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中國股市慣性策略和反轉策略的實(shí)證分析
[摘要] 股市系統風(fēng)險占總風(fēng)險的比重非常高，系統風(fēng)險非常大。在這種情況下，單就反轉策略和慣性策略而言，反轉策略成功的可能性比較大，而且期望超常收益非�？捎^(guān)。慣性策略失敗的可能性非常大，至少對于不能股票價(jià)格的投資者而言，慣性策略或“追漲殺跌”是最差的策略。回顧
關(guān)于資產(chǎn)定價(jià)和市場(chǎng)有效性的大量實(shí)證發(fā)現股票收益存在一定的可預測性，特別是短期價(jià)格慣性現象和長(cháng)期價(jià)格反轉現象。這些現象構成了反轉投資策略和慣性投資策略的實(shí)證基礎。
反轉投資策略是指購買(mǎi)過(guò)去2～5年中表現糟糕的股票，并賣(mài)出同期表現出色的股票。這種每年可獲得大約8%的超常收益(DeBondt and Thaler, 1985)。盡管這個(gè)發(fā)現已經(jīng)有十幾年的，但是這種超常收益的源泉卻一直是爭論的焦點(diǎn)。有學(xué)者認為，這個(gè)超常收益可能是幻覺(jué)，是方法和度量誤差的產(chǎn)物(Merton，1987)；也有學(xué)者認為，這個(gè)超常收益可能是真實(shí)的，但是它是隨時(shí)間變化的風(fēng)險的理性補償(Fama,1991)；然而，越來(lái)越多的學(xué)者傾向于認同行為理論的解釋?zhuān)J為這個(gè)超常收益來(lái)自于投資者反應過(guò)度(DeBondt and Thaler, 1985)。
與此相反，Jegedeesh and Titman(1993)發(fā)現了慣性策略的獲利性：在3～12月的較短時(shí)期中，存在相當程度的股票收益慣性。慣性策略就是購買(mǎi)過(guò)去幾個(gè)月中表現良好的股票，賣(mài)出過(guò)去幾個(gè)月中表現糟糕的股票。這與反轉策略正好相反。關(guān)于慣性策略的大量研究表明：(1)價(jià)格慣性策略是有利可圖的。(2)這種超常收益與價(jià)格對收入突變的緩慢調整相關(guān)。(3)師們的盈利預測是緩慢調整的。這些特點(diǎn)表明市場(chǎng)對信息(特別是公司收入信息)是反應不足的。
傳統金融理論把反應過(guò)度和反應不足解釋為異�，F象，Fama(1998)認為，股票價(jià)格對信息的反應過(guò)度和反應不足是同樣普遍的，這與市場(chǎng)有效性假說(shuō)是一致的：這些異�，F象只不過(guò)是偶然性結果。但是，這種解釋被越來(lái)越多的人所懷疑。近年涌現出一些模型，其中包括Barberis, Shieifer and Vishny(1998)的模型，Daniel, Hirshleifer and Subrahmanyam(1998)的模型和 Hong and Stein(1999)的模型，這些模型從不同的角度整合了關(guān)于反應過(guò)度和反應不足的理論，這些模型對反應過(guò)度和反應不足的解釋已經(jīng)超出了傳統金融學(xué)的范疇。
1.Barberis，Shleifer 和Vishny(1996)模型。假定投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)存在兩種偏差，其一是代表性偏差(representative bias)或相似性偏差(similarity bias)，即基于近期數據與某種模式(比如股票上升或下降通道)的相似性來(lái)預測，過(guò)分重視近期數據；其二是保守性偏差(conservatism)，即不能及時(shí)根據變化了的情況修正自己的預測。代表性偏差會(huì )造成投資者對新信息的反應過(guò)度，認為近期股票價(jià)格的變化反映了其未來(lái)變化的趨勢，從而錯誤地對價(jià)格變化進(jìn)行外推，導致反應過(guò)度(overreaction)。保守性偏差會(huì )造成投資者對新信息的反應不充分，認為股票收益的變化只是一種暫時(shí)現象，未根據收益的變化充分調整對未來(lái)收益的預期，當后來(lái)的實(shí)際收益與先前的預期不符時(shí)，投資者才進(jìn)行調整，導致反應不足。此外，投資者在代表性偏差和保守性偏差之間的狀態(tài)轉移過(guò)程遵循貝葉斯法則。上述模型可以很好地解釋短期投資收益慣性、長(cháng)期投資收益反轉等現象。
2.Daniel，Hirsheifer和 Subramanyam(1998)模型。假定投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)存在兩種偏差，其一是過(guò)度自信(overconfidence)，其二是有偏自我評價(jià)(biased self attribution)或歸因偏差。投資者通常過(guò)高地估計了自身的預測能力，低估自己的預測誤差；過(guò)分相信私人信息，低估公開(kāi)信息的價(jià)值。在DHS模型中，過(guò)度自信的投資者是指那些過(guò)高地估計私人信息所發(fā)出的信號的精度，過(guò)低地估計公開(kāi)信息所發(fā)出的信號的精度的投資者。過(guò)度自信使私人信號比先驗信息具有更高的權重，引起反應過(guò)度。當包含噪聲的公開(kāi)信息到來(lái)時(shí)，價(jià)格的無(wú)效偏差得到部分矯正。當越來(lái)越多的公開(kāi)信息到來(lái)后，反應過(guò)度的價(jià)格趨于反轉。
在DHS模型中，歸因偏差是指當事件與投資者的行動(dòng)一致時(shí)，投資者將其歸結為自己的高能力；當事件與投資者的行為不一致時(shí)，投資者將其歸結為外在噪聲。即把成功歸因于自己英明，把失敗歸因于外部因素。如一個(gè)投資者基于私人信息進(jìn)行交易，買(mǎi)進(jìn)股票之后得到好的公開(kāi)信息，賣(mài)出股票之后得到壞的公開(kāi)信息，在這種情況下，投資者的自信心增加。但是當相反的情形出現時(shí)，投資者的自信心并不是同等程度地減少，即把證實(shí)自己判斷的消息作為信息予以重視，把證偽自己判斷的消息作為噪聲予以懷疑甚至拋棄。這樣，歸因偏差一方面導致了短期的慣性和長(cháng)期的反轉，另一方面助長(cháng)過(guò)度自信。
3.Hong and Stein(1999)模型。假定市場(chǎng)由兩種有限理性投資者組成：“消息觀(guān)測者”和“慣性交易者”。 兩種有限理性投資者都只能“處理”所有公開(kāi)信息中的一個(gè)子集。信息觀(guān)測者基于他們私自觀(guān)測到的關(guān)于未來(lái)基本情況的信號來(lái)作出預測。他們的局限性是他們不能根據當前和過(guò)去價(jià)格的信息進(jìn)行預測。慣性交易者正好相反，他們可以根據過(guò)去價(jià)格變化作出預測，但是他們的預測是過(guò)去價(jià)格的簡(jiǎn)單函數。除了對兩種投資者信息處理能力方面的限制性假設，第三個(gè)重要的假設是，私人信息在信息觀(guān)測者之中逐步擴散。信息在投資者當中逐步擴散，價(jià)格在短期內存在反應不足。這種反應不足意味著(zhù)慣性交易者可以從“追漲殺跌”中漁利。然而，這種套利企圖必然導致長(cháng)期的價(jià)格反應過(guò)度。
4.Barberis，Huang and Santos(1999)模型。上面三個(gè)模型假設投資者在作出預測時(shí)要么是非理性的，要么只能利用所有可行信息的子集。投資者所出現的偏差基本可以歸納為一類(lèi)，即直覺(jué)偏差(heuristic bias)。heuristic的字典定義是人們自行解決的過(guò)程，通常采用試錯的。試錯的方法通常導致人們形成一些經(jīng)驗規則，但是，這個(gè)過(guò)程常常導致其他錯誤。行為心的一個(gè)巨大貢獻是識別出這些經(jīng)驗規則的原理以及與它們聯(lián)系的系統性錯誤。這些經(jīng)驗規則自身被稱(chēng)為直覺(jué)。投資者在投資決策中不僅存在直覺(jué)偏差，而且存在框架依賴(lài)偏差(frame dependence bias)。后者正是BHS模型的基本假設。它從傳統的基于消費的模型出發(fā)，結合了行為心理學(xué)關(guān)于框架依賴(lài)的成果：Kahneman and Tversky(1979)提出的“前景(prospect theory)”以及Thaler and Johnson(1990)提出的“前期結果(influence of prior outcomes)”理論。前景理論指投資者的效應不僅決定于財富水平，而且決定于財富變化，財富損失給投資者帶來(lái)的痛苦比等量財富盈利給投資者帶來(lái)的幸福大(約為2.25倍)。前期結果影響是指投資的前期結果對風(fēng)險選擇具有的影響。投資者從損失或盈利中獲得的效用依賴(lài)于前期結果。例如，前期盈利可以緩沖后期損失造成的痛苦。這個(gè)模型非常貼切地解釋了過(guò)度波動(dòng)(反應過(guò)度和反應不足)以及“股權之迷”。
本文采用1993～2000年間深滬兩市數據研究了短期和長(cháng)期交易策略的可行性。這一研究的意義在于：(1)現有關(guān)于反轉策略和慣性策略的多數研究是關(guān)于發(fā)達市場(chǎng)的，關(guān)于市場(chǎng)的研究比較少，而且不是全樣本研究。(2)實(shí)證研究經(jīng)常面臨“數據挖掘(data mining)”的質(zhì)疑。這里的數據挖掘指的是從一組數據中得出既無(wú)理論意義又不能簡(jiǎn)單推廣的或結論。對中國市場(chǎng)進(jìn)行類(lèi)似研究可以進(jìn)一步證實(shí)或證偽有關(guān)理論和假說(shuō)。(3)這一研究顯然對投資者特別是機構投資者制定投資策略具有借鑒意義。
下面詳細描述這兩種投資策略，給出主要實(shí)證結果，并提供相應的檢驗結果。
數據和方法
我們的數據來(lái)自嘉實(shí)基金管理公司。它包括了最近3年的所有股票的交易數據和復權信息。本文作者了復權數據。本文研究的時(shí)間區間為1993～2000年。樣本包括了1993年之前上市的全部A股。由于至今中國沒(méi)有出現A股摘牌現象，所以我們的樣本在時(shí)間序列方向是長(cháng)度相等的，在橫截面方向是數目相同的。
DeBondt-Thaler的研究方法如下：(1)將一段時(shí)間分成組合形成期和檢驗期。(2)在組合形成期，首先求個(gè)股超常收益率、累積超常收益率，然后按超常收益率將股票分成贏(yíng)者組合和輸者組合，計算贏(yíng)者組合和輸者組合在組合形成期的累積平均超常收益率。(3)計算贏(yíng)者組合和輸者組合在檢驗期的平均超常收益率、累積平均超常收益率。(4)累積平均超常收益率分析。
Jegadeesh-Titman的研究方法與DeBondt-Thaler的方法類(lèi)似。主要區別有二：(1)Jegadeesh-Titman的研究方法的組合形成期和檢驗期的長(cháng)度相對較短；(2)Jegadeesh-Titman采用了重疊的抽樣方法，即組合形成期出現重疊，這樣做的好處在于可以擴大樣本容量，增加統計檢驗的勢。缺點(diǎn)是導致抽樣出現自相關(guān)性。而DeBondt-Thaler采用了非重疊的抽樣方法。
我們在此基礎上進(jìn)行了簡(jiǎn)化，如下：(1)將一段時(shí)間分成排序期(相當于組合形成期)、檢驗期。(2)在每一個(gè)排序期中，首先個(gè)股的累計超常收益率，并進(jìn)行排序，確定贏(yíng)者組合和輸者組合。(3)在相應的檢驗期中，計算贏(yíng)者組合和輸者組合的累積平均超常收益率。(4)累積平均超常收益率�？紤]到股票市場(chǎng)較短，對于慣性策略，本文的抽樣方法是非重疊的，即組合形成期非重疊；而對于反轉策略，抽樣方法是重疊的。
累計超常收益CAR的計算方法：首先采用對數差分方法計算股票和市場(chǎng)收益率。然后，對于股票j和月份t，從總收益Rjt中減去市場(chǎng)收益Rmt得到超常收益ARjt。市場(chǎng)收益采用上證指數收益。最后，計算股票j在n個(gè)月中的累計超常收益CARjn，它是股票j在n個(gè)月中超常收益的簡(jiǎn)單加總。
在排序期中，我們采用初始 幾個(gè)月的累計超常收益來(lái)對股票進(jìn)行排序。最高的5、10、20只股票被賦予贏(yíng)者組合；最低的5、10、20只股票被賦予輸者組合。然后計算贏(yíng)者組合和輸者組合中所有股票的平均累計超常收益CARn。最后，計算贏(yíng)者組合和輸者組合的隨后檢驗期的累計超常收益。
為了判斷短期慣性策略的表現，我們買(mǎi)入過(guò)去贏(yíng)者并賣(mài)出過(guò)去輸者。按照這種構造，投資組合是零投資套利組合。排序期長(cháng)度分別取值1、3、6、9、12個(gè)月，但在每種情況中，檢驗期長(cháng)度取值為1、3、6、9、12個(gè)月。這樣，我們就形成了25種投資策略，每種策略用數對(排序期、檢驗期)來(lái)代表。排序期的起點(diǎn)分別為月初、季度初、半年初、季度初、年初。這樣避免了排序期重疊，從而保證了樣本觀(guān)測值的獨立性。于是，我們得到了排序期為3個(gè)月的24個(gè)贏(yíng)者和輸者組合，排序期為6個(gè)月的12個(gè)贏(yíng)者和輸者組合，排序期為9個(gè)月的9個(gè)贏(yíng)者和輸者組合，排序期為12個(gè)月的6個(gè)贏(yíng)者和輸者組合。
為了檢驗長(cháng)期反轉策略的表現，我們研究了如下套利組合：買(mǎi)入過(guò)去輸者并賣(mài)出過(guò)去贏(yíng)者。從1996年到1998年，我們構造了基于1、2、3年排序期的贏(yíng)者和輸者組合。對于每個(gè)組合，隨后的5年是檢驗期。
實(shí)證結果
我們首先討論慣性策略和反轉策略的實(shí)證結果，再進(jìn)行結果評論和附加穩健性檢驗，最后簡(jiǎn)單評述一下投資策略有可能成功或不成功的原因。
一、慣性策略
表1了主要結果。其中，排序期分別取值為1、3、6、9、12月。它們沒(méi)有重疊；檢驗期分別取值為1、3、6、9、12月。檢驗了每種慣性策略的多個(gè)獨立的重復組合。例如，對于3月排序期，有24個(gè)獨立組合。表2給出了累計超常收益。
慣性策略的實(shí)證結果總體上表現出如下特點(diǎn)：
1.與我們的期望相反，贏(yíng)者和輸者組合都沒(méi)有表現出相應的收益慣性，而表現出一定程度的反轉。一方面，排序期為1、3、6個(gè)月的慣性策略組合(贏(yíng)者組合～輸者組合，10W～10L)在其后各檢驗期內的累計平均超常收益均為負值(圖表略)。另一方面，排序期為9、12個(gè)月的慣性策略組合隨著(zhù)檢驗期增加，累計平均超常收益逐步降低(圖表略)，統計量顯著(zhù)性不斷提高。例如，策略(12，12)的累計平均超常收益為－11.83%。即如果排序期變長(cháng)，慣性策略組合的表現更糟糕。
2.多數統計量顯著(zhù)性不高。我們認為原因在于：(1)中國股票市場(chǎng)系統風(fēng)險在總風(fēng)險中所占比重過(guò)高，紐約證券交易所系統風(fēng)險占1/4左右，非系統風(fēng)險占3/4左右；上海證券交易所的投資風(fēng)險結構與此“倒置”，系統風(fēng)險占2/3，非系統風(fēng)險占1/3左右(波濤，1998)。結果股票價(jià)格普遍存在“齊漲共跌”現象，單個(gè)股票收益與市場(chǎng)收益難以出現分化，導致大多數股票的超常收益率比較小。(2)股票市場(chǎng)總風(fēng)險過(guò)大，波動(dòng)性過(guò)高，通過(guò)對1885～1993年道·瓊斯指數和1992～1998年7月上證指數單日跌幅超過(guò)7%的次數統計比較看到，在超過(guò)100年的時(shí)間里，道·瓊斯工業(yè)指數單日跌幅超過(guò)7%的日期只有15次，而上證指數6年之內就有23次。美國股票市場(chǎng)典型股票的年波動(dòng)率(volatility)為20%左右(Hull,1997)，而中國股票市場(chǎng)典型股票的年波動(dòng)率為60%左右。這些無(wú)疑導致股票(超常)收益的標準差太大，從而t統計量不顯著(zhù)。(3)深滬兩地市場(chǎng)早期走勢的聯(lián)動(dòng)性不高，采用上證指數不能完全代表整個(gè)市場(chǎng)指數。
盡管多數統計量在統計上不顯著(zhù)，但是，多種慣性策略中贏(yíng)者組合和輸者組合在檢驗期中的均值高度一致地表現出反轉特征。因此，我們可以相對比較安全地認為，慣性策略不僅是無(wú)利可圖的，而且是賠錢(qián)的。這個(gè)結論至少對于無(wú)力市場(chǎng)價(jià)格的中小投資者是正確的。
二、反轉策略
反轉策略的實(shí)證結果在表2中，總體上表現出如下特點(diǎn)：
�。�、與我們的期望相同，贏(yíng)者和輸者組合都表現出相當程度的反轉。正如在表2中顯示的，反轉策略投資者購買(mǎi)過(guò)去1、2、3年的輸者并賣(mài)出同期贏(yíng)者。包含20個(gè)股票的策略組合在2年檢驗期內分別獲得平均34.77%、43.58%和29.68%的超常收益，在3年檢驗期內分別獲得平均38.23%、39.79%和27.51%的超常收益。這個(gè)收益主要由過(guò)去輸者決定，過(guò)去贏(yíng)者基本上與市場(chǎng)表現相當。
2.統計顯著(zhù)性比慣性策略具有明顯提高。多數統計量在10%置信水平上是顯著(zhù)的，個(gè)別統計量不顯著(zhù)的原因與慣性策略相類(lèi)似，這里不再贅述。由于我們的樣本檢驗期發(fā)生了重疊，在表2中的t-統計量是經(jīng)過(guò)序列相關(guān)和異方差性調整的(Newey and West, 1987)。反轉策略組合超常收益的t-統計量基本顯著(zhù)的。
3.反轉策略的超常收益遠遠大于DeBondt and Thaler(1985)所發(fā)現的。比如，排序期為1、2、3年的反轉策略在其后兩年中年超常收益分別為20%、20%和15%(圖表略)，這些超常收益遠遠大于DeBondt and Thaler(1985)所發(fā)現的約8%的年超常收益。
綜上所述， 多種反轉策略中贏(yíng)者組合和輸者組合在檢驗期中的均值高度一致地表現出反轉特征。因此，我們認為，反轉策略是有利可圖的。
上面我們了造成慣性策略和反轉策略實(shí)證結果的部分統計量不顯著(zhù)的主要原因有：一是系統風(fēng)險所占比例高；二是股市總風(fēng)險大，波動(dòng)性高。那么，在這兩個(gè)原因背后的原因是什么呢？我們認為：
1.股票市場(chǎng)噪聲交易者太多。股市投資者隊伍素質(zhì)偏低，他們不僅得不到信息(大多數只能得到噪聲)，而且即便得到信息，他們多數也不具備應有的分析能力。這注定中國股市存在大量噪聲交易者。盡管換手率中包括股票大戶(hù)對敲操縱股市的交易量所占份額，但是它基本上可以反應出噪聲交易者所占的比例。20世紀90年代美國紐約交易所的年平均換手率約在20%～50%之間，即股票2－5年轉手一次。這就是說(shuō)，絕大部分人是持有兩年以上的投資者。即使到了格林斯潘所謂出現了“非理性狂躁(irrational exuberance)”的1999年，也只有77%。學(xué)家開(kāi)始認為美國股市存在過(guò)度交易(overtrade)，其中部分交易是噪聲交易。而1998、1999、2000年我國滬深股市流通股的年平均換手率分別是395%、388%、477%(先“月成交金額/月末流通市值”再進(jìn)行匯總，數據來(lái)自中國證監會(huì )網(wǎng)站)，即上市流通的每一只股票平均每年要轉手5次以上，停留在每位持股人手中的平均時(shí)間不超過(guò)兩個(gè)半月。 如果說(shuō)美國股市77%的年換手率中已經(jīng)隱含了噪聲交易的話(huà)，那么中國股市近400%的年換手率中至少有300%歸因于噪聲交易。首先，噪聲交易者的“從眾行為(herd behavior)”導致股票市場(chǎng)系統風(fēng)險所占比例太高，同時(shí)導致總風(fēng)險太大(DeLong, B., A. Shleifer, L. Summers, and R.Waldmann. 1990a,b;1991)。其次，投資者頻繁換手股票本身就是一種“反應過(guò)度”。
2.個(gè)別機構投資者和股票大戶(hù)操縱股市。大戶(hù)制造波動(dòng)性從中漁利，這已經(jīng)是不爭的事實(shí)。
3.中國股市表現出的“博弈”特征�！把a漲”是一個(gè)被投資者普遍認同的概念：如果在一次行情中，某些股票沒(méi)有上漲，那么它們就具有“補漲”的潛力。沒(méi)漲的要無(wú)條件補漲，沒(méi)跌的要無(wú)條件補跌，這樣造成股市“齊漲共跌”的局面�！把a漲”現象其實(shí)是一種脫離了基本價(jià)值的交易現象，具有一定的“博弈”特征。
結論
綜上所述，我們得到如下結論：
一、慣性策略和反轉策略的都表現出收益反轉特征，在這個(gè)意義上可以說(shuō)股市只存在反應過(guò)度現象，不存在反應不足現象。這一結論至少對于排序期大于一個(gè)月的策略是成立的。
二、中國股市反轉特征和慣性特征的短期化，這可能與中國股票市場(chǎng)的高換手率有關(guān)。中國股票市場(chǎng)從9個(gè)月開(kāi)始就表現出顯著(zhù)的反轉特征。 本文研究慣性策略的最小排序期是一個(gè)月，也許采用更小的排序期，可以發(fā)現顯著(zhù)的慣性特征。
三、中國股市系統風(fēng)險占總風(fēng)險的比重非常高，系統風(fēng)險非常大。在這種情況下，我們認為，從大的方面來(lái)說(shuō)，盯住市場(chǎng)指數的被動(dòng)投資策略更加可��；單就反轉策略和慣性策略而言，反轉策略更加可取。反轉策略成功的可能性比較大，而且期望超常收益非�？捎^(guān)。另一方面，慣性策略失敗的可能性非常大。至少對于不能股票價(jià)格的投資者而言，慣性策略或“追漲殺跌”是最差的策略。股票莊家的根本策略是誘引中小投資者追漲殺跌。如果追漲殺跌是一個(gè)有利可圖的策略的話(huà)，那么，中小投資者就可以賺錢(qián)。然而，慣性策略無(wú)利可圖的事實(shí)從一個(gè)側面反映出中小投資者采用追漲殺跌的慣性策略在與莊股的爭斗中總體上處于不利地位。因此，對付股票莊家最好的策略是以“等”為主的反轉策略。
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