葉彥藝，高昊宇，楊曉光

(1.清華大學(xué)五道口金融學(xué)院，北京 100083；2.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國金融發(fā)展研究院，北京 100081；3.中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院，北京 100190；4.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049)

1 引言

股票的暴漲、暴跌常常是牽動(dòng)著全社會(huì)的神經(jīng)。相比發(fā)達(dá)國家股票市場，中國股票市場的暴漲、暴跌的頻率更高、幅度更大。比如，2014年末到2015年的一輪牛熊轉(zhuǎn)換，我國股票市場出現(xiàn)了史上罕見的千股漲停到千股跌?！斑^山車”式的價(jià)格變化。近年來，股票市場中資產(chǎn)價(jià)格的暴跌風(fēng)險(xiǎn)及其影響因素，引起了國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和監(jiān)管部門的廣泛關(guān)注，但對(duì)股票價(jià)格暴漲的現(xiàn)象及其影響的關(guān)注卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于對(duì)股價(jià)暴跌的關(guān)注。盡管風(fēng)險(xiǎn)一般被定義為收益的不確定性，但是普通人意識(shí)之中的風(fēng)險(xiǎn)主要還是與損失相關(guān)聯(lián)。對(duì)于股票暴漲，直觀上看是帶來顯著的正向收益，如果暴漲股票與非暴漲股票相比沒有蘊(yùn)含更大的損失，那么簡單地從價(jià)格極端波動(dòng)的角度認(rèn)為暴漲是風(fēng)險(xiǎn)就與人們將風(fēng)險(xiǎn)與損失相關(guān)聯(lián)產(chǎn)生了不一致。事實(shí)上，為了抑制過度投機(jī)行為和防止資產(chǎn)價(jià)格的劇烈波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，我國證券市場于1996年12月16日設(shè)立了漲跌停板制度，規(guī)定個(gè)股漲跌幅上下不得超過百分之十，即股票漲跌停板。漲跌停板制度對(duì)資產(chǎn)價(jià)格的日內(nèi)漲跌幅做了對(duì)稱的限制，這是從監(jiān)管部門的認(rèn)知角度間接地說明股價(jià)暴漲也會(huì)蘊(yùn)藏風(fēng)險(xiǎn)。但是對(duì)于暴漲為什么是風(fēng)險(xiǎn)缺乏更堅(jiān)實(shí)的直接證據(jù)。本文將對(duì)暴漲股票的特征和日后的表現(xiàn)進(jìn)行考察，檢驗(yàn)暴漲股票是否與未來更大損失相關(guān)聯(lián)，試圖對(duì)暴漲背后的風(fēng)險(xiǎn)給出更直接的證據(jù)和更清晰的刻畫。

在研究股價(jià)極端波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)方面，國內(nèi)外的文獻(xiàn)多集中在對(duì)暴跌風(fēng)險(xiǎn)的探討。理論上，較為廣泛接受的解釋是Chen等[1]提出的信息囤積假說，即公司管理層從自身利益出發(fā)，缺乏動(dòng)機(jī)披露壞消息，但長期囤積壞消息，當(dāng)積累的壞消息超過一個(gè)臨界點(diǎn)時(shí)，壞消息便集中釋放到市場，帶來股票的價(jià)格急跌，嚴(yán)重則導(dǎo)致股價(jià)崩盤。據(jù)此，Jin和Myers[2]，Hutton等[3]和Kim等[4]發(fā)現(xiàn)缺乏透明性的公司，股價(jià)中包含更少的公司特定信息，更可能發(fā)生股價(jià)崩盤以及負(fù)向回報(bào)率；而強(qiáng)大的外部監(jiān)督，比如機(jī)構(gòu)持股比例高、分析師覆蓋多的股票，不易出現(xiàn)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。國內(nèi)的學(xué)者，許年行等[5]，褚劍和方軍雄[6]，劉圣堯等[7]也研究了中國股票市場的崩盤風(fēng)險(xiǎn)，得到很多類型的結(jié)論。但相比暴跌風(fēng)險(xiǎn)，國內(nèi)外學(xué)者都未深入探討暴漲風(fēng)險(xiǎn)決定因素和經(jīng)濟(jì)影響的研究。高昊宇等[8]在機(jī)構(gòu)投資者參與抑制極端價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)的研究中，對(duì)漲跌停極端風(fēng)險(xiǎn)事件的相關(guān)性進(jìn)行了初步的探討，發(fā)現(xiàn)暴漲與暴跌有較高的正相關(guān)，但未能深入地就暴漲風(fēng)險(xiǎn)開展研究。

股票價(jià)格暴漲毋庸置疑是短期股票價(jià)格異常強(qiáng)勁的一種市場表現(xiàn)。解釋暴跌風(fēng)險(xiǎn)的信息囤積假說，難以繼續(xù)應(yīng)用到暴漲風(fēng)險(xiǎn)上，因?yàn)楣竟芾韺訌淖陨砝娉霭l(fā)，有較少的動(dòng)機(jī)隱藏好消息。本文提出股價(jià)暴漲的風(fēng)險(xiǎn)主要是短期價(jià)格泡沫造成的。這里所謂的短期價(jià)格泡沫，一類是“操縱股價(jià)”帶來的，即信息交易者為攫取利益，刻意拉抬股價(jià)，套現(xiàn)離場，侵害中小投資者。過往研究發(fā)現(xiàn)：缺乏基本面支撐、僅由流動(dòng)性帶來的短期價(jià)格極端暴漲傾向于是因部分投資者操控引起的，不能維系長期的股價(jià)表現(xiàn)，比如Malkiel和Fama[9]，Pritamani和Singal[10]，Chan[11]，Maheu和McCurdy[12]，Jiang等[13]，Doyne Farmer等[14]研究。其中Khwaja和Mian[15]基于新興股票市場的數(shù)據(jù)，提出了“拉高與出倉”(pump and dump)價(jià)格操縱機(jī)制，即價(jià)格處于低位時(shí)，合謀的市場參與者會(huì)互相交易、抬高股價(jià)，吸引那些對(duì)于價(jià)格正向反饋的交易者。一旦價(jià)格上漲，前者將在泡沫破裂前退出，隨后價(jià)格便會(huì)下跌。而且他們發(fā)現(xiàn)，被操縱的股票多呈現(xiàn)出規(guī)模小，換手率高，波動(dòng)率大等特征。股票市場始終存在著以不正當(dāng)?shù)氖侄斡绊懝善眱r(jià)格和交易量的行為，嚴(yán)重?cái)_亂市場秩序。證監(jiān)會(huì)查處的一系列案件表明，中國的股票市場上存在著交易型操縱和信息型操縱，市場操縱與內(nèi)幕交易相互疊加，股票市場的暴漲可能與市場操縱有關(guān)?！蹲C券法》和中國證監(jiān)會(huì)對(duì)市場中的操縱行為做出了明確的表述?！蹲C券法》第77條認(rèn)定了“單獨(dú)或者通過合謀，集中資金優(yōu)勢、持股優(yōu)勢或者利用信息優(yōu)勢聯(lián)合或者連續(xù)買賣，操縱證券交易價(jià)格或者證券交易量”等四種手段操縱證券市場行為。證監(jiān)會(huì)印發(fā)的《證券市場操縱行為認(rèn)定指引(試行)》利用9章對(duì)操縱證券市場行為進(jìn)行了詳細(xì)認(rèn)定。通過操縱股價(jià)帶來的暴漲，使得個(gè)股的價(jià)格偏離了股票的真實(shí)價(jià)格，一旦真實(shí)信息被市場理解，就會(huì)引起未來股價(jià)急跌風(fēng)險(xiǎn)。特別地，股價(jià)操縱者通過抬高股價(jià)獲利離開后，接盤的個(gè)人投資者、非知情交易者的恐慌拋售更容易帶來暴跌風(fēng)險(xiǎn)。

另一類的短期價(jià)格泡沫產(chǎn)生于非理性投資者對(duì)信息的過度反應(yīng)。公司管理層與交易者之間的信息不對(duì)稱，造成非理性投資者對(duì)或有利好信息的盲目自信，過度解讀私人信息，抑或是自我歸因偏差現(xiàn)象，再加上市場本身具有的正反饋交易機(jī)制，非理性地過度購買造成股票價(jià)格上的短期反應(yīng)(Daniel等[16]，Bloomfield等[17]和Hirshleifer[18]等)。無論何種動(dòng)因，暴漲的股票未來將會(huì)回調(diào)價(jià)格，造成個(gè)股的暴跌風(fēng)險(xiǎn)。在中國股票市場的投資者過度反應(yīng)的文獻(xiàn)中，孫培源和范利民[19]發(fā)現(xiàn)漲停后次日的平均異常收益率顯著為負(fù)，而跌停后次日的平均異常收益率顯著為正，證實(shí)中國股市存在比較明顯的過度反應(yīng)現(xiàn)象。饒育蕾等[20]發(fā)現(xiàn)股價(jià)歷史新高后存在股票收益異?，F(xiàn)象，具體表現(xiàn)為短期內(nèi)顯著的正超額收益與后續(xù)期間股票收益的顯著反轉(zhuǎn)。這些對(duì)于股票極端上漲的研究文獻(xiàn)主要是從收益反轉(zhuǎn)的角度進(jìn)行的，盡管反轉(zhuǎn)本身間接說明暴漲是與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)聯(lián)，但是沒有從投資者累積收益的角度分析暴漲股票的風(fēng)險(xiǎn)。以上研究多是為股票市場的過度反應(yīng)提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，并沒有站在“暴漲”亦是風(fēng)險(xiǎn)的視角全方位探索“漲?！惫善钡奶卣?、“漲停”發(fā)生后的市場表現(xiàn)及其在不同股票間的異質(zhì)性。結(jié)合上述動(dòng)因不難推測，不同特征的股票在暴漲后其下行風(fēng)險(xiǎn)可能存在較大差異，那些容易引發(fā)短期泡沫的股票風(fēng)險(xiǎn)更大。特別地，本文預(yù)期對(duì)運(yùn)營基本面較差、市場過于樂觀、信息披露質(zhì)量較低的股票出現(xiàn)暴漲后，未來價(jià)格回調(diào)風(fēng)險(xiǎn)更大。本文將在上述定性分析的基礎(chǔ)上，構(gòu)建實(shí)證研究框架，考察暴漲股票的當(dāng)前特征和未來市場表現(xiàn)。

本文的研究發(fā)現(xiàn)主要有以下幾個(gè)方面：第一，個(gè)股股價(jià)單位時(shí)間的漲停次數(shù)，往往表現(xiàn)為與公司資產(chǎn)規(guī)模顯著負(fù)相關(guān)、與資產(chǎn)收益率波動(dòng)率顯著正相關(guān)、與機(jī)構(gòu)投資者比例顯著負(fù)相關(guān)、與市值賬面比顯著正相關(guān)等，說明頻繁發(fā)生暴漲的股票具有資產(chǎn)規(guī)模小、自身波動(dòng)性高、機(jī)構(gòu)持股比例較低和易被市場高估等特點(diǎn)。第二，平均意義上，發(fā)生暴漲的股票在未來一段時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)為較低的超額收益率，較高的收益率波動(dòng)率以及較大的暴跌風(fēng)險(xiǎn)，該發(fā)現(xiàn)在引入更多控制變量、年份固定效應(yīng)、行業(yè)或企業(yè)固定效應(yīng)后依舊顯著存在。第三，暴漲后的風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)度在不同股票間存在顯著差異。通過進(jìn)一步區(qū)分發(fā)生暴漲風(fēng)險(xiǎn)的公司，本文實(shí)證發(fā)現(xiàn)沒有運(yùn)營業(yè)績支撐的公司股價(jià)暴漲，未來價(jià)格更容易出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，呈現(xiàn)更顯著的下跌風(fēng)險(xiǎn)和波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，對(duì)易被投資者高估的公司，市場越容易盲目自信、過度高估公司價(jià)值而過度購買股票，造成股價(jià)暴漲，這種沒有信息支撐的估值偏差在未來也會(huì)引起更多的股價(jià)下跌。對(duì)于信息披露質(zhì)量更低、潛在內(nèi)幕交易更多的公司，外部市場難以判斷其公允價(jià)值，易出現(xiàn)因操縱帶來的股價(jià)暴漲，未來呈現(xiàn)出更多的暴跌風(fēng)險(xiǎn)。本文的貢獻(xiàn)在于，展示了暴漲不僅因?yàn)槠涫菢O端價(jià)格波動(dòng)而成為風(fēng)險(xiǎn)，更是因?yàn)槠涮N(yùn)含更大的潛在損失而成為風(fēng)險(xiǎn)，更深刻地揭示了暴漲風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)質(zhì)，填補(bǔ)了文獻(xiàn)對(duì)于極端波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)以及暴漲風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)。

2 理論假設(shè)

首先，我們分析中國股市暴漲股票都有哪些特點(diǎn)。中國股票市場散戶比例高，股票中的噪聲交易多，信息不對(duì)稱程度高，市場的同步性程度高。對(duì)于資產(chǎn)收益率低的公司，公司經(jīng)理人容易囤積信息，信息透明度低。在這種信息環(huán)境下，公司的股價(jià)不確定性提高。機(jī)構(gòu)投資者比例低的公司，交易中知情交易少，噪音交易多，散戶更容易追漲殺跌，暴漲更容易吸引散戶關(guān)注，對(duì)于好消息容易過度反應(yīng)。市值賬面比高的股票，市場對(duì)于公司過度高估，公司在市場上的信息環(huán)境差，其資產(chǎn)價(jià)格易出現(xiàn)暴漲。對(duì)于資產(chǎn)收益率低、市值賬面比高、機(jī)構(gòu)投資者比例低和非滬深300指數(shù)成份股的股票，一般信息環(huán)境較差，易被知情交易者操縱，易被市場高估，發(fā)生暴漲的概率更大。因此，我們提出假設(shè)H1：

H1：資產(chǎn)收益率低，市值賬面比高，機(jī)構(gòu)投資者比例低，非滬深300的成份股的股票易出現(xiàn)暴漲。

假設(shè)H1主要考察了易于發(fā)生價(jià)格暴漲的股票特點(diǎn)。本文討論的股價(jià)暴漲表現(xiàn)為看多情緒高漲，資產(chǎn)交易過程中激進(jìn)投機(jī)行為過多，市場賣方短期內(nèi)無法提供有效流動(dòng)性支持，股票價(jià)格短期漲幅超出一定閾值，形成短期價(jià)格泡沫。分析產(chǎn)生動(dòng)因，可簡單總結(jié)為股價(jià)操縱或非理性過度反應(yīng)。無論何種原因，暴漲的股票將伴隨著大幅價(jià)格回調(diào)，進(jìn)而增大市場波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，損害投資者的長期收益。為進(jìn)一步提供直接證據(jù)來確認(rèn)暴漲股票未來的潛在損失風(fēng)險(xiǎn)，本文利用股票價(jià)格觸及跌停板的可能性，未來累積超額收益和未來收益率波動(dòng)率等公司在未來市場表現(xiàn)等文獻(xiàn)中常用的三個(gè)重要風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，檢驗(yàn)股票出現(xiàn)暴漲后的潛在風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)這三項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，我們提出假設(shè)H2：

H2：暴漲的股票未來呈現(xiàn)更大的跌停風(fēng)險(xiǎn)，更低的長期累積超額收益率，更大的收益率波動(dòng)率。

本文進(jìn)一步研究暴漲股票蘊(yùn)含的風(fēng)險(xiǎn)在不同類型公司間的異質(zhì)性。具體地，考察對(duì)哪一類公司，股價(jià)漲停后未來的市場風(fēng)險(xiǎn)更大?；谖覀兊睦碚摲治?，易于受操縱影響或易于產(chǎn)生非理性過度市場反應(yīng)的股票，價(jià)格暴漲后蘊(yùn)含的市場風(fēng)險(xiǎn)更大。如果公司沒有良好的運(yùn)營業(yè)績支撐，即使發(fā)生暴漲，價(jià)格泡沫的存在必然在未來產(chǎn)生更大的風(fēng)險(xiǎn)。外部市場對(duì)公司價(jià)格的判斷虛高，市場對(duì)于公司估值過于樂觀，公司信息不對(duì)稱程度高，容易受信息過度反應(yīng)造成暴漲。公司暴漲后，一旦市場修正對(duì)于公司價(jià)格的判斷，股價(jià)修正后帶來的下跌風(fēng)險(xiǎn)不可避免。信息環(huán)境差、治理結(jié)構(gòu)不合理的公司，易發(fā)生股價(jià)操縱，所以由不正當(dāng)手段造成的價(jià)格暴漲，缺乏有效信息的長期支撐，待股價(jià)操縱者套現(xiàn)離場后，非知情交易者和個(gè)人投資者因恐慌拋售股票造成更顯著的暴跌風(fēng)險(xiǎn)。因此，我們提出假設(shè)H3：

H3.1：沒有公司運(yùn)營業(yè)績支持的股票發(fā)生暴漲后，未來跌停更多、超額收益更少、波動(dòng)性更大。

H3.2：市場樂觀情緒過高、公司信息環(huán)境較差、外部監(jiān)督力量更弱的股票在發(fā)生暴漲后的風(fēng)險(xiǎn)更大，即未來跌停更多、超額收益更少、波動(dòng)性更大。

3 樣本與數(shù)據(jù)

3.1 樣本選擇和變量說明

本文的研究樣本為滬深兩市A股2006年至2016年全部上市公司，并按照以下原則進(jìn)行樣本篩選：(1)剔除ST，PT公司，因?yàn)镾T，PT公司漲跌幅限制是5%與正常股票不同；(2)剔除存在變量缺失的樣本；(3)剔除金融類上市公司；(4)剔除上市時(shí)間不足一年的公司；(5)對(duì)樣本連續(xù)性變量進(jìn)行1%和99%水平上縮尾處理，剔除異常值。經(jīng)過以上處理后，共得到81,555個(gè)公司-季度樣本，包含2,939家企業(yè)。個(gè)股股票和市場指數(shù)的收益率數(shù)據(jù)、公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、公司治理數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫；機(jī)構(gòu)持股數(shù)據(jù)來自于WIND數(shù)據(jù)庫。

本文利用中國證券市場特有的漲跌停制度，度量股票極端價(jià)格變化。1996年12月16日起滬深證券交易所對(duì)所有上市股票(含A，B股)及基金交易實(shí)行漲跌停限制，規(guī)定在一個(gè)交易日內(nèi)，除上市首日的證券外，每只證券交易價(jià)波動(dòng)不得超過前一日收盤價(jià)的上下10%。中國股票市場實(shí)施漲跌停板的價(jià)格限制，目的是減少和抑制暴漲、暴跌的極端價(jià)格事件發(fā)生，抑制市場中過度投機(jī)和市場操縱等不良現(xiàn)象，維護(hù)正常的市場交易秩序。漲跌停價(jià)格限制的存在，為我們研究股票市場的極端價(jià)格變動(dòng)以及暴漲暴跌風(fēng)險(xiǎn)提供了直接的度量指標(biāo)。本文通過計(jì)算單只股票單位時(shí)間內(nèi)的漲跌次數(shù)作為個(gè)股暴漲、暴跌的度量，其中UP記為個(gè)股季度內(nèi)的漲停次數(shù)，DOWN記為個(gè)股季度內(nèi)的跌停次數(shù)。

為了驗(yàn)證個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)程度，本文除了使用股票跌停次數(shù)作為暴跌風(fēng)險(xiǎn)度量外，還采用股票未來一段時(shí)間(一個(gè)季度、半年、一年、兩年和三年)的累積超額收益率CAR，股票收益率波動(dòng)率Volatility作為股票未來市場風(fēng)險(xiǎn)的代理。其中，股票的累積超額收益率CAR的計(jì)算我們采用了考慮現(xiàn)金紅利再投資的日個(gè)股回報(bào)率Dretwd，作為個(gè)股在t時(shí)期的收益率Rit，同時(shí)按市值加權(quán)得到t時(shí)期市場收益率Rimt。在選擇估算預(yù)期收益率模型時(shí)，我們參照文獻(xiàn)通常使用的CAPM模型(比如Krüger[21]; Malmendier等[22]，刻畫資產(chǎn)收益率與市場收益率間的關(guān)系，采用最小二乘法估計(jì)Rit=αi+βiRimt+eit模型，得到參數(shù)αi和βi。以此我們可以計(jì)算個(gè)股的超額收益率ARit=Rit-αi-βiRim并計(jì)算未來一段時(shí)間內(nèi)的累積超額收益率CARi。本研究中，我們還利用Fama-French三因子模型估計(jì)了累計(jì)超額收益，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)主要研究結(jié)論穩(wěn)健。受篇幅限制，我們省去由Fama-French三因子模型調(diào)整后的累計(jì)超額收益作為被解釋變量的結(jié)果。

本文參照研究股票風(fēng)險(xiǎn)決定因素的相關(guān)文獻(xiàn)，為實(shí)證需要，引入季度的因素指標(biāo)，公司規(guī)模Size，用公司的總資產(chǎn)表示；公司杠桿率Leverage，用資產(chǎn)負(fù)債率表示；公司總資產(chǎn)收益率ROA，用凈利潤比總資產(chǎn)表示；機(jī)構(gòu)投資者持股比率IIHR，用各季度機(jī)構(gòu)投資者持股占所有流通股比例表示；公司的市值賬面比MTB，以此來衡量市場對(duì)于公司估值情況，該值越大，投資者表現(xiàn)為更多的樂觀情緒。

3.2 描述性統(tǒng)計(jì)

表1是變量的描述性統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)顯示，UP和DOWN的平均值分別為1.680和1.372，即在我們樣本區(qū)間內(nèi)，季度內(nèi)股票的平均漲停次數(shù)要多于跌停次數(shù)。但UP的下四分位數(shù)，中位數(shù)，上四分位數(shù)分別是0,1,2。不難發(fā)現(xiàn)，股票并不頻繁出現(xiàn)暴漲事件。通過相關(guān)系數(shù)矩陣的計(jì)算，得到UP與DOWN的相關(guān)系數(shù)0.594，個(gè)股的暴漲與暴跌的呈現(xiàn)高相關(guān)性，即暴漲伴隨著暴跌的風(fēng)險(xiǎn)。其他控制變量間的相關(guān)系數(shù)并不高，說明我們的實(shí)證分析中不存在嚴(yán)重的多重共線問題。

4 多元回歸結(jié)果

4.1 暴漲股票特征分析

表2報(bào)告了在不同暴漲次數(shù)分組下，股票同季度的公司特征差異檢驗(yàn)。具體地，依據(jù)季度內(nèi)暴漲出現(xiàn)的次數(shù)將樣本分為三組，分別是UP=0，UP=1，UP>=2，分別統(tǒng)計(jì)公司同期的暴跌風(fēng)險(xiǎn)，收益率波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn)以及其他公司特征，并計(jì)算了UP=0和UP>=2分組差異的統(tǒng)計(jì)顯著性。我們發(fā)現(xiàn)，頻繁發(fā)生暴漲的股票，一個(gè)季度內(nèi)發(fā)生暴跌的次數(shù)為2.991，而未發(fā)生暴漲的股票，跌停的次數(shù)僅為0.375，而且差異在1%的置信水平上顯著。就股票收益率的波動(dòng)率而言，暴漲的股票往往伴隨著更高的收益率波動(dòng)率，同時(shí)具有規(guī)模小，杠桿率高，資本收益率低，機(jī)構(gòu)投資者持股比例低，市值賬面比高等特點(diǎn)。而且，我們也發(fā)現(xiàn)易于出現(xiàn)暴漲的股票更小的可能是滬深300指數(shù)的成份股。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

表2 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)

接下來，本文通過多元回歸模型進(jìn)一步研究頻繁發(fā)生暴漲的股票特點(diǎn)，詳見回歸方程(1)：

ZTit=α+β1Ln(Size)it+β2Leverageit+β3ROAit+β4MTBit+β5IIHRit+β6HS300it+β7Volatilityit-1+γit+μit+εit

(1)

其中，被解釋變量ZT是季度內(nèi)個(gè)股發(fā)生漲停的次數(shù)。解釋變量X為公司的同期特征，包括公司規(guī)模Ln(Size)，公司杠桿比率Leverage，資產(chǎn)收益率ROA，市值賬面比率MTB，機(jī)構(gòu)投資者比例IIHR，是否為滬深300成份股HS300，歷史的波動(dòng)率Volatility等。同時(shí)，為了消除行業(yè)和年份差異對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生的影響，回歸方程還引入了行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)?；貧w系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在公司層面進(jìn)行聚類調(diào)整。

表3 OLS回歸結(jié)果：暴漲股票的基本特征

注：*表示10%水平顯著；**表示5%水平顯著；***表示1%水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))。

表3的第1列表明，公司規(guī)模、資產(chǎn)收益率和機(jī)構(gòu)投資者比率與暴漲次數(shù)呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)；而資產(chǎn)負(fù)債率、市值賬面比則與暴漲次數(shù)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)。所以，回歸結(jié)果實(shí)證支持了：公司規(guī)模小、杠桿比率高、資產(chǎn)收益率低、市值賬面比高和機(jī)構(gòu)投資者比率低的公司更易發(fā)生暴漲。表3的第2列增加了是否為滬深300指數(shù)成份股虛擬變量，根據(jù)滬深300成份股的選股規(guī)則(即個(gè)股規(guī)模大，經(jīng)營狀況良好，流動(dòng)性好)，我們預(yù)期是否為滬深300成份股虛擬變量與漲停次數(shù)負(fù)相關(guān)。與預(yù)期一致，HS300變量的系數(shù)為-0.079(T統(tǒng)計(jì)量為-2.62)，在1%的置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著。表3的第3列增加了收益率波動(dòng)率變量，回歸系數(shù)表明收益率波動(dòng)率與漲停次數(shù)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)，即頻繁發(fā)生暴漲的股票伴隨著高波動(dòng)率。綜上，暴漲的股票有公司規(guī)模小、資產(chǎn)收益率低，市值賬面比高，機(jī)構(gòu)投資者比例低，非滬深300的成份股、歷史波動(dòng)率高等特征，即暴漲股票很大程度上是那些直觀上風(fēng)險(xiǎn)較大的股票。

4.2 暴漲股票的未來風(fēng)險(xiǎn)

本節(jié)需要進(jìn)一步為暴漲股票的未來風(fēng)險(xiǎn)提供直接證據(jù)。為識(shí)別股票暴漲后的風(fēng)險(xiǎn)，本文采用文獻(xiàn)中常用的三類風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。首先，利用中國股票市場跌停板作為暴跌風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別，即未來單位時(shí)間內(nèi)出現(xiàn)股價(jià)跌停的次數(shù)；其次，計(jì)算未來一段時(shí)間的累積超額收益率，因?yàn)槔鄯e超額收益率代表了個(gè)股的投資者在未來一段時(shí)間的收益情況；再者，使用股票收益率的波動(dòng)率度量股票價(jià)格在未來一段時(shí)間的不確定性。為了研究結(jié)論的穩(wěn)健性，本節(jié)分別考察了當(dāng)期股票暴漲發(fā)生次數(shù)與未來一個(gè)季度、半年、一年、兩年和三年的股價(jià)收益風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。回歸模型見方程(2)：

RISKi,t+j=α+β1Ln(ZTi,t+1)+βCControlVariablesi,t+εi,t

(2)

其中，RISK=DT,CAR,Volatility，j=1,2,4,8,12。

表4的第(1)列與(2)列、(3)列、(4)列、(5)列分別代表未來一個(gè)季度、半年、一年、兩年和三年中的股價(jià)跌停風(fēng)險(xiǎn)，自變量是本季度股票發(fā)生的漲停次數(shù)，回歸中取對(duì)數(shù)變換。最小二乘回歸結(jié)果表明，Ln(ZT+1)與DTt+1，DTt+2，DTt+4，DTt+8，DTt+12的回歸系數(shù)分別為：0.341，0.170，0.436，1.370，1.525，并均在1%置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著，即當(dāng)期頻繁發(fā)生暴漲的股票未來出現(xiàn)價(jià)格急跌的風(fēng)險(xiǎn)越大，具體表現(xiàn)為更多的股價(jià)跌停次數(shù)。Ln(ZT+1)不僅在統(tǒng)計(jì)上顯著，在經(jīng)濟(jì)上也顯著，以第一列為例，如果當(dāng)期股票漲停的次數(shù)增加一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差，那么未來一個(gè)季度內(nèi)股票發(fā)生跌停次數(shù)增加0.3351，占樣本均值的24.43%。為保證系數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，回歸中控制了與跌停風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的其他公司特征。同時(shí)，為了消除行業(yè)和年份差異對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生的影響，回歸方程還引入了行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。

表4 OLS回歸結(jié)果：股價(jià)暴漲后的跌停風(fēng)險(xiǎn)

注：*表示10%水平顯著；**表示5%水平顯著；***表示1%水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))。回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在公司層面進(jìn)行聚類調(diào)整。

表5中，Ln(ZT+1)與CARt+1、CARt+2、CARt+4、CARt+8和CARt+12的回歸系數(shù)分別為：-0.371、-0.474、-0.625、-1.238和-1.335，并均在1%置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著?；貧w結(jié)果說明，當(dāng)期發(fā)生暴漲次數(shù)越多的股票在未來的累積超額收益率表現(xiàn)越差，即對(duì)于投資組合中配置暴漲股票的投資者來看，長期均值意義下并不能獲得更高的超額收益，需要承擔(dān)更大的市場風(fēng)險(xiǎn)。此外，Ln(ZT+1)不僅在統(tǒng)計(jì)上顯著，在經(jīng)濟(jì)上也十分顯著，以第一列為例，如果當(dāng)期股票漲停的次數(shù)增加一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差，那么未來一個(gè)季度內(nèi)股票的累計(jì)超額收益率減少0.3646，占樣本均值的20.26%。為保證系數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，回歸中同時(shí)控制了其他公司特征，而且為了消除行業(yè)和年份差異對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生的影響，回歸方程還引入了行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，受篇幅限制，表中省去報(bào)告其他控制變量的系數(shù)。

表5 OLS回歸結(jié)果：股價(jià)暴漲后的未來市場表現(xiàn)

注：*表示10%水平顯著；**表示5%水平顯著；***表示1%水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))。回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在公司層面進(jìn)行聚類調(diào)整。

表6中，Ln(ZT+1)與Volatilityt+1、Volatilityt+2、Volatilityt+4、Volatilityt+8和Volatilityt+12的回歸系數(shù)分別為：0.265，0.172，0.128，0.135，0.108，并均在1%置信水平下統(tǒng)計(jì)顯著?；貧w結(jié)果表明，當(dāng)期發(fā)生暴漲次數(shù)越多的股票在未來股票收益率波動(dòng)率越大。此外，Ln(ZT+1) 不僅在統(tǒng)計(jì)上顯著，在經(jīng)濟(jì)上也十分顯著，以第一列為例，如果當(dāng)期股票漲停的次數(shù)增加一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差，那么未來一個(gè)季度內(nèi)股票的收益率波動(dòng)率增加0.2604，占樣本均值的8.05%。為保證系數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，回歸中同時(shí)控制了其他公司特征，而且為了消除行業(yè)和年份差異對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生的影響，回歸方程還引入了行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，受篇幅限制，表中省去報(bào)告其他控制變量的系數(shù)。

表6 OLS回歸結(jié)果：股價(jià)暴漲后的波動(dòng)率風(fēng)險(xiǎn)

注：*表示10%水平顯著；**表示5%水平顯著；***表示1%水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))?；貧w系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在公司層面進(jìn)行聚類調(diào)整。

綜上對(duì)表4、表5和表6的實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)期頻繁發(fā)生漲停的股票未來發(fā)生極端價(jià)格變動(dòng)可能性更大，價(jià)格回調(diào)風(fēng)險(xiǎn)更高,收益率的不確定更大。具體表現(xiàn)為，增加未來股價(jià)的跌停次數(shù)、降低累積超額收益率和提高收益率的波動(dòng)率，驗(yàn)證了假設(shè)H2，說明暴漲股票未來可能呈現(xiàn)更大損失。

4.3 脆弱股票暴漲的未來風(fēng)險(xiǎn)

經(jīng)由4.2我們實(shí)證說明暴漲股票蘊(yùn)含著未來風(fēng)險(xiǎn)。那么暴漲股票之中，哪些類型股票的未來風(fēng)險(xiǎn)更大。很自然地，對(duì)于沒有運(yùn)營業(yè)績支撐、市場過度高估、信息環(huán)境差的這幾類股票，如果發(fā)生暴漲則更可能是因?yàn)槭艿絻r(jià)格操縱或者價(jià)格過度反應(yīng)造成的，因此暴漲之后這幾類股票未來的風(fēng)險(xiǎn)更大。依照假設(shè)H3的設(shè)計(jì)，我們分別用ROA代理公司運(yùn)營業(yè)績狀況，ROA比例越高，說明公司基于資產(chǎn)的經(jīng)營和盈利能力越強(qiáng)。MTB代理市場對(duì)公司的估值情況，MTB越高說明市場對(duì)公司的市場價(jià)格高于公司的賬面價(jià)值，投資者對(duì)于股票過于樂觀，說明公司的不對(duì)稱程度高，造成市場對(duì)于公司過度估計(jì)。IIHR和HS300都作為公司的信息環(huán)境情況的代理變量，機(jī)構(gòu)投資者持股比例高以及滬深300成份股的股票，公司規(guī)模大，交易量大難以用小量資金操縱，而且公司透明度高，受市場關(guān)注大，人為操縱行為容易被察覺。

表7分別將未來一個(gè)季度采用跌停次數(shù)，累積超額收益率，波動(dòng)率作為風(fēng)險(xiǎn)度量。第1，4，7列考慮了運(yùn)營業(yè)績支撐對(duì)暴漲風(fēng)險(xiǎn)的影響。Ln(ZT+1)與ROA的交互項(xiàng)的系數(shù)分別為-0.039，0.010，-0.010，都在1%的水平上顯著。說明沒有公司運(yùn)營業(yè)績支持的公司，會(huì)加劇股票發(fā)生暴漲后的跌停風(fēng)險(xiǎn)，低的累積超額收益率，高的波動(dòng)率。而第2，5，8列中用MTB代理了市場對(duì)公司的估值情況，Ln(ZT+1)與MTB的交互項(xiàng)的系數(shù)分別為0.085，-0.024，0.013，都在1%的水平上顯著。市場過度樂觀的股票發(fā)生暴漲，未來跌停更多、超額收益更少、波動(dòng)性更大。表7的第3,6,9列分別加入Ln(ZT+1)與ROA的交互項(xiàng)，Ln(ZT+1)與MTB的交互項(xiàng)，交互項(xiàng)的系數(shù)顯著性未變。為保證系數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，回歸中同時(shí)控制了其他公司特征，而且為了消除行業(yè)和年份差異對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生的影響，回歸方程還引入了行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，受篇幅限制，表中省去報(bào)告其他控制變量的系數(shù)。

表7 交叉項(xiàng)回歸分析1

注：*表示10%水平顯著；**表示5%水平顯著；***表示1%水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))。回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤在公司層面進(jìn)行聚類調(diào)整。

表8 交叉項(xiàng)回歸分析2

注：*表示10%水平顯著；**表示5%水平顯著；***表示1%水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))?；貧w系數(shù)的T-統(tǒng)計(jì)量是基于公司層面的聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

表8也分別采用跌停次數(shù)，累積超額收益率，波動(dòng)率作為風(fēng)險(xiǎn)度量，利用IIHR和HS300作為信息不對(duì)稱的代理變量。信息不對(duì)稱程度高的股票，也易被股價(jià)操縱，這類暴漲背后沒有信息支撐，股價(jià)操縱者離開后，由暴漲吸引來接受的非知情交易者和個(gè)人投資者繼而拋售股票造成暴跌風(fēng)險(xiǎn)。表8的第1，4，7列中Ln(ZT+1)和IIHR的交互項(xiàng)的系數(shù)分別為-0.197，0.136，-0.100，都在1%的水平上顯著。表8的第2，4，8列Ln(ZT+1)和HS300的交互項(xiàng)系數(shù)分別為-0.268，0.048，-0.043，都在1%的水平上顯著?；貧w結(jié)果表明對(duì)信息透明度低、外部監(jiān)督力量弱的股票，發(fā)生暴漲后，股票未來更容易出現(xiàn)跌停、長期持有超額收益更少、個(gè)股收益率波動(dòng)性更大，未來的風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。為保證系數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確性，回歸中同時(shí)控制了其他公司特征，為了消除行業(yè)和年份差異對(duì)回歸結(jié)果產(chǎn)生的影響，回歸方程還引入了行業(yè)固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)，受篇幅限制，表中省去報(bào)告其他控制變量的系數(shù)。

通過對(duì)表7和表8的實(shí)證分析，不難發(fā)現(xiàn)，缺少公司運(yùn)營業(yè)績支持、易被市場高估、信息環(huán)境差、外部監(jiān)督力量弱的股票發(fā)生暴漲后，伴隨更多風(fēng)險(xiǎn)，具體表現(xiàn)為未來跌停次數(shù)更多、長期持有超額收益更少、個(gè)股收益率波動(dòng)性更大，進(jìn)而驗(yàn)證了假設(shè)H3。上述結(jié)果主要匯報(bào)了未來一個(gè)季度的市場表現(xiàn)，而主要結(jié)論對(duì)未來半年、一年和兩年均顯著存在。

5 穩(wěn)健性分析

5.1 控制其他公司特點(diǎn)

為了實(shí)證結(jié)論的穩(wěn)健性，本節(jié)進(jìn)一步控制公司的其他特征。采用與方程(2)相似的模型，并使用更加詳細(xì)兩位行業(yè)代碼作為行業(yè)固定效應(yīng)控制，重新分析了暴漲股票的未來風(fēng)險(xiǎn)，以及其運(yùn)營能力、市場估值以及信息環(huán)境對(duì)暴漲股票帶來風(fēng)險(xiǎn)的影響。分析表明(因篇幅限制，此處不報(bào)告詳細(xì)結(jié)果)，Ln(ZT+1)與未來的跌停次數(shù)，波動(dòng)率的系數(shù)都在1%的顯著水平上顯著為正；Ln(ZT+1)與累積超額收益率的系數(shù)在1%的顯著水平上顯著為負(fù)。而且交叉項(xiàng)的系數(shù)和顯著性都與表7、表8一致，即易暴漲的股票存在未來風(fēng)險(xiǎn)。

5.2 內(nèi)生性檢驗(yàn)

考慮到暴漲風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)生性問題，本節(jié)采用股票的漲停次數(shù)減去個(gè)股所在行業(yè)的漲停平均水平作為調(diào)整的漲停次數(shù)(Adj_ZT)的度量。分析結(jié)果顯示，調(diào)整的漲停次數(shù)與股票未來的跌停風(fēng)險(xiǎn)，收益率波動(dòng)率的回歸系數(shù)正向顯著，與未來的累積超額收益率的回歸系數(shù)負(fù)向顯著。進(jìn)一步表明，個(gè)股特定的漲停次數(shù)會(huì)增加股票未來的跌停風(fēng)險(xiǎn)、低的超額收益率和高的波動(dòng)率。此外，本節(jié)還采用差分回歸模型檢驗(yàn)內(nèi)生性，分析結(jié)果顯示股票漲停次數(shù)增量ΔZT與股票未來的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系，以及交叉項(xiàng)與股票未來的風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果均保持穩(wěn)健性。但限于篇幅，未在本文中報(bào)告相關(guān)回歸結(jié)果。

5.3 公司運(yùn)營狀況和信息透明度的其他度量

本節(jié)進(jìn)一步采用其他代理變量考察公司的運(yùn)營狀況、市場估值和公司信息環(huán)境對(duì)暴漲股票蘊(yùn)藏風(fēng)險(xiǎn)的影響。具體地，本文采用資產(chǎn)收益率的增量(ΔROA)，作為公司盈利與運(yùn)營能力變動(dòng)的代理變量。表9匯報(bào)了因變量為未來跌停次數(shù)的最小二乘回歸估計(jì)結(jié)果，第1列ΔROA與Ln(ZT+1)的交互項(xiàng)與股票未來跌?；貧w系數(shù)為-0.011，且在1%水平上顯著。驗(yàn)證了股價(jià)暴漲在缺少盈利與運(yùn)營能力支撐的公司中，蘊(yùn)含的市場風(fēng)險(xiǎn)更大。同時(shí)，本文采用公司規(guī)模作為信息透明度的代理變量，文獻(xiàn)認(rèn)為，規(guī)模大的公司，通常易受投資者的關(guān)注，公司自身信息透明度高，不易作為股價(jià)操縱對(duì)象。而且，信息披露越多，市場的關(guān)注度更高，對(duì)公司的估值更為準(zhǔn)確。表9的第2列Ln(Size)與Ln(ZT+1)的交互項(xiàng)與股票未來跌?；貧w系數(shù)為-0.101，在1%水平上顯著為負(fù)。公司的市值越大，價(jià)格暴漲需要相對(duì)更多的交易量支撐，所以較低可能是內(nèi)幕操縱帶來的，其發(fā)生暴漲后也不容易發(fā)生暴跌。說明大公司的暴漲能夠減弱暴漲帶來的未來風(fēng)險(xiǎn)。表9的第3列，用獨(dú)立董事的虛擬變量(Independence)來代理公司的信息透明情況，當(dāng)獨(dú)立董事人數(shù)大于2時(shí)，Independence為1，否則為0。Independence與Ln(ZT+1)的交互項(xiàng)與股票未來跌?；貧w系數(shù)為-0.292，在1%水平上顯著為負(fù)。說明隨著公司信息透明度的提高，股票的暴漲蘊(yùn)含的未來風(fēng)險(xiǎn)減弱。文獻(xiàn)認(rèn)為，無形資產(chǎn)越多的公司，信息透明度越差。表9的第4列利用無形資產(chǎn)比例(Intangibility)作為公司信息透明情況的另一個(gè)代理變。Intangibility與Ln(ZT+1)的交互項(xiàng)與股票未來跌?；貧w系數(shù)為0.006，在1%水平上顯著為正。說明暴漲蘊(yùn)藏的市場風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信息透明度更低的股票更大。綜上，表9的結(jié)果與表7，表8結(jié)果一致，即發(fā)生暴漲的股票未來有更大的風(fēng)險(xiǎn)，而且對(duì)運(yùn)營基本面更差、市場估值更高、信息披露質(zhì)量更低的股票，暴漲過后的市場風(fēng)險(xiǎn)更加明顯。

6 結(jié)語

本文充分利用中國特有的“漲跌?！敝贫仍O(shè)定，將漲跌停板次數(shù)作為暴漲暴跌的度量，驗(yàn)證了中國股票市場上暴漲的股票不僅對(duì)應(yīng)著直觀上風(fēng)險(xiǎn)大的股票，而且暴漲還蘊(yùn)含著更高的未來風(fēng)險(xiǎn)。具體地，本文發(fā)現(xiàn)，暴漲的股票具有公司規(guī)模小、信息透明度低、非指數(shù)成份股、歷史波動(dòng)率高等特點(diǎn)，這些股票都是傳統(tǒng)意義上高風(fēng)險(xiǎn)的股票。其次，本文發(fā)現(xiàn)暴漲的股票未來一段時(shí)間的超額收益率減少，收益率波動(dòng)率以及暴跌風(fēng)險(xiǎn)增加，說明了暴漲股票未來可能遭受到更大的市場風(fēng)險(xiǎn)。本文還進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)對(duì)于沒有公司運(yùn)營業(yè)績支撐、市場樂觀情緒高、信息披露質(zhì)量差的這幾類股票，發(fā)生暴漲之后未來的風(fēng)險(xiǎn)更大。這些說明，對(duì)于沒有運(yùn)營業(yè)績支撐的公司，股票的價(jià)格變動(dòng)長期沒有相應(yīng)的信息支撐，發(fā)生暴漲后價(jià)格容易出現(xiàn)反轉(zhuǎn)；對(duì)于市場評(píng)價(jià)過于樂觀的股票，外部市場對(duì)公司的價(jià)格判斷有偏，使得賬面市值比虛高的公司，市場易對(duì)公司的信息過度反應(yīng)造成暴漲；對(duì)于信息披露質(zhì)量差的股票，容易內(nèi)部操縱形成虛高的股票價(jià)格上漲，引誘不知情投資者盲目跟進(jìn)而出現(xiàn)暴漲。發(fā)生暴漲后，這樣的股票更易得到市場投資者的關(guān)注而加強(qiáng)對(duì)公司的監(jiān)管。一旦市場價(jià)格得到修正，察覺到公司的潛在風(fēng)險(xiǎn)，股票價(jià)格就會(huì)發(fā)生下跌；而對(duì)于信息環(huán)境差、治理結(jié)構(gòu)不合理的公司，易發(fā)生股價(jià)操縱，其價(jià)格暴漲更可能是借不正當(dāng)手段操縱股價(jià)帶來的，在股價(jià)操縱者套現(xiàn)離場后，非知情交易者和個(gè)人投資者因恐慌拋售股票造成更顯著的暴跌風(fēng)險(xiǎn)。

表9 暴漲風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性的穩(wěn)健分析

注：*表示10%水平顯著；**表示5%水平顯著；***表示1%水平上顯著(雙尾檢驗(yàn))。

綜上，容易暴漲的股票是風(fēng)險(xiǎn)高的股票，這些股票的暴漲可能并非源于上市公司本質(zhì)性的進(jìn)步，而是操縱或者盲目跟風(fēng)；暴漲以后的暴跌可能性、收益波動(dòng)性以及累計(jì)超額收益的表現(xiàn)恰恰也體現(xiàn)了經(jīng)常發(fā)生暴漲的股票在暴漲以后比正常股票的投資收益更差，證實(shí)前期的暴漲是以后期的損失為代價(jià)的；而且運(yùn)營基本面差、市場過于樂觀、信息披露質(zhì)量低的股票，其暴漲的后期代價(jià)更大。因此暴漲是一種實(shí)實(shí)在在的風(fēng)險(xiǎn)，說明了國家的漲跌停板制度的設(shè)置從控制極端風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)而言是正確的。

本文的實(shí)證發(fā)現(xiàn)，暴漲不僅僅因?yàn)槠涫菢O端價(jià)格波動(dòng)而成為風(fēng)險(xiǎn)，更是因?yàn)槠湮磥硖N(yùn)含更大的潛在損失而成為風(fēng)險(xiǎn)。本文更深刻地揭示了暴漲風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)質(zhì)，補(bǔ)充了對(duì)價(jià)格極端波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)識(shí)。中國股市存在著大量的散戶，盲目追漲是中國散戶常見的行為特征。本文的研究表明，追逐短期波動(dòng)誘惑、盲目追漲停有可能會(huì)招致嚴(yán)重的虧損和不確定性風(fēng)險(xiǎn)。因此，有必要加強(qiáng)投資者教育，正確認(rèn)識(shí)和理解個(gè)股價(jià)格的暴漲及其背后隱藏的市場風(fēng)險(xiǎn)，培養(yǎng)長期價(jià)值投資理念，促進(jìn)中國市場成為一個(gè)健康成熟穩(wěn)定的市場。未來的研究可以進(jìn)一步分析不同因素驅(qū)動(dòng)下的股價(jià)暴漲特點(diǎn)，進(jìn)而有助于開展市場調(diào)控政策的差異性、針對(duì)性管理。