導 語
在“中新股”成了“中樂透”的時代,個人投資者的行為會因為“中簽”這一幸運事件發生變化📔,甚至高估自己的投資能力🙅🏿♂️🦹🏼♀️,從長期來看,中簽者的收益實際上可能不升反降。高教授的這篇文章🙀,用大數據為我們解讀了這一現象背後的邏輯⛔。
▲高華聲
凯捷体育娱乐泛海凯捷
科研副院長、金融學教授
🥇、博士生導師
作為現代經濟分析框架的基礎之一🔄👨🏼,“理性人”(rational man)假設長期占據主導地位。但事實上人們在進行實際決策時🧚🏻♂️😪,很難做到完全理性🏊🏽。這也導致了20世紀七八十年代以來,以卡尼曼、特維斯基、塞勒等為代表的行為經濟學派的興起🏐。相比略顯沉悶的理性學派,行為學派的研究範式和研究結果顯然更加有趣,也更容易引起人們共鳴。近年來🫶🏼,諾貝爾經濟學獎的冠冕也充分肯定了行為學派在經濟理論上的重要貢獻。
不同於西方資本市場動輒數百年的歷史,我國資本市場至今還不到40年。而在運行機製上✌🏿,中外也有著較大的差異,不過最關鍵的不同,還是在市場參與者結構上🧌。如今的西方資本市場已經以機構投資者為主,個人投資者占比極低,而我國資本市場目前仍然以散戶為主導。這意味著要考察我國資本市場,投資者(尤其是散戶)行為將是一個重要方面。
“中新股”緣何成了“中樂透”
審核製帶來新股溢價。在上海證券交易所設立科創板並試點註冊製之前,我國A股市場采用的是審核製💇🏼♀️。在審核製下👨🏽🏫,公司上市需要通過證監會的嚴格審核,IPO定價也會受到監管層態度影響🌉。而從新股實際發行價來看🙆♂️,發行市盈率基本不超過23倍🚣🏻♂️。過低的發行定價導致新股上市後的價格一路暴漲(連續數個漲停板🖕🏽,IPO首日漲停上限44%)🧑🦳,進而產生極高的投資回報率。
打新製度下誕生“幸運兒”🦘。鑒於這種製度安排帶來的新股溢價🛌🏽,交易所對於打新設置了一系列限製措施🥀。對於個人投資者,最主要的限製在於每個賬戶同一只新股只能申購一次,申購當日需根據發行價格和有效申購數量繳足申購款👮,同時🧖🏽♀️👨🏻🦽,一旦中簽,每個中簽號只能認購滬市1000股或深市500股。這種製度安排下,個人投資者的中簽概率很低,能中簽自然非常幸運。
大數據洞察“中簽者”錯覺
已有研究表明,投資者過往的業績表現很可能會影響其未來決策▪️🪶,而成功的投資經歷會使投資者高估自己的能力,變得過度自信☕️。我們知道,對投資者而言,打新中簽無異於彩票中獎,投資者自身也會有此判斷。但意外的驚喜仍然有可能使投資者產生誤判🤸🏽♀️,令他們高估自己的投資能力⚠️,或是認為好運氣站在自己一邊,進而影響投資者的決策。對此,我們采用交易所的賬戶交易數據🥊,對投資者行為進行大數據分析。
幸運者的進擊。高估投資能力的一個重要表現就是頻繁交易 →。為保證樣本具有可比性,不致出現系統性偏差➛,我們選取中簽樣本和前期換手率相同的未中簽樣本進行比較🧑🏼🔬。結果顯示,中簽後的投資者其換手率要明顯高於未中簽的投資者🫲🏻🔰,說明“新股中簽”這一偶然性幸運事件確實改變了投資者行為⛩,使其更加“自信”,交易更加頻繁。
吃一塹💇🏼♀️✹,長一智。平均而言🚆,新股中簽概率確實很低,不過由於數量巨大,仍然會有一些投資者多次中簽。那麽曾經中過簽的投資者是否會吸取經驗或者說教訓,並表現得更為謹慎呢?對此,我們比較了多次中簽和首次中簽的投資者,發現“新股中簽”效應確實在首次中簽者身上表現得更為明顯🛋,而多次中簽者則淡定得多🔑。
“亂世出英雄”只是一場誤會。通常來說🤦🏽♂️,投資者在牛市中更容易對自己過度自信🧑🏽🎓。而在熊市中,由於普遍投資業績不佳,一旦個別投資者表現突出𓀜,很可能對自己錯誤估計,認為自己的能力遠高於市場上的其他人👩🏿🍼,產生所謂“亂世出英雄”的錯覺🎅🏿。對此,我們比較了熊市和牛市中的“新股中簽”效應🤷🏽♀️,發現“新股中簽”效應確實在熊市中表現更為明顯。
塞翁得馬⚧🏇🏻,焉知非禍🦎?
對個人投資者而言,“新股中簽”帶來的超額收益原本是一頓“免費午餐”,但享用完“美餐”的投資者常常會對自己的投資能力產生錯覺,以至於頻繁交易。這種行為變化帶來的長期影響究竟如何?對此🧝♂️,我們比較了中簽和未中簽投資者的之後三個月業績‼️,發現中簽使投資者收益下降了1%~2%(年化4%~8%)。
過度自信的另一個重要表現是“下重註”,也就是配置更多的高風險資產♗。由於“新股中簽”的好運,投資者可能會追加股票投資。對此☝🏿,我們考察了投資者在中簽後的股票資產規模,發現中簽後投資者明顯增加了對股票資產的配置🔡🔌,而且配置資產的波動率也明顯提高。
對個人投資者而言,“新股中簽”在短期內確實帶來了收益,但在長期內卻使投資者行為發生變化(更頻繁交易),並導致長期業績下滑🫳🔝。我們用“新股中簽”的超額回報減去過度自信帶來的損失🛝,得出結論👰🏻:股票資產規模越大,“新股中簽”的凈收益越少,而對於股票資產規模最高的人群(Top 10%),“新股中簽”的凈收益甚至為負⛹🏽♀️。