中国股市非有效性的基本判断

《华东经济管理》一九九六年第二期(总第44期)　

□　高建宁

中国股市非有效性的基本判断 (一)有效股票市场假设　所谓有效股票市场,是指一种能够充分反映已知信息的市场,投资者按行市买卖任何股票,其净现值为零,即投资者预期的盈亏相抵。当然,这相抵并不是说投资者没赚钱,而是说他们只能获得预期的正常利润,即边际利润等于边际成本,而不可能获及超额利润。在此市场上,有无数的个人、企业、机构和政府部门作为资金的需求方进入股票市场,寻找合理成本的资金;同时亦有无数的个人、企业、机构和政府部门作为资金的供给方进入股票市场,寻求投资,获得盈利机会。股票市场的信息是完全流通的,谁也不能根据不对称的信息或内幕消息操纵股票价格,任何超额利润都会因竞争而消失,所以此时的价格也称为均衡价格。

股票市场有效化是建立在股票价格的变化表现为随机游动过程这一假说之上。70年代范玛(Fam a)根据对信息的不同理解,将有效市场假设分为三个层次:第一层次是弱势有效市场,它认为历史上有关价格和收益的信息已完全反映到了价格中,人们无法通过对历史信息的研究获及超正常的收益,这实际上是否定了技术分析的作用;第二层次是半强势有效市场,它认为所有的公开信息已完全反映到当前的价格中,人们无法从公开已知的信息得到好处,这实际上又否定了基本分析的作用;第三层次是强势有效市场,它认为所有信息,包括公开的和内幕的,都反映到了价格之中。很显然,最后一个层次是最强的有效市场,在这个市场中,不要说一般的投资者,就是内幕人员也无法从股市中获及超正常的利润。

(二)股市有效性的历史论争　历史上有许多专家学者对股市的有效性进行了大量的实证研究,从结果来看,强势有效市场当不存在,内幕人员及证券专业人员完全有获及超正常收益的机会,但对于弱势有效市场和半强势有效市场的存在与否,却发生了极大的争议,此类研究主要是从两个对应面展开的。一方面,众多学者证明股市是有效的,较著名的例子有:(1)Fam a于1965年用不同间隔天数价格变化求其自相关性的办法,得出了1958—1962年期间道・琼斯工业股票价格变化的自相关系数接近于零,从而证明股价是随机行走的;(2)C・W ard等在1966年验证了一下所谓的“过滤规则”,即涨势中跌10%抛出,跌市中涨10%购进的规则,结果发现运用这一策略后的收益还不如简单地购进然后一直持有一个资产组合的收益;(3)Fam a和F isher等通过计算累积平均超正常收益(CAA R)来测试公开信息对投资收益的影响,结果表明投资者无法从一公开信息中获得超正常收益。另一方面,一些证据又表明股市的无效性,例如,(1)1921年Banz发现“小公司效应”,即投资于小公司的平均收益要高于大公司的平均收益;(2)1980年F rench发现“周末效应”,他验证了斯坦德——蒲尔500(Standard”Poo r500)指数,结果表明,周末平均收益要高得多。除此之外,还有价值线效应、年末效应等一些例证。

这两种截然相反的验证至少说明了一点:当今股市不能说完全无效,也不能说完全有效,不同市场会有效率上的差异。Sam nele于1981年通过研究发现当今西方世界只有纽约、伦敦和东京股市是比较有效的,其中纽约股市是最有效的一个。在其它市场中,只有德国股市带有一点有效性,绝大多数都是效率很低的市场。

(三)中国股市非有效性确认　我国股票市场还十分年轻,虽已有长足的发展,但与发达国家相比,尚有许多不足之处:(1)股票市场规模太小,市场上缺乏足够的参与者进行竞争;(2)市场参与者有不同的风险偏好且没有足够经验,知识水平又参差不齐;(3)股票信息传递缓慢与信息获得的不平衡导致部分地区的投资者较其它地区的投资者更具有优势;(4)缺乏大量有经验、高水平的股票分析师和股票分析行业;(5)相对较高的交易成本,将减少许多中小投资者,而可能使市场控制在少数大户、机构手中,严重扭曲市场,恶炒个股便是一例。这些欠缺足以表明我国股票市场是缺乏完全有效的。

那么,我国股市是否具有弱势市场有效性呢?这取决于股市价格波动是否表现为随机过程。新加坡国立大学经济统计系的俞乔—莫卡矶(Yu and M ookerjee,1994)对上海(1990.12～1994.6)和深圳(1991.4～

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1994.6)两地市场股价变化的随机假设进行了如下的验证:

1、误差项的序列相关检验。如果股票价格变动是随机的过程,即表现为

“随机游动”状态,则股价变动的误差项不存在序列相关。设市场有效化可以表现为:R t =(1+r )R t-1+e t 。其中股价收益R t 是以对数表示的该期股价P t 与上期P t-1之差:R t =lgP t -lgP t-1,r 为时间变数,e t 为误差项。

若股价变动的“随机游动”成立,则有E (e t )=0,E (e t ,e s )=0(t ≠s )且V ar (e t )为无限。因此,我们可以对误差项e t 是否序列相关进行检验。e t 的序列相关被定义为:Θk =

E (e t ,e s )Ρe 2。由巴克斯—皮尔士(Box —P ierce )检验法:Q =T ∑K r =1

Θδe 2。计算得到Q 检验值。Q 值服从X 2分布。上海与深圳股价的Q 值分别为10100与3105,均大于临界值。所以这一检验排除了上海与深圳股价变动是“随机游动”的可能性。

2、游程检验。对中国股价是否有

“随机游动”过程的检验还可以通过游程检验进行。股票价格连续性地单向上升(下降)被称为一个游程。一般地有两种方向的游程存在,即上升或下降游程。股价停顿不变的情况,在实践中出现的机会极小,故排除在外。总游程数(s )与均值E (s )与标准差Ρs 定义为:E (s )=N +2N A N B N ,Ρs =2N A N B (2N A N B -N )N 2(N -1)

。上述公式中,N 为股价变动的总天数,N A 为上升股价的天数,N B 为下降股价的天数,s 为总游程数。当N

足够大时,s 趋于正态分布。改写为标准正态分布式则得到正值:Z =S-E (s )s

。计算结果表明,上海股价的正值为-8124,深圳股价的正值为-5149,远大于临界值。所以,游程检验的结果不承认上海与深圳股票价格变动为随机过程的假设。

3、非参量性检验。以上的两种检验受到股价变动服从正态分布这一前提限制,当股价实际运动不服从正态分布时,以上检验便可能得出误导的结果,而非参数性检验则可不受股价变动的分布限制,从而避免了可能发生的误差结果。以下使用科拉多——沙茨伯格的非参量性检验来确认中国股票市场价格的波动是否遵循随机游动过程这一假说。假设除去自相关性和均值的误差项为X ,将X 加总得到:Y t =

∑t i =1X i 。而标准化后的Y t ,则为W (Y t )=Z t ΡT ,服从克莫哥莫夫——斯米尔拉夫分布:

W (Y t )=P (m ax l W t l

据此式计算的关于上海与深圳股票价格的检验值分别为01822和01456,远大于临界值。所以,非参量性检验同样地统计学意义上排除了中国股价遵循随机变动过程的假设。

考虑到以上检验时间跨度较长,我们再对上海证券交易所和深圳证券交易所1994年(1994.1.3～1994.12.30)股价变化的随机假设进行误差项序列相关检验,其中上海证券交易所全年有253个观察值,深圳证券交易所有249个观察值。设P t 表示综合指数的日收市值,则L n P t —L n P t-1表示股价变动值。我们以R t 表示股价变动值,即R t =L n P t -L n P t-1。

检验股票市场是否符合弱势有效市场假说,就要看股价变动时间序列{R t }是否符合随机走动假设。构造随机走动模型:R t =R t-1+e t 其中e t 为误差项。

若股价变动的随机走动假设成立,则E (e t )=0,E (e t ,e s )=0(t ≠s ),即误差项e t 零均值,不自相关。其含义是在R t-1的基础上随机地加上一个值便构成R t 的值,根据R t-1无法预测R t ,股票价格对历史信息反映充分。反之,各误差项e t 自相关性较强,股价变化的随机走动假设不成立。所以检验股价变化的随机走动假设,关键又在于检验误差项序列{e t }是否存在较强的一阶自相关。构造误差项e t 的时间序列{et }的自回归模型:e t =Θe t 21+Εt 。其中Θ为自相关系数,Εt 为误差项,若Θ趋近于0,则说明时间序列{e t }不存在自相关,股价变化的随机走动假设成立,股票市场呈弱势有效。反之,则否定有效市场假设。

对深圳证券交易所检验的结果是:Θ=-0154,R 2=0129,D ・W =2134,t =-9191

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