股票市场有效性（共12篇）
股票市场有效性 篇1
摘要：对我国股票市场有效性的实证检验, 不同的检验方法、样本区间和数据处理方法, 都可能会影响得出不同的检验结论。本文阐述了近年来学者关于我国股市有效性的研究成果, 并对其进行了总结和评价。
关键词：有效市场理论,中国股市,有效性
一、引言
自从1952年Markowilz在《金融杂志》上发表“资产组合选择”后, 金融经济学的发展就产生了大爆炸。数理统计方法的应用使经济学家得以用数学公式来刻画投资的收益和面临的风险, 这使经济学家雄心勃勃地想在金融学中也像在以前的经济学中那样建立一般均衡模型, 在这些模型中最出色、最完美、也是被检验和讨论最多的模型就是Sharp的资本资产定价模型CAPM。同样经济学中的传统的理性人假设也被应用到资本市场中来, 资本市场中的理性人被认为可以立即接受和准确地处理信息, 这是资本市场达到一般均衡的基础, 这一理论最终被形式化为有效市场理论EMH。Samuelson (1965) 最早论及了市场有效性, 在随后的年代中, Fama为这一理论的建立作出了卓越和决定性的贡献。
二、股票市场有效性的提出
资本市场有效性 (或称资本市场效率、EMH) 理论是资本市场和投资学理论研究的基础性理论, 资本市场的有效程度不仅决定了投资者和企业应该采取怎样的理财策略或投资策略, 也决定了政府所采取的监管政策, 资本市场有效性指的是资本市场的信息效率。Eugenef.Fama (1965) 指出如果证券价格充分反映了可得的信息, 总是代表其内在价值的最佳估计, 则该证券市场是有效的。用数学的语言来表示, 即是:设Pjt+1为证券j在时间t+1的价格, Φt为完全反映在时间t的价格中的信息集, E (Pjt+1/Φt) 为在时间t信息集Φt下对证券j在时间t+1的期望价格, Xjt+1是证券j在时间t+1的超额市场价值, 即Xjt+1=Pjt+1-E (Pjt+1/Φt) , 若市场有效, 则E (Pjt+1/Φt) =0[1]。也称{Xjt}为信息集{ (t) }下的“公平游戏”。并将有效市场分为三种类型:弱式有效市场、半强式有效市场和强式有效市场。这三种有效市场是递进的关系, 后一种有效市场都包含了前一种有效市场的内容。通过建立“公平游戏”模型, 检验在不同信息集合下, 投资者能否获得超额利润来判断市场的有效程度。
三、中国股票市场有效性检验的理论成果
我国股票市场经过十几年的运行, 总市值在国民生产总值中的比值不断上升, 影响也越来越大。但也出现了不少问题, 诸如庄家操纵股市损害中小股民、公司上市圈钱和大股东挪用资金等, 我国学者针对这些问题进行了大量的研究。本文主要是从弱式有效市场、半强式有效市场和强式有效市场三个方面进行综述。
1、中国股市尚未达到弱式有效
俞乔 (1994) 在《市场有效、周期异动与股价波动》一文中, 通过使用误差项的序列相关检验、游程检验和费参量性检验的方法研究股价波动, 发现过去的股价变动会影响到未来股价的变化, 破除了中国股市非有效的结论。[2]吴世农 (1996) 对沪深股市20种股票的日收益率的时间序列进行研究, 认为这20只股票日收益率的时间序列不存在显著的系统性变动趋势, 但是他并没有因此断定中国股市达到弱式有效, 而是通过分析自己的研究方案, 中国股市尚未达到真正意义的弱式有效。[3]奉立城 (2000) 使用两种线性回归模型来检验中国的股票市场是否存在显著的“周内效应”。他认为, 中国股票市场并不存在绝大多数发达国家股票市场和某些新兴股票市场所普遍具有的显著为负的“星期一效应”, 沪深两市在不同程度上都存在着显著为负的“星期二效应”和显著为正的“星期五效应”。这种异象问题的存在, 正说明中国股市没有效率。[4]叶中行和曹奕剑 (2001) 对短时间 (分钟) 内的收益率统计Hurst指数进行了分析, 指出在一定条件下股票运动并不满足布朗运动模型, 也就意味着证券市场不是有效的。[5]胡波等 (2002) 利用随机游走模型, 对中国证券市场的有效性进行实证研究, 结果表明中国证券市场尚未达到弱势有效。[6]贾权和陈章武 (2003) 在《中国股市有效性的实证分析》一文中, 指出流通市值、市盈率、账面/市场价值的比率等在一定程度上能够反映收益率, 且收益率和市场p值与以CAPM模型所进行的预测成负相关, 这种负相关关系恰恰反映了中国股市的非有效性。[7]陆蓉和徐龙炳 (2004) 通过研究发现我国股纂市场存在显著的非对称信息效应。在牛市阶段, “利好”消息对股票市场的影响大于“利空”消息的影响;在熊市阶段, “利空”消息对股票市场的影响大于“利好”消息的影响。这种“弱市恒弱, 强市恒强”的论证, 说明了我国股市缺乏有效性。[8]吴振翔和陈敏 (2007) 通过设计多种投资组合方式, 对我国股票市场的统计套利情况进行了检验, 实证发现在短期 (3个月) 内, 不能否定市场中无套利的假定;而对于中期和长期 (6~12个月) , 统计套利是存在的。该实证结果说明我国股票市场的弱有效性不成立。[9]
2、中国股市已经达到弱式有效
李学等 (2001) 通过实证研究表明深沪两市A股指数1991~1992年有效性程度较差, 1993年以来有效性程度逐渐提高, 基本达到弱式有效。[10]张兵和李晓明 (2003) 采用时变系数的AR (2) 回归模型实证断定中国股市1997年己经是弱式有效。[11]戴晓凤等 (2005) 利用扩展的单位根 (ADF) 检验, 结果显示除上证综合指数外, 其他指数都通过了弱式有效的检验[12]。王少平和杨继生 (2006) 在“联合p值综列单位根检验的扩展及其对中国股市的弱有效性检验”一文中, 对中国证券市场的各组成部分的价格指数进行综列单位根检验, 结果表明我国证券市场各主要价格指数服从综列单位根过程这一结论隐含了我国证券市场具有弱式有效性。[13]
3、中国股市尚未达到半强式有效
许晓磊和黄良 (2002) 以上市公司被处罚的实例为基础, 利用事件研究法对信息公布前后样本公司股票价格和交易量的反应进行分析, 结果发现我国股票市场未达到半强式有效。[14]肖军和徐信忠 (2004) 在《中国股市价值反转投资策略有效性实证研究》一文中, 通过实证分析发现在中国深沪A股股票市场上, 以账面价值与市场价值比等指标构造的价值反转投资策略可以产生显著的超额收益率, 这说明中国深沪A股市场尚未达到半强式有效。[15]陈志国和周稳海 (2005) 指出市场对绩优公司的信息存在明显的过度反应, 对绩差公司的信息又存在明显的反应不足。由此可见, 我国证券市场尚未达到半强式有效市场。[16]唐齐鸣和黄素心 (2006) 指出沪市和深市对ST戴帽和摘帽前后普遍存在的异常收益, 而且对事件信息的反应较慢, 认为中国股市不是半强式有效的。[17]
四、当前研究的局限性和研究前景展望
上述文献是近年来有关中国股市有效性研究的成果, 应用的理论、模型及研究角度不同, 结论不尽一致, 但总体看有如下特征: (1) 我国股市没有达到弱式有效结论的文献, 样本时间跨度都较长, 一般是从股市建立初期到近年股市数据; (2) 我国股市已达到弱式有效结论的文献, 样本时间跨度较短, 一般是从1996年以后到近年股市数据, 而且基本上是通过时间序列相关性检验和游程检验来检验股价随机游走性; (3) 用时间序列相关性检验、游程检验以外方法 (如ARCH类模型) 或从其他角度研究, 基本上是中国股市未达到弱式有效的结论。近年有关我国股市有效性研究结论不同, 可能有以下原因: (1) 选取样本不同; (2) 所用理论和模型不同; (3) 研究角度不同。这会造成文献结论之间不可辨真伪、不可对比, 使文献结论可靠性下降。通过具体分析, 可以得出以上学者的研究中存在着以下一些的问题:
1、大部分学者都选择市场交易数据, 利用以上提到的一些数理统计上的方法处理数据, 但是数理统计的方法对数据的要求比较严格, 通常需要较长时间段的数据, 比如国外的研究一般都采用10年左右的数据。
2、另外做实证分析时通常要求市场的一些基本要素保持稳定, 在我国股市这样一个新兴的、政策面多次发生动荡的非稳态市场上, 样本数据本身也缺乏稳定性, 利用这样的数据做出的实证研究其得到的结论的正确性、准确性值得深思, 而且以上研究中由于选择的检验方法不同, 也导致了结论迥异, 这说明这些检验方法只能作为验证市场有效性的必要条件, 而不是充分条件, 仅仅由于通过了某种检验就得出市场已具备有效性的结论是不成立的。
五、结论
股市建立初期, 无效可能性很大, 随着股市发展, 有效性提高, 可能达到有效。如果选取样本数据时间跨度长, 初期无效性对后期有效性叠加后会影响对这整个时期研究的结论, 就可能与当前股市有效性实际不符, 因而在研究中需要注意: (1) 考虑上述这种影响, 并在研究中设法消除; (2) 随机游走检验只研究滞后一阶相关性, 但被解释变量可能与滞后多阶有相关性, 尤其我国投资者不成熟, 投机意识强烈, 且可能存在这种长记忆性, 只检验滞后一阶就不能说明时间序列变量相关性; (3) 其他方面, 我国股市仍存在不少问题:有关法律体系不健全、监管体系不成熟、监管力度不足、交易规则粗糙、交易所运作效率低下、投资者不理性、投机动机严重、信息披露制度不健全、上市公司和证券公司造假现象严重等。在这种情况下很难说我国股市已达到半强式有效。综上所述, 我国股市有效性在发展中不断提高, 目前比建立初期有所提高, 但有效性逐渐增强, 基本上可以认为已经达到弱式有效, 但尚未达到半强式有效。
股票市场有效性 篇2
一、 挖屈原有客户的销量
作为区域经理一定要非常清楚明白自己区域内公司的产品主要销往哪些渠道，要为产品建个跟踪表，这些产品又主要被那些客户消化掉了;跟踪表上要清晰记录主要客户每次定货的时间及金额，将本区内销售前10名的客户找出来，分析哪些客户还有销量增长潜力可挖，哪些客户还需加强沟通和维护才能将销量提升;不能只关注这些大户，对那些虽然销售公司产品的量比较小，但又很有实力的客户，单度分列出来，做重点培养，因为这样的客户是最有爆发量的客户。记得我从前负责A产品时，在我的区域内有一个客户，在我接手时的年销量才6万这样,对于当时我的那个区域年销量近3000万的营业额来说,有没有这样的客户,对我来说一点也不受影响,本来我是要将其取消经销资格,但经过我走访客户,我发现,该客户只所以销量较差那是没有用心去做我们的产品,只是顺带做一下,根本没把我们的产品当一回事,他把主要精力投到其他品牌上去了;找到了问题的根源,我就必须去解决,不能不负责任的更换客户,这样做太草率;我就跟该客户老板沟通,若这下去,我们将更换经销商,对于市场我们是支持的,但我们不能眼看着市场丢失,只有将销量做起来,才是唯一选择,该客户也知道若再这样下去,经销资格有可能保不住,经过一年的努力,当年的销量达到了近80万,当然该客户还是有潜力可挖.
二、 挖屈原有产品的销量
很多区域经理认为,公司产品已在市场销售这么多年了,几乎所有商超、小店都在售卖公司的产品，产品铺货率如此之高，销量还是那样，如何才能提高区域市场销量呢?是的产品铺货率高那是实现销售的前提，并不是销售的全部，如何在这样一个铺货率极高的市场提高销量呢?我们可以从以下这几个方面入手：
1. 商品的陈列
你的商品是铺到了销售终端，有机会和消费着见面，但你的产品是以什么样的脸面和消费者见面的呢，是被商家放在一个角落里，上面蒙满灰尘，还是放在货架的黄金位置，上面干干净净，商品以它最好的一面展示给消费者了吗?另外公司有系列产品，产品在商家货架上是总体集中陈列，还是被商家有意分散陈列，当你的产品被掩埋在其他商品的海洋里消费者想找你就很难，如何才能实现销售?
如何在商超终端陈列?在小店这样的渠道又应该如何陈列?不同的渠道产品的陈列要求也不尽相同，区域经理应该根据不同的渠道，做出陈列方案，只要做好了陈列这个基础工作，你的销售自然就会上去，
2. 选择经营品项组合
一般来说，每个企业都会有很多品类(或品项)，而每个品类(或品项)的包装规格都应该面向一定的细分消费群，它们承载的使命也不尽一样，有的是为了树品牌，有的不是为了赚取利润，而是跑量产品，有的是针对竞争对手推出来的战略性产品。公司的产品在市场运作这几年，每个产品都发挥他们在市场上的作用没有?市场是不停在变化的竟品是否针对公司的产品推出相应的产品来阻挡，我们在根据市场变化，打出不同的组合拳了没有?
3. 建立巡访机制
区域业务人员每天是否按公司制定的路线在拜访客户，就是到了客户处，业务是在敷衍了事还是在认认真真的理货，将落在商品上的灰尘擦干。没有一个良好的巡访机制，你的产品在市场上是不会良好的陈列的，并不是商超给你几个排面，你的产品位置就被固定下来，商品的陈列是要靠业务人员一点一点“抢”过来的。
股票市场有效性 篇3
关键词：背景；原理；有效性
1899-1902年间，Charles dow在华尔街日报上发表了一系列关于评论股市行情的文章，这为最早的股市技术分析理论奠定了学术基础，1932年，Robert Rhea总结并提炼出查尔斯。道的一系列理论，出版了《道氏理论》这使技术分析第一次以一种严谨的、客观的、科学的面目展示于大家面前。此后，Robert Edwards与John magee在道氏理论的基础上，著作了《股市趋势技术分析》，此著作一度被技术分析人员视为圣经。这些理论分析经过Richard Schabacker等学术大师的拓展与发展，最终形成了今天我们所熟悉的技术分析理论。然而，技术分析理论的发展并不是一帆风顺的，二十世纪七十年代，Fama French首次给出了有效市场假说理论，理论指出，在一个有效的市场中，证券的价格已包含了所有公共信息，而由于所有投资者可以公平的获得所有的信息，很理智的股票价格进行估计，因此，在这种条件下，投资者并不能从股票市场中获利。十数年来，这一理论者收到很多理论与实践的支持，Jensen（1978）甚至认为，有效市场理论的实证基础超过当时所有经济学定论。而技术分析赖以存在的一大前提是价格对信息的反映是一个逐渐完成的过程，而这种滞后性为通过技术分析预测股票价格提供了条件。这一前提与有效市场理论直接矛盾，因为一般来说，技术分析的预测能力与市场的有效性呈反比关系，股票市场有效性越强，技术分析的预测能力越弱，反之亦然。因此，对于技术分析有效性的分析从某一角度上可以看做是对市场有效性的检验。
一、KDJ指标背景以及原理
KDJ作为使用频率仅次于MACD的技术分析指标，最早由乔治。莱恩提出，其最先用于期货市场，后被广泛运用于股票市场。其综合了动量观念，强弱指标以及移动平均线的一些优势，用来衡量股价脱离正常价格范围的变异程度。简单来说，它通过对一天内的收盘价、开盘价、最高价、最低价为基本数据进行计算，得出K值、D值和J值，并分别在坐标上形成一个点，然后连接无数这样的点，从而形成一个能反映价格波动的KDJ指标。它主要通过计算当日收盘价处于股票N天以来最高价与最低价之间的位置反映价格走势的强弱和超买超卖现象，在价格尚未上升或下降之前发出买卖信号。 其计算方法如下：
首先计算周期（n日，n周）的RSV值，即未成熟随机指标值，其主要表示当天股票当天价格在一个周期内的位置。然后计算出K值、D值、J值。
具体为：n日RSV=（Cn-Ln）÷（Hn-Ln）×100
公式中，Cn为第n日收盘价；Ln为n日内的最低价；Hn为n日内的最高价。RSV的值始终在1-100间波动。其次，计算K值与D值：
Kn=RSVn/3+2*Kn-1/3
Dn=Kn/3+2*Dn-1/3
Jn=3*Dn-2*Kn
其中1/3为平滑因子，可任意选择，本文设其为1/3不过依照惯例。 若无前一日K 值与D值，则可分别用50来代替。
KDJ指标本质是为三条曲线，在应用时应从5方面进行考虑：
（一）KD的取值。KD的取值范围在0到100之间，J的取值范围不受限制，当KD值大于80时，为超卖区，指标显示看跌趋势，应考虑卖出股票，当KD 值小于20时，为超买区，指标显示看涨趋势，应考虑买入股票。
（二）KD指标曲线形态。当KD 在较高位置形成头肩形态应当看跌，在较低位置形成圆弧底形态应当看涨。
（三）KD指标的交叉。当K值自上而下穿越D值，形成交叉时，又称为“黄金交叉”趋势上涨，可作为买入信号，预示多方占优。当K值自上而下穿越D值，形成交叉时称为死亡交叉，表明当前趋势向下，可作为卖出信号，预示空方占优。
（四）KD与价格走势背离。当股票价格走势一峰高过一峰，而KD曲线一峰低于一峰，或价格走势一峰低于一峰，KD曲线一峰高于一峰，就产生背离现象。背离现象一般为转势信号，预示今后价格走势会发生反转。
（五）J指标的取值。J指标的取值高于100或低于0都属于非正常区域，大于100为超买，小于0为超卖区。
二、KDJ指标有效性验证
检验技术指标的有效性主要是检验依据技术分析中产生的买卖信号得到的收益率与无条件收益率是否存在显著差异。一般情况下，业界主要通过三种方式进行验证，一种是构造一个T检验统计量，从而对照样本的条件收益均值与无条件收益均值是否存在显著差异。一种是Bootstrap检验法，其最早于1979年由Efrom提出，在1981年改良，相较于t检验，其克服了t检验中实际股票收益不满足正态分布的的特征，广泛运用与资本市场的检验中。另外一种较为普遍应用的检验方法是前向人工神经网络法，此方法进一步深化了Bootstrap检验法，并在Rodriguez（2000）等学者的研究中得出结论，人工神经网络法可以获得超额利润。目前，大部分学者对收益率的计算方法如下：
R=Ln（Pt/Pt-1）
其中Pt为上证股票指数在第t日的指数水平
（一）模型的设定
本文对KDJ指标的实证检验部分主要采用投资者最常使用的也是大数据软件默认设定的参数值KDJ（9，3，3 ）进行检验。根据KDJ的应用原则和定义，本文将其买卖信号表示为：
1，K>80，D>80 ，Kt-1
Sgn（t）= -1，K<20，D<20 ，Kt-1>D t-1且Kt
0 其他 不操作
于是买卖交易信号可划分为买入区间（b），卖出区间（s）和无交易区间。在KDJ指标的指导下，买卖区间条件收益率均值课表现为：
mr（b）=E（rt|bt） mr（s）=E（rt|st）
其区间的波动率可用方差表示为：
Var（b）=E（rt-mr（b））^2|bt
Var（s）=E（rt-mr（s））^2|bt
（二）构造统计量检验
需检验的原假设H。：日均买入（卖出）收益率与随机买入（卖出）收益率无显著区别。
构造样本T 的统计量：
T=（mrb）/√（σ^2/N+σ^2/Nb）或（mrs）/√（σ^2/N+σ^2/Ns）
其中，mrb为买入日平均收益率，mrs为卖出区间收益率均值，N 为买入日（或卖出日）的个数，σ^2为样本的估计方差。
（三）数据选择
在以往文献中，不少学者倾向于采用上证指数，深证指数作为其研究原始数据。但是，本质来说，上证指数为资本加权指数，其包含了在上交所上市的所用股票，也就是说，所用股票包括新上市的股票多会对其造成影响。沪深指数亦然。因此，本文中采用的是沪深300指数作为研究数据，原因有二，首先，沪深300指数覆盖面较大，能够比较好的涵盖盘面值较大，流动性较好股性较好的股票，比较具有代表性。其次，与上证指数，沪深指数相比，沪深300指数成分股都支持融资融券，换言之，统治者能够通过融资融券的方式做空，更适合本次研究。本文采用的是2013年1月10日至2014年1月10日沪深300指数作为此次研究数据样本。
（四）实证结果与分析
首先，本文所使用的指标符号说明如下：
Nb与Ns：发出买入信号与卖出信号的个数
nb>0与ns>0：买入、卖出区间内收益率大于0的比例
Stdb与stds：买入、卖出区间内收益率的标准差。（见下表）
表中数字为对沪深300指数的标准检验结果，括号中的数字为各指标的t值，用来检测检验日均买入收益率与卖出的日均收益率是否与随机的每日均值有显著差别。即t>t0.05时，拒绝原假设，说明在KDJ指标指导下，沪深300指数买卖区间的收益率显著大于无条件收益率，从而证明KDJ指标有效。
具体来看，本文发现买入区间收益率基本大于0，卖出区间的收益率基本小于0，换言之，从均值来看，一般情况下，买入信号发出后股价上涨的可能性较大，卖出信号发出后股价下跌的可能性较大。从显著性来看，我们可以看出卖出区间的收益率均值不显著。说明在KDJ指标指导下发出卖出信号与随机卖出的收益率没有显著差别。从买卖区间的收益率均值之差来看，在KDJ技术指标的指导小沪深300指数的超额收益率为0.051，显著大于随机收益率0.042。因此，通过标准检验，我们可以得出KDJ技术指标对股票的买卖具有一定的预测作用，尤其是对股票的买入指导性更强。
三、结论与启示
本文主要针对技术指标中的KDJ指标的有效性进行检验，即检验在KDJ指标的指导下股票能否获得超额收益。结果显示，KDJ指标在样本期的沪深股市具有一定指导作用。但是，由于技术分析本身存在很大的局限性，与现实的走势往往会存在滞后或超前现象，甚至会被机构大户可以刻意发出的买入卖出信号误导，因此，建议投资者将技术分析与基本面分析法配合使用，把对股票的内在价值分析与对外在表现出来的波动分析相互结合，形成良好的投资习惯。
中国股票市场弱有效性检验 篇4
关键词：股票市场,市场有效性,方差比检验
一、引言
市场有效性假说是金融经济学的核心问题之一。美国经济学家Fama (1965) 提出了有效市场的概念, 并在1970年对市场有效性的理论和实证研究结果进行了总结;将有效市场划分为弱式有效、半强式有效和强式有效三种层次。许多关于金融市场的基本模型都有一个前提假设, 即市场是有效的。对于中国股票市场是否有效的争论主要集中在弱式有效性上。弱式有效市场假设是有效市场假设的最低层次。它认为, 当前价格充分反映了所有的历史价格信息。上世纪九十年代初期, 中国股票市场的若有效性便成为了一个研究热点, 国内有不少学者做了实证研究。
张亦春、周颖刚 (2001) 对1993.1.3至2000.1.7每日的上证A股收盘指数进行广义谱导数、白噪声、随机漫步的检验, 实证结果显示认为中国股市不是弱式有效。胡昌生、刘宏 (2004) 对1992.5.21-2003.9.20的上证综合指数以及深证综合指数进行AR—GARCH—M模型的检验。文章得出结论, 沪深股市在早期均不是若是有效的, 但在后面几年里逐渐呈现出弱有效性。张敏、陈敏、田萍 (2007) 通过构造一个检验鞅差序列的非参数统计量, 对开市到2005.10.31的若干只股票指数进行检验, 研究中国股票市场的弱有效性。文章认为, 总体来看我国股票市场的有效性有很大的提高。刘剑锋和蒋瑞波 (2010) 对1996.12.26-2008.06.27的上证综合指数以及深证成份指数进行了方差比检验。研究得出的结论是, 中国股票市场的短期收益率支持市场弱有效性, 而中长期收益率则不支持市场弱有效性。文章认为有效性没有改善的迹象。本文沿用此研究理念, 进行扩展。后发现对数据采取不同的分段方式, 会显著地影响结论;并对此现象进行了进一步分析。
二、数据说明
本文采用的数据是数据采用的是1990.12.19到2012.1.10的上证综合指数的日收盘指数和1991.07.03-2012.01.12的深证综合指数的日收盘指数。
所有数据来自于国泰安数据库。
三、方法说明
本文采用检验方法的是A n d r e w.W.L o和A.C r a i g Mackinlay (1988) 构造的方差比检验。这个方法不要求扰动项服从正态分布, 同时允许数据存在异方差的性质。
随机漫步模型:
方差比检验对RW3进行检验, 即假设是不相关的。q期方差比:
样本包含nq+1个观测值, q是大于1的正整数。给出的估计:
当股票价格服从R W 3的时候, 接近1, L o和Mac Kinlay (1988) 给出了在RW3假设下的渐近分布。检验统计量
四、实证研究
在刘剑锋和蒋瑞波 (2010) 的文章中, 数据处理的基本想法是对所有数据 (1996.12.26-2008.06.27) 进行方差比检验, 然后按时间先后分成长度相当的两部分 (1996.12.26-2002.12.31, 2003.01.01-2008.06.27) , 再分别作方差比检验。将几个检验统计量进行互相比较。由于2003到2008的检验结果和1996-2008的检验结果类似, 所以他们得出结论, 认为有效性没有改善的迹象。
笔者沿用这个研究理念, 做了进一步的工作, 对1990.12.19到2012.1.10的上证综合指数每日的收盘指数。对这个长度为5160的样本序列按照不同的年份划分为前后两段, 分别令q为2、4、8、16、32、64、128、256进行方差比检验, 得到以下结果。
说明:以1997为节点时, 节点之前的年份包括1996年以及之前的年份, 节点之后的年份包括1997年以及之后的年份。括号中是该统计量对应的样本量。
图1和表1呈现出的检验结果主要有两点:
1、节点为1997-2006时:
数据在都呈现出比较一致的结果。根据节点之前的数据得出的统计量, 均在显著性水平为0.05时的临界值即1.96上下浮动;而节点之后的数据则是非常强烈的拒绝原假设。所有5160个数据得到的检验统计量为2.497。综合这些, 容易得出的结论是, 沪市的有效性有变差的趋势。以此类推, 如果以1997年到2006年之间的任意一天作为分界, 对比前后的方差比检验统计量, 也会得到相似的结论。
2、节点为2007、2008、2009时:
和其他节点的结果可以明显地区分开来。由节点之前的数据得到的统计量从2.008上升到2.485;而后半段数据计算出的统计量则由1.964下降到0.593, 均小于前半段的值。
当q取128、256时, 与上图的检验结果非常类似;当q取32时, 检验结果比较杂乱, 没有明显的规律;当q去2、4、8、16时, 按照13个节点进行划分的检验结果均比较相似, 不存在图1中的现象。
转而考察深市, 对1991.07.03-2012.01.12的深证综合指数每日的收盘指数进行上面的处理, 样本长度为5040。结果如表1和图1所示:
说明:以1997为节点时, 节点之前的年份包括1996年以及之前的年份, 节点之后的年份包括1997年以及之后的年份。括号中是该统计量对应的样本量。
图2和表2呈现出的深证综合指数的实证结果非常类似于前面的上证综合指数。26个检验统计量中, 只有两处小于2.而且所有统计量的值均比对应的沪市的结果大。由此看出, 深市的有效性低于沪市。
以上的实证结果中表现出的规律给了笔者一些启发, 是否某些年份的数据表现出明显不同的特性, 进而强烈的影响了检验的进行。当然按照上面划分, 前后两段数据长度会出现相差甚远的情况。循着以上思路, 同时考虑到数据长度的一致性, 笔者对相同的数据进行了下一步的分析。将两个指数的数据按时间先后分成长短一致的6段, 分别进行方差比检验, 得到如下结果。
说明:表中加粗部分表示在0.05的显著性水平之下拒绝原假设。
说明:表中加粗部分表示在0.05的显著性水平之下拒绝原假设。
从以上结果可以看到, 上证综合指数和深证综合指数的检验结果表现出比较相似的规律。拒绝原假设的地方主要集中在三处。第一:开市初期, 第二:2005年中期到2008中期的中长期收益率。2005年到2008年, 中国股市经历了一次大起大落的震荡。股市出现非有效的情形, 和当时的背景相合。第三:全样本序列。
五、结论
通过以上的实证研究工作了解到对股市弱式有效性产生负面影响的, 主要是开市初期以及2005年到2008年的股市大震荡。股票市场的初创时期, 对于参与者和监管者而言, 都需要大量的摸索和实践。这个时期, 信息的披露无法做到及时的反映到股票价格之中。而引起2005到2008年的这次震荡的, 有中国独有的因素, 如股权分置改革;也有一般性的金融事件, 如2007年开始的世界金融危机。无论是中国独有的, 还是一般性的, 都不能将这些事件剥离以后再来讨论市场有效性。所以, 总的来看沪深两市距离弱式有效还有一段距离。
然而, 开市初期的调整阶段之后, 沪深两市的有效性得到了提高。另一方面, 经历了2005年的股改和之后的金融危机, 沪深两市迎来了市场有效性良好的一个状态。这些都是对近年来中国股市改革措施的肯定。
参考文献
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股票市场有效性 篇5
摘要：资本市场会计信息披露存在的问题，对中国资本市场的健康发展是百害而无一利的。如何设计出一套公平、公正、透明的会计信息披露体系，如何建立能满足资本市场各参与主体需求的会计信息披露制度，是当前迫切需要解决的理论和实践问题之一。
关键词：会计信息;资本市场;有效性;会计信息质量
―的中国股票市场令国内外投资者欢欣不已，A股上证指数从12月30日的1 161、06点上升到5月14日的4 081、43点，涨幅超过250%。如此巨大的涨幅，引起人们对资本市场的热切关注。同时，伴随着金融体制改革的不断深入，中国资本市场正逐步发育成熟。
一、中国资本市场仍处于弱有效性的现状
资本市场是一个国家经济运转体系的重要组成部分，是进行资本交易和资本融通的重要市场。
目前有关专家认为，中国资本市场还处于半弱式效率阶段，尚未达到次强效率阶段。中国的资本市场起步较晚，市场不成熟，投资者的投机行为严重，不重视会计信息。中国资本市场从上海、深圳两大证券交易所的成立算起，仅仅有十余年的发展历程，市场机制尚待完备，占绝对比重的国有股和法人股不能流通，投资者准入制度存在限制等问题都需要进一步解决。投资者结构不合理，以及作为会计信息最大的主动需求者――机构投资者的比重较低。同时，个人投资者由于资金、知识和精力限制，其投资目的一般仅在于赚取短期价差，天然具有投机性的特点。
二、会计信息与有效资本市场的关系
资本市场是信息市场。“资本市场的运行过程，就是信息的发布、传递、收集、处理、运用和反馈的过程。”资本市场中流动的信息，不仅包括有关已经发生的事实的信息，还包括有关未来的信息;不仅包括财务信息，如收益信息，也包括非财务信息，如董事会成员的变化等。
根据中国《证券法》、《公司法》、《股票发行与交易管理条例》、《公开发行股票公司信息披露实施细则(试行)》，以及证券投资基金上市规则等法律法规规定，证券发行和交易应披露的信息包括招股说明书、上市公告书、定期报告和临时报告等，其中所披露的主要是会计信息，或者与会计信息有着密切关系的相关信息。会计的目标就是要提供满足会计信息使用者需要的会计信息。
资本市场的信息不对称及其引发的道德风险和逆向选择问题是资本市场进行会计信息披露的根本动因。会计信息是以财务信息为主的经济信息，评价金融产品的质量和价值自然离不开这种信息;而由上市公司会计人员提供的信息符合成本效益原则，经过注册会计师审计后，又提高了可靠性，因而会计信息在资本市场中具有无可取代的重要地位。
三、会计信息的质量特征
1、决策有用性特征对资本市场有效性的影响。根据“利益相关性”原则确定上市公司会计信息的使用者主要包括现有的和潜在的投资者、现有的和潜在的债权人、政府部门、职工、其他利益关联者。在明确了上市公司会计信息的使用者以后，就应确保不同使用者获得其各自所需的信息。各种投资者只有通过对有用的会计信息的分析，才能依据当前资本市场的“风险―回报”偏好，权衡价格找到一种合理的投资组合;上市公司也只有向市场披露了真实有用的信息，才可能获得投资者的信任，筹集到必要的资本。
2、充分性特征对资本市场的影响。从数量上看，会计信息应是充分的。不充分的会计信息不能满足投资者对于信息特别是财务信息的需求，他们就会转向其他途径寻求信息，这无疑加大了交易成本并使会计信息的作用降低。充分的会计信息，能在很大程度上满足投资者的信息需求，以便正确估计所发行的证券等金融产品的价格;而信息的充分披露还有助于减少内幕信息和内幕交易。当存在内幕信息时，价格不能反映未予公开的信息，因而会削弱资本市场的有效性。
3、可靠性特征对资本市场有效性的影响。会计信息的可靠性取决于会计信息是否具有反映的真实性、可复核性和中立性。虚假的、错误的和有所偏袒的财务信息也能反映在市价中，但信息虚假必然导致金融产品的定价偏离其真正价值，如果虚假财务信息不能被“看穿”则会出现“功能锁定”现象，资本市场不可能是强有效的。处于信息优势的参与者必然会利用其所掌握的真实信息谋取私利，从而会使大部分处于信息劣势的参与者损失惨重。而虚假信息一旦暴露，便会引起投资者对会计信息的信任危机，进而降低会计信息的有用性和其在资本市场的.地位，会计信息对资本市场有效性的贡献自然会降低。
4、相关性特征对资本市场有效性的影响。会计信息的相关性是指会计信息应与决策相关，有助于满足各方面使用者的需要，包括符合国家宏观经济管理的需要，满足有关各方面了解企业财务状况和经营成果的需要，满足企业加强内部经营管理的需要。评价会计信息质量的标准不仅要看信息是否真实客观，还要看所提供的信息是否能够满足有关方面的需要。为了使所披露的会计信息对市场有用，有助于形成有效市场，其前提是这些信息必须能使投资者产生一个合理的期望值，从而对其决策行为产生影响。
5、及时性特征对资本市场有效性的影响。会计信息相关性要求会计信息应具有预测价值和反馈价值，并能及时提供。信息提供得越及时，则越能较快地影响大多数投资者的预测和决策，进而迅速地对证券等金融产品的价格产生影响。信息提供的滞后，则会导致内幕信息的产生，损害了市场的有效性。
6、可理解性特征对资本市场有效性的影响。会计信息能为大多数投资者或投资代理人所理解，也是很重要的。如果会计信息晦涩难懂，或过分注重细节而使得会计报告冗长无比，则不利于为“足够多”的人所理解和吸收。有效资本市场并不排斥对会计信息“无知”的投资者的存在，但如果大多数投资者均是“无知”者，那么，会计信息的作用便很难发挥。
四、资本市场会计信息披露存在的问题
1、虚假陈述情况严重。虚假陈述违背了会计信息披露的可靠性原则，具有较大的社会危害性，是近几年上市公司会计信息披露中存在的较严重问题。其表现形式多种多样，如有的上市公司出于自身利益的需要，或解救被套的“庄家”，对客观事实加以放大或缩小，编造失实的业绩，散布能够影响股价的虚假消息，误导广大的中小投资者;有的上市公司对完全不存在的事实进行无中生有的捏造，通过虚报资产及有关财务状况和经营成果等手段，抬高二级市场股价，达到取得配股资格或提高配股价格的目的;还有的公司在披露募集资金使用情况时，表述明显失实，极大地扰乱了资本市场秩序。
2、会计信息披露不充分。如会计报表尤其是利润表过于简化，附注中的信息也较少，等等。随着中国社会主义市场经济的发展及现代企业制度的逐步确立，上市公司的利益相关者进行筹资、投资和生产经营决策将更多地依赖于公开披露的会计信息。他们对会计信息披露的充分性要求也越来越多。理论上，上市公司应披露所有可能引起证券价格变动的信息资料，包括财务信息和非财务信息;但在实际操作中，一些上市公司报喜不报忧，甚至隐瞒部分事实，虚假披露信息，误导投资者。具体地说，会计信息披露不充分突出表现在两个方面：一是财务状况信息披露不充分，最普遍的是一些上市公司借口“商业秘密”不便公开对存货的结构比例及变现能力、大额债务的账龄及金额等予以隐瞒，从而严重威胁投资者的资金安全。二是选用的会计政策、会计方法披露不充分;其结果不仅使同一上市公司不同会计期间的会计信息缺乏可比性，而且使不同上市公司之间的会计信息缺乏可比性。此外，一些上市公司借此手段来调节利润。 3、会计信息披露不及时。及时披露会计信息，能使报表使用者及时快速地了解公司的财务状况和经营成果，掌握公司的最新财务动态，为作出正确决策提供更有用的信息。因此，上市公司必须及时、准确地披露与报表使用者决策有用、相关的会计信息。但从目前中国上市公司会计信息披露的情况看，许多上市公司定期披露的会计信息是对过去财务状况、经营成果和现金流量的总结，而对当期重要会计信息，特别是不利信息则故意延期披露。从中国证监会统计的情况看，延期披露的背后一般存在着内幕交易或操纵市场的行为。
4、关联方关系及其交易披露不规范。近年来，虽然财政部、中国证监会对加强上市公司关联方交易的披露做出了明确规定，但是上市公司关联交易披露不规范的现象仍屡见不鲜，概括起来有以下三种情况：
(1)关联方关系披露不全面。根据《企业会计准则第36号――关联方披露》，如果一方控制、共同控制另一方或对另一方施加重大影响，以及两方或两方以上同受一方控制、共同控制或重大影响的，构成关联方。按新企业会计准则要求，企业财务报中应当披露所有关联方关系及其交易的相关信息;对外提供合并财务报表的，应当披露与合并范围外各关联方的关系及其交易。在实际操作中，有些公司只披露其母公司或子公司，而对其他关联方关系不作披露;也有些公司甚至在中报和年报中明明编有合并报表，但却声明无关联方及关联交易，或根本未作任何声明和披露，令人费解。
(2)交易内容披露不完整。关联交易是关联方之间转移资源、劳务或义务的行为，而不论是否收取价款。根据《企业会计准则第36号――关联方披露》，关联交易有11种类型，分别为：购买或销售商品、购买或销售商品以外的其他资产、提供或接受劳务、担保、提供资金(借款或股权投资)、租赁、代理、研究与开发项目的转移、许可协议、代表企业或由企业代表另一方进行债务结算、支付关键管理人员薪酬。但是，目前的披露内容主要集中在购销商品或除商品以外的其他资产上，其他类型的关联交易涉及较少。不可否认，购销业务是关联交易的主要形式，但是购销业务之间提供的担保，以及支付关键管理人员报酬也不少见。这种只披露关联交易的某一方面内容，而缺乏关联交易完整信息的财务报表，势必会引起报表使用者的错误理解。
(3)交易要素披露含糊不清。根据《企业会计准则第36号――关联方披露》，交易要素至少应当包括：交易的金额;未结算项目的金额、条款和条件，以及有关提供或取得担保的信息;未结算应收项目的坏账准备金额;定价政策等。其中，定价政策是关联交易的关键，因为关联交易之所以令人敏感，是由于它与公平交易有区别，这种区别主要体现在交易价格上。不公平的交易价格，或者说不同于其他独立企业之间的交易价格，不仅预示着企业纳税时要做相应调整，而且会令投资者对企业未来赢利能力和持续经营能力表示担忧，失去信心。从目前许多上市公司的中报或年报来看，定价政策经常使用“基本市价、合同价、协议价”等含糊的表述，让人不禁对其价格的公平性表示怀疑。
五、完善资本市场会计信息披露的对策
1、规范公司会计行为。良好的会计信息披露体制是建立在规范的公司会计行为基础之上的。我们应当加强会计规范的建设工作，尽快健全和完善中国的会计规范体系，进而规范公司会计行为，从而使公司所披露的信息更加可靠。
2、强化上市公司会计信息的内部监督。上市公司的内部会计监督制度是以国家法规和制度为保证，用一套科学的管理手段和独立的核算形式，能够渗透于企业各个方位的管理控制工具。完善公司治理结构和治理机制，加强内部控制，从根本上解决会计信息失真的问题。中国上市公司大都是过去的国有企业通过股份制改造而成，公司治理结构和机制存在缺陷，内部控制较为薄弱。为了达到各种目的，处于信息优势的公司在对外提供的账目上做手脚，制造虚假赢利。完善公司治理是从根本上解决会计信息失真问题的有效途径。
3、大力提高中国资本市场的市场化程度，完善市场机制。只有规范有序的市场才要求规范、有序的信息披露，并鼓励金融产品的合理定价，以最大程度地保护广大投资者的利益。
4、加强证券中介服务机构的审计监督。中介服务机构作为证券市场的第一看门人，地位非常重要。没有好的中介机构，就没有好的监管者，就不能很好地做到事前预防。因此，应从以下三个方面加强中介机构的审计监督作用：一是明确财政部、证监会、中介机构、交易所和上市公司等机构之间的关系，划分各自的职责范围，并以法规形式确定下来，这样将使对上市公司会计信息披露的监管做到各司其职、井然有序。二是改革会计师事务所和律师事务所接受业务委托的方式及报酬支付方式，以此解决上市公司的双重身份问题。三是加大审计队伍的自身素质建设力度，通过注册会计师考试为审计行业选拔优秀人才，鼓励非执业会员从事审计工作。同时，对执业者进行有效的后续教育，使他们能掌握新知识，解决新问题。
5、进一步完善信息披露法规，加强法规的普及和执行力度。当前，上市计信息所依据的法规主要有会计法、各项会计准则、企业会计制度、有关证券市场信息披露的制度等，这些法规的内容尚有待修订和完善。在中国，法规的出台较为频繁，需要加强法规的普及。“有法不依、执法不严、违法不究”的现象在会计领域也存在，法规的执法力度需要加强。
6、加大监管机构对上市公司会计信息披露违规处罚的力度。近年来的实证研究结果表明，违规处罚的力度与上市公司的违规成本呈正相关关系，加大对上市公司会计信息披露违规处罚的力度，可以增加上市公司的违规成本，在一定程度上可以遏制上市公司违规行为。因此，证券监管机构应加大对上市公司会计信息披露的违规处罚力度。对造假行为的指使者和操纵者应追究其民事赔偿责任，情节严重者，应追究刑事责任。对参与造假的事务所及相关注册会计师应加大民事赔偿的处罚力度，并辅以吊销其执业资格，情节恶劣者，应追究刑事责任，同时应追究事务所主要负责人的法律责任。
7、培育理性投资者，改善投资者结构和素质，减少投机因素。理性投资者是资本市场有效性假说的前提条件，投资者缺乏理性，则不会充分利用所获取的信息，金融产品的价格也不能得到合理定位。中国投资者的素质普遍不高，投资者盲从现象较严重，投机性强，加大了投资风险。加强全民教育，提高投资者的素质，普及会计知识，是今后要注意抓好的工作。鼓励机构投资者的加入，鼓励委托理财，也有利于克服人员素质低、投机性强的问题。
总之，一个完善而有效的会计信息披露体系是建立高效资本市场管理体系的重要前提和基础。而建立完善的会计信息披露体系，需要监管部门、中介机构以及上市公司的共同努力。相信随着中国资本市场的日益成熟，以及相关法律、法规的不断完善，资本市场会计信息披露中存在的问题将会逐步得到解决，并对资本市场的健康发展起着重要的推动作用。
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外汇市场冲销式干预有效性的研究 篇6
[关键词]冲销式干预；资产组合理论；非抵补利率平价
[DOI] 10.13939/j.cnki.zgsc.2015.08. 148
我国于2005年进行了结售汇制度改革后，我国的汇率形成机制朝着弹性化和市场化的方向发展。在我国近年来对外贸易顺差的背景下，汇率的市场化使得我国面临着人民币升值的压力。为了维持稳定的目标汇率水平，央行不得不干预外汇市场，吸收超额的外汇供给。同时，央行又在国内市场通过再贷款、发行国债等方式回笼因外汇占款而投放的基础货币，这一外汇干预政策即为冲销式干预。外汇冲销式干预的有效性从两个方面来理解：一是央行的冲销式干预是否有效影响了汇率的变动；二是央行是否对进行外汇干预而产生的外汇占款进行了有效冲销。本文从以上两个方面出发，对2005年汇改后的外汇冲销式干预的有效性进行检验。
1 理论模型
本文的研究从资产组合理论出发，来研究外汇冲销式干预有效性。资产组合理论的前提条件是各国资产具有不完全的替代性，所以，利率平价公式在该理论中不适用。资产组合理论认为，央行的冲销操作会使得本币债券相对供给增加，本币债券在投资者资产组合中的比例提高使得本币资产的风险相应增大 ，因而投资者需要获得一个额外的风险溢价来抵补增大的本币资产风险。因此，根据Dooley和Isard（1982，1983）从资产组合渠道模型中推导出的风险溢价方程建立模型，方程如下：
即： RP=ID-IF-（F-E）
风险溢价=本国利率-国外利率- （远期汇率-即期汇率）
由于本文为了检验冲销式干预的有效性，引入外汇储备和国内信贷的指标与风险溢价建立方程。将上述模型修改如下：
注：FER为国际储备；DC为国内信贷。
2 模型的实证检验
2.1 数据来源与变量选择
本文主要选取了2005年8月至2014年9月共110个月度数据，研究了自2005年汇改后我国冲销式货币政策的有效性。数据来源于wind数据库、Bloomberg数据终端和中国人民银行官网，并通过Eviews6.0进行相关的数据处理。
本文选取了以下变量：国际储备（FER）、国内信贷（DC）、国内利率（ID）、国外利率（IF）、远期汇率（F）、即期汇率（E）。由于国际储备和国内信贷的数值较大，所以对其取对数进行研究。国内利率选取的是一年期的Chibor利率，国外利率是一年期美国联邦基金利率，远期汇率选取的是NDF汇率，即期汇率选取的是银行间外汇市场的美元汇率，都对其取月度均值方便研究。
2.2 ADF检验和Johanson协整检验
先对数据进行平稳性检验，本文采取ADF检验，检验结果见表1。
先对数据进行平稳性检验，本文采取ADF检验，检验结果如表1。经ADF检验，时间序列E、F、ID、IF、FER和DC的一阶差分都是平稳的，所以可以进一步进行Johanson协整检验。
2.3 Johanson协整检验
用Johanson协整方程将经过一阶差分后的时间序列通过组合，来考察这些非平稳序列间的长期均衡关系。根据SIC和AC准则，选择最大滞后阶数为一阶，选择的协整检验模型为有趋势项而无截距项，通过Johanson协整检验的输出结果见表2所示。从表2中可以看出，在5%的显著水平下存在两个协整关系。
由协整方程可以看出，即期汇率与远期汇率、国内利率、国外利率、外汇储备和国内信贷之间存在长期的均衡关系，并且其符号与预期一致。
2.4 格兰杰因果关系检验
为进一步研究变量间的关系，对相关变量进行因果关系检验，其输出结果如表3所示。
从格兰杰因果检验，可以得出如下结论：第一，汇率与国内利率、国外利率互为因果关系。这说明，随着近几年我国资本项目的开放，国内外资本流动性增强，从而利率变化带来了国际资本的冲击，从而导致人民币汇率发生变化。而汇率变化是导致央行实行冲销式干预的诱因，央行的冲销式干预会对国内市场的利率产生影响，所以汇率变动会引起利率的变动。第二，汇率与国际储备互为因果关系。这说明我国外汇冲销式干预是根据即期汇率的波动来进行调节的，所以其对国际储备具有一定的影响。而国际储备的变动会使得在国际市场上流通的本币减少，从而影响汇率。第三，汇率与国内信贷不互为因果关系，国内信贷与国内利率互为因果关系。这是因为国内信贷主要是央行通过发行票据来调节国内市场的货币供应量来对利率进行一定的作用，再通过利率传导给汇率。由此检验结果可以发现，国内信贷对于汇率的作用不大，即国内的冲销政策作用效果不明显。第四，即期汇率与远期汇率不互为因果关系。这是因为我国人民币还未完全实现国际化，而本文选取的NDF汇率为离岸汇率，其是在完全市场化的背景下形成的，其影响因素较复杂。所以，人民币即期汇率与远期汇率不存在较强的因果关系。
2.5 VEC模型的脉冲响应分析
从上述的向量误差修正模型输出结果来看，其解释变量除了DEt-1外，其他变量的P值均小于10%，均为显著。此外，F值大于在5%显著水平下的临界值（F0.05=2.19），所以该方程总体显著。由于影响汇率的因素较多未能完成考虑，所以其R2值偏低。
为了进一步研究冲销式货币政策有效性的影响，从其对于汇率的影响程度和能否实现内外货币政策的协调作用方面，通过建立脉冲响应函数来进一步考察。
从图1脉冲响应函数中可以看出，在短期内，国际储备对于汇率存在负向的影响，这说明我国通过外汇干预来调节国际市场上人民币供应量的措施具有一定的成效。但是，外汇储备对即期汇率的影响随着时间的推移越来越弱，这是因为国内信贷对于因外汇储备增加而超发货币的冲销而造成的。而DC对于即期汇率的影响在1～3个月间具有负向的影响，这可能是由于利率传导机制存在一定的时滞，不能立即作用于汇率。并且，前文的格兰杰因果检验中也指出信贷对于汇率的影响不是很大。而在3个月过后，通过增加国内信贷的冲销政策发挥了一定的作用，与汇率呈现正相关的关系，以达到调控汇率的效果。所以，从调节汇率的角度来看，我国近年来的外汇冲销式干预具有一定的有效性。
由图2可以看出，国内利率对于国际储备的影响程度大于国际储备对于利率的影响程度，且两者间存在正向关系。这是由于我国自2005年汇率改革之后，汇率形成机制的市场化程度得到提高，人民币汇率弹性增大，央行对于为维持目标汇率的冲销效果增强。所以，从对内和对外货币政策的联动性角度来考虑，我国近几年的冲销式干预货币政策具有一定的有效性。
3 结论与建议
经过以上的实证研究，我国央行通过资产组合的渠道进行的外汇冲销式干预对于汇率的影响是有效的，外汇冲销式干预与国内外利率、即期汇率、远期汇率之间存在着长期均衡的关系。
但是，由于我国的利率尚未实现市场化，所以国内的市场的冲销干预效果不显著，国内信贷对于汇率的调节作用较弱。
在我国资本市场逐渐市场化的背景下，我国的冲销式外汇干预政策也要从以下两个方面进行一定的完善和发展。一是要推动利率市场化改革，提高利率与外汇之间的相关度。利率市场化改革有利于增强货币市场利率传导，实现通过调节利率和进行回购业务等来影响汇率，从而实现利率与汇率的协调变化。二是继续提高汇率形成的市场化程度，发挥汇率调节国际收支不平衡的作用，进一步放开汇率管制，扩大意愿结售汇的实施范围，并且发挥银行在其外汇市场上的主体作用，从而使得央行避免被动的外汇干预，使其汇率维持在目标水平范围内。
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锚定效应对股票市场有效性的影响 篇7
行为金融学认为, 人们在进行投资决策中无法做到完全理性。投资者与生俱来的心理效应、行为特征和认知偏差都会对理性投资行为造成干扰, 从而价格将不能迅速、完全地反映各类信息。“锚定效应”就是影响理性投资的心理效应之一。锚定效应是指人们倾向于把对将来的估计和已采用过的估计联系起来, 这使得人们对于历史信息更加看重而对新信息反应不足。1锚定效应的存在影响了人们预期价格的形成过程, 人们对证券价格的预期不再以证券的内在价值为基础, 而是以一种“误差调整”的模式形成预期, 即根据本期价格和上一期预期偏差决定。在这种行为模式下, 证券价格会对信息表现出粘性的反映, 存在延迟。本文的主旨是对锚定效应造成股票市场上价格不完全反映信息的机制进行研究。
二、具有锚定效应的投资者“反应延迟”模型
1. 模型假设:
(1) 假设股票市场上存在两种类型的投资者:第一类投资者属于“完全理性”投资者, 即他们能够依据公开信息对股票价格形成科学的预期, 从而其预期价格能够完全反映公开信息和历史信息;第二类投资者属于“不完全理性”投资者, 他们对股票价格的预期并不依据公开信息, 而只是对历史信息的反应, 因此他们的行为据有“锚定效应”的特点, 即他们将根据本期价格变动情况形成下期预期价格。在上述假定下, 我们进一步假设第二类投资者预期价格按下式产生:
其中Pt为各期价格, 为调整系数, 代表第二类投资者对价格变动量的敏感程度。 表示第2类投资者在t+1期的预期价格。
(2) 假定市场上所有投资者拥有的资金规模相同, 第一类投资者的数量为m人, 第二类投资者的数量为n人。
(3) 投资者的投资行为模式可以概括如下:投资者将根据预期价格与现期价格之间的差距决定增持还是减持某种证券, 即其调整股票持有量的动机正比于预期价格与现期价格之间的缺口, 如下:
其中 分别为两类投资者本期调整股票持有量的需求, 由于第一类投资者已经形成完全反映公开信息的预期价格, 因而在没有其他信息的条件下, 期预期价格 将保持不变, 即 ;为参数, 表示投资者调整股票持有量的需求对股价变动的灵敏程度。
(4) 由于没有新股发行, 每一期两类投资者互相购买股票, 即调整数量之和为零:
2. 均衡价格的时间路径:
根据 (2) 至 (4) 式, 我们可以得到市场出清时的价格为:
将 (1) 式代入得:
, 经整理可得:
, 此式为股票价格的一阶差分方程, 求解该方程, 我们得到如下函数:
这就是投资者存在反应延迟的情况下价格随时间变动的路径。
3. 参数含义与稳态分析
从上述函数看出, 影响股价时间路径的变量为:理性投资者的预期价格EI, 非理性投资者的调整系数β, 以及两类投资者的数量m、n。
理性投资者价格预期实际上代表了一项公开信息在半强势有效市场上对价格造成的理论影响。这是因为我们假定理性投资者对公开信息反应完全、迅速、准确。但是上述函数表明, 并不直接等于, 它同时还受到右边第一项的影响, 即 , 它表示股票价格对半强势有效市场价格的延迟, 而这个延迟项取决于非理性投资者预期价格调整参数以及两类投资者各自的数量m和n。
对 (5) 式右端第一项的分子分母同时除以n, 并令 , 我们可以得到如下函数:
非理性投资者预期价格调整参数代表了非理性投资者对价格变化的反应程度, 如果高, 说明非理性消费者对价格变化反应强烈;较低说明非理性投资则会对价格变化反应缺乏敏感。k代表了市场上理性投资者与非理性投资者的比例。
从 (6) 式可以看出, 非理性投资者预期价格调整参数和两种投资者的相对比例k将影响价格的稳态。如果 , 则 , 这说明由于非理性投资者对于价格变动反应不太剧烈, 或者由于理性投资者比例较大, 价格将随时间最终收敛于半强势有效市场上的价格;如果 , 恒等于 , 此时理性投资者的作用和非理性投资者的作用刚好抵消, 从而价格保持不变;如果 , 则不再收敛, 这说明如果非理性投资者对价格变动反映过于剧烈, 或者理性投资者比例较小, 股价波动将日益剧烈并偏离半强势有效价格, 出现反应过度。
三、结论
综上所述, 如果市场中存在一部分非理性投资者受到锚定效应的影响, 股价将不能完全反映公开信息。股票价格或者表现出对公开信息一定程度的延迟, 或者表现出对公开信息的不相关, 或者出现巨幅震荡并偏离合理价格, 这取决于理性投资者相对于非理性投资者的比例和非理性投资者的调整系数。因此, 在存在锚定效应的市场上, 市场将无法达到半强势有效。
参考文献
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股票市场有效性 篇8
作为现代金融理论的三大基石之一,资本资产定价模型(CAPM模型)有着极为广泛的应用。自提出以来,国外一些学者就一直广泛利用此模型对股票市场进行有效性检验,得出的结论基本上都是支持CAPM模型的,即股票的收益和风险呈正相关的线性关系。20世纪90年代以来,随着我国证券交易市场的蓬勃发展,越来越多的中国学者开始利用CAPM模型对国内股票市场进行实证研究。本文选取深圳股票交易市场中2014年5月28日至5月30日和2014年6月3日至6月6日这7天的100支股票数据,利用CAPM模型对其进行时间序列回归和横截面回归,以探讨CAPM模型对中国股票市场检测的有效性。
二、CAPM模型概述
1、CAPM模型的基本前提假设
CAPM模型是以现代资产组合理论和有效市场假说理论为基础的,其前提假设有:一是市场上的投资人都是风险厌恶者,他们根据均值方差规律作出投资决策,力求规避风险并获得最大回报。二是市场是有效的,其信息是完全对称的。投资者所拥有的信息是通畅的,且其他投资者有类似的分析方法、对未来市场有相同的预期。三是资本市场是一个完全竞争市场,所有的投资者都是资产价格的接受者,单个投资者的买卖行为不会对资产的价格产生影响。四是市场中存在无风险资产,所有投资者可以用一个固定的无风险利率自由借贷这些资本。五是所有投资者都处在同一个投资周期。六是资本市场是无摩擦的,不存在卖空限制,不存在个人所得税以及交易费等额外成本。 七是每种证券的收益率均服从正态分布,每项资产都是无限可分的。
2、CAPM模型形式
CAPM模型以“资本市场线”和“证券市场线”为基础, 前者揭示了经过投资多样化处理的有效投资组合收益率与其总风险(标准差)之间的关系;后者则将某项特定证券的期望收益率表示成其系统风险的线性函数。CPAM模型不仅给出了均衡市场中风险资产的定价关系,还提供了一种潜在投资项目估计其必要收益率的方法。其形式如下:E (ri)=rf+βi[E(rm)-rf]。其中,E(ri)表示第i种股票的期望收益率,rf表示所借贷的无风险收益利率,E(rm)表示证券市场组合的期望收益率,βi表示第i种股票的系统风险值,所表示的是某一段投资组合的风险程度与市场证券组合的风险程度的比值,即
3、CAPM模型的意义
资本资产定价理论认为,一项投资所要求的必要报酬率取决于以下三个因素:无风险报酬率、市场平均报酬率和投资组合的系统风险系数即 β 系数。CAPM模型说明了单个证券投资组合的期望收益率与相对风险程度间的关系,即任何资产的期望报酬一定等于无风险利率加上一个风险调整。后者相对于整个市场组合的风险程度越高,需要得到的额外补偿也就越高,这也是CAPM模型的主要意义。
4、CAPM模型的作用
CAPM模型的具体作用有以下两方面:一是有助于资产分类,优化资源配置。对于模型中的风险因子 β,可以通过它的大小来对股票进行分类:当 β>1时,称这类股票为进攻型股票(股票的风险要比市场组合平均风险大一些, 相对地就要求有较高的回报);当 β=1时,称这类股票为中性股票;当 β<1时,称这类股票为防御性股票。在此基础上,投资者就可以根据其对收益和风险的不同要求,进行投资组合管理,从而使投资更为合理。二是为资产定价、为投资者的投资行为作出有效的指导。虽然CAPM模型的成立要求有很多的假设前提,但投资者依然可以根据市场证券组合收益率的估计值和证券的风险因子 β 的估计值去计算证券在市场均衡状态下的期望收益率,根据所得的结果和自身的喜好决定投资什么样的股票。
三、CAPM在深圳股市的实证检验
1、数据的选取
选取2014年5月28日至5月30日和2014年6月3日至6月6日,一共7天的股票每日收盘价数据,并从中随机选取深圳股票市场100只股票为研究对象,这100只股票分别属于不同的行业,可以避免数据的单一性,从而能够充分地反映整体股市的性质。
2、模型的选择
模型的基本公式是rit-rf=α+βi(rmt-rf)+uit。其中rit-rf表示在t时间时第i种证券资产的风险溢价,rf表示无风险收益率,rmt表示证券市场组合的期望收益率,βi表示第种证券的系统风险值。
3、指数的计算
(1)无风险利率的计算。选取2014年一年期居民定期存款利率作为无风险利率,折算成日利率,即rf=0.0625%。
(2)收益率的计算。采用对数法,设t(t=1,2,3,4,5,6,7) 为时间,价格为Pt,i为某支股票,m为证券组合,则rit=lnptlnpt-1,rmt=lnpmt-lnpmt-1。
四、数据的处理
1 、 时间序列回归
固定股票i,求i在不同时期(t=1,2,3,4,5,6,7)的收益率rit、rmt,用rit对rmt直接进行回归,估计出每支股票的风险系数(i=1,2,…100),具体数据如表1所示。
2、横截面数据回归
固定时间t,同时选取2014年一年期居民定期存款利率收益率作为无风险利率,即rf=0.0625%,设y为每支股票的收益率减去无风险收益率的值,用y对 β 系数回归,得到7天的常数项系数分别为 α1:0.0060817、α2:-0.009995; α3:-7.17E-05;α4:-0.003516;α5:-0.013376;α6:0.0099559; α7:-0.014855。
五、数据解释
对于回归系数 βi,它代表了股票相对于市场的系统风险,这类风险不能通过投资多元化来消除。根据此值,投资者可以根据自己的喜好去选择投资。追求高回报的投资者,则可选择 β 估计值大一些的股票;相反,对于那些不愿意承担高风险或无力承担高风险的投资者,则可以选择 β 估计值较小的股票。根据表1的结果,100支股票中 β 估计值大于1的只有深华发A、德赛电池、深赛格、北方国际、华侨城A、天健集团、徐工机械这7只支股票,这些属于进攻型股票,其余的股票都属于防御型股票。
从得出的 α 值可以看出,在这7天中,常数项 α 都不等于0:α>0时投资股票是有效的,故该股票需求会增加, 使之即时价上涨;α<0时则相反。同时,需要注意的是,在这7天中,市场既受到节假日对于股票市场的影响,又受到2014年6月10日发行的第三期、第四期高利率国债的影响。在信息不对称情况下,一部分投资者抽取资金转投国债,一部分投资者盲目投资,这也影响着投资人的选择。
六、结论
综上看来,CAPM模型还不完全适合我国的股票市场。这是由多种因素共同影响的。比如,我国的股票市场起步发展晚,比起西方发达国家股票市场仍不够成熟,不能满足市场有效假说。再比如,目前并非所有投资者都是理性的,大多数投资者都会或多或少受到虚假信息的影响。
CAPM模型作为现代金融投资的核心理论,为我国投资业的发展作出了重要贡献。它的一系列严格的假设前提使得即使是较为成熟的证券市场也不可能严格满足,但它对证券市场及广大的投资者仍具有极大的指导意义,因为它不仅给出了风险资产的定价关系,还为投资者提供了一种对潜在投资项目估计其必要收益率的方法。因此,我们需要不断改进CAPM模型,使之不断完善,同时伴随着我国证券市场的不断发展、不断成熟,要让其更好地为投资者所运用。
摘要：本文选取某段时间深圳股票市场的100支股票,实证分析资本资产定价模型(CAPM)对我国股票交易市场检测的有效性。研究结果发现,CAPM模型并不完全适合中国的股票市场。
关键词：CAPM,股票,有效性检验
参考文献
[1]郑晓亚、肖莹:股权风险溢价理论研究综述——以C-CAPM模型为主线[J].贵州财经大学学报,2013(6).
[2]阮涛、林少宫:CAPM模型对上海股票市场的检验[J].数理统计与管理,2010(7).
[3]王飞、侯为波:CAPM模型在上海股市的实证检验[J].淮北师范大学学报(自然科学版),2012(2).
股票市场有效性 篇9
价值反转投资策略是一种以相对于基本面指标过低的股票作为投资对象, 并且持有期较长 (通常在一年以上, 最长为五年) 的投资策略。在构造组合时, 将股票基本面指标与股票市场价值相比, 计算出帐面价值与市场价值比 (B/M) 、市盈率倒数 (E/P) 、现金流净额与价格比 (C/P) 、派息率 (dividend yield) 等价值指标, 按照反转投资策略原则, 投资者选择上述价值指标较高的股票组成投资组合进行投资。股票市场的股票价值反转 (overreact) 是指股票价格在某一个时间剧烈变动, 超出预期的理论水平, 然后再以反向修正的形式回归到其应有的价位上来的现象。在股票市场, 广大投资者往往会对未来股价过于乐观, 导致股价超理论水平上涨, 或者是对未来股价过于悲观, 导致股价超理论水平下跌。在经过一段时间消化之后, 投资者能够合理评价、修正时间影响时, 股价便会产生反方向修正, 即原来跌幅大于理论水平的股票在反向修正中便会超涨, 而原来涨幅大于理论水平的股票在反向修正中便会超跌。
价值反转效应与市场有效性有着密切的联系, 市场有效是指股价能充分、及时地反映所有有关信息, 使股价位于其合理的价位上, 能正确地反映其内在价值。本文的目的在于检验我国证券市场上得投资策略是否存在价值反转的效应, 如果市场价值反转, 那么机构投资者就可以根据股票价值反转的效应制定反转的投资策略, 获得比市场平均回报率高的超额收益率。另外, 如果市场价值反转, 那么根据弱式有效市场的定义, 可以证明我国证券市场是非有效的。
2 文献综述
自20世纪80年代起, 由于大量异常现象的出现和行为金融学的兴起, 价值反转投资策略再次引起了理论界的研究兴趣。许多学者已经证明在美国、日本、欧洲等成熟股票市场上, 运用价值反转投资策略可以取得显著的超额收益。
Ahmet, Nusret (1999) 检验了7个发达国家证券市场, 发现长期反转策略都能获得显著为正的收益率, 但输者组合与赢者组合反转强度存在不对称。Jeffrey, Gropp (2004) 运用行业组合检验了参数反转策略, 发现参数反转策略表现优于传统的收益反转策略。
在国内, 一些学者结合中国资本市场进行实证研究。赵学军、王永宏 (2001) 利用沪深两市1993年以前上市的所有股票进行检验, 结果发现利用反转策略可以获得显著的超额收益, 但动量策略无效, 并对形成价格反转现象的原因作了分析, 但是, 王永宏和赵学军研究的主要缺陷是样本太少。邹小凡、钱英 (2003) 对沪市1993年到2001年的数据进行检验, 发现存在显著的反转效应。而陈文志等 (2004) 的研究则表明中国股市收益较高的股票存在很大程度的反应过度。
3 实证检验结果
3.1 样本数据的选择和处理
本文的样本来自巨灵金融数据库提供的2006年5月至2011年5月沪深两市的A股股票的日对数收益率数据, 然后转化成周度的数据。采用周度的样本周期, 是为了揭示中国股市在换手率很高, 股民持有股票的期限很短的背景下, 股票收益率的变化。为了避免刚刚上市的股票和ST、PT的股票的异常回报率对研究结果的影响, 剔除了上市日期在2006年5月之后的股票以及ST、PT的股票, 得到有效样本共1320只股票。
3.2 短期实证分析结果
考察p=3、4、5、6个月和q=3、4、5、6个月共16种投资组合的周平均回报率, 由于p值和q值都小于等于半年, 将形成期和持有期定义为短期, 实证分析结果具体如表1所示。
注:表中*表明在5%的置信水平上显著。
3.3 中期实证分析结果
其次, 考察p=7、8、9、10、12个月和q=7、8、9、10、12个月共25种投资组合的周平均回报率, 由于p值和q值大于半年而小于等于一年, 将形成期和持有期定义为中期, 实证分析结果具体如表2所示。
注:表中*表明在5%的置信水平上显著。
表1和表2的实证检验结果表明, 当形成期和持有期超过两个月, 但比一年短时, 投资策略收益率的平均值都无一例外地取得了显著的负的效应, 所以股市表现出中短期的显著的反转特征。
4 结论
通过本文的实证分析, 本文发现我国沪深A股在股改后的五年里, 不论是短期、还是中期都表现出了显著的反转效应, 这说明我国的股票市场目前来说还是一种非有效市场。中国股票市场显著的反转特征一方面可能是因为中国股市的系统风险过大, 股市价格受庄家的操纵比较严重所致。另一方面, 显著的反转特征也有可能与中国股市的高换手率有关。
参考文献
[1]王永宏, 赵学军.中国股市“惯性策略”和“反转策略”的实证分析[J].经济研究, 2001.
[2]邹小凡, 钱英.我国股票市场的中长期回报率的过度反应[J].数理统计与管理, 2003, (11) .
股票市场有效性 篇10
金融市场的快速发展, 新的、复杂的金融工具不断更新, 对金融时间序列波动率的理论和经验知识的需要日渐增长。金融计量学, 特别是金融波动率的建模在当前资产定价和风险管理理论上扮演了重要的角色。一般来说, 由于市场真实潜在的波动率是不可观测的, 这是使用波动率建模的一个固有难题, 在现代金融研究中具有一定的挑战性。
Engle (1982) 的自回归条件异方差模型 (ARCH) , Bollerslev (1986) 的广义自回归条件异方差模型 (GARCH) , 以及Taylor (1986) 的随机波动率模型 (SV) 是早期预测波动率的主要模型, 为了更好地描述波动率的典型事实, 学者们研究了众多有关GARCH和SV模型, 并且提出了相对应的拓展模型, 例如EGARCH, GJR-GARCH, APARCH, FIAPARCH, HYGARCH指数加权移动平均模型 (EWMA) , 以及Mc Aleer (2005) 关于近期一系列单变量和多变量条件随机波动率模型等。必须要指出的是, 不管是早期的GARCH和SV模型, 还是拓展模型都是基于低频数据去表征和预测未来条件波动率。
2004年, Corsi基于Muller的异质市场假说理论提出了在无市场摩擦且无跳跃扩散过程假设下的异质自回归实现波动率HAR-RV (Heterogeneous AutoregressiveRealized Volatility) 模型, 并通过外汇市场的实证研究证明该模型能较好地刻画已实现波动率的长记忆特征, 并具有良好的预测能力。HAR-RV模型的提出为已实现波动率的特征刻画及预测研究开辟了一个新的领域, 许多学者在Corsi (2004) 的研究基础上进行后续研究, 提出了一系列扩展模型, 并进行了大量实证研究。Anderson, Bollerslev and Diebold (2005) 将已实现波动率分解成连续和跳跃两种不同的成分, 并提出了模型, 实证研究表明, 相较于HAR-RV模型, 该模型可显著提高对波动率的预测精度。Corsi et al. (2010) 基于的跳跃项进行修正, 提出了HAR-RV-TCJ模型, 实证得到了比HAR-RV-CJ更好的预测精度。
自Corsi (2004) 提出HAR-RV模型以来, 通过对HAR-RV模型改进提出新的波动率模型的研究越来越多, 其中Anderson等 (2007) 提出的HAR-CJ模型已被证实对金融市场波动率具有不错的度量和预测能力。Cho和Shin (2016) 提出了一个新的战略约束:系数和为1的HAR模型, 称这个模型为“integrated HAR”, 即IHAR模型。Cho和Shin (2016) 通过蒙特卡洛证明IHAR模型在预测方面较HAR模型更有优势, 且表现了更明显的长记忆性, 并且实证结果证明这种带系数约束的HAR模型比原始的HAR模型的预测精度要高。对于对波动率的度量和预测来说, 精度越高越有利于金融风险度量、金融资产定价、金融衍生品定价等金融实务问题的分析。本文结合IHAR模型的改进技巧, 对HAR-RV-CJ模型做进一步的改进, 验证这种约束对HAR-RV-CJ模型的金融市场波动率的度量和预测能力的提高是否同样有效, 并实证研究HAR模型, 含跳的HAR-J和HAR-CJ模型在系数通过合理的约束为整1后的模型对中国股市波动率预测的精准性。
2 模型的定义
2.1 HAR模型
从近期的已实现波动率模型的研究文献中发现, 异质自回归模型 (HAR-RV) (Corsi, 2009) 是最受欢迎的模型之一。尽管它的结构简单, 由三个滞后的日, 周, 月已实现波动率构成, 却能有效地描述长记性等已实现波动率的典型特征, 并且具有很高的预测精度。它的标准形式为:
, 分别表示一周, 一个月的已实现波动率, 残差项εt+1允许异方差和序列相关。
随后Anderson等 (2007) 考虑到市场中微观结构噪声, 在HAR-RV模型基础之上直接加入了跳跃性变量, 由上一节所示。提出了带跳的HAR-RV-J模型, 它的形式为:
然而这种跳不明显, 对模型的预测精度影响不大, Corsi等 (2009) 基于Huang和Chen (2005) 显著跳的检验 (公式如上) , 提出了修正的跳的HAR-RV-CJ模型HAR-RV-CJ, 它的一般形式为:
2.2 Integrated HAR模型
Cho and Shin (2016) 基于Corsi (2009) 的HAR-RV模型提出了一个新的预测已实现波动率的方法, 就是在HAR基础上加一个约束项, 令HAR模型的滞后项系数和为1, 得到了一个新的模型, 称为整合的HAR模型 (integrated HAR, IHAR) , 它的形式为
βd+βw+βm=1
重新参数化即为:
此处变量的含义同2.1中变量的含义一致。
为了验证这种约束对其他HAR类模型, 尤其是含跳的模型的预测精度的影响以及这种IHAR模型对中国股市的适用性, 本文在前4个模型的基础之上, 再提出两种这种带有系数约束的, HAR-RV-和HAR-RV-CJ模型, 它们分别重新参数化可以表示为:
考虑到已实现波动率序列的异方差性, 这里考虑残差序列εt+1为GARCH (1.1) 来估计。
3 波动率预测和有效性检验的方法
3.1 波动率预测方法
对上面讨论的6种异质自回归模型采用了基于滚动时间窗 (Rolling time windows) 预测方法的“样本外预测能力检验” (Tests for out-of-sample predicting ability) 。具体步骤如下:
(1) 将数据样本总体 (t=1, 2, …, N=2407) 划分为“估计样本” (estimation period) 和“预测样本” (forecasting period) 两部分, 其中, 估计样本包含H=2163个交易日的数据, 而预测样本包含最后一年244个交易日的数据 (即t=H+1, H+2, …, H+M, 其中M=244) 。
(2) 选取t=1, 2, …, H的数据作为第一次的估计样本, 分别对上述各种波动率模型的参数进行估计, 然后在此估计基础之上, 运用递推法获得未来1天的波动率预测, 记为。也就是说, 是在前面2163个样本数据的模型估计基础上对第2164天的市场波动率预测。
(3) 保持估计样本的时间区间长度不变 (H=2163) , 将估计样本时间跨度向前滚动1天, 即第2次选取的是t=2, 3, …, H+1的数据样本作为新的估计样本, 然后重新估计上述各类波动率模型的参数, 并在此新的估计模型基础上获得未来1天的市场波动率预测, 记为
(4) 同理, 不断重复步骤 (3) , 我们可以得到
简言之, 对前面所讨论的每一种波动率模型, 我们都分别重复进行了250次的模型参数估计从而得到了每个模型的244个未来1天的市场波动率预测值, 记为, m=H+1, H+2, …, H+M。同时, 我们记预测样本区间的实现波动率估计为RVm, m=H+1, H+2, …, H+M。
3.2 有效性方法介绍
基于以上所讨论的各类波动率模型及其对市场波动率的预测σ赞m2后, 我们可以比较这些预测值与相对应的真实市场波动率的替代RV之间的偏差。到目前为止, 学术界还不清楚到底用哪一种损失函数 (loss function) 作为衡量预测偏差的标准最合适, 因此, Hansen and Lunde (2005) 建议尽可能多的采用不同形式的损失函数来作为预测模型的判断标准。基于这样的考虑, 在我们的后续研究中, 采用了4种常用的不同的损失函数来分别作为评估各类波动率模型预测精度的标准。如下:L1, L2, L3, L4
其中L1和L2分别是平均平方误差 (Mean squared error, MSE) 和平均绝对误差 (Mean absolute error, MAE) 。L3和L4分别是异方差调整的MSE和MAE (Heteroskedastic adjusted MSE and MAE) 。这4种损失函数是近期文献中使用较多的几种形式, 如Liu和Wan (2012) 等都采用了这4种损失函数。
需要说明的是, 如果在一次实证研究中采用某一种损失函数Li作为评判标准, 得到模型A比模型B的损失函数值小的话, 由此我们只能判断, 在这样一个特定的数据样本, 采用这一特定的损失函数Li时, 模型A比模型B的预测精度要高。所以可以明显看出, 这一结果是不稳健的, 是无法推广到其他类似数据样本或者损失函数上的。
为了比较各个HAR模型和IHAR模型的预测精度, 综合使用上述损失函数, 本文采用Cho和Shin (2016) 用过的损失函数值有效性对比来更直观地观察加约束后的HAR模型与原始模型预测精度的优劣。
对于每个HAR模型和IHAR模型, 我们首先计算各个波动率预测模型的h=1, 5, 22, 244个向前预测值得损失函数值, 然后计算相对有效性, 相对有效性公式可以表示为 (以损失函数MAE为例) :
(MAE) 相对有效性=HAR模型h个预测值的损失值/IHAR模型h个预测值的损失值
一般来说, 损失函数的值越小, 表明预测的越准确, 即预测精度越高, 所以, 这里的相对有效性大于1, 则表明IHAR类模型的预测效果较优。
4 实证分析
4.1 数据说明
本文研究的数据样本为上证综指 (SSEC) 从2006.1.4-2015.12.31的日内五分钟高频交易数据, 共包含2429个交易日, 交易时段为9:30-11:30, 13:00-15:00, 每个交易日观测48个5分钟交易数据, 共计116592个观测值。定义5分钟上证指数价格为Pi, t, i=1, 2, ..., 48, t=1, 2, ..., 2429。Pi, t表示第t个交易日的第i个观测值。因此, 每日收盘价格可表示为P48, t, 则5分钟高频收益可表示为
每日收益可表示为Rt=100 (log (P48, t) -log (P48, t-1) ) 。
4.2 模型的估计
根据Andersen and Bollerslev (1998) 的定义, 对第t天的实现波动率的计算表示为第t天内的高频收益平方和, 所以上证指数的已实现波动率可表示为
由计算出来的RV, J和CJ值估计出6个模型的参数, 结果如表2所示。
注:表中数字为各类模型的参数估计结果, 数字下方的圆括号中是估计的标准误差.
由表2可以看出, 系数约束的IHAR, IHAR-J和IHAR-CJ模型相对于原始模型的参数估计结果的标准差相差不大, 但是都有不同程度的变小, 这证明参数估计的结果可信度较高, IHAR-J和IHAR-CJ模型是可行的。另外, 系数约束的模型的βd和βw项估计大小基本相同, 而βm在IHAR和IHAR-J模型中都显著变大了, 这证明长期项的波动率的影响加大了。
4.3 有效性分析
对上面讨论的6种异质自回归模型进行“样本外预测能力检验”, 其中, 估计样本包含H=2163个交易日的数据, 而预测样本包含最后一年244个交易日的数据 (即t=H+1, H+2, …, H+M, 其中M=244) 。在前面2163个样本数据的模型估计基础上对第2164天的市场波动率预测, 得到, 保持估计样本的时间区间长度不变 (H=2163) , 将估计样本时间跨度向前滚动1天, 即第2次选取的是t=2, 3, …, H+1的数据样本作为新的估计样本, 然后重新估计上述各类波动率模型的参数, 并在此新的估计模型基础上获得未来1天的市场波动率预测, 记为。并不断重复, 得到
注:RV表示已实现波动率, J表示一般性的跳分量, CJ表示95%置信度的显著的跳分量.
即对前面所讨论的每一种波动率模型, 分别重复进行了250次的模型参数估计从而得到了每个模型的244个未来1天的市场波动率预测值, 记为, m=H+1, H+2, …, H+M。同时, 我们记预测样本区间的实现波动率估计为RVm, m=H+1, H+2, …, H+M。接着根据4个有效性检验函数, 对6个模型进行有效性检验。
注:显著性水平可以依据Diebold Mariano检验得到的.
表3是HAR, HAR-J和HAR-CJ模型相对于对应的系数约束的整合的模型的有效性对比结果。依据损失函数值越小, 预测精度越高的原理, 若结果大于1表示系数约束的整合模型的有效性越好, 即预测效果越好。
由表3可以看出, 所有的值都大于1, 这表示IHAR类模型的预测准确性更高。可见在中国股票市场中, 系数通过约束后的模型预测精度都明显比原始的预测精度要高, 且Cho和Shin (2016) 已经通过实证证明, S&P500指数, NASDAQ指数及两种外币汇率波动率的IHAR模型的预测精度要优于HAR模型, 通过本文对中国上证指数的实证研究可以得出, 这种IAHR模型对中国股市同样适用。但究竟哪种模型更好呢?因此接下来将比较IHAR, HAR-J和IHAR-CJ三种模型的预测优劣, 同样通过对比损失函数值, 观察有效性值。见表4。
注:显著性水平可以依据Diebold Mariano检验得到的, 值大于1表明被比较的模型预测准确性更优.
由表4的第二, 三列可以看出IHAR模型比IHAR-J模型和IHAR-CJ模型的预测准确性更好, 虽然第三列的HMAE损失函数下的有效性小于1, 但也几乎接近于1了, 综合看来还是IHAR模型预测更准确。从第四列可以看出, 除去MSE损失函数下IHAR-J相对于IHAR-CJ的有效性小于1, 但其他三个都大于1, 所以可以认为IHAR-CJ模型的预测准确性更高。这表明在中国股票市场中, 结合IHAR模型的改进技巧, 对HAR-RV-CJ模型做进一步的改进得到的IHAR-CJ模型优于IHAR-J模型。
5 结论及展望
本文把由Cho和Shin (2016) 提出的假定模型回归系数为1的这种约束应用到了HAR-RV-J和HAR-RV-CJ模型中, 并以中国股票市场最具代表性的股价指数-上证综指的五分钟高频 (High-frequency) 数据样本为例, 估计了以HAR-RV、HAR-RV-J和HAR-RV-CJ模型为代表的异质自回归类模型, 以及加了系数约束的IHAR-RV、IHAR-RV-J和IHAR-RV-CJ模型。并考察了这6个模型对中国股票市场波动性预测的准确度, 在四种损失函数综合对比下, 发现IHAR模型对于中国股市同样适用, 且在所有的模型中IHAR模型对中国股市市场的预测精度最高。含跳的HAR-J和HAR-CJ模型在系数通过合理的约束为整1后, HAR-RV-J和HAR-RV-CJ模型的预测精度都有所提高, 对中国股票市场而言, IHAR-RV-CJ模型预测的有效性要高于IHAR-RV-J模型。
股票市场有效性 篇11
关键词:市场有效性;单位根;随机游走;鞅
中图分类号:F830.91 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2007)01-0070-03
一､导论
资本市场的发展目标是形成一个规范､高效率､充满竞争的市场｡衡量市场的信息分布､交易透明度和规范程度的一个重要标志就是资本市场的有效性｡只有资本市场有效,信息在价格中得到充分反映,才能实现资本的有效配置｡作为中国经济改革的重要组成部分,我国的股票市场已经运行了十多年,虽然同国外的股票市场相比还不够成熟,但其在中国资本市场的建设中发挥了极其重要的作用｡对我国的股票市场表现如何,其是否达到某种形式的市场有效,其能否作为中国国民经济的晴雨表等问题的研究,不仅对投资者有着重要的影响,对管理当局而言也是意义深远的｡
市场有效性,这里特制资本市场有效性,简称为EMH,其研究开始于1889年Gibson发表的著作,此后很多学者都致力于这方面的研究,其中以法玛的贡献最为突出,他为EMH理论的最终形成做出了卓越的贡献,法玛不仅对过去有关EMH的研究做了系统的总结,提出了被普遍接受的有效市场的定义,还为EMH提出了一个完整的理论框架,成为EMH的确立标志｡此后,EMH不断发展,内涵不断加深,外延不断扩大,最终成为现代金融学的理论支柱之一｡
二､有效市场假说
EMH以法玛1970年的工作为确定基础,他在文章中提出了被普遍接受的有效市场的定义,即有效市场是指这样一个市场:投资者都利用可获得的信息力图获得更高的报酬,证券价格对新的市场信息的反应是迅速而准确的,证券价格能完全反映全部信息,市场竞争使证券价格从一个均衡水平过渡到另一个均衡水平,而与新信息相应的价格变动是相互独立的,今天的价格变动与昨天的价格变动无关,或称随机的｡因此,EMH又称随机游走理论｡
根据获得信息的不同,EMH可以分为三种形式,最早提出这三种形式的是Harry Roberts(1967),他将EMH分为弱型有效､半强型有效和强型有效｡在此基础上,法玛对其进行了完善｡目前,实证研究中所用到的三个假设形式是法玛1970年提出的,其主要内容是:在弱型有效假设的市场里,价格只包括以往价格的信息集;在半强型有效假设的市场里,价格包括以往价格信息和其他共享的信息;在强型有效假设的市场里,价格包括了市场子集独享的信息以及所有可共享的信息｡
1.弱型有效假设
信息集里仅包括历史价格,说明投资者在弱有效成立的情况下无法利用过去的股价所包含的信息获得超额收益｡检验用过去的收益对未来收益的预测能力｡
2.半强型有效假设
信息集是所有公开的信息,如年收益公告､股票分割､派息､分红等｡如果市场达到半强型有效,说明投资者不仅无法从历史信息中获取超额利润,而且也无法通过分析当前的公开信息获得超额利润｡通常用事件研究的方法来检验市场的半强有效｡
3.强型有效假设
信息集里不仅包括所有公开的信息,而且还包括没有完全公开的信息,比如内幕交易｡如果市场达到强有效,说明投资者即使拥有内幕消息也无法获得超额收益｡对强有效市场的检验,目前没有有效可行的方法,但对这方面的研究已经得到迅速的发展｡
目前的检验方法大多是用来检验市场是否具有弱有效性｡
三､实证分析
1.样本
上证综合指数包含了在上海证券交易所上市的所有A股和B股,覆盖面全,涵盖信息多,因此,本文的样本采用上证综合指数的收盘价｡样本区间从2001/06/01到2005/05/31,样本量为953｡数据来源于CSTAR数据库｡
2.模型
对市场有效性的检验等价于收盘价格的收益率是否服从鞅过程(MARTINGALE)｡收益率通常有简单收益率和对数收益率两种形式,大部分的收益率都是采用对数收益率的形式,因此,对市场有效性的检验就等价于检验收盘价格的对数是否服从随机游走过程(RANDOM WALK)｡
随机游走模型:Pt=Pt-1+εrt
其中Pt:第t期股票价格的对数
3.利用单位根的实证结果
模型:Pt=c+ρPt-1+εrt
其中Pt:第t期股票收盘价格的对数
c:常数
ρ:系数
εrt:随机扰动项
利用单位根的方法检验EMH,就是检验上面的模型中的常数εrt是否显著为0,并且模型的系数ρ是否显著为1｡
Pt对常数项c和Pt-1做回归得到的结果见下表:
由上表可以看出,常数c的概率为0.093,在0.05的显著性水平下不显著为0,因此,可以去掉常数c,用Pt对Pt-1做回归得到结果见下表:
R-square为0.989,说明模型拟合的非常好｡
再检验Pt-1的系数ρ是否显著为1
H0:ρ=1 H1:ρ≠1
t-Statistic=(0.999892-1)/5.17E-05≈0,t-Sta值很小,所以不能拒绝原假设,即接受ρ=1,表明该模型是单位根过程｡
四､方法存在的问题及结论
很多人利用单位根检验EHM,做到上述的接受系数ρ=1的原假设就结束了｡相对于其他的检验EMH的方法而言,此方法简单很多｡但这个方法是否可行,则存在很大的疑问｡
首先,我们必须明确一件事情,市场有效性的检验实质上是检验对数价格是否服从鞅过程,在大部分的研究中,我们对市场有效性的检验仅仅是对其对数价格是否服从随机游走过程(RANDOM WALK)做的检验｡但实际上鞅过程和随机游走过程是不同的,从两者的定义着手,可以很清楚地看出鞅过程和随机游走过程的联系和区别｡
根据随机扰动项εrt的条件不同,随机游走过程又分成三种不同的形式:
RW1:εrt是独立同分布的,即εrt~IID(0,σ2)｡
RW2:εrt是独立的,但是不一定是同分布的｡在这种条件下可能存在异方差的情况｡
RW3:εrt是不相关的｡在这种条件下可能存在既不独立又异方差的情况｡
根据条件的强弱排列,鞅过程是弱于RW2但强于RW3,可以得出,如果我们接受了RW1和RW2的原假设,就可以接受鞅过程,说明市场是有效的;如果我们拒绝了RW3,就可以拒绝鞅过程,说明市场不具有有效性｡
文章第三部分,只利用了单位根对随机游走的形式进行了检验,并没有具体检验其是属于随机游走的三种形式中的哪一种｡在第三部分的基础上,对其随机扰动项εrt继续分析,得到检验结果如下:
对εrt进行ARCH效应的LM检验,10阶的检验结果如下:
可见Q取10的时候,其X2检验的相伴概率P值为0.000019,小于0.01的显著性水平,说明残差序列存在高阶ARCH效应,即存在GARCH效应｡建立GARCH(1,1)模型,结果如下,
得到的结果中系数之和0.164+0.77小于1,满足参数约束条件,保证了平稳性;模型AIC和SC值都比较小(AIC为-5.83,SC为-5.81),说明模型拟合的比较好｡
根据第三部分的检验结果,利用单位根检验得出了接受了原假设的结论,并且检验了其系数为1,说明Pt=Pt-1+εrt这一关系是存在的;根据第四部分的检验结果,模型存在GARCH(1,1)现象,说明εrt存在异方差的情况｡由于εrt的异方差性同εrt的不相关性或独立性没有必然的联系,因此,该模型属于随机游走模型中的RW3或RW2的情况｡文中的检验结果我们接受了原假设,如果εrt是不相关的,我们就接受了RW3,但不能接受鞅过程,说此时股票收益率虽然服从随机游走,但不一定会服从鞅过程,因此,我们不能说市场是有效的;如果εrt是独立的,我们就接受了RW2,也就接受了鞅过程,我们可以认为市场是有效的｡
用单位根这一种方法来检验EMH,我们无法判断此时的随机游走是属于RW3的情况还是RW2的情况,还要进一步地检验εrt是不相关的还是独立的才能做出判断,因此,用单位根检验市场有效性是错误的｡
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市场有效性理论的对策研究 篇12
1. 市场有效性的理论概述
有效市场假说是现代金融理论学的基础之一, 有关于证券市场有效性的研究最早见于英国经济学家Gibson在1889年出版的《伦敦巴黎和纽约的股票市场》一书, 该书初步阐述了市场有效性的思想。1965年, 尤金·法玛 (Eugene Fama) 在Financial Analysts Journal上发表文章Random Walks in Stock Market Prices.在这篇文章中第一次提到了有效市场的概念:有效市场是这样一个市场, 在这个市场中, 存在着大量理性的、追求利益最大化的投资者, 他们积极参与竞争, 每一个人都试图预测单个股票未来的市场价格, 每一个人都能轻易获得当前的重要信息。1970年, 法玛提出了有效市场假说 (efficient markets hypothesis) , 其对有效市场的定义是:如果在一个证券市场中, 价格完全反映了所有可以获得的信息, 那么就称这样的市场为有效市场。1991年Fama对有效市场作了一个更为现代的定义, 即在有效市场中资产价格“完全反应可得到的信息”。Fama把有效市场划分为弱式、半强式, 和强式三种。在弱式有效市场, 商品价格能充分反应历史上一系列交易价格和交易量中所隐含的信息, 市场的价格变化交易量和过去价格的历史事件序列信息都包括在当前的价格变化之中, 过去现在和未来的价格变化之间是没有关系的, 价格的变化是相互独立的;在半强式有效市场, 当前价格不仅充分反应了所有历史价格的信息, 而且也充分反应了所有的公开的信息, 价格会对各种公开的市场信息的发布做出迅速的调整, 所以依靠公开的市场因素的变化来取得超额的利润也是不可能的;在强式有效市场中, 商品价格能充分反应所有公开渠道的各种信息, 包括内部流传的信息及个人间的消息, 市场价格充分反应了其内在价值。同样, 投资者无法利用这些信息获得超额投资利润。
2. 中国股票市场有效性现状
我国股票市场的发展历史还比较短, 一直处于发展和创新的阶段。对于中国股票市场的有效性, 国内学者普遍认为就目前来看中国的股票市场还没有达到半强式有效, 但对于中国股票市场是否达到弱式有效还存在很大争议, 一部分学者认为中国股票市场尚未达到弱式有效, 而另一部分学者则认为中国股票市场已经达到了弱式有效, 但仍未达到半强式有效。本文就中国股票市场是否达到了弱式有效进行了研究, 笔者阅读了大量近年来对于此问题的研究文献, 对文献进行了总结和概括将文献按其得出的结论分为两类, 以下就是对此问题的文献综述。
二、论述中国股票市场已经达到弱式有效的文献综述
宋颂兴 (1995) 选取了1993年1月1日上海股市的所有29只股票作为样本, 利用科莫哥洛夫———斯米尔诺夫检验法 (K—S检验法) 来检验29只股票和市场平均收益率的正态分布特点, 认为上海股市在1993年1月第一周到1994年10月第三周的周收益率具有随机游走特性, 验证了上海股市表现出了明显的弱式市场有效性。
胡畏和范龙振 (2000) 利用单位根检验和方差比检验法, 对1995年2月17日~1999年11月19日上证综合指数和A股指数及10种股票的周收益率进行了研究, 作者得出以下结论: (1) 指数和大多数股票价格行为服从单位根过程, 尽管有个别股票价格行为不服从单位根过程, 但这些个别股票一般都是同行业中规模较小的公司。 (2) 服从单位根过程的那些股票价格和指数其行为均可视为随机游走过程, 其中个别股票价格的增量为序列不相关的异方差过程。这些股票价格和指数的行为显示出一定程度的弱式市场有效性的特征。
冉茂盛等 (2001) 通过R/S方法, 取1995年1月1日~2000年12月31日上证综合指数和深证成分指数的周收盘价并从沪深两市各选取10支股票作为样本进行研究, 得出了中国股票市场属于弱型有效的结论。
三、小结
通过对于以上文献的研究, 笔者发现尽管国内学者对于中国股票市场是否达到弱式有效还存在分歧, 但是学者们普遍认为中国的股票市场有效性在不断的发展进步。
参考文献
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