管理者过度自信对股价崩盘的影响 —基于中国沪深 a...

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管理者过度自信对股价崩盘的影响

—基于中国沪深 A 股市场的证据

何康

（湖南大学经济管理研究中心，湖南省长沙市，410000）

摘要：股价崩盘风险是上市公司和投资者非常关注的风险之一。过度自信理论源自于行为金融学，衡量的

是管理者对自己的决策能力和业务水平的自信程度，管理者对公司的发展战略和经营策略有非常大的影响，

进而影响股价崩盘风险。因此我们对管理者过度自信对公司股票崩盘有什么样的影响这个研究课题非常感

兴趣。在考虑代理问题和代理成本之后，本文发现第一类代理问题会加剧管理层过度自信的影响，在第一

类代理问题不严重的时候，管理层过度自信心理对股价崩盘风险几乎没有影响，在第一类代理问题逐渐严

重的时，过度自信的影响最为显著。但是第二类代理问题则相反，会抑制公司股价崩盘风险受管理层过度

自信心理的影响。最后，在考虑管理者权力之后，本文发现管理者权力对管理层过度自信的作用具有比较

大的影响力。只有管理者拥有了较强的控制能力，其过度自信心理的作用才能充分发挥，在其权力较弱或

者受到抑制的情况下，会抑制公司股价崩盘风险受管理层过度自信心理的影响。

关键词：股价崩盘风险；过度自信；代理成本；管理者权力；调节效应

中图分类号：F83 文献标识码：A

引言

过度自信理论（Overconfidence Theory）就是该四大研究成果之一，心理学上已有大量

的认知科学研究表明，在不确定的情况下，人们在做出决策的时候会在某些方面产生与理性

的系统性偏差，产生这些偏差中最普遍的一种原因就是人们通常过于相信自己的能力和信

念，并且过于乐观的评估未来的发展。股价崩盘指的是由于某种原因，某只股票出现了大量

抛出的现象，导致股价短时间内大幅下跌，无法预测跌到什么程度为止。股价崩盘风险有两

种来源，一种是系统性风险，一种则是非系统性风险。很多中外学者的研究结果都支持管理

者过度自信对股价崩盘风险有一定影响。本文认为 CEO 过度自信与股票价格崩盘风险的关

系是正面的。

1 文献综述

1.1 过度自信理论的发展

Mahajan (1992)首先比较简单地定义了过度自信：行为人在做出决策时往往会高估事件

发生的概率，把本小概率发生的事件认为成较大概率发生。而事件真正发生后人们又认为自

己对概率的估计是准确的从而强化了高估概率的心理因素[1]。

上世纪 90 年代左右开始，越来越多的经济学家和金融学家也开始着手过度自信的研究。

Kunda (1987)研究发现人们往往觉得自己的特有属性更能预测理想的结果，他们只愿意看到

与自己的属性契合的理想事件，不愿相信有关他们自己属性的理论相关的不良事件。因此，

人们倾向于持有与乐观的信念相一致的理论，即好事将发生在他们身上，而坏事则不会 [2]。

Zakay 和 Tuvia (1998)研究表明：投资者做出决策的速度越快，自信程度越高，越认为自己

决策的准确性。这在股票市场上是非常显著的，由于股票价格瞬息万变，投资者需要在很短


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的时间内做出买卖决策，使得投资者的过度自信心理越发膨胀[3]。Statman 和 Thorley (2006)

研究发现过度自信的投资者的交易量比非过度自信的更加大，因为过度自信的投资者更倾向

于认为自己的投资水平高于平均水平，从而高频的交易更容易抓住获利机会[4]。

当代，大多数上市股份公司都实现了所有权和治理权分离，管理者（如 CEO）在公司

日常层面经营和决策层面都具有股东们不具有的信息优势，即信息不对称。因此，管理者很

容易高估自己的能力并且缺乏监督，产生过度自信的心理。

管理者过度自信对公司的影响是多方面的，首先在企业财务方面，姜付秀等（2009）认

为过度自信会影响公司的财务状况，他们通过实证分析发现相对于非过度自信的管理者，有

过度自信倾向的管理者选择的财务政策会更加富有进攻性，公司的扩张更加迅速，但这也容

易招致决策失败，加大企业面临财务困境的可能[4]。在企业投资方面，Malmendier 和 Tate

(2005)认为大公司 CEO 的个人特征导致公司投资政策的扭曲，而过度自信可以解释企业投

资的扭曲[5]。Malmendier 和 Tate (2007)进一步研究了过度自信对企业收购决策的影响，他们

的实证研究结果发现 CEO 高估了他们获取投资收益的能力。这导致他们付出更大的代价取

收购目标公司，兼并过程破坏了投资价值 [6]。此外，也有学者研究了管理者过度自信在企

业其他方面的影响，比如 Deshmukh 和 Goel (2013)研究发现过度自信的首席执行官认为外部

融资成本高昂，因此通过降低当前的股息支付来为未来的投资需求建立财务缺口。他们还发

现由更有可能过于自信的首席执行官管理的公司的股息支付水平约低六分之一。与增长机会

较低和现金流较低的公司相比，与首席执行官过度自信相关的股息减少更为明显。对于 CEO

过度自信的不确定性较大的公司，市场对股息增加公告的积极反应程度较高[7]。

1.2 股价崩盘理论的发展

从市场层面来说，二十世纪七十年代便有学者进行了最早的研究。股价崩盘现象的发生

往往是无先兆的。Gennotte 和 Leland (1990)将视角投入到信息不对称理论，他们研究了内幕

信息和股价之间的联系，认为信息的不完全会导致股价崩盘现象，信息不对称在市场的各个

方面都存在，企业往往比投资者拥有更多的信息，而外界投资者仅仅拥有公开的信息，股价

既反映了公开的信息，也反映了未公布的内幕信息。而未公开的信息大部分是属于负面信息，

随着时间的迁移，负面信息被公布于众，导致股价崩盘[8]。与市场层面不同的是，公司层面

的股价崩盘针对的是个股，因此包含了大量非系统性风险。Jin 和 Myers (2004)开始了对个

股股价崩盘风险的研究。他们认为如果企业的管理者的透明度比较差，隐瞒了坏消息不公布，

坏消息会随之时间的积累越来越多[9]。事实上，管理者往往是倾向于隐瞒坏消息的，市场上

的公司股价则是被过高估计了的，当坏消息积累到无法隐藏的程度时，将会被迫曝光于市场，

这样公司股价将会在短时间内大幅下跌，导致股价崩盘现象。

很多学者对个股股价崩盘的影响因素进行了深入探究，总的来说分为外部因素和内部因

素，具体上可以分为四类。第一，宏观经济环境因素以及人文、政策和宗教等。Callen 和

Fang (2015)发现总部位于宗教信仰水平较高的地区的上市公司未来股价崩盘风险较低[10]。王

化成(2014)对中国股市进行了研究，他发现股价崩盘风险与企业所在地区的投资者保护水平

是有显著关系的，投资者保护水平的增加显著降低了公司的股价崩盘风险，这种关系在经营

情况不太乐观，经营压力比较大的公司尤为明显[11]。此外，还有学者发现法律、媒体报道

和政府审计等对股价崩盘风险都有显著的影响。第二，公司内部要素。Kim (2011)研究发现

公司股价崩盘风险受到 CFO（首席财务官）期权价值对其公司股价敏感性的影响，而且这

种影响是正向的。另外，他们还发现公司的避税行为也对股价崩盘有非常显著的影响[12]。


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此外，还有很多学者也发现了财务报表的可读性、超额津贴、大股东持股比例、羊群效应和

会计政策对股价崩盘风险有显著的影响。第三，公司外部因素。潘越等(2011)发现证券分析

师的行为也能影响公司的股价崩盘风险。他们对公司股票的关注能够使得股价崩盘风险受公

司信息的不透明度的影响得到下降[13]。H。此外，学者们还发现了分析师的乐观程度、企业

客户集中度、投资者情绪、股票流动性和披露社会责任 CSR 信息对股价崩盘风险均有显著

的影响。第四，管理者的个人特征。管理者的很多个人信息包括教育背景、年龄、财富等都

对股价崩盘风险有一定影响。

1.3 管理者过度自信和股价崩盘的理论联系

不同于一般公司金融研究的假设，在过度自信的分析中，假设代理人（管理层）和委托

人（股东）的目标是完全一致的，即代理人不存在私心，与股东一起都是为了公司利益的最

大化而努力，这种假设使得研究者更加重视管理层在自己最努力工作的情况下单纯由于过度

自信造成的后果，而忽视罔顾股东利益为了一己私利的原因。Camerer 和 Lovallo (1999)认为

管理层总是倾向于高度自己所掌握的知识和走出困境的能力[14]，管理层过度自信的表现增

加了决策的风险。另一方面，信息不对称（asymmetric information）博弈双方所掌握的信息

是不对等的。相对于投资者，特别是非机构投资者，管理者作为公司的掌舵者，必然拥有更

多的内部信息，他们也会主动隐瞒坏消息来创造信息不对称，从而使股价无法包含所有信息

尤其是坏消息，这使得股价会被高估，当坏消息积累过多而爆发的时候，便发生了股价崩盘

现象。很多中外学者的研究结果都支持管理者过度自信对股价崩盘风险有一定影响。Li 和

Tang (2010)研究发现公司承担的风险受到管理者过度自信的影响，管理者过度自信的倾向越

严重，公司承担的风险越大[15]。Malmendier and Tate (2005)发现过度自信的管理层容易导致

公司为投资和收购付出更大的代价，使得投资活动的收益降低，这主要也是因为管理层的过

度自信使得他们高估了投资的回报[5]。

本文中认为 CEO 过度自信与股票价格崩溃风险的关系是正面的，在前段我们的假设保

持与之前学者的假设一致：管理者和股东们的利益和追求是一致的，不存在利益的差别。因

此道德风险不存在，也不必考虑“委托代理问题”对研究的影响。过度自信的管理者没有私

心，一心致力于他们的岗位和股东的利益，但是他们的过度自信导致他们把一些 NPV 为负

的项目误认为是正的或者认为他们能够扭转局势。因此，这样的管理者会投资一些理性的管

理者不会投资的项目。他们认为这是能够使全体股东利益最大化的，但其实这些项目可能是

亏钱的，也可能是风险过大的。过度自信的管理层还会忽视项目进行中的一些危险信号。他

们认为自己能够掌控形势使得形势朝着他们想要的方向发展，这样他们就不会及时的处理掉

正在亏损的负 NPV 投资。如果这种投资长期都在进行，那么最终会加大公司运营的风险。

此外，我们猜测管理层过度自信的影响也是受到诸多条件的影响的，管理层过度自信转

化为管理层在日常经营和战略决策中的行为，理论上会受到监事会和董事会的监督，那么我

们可以考虑先前被忽略的代理问题，代理问题很严重的公司，意味着管理层通常是为了一己

私欲阳奉阴违，代理成本也相对很高，这时候，管理层的过度自信的发挥可能会受其影响。

毕竟当大股东对公司的监督和经营参与的比较积极的话，管理层做出的过度自信的决策，不

一定能够顺利通过。而在管理层拥有很大权力的企业，他们的决策被反驳的可能就小得多。

而对股价崩盘风险的影响也更加容易展现出来。

因此，本文基于以上参考文献和逻辑推理提出了以下假设：

假设 H1：管理者过度自信对股价崩盘风险有正面的影响。在不同的条件下，影响也不


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尽相同。

假设 H2：管理者过度自信受到代理问题的影响。

假设 H3：管理者过度自信受到管理者权力的影响。

2 变量解释和数据

2.1 变量及其解释

2.1.1 管理者过度自信的描述变量

尽从上世纪九十年代开始，陆续有很多经济学家开始创新各种代理变量来衡量管理者的

过度自信。综合考虑中国 A 股市场的现实因素和数据的可获得性，我们认为管理者个人属

性和外在行为表现都应该被考虑到，因此选择了以下两个代理变量：

（1）管理者的内在属性。我们认为管理者的内在属性也有很大的影响，因此借鉴余明

桂（2013）的模型构建了一个打分过程：综合了性别，年龄，学历和两职合一四项的分数[16]。

性别分数：心理学研究表明男性相对于女性更容易出现过度自信心理，因此，男性管理者取

1 分，女性取 0 分。年龄分数：年龄较大的管理者相比年轻的管理者经验，阅历更加丰富，

心态更加稳定，因此我们认为年龄与过度自信程度呈负相关关系。得分为该管理者年龄减去

最小管理者年龄占年龄最大的管理者与年龄最小的管理者的年龄差的比值。学历分数：学历

越低的人通常更倾向于认为自己的判断是准确的，因此更加自信，而学历越高的管理者越容

易通过正反两面权衡来作出决策，当管理者学历为本科及本科以上时，得分为 0，否则为 1。

两职合一分数：如果管理者兼任总经理和董事长两职，管理者容易对自己的能力有过高的认

识，因此得分为 1，否则为 0。最终，四项得分的平均分为过度自信得分，我们用“OC1”

表示。

（2）管理者的外在表现。参考 Doukas 和 Petmezas (2007)的方法，如果管理层决策在过

去五年中进行过三次或者以上的并购行为或者过去三年内进行过两次，我们认为管理者是过

度自信的[17]。我们用 OC2 表示这个变量。

2.1.2 股价崩盘风险的描述变量

股价崩盘风险的衡量在学术界基本上达成了共识，我们借鉴 Kim (2011)等的方法用负收

益偏态系数 NCSKEW 和收益上下波动比率 DUVOL 来度量上市公司的股价崩盘风险[12]。它

们的计算过程如下所示：

首先是负收益偏态系数 NCSKEW，我们对每一只个股 i 的周收益率进行如下模型的回归,得

到该模型回归的残差：

titmtmtmtmtmiti RRRRRR ,2,52,4,31,22,1, (2.1)

在该模型中。Ri, t 是股 i 第 t 周考虑现金红利再投资的收益率，Rm, t 为市场所有股票在

第 t 周经流通市值加权平均收益率。

再利用残差求出这只股票在第 t 周的特有收益 Wi, t：

)1ln( ,, titiW （2.2）

随后，由 Wi, t 建出变量负收益偏态系数 NCSKEW 和上下波动比率 DUVOL。NCSKEW

的表达式为：


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23

2

,

3

,2

3

ti,

))(2)(1(

)1(

ti

ti

wnn

wnn

NCSKEW （2.3）

模型中 n 为每一年的实际交易周数，负收益偏态系数 NCSKEW 代表着股价崩盘风险的

强度，两者为正向描述关系。

上下波动比率 DUVOL 的表达式为：

2

,

2

,

,)1(

)1(log

tiupd

tidownu

tiwn

wnDUVOL （2.4）

同样的，收益上下波动比率 DUVOL 也如同负收益偏态系数 NCSKEW 一样，描述股价

崩盘风险的大小。

2.1.3 控制变量

参考其他学者的研究成果，本文引入了以下若干个普遍适用的变量作为控制变量：

（1）月平均超额换手率（TOR）

（2）市账比（MB）

（3）资产收益率（ROA）

（4）信息不透明度（ABACC）

（5）资产负债率（Lev）

（6）应计盈余管理（DA），由修正的 Joss 模型回归得到

（7）公司规模（Size）

（8）年度周收益率标准差（Sigma）

（9）负收益偏态系数的滞后项 NCSKEWt-1

（10）年度平均周收益率（Ret）

2.2 回归模型的设定

本文的研究主要采用的模型为多元线性回归模型，再引入代理成本和管理层权力之前，

本文所采用的基本回归模型如下所示：

1,1,1,,i s titiitit ControlOCCrashrisk （2.5）

其中 Crashrisk 分别代表变量 NCSKEW 和 DUVOL 在第 i 个公司第 t 年的数值，描述股

价崩盘风险，相应的 OC 则代表各类过度自信的代理变量的数值，在第四章，则为 OC1 和

OC2。Controls 表示各种控制变量。在本文的假想中，γ 应当为大于 0 的正数。

2.3 数据来源

本文选取国泰安数据库（CSMAR）提供的中国沪深 A 股上市公司 2006-2018 年数据为

样本，国泰安数据库（CSMAR）是中国经济金融研究最为权威的数据库之一，包含 50 个子

库，内容涵盖财务、证券、上市公司、宏观、区域。工业行业和进出口等多个方面。金融数

据结构设计借鉴芝加哥大学 CRSP、标准普尔 Compustat、纽约交易所 TAQ、ISDA、Thomson

和 GSIOnline 等国际知名数据库的专业标准，其数据丰富完整，是中国学者普遍认可可靠的

数据库。


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2.4 描述性统计

表 2.1 描述性统计表表 1

Variable Obs Mean Std.Dev. Min Max

NCSKEW 28,630 -0.24 0.66 -3.68 3.83

DUVOL 28,630 -0.16 0.47 -2.22 2.56

OC1 24,309 0.65 0.16 0.016 1

OC2 30,183 0.55 0.50 0 1

DA 27,964 0.01 0.27 -8.90 25.47

ABACC 27,964 0.09 0.26 5.79e-07 25.48

ROA 30,177 0.77 136.00 -2146 23510

Lev 30,180 0.53 5.36 -0.19 877.30

BM 29,215 0.93 1.02 2.00e-05 18.35

Size 30,180 21.90 1.37 10.84 28.52

Ret 29,983 0.01 0.04 -0.22 2.30

Sigma 29,918 0.07 0.08 1.56e-05 5.26

TOR 27,782 -0.11 0.53 -6.88 4.44

本部分展示的是变量的描述性统计。从表 2.1 的描述性统计中我们可以看出，我们的数

据中包含了将近 30000 个样本，NCSKEW 和 DUVOL 的平均值均为负数，这意味着平均来

看我国上市公司存在股价崩盘的风险。NCSKEW 的最大值为 3.83，最小值为-3.68，平均值

为-0.24，说明平均来看，我国上市公司的超额收益率存在负偏性。而 DUVOL 的最大值为

2.56，最小值为-2.22，均值为-0.16。则说明我国上市公司股价上涨期间收益的方差大于股价

下跌时期收益的方差，意味着有更大的股价崩盘风险。这两个变量的标准差都以较大，说明

我国公司与公司之间崩盘风险的区别是很大的。而在解释变量方面，按照管理者内在素质评

价的得分评价，均值在 0.65 分，按投资表现来看，平均水平在 0.55，参考其它学者的数据，

过度自信的管理层介于 45%-65%，这是比较合理的。

3 实证分析

3.1 相关性分析

表 3.1 变量之间的 Pearson 和 Spearman 相关性分析表 2

NCSKEW

t

DUVOL

t

OC1

t-1

OC2

t-1

NCSKE

W t-1

ABACC

t-1

ROA

t-1

Lev

t-1

BM

t-1

Size

t-1

NCSKEW t 1.00 －－－－－－－－－

DUVOL t 0.86 1.00 －－－－－－－－

OC t-1 0.02 0.02 1.00 －－－－－－－

OC2 t-1 0.03 0.02 0.03 1.00 －－－－－－

NCSKEW

t-1

0.06 0.05 0.03 0.02 1.00 －－－－－

ABACC t-1 0.03 0.02 0.01 0.02 0.01 1.00 －－－－

ROA t-1 - - -0.01 -0.02 0.01 -0.11 1.00 －－－

Lev t-1 -0.02 -0.03 -0.05 0.04 -0.05 0.16 -0.55 1.00 －－

BM t-1 -0.07 -0.06 -0.06 0.01 -0.08 -0.03 -0.05 0.31 1.00 －

Size t-1 -0.10 -0.12 -0.06 0.05 -0.13 -0.09 0.05 0.20 0.58 1.00


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在对模型回归之前，我们先对数据进行变量之间的 Pearson 和 Spearman 相关性分析，

以尽量避免共线性的影响，相关性分析结果见表 3.1，从表中可以看出，变量 NCSKEW 和

DUVOL 的相关系数比较高，它们共同描述股价崩盘风险，这是预料之中的，并且对我们的

回归没有影响，而其它的变量之间的相关系数，绝大多数都在 0.1 以下，说明变量之间的相

关性不大。

3.2 总体样本回归分析

本节我们先对总体样本进行回归，对总体样本的回归，我们采用了多元线性回归模型，

即公式（2.4），我们采取了多种回归方法力图得到回归结果的一致性，包括简单多元线性

回归（表中未展示），固定效应分析，广义矩估计法（GMM），随机效应分析等，实际上，

由于我们研究的对象是沪深 A 股的上市公司，我们认为固定效应分析相比之下更加符合我

们的理论逻辑，同时我们进行了豪斯曼检验，结果也支持固定效应分析的适用性。

表 3.3 总体样本回归分析（一）表 3

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

FE RE GMM FE RE GMM

VARIABLES NCSKEW t NCSKEW t NCSKEW t NCSKEW t NCSKEW t NCSKEW t

OC1 t-1 0.11** 0.09*** 0.20*** －－－

(2.00) (2.80) (4.55) －－－

OC2 t-1 －－－ 0.03*** 0.05*** 0.10***

－－－ (3.17) (6.29) (4.00)

FE YES －－ YES －－

RE － YES －－ YES －

Observations 17,589 17,589 17,583 23,005 23,005 17,583

R-squared 0.08 0.07 0.03 0.07 0.07 0.02

Sample 2,902 2,902 － 3,155 3,155 －

t-statistics in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

表 3.4 总体样本回归分析（二）表 4

(7) (8) (9) (10) (11) (12)

FE RE GMM FE RE GMM

VARIABLES DUVOL t DUVOL t DUVOL t DUVOL t DUVOL t DUVOL t

OC1 t-1 0.07* 0.05** 0.13*** －－－

(1.74) (2.40) (4.08) －－－

OC2 t-1 －－－ 0.02*** 0.04*** 0.17***

－－－ (2.96) (5.86) (3.84)



Observations 17,589 17,589 17,583 23,005 23,005 17,583

R-squared 0.08 0.08 0.04 0.07 0.07 0.03

Sample 2,902 2,902 － 3,155 3,155 －


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

回归结果见表 3.3 和表 3.4。限于篇幅，本文仅展示主要解释变量的回归结果。本文中在

表 3.3 中，我们的被解释变量是 NCSKEW，在表 3.4 中，被解释变量是 DUVOL。解释变量

均为 OC1 或者 OC2。表 3.3 中的（1）-（3）可见，当我们使用管理层内在素质衡量的代


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理变量时，在固定效应分析、随机效应分析和广义矩估计法回归下，OC1 的系数分别为 0.11、

0.08 和 0.20，并且固定效应分析在 5%的显著性水平内显著，随机效应分析和广义矩估计法

则在 1%的显著性水平下显著。以固定效应分析为例，说明过度自信的管理层相比理性的管

理层，会使 NCSKEW 增加 0.11。当我们将管理层过度自信的代理变量换成管理层的投资表

现之后，回归结果如该表（4）-（6）所示。OC2 的系数分别为 0.03、0.05 和 0.10，并且均

在 1%的显著性水平内显著。这表明公司股价崩盘风险是受管理者过度自信正面影响的，这

符合我们的假设 H1。而其他的控制变量的回归结果也基本上和其他学者的研究类似。

观察表 3.4 中的（7）-（9），可以发现当我们换了股价崩盘风险的另一个代理变量 DUVOL

时，结果依然支持了我们的假设。在固定效应分析、随机效应分析和广义矩估计法回归下，

OC1 的系数分别为 0.06、0.05 和 0.12，并且分别在 10%。5%，1%的显著性水平下显著。（10）

-（12）则显示 OC2 在固定效应分析、随机效应分析和广义矩估计法回归下的系数分别为 0.02、

0.03 和 0.16，均在 1%的显著性水平下显著。

4 稳健性检验

4.1 不同代理变量的检验

我们认为本课题的内生性问题比较弱，原因如下：第一，我们使用的被解释变量相对于

解释变量和控制变量滞后了一期，而且公司董事会很难会为了规避发生概率非常小的股价崩

盘风险而偏好完全理性的管理层，更何况管理层的过度自信心理是难以被他人察觉或者检测

出来的。第二，行为金融学一般将过度自信认定为一种始发自管理层内心的心理，那么也不

存在另一个变量能通过决定管理层的过度自信来影响股价崩盘风险。

此前我们使用了并购频率和个人特征作为衡量过度自信的代理变量，事实上我们也介绍

了多年来很多学者提出的很多种代理变量，为了保证研究结果的一致性，我们使用另一个代

理变量再次检验结果。前文中我们介绍过前三大高管的薪酬比例也被作为过度自信的衡量代

理变量之一，研究表明高管的薪酬比例越高，意味着高管在管理层中的话语权越高，因此越

容易过度自信，我国上市公司只能获取到其前三大高管的薪酬比例，当薪酬比例大于中位数

时，我们认为他们是过度自信的，当当薪酬比例小于中位数时，我们认为这些管理层没有过

度自信。我们用 OC3 代表它。在这我们选择的模型同样是多元线性回归模型：

1,1,1,,i s3 titiitit ControlOCCrashrisk （5.1）

表 4.1 薪酬比例作为代理变量的回归结果表 5

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

FE RE GMM FE RE GMM

VARIABLES NCSKEW t NCSKEW t NCSKEW t DUVOL t DUVOL t DUVOL t

OC3 0.10* 0.01 2.49*** 0.08** 0.00 1.89***

(-1.96) (-0.43) (-3.48) (-2.02) (-0.22) (-3.69)



Observations 25,970 25,970 19,963 22,968 25,970 19,963

R-squared 0.06 0.05 0.04 0.07 0.06 0.06

Sample 3,405 3,405 － 3,154 3,405 －


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


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结果见表 4.1，从表中我们可以发现除了（2）代表的随机效应分析的结果不显著以外，

固定效应和 GMM 都是显著并且合理的。尽管随机效应的结果不显著，我们认为这并不影响

结论。在不同的代理变量下，我们依旧能得到一致的结论。

4.2 聚类稳健标准差结果分析

根据 Petersen (2009)的著作，在使用固定效应模型进行回归的时候，残差之间的的非独

立性需要被我们考虑到，因为要得到真正的 t 统计量进行 T 检验，需要计算出正确的标准误。

但是事实上，残差不一定是独立的，它极有可能在截面上是相关的，也有可能在时间序列上

是相关的，如果相关性确实存在，那么计算出的标准误就不再准确。为此，Petersen 提出了

两种效应时间效应和企业效应，前者是同一年度内不同企业残差的相关性；后者是不同年度

同一企业残差的相关性。

在股票市场中，由于我国 A 股上市公司众多，接近 4000 家，涉及各个行业各个领域，

总体来看企业之间关联性不高。此外，随着股市的逐渐发展，市场的信息流通逐渐畅通，可

预测性越来越低，因此通常我们认为在截面上，企业之间残差的相关性很小。但是在时间序

列上，企业受到宏观经济或者个体经济变化的影响通常是连续的，既包括政策和宏观经济变

化的持续性，也包括经济的惯性。故同一企业在时间序列上的残差往往是相关的，

Fama-MacBeth 也持这一看法，为了消除“时间效应”带来的影响，我们效仿这些学者控制

时间效应来进行聚类回归分析。

表 4.2 聚类稳健标准差结果分析表 6

(1) (2) (3) (4) (5) (6)

VARIABLES NCSKEW t NCSKEW t NCSKEW t DUVOL t DUVOL t DUVOL t

OC1 t-1 0.12** －－ 0.08** －－

(-2.16) －－ (-1.98) －－

OC2 t-1 － 0.034*** －－ 0.02*** －

－ (-3.35) －－ (-2.80) －

OC3 t-1 －－ 0.12** －－ 0.10**

－－ (-2.14) －－ (-2.49)

FE YES YES YES YES YES YES

Observations 17,589 23,005 22,968 17,589 23,005 22,968

R-squared 0.03 0.03 0.03 0.04 0.03 0.03

Sample 2,902 3,155 3,154 2,902 3,155 3,154


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

本次回归只展示固定效应分析的结果，结果见表 4.2。此时 OC1 在 NCSKEW 和 DUVOL

回归中的系数分别为 0.12 和 0.08，在 5%的显著性水平下显著，相比第四章的回归中系数略

大一些。OC2 在 NCSKEW 和 DUVOL 回归中的系数分别为 0.03 和 0.02，在 1%的显著性水

平下显著。以上结果都支持了我们的假设，说明回归结果具有较好的稳健性。

5 考虑代理问题的分析

5.1 代理问题概述

在本章，我们试图考虑结和代理问题考虑过度自信对股价崩盘的影响。代理问题一般用

代理成本来量化，代理成本被分为两类，第一类代理成本是狭义的代理成本，反映的通常意


- 10 -

义下的代理问题，也就是管理层与股东利益不一致产生的委托代理问题，第一类代理成本越

大，说明管理层和股东之间的目标不一致越严重。第二类代理成本是广义的代理成本，第二

类代理问题相对第一类代理问题更加隐蔽，反映的是股东内部的矛盾，小股东难以参与到企

业的日常管理中，可以被认为是委托人，而大股东某种意义上来说是代理人。这时候大股东

很容易利用便利谋取私利，损害其他股东的利益。第二类代理成本越高，说明第二类代理问

题越严重，大股东更有可能在利用公司谋取私利，甚至转移公司财产。

本文认为代理成本对管理者过度自信的影响有不可忽视调节作用。过度自信源于管理层

对自己能力的高估，但这毕竟只是管理层的一种非理性心理因素，要对公司经营产生影响，

必须要先影响到管理层的行动包括日常经营和战略决策等。在存在代理问题的情况下，管理

层过度自信的心理更有可能得到践行，。第二种代理问题则完全与第一种代理问题不同，其

主要影响则是体现在大股东对管理层的限制和监督上，分析第二类代理成本的影响和作用机

制，也是非常有意义的。

根据调节效应的分析原理，我们建立了一个包含交互项的多元线性回归模型，如下所示：

1,1,1,1,,i s titiititit ControlACOCCrashrisk （5.4）

1,1,1,1,1,1,,i s titiititititit ControlACOCACOCCrashrisk （5.5）

在这个模型中，AC 为代理成本的代理变量，包括第一类代理成本(FAC)和第二类代理

成本(SAC)，我们更关心的是的数值，我们设想对于第一类代理的调节效应分析，这个系

数为负值，但是对于第二类代理成本的调节效应分析，这个系数是大于 0 的。考虑到解释变

量，调节变量和的多重共线性，本文进行了去均值化处理。随后本文还进行了分组回归来检

验调节效应的效果，但是本章的调节变量是连续变量，没有明显的异质性，因此估计效率相

比模型（5.5）会弱一些。

5.2 结合代理问题的分析

我们将第一类代理成本的代理变量以中位数为分界线将第一类代理问题处理为虚拟变

量，这个变量用 FAC 表示。当公司第一类代理成本位于中位数以上时，FAC 取 1，当第一

类代理成本位于中位数以下时，FAC 取 0。在本章的分析中，我们使用管理层内在素质衡量

的过度自信代理变量。

表 5.1 第一类代理成本调节分析表 7

(1) (2)

VARIABLES NCSKEW t DUVOL t

OC1 t-1 -0.01 -0.02

(-0.11) (-0.36)

FAC t-1 -0.66 -0.57*

(-1.42) (-1.74)

OC*FAC t-1 1.42** 1.16**

(2.12) (2.45)

FE YES YES

Observations 15,196 15,196

R-squared 0.09 0.09

Number of stkcd 2,358 2,358


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1


- 11 -

回归结果如表 5.1 所示，尽管此时管理者过度自信的系数已经不再显著，但是管理者过

度自信和第一类代理成本的交互项系数分别在对NCSKEW 和 DUVOL的回归中分别为-0.13

和-0.12，二者均值 1%的显著性水平下显著，说明第一类代理成本对管理层过度自信的影响

具有调节作用，第一类代理成本越高，股价崩盘风险受到管理曾过度自信的影响越高而且管

理层过度自信的影响不单独起作用。

针对第二类代理问题的回归，我们的处理与上一节类似，我们首先按中位数分界将第二

类代理成本处理为虚拟变量，用 SAC 表示，变量大于中位数的取 1，低于中位数则取 0，然

后进行交互回归。

表 5.4 第二类代理成本调节效应分析表 8

(13) (14)

m1 m2 VARIABLES NCSKEW DUVOL

OC1 t-1 0.11** 0.07*

(1.97) (1.72)

SAC t-1 0.03** 0.01

(2.06) (1.17)

OC*SAC t-1 -0.60** -0.35**

(-1.87) (-1.99)

FE YES YES


R-squared 0.08 0.08



*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

结果如表 5.4 所示。与第一类代理成本显著不同，加入第二类代理变量及第二类代理变

量和管理层过度自信的交互项之后，我们观察（12）和（14）可见 OC1 的对 NCSKEW 和

DUVOL 的回归系数分别为 0.11 和 0.07，而交互项的系数分别为-0.60 和-0.35，除了 OC 对

DUVOL 的回归系数仅在 10%的显著性水平下显著外，其他几个系数都在 5%的显著性水平

下显著，在这里，OC1 可以单独影响到 NCSKEW 和 DUVOL，并且系数为正，但是交互项

的系数是负的，说明第二类代理成本的增加降低了管理层过度自信的影响。这很符合我们在

本章概述的内容，第二类代理成本与大股东的介入具有很强的相关性，尤其是第二类代理成

本很高的时候，往往意味着内部交易严重，体现了大股东对公司的控制力。在这种情况下，

管理层受到大股东的牵制和监督会比较严格，因此弱化了过度自信的影响。

5.3 本章小结

通过本章的回归分析，我们证明了假设 H2 是正确的，管理层过度自信对股价崩盘风险

的影响不能忽视代理问题的存在，对于第一类代理问题，反映的是管理层和股东的矛盾。其

代理成本对管理层过度自信的影响具有强烈的促进作用。当代理成本较低的时候，管理层过

度自信的影响就不显著了。而第二类代理成本反映的是分散的小股东对大股东的委托代理问

题。当这类代理问题比较严重的时候，意味着大股东较深的介入了公司的经营活动，压缩了

管理层在决策中自我量裁的空间，也使得其过度自信的心理难以转化为现实行为来增加公司

股价崩盘风险。因此，两类代理问题的调节用恰好是相反的，相比之下，第一类代理问题的

调节效应比第二类代理问题要更加显著，也更值得人们关注一些。


- 12 -

6 考虑管理者权力的分析

6.1 管理者权力理论概述

在现实世界中，大部分现代企业的股权结构具有很大的分散性，使得所有股东无法共同

行使权力或者行使权力具有极大的成本。为了缓解这一问题，股东们成立股东大会，股东大

会不是常任机构，通常每隔一段时间召开一次，无法有效并且实时地行使剩余所有权，因此

他们，将大多数剩余控制权交予董事会掌握，大会则保留了对重大事项的最终决策权和董事

会成员的选举权。现实中管理者经常会享有部分原属于董事会的剩余控制权。董事可能特意

放权给管理层。Aghion 和 Tirrole (1997)研究发现委托人（董事会）授予代理人（管理层）

一定的剩余控制权有利益吸引管理层更加认真努力地工作，能够给他们更广阔的决策空间，

最终实现组织（公司）的目标，增加公司的价值。尽管这使得委托人丧失了一部分控制权力，

但委托人是乐意的。委托人过于集权，反而会损害效率，因为相比代理人，委托人没有时刻

亲临组织的管理，会损害组织内部的信息质量[18]。

本章主要研究的是管理者权力能否影响管理层的过度自信心理转化为行动，进而影响公

司股价崩盘风险。也就是说，我们认为管理者拥有的权利具有调节作用。Adams 等人（2005）

则研究发现，拥有更大权力的 CEO 能够更轻易地左右公司的决策从而增加业绩的波动性[19]。

Keltner（2003）等研究表明，权力可以使拥有权力的人认可自己的掌控能力，低估未来负面

事件发生的风险[20]。国内也有学者发现过度自信的心理偏误的形成与管理者拥有的权力过

大有关。不难理解，权力能使人膨胀，强化其非理性的过度自信心理。

本文参考 Finkelstein (1992)的做法，用四个维度衡量权力，这四个维度分别是声望权力、

所有权权利、组织权力和专家权力[21]。（1）所有权权力。如果管理者拥有所任职公司的股

份，对抗董事会的能力越大，往往被认为拥有较大的权力。如果有，则取 1，没有则取 0。

此外，如果公司的股权比较集中，则大股东能对公司施加更大的影响，从而影响管理者权力

的发挥。当第一大股东所持有的公司股份除以随后的九大公司总额之和的比值低于均值时，

则取 1,否则取 0。（2）组织权力。用薪酬比例和独立董事比例衡量，如果 CEO 的薪酬与高

管前三名的薪酬总和的比值高于平均值，则认为 CEO 更有可能压制其他管理者的意见，取

1，否则取 0。一般认为独立董事能够监督制约管理层的行为，当独立董事占董事会所有董

事的比值低于均值时，管理层更有可能无顾虑的行使权力，所以当这个比值小于均值时，取

1，否则取 0。（3）声望权力。如果 CEO 在股东单位有兼职，我们认为他在公司中会更加

具有声望，也会拥有相应的声望权力。这时候这个值取 1，如果没有兼职，则取 0.（4）专

家权力。用管理者任职时长和他取得的高级职称两个变量来衡量。任职越久或者具有高级职

称的管理者，在行业内往往具有较高的知识储备和能力。如果任期以及超过 3 年，则取 1，

不足三年取 0。如果具有高级职称，则取 1，否则取 0。综合以上 7 个虚拟变量，再计算它

们的平均值。这个平均值还可以较好的衡量管理层的综合权力。然后我们将它转化成虚拟变

量，如果这个值大于均值，则取 1，否则取 0，最终得到的变量用 Power 表示。

6.2 结合管理者权力的实证分析

6.2.1 结合管理者权力的调节效应分析

本文模型如下所示：

1,1,1,1,,i s titiititit ControlPowerOCCrashrisk （6.1）


- 13 -

1,1,1,1,1,1,,i s titiititititit ControlPowerOCPowerOCCrashrisk

（6.2）

其中 Power 代表变量管理者权力，本文认为管理者权力的调节效应是正向的，因此，如果大

于 0，模型（6.2）的解释力度高于模型（6.1），那么实证结果符合我们的假设。为了降低

多重共线性带来的影响，我们对解释变量进行了去均值化处理。

首先我们检验了不考虑过度自信时股价崩盘风险受到管理者权力的影响。发现管理者权

力的影响在 10%的显著性水平下显著，由于这不是本文研究的重点，在此本文不作展示。

表 6.1 管理者权力调节效应分析表 9

(1) (2)

m1 m2

VARIABLES NCSKEW DUVOL

Power t-1 -0.12** -0.06

(-2.13) (-1.53)

OC1*Power t-1 0.21*** 0.12**

(2.61) (2.12)

OC1 t-1 -0.04 -0.02

(-0.55) (-0.35)

FE YES YES


R-squared 0.08 0.08



*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

模型（6.2）得到的结果如表 6.1 所示。此时过度自信的系数已经不再显著，交互项

OC*Power 对 NCSKEW 和 DUVOL 回归的系数分别为 0.21 和 0.12，前者在 1%的显著性水

平下显著，后者在 5%的显著性水平下显著，两个系数都是大于零的，说明说明相对于拥有

权力较低的管理层，拥有权力较高的管理层的过度自信心理能对股价崩盘造成更加剧烈的影

响。而增加交互项之后过度自信代理变量本身却不再显著了，说明管理层过度自信心理的发

挥是依赖于管理者对权力的掌控的。

为了进一步研究管理者权力的调节作用，在本节中，我们按照 Power 的取值将权力分为

高权力和低权力两组，前者为均值以上的样本，后者则为均值以下的样本，回归结果如表

6.2 所示。

表 6.2 管理者权力分组分析表 10

(1) (2) (3) (4)

高权力低权力高权力低权力

VARIABLES NCSKEW NCSKEW DUVOL DUVOL

OC1 t-1 0.22*** -0.10 0.12** -0.02

(3.17) (-1.06) (2.39) (-0.32)

YES YES YES YES

Observations 13,275 6,308 13,275 6,308

R-squared 0.09 0.09 0.09 0.09

Number of stkcd 2,541 1,893 2,541 1,893


*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

正如之前所言，在管理层掌控高权力的分组，OC1 对 NCSKEW 和 DUVOL 回归的系数


- 14 -

分别为 0.22 和 0.12，且前者在 1%的显著性水平下显著，后者在 5%的显著性水平下显著。

而在低权力分组，OC1 的系数就不显著了。此时公司股价崩盘风险受管理层过度自信的影

响不再显著。通过以上的分析，我们有充分的理由相信管理者权力具有显著的调节效应，假

设 H3 成立。

6.3 本章小结

本章主要分析了管理层权力的调节作用，发现管理层过度自信的发挥确实受到其拥有的

权力的影响。管理层过度自信的发挥依赖于管理层权力而实现，当管理层拥有较大控制权力

的时候，股价崩盘风险受到管理层过度自信的影响很大，但是他们拥有权力较小的时候，管

理层过度自信的影响便变得很微小了。因此本文的假设 H3 是成立的。

7 结论

本文认为公司股价崩盘显著的受到管理层过度自信的影响，且这种影响是正面的，过度

自信的管理者能够增加股价崩盘风险。在考虑代理问题和代理成本之后，本文发现第一类代

理问题会加剧管理层过度自信的影响，第二类代理问题则相反，会抑制管理层过度自信心理

对股价崩盘风险的影响。考虑管理者权力之后，本文发现管理者权力对管理层过度自信在本

研究中的作用具有比较大的影响力。只有管理者拥有了较强的控制能力，其过度自信心理的

作用才能充分发挥，在其权力较弱或者受到抑制的情况下，管理层过度自信并不能显著的作

用到公司股价崩盘风险。

针对本文的研究结论，在此相应地提出一些政策建议：

对于管理者自身而言，为了降低过度自信带来的风险，管理层应当充分收集信息，科学

分析信息获取结论，加强学习保持学者的心态，尽量避免自大心理，虚心听取团队成员的意

见和建议。

对于公司而言，公司可以采取股票期权计划等手段，使管理层和股东的利益尽量统一化，

设置合理的内部控制制度监督管理层的日常经营情况，缓和第一类代理问题。同时也可以鼓

励大股东对公司和管理层进行监督。公司也应适当限制 CEO 的独裁权，合理配置管理层的

权力，培养良好的民主决策氛围，建设科学的决策机制。

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The Impact of Manager's Overconfidence on the Stock Market Crash

Risk-Evidence Based on China's Shanghai and Shenzhen A-share

Markets

He Kang

(Center for Economics, Finance and Management Studies, Changsha / Hunan, 410000)

Abstract：The risk of stock market crash is one of the risks that listed companies and investors pay

close attention to. Once it occurs, it will bring very large losses to listed companies and investors. On the

other hand, the theory of overconfidence originates from behavioral finance, which measures the degree

of self-confidence of managers in their decision-making ability and business level. Especially in

companies where shareholders' shares are scattered, managers have more decision-making space, and


- 16 -

the containment of major shareholders is relatively small. Managers have a great influence on the

company's development strategy and operating strategy, which affects the risk of stock price crashes.

Therefore, we are very interested in the question of how managers' overconfidence affects the

company's stock crash. After considering agency problems and agency costs, this paper finds that the

first type of agency problems will exacerbate the impact of management's overconfidence on the risk of

stock price crash. When the first type of agency problems is not serious, the overconfidence of

management has almost There is no impact, and when the first type of agency problem is very serious,

management's overconfidence has less impact on the risk of stock price crash than when the first type

of agency problem is centered. However, the second type of agency problem is the opposite, which will

inhibit the influence of management's overconfidence on the risk of stock market crash. Finally, after

considering managerial power, this paper finds that managerial power has a greater influence on the

role of management's overconfidence. The role of overconfidence can only be brought into full play if the

manager has a strong control ability. When his power is weak or restrained, the impact of management's

overconfidence on the risk of the company's stock price crash is not significant.

Keywords: Stock Market Crash Risk; Overconfidence; Agency Costs; Managerial Power; Regulatory

Effect

管理者过度自信对股价崩盘的影响 —基于中国沪深 a...

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