足球与股市投资（精选8篇）
足球与股市投资 篇1
羊群效应的提出要追溯到凯恩斯的“选美论 (Beauty Contest ) ”。凯恩斯将股票市场的投资比作选美比赛。羊群效应是股市的一个典型特征, 当参与交易的主体达到或者超过一定的数量, 羊群效应就发生了。羊群效应的实质是行为或者心理的从众行为, 在羊群效应发挥作用的时候, 必须有一定量的“众”可以从, 然而在股市, 这个一定量的“众”的积累也有个过程, 而这个过程的发生远在羊群效应可以发挥作用也就是羊群效应还没出现之前, 为了描述这一阶段, 本文试图用蝉鸣现象取代羊群效应来模拟股市的这一现象。在一群蝉中, 刚开始有一只或者数量很少的蝉鸣叫, 然后另外一只或者很少的蝉也跟着鸣叫, 后来越来越多的蝉鸣叫, 蝉鸣的羊群效应开始发生, 如此发展, 最后蝉集体群鸣。在股市, 一个或者少数几个投资者可能选择投资某只股票, 而后一个或者、少数的几个股民可能跟着投资。随着时间的推移, 这只股票将被越来越多的投资者追崇, 无论是理性还是有限理性的投资者不假思索投资这只股票, 此时羊群效应发挥作用。这是蝉鸣现象模拟股市的整个过程。通过蝉鸣, 我们可以更加精确地描述投资者的行为。
虽然很多学者对股市进行了研究, 但目前我国的投资决策研究原创性的理论很少, 基于我国投资者独特心理的研究比较缺乏。本文侧重于对中国股民在投资过程中投资决策行为的心理影响因素和应对方式进行研究, 并且试图提炼投资股市的一般性操作方法, 即使不是深谙基本面分析和技术分析的股民也能在股市里进行投资和决策。
一、数学分析一只蝉鸣会导致另外一只蝉的同鸣
假设1:在股市交易中每个股民都有购买股票的需求, 即有意愿而且有能力购买股票;
假设2:股民的需求积累的状态变量作为相位变量的函数是单调增加的且为凸函数;
假设3:每个股民的操作都会对其他股民产生影响, 影响方式为:当一个股民开始操作时, 他的购买行为和购买数量将使其他股民的需求增加ξ, 若增加ξ后此需求的状态变量大于阈值, 那么这个股民也会开始购买。
一个股民影响另外一个股民的分析我们可以简单化为股市只有两个参与者A和B, 以y来表示B投资的欲望大小状态, 指股民愿意投资的数量与最大能投资数量的比值, 则y∈ 【0, 1】, 自变量x , 代表A机构投资股票的欲望, 即股民已经投资的数量与最大能投资数量的比值, 则x∈ 【0, 1】。以f (x) =y来描述B机构的投资欲望依A机构投资股票行为变化的函数, 根据假设2, 这个函数是单调增加的上凸函数, 则 f′>0 , f″<0。
设A机构在投资欲望积累到一定程度时, 购买股票, 当数量为xi时, B机构投资欲望增加ξ。如下图所示。当ξ达到一定的值时, B机构也开始投资股票。
假设股市由n个股民组成 (记为第1, 2…n个) , 那么这n个股民的状态为S={ (x1, x2, …xn) ∈Rn}, xi∈【0, 1】。这n个股民的行为将会跟A和B相似, 即, 一个股民的投资欲望如果被另外的股民激发到阈值的时候, 这个股民就会投资, 也就是蝉鸣现象模拟中的一只蝉的鸣叫会导致另外一只蝉的鸣叫。
二、博弈分析蝉A和蝉B会选择同鸣
假设股市里的某只股票只有两个投资者A和B, 假设股民A先购买了股票, 如果股民B没有购买股票, 股民B将没有收获。现在我们假设股民A的购买行为对B产生了足够的影响, 那么令:A和B同时持有股票时A的收益为Z, B的收益为R, 假如有一方抛掉股票的话, 那么另外一方将由于抛售股票引起股票的下跌损失收益F, 假如两方同时抛售股票, 那两方的收益都是此时的收益即Z和R。股民A以 (p, 1-p) 为其一个混合战略, 其选择持有的概率为p; (q, 1-q) 为股民B的一个混合战略, 其选择持有的概率为q。
二者的期望收入如下分析。
对于 A, 期望得益为:
V1=pqZ+p (1-q) (Z-F) + (1-p) Z (1)
max{ pqZ+p (1-q) (Z-F) + (1-p) Z } (2)
i.e.max{ Z -p (1-q) F } (3)
如果 F=0, 则Z -p (1-q) F =Z 将是最大值。
对于 B, 期望得益为:
V2= pqR+ (1-p) q (R-F) + (1-q) R (4)
max{ pqR+ (1-p) q (R-F) + (1-q) R} (5)
i.e.max{ R- q (1-p) F } (6)
如果 F=0, 则R- q (1-p) F=R 将是最大值。
从这个得益矩阵中, 当F=0时, A和B将选择同时持有或者同时出售股票, A和B同时可以得到他们各自的最大得益。也就是说, 如果是两只蝉A和B, 那么蝉A和B将会同时鸣叫。
在现实生活中有很多的参与者, 不仅是A和B两个人。绝大部分的参与者并非是完全理性的人, 在开始的时候他们很难发现他们最佳的方案是与他人同时持有或者同时卖出股票。事实情况是有一部分人会选择持有股票, 一部分人会选择出售股票, 而且, 投资者选择持有还是出售股票并不是固定的, 他们一直在改变自己的方案。现在假设, 对于参与者A, 选择持有股票的比例为x (0≤x≤1) , 剩下的就是1-x。对于参与者B, 假设选择持有的比例为y (0≤y≤1) , 剩下的就是1-y。
现在我们试图用上表来推导AB两个群体的动态均衡。根据上表, 参与者的动态均衡可以用下列方程表示:
对于群体A:
u1=xu11+ (1-x) u12=x2F-xF+Z (7)
那么群体A中选择持有股票的参与者的动态变化速度可以用微分方程表示为:
dx/dt=x (u11- u1) = - xF ( x-1) 2 (8)
剩下选择出售股票的参与者的动态变化速度可以用微分方程表示为:
dx/dt= (1-x) (u12-u1) =x (1-x) 2 F (9)
根据上述公式, 因为0≤x≤1, 所以当x=1或者x=0, 式子8和9都等于0, 即动态变化速度为0, 也就是说选择持有还是出售的比例都不再变化, A群体动态均衡。
对于群体B, 与群体A相同, 当y=0或者1时, 群体B动态平衡。
其中, u1为群体A的平均期望得益, u11为群体A中持有股票的参与者的平均得益。u12 为群体A中选择出售股票的参与者的平均得益。u2, u21, u22的定义类似于u1, u11, u12。dx/dt是群体A中“持有”类型博弈方比例随时间的变化率。该动态微分方程的意义是, “持有”类型博弈方比例的变化率与该类型博弈方的比例成正比, 与该类型博弈方的期望得益大于所有博弈方平均得益的幅度也成正比。
我们发现如果参与者们同时采取相同的投资行动, 他们将得到最大得益。即群体A和群体B将共鸣。
三、蝉同鸣的均衡与投资决策
我们已经知道, 蝉同鸣是股市投资的一种趋势, 即在股市里面, 投资者同时采取相同的投资行动是最佳选择。当投资者采取了相同行动后, 投资者将在某处取得均衡。
因为市场并不是一个完全有效的市场, 因此我们考虑信息不完全的情况。如果信息是不完全的, 即只有卖者知道C (成本) , 只有买者知道V (价值) , 因而C是卖者的类型, V是买者的类型。C和V都只能取正值。
假定, 卖者的战略 (要价) Ps是C的函数, Ps (C) ;买者的战略 (出价) Pb是V的函数, Pb (V) 。战略组合 (Ps× ( C ) , Pb× ( V ) ) 是一个贝叶斯均衡, 如果下列两式成立:
1.卖者最优:对所有的C, Ps× ( C ) 是下列最优化问题的解, 那么Ps 最大值
Max[1/2 ( Ps + E [Pb (V) | Pb (V) ≥ Ps ] ) – C ]
Prob { Pb (V) ≥ Ps }
其中, E [Pb (V) | Pb (V) ≥ Ps ] 是给定卖者的要价低于买者的出价的条件下, 卖者预期的买者的出价。
2.买者最优:对所有的V, Pb× ( V ) 是下列最优化问题的解, 那么Pb最大值
Max [ V – 1/2 ( Pb + E [ Ps ( C ) | Pb ≥ Ps ( C ) ] ) ]
Prob { Pb≥ Ps ( c ) }
其中, E [ Ps ( C ) | Pb ≥ Ps ( C ) ] 是给定卖者的要价低于买者的出价的条件下, 买者预期的卖者的要价。
很明显, 这是一个贝叶斯博弈, 该博弈有许多贝叶斯均衡。即股市投资者可以在很多地方实现贝叶斯均衡, 取得投资效益的最大化。因此, 我们得到结论, 在股市里最优的投资选择是利用股市里的“蝉鸣现象”, 最佳进股市的时间是在蝉鸣开始前跟进, 在蝉鸣达到贝叶斯均衡前退出。投资应该注意一控制自己投资的资金仓位, 提高资金的利用效率;控制风险, 严守交易操作规则。
由于庄家或者专门的机构有专门的软件和消息渠道, 在甄别出开始鸣叫的“蝉”比散户更有效率, 因此开始的时候“蝉”的鸣叫往往只是引起这些庄家或者机构的“同鸣”, 然后散户才参与进来, 最终会迎来庄家和散户的“群鸣”。因此在实际操作中, 散户应该严控交易操作仓位, 适时选择建仓, 持仓和减仓, 在股市指数一直下跌的当前, 轻仓位做短线交易操作, 也应该快进快出, 避免深度套牢。
参考文献
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足球与股市投资 篇2
但是，听众(股民)对故事的理解的不同就造成他们的钱袋的臌与瘪的不同。过去的银广厦，蓝田，东方电子给广大投资者编制了一个美好的未来，引导你去投资，你信了你就赔了，你不信就不会高位接棒。再举个长安汽车的例子，3-4元时公司提出增发遭到大家一致的口诛笔伐，抛盘沉重，人们避之不及，后来股价18-19元时利好不断，故事的梗概大概就是该股的明天会更美好，信了故事的人蜂拥而至，结果大家是知道的。
前段时间，我国的某位高人提出了个观点------我国的股市是资金推动型。大有他的理论能拿诺贝尔奖的意思，也被无数人士以此为由编了许多故事，成了拉升或打压的工具，其实无论哪个国家的股市都是一样的，有资金进就涨，资金流出就下跌，资金进出平衡就盘整。0413传出解决股权分置的试点将进行时，大家对这个故事的结果又出现了明显的分歧，其实你用有资金进就涨，资金流出就下跌，资金进出平衡就盘整套用在这里你就能做出明智的选择，本人选择获利出局，避免了最近的下跌，理由如下：国有股的上市必造成资金失衡，长期看该资金出去就基本不会回来，也就是说减持的越多失衡越大，那么结局就是可想而知的。
我说上面的话，就是想告诉大家，听故事一定要听它背后的意思，另外一定要结合当时的股价，做出盼断，如利空出现时，你应该看看技术指标，如乖离率是负多少，如太大，有利空出尽的可能。象现在的股价高高在上的，无论它们怎么编故事，都请大家不要上当受骗，本人大胆下个定论，中集集团就在给大家编大好故事，进去可能获点小利，但输面更大，一两年后你再看它的价位，不腰斩也差不多，甚至就是垃圾股。类似的还有所谓的一九现象的一，都请大家小心，这个钱咱们不挣，谁想挣谁挣去。机会很多，只要你有本钱。
我为什么说这些呢，就是说股价的走势已经包含了所有的故事，在上升5浪已走到尽头时，如果听信了美好的故事，冲进去，那是悲哀。同样，大C浪的最后一跌时，你持有的股票，被所谓的大利空，吓得仓惶出逃，也是功夫不到家的表现。
上升时持股，下跌时持币，这是最理想的选择。
足球与股市投资 篇3
另类中国投资机会究竟是什么？又何以低风险高收益？用本土私募对冲基金经理刘宏的话来讲，“另类中国投资机会，其实就是中国金融市场发展日趋成熟过程中，必然产生的产品间套利机会，即同一时间，同一品种，两个交易市场，两种可能出现偏差的价格，两种价格间的套利。这种价差的套利投资，与市场价格涨跌无关，只要两个市场对同一品种的定价有偏差，就有机会赚到钱。”
举个简单的例子，假设市场流动性足够好的情况下，同城的同一天中，A区的桔子比B区的便宜一块钱，刘宏要做的事就是首先用电子眼扫描到A区、B区分别有多少桔子，再悉数从A区买来便宜的桔子后，迅速拿到B区去卖掉。
惨败后的思索
刘宏办公室的书架中，摆着一个南开校友聚会时，特别为他制作的“最大起大落”奖，说到这个奖牌的来历，刘宏意味深长的说，没有那次的大起大落，就没有他现在的团队和他们在做的市场中性对冲交易基金。
2001年以前的刘宏，和许多中国第一代股民一样，带着下海赚来的第一桶金，经历着一轮轮股市牛熊的交替，痛并快乐着。直到2001年底的一次巨亏，使刘宏几乎到了破产的边缘。“炒股票亏钱赚钱很正常，但是这种跟市场高度相关，与市场涨跌绑在一起赚钱的方法，绝非立业之本，正规的机构不应该是这样投资的。”喜欢反思的刘宏，想了很多。
他想起大学时曾经看过的一本美国人写的书，里面介绍风险管理可以用对冲的办法，又忽然想到1991年在深圳下海时给别人讲授过的一门课《金融期权》，两件看似相隔久远的事联系在一起让刘宏茅塞顿开，“用金融衍生品或者其他金融工具去对冲证券的风险。市场中性的套利行为，与市场不相关，相关系数β等于0，套利策略就是市场涨了我们不会受益，市场跌了也不会损失，只赚取同一产品在不同市场的差价，风险极小，这不是稳赚的事么？”
刘宏把忽然间发现的这个市场机会叫做“另类中国投资机会”，从此他开始疯狂学习金融工程学方面的知识。幸好，他虽然亏掉了钱，却没有亏掉自己的团队，“我还有一个做软件的公司，研究了大量的金融工程知识后，接下来的任务就是带领自己的团队创建个基于中国市场的套利对冲基金。”
2003年8月，刘宏成立了中国第一家，完全依靠数量化交易模型和程序化辅助交易进行证券投资的，市场中性套利和对冲（基金）公司。当然刘宏认为交易最主要的还是人，科学技术都只是起辅助作用，人和电脑程序之间协调的交易才是制胜的关键。
更像研究生导师的基金经理人
自己研究对冲基金，对学化学专业的刘宏并非易事，作为80级的大学生，秉承着那一代人根深蒂固的科学主义理想，下海后有了一定资金实力和能力后的刘宏仍然有做学者的冲动。基于中国的金融市场做本土的对冲基金，不但满足了自己的兴趣，又为商人找到了一个盈利点。这样，一个由金融工程师和IT程序员学者群体构成的核心团队，于2003年开始了本土套利对冲基金之路。
刘宏看好的就是未来金交所定位开发的金融衍生品，据他了解，虽然国外的市场品种丰富，策略也有用武之地，但西方人大多是安排金融业务资源整合的人，真正埋头做研究的都是亚洲人，比如中国人、印度人，“我们并不比外国人差，这也坚定了我做好套利交易的决心。公司里也是课题管理制度，领导的感觉更像带研究生，但我们是企业，所以我们做的都是以赚钱为导向的研究。” 刘宏说。公司研究两块基石28人，10个金融工程师做金融研究，8个程序员，金融工程师负责交易策略的制定和风险管理，这些都依赖数学的模型。
据了解，目前在国内重视金融工程与IT结合，并从事这类套利交易的本土对冲基金大约10余家，其他机构仍多停留在理论阶段，能与实践融合并产生利润的除少数几家券商外，在私募基金圈里，做到像刘宏的博宏投资这样有可观收益率的更是凤毛麟角。
另类中国投资机会，真的低风险高收益？
资产泡沫已经出现的情况下，还有没有其他投资机会，像传统投资机会那样能够让我们承担较低风险的同时获得高收益？答案是肯定的。
从第一代股民追随中国的金融市场一路走来，刘宏感慨颇多，特别是对他近些年一直关注的另类投资，“原来的金融市场非常原始，文化氛围甚至可以用‘黑帮文化’来形容，但中国的金融市场势必越来越规范，像香港和华尔街。这样就有两条发展的主线：一是引入新的金融产品比如衍生品，还有一个引进新的交易机制比如保证金交易和融资融券交易。
这些推出来之后会出现一个什么样的现象呢？中国市场太新兴了，太投机了，也太缺少专业人士了，特别是一些金融衍生品和一些创新产品，跟他们相关的一些盈利模式和交易策略是非常复杂，非常怪异的。在缺乏专业人士又有原始遗留问题存在比如黑帮文化等等，那么产品的竞价偏差就会比较大，那么就意味着低效率市场。低效率意味着什么？低效率意味着套利机会多，也意味着套利机会是丰厚的。所以，我们说的另类中国机会并非中国的高速增长，而是中国的金融市场，从一个黑帮文化的原始金融市场，走向成熟的过程中带来的巨大机会。”
事实证明刘宏没有看错市场机会。05年2月份，从国内第一只指数基金50ETF推出开始计算，刘宏团队管理的私募基金每年交易大笔50ETF和一篮子股票的套利交易，年化收益率为46%，而相对的他们所承担的最大风险却只有2%。刘宏旗下基金的投资年化收益就已经远远高于国际市场，而至今中国市场的大量金融衍生品还未开发出来。“山雨欲来风满楼，我们要的是雨，但这么一点风已经够厉害了，大量金融产品推出后，带来的市场一定是巨大的。”刘宏坚定的认为，以前基于金融工程投资都不存在，因为没有土壤，随着我们预期的到来，这种另类投资，一定会像雨后春笋一样蓬勃发展。
当然，市场中性套利的投资理念是低风险低收益，正是因为中国这样新兴市场的发展之初的不完善，才造就了低风险高收益的可能。
本土对冲基金的黑箱操作
因为私募基金的交易策略可以不公开披露，被很多人戏称为“黑箱操作”，对于另类的中国投资机会，刘宏和他的私募基金是怎样抓住的？刘宏举的几个浅显的例子，也许会抛砖引玉。
正如文章开头举的例子一样，同城同一天不同区的桔子价格有高有低，我们买来便宜的桔子拿到价钱高的地方去卖掉，就是套利。套利就利用市场信息不完美，利用市场效率缺陷，定价偏差或关联品种间定价偏差，来赚取盈利的一种方式，因为价格存在偏差是市场在犯错，所以这种交易几乎没有风险。
以ETF套利为例，投资者要买入100万份上证50ETF，将有两种实现途径:其一是像买卖股票一样以市价买入，其二是买入“一篮子股票”（篮子股票的构成每日确定，大致与上证50指数的构成一样），然后申购得到ETF。这样，同样申购50ETF，从两个市场同时买入价格有差价时，我们就可以进行套利。卖出时同理。
还有一种套利交易用在效率较高的市场，就是没有明显定价偏差，但按概率计算盈利的可能性较大的统计套利交易。比如，俩个人赌博抛硬币，每人赌一面，A输了给B100元，B输了给A200元钱，如果只赌一两次双方风险都很大，但如果不停的在赌博，A一定是赢家，因为如果抛的次数足够多的话，按概率计算，硬币出现正反面的次数各占50%，A如果大量参与这个赌博，他做的事就是统计套利。
对后市，刘宏认为机会主要在指数期货，但这种肉眼很容易就能看出来的套利机会，因为参与者众多，也许在很短时间内就会消失，但如果中金所推出金融期权等相对复杂的金融衍生品，则套利机会相对多些。能否抓住这些另类的投资机会，投资者关键是要不断的学习掌握新的知识，和市场同步甚至更快的进步，或者交给专业人士打理。
刘宏投资语录：
“两句话”——十余年的交易生涯，刘宏的投资理念也是对他影响最深刻的两句话：“市场通常是有效率的，但通常表现的没有效率；市场需要科学技术，但交易不是科学技术。”
第一句是经济学大师萨缪尔森说的，这句话是什么意思？前半句是说明市场有机会，不至于被无序的价格置于死地，但后面的这句话就是说，市场通常会犯错，这样就会产生价格偏差，我们就能够有套利的机会。
第二句中，“交易不是科学技术”，是说科学技术是对交易有帮助的，但不能盲目的迷信模型和程序。因为金融模型和自然科学的模型定律完全不同，比如自然科学的定律，我们可以在一定的范围内完全依赖它，但金融模型不可以。金融模型和规律就像放大镜，有了它你会看得更清楚，没有的话一片模糊，但放大镜永远不可能替代眼睛，于是讲第二句话的大师说金融模型“靠不住，但离不开”，刘宏笑说自己就是那位大师，“这是多年投资生涯的总结，不要以为电脑一开黄金万两，但模型对交易肯定是有帮助的，其实最主要的还是人。”
“三言”——其实刘宏认为长期下来要有一个比较满意的投资结果，要满足三个方面
第一要有交易策略。根据不同的市场机会，策略可以有很多个策略，哪个机会出现，就用哪种策略。“长期投资”并不是策略，而是策略的属性。以投资公司为例，这个策略的本身就不是短时间可以完成的事，就好像煎牛排就是个短时间的事情，炖牛肉却必须是个长时间的事一样。
第二个方面：风险管理是最重要的，比交易策略要慎重得多。虽然套利理论上讲是无风险的，但实际操作中却并非如此，统计套利更是如此，比如样本是否够大，投资的组合是否正相关等等。这里的风险管理不是简单的斩仓、止损，是门需要我们好好研究的学科，风险管理最根本的是两条，第一，如何能够保证我们赚钱，即给定资产时间和最大亏损额前提下的收益，第二步就是考虑好在极端情况下，比如股票的暴涨暴跌情况下，怎样做能保证不破产。
中国股市现状与投资策略分析 篇4
关键词：宏观经济,新兴市场,牛皮市,趋势投资
一、中国经济的现状:
金融机构各项贷款、M2指标与上证指数呈现杠杆效应。外贸进出口的三分之二来自美国、日本, 美日经济的衰退直接影响我国外贸总值, 从这一指标考察, 上证指数将是悲观的预期。
随着股市运作的逐步规范, 上证综指必将反映国民经济的总量变化, 2008年上半年股市变化已经有了反映国民经济变化的端倪, 即国民经济处于一个大的下降通道中。
大小非解禁限制、违规资金的查处、平准基金、股指期货的推出以及机构投资者的发展, 对股市的变化会起到一定的作用, 但作为一种政策或是一种工具, 不可能起到决定性的作用, 根本在于国民经济的走向, 上市公司投资价值的提高。
由此中国经济的现状决定了中国现阶段的证券市场新兴市场的特征, 证券融资的制度安排是在以政府为主导的情况下强制执行的, 由于经验的缺乏和中国国企的传统背景的原因, 这种制度不可避免的与完全市场下的融资行为产生摩擦, 其表现为:
1、上市公司股权失衡
与发达国家成熟证券市场相比, 我国证券市场最突出的问题是股票市场内部结构的非均衡性, 股票市场被严重分割, 市场结构不健全, 缺乏有效、统一的市场体系。股票市场结构缺陷首先表现为上市公司股权结构的严重分割。国有股一股独大, 且这些代表国家所有的股权又不能上市流通, 这种股权结构被严重分割的状况, 不利于资源的有效配置, 也降低了证券市场的效率。占67%的国家股、法人股主体代表的缺位, 使得公司治理结构存在企业效益已经没有匹配的效应。股票价格并不能有效反映市场信息, 而信息失真和市场参与各方信息之间的不对称, 使得投资者不得不为之付出额外成本, 尽管国家的政策导向一直是大力发展机构投资者, 以战略投资者、封闭式基金为主的机构投资者在股票市场中得到了快速发展, 但就股票市场本身的发展要求相比, 但远远不能适应形势的需要。
3、上市公司缺乏投资价值
从纵向比较分析, 我国上市公司历年的业绩呈整体改善的趋势, 但始终无法使股东获得稳定的分红回报, 甚至于从不分红, 导致A股市场以投机者居多, 缺乏长期的战略投资资金。通过对不同年度上市公司的考察, 发现上市公司的上市时间越长, 其效益越差。MM理论中的股权融资的成本高于债权融资的理论完全失效, 关键在于董事会、经理层对股东的回报没有制约, 总认为二级市场圈的钱是没有成本的美餐。不怕股东用脚投票。毕竟大股东代表国家利益, 与个人利益没有直接关系。有的上市公司为了在现行的制度下保住其融资的资格, 不惜弄虚作假, 愚弄二级市场的投资者。从这个意义上说, 中国证券市场股份制改制的功能缺陷, 致使公司的发展动力不足, 缺乏应有的投资价值。
4、证券市场行政化监督对市场运行的扭曲
市场经济的精髓是依靠市场的供求关系及其内在运行规律, 而不是以行政命令来达到市场均衡。目前, 尽管《证券法》已经出台与实施, 监管部门也力图以市场的手段来管理证券市场, 但是监管机构有效的规制市场仍没有形成, 政府制定证券市场发展及监管政策的观念相对滞后。提高证券市场效率, 必须严格执行强制性信息披露制度, 才能保证上市公司全面、准确、及时的披露信息。在这一基本前提下, 股票市场价格才能有效反映信息, 投资者根据市场信息做出自己的投资决策, 而不是依靠政府的管制性均衡, 通过过多的非市场手段, 从不完善制度安基于效用理论之上的传统投资决策理论, 假定投资者是风险的回避者, 投资者根据未来的收益风险状况并从整个投资组合的角度作出投资决定, 并且总是作出一致, 准确和无偏的理性预期。投资者的行为是理性的, 不会受到主观心理及行为因素的左右。
二、鉴于A股现状的投资策略分析
趋势投资符合A股市场特征:趋势投资理念是在行为金融学的理论基础上发展起来的, 认为股票的价格趋势或企业成长的趋势在一段时间内可以延续, 股价对这些趋势反应不足。海外趋势投资主要采用两种趋势指标, 即企业盈利增长趋势和股票价格趋势。
趋势这个名词往往让市场将其与技术分析联系在一起, 其实并非如此。价值投资也可以理解为主要根据企业基本面情况、遵循“买股票就是买企业”的思路来投资股票, 从这点上说趋势投资理念毫无疑问也属于价值投资。只不过股票的估值永远无法做到很准确, 股票的估值与股价的变动具有反射性关系, 两者会相互影响, 借助趋势信号结合估值分析才能更好地选股和投资。
中国A股市场的参与者绝大多数不是成熟的投资者, 他们没有能力对证券市场和证券投资的价值认识作出准确的判断, 于是经常导致股市大幅波动, 暴涨暴跌, 趋势投资能帮助投资者避免把过多的精力放在市场价值几何的判断上, 而只需掌握趋势特征进行投资决策便能在上升行情中获取可观的收益, 在下跌过程中避免应过分持股而损失惨重, 正所谓顺势而为, 无势则不为, 没有明确的趋势, 宁可袖手旁观。
关于股市投资的名言 篇5
2、股票市场是有经验的人获得更多金钱，有金钱的人获得更多经验的地方!3、曾经跌停难为鬼，除非解套才做人;炒底时难抛亦难，反弹无力割肉寒。
4、华尔街靠的是不断的交易来赚钱，你靠的是不去做买进卖出而赚钱。这间屋子里的每个人，每天互相交易你们所拥有的股票，到最后所有人都会破产，而所有钱财都进了经纪公司的腰包。相反地，如果你们像一般企业那样，50年岿然不动，到最后你赚得不亦乐乎，而你的经纪公司只好破产。
5、心眼别太多，岁数别太小，会叠衣服，每次洗完烫平，叠得都像刚从商店里买回来的一样，说得够具体了吧。自我介绍一下，我岁数已经不小了，日子小康，抽烟不喝酒，留学生身份出去的，在国外生活了十几年，没正经上过学，蹉跎中练就一身生存技能，现在学无所成海外归来，实话实说应该定性为一只没有公司、没有股票、没有学位的“三无伪海龟”。人品五五开，不算老实，但天生胆小，杀人不犯法，我也下不去手，总体而言还是属于对社会有益无害的一类。有意者电联，非诚勿扰。
6、股市不是天天能赚钱的地方。
7、成交量激增，价位不动，是股市近顶的讯号。
8、别人恐惧的时候，我贪婪;别人贪婪的时候，我恐惧。
9、经验显示，技术因素市场所经历时间一般较短，约为基本因素市场的三分之一左右。
足球与股市投资 篇6
在经典的资产定价模型中, 通常会假定投资者的理性以及信息流动的充分性, 这样不同证券之间收益性的差异性是由其所对应的系统风险来决定的。在一个完全有效的证券市场上, 价格能够充分地反映投资者所能够获得的最新信息, 而过去的信息与内幕信息是不能够影响资产的价格。也就是说, 投资者无法根据过去的信息来构建资产组合, 从而获得超额收益。但现实并非如此, 越来越多的研究发现, 资本市场出现的包括羊群效应、月份效应、封闭基金折价等金融异象根本无法用传统的资产定价模型来解释。
这就需要放松传统资产定价模型中的假设。在传统的模型中, 假定市场上的信息是充分和完全的, 投资者也都是理性的, 也就是说, 不同的投资者对相同的股票有着相同预期。但现实中, 理性人和信息充分的假设显然不合实际。为此, 许多学者引入了异质信念这一概念。投资者异质信念, 或者说投资者的意见分歧 (张维、张永杰, 2002) , 是指投资者对未来的股票价格的预期存在不同的意见。
对投资者异质信念的研究最早始于Miller (1977) , 他认为在引入卖空机制和异质信念之后, 股票的价格会偏离预期的加权收益率, 造成股票市场高风险低收益的现象。此后的学者Jarrow (1980) , Morris (1996) , Chen、Hong和Stein (2002) 等在构建自己的模型之后也得出同样的结论。
Hong and Stein (2007) 在前人研究的基础上, 总结出异质信念的三种机制:先验异质性、渐进信息流动和有限注意, 并且认为, 在实践中, 渐进信息流动和有限注意往往难以区分, 原因在于两者都依赖于投资者决策过程中的信息不对称。因而, 投资者异质信念可分为先验异质性与信息不对称两大组成部分。
事实上, 基于Hong和Stein (2007) 的研究, 本文对投资者异质信念的研究将异质信念分为两种情况:一种是所有的投资者能够获得完全的信息, 而由于投资者的先验判断能力是有区别的, 导致了投资者的先验异质性 (Harris and Raviv, 1993) ;另一种是投资者信息差别造成的信息不对称, 也导致了投资者异质信念的形成 (Hong and Stein, 2007) 。
2 异质信念对金融异象的解释
异质信念对金融异象的解释, 首先追溯到Miller (1977) , 他认为在卖空限制的条件下, 对市场悲观的投资者不能通过卖空股票来充分表达自己的意愿参与股票交易, 市场上股票的价格主要反映出乐观者的预期, 因而股票的价格会偏离预期的加权收益率, 股票的价格会被高估, 造成股票市场高风险低收益的现象。而且投资者的分歧越大, 被高估的程度越高。Miller (2007) 在自己的文章中, 也通过自己的模型对IPO异象、公共项目融资等问题提出了相应的解释。
在Miller的分析框架下, 后来的学者对异质信念进行了拓展, Diether et al和Chen et al (2002) 的静态模型主要吸取了Miller (1977) 的研究成果, 为Miller的模型提供支持, 后来发展的动态模型更好地解释了投机现象、估值泡沫和各种金融异象。Bamber et al (1999) 利用1984到1994年十年间股票市场季度公告数据, 并利用分析师分歧作为异质信念的代理指标, 研究发现异质信念是造成股价在收益公告后价格变小、交易量变大的原因。Garf in kerand Sokobin (2006) 利用1980到1998年盈余报告的数据研究发现, 盈余公告后的超额收益与异质信念存在显著正相关的结论, 并且证明了异质信念是股市中的一种风险因素。同时, Lamont和Thaler (2003) 在对3Com公司的全资子公司Palm公司的IPO过程中出现的Carve-Out异象进行研究时发现, 卖空限制和异质信念是其形成的主要原因。
国内方面, 也有部分学者从异质信念的角度来解释我国股票市场出现的金融异象。由于Ang (2006) 发现在美国股票市场中高特质波动股票组合通常有低的预期回报率, 杨华蔚、韩立岩和李东辉 (2007) 对中国股票市场进行研究后也得出了同样的结果。涂宏伟、陈国进 (2008) 的研究也发现异质信念对中国股票市场的特质波动有一定的解释能力。陈国进、张贻军 (2009) 在以Hong和Stein (2003) 的研究基础上, 对异质信念和我国股市暴跌现象进行研究发现, 异质信念越强的个股发生暴跌的可能性越大。
3 投资者异质信念与股市风险的关系
关于投资者异质信念与股市风险的关系, 已经被很多学者所证实。Miller (1997) 认为在有卖空限制的情况下, 异质信念的存在会使得股票的市场价格相对于其真实价值被高估, 其理论框架也为后人研究异质信念提供了基础。
在Miller (1977) 之后, 西方学者对异质信念的研究成果层出不穷。Williams (1977) 、Varian (1985) 在Miller (2007) 研究的基础上, 将投资者异质信念看成一种不确定性, 并认为这种不确定性会导致很大的潜在风险, 所以投资者在对异质信念强的股票会要求更高的风险补偿。与Miller (2007) 的研究所不同的是, 他们的研究没有要求卖空限制, 也就是说, 悲观的投资者能够充分地表达自己的预期, 即通过卖空自己的股票来参与市场交易。他们认为投资者的意见分歧程度便意味着资产的风险水平, 也就是说, 高异质信念水平对应高风险水平。
在早期的研究模型中, 学者们通常假定模型为静态模型, 也即投资者的信息为先验的异质信息, 且不会从交易的过程中获得新的信息, 同样也不能够通过新信息来调整自己的收益预期, 因此股票的价格不会超过最乐观的投资者对股票的估值。之后的研究理论越来越多地倾向于动态的模型的发展, 在动态模型中, 投资者能够根据自己所获得的新信息不断地调整对收益的预期。
相较于静态模型, 动态模型的关键在于在模型中构造多期的离散时间甚至构造连续时间模型。Harrison和Kreps (1978) 以及后来的Hong、Scheinkman和Xiong (2006) 发展的再售出期权也是标志之一。再售出期权是指投资者在决策时, 除了考虑由贴现现金流决定的股票价值之外, 还要考虑未来是否有机会将股票以更高的价格卖给更加乐观的投资者。只要未来乐观的投资者对该股票的估值 (同样考虑到再售出期权) 高于出售价格, 他们便会为此支付高于预期的价格。以此类推股票的价格可能会被乐观的投资者推高, 从而形成投机性泡沫 (Speculative Bubbles) , 增加股市风险。Hong、Scheinkman和Xiong (2006) 认为只要未来有更加乐观的投资者出现并能够以更高的价格卖出股票, 投机性泡沫便会越来越大。他们的实证研究也证实了这一过程, 投资者意见分歧度的波动越大, 投机性泡沫也就越大, 因而股票收益波动性也就会越大。此外, Scheinkman和Xiong (2003) 的另外一个研究利用动态模型从过度自信的角度来解释异质信念产生的原因, 以及其对均衡价格和交易的影响, 通过研究发现异质信念程度变化越大, 便会导致更多的交易, 更大的泡沫。
而Chen、Lung和Wang (2006) 使用了一个更细致的方法来检验股票市场的错误定价。他们将股票换手率作为衡量异质信念的代理指标, 除此之外, 他们还将指数看跌虚值期权和指数看跌实值期权的隐含波动率之差作为异质信念的的另一个代理指标。在股票价格方面, 他们首先将股票的市场价格剔除掉股票的真实价值, 这样得出来的结果便是“资产泡沫”。他们的研究结果发现, 异质信念和这一部分的股票价值 (资产泡沫) 有显著的正相关关系, 即投资者的异质信念越强, 股票的资产泡沫也越大。
Pastor和Veronesi (2003) 通过研究表明投资者认知偏差和股票收益波动正相关, 认知偏差使得投资者对上市公司收益的预期存在不确定性, 而这种不确定性正是异质信念产生的原因。Deither et al. (2002) 在利用美国1983年到1990年美国上市公司数据时发现, 分析师意见分析, 即异质信念程度与未来收益负相关, 异质信念程度越高的股票, 其未来收益可能越低。Nagel (2005) 使用分析师预测分歧、换手率作为投资者异质信念的代理指标, 在卖空限制的前提下, 他们的研究发现, 高异质信念以及卖空限制严重的股票在一年内下跌风险更大。Garfinker和Sokobin (2006) 利用1980到1998年盈余报告的季度数据, 用意外交易量来衡量异质信念, 研究发现盈余公告后的超额收益与异质信念存在显著正相关, 他们还证明了异质信念是股市中的一种风险因素。
国外的学者在异质信念与证券市场风险方面的研究成果较为成熟。与之相比, 国内的学者在异质信念方面的研究才刚刚起步, 但与发达国家相比, 中国的证券市场起步较晚, 市场机制还不成熟, 市场监管也并未到位, 股票市场中以中小投资者为主, 投机氛围严重, 由于个人投资者在年龄经历、受教育程度、收入水平等方面都有着较大的差异, 此外, 上市公司在信息传递方面也较为保守, 市场上信息不对称程度也较高, 这导致我国股票市场有着较高的异质信念水平。另外, 我国在2010年实行融资融券制度之前, 股票市场也禁止卖空交易, 这就使得我国的股票市场成为异质信念研究良好的样本。近几年, 国内学者在异质信念方面的研究也收获颇丰。
已有研究还证实, 中国股市中的投资者异质信念是股市风险的重要成因。张维、张永杰 (2006) 推导出了一个基于异质信念的风险资产价格均衡模型, 并在此模型下从理论上证明了投资者意见分歧的程度能够影响公司特质风险与经营前景。赵健、石莹 (2007) 的研究在MEAN—VAR的框架下, 分析了异质信念对投资组合选择的影响, 在此基础上, 探讨了异质信念水平对股票价格波动的影响, 在利用我国股票市场数据进行实证后发现异质信念程度与股票价格波动存在显著的正相关。同样的, 王凤荣、赵建 (2006) 利用机构投资者的悲观信念 (看空) 和乐观信念 (看多) 之间的相互作用作为衡量异质信念的代理变量, 然后与同期大盘指数做了协整检验和Granger因果检验, 结果发现在短期内, 资产价格是两个信念, 即看多和看空, 相互对抗和妥协的结果, 也证实了异质信念是造成股票价格波动的重要因素之一。
除此之外, 陈国进、张贻军和王景 (2008) 以沪深两市上市公司为样本, 研究了异质信念和盈余惯性之间的关系, 发现盈余公告后续的长期收益随着投资者对年报信息意见分歧的增大而严格减小。陈国进、张贻军 (2009) 以Hong and Stein (2003) 的先验异质信念模型为基础, 运用固定效应的logit模型检验了我国股市个股暴跌和先验异质信念之间的关系, 发现先验异质信念程度越大, 个股发生暴跌的可能性就越大。邓雪春、郑振龙 (2012) 讨论了加入异质信念后公司特质风险对预期收益率的影响, 结果表明, 在投资者无法多样化投资的前提下, 加入异质信念和卖空限制的确会使得乐观的人才存在交易, 从而导致当前股价被高估, 未来实际收益率出现反转, 这一结论和Miller的观点一致。亦进一步证实了异质信念是导致中国股市风险特别是暴涨暴跌风险长期存在的重要原因。韩立岩等 (2008) 则指出, 信息不对称风险是我国股市风险的重要组成部分。
4 结语
近年来, 异质信念已成为行为金融学方面炙手可热的前沿问题。国外学者围绕着其对资产定价、股市异象的解释、股市波动等方面的文献层出不穷。国内学者虽然已经开始关注此方面的问题, 但研究成果尚不多。与欧美等发达国家相比, 中国股票市场中小投资者多且多以投机为主, 近年来股市的暴涨暴跌已经可以看出中国股票市场的非理性, 这刚好为国内学者研究异质信念带来方便。因此, 本文对立足于中国证券市场特殊背景以异质信念为研究对象的国内学者有着一定的理论和现实意义。
参考文献
[1]陈国进, 王景.异质信念与金融异象研究最新进展[J].经济学动态, 2007 (9) .
[2]陈国进, 张贻军.异质信念, 卖空限制和我国股市暴跌现象研究[J].金融研究, 2009 (4) .
[3]张维, 张永杰.异质信念, 卖空限制与风险资产价格[J].管理科学学报, 2006 (9) .
[4]邓雪春, 郑振龙.基于异质信念的公司特质风险定价模型[J].商业经济与管理, 2012 (2) .
[5]Miller E M.Risk, uncertainty and divergence of opinion[J].Journal of Finance, 1977, 32 (4) .
[6]Hong H, Stein J C.Disagreement and the stock market[J].The Journal of Economic Perspectives, 2007, 21 (2) .
足球与股市投资 篇7
个人投资者和机构投资者共同构成了股票市场的两大投资主体。一般认为, 两类投资者在行为特征、优势和劣势方面有所不同, 机构投资者拥有规模经济优势、信息处理优势及其相对固定的投资理念与决策风格, 但受到的监管约束大得多, 其交易行为容易引起市场的过激反应。处于相对弱势地位, 投资理念、专业素质和能力差异较大的庞大个人投资者群体, 在投资理念与决策风格等方面均表现出更大的不确定性和时变性, 但在选股对象和持有周期等方面拥有更大的自由性[1]。
随着行为金融理论的发展, 国内外有关投资者持股行为特征的理论及其实证研究文献大量涌现, 包括投资者分类研究、决策行为心理特点与成因研究, 如有限理性、非贝叶斯预测、过度自信、回避损失、时尚和从众心理、后悔规避、心理帐户、锚定效应等等[2,3,4,5,6,7,8,9], 机构投资者与市场行为关系研究[10,11], 等等。总体上, 有关文献集中在理论上对各种“异常现象”的归因研究、机构投资者行为研究以及单一现象的实证解释等方面, 对个人投资者行为研究以及现实中投资者群体各种心理特征综合表现的强度研究不足, 影响了行为金融研究成果对投资实践的指导能力。此外, 中国股市的特殊性也引起了国外学者的关注, Cheol S等 (2007) 的研究表明, 中国股市的定价依据是企业特质风险, 系统风险没有得到明显定价, 投资者存在股票流动性、现金红利、多重上市等偏好 (愿意支付更多溢价) 以及与成熟市场一致的公司规模溢价以及价值溢价[12]。本文旨在通过个人投资者行为调查, 深入探讨现阶段我国个人投资者群体的投资偏好与决策风格特征, 为正确理解个人投资者行为和市场特征提供理论与实证支持。
1 研究设计
1.1 问卷设计
本次调查的重点是了解个人投资者的投资偏好与决策风格, 在进行小样本的半结构访谈之后编制了一份由选择题和排序题组成的调查问卷, 问卷内容主要包括投资者选股选时的决策模式以及对各类决策因素的偏好等, 其中, 排序题由被调查者按重要性大小从所列示的选项中依次用1、2、…等数字标出。
1.2 调查样本设计与调查实施
从杭州地区50余个证券营业部中选取了35个进行调查。调查对象随机抽样方式确定, 分别为证券营业部大厅散户、大中户室投资者。共发出调查问卷1800份, 回收有效问卷1572份, 有效回收率87.3%。本次调查是在浙江省证监局、中国计量学院零点调查协会共同组织下组织实施的 (前者主要完成约1200位大、中户投资者调查, 后者完成约600位大厅散户调查) 。
2 调查结果统计
为了考察不同资金规模投资者的偏好和决策风格差异, 在综合统计的同时, 按资金规模进行了分类统计。
2.1 被调查投资者的构成
2.2 锁定投资对象和确定交易时机的依据和方式
当投资者确定要入市交易的情况下, 具体选股和选时的依据和方式如图2、图3所示, 60%投资者依靠自己独立分析锁定股票, 与何海鹰等61.8%的调查结果一致[13];依靠内幕消息的约占5%, 且资金量越大者, 对内幕消息的依赖性越强。基于图表技术信号选时的投资者相对比重最大, 以外围股市走势为选时依据的不足3%。
2.3 股票投资动机
60%的投资者的主要动机是分散资金风险和长期投资, 但也有近15%的投资者是以娱乐为主, 其比例随资金量递减。
2.4 亏损状态时的策略选择
当所持有的股票出现亏损时, 67%的投资者能够采取主动应对策略, 及时止损、摊平成本等, 不惜代价割肉离市的投资者约占10%, 被动等待的投资者占23%。
2.5 选股偏好
投资者普遍存在强波动性、高持股集中度、高换手率、绩优和小流通盘、非现金分配偏好, 投机性特征仍然非常明显。
2.6 同类板块及多重上市股票对决策的影响
在买卖股票时, 多数投资者将比价效应作为重要决策依据, 尤其是板块比价效应, 近70%的投资者重视这一指标, 但对于多重上市股票, 在国内市场买卖同一公司股票时, 将该股在其它市场的折 (溢) 价程度作为重要决策指标的投资者不到60%。
2.7 公司出现重大利好或利空时的决策倾向
当公司公布重大利好或利空时, 多数投资者能做出对应的合理选择, 但对利空信息的反应比对利好信息的反应更为强烈。
2.8 操作的计划性
多数投资者的交易行为为视盘面情况临时决定, 按事先制定的计划进行操作者不到1/3。
2.9 投资决策时对影响因素重要性的排序选择
2.9.1 对四大影响因素的重要性排序
在影响投资决策的四大因素中, 按决策影响度大小依次为:公司基本面、股票技术面、宏观经济面和海外市场情况。如表1。
注:加权平均排序数计算方法为以1、2、3、4为权值分别乘以对应选择的投资者数量除以总投资者数量, 数值越小者越重要。
2.9.2 对公司股票品质因素的重要性排序
在影响投资决策的6个公司股票品质因素中, 按决策影响度大小依次为:公司成长性、每股收益、技术图形和指标信号、炒作题材、每股权益和股利分配。如表2。
2.10 对未来两年我国股市的主要风险因素的判断
在所列出的4项风险因素中, 按影响度大小依次为:宏观经济与公司业绩滑坡、大小非解禁、市场制度不完善和新股发行与资金面紧张, 但从具体分布看, 投资者对大小非解禁影响的分歧是4个因素中最大的。如表3。
3 结果分析与结论
(1) 从投资者锁定投资对象、确定交易时机以及操作的计划性来看, 有40%的投资者非自主分析决策, 此外, 多数投资者的交易行为为视盘面情况临时决定, 按事先制定的计划进行操作者不到1/3, 说明“冲动型决策”风格特征明显, 投资者群体的专业素质和能力仍然不高, 市场存在显著的非理性从众心理特征和“羊群效应”。
(2) 约占5%的投资者依靠内幕信息交易, 且资金量越大者, 对内幕消息的依赖性越强。说明管理层对公司信息披露的监管不力, “三公”机制尚不健全。
(3) 将宏观经济形势和外围股市走势作为选时依据的不足17%, 说明投资者对股市的运行基础——国内外经济关注度不高。
(4) 从股票投资动机及选股偏好看, 25%的被调查者的动机是追求高收益, 选股偏好的投机性特征明显, 说明市场的投机性氛围仍然浓厚, 但市场的投机偏好强度较以往有所降低。
(5) 从亏损状态时的策略选择看, 1/3的投资者缺乏主动规避亏损风险的意识和能力, 60%的投资者坚持不换股;当公司公布重大利好或利空时, 仍然有30%~50%的投资者“逆市操作”, 说明我国股市投资者的具有明显的“后悔规避”、“过度自信”和“锚定效应”特征, 同时, 也可能说明存在投资者对信息披露不信任或者“庄家操纵”现象。从投资者对利空信息的反应比对利好信息的反应更为强烈来看, 投资者具有显著的“损失厌恶”特征。
(6) 投资者对市场内同一板块股票比价的关注度高于对同一公司的多重上市股票价格比价 (与Cheol S等的研究结论不同) 。投资者将海外市场情况列为最不重要的影响因素, 也说明我国股市相对封闭特征。
(7) 投资者对公司股票品质因素的重要性排序中, 股利分配、每股权益和炒作题材位列后三位, 说明投资者看淡来自公司的回报和股票的基础价值, 着重关注市场溢价回报和公司未来成长性, 这与成熟股市的投资理念及Cheol S等 (2007) 的研究结论明显不同, 印证了“中国投资者的目的是交易, 而不是所有权”的说法。
(8) 投资者对未来两年我国股市的主要风险因素的判断前两位是宏观经济与公司业绩滑坡、大小非解禁, 前者是股市的内在价值基础, 后者是股市价格和利益均衡的重大冲击因素, 反映出广大投资者具有较好的理性判断力。
摘要：本文基于对杭州市股民的调查数据, 运用行为金融理论分析了个人投资者投资偏好、决策风格与行为特征。结果显示: (1) 投资者非自主分析决策和“冲动型”决策特征明显; (2) 投资者存在明显的“羊群行为”、“后悔规避”、“过度自信”、“锚定效应”和“损失厌恶”等行为金融心理特征; (3) 投资者的选股偏好和交易决策的投机性特征明显; (4) 市场存在内幕交易; (5) “封闭市”的市场特征明显。
足球与股市投资 篇8
经过大量的实证研究和经验数据表明, 证券市场中确实存在无法用有效市场理论和现有定价模型来解释的异常现象, 诸如封闭式基金折价现象、日历效应、小公司效应等。“节前效应”是近年来最受关注的市场异象之一, 它是指证券市场上节日前交易日的平均收益率与其他交易日平均收益率相比存在超额收益的现象, 即当日对金融市场波动产生了一定的影响。这一市场异象首先由Fields在美国股市中发现, 随即引起了广泛的研究, 并在各国的股票市场中得到证实。
众多市场异象在对传统金融理论和“理性人”假设造成冲击的同时, 也推动了经济学的发展, 行为金融学就是在实证探讨和解释金融市场“异象”的基础上发展起来的。
国内对“节前效应”的研究虽然取得了较为丰硕的研究成果, 但是由于起步较晚, 研究成果并不全面。首先, 以往的研究仅仅就这一效应是否存在进行验证, 并未对其发展规律做出深入分析, 而且对“节前效应”的实证检验有的采用节日当天, 有的采用节前一、二天的数据, 界定标准不一。其次, 缺乏对特定节日效应的研究, 仅有的“春节效应”的文献也因缺乏数据支持而难以具有说服力。最后, 对“节前效应”产生原因方面的研究较少, 缺乏定量研究。因此, 本文针对“春节”这一在中国最具广泛影响力的节日, 在回顾已有研究成果的基础上, 从行为金融学角度对“春节效应”进行明确界定, 随后应用主成分分析法构建投资者情绪综合指标, 并建立面板数据模型, 并从行业层面实证检验投资者情绪对此市场异象的解释。
二、文献综述与研究现状
学术界对“节前效应”的研究主要分为两个方向:一是应用各国股市经验数据, 对节前是否存在超额收益现象进行实证检验;二是对节前效应产生的原因进行研究, 在提出不同假设进行解释的同时应用经验数据进行验证。
国外对“节前效应”的研究已经相当成熟, 并形成了大量的研究成果。在Fields之后, 不同学者从多个角度对欧美股票市场的这一市场异象进行验证, 几乎都得出了与之相同的结论。
Fosback、Lakonishok和Smidt、Fabozzi等分别采用S&P500指数、道琼斯工业指数和期货市场数据对美国证券市场的“节前效应”进行研究, 均得出了节前平均收益率比其他交易日平均收益率要高的结论。Barone、Ziemba、Arsad、Paul分别在意大利、日本、英国和香港股市中也证实了这一发现。
国内对“节前效应”的研究起步较晚, 但也形成了一定的研究成果。仪垂林、刘淄 (2005) 采用法定节日前后三天、传统节日前后两天的数据进行虚拟变量回归分析, 发现上海股市在三大法定节假日 (春节、五一节、国庆节) 前后均有显著的高收益现象存在, 其中传统节日春节的效应最为明显。陆磊、刘思峰 (2008) 应用上证综指节日前后各一个交易日的数据展开研究, 也验证了这一效应。江一涛、杨林燕 (2009) 通过比较不同节日当天的收益率与其他日期的平均收益率, 发现国内节日对中国股市具有显著的节日效应而国外节日没有。胡跃红、陈兰 (2010) 同样采用节日前后各一天的数据进行分析, 得出了“中国股市节前效应是稳健的, 但是节后效应并不显著”的结论, 他们认为是否存在节后效应在一定程度上取决于模型的选择。
在“节前效应”产生原因的研究方面, 陆磊总结了国内外文献, 归纳为以下五个主要观点: (1) 节前效应与其他日历效应有关; (2) 与股票市场休市有关; (3) 与小公司效应有关; (4) 与市场交易制度有关; (5) 与节前投资情绪和心理状态有关。遗憾的是, 国内外对前四个原因的实证检验均没有得出支持性的结论:Paul、陆磊分别就香港和大陆的股市进行实证检验, 结果发现日历效应与节前效应并无显著关系, Ariel、江一涛等的研究均不支持节前效应与股票市场休市有关的假设, Kim等、Keim分别就节前效应与小公司效应、市场交易制度有关的假设进行检验, 同样没有得出支持性的结论。
与此同时, 行为金融学的发展为从投资者行为与心理角度研究提供了较为完备的理论支持, 相对由“异象解释异象”而言, 投资者情绪的解释显然更具有说服力。Fabozzi等、Brockman和Michayluk都曾从投资者情绪角度对节前效应进行解释。他们已经认识到股票市场是由众多个体参与博弈的市场, 无数投资者组成了整个市场, 因而投资者情绪成为影响股市的重要因素, 这实际就是行为金融学对“节前效应”的解释思路。
行为金融学首先抛弃了标准金融学“理性人”的假设, 认为“大多数投资者在绝大多数情况下并非如标准金融学所言, 按照经济理性最大化的原则进行投资决策, 而是受制于某些心理规律和行为偏差”。其次, 行为金融学对市场有效性的假设提出了质疑, 认为在有效市场条件下是不会出现股票收益异常规律的, 因为投资者可以利用这些规律进行套利, 获得超额回报, 经过长时间的交易, 当所有投资者都这样做时, 所有投资者就只能获得平均回报, 各种市场异像因此被根除。然而众多学者对证券市场异象的跟踪研究发现, 一些广为人知的“市场异象”在股市中是长期存在的。Mark Haug等和Vergin分别对美国股市的“一月效应”和“节前效应”进行再检验, 发现超额收益现象依然存在。行为金融学认为在投资者并非完全理性、市场并非完全有效的股市中, 投资者作为市场参与者, 是影响股市走势的重要因素。市场信心的描述——“市场永远不缺少资金, 缺少的是信心”, 即是投资者情绪市场作用的重要表现, 投资者情绪的特定发展规律, 足以在某种程度上左右市场走势和收益水平, 并促使“节前效应”等市场异象的产生。
三、“春节效应”的概念
由于对“节前效应”的概念和形成机制并未形成统一的认识, 不同学者应用不同的界定标准和模型展开研究时, 得出的结论亦有较大差别。因此, 在对“春节效应”展开研究前, 有必要对其概念进行明确的定义。遵循行为金融学的思路, “节前效应”来自于节日临近的愉悦和较高的情绪, 投资者积极情绪普遍高涨, 进而影响投资行为, 推高节前收益。
考虑到“普遍的”春节前情绪高涨不可能在一天内暴涨而又同一天内迅速消退, 积极情绪从产生到普遍影响市场再到消退需要一个过程。因此, 本文延长了节前效应的考察区间, 定义“春节效应”为股票市场上春节前5个交易日的平均收益率与其他交易日平均收益率相比, 存在较大正向差异, 即存在超额收益的现象。
本文选用1991~2013年的上证综指数据对中国股市的“春节效应”进行检验。表1给出了春节前5个交易日和全年所有交易日日收益率均值的统计数据, 其中, 日收益率采用百分比数据, 即:
注:通过wind数据库上证综指每日收盘价计算得出。
表1显示, 2002年至2013年, “春节效应”定义区间居然在12年间全部取得了正回报, 同年的平均日收益只有5年为正值, 而且与节前收益率相比较, 收益相差巨大。这一统计结果与以往“节前效应”的研究结论一致:投资者只要在春节前5个交易日购入上证综指相关金融产品, 并在节前最后一个交易日卖出, 就有极大可能获得超额收益。在将考察范围扩大到股市建立之初时发现, 1991~2001年中有6年节前日收益率均值大于全年均值, 占考察数据的一半以上, 但是并未显示明显的规律性, 至少说明中国股市早期的“春节效应”并非稳健存在。
假设“春节效应”是随着中国股市的发展而产生的, 那么其时间序列应该具有稳定性和规范性, 因此, 本文采用以下方法探求其发展轨迹:
首先, 定义“倍数”指标为日收益率节前均值与年度均值的比, 此指标反映了“春节效应”的强弱水平;然后, 采用简单时间序列平滑法, 对不同区间做均值处理, 使“倍数”指标变得平滑, 剔除序列中的随机波动, 以反映其基本演化规律。处理结果如表2。
图1是表2时间序列的折线图, 横轴为相应的时间区间, 以横轴为倍数指标值。该图显示了“春节效应”具有明显随中国股市发展而发展的特征。由于中国股市早期并不成熟, 且春节假期在1996年前后才开始在全国普及, 2002年以前的“春节效应”并不明显, 倍数指标折线图比较平缓, 平均值约为1.50, 甚至出现了一个小于1的比值。而倍数指标小于1说明出现了负效应, 即出现了节前收益率均值低于全年收益率均值的现象。尤为重要的是, 这一阶段的折线图变化方向不定, 说明此时的“春节效应”并不稳定, 处于“试探”阶段, 还未形成确定的趋势。2002年以后, “春节效应”则呈现明显的单一发展趋势, 折线只有在2008年股市暴跌之后出现了一个明显的下降, 效应逐渐稳定、增强。
值得一提的是, Ryan Chong等 (2005) 的研究发现, 美国、英国、香港股市中的“节前效应”都有着随时间推移而减弱的趋势, 其中美国的减弱效果显著。中国股市“春节效应”是否有类似的现象值得学者深入研究。
表2和图1显示出“春节效应”虽在增强, 但近年来增强速度有放缓的趋势, 2009年以后的折线图出现了“上凸型”的走势。但是这种变化并不明显, 效应是否减缓、甚至出现减弱, 需要2014年以后的数据以及更为严谨的方法进行再次检验。
四、春节效应与投资者情绪关系的实证研究
(一) 变量选取与数据说明
1.春节效应。本文采用大智慧软件的行业分类标准, 选用31个行业春节前5日的日收益率 (Ri, t) 作为因变量, 对投资者情绪在春节前超额收益现象中的作用进行实证检验。
由于不同板块指数开始发布的时间不同, 为了保持数据的可比性, 并避免2007年、2008年股市暴涨、暴跌非经常性数据的干扰, 样本采用2009年到2014年的数据。由于2014年缺少全年数据, 因此统计区间为2009~2013年。
表3统计了不同行业春节前5日和全年的日收益率均值数据, 并以倍数指标显示“春节效应”强弱。
表3显示“春节效应”具有明显的行业差别, 其中钢铁行业数据奇异, 倍数高达3 591.13。深入分析发现, 其节前日收益率均值约为0.78, 在31个行业中并不突出, 但钢铁行业的熊市行情使得年均日收益率水平极低 (为0.000 2) , 导致出现奇高的倍数指标。这一奇异数据从侧面证实了“春节效应”的存在:即使在市场持续下行的钢铁行业, 春节临近仍有高收益的存在。
2.投资者情绪。本文借鉴张宗新、王海亮 (2013) 的方法, 选择投资者情绪代理变量, 通过主成分分析法进行降维, 构建投资者情绪综合指标 (SENT) 。情绪代理变量指标如表4所示。
为了将“春节效应”的行业差别考虑进模型, “换手率”和“振幅”两个指标选择了31个行业的分行业数据, 因此, 与后三个时间序列指标不同, 成为了面板数据。
由于面板数据主成分分析的研究尚处空白, 没有软件可以直接对此进行分析, 因此主成分分析做以下处理:将前两个指标面板数据的每个横截面与后三个指标进行主成分分析, 分别得到31个行业情绪代理变量的主成分结果, 并在此基础上构建“投资者情绪综合指标”面板数据。
应用Eviews 7.0对31个行业分别进行主成分分析, 前两个主成分贡献率的描述性统计如下:
各行业第一主成分的特征值方差贡献率均不高, 平均为43.89%, 只有选择前两个主成分时才会较好的 (累积贡献率>65%) 代表5个原始情绪代理变量, 因此, 所有行业均选择前两个主成分来构建投资者情绪综合指标。
以房地产行业为例, 将“换手率”、“振幅”面板数据中房地产这一截面摘出, 与后三个指标进行主成分分析。结果显示, 第一主成分贡献率为44.73%, 第二主成分贡献率为22.29%, 累积贡献率为67.02%, 因此, 选择前两个主成分来代替原始变量, 提取的主成分表达式为:
将选择的两个主成分按照各自解释百分比进行加权, 构造房地产行业投资者情绪综合指标 (SENT) :
(二) 回归分析
建立面板数据模型之前, 为确保回归估计的有效性首先对序列进行单位根检验, 以避免伪回归问题。各种单位根检验方法均显示Ri, t和SENTi, t两个序列在1%的显著性水平上是平稳的。因此, 建立面板数据模型:
其中, i代表31个行业, t代表2009年至2014年春节前5个交易日日期, 共计30期。αi为截距项, 表示除投资者情绪以外的影响节前收益率的因素, 反映行业内部差异。βi为系数项, 表示不同行业对投资者情绪的敏感程度。uit为随机误差项。
由于面板数据分析中, 样本数据的统计特征、研究假设不同, 回归前需要对模型进行修正。在判断与检验误差分解是固定效应还是随机效应时, Hausman检验统计量在1%的显著性水平上拒绝了“横截面应建立随机效应模型”的原假设, 随后, 不同模型下的F统计量显示应建立变系数模型。因此本文建立固定效应变系数模型进行回归分析, 回归结果如下:
注:c为αi的均值, αi-c反映个体对总体平均状态的偏离。
所有行业的回归系数都为正值, 说明投资者情绪在不同行业春节前高额收益现象中均有正向作用, 验证了行为金融学对此的解释:春节前投资者情绪高涨, 推高收益率。当所有系数的符号都为正时, 我们更加关注的是影响强度的大小, 即不同行业对投资者情绪反应程度的差异。表6显示绝大多数行业对投资者情绪的敏感系数在1和2之间, 系数超过2的有三个行业, 分别为计算机、外贸和有色金属;低于1的有五个行业:银行类、保险、酿酒食品、通信、交通设施。
为进一步研究不同行业对投资者情绪反应程度差异与“春节效应”行业差别之间的关系, 首先对表3数据进行聚类分析, 结果见表7和图2。
聚类分析将教育传媒、银行类等15个行业归为第一类, 占样本总数的一半。图2显示此类的“春节效应”最弱, 因为这一类行业不仅春节前5日的收益水平最低, 而且年均日收益率最高。即便如此, 此类平均仍有高达6.53的倍数指标, 超额回报仍然可观。第二类包含保险、电力等9个行业, 此类的“春节效应”最强, 因为此类的节前收益虽然不是最高, 但是年均日收益率是三类中最低的, 平均倍数指标为17.18。钢铁行业就属于此类中的极端情况。第三类包含6个行业, 年前日收益率最高, 但是同样较高的年均日收益率稀释了此类的“春节效应”, 倍数指标均值约为14.42。
综合变系数模型回归结果和“春节效应”行业差别的聚类结果发现:对投资者情绪敏感度越高的行业, 其“春节效应”越明显。敏感系数大于2的三个行业中, 外贸、有色金属均属于节前收益最高的行业类别, 且这两个行业αi-c的符号均为正值, 说明当控制了“投资者情绪”时, 由于板块特征和基本收益水平不同, 超额收益现象的个体效应也高于平均水平。系数小于1的五个行业情况则刚好相反, 不仅系数小于1, 对投资者情绪的反应较弱, αi-c符号也为负, 与第三类相比春节前超额收益都不高, 之所以在“春节效应”行业差别的聚类分析中分属第一、第二两个类别, 是由于年均收益水平的差别。因此, 投资者在利用“春节效应”进行套利时, 应密切关注市场情绪的变化, 适当地多关注第三类行业而规避第一类行业。
五、结论
本文在回顾节前效应研究现状的基础上, 从行为金融学角度对中国股市的“春节效应”进行了比较全面的研究。对上证综指数据的分析发现, 中国股市在传统节日春节前存在明显的超额收益现象, 这一市场异象在早期并不明显, 但是随着股市的发展而逐渐稳健。以往的研究已经得出了包括春节在内的、中国传统节日存在“节前效应”的结论, 因此本文未对此结论进行严格的模型检验。1991~2013年上证综指长达23年的统计数据, 足以为投资者利用这一市场异象进行套利活动, 提供有力的经验证据支持。
对投资者情绪与“春节效应”关系的实证研究发现, 投资者情绪对春节前超额收益具有明显的正向作用, 验证了行为金融学基于投资者行为与心理角度对“节前效应”的解释。进一步的分析发现, 不同行业的“春节效应”具有明显的行业差别, 且对投资者情绪反应越敏感的行业其超额收益现象越明显。一方面, 进一步验证了投资者情绪理论在解释“节前效应”中的合理性;另一方面, 为投资者针对行业差别和投资风格, 区别利用“春节效应”进行套利提供了思路。
摘要：本文根据19912013年的上证综指数据, 对中国股市春节是否存在“节前效应”进行研究。结果发现, 春节前超额收益现象在早期并不稳健, 但是随着中国股市的发展而逐渐增强。随后应用主成分分析法构建投资者情绪综合指标, 并建立面板数据模型, 针对行为金融学关于“节前效应”的解释进行实证检验, 发现投资者情绪对春节前超额收益具有明显的正向作用, 且不同行业对投资者情绪的敏感程度不同, 导致了“春节效应”的行业差别。
关键词：节前效应,投资者情绪,面板数据,行业差别
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