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1、华南师范大学学报(社会科学版)2004年第2期JOURNALOFSOUTHCHINANORMALUNIVERSITY2004年4月No.2,2004(SOCIALSCIENCEEDITION)Apr.,2004中国股票市场可预测性研究黄少军(华南师范大学经济与管理学院,广东广州510631)摘要:运用近10年的数据研究中国股票市场价格波动的可预测性或者说序列相关性,结果表明长、短期的股票回报均服从于或接近服从于随机游走,中国股市的可预测性较弱。另一方面,中国股票市场长期回报率具有弱显著的但较清晰
2、的U型特征。关键词:股票市场;可预测性;有效性;方差比率中图分类号:F830.91文献标识码:A文章编号:1000-5455(2004)02-0007-08对金融市场尤其是股票市场的现象发现,在上世纪80年代末和90年代有了重要的进展。如Cochrane(1999)指出,金融市场近年来所发现的最重要现象是股票和债券以及外汇市场的投资回报是可预测的。尽管可预测部分十分微小,其对金融理论和投资实践带来的震撼意义是不容忽视的,其中包括对CAPM模型和有效市场理论的怀疑。金融理论研究的一个基本假定是在一
3、个均衡的或称有效的市场中市场参与者不能通过现有的信息资源进行套利;或者换句话说,人们不能通过现有信息对未来股票回报率(或股价变动)作出有经济意义的预测。大多数对有效市场的实证检验是以这个概念为基础的。法码在1991年对有效市场理论所作的第二次评述中就将市场的不可预测性与弱型有效等同。从实证的角度来说,最容易检验的是弱型有效市场,也就是检验人们能否通过公开的过去信息预测未来股价变化并从中获利。近年来,由于在对美国金融市场的研究中发现了太多的可预测现象,传统的、新古典的金融理论家开始修正早期所设想的可预测性与市场无
4、效性的关系。现在一般认为,虽然弱型有效的市场肯定是不可预测的,但具备可预测性的市场却并非是无效市场。市场的可预测性不能证伪市场有效性。本文探讨中国股票市场长、短期回报序列的可预测性。第一节讨论不同的检验方法;第二节检验短期回报序列的可预测性;第三节检验长期回报序列的可预测性;第四节进行总结。一、方法设{Pt}t=0,,T为某资产的价格序列。令pt=ln(Pt),则该资产的连续复合回报率Rt=pt-收稿日期:2003-05-20作者简介:黄少军(1966-),男,江西上高人,华南师范大学经济与管理学院经济研
5、究所副教授,博士。7PtPt-Pt-1pt-1=ln=ln(1+)=ln(1+rt)。rt为简单回报率。Pt-1Pt-1所要检验的基本假设为{pt}为一个随机游走:2Pt=+pt-1+tt~iidN(0,)(1a)显然,该模型等同于2Rt=+t,且t~iidN(0,)(1b)最基本的对模型(1b)的检验是{Rt}的序列相关性。这方面最常用的是Q统计值。俞乔(1994)曾用此方法检验深沪股市的随机游走特性,使用1994年4月28日以前的数据,他的结论是中国股市并不具备随机游走特征。
6、(一)方差比率法。目前在文献中检验回报序列的序列相关性或可预测性的常用方法是方差比率法(varianceratios)。对于模型(1),下式成立:Var[Rt(q)]VR(q)=1,Rt(q)=Rt+Rt-1+Rt-2++Rt-q+1为q期回报。qVar[Rt]可方便地推出,Rt(q)=pt-pt-q。设T=nq,考虑到样本的有限性,可利用重叠法(overlapping)估计上述两个方差。它们的无偏最大似然估计分别是:1T1T^22Var[Rt(q)]=(Rt(q)-q^)=(pt-pt-q-q
7、^)mt=qmt=q^1T1T22Var[Rt]=(Rt-^)=(pt-pt-1-^)T-1t=1T-1t=1其中qmq(T-q+1)(1-)T可以证明,有以下渐进分布2(2q-1)(q-1)-1/2T(VR(q)-1)()~N(0,1)3q*罗闻全与麦克金来(LoandMackinlay,1988)提供了一个异方差一致性的统计量(q)用以*检验VR(q)的显著性。在模型(1)条件下,(q)渐进于标准正态分布。由于中国的样本期短,应当对VR进行小样本偏差调整。这里依据Kim,Nelson,andSt
8、artz(1991)提供的方法。将VR(q)除以它的渐进期望值便得到经小样本偏差调整的VR,记为VR(q):2-q2q-1T-qVR(q)=VR(q)/E(VR(q))=VR(q)/+qqj=1T-jq-12-q2T-q由于limT+=1,可以方便地推断的渐进性质与VR(q)相同。相应地,异qqj=1T-j*方差一致性统计量(q)则应当乘以调整因子
