證券市場反饋交易行為實(shí)證研究

張漫子

(中國海洋大學(xué),山東青島 266071)

證券市場反饋交易行為實(shí)證研究

張漫子

(中國海洋大學(xué),山東青島 266071)

本文以 Shiller-Sentana-Wadhwani提出的理論模型為基礎(chǔ),使用非對稱 TGARCH模型來擬和波動率的變化對我國證券市場上的反饋交易行為進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),上海股市表現(xiàn)為負(fù)反饋的交易特征,即低買高賣。在深圳證券市場稍有不同,在風(fēng)險(xiǎn)水平較低的時(shí)候,正反饋交易特征比較明顯,隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加負(fù)反饋交易者占主導(dǎo)地位。隨著波動性的增加,深圳股市負(fù)反饋交易行為增加,其程度要比上海股市大。在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí),兩市場均表現(xiàn)出負(fù)反饋交易的行為。

反饋交易;證券市場;羊群行為

一、研究文獻(xiàn)綜述

從有效市場理論的角度來看,由于現(xiàn)行的股價(jià)已經(jīng)充分反應(yīng)了所有的相關(guān)信息,因此以過去收益作為投資決策基礎(chǔ)的動量策略(即正反饋策略)是非理性的,這將使得股價(jià)和基礎(chǔ)價(jià)值發(fā)生較大程度的偏離,從而加劇股價(jià)的波動性。在美國,有不少學(xué)者對美國共同基金采取的投資策略進(jìn)行了研究。

Grinblatt,Titman和Wermers①Grinblatt,Mark,Sheridan Titman,and RussWermers.“Momentum investment strategies,portfolio perfor mance,and herding:A study ofmutual fund behavior.American Economic Review”.1995;Vol.85,p1088-1105根據(jù) 1974年底到 1984年底美國 274個(gè)共同基金的組合變化數(shù)據(jù),研究了基金的交易策略。研究結(jié)果表明,總體來講,基金都采用了動量投資策略(即正反饋投資策略)進(jìn)行投資,他們傾向于購買過去表現(xiàn)好的股票,但對于過去表現(xiàn)欠佳的股票卻并沒有出現(xiàn)系統(tǒng)性的賣出行為。研究表明,大約 77%的共同基金傾向于購買前期表現(xiàn)好的股票。

而Warther②Warther,V.“AggregateMutual Fund Flows and Security Returns Journal of Financial Economies”.1995,Vol.39,p209-235,對美國共同基金的研究發(fā)現(xiàn),基金并非象大家認(rèn)為的多采用正向反饋交易策略,他發(fā)現(xiàn)在股票前期收益和本期基金投資之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此,他認(rèn)為基金采取的是負(fù)反饋交易策略。

Wer mers③Wenners.R.“Mutual Fund Herding and the Impact on stock Prices”.The Journal of Finance.1999.No.2.p581-622的研究則表明,美國證券投資基金通常采取的是正反饋的交易策略,傾向于購買同樣的幾只過去表現(xiàn)優(yōu)異的股票。

Sentana和Wadhwani④Sentana,E andWadhwani,s.1992“Feedback Traders and Stock ReturnAutocorrelation:Evidence from a century ofDailyData”, Economic Journal,Vol.104,p415-425擴(kuò)展了 Delong的分析邏輯,考察了反饋交易、收益率自相關(guān)和波動率關(guān)系。他們在 shiller (1984)的成果的基礎(chǔ)上將三者的關(guān)系用 Shiller-Sentana-Wadhwani模型的形式表述出來。Bohl和 siklos(2004)基于shiller-Sentana-Wadhwani模型,用不同的 GARCH模型檢驗(yàn)了成熟市場和新興市場上的反饋交易。檢驗(yàn)結(jié)論認(rèn)為,在兩個(gè)市場上都存在正反饋和負(fù)反饋交易行為,但反饋交易行為在新興市場表現(xiàn)更為明顯。在兩個(gè)市場上,正反饋均隨波動率的增加而增強(qiáng),但新興市場增強(qiáng)的程度要小一些。

二、反饋交易理論模型

Sentana和Wadhwani(1992)在用反饋交易行為解釋股票收益率的序列相關(guān)時(shí),提出一個(gè)包含基于對股票基礎(chǔ)價(jià)值的預(yù)期進(jìn)行投資的交易者(SmartMoney)和反饋交易者的兩群體的市場模型。假定前者對資產(chǎn)的需求函數(shù)具有以下形式:

Qt1,表示由第一類投資者 (SmartMoney)持有的資產(chǎn)比例。Et-1(rt)表示在 t-1時(shí)刻對 t時(shí)刻預(yù)期的資產(chǎn)回報(bào)率rt,是一個(gè)基于 t-1時(shí)刻所有信息的條件期望。α是無風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率 (Merton,1980),當(dāng)期望收益率為α?xí)r,這類投資者不持有該資產(chǎn)。μt表示 t時(shí)刻投資者持有風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),它是條件方差σt2的非降函數(shù)。假定:μt=μ (σt2)

(μt>0,第一類投資者表現(xiàn)為風(fēng)險(xiǎn)厭惡偏好,隨風(fēng)險(xiǎn)的增加,投資者將減少對該資產(chǎn)的持有。當(dāng)證券市場只有第一類投資者時(shí) (Qt1=1),在均衡時(shí)資本資產(chǎn)定價(jià)公式:Et-1(rt) =α +μ(σt2))

Qt2表示反饋交易者的資產(chǎn)持有比例;γ>0表示反饋交易者是正反饋交易型,即“追漲殺跌”;當(dāng)時(shí),表示反饋交易者是負(fù)反饋交易型的,即“低買高賣”。

在市場風(fēng)險(xiǎn)水平較低時(shí),γ0值代表了反饋交易對市場收益的直接影響,在市場風(fēng)險(xiǎn)水平較高時(shí),γ1的權(quán)重增加,其值與波動性水平的乘積代表了反饋交易對市場收益的直接影響。sentana和wadhwani用英國及美國等成熟股市股票指數(shù)擬合模型所得到的參數(shù)結(jié)果顯示,當(dāng)市場波動性較小時(shí)負(fù)反饋交易占主導(dǎo)地位,當(dāng)證券市場劇烈波動時(shí),正反饋交易占主導(dǎo)地位。

雖然這個(gè)理論模型最先提出來是用反饋交易行為解釋收益序列相關(guān)。但是,該模型解釋了第一類投資者和反饋交易者之間相互作用的模式,為檢驗(yàn)反饋交易行為提供了可能。

三、統(tǒng)計(jì)計(jì)量模型

波動的積聚性、非對稱性和收益分布的尖峰厚尾形態(tài)是證券市場的重要特征。早期的研究表明,證券價(jià)格的預(yù)測誤差會聚集出現(xiàn),一段時(shí)間內(nèi)誤差較大,而另一段時(shí)間內(nèi)誤差較小。為保證本文模型參數(shù)估計(jì)量的有效性以及提高置信區(qū)間的精確性,本文在實(shí)證分析中選擇 TGARCH(1,1)來對收益率的條件方差建模。在檢驗(yàn)中國資本市場反饋交易特征存在性方面,聯(lián)合估計(jì)下面的模型。

條件方差方程為:

示性變量定義為:

ht表示條件方差,εt服從均值為 0,方差為 ht的條件正態(tài)分布。在(5)式和 (6)式中,條件方差是過去殘差平方和過去條件方差的函數(shù)。方差方程的平穩(wěn)性要求滿足:β1、β2和β3非負(fù),β1+β2+β3<1和β1+β2≥0。但是結(jié)合回歸模型,條件方差不但是殘差平方和和過去條件方差的函數(shù),也間接是參數(shù)α1、α2和α3的函數(shù)。考慮到回歸方程,條件方差的穩(wěn)定性條件要更復(fù)雜。β2度量了條件異方差非對稱的程度,當(dāng)該系數(shù)不為 0時(shí),表示上期正的殘差和負(fù)的殘差對當(dāng)期的條件異方差有不同的影響,當(dāng)該系數(shù)為 0時(shí),表明條件異方差不存在非對稱現(xiàn)象,可以使用一般的 GARCH模型來估計(jì)條件異方差。

四、數(shù)據(jù)及實(shí)證檢驗(yàn)

本文研究的樣本數(shù)據(jù)來自于上證指數(shù)和深圳成指,選擇1998年 1月 5日到 2008年 8月 3日的每個(gè)交易日收盤價(jià)格指數(shù),樣本容量為 2554。數(shù)據(jù)來源于“分析家”軟件的在線數(shù)據(jù)接受系統(tǒng)。兩個(gè)市場上的收益率按公式 rt=100×(ln pt-ln pt-1)計(jì)算,pt表示 t時(shí)期指數(shù)價(jià)格數(shù)據(jù)。參數(shù)估計(jì)采用極大似然方法,參數(shù)估計(jì)結(jié)果列于表 1中。表 1中,＊表示參數(shù)在 1%的置信水平下是顯著的;＊＊表示參數(shù)在 5%的置信水平下是顯著的;＊＊＊表示參數(shù)在 10%的置信水平下是顯著的;沒有標(biāo)注的表示該參數(shù)在 10%的顯著性水平下是不顯著的。

表 1 中國證券市場反饋交易行為存在性檢驗(yàn)結(jié)果

模型擬合的結(jié)果列于表 1。表中 ＊＊＊,＊＊和 ＊分別表示系數(shù)在 1%、5%和 10%的顯著性水平下是顯著的。從模型擬合結(jié)果來看,在上海證券市場上,系數(shù)α2不顯著,說明當(dāng)股價(jià)處于下降階段時(shí),上海證券市場上的反饋交易行為并不顯著;當(dāng)股價(jià)處于上升階段時(shí),負(fù)反饋交易行為比較顯著,表現(xiàn)為“高賣”。在隨著風(fēng)險(xiǎn)水平不斷上升,負(fù)反饋交易特征顯著增強(qiáng),表現(xiàn)為“低買高賣”。在深圳證券市場稍有不同,系數(shù)α2顯著。說明在風(fēng)險(xiǎn)水平較低的時(shí)候,正反饋交易特征比較明顯,隨著風(fēng)險(xiǎn)的增加負(fù)反饋交易者占主導(dǎo)地位。隨著波動性的增加,深圳股市負(fù)反饋交易行為增加,其程度要比上海股市大。在高風(fēng)險(xiǎn)時(shí),兩市場均表現(xiàn)出負(fù)反饋交易的行為特征。

五、結(jié) 論

現(xiàn)代金融理論認(rèn)為,在市場有效性假設(shè)下,噪聲交易者對股價(jià)的形成沒有明顯的影響。西方金融學(xué)術(shù)界在行為金融的框架下,研究發(fā)現(xiàn)市場存在比較顯著的正反饋交易特征。這種行為模式推動股票價(jià)格偏離其基礎(chǔ)價(jià)值從而作為有效市場的一個(gè)反例。本文基于 Shiller-Sentana-Wadhwani模型對滬深兩市的反饋交易行為進(jìn)行實(shí)證研究。在證券市場波動性較小的階段,非理性投資者以負(fù)反饋交易為主;在證券市場波動性較大的階段,非理性投資者以正反饋交易為主。此時(shí),正反饋交易行為和負(fù)反饋交易行為加劇了市場的波動性,降低了市場的有效性和可預(yù)測性。

我國證券市場中,投資者在波動水平較低的時(shí)候不會采取負(fù)反饋交易行為,深市甚至表現(xiàn)為正反饋交易行為,從而使股價(jià)產(chǎn)生波動,表現(xiàn)為股價(jià)的上揚(yáng)或下跌。在波動水平較高,兩市投資者都會采取負(fù)反饋交易行為,促使股價(jià)回歸基礎(chǔ)資產(chǎn)價(jià)值。與英美等國家較為成熟的證券市場相比,我國證券市場的反饋交易行為并不顯得更加顯著。作者認(rèn)為,反饋交易在正確的時(shí)間正確地發(fā)生時(shí),它對證券市場的穩(wěn)定是有積極作用的。

[1]Sentana,E.,and Wadhwani,s.,1992,”Feedbaek Traders and Stock Return Autocorrelation:Evidence from a century ofDailyData”,Economic Journal,Vol.104,p415-425

[2]施東暉:《證券投資基金的交易行為及其市場影響》,《世界經(jīng)濟(jì)》,2001年第 10期。

[3]向銳,李琪琦:《中國機(jī)構(gòu)投資者羊群行為實(shí)證分析》,《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》,2006年第 1期。

[4]張羽毛,李黎:《證券投資基金交易行為及其對股價(jià)的影響》,《管理科學(xué)》,2005年第 8期。

[5]湯大杰:《中國證券投資基金行為及其市場影響研究》,北京:經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社,2008年版。

[6]郭曉亭:《中國證券投資基金市場波動特征實(shí)證研究》,《中國管理科學(xué)》,2006年第 2期。

[7]姚姬,劉志遠(yuǎn):《基金投資行為的市場檢驗(yàn)——基于中國股市最大機(jī)構(gòu)投資者的實(shí)證研究》,《南開大學(xué)國際商學(xué)院工作報(bào)告》,2005年。

F830.91 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼 ]A [文章編號]1003-8353(2010)07-0056-03

張漫子,中國海洋大學(xué)管理學(xué)院。