中国股市反向效应和动量效应的实证研究

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1、中国股市“反向效应”和“动量效应”的实证研究一、引言大量的金融研究文献表明,根据股票收益的过去表现可以对未来短期、中期或长期水平的股票收益变化进行预测。例如JegadeeshLehmann(1990)对美国股票市场所做的分析发现,股票收益在1至6个月的短期水平中会出现逆转现象。JegadeeshTitman(1993)则认为,股票收益在3至12个月的中期水平中会出现连续性变化,即平均来讲,过去“表现好的股票”(pastp;Thaler(1985,1987)研究后认为,股票收益在3至5年的长期水平中也会出现逆转现象,即过去长期“表现差的股票”的未来收益一定会

2、优于过去长期“表现好的股票”。基于这些股票收益变动规律的实证研究结论,形成了两种改进的资产组合投资策略:反向策略(contrarianstrategies)和动量策略(momentumstrategies)。其中,依据反向策略,投资者应该买进过去“表现差的股票”并卖出过去“表现好的股票”来进行套利;依据动量策略,投资者则应该买进过去“表现好的股票”并卖出过去“表现差的股票”来获取超额收益。按照现代金融理论的看法,如果一国的股票投资者利用反向策略和动量策略可以在本国股市中获得异常性收益,则认为此一国的股市中存在“反向效应”和“动量效应”。股市中的“反向效应”

3、和“动量效应”可以在除美国股市之外的其他国家股市中得到确认。例如,AhmetNusret(1999)发现在美国之外的其他七个工业化国家的股市中同样存在长期性“反向效应”。Chang等人(1995)证明在日本的股市中存在短期性“反向效应”。HamedTing(2000)在马来西亚股市中也发现了这种短期的“反向效应”。RoueedYuanto(2000)在亚洲6国的股市中也发现了显著性的“动量效应”。Schiereck等人(1999)在对德国股市的经验分析中,则发现存在中期性“动量效应”、短期性和长期性“反向效应”。按照Fama(1991)的认识,股票收益的可

4、预期性直接违背了股票市场的有效性假说和随机游走原理。因此,研究股市中的各种异常性现象,包括“反向效应”和“动量效应”,不仅仅有利于改进投资者的投资策略、增强投资者的理性行为,还可以用来检验一国股市的有效性并相应提升股市的运行效率。这一点,对于发展历程十分短暂、制度极不规范的中国股市来讲尤其必要。但也正是缘于我国股市的不完善性和可利用数据的有限性,制约了我们对我国股市“反向效应”和“动量效应”的深入性研究,因此国内的相关研究并不丰富。在这方面,王永宏、赵学军(2001)研究了中国深沪两市1993年以前上市的所有股票,实证结果显示,深沪股票市场存在明显的收益反

5、转现象,但没有发现显著的收益惯性策略。周琳杰(2002)则选取深沪两市1995-2000年的股票交易数据,专门考察了中国股市动量策略的赢利性特征。研究发现,在卖空机制存在的假定下,动量组合的形成和持有期限与其收益呈负相关关系;期限为一个月的动量策略的超额收益明显好于其他期限的策略。吴世农、吴超鹏(2003)对1997-2002年我国上海股市342家上市公司发行的A股进行“价格惯性策略”和“赢余惯性策略”的实证研究,结果表明:样本股票价格同样也存在明显的短期性惯性策略。借鉴这些已有研究成果的基础上,本文将利用中国A股股票市场1995-2002的相关样本数据,

6、对中国股市是否存在“反向效应”和“动量效应”进行更深入的实证分析,并进一步探究其形成的深层机理。二、数据和分析方法(一)数据和样本选择本文所选用的数据为1995年1月1日至2002年12月31日期间每周的股票价格(并利用“钱龙”分析系统所提供的日交易数据进行一定的修正)。由于历史原因,本文的样本选择涉及到1996年12月31日上市之前的所有A股,共268只股票,其中沪市140家,深市128家。为了提高数据的有效性,本文对样本股票的筛选原则是:(1)考虑产业的多样性,所选择的样本股票涉及到各个产业的代表性上市公司;(2)考虑到样本股票的规模性差异会诱发“小公

7、司效应”(small-firmeffect)或“大股效应”(big-firmeffect),对规模极大或极小的上市公司股票数据进行处理;(3)考虑到ST或PT股票交易规则的不同,对在研究期间被特别处理(ST或PT)的股票予以剔除;(4)缘于首次公开上市股票(IPO)上市初会出现不规则的收益变动,对首次公开上市股票第一周的数据给予排除。(二)构建股票投资组合为了检验中国股市是否存在“反向效应”和“动量效应”,即股票投资收益是否存在逆转现象和连续现象,本文将借鉴LoMacKinlay(1990)和JegadeeshTitman(1995)的检验方法。为了提高统

8、计检验的可信度,本文将分别检验8个不同的股票投资组合生成期限()和

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