我國上市商業銀行股票價格指數影響因素實證分析

史立剛，郭乃馨

（南京林業大學經濟管理學院，南京 210037）

國際貨幣基金組織在總結2008年世界金融危機的教訓時指出，“危機的根源之一在于金融監管部分沒有預見到金融創新繁榮后的風險集中和累積的系統性風險，因此，必須在系統風險監察和對系統風險宏觀審慎反應的國際協調方面實施改革?！鄙虡I銀行是我國經濟發展的重要基礎。中國經濟平穩又快速的發展離不開存款與貸款之間的重要鏈接。一旦鏈接發生斷裂，其后果將是非常嚴重的。而商業銀行股票價格是認定商業銀行價值的一個重要外在表現，因此，對于商業銀行股票價格影響因素和其影響機理的研究對中國社會的平穩運行具有重要意義。

一、文獻回顧

1.股票的價格指數估計模型的文獻研究。學者們對股票價格指數估計模型做出了許多研究，孫健等（2007）對比了股權自由現金流貼現模型（FCFE）、經濟增長加值模型（EVA），以及期權定價模型三種商業銀行股票定價模型的優劣[1]。Theodoros等（2011）在原始時間序列中，首先應用人工神經網絡（ANNs）來估計C，使用Bootstrap方法對前一個過程產生的殘差進行處理，在估計的C.I.的上下限上采用面向對象編程的方法，采用兩種新的ANNs方法進行點估計[2]（上下限）。余程輝（2014）基于資本市場普遍采用的三階段股利貼現模型，以3家A股代表性上市銀行為樣本，以較為謹慎的盈利增速，模擬測算了其內在價值[3]。本文就是在之前研究的基礎上從股票價格指數的角度來研究對它影響較大的宏微觀因素。

2.商業銀行股票價格指數的宏觀影響因素的研究。商業銀行股票價格指數的宏觀影響因素主要研究對象包含貨幣供應政策和居民消費水平。另外，學者主要從同行業和同區域的系統化角度來分析商業銀行股票價格指數的宏觀影響因素。關于貨幣政策的影響，薛永剛等（2008）通過HP濾波、Granger因果檢驗，預測方差分解以及時變參數狀態空間模型，對我國M1、M2、商業銀行貸款利率、銀行間同業拆借利率與股票價格之間的動態關聯性進行研究[4]。王仁祥（2013）利用1991—2010年52個國家的經濟金融數據，采用分位數回歸方法實證研究了銀行和股票市場對經濟增長作用的演進趨勢，并在充分考慮國際環境對中國經濟影響的前提下研究了我國所處的階段[5]。

3.商業銀行股票價格指數的微觀影響因素的研究。關于商業銀行內部會計指標影響，朱紅軍等（2013）從情緒交易產生的客觀原因出發，以IPO為背景，研究了會計信息在降低新股“情緒溢價”中的作用[6]。研究發現：（1）高質量會計信息能夠顯著降低市場情緒對IPO首日回報的影響，表明信息不對稱是情緒交易產生進而影響股票價格的重要原因；（2）會計信息的上述作用僅在市場上漲時期和定價市場化時期顯著，而在市場下跌時期和定價管制時期則不顯著，表明投資者關注和發行機制市場化是會計信息有效發揮作用的。Liang Song（2015）認為，如果企業更加透明，投資者收集企業特定信息的成本可能會降低[7]。因此，這些公司的股票具有更多的公司特定的信息內容。這些結果也表明，如果企業的會計披露水平較高，管理層不太可能隱藏一些負面信息，并在未來突然發布這些負面信息。因此，這些公司的股票不太可能崩潰。佟孟華等（2010）利用會計信息對股票價值進行評估的研究是理論界一個長期關注和重視的熱點，運用剩余收益模型結合杜邦財務分析體系，對上海浦東發展銀行的股票價值進行了估計[8]。唐東升（2012）指出，股價與每股收益、流動比率顯著相關，與資產負債率、總資產增長率和凈利潤增長率弱相關，投資者看重企業獲利能力、關注企業償債能力和成長能力，但存在弱視投資行為[9]。

二、研究設計

1.數據來源與基本假設。本文數據來源于國泰安數據庫和中經數據庫合并數據報表，并一共獲得了從2006年1月1日至2018年1月1日之間日變化。樣本有15家銀行，38 484個觀察項，171個宏觀和微觀變量。本文需要尋找我國上市商業銀行股票價格指數的影響因素，因此，認為所找到的可能相關的變量是主動影響商業銀行股票價格指數的。而實際中，這些相關變量可能是逆向被上市商業銀行的股票價格指數所影響；或是與上市商業銀行股票價格指數互相博弈和影響；或是通過某一個或多個變量作為中介，所找到的這些相關變量和上市商業銀行股票價格指數都與這一中介相關聯，而相互之間關聯很小。但是，本文現無法排除上面列舉的三種情況。因此認為，當上市商業銀行股票價格指數和所找到的變量在數據上有聯系，就認為該變量是上市商業銀行股票價格指數的一個影響因素。

因本文需要獲得各因素和日收盤價之間的聯系，因此，需要每日都有對應的該因素的數據。而實際中大多數宏觀變量和內部微觀變量不能獲得每日的數據。宏觀變量和微觀變量主要為月度數據、季度數據和年度數據。為了盡可能準確地評判各因素和日收盤價的聯系，本文使用的數據都是所能找到的以最小期間跨度獲得的數據。同時本文認為，各月、各季、各年的數據是以每一日的機制運轉作為基礎的，因此認為它們之間有直接的聯系，所以在處理數據時，將可獲得的最小期間跨度的數據作為這一期間中每一日的該變量的數據。

根據以上闡述，本文建立模型的基本假設：

假設1：當獲取的變量和上市商業銀行股票價格指數有數據上的聯系，即該變量為上市商業銀行股票價格的一個影響因素。

假設2：每一個期間的數據和這一期間中的日度數據有直接聯系。該期間的整體數據可以用于代表這一期間的日數據。

2.變量選取。本文據此選取了相關變量，被解釋變量股票價格指數，用日收盤價表示，選取以下四種指標作為解釋變量：（1）建筑行業的增長，用建筑業增加值同比實際增速表示；（2）狹義貨幣M1的增長，用狹義貨幣M1同比增速表示；（3）存款比例的增長，用準貨幣中其他存款同比增速；（4）公司的杠桿率，用負債與權益市價比率表示。下表為這4個變量以及在本文中設定的代碼。

變量和本文代碼

三、實證研究

下面為15家商業銀行的日收盤價與四項變量的回歸結果。等式為回歸所得的方程，等式下、括號內的數值為該變量回歸得到的P值，最左邊的數據是回歸結果R2。股票日收盤價的尾標為商業銀行在本文中的編碼。

回歸結果中，4個變量的P值完全通過檢驗，全部為0.000，R2為0.7805。因此，在78.05%的狀況下，該回歸方程對銀行的日收盤價都存在解釋意義。在4個變量中，根據系數的正負性可以判斷，建筑行業的增長、杠桿率的大小是銀行日收盤價的負向影響因素，狹義貨幣M1的增長、存款比例的增長是銀行日收盤價的正向影響因素。同時，常數項為5.99，可解釋為除以上4個變量的影響外，銀行每一份股票因其他因素而具有5.99元的基礎價值。

同時，因選取的四項指標全部為范圍在（0-1]之間的速率或比例數值，因此認為這四項因子之間存在數量上的可比性，并且可根據因子前的系數絕對值大小確定其對商業銀行股票價格的影響大小。因此根據上表，大致認為四項因子中，商業銀行杠桿率的影響>建筑行業的影響>貨幣量的影響>銀行獲得的存款量的影響。

四、結論分析

1.負債與權益市價比率分析。負債越大并且所有者權益越小，即該比率越大，表示銀行的凈資產越小，并且償債壓力越大，因此該指標對股票價格有負向影響。因此，負債與權益市價比率對商業銀行股票價格的影響更大。

2.建筑業增加值分析。居民可能會將大部分收入用于購房，因而居民其他市場活動將被大大削弱。因此，可以理解這是除內部直接影響因素外，對股票價格影響最大的外部因素。

3.狹義貨幣M1同比增速分析?？梢岳斫鉃?，M1貨幣供應量在某時間內增加的比值越大，即增加金額與原總金額的比值越大，人們將有更大比例的貨幣進行市場活動和股票交易。因比值較大，新投資的貨幣將有更大的可能撬動市場的價格。因此，狹義貨幣M1增速對商業銀行股票價格有正向影響。

4.準貨幣中其他存款同比增速分析。銀行的首要業務是辦理存款和貸款，當銀行擁有更多的存款，其能發放的貸款越多，獲取的存貸利差總額越大，銀行的利潤越大。此種情況下，銀行的價值增長，股票價格 也將增長。因此，該指標對商業銀行股票價格有正向影響。