李卓凝 林仁文
摘要:本文基于合成控制法,將炒鞋熱潮視為外生沖擊,探究了該沖擊對(duì)主要受影響企業(yè)Nike的股價(jià)的影響。通過(guò)分析StockX二手球鞋交易平臺(tái)自2012年4月27日至2019年7月19日的交易數(shù)據(jù),明確了炒鞋從2015年開(kāi)始,且Nike是受影響最大的企業(yè)。相關(guān)分析表明,Nike品牌的二手球鞋交易量與股價(jià)存在因果關(guān)系,且Nike球鞋的炒作時(shí)間要早于整個(gè)二手球鞋市場(chǎng)。
關(guān)鍵詞:炒鞋;股價(jià);Nike;合成控制法
中圖分類號(hào):F23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A doi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.24.040
0引言
炒鞋是當(dāng)下最新的財(cái)富神話。一名大學(xué)生,靠炒鞋月入上萬(wàn),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)獨(dú)立;一位年輕小伙,將買房首付款投入炒鞋,最終全款買房。網(wǎng)上不斷曝出炒鞋致富的故事,引發(fā)人們的廣泛關(guān)注。
“供不應(yīng)求”是引發(fā)炒鞋熱的根本原因。球鞋品牌商的“饑餓營(yíng)銷”策略成功抓住了不少球鞋愛(ài)好者的心理,但同時(shí)也給炒鞋黨創(chuàng)造了投機(jī)的機(jī)會(huì)。為了滿足市場(chǎng)需求,不少商家推出了二手球鞋交易平臺(tái),該平臺(tái)的行為模式和證券市場(chǎng)的交易模式極其類似,不僅衍生出K線圖、“鞋期貨”,還互聯(lián)網(wǎng)化衍生出“云炒鞋”(劉遠(yuǎn)舉, 2019)。筆者認(rèn)為,球鞋的二手市場(chǎng)可類比為股票的二級(jí)市場(chǎng),二級(jí)市場(chǎng)會(huì)對(duì)一級(jí)市場(chǎng)產(chǎn)生影響。同樣,球鞋的二手市場(chǎng)也會(huì)在一定程度上影響一手市場(chǎng),進(jìn)而體現(xiàn)為股票投資者對(duì)于該公司的信心。
目前,已有很多新聞報(bào)道分析炒鞋現(xiàn)狀及投機(jī)者的心理,但大多數(shù)文章僅僅關(guān)注該現(xiàn)象的原因,鮮有文章考察該熱潮對(duì)于鞋類企業(yè)產(chǎn)生的影響。本文將炒鞋熱潮視為一種外生沖擊,通過(guò)合成控制法來(lái)探究該沖擊是否對(duì)鞋類企業(yè)的股價(jià)產(chǎn)生影響。數(shù)據(jù)分析表明,受炒鞋影響最大的企業(yè)是Nike和Adidas,其余企業(yè)受影響很小,本文主要研究對(duì)Nike企業(yè)的影響,因此將其視為實(shí)驗(yàn)組,其余鞋類企業(yè)(除Adidas企業(yè))視為對(duì)照組,觀察炒鞋熱潮發(fā)生后的股價(jià)是否與未受沖擊的股價(jià)有明顯差異。
本文的第二部分收集了StockX平臺(tái)的二手球鞋交易數(shù)據(jù),展示了炒鞋熱潮的發(fā)展歷程;第三部分對(duì)二手球鞋交易量與受影響鞋企Nike的股價(jià)進(jìn)行了相關(guān)性分析;第四部分基于Stata,使用合成控制法探究二者的因果關(guān)系;第五部分總結(jié)了主要結(jié)論,結(jié)果表明,炒鞋熱潮對(duì)Nike企業(yè)的股價(jià)有一定影響。
1數(shù)據(jù)來(lái)源及描述
本文的二手球鞋交易數(shù)據(jù)均來(lái)自StockX平臺(tái)的所有可見(jiàn)公開(kāi)數(shù)據(jù),該公司于2015年在美國(guó)成立,其前身是二手運(yùn)動(dòng)鞋交易市場(chǎng)最重要的交易中心Campless,現(xiàn)已成為二手鞋交易領(lǐng)域第一家“獨(dú)角獸”公司。秉持著“讓用戶像炒股票一樣交易球鞋”的理念,該平臺(tái)搭建了一個(gè)交易物品的“股票市場(chǎng)”。用戶可在平臺(tái)上看到每一款球鞋的指數(shù),時(shí)時(shí)查看球鞋價(jià)格。為了還原球鞋轉(zhuǎn)賣交易市場(chǎng)的真實(shí)情況,我們此次分析使用了該平臺(tái)自2012年4月27日到2019年7月19日共計(jì)489萬(wàn)條交易記錄。數(shù)據(jù)經(jīng)去重清洗后,保留了16個(gè)運(yùn)動(dòng)鞋品牌共343萬(wàn)條交易記錄。
從圖1可以看出,二手球鞋交易從2012年起初見(jiàn)端倪,隨后幾年呈爆發(fā)式增長(zhǎng)。上圖列出了四家二手鞋交易量最大的企業(yè),分別是Nike,Adidas,Puma和Asics。其中,Nike二手鞋出現(xiàn)的交易時(shí)間最早,且交易量最大(2017年除外)。由圖可知,Nike和Adidas兩家企業(yè)幾乎占據(jù)了整個(gè)二手球鞋交易市場(chǎng),其他企業(yè)交易量較小。我們將Nike作為處理組,即被炒作的品牌,其他品牌(除Adidas外)為對(duì)照組,即未被炒作的品牌。為了判斷“炒鞋熱潮”這一外生沖擊發(fā)生的具體時(shí)間,本文使用Eviews軟件,通過(guò)加入虛擬變量,考察2015和2016年前后,二手球鞋交易量(quantity)時(shí)間序列的斜率是否發(fā)生顯著變化。
Quantity︿=D1+D1*YEAR+C
由Eviews結(jié)果可知,2015年前后時(shí)間序列的斜率變化更加顯著,R-squared(2015)大于R-squared(2016),因此筆者認(rèn)為炒鞋熱潮從2015年開(kāi)始。
2相關(guān)分析及因果識(shí)別
為了探究Nike二手球鞋交易量和股價(jià)的關(guān)系,通過(guò)Eviews建立如下模型。結(jié)果表明,對(duì)數(shù)函數(shù)能夠較好地?cái)M合散點(diǎn)的走勢(shì),在5%顯著水平下,二者呈顯著正相關(guān)關(guān)系。
stockprice_nike︿=-54.0640+9.3286log (quantitynike)
(-5.32)(10.42)R2=0.95,DW=2.43
根據(jù)以上分析,筆者判斷炒鞋熱潮于2015年開(kāi)始,由于其他品牌受炒鞋熱潮影響較小,我們忽略對(duì)其他品牌的影響,只考慮對(duì)Nike品牌的影響。將炒鞋熱潮看作是對(duì)Nike品牌實(shí)施的一項(xiàng)自然實(shí)驗(yàn),自2015年之后為處理組,其他品牌為對(duì)照組,比較處理組和對(duì)照組之間的差異,可以估計(jì)“炒鞋”對(duì)鞋企股價(jià)的影響。
為了避免對(duì)照組選取時(shí)的主觀性和隨意性,以及內(nèi)生性問(wèn)題,我們采取合成控制法來(lái)構(gòu)造良好的對(duì)照組。該方法根據(jù)所有對(duì)照組的數(shù)據(jù)特征對(duì)其進(jìn)行加權(quán),構(gòu)造出沒(méi)有受到外生沖擊的實(shí)驗(yàn)組的狀態(tài)。將實(shí)際情況與“反事實(shí)狀態(tài)”進(jìn)行對(duì)比,判斷該外生沖擊是否對(duì)實(shí)驗(yàn)組造成影響(劉甲炎、范子英, 2013)。
我們的目標(biāo)是用其他上市鞋企的加權(quán)平均來(lái)模擬沒(méi)有受到“炒鞋”外生沖擊的Nike的股價(jià),然后與這兩家企業(yè)真實(shí)的股價(jià)進(jìn)行對(duì)比來(lái)估計(jì)炒鞋熱潮對(duì)其股價(jià)波動(dòng)的影響。由于Nike是世界規(guī)模較大的球鞋企業(yè),其體量遠(yuǎn)大于其他鞋企,為了排除企業(yè)規(guī)模所造成的影響,僅探究炒鞋這一外生沖擊帶來(lái)的后果,本文采取了股票收益率來(lái)代替股價(jià)。根據(jù)合成控制法的思想,我們選擇權(quán)重時(shí)要使得在炒鞋熱潮開(kāi)始前,合成Nike(Adidas)各項(xiàng)決定股票收益率的因素和真實(shí)Nike盡可能的一致。我們選擇的預(yù)測(cè)控制變量包括賬面市值比(BM)、市盈率的倒數(shù)(E/P)、杠桿率。這些預(yù)測(cè)變量均為2012-2014年的企業(yè)平均值,另外還使用2012、2013與2014年的平均股價(jià)收益率作為三個(gè)額外的預(yù)測(cè)變量。研究表明,股票平均收益率與杠桿率(Bhandari, 1988)、市盈率的倒數(shù)(Basu, 1983)正相關(guān)。此外,Dennis(1980)發(fā)現(xiàn)對(duì)于美國(guó)股票市場(chǎng)而言,股票收益率與賬面市值比有正相關(guān)關(guān)系。通過(guò)分析1963-1990年間的股票,F(xiàn)ama & French(1992)發(fā)現(xiàn),股票收益率與市值、賬面市值比、市盈率及杠桿率有關(guān)。