沪港通对我国中小板市场波动性的影响——基于双重差分法的研究开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

一、研究意义

1、理论意义

丰富和发展了我国关于沪港通对内地股票市场波动性影响的相关研究。本文通过建立双重差分模型来研究沪港通启动对我国中小板市场波动性的影响，丰富了沪港通对于我国股市的影响的研究。并且文章对沪股通的相关研究和现状进行梳理，从而可以使我们对沪港通的相关概念、现状以及对内地股市波动性影响的机理有更加深入的了解。

2. 研究的基本内容和问题

一、研究目标

本研究拟以中小板企业为主要研究对象，将事件研究法与双重差分法相结合，以双重差分法为主，事件研究方法为辅，研究沪港通开通对于中小板市场股价波动性的影响，并结合当下国内资本市场政策给出一定的建议。

具体研究目标如下：

3. 研究的方法与方案

一、研究方法

本研究采用理论与实际相联系，定性与定量相结合的研究方法。以沪港通开通前后一段时间内中小板市场上市企业股票相关数据为基础，在相关理论基础上，借鉴已有的研究经验，通过实证研究，运用合适的计量模型对沪港通开通对中小板市场波动性的影响做详细研究。从前期理论学习到实证分析，将采取多种研究方法。

（一）文献分析法

围绕主要研究内容对相关文献进行搜集与整理，充分了解目前相关研究包括：沪港通开通对于沪市和港市的影响、沪港通开通对于中国股市波动性的影响、股市波动性的影响因素、中小板市场波动性等方面的研究现状，为理论与实证分析奠定基础。

（二） 定性分析法

对与本文研究内容密切相关的理论进行适当的归纳演绎，分析综合。明确沪港开通可能对中小板市场波动性所产生的影响，完成理论分析，为后续的实证研究提供理论依据。

（三） 实证研究法

本文通过WIND、CSMAR和RESSET等数据库收集沪港通开通前后中小板上市企业股票的相关数据，运用EXCEL、STATA等软件对数据进行一系列预处理，对样本数据采用描述性统计分析；而后针对研究假设以及参考现有研究进行合理的变量设计并明确指标的衡量，建立双重差分的实证模型，在此基础上进行回归验证所提出的研究假设；为增强结果可靠性，进一步进行稳健性检验；最后得出实证结果并分析讨论。具体实验方案如下：

1、样本的选取与预处理

考虑到目前中小板上市企业股票中，大量个股的资金交易并不活跃，表现在沪股通资金日交易额占其每日总成交额的比重很低(有的甚至接近零)，所以为更好地检验沪港通政策对中小板波动性的影响，需要对样本数据进行预处理。本文在样本数据处理过程中发现，根据沪股通标的股票资金交易的活跃程度进行分组分析较为合理。因此本文对每日资金交易的前20大活跃股进行了统计分析，选取当日资金交易的前20大活跃股中的股票作为实验对象。

本文以中小板中前 20 大资金交易活跃股纳入时间状况，选取 2014 年 11 月前后各14 个月的个股月度数据进行实证检验，并基于市场运行状态对样本区间进行细分，样本具体选取方法如下:

(1)在样本股票选取过程中，剔除停牌时间达一个月及以上的个股；

(2)将前 20 大资金交易活跃股设为实验组，为尽量控制其它因素可能带来的影响，本文按照“同批次纳入、主业务相同、流通市值相近”等原则从剩余的中小板市场股票中以 1:1 的比例选择 20 只控制组匹配股票，以构造近似天然的实验组和控制组。

2、描述性统计

以沪股通政策正式实行当月为分隔点，分别计算实验组和控制组各 20 只股票在被纳入沪股通标的范围前后 14 个月股价波动幅度的平均值，然后运用 spss 软件对其进行统计分析。

3、变量设计与指标度量

（1）因变量——股价振幅（Wave）

鉴于数据的可获得性，本文借鉴李志生等(2015)使用的研究方法，计算每只股票在不同月份中的股价的波动幅度( Wave )，作为度量股票波动性的代理变量。以股票价格振幅指标来衡量股票波动性的优点在于简洁客观，其具体计算公式如下:

Wave i，t =（high i，t － low i，t)/close i，t

其中，high i，t 和 low i，t 分别表示股票 i 在 t 月的最高价和最低价，close i，t－1 表示股票i 在 t － 1 月的收盘价。

（2）自变量—双重差分模型虚拟变量

①时间虚拟变量（D t）

本文设置了一个表示沪港通政策开通的时间虚拟变量 D t ，当 D t 取值为 1时，表示沪港通政策实施之后;当 D t 取值为 0 时，表示沪港通政策实施之前。

②组别虚拟变量(D g)

本文设置了组别虚拟变量 D g ，当沪股通标的股票属于实验组时，则 D g =1，当沪股通标的股票属于控制组时，则 D g =0。

③交互项（DiD）

本文还设置了一个交互项 DiD 来检验沪股通交易机制对上证 A 股价格波动性的影响程度，其在形式上可以表示为时间虚拟变量 D t和组别虚拟变量 D g 的乘积(即 DiD = D t* D g )。当 DiD 取值为1 时，表示实验组股票被纳入沪股通标的范围后的股价波动情况，而在其他情况下，DiD 的取值都为 0。

（3）调节变量和控制变量定义

①换手率(Turnover)

一般而言，换手率与股票价格波动性之间存在显著的正相关关系，即在其他条件相同的情况下，换手率越高的股票，其股价波动性越大，反之则越小。两者之间存在正相关关系的原因可能在于换手率体现了买卖双方的交易行为，而买卖双方的交易行为决定了股票价格涨跌。因此为控制换手率指标的影响，本文引入换手率指标作为控制变量。

②滚动市盈率(TTM)和市净率(PB)

滚动市盈率和市净率的大小是影响股票价格波动性的重要因素。与静态市盈率(PE)相比，滚动市盈率是一种动态市盈率，更能准确反映标的股票的投资价值;与市现率(PCF)、市销率(PS)等指标相比，市净率指标的稳定性较好，在实证分析应用较多。基于上述原因，本文将滚动市盈率和市净率作为控制变量引入下文的双重差分模型检验分析中。

③流通市值(CMV)

股票价格波动还受到流通市值规模大小的影响。在中国股票市场二十多年实际运行过程中，流通市值规模大小对股票价格波动性的影响会因经济周期和市场状态的不同而呈现出明显的阶段性差异。所以在下文的双重差分模型实证检验中，本文将取自然对数后的流通市值规模指标作为控制变量。

具体的变量选取与定义见下表1

（4）实证模型

本文采取双重差分模型，进行假设的实证检验。双重差分模型由Ashenfelter和 Card（1985）对一项干预研究进行评价时提出。所谓“双重”差分，即该模型以受到政策影响的处理组在政策实施前后发生的变化与未受到政策影响的对照组同时点前后变化之间的差异，来评价某政策的实施效果。本文首先在剔除沪港通交易机制正式开通当月数值的基础上，以该月为基点选取前后各 18 个月作为全样本区间对实验组和控制组样本股票进行实证分析，并将全样本区间记为样本区间 1(2013 年5 月至2016 年5 月)。同时为更好地检验沪港通政策实施时间长短可能产生的影响，本文根据市场运行状态对样本区间 1 进行细分，逐步剔除“股灾 3． 0”之后、三次股灾和牛市后期的影响，分别选取 2013 年 10 月至 2015 年12 月(样本区间 2)、2014 年 5 月至 2015 至 5 月(样本区间 3)、2014 年 7 月至 2015 年3 月(样本区间 4)这三段样本的月度数据，综合运用模型进行双重差分分析。本文将双重差分模型设定为：

Wave i，t= β0 β1 D t δ0 D g δ1 D i D αZ i，t εi，t

其中，i 表示实验组和控制组标的股票，t表示样本区间内的各个月份，Wave i，t 表示第i 只股票在第t 期的股价波动数值; Z i，t 表示影响 Wave i，t的一组控制变量，主要包括换手率、滚动市盈率、市净率、流通市值等;εi，t为随机扰动项。系数δ1 是模型的关键变量，也是本文重点考察分析的对象。

（5）稳健性检验

为检验上述实证结果的稳健性，本文选取前 10 大资金交易活跃股作为实验组标的，并按照上文同样的方法选取相应的控制组匹配标的股票，继续运用双重差分模型予以分析。

二、技术路线

三、可行性分析

1、样本数据可通过数据库直接获得，并且对样本进行合理的预处理，为之后的实证研究奠定了基础；

2、借助统计、计量软件进行数据处理和分析，能够准确地获得各类指标数值，为研究提供了严谨的分析基础；

3、指导老师能够提供丰富、有益的指导，为本项目的顺利开展和完成奠定了基础。

4. 研究创新点

1、本论文研究角度较为新颖，自沪港通开通来，国内学者多数是对主板市场所受的影响进行实证分析，而对中小板市场的分析较少。沪港通的开通对于国内资本市场意义非凡，増大了中国资本市场吸纳国际资本的能力，为内地股市和香港股市注入了新的活力，加速了人民币的国际化进程，因而研巧沪港通这一政策对中小扳市场波动性的的影响是有必要的；

2、本论文研究对于促进我国中小板的成长和发展方面及促进我国资本结构进一步完善方面具有不可忽视的意义，对于完善我国资本市场的对外开放机制和政策实施路径具有一定的参考价值。

5. 研究计划与进展