謝海濱，田 軍，汪壽陽

(1.對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院，北京 100029； 2.深圳證券交易所綜合研究所，廣東 深圳 518038；3.中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院，北京 100190)

極端風(fēng)險下中國股市的反應(yīng)特征研究

謝海濱1，田 軍2，汪壽陽3

(1.對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院，北京 100029； 2.深圳證券交易所綜合研究所，廣東 深圳 518038；3.中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院，北京 100190)

投資者是否理性在金融理論中至關(guān)重要。本文利用日度交易價格數(shù)據(jù)，對中國股票市場在極端風(fēng)險下的反應(yīng)特征進行了統(tǒng)計實證研究?；?002-2013年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，中國股票市場在極端風(fēng)險下會表現(xiàn)出一些有趣且顯著的反應(yīng)特征。具體表現(xiàn)為：1.在股市出現(xiàn)極端下跌情形下，市場會由于過度反應(yīng)而在接下來的一個交易日內(nèi)表現(xiàn)出顯著的反轉(zhuǎn)特征；而在股市出現(xiàn)極端上漲情形下，市場在接下來的交易日內(nèi)并沒有明顯的反應(yīng)模式；2.與熊市相比，在出現(xiàn)極端下跌風(fēng)險下，市場在牛市中更容易出現(xiàn)過度反應(yīng)而表現(xiàn)出反轉(zhuǎn)特征。實證研究結(jié)果還發(fā)現(xiàn)，基于極端風(fēng)險構(gòu)建的投資交易策略要顯著的優(yōu)于有效市場假說的買入并持有策略。本文的實證研究結(jié)果不僅表明投資者的非理性特征，而且還表明這種非理性特征已經(jīng)影響到資產(chǎn)的定價。

極端風(fēng)險；過度反應(yīng)；中國股票市場

1 引言

經(jīng)典的有效市場理論認為市場參與者具有完美理性和無限信息處理能力，能夠及時充分地將所有公開信息反應(yīng)在股價中。因此，在有效市場理論下，市場參與者不會出現(xiàn)系統(tǒng)的非理性行為。然而，在真實的世界當(dāng)中，事實確遠非如此。一方面，市場參與者行為往往受到其自身情緒的影響，會出現(xiàn)恐慌、反應(yīng)過度和反應(yīng)不足等等；另一方面，市場參與者并不具備無限的信息處理能力。由于自身生理構(gòu)造等原因，市場參與者只具備有限的信息處理能力。于此同時，市場參與者面臨的信息往往是無限的：大量新聞、消息、評論甚至謠言充斥網(wǎng)絡(luò)渠道。在信息無限和信息處理能力有限的環(huán)境下，信息處理能力就成為一種稀缺資源。為了最大化利用這種稀缺資源，市場參與者不會均等地對所有可得信息進行處理，相反的，他們會集中精力把有限的信息處理能力分配到那些能引起高度關(guān)注的事件信息中。也就是說，在信息處理能力有限的情況下，市場參與者

會有傾向性地選取一些能引起他們注意的信息來進行分析處理。

市場參與者的有限注意力會導(dǎo)致其有針對性的進行信息選取和處理，進而造成真實的資產(chǎn)價格與經(jīng)典定價模型相背離。關(guān)于投資者有限注意力影響資產(chǎn)定價的研究，國內(nèi)外都有不少的理論和實證。Merton[1]認為, 由于投資者的注意力是有限的, 投資者只會選擇自己信息集中的股票來優(yōu)化自己的資產(chǎn)配置, 并在此模型的基礎(chǔ)上得到了資產(chǎn)均衡價格；Peng Lin和Xiong Wei[2]認為有限注意力導(dǎo)致投資者傾向于將注意力分配在市場級別或者行業(yè)級別的因子上而非單一公司特定的因子上，即種類學(xué)習(xí)行為(Category-learning Behavior)；Baber和Odean[3]認為投資者在買入股票時面臨著成千上萬種股票選擇時，由于注意力有限，只有那些吸引投資者關(guān)注(Attention-grabbing)的股票才會進入投資者選股的考慮集(Consideration Set)。同時大量的實證研究文獻也發(fā)現(xiàn)投資者確實存在有限注意行為。Seasholes和Wu[4]認為漲停報道會吸引投資者關(guān)注。利用漲停板事件作為投資關(guān)注的代理變量，他們發(fā)現(xiàn)漲停板會影響到投資者注意力的配置；Peng Lin[5]等實證研究了市場層面的不確定性對信息流以及資產(chǎn)價格變動的影響，發(fā)現(xiàn)市場信息與個股信息對注意力的競爭，說明投資者注意力有限；Huddart等[6]發(fā)現(xiàn)當(dāng)股票交易價格突破前一年最高、最低交易價格(52周新高新低)時，交易量會顯著的上升。Lou Dong[7]用廣告費用來代理公司的受關(guān)注度，發(fā)現(xiàn)上市公司廣告費用的增加會導(dǎo)致個人投資者的買入行為和股票累積收益的同期上升；Da Zhi等[8]利用一種更為直接的投資者注意力衡量指標(biāo)——谷歌搜索量指數(shù)(SVI)，發(fā)現(xiàn)SVI的變動與散戶投資者的交易活躍度之間存在直接的聯(lián)系；在中國市場上，Liu等[9]發(fā)現(xiàn)權(quán)證的引入帶動了相應(yīng)標(biāo)的股票的高波動率和成交額；權(quán)小鋒和吳世農(nóng)[10]以盈余信息披露作為切入點，實證檢驗了投資者關(guān)注與上市公司盈余公告效應(yīng)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)投資者關(guān)注程度總體上與盈余公告效應(yīng)呈顯著的負向關(guān)系；宋雙杰等[11]參照Da Zhi等[8]的方法， 研究了中國股票市場的IPO異象。他們發(fā)現(xiàn)，IPO前個股的網(wǎng)絡(luò)搜索量對于該股票市場熱銷程度、首日超額收益和長期低迷表現(xiàn)這三大IPO市場異象有良好的、統(tǒng)一的解釋；俞慶進和張兵[12]使用了百度指數(shù)來衡量投資者的有限關(guān)注，研究了中國創(chuàng)業(yè)板股票市場，發(fā)現(xiàn)投資者的關(guān)注能在未來給股票帶來超額收益，但是很快便會出現(xiàn)股價反轉(zhuǎn)。同時，投資者在非交易日的關(guān)注將反映在下一個交易日股票市場開盤的價格跳躍中；趙龍凱等[13]使用百度公司提供的上市公司簡稱搜索量數(shù)據(jù)研究了關(guān)注度與股票收益率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)高關(guān)注度組股票的平均收益率顯著地大于低關(guān)注度組股票；饒育蕾等[14]用超額新聞量作為注意力的衡量指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)注意力是“新高效應(yīng)”產(chǎn)生的重要影響因素。其他關(guān)于投資者有限注意的文獻有賈春新等[15]，張雅慧等[16]，李小晗和朱紅軍[17]等。

綜合國內(nèi)外文獻，本文發(fā)現(xiàn)大多數(shù)研究都是以類似網(wǎng)絡(luò)搜索量指標(biāo)來測度投資者注意力。這種注意力測度方式雖然簡單直觀，但很難避免趙龍愷等[13]關(guān)于“網(wǎng)絡(luò)搜索量僅僅反映個人投資者的注意力, 而不能夠反映機構(gòu)投資者的注意力”的擔(dān)心。因此，如何構(gòu)建指標(biāo)來全面反映投資者的關(guān)注度并以此來研究投資者行為就顯得尤為必要。本文認為股票指數(shù)的大幅上漲或下跌往往成為全市場關(guān)注的焦點，因此通過構(gòu)建股票指數(shù)的極端風(fēng)險能夠有效避免趙龍愷等[13]的擔(dān)憂。

與已有的文章相比，本文有以下幾點不同：第一，研究的對象不同。已有的文獻大都只針對個股進行研究，而本文是針對股指的研究。利用股指來研究投資者注意力可以有效避免。因為機構(gòu)投資者和個人投資者同樣都對股指的變化保持關(guān)注；第二，與已有研究有限注意力所采用的指標(biāo)不同，本文利用極端風(fēng)險是否發(fā)生來表示市場關(guān)注度是否提高；股指的極端風(fēng)險發(fā)生意味著重大的信息沖擊，這類沖擊往往能吸引全體股市參與者的注意力，如光大烏龍指事件等；第三，本文的關(guān)注點在于極端事件在吸引投資者注意力的同時是否會引起投資者的非理性反應(yīng)，而不在于有限注意本身。

本文的實證研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國股票市場對極端風(fēng)險具有非常顯著地非對稱性和非理性：市場對極端下跌風(fēng)險表現(xiàn)出顯著地過度反應(yīng)，而對極端上漲風(fēng)險卻沒有系統(tǒng)性的反應(yīng)特征；與熊市相比，在牛市中，市場對極端下跌風(fēng)險表現(xiàn)出更為顯著地過度反應(yīng)特征。同時，基于極端風(fēng)險構(gòu)建的交易策略要優(yōu)于簡單的買入并持有交易策略。本文的實證研究表明極端風(fēng)險作為一類特殊的事件會影響到投資者的反應(yīng)特征，進而改變投資者的資產(chǎn)定價行為。

本文的主要貢獻有：一、證實了中國股市投資者的非理性行為，為行為金融理論提供了新的實證證據(jù)；二、基于市場對極端風(fēng)險的非理性行為為投資者提供了新的策略構(gòu)建思路；三、發(fā)現(xiàn)了極端風(fēng)險是一類特殊的事件，能夠影響到資產(chǎn)的定價。資產(chǎn)定價模型應(yīng)當(dāng)要對這一類事件進行特殊考慮。

2 計量方法

2.1 極端風(fēng)險的定義

為了研究極端風(fēng)險下市場的反應(yīng)特征，首先要給出極端風(fēng)險的定義。借鑒謝海濱等[18]的思想，本文用式(1)來定義極端風(fēng)險：

(1)

(2)

正向極端風(fēng)險和負向極端風(fēng)險分別考慮了重大利好和重大利空消息對市場的沖擊。

2.2 統(tǒng)計量的構(gòu)建

有效市場假說認為資產(chǎn)價格變動是信息得以反映的外在表現(xiàn)，由于信息不可以預(yù)測，因此資產(chǎn)價格變動也不可以預(yù)測。在假定日度收益率為對稱分布且均值為0的條件下，根據(jù)有效市場假說可以得到如下的關(guān)系式：

(3)

其中符號P(.|.)表示條件概率。式(3)表示在當(dāng)期出現(xiàn)極端風(fēng)險時下一期股市上漲和下跌的概率應(yīng)當(dāng)相等。根據(jù)式(3)，我們定義如下的隨機變量：

(4)

式(4)的含義是給定t時刻正向極端風(fēng)險條件下，如果t+1時刻市場收益率為正則取值+1，否則取值-1。同樣的，定義隨機變量：

(5)

(6)

根據(jù)式(6)，構(gòu)造如下的檢驗統(tǒng)計量：

(7)

(8)

在大樣本情形下，式(8)非常近似正態(tài)分布。

2.3 檢驗假設(shè)

下面我們將根據(jù)(8)式來構(gòu)建極端風(fēng)險下的市場的反應(yīng)檢驗假設(shè)：

原假設(shè)(H0)：市場參與者對于正向(負向)極端風(fēng)險是理性反應(yīng)。

備擇假設(shè)(H1)：市場參與者對正向(負向)極端風(fēng)險反應(yīng)不足。

備擇假設(shè)(H2)：市場參與者對正向(負向)極端風(fēng)險反應(yīng)過度。

如果原假設(shè)成立，則統(tǒng)計量Z值應(yīng)該不顯著異于0；在正向(負向)極端風(fēng)險條件下，如果Z值顯著為正(負)，則市場對正向(負向)極端風(fēng)險反應(yīng)不足；在正向(負向)極端條件下，如果Z值顯著為負(正)，則市場對正向(負向)極端風(fēng)險反應(yīng)過度。假設(shè)H0成立則說明投資者在極端風(fēng)險并不會表現(xiàn)出顯著的非理性行為。接受假設(shè)H1則說明極端風(fēng)險會造成市場狂熱，容易造成投資者的追漲殺跌行為。接受假設(shè)H2則說明極端風(fēng)險容易造成市場的過度反應(yīng)。

3 實證研究

3.1 數(shù)據(jù)

本文實證所選用的數(shù)據(jù)為中國上海證券交易所綜合指數(shù)(上證綜指)日度收盤價數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)區(qū)間包括2002年1月1日至2013年10月28日，數(shù)據(jù)量為2988。數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫，所選樣本區(qū)間完整的覆蓋了中國股票市場的最大牛市和熊市。之所以選擇2002年以后的數(shù)據(jù)是因為2001年以前中國股票市場相對不成熟，以散戶為主導(dǎo)，股價操縱行為較多；2001年以后機構(gòu)投資者數(shù)量逐漸增加，大盤國有藍籌績優(yōu)股也大量上市，市場相對走向成熟。

圖1 上證綜指歷史價格走勢時序圖

圖1給出了2002-2013年上證綜指收盤價走勢時序圖。從圖1縱可以看出，中國股票市場存在巨大的價格變動風(fēng)險：上證綜指從2006年的2000點上漲到2007年的6000點在跌回2008年的2000點，前后就兩年時間。如此巨大的價格變動充分暴露中國股票投資者非理性的一面。表1給出了整個歷史時期股市收益率以及牛市和熊市期間股市收益率的基本統(tǒng)計量。如何選取熊市和牛市并無統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，本文就簡單將股指出現(xiàn)最高年份——2007年定為牛熊分界點。2007年之前，股指基本呈上升趨勢，稱為牛市；2007年之后，股指基本呈下跌趨勢，稱為熊市。就全體數(shù)據(jù)樣本而言，上證綜指收益率標(biāo)準(zhǔn)差為0.0161；股市日均收益率為8.69E-05，非常接近于0，這與我們的假定也比較一致。分階段來看，牛市期間股市日均收益率為正，熊市股市日均收益率為負，且取值也都很小，基本滿足日均收益率為0的假設(shè)。同時股市在牛市時期的價格變動風(fēng)險相對熊市期間要?。号Ｊ腥帐找媛蕵?biāo)準(zhǔn)差為0.0149，熊市日收益率標(biāo)準(zhǔn)差為0.0173。從最大值和最小值當(dāng)中可以看出中國股市存在巨大風(fēng)險。

表1 上證綜合指數(shù)日收益率基本統(tǒng)計量

3.2 閾值的設(shè)定

第二節(jié)假設(shè)投資者將標(biāo)準(zhǔn)化股市收益率超過某個設(shè)定的閾值T稱為極端風(fēng)險。由于投資者的閾值并不可知，因此我們設(shè)定了不同的閾值。具體的，我們設(shè)定的閾值取值范圍是1.65～2.30，其中相鄰兩次閾值間隔為0.05，總共14個閾值。閾值范圍1.65～2.30基本對應(yīng)正態(tài)分布的95%～99%的分位點。另外，投資者利用多長的歷史數(shù)據(jù)來估計收益率均值與方差也不可知，為此，我們利用不同窗寬的歷史數(shù)據(jù)來估計參數(shù)。具體的，我們設(shè)定的窗寬范圍是10～250個交易日，其中相鄰兩次窗寬相差10個交易日，總共25個窗寬。窗寬范圍10～250基本對應(yīng)兩周到一年的交易日。

3.3 實證結(jié)果與分析

本文對全樣本以及牛市和熊市中市場對極端風(fēng)險的反應(yīng)分別進行實證分析，其中牛市和熊市的劃分跟表1保持一致。實證的具體過程如下：

第一步：選定閾值和窗寬；

第二步：假定在選定的窗寬內(nèi)收益率的方差為常數(shù)，根據(jù)式(2)檢測t時刻是否有極端風(fēng)險發(fā)生，如果不發(fā)生，則跳至第三 步；如果發(fā)生，則進行如下操作：

1. 如果是正向極端風(fēng)險且t+1時刻收益率大于0，則Xt+1|t取值為1，否則取-1；

2. 如果是負向極端風(fēng)險且t+1時刻收益率大于0，則Xt+1|t取值為1，否則取-1；

第三步：將時間t更新為t+1并重復(fù)第二步直到數(shù)據(jù)樣本結(jié)束；

第四步：根據(jù)式(8)分別計算出正向極端風(fēng)險和負向極端風(fēng)險條件下的Z值。

圖2-4(附錄A)分別給出了市場在極端風(fēng)險下的Z值跟窗寬和閾值之間的關(guān)系。圖2-4從上到下分別為全樣本、牛市和熊市子樣本的Z值。其中，Z_n表示在負向極端風(fēng)險下的Z值；Z_p表示在正向極端風(fēng)險下的Z值。從圖2-4中可以看出中國股市在極端風(fēng)險下的一些有趣特征：

一、在負向極端風(fēng)險下，市場表現(xiàn)出明顯的過度反應(yīng)特征。就全樣本而言(見圖2)，Z_n取值平均都在2以上，在5%水平下顯著大于0，而Z_p取值平均在1.5以下，在5%水平下不顯著大于0，說明市場對負向極端事件容易出現(xiàn)過度反應(yīng)，而在正向極端事件中則沒有顯著的過度反應(yīng)或反應(yīng)不足；

二、市場在極端風(fēng)險下的反應(yīng)跟市場狀態(tài)密切相關(guān)。比較牛市和熊市可以發(fā)現(xiàn)(見圖3-4)，在熊市狀態(tài)下，Z_n的取值都非常明顯的小于在牛市狀態(tài)下的取值。平均來講，在牛市狀態(tài)下，Z_n在5%水平下顯著大于0，而在熊市狀態(tài)下，Z_n取值在5%水平下并不顯著的異于0。

以上的實證研究結(jié)果顯示我國股票市場對極端風(fēng)險的反應(yīng)不僅具有過度反應(yīng)特征，即拒絕接受原假設(shè)H0，接受假設(shè)H2，而且這種反應(yīng)具有非對稱性特征。

上述的結(jié)論是建立在對股價變化方向的研究基礎(chǔ)之上，并沒有考慮變化量的特征。一個有趣的問題是，如果投資者根據(jù)上述的結(jié)論來進行投資，那么投資者的收益和風(fēng)險特征又將如何呢？假設(shè)投資者在任意條件下都可以按收盤價買入股票指數(shù)。具體的，投資者的投資策略如下：

第一步：檢驗t時刻是否有極端風(fēng)險發(fā)生，如果沒有極端風(fēng)險發(fā)生，則轉(zhuǎn)入第三步，如果極端風(fēng)險發(fā)生，則進入第二步；

第二步：在t時刻以收盤價購入指數(shù)，并持有到t+1時刻以收盤價賣出，獲得收益率rt+1；

第三步：更新時刻t至t+1，轉(zhuǎn)入第一步

第四步：重復(fù)上述過程直至過程結(jié)束。

為了比較該投資策略與買入并持有投資策略的收益風(fēng)險關(guān)系，我們在這借鑒了夏普比的思想，具體的我們采用如下的比率S來度量收益風(fēng)險關(guān)系：

(9)

比率S取值越大，則說明單位風(fēng)險的收益越高。同時，為了比較正向極端風(fēng)險和負向極端風(fēng)險的差異，我們在對正向和負向極端風(fēng)險進行區(qū)分的基礎(chǔ)之上，對上述策略進行實證研究分析。相關(guān)的結(jié)果見圖5-7(附錄B)。圖5-7從上至下給出了在全樣本數(shù)據(jù)、牛市和熊市子樣本數(shù)據(jù)的分析結(jié)果。其中，S表示簡單地買入并持有策略下的S比率，S_p表示在正向極端風(fēng)險下投資策略的S比率，S_n表示在負向極端風(fēng)險下投資策略的S比率。從圖5-7中，我們也能看到一些有趣的特征：

(1) 基于極端風(fēng)險的投資策略的收益風(fēng)險比率優(yōu)于買入并持有策略的收益風(fēng)險比率。比較圖5-7中的S比率，可以發(fā)現(xiàn)，無論是全樣本還是牛市、熊市子樣本，無論是基于正向極端風(fēng)險還是基于負向極端風(fēng)險的投資策略，無論是調(diào)整窗寬還是調(diào)整閾值，平均而言，基于極端風(fēng)險的S比率都表現(xiàn)出優(yōu)于買入并持有策略的S比率；

(2) 總體來講，基于負向極端風(fēng)險的交易策略要優(yōu)于基于正向極端風(fēng)險的交易策略，這表明與正向極端風(fēng)險相比，投資者對于負向極端風(fēng)險更傾向于表現(xiàn)為反應(yīng)過度?；谪撓驑O端風(fēng)險計算的S比率幾乎一致的高于基于正向極端風(fēng)險計算的S比率；

(3) 與熊市相比，在牛市中基于負向極端風(fēng)險的投資粗略要顯著地優(yōu)于基于正向極端風(fēng)險的投資策略，這表明投資者對極端風(fēng)險的反應(yīng)與市場狀態(tài)密切相關(guān)；

(4) 負向極端風(fēng)險下，風(fēng)險收益比率隨著閾值的增加而增加，表明負向極端風(fēng)險越惡劣，則場過度反應(yīng)越強烈。從圖 5b中可以看出，S比率隨著閾值的增加具有非常明顯的上升趨勢。在正向極端風(fēng)險條件下，S比率不具有明顯的趨勢特征；

(5) 與熊市相比，基于極端風(fēng)險的風(fēng)險收益比率在牛市中隨閾值上升而增加的趨勢更為顯著，表明在牛市中市場對負向極端風(fēng)險更容易產(chǎn)生過度反應(yīng)。從圖5b和6b中可以看出，S比率隨閾值增加而上升的趨勢在牛市中更為明顯。

綜合上述實證結(jié)果，本文發(fā)現(xiàn)中國股票市場對極端風(fēng)險的反應(yīng)具有顯著地非對稱性和非理性特征，且這種反應(yīng)跟市場狀態(tài)密切相關(guān)。

4 結(jié)語

極端風(fēng)險是一類特殊的事件，這類事件的發(fā)生往往會受到投資者的極大關(guān)注，并影響到投資者對資產(chǎn)的估值。本文首先利用統(tǒng)計指標(biāo)來識別極端風(fēng)險，然后利用中國股票市場的日度數(shù)據(jù)實證研究了投資者在遭受極端風(fēng)險下的反應(yīng)。

本文的實證研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國股票市場對極端風(fēng)險的反應(yīng)具有明顯的非對稱性，且市場對極端風(fēng)險的反應(yīng)與市場狀態(tài)密切相關(guān)。具體表現(xiàn)在市場對負向極端風(fēng)險表現(xiàn)為過度反應(yīng)，且這種過度反應(yīng)在牛市中表現(xiàn)尤為突出，而市場對正向極端風(fēng)險并未表現(xiàn)出顯著地過度反應(yīng)或反應(yīng)不足?；跇O端風(fēng)險的投資策略要明顯的優(yōu)于簡單地買入并持有投資策略。

本文的實證結(jié)果表明市場對極端風(fēng)險的反應(yīng)并非完全理性，且這種非理性行為已經(jīng)影響到市場對資產(chǎn)的估值。

附錄A: Z值與窗寬和閾值關(guān)系

圖2a Z值和窗寬之間的關(guān)系，2002-2013

圖2b Z值和閾值之間的關(guān)系，2002-2013

圖3a Z值和窗寬之間的關(guān)系，2002-2007

圖3b Z值和閾值之間的關(guān)系，2002-2007

圖4a Z值和窗寬之間的關(guān)系，2008-2013

圖4b Z值和閾值之間的關(guān)系，2008-2013

附錄B: S比率與窗寬和閾值關(guān)系

圖5a S比率與窗寬的關(guān)系分析，2002-2013

圖5b S比率與閾值的關(guān)系分析，2002-2013

圖6a S比率與窗寬的關(guān)系分析，2002-2007

圖6b S比率與閾值的關(guān)系分析，2002-2007

圖7a S比率與窗寬的關(guān)系分析，2008-2013

圖7b S比率與閾值的關(guān)系分析，2008-2013

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Study on Response to Extreme Risk in Chinese Stock Market

XIE Hai-bin1， TIAN Jun2, WANG Shou-yang3

(1. School of Banking and Finance, University of International Business and Economics, Beijing 100029, China；2. Research Institute Shenzhen Stock Exchange, Shenzhen 518038, China;3.Academy of Mathematics and Systems Science,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190, China)

The question whether or not investors in financial markets are rational is of great importance in finance. The rationality of Chinese stock market under extreme risk is investiated in this paper. Defining extreme risk as returns above (below) a specified threshold, a statistical indicator is proposed to investigate the market response to extreme risk. Based on daily prices of Chinese stock market index over January 1, 2002-October 28, 2013, our results demonstrate some interesting characteristics of Chinese stock market under the extreme risk: 1. stock index is found to rebound in case of sharp fall in stock index；no such evidence is found in case of sharp rise in stock index；2. compared to bear market, stock index in bull market tends to rebound in case of extreme downside risk. Trading strategy based on extreme risk outperforms the simple buy-and-hold strategy, indicating the irrationality of Chinese stock market in case of extreme risk. The empirical findings demonstrate that investors in Chinese stock market is irrational and that extreme risk is an important factor in asset pricing.

extreme risk；overreaction；Chinese stock market

2014-10-19；

2015-05-09

教育部人文社科研究項目(14YJCZH167)；國家自然科學(xué)基金青年資助項目(71401033,71301027)；對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)專項資金(15YQ08)

謝海濱(1982-)，男(漢族)，安徽黃山人， 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)院講師，研究方向：管理科學(xué)與工程.

1003-207(2015)11-0039-07

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.11.005

F830.91

A