中國A股系統(tǒng)性風險結構解析

　　引言
　　中國A股市場區(qū)別于發(fā)達國家成熟市場的一個重要特征在于中國A股市場的系統(tǒng)性風險所占比例過高。經過半個世紀的發(fā)展，美國股票市場的系統(tǒng)性風險已經由20世紀60年代的30%左右降低至目前的10%左右。與此同時，中國股市的系統(tǒng)性風險雖有下降趨勢，但仍處于40%左右的水平，與發(fā)達國家還有比較大的差距。一般認為，A股高系統(tǒng)性風險的原因包括我國股票市場受宏觀調控影響較大，上市公司信息披露質量較低，主動做空機制的缺乏，以及受近年來國際金融環(huán)境不穩(wěn)定的影響等。
　　根據資本資產定價模型（CAPM），系統(tǒng)性風險占總風險的比例即為個股收益率對于市場收益率的回歸系數，也即個股收益率與市場收益率相關系數的平方。因此，A股具有高系統(tǒng)性風險也即是說個股價格變動具有非常強的市場相關性。這種強相關性導致A股動量效應不明顯而反轉效應非常明顯，以及顯著的行業(yè)輪動現象。研究已經發(fā)現，在不同的歷史時期與市場環(huán)境中，A股系統(tǒng)性風險水平有較大程度的波動，也有研究提過，牛市中個股相關性更強。但目前關于A股系統(tǒng)性風險仍然至少有三個問題尚未被回答：第一，系統(tǒng)性風險水平是否存在一定意義上的穩(wěn)定性；第二，不同市場環(huán)境中系統(tǒng)性風險的解構是否有所不同；第三，我國股市高系統(tǒng)性風險是否由基本面因素決定。
　　為了回答這三個問題，本文將個股的系統(tǒng)性風險分解為行業(yè)間相關性和行業(yè)內相關性，也即將個股收益率與市場收益率相關系數分解為個股收益率與其所在行業(yè)收益率的相關系數（本文稱為“行業(yè)內相關性”）和行業(yè)收益率與市場收益率之間的相關系數（本文稱為“行業(yè)間相關性”），進而分別考察。結果表明：第一，橫向比較不同的行業(yè)，無論是行業(yè)內相關性和行業(yè)間相關性都具有顯著的穩(wěn)定性，具有高相關性的行業(yè)持續(xù)具有高相關性，行業(yè)間相關性水平之間差異更為明顯；第二，在具有高行業(yè)間相關性的行業(yè)也傾向于具有高行業(yè)內相關性，這種關聯性在牛市中更為明顯；第三，不同行業(yè)的行業(yè)內或行業(yè)間收益率相關性的差異無法用這些行業(yè)基本面的相關性的差異來解釋。前兩個結果與曹晉等人研究中提到的“不同行業(yè)上市公司的系統(tǒng)性占總風險比例沒有顯著的差異”有所不同，第三個結果與發(fā)達國家市場的情況有所區(qū)別，事實上，Beaver和Manegold的研究顯示，美國市場個股間價格系統(tǒng)性風險的差異可以被其盈利系統(tǒng)性風險的差異顯著性地解釋。本文的這三個結果有助于加深現有對A股系統(tǒng)性風險結構的理解。
　　數據與計算
　　本文數據來源于Wind金融數據庫。本文選取國泰君安28個一級行業(yè)指數及其所有成分股自2001年至2015年的周收盤價，以及自2002年至2015年的季度盈利數據（因2001年以前上市公司僅披露年報和半年報，《公開發(fā)行證券的公司信息披露編報規(guī)則第13號——季度報告內容與格式特別規(guī)定》（證監(jiān)發(fā)[2001]55號）要求“2002年第一季度起，所有上市公司必須編制并披露季度報告”）進行分析。本文以周為頻率計算價格相關性與現有文獻的方法相符，原因在于這樣可以減輕使用日交易數據引發(fā)的內生性誤差等一系列計量經濟問題，也較少受A股漲跌停板等一系列交易制度限制的影響。同時，相比于以月為頻率計算相關性，周交易數據可以提高觀測頻率，從而使得計算年內相關性具有足夠多的觀測值，以降低計算誤差。對于盈利數據，由于財務報告頻率的限制，只能采用季度數據，于是本文并未按年計算每年的盈利數據相關性。
　　具體而言，本文計算如下一系列相關系數：
　　（1）對于2001年至2015年全期間，以及2001年至2015年每年，分別計算28個行業(yè)指數收益率與這28個行業(yè)指數的平均收益率之間的相關系數，作為每個行業(yè)在該時期的行業(yè)間收益率相關性。
　�。�2）對于2001年至2015年全期間，以及2001年至2015年每年，對于每一個國泰君安一級行業(yè)指數，計算其成分股收益率與該行業(yè)指數收益率之間相關系數的平均值，作為該行業(yè)該時期的行業(yè)內收益率相關性。
　�。�3）對于2002年至2015年全期間，計算每個行業(yè)指數所有成分股的盈利變動，并對于每個成分股的盈利變動予以標準化，然后計算每個行業(yè)平均盈利變動與所有盈利變動平均值之間的相關系數，稱為該行業(yè)的行業(yè)間基本面相關性，同時計算每個行業(yè)所有成分股的盈利變動與行業(yè)平均盈利變動之間的相關系數，稱為該行業(yè)的行業(yè)內基本面相關性。
　　為了區(qū)分起見，下文若未特別指出，行業(yè)間相關性和行業(yè)內相關性均指收益率相關性。
　　表格1報告了按如上方法計算的2001年至2015年期間28個申銀萬國一級行業(yè)收益率的行業(yè)間相關性，并按相關性從高到低的順序分別排序。結果顯示，除銀行和非銀金融行業(yè)外，大多數行業(yè)的行業(yè)內相關性或行業(yè)間相關性之間的差距并不大，且二者大致上成正相關關系。銀行和非銀金融由于其行業(yè)的特殊性質，導致其統(tǒng)計特性與其他行業(yè)有較大程度的差異。銀行行業(yè)與其他行業(yè)的相關性很低，但行業(yè)內的相關性則非常高；非銀金融行業(yè)的行業(yè)間和行業(yè)內相關性則都比較低。在本文后續(xù)分析中，將剔除銀行和非銀金融行業(yè)，以保證統(tǒng)計結果的穩(wěn)定性。
　　實證檢驗
　　行業(yè)間相關性和行業(yè)內相關性的時間穩(wěn)定性
　　本節(jié)考察按上文定義并計算的行業(yè)間相關性和行業(yè)內相關性是否存在一定意義上的穩(wěn)定性。事實上，已有文獻已經多次指出，因為經濟形勢和市場環(huán)境的變化，不同年份的系統(tǒng)性風險水平波動比較大。與之類似，對于每一個特定行業(yè)而言，它在不同年份的行業(yè)間和行業(yè)內相關性存在明顯的年份效應。比如，在2008年市場急劇下跌時，行業(yè)間相關性較低而行業(yè)內相關性非常高，也就是說當時存在明顯的同一個行業(yè)內所有股票普遍下跌的現象。由于時間維度存在較大的不確定性，而且這種不確定性很難被控制，我們在此并不研究行業(yè)間相關性和行業(yè)內相關性的時間序列層面的變化趨勢，而是對不同行業(yè)在每一個年份做橫向比較，考察是否某些行業(yè)持續(xù)的具有相對較高或較低的行業(yè)內或行業(yè)間相關性。如果這一點不成立，不但是行業(yè)內或行業(yè)間相關性的絕對數值，它們的秩序關系也變得隨時間不穩(wěn)定，那么我們在表格1中的排序將變得沒有意義，也導致本文下面進一步的分析失去基礎。

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