中国股市惯性策略和反转策略的实证分析

[摘要]中国股票市场的系统性风险占总风险的比重非常高，系统性风险非常大。在这种情况下，就反转策略和惯性策略而言，反转策略成功的可能性更大，预期的超常收益非常可观。惯性策略很有可能失败，至少对于无法影响股价的投资者来说，惯性策略或者“追涨杀跌”是最差的策略。
理论综述
大量关于资产定价和市场效率的实证研究发现，股票收益具有一定的可预测性，尤其是短期价格惯性和长期价格反转现象。这些现象构成了反向投资策略和惯性投资策略的经验基础。
反向投资策略是指买入过去2 ~ 5年表现差的股票，卖出同期表现好的股票。这种方法每年可以获得8%左右的超常收益(DeBondt和Thaler，1985)。虽然这一发现已经有十几年的历史，但这笔超常收入的来源一直是争论的焦点。一些学者认为，这种非凡的回报可能是一种错觉，是方法和测量错误的产物(Merton，1987)；也有学者认为，这种超常回报可能是真实的，但它是对随时间变化的风险的理性补偿(Fama，1991)；然而，越来越多的学者倾向于认同行为金融理论的解释，认为这种超常回报来源于投资者的过度反应(DeBondt and Thaler，1985)。
相反，Jegedeesh和Titman(1993)发现了惯性策略的盈利性:在3月到12月的短时间内，股票收益存在相当程度的惯性。惯性策略就是买入过去几个月表现好的股票，卖出过去几个月表现差的股票。这与反转策略正好相反。惯性策略的大量研究表明:(1)价格惯性策略是有利可图的。(2)这种超常收益与价格对企业收益突变的缓慢调整有关。(3)分析师盈利预测调整缓慢。这些特征表明市场对信息(尤其是公司的收入信息)的反应并不强烈。
传统金融理论将过度反应和反应不足解释为异常现象。Fama(1998)认为股票价格对信息的过度反应和反应不足同样普遍，这与市场有效性假说是一致的:这些异常现象只是偶然的结果。然而，这种解释正受到越来越多的人的怀疑。近年来，出现了一些模型，包括Barberis，Shieifer和Vishny (1998)，Daniel，Hirshleifer和Subrahmanyam (1998)和Hong和Stein(1999)。这些模型从不同角度整合了过度反应和反应不足理论，对过度反应和反应不足的解释已经超出了传统金融学的范畴。
1。Barberis，Shleifer和Vishny(1996)模型。假设投资者在进行投资决策时存在两种偏差。一种是代表性偏差或相似性偏差，即基于近期数据与某种模式(如股票的上升或下降通道)的相似性，他们做出预测，过分关注近期数据；二是保守主义，即不能根据变化了的情况及时修正自己的预测。代表性偏差会使投资者对新信息反应过度，认为股票价格最近的变化反映了其未来变化的趋势，从而错误地外推价格的变化，导致反应过度。保守偏差会造成投资者对新信息反应不足。他们认为股票收益的变化只是暂时现象，未来收益的预期并没有完全根据收益的变化而调整。当后期实际收益与前期预期不一致时，投资者会做出调整，导致反应不足。此外，投资者在代表性偏离和保守性偏离之间的状态转换过程遵循贝叶斯规则。上述模型可以解释短期投资收益的惯性和长期投资收益的反转。
2。丹尼尔，赫希菲和Subramanyam(1998)模型。假设投资者进行投资决策时存在两种偏差，一种是过度自信，另一种是有偏差的自我评价或归因偏差。投资者通常高估自己的预测能力，低估自己的预测误差；过于相信私人信息，低估了公共信息的价值。在DHS模型中，过度自信的投资者是指高估私人信息信号的准确性，低估公开信息信号的准确性的投资者。过度自信使得私人信号比先验信息具有更高的权重，从而导致过度反应。当含有噪声的公共信息到来时，价格的无效偏差得到部分修正。当越来越多的公开信息到来时，过度反应的价格往往会反转。
在DHS模型中，归因偏差是指当事件与投资者的行动一致时，投资者将其归因于自身的高能力；当一个事件与投资者的行为不一致时，投资者将其归因于外部噪音。就是我把自己的成功归因于自己的智慧，把自己的失败归因于外界因素。例如，如果投资者基于私人信息进行交易，他在买入股票后获得了良好的公共信息，在卖出股票后获得了不良的公共信息，在这种情况下，投资者的自信心增加了。而当相反的情况出现时，投资者的自信心并没有同等程度的降低，即把证实自己判断的消息当作信息来重视，把证伪自己判断的消息当作噪音来怀疑甚至抛弃。由此，归因偏差一方面导致短期惯性和长期反转，另一方面又助长了过度自信。
3。洪和斯坦(1999)模型。假设市场由两种有限理性投资者组成:“新闻观察者”和“惯性交易者”。两个有限理性投资者都只能“处理”所有公共信息的一个子集。信息观察者根据他们私下观察到的关于未来基本情况的信号做出预测。他们的局限性是不能根据当前和过去的价格信息进行预测。另一方面，惯性交易者可以根据过去的价格变化做出预测，但他们的预测只是过去价格的简单函数。除了对两个投资者的信息处理能力的限制性假设外，第三个重要假设是私人信息在信息观察者中逐渐传播。在信息投资者中逐渐扩散，价格短时间内反应不足。这种反应不足意味着惯性交易者可以通过“追涨杀跌”获利。但是，这种套利企图必然会导致长期的价格过度反应。
4。Barberis，黄和桑托斯(1999)模型。上述三个模型假设投资者要么是非理性的，要么在进行预测时只能使用所有可用信息的子集。投资者的偏差基本可以归为一类，即直觉偏差。启发式的字典定义是人们自己解决问题的过程，通常是通过试错法。错误的方法通常会导致人们形成一些经验规则，但这个过程往往会导致其他错误。行为心理学的一大贡献，就是确定了这些经验法则的原理，以及与之相关的系统性错误。这些经验法则本身被称为直觉。投资者在投资决策中不仅存在直觉偏差，还存在框架依赖偏差。后者是BHS模型的基本假设。它从传统的基于消费的模型出发，结合了行为心理学对框架依赖的研究成果:Kahneman和Tversky(1979)提出的“前景理论”和Thaler和Johnson(1990)提出的“在先结果的影响”理论。前景理论是指投资者的效果不仅取决于财富水平，还取决于财富的变化。财富的损失所带来的痛苦大于同等财富的获利所带来的快乐(约为2.25倍)。前效应是指投资的前效应对风险选择的影响。投资者从亏损或盈利中获得的效用取决于之前的结果。比如前期盈利可以缓冲后期亏损带来的痛苦。这个模型非常恰当地解释了过度波动(过度反应和反应不足)和“股票痴迷”。
本文通过对深沪两市1993-2000年数据的分析，研究了短期和长期交易策略的可行性。本研究的意义在于:(1)现有的反转策略和惯性策略的研究大多是针对发达市场的，而针对中国市场的研究很少，而且不是全样本研究。(2)金融实证研究经常受到“数据挖掘”的挑战。这里的数据挖掘是指从一组没有理论意义，不能简单推广的数据中得出规律或结论。对中国市场的类似研究可以进一步证实或否定相关的理论和假设。(3)本研究对投资者，尤其是机构投资者制定投资策略显然具有参考意义。
下面详细描述两种投资策略，给出主要的实证结果，并提供相应的检验结果。
数据和方法
我们的数据来自嘉实基金管理公司。包括最近三年所有股票的交易数据和复权信息。在本文中，作者计算了恢复数据。本研究的时间间隔是从1993年到2000年。样本包括1993年以前上市的所有a股。到目前为止，中国还没有出现a股退市的情况，所以我们的样本在时间序列方向上长度相等，在横截面方向上数量相同。
de bont-Thaler的研究方法如下:(1)将一段时间分为组合形成期和检验期。(2)在组合形成期间，首先计算个股的超额收益率和累计超额收益率，然后根据超额收益率将股票分为赢家组合和输家组合，计算组合形成期间赢家组合和输家组合的累计平均超额收益率。(3)计算检验期内赢家和输家的平均异常收益率和累计平均异常收益率。(4)累积平均超额收益率分析。
Jegadeesh-Titman的研究方法与de bont-Thaler相似。主要区别有两点:(1)Jegadeesh-Titman的研究方法组合形成期和检验期相对较短；(2)Jegadeesh-Titman采用了重叠抽样法，即组合形成期重叠，其优点是扩大了样本量，增加了统计检验潜力。缺点是采样的自相关性。de bont-Thaler采用了非重叠抽样方法。
基于此，我们进行了简化，研究方法如下:(1)将一段时间分为整理期(相当于组合形成期)和检验期。(2)在每个排序周期，先计算个股的累计异常收益率，进行排序，确定赢家组合和输家组合。(3)在相应的考察期内，计算赢家组合和输家组合的累计平均超常收益率。(4)累积平均超额收益率分析。考虑到中国股市历史较短，对于惯性策略，本文的抽样方法是非重叠的，即组合形成期是非重叠的；对于反转策略，采样方法是重叠的。
累积超额收益CAR的计算方法:首先用对数差法计算股票和市场收益。然后，对于股票J和T月，通过从总回报Rjt中减去市场回报Rmt得到异常回报ARjt。市场回报基于上海证券交易所指数。最后，计算股票j在n个月的累积超额收益CARjn，这是股票j在n个月的超额收益的简单求和。
在整理期，我们用最初几个月的累计超额收益对股票进行整理。5、10、20只股票给出赢家组合；最低的5、10和20只股票被给予输家组合。然后计算赢家和输家投资组合中所有股票的平均累积超额收益CARn。最后计算赢家组合和输家组合在后续检验期的累积超额收益。
判断短期惯性策略的表现，我们买入过去的赢家，卖出过去的输家。根据这种结构，投资组合是零投资套利组合。分拣期长度分别为1、3、6、9和12个月，但在每种情况下，检查期长度为1、3、6、9和12个月。这样我们就形成了25个投资策略，每个策略用若干对(整理期和检验期)来表示。排序周期的起点是月初、季度初、半年初、季度初、年初。这避免了分类周期的重叠，从而确保了样本观察值的独立性。因此，我们得到24个具有三个月排序期的赢家和输家，12个具有六个月排序期的赢家和输家，9个具有九个月排序期的赢家和输家，以及6个具有12个月排序期的赢家和输家。
为了检验长期反转策略的表现，我们研究了以下套利组合:买入过去的输家，卖出过去的赢家。从1996年到1998年，我们根据1年、2年和3年的分类周期构建了一个赢家和输家的组合。对于每个组合，接下来的5年是考察期。
实证结果
首先，我们讨论惯性策略和反转策略的实证结果，然后我们对结果进行评论，并测试附加稳健性。最后，我们简要评论一下投资策略可能成功或不成功的原因。
一、惯性策略
表1总结了主要结果。其中，整理期分别为1月、3月、6月、9月、12月。它们不重叠；考察期分别为1月、3月、6月、9月、12月。测试每种惯性策略的几个独立的重复组合。例如，对于三月排序期间，有24个独立组合。表2显示了累积的非常收入。
整体来看，惯性策略的实证结果呈现出以下特点:
1 .与我们的预期相反，赢家和输家组合都没有表现出相应的收益惯性，而是表现出一定程度的反转。一方面，1个月、3个月、6个月排序周期的惯性策略组合(赢家-输家组合，10W~10L)的累计平均超额收益均为负值(图略)。另一方面，随着考察周期的增加，排名周期为9个月和12个月的惯性策略组合的累计平均超常收益逐渐减少(图表略)，统计显著性保持增加。比如策略(12，12)的累计平均超额收益为-11.83%。即如果排名周期变长，惯性策略组合的表现会更差。
2。大多数统计数据都不重要。我们认为原因在于:中国股票市场的系统性风险在总风险中过高，纽约证券交易所的系统性风险约占1/4，非系统性风险约占3/4；上海证券交易所的投资风险结构是“倒”型的，系统风险占2/3，非系统风险约占1/3(陶博，1998)。导致股价普遍同涨同跌，很难区分个股收益和市场收益，导致大部分股票的异常收益率相对较小。(2)股票市场的总风险过高，波动性过大。通过对1885年至1993年的道琼斯工业指数和1992年至1998年7月的上证综指的统计对比可以看出，在100多年的时间里，道琼斯工业指数日跌幅超过7%的只有15次，而上证综指6年有23次。美国股市典型股票的年波动率约为20% (Hull，1997)，而中国股市典型股票的年波动率约为60%。这些无疑造成股票(超常)收益的标准差过大，所以T统计量不显著。(3)深沪市场前期走势联动性不高，上证指数不能完全代表整个市场指数。
虽然大部分统计不具有统计显著性，但测试期内各种惯性策略中赢家组合和输家组合的平均值彼此高度一致。因此，我们可以放心地认为，惯性策略不仅无利可图，而且还会赔钱。这个结论至少对于无法影响市场价格的中小投资者是正确的。
二。反转策略
反转策略的实证结果汇总在表2中，总体上表现出以下特点:
1。正如我们所料，赢家和输家的组合出现了相当程度的逆转。如表2所示，采用反转策略的投资者买入过去1、2、3年的输家，卖出同期的赢家。包含20只股票的策略组合在2年测试期内分别获得了34.77%、43.58%和29.68%的平均超额收益，在3年测试期内分别获得了38.23%、39.79%和27.51%的平均超额收益。这个收益主要是由过去的输家决定的，过去的赢家和市场表现基本持平。
2。统计显著性明显高于惯性策略。大部分统计在10%的置信水平下是显著的，个别统计不显著的原因和惯性策略类似，这里不再赘述。由于我们的样本测试期重叠，表2中的t-统计量通过序列相关性和异方差性进行调整(Newey和West，1987)。反转策略组合超常收益的t统计量基本显著。
3。反转策略的超常收益远远大于DeBondt和Thaler(1985)发现的收益。比如排名周期为1、2、3年的反向策略，在随后的2年中有20%、20%、15%的超常收益(图略)，远大于DeBondt和Thaler(1985)发现的8%左右的年超常收益。
综上所述，检验期内赢家组合和输家组合的平均值彼此高度一致。所以我们认为反转策略是有利可图的。
以上，我们分析了惯性策略和反转策略实证结果的部分统计不显著的主要原因:一是系统性风险占比高；二是股市总风险高，波动性大。那么，这两个原因背后的原因是什么呢？我们认为:
1。股票市场上有太多的噪音交易者。中国股票市场的投资者素质低下。他们不仅得不到信息(大部分只能得到噪音)，即使得到了信息，大部分也没有应有的分析能力。这就注定了中国股票市场存在大量的噪音交易者。换手率虽然包含了敲打和操纵股市的大盘股玩家的交易量份额，但基本可以反映噪音交易者的比例。20世纪90年代，纽约证券交易所的年平均换手率约为20% ~ 50%，即股票每2-5年易手一次。也就是说，大部分人都是持有两年以上的投资者。即使在格林斯潘称之为“非理性狂热”的1999年，这一比例也只有77%。经济学家开始认为美国股市存在过度交易，其中一些是噪音交易。1998年、1999年和2000年，我国沪深股市流通股的年均换手率分别为395%、388%和477%(先统计再汇总月末月度成交额/市值，数据来自证监会网站)，即每只上市流通的股票平均每年要换手5次以上，在每个股东手中停留的时间平均不超过2个半月。如果说美国股市77%的年换手率已经隐含了噪音交易，那么中国股市近400%的年换手率中，至少有300%归因于噪音交易。首先，噪音交易者的“羊群行为”导致股票市场系统性风险的比例很高，同时导致总风险很高(德隆，b .，a .施莱弗，l .萨默斯，r .瓦尔德曼。1990a，B；1991)。其次，投资者频繁换股本身就是一种“过度反应”。
2。个人机构投资者和大股东操纵股市。大公司制造波动并从中获利是不争的事实。
3。中国股票市场的“博弈”特征。“补涨”是投资者普遍认可的一个概念:如果一个市场中有一些股票没有上涨，那么它们就有“补涨”的可能。没涨的要无条件补，没跌的要无条件补，造成股市“同涨同跌”。“通胀补偿”现象实际上是一种偏离基本价值的交易现象，具有一定的“博弈”特征。
结论
综上所述，我们得到以下结论:
第一，惯性策略和反转策略的研究呈现出收益反转的特点。在这个意义上，可以说中国股市只有过度反应，没有反应不足。这个结论至少对于排名周期超过一个月的策略是成立的。
第二，中国股市的短期反转和惯性特征可能与中国股市的高换手率有关。中国股市从9个月前开始就呈现出显著的反转特征。在本文中，惯性策略的最小排序周期为一个月。或许可以使用较小的排序周期来发现显著的惯性特征。
第三，中国股市的系统性风险占总风险的比重非常高，系统性风险非常大。在这种情况下，我们认为，在很大程度上，盯住市场指数的被动投资策略是更可取的；就单反转策略和惯性策略而言，反转策略更可取。反转策略成功的可能性比较高，预期的超常收益非常可观。另一方面，惯性策略失败的可能性很大。至少对于无法影响股价的投资者来说，惯性策略或者“追涨杀跌”是最差的策略。庄家的根本策略是引诱中小投资者追涨杀跌。如果追涨杀跌是赚钱的策略，那么中小投资者是可以赚钱的。但惯性策略无利可图的事实，从一个侧面反映了中小投资者采取追涨杀跌的惯性策略，在与庄股份的斗争中普遍处于劣势。所以对付股票庄家的策略是一种基于“平等”的反转策略。