譚小芬，林雨菲

(1.中央財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，北京100081;2.中國(guó)人民大學(xué)漢青經(jīng)濟(jì)與金融高級(jí)研究院，北京100872)

上世紀(jì)90年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者紛紛對(duì)各國(guó)資本市場(chǎng)是否存在動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)進(jìn)行了廣泛研究，而對(duì)兩種效應(yīng)形成機(jī)制的研究則相對(duì)缺乏。近年來(lái)，行為金融學(xué)從多個(gè)角度解釋了動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的現(xiàn)象，其中基于反應(yīng)不足和過(guò)度反應(yīng)的視角受到了學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注。本文以中國(guó)A股市場(chǎng)為研究對(duì)象，根據(jù)市場(chǎng)對(duì)交易量沖擊的信息和對(duì)收益率沖擊的信息，探究動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在性，從反應(yīng)不足或過(guò)度反應(yīng)的角度分析動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的形成機(jī)制和形成過(guò)程，最后再基于行為金融學(xué)理論，對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)的動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)提供一個(gè)可能的解釋。文章結(jié)構(gòu)安排如下:第一部分是在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上提出所要研究的問(wèn)題，第二部分是介紹分析方法和構(gòu)建模型，第三部分是數(shù)據(jù)處理和實(shí)證結(jié)果，第四部分是對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行解釋，并得出相關(guān)的結(jié)論。

一、問(wèn)題的提出

動(dòng)量效應(yīng)是指前期獲得較高收益的資產(chǎn)在下一期繼續(xù)獲得顯著高收益的現(xiàn)象;反轉(zhuǎn)效應(yīng)則指前期獲得較高收益的資產(chǎn)在下一期將獲得顯著低收益的現(xiàn)象。近年來(lái)，行為金融學(xué)從多個(gè)角度解釋了動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的現(xiàn)象，其中基于反應(yīng)不足和過(guò)度反應(yīng)的視角受到了學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注。反應(yīng)不足指投資者對(duì)新消息吸收緩慢，導(dǎo)致價(jià)格對(duì)信息的調(diào)整需要經(jīng)過(guò)一段時(shí)間才能完成;過(guò)度反應(yīng)則是指投資者根據(jù)新信息形成了對(duì)價(jià)格趨勢(shì)的同向判斷，導(dǎo)致價(jià)格超過(guò)預(yù)期的理論水平，然后再以反向修正的形式回歸到合理價(jià)位的現(xiàn)象。由此可見(jiàn)，動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)是同一過(guò)程(價(jià)格調(diào)整過(guò)程)的兩種極端情況，兩種效應(yīng)的顯現(xiàn)和交替均取決于市場(chǎng)解讀新信息的效率，它們之間并無(wú)直接關(guān)系。

對(duì)動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的研究始于De Bondt和Thaler(1985)關(guān)于長(zhǎng)期收益反轉(zhuǎn)現(xiàn)象的研究［3］。他們發(fā)現(xiàn)，過(guò)去3－5年內(nèi)表現(xiàn)突出(不佳)的股票在之后的3－5年內(nèi)趨向于表現(xiàn)不佳(突出)。他們認(rèn)為超額利潤(rùn)來(lái)源于金融市場(chǎng)非有效，投資者會(huì)對(duì)未預(yù)期到的重大信息做出過(guò)度反應(yīng)。因此，市場(chǎng)的動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)是投資者對(duì)未預(yù)期信息的反應(yīng)不足或過(guò)度反應(yīng)的結(jié)果。

關(guān)于動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的研究，主要集中在三個(gè)方面:動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在性證明;動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略的利潤(rùn)來(lái)源;對(duì)動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的理論解釋。

1.動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在性。動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)存在性的實(shí)證研究，一般沿用Jegadeesh和Titman(1993)構(gòu)造的“贏家組合”和“輸家組合”，并考察“動(dòng)量策略”和“反轉(zhuǎn)策略”的收益，以證明市場(chǎng)是否存在動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)［7］。這兩位研究人員發(fā)現(xiàn)，美國(guó)股票收益存在“中期動(dòng)量”，即買進(jìn)在中期表現(xiàn)好的股票，賣出在中期表現(xiàn)差的股票可以獲得超額收益。Lee和Swaminathan(2000)運(yùn)用構(gòu)建“贏家組合”和“輸家組合”的方法驗(yàn)證了美國(guó)股票市場(chǎng)在短期和長(zhǎng)期的反轉(zhuǎn)效應(yīng)，而日本、德國(guó)、法國(guó)等國(guó)的股票市場(chǎng)普遍存在中期的收益動(dòng)量以及短期和長(zhǎng)期的收益反轉(zhuǎn)現(xiàn)象［8］。張人驥、朱平芳和王懷芳(1998)運(yùn)用修正后的DeBondt－Thaler方法，發(fā)現(xiàn)不存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)［12］。Heston和Sadka(2008)運(yùn)用同樣的方法，發(fā)現(xiàn)以年為間隔的收益率動(dòng)量的季節(jié)模式，獲得較高(較低)收益的股票往往也會(huì)在每年的同一月份獲得較高(較低)收益，這種收益動(dòng)量模式能持續(xù)20年［5］。相反，王永宏、趙學(xué)軍(2001)運(yùn)用同樣的方法，發(fā)現(xiàn)中國(guó)股市存在反轉(zhuǎn)現(xiàn)象，而不存在動(dòng)量現(xiàn)象［11］;鄒小芃、錢英(2003)對(duì)滬市1993－2001年的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)存在顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng)［14］。雖然樣本、數(shù)據(jù)期間不同，但大都認(rèn)為中國(guó)股市中期動(dòng)量效應(yīng)不明顯，而短期與長(zhǎng)期反轉(zhuǎn)效應(yīng)明顯。

2.動(dòng)量效應(yīng)與交易量的相關(guān)性。Robert和Stivers(2003)從收益率序列自相關(guān)性的角度分析動(dòng)量效應(yīng)，尤其是重點(diǎn)分析大公司股票收益與交易量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系［9］。結(jié)果表明:非正常高的成交量意味著連續(xù)周收益率的顯著過(guò)度反應(yīng)，對(duì)過(guò)度反應(yīng)的調(diào)整導(dǎo)致了股價(jià)的反轉(zhuǎn)。這種方法突破了傳統(tǒng)的贏家組合——輸家組合買賣的分析方法。然而，Lee和 Swaminath(2000年)發(fā)現(xiàn)，中期買入高成交量的贏家組合、賣出高成交量的輸家組合獲得的超額收益率較高，即高成交量意味著動(dòng)量效應(yīng)的呈現(xiàn)［8］。鄭方鑣、吳超鵬和吳世農(nóng)(2007)發(fā)現(xiàn)高成交量的股票收益率在隨后交易日中都將表現(xiàn)出反轉(zhuǎn)［13］。

3.動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的理論解釋。(1)有效市場(chǎng)理論。作為市場(chǎng)有效理論的奠基者，F(xiàn)ama和French(1996)認(rèn)為動(dòng)量效應(yīng)的存在與市場(chǎng)有效理論并無(wú)沖突之處［4］。盡管他們利用三因素資產(chǎn)定價(jià)模型對(duì)動(dòng)量策略的超常收益進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后，發(fā)現(xiàn)贏家組合收益平均每月仍比輸家組合高1.74%。但是，他們指出，動(dòng)量策略的超常收益沒(méi)有得到很好的解釋，是因?yàn)橐蜃幽Ｐ椭泻雎粤擞脕?lái)描述動(dòng)量效應(yīng)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的因子，增添新的風(fēng)險(xiǎn)因子后動(dòng)量策略的超額利潤(rùn)就會(huì)消失。但是對(duì)因子模型中應(yīng)加入什么變量至今仍未達(dá)成共識(shí)。(2)行為金融理論。行為金融理論認(rèn)為市場(chǎng)中投資者是有限理性的，從投資者的決策行為入手來(lái)找出動(dòng)量效應(yīng)的產(chǎn)生原因。Barberis、Shleifer和Vishny(1998)的BSV模型認(rèn)為投資者在投資決策時(shí)存在兩種普遍的決策偏差，導(dǎo)致了其對(duì)市場(chǎng)信息過(guò)度反應(yīng)或反應(yīng)不足，造成動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)［1］。Daniel、Hirshleifer和 Subrahmanyam(1998)的 DHS模型認(rèn)為投資者在決策時(shí)存在兩種偏差［1］:一種是過(guò)度自信(overconfidence)，另一種是有偏的自我歸因(biased self－attribution)。在過(guò)度自信和有偏的自我歸因共同作用下，股票價(jià)格在短期內(nèi)存在動(dòng)量，而長(zhǎng)期則表現(xiàn)為反轉(zhuǎn)。Hong和 Stein(1999)的模型假設(shè)市場(chǎng)上存在信息觀察者(news watchers)和慣性交易者(momentum traders)兩種投資者，信息在他們之間逐步擴(kuò)散，兩者的交互作用導(dǎo)致了動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)［6］。近年來(lái)，西方學(xué)者開(kāi)始從不確定性厭惡的角度來(lái)研究動(dòng)量策略的超常利潤(rùn)。魯臻、鄒恒甫(2007)在HS模型的基礎(chǔ)上分析了中國(guó)A股市場(chǎng)上動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的形成［10］。

值得注意的是，由于國(guó)外研究中動(dòng)量策略和反轉(zhuǎn)策略的構(gòu)造均基于“買入(賣空)贏家組合，同時(shí)賣空(買入)輸家組合”的雙向交易，而我國(guó)股票市場(chǎng)在研究區(qū)間內(nèi)不允許賣空，即動(dòng)量策略和反轉(zhuǎn)策略均只能為單向交易，這勢(shì)必會(huì)影響兩種策略的效果，從而影響我國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)存在性。因此，上述文獻(xiàn)的結(jié)論不能盲目套用到我國(guó)市場(chǎng)中。

關(guān)于中國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)或反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在性及其形成機(jī)制，可以分解為以下三個(gè)問(wèn)題:一是中國(guó)A股市場(chǎng)在中短期內(nèi)是否存在動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng);二是動(dòng)量效應(yīng)或反轉(zhuǎn)效應(yīng)與對(duì)新信息的反應(yīng)不足或過(guò)度反應(yīng)之間是否存在關(guān)系，其中信息是用“交易量沖擊”和“收益率沖擊”來(lái)表示;三是從中國(guó)A股市場(chǎng)存在過(guò)度反應(yīng)或反應(yīng)不足的角度，來(lái)分析動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的形成機(jī)制。

為了研究這三個(gè)問(wèn)題，本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上進(jìn)行如下改進(jìn):(1)將 Jegadeesh和 Titman(1993)針對(duì)個(gè)股的方法運(yùn)用到股票價(jià)格指數(shù)上［7］，重新定義了贏家組合和輸家組合，來(lái)檢驗(yàn)動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在性。在此基礎(chǔ)上，探討了牛市和熊市這兩種情況對(duì)動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的影響。特別是利用2008年金融危機(jī)前后中國(guó)股票市場(chǎng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略收益情況的分析，得出市場(chǎng)整體環(huán)境對(duì)動(dòng)量策略有顯著影響，對(duì)反轉(zhuǎn)策略影響不明確的結(jié)論，具有一定的參考價(jià)值;(2)參考 Robert和 Stivers(2003)的方法［9］，定義交易量沖擊和收益率沖擊，并基于中國(guó)A股市場(chǎng)上的大盤股和小盤股存在明顯差異，在研究交易量沖擊和收益率沖擊時(shí)先根據(jù)其流通總市值對(duì)股票進(jìn)行了分類，得到了針對(duì)大盤股和小盤股的不同結(jié)論;(3)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)的形成原因討論較少，本文試圖運(yùn)用BSV模型和HS模型解釋中國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的形成機(jī)制。

二、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)處理

為研究中國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)或反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在性及其形成機(jī)制，本文遵循以下研究路線:(1)根據(jù)上證180指數(shù)定義“贏家組合”和“輸家組合”，通過(guò)動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略的操作，觀察在短期和中期(即一年以內(nèi))是否存在正的收益，以此判斷中國(guó)A股市場(chǎng)是否存在動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)。同時(shí)，探討牛市或熊市這兩種不同市場(chǎng)形勢(shì)下動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)的表現(xiàn)情況。(2)區(qū)分上證180指數(shù)成分股中的大盤股和小盤股，分析不同股市規(guī)模是否會(huì)存在不同程度的反應(yīng)不足和過(guò)度反應(yīng)。(3)結(jié)合中國(guó)投資者的結(jié)構(gòu)和特征，對(duì)中國(guó)A股市場(chǎng)的動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)提供一個(gè)理論解釋。

(一)基于上證180指數(shù)的動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略

本文定義贏家組合為指數(shù)連續(xù)n天的收益率均不小于0.5%的情況，輸家組合為指數(shù)連續(xù)n天的收益率均不高于 －0.5%。n取2、3、4三種情況。動(dòng)量策略定義為:當(dāng)指數(shù)出現(xiàn)“贏家組合”時(shí)買入指數(shù)現(xiàn)貨，一直持有至“輸家組合”出現(xiàn)賣出指數(shù)。由于研究區(qū)間內(nèi)中國(guó)市場(chǎng)不允許賣空，因此不考慮當(dāng)指數(shù)出現(xiàn)“輸家組合”時(shí)賣空指數(shù)、一直持有至“贏家組合”出現(xiàn)買入指數(shù)的策略。反轉(zhuǎn)策略則相反?？紤]到具體交易時(shí)點(diǎn)的隨機(jī)性，統(tǒng)一以當(dāng)日中間價(jià)成交。本文模擬了投資期為20天、40天、60天(3個(gè)月)、80天、100天、120 天(半年)至240天(一年)的投資收益，覆蓋了短期和中期的情況。超常收益的參照收益率是從買入指數(shù)一直到投資期結(jié)束時(shí)的持有期收益，交易費(fèi)用設(shè)定為交易金額的1‰。若動(dòng)量或反轉(zhuǎn)策略的收益率能顯著地高于參照收益率，則表明該效應(yīng)存在。

為探討動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)與投資期長(zhǎng)短、市場(chǎng)整體態(tài)勢(shì)的關(guān)系，考慮到2007年1月4日前后中國(guó)股票市場(chǎng)走勢(shì)出現(xiàn)趨勢(shì)性變化，本文以其作為臨界點(diǎn)，前一階段為金融市場(chǎng)的相對(duì)上升期(牛市)，后一階段為市場(chǎng)的動(dòng)蕩期(熊市)。這種劃分的主要依據(jù)是2007年前后中國(guó)股票市場(chǎng)逐漸呈現(xiàn)出泡沫特征，在10月份達(dá)到6000點(diǎn)后遭遇全球金融危機(jī)出現(xiàn)直線下滑，一直到2010年持續(xù)處于動(dòng)蕩狀態(tài)。投資起始日在2007年1月4日之前的投資受震蕩的影響較小，因此歸入前一階段。方法是分段計(jì)算超額收益的t值，若出現(xiàn)同一觀察期下的同一投資期，策略僅在一個(gè)階段獲得超額收益，則初步認(rèn)為市場(chǎng)整體態(tài)勢(shì)對(duì)效應(yīng)的發(fā)揮存在影響。

本文選擇上證180指數(shù)的原因是:首先，與綜合指數(shù)相比，作為成分指數(shù)的上證180指數(shù)對(duì)樣本股的選擇更為科學(xué)，在一定程度上能更準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)情況。其次，與其他成分指數(shù)(如滬深300指數(shù))相比，上證180指數(shù)推出的時(shí)間最長(zhǎng)(滬深300指數(shù)推出日為2005年4月8日，而上證180指數(shù)為2002年7月1日)，能為本文研究提供更長(zhǎng)的觀察區(qū)間;最后，基于滬市在我國(guó)A股市場(chǎng)的地位，上證180指數(shù)對(duì)我國(guó)A股市場(chǎng)的反映能力還是較強(qiáng)的。

(二)交易量和收益率沖擊下的動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)

為了進(jìn)一步分析動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在性，探討對(duì)信息的反應(yīng)不足或過(guò)度反應(yīng)在兩種效應(yīng)形成過(guò)程中所起的作用。本文根據(jù)交易量沖擊和收益率沖擊建立了兩種信息的動(dòng)量與反轉(zhuǎn)效應(yīng)的模型。影響兩種效應(yīng)的因素很多，包括季節(jié)因素、換手率、賬面市值比、交易量、收益率離差等。考慮到中國(guó)股票市場(chǎng)投機(jī)氛圍濃厚、小盤股炒作頻繁、大盤股對(duì)市場(chǎng)影響巨大等特征，本文根據(jù)A股流通總市值對(duì)股票進(jìn)行分類，考察2010年7月1日前納入指數(shù)并保留不少于一年的200只成分股。具體做法是，每周開(kāi)始時(shí)以流通A股總市值排序，前10%構(gòu)成大盤股組合，最后10%構(gòu)成小盤股，每周末計(jì)算組合的周收益率rt和組合內(nèi)收益率離差rdt。此處的收益率rt指組合實(shí)際收益率相對(duì)同期的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率(周化)的溢差。

1.交易量沖擊

交易量沖擊是指在排除了交易量序列滯后影響與收益率序列滯后影響(可預(yù)期信息)后的未預(yù)期信息?？紤]到交易量與流通股本數(shù)存在一定的正相關(guān)性，本文采用相對(duì)交易量的概念，即:

取對(duì)數(shù)是為了減輕序列的異方差性。具體而言，未預(yù)期信息指進(jìn)行建立以下分布滯后模型后的殘差項(xiàng)序列mrtot≡μt。式中tot的滯后階數(shù)k主要根據(jù)自相關(guān)系數(shù)決定。

為了通過(guò)比較說(shuō)明上述回歸中納入rt相關(guān)變量的原因，同時(shí)構(gòu)建rtot≡μt:

這里主要考慮的問(wèn)題是μt是否會(huì)受收益率規(guī)模和收益率的正負(fù)Dt的影響，把和 Dt納入模型作為解釋變量的目的就是使殘差與和Dt的相關(guān)性降低。因此預(yù)期通過(guò)式(1)得到的mrtot≡μt優(yōu)于式(2)產(chǎn)生的 rtot≡μt。

2.收益率沖擊

與交易量沖擊的構(gòu)建方法一致，收益率沖擊是指在排除了收益率離差序列滯后影響與收益率序列滯后影響(可預(yù)期信息)后的未預(yù)期信息。收益率離差為:

表1 系數(shù)結(jié)果的分析

收益率沖擊為以下模型的殘差項(xiàng)序列mrrdt≡ηt:

式中tot的滯后階數(shù)k主要根據(jù)自相關(guān)系數(shù)決定。構(gòu)造rrdt≡ηt與原mrrdt進(jìn)行對(duì)比:

3.動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)與交易量沖擊和收益率沖擊

在得到交易量沖擊和收益率沖擊后，根據(jù)以下兩個(gè)公式分析兩種效應(yīng)和兩種沖擊的關(guān)系。

參數(shù) α2，i和 β2，i顯示了沖擊與當(dāng)期、下一期收益率的關(guān)系。α2和β2的正負(fù)表明反應(yīng)不足(動(dòng)量效應(yīng))或過(guò)度反應(yīng)(反轉(zhuǎn)效應(yīng))是否存在。以α2為例進(jìn)行說(shuō)明(β2同理)，結(jié)果如表1所示。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)數(shù)據(jù)的來(lái)源和處理

所有數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)分紅、配股、增發(fā)等進(jìn)行了復(fù)權(quán)調(diào)整。數(shù)據(jù)的處理通過(guò)Matlab和Eviews軟件完成。上證180指數(shù)的時(shí)間窗口是從2002年7月1日(指數(shù)推出日)－2010年12月31日共2067個(gè)交易日。同時(shí)，利用2010年7月1日前納入指數(shù)并保留不少于一年的200只成分股，根據(jù)其變化的流通A股總市值構(gòu)造大盤股組合和小盤股組合，并計(jì)算每周的超額收益率(即收益率相對(duì)于周化無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的溢差)。為了避免股票市場(chǎng)的星期五效應(yīng)，本文選擇在每周三構(gòu)建新組合和計(jì)算上周組合的利潤(rùn)率，最后共得到416周的樣本數(shù)據(jù)。

(二)基于上證180指數(shù)現(xiàn)貨模擬交易的實(shí)證結(jié)果及分析

1.實(shí)證結(jié)果描述

通過(guò)考察上證180指數(shù)現(xiàn)貨模擬交易的周收益率，發(fā)現(xiàn)大量動(dòng)量或反轉(zhuǎn)收益率序列在2006年12月份和2009年5月份附近連續(xù)地出現(xiàn)離群點(diǎn)(普遍是離群的低點(diǎn))。而這兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)正是中國(guó)A股市場(chǎng)的特殊時(shí)期:(1)2006年年底中國(guó)股市已經(jīng)呈現(xiàn)異常繁榮，這種繁榮在2007年10月股市突破6000點(diǎn)時(shí)達(dá)到頂峰，隨后就急轉(zhuǎn)直下;(2)2009年5月份則處于全球金融海嘯后，中國(guó)股市迅速?gòu)?fù)蘇的階段。無(wú)論是運(yùn)用動(dòng)量策略還是反轉(zhuǎn)策略，在這兩個(gè)時(shí)段開(kāi)始的投資均獲得了異常的低收益。為了去除離群點(diǎn)所代表的特殊事件(如2008年全球金融海嘯、2009年經(jīng)濟(jì)快速?gòu)?fù)蘇)的影響，本文去除了前后各5%收益率均值、方差和t值。附錄的表中標(biāo)號(hào)1的序列為保留所有數(shù)據(jù)所得到的分析結(jié)果，標(biāo)號(hào)2為處理后的結(jié)果。

2.動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在性

附表1－表3列出了不同組合構(gòu)造觀察期(2－4天)下，動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略在12種不同投資期的年化收益均值、標(biāo)準(zhǔn)差和t值，并根據(jù)90%的置信水平判斷是否顯著。如上文所述，同一表中標(biāo)號(hào)不同的結(jié)果分別是進(jìn)行前后5%數(shù)據(jù)去除處理前后所得的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，總體上中國(guó)A股市場(chǎng)短期(4個(gè)月以下)存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)，中期(半年到1年)存在動(dòng)量效應(yīng)。(1)在觀察期為2天的投資結(jié)果中，投資期為160天－240天的動(dòng)量策略取得了顯著大于0的超常收益，證明中期內(nèi)存在動(dòng)量效應(yīng)。而任何投資期下反轉(zhuǎn)策略均不能獲得超常收益;(2)在觀察期為3天的投資結(jié)果中，投資期為40天－120天的反轉(zhuǎn)策略取得了顯著大于0的超常收益，證明中短期的反轉(zhuǎn)效應(yīng)存在。而此時(shí)任何投資期下動(dòng)量策略均不能獲得超常收益;(3)而在觀察期為4天的投資結(jié)果中，任何投資期下動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略均沒(méi)有獲得超常收益。

3.動(dòng)量效應(yīng)、反轉(zhuǎn)效應(yīng)和投資期

圖1－圖3顯示了各種觀察期下，動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略的年化收益率情況?？梢园l(fā)現(xiàn)，投資者進(jìn)行短線投資時(shí)采取反轉(zhuǎn)策略的收益較高，中期投資時(shí)采取動(dòng)量策略的收益較高。

(1)反轉(zhuǎn)策略普遍在持續(xù)時(shí)間較短的投資期內(nèi)優(yōu)于動(dòng)量策略。①當(dāng)觀察期為2天時(shí)，持續(xù)20－100天的投資采用反轉(zhuǎn)策略的收益高于動(dòng)量策略，反轉(zhuǎn)策略超過(guò)動(dòng)量策略的“優(yōu)勢(shì)收益”平均為2.578%;②觀察期為3天時(shí)，持續(xù)20－140天的投資采用反轉(zhuǎn)策略的收益高于動(dòng)量策略，反轉(zhuǎn)策略超過(guò)動(dòng)量策略的“優(yōu)勢(shì)收益”平均為2.34%;③觀察期為4天時(shí)，持續(xù)20－180天的投資采用反轉(zhuǎn)策略的收益高于動(dòng)量策略，反轉(zhuǎn)策略超過(guò)動(dòng)量策略的“優(yōu)勢(shì)收益”平均為1.7589%。

圖1 觀察期為2天時(shí)兩種策略的收益比較

圖2 觀察期為3天時(shí)兩種策略的收益比較

圖3 觀察期為4天時(shí)兩種策略的收益比較

(2)動(dòng)量策略在持續(xù)時(shí)間相對(duì)較長(zhǎng)的投資期方面優(yōu)于反轉(zhuǎn)策略。①當(dāng)觀察期為2天時(shí)，持續(xù)120－240天的投資采用動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略的收益高于反轉(zhuǎn)策略，動(dòng)量策略超過(guò)反轉(zhuǎn)策略的“優(yōu)勢(shì)收益”平均為6.443%;②觀察期為3天時(shí)，持續(xù)160－240天的投資采用動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略的收益高于反轉(zhuǎn)策略，動(dòng)量策略超過(guò)反轉(zhuǎn)策略的“優(yōu)勢(shì)收益”平均為4.0764%;③觀察期為4天時(shí)，持續(xù)200－240天的投資采用動(dòng)量反轉(zhuǎn)策略的收益高于反轉(zhuǎn)策略，動(dòng)量策略超過(guò)反轉(zhuǎn)策略的“優(yōu)勢(shì)收益”平均為5.70%。而且投資期越接近一年(240天)，動(dòng)量策略的優(yōu)勢(shì)越明顯。

4.不同市場(chǎng)形勢(shì)下兩種效應(yīng)的體現(xiàn)

前面的分析表明，動(dòng)量效應(yīng)在觀察期為2天時(shí)有所體現(xiàn)，反轉(zhuǎn)效應(yīng)在觀察期為3天時(shí)有所體現(xiàn)，因此選擇在這兩種情況下分段檢測(cè)。結(jié)果如附錄中表4和表5所示。(1)觀察期為2天的動(dòng)量效應(yīng)分段檢測(cè)結(jié)果顯示，投資期為60－140天動(dòng)量策略在牛市能獲得超額收益，在熊市無(wú)明顯超額收益。這表示市場(chǎng)的形勢(shì)對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的發(fā)揮存在影響:動(dòng)量策略在牛市的表現(xiàn)優(yōu)于熊市。(2)觀察期為3天的反轉(zhuǎn)效應(yīng)分段檢測(cè)結(jié)果顯示，任何投資期的兩個(gè)階段都沒(méi)有顯示出反轉(zhuǎn)效應(yīng)。因此，市場(chǎng)的形勢(shì)對(duì)反轉(zhuǎn)效應(yīng)是否存在影響并不明朗。

(三)交易量和收益率沖擊下的動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的實(shí)證結(jié)果及分析

1.交易量和收益率沖擊下的動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng):大盤股

ADF檢驗(yàn)結(jié)果顯示，rlt和tolt序列平穩(wěn)。因此可直接建立AR模型。通過(guò)相對(duì)交易量序列tolt的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)確定AR模型的階數(shù):自相關(guān)系數(shù)在滯后20階的情況下仍超過(guò)臨界值，具有明顯的拖尾特征，說(shuō)明AR過(guò)程平穩(wěn);而偏自相關(guān)系數(shù)則在滯后4階后截尾。嘗試建立AR(4)模型描述tolt序列。重復(fù)交易量沖擊序列的構(gòu)造過(guò)程，嘗試建立AR(4)模型描述rdlt序列。

運(yùn)用OLS分別估計(jì)模型(1)、(3)、(5)、(7)，構(gòu)建交易量沖擊序列mrtolt和rtolt、收益率沖擊序列mrrdlt和rrdlt。通過(guò)考察p值刪減AR項(xiàng)，最終結(jié)果如表2所示。在此基礎(chǔ)上，計(jì)算mrtolt、rtolt與及Dlt的相關(guān)系數(shù)矩陣，得到mrtolt與的相關(guān)系數(shù)為 －0.012974，rtolt與的相關(guān)系數(shù)為0.087332;mrtolt與 Dlt的相關(guān)系數(shù)為 －0.241551，rtolt與Dlt的相關(guān)系數(shù)為－0.471383。這表明，rtolt與收益的規(guī)模具有更大的相關(guān)性。因此決定以mrtolt作為交易量沖擊。重復(fù)此過(guò)程，發(fā)現(xiàn)mrrdlt優(yōu)于rrdlt，被確定為收益率沖擊。mrtolt均值接近于0，偏度較小，峰度較大，JB值顯示其不服從正態(tài)分布?？傮w而言，符合市場(chǎng)沖擊的特征;mrrdlt的均值接近于0，偏度較小，峰度較大，JB值顯示其不服從正態(tài)分布?？傮w而言，符合市場(chǎng)沖擊的特征。

表2 模型估計(jì)結(jié)果

表3 動(dòng)量/反轉(zhuǎn)效應(yīng)和交易量沖擊:大盤股

表4 模型估計(jì)結(jié)果

根據(jù)式(8)和式(9)建立模型，結(jié)果如表3所示?？梢钥闯觯袊?guó)A股市場(chǎng)的股票價(jià)格短期內(nèi)呈現(xiàn)動(dòng)量特征。(1)α2，t＞0、α2，t－1＜0，屬于分類討論的第一種情況。這說(shuō)明中國(guó)A股市場(chǎng)對(duì)大盤股交易量沖擊存在短期的過(guò)度反應(yīng)，當(dāng)對(duì)過(guò)度反應(yīng)的修正達(dá)到某種程度時(shí)，可能導(dǎo)致股票價(jià)格在短期內(nèi)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)。這與前面的指數(shù)現(xiàn)貨模擬交易得到的“中國(guó)A股市場(chǎng)超短期(4個(gè)月以下)存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)”結(jié)論是一致的。同時(shí)，這也表明，當(dāng)前中國(guó)投資者在對(duì)價(jià)格趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，相當(dāng)依賴股票交易量的相關(guān)指標(biāo)，部分投資者甚至?xí)つ客顿Y換手率高的熱門股。這種對(duì)交易量沖擊的過(guò)度反應(yīng)可能是短期內(nèi)收益率存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)的一個(gè)原因。α1＞0，顯示中國(guó)A股市場(chǎng)的股票價(jià)格呈現(xiàn)超短期動(dòng)量特征。(2)β2，t＜0、β2，t－1＞0，屬于分類討論的第二種情況。這說(shuō)明中國(guó)A股市場(chǎng)對(duì)大盤股收益率離差沖擊存在短期的反應(yīng)不足，對(duì)信息的逐漸反應(yīng)導(dǎo)致股票價(jià)格在短期可能會(huì)出現(xiàn)動(dòng)量效應(yīng)。收益率離差反映的是股票價(jià)格橫截面上的波動(dòng)性，屬于股票風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。對(duì)收益率離差沖擊的反應(yīng)不足，顯示了中國(guó)投資者普遍對(duì)資本市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)因素不敏感，進(jìn)行投資時(shí)大都抱有投機(jī)心理，并沒(méi)有根據(jù)市場(chǎng)的最新信息(即未預(yù)期信息)調(diào)整對(duì)股價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)。這種對(duì)收益離差風(fēng)險(xiǎn)信息的反應(yīng)不足可能是短期內(nèi)收益率存在動(dòng)量效應(yīng)的一個(gè)原因。β1＞0，同樣顯示中國(guó)A股市場(chǎng)的股票價(jià)格呈現(xiàn)超短期動(dòng)量特征。

2.交易量和收益率沖擊下的動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng):小盤股

tost和rst序列平穩(wěn)。通過(guò)相對(duì)交易量序列rdlt的自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)確定AR模型的階數(shù):自相關(guān)系數(shù)在滯后20階的情況下仍超過(guò)臨界值，具有明顯的拖尾特征，說(shuō)明AR過(guò)程平穩(wěn);而偏自相關(guān)系數(shù)則在滯后6階后截尾，嘗試建立AR(6)模型描述tost序列。重復(fù)交易量沖擊序列的構(gòu)造過(guò)程，嘗試建立AR(6)模型描述rdlt序列。運(yùn)用OLS分別估計(jì)模型(1)(3)(5)(7)，構(gòu)建交易量沖擊序列mrtost和 rtost、收益率沖擊序列 mrrdst和 rrdst。通過(guò)考察p值刪減AR項(xiàng)，最終結(jié)果如表4所示。mrtost均值接近于0，偏度較小，峰度較大，JB值顯示其服從正態(tài)分布，符合市場(chǎng)沖擊的特征;mrrdst均值接近于0，偏度較小，峰度較大，JB值顯示其服從正態(tài)分布，這也與大盤股的收益率沖擊的特征不一致。總體而言，mrrdst符合市場(chǎng)沖擊的特征。

根據(jù)式(8)和式(9)建立模型，結(jié)果如表5所示?？梢钥闯觯袊?guó)A股市場(chǎng)的股票價(jià)格呈現(xiàn)超短期動(dòng)量特征。(1)α2，t＞0、α2，t－1＞0，屬于分類討論的第三種情況，繼續(xù)分析 i=t－2 的情況，α2，t－2＜0，因此認(rèn)為中國(guó)A股市場(chǎng)對(duì)小盤股交易量沖擊也存在短期的過(guò)度反應(yīng)，當(dāng)對(duì)過(guò)度反應(yīng)的修正達(dá)到某種程度時(shí)，可能導(dǎo)致股票價(jià)格在短期內(nèi)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)。小盤股的 α2，t=0.315 大于大盤股的 α2，t=0.184，表示小盤股對(duì)交易量沖擊的過(guò)度反應(yīng)比大盤股更嚴(yán)重。且小盤股對(duì)過(guò)度反應(yīng)的價(jià)格調(diào)整比大盤股需要更長(zhǎng)的時(shí)間。α1＞0，顯示中國(guó)A股市場(chǎng)呈現(xiàn)超短期動(dòng)量特征。(2)β2，t＞0、β2，t－1＜ 0，屬于分類討論的第一種情況。這說(shuō)明中國(guó)A股市場(chǎng)對(duì)小盤股收益率離差信息存在短期的過(guò)度反應(yīng)，當(dāng)對(duì)過(guò)度反應(yīng)的修正達(dá)到某種程度時(shí)，可能導(dǎo)致股票價(jià)格在短期內(nèi)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)。這與投資者對(duì)大盤股收益離差反應(yīng)不足的情況不同。可能的原因是，中國(guó)A股市場(chǎng)存在“小盤股效應(yīng)”，以小盤股為目標(biāo)的炒作和投機(jī)比較頻繁，使小盤股股價(jià)的波動(dòng)性明顯高于大盤股，導(dǎo)致投資者對(duì)任何未預(yù)期信息都可能草木皆兵，呈現(xiàn)過(guò)度反應(yīng)的特點(diǎn)。β1＞0，同樣顯示中國(guó)A股市場(chǎng)的股票價(jià)格呈現(xiàn)超短期動(dòng)量特征。

表5 動(dòng)量/反轉(zhuǎn)效應(yīng)和交易量沖擊:小盤股

綜合來(lái)看，中國(guó)A股市場(chǎng)的股票價(jià)格呈現(xiàn)超短期動(dòng)量特征。對(duì)大盤股而言，投資者對(duì)交易量沖擊存在短期的過(guò)度反應(yīng)，市場(chǎng)對(duì)過(guò)度反應(yīng)的修正增大了股票價(jià)格在短期內(nèi)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)的可能。投資者對(duì)收益率離差信息存在短期的反應(yīng)不足，市場(chǎng)對(duì)信息的逐漸反應(yīng)增大了股票價(jià)格在短期內(nèi)出現(xiàn)動(dòng)量效應(yīng)的可能;而對(duì)小盤股而言，投資者對(duì)交易量沖擊和收益率離差信息均存在短期的過(guò)度反應(yīng)，市場(chǎng)對(duì)過(guò)度反應(yīng)的修正增大了股票價(jià)格在短期內(nèi)出現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)的可能。

四、中國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的理論解釋

關(guān)于動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的理論解釋，有效市場(chǎng)理論認(rèn)為是“對(duì)一種風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償”有一定道理，但卻沒(méi)有說(shuō)明這種風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源。從根本上看，動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的存在反映了投資者在吸納市場(chǎng)信息過(guò)程中出現(xiàn)的問(wèn)題。因此，基于行為金融學(xué)視角，從反應(yīng)不足和過(guò)度反應(yīng)的角度，可以為中國(guó)動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)提供一個(gè)較為合理的解釋。

(一)BSV模型的解釋

Barberis、Shleifer和 Vishny(簡(jiǎn)稱 BSV，1998)首次以反應(yīng)不足和過(guò)度反應(yīng)來(lái)解釋動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)，他們把反應(yīng)不足和過(guò)度反應(yīng)歸結(jié)為投資者的認(rèn)知偏差［1］。模型認(rèn)為投資者在決策時(shí)存在兩種偏差:一為代表性偏差(representative bias)，即投資者過(guò)分關(guān)注近期數(shù)據(jù)的變化，而對(duì)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)期趨勢(shì)重視不夠。投資者傾向于根據(jù)市場(chǎng)的近期動(dòng)態(tài)來(lái)總結(jié)價(jià)格變化的規(guī)律，所以當(dāng)投資者將這種“規(guī)律”運(yùn)用到預(yù)期中時(shí)，就會(huì)出現(xiàn)過(guò)度反應(yīng)的現(xiàn)象。當(dāng)價(jià)格實(shí)際水平低于預(yù)期時(shí)，對(duì)過(guò)度反應(yīng)的修正導(dǎo)致了反轉(zhuǎn)效應(yīng);另一種為保守性偏差(conservatism)，即投資者未能根據(jù)市場(chǎng)有關(guān)股票價(jià)格的最新信息及時(shí)修正自己的預(yù)期，可能原因包括投資者對(duì)信息可靠性的低估、投資者對(duì)已形成先驗(yàn)分布的慣性執(zhí)著等。這使得關(guān)于資產(chǎn)的信息需要一段時(shí)間才能完全體現(xiàn)在價(jià)格上，形成動(dòng)量效應(yīng)。

中國(guó)投資者具有較明顯的“代表性偏差”的特征，表現(xiàn)為四個(gè)方面:首先，關(guān)注短期數(shù)據(jù)，忽略長(zhǎng)期趨勢(shì)。特別是數(shù)據(jù)來(lái)源較少的散戶普遍僅關(guān)注日數(shù)據(jù)或周數(shù)據(jù)，忽略了對(duì)月數(shù)據(jù)、季度數(shù)據(jù)甚至年數(shù)據(jù)的分析;其次，數(shù)據(jù)分析能力較低，做出投資決定依靠經(jīng)驗(yàn)，以致往往被短期趨勢(shì)迷惑。這種現(xiàn)象即使在機(jī)構(gòu)投資者、國(guó)內(nèi)職業(yè)經(jīng)理人中也存在;再者，投資者普遍存在追漲殺跌心理，即當(dāng)期的決策依據(jù)為前一期或幾期的投資收益，屬于典型的代表性偏差;最后，投資者對(duì)各種消息過(guò)于敏感，這與中國(guó)股市呈現(xiàn)的較強(qiáng)烈的政策特征不無(wú)關(guān)系。由于政策因素對(duì)中國(guó)股票價(jià)格的影響很大，投資者往往會(huì)憑借某些政策信息大幅提升某股票上升(或下降)的概率，并根據(jù)此進(jìn)行同向投資。這些特征使得中國(guó)A股市場(chǎng)反轉(zhuǎn)效應(yīng)比動(dòng)量效應(yīng)更明顯。

(二)HS模型的解釋

Hong和Stein(簡(jiǎn)稱HS，1999)從投資者相互作用的角度解釋動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)［6］。動(dòng)量效應(yīng)產(chǎn)生于慣性投資者采用的動(dòng)量策略:如果價(jià)格上升，慣性投資者認(rèn)為存在未完全反映在價(jià)格上的利好信息，預(yù)測(cè)價(jià)格將繼續(xù)上升，因此買進(jìn)資產(chǎn)，推動(dòng)價(jià)格進(jìn)一步上升，產(chǎn)生動(dòng)量效應(yīng);而反轉(zhuǎn)效應(yīng)產(chǎn)生于信息投資者對(duì)未來(lái)資產(chǎn)超額收益(收益率高于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的部分)的估計(jì)。當(dāng)價(jià)格上升到一定區(qū)間內(nèi)，信息投資者對(duì)超額收益的估計(jì)就會(huì)降低，從而逐漸停止買入甚至賣出。空方力量累計(jì)到一定程度后就產(chǎn)生了價(jià)格的反轉(zhuǎn)。在HS模型中起關(guān)鍵性作用的是慣性投資者使用動(dòng)量策略的趨向性μ，μ取決于市場(chǎng)信息在投資者中的傳播速度。傳播速度越快，慣性投資者認(rèn)為股價(jià)越容易對(duì)信息作出反應(yīng)，使用動(dòng)量策略的趨向性μ越小，動(dòng)量效應(yīng)越不明顯。

從中國(guó)股票市場(chǎng)來(lái)看，中國(guó)投資者中存在慣性投資者，他們根據(jù)價(jià)格的變化趨勢(shì)買入賣出資產(chǎn)，而非通過(guò)收集和分析信息得到對(duì)未來(lái)收益率的準(zhǔn)確估計(jì)，而機(jī)構(gòu)投資者則屬于信息投資者，符合HS模型的前提條件。從市場(chǎng)信息傳播速度來(lái)看，在中國(guó)對(duì)股價(jià)影響較大的信息主要是政策信息和公司信息。然而對(duì)于一般投資者而言，獲得公司的具體信息難度較大。公司信息在市場(chǎng)上的傳播途徑少，速度慢。但是對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)起主導(dǎo)作用的政策信息通過(guò)媒體，往往在各種投資者中均能得到快速傳播。而且中國(guó)政策信息發(fā)布頻繁，導(dǎo)致中國(guó)投資者認(rèn)為信息對(duì)股價(jià)的影響期大大縮短，使用動(dòng)量策略的趨向性μ保持在較低水平。這與中國(guó)市場(chǎng)反轉(zhuǎn)效應(yīng)較動(dòng)量效應(yīng)明顯的實(shí)證結(jié)果相符。此外，在大盤股和小盤股的比較中，由于國(guó)內(nèi)炒作小盤股氛圍濃重，因而小盤股的公司信息一般比大盤股多。而且，由于部分小盤股漲跌十分依賴特定的利好和利空信息，投資者對(duì)其的敏感度也高于大盤股，所以小盤股股價(jià)更快體現(xiàn)新信息，μ較小。因此，小盤股比大盤股更體現(xiàn)反轉(zhuǎn)特征。

五、小結(jié)

本文通過(guò)模擬上證180指數(shù)的現(xiàn)貨交易，考察了不同觀察期－投資期下動(dòng)量策略和反轉(zhuǎn)策略的盈利情況，發(fā)現(xiàn)中國(guó)A股市場(chǎng)短期(4個(gè)月以下)存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)，中期(半年到1年)存在動(dòng)量效應(yīng)。另外，市場(chǎng)的形勢(shì)對(duì)動(dòng)量效應(yīng)的發(fā)揮存在影響:動(dòng)量策略在牛市的表現(xiàn)優(yōu)于熊市;而市場(chǎng)的形勢(shì)對(duì)反轉(zhuǎn)效應(yīng)是否存在影響不明確。然后，論文從收益率序列自相關(guān)分析股市超短期(1個(gè)月內(nèi))的動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)，并分析對(duì)交易量沖擊和收益率沖擊反應(yīng)不足或過(guò)度反應(yīng)在效應(yīng)形成過(guò)程中的作用。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國(guó)A股市場(chǎng)呈現(xiàn)超短期動(dòng)量效應(yīng);對(duì)大盤股的不同信息存在短期的反應(yīng)不足和過(guò)度反應(yīng)，對(duì)小盤股信息則均呈現(xiàn)過(guò)度反應(yīng)。最后，結(jié)合中國(guó)投資者特征，分別運(yùn)用BSV模型和HS模型分析動(dòng)量和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的成因。根據(jù)BSV模型，中國(guó)投資者具有較明顯的“代表性偏差”特征，“保守性偏差”體現(xiàn)較弱，導(dǎo)致中國(guó)A股市場(chǎng)上的反轉(zhuǎn)效應(yīng)比動(dòng)量效應(yīng)更明顯。根據(jù)HS模型，由于影響力很大的政策信息在市場(chǎng)中得到高速傳播，甚至?xí)_亂傳播較慢的公司信息，使中國(guó)投資者使用動(dòng)量策略的趨向性μ保持在較低水平，使中國(guó)市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)較不顯著。

最后，本文可能存在的問(wèn)題及今后的研究方向主要包括兩個(gè)方面:1.選擇上證180指數(shù)作為研究對(duì)象，既是由于本文的主要目標(biāo)是研究我國(guó)股票市場(chǎng)的總體特性，也是為了排除個(gè)股收益橫截面差異、投資組合構(gòu)建隨機(jī)性、交易所效應(yīng)等問(wèn)題。反過(guò)來(lái)說(shuō)，這種選擇也不可避免地存在兩個(gè)問(wèn)題:一是指數(shù)作為市場(chǎng)組合，消弭了市場(chǎng)的局部特性，如某些板塊存在的顯著的動(dòng)量或反轉(zhuǎn)效應(yīng)可能在指數(shù)中被抵消;二是限制于上證指數(shù)，而未考慮深交所市場(chǎng)，在一定程度上未能完全反映我國(guó)的A股市場(chǎng)。今后將把研究對(duì)象逐步擴(kuò)展到滬深指數(shù)、各行業(yè)指數(shù)甚至其他金融產(chǎn)品。2.2010年3月31日起，我國(guó)融資融券交易試點(diǎn)正式啟動(dòng)。今后，我們將通過(guò)雙向構(gòu)造的動(dòng)量策略和反轉(zhuǎn)策略，進(jìn)一步研究賣空機(jī)制對(duì)動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)發(fā)揮的影響。

附表1 根據(jù)連續(xù)2天收益率構(gòu)造贏家－輸家組合結(jié)果

附表2 根據(jù)連續(xù)3天收益率構(gòu)造贏家－輸家組合結(jié)果

附表3 根據(jù)連續(xù)4天收益率構(gòu)造贏家－輸家組合結(jié)果

續(xù)表

附表4 觀察期為2天的動(dòng)量效應(yīng)分段檢測(cè)結(jié)果

附表5 觀察期為3天的反轉(zhuǎn)效應(yīng)分段檢測(cè)結(jié)果

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