中國股市系統風險佔總風險的比重非常高，系統風險非常大。在這種情況下，單就反轉策略和慣性策略而言，反轉策略成功的可能性比較大，而且期望超常收益非常可觀。慣性策略失敗的可能性非常大，至少對於不能影響股票價格的投資者而言，慣性策略或“追漲殺跌”是最差的策略。

 中國股市慣性策略和反轉策略的實證分析

北京大學光華管理學院    王永宏    趙學軍

 

理論回顧

關於資産定價和市場有效性的大量實證研究發現股票收益存在一定的可預測性，特別是短期價格慣性現象和長期價格反轉現象。這些現象構成了反轉投資策略和慣性投資策略的實證基礎。

反轉投資策略是指購買過去2～5年中表現糟糕的股票，並賣出同期表現出色的股票。這種方法每年可獲得大約8%的超常收益(DeBondt and Thaler, 1985)。盡管這個發現已經有十幾年的歷史，但是這種超常收益的源泉卻一直是爭論的焦點。有學者認為，這個超常收益可能是幻覺，是方法和度量誤差的産物(Merton，1987)；也有學者認為，這個超常收益可能是真實的，但是它是隨時間變化的風險的理性補償(Fama,1991)；然而，越來越多的學者傾向於認同行為金融理論的解釋，認為這個超常收益來自於投資者反應過度(DeBondt and Thaler, 1985)。

與此相反，Jegedeesh and Titman(1993)發現了慣性策略的獲利性：在3～12月的較短時期中，存在相當程度的股票收益慣性。慣性策略就是購買過去幾個月中表現良好的股票，賣出過去幾個月中表現糟糕的股票。這與反轉策略正好相反。關於慣性策略的大量研究表明：(1)價格慣性策略是有利可圖的。(2)這種超常收益與價格對企業收入突變的緩慢調整相關。(3)分析師們的盈利預測是緩慢調整的。這些特點表明市場對信息(特別是公司收入信息)是反應不足的。

傳統金融理論把反應過度和反應不足解釋為異常現象，Fama(1998)認為，股票價格對信息的反應過度和反應不足是同樣普遍的，這與市場有效性假説是一致的：這些異常現象只不過是偶然性結果。但是，這種解釋被越來越多的人所懷疑。近年涌現出一些模型，其中包括Barberis, Shieifer and Vishny(1998)的模型，Daniel, Hirshleifer and Subrahmanyam(1998)的模型和 Hong and Stein(1999)的模型，這些模型從不同的角度整合了關於反應過度和反應不足的理論，這些模型對反應過度和反應不足的解釋已經超出了傳統金融學的范疇。

1.Barberis，Shleifer 和Vishny(1996)模型。假定投資者在進行投資決策時存在兩種偏差，其一是代表性偏差(representative bias)或相似性偏差(similarity bias)，即基於近期數據與某種模式(比如股票上升或下降通道)的相似性來預測，過分重視近期數據；其二是保守性偏差(conservatism)，即不能及時根據變化了的情況修正自己的預測。代表性偏差會造成投資者對新信息的反應過度，認為近期股票價格的變化反映了其未來變化的趨勢，從而錯誤地對價格變化進行外推，導致反應過度(overreaction)。保守性偏差會造成投資者對新信息的反應不充分，認為股票收益的變化只是一種暫時現象，未根據收益的變化充分調整對未來收益的預期，當後來的實際收益與先前的預期不符時，投資者才進行調整，導致反應不足。此外，投資者在代表性偏差和保守性偏差之間的狀態轉移過程遵循貝葉斯法則。上述模型可以很好地解釋短期投資收益慣性、長期投資收益反轉等現象。

2.Daniel，Hirsheifer和 Subramanyam(1998)模型。假定投資者在進行投資決策時存在兩種偏差，其一是過度自信(overconfidence)，其二是有偏自我評價(biased self attribution)或歸因偏差。投資者通常過高地估計了自身的預測能力，低估自己的預測誤差；過分相信私人信息，低估公開信息的價值。在DHS模型中，過度自信的投資者是指那些過高地估計私人信息所發出的信號的精度，過低地估計公開信息所發出的信號的精度的投資者。過度自信使私人信號比先驗信息具有更高的權重，引起反應過度。當包含噪聲的公開信息到來時，價格的無效偏差得到部分矯正。當越來越多的公開信息到來後，反應過度的價格趨於反轉。

在DHS模型中，歸因偏差是指當事件與投資者的行動一致時，投資者將其歸結為自己的高能力；當事件與投資者的行為不一致時，投資者將其歸結為外在噪聲。即把成功歸因于自己英明，把失敗歸因于外部因素。如一個投資者基於私人信息進行交易，買進股票之後得到好的公開信息，賣出股票之後得到壞的公開信息，在這種情況下，投資者的自信心增加。但是當相反的情形出現時，投資者的自信心並不是同等程度地減少，即把證實自己判斷的消息作為信息予以重視，把證偽自己判斷的消息作為噪聲予以懷疑甚至拋棄。這樣，歸因偏差一方面導致了短期的慣性和長期的反轉，另一方面助長過度自信。

3.Hong and Stein(1999)模型。假定市場由兩種有限理性投資者組成：“消息觀測者”和“慣性交易者”。兩種有限理性投資者都只能“處理”所有公開信息中的一個子集。信息觀測者基於他們私自觀測到的關於未來基本情況的信號來作出預測。他們的局限性是他們不能根據當前和過去價格的信息進行預測。慣性交易者正好相反，他們可以根據過去價格變化作出預測，但是他們的預測是過去價格的簡單函數。除了對兩種投資者信息處理能力方面的限制性假設，第三個重要的假設是，私人信息在信息觀測者之中逐步擴散。信息在投資者當中逐步擴散，價格在短期內存在反應不足。這種反應不足意味著慣性交易者可以從“追漲殺跌”中漁利。然而，這種套利企圖必然導致長期的價格反應過度。

4.Barberis，Huang and Santos(1999)模型。上面三個模型假設投資者在作出預測時要麼是非理性的，要麼只能利用所有可行信息的子集。投資者所出現的偏差基本可以歸納為一類，即直覺偏差(heuristic bias)。heuristic的字典定義是人們自行解決問題的過程，通常採用試錯的方法。試錯的方法通常導致人們形成一些經驗規則，但是，這個過程常常導致其他錯誤。行為心理學的一個巨大貢獻是識別出這些經驗規則的原理以及與它們聯繫的系統性錯誤。這些經驗規則自身被稱為直覺。投資者在投資決策中不僅存在直覺偏差，而且存在框架依賴偏差(frame dependence bias)。後者正是BHS模型的基本假設。它從傳統的基於消費的模型出發，結合了行為心理學關於框架依賴的研究成果：Kahneman and Tversky(1979)提出的“前景理論(prospect theory)”以及Thaler and Johnson(1990)提出的“前期結果影響(influence of prior outcomes)”理論。前景理論指投資者的效應不僅決定於財富水平，而且決定於財富變化，財富損失給投資者帶來的痛苦比等量財富盈利給投資者帶來的幸福大(約為2.25倍)。前期結果影響是指投資的前期結果對風險選擇具有的影響。投資者從損失或盈利中獲得的效用依賴於前期結果。例如，前期盈利可以緩衝後期損失造成的痛苦。這個模型非常貼切地解釋了過度波動(反應過度和反應不足)以及“股權之迷”。

本文採用1993～2000年間深滬兩市數據分析研究了短期和長期交易策略的可行性。這一研究的意義在於：(1)現有關於反轉策略和慣性策略的多數研究是關於發達市場的，關於中國市場的研究比較少，而且不是全樣本研究。(2)金融實證研究經常面臨“數據挖掘(data mining)”的質疑。這裏的數據挖掘指的是從一組數據中得出既無理論意義又不能簡單推廣的規律或結論。 對中國市場進行類似研究可以進一步證實或證偽有關理論和假説。(3)這一研究顯然對投資者特別是機構投資者制定投資策略具有借鑒意義。

下面詳細描述這兩種投資策略，給出主要實證結果，並提供相應的檢驗結果。

數據和方法

我們的數據來自嘉實基金管理公司。它包括了最近3年的所有股票的交易數據和復權信息。本文作者計算了復權數據。本文研究的時間區間為1993～2000年。樣本包括了1993年之前上市的全部A股。由於至今中國沒有出現A股摘牌現象，所以我們的樣本在時間序列方向是長度相等的，在橫截面方向是數目相同的。

DeBondt-Thaler的研究方法如下：(1)將一段時間分成組合形成期和檢驗期。(2)在組合形成期，首先求個股超常收益率、累積超常收益率，然後按超常收益率將股票分成贏者組合和輸者組合，計算贏者組合和輸者組合在組合形成期的累積平均超常收益率。(3)計算贏者組合和輸者組合在檢驗期的平均超常收益率、累積平均超常收益率。(4)累積平均超常收益率分析。

Jegadeesh-Titman的研究方法與DeBondt-Thaler的方法類似。主要區別有二：(1)Jegadeesh-Titman的研究方法的組合形成期和檢驗期的長度相對較短；(2)Jegadeesh-Titman採用了重疊的抽樣方法，即組合形成期出現重疊，這樣做的好處在於可以擴大樣本容量，增加統計檢驗的勢。缺點是導致抽樣出現自相關性。而DeBondt-Thaler採用了非重疊的抽樣方法。

我們在此基礎上進行了簡化，研究方法如下：(1)將一段時間分成排序期(相當於組合形成期)、檢驗期。(2)在每一個排序期中，首先計算個股的累計超常收益率，並進行排序，確定贏者組合和輸者組合。(3)在相應的檢驗期中，計算贏者組合和輸者組合的累積平均超常收益率。(4)累積平均超常收益率分析。考慮到中國股票市場歷史較短，對於慣性策略，本文的抽樣方法是非重疊的，即組合形成期非重疊；而對於反轉策略，抽樣方法是重疊的。

累計超常收益CAR的計算方法：首先採用對數差分方法計算股票和市場收益率。然後，對於股票j和月份t，從總收益Rjt中減去市場收益Rmt得到超常收益ARjt。市場收益採用上證指數收益。最後，計算股票j在n個月中的累計超常收益CARjn，它是股票j在n個月中超常收益的簡單加總。

表1  慣性策略：累計超常收益，1993-2000，（括號中是標準差）
策略
A、一月排序期
10W，	-0.01461（0.09356）	-0.02459 （0.13943）	-0.01716（0.17757）	-0.02303（0.19091）	-0.015（0.21917）
10L，	0.00767（0.06889）	0.01897（0.09293）	0.01593（0.12959）	0.01639（0.17546）	0.01236（0.20441）
10W-10L，	-0.02228（0.10277）	-0.04357（0.16656）	-0.03309（0.21255）	-0.03941（0.27199）	-0.02736（0.32102）
B、三月排序期
10W，	-0.00708（0.10253）	-0.0061（0.14107）	0.00169（0.15317）	-0.00262（0.16861）	-0.00234（0.19712）
10L，	0.02069（0.06251）	0.02152（0.09013）	0.15317（0.12932）	0.02011（0.16518）	0.0215（0.18506）
10W-10L，	-0.02777（0.12152）	-0.02762（0.15998）	-0.00997（0.19755）	-0.02273（0.239）	-0.02384（0.2968）
C、六月排序期
10W，	-0.01031（0.06213）	-0.00179（0.11468）	-0.02026（0.11371）	-0.03374（0.17635）	-0.03089（0.16121）
10L，	0.0298（0.04254）	0.03379（0.08312）	0.02125（0.12461）	0.02853（0.11975）	0.02014（0.149）
10W-10L，	-0.04012（0.08381）	-0.03557（0.13436）	-0.04151（0.16668）	-0.06227（0.18824）	-0.05103（0.22563）
D、九月排序期
10W，	0.02663（0.07891）	-0.00143（0.09937）	-0.00969（0.1336）	-0.01605（0.11968）	-0.01569（0.11282）
10L，	0.01644（0.05296）	0.04067（0.13104）	0.05261（0.15787）	0.05902（0.16514）	0.10341（0.19514）
10W-10L，	0.0102（0.10344）	-0.0421（0.20414）	-0.0623（0.21526）	-0.07507（0.24702）	-0.1191（0.26456）
E、十二月排序期
10W，	0.01134（0.09379）	0.0238（0.06564）	-0.02774（0.09236）	-0.07452（0.11675）	-0.05288（0.10001）
10L，	-0.00306（0.04423）	0.02017（0.09147）	-0.05327（0.12117）	0.04162（0.13554）	0.06542（0.13722）
10W-10L，	0.01441（0.12247）	0.00362（0.09357）	0.02553（0.07775）	-0.11614（0.11199）	-0.1183（0.16365）

 

在排序期中，我們採用初始 幾個月的累計超常收益來對股票進行排序。最高的5、10、20隻股票被賦予贏者組合；最低的5、10、20隻股票被賦予輸者組合。然後計算贏者組合和輸者組合中所有股票的平均累計超常收益CARn。最後，計算贏者組合和輸者組合的隨後檢驗期的累計超常收益。

為了判斷短期慣性策略的表現，我們買入過去贏者並賣出過去輸者。按照這種構造，投資組合是零投資套利組合。排序期長度分別取值1、3、6、9、12個月，但在每種情況中，檢驗期長度取值為1、3、6、9、12個月。這樣，我們就形成了25種投資策略，每種策略用數對(排序期、檢驗期)來代表。排序期的起點分別為月初、季度初、半年初、季度初、年初。這樣避免了排序期重疊，從而保證了樣本觀測值的獨立性。於是，我們得到了排序期為3個月的24個贏者和輸者組合，排序期為6個月的12個贏者和輸者組合，排序期為9個月的9個贏者和輸者組合，排序期為12個月的6個贏者和輸者組合。

為了檢驗長期反轉策略的表現，我們研究了如下套利組合：買入過去輸者並賣出過去贏者。從1996年到1998年，我們構造了基於1、2、3年排序期的贏者和輸者組合。對於每個組合，隨後的5年是檢驗期。

實證結果

我們首先討論慣性策略和反轉策略的實證結果，再進行結果評論和附加穩健性檢驗，最後簡單評述一下投資策略有可能成功或不成功的原因。

一、慣性策略

表1總結了主要結果。其中，排序期分別取值為1、3、6、9、12月。它們沒有重疊；檢驗期分別取值為1、3、6、9、12月。檢驗了每種慣性策略的多個獨立的重復組合。例如，對於3月排序期，有24個獨立組合。表2給出了累計超常收益。

慣性策略的實證結果總體上表現出如下特點：

1.與我們的期望相反，贏者和輸者組合都沒有表現出相應的收益慣性，而表現出一定程度的反轉。一方面，排序期為1、3、6個月的慣性策略組合(贏者組合～輸者組合，10W～10L)在其後各檢驗期內的累計平均超常收益均為負值(圖表略)。另一方面，排序期為9、12個月的慣性策略組合隨著檢驗期增加，累計平均超常收益逐步降低(圖表略)，統計量顯著性不斷提高。例如，策略(12，12)的累計平均超常收益為－11.83%。即如果排序期變長，慣性策略組合的表現更糟糕。

2.多數統計量顯著性不高。我們認為原因在於：(1)中國股票市場系統風險在總風險中所佔比重過高，紐約證券交易所繫統風險佔1/4左右，非系統風險佔3/4左右；上海證券交易所的投資風險結構與此“倒置”，系統風險佔2/3，非系統風險佔1/3左右(波濤，1998)。結果股票價格普遍存在“齊漲共跌”現象，單個股票收益與市場收益難以出現分化，導致大多數股票的超常收益率比較小。(2)股票市場總風險過大，波動性過高，通過對1885～1993年道·瓊斯工業指數和1992～1998年7月上證指數單日跌幅超過7%的次數統計比較看到，在超過100年的時間裏，道·瓊斯工業指數單日跌幅超過7%的日期只有15次，而上證指數6年之內就有23次。美國股票市場典型股票的年波動率(volatility)為20%左右(Hull,1997)，而中國股票市場典型股票的年波動率為60%左右。這些無疑導致股票(超常)收益的標準差太大，從而t統計量不顯著。(3)深滬兩地市場早期走勢的聯動性不高，採用上證指數不能完全代表整個市場指數。

盡管多數統計量在統計上不顯著，但是，多種慣性策略中贏者組合和輸者組合在檢驗期中的均值高度一致地表現出反轉特徵。因此，我們可以相對比較安全地認為，慣性策略不僅是無利可圖的，而且是賠錢的。這個結論至少對於無力影響市場價格的中小投資者是正確的。

二、反轉策略

反轉策略的實證結果總結在表2中，總體上表現出如下特點：

1.              與我們的期望相同，贏者和輸者組合都表現出相當程度的反轉。正如在表2中顯示的，反轉策略投資者購買過去1、2、3年的輸者並賣出同期贏者。包含20個股票的策略組合在2年檢驗期內分別獲得平均34.77%、43.58%和29.68%的超常收益，在3年檢驗期內分別獲得平均38.23%、39.79%和27.51%的超常收益。這個收益主要由過去輸者決定，過去贏者基本上與市場表現相當。

表2   反轉策略：累計超常收益，1993-2000，（括號中是標準差）
策略
A、一年排序期
10W，	-0.04143（0.11903）	-0.12629（0.16605）	-0.12303（0.17643）	-0.00121（0.17265）	0.095（0.19967）
10L，	0.09612（0.22401）	0.22144（0.23173）	0.25931（0.20829）	0.17509（0.17912）	0.12407（0.16659）
10W-10L，	-0.13754*（0.27898）	-0.34772（0.35834）	-0.38233（0.30725）	-0.17629（0.29573）	-0.02907（0.2888）
B、二年排序期
10W，	-0.08818（0.1333）	-0.13892（0.15335）	-0.08105（0.17986）	0.07562（0.17124）	0.24551（0.13341）
10L，	0.19489（0.21036）	0.29688（0.16198）	0.31687（0.13628）	0.25113（0.11908）	0.34377（0.20223）
10W-10L，	-0.28307（0.2726）	-0.4358（0.25473）	-0.39792（0.24106）	-0.17551（0.24861）	-0.09826（0.24469）
C、三年排序期
10W，	-0.05124（0.14711）	-0.09454（0.15407）	-0.00479（0.26155）	0.25448（0.20231）	0.27304（0**）
10L，	0.17833（0.20295）	0.20226（0.17497）	0.2703（0.16012）	0.28462（0.18968）	0.45196（0**）
10W-10L，	-0.22957（0.26335）	-0.29681（0.27213）	-0.27509（0.3836）	-0.03014（0.33628）	-0.17892（0**）
注* ：由於反轉策略採用重疊抽樣，而慣性策略採用非重疊抽樣，所以，此均值與表1中稍有差別。 注**：我們的樣本時間區間為1993-2000年，此策略只有一個樣本，故標準差為0。

 

2.統計顯著性比慣性策略具有明顯提高。多數統計量在10%置信水平上是顯著的，個別統計量不顯著的原因與慣性策略相類似，這裏不再贅述。由於我們的樣本檢驗期發生了重疊，在表2中的t-統計量是經過序列相關和異方差性調整的(Newey and West, 1987)。反轉策略組合超常收益的t-統計量基本顯著的。

3.反轉策略的超常收益遠遠大於DeBondt and Thaler(1985)所發現的。比如，排序期為1、2、3年的反轉策略在其後兩年中年超常收益分別為20%、20%和15%(圖表略)，這些超常收益遠遠大於DeBondt and Thaler(1985)所發現的約8%的年超常收益。

綜上所述， 多種反轉策略中贏者組合和輸者組合在檢驗期中的均值高度一致地表現出反轉特徵。因此，我們認為，反轉策略是有利可圖的。

上面我們分析了造成慣性策略和反轉策略實證結果的部分統計量不顯著的主要原因有：一是系統風險所佔比例高；二是股市總風險大，波動性高。那麼，在這兩個原因背後的原因是什麼呢？我們認為：

1.股票市場噪聲交易者太多。中國股市投資者隊伍素質偏低，他們不僅得不到信息(大多數只能得到噪聲)，而且即便得到信息，他們多數也不具備應有的分析能力。這注定中國股市存在大量噪聲交易者。盡管換手率中包括股票大戶對敲操縱股市的交易量所佔份額，但是它基本上可以反應出噪聲交易者所佔的比例。20世紀90年代美國紐約交易所的年平均換手率約在20%～50%之間，即股票2－5年轉手一次。這就是説，絕大部分人是持有兩年以上的投資者。即使到了格林斯潘所謂出現了“非理性狂躁(irrational exuberance)”的1999年，也只有77%。經濟學家開始認為美國股市存在過度交易(overtrade)，其中部分交易是噪聲交易。而1998、1999、2000年我國滬深股市流通股的年平均換手率分別是395%、388%、477%(先計算“月成交金額/月末流通市值”再進行匯總，數據來自中國證監會網站)，即上市流通的每一只股票平均每年要轉手5次以上，停留在每位持股人手中的平均時間不超過兩個半月。如果説美國股市77%的年換手率中已經隱含了噪聲交易的話，那麼中國股市近400%的年換手率中至少有300%歸因于噪聲交易。首先，噪聲交易者的“從眾行為(herd behavior)”導致股票市場系統風險所佔比例太高，同時導致總風險太大(DeLong, B., A. Shleifer, L. Summers, and R.Waldmann. 1990a,b;1991)。其次，投資者頻繁換手股票本身就是一種“反應過度”。

2.個別機構投資者和股票大戶操縱股市。大戶製造波動性從中漁利，這已經是不爭的事實。

3.中國股市表現出的“博弈”特徵。“補漲”是一個被投資者普遍認同的概念：如果在一次行情中，某些股票沒有上漲，那麼它們就具有“補漲”的潛力。沒漲的要無條件補漲，沒跌的要無條件補跌，這樣造成股市“齊漲共跌”的局面。“補漲”現象其實是一種脫離了基本價值的交易現象，具有一定的“博弈”特徵。

結論

綜上所述，我們得到如下結論：

一、慣性策略和反轉策略的研究都表現出收益反轉特徵，在這個意義上可以説中國股市只存在反應過度現象，不存在反應不足現象。這一結論至少對於排序期大於一個月的策略是成立的。

二、中國股市反轉特徵和慣性特徵的短期化，這可能與中國股票市場的高換手率有關。中國股票市場從9個月開始就表現出顯著的反轉特徵。 本文研究慣性策略的最小排序期是一個月，也許採用更小的排序期，可以發現顯著的慣性特徵。

三、中國股市系統風險佔總風險的比重非常高，系統風險非常大。在這種情況下，我們認為，從大的方面來説，盯住市場指數的被動投資策略更加可取；單就反轉策略和慣性策略而言，反轉策略更加可取。反轉策略成功的可能性比較大，而且期望超常收益非常可觀。另一方面，慣性策略失敗的可能性非常大。至少對於不能影響股票價格的投資者而言，慣性策略或“追漲殺跌”是最差的策略。股票莊家的根本策略是誘引中小投資者追漲殺跌。如果追漲殺跌是一個有利可圖的策略的話，那麼，中小投資者就可以賺錢。然而，慣性策略無利可圖的事實從一個側面反映出中小投資者採用追漲殺跌的慣性策略在與莊股的爭鬥中總體上處於不利地位。因此，對付股票莊家最好的策略是以“等”為主的反轉策略。                 ■