劉思屹，章 勇

（南方科技大學(xué) 商學(xué)院金融系，廣東深圳 518055）

引言

近年來(lái)，中國(guó)的股票市場(chǎng)發(fā)生了許多變化。一方面，經(jīng)過(guò)2015—2016 年的巨大市場(chǎng)波動(dòng)以及“熔斷”等事件，監(jiān)管機(jī)構(gòu)陸續(xù)調(diào)整了規(guī)則，以確保在促進(jìn)資本市場(chǎng)支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定；另一方面，市場(chǎng)參與者也與以前大不相同，近五年中，數(shù)千只新的私募基金成立，包括數(shù)百只量化私募基金，還有許多新的外國(guó)投資者通過(guò)滬港通、深港通等渠道進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)。盡管中國(guó)股市的歷史數(shù)據(jù)周期較短，但仍然包含一些市場(chǎng)有效性隨時(shí)間變化的證據(jù)。

Fama（1970）提出的有效市場(chǎng)假說(shuō)（Effective Market Hypothesis, EMH）已經(jīng)被學(xué)術(shù)界討論了50 年。其中，由Shiller（1980）、De Bondt 和Thaler（1985）發(fā)現(xiàn)的行為金融學(xué)的證據(jù)與EMH 相矛盾。有趣的是，AndrewLo（2004）提出的適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)（Adaptive Market Hypothesis，AMH）聲稱，市場(chǎng)既不是有效的也不是非理性的，而是適應(yīng)性的。市場(chǎng)的環(huán)境是由各種類型的投資者決定的。由于投資者的結(jié)構(gòu)并不穩(wěn)定，市場(chǎng)應(yīng)始終適應(yīng)由不同投資者行為形成的環(huán)境。適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)的一個(gè)重要結(jié)論是：沒(méi)有任何策略應(yīng)該在所有時(shí)間都有效。在適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)理論下，幾乎所有的變量重要性或因子收益的變化都可以被解釋為投資者“物種”的變化，而這可能會(huì)影響市場(chǎng)，或反過(guò)來(lái)受到市場(chǎng)環(huán)境的影響。

在適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)的框架下，我們可以把投資者分為幾個(gè)種類，如“市場(chǎng)操縱者（投機(jī)者）”、“并購(gòu)者（投行）”、“價(jià)值投資者（資管機(jī)構(gòu)）”、“普通投資者（個(gè)人）”。我們還定義了一個(gè)重要的環(huán)境建設(shè)者——“監(jiān)管者”。不同的市場(chǎng)有不同的環(huán)境，由這些參與者形成不同的時(shí)間段，這些參與者可能會(huì)因?yàn)榄h(huán)境的變化而改變他們的行為，甚至消亡。

為了探索中國(guó)股票市場(chǎng)是否存在適應(yīng)性變化，我們遵循Ito et al.（2014，2016）和Akihiko Noda（2016）的方法，使用時(shí)變自回歸（TVAR）模型方法計(jì)算市場(chǎng)效率的程度，并通過(guò)進(jìn)一步分析經(jīng)典因子在中國(guó)股票市場(chǎng)的表現(xiàn)變化，尋找更多中國(guó)市場(chǎng)存在適應(yīng)性變化的證據(jù)。

Fama and French（1992）427 提出的市值與價(jià)值效應(yīng)以及Fama and French（1993）提出的三因子模型顯示，MKT、SMB 和HML 可以形成一個(gè)有用的資產(chǎn)定價(jià)模型。后來(lái)，F(xiàn)ama and French（2014）還提出了五因子模型，增加了盈利因子和投資因子。Liu,Stambaugh and Yuan（2019）48 對(duì)中國(guó)股市的最新研究表明，2000 年1 月—2016 年12 月，中國(guó)的市值和價(jià)值變量如logME 和EP+是顯著的。我們主要遵循他們的方法，通過(guò)Fama MacBeth 截面回歸來(lái)檢驗(yàn)這些因素在中國(guó)的顯著性，數(shù)據(jù)時(shí)間從2007 年2 月到2020 年5 月。為了找到適應(yīng)性市場(chǎng)的證據(jù)，我們將數(shù)據(jù)分為幾個(gè)時(shí)間段，并根據(jù)月度回報(bào)率繪制因子“凈值”（nav）曲線。

在本文中，我們首先用一個(gè)簡(jiǎn)單的時(shí)變自回歸模型來(lái)檢驗(yàn)中國(guó)的市場(chǎng)有效程度，并檢驗(yàn)2007 年2 月—2020 年5 月的市值和價(jià)值效應(yīng)顯著性的歷史變化，最后闡述全文的結(jié)論。

一、中國(guó)的股票市場(chǎng)正變得越來(lái)越有效

首先，我們用時(shí)間變化的自回歸方法（TVAR）測(cè)試中國(guó)市場(chǎng)有效性程度。我們測(cè)試了中國(guó)滬深300 和中證500 指數(shù)的市場(chǎng)有效性程度。在EMH 的框架下，我們可以有一個(gè)簡(jiǎn)單的公式：

已知過(guò)去信息（時(shí)間t-1）F，當(dāng)期預(yù)期收益（時(shí)間t）x應(yīng)該是零。我們可以簡(jiǎn)單地用一個(gè)AR 模型來(lái)衡量當(dāng)前和過(guò)去收益之間的關(guān)系：

然而，這種關(guān)系可能并不總是穩(wěn)定的，而是隨時(shí)間變化的。因此，該模型可以被修改為時(shí)變自回歸（TV-AR）模型：

然后我們定義市場(chǎng)有效性的時(shí)變程度：

這個(gè)公式可以衡量偏離零系數(shù)的程度，如果偏離程度較高，則說(shuō)明市場(chǎng)趨向于非有效。

我們使用2002 年1 月—2020 年5 月期間滬深300 和中證500 指數(shù)的月度收益率數(shù)據(jù)（這些數(shù)據(jù)從股票數(shù)據(jù)平臺(tái)TUSHARE 下載），根據(jù)數(shù)據(jù)特征選擇了一個(gè)AR（4）模型，通過(guò)36 個(gè)月和100 個(gè)月的滾動(dòng)窗口，我們得到了市場(chǎng)有效性的短期和長(zhǎng)期程度。在36 個(gè)月的滾動(dòng)窗口中，我們可以看到市場(chǎng)效率的突然變化，在100 個(gè)月的滾動(dòng)窗口中，我們可以看到市場(chǎng)效率變化的長(zhǎng)期趨勢(shì)。

圖1 市場(chǎng)有效性的時(shí)變程度（滬深300和中證500）

在短周期分析中，最弱的市場(chǎng)有效性出現(xiàn)在2007 年、2008 年和2015 年，而這幾年的市場(chǎng)經(jīng)歷了快速上漲和下跌。我們還可以看到，滬深300 在2007 年和2008 年有效性較弱，而中證500 在2015 年的有效性更弱。在長(zhǎng)周期分析中，如圖1 中顯示，在2015 年中期市場(chǎng)價(jià)格崩潰后，市場(chǎng)開始變得比以前更有效，直到2020 年5月。事實(shí)上，市場(chǎng)崩潰不能直接使市場(chǎng)變得有效，但可以影響參與者的行為。一旦市場(chǎng)大跌使大部分參與者減少投機(jī)性交易，那些理性的交易行為會(huì)建立一個(gè)更加有效的市場(chǎng)環(huán)境。上述證據(jù)表明，中國(guó)的市場(chǎng)有效性程度是隨時(shí)間變化的。

二、市值效應(yīng)的消失和價(jià)值效應(yīng)的周期性

Fama and French（1992）427 在美國(guó)股市數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了市值和價(jià)值效應(yīng)。近些年的研究發(fā)現(xiàn)，這些效應(yīng)也適合中國(guó)的股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)。在最近的研究中，Liu,Stambaugh and Yuan（2019）50 使用中國(guó)A 股市場(chǎng)2000 年1 月—2016 年12 月的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)市值和價(jià)值效應(yīng)在中國(guó)市場(chǎng)同樣存在。然而，正好在他們的數(shù)據(jù)結(jié)束日期之后，從2016 年12 月至2020 年5 月，市值效應(yīng)突然消失了。我們使用2002 年1 月至2020 年5月的數(shù)據(jù)。此外，為了使β 值分析更簡(jiǎn)單，我們使用滬深300 指數(shù)的收益率作為市場(chǎng)收益率，在5 年的滾動(dòng)窗口中用時(shí)間序列回歸。我們的數(shù)據(jù)主要從TUSHARE下載。此外，我們使用從CFETS（中國(guó)外匯交易系統(tǒng)）下載的1 年期存款利率作為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率。

由于本文研究目的不是挖掘因子，而是尋找市場(chǎng)有效性的變化證據(jù)，我們使用了與過(guò)往論文相比更方便獲取和計(jì)算的指標(biāo)。對(duì)于市值變量，我們使用logMV，即公司的對(duì)數(shù)市場(chǎng)價(jià)值。對(duì)于價(jià)值變量，我們使用BP 和EP+，由1 除以PB 和PE 構(gòu)成，其中“+”代表將EP 值為負(fù)的變量設(shè)置為0。

從回歸結(jié)果看，盡管市場(chǎng)β 的顯著性較低，而log MV 的顯著性較高，正如預(yù)期的那樣，當(dāng)分別對(duì)市場(chǎng)β和log MV 進(jìn)行回歸時(shí)，BP 的顯著性（t 統(tǒng)計(jì)量為2.928 7）高于EP+（t 統(tǒng)計(jì)量為2.365 6）。當(dāng)一起回歸時(shí)，BP 的顯著性（t 統(tǒng)計(jì)量為2.708 0）也高于EP+（t 統(tǒng)計(jì)量為1.157 5）。因此，我們?cè)谙旅娴姆治鲋惺褂肂P 作為價(jià)值變量。市值變量（t 統(tǒng)計(jì)量為-4.930 1）顯著性與價(jià)值變量相比更高。

表1 Fama and French三因子回歸結(jié)果（考慮EP+）

正如我們上面所討論的，在中國(guó)股市歷史上，市值效應(yīng)一直十分顯著。然而，2016 年后情況變得不同。在2015 年的市場(chǎng)大跌之后，更嚴(yán)格的監(jiān)管開始了。監(jiān)管叫停了許多并購(gòu)，一些市場(chǎng)操縱者被送進(jìn)監(jiān)獄。在這種新市場(chǎng)環(huán)境下，市值效應(yīng)變得不那么顯著，因?yàn)榇蠖鄶?shù)影響小市值股票回報(bào)的投資者不能像以前那樣進(jìn)行交易。為了驗(yàn)證我們的猜想，我們分析了2016 年1 月之后的市值效應(yīng)。我們使用同樣的方法對(duì)2016 年1 月以來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表2。

表2 顯示了從2016 年1 月到2020 年5 月的回歸結(jié)果。在這53 個(gè)月中，市值效應(yīng)顯示出較低的顯著性，t 統(tǒng)計(jì)量?jī)H為0.161 4，市值效應(yīng)消失了。同時(shí)，價(jià)值效應(yīng)變量BP 的t 統(tǒng)計(jì)量為2.642 7，甚至市場(chǎng)貝塔也顯示出一定的顯著性，t 統(tǒng)計(jì)量為2.691 3。由于交易規(guī)則的改變影響了大多數(shù)推動(dòng)市值效應(yīng)的投資者，導(dǎo)致市值效應(yīng)階段性消失，可能是一個(gè)合理的解釋。

表2 Fama and French三因子回歸結(jié)果（2016.1—2020.5）

除了變量顯著性分析，我們還進(jìn)行更直觀的因子投資組合分析。為了直觀地看到市值和價(jià)值效應(yīng)帶來(lái)的超額收益，我們建立了一個(gè)簡(jiǎn)單的超額收益模型，顯示前20%的股票減去后20%的股票的收益。與SMB 和HML類似，我們計(jì)算累積凈資產(chǎn)值（nav），假設(shè)2007 年1 月底的nav 為1。圖2 顯示，在2016 年12 月之前，除了2014 年12 月，SMB 的超額收益一直很高。2014 年12月，HML 的超額收益快速上升，根據(jù)適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)，我們猜測(cè)那時(shí)候一定有大量的資金購(gòu)買賬面價(jià)格高的大公司股票。在2016 年12 月之后，SMB 的超額收益率停止了持續(xù)的上升，反而出現(xiàn)了下降。這與表2 中的顯著性水平一致。

相反，HML 的超額收益率雖經(jīng)歷了5 年幾乎為零的增長(zhǎng)，但從2016 年1 月開始恢復(fù)。這個(gè)恢復(fù)的時(shí)間點(diǎn)恰好在連續(xù)的市場(chǎng)大跌之后。然而，在經(jīng)歷了2016年1 月至2018 年12 月3 年的強(qiáng)勁表現(xiàn)之后，在最近的17個(gè)月里，HML 超額收益又開始變得很弱。

圖3 顯示了HML 超額收益、滬深300 和市場(chǎng)平均BP 值的關(guān)系。當(dāng)2012 年平均BP 超過(guò)0.5 時(shí)，HML 的超額收益直到2014 年12 月才上升。另外，當(dāng)2018 年平均BP 超過(guò)0.6 時(shí)，HML 的超額收益也沒(méi)有上升。這意味著，當(dāng)平均股票價(jià)值較低時(shí)，HML 超額回報(bào)率不會(huì)上升。然而，當(dāng)BP 在2008 年或2015 年下降到0.2 附近時(shí)，市場(chǎng)崩潰了。根據(jù)適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)，可能是價(jià)值投資者的買賣行為推動(dòng)著市場(chǎng)價(jià)格和HML 的回報(bào)的變化。

圖2 市值和價(jià)值因子的超額收益凈值曲線

圖3 價(jià)值因子、滬深300指數(shù)凈值（左軸）和市場(chǎng)平均BP (右軸)

總之，SMB 和HML 的超額回報(bào)率僅在不同的時(shí)間段存在，可以體現(xiàn)出它們的適應(yīng)性特征。這些變化可以由監(jiān)管環(huán)境或投資者行為的變化來(lái)解釋。投資者在大多數(shù)時(shí)候都是理性的，但是在大量虧損后可能又會(huì)出現(xiàn)不理性的行為。正如適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)中所描述，“人們既不總是理性的，也不總是非理性的，改變他們行為的是環(huán)境。”市場(chǎng)價(jià)格并不總是合理的，傳統(tǒng)三因子模型也不總是有效，因?yàn)槭袌?chǎng)主要受到各種投資者行為的影響，而不會(huì)在沒(méi)有投資者買賣的情況下“自動(dòng)”定價(jià)。

三、結(jié)論

對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)有效性程度的分析和對(duì)市值與價(jià)值因子的分析表明，中國(guó)股市的有效性程度是隨時(shí)間變化的。在2015 年之前，中國(guó)股市經(jīng)歷了一段市場(chǎng)有效性非常弱的時(shí)期，但在此之后有效性有明顯提高。同時(shí)，市值效應(yīng)和價(jià)值效應(yīng)的不同時(shí)期回歸結(jié)果顯示，它們并不總是顯著的。這個(gè)發(fā)現(xiàn)與適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)的設(shè)想是一致的。市值效應(yīng)或者價(jià)值效應(yīng)會(huì)受到監(jiān)管者和投資者種類等環(huán)境影響，如果大多數(shù)參與者不遵循理論，理論和實(shí)際股票收益率將會(huì)有非常大的差別。

因子回報(bào)率是由整個(gè)市場(chǎng)環(huán)境綜合形成的，包括不同類型的投資者和監(jiān)管機(jī)構(gòu)。按照適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)的設(shè)想，如果一些“物種”，即掌握大量資金的投資者仍然像以前一樣進(jìn)行交易，其交易行為可能會(huì)持續(xù)帶來(lái)某種效應(yīng)。當(dāng)一些“物種”由于環(huán)境的變化而幾乎滅絕時(shí)，他們?cè)谶^(guò)去帶來(lái)的某些特定效應(yīng)就可能會(huì)消失。

盡管通過(guò)不同時(shí)間數(shù)據(jù)的回歸分析和因子收益率曲線的構(gòu)建，使得我們對(duì)適應(yīng)性市場(chǎng)理論以及中國(guó)股市歷史數(shù)據(jù)特征有了更多了解，但本文中的數(shù)據(jù)和分析方法仍然存在一些局限性。在未來(lái)，我們可以收集更多的數(shù)據(jù)，例如，不同類型的投資者管理的總金額，甚至不同資金管理者的交易行為數(shù)據(jù)。我們也可以采用更多的方法，例如機(jī)器學(xué)習(xí)等工具，在中國(guó)市場(chǎng)進(jìn)一步驗(yàn)證適應(yīng)性市場(chǎng)假說(shuō)。