我国A股市场动量效应的实证研究

发布时间：2017-09-18 10:06

  本文关键词：我国A股市场动量效应的实证研究

  更多相关文章： 动量效应 反转效应 有效市场 行为金融

【摘要】：在经济金融日益蓬勃发展的形势下,与传统金融理论相背离的市场异象也逐渐显露出来并被人们所重视,也使得人们重新对有效市场理论进行反思,动量效应作为基于风险的传统资产定价理论所面临的严重挑战之一,自其发现至今引起了国内外学者广泛研究,在近年成为了热点研究问题而备受学术界和实务界的关注。最早对动量效应和反转效应进行研究的分别当属Jegadeesh和Titman(1993)和De Bondt, Thaler (1985)。 Jegadeesh和Titman(1993)选取1965至1989年的月度数据进行研究,发现当形成期为3-12个月时,通过买入赢家组合(由过去表现较好的股票组成),卖出输家组合(由过去表现较差的股票组成)而构成的动量策略可以在未来3-12个月获得显著的正向收益。并且Jegedeesh, Titman (2001)用样本外数据对其1993年的结果进行验证后发现,仍然能够通过动量策略获得显著的收益,证明其结果并非出于数据挖掘。De Bondt, Thaler (1985)为了研究人们对于未预期到的信息或者重大事件的过度反应是否会影响股票价格,选取月度数据研究发现过去表现不佳的输家组合会在未来3至5年超过赢家组合,以持有期为36个月的数据为例,结果显示输家组合比赢家组合的收益率高出25%之多。根据历史收益就可以构建零成本的套利组合获利,这就意味着违反了弱式市场有效的假定。在对国内外的经典文献进行梳理的过程中发现,国内已有研究相较于国外关于动量效应的研究相比,至少存在着以下几个特点：首先国外实证研究的时间范围普遍比较长,由于国外股票市场发展起步较早,因此他们的研究样本往往比国内丰富,多是达到几十年左右跨度的数据,为他们的研究带来了更大的便利。而国内的研究多基于十年以内的数据,研究样本数量有限,而且由于政策的频繁变动,因此在数据的获取上不可盲目地选择,而应当能够做出针对性的筛选。其次,动量效应的存在性在国外学者眼中是不争的事实,并不存在分歧和歧义,这种现象不仅在美国存在,甚至在全球多个国家都得到了同样的结果如Rouwenhorst (1998)在欧洲12个国家所做的研究,Griffin, Martin (2003)对全球代表性的17个市场所做的研究等。并且有学者专门加入市场摩擦后做了稳健性分析,如Korajczyk, Sadka (2004)证明了考虑到市场摩擦之后动量收益依然是存在的,结果依然是成立的。而在中国市场,动量效应的存在性问题仍然是没有一致性见解的。如王永宏,赵学军(2001)认为中国股市只存在反应过度的反转现象,周琳杰(2002)以及黄俊,陈平(2009)都认为中国股市存在短期的动量收益,而林松立,唐旭(2005)和刘博,皮天雷(2007)的研究却得到了相反的结论,发现短期并不存在动量效应或者反转效应,但在中长期存在反转效应。谭小芬,林雨菲(2012)认为中长期存在动量效应,而短期存在反转效应。鲁臻,邹恒甫(2007)则认为,我国股市中反转效应的表现强于动量效应。可以发现无论是对动量效应在短期还是中长期的存在性,学者们都没有得出广泛认同的结论。同时国内外都在动量效应的表现形式方面做出了一定的研究,比如在不同市场状态下的动量效应,大公司与小公司的动量效应等等。关于动量效应的成因方面,虽然国内动量效应对成因的研究并不像对存在性的研究那样广泛,但与国外对成因的研究相同,学者们并没有得到统一的意见,对于成因的问题还是存在分歧的,一派是支持传统风险补偿观点的一方,国外如Chordia, Tarun,和Shivakumar(2002)发现在加入了一系列与商业周期相关的宏观经济变量进行风险调整之后,动量收益就被抵消了,国内如肖军,徐信忠(2004)发现FF三因子模型的解释能力较强。另一派是支持基于行为金融理论分析的一方,比如由Barberis、Shleifer和Vishny (1998)提出的BSV模型、Daniel, Hirshleifer和Subramanyam (1998)提出的DHS模型、Hong和Stein(1999)提出的HS模型,以及近期Da, Gurun, Warachka(2014)提出的温水煮青蛙理论(FIP)等。而国内研究如陈蓉,陈焕华,郑振龙(2014)主要以锚定偏差和处置效应的行为金融学角度,解释了动量效应产生的原因。中国股市作为典型的新兴市场,与其他发达国家相比,有着一定的特殊性,除了政策制度上的差异之外,投资者的行为模式也具有自己独特的特征。对于动量效应的检验和研究不仅有助于探索股价运行的模式,从而验证股价是否具有可预测性之外,还能够为分析投资者的行为模式和心理特征提供一定思路,对保障投资者利益,实现我国证券市场的健全完善的发展具有一定的现实意义。因而,本文为了使研究更具代表性,同时考虑到股权分置改革政策的影响,有针对性地选择2006年1月以后的股票数据,使用Jegadeesh和Titman(1993)所采用的重叠抽样方法对样本分组成赢家组合和输家组合来进行研究。在对动量效应存在性的研究方面,本文使用了较长的研究区间,分别研究了动量效应在短期、中期和长期的存在性。此外,除了在其他研究中可以看到的对动量效应进行的单一存在性研究之外,本文还将重点研究在不同条件下动量效应的表现特征,或者说研究哪些因素对动量效应具有影响,不同于以往国内大多文献研究都集中于对A股主板市场进行分析却忽略了对其他板块研究的现象,考虑到中小板和创业板作为股票市场的构成部分具有的重要地位,本文对主板、中小板、创业板进行了对比研究,分析动量效应在这些板块的表现差异。除了市场板块这一影响因素之外,本文还考察了动量效应在不同市场状态、不同公司规模、不同间隔期下的表现,以期对动量效应的表现特征有更深入的理解。最后,本文将用传统的CAPM模型与Fama-French三因子模型对风险进行调整后,检验风险补偿是否可以检验动量效应,并且尝试从行为金融学的角度对所发现的结果做出一定阐释。结果发现在我国A股主板市场上无论是短期(1-4个月),中期(5-11个月),还是长期(12-48个月)动量投资组合的收益基本上都为显著的负值,表现为反转效应,并且随着持有期和形成期的增加,反转效应越加显著。对比主板、中小板、创业板市场三个不同板块发现,主板中反转效应最强,在创业板中出现了十分显著的动量收益,并且在持有期和形成期为中期时效应最为显著,动量收益也最大；对比牛市、熊市和震荡市三个不同市场状态下发现,在牛市中反转效应较为微弱；而在熊市中随着持有期和形成期的增长,反转效应变得显著；动量效应在震荡阶段表现最为明显；对比不同公司规模可以发现规模小的公司相较于规模大的公司反转效应更加强烈,这一方面体现在显著收益组合的数量上,另一方面体现在负收益的绝对值大小上。最后,无论是CAPM模型还是FF三因子模型均不能对动量组合的负收益做出有效解释。经过风险调整后的超额负收益不仅变得更大,而且十分显著。依据HS模型,由于我国相比于成熟的市场具有更加频繁的政策信息变化,加之投资者对于政策信息非常敏感,使得政策信息的传递较快,降低了动量投资者使用动量策略的动机,因此反转效应的表现要更加明显,使得动量收益为负值。并且由于动量交易者对小公司的关注更高,敏感度也更高,小公司的信息能够继续发挥的作用就较小,因此小公司比大公司更易表现出反转效应。依据DHS模型,投资者将在判断当前由何种机制决定盈利,在牛市(熊市)中,一次正向(负向)收益将伴随着另一次正向(负向)收益,因此依据贝叶斯法则对自己处于所处在的状态进行更新时会倾向于判断自己处在趋势性变化的机制中,因而将趋势外推导致反应过度出现反转效应。而在震荡期中,一次正向(负向)收益将伴随着另一次负向(正向)收益,因此投资者在根据贝叶斯法则对状态更新时会倾向于判断自己处在均值回归的机制中,因而不能充分调整自身的行为导致反应不足出现动量效应。
【关键词】：动量效应 反转效应 有效市场 行为金融
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F832.51
【目录】：

• 摘要4-8
• ABSTRACT8-15
• 1. 绪论15-19
• 1.1 研究背景和意义15-16
• 1.1.1 动量效应对有效市场提出了挑战15
• 1.1.2 国内对动量效应的研究存在分歧15-16
• 1.1.3 我国证券市场的特殊性16
• 1.1.4 对投资者和监管者的实际价值16
• 1.2 研究内容和框架16-17
• 1.3 创新和不足17-19
• 2. 国内外研究综述19-28
• 2.1 国外研究综述19-22
• 2.2 国内研究综述22-26
• 2.3 文献综述评述26-28
• 3. 相关理论梳理28-37
• 3.1 有效市场假说(EMH)28-32
• 3.1.1 有效市场假说的前提假设28-29
• 3.1.2 有效市场的形式29-30
• 3.1.3 有效市场假说面临的挑战30-32
• 3.2 动量效应32-37
• 3.2.1 基本概念及分类32-33
• 3.2.2 动量效应产生的原因分析33-37
• 4. 动量效应存在性的实证研究37-48
• 4.1 动量效应存在性的实证研究设计37-42
• 4.1.1 形成期和持有期的构建38-39
• 4.1.2 动量策略的构建39-42
• 4.1.3 显著性检验42
• 4.2 动量效应存在性的实证研究42-48
• 4.2.1 数据选取及处理42-43
• 4.2.2 动量效应存在性的实证研究43-48
• 5. A股动量效应影响因素分析48-60
• 5.1 不同市场板块的动量效应研究48-51
• 5.2 不同市场状态下的动量效应研究51-55
• 5.3 不同公司规模下的动量效应研究55-58
• 5.4 不同间隔期下的动量效应研究58-60
• 6. 动量效应产生来源的探讨60-65
• 6.1 传统风险补偿理论对动量效应的解释60-63
• 6.1.1 单因子CAPM模型对动量效应的解释60-61
• 6.1.2 Fama-French三因子模型对动量效应的解释61-63
• 6.2 基于行为金融学的解释63-65
• 6.2.1 基于HS模型的探讨63-64
• 6.2.2 基于BSV模型的探讨64-65
• 7. 结论65-67
• 参考文献67-71
• 后记71-72
• 致谢72

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本文编号：874870