市場的研究文獻相對較少，有關新冠肺炎疫情對證券市場的研究也主要集中于新冠肺炎疫情對某個特定行業的影響，對于整個證券市場的研究則較為匱乏。

然而，面對新冠肺炎疫情的蔓延和資本市場的動蕩，從證券市場整體的角度進行研究，有助于促進證券市場的平穩運行和健康發展，具有很強的現實意義和研究價值。

鑒于此，文章基于CH-4因子模型，以上證綜合指數為觀測對象，將新冠肺炎疫情期間股市的月度收益率和近20年中國證券市場的收益率進行對比。

通過對市場因子、市值因子、價值因子和換手率因子進行觀測和回歸分析，比較各因子對市場解釋力度的變化，來探究新冠肺炎疫情對于中國證券市場的影響，并基于此對中國證券市場發展提出建議。

3?CH-4因子模型

由于中國特有的IPO上市機制，證券市場中存在著“借殼上市”的現象：擬上市的大公司通過收購一家已上市的“殼公司”，再反向收購大公司原本的資產與業務，最后達到上市的目的。

因而在中國證券市場中，不少市值很小的公司存在著“殼價值”污染，股價收益與公司經營狀況脫鉤的情況，這也導致不少研究者在分析資產定價模型的時候，發現很多因子的選取并不能很好地解釋中國證券市場的金融異象。

為了使資產定價模型更加契合中國證券市場，Liu等學者于2019年提出更適合于中國證券市場的CH因子模型。

筆者對Fama-French三因子模型的構建方法在局部上做出了調整，通過剔除A股市值最小的30%的股票，以減少“殼公司”的影響；用公司市價作為市值因子；用EP（earning-to-price）作為價值因子，在市場因子的基礎上，加入規模因子SMB、價值因子VMG以及反映情緒性指標的換手率因子PMO，其模型公式具體如下：

Rt=α+β1×mktrf+β2×SMB+β3×VMG+β4×PMO+εt

其中，Rt為投資組合的超額收益率，mktrf，SMB，VMG，PMO分別代表市場風險因子，規模因子，價值因子以及換手率因子[11]。

在歷史數據回測中，模型提出者通過CAPM—Alpha發現了中國市場樣本的十個異象，并用unconditional?sort和size-neutral?sort兩種方式構建異象因子，觀察模型能否有效解釋這些因子。

回歸檢驗如表1所示，可以發現所有異象都無法拒絕Alpha為0的假設，CH-4模型在中國證券市場下對A股的解釋力度強于傳統的CAPM模型[12]。

4?數據選取及因子構建

文章選取上證指數作為研究對象，其樣本股是上海證券交易所的全部股票，樣本容量大，包含面廣，可以反映中國證券市場的走勢變化。

同時，文章選取2000—2021年上證指數月度收益率與新冠肺炎疫情期間（2019年2月至2021年1月）上證指數月度收益率作為比較對象，因子參數選自Robert?F.Stambaugh[12]等人創建的CH-4因子數據庫，是由CH-4因子模型創始人Stambaugh基于中國證券市場相關信息得出的數據，目前已被許多學者用于中國證券市場的實證分析。

為更好地研究疫情對中國證券市場的影響，文章選取2019年2月至2021年11月作為新冠肺炎疫情期間上證指數的變化數據，同時設立對照組2000年至2021年11月時間段，作為中國證券市場的平均走勢表現。

文章依據CH-4因子模型公式：

Rt=α+β1×mktrf+β2×SMB+β3×VMG+β4×PMO+εt

通過回歸分析的方法，對兩組時間序列分別進行回歸分析，比較各因子對證券市場收益率解釋力度的變化，深入挖掘疫情對中國證券市場的影響。

5?CH-4實證檢驗與結果分析

5.1?CH-4實證檢驗

文章采用回歸分析的方法對上證指數月度數據進行處理，計算得到四因子系數，并進行顯著性檢驗，驗證各因子解釋力度變化以及顯著性水平。

為了便于數據處理，文章統一選取5%作為顯著性水平，中國證券市場聯合假設檢驗因子平均表現與新冠肺炎疫情期間模型因子表現如表2和表3所示。

回歸分析可得，新冠肺炎疫情期間與中國近20年證券市場表現的模型解釋力度均超過95%，模型在中國證券市場表現穩定良好，對中國證券市場變化的解釋具有較強的說服力。

通過比對兩個時間序列的Adjusted?R2值可判斷，在新冠肺炎疫情期間，模型的解釋力度有所下降，聯合假設檢驗進一步說明了這一現象，新冠肺炎疫情期間模型的顯著性（F值）遠小于中國證券市場的平均表現。

由于新冠肺炎疫情期間數據的標準誤差小于中國證券市場的平均水平，因此可以排除新冠肺炎疫情期間數據樣本較小造成的波動性對回歸分析的干擾。

由此可進一步推斷，新冠肺炎疫情對中國證券市場造成了一定的沖擊[13]。作為百年一遇的“黑天鵝”事件，新冠肺炎疫情在全世界范圍的蔓延加劇了金融市場的不穩定性，其快速傳播對不同行業均造成了一定的影響。

2021年10月國際貨幣基金組織（IMF）發布的《世界經濟展望報告》顯示，2020年世界經濟同比深度下滑3.1%，其中發達經濟體下滑4.5%，新興市場和發展中經濟體下滑2.1%。

盡管2020年中國經濟逆勢增長2.3%，是全球唯一實現正增長的主要經濟體，但是受全球經濟下行的影響，中國證券市場也籠罩在悲觀情緒之中，投資者情緒以及板塊輪動更易受到負面消息的刺激，模型因子解釋力度均出現不同程度的影響和變化。

5.2?CH-4模型各因子實證分析

新冠肺炎疫情作為歷史罕見的“黑天鵝”事件之一，對金融市場的正常運行造成了較大的沖擊。

盡管在回歸分析測驗中CH-4模型的整體解釋力度較高，但是通過疫情前后各因子相關系數的比對，不同因子對金融市場收益率波動的解釋力度有較大的變化。

通過對各因子系數的逐一分析，有助于深入挖掘疫情對中國證券市場以及投資者的影響。其中，中國證券市場各因子回歸分析數據見表4，新冠肺炎疫情期間各因子回歸分析數據見表5。

市場風險因子反映的是股票收益與整個市場系統風險的關系，一般也被認為是反映股票收益率的主要因子，Sharp的資本資產定價模型認為，股票的收益只與整個股票市場的系統風險有線性關系[14]，即市場風險因子對證券收益的相關系數應為100%。然而由于證券市場中存在眾多異象因素，例如短期反轉、中期動量等，僅依靠市場風險因子并不能完全解釋股票收益的變化。

在本次回歸分析的比對中，市場風險因子對中國證券市場的平均解釋力度約為98%，但是在疫情期間，市場風險因子的相關性僅為90%，這在一定程度上反映了由于疫情的蔓延，為中國證券市場增添了許多不確定性，證券的收益不再完全遵循正常風險溢價的規律，股價的波動更容易受到消息面、投資者情緒的影響。

價值因子作為量化因子中最為常見的幾個因子之一，廣泛應用于量化投資模型中，在中國證券市場里也有著不錯的表現。

價值因子的核心邏輯在于：相較估值較高的股票，估值較低的股票有著更高的預期收益率。關于價值因子的研究源自20?世紀?80?年代，并由?Fama和French?（1993）?發揚光大，而以賬面市值比（book-to-market?ratio，BM）為變量構建的價值因子也正式確立為系統性的因子。

在文章使用的CH-4因子模型中，筆者遵循了Fama和French研究序列確立的路徑，通過對價值指標進行回歸測試，最終確立EP是中國市場衡量價值因子效果最好的指標。通過數據比對，價值因子在疫情期間的解釋力度明顯高于中國證券市場的平均水平。

其具體原因主要在于由于疫情對整體行業的沖擊以及全球經濟增長的停滯，傳統熱點行業未來不確定性大大提高，風險較大，資金更傾向于在價值洼地尋找投資目標，即估值相對較低的行業板塊，因此價值因子的解釋力度在疫情期間有了明顯的提升。

規模因子通常指市值規模，一般來說，小市值的股票相對于大市值有更好的表現。規模效應背后的原因可以歸結于投資者對小盤股的普遍規避：由于難以獲取準確的信息，投資者普遍不愿意持有小市值股票，使得這些股票的價格低于規模較大的股票，因而有著較高的預期收益。

在中國證券市場，由于普通投資者相對西方證券市場較多，市場投機性更強，不少資金也傾向于從小市值的股票中尋找投資機會。因而規模因子的解釋力度在中國證券市場呈現負相關的走勢。

但是在疫情期間，受疫情沖擊的影響，小型企業相較大型企業抵抗疫情沖擊的能力更差，大大增加了小型企業經營的不確定性，小市值股票風險因而大大增加，加上投資者資金避險的需求和規模抱團效應，投機性相對減小，小市值股票更不容易受到投資者的青睞。

換手率因子是反映投資者情緒的重要指標，由于中國股市散戶相對較多，股票波動更易受投資者情緒的影響。數據顯示，市場一周內交易若干次的比例達46.4%，一月內交易1～2次的比例達31.9%。

另外，A股市場缺乏做空工具，做空門檻較高且受到限制，缺乏制衡機制，也容易導致不理性的追漲。

而這些本質上還是由于中國市場發展不夠成熟、監管存在缺陷、信息不對稱，使投資者存在顯著的“羊群行為”。

新冠肺炎疫情期間，由于不確定性大大提升，股票走勢受消息面刺激更為顯著，利好利空均被放大，投資者受情緒驅使，無法對股票合理價值形成理性的判斷，加上在本身投機性較強的中國證券市場，“羊群效應”顯著，因而換手率因子對證券收益率波動的解釋力度在疫情期間遠高于正常水平，這也從側面反映出新冠肺炎疫情為中國證券市場帶來的非理性因素。

6?結論與建議

6.1?結論

文章基于新冠肺炎疫情的大背景，以CH-4模型作為構建基礎，通過回歸分析等方法以上證指數收益率作為樣本進行研究，進一步深入分析新冠肺炎疫情對中國證券市場的影響。文章通過比對疫情期間上證指數數據和中國近20年上證指數的平均走勢，得出如下結論。

第一，市場風險因子解釋力度下降，股票走勢由于疫情的蔓延與風險溢價規律出現了一定程度的背離，股票走勢更易受投資者情緒、消息面等因素的刺激。

第二，價值因子解釋力度上升，投資者更傾向于在低估值價值洼地中尋找投資目標，傳統熱點行業在一定程度上回調。

第三，受疫情沖擊，小型企業經營風險大大增加，投資者資金避險需求和抱團效應顯著，投機性相對減小，高市值股票更易受投資者青睞。

第四，換手率因子解釋力度大幅上升，投資者情緒波動明顯，利好利空等消息刺激被放大，投資者難以對股票的正確估值形成理性的判斷。

6.2?政策建議

基于以上原因分析和新冠肺炎疫情對中國證券市場的影響，文章提出如下相關建議。

6.2.1?加強疫情管控，穩定證券市場預期

中國證券市場的異常波動本質是新冠肺炎疫情所帶來的不確定性和對未來的悲觀情緒。

加強疫情管控，從而使得疫情逐漸好轉，從長期來看對經濟復蘇、企業復工復產都是利好的消息，有助于穩定投資者對市場的預期，減少由于證券市場異常波動帶來的恐慌情緒，從而幫助投資者做出更為理性的投資決策。

6.2.2?加強企業監管，完善企業信息披露制度

個人投資者的恐慌情緒很大程度上來源于信息的不對稱。

疫情期間，投資者投資決策受情緒影響明顯，“羊群效應”進一步放大，完善企業的信息披露制度有助于減弱個人投資者與機構投資者的信息差，從而削弱投資者的從眾心理，幫助投資者建立理性投資的思維。

6.2.3?加強市場監管，健全證券市場風險防范制度

作為百年一遇的“黑天鵝”事件，疫情對于金融市場的沖擊對于每個國家都是一次考驗。建立完善的金融風險防范體系，減弱疫情造成的市場波動是值得學者深思的命題。

另外，政府應加強市場監管，對于借由疫情作為契機，惡意做空、操縱股價、干擾市場正常運行的行為予以法律制裁和管制。

6.2.4?深化經濟和金融體制改革

通過完善金融基礎建設，進一步提升中國證券市場的深度與韌性，從而提高其抵御外部風險的能力。

在新時代的背景下，中國金融領域的發展已然取得長足的進步，但是其在制度與法律監管體系上仍存在細微的漏洞，這在一定程度上削弱了中國應對極端金融風險事件的能力[15]。

通過采取深化注冊制以及完善股票退市機制等，提高上市公司質量，提高市場透明度，使中國證券市場向成熟化、精細化邁進，促進中國金融健康平穩的發展。

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