驯服偏差动物园：哪些因素能真正解释中国股市过度交易？
一、引言与简介
行为经济学家利用心理学解释各种金融异象，每一种金融异象都被多种理论解释，形成了“动物园”。那么在各种理论解释中，如何更好量化其对应的指标？如何挑选出最有力的解释？本文对以上问题做出了回答。
对于同一个金融异象，学者们往往会提出多种行为学解释。本文结合问卷调查和交易数据，使用了一种新的研究方法，对过度交易（Excessive Trading Puzzle）这一金融异象的各种解释进行了研究。结果发现，投资者的赌博偏好和主观认定的信息优势拥有最好的解释能力。本文的亮点在于能够巧妙地运用问卷问题调查投资者的主观意向，同时也能获得准确的交易数据。
二、数据来源&处理
1. 数据来源
本文的调查数据来自深交所投资者教育基地。投资者教育基地与本文作者进行合作，负责将问卷发放到全国的分支机构。为了使数据具有代表性，本文的作者选取了29个省份的500个分支机构，保证每个省份的分支机构数量和和本省的交易量成比例。经过一系列的处理后，最终获得了11,268份有效数据。总的来说，这个样本的人群都接受了良好的教育，并且较为富裕：超过50%的人拥有大学及以上学历，年收入的中位数超过了200,000人民币。
作者在问卷中设计了衡量投资者各种行为学的理论的问题。这些理论包括赌博偏好(Gambling Preferences)、金融素养(Financial Literacy)、过度自信(Overconfidence)、忽略交易成本(Neglect of Trading Costs)、寻求刺激(Sensation Seeking)信息等9个理论。以赌博偏好为例，本文的作者将赌博偏好分为两个部分，详细的度量方法见表1。
2. 数据处理
在度量了主观的指标后，作者将受访者的问卷结果通过姓名、出生日期、证券代理商等信息获得了部分受访者的交易数据：最后获得了4,761份有效数据。同时，对于问卷中问题的答案，统一进行虚拟变量进行回归，主要分为三类，如表2所示。
3. 是否存在过度交易？
接下来，作者对是否存在过度交易进行研究。如表3所示，结果显示，确实存在过度交易的现象：深证综合指数在同期的月度收益为0.6%，但是样本的月度平均收益为0.0%。交易量越大的收益更低，换手率和总回报和净回报的相关性分析都显著为负。
表 3
4. 如何保证问卷结果的有效性？
问卷结果往往存在噪音，其有效性会受到质疑。作者使用了交易数据作为因变量，将几个主要由问卷度量的指标做回归，因为交易数据的指标和问卷度量的指标显著正相关，所以证明了问卷结果的有效性。依然以赌博偏好为例，作者利用中国股市特有的日涨幅10%的限制，统计出投资者在涨停时的操作次数（交易量加权），与问卷统计的指标进行回归。回归结果显示系数正向显著，证明了问卷结果的有效性。
三、实证结果
1. 基准回归
首先，作者对换手率进行了单变量回归，由于篇幅过长，大家可自行阅读。总结一下，就是有一些可以解释过度交易（赌博偏好、寻求刺激等），另外一些不能解释。（忽略交易成本、缺乏金融素养）
2. “跑马回归”以及稳健性检验
紧接着，作者将所有解释的变量放在一起回归，在所有变量中“挑高个”，赌博偏好和主观认定的信息优势在1%水平上正向显著，如表4所示。作者还使用了更大的样本、不同时间段的样本进行了稳健性检验，结果都显示赌博偏好和主观认定的信息优势是过度交易有力的解释因素。
表 4
3. 进一步研究
作者将对赌博偏好和主观认定的信息优势的受访者根据不同的回答分成了5类，进一步确认是否存在过度交易。如表5所示，随着赌博偏好和主观认定的信息优势不断上升，换手率也在增加——换手率的差异在最低和最高两组之间都是显著的。在附录里，作者还验证了5类受访者购买的股票的特点：有赌博偏好的受访者更偏好买市值更小，有着较大历史波动率的股票。
表 5
作者还比较了基于交易数据和基于问卷数据对换手率的解释能力：最终的结论是基于交易数据的解释能力更强，但是同时背后可能有更多的机制，没有问卷数据那么“纯粹”。因此，这两者形成了一种均衡。
*文章来源：香樟经济学术圈
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