王晉忠 曾俊清

摘?要：過度反應(yīng)現(xiàn)象是經(jīng)典的市場異象之一。本文利用事件研究法和假設(shè)檢驗法，結(jié)合t-eGARCH模型及VAR模型，對滬深300股指期貨市場中基于過度反應(yīng)現(xiàn)象的跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益，以及相關(guān)的量價關(guān)系和資本市場間的波動溢出現(xiàn)象進(jìn)行實(shí)證研究。研究顯示：①滬深300股指期貨對重大利好或利空消息存在過度反應(yīng)，相應(yīng)的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得顯著的正收益。②若在重大事件日當(dāng)天出現(xiàn)大交易量，跨日反轉(zhuǎn)交易可以獲得比出現(xiàn)小交易量時更加顯著的收益。③標(biāo)普500指數(shù)的過度波動一定程度上可以作為跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場信號，而恒生指數(shù)等其他資本市場指數(shù)的異常波動不能成為入場信號。

關(guān)鍵詞：跨日反轉(zhuǎn)交易策略；事件研究法；假設(shè)檢驗法；量價關(guān)系；波動溢出

作者簡介：王晉忠，教授，博士，西南財經(jīng)大學(xué)金融創(chuàng)新與產(chǎn)品設(shè)計研究所所長，中國金融工程學(xué)年會常務(wù)理事，研究方向為金融工程；曾俊清，研究方向為金融工程。

一、引言

過度反應(yīng)現(xiàn)象是經(jīng)典的市場異象之一，指投資者對某一重大利好或利空消息過于樂觀或悲觀，導(dǎo)致市場價格非理性地上漲或下跌。經(jīng)過短期的消化后，市場價格將反向修正回到合理的價位水平。基于過度反應(yīng)現(xiàn)象的存在，市場上的投資者們開始利用逆過度反應(yīng)方向的反轉(zhuǎn)策略進(jìn)行交易，并獲得顯著的利潤。

近年來我國期貨市場快速發(fā)展，如今作為金融市場的重要部分與股票市場有著密不可分的聯(lián)系。過往研究證明股票市場存在過度反應(yīng)現(xiàn)象，我們自然會思考：期貨市場是否存在相似的過度反應(yīng)現(xiàn)象？投資者是否可以通過相應(yīng)的交易策略獲得超額收益？因此，股指期貨市場中的相關(guān)問題值得深入研究。

我國期貨市場起步較晚，在成熟度、投資者結(jié)構(gòu)等方面具有特殊性，因此不能照搬發(fā)達(dá)國家資本市場的結(jié)論。另外，針對我國新興的股指期貨市場的研究相對較少。因此，本文的研究有一定的創(chuàng)新意義。

與以往的研究相比，本文的創(chuàng)新之處主要有四點(diǎn)：第一，目前關(guān)于股指期貨過度反應(yīng)現(xiàn)象的文獻(xiàn)較為罕見，本文在一定程度上填補(bǔ)了該領(lǐng)域的空缺。第二，本文在篩選重大事件日的方法上對相關(guān)研究常用的價格波動的“均值標(biāo)準(zhǔn)差”法進(jìn)行了改進(jìn)，同時創(chuàng)新地將t-eGARCH模型運(yùn)用于股指期貨過度反應(yīng)現(xiàn)象的研究中，在相應(yīng)的跨日反轉(zhuǎn)策略收益的穩(wěn)健性上提供了檢驗，并能得到更多的交易機(jī)會，相對于傳統(tǒng)方法有所提升。第三，以往相關(guān)文獻(xiàn)較少結(jié)合交易量指標(biāo)進(jìn)行綜合分析，而本文將交易量指標(biāo)納入跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益研究，提高了策略執(zhí)行的確定性。第四，以往文獻(xiàn)研究基本僅停留于驗證過度反應(yīng)的存在性，而沒有嘗試對具有實(shí)際參考價值的重大事件日進(jìn)行尋找，而本文綜合選擇了美國、中國香港、英國和日本共4個具有代表性的股票市場，研究它們與滬深300股指期貨市場之間的價格波動關(guān)聯(lián)性以及過度反應(yīng)的傳遞情況，為逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)策略提供較為明確的入場信號。

二、理論基礎(chǔ)與假設(shè)提出

（一）過度反應(yīng)現(xiàn)象的存在性

對于過度反應(yīng)現(xiàn)象的研究結(jié)論不盡相同，且對股指期貨市場少有涉及。國外研究方面，Ma等（1989）發(fā)現(xiàn)芝加哥期貨交易所的美國國債期貨存在過度反應(yīng)現(xiàn)象。Gay等（1994）研究發(fā)現(xiàn)美國期貨市場的主要期貨合約存在反應(yīng)不足。Miffre和Rallis（2007）發(fā)現(xiàn)美國商品期貨市場存在月度動量效應(yīng)。Wang和Yu（2004）發(fā)現(xiàn)美國期貨市場存在周度反轉(zhuǎn)效應(yīng)。Bianchi等（2015）發(fā)現(xiàn)美國期貨市場存在短期動量效應(yīng)和長期反轉(zhuǎn)效應(yīng)。國內(nèi)研究方面，周志明和唐元虎（2006）通過事件研究法，發(fā)現(xiàn)我國商品期貨市場對重大信息不存在過度反應(yīng)。林樹和陳浩（2014）通過賣出贏家組合買入輸家組合來構(gòu)建套利組合，發(fā)現(xiàn)在我國期貨市場存在動量效應(yīng)。曾嘯波（2017）利用周度交易數(shù)據(jù)為樣本，并結(jié)合成交量與持倉量信息，發(fā)現(xiàn)我國商品期貨市場存在顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng)，同時發(fā)現(xiàn)交易活躍度助推了市場的非理性過度交易。

本文主要利用事件研究法進(jìn)行實(shí)證檢驗，Chen（1998）對該方法的內(nèi)涵給出了較好的闡述：過度反應(yīng)現(xiàn)象具有普遍性和持續(xù)時間上的短暫性，暗含著逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略能獲得顯著正利潤的啟示，即出現(xiàn)利好事件后建立期貨空頭頭寸、出現(xiàn)利空事件后建立期貨多頭頭寸并在次日平倉的交易策略能帶來統(tǒng)計上顯著的回報。

重大利好或利空事件日主要通過價格的異常波動來定義。Glosten和Milgrom（1985）最早開始研究重大事件對金融資產(chǎn)收益率的影響，其研究表明金融資產(chǎn)收益率的小幅變化可以由普通信息和日常流動性交易解釋，而大幅波動則基本由重大事件引起。Aggarwal和Incaln（1999）的實(shí)證表明市場波動都與重大事件相關(guān)聯(lián)，且新興國家的表現(xiàn)比發(fā)達(dá)國家市場更為顯著。對于我國新興的期貨市場，本文認(rèn)為沿用如上思想是較為合理的。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：在重大利好或利空事件發(fā)生后，建立逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得顯著大于0的收益。

（二）價格波動與交易量的關(guān)聯(lián)

相關(guān)文獻(xiàn)研究證明，交易量的異常變化也與投資者的過度反應(yīng)有關(guān)。Copeland（1976）較早通過研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)市場交易者全部為樂觀或悲觀交易者時，交易量達(dá)到最大，且市場價格的絕對變化與交易量正相關(guān)。Admati和Pfleiderer（1988）的研究表明市場波動與交易量之間存在正相關(guān)關(guān)系。Statman等（2006）通過研究發(fā)現(xiàn)，發(fā)達(dá)市場中當(dāng)期交易量和滯后的投資回報之間存在聯(lián)系。王書平等（2010）利用實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，過度自信心理會造成交易者合約交易量的增加。張小勇和任德平（2013）利用滬深300股指期貨高頻數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)滬深300股指期貨成交量與價格波動之間表現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。鄭振龍等（2015）的研究表明，總持倉額因子對商品期貨收益率有顯著預(yù)測能力。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：若在重大事件日t當(dāng)天出現(xiàn)大交易量，對應(yīng)的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得相比出現(xiàn)小交易量時更加顯著的收益。

（三）資本市場間的波動溢出效應(yīng)

在金融發(fā)展全球化的背景下，各國資本市場出現(xiàn)波動溢出效應(yīng)。Grant和Vance（1993）實(shí)證檢驗發(fā)現(xiàn)，一國經(jīng)濟(jì)基本面的變動會造成與其他國家市場之間的聯(lián)動，發(fā)達(dá)資本市場對其他資本市場的波動溢出可被視作重大經(jīng)濟(jì)基本面信息的傳遞。

作為全球最受關(guān)注的資本市場，美國股市的價格波動往往會影響世界其他資本市場的波動。Eun和Shim（1989）較早的實(shí)證檢驗發(fā)現(xiàn)，信息可以快速地從美國市場向其他市場傳遞。King等（1990）的研究發(fā)現(xiàn)，美國股票市場對韓國等新興國家股市具有顯著的波動溢出效應(yīng)。Yang等（2004）的實(shí)證研究表明，美國的股指期貨市場在世界9個主要的股指期貨市場中處于引領(lǐng)地位。Fung等（2010）的研究發(fā)現(xiàn)，日本等5個地區(qū)的股指期貨市場在美國市場極端波動后存在日內(nèi)價格逆轉(zhuǎn)。因此，美國市場的異常波動在一定程度上也會導(dǎo)致滬深300股指期貨市場的異常波動，實(shí)現(xiàn)過度反應(yīng)現(xiàn)象的傳遞效應(yīng)。同時，其他發(fā)達(dá)資本市場也可能對我國股指期貨市場存在波動溢出。張碧瓊（2005）利用EGARCH模型實(shí)證檢驗發(fā)現(xiàn)，中國香港、紐約、倫敦對我國滬深A(yù)股市場日收益具有波動溢出效應(yīng)。封思賢等（2010）以我國香港H股指數(shù)期貨為樣本進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)其是大陸主要股指的Granger原因，其波動也會溢出到A股市場。

在資本市場間波動溢出的研究方面，本文將沿用Fung等（2010）中的假設(shè)檢驗法，其理論思路如下：若發(fā)達(dá)資本市場在t日發(fā)生了過度反應(yīng)，且該過度反應(yīng)對滬深300股指期貨市場的價格波動有溢出效應(yīng)，則在t+1日滬深300股指期貨會隨之表現(xiàn)出異常的價格波動。若在t+2日，滬深300股指期貨市場的價格相對于t+1日有明顯反轉(zhuǎn)，則說明在t+1日其跟隨發(fā)達(dá)資本市場產(chǎn)生了過度反應(yīng)。若該現(xiàn)象顯著存在，則發(fā)達(dá)資本市場在t日發(fā)生的異常波動則可以成為逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略的在t+1日的入場信號。因此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)3：發(fā)達(dá)資本市場在t日的過度反應(yīng)會導(dǎo)致滬深300股指期貨t+1日的過度反應(yīng)，則在t+1日建倉，t+2日平倉的逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得統(tǒng)計上顯著的正收益。

三、數(shù)據(jù)說明與變量選擇

（一）數(shù)據(jù)說明

本文以滬深300股指期貨為研究對象。滬深300指數(shù)的樣本股選自滬市和深市中市值大、流動性好的主流股票，相較于中證500指數(shù)和上證50指數(shù)而言更具代表性。但是，不同于股票，期貨合約到期后便會終結(jié)，而當(dāng)月連續(xù)合約可以將所有最近一個月份的合約連續(xù)起來，當(dāng)?shù)狡谌蛰^早的主力合約終結(jié)后，便將新的主力合約當(dāng)作連續(xù)，因此本文選取滬深300股指期貨當(dāng)月連續(xù)（IF當(dāng)月連續(xù)）的日度行情數(shù)據(jù)作為樣本對象進(jìn)行實(shí)證研究。同時，為了衡量策略的盈利效率，本文會將策略收益與同期上證指數(shù)日收益率平均值進(jìn)行比較。

另外，在關(guān)于交易量的研究中，本文將使用IF當(dāng)月連續(xù)的日度交易量數(shù)據(jù)，而在基于市場聯(lián)動現(xiàn)象的研究中，本文將使用美國標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)、中國香港恒生指數(shù)、日本日經(jīng)225指數(shù)、英國富時100指數(shù)的日度行情數(shù)據(jù)。

上述所有數(shù)據(jù)來源為RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫與國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，樣本區(qū)間均為2010年4月到2022年3月。

（二）變量說明

分別定義滬深300股指期貨當(dāng)日開盤價、收盤價、最高價、最低價為Ot、Ct、Ht、Lt，其中下標(biāo)t表示交易日。對于重大事件日，分別定義最終利好和利空事件日樣本集為dN和dX。

確定最終事件日后，計算出現(xiàn)利好或利空事件后建立相反頭寸并在次日平倉的價格變動ΔP。本文選取如下三種計算方式計算ΔP：

ΔP1，t=Ct-Ot+1+Ct+1+Ht+1+Lt+14，t∈dNOt+1+Ct+1+Ht+1+Lt+14-Ct，t∈dX（1）

ΔP2，t=Ct-Ct+1，t∈dNCt+1-Ct，t∈dX

（2）

ΔP3，t=Ct-Ot+1，t∈dNOt+1-Ct，t∈dX

（3）

上述方式均假定投資者以重大事件沖擊后的當(dāng)日收盤價開倉建立頭寸，作為市場對當(dāng)日重大事件反應(yīng)后形成的、包含了非理性交易因素的市場價格。

本文將以式（1）作為主要參考，式（2）和式（3）作為輔助參考。這樣的選擇有著如下考慮：從實(shí)際反轉(zhuǎn)交易策略的操作層面來看，每日開盤時及收盤時存在大量的市場“噪聲”，會嚴(yán)重干擾投資者的投資決策，因此交易者在平倉時更可能避開交易日的開始和結(jié)束時段，而選擇在中間時段完成合適的交易。因此，本文沿用Chen（1998）提出的每日價格變動形式，即式（1），作為反轉(zhuǎn)交易策略的平均價格收益，其通過求均值在一定程度上消除交易的非理性因素。

根據(jù)中國金融期貨交易所的數(shù)據(jù)，滬深300股指期貨的開倉和非今平倉的交易手續(xù)費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)為0023‰，可得逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益R如下：

R1，t=ΔP1，t-Ot+1+Ct+1+Ht+1+Lt+14+Ct×0023‰

（4）

R2，t=ΔP2，t-（Ct+1+Ct）×0023‰

（5）

R3，t=ΔP3，t-（Ot+1+Ct）×0023‰

（6）

四、模型構(gòu)建與實(shí)證結(jié)果分析

（一）逆過度反應(yīng)的跨日反轉(zhuǎn)交易策略收益——價格變動的均值標(biāo)準(zhǔn)差法

首先，若交易日期t滿足如下條件，則進(jìn)入初始利好事件日集合：

Ht-Ct-1>Lt-Ct-1，Ct>Ct-1（7）

若交易日期t滿足如下條件，則進(jìn)入初始利空事件日集合：

Ht-Ct-1

要得到最終重大的利好或利空事件日，需要進(jìn)行二次篩選。大多數(shù)文獻(xiàn)采用價格波動的“均值標(biāo)準(zhǔn)差法”，即先分別計算出每日價格變動（Ct-Ct-1）序列的均值MC和標(biāo)準(zhǔn)差SDC，再篩選出Ct-Ct-1>MC+k×SDC的樣本日t。但本文認(rèn)為，反轉(zhuǎn)交易策略的平倉點(diǎn)相對靈活，不同交易者的偏好不同，因此本文選擇上文的ΔP1，t作為隔日價格變動的平均代表，并用以篩選重大事件日，具體方法如下：

首先計算出ΔP1，t序列的均值MΔP1和標(biāo)準(zhǔn)差SDΔP1。在利好事件日中，若日期t滿足如下條件，則進(jìn)入最終重大利好事件日集合dN：

ΔP1，t>MΔP1+k×SDΔP1（9）

在利空事件日中，若日期t滿足如下條件，則進(jìn)入最終重大利空事件日集合dX：

ΔP1，t

需要說明的是，若連續(xù)幾個交易日均為重大事件日，則只取其中最晚的交易日作為重大事件日，從而可以簡化研究，并且不會影響實(shí)證研究結(jié)果的一般性。

對于k的取值，多數(shù)文獻(xiàn)沿用Chen（1998）中的方法，取k=2。但本文認(rèn)為該固定標(biāo)準(zhǔn)具有較強(qiáng)的主觀性，因此本文將分別取k=1，2，3，綜合考慮不同篩選標(biāo)準(zhǔn)下的表現(xiàn)，以期得到更加客觀的結(jié)論，并相應(yīng)提高策略實(shí)施的靈活性。在對假設(shè)1的檢驗上，本文以較多文獻(xiàn)選擇的k=2為主要參考，k=1，3作為輔助參考。

最后，運(yùn)用統(tǒng)計方法，進(jìn)行如下條件假設(shè)檢驗：

E（R|dN）>0（11）

E（R|dX）>0（12）

若E（R|dN）顯著地大于0，則說明dN中樣本的當(dāng)日價格出現(xiàn)了超理論水平上漲，相應(yīng)地建立期貨空頭頭寸并在次日平倉，可以獲得正收益；E（R|dX）同理。

表1給出了R描述性統(tǒng)計結(jié)果。當(dāng)k=1，2時，三種參考方式下的均值均大于0，這符合過度反應(yīng)現(xiàn)象的預(yù)期。當(dāng)k=3時，主要參考方式R1，t及輔助參考方式R2，t下的所有均值也同樣大于0，僅有R3，t下的dN，3出現(xiàn)了小于0的均值，這可以解釋為在t+1日開盤時市場交易噪聲較多，投資者受到噪聲影響從而難以做出最佳決策?？傮w而言，描述性統(tǒng)計結(jié)果符合過度反應(yīng)的預(yù)期。

下面，本文將運(yùn)用單樣本t檢驗來觀察R>0的顯著性，檢驗結(jié)果對應(yīng)p-value-1。另外，為了衡量跨日反轉(zhuǎn)交易策略的盈利效率，先用策略收益R除以相應(yīng)開倉點(diǎn)位得到策略收益率R*，再與同樣本區(qū)間內(nèi)的上證指數(shù)日收益率平均值（計算得到，數(shù)值為00106%）進(jìn)行比較，并進(jìn)行顯著性檢驗，檢驗結(jié)果對應(yīng)p-value-2，結(jié)果如表2所示。

對于主要的參考方式k=2，所有樣本的p-value-1、p-value-2均在005的水平下顯著，有力地支持了過度反應(yīng)現(xiàn)象的存在，且說明反轉(zhuǎn)交易策略具有一定的盈利效率。當(dāng)k=1時，也僅有R3，t下的dN，3結(jié)果不顯著，這可以由開盤時市場交易噪聲的影響來解釋。而當(dāng)k=3時，受樣本觀測數(shù)量較小的影響，僅有dX，3中的R1，t和R3，t表現(xiàn)顯著，剩余樣本p-value均大于005?？傮w而言，如上檢驗可以證明過度反應(yīng)現(xiàn)象顯著存在，逆過度反應(yīng)方向的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以得到顯著的正收益，且具有一定盈利效率，假設(shè)1成立。

另外，相較于利好消息，過度反應(yīng)現(xiàn)象在利空消息面前總體上更為顯著，反轉(zhuǎn)交易策略盈利效率更高。同時，當(dāng)篩選重大事件日的標(biāo)準(zhǔn)放寬至k=1時，得到的樣本數(shù)量更多，交易的選擇空間更大，得到的結(jié)果也更顯著，這也是相對于傳統(tǒng)方法的改善。

（二）穩(wěn)健性檢驗——理性預(yù)期角度下的t-eGARCH模型法

期貨市場中重大事件日的定義往往與交易噪聲緊密相關(guān)，而噪聲是理性預(yù)期價格變動與實(shí)際價格變動之間的差值。對于期貨市場，學(xué)術(shù)研究往往借助時間序列模型進(jìn)行理性價格的預(yù)期。Ma等（1990）利用ARIMA模型擬合的美國期貨品種價格的理性預(yù)期變化，并計算殘差得到“噪聲”。蔣舒和吳沖鋒（2007）在研究我國滬銅等期貨品種的對數(shù)價格變化時，使用了GARCH（1，1）模型擬合理性價格變化，且結(jié)果顯著。因此，本文也將沿用如上思想，利用時間序列模型擬合并預(yù)測正常價格變化的時間序列，進(jìn)一步得到交易噪聲，篩選出非正常的極端價格波動，該方法也可以從另一角度提升跨日反轉(zhuǎn)交易策略盈利能力的可信性。

同時，金融資產(chǎn)的價格波動率常表現(xiàn)出杠桿效應(yīng)，負(fù)面信息造成的價格波動往往大于正面信息，這也與上文中的研究結(jié)果相吻合，因此本文采用eGARCH模型刻畫杠桿效應(yīng)，相對傳統(tǒng)方法進(jìn)行了改進(jìn)。eGARCH（p，q）的具體模型如下：

log（σ2t）=ω+∑pi=1g（εt-i）+∑pi=1［βj×log（σ2t-j）］（13）

其中：

g（εt-i）=（αi+γi）εt-i-γiEεt-i，εt-i≥0（αi-γi）εt-i-γiEεt-i，εt-i<0（14）

出于對反轉(zhuǎn)交易策略平倉點(diǎn)靈活性的考慮，此處沿用上文的式（1）作為每日價格的平均變化幅度，將式（15）作為滬深300股指期貨價格的跨日變化率：

Δt=Ot+1+Ct+1+Ht+1+Lt+14-Ct/Ct（15）

對價格變化率序列Δt計算偏度、曲率并進(jìn)行Jarque-Bera檢驗，結(jié)果如表3所示。

由表3可知，價格變化率有左偏、尖峰厚尾的典型金融時間序列特征，且JB檢驗顯示其并非屬于正態(tài)分布，因此選擇t-eGARCH模型進(jìn)行價格變化的擬合。

對Δt序列進(jìn)行ADF檢驗和ARCH效應(yīng)檢驗，結(jié)果如表4所示。

由表4可知，可以顯著拒絕Δt的時間序列非平穩(wěn)和不存在ARCH效應(yīng)的原假設(shè)，可以使用波動率模型t-eGARCH進(jìn)行擬合，擬合結(jié)果如表5所示。

t-eGARCH模型的擬合效果良好，且系數(shù)α顯著為負(fù)，說明杠桿效應(yīng)顯著存在。計算理性價格變化率和實(shí)際價格變化率之間的殘差，并得到其均值MΔ和標(biāo)準(zhǔn)差SDΔ，篩選出滿足Δt>MΔ+k×SDΔ或Δt

由表6可知，在k=1和k=2時，所有計算方式下的均值均大于0，符合過度反應(yīng)現(xiàn)象的預(yù)期。當(dāng)k=3時，主要參考方式R1，t及輔助參考方式R2，t下的所有均值同樣大于0，同樣僅R3，t下的dN，3出現(xiàn)了略小于0的均值，仍可以用開盤的市場噪聲影響加以解釋?？傮w而言，描述性統(tǒng)計的結(jié)果符合過度反應(yīng)的預(yù)期。同樣地對R和R*進(jìn)行t檢驗，如表7所示。

由表7可見，t-eGARCH模型法下得到的結(jié)果相比傳統(tǒng)的均值標(biāo)準(zhǔn)差法整體更加顯著，研究結(jié)果也滿足杠桿效應(yīng)的預(yù)期，假設(shè)1也得到檢驗。因此，該方法為跨日反轉(zhuǎn)交易策略收益的穩(wěn)健性提供了驗證。另外值得注意的是，相比于價格波動的均值標(biāo)準(zhǔn)差法，t-eGARCH法得到的樣本更多，因而在交易機(jī)會上也能獲得更多空間。因此，該方法相對于價格波動的均值標(biāo)準(zhǔn)差法有所提升。

（三）輔助指標(biāo)的選取——基于過度反應(yīng)現(xiàn)象中量價關(guān)系的研究

VAR模型可以考察多變量時間序列之間的相互影響關(guān)系。對于有n個資產(chǎn)收益率的收益率向量，一個VAR（p）模型的形式如式（16）：

rt=φ0+∑pi=1（Φirt-i）+εt（16）

其中rt=r1，trn，t，φ0=φ1，0φn，0，Φi=φ11，i…φ1n，iφn1，i…φnn，i，rt-i=r1，t-irn，t-i，εt=ε1，tεn，t

先得到滬深300股指期貨日交易量的時間序列Vt，同時沿用上文中式（4）中的R1，t作為反轉(zhuǎn)交易策略的收益率代表，并對它們進(jìn)行平穩(wěn)性

由表9可知，Vt-1的波動會顯著影響R1，t的波動，且系數(shù)φ2顯著為正，即重大事件日當(dāng)日的交易量和跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益之間具有正向相關(guān)的關(guān)系。而后，本文進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗，結(jié)果如表10所示。

由此可見，R1，t和Vt之間存在顯著的協(xié)整關(guān)系，且Vt是R1，t的Granger原因，重大事件日當(dāng)日的交易量對跨日反轉(zhuǎn)交易策略的收益有正向影響。最后，本文進(jìn)行分組研究法，觀察在重大事件日t出現(xiàn)不同大小的交易量時策略的收益水平差異。在篩選最終重大事件日的標(biāo)準(zhǔn)上，取k=2作為主要代表方式，并從已篩選的利好和利空事件日樣本集合中，分別選取當(dāng)日交易量排名前20位和后20位的交易日，分別計算相應(yīng)策略的平均收益水平，而后檢驗R>0的顯著性，結(jié)果如表11所示。

由表11可知，大交易量對應(yīng)的反轉(zhuǎn)交易策略獲得的正收益均比小交易量對應(yīng)的策略更加顯著，假設(shè)2得到多角度的綜合檢驗。因此，在進(jìn)行實(shí)際的跨日反轉(zhuǎn)交易策略時，若當(dāng)日交易量的顯著提升，則可以增加策略執(zhí)行的確定性。

（四）具體性事件的確定——基于市場聯(lián)動現(xiàn)象的研究

分別計算IF當(dāng)月連續(xù)和標(biāo)普500指數(shù)的日度對數(shù)收益率序列：lgrtIF，t和lgrtSPX500，t，計算方法如下式：

lgrtj，t=ln（Cj，t）-ln（Cj，t-1），j=IF，SPX500（17）

分別對lgrtIF，t和lgrtSPX500，t進(jìn)行ADF檢驗和ARCH效應(yīng)檢驗，結(jié)果如表12所示。

表12說明，lgrtIF，t和lgrtSPX500，t序列均平穩(wěn)，且存在ARCH效應(yīng)，可以擬合VAR模型。根據(jù)貝葉斯信息準(zhǔn)則和HQ準(zhǔn)則，擬合VAR（2）模型。另外，基于本文的研究目的，主要考察模型中以lgrtIF，t為因變量的部分，結(jié)果如表13所示。

由表13可知，lgrtSPX500，t的價格波動會顯著影響lgrtIF，t后兩個交易日的價波動，影響的方向均為正向。通過建立脈沖響應(yīng)函數(shù)，可以更直觀地觀察二者之間的價格波動影響關(guān)系，結(jié)果如圖1所示。

表14的結(jié)果顯示，lgrtIF，t和lgrtSPX500，t之間存在統(tǒng)計上顯著的協(xié)整關(guān)系，且lgrtSPX500，t是lgrtIF，t的Granger原因?？梢酝茢?，標(biāo)普500指數(shù)價格的過度波動會引起滬深300指數(shù)的過度波動。最后，本文將沿用Fung等（2010）中的假設(shè)檢驗法，對假設(shè)3進(jìn)行實(shí)證檢驗。

首先利用改進(jìn)后的t-eGARCH法篩選出標(biāo)普500指數(shù)過度波動的交易日t，并假設(shè)在交易日t+1時會跟隨產(chǎn)生同向的過度價格波動。同時，對于在t+1日進(jìn)行交易的IF當(dāng)月連續(xù)的投資者，標(biāo)普500指數(shù)的過度波動為已知信息，則交易的非理性大部分會集中在t+1日的開盤價中即時體現(xiàn)。因此，選擇t+1日的開盤價作為開倉點(diǎn)更為合理，可得跨日反轉(zhuǎn)交易策略的價格變動情況如式（18）、式（19）、式（20）。

ΔP11，t=Ot+1-Ot+2+Ct+2+Ht+2+Lt+24，t∈dN（SPX500）Ot+2+Ct+2+Ht+2+Lt+24-Ot+1，t∈dX（SPX500）（18）

ΔP12，t=Ot+1-Ct+2，t∈dN（SPX500）Ct+2-Ot+1，t∈dX（SPX500）（19）

ΔP13，t=Ot+1-Ot+2，t∈dN（SPX500）Ot+2-Ot+1，t∈dX（SPX500）（20）

扣除相應(yīng)的交易手續(xù)費(fèi)后，可以得到策略收益：

R11，t=ΔP11，t-（Ot+2+Ct+2+Ht+2+Lt+24+Ot+1）×0023‰（21）

R12，t=ΔP12，t-（Ct+2+Ot+1）×0023‰（22）

R13，t=ΔP13，t-（Ot+2+Ot+1）×0023‰（23）

與上文類似，對R和R*進(jìn)行兩組t檢驗，結(jié)果如表15所示。由此可見，當(dāng)k=2，3時，標(biāo)普500指數(shù)的異常上漲或異常下跌均不能顯著成為滬深300股指期貨跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場信號，但該結(jié)果受到樣本數(shù)量較小的影響。當(dāng)k=1時，除dX，1中R13，t下的結(jié)果不顯著外，其余檢驗結(jié)果均在005的水平下顯著。因此我們可以認(rèn)為，若將篩選重大事件日的標(biāo)準(zhǔn)放寬至k=1，標(biāo)普500指數(shù)的異常上升可以成為滬深300股指期貨跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場信號，而對于標(biāo)普500指數(shù)的異常下跌，在不選擇Ct+2為平倉點(diǎn)的情況下，其也能成為入場信號，且均具有一定的盈利效率。同時，取k=1時樣本數(shù)量顯著增加，在策略的執(zhí)行上提供了更多的空間和靈活性?？傮w而言，標(biāo)普500指數(shù)的異常波動在一定程度上可以作為滬深300股指期貨跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場信號。

作為對比研究，本文對恒生指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)、富時100指數(shù)進(jìn)行相同的假設(shè)檢驗，但結(jié)果均不顯著，此處僅展示k=2時的結(jié)果，如表16所示。由此可見，當(dāng)如上3個發(fā)達(dá)資本市場指數(shù)的出現(xiàn)過度的價格波動時，滬深300股指期貨并未出現(xiàn)同向的過度反應(yīng)，因此它們的異常波動也不能成為跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場信號。

通過對比研究可知，除美國股票市場外，其他資本市場中投資者的非理性情緒向滬深300股指期貨市場傳遞的效力有限，它們價格的異常波動對于滬深300股指期貨價格會產(chǎn)生一定沖擊，但影響并不顯著，且明顯弱于美國股票市場價格波動帶來的影響，假設(shè)3僅對美國股票市場成立。

五、結(jié)論與建議

由上文的實(shí)證研究，本文可以得到如下結(jié)論：

第一，我國滬深300股指期貨市場對重大利好或利空消息存在顯著的過度反應(yīng)現(xiàn)象，且對利空事件反應(yīng)更劇烈。基于過度反應(yīng)現(xiàn)象建立的跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得顯著的正收益，且盈利水平高于同期的上證指數(shù)平均日收益率。

第二，在重大事件日當(dāng)天出現(xiàn)大交易量時，跨日反轉(zhuǎn)交易策略可以獲得比出現(xiàn)小交易量時更加顯著的收益。

第三，標(biāo)普500指數(shù)的異常波動在一定程度上可以作為跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場信號，且將異常上漲作為信號的確定性高于異常下跌。恒生指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)、富時100指數(shù)的異常波動則不能成為跨日反轉(zhuǎn)交易策略的入場信號。

同時，基于上述研究結(jié)論和相關(guān)的分析，本文提出如下建議：

第一，政府應(yīng)充分關(guān)注期貨市場中的非理性現(xiàn)象，并適時對其進(jìn)行干預(yù)，避免市場過度波動，降低市場風(fēng)險，引導(dǎo)正向投資情緒。

第二，政府應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)監(jiān)管力度，完善信息披露制度體系，減少信息不對稱，保護(hù)個體中小投資者利益，營造良好的投資氛圍，為投資者樹立價值型投資理念。同時，應(yīng)加快促進(jìn)期貨市場的發(fā)展，提高市場的有效性。

第三，廣大投資者應(yīng)轉(zhuǎn)變自身的投資理念，將普遍的短線投機(jī)理念轉(zhuǎn)化為長期價值投資，同時要提升專業(yè)素質(zhì)和風(fēng)險意識，充分認(rèn)識并減輕心理因素對非理性投資的影響，從根本上把握理性投資的方向。

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An?Empirical?Study?of?the?Returns?of?Inter-day?Reversal

Trading?Strategies?Based?on?the?Overreaction

WANG?Jinzhong1，2?ZENG?Junqing1

（1Southwestern?University?of?Finance?and?Economics，Chengdu?611130，China；

2Geely?University?of?China，Chengdu?641423，China）

Abstract：The?overreactionis?one?of?the?most?classicanomalies?in?the?financial?marketsThis?paper?uses?event-study?method?and?hypothesis?testing，combined?with?t-eGARCH?model?and?VAR?model，to?empirically?study?the?returns?of?inter-day?reversal?trading?strategies?based?on?the?overreactionphenomenon?in?the?CSI?300?stock?index?futures?market，as?well?as?the?relevant?questions?about?the?price-volume?relationand?the?volatility?spillover?among?different?capital?markets，and?finds?that：①CSI?300?stock?index?futures?overreact?to?significant?positive?or?negative?newsThe?corresponding?inter-day?reversal?trading?strategy?can?achieve?significant?positive?returns②If?a?large?trading?volume?occurs?in?the?day?of?significant?events，the?inter-day?reversal?trading?can?yield?more?significant?returns?than?when?a?small?trading?volume?occurs③Excessive?volatility?of?the?S&P?500?can?be?used?as?an?entry?signal?for?the?inter-day?reversal?trading?strategy?to?a?certain?extent，while?excessive?volatility?of?other?capital?market?indices?such?as?the?HSI?cannot?be?used?as?an?entry?signal

Keywords：Inter-day?Reversal?Trading?Strategy；Event-study?Method；Hypothesis?Testing；Price-volume?Relation；Volatility?Spillover