中國股市噪聲交易行為有效性實(shí)證研究

1、<p>　　中國股市噪聲交易行為有效性實(shí)證研究</p><p>　　[摘要]本文以上海證券交易所上市交易的所有A股為研究對象，采集從1997年12月31日到2005年12月31日為止共8個年度的所有股票的日交易數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，采用事件研究法對中國股市進(jìn)行噪聲交易行為有效性實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：6種噪聲交易組合全部虧損，且噪聲交易正確的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于錯誤的概率。該結(jié)果表明，在中國股市，噪聲交易行為不是一種有

2、效的盈利行為；這一結(jié)果可以說是中國股市股價大幅波動具有市場操縱性質(zhì)的間接證據(jù)。</p><p>　　[關(guān)鍵詞]股價波動；噪聲交易；事件組合 </p><p><b>　　一、引言 </b></p><p>　　在股票市場中，噪聲是與信息相對的概念，信息與公司基本因素有關(guān)，而噪聲則是與基本因素?zé)o關(guān)卻可能影響股份并使之產(chǎn)生非理性波動的雜音；就股市噪

3、聲根源而言，信息不對稱、投資者非理性、 以及投資者結(jié)構(gòu)缺陷等因素都有可能導(dǎo)致投資者出現(xiàn)噪聲交易行為而產(chǎn)生噪聲。在現(xiàn)實(shí)的股票市場中，由于信息不對稱，股市參與者需要通過觀察價格等公開市場指標(biāo)來推測了解其中的信息，因而市場本身具有一種正反饋機(jī)制，股價運(yùn)動存在明顯的趨勢和慣性，對短期投資而言，噪聲交易行為可能是有效的盈利行為。Delong et al(1990a)對噪聲交易行為有效性進(jìn)行了理論的論證，認(rèn)為理性套利者所面臨的不僅有基礎(chǔ)性風(fēng)險，而且

4、還有噪聲交易者自身創(chuàng)造的風(fēng)險，由于這種風(fēng)險的存在，作為風(fēng)險厭惡者，理性套利者可能放棄套利機(jī)會，因而使得價格可以明顯偏離于基礎(chǔ)價值，而噪聲交易者則可從他們自身創(chuàng)造的風(fēng)險中獲利，獲得高于理性套利者的收益，從而創(chuàng)造了自己的生存空間。該觀點(diǎn)對于投資實(shí)踐的延伸含義是，當(dāng)噪聲交易者在不顧及證券基本價值而采用“追漲殺跌”噪聲交易行為時，以基本價值作為判斷標(biāo)準(zhǔn)的理性投資者將面臨更大的風(fēng)險，擁有有限期限(definite horizon)</p&g

5、t;<p>　　從目前已有的文獻(xiàn)資料看，國內(nèi)這方面的實(shí)證研究還很缺乏。雖然也有一些關(guān)于慣性交易策略和反轉(zhuǎn)交易策略的績效研究，如王永宏、趙學(xué)軍(2001)以及肖軍、徐信忠(2004)運(yùn)用市場數(shù)據(jù)的實(shí)證研究證實(shí)了中國股市存在明顯的收益反轉(zhuǎn)現(xiàn)象，但其研究方法是通過時間截面上的累積收益率排序來構(gòu)建“贏家組合”和“輸家組合”，然后檢驗(yàn)“贏家組合”和“輸家組合”是否能在隨后一段時間內(nèi)獲得超額收益，或者是否在隨后的一定時間段內(nèi)發(fā)生反向修

6、正，因而從本質(zhì)上來說，這不是針對噪聲交易進(jìn)行的績效檢驗(yàn)，且這些檢驗(yàn)的時間期限往往比較長。與構(gòu)造“贏家組合”和“輸家組合”的方法不同，本文的噪聲交易績效研究方法是，考慮到噪聲交易者以股票價格變動及變動幅度作為股價未來變化的判斷依據(jù)，因而可以根據(jù)噪聲交易者的這一行為特征，通過構(gòu)造股價漲幅的“事件組合”來進(jìn)行噪聲交易行為的有效性檢驗(yàn)。 </p><p>　　本文后續(xù)部分的結(jié)構(gòu)安排是：第二部分介紹研究方法；第三部分是實(shí)證

7、結(jié)果與分析；本文最后部分是簡單的結(jié)論歸納與分析。 </p><p><b>　　二、研究方法 </b></p><p><b>　　1、研究設(shè)計(jì) </b></p><p>　　本文采用事件研究法來進(jìn)行噪聲交易行為有效性檢驗(yàn)，把股價大幅波動作為事件看待，如果短期內(nèi)累積的收益率達(dá)到一定的設(shè)定標(biāo)準(zhǔn)就當(dāng)作一個事件觸發(fā)，一旦在不超過

8、規(guī)定的交易期限內(nèi)股票的累積異常收益率觸及某個標(biāo)準(zhǔn)，就自動將該股票納入某類事件組合。具體而言，由于噪聲交易者是以股價的漲跌幅度作為其交易依據(jù)，同時考慮到我國股市股價變化的跳躍性特征非常突出，本文按如下方式來設(shè)定事件觸發(fā)標(biāo)準(zhǔn)：公司股票在最多不超過五個連續(xù)交易日內(nèi)收盤價格漲幅偏離值累計(jì)達(dá)25％、30％和35％，在最多不超過十個連續(xù)交易日內(nèi)收盤價格漲幅偏離值累計(jì)達(dá)40％、45％、50％。 </p><p>　　事件窗口由

9、估計(jì)期、形成期、檢驗(yàn)期三段構(gòu)成。從事件日前200個交易日至事件日前50個交易日作為估計(jì)期，用此150個交易日的數(shù)據(jù)來估計(jì)市場模型的參數(shù)，即估計(jì)α和β；用事件日的前50個交易日作為事件的形成期，用這50個交易日的數(shù)據(jù)來分析該事件觸發(fā)前的股價行為特征，并為檢驗(yàn)期提供對照；用事件日后的100個交易日作為檢驗(yàn)期，來進(jìn)行事件觸發(fā)后的投資績效檢驗(yàn)。 </p><p>　　2、累積異常收益率(CAR)的計(jì)算 </p>

10、;<p>　　在事件研究法中，異常收益(abnormal return)是一個很重要的指標(biāo)，用來度量股價對事件發(fā)生異常反應(yīng)的程度。本文計(jì)算異常收益的基本思想是：先用市場模型(market model)方法來預(yù)測正常收益，然后利用該模型的預(yù)測誤差作為異常收益的估計(jì)。累積異常收益率的計(jì)算分四步進(jìn)行：(1)估計(jì)各事件股市場模型的參數(shù)；(2)計(jì)算各事件股在形成期和檢驗(yàn)期的日異常收益率；(3)計(jì)算組合的日異常收益率；(4)對組合的異

11、常收益累加起來得到各組合的累積異常收益率。 </p><p>　　(1)市場模型參數(shù)估計(jì) </p><p>　　在單因子市場模型下，根據(jù)樣本股在估計(jì)期間的日收益率及相應(yīng)期間的市場指數(shù)日收益率，采用最小二乘回歸法估計(jì)出個樣本股票的參數(shù)αi和βi的估計(jì)值。單因子市場模型方程如下： </p><p>　　Ru＝αiβi·Rmt＋εu </p>&l

12、t;p>　　其中，i代表漲幅組合中的事件股，t代表事件日前200個交易日開始至事件前50個交易日，Ru代表第i股在第t日收益率，αi代表第i股的截距項(xiàng)，βi代表第i股的系統(tǒng)風(fēng)險因子，Rmt代表第t日的日市場收益率，εu代表殘差。 </p><p>　　(2)事件股的日異常收益率 </p><p>　　將估計(jì)出來的市場模型參數(shù)代人單因子市場模式方程，計(jì)算出股票的預(yù)期收益率，然后以形成期

13、和檢驗(yàn)期股票的實(shí)際收益率減去預(yù)期收益率，即可得到各事件股在形成期和檢驗(yàn)期內(nèi)的異常收益率ARu,即： </p><p>　　ARu＝Ru－αi－βi·Rmt　　(2) </p><p>　　其中，t為事件日前50個交易日至事件日后的 100個交易日。 </p><p>　　(3)事件組合的日異常收益率 </p><p>　　對事件組合

14、中的各股異常收益率先加總再進(jìn)行算術(shù)平均，求出事件組合的異常收益率ARu： </p><p>　　其中，N是特定事件組合中樣本股數(shù)目，t為事件日前50個交易日至事件日后的100個交易日。 </p><p>　　(4)事件組合的累積異常收益率CARt </p><p>　　其中，t為事件日前50個交易日至事件日后的100個交易日。 </p><p&g

15、t;　　3、樣本選取、數(shù)據(jù)來源及處理 </p><p>　　本文的實(shí)證選取在上海證券證券交易所上市交易的A股為研究對象，數(shù)據(jù)采集的時間跨度是從1997年12月31日到2005年12月31日為止共8個年度的交易數(shù)據(jù)。事件股票的數(shù)據(jù)窗口是以事件觸發(fā)日作為基準(zhǔn)日(t＝0)的前200個交易日和基準(zhǔn)日后100個交易日，共301個交易日的股票日收益率和市場收益率數(shù)據(jù)，如股票停牌造成該股當(dāng)日沒有交易數(shù)據(jù)，則視該股當(dāng)日的收益率為

16、零。 </p><p>　　股票收益率數(shù)據(jù)及市場收益率數(shù)據(jù)均來自于深圳國泰安信息有限公司的2006年版CSMAR上市公司股票交易數(shù)據(jù)庫。在計(jì)算收益率的過程中，本文采用考慮紅利再投資的日個股收益率和紅利再投資的日市場收益率(流通市值加權(quán)平均法)。 </p><p>　　四、實(shí)證結(jié)果與分析 </p><p>　　從表1和圖l中可以發(fā)現(xiàn)： </p><

17、p>　　(1)從組合績效看，6種類型的事件組合全部虧損，且虧損程度與事件組合的觸發(fā)漲幅成正比。進(jìn)一步對采用噪聲交易策略的投資者在事件日介入交易后的損益狀況進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)，對25％事件組合而言，在事件日介入后的100個交易日的累積異常收益率的平均值為—0.0276，第100個交易日的累積異常收益率為—0.0522；對50％事件組合而言，相應(yīng)的收益率分別是—0.0736和—0.1260。6種類型的事件組合全部虧損這一結(jié)果充分說明，

18、交易虧損不是由于具體的追漲幅度的觸發(fā)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定所造成的；換言之，虧損結(jié)果不是由于投資者的噪聲交易策略在具體運(yùn)用方面存在問題，而是噪聲交易策略本身在我國股市根本不可能是一種有效的盈利策略。至于噪聲交易策略在我國股市行不通的原因，本文認(rèn)為主要是由于我國股市不規(guī)范，信息不對稱、內(nèi)幕交易、市場操縱等問題較嚴(yán)重，在短期大幅度上漲的股票中，公司基本面并無很大變化，很大部分是機(jī)構(gòu)的市場操縱，因此才會有這種噪聲交易虧多贏少的結(jié)果；從這個意義上講，這一實(shí)證

19、結(jié)果提供了我國股市股價大幅波動具有市場操縱性質(zhì)的間接證據(jù)。 </p><p>　　(2)從個股操作來看，噪聲交易正確的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于噪聲交易錯誤的概率，且正確率與事件股觸發(fā)漲幅成反比。表1中表明，即使是正確率最高25％組合，其正確概率也只有0.4，而錯誤概率卻高達(dá)0.6；對50％組合而言，噪聲交易的正確率就更低，只有0.27。進(jìn)一步分析噪聲交易正確率低的原因，從噪聲交易者角度來看，可能是由于交易者往往根據(jù)自己以前的

20、經(jīng)驗(yàn)來從股價變化中去推測信息，而經(jīng)驗(yàn)具有不可避免的局限性，如視覺偏差、選擇性記憶等，特別是投資者不可避免地存在代表性啟示偏差(representa-tive bias)、易得性啟示偏差(availability bias)和錨定性啟示偏差(anchoring bias)等認(rèn)知偏差。實(shí)際上，行為金融學(xué)的大量實(shí)證成果已經(jīng)證明，投資者推理判斷確實(shí)易受到這些認(rèn)知偏差的影響，其推理結(jié)論往往與事實(shí)相反 </p><p>&l

21、t;b>　　五、結(jié)論與啟示 </b></p><p>　　本文以上海證券交易所上市交易的所有A股為研究對象，采集了從1997年12月31日到2005年12月31日為止共8個年度的所有股票的日交易數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)集，采用事件研究法對中國股市進(jìn)行噪聲交易行為有效性實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：從整體上看，6種類型的事件組合全部虧損，且虧損程度與事什組合的初始漲幅成正比；從個股操作來看，交易正確的概率遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于交