中国股市反转效应实证(1)

合集下载
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

中国股市反转效应实证

摘要

在现代金融相关理论中,有效市场假说认为,投资者所取得的信息都体现在了股票价格上,投资者想要通过分析信息,从而获取超额收益是不可能的。不过越来越多的金融现象出现,得出了不一样的结论。

本文首先对上海股市和深圳股市分别进行日度反转效应存在性的短期证实,试图通过短期证实,对沪市A股和深市A股两个股票市场反转效应的表现进行比较与分析,最终,总结出我国的股票市场上反转效应的表现。

之后将2000年至2015年的股票数据根据不同的节点分成2个阶段,检验反转效应在不同时间阶段和不同市场形态下的变化规律。最后,对媒体舆论、投资者情绪和反转效应之间的关系进行梳理,选定两篇不同性质的权威媒体报道,以权威媒体对股票市场的报道的时间点为节点,考察媒体舆论对我国股票市场反转效应表现的影响。

1.1样本选择

关于股票的选择方面,本文将沪市A股和深市A股分为两个样本,对他们分别进行反转效应的检验。并对两个样本的检验结果进行比较分析,本文主要选取了股票2000年至2015年一共十六年的数据。并且本文为了保证研究结果的时效性,于是选择了2000年至2015年较能体现现在股市特点的股票数据进行分析研究。因为数据样本的时间跨度长达16年,有相当一部分的股票数据不太完整,当股票的开盘价数据大部分不存在时,会将这只股票剔除出样本,当股票的开盘价数据存在少部分缺失时,本文会釆用前五日的开盘价数据进行加权平均补足数据,如表1.1

表1.1缺少收盘价数据

股票缺少1月13日的股票开盘价数据,于是对1月13日前五日的数据进行加权平均,即得到1月13日的开盘价为:

(18.32+18.57+18.45+18.23+18.52) /5=18.42(元)

将数据进行补足后得到1.2:

表1.2补充缺少的收盘价数据

最终利用这种方法,我们最终选取了上海A股股票市场上的392支股票和深圳A股股票市场上的345支股票作为本次研究的样本。

1.2实证方法

检验反转效应的方法是由Jagadeesh开创,将所有股票的在形成期时的收益率按照从高到低进行排序,然后定义一个阙值,例如将阙值定义为15%时,则收益率位于前15%的股票组合成为底家组合,收益率位于后15%的股票组合成为输家组合,组合内每只股票的投资权重是相等的。

(一)设定形成期和观察期

形成期是指我们对某只股票的收益率的观察时间,持有期是指我们买入一只股票,然后一直持有至卖出的时间。在进行短期反转效应检验时,我们将形成期和持有期的设定为5天、10天、15天、20天、25天、30天,形成6*6=36种组合模式。本文中,我们用(p,q)表示所有的投资组合,其中p表示股票的形成期,q表示股票的持有期,以日度检验为例,(P,q)表示对股票市场观察P天,然后一直持有贏家组合或输家组合q天后,观察投资组合的在这q天的收益率。本文样本时间跨度达16年,包含2000年1月1日至2015年12月31日的所有数据,一共拥有高达3871天的股票收盘价数据。

(二)处理方法以及研究过程

我们将沪市A股的392支股票和深市A股的345支股票向后复权,得到所有股票的收盘价,以便于计算接下来的收益率。以日收益率为例,将股票2000年至2015年所有数据按照时间顺序分为3871天,计算每一支股票在第n天的日收

益率,等于第n 天的收盘价取对数减去第n-1天的收盘价取对数,即:

dm, n=LnSm, n-LnSn, n-1

其中dm, n 表示代号为m 的股票在第n 天的收益率。Sm,n 表示代号为m 的股票在第n 天的收盘价,Sm,n-1表示代号为m 的股票在第n-1天的股票收盘价。我们将所有的日收益率算出之后,我们需要求得股票的累计收益率,例如组合(p,q ),我们需要计算每一支股票P 天的累计收益率,然后按照累计收益率的高低顺序进行排列,累计收益率计算方式如下:

D m =Πp 1(1+d n )-1

其中D m 表示的是代号为m 的股票的累计收益率,利用相关程序将所有股票的累计收益率进行从大到小的排列.本文设定的阙值为10%,所以将累计收益率排名位于前10%的股票组合成为嬴家组合,将累计收益率位于后10%的股票组合成为输家组合.然后在观察p 天后,投资贏家组合并持有q 天,计算在这q 天里贏家组合的累计收益率,形成第一组wp,

wp=Πq

1(d n +1)-1

然后投资输家组合也持有q 天,计算在这q 天里输家组合的累计收益率,形成第一组1P,

lp=Πq 1(d n +1)-1

接下来以第P+1天为起始点,以p+1至第P+P 天为形成期,计算每客股票的累计收益率,再次将所有股票的累计收益率进行高低顺序排序,形成新备贏家组合和新的输家组合,在第p+p+1天至第p+p+q 天持有新的贏家组合和输家组合,计算这q 天内赢家组合和输家组合的累计收益率,形成第二组wp 和lp,以此类推,直到最后一天,得出X 个wp 和lp,然后对这X 个wp 和lp 求均值,得出最终的贏家组合收益率wp 和最终输家组合收益率lp .

wp =

x

1 ∑x

1wp x wp

lp =

x

1

∑x 1

lp x

wp

此外,我们还需要构建一个零投资组合W1,假设不存在交易的成本,我们可

以买入一定价格的赢家组合,同时卖出同样价格的输家组合,此时成本为0,则零投资组合的好率为:

wl=wp—lp

最后我们需要对数据进行显著性检验:

t=g/(s/X)

其中g为wp-lp的均值,s为wp-lp的标准差,X为wp-lp的总组数。进行显著性检验后,我们的得到相应的t值,设定适当的显著性水平α值,检验所得数据是否能够通过显著性检验。如果通过显著性检验,且构造的零投资成本组合能够获得正的收益率时,则证明我国股市存在显著的动量效应,当通过显著性检验且构造的零投资组合获得的收益率为负时,则证明我国股市存在有显著的反转效应。由于本文涵盖有2000年至2015年长达16年的数据,数据庞大,需要借助辅助工具处理,本文采用的是matlab工具,编写了一个matlab数据处理工具.

最后将所得数据编写为表格形式.

1.3反转效应存在性检验

1.3.1日度反转效应检验

日度反转效应的检验主要是为了分析我国股票市场的短期规律,本文利用了我国沪市A股和深市A股从2000年到2015年的每日收盘价,共计3871天的数据,采用重叠形成期的方法,对数据进行分析研究。形成期和持有期的设定分别为5天、10天、15天、20天、25天、30天,一共36种组合方式,通过上文的实证数据分析方法,得到沪市A股的结果如表1.3

表1.3沪市A股日度反转效应检验结果

相关文档
最新文档