股价过度波动的噪音交易解释

股价过度波动的噪音交易解释

贾男（西南财经大学经济学院）

摘要：股价波动幅度超过了预期红利是在许多股票市场都存在的一种现象，许多经济学家从

不同角度提出了对这一问题的解释。本文在正反馈交易模型的基础上，建立了一个具有套利者发布虚假信息的噪音交易模型，以说明股价过度波动的形成机理。用中国的数据进行的实

证检验支持了这一模型的结论。

关键词：股价过度波动，噪音交易，正反馈交易模型

一、股价过度波动的提出

股价波动性(volatility)被定义为“一段时间内收益率序列的标准差”，用V表示波动

性，则

)1

/(

)]

(

[

1

2

2∑

=

-

-

=

n

t

t

n

P

E

P

V

其中n表示天数，t

P

表示第t日的股价，E(P)表示期

间内的价格平均值。最早提及过度波动问题的是席勒(Shiller，1981)发表在美国经济评论上的《股价变化太大了吗?—与随后的红利变化相比》席勒利用大量的数据和分析，论证在信息中，股息是最为重要的信息，因为股息是介于现实所得与未来股价之间的“中间物”。席勒根据截止到80年代初期的资料，认为股息是非常稳定的，这一稳定性甚至在1929年股市大崩溃之后，也仅仅只用了4年的时间就恢复了原有的趋势。既然最为重要的信息是稳定的，那么信息波动按EMH理论，不应导致股价的剧烈波动。实际上，席勒证明股市在价格方面的波动性比EMH模型的解释高出5-13倍。Le Roy 和Porter (1981) 发表在《经济学家》上的文章《现值的关系:对有限方差基础的检验》，也得出了类似的结论。随后，经济学家们进行了大量的实证研究，包括West（1988），Campbell和Shiller(1988b)，Campbell(1991) 等，尽管采用的方法不尽相同，但都得出了相同的结论，即股票市场的波动水平不能被股价是对未来收益的贴现的任何有效市场模型所解释。这一现象，Campbell(1999)称之为“股市波动之谜”。

二、研究现状

许多经济学家对这一问题进行了研究，并提出了不同的解释，大致包括以下几种：

1．经济衰退是增加股市波动性的(最)重要因素。

Hamilton 和Lin (1996)是九十年代以来，最坚决地坚持以基本面解释股市波动性的突出代表。他们利用股票回报与工业生产增长率之间数据分析发现，经济不景气，是唯一重要的可以解释市场波动性的因素，它对波动性的解释高达60% 。较早发现衰退对市场波动影响的是Officer's (1973)，他根据纽约证券交易所股票回报经验分析，发现波动性主要来源于经济衰退。Campbell和Lettau(1999)通过对1962-1997年的股市数据经验检验也发现，

一旦经济进入衰退，包括市场层次、产业层次和公司层次的波动性，都会强烈增大，其中市场层次的波动性最为突出。但是这种解释显然无法说明某些国家在经济增长率很高时股市波动性仍很大的情况。

2．“财务杠杆效应”(leverage effect)

Black(1976)提出了著名的“财务杠杆效应”。他认为，经济形势向好的时候，财务杠杆扩大；衰退的时候，随着公司债务对权益的比率上升，加上企业盈利下降、不确定性增加等因素，使得财务杠杆的收缩具有了很大的强制性，增加了公司的风险。“财务杠杆效应”在公司层面和在市场层面都可能发生。而且，财务杠杆效应与股市的一个异常情况，即“市场波动的非对称性”密切相关。所谓“市场波动的非对称性”，是指“前期股价低回报与未来高波动性相关，但前期股价高回报并非与后期低波动性相关”。按照财务杠杆效应，前期股价低回报，容易造成公司财务状况的紧张和恶化，从而增加了投资者对公司破产的担忧，使他们降低了持有股票的意愿，并导致未来股价的大幅度波动。

不过，Schwert (1989)证明，仅仅是财务杠杆本身，并不能导致股市的过度波动性，财务杠杆的作用恰恰是与其他经济因素在一起联合发生作用的。实际上，财务杠杆效应一直是广泛受到检验的理论。最近的研究显示，杠杆效应的经济意义经常不显著，Andersen et al.(2001)杠杆效应在个股上的表现弱于在市场总体上的表现。另外一些研究表明，财务杠杆效应并非问题的全部，因为投资者认为，股价下跌可能意味着某些重要因素的不确定性增加，从而影响经济并再影响股市的波动性。此外，在对“非对称性波动”的解释过程中，人们发现“波动性反馈机制”可以作为杠杆效应的一种替代性解释手段。

3．时光转换模型

Veronesi (1999)用理性分析的模式，建立了一个“好时光一坏时光”模型。模型的关键在于:假定经济基本面，比如股息趋势过程，遵从连续随时间变化的马尔科夫链，该马尔科夫链具有两个基本状态，即好时光、坏时光，但是时光变化本身是不可观察的。投资者用事后的观察(即后验概率)，来认定当前属于哪种状态。在好的时光里，通过后验概率(posterior probability)验证，许多投资者将认定市场向好(是好时光)的概率接近1.0，此时受到坏消息的冲击，投资者对未来的不确定性增加，他们或许认为好时光的概率只有50%,因此要求的风险补偿增加，这就是为何市场下跌的幅度，比按贴现值模型计算的要深得多，即过度波动。不过，在投资者相信的坏时光中，即便出现好消息，也会带来不确定性的增加，投资者尽管提高未来盈利预期，但却没有贴现值模型预计的那么多。

值得注意的是，Veronesi (1999 )的模型具有两个显著的特点:一是模型强调基本面是投资者决策的基础，强调理性分析方法；二是，模型的实际假设是以人类的认知、心理现状为出发点，以信息障碍作为依据的，因此，该模型事实上已经走向了理性分析与前景理论的结合。

4．正反馈交易与套利者的行为