移动化交易与彩票类股票需求：来自A股市场的经验证据.pdf

第3 2卷 第5期 2 0 2 3年9月系 统 管 理 学 报J o u r n a l o f S y s t e m s&M a n a g e m e n tV o l.3 2 N o.5S e p.2 0 2 3 文章编号:1 0 0 5-2 5 4 2(2 0 2 3)0 5-1 0 2 2-1 4收稿日期:2 0 2 3-0 2-0 2 修订日期:2 0 2 3-0 3-1 9 基金项目:国家自然科学基金重大项目(7 1 7 9 0 5 9 2)作者简介:吴海波(1 9 9 0-),男,博士。研究方向为金融工程。E-m a i l:h b w u_0 4 1 61 6 3.c o m 移动化交易与彩票类股票需求:来自A股市场的经验证据 吴海波,吴冲锋(上海交通大学 安泰经济与管理学院,上海 2 0 0 0 3 0)【摘要】随着数字经济的发展,投资者参与市场的渠道变得更加多元化和移动化。利用国内某大型券商所提供的超过1 6 0万名个人投资者2 0 1 1年1月至2 0 1 9年1 2月期间使用手机和桌面端的交易数据,首次系统性地分析了移动设备的使用如何影响中国投资者彩票类股票的投资行为。结果显示:具有“博彩”动机的投资者对移动交易平台有显著的偏好,移动交易的活跃度与股票的彩票特征成正比,与股票的预期收益成反比。随着移动投资者的增长,市场中彩票类股票的交易更加活跃,且风险溢价更低。进一步实证分析发现,市场中移动设备使用的增长通过加剧投资者对彩票类股票的关注,进而影响到市场中彩票类股票的需求。关键词:博彩偏好;彩票类股票;移动交易 中图分类号:F 8 3 0.9 1 文献标志码:A D O I:1 0.3 9 6 9/j.i s s n 1 0 0 5-2 5 4 2.2 0 2 3.0 5.0 1 2 M o b i l e T r a d i n g a n d L o t t e r y-L i k e S t o c k s D e m a n d:E m p i r i c a l E v i d e n c e f r o m A S h a r e M a r k e t WU H a i b o,WU C h o n g f e n g(A n t a i C o l l e g e o f E c o n o m i c s a n d M a n a g e m e n t,S h a n g h a i J i a o T o n g U n i v e r s i t y,S h a n g h a i 2 0 0 0 3 0,C h i n a)【A b s t r a c t】W i t h t h e d e v e l o p m e n t o f d i g i t a l e c o n o m y,t h e c h a n n e l s f o r i n v e s t o r s t o p a r t i c i p a t e i n t h e m a r k e t h a v e b e c o m e m o r e d i v e r s i f i e d a n d m o b i l e.B a s e d o n t h e m o b i l e a n d d e s k t o p t r a d i n g d a t a o f o v e r 1.6 m i l l i o n i n d i v i d u a l i n v e s t o r s f r o m J a n u a r y 2 0 1 1 t o D e c e m b e r 2 0 1 9 p r o v i d e d b y a l a r g e d o m e s t i c s e c u r i t i e s f i r m,t h i s p a p e r s y s t e m a t i c a l l y a n a l y z e s f o r t h e f i r s t t i m e h o w t h e u s e o f m o b i l e d e v i c e s a f f e c t s t h e i n v e s t m e n t b e h a v i o r o f C h i n e s e i n v e s t o r s i n l o t t e r y-l i k e s t o c k s.T h e r e s u l t s s h o w t h a t i n v e s t o r s w i t h a“g a m b l i n g”m o t i v a t i o n h a v e a s i g n i f i c a n t p r e f e r e n c e f o r m o b i l e t r a d i n g p l a t f o r m,a n d t h e a c t i v i t y o f m o b i l e t r a d i n g i s d i r e c t l y p r o p o r t i o n a l t o t h e l o t t e r y c h a r a c t e r i s t i c s o f s t o c k s,b u t i n v e r s e l y p r o p o r t i o n a l t o t h e e x p e c t e d r e t u r n s o f s t o c k s.W i t h t h e g r o w t h o f m o b i l e i n v e s t o r s,l o t t e r y-l i k e s t o c k s a r e t r a d i n g m o r e a c t i v e l y a n d w i t h l o w e r r i s k p r e m i u m s.F u r t h e r e m p i r i c a l a n a l y s i s s h o w s t h a t t h e i n c r e a s i n g u s e o f m o b i l e d e v i c e s i n t h e m a r k e t a f f e c t s t h e d e m a n d f o r l o t t e r y-l i k e s t o c k s b y i n t e n s i f y i n g i n v e s t o r s a t t e n t i o n t o l o t t e r y-l i k e s t o c k s.K e y w o r d s:l o t t e r y p r e f e r e n c e;l o t t e r y-l i k e s t o c k s;m o b i l e t r a d i n g 近年来,随着券商数字化转型的加速,移动平台已经逐渐成了投资者获取金融资讯、股票交易以及股吧等社区服务最重要的渠道。据 金融A P P内容生态报告 公布的数据,2 0 2 1年末国内股票交易类A P P整体的月度活跃用户人数达到1.1 2亿,约占A股总开户数的5 7%。相较于个人电脑(P C),智能手机更加普及、便携,能够随时随地接入移动网络,极大地降低了投资者获取金融市场实时信息,并据第5期吴海波,等:移动化交易与彩票类股票需求:来自A股市场的经验证据1 0 2 3 此做出反应的时间成本。交易成本的降低无疑对金融市场的投资活动有着显著的激励作用,但同时也纵容了投资者非理性的投机行为1。国内外的经验证据表明,个人投资者存在过度的投机性交易行为,其投资的收益与交易频率成反比2-3。这一现象在以个人投资者为主导的市场中表现得 尤 为 明 显。B a r b e r等4通 过 研 究1 9 9 51 9 9 9年间台湾地区市场所有个人投资者的账户数据发现,台湾地区市场个人投资者的交易频率是美国个人投资者的23倍,这导致了个人财富以每年3.8个 百 分 点 的 幅 度 缩 水。个 人 投 资 者 的“过度交易”倾向 显 然 有 悖 于 传 统 金 融 理 论 中 的“理性投资者”假设,但与具有赌性、在交易中寻求刺激的投资者行为一致5-6。相关的理论模型认为,这类投资者之所以热衷于交易,是因为他们能够从交易中获得非金钱上的效用,从而弥补预期收益的损失7。随后的实证研究也印证了这一观点,研究发现:彩票的购买与投资者的交易活动具有显著的替代性8-9;个人投资者偏好交易具有彩票特征的股票,为了追求小概率发生的极端收益愿意承受短期内巨大的亏损风险1 0-1 2。因此,本文认为移动设备的使用可能进一步加剧股票市场中个人投资者彩票类股票的投资行为。更强的投机意愿不仅有损于个人投资者自身的投资收益,同时也会更大程度地影响金融市场中的资产定价1 3-1 5以及强化市场异象1 6-1 8。再结合当下中国股票市场仍以个人投资者为主的现状,随着移动设备在投资活动中的使用越来越普及,了解移动设备对于个人投资者投机行为的影响,将为解决中国股票市场未来 发展中所 遇到的 问 题 提 供 更 多 的启示。本文利用国内某大型券商所提供的超过1 6 0万名个人投资者2 0 1 1年1月至2 0 1 9年1 2月期间使用移动设备(9 9.9%为智能手机)和P C的交易汇总数据,同时根据彩票能让人“一夜暴富”的特征将个股历史单日极端的正收益作为识别彩票类股票的主要指标,系统性地分析了移动设备的使用如何影响中国投资者的彩票类股票投资行为。研究发现:年轻的、财富水平较低的男性投资者更倾向使用移动设备交易,相较于使用P C设备的投资者,使用移动设备的投资者更加偏好交易彩票类的股票;与投机性交易对资产价格的影响一致,当彩票类的股票中有更高比例的使用移动设备的投资者时,个股的预期收益越低;移动设备使用的增长加剧了市场中彩票类股票的交易,并且强化了彩票类股票的定价异象;移动设备使用加剧了个人投资者对彩票类股票的关注度,随着移动设备使用增长,关注度的衰减对投资者彩票类股票需求的影响变大。本文的主要贡献在于:(1)采用大样本交易数据,首次刻画了中国个人投资者在不同交易平台下的彩票类股票交易行为,发现了使用移动设备的个人投资者具有更强的博彩性动机,为中国投资者的博彩性投资行为提供了新的证据。(2)由于市场中移动交易数据的匮乏,现有关于移动设备对投资者行为影响的研究往往着眼于手机应用软件自身特征的分析1 9-2 0,存在一定局限性。鉴于个人投资者在中国A股市场中的主导地位,利用个人投资者移动交易比重的结构性变化,从市场结果的角度分析了移动设备使用的增长对彩票类股票交易量以及定价的影响,更有助于加深对中国股票市场的理解。(3)考虑到投资者关注度随时间消逝,创新性地使用历史极端单日收益的时间距离作为投资者关注度的衡量指标,以检验个人投资者博彩性投资行为的加剧是由关注度诱导还是受到偏度偏好的影响。与李晨辰等2 1的结论一致,本文的结果证明了移动设备对投资者注意力导向的影响,同时也为投资者关注能够引导彩票类股票交易行为的观点提供了支持性的证据2 2-2 3。1 文献回顾与研究假设1.1 彩票类股票交易行为研究概况 在“以小博大”的彩票游戏中绝大多数玩家最终都会成为输家,尽管如此,现实中的人们对于彩票仍然有着旺盛的需求。大量的经验证据表明,这种博彩的投机心理同样反映在股票市场的投资者交易行为中。一方面,市场中的个人投资者表现出了持有和交易那些具有高偏度的股票(即彩票类股票)的行为偏好。K u m a r1 2和廖理等1 0分别通过中、美股市市场中个人投资者的账户数据发现,个人投资者的资产组合中超额配置了彩票类股票。H a n等1 5则主要关注个人投资者的交易行为,研究发现,个人投资者的交易在彩票类股票中尤为频繁。另一方面,个人投资者表现出根据彩票头奖金额,在购买彩票和股票交易之间做出权衡的行为特征。D o r n等9发现,彩票奖金池的规模与彩票类股票中小单交易的参与度成反比。G a o等8发现,台湾地区个人投资者的股票交易量在大额彩票(5亿新台币以上)开奖前会显著下降,并且发现彩票对个人投资者交易1 0 2 4 系 统 管 理 学 报第3 2卷的替代效应的大小取决于个股的偏度,而与股票的方差无关。上述证据表明,彩票类股票的交易相较于其他股票而言存在更多非理性的需求,这部分需求来自个人投资者追求股票极端正收益的博彩动机。不同于以规避风险为目的的理性交易,个人投资者在彩票类股票中的非理性交易与购买彩票相似,是一种负和游戏2 4。首先,彩票类股票的预期收益远不能补偿怀有博彩动机的投资者所面临的短期风险。B o y e r等2 5发现,高期望异质偏度的股票未来收益反而更低。B a l i等1 7发现,个股前一个月单日收益的最大值越大,下一个月的预期收益越低。其次,考虑到交易成本,频繁交易彩票类股票会进一步降低投 资 者 的 预 期 收 益。B a r b e r等3通 过 研 究6 6 4 6 5名美股个人投资者的账户数据得到的证据表明,频繁交易导致投资者的预期收益不仅低于市场指数,而且投资表现与交易频率成反比。不同于知情交易,投机性交易遭受的损失绝大部分都是由于投资者在缺乏股价未来方向信息时而采取的主动交易所导致的4。同时,投资者几乎不可能因为掌握卓越的交易技巧而从频繁的交易中获利。B a r b e r等2 6通过研究台湾地区市场的个人投资者账户数据进一步发现,只有不到1%的日内交易者在扣除交易费用后能够获得稳定的正超额收益。为什么投资者如此热衷于参与这种大概率亏损的“博彩”游戏?学者们针对此问题做了大量研究。为了解释个人投资者在彩票类股票中更频繁的交易现象,B l a c k2 7最早提出需要引入交易的直接效用来解释市场中的投机交易。对于投资者而言,交易本身不仅产生财富效用,还有交易活动中的感官刺激和娱乐性所带来的衍生效用。G r i n b l a t t等5使用芬兰投资者的超速罚单数据,发现追求刺激的投资者交易更加频繁。D o r n等6则深入研究了德国投资者的交易动机后发现,将交易当作是一种赌博娱乐的投资者其换手率是其他投资者的两倍,他们之所以交易是因为享受交易所带来的乐趣。同时,彩票类股票高风险、低预期收益的特征意味着传统均值-方差框架下的均衡价格会导致彩票类股票的需求高于供给。B r u n n e r m e i e r等2 8建立了最优预期框架为投资者的彩票类股票偏好提供了一种理论解释,在此框架下,投资者会选择最优主观信念来最大化效用。在某一时期,当最优主观信念高估了客观的尾部概率时,投资者将表现出彩票类股票的偏好。B a r b e r i s等2 9则将累积前景理论推广到彩票类股票的定价中,认为投机者对尾部概率赋予了更高的权重,从而愿意为彩票类股票支付更高的价格并接受负的预期收益。最优预期和前景理论框架都从投资者内在的偏度偏好角度解释了彩票类股票的定价异象,但忽略了市场中搜索成本过高可能会限制个人投资者发现具有正偏度收益形态的股票,导致无法达到模型的均衡结果。有鉴于此,H a n等2 2提出了社交传播模型,认为即使投资者不具有内在的偏度偏好,投资者的关注以及激进的交易策略也会通过社交传播聚集到彩票类股票中,进而推高 彩 票 类 股 票 的 价 格。这 一 理 论 也 被B a l i等2 3所提供的经验证据所支持,他们发现美股市场中彩票类股票的价格异象在社交互动的强度更大、投资者关注度更高时被进一步放大。梳理上述文献,可以发现,投资者由博彩动机产生的投机性行为主要表现在两个方面:这类投资者有异常的彩票类股票交易需求。彩票类股票的高风险、高极端收益能够为怀有博彩动机的投资者带来更多感官刺激和娱乐性,由此附加了更高的非金钱上的效用来补偿交易成本所导致的财富损失。这类投资者有异常的彩票类股票配置需求,这导致了彩票类股票高风险、低预期收益的定价异象。一方面,怀有博彩动机的投资者会由于高估极端收益事件的发生概率而产生内在的偏度偏好;另一方面,这类投资者会容易被彩票类股票的极端收益事件吸引关注度,并在社会网络中传播激进的交易策略。1.2 移动设备对投资者行为的影响和研究假设提出 随着科技的进步,个人投资者的交易方式从2 0世纪8 0年代的电话拨号到9 0年代后逐渐转变为互联网线上交易,再到近年来手机交易A P P逐渐成为主流的交易渠道,每一次的变迁都使个人投资者交易股票变得更加直接、简化。C h o i等3 0将新兴的交易渠道比喻成在家附近新开的超市,而传统的交易渠道则是更偏远的超市,在商品相同的情况下,人们为了节省交通成本自然更倾向去新开的超市。与之类似,对于个人投资者而言,由于股票的交易时间往往与工作、通勤的时间重叠,故相较于使用传统P C端交易,使用手机A P P能够使投资者在更多的场合获取信息并管理资产组合,这显然极大地降低了个人投资者的交易成本。同时,怀有博彩动机的投资者由于具有异常的彩票类股票交易需求,这类交易者从而可能会更偏好使用移动设备进行交易,并在彩票类股票中更活跃。因此提出假设:H 1 个股中使用移动设备交易的投资者占比越高,其彩票类股票特征越明显。前人的理论性研究和经验性证明都表明活跃的第5期吴海波,等:移动化交易与彩票类股票需求:来自A股市场的经验证据1 0 2 5 投机交易能够对市场中的资产价格产生系统的影响。S c h e i n k m a n等3 1建立了一个连续时间的均衡模型,证明了当投机交易活跃时股票价格会被高估,因为投机交易者之间存在巨大的意见分歧,所以使持有该股票有了更高的期权价值。H a n等1 5则通过将美股市场中的小额交易订单作为投机交易的衡量指标,不仅发现个股的小额订单占比越高彩票特征越明显,还发现小额订单占比与个股,尤其是彩票类股票的预期收益成反比。基于上述分析,提出假设:H 2 个股中使用移动设备交易的投资者占比越高,其预期收益越低;并且,在彩票类股票中这种负相关关系更强。交易成本的降低不仅吸引投机交易者使用移动设备进行交易,也可能加剧投资者的投机性交易。B a r b e r等1发现,投资者从拨号交易转移到线上平台后,投资者的交易变得更加频繁、更具有投机性。由于投机交易者能够从彩票类股票交易中获取非金钱上的效用6,8,交易成本的降低可能会提高投资者最大化效用时的最优交易量。同时,移动设备的使用还可能会导致投资者在做投资决策时的思考方式发生改变,从而加剧了对彩票类股票的需求。在心理学上,投资者做交易决策时存在两种思考系统:一种是快速的、情绪化的、依靠直觉的系统1模式;另一种则是较慢的、深思熟虑的、具有逻辑性的系统2模式3 2。移动设备的使用会导致投资者在决策时更加依赖系统1的思考模式。一方面,移动设备在工作时间使用会加剧投资者决策时的时间压力2 0;另一方面,移动交易A P P的界面设计更加简洁及便于操作,会导致投资者决策时思想的放松1 9。因此,随着移动设备越来越多地被使用,市场中的投资者会更依赖系统1的思考模式。这不仅会导致投资者对尾部事件的发生概率更容易产生错误的认知,还会促使投资者更容易被极端收益所吸引3 3。基于上述分析,提出假设:H 3 a 市场中使用移动设备交易的投资者占比的增长会导致彩票类股票的交易活动更活跃。H 3 b 市场中使用移动设备交易的投资者占比的增长会导致彩票类股票的价格被高估得更严重。尽管系统1的思考模式对彩票类股票的需求影响可能同时存在于投资者的偏度偏好和关注度两个维度,但移动设备的一些内在属性可能导致其对投资者关注度的影响程度更高。其一,智能手机作为生活中的主要联系工具显著加强了人与人之间的社会交互3 4,而在H a n等2 2的模型中,投资者间的社会交互在投资者对彩票类股票的关注度中起到了重要的传播作用;其二,移动设备的消息接收以推送的方式为主,而彩票类股票往往更有可能被推送给投资者,这不仅会使更多的投资者关注到彩票类股票,也会加剧投资者的风险偏好3 5;最后,相较于P C设备,移动设备的屏幕尺寸更小,这意味着投资者需要更多的滚动翻页来查找投资信息3 6,而搜索成本的提高会使投资者更依赖关注度来做投资决策3 7-3 8。由此提出假设:H 4 移动设备的使用加剧了投资者对彩票类股票的关注。2 研究设计与样本数据2.1 数据来源与样本统计 本文所使用的数据主要包括上市公司股票不同客户端的交易数据、公开市场数据以及一些资产定价模型中的因子数据。其中,不同客户端的交易数据是由国内一家大型券商提供的脱敏数据,原始数据包含该券商在2 0 1 1年1月4日至2 0 1 9年1 2月3 1日期间超过1 6 0万名个人投资者在A股市场每日的分类汇总数据。具体而言,每个交易日可以观测到交易日期、股票代码、交易客户端(移动、P C)、账户大小(01 0 0 0 0 0、1 0 0 0 0 05 0 0 0 0 0、5 0 0 0 0 05 0 0 0 0 0 0、高于5 0 0 0 0 0 0)、买入/卖出交易量(金额、订单量)、活跃账户数量以及账户持有人基本特征(男性占比、平均年龄)。上市公司的公开市场数据以及一些资产定价模型中的因子数据来自国泰安数据库(C S MA R)。本文的样本对象包含了沪深A股全部上市公司,但是剔除了S T类型的样本公司以及当月订单数小于5单的股票样本。表1给出了不同客户端个人投资者样本的描述性统计,以便于直观地了解偏好使用手机交易的个人投资者特征。表1面板A中展示了移动设备客户端与个人电脑客户端交易的投资者的男性占比及年龄。在计算中,首先将当月使用过移动客户端交易的投资者账户定义为移动账户,没有使用过移动客户端的投资者账户定义为P C账户;然后,通过活跃账户数量和账户持有人基本特征分别计算了每个月每只股票中移动账户和P C账户中的男性投资者占比和平均年龄;最后,计算股票横截面的月平均值,并得到投资者基本特征的月度时间序列。由表1面板A可以看出,使用手机A P P交易的投资者男性比例为5 9%,平均年龄约为4 3岁;而使用个人电脑客户端的投资者男性比例为5 3%,平均年龄约为5 0岁。1 0 2 6 系 统 管 理 学 报第3 2卷表1 个人投资者样本描述统计T a b.1 D e s c r i p t i v e s t a t i s t i c s f o r t h e i n d i v i d u a l i n v e s t o r s a m p l e手机交易平台个人电脑客户端移动-P CP a n e l A 投资者基本特征男性投资者占比0.5 9 0 90.5 3 1 30.0 5 9 6*(0.0 0 7 1)投资者年龄4 2.9 85 0.2 6-7.2 7 9 2*(0.3 0 7 7)P a n e l B 投资者交易订单占比(按账户大小分类)小型投资者(01 0 0 0 0 0 RMB)0.4 1 8 20.2 6 3 00.1 5 5 1*(0.0 1 2 2)中型投资者(1 0 0 0 0 05 0 0 0 0 0 RMB)0.3 7 6 00.3 3 7 20.0 3 8 8*(0.0 1 8 4)大型投资者(5 0 0 0 0 05 0 0 0 0 0 0 RMB)0.1 8 9 10.2 6 0 0-0.0 7 0 9*(0.0 1 2 4)超大型投资者(5 0 0 0 0 0 0 RMB)0.0 1 6 70.1 3 9 8-0.1 2 3 1*(0.0 3 8 3)注:括号内为经N e w e y-W e s t调整后的标准差;*,*,*分别表示在1%、5%和1 0%的置信水平下显著 表1面板B给出了按个人账户资产大小分类的投资者在不同交易平台执行的订单占比数据。将账户资产小于1 0万元的投资者定义为小型投资者,账户资产大于1 0万元但小于5 0万元的投资者定义为中型投资者,账户资产大于5 0万元但小于5 0 0万元的投资者定义为大型投资者,账户资产大于5 0 0万元的投资者定义为超大型投资者。分别计算4类投资者的交易订单在移动和P C平台的月度平均占比,结果表明:在手机A P P交易平台中,中、小型投资者的订单占比高达8成,大型、超大型投资者的订单仅占2成;而在个人电脑客户端中,中、小型投资者的订单占比为6成,大型、超大型投资者的订单占比为4成。上述结果表明,使用手机A P P进行交易的投资者相较于使用个人电脑客户端的投资者在特征上有着显著的差异,年轻的、财富水平较低的男性投资者更倾向使用移动设备交易。这类投资者通常更加偏好持有彩票类股票1 2,同时也更容易为了追求感官刺激而交易,或将交易看作是一种博彩娱乐5-6。因此,表1为本文的研究假设提供了初步的支持性证据。2.2 指标选择2.2.1 彩票类股票的指标选择 彩票类股票的需求一方面来源于投资者“一夜暴富”的博彩心理;另一方面也由于这类股票足够的“吸睛”,能够第一时间吸引投资者的关注度。因此,作为彩票类股票的识别指标至少应该满足3点要求:能够衡量个股单日的极端正收益率;具有延续性,即表现出在未来仍有较大概率能够重复获得极端正收益(尽管发生的次数可能很少);易于观测与计算。按照B a l i等1 7的 做 法,并 借 鉴 中 国 市 场 的 相 关 研究1 1,1 6,本文将个股前一个月最大的3个单日收益率的均值(MA X)作为彩票类股票特征的衡量指标,并将每月MA X值为前1 0%的股票视为彩票类股票。具体计算方式为MA Xi,t(N)=Nn=1D E S_r a n kn(D a i l y_r e ti,t)N(1)式中:MA Xi,t(N)为个股i在t月前N个最大单日收益率的均值;D E S_r a n kn为降序排序的第n个数;D a i l y_r e ti,t表示个股i在t月的日收益率序列。图1显示了MA X指标的转移概率,即在t月末计算每只股票的MA X,并按照MA X的十分位数分组(11 0组的MA X由小到大),最后计算每一组的股票落入t+1月末的MA X分组中的概率。图1 MA X十分位数的转移概率F i g.1 T r a n s f e r p r o b a b i l i t i e s f o r MA X d e c i l e s由图1可见,前一个月MA X最大的一组股票(即彩票类股票)在下一个月还在第1 0组的概率超过2 0%,落入MA X最高的3组的概率接近5 0%;而前一个月MA X最小的一组股票在下一个月在第1 0组的概率不超过5%,仍处于第1组的概率接近3 0%。这说明,股票的MA X特征具有很强的延续性,上一个月股票发生了极端的正收益,则在下一个月仍有很大的可能发生极端的正收益;相反,如果上一个月股票没有发生极端的正收益,则在下一个月发生极端正收益的概率也很小。再考虑到个股的MA X易于观测,本文认为MA X能够很好地衡量股票的彩票特性。2.2.2 移动设备的参与度量 为了检验移动设备在投资者交易活动中的影响,将当月使用过手机A P P交易的投资者账户定义为移动账户,并构建移动账户数量与活跃账户数量的比值作为衡量移动设备在交易中的参与度指标,即第5期吴海波,等:移动化交易与彩票类股票需求:来自A股市场的经验证据1 0 2 7 MA Pi,t=Mo b i l e_A c c o u n t si,t/A c t i v e_A c c o u n t si,t(2)式中:MA Pi,t为个股i在t月的移动账户占比;Mo b i l e_A c c o u n t si,t为在t月个股i中参与的移动账户数量;A c t i v e_A c c o u n t si,t为在t月个股i中参与的活跃账户数量。移动账户为当月使用过移动客户端交易的投资者账户,活跃账户则为当月参与过交易的投资者账户。本文对移动账户的定义不考虑个人投资者使用不同客户端的交易频率的影响,这是因为K a l d a等3 9发现,在使用移动设备后,投资者行为的变化不仅反映在投资者在移动设备的交易上,同时也会反映在电脑客户端上的交易中。从本文的角度看,投资者开通移动交易渠道后潜在的交易成本就已经降低了,投资者在使用P C端进行交易时存在这样的心理,即面临无法使用P C客户端进行交易时,可以随时使用移动客户端进行交易。因此,本文认为使用过移动设备的投资者,即使频率很低,其交易行为也会有别于没有使用过移动客户端的投资者的交易行为。图2 移动账户占比F i g.2 M o b i l e a c c o u n t s p r o p o r t i o n图2展示了样本区间内每个月个股移动账户占比均值的时间序列。本文发现,移动设备在投资者中的使用存在明显的增长趋势。同时,投资者使用移动设备的趋势在2 0 1 5年发生了结构性的变化:2 0 1 12 0 1 4年4年间移动账户占比由3%增长至1 7%,而仅2 0 1 5年移动账户占比就从1 7%增长至4 7%,随后2 0 1 62 0 1 9年4年间移动账户占比由4 7%继续增长至6 5%。这是由于2 0 1 4年7月至2 0 1 5年6月期间A股的牛市刺激了投资者的交易需求,从而驱使了投资者转向交易成本更小的交易平台4 0。移动账户占比在2 0 1 5年6月至1 2月A股熊市期间不仅没有发生显著下降反而稳定地增长,这进一步说明投资者对移动设备的偏好发生了整体上的结构性变化,而不太可能仅仅由于牛市带来的新增投资者对使用移动设备有偏好,因为这部分经验较少的投资者会在熊市中迅速退出市场4 1。为了检验市场中移动设备使用的增长所带来的影响,利用2 0 1 5年增长趋势的结构性变化构建相应的虚拟变量,即P o s t_s t r u c h gt=1,f o r t2 0 1 50,f o r t2 0 1 4(3)该 变 量 表 示 在2 0 1 12 0 1 4年 期 间P o s t_s t r u c h g取值为0,在2 0 1 52 0 1 9年期间取值为1。2.2.3 MA X距离指标 在检验投资者关注度对彩票类股票需求的影响时,首先面临的一个挑战是如何控制投资者内在的偏度偏好对彩票类股票需求的影响。为此,本文构建了MA X距离指标,即DMA Xi,t=Mo n t h_e n dt-MA X_d a yi,t(4)式中:DMA Xi,t为个股i在t月的最大单日收益发生日与当月最后一个交易日之间相隔的交易日天数;Mo n t h_e n dt为t月的交易日天数;MA X_d a yi,t为个股i在t月的最大单日收益发生日与当月第1个交易日之间相隔的交易日天数。值得注意的是,考虑到A股的涨停板机制,如果个股i在t月的涨停次数超过1次,则MA X_d a yi,t为个股i在t月最后一次涨停板发生日与当月第1个交易日之间相隔的交易日天数。对于投资者在t+1月的彩票类股票需求而言,DMA Xi,t的大小与个股i在t月的偏度是正交的,无论在经济意义上还是统计意义上,两者都不相关。然而,DMA Xi,t的大小与投资者对于个股i的关注度的关联度却非常高。这是由于尽管投资者会关注个股的极端收益,但如果没有持续的极端收益,投资者对个股的关注度会随着时间的流逝而衰减2 3。DMA Xi,t的经济含义是个股i在t月的投资者关注度对投资者在t+1月行为的影响程度。DMA Xi,t越大,表示个股i在t月的投资者关注度对投资者在t+1月行为的影响越小;反之亦然。因此,使用DMA X能够较为清晰地展示投资者关注度对彩票类股票需求的影响。3 实证结果与分析3.1 移动投资者的“博彩”偏好 在这一部分中,分别检验了假设1和假设2,以初步考察相较于使用电脑客户端的投资者,使用移动设备的投资者的交易是否具有更强的博彩动机。首先采用F a m a-M a c B e t h(1 9 7 3)横截面回归模1 0 2 8 系 统 管 理 学 报第3 2卷型来检验使用移动设备的投资者在彩票类股票中的交易是否更活跃,即 MA Pi,t+1=0+1MA Xi,t+C o n t r o l s+i,t+1(5)式中,控制变量C o n t r o l s包括:红利分配的虚拟变量(D i v i d e n d),如果上一年分配了红利取值为1,否则记为0;创业板的虚拟变量(G EM),如果股票在创业板上市取值为1,否则记为0;市场贝塔(M a r k e t B e t a)、公 司 市 值(F i r m S i z e)、账 面 市 值 比(BM R a t i o)、前6个月累计收益(P a s t 6 m o n t h s r e t u r n)以及上一个月的移动账户占比(L a g g e d MA P);同时,以高异质波动率(I d i o s y n c r a t i c V o l a t i l i t y)、高异质偏 度(I d i o s y n c r a t i c S k e w n e s s)和 低 股 票 价 格(S t o c k P r i c e)1 2作为构建彩票类股票的指标,以及郑振龙等1 1针对中国市场提出的高MA X、高换手率(T u r n o v e r)和低股价彩票类股票特征。此外,本文还特别引入异质波动率、异质偏度、股票价格和换手率作为衡量股票彩票特征的扩展指标。表2给出了式(5)的回归结果。由表2模型(1)可以看出,在控制其他特征后,移动账户占比与股票的MA X指标成正比,说明使用移动设备的投资者在高MA X股票的交易中更加活跃。同时,对于不分红、高账面市值比的成长性股票,移动投资者的交易也更加频繁。本文还发现,使用移动设备的投资者在创业板股票中参与程度较低。由于深交所对于创业板权限的开通有资产和投资经验等方面的限制,该结果从侧面反映出移动交易者的账户资产较小、投资经验不足的特征。表2 移动账户投资者的股票偏好T a b.2 S t o c k p r e f e r e n c e s o f m o b i l e a c c o u n t i n v e s t o r s回归自变量模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)I n t e r c e p t0.0 7 2 8*(0.0 1 4 4)0.0 6 8 3*(0.0 1 3 8)0.0 7 0 5*(0.0 1 4 1)0.0 6 6 9*(0.0 1 3 6)MA X0.2 6 3 8*(0.0 4 0 7)0.1 9 9 5*(0.0 3 1 8)0.2 2 4 0*(0.0 2 8 4)0.1 7 2 9*(0.0 2 2 0)I d i o s y n c r a t i c V o l a t i l i t y0.2 0 6 2*(0.0 5 6 4)0.2 4 9 9*(0.0 5 4 9)I d i o s y n c r a t i c S k e w n e s s0.6 4 6 7*(0.2 2 3 5)0.4 5 5 8*(0.1 9 0 5)S t o c k P r i c e-0.0 0 3 3*(0.0 0 0 8)-0.0 0 3 9*(0.0 0 0 8)T u r n o v e r0.0 0 1 2*(0.0 0 0 4)0.0 0 0 9*(0.0 0 0 3)D i v i d e n d-0.0 0 3 6*(0.0 0 0 6)-0.0 0 3 3*(0.0 0 0 5)-0.0 0 3 1*(0.0 0 0 5)-0.0 0 2 5*(0.0 0 0 4)G EM-0.0 1 3 8*(0.0 0 2 2)-0.0 1 4 1*(0.0 0 2 2)-0.0 1 3 1*(0.0 0 2 2)-0.0 1 3 4*(0.0 0 2 2