瞬間暫停和停板限制前後績效的比較

關於價格限制績效研究的文獻，在過去多是以日資料來進行，但所得到的結果受 到許多的挑戰，主要的批評文章以Harris(1998)為主，他認為主要的問題在於沒 有一個有效的實證方法可以測定價格限制真正的影響，例如，無法在價格移動已 經被price limit 給限制的情況下，求得真正的市場波動性，大部分的波動性的衡 量值都低估了真正的波動。因此，部分文章開始尋求利用事件研究法來進行price limit 的研究，將 price-limit-hit 的交易日作為事件日，這類的文章，如 Ma et al.(1998a,b)，得到的結果為在 price limit 以後，證券的波動性再次一個交易日會 降低，因此price limit 對市場有降溫的功效。但這樣的文獻仍招致批評，如：

Lehmann(1989)和 Miller(1989)提出：在有大幅波動的交易日後觀察到較低的波動 性本來就是很正常的，尤其股票價格波動的自我相關性本來就很強，而且，這類 日資料的事件研究法還面臨sample selection bias 的問題，因為這種文獻通常會把 連續碰到limit 的樣本排除掉。

因此，近期的文章多轉向觀察更高頻率的日內資料，如：Berkman and Lee (2002), Lee and Chou (2004)，他們都是利用 price-limit-hit 為事件，觀察前後一小段時間 的市場現象，這類文章大多採用比較組以排除掉因為價格大幅變動而產生的結 果，例如：Harris(1998)認為，在價格大幅變動後，波動性下降可能是當然的結 果，並非是由於停板限制或暫停所造成，為避免此問題，許多研究設計比較組來 進行實證。

近期實證文章的結果並不一致，如：Chan, Kim, and Rhee(2005)得到的證據為 price-limit 會使資訊不對稱上升；資訊交易者到達率提升，表示資訊洩漏延後；

price-limit 會加速 OIB 的發生等結果，不支持 price-limit。這似乎和我們所認為 不同特質的股票應給予不同的限制水準的想法有所出入，但該文進行事件研究所 用的資料區間仍然相當的大，而且並沒有對股票進行分類（因為馬來西亞市場的 價格限制高達30%，能碰到都很不容易了，更何況一天之內分為兩個 trading session，Price limit 是以上一個 trading session 的價格為基準，因此，一天中的兩 個session，價格上升最高可達前一交易日收盤的 169%，最低可達 49%。不過連 續兩盤都有碰到價格限制的樣本也被排除掉了），很湊巧的，他所有的樣本都是

碰到上限，沒有下限的樣本。而關於台灣資料的實證，得到的結果也並不一致，

Lee and Chou (2004)上限的結論跟 Chan, Kim, and Rhee(2005)很像，暫停後資訊不 對稱上升、pricing error 程度也上升，然而下限的結果相反，以上兩個都減少，

支持price limit 的效果，除此之外，他也發現小公司經歷較大的 pricing error、資 訊不對稱，流動性也較低（這似乎和我之前的模型結果可以呼應，小公司也許需 要更寬的暫停水準）；Cho, Russell, Tiao, and Tsay (2003)也發現上下限有不一致的 情形。

3.2.1 樣本選取和實證方法

本節進行瞬間暫停和停板限制發生前後市場績效的比較，以高頻率的日內交易資 料為樣本，取事件發生前後10,30,60 分鐘的價格波動性、市場流動性、價格效率 性、和資訊不對稱程度作為市場績效的指標。為控制其他可能的影響因素，我們 設計了比較組，台灣的停板限制為7%，我們取 5.6%的樣本作為比較組：某股票 的價格變化超過前一日收盤的上下56％、但沒有碰到漲停的股票。瞬間暫停的 比較組：某筆交易比前筆交易變化超過2.8%但沒有到達 3.5%，因此沒有被暫停，

但仍可觀察前後的兩段期間。為計算各項市場績效變數，我們刪除掉資料不足的 樣本，和在事件發生前後10,30, 60 分鐘的樣本期間交易筆數少於 5 筆的股票樣 本。

本文所採用的市場績效變數有四項：

1. 波動性：每分鐘報酬率的標準差

2. 流動性：Martin(1985) LR＝VAR(ri)/CVOL。當這個流動性比率越高時，表 示流動性越差

3. 效率性：若市場過度反應，則在暫停、或停板後的 pricing error 程度會上升，

這種pricing error 會導致報酬負的自我相關，因此用 Variance Ratio 作為市場 效率性的代理變數，當Variance Ratio 越接近 1 時，表示市場效率越好，若 價格成負自我相關，Variance Ratio 會小於一。Variance Ratio=VAR（5 分鐘 報酬）/5*VAR（1 分鐘報酬）

4. 資訊不對稱程度：以 Lin atc. (1993)所提出的方法進行估計資訊不對稱程度。

在進行四像是場績效變數的差異性檢定後，為控制其他因素的影響，本文將利用 以下模型，放入幾項可能影響的控制變數，進行回歸分析。

LQ Size

ice Duration

D D

M

=

α

₀ +

α

₁* _hit +

α

₂* _{upper or lower} ++

α

₃* +

α

₄*Pr +

α

₅* +

α

₆* Δ

其中

Δ ：前列四項績效變數事件前後的差異（事後-事前）

M D ：是否為 limit-hit 的樣本

hit

lower or upper

D

：是漲停或跌停，瞬間暫停的樣本則是和前一筆成交價比較，判斷是 趨漲還是趨跌。

Duration：停留在漲、跌停、瞬間暫停的時間，以分鐘表示 Price：股價等級，分為四等，1 代表股價最小、4 代表股價最大

Size：將市值的大小分為四個等級，1 代表市值最小、4 代表市值最大

LQ：以 Hui-Heubel 所定義的 LQ（流動性比率）值來衡量股票的流動性，將樣 本股票在樣本期間（2002/7~12）的每日 LQ 值平均，算出該股票在此段期間的 平均流動性，以此為該股票流動性的代理變數。

3.2.2 實證結果

我們首先進行各項績效變數的暫停前後差異性檢定，結果列於表3.2-1～表 3.2-4。在波動性方面，我們發現有觸及停板的股票，在停板後短時間內（10 分 鐘）的波動性顯著上升，但長時間（30, 60 分鐘）的樣本則不顯著，然而，瞬間 暫停後的波動性卻是大幅上升，相較於沒有被瞬間暫停的股票，這種現象更為明 顯；在流動性方面，在觸及停板後的流動性會顯著提高（10, 30 分鐘），但同時 沒有觸及停板但曾經歷大幅波動的股票流動性也是顯著提高（30, 60 分鐘），相 反的，瞬間暫停後股票的流動性卻沒有提高，相反的，沒有被暫停但曾有大幅價 格變化股票則有深度明顯增加的情形；效率性方面，表3.2-3 的結果顯示，Variance Ratio 在停板後會下降，表示價格的效率性降低，並且在三段期間皆達於顯著，

這個現象比沒有觸及停板的股票顯著，然而，被瞬間暫停後的股票效率性顯著降 低、但其比較組卻是效率性顯著提高；最後，在資訊不對稱方面，由表3.2-4 的 結果發現，觸及停板後的股票其資訊不對稱程度顯著降低，但其比較組卻也是顯 著降低，暫停後的股票不對稱資訊在30 分鐘的樣本有顯著的降低，但其他兩組 樣本並沒有。綜合來看，觸及停板後的股票，其波動性上升、流動性上升、價格 效率降低、不對稱資訊下降，另一方面，瞬間暫停後的股票，其波動性上升、流 動性沒有顯著上升、價格效率降低、資訊不對稱的下降也不明顯。由此初步的結

果來看，兩者皆有其弱點，但瞬間暫停所造成的市場績效變化比停板限制來的差。

為控制其他影響因素，我們進行多變數回歸，結果列於表3.2-5～表 3.2-8。波動 性的實證結果列於表3.2-5，我們發現是否有達於停板的虛擬變數（Dhit）雖為正，

但卻沒有達到顯著，表示停板對於價格的波動性無顯著影響，另外，趨漲的股票 會使停板後的波動性顯著較低；然而，瞬間暫停後卻會使波動性顯著上升，這種 現象在趨跌的股票中更為明顯（Dhit顯著為正，Dupper or lower顯著為負）。流動性的 實證結果列於表3.2-6，由於流動性比例值越大代表流動性越差，因此，停板限 制後短期間（10 分鐘的樣本）流動性會顯著上升，但在較長的時間區間則不顯 著，此外，表3.2-6 中的 LQ 的係數顯著為正，這表示對於原本流動性就比較差 股票，停板限制越有提升停板後流動性的效果；然而，瞬間暫停則會造成流動性 顯著變差，此外，對於大公司而言，瞬間暫停有促進流動性的效果，但對小公司 而言，暫停後的流動性卻會顯著下降（Size 的係數顯著為負），另外，對於原本 流動性就比較差的公司而言，瞬間暫停也有促進流動性的效果。價格效率的實證 結果列於表3.2-7，我們發現不論是停板或是瞬間暫停都會使價格效率顯著降 低，大公司在停板後所造成的價格效率下降較小，漲停樣本的價格效率下降顯著 較大，相反的趨跌的樣本則是在瞬間暫停後的價格效率下降顯著較大。最後，不 對稱資訊的實證結果列於表3.2-8，在停板限制的樣本中，只有 60 分鐘的樣本在 Dhit係數有顯著為負，也就是有達到停板會使資訊不對稱顯著下降，而這個現象 在漲停的樣本中較為明顯（Dupper or lower顯著為負），此外，瞬間暫停則不會對暫 停前後的資訊不對稱有顯著的影響。將有達到停板或瞬間暫停對各種市場績效的

表3.2-1 波動性的差異檢定

事件前 事件後 事前-事後 pair 的差異 p-value 停板限制樣本

有被暫停

10min 0.0041 0.0044 -0.0003 0.0010

30min 0.0038 0.0039 -0.0001 0.3019

60min 0.0034 0.0034 0.0000 0.8163

沒有被暫停

10min 0.0041 0.0042 0.0000 0.7478

30min 0.0037 0.0036 0.0000 0.3832

60min 0.0033 0.0032 0.0001 0.0162

瞬間暫停樣本 有碰到停板

10min 0.0057 0.0070 -0.0012 0.0009

30min 0.0049 0.0056 -0.0007 0.0020

60min 0.0037 0.0045 -0.0008 0.0000

沒有碰到停板

10min 0.0080 0.0063 0.0017 0.0000

30min 0.0059 0.0045 0.0014 0.0000

60min 0.0046 0.0037 0.0009 0.0000

表3.2-2 流動性的差異檢定

事件前 事件後 事前-事後 pair 的差異 p-value 停板限制樣本

有被暫停

10min 2.5277 1.3918 1.1359 0.0000

30min 1.8541 1.2939 0.5602 0.0227

60min 1.2564 0.8235 0.4329 0.1020

沒有被暫停

10min 2.4967 2.1578 0.3389 0.3030

30min 1.6614 1.3483 0.3131 0.0164

60min 1.7074 0.8931 0.8142 0.0159

瞬間暫停樣本 有碰到停板

10min 12.7751 12.0093 0.7658 0.8048

30min 11.1686 9.9042 1.2644 0.3752

60min 7.2755 7.5929 -0.3174 0.7567

沒有碰到停板

10min 29.0370 9.8216 19.2154 0.0001

30min 15.0528 5.6516 9.4011 0.0000

60min 9.0122 3.8737 5.1384 0.0000

表3.2-3 效率性的差異檢定

事件前 事件後 事前-事後 pair 的差異 p-value 停板限制樣本

有被暫停

10min 0.5152 0.4524 0.0627 0.0180

30min 0.6687 0.5858 0.0829 0.0004

60min 0.7280 0.6071 0.1209 0.0000

沒有被暫停

10min 0.4489 0.4364 0.0126 0.5763

30min 0.6268 0.5860 0.0409 0.0439

60min 0.6630 0.6314 0.0316 0.1113

瞬間暫停樣本 有碰到停板

10min 0.5707 0.4423 0.1284 0.0590

30min 0.7748 0.5886 0.1863 0.0000

60min 0.8722 0.6945 0.1777 0.0000

沒有碰到停板

10min 0.3339 0.3884 -0.0544 0.1422

30min 0.4493 0.5971 -0.1479 0.0000

60min 0.5263 0.7009 -0.1746 0.0000

表3.2-4 資訊不對稱的差異檢定

事件前 事件後 事前-事後 pair 的差異 p-value 停板限制樣本

有被暫停

10min 0.5675 0.4912 0.0764 0.0000

30min 0.5244 0.4385 0.0858 0.0000

60min 0.5134 0.4185 0.0949 0.0000

沒有被暫停

10min 0.5876 0.5084 0.0792 0.0000

30min 0.5156 0.4471 0.0685 0.0000

60min 0.4861 0.4247 0.0615 0.0000

瞬間暫停樣本 有碰到停板

10min 0.5548 0.5219 0.0329 0.1968

30min 0.4842 0.4128 0.0713 0.0014

60min 0.4473 0.4253 0.0220 0.3059

沒有碰到停板

10min 0.5752 0.5141 0.0611 0.0007

30min 0.4835 0.4495 0.0341 0.0253

60min 0.4386 0.4425 -0.0040 0.7852

表3.2-5 波動性的回歸結果

10 min 30 min 60 min 停板限制

截距項 0.001048 * 0.000705 0.000380 Dhit 0.000192 0.000078 0.000038

Dupper or lower -0.000732*** -0.000503 *** -0.000338 ***

Duration 0.000008 ** 0.000000 *** 0.000000 ***

Price -0.000096 -0.000091 -0.000032 Size -0.000155 -0.000055 -0.000072 LQ 0.000078 -0.000051 -0.000035 Adjusted R Square 0.0294 0.0332 0.0256 F-vaule 8.7014 *** 7.7005 *** 4.1908 ***

瞬間暫停

截距項 -0.002058 -0.001722 * -0.001818 **

Dhit 0.003584 *** 0.002212 *** 0.001572 ***

Dupper or lower -0.003143 *** -0.001418 *** -0.001080 ***

Duration 0.000000 0.000000 -0.000001 ***

Price 0.000580 ** 0.000177 0.000158 Size -0.000043 0.000120 0.000137 LQ 0.000080 0.000147 0.000361 **

Adjusted R Square 0.1604 0.1438 0.1696 F-vaule 15.8741 *** 18.0756 *** 18.7716 ***

表3.2-6 流動性的回歸結果

10 min 30 min 60 min 停板限制

截距項 1.138193 1.818171 0.857579 Dhit -0.841655* -0.270075 0.228909

Dupper or lower 0.253061 -0.460678 0.805961

Duration -0.014739 -0.000423 ** 0.000325 Price 0.014827 -0.118469 0.200862

Duration -0.014739 -0.000423 ** 0.000325 Price 0.014827 -0.118469 0.200862

在文檔中 最佳股市穩定機制之決定(II)A Model of Optimal Stabilizing Mechanism (II) (頁 46-59)