关于股票市场的论文范文

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《我国股票市场有效性的研究》

摘要：本文从有效市场假设出发，重点研究我国股票市场的有效程度。本文作者通过抽样统计，对我国股票市场的有效程度进行了

实证分析。先运用序列相关检验的自回归模型对市场指数收益率数

据进行检验，得出了我国股票市场处于弱式有效水平的结论;然后引

入事件研究法，通过对超常收益率的测算检验市场是否达到半强式

有效，进而阐述如下观点：我国股票市场目前已达到弱式有效水平，但并不具有半强型有效市场的特点。

关键词：有效市场假设;股票市场;有效性;事件研究法

0引言

1有效市场假设简述

2我国股票市场弱式有效的实证分析

2.1研究方法根据有效市场的定义，当现在的价格充分反映历史

价格信息时，投资者不可能通过股价的历史变动来预测未来股价的

变动，此时的市场是弱式有效的。因此若证券市场达到弱式有效，

证券价格时间序列将呈现随机行为，各期证券价格的相关系数将为零。Fama(1965)通过对1957年年底至1962年9月道琼斯30种工业

股票进行自相关检验，研究美国证券市场的效率水平，检验结果表

明所有的相关系数均很小，并无显著地大于零。该实证研究说明证

券价格的时间序列不存在显著的系统性变动规则，因此美国证券市

场达到弱式有效水平。

本文也使用序列相关检验研究我国上海和深圳两个市场是否已经具备弱式有效的特征。首先建立自回归模型：Pmt=θ0+θiPm(t-

i)+εi，(i=1，2，…，n)。

其中：Pmt为市场指数在第t期收盘时的数值，Pm(t-i)为

市场指数在第t-i期收盘时的数值;θ0为常数项，θi为第t期与第t-i期收益率的相关系数;εt是随机项，其有E(εt)=0，

Var(εt)=σ2。若证券市场达到弱式有效，则Pmt与Pm(t-i)之间是相互独立的，或者说，其相关系数θi应等于零;反之，Pmt与Pm(t-i)之间的相关系数不等于零。然而，问题在于证券的后期价格是在前期价格基础上的递增或递减，对前期价格存在依赖关系。为了克服这一问题，一般采用收益指标而不采用价格指标。即：

Rmt=θ0+θiRm(t-i)+εt，(i=1，2，…，n)其中：Rmt表示第t期市场指数收益率，Rmt=■，Rt-i是证券在第t-i期的收益率;εt是随机项，其有E(εt)=0，Var(εt)=σ2。如果市场是弱式有效，则证券收益率时间序列将呈现随机行为，上式中的θi参数与零相比不应该具有统计意义上的显著性。

2.2样本选取本文所使用的数据为上海证券交易所与深圳证券交易所的每日的指数收益，收益采用沪深股市每日指数计算得出。在上海证券交易所的所有指数中，选取的样本指数为上证A股指数和上证180指数;在深圳

证券交易所中选取的样本指数为深证成指和深证100R指数。

在样本区间的选择上，本文选择2009年5月4日至2010年5月4日的时间序列作为分析对象。本文的所有指数数据都来源于大智慧软件。

2.3实证分析利用eviews软件的计算，在显著性水平为5%时，深沪股市各综合指数的自回归情况见表1。

从表1可以看出，当显著水平为5%时，在样本期间，上述4种指数，除深证100R指数滞后4天的相关系数具有显著性意义，其他均不具有显著意义，从沪深股票市场所选的市场指数基本上不存在显著的自相关关系。这表明我国上海和深圳股票市场基本上达到了弱式有效水平。

3我国股票市场半强式有效的实证分析

3.1研究方法1969年以前的所有关于市场有效性的实证研究都存在一个致命的缺点即无法解决验证有效市场假设时的联立假设问题。1969年，Fama等人在研究配股信息的公布对股价的影响时提出了事件研究法。该方法巧妙地解决了联立假设问题，它通过考察某一事件的出现对股票价格或收益率的影响来判断市场的有效程度。如果某事件出现以后，股价能在短时期内得以迅速调整并自动恢复到均衡，从而使得任何以该事件为基础的交易不能获得超额利润，则表明市场是有效的;反之，市场是无效的。

运用事件研究法，首先要对股票绩效进行评估，本文应用市场模型来评估股票绩效：Rit=■i+■iRmt+μit

Rit是第i种股票在第t期的实际收益率，■i和■i是根据样本时限内第i种股票的实际收益率和市场收益率为样本数据估计的参数估计值，μit是第t期的误差项，即

残差。

3.2事件选择本文研究的事件为2009年10月20日率先在希腊爆发的欧洲主权债务危机，考察市场价格对其的反应。研究时间划分为两个区间：事件窗和后事件窗，本文以希腊债务危机的爆发时间t=0为事件日，T=-20～20为事件窗与后事件窗，长度为41天。以上市公司2009年年度财务报表所揭示的每股普通股收益的

1.0531(2010年一年期贷款基准利率为5.31%)作为2010年的预期，如果2010年年报所揭示的每股普通股收益小于预期，则定义欧债危机爆发为利差消息，以“-”表示;反之，如果实际的每股普通股收益高于预期则为利好消息，以“+”表示。

3.3样本选取与数据处理在上海市场上涉及金融、钢铁、地产、煤炭等25个行业中各选1只具有代表性的股票，以上证A股指数作为市场指数，同理也在深圳市场上选择25只股票作为样本股，以深证成指指数作为市场指数。样本时限选取以2009年10月20日为对称轴向前后延伸各20个交易日，即从2009年9月14日至2009年11月17日。在这期间进行了转、增或配股的股票，本文都进行了复权处理。

3.4实证分析

3.4.1计算50家上市公司在研究期间的收益率Rit和市场收益

率Rmt，即：Rit=■Rmt=■

其中Pit是第i种股票在第t期的收盘价;Pi(t-1)是第i

种股票在第t-1期的收盘价。

3.4.2对每一只股票i利用Eviews以最小二乘法(OLS)估计其系

数■i、■i，再将事件窗内的市场收益Rmt代入各只股票的估计方

程中，便可求得各股票在其事件窗内的正常收益■it，即：

■it=■i+■iRmt，(i=1，2，...，50;t=-20，-19， 0

1，…，19，20)

其中■it是第i种股票在第t期的正常收益率。

3.4.3计算样本期间各种股票每日的超常收益率，即：

ARit=μit=Rit-■it=Rit-(■i+■iRmt)

其中，ARit是第i种股票，在第t期的超常收益率。

3.4.4计算“+”和“-”组在时间T=-20～20平均日超常收益率，分别计为AAR(+)、AAR(-)和累计平均超常收益率，计为CAAR(+)、CAAR(-)：

AARt=■■AR■，CAAR=■AARt，(t，T=-20，-19…，

-1，0，1，…，19，20)

3.4.5利用excel软件，计算上海股票市场样本期间的数据得到

表2。

3.4.6利用excel软件，计算深圳股票市场样本期间的数据得到

表3。

3.4.7把上述计算结果合成图1和图2。

3.4.8根据事件研究法，假定在一个半强式有效的市