基于行為財(cái)務(wù)視角的均值回歸現(xiàn)象研究綜述

孫維章 干勝道

(四川大學(xué)商學(xué)院，四川成都 610041)

一、引言

均值回歸 (Mean reversion)是指證券風(fēng)險(xiǎn)、收益以及價(jià)格等無(wú)論過(guò)高或過(guò)低都會(huì)以很高的概率回到其均值水平的現(xiàn)象。均值回歸源于學(xué)者對(duì)過(guò)度反應(yīng)等市場(chǎng)異象的觀察和研究，投資者對(duì)市場(chǎng)中消息事件的過(guò)度反應(yīng)短期內(nèi)會(huì)導(dǎo)致股價(jià)過(guò)高或者過(guò)低，但隨著投資者掌握的信息逐步增加，其行為逐漸趨于理性，非理性的股價(jià)變動(dòng)也會(huì)隨之趨于理性，具體表現(xiàn)為均值回歸現(xiàn)象。DeBont和 Thaler(1985)［1］研究了這一現(xiàn)象對(duì)股票價(jià)格的影響，結(jié)論顯示證券市場(chǎng)中確實(shí)存在過(guò)度反應(yīng)現(xiàn)象，并發(fā)現(xiàn)“輸家組合”在組合形成后的5年內(nèi)月收益都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于“贏家組合”，這個(gè)結(jié)論促使均值回歸現(xiàn)象開(kāi)始受到關(guān)注。Poterba和 Summers(1988)［2］發(fā)現(xiàn)股票收益在1年內(nèi)呈正自相關(guān)關(guān)系，3－8年內(nèi)則呈負(fù)自相關(guān)關(guān)系，即當(dāng)股票價(jià)格偏離其基礎(chǔ)價(jià)值時(shí)，投機(jī)力量的作用可能會(huì)逐漸消除這種差異，使股票價(jià)格回歸均值。此后，很多學(xué)者開(kāi)始對(duì)均值回歸現(xiàn)象的存在性進(jìn)行探討，并嘗試從行為角度進(jìn)行解釋，對(duì)基于有效市場(chǎng)假說(shuō)的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)理論進(jìn)行修正。

均值回歸現(xiàn)象的存在意味著市場(chǎng)并非完全有效，這對(duì)以有效市場(chǎng)假說(shuō) (EMH)為基礎(chǔ)的傳統(tǒng)財(cái)務(wù)學(xué)形成重大挑戰(zhàn)。此外，現(xiàn)實(shí)生活中存在很多市場(chǎng)異象難以用傳統(tǒng)的財(cái)務(wù)學(xué)進(jìn)行解釋，如股權(quán)溢價(jià)和波動(dòng)率之謎、動(dòng)量效應(yīng)等。為解釋這些異常現(xiàn)象，有效市場(chǎng)理論逐漸放松了“理性經(jīng)濟(jì)人”這一假設(shè)，從而承認(rèn)投資者在某種程度上是非理性的，但由于證券交易的隨機(jī)性，其非理性行為會(huì)相互抵消，證券價(jià)格并不會(huì)受到嚴(yán)重影響。同時(shí)，證券市場(chǎng)中存在大量的理性套利者，也能有效地消除非理性行為對(duì)股票價(jià)格的影響。然而即便如此，有效市場(chǎng)理論在基礎(chǔ)理論與實(shí)證檢驗(yàn)方面仍然受到了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。為了詮釋上述均值回歸等市場(chǎng)異象，學(xué)者們開(kāi)始把目光轉(zhuǎn)向有效市場(chǎng)理論外部，開(kāi)始從個(gè)體入手，將心理學(xué)引入財(cái)務(wù)領(lǐng)域，通過(guò)對(duì)個(gè)體心理的研究，利用行為財(cái)務(wù)方法對(duì)其做出合理解釋。投資者個(gè)體行為是復(fù)雜多變的，經(jīng)濟(jì)人假設(shè)并不適合所有投資者，在利用既有信息進(jìn)行決策的過(guò)程中，個(gè)體行為因素起著決定性作用，因此財(cái)務(wù)學(xué)研究的重點(diǎn)不應(yīng)僅局限于企業(yè)、市場(chǎng)，還應(yīng)包括個(gè)體。目前，與傳統(tǒng)財(cái)務(wù)研究不同，行為財(cái)務(wù)研究尚未形成一個(gè)完整的理論框架，甚至還沒(méi)有一個(gè)學(xué)界公認(rèn)的嚴(yán)格定義，但新研究成果已不斷涌現(xiàn)，越來(lái)越多的國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始關(guān)注這一領(lǐng)域。

行為財(cái)務(wù)可翻譯為“Behavior Finance”，由于“Finance”包含財(cái)務(wù)、金融和財(cái)政等領(lǐng)域的內(nèi)容，“Behavior Finance”有時(shí)也被譯為行為金融。筆者對(duì)均值回歸現(xiàn)象的研究主要集中于股票風(fēng)險(xiǎn)、收益與價(jià)格等問(wèn)題，并沒(méi)有包含利率、匯率等宏觀層面的均值回歸現(xiàn)象，并且更為注重對(duì)個(gè)體而非市場(chǎng)的分析，從我國(guó)的學(xué)科劃分來(lái)看更偏向財(cái)務(wù)學(xué)的內(nèi)容。筆者從均值回歸現(xiàn)象的存在性及其特征、均值回歸動(dòng)因的行為解釋、基于投資者行為的資產(chǎn)配置決策三個(gè)方面對(duì)國(guó)內(nèi)外的研究文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)和評(píng)述，并深入分析和探討了目前存在的質(zhì)疑與爭(zhēng)論，以利于學(xué)術(shù)界和投資者掌握這一領(lǐng)域的發(fā)展歷程和最新動(dòng)態(tài)。

二、均值回歸現(xiàn)象的存在性及其特征研究

對(duì)均值回歸現(xiàn)象的研究最初集中于股票價(jià)格問(wèn)題，后來(lái)人們發(fā)現(xiàn)投資風(fēng)險(xiǎn)、會(huì)計(jì)收益等都存在均值回歸現(xiàn)象。傳統(tǒng)的資本資產(chǎn)定價(jià)模型 (CAPM)假定投資者是理性的且資本市場(chǎng)是完全有效市場(chǎng)，投資者的個(gè)體行為是不重要的，市場(chǎng)中的系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn) (一般用貝塔系數(shù)表示)和單項(xiàng)資產(chǎn)的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)共同決定了資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)?？紤]了行為因素后的行為資產(chǎn)定價(jià)模型 (BAPM)則認(rèn)為噪聲交易者 (noise trader)容易產(chǎn)生認(rèn)識(shí)偏差，并不按照嚴(yán)格的風(fēng)險(xiǎn)——收益方式進(jìn)行選擇從而對(duì)資產(chǎn)價(jià)格形成影響。因此，筆者在討論均值回歸現(xiàn)象的存在性問(wèn)題時(shí)，從價(jià)格、風(fēng)險(xiǎn)角度分別進(jìn)行了闡述，同時(shí)鑒于會(huì)計(jì)收益對(duì)股價(jià)的直接影響，將對(duì)會(huì)計(jì)收益的均值回歸現(xiàn)象進(jìn)行單獨(dú)介紹。

1、證券價(jià)格的均值回歸

Poterba和 Summers(1988)［2］以1926 －1985年美國(guó)和其他17個(gè)國(guó)家的證券市場(chǎng)為樣本進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)1年期內(nèi)的股票收益存在正自相關(guān)關(guān)系，3－8年期內(nèi)的股票收益存在負(fù)自相關(guān)關(guān)系，而且8年股票收益方差僅為1年股票收益方差的4倍而非8倍。這項(xiàng)研究不僅驗(yàn)證了均值回歸現(xiàn)象的存在，也揭示了較低的長(zhǎng)期風(fēng)險(xiǎn)存在的可能性。Fama和 French(1988)［3］也對(duì)1926－1985年的美國(guó)證券市場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)1年以上的投資期間股票收益存在大量負(fù)自相關(guān)現(xiàn)象，意味著當(dāng)股票收益偏離真實(shí)收益時(shí)，存在促使股票價(jià)格向其均值回歸的因素。他們分別對(duì)大公司和小公司3－5年期的可預(yù)期收益變化進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)大公司25%的股票收益變化來(lái)源于均值回歸，而小公司相應(yīng)的比例為40%。

Nam，Pyun 和 Arize(2002)［4］利用 ANST －GARCH(Asymmetric Nonlinear Smooth－Transition GARCH)模型，選擇1926年1月至1997年l2月美國(guó)證券市場(chǎng)的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)股票收益率呈非對(duì)稱(Asymmetric)的均值回歸，且負(fù)收益率的均值回歸速度明顯大于正收益率的均值回歸速度，他們認(rèn)為非對(duì)稱均值回歸現(xiàn)象驗(yàn)證了過(guò)度反應(yīng)理論。Nam，Pyun和Arize(2003)［5］研究了環(huán)太平洋地區(qū)9個(gè)國(guó)家的周指數(shù)收益，進(jìn)一步驗(yàn)證了非對(duì)稱均值回歸的存在。Bali，Demirtas 和 Levy(2008)［6］的研究也為非對(duì)稱回歸提供了證據(jù)，他們發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)大跌時(shí)期均值回歸的速度明顯偏高，且月度組合收益與前1到8個(gè)月日極值收益明顯負(fù)相關(guān)。Gropp(2004)［7］對(duì)1926 －1998 年美國(guó)證券市場(chǎng)進(jìn)行檢驗(yàn)，認(rèn)為均值回歸現(xiàn)象明顯存在，且存在一個(gè)4年半至8年的半衰期。Mukherji(2011)［8］研究發(fā)現(xiàn)1926－1966年間，不論大公司還是小公司，其1－5年的股票回報(bào)都呈現(xiàn)明顯的均值回歸。1967－2007年間，大公司5年期股票回報(bào)以及小公司1年期、4年期和5年期股票回報(bào)存在明顯均值回歸特征，表明最近幾十年股票回報(bào)中的均值回歸現(xiàn)象不斷弱化但仍然持續(xù)，尤其是小公司的股票回報(bào)。

對(duì)世界上其他地區(qū)證券市場(chǎng)的研究也驗(yàn)證了均值回歸現(xiàn)象的存在。Malliaropulos和Priestley(1999)［9］選取7個(gè)東南亞國(guó)家或地區(qū)證券市場(chǎng)為研究樣本，發(fā)現(xiàn)調(diào)整為美元后的長(zhǎng)期超額收益存在均值回歸現(xiàn)象。Balvers和Wu(2006)［10］對(duì)18個(gè)具有代表性國(guó)家證券市場(chǎng)1969～1996年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果驗(yàn)證了非常明顯的均值回歸特征。Hoque，Kim和Pyun(2007)［11］研究了香港、印度尼西亞、韓國(guó)、馬來(lái)西亞、菲律賓、新加坡、臺(tái)灣和泰國(guó)8個(gè)亞洲新興權(quán)益市場(chǎng)，發(fā)現(xiàn)除臺(tái)灣和韓國(guó)之外的所有國(guó)家股票價(jià)格都存在均值回歸現(xiàn)象，而且1997年?yáng)|南亞金融風(fēng)暴之后外國(guó)資本的進(jìn)入并沒(méi)有明顯改變均值回歸的節(jié)奏。

國(guó)內(nèi)一些學(xué)者也進(jìn)行了大量相關(guān)研究，宋玉臣和寇俊生 (2005)［12］以上證綜合指數(shù)、深圳成份指數(shù)、上證B股指數(shù)、深圳B股指數(shù)為樣本對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)進(jìn)行了實(shí)證分析，得出上證綜合指數(shù)呈均值回歸特征的結(jié)論。丁志國(guó)、蘇治和杜曉宇 (2006)［13］基于 ANST－GARCH模型，利用美國(guó)、英國(guó)、日本和中國(guó)證券市場(chǎng)數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了國(guó)際證券市場(chǎng)普遍存在的非對(duì)稱均值回歸特征。

2、證券風(fēng)險(xiǎn)的均值回歸

(1)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn) (貝塔系數(shù))

貝塔系數(shù)是度量資產(chǎn)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，是資本資產(chǎn)定價(jià)模型 (CAPM)的重要參數(shù)。圍繞貝塔系數(shù)的評(píng)估和應(yīng)用，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)理論已經(jīng)做了大量的研究和論證，均值回歸的出現(xiàn)為貝塔系數(shù)的預(yù)測(cè)提供了新的工具。Blume(1971)①最早發(fā)現(xiàn)貝塔系數(shù)的回歸特征，并通過(guò)進(jìn)一步的研究認(rèn)為貝塔系數(shù)的均值回歸揭示了風(fēng)險(xiǎn)不穩(wěn)定的原因。具體而言，一個(gè)公司所選擇的項(xiàng)目初始風(fēng)險(xiǎn)可能較高，但隨著時(shí)間推移這些項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)將逐漸降低，從而導(dǎo)致公司權(quán)益貝塔值 (equity beta)相對(duì)下降。隨后，又有很多學(xué)者對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行了后續(xù)驗(yàn)證。國(guó)內(nèi)學(xué)者鄭振龍 (2006)［14］等也檢驗(yàn)了貝塔系數(shù)的均值回歸過(guò)程。

此外，Gangemi，Brooks 和 Faff(1999)［15］發(fā)現(xiàn)不但單個(gè)公司貝塔系數(shù)存在均值回歸現(xiàn)象，國(guó)家整體貝塔系數(shù) (aggregate country betas)也存在均值回歸現(xiàn)象。Koutmos和Knif(2002)［16］發(fā)現(xiàn)了貝塔系數(shù)具有時(shí)變特征，并采用不對(duì)稱GARCH模型進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示時(shí)變貝塔系數(shù)向其長(zhǎng)期均值的緩慢回歸是一個(gè)平穩(wěn)的過(guò)程。也有一些學(xué)者認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)的變化并非源于均值回歸。Cullen et al(2011)［17］認(rèn)為共同基金跨期風(fēng)險(xiǎn)的變化可以人為控制而非均值回歸導(dǎo)致，大部分基金通過(guò)交易來(lái)降低風(fēng)險(xiǎn)，過(guò)去表現(xiàn)與收益方差的預(yù)期變化不相關(guān)。

(2)非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)

非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)包括財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、信用風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)等多種形式，均值回歸的研究文獻(xiàn)中僅Chen和Zhao(2007)［18］對(duì)非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了關(guān)注，其重點(diǎn)研究了杠桿比率的均值回歸現(xiàn)象。權(quán)衡理論認(rèn)為企業(yè)會(huì)通過(guò)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和負(fù)債經(jīng)營(yíng)獲取避稅收益之間的權(quán)衡，從而選擇合適的杠桿比率，這是資本結(jié)構(gòu)理論的經(jīng)典觀點(diǎn)，很多學(xué)者都對(duì)其進(jìn)行了論證。但Chen和Zhao(2007)［18］認(rèn)為以往的研究忽略了機(jī)械回歸的因素，杠桿比率的變化并不僅僅是人為的權(quán)衡策略導(dǎo)致的。他們認(rèn)為不管目標(biāo)杠桿比率是否存在，一般企業(yè)的杠桿比率都會(huì)機(jī)械的向均值回歸，這個(gè)結(jié)論從一個(gè)嶄新的視角審視了權(quán)衡理論的觀點(diǎn)，為資本結(jié)構(gòu)決策提供了新的思路。

3、會(huì)計(jì)收益的均值回歸

Yen，Sun 和 Yan(2004)［19］對(duì)新加坡證券市場(chǎng)中價(jià)值股和成長(zhǎng)股的投資價(jià)值進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)超額 ROE存在均值回歸現(xiàn)象。Knapp，Gart和 Chaudhry(2006)［20］研究了銀行控股企業(yè)盈利的序列相關(guān)性，發(fā)現(xiàn)企業(yè)盈利明顯向行業(yè)均值回歸。Chen和Lin(2011)［21］通過(guò)建立動(dòng)量門限自回歸模型研究了ROE的回歸特征，發(fā)現(xiàn)了ROE存在不對(duì)稱均值回歸現(xiàn)象。實(shí)證結(jié)果顯示ROE在向長(zhǎng)期均值回歸的過(guò)程中，上升狀態(tài)的調(diào)整速度比下降狀態(tài)時(shí)慢。另外，還有一些研究結(jié)論顯示投資者獲利的樂(lè)觀情緒與ROE的異常變化顯著相關(guān)。

三、均值回歸的行為解釋研究

Lakonishok，Schleifer 和 Vishny(1994)［22］從投資者心理的角度解釋了均值回歸現(xiàn)象，他們發(fā)現(xiàn)投資者存在過(guò)度推斷 (over extrapolation)心理，會(huì)過(guò)度依賴過(guò)去的表現(xiàn)來(lái)推斷未來(lái)的表現(xiàn)，因此過(guò)去表現(xiàn)好的股票價(jià)格會(huì)被高估，過(guò)去表現(xiàn)差的股票價(jià)格將被低估，長(zhǎng)期內(nèi)股票回歸真實(shí)價(jià)值導(dǎo)致均值回歸現(xiàn)象的出現(xiàn)。Chen和Lin(2011)［21］認(rèn)為非對(duì)稱的均值回歸與迎合理論的解釋相符。迎合理論認(rèn)為投資者對(duì)利好消息的反應(yīng)強(qiáng)于利空消息，基于投資者的這種心理，股價(jià)上升時(shí)期管理層會(huì)通過(guò)盈余管理來(lái)粉飾業(yè)績(jī)以迎合并利用投資者的樂(lè)觀情緒，因此股價(jià)下滑的阻力增加，均值回歸速度下降。

也有一些學(xué)者對(duì)上述行為解釋持懷疑態(tài)度，他們?cè)噲D將均值回歸現(xiàn)象重新納入風(fēng)險(xiǎn)——收益框架下，從風(fēng)險(xiǎn)變化的角度進(jìn)行解釋。Gangopadhyay 和 Reinganum(1996)［23］認(rèn)為如果假定市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)不變，均值回歸可以理解為對(duì)非理性市場(chǎng)中錯(cuò)誤定價(jià)的一種修正，但如果假設(shè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)具有時(shí)變特征，均值回歸則是價(jià)格的理性變化。Nam，Pyun和 Arize(2003)［5］認(rèn)為非對(duì)稱均值回歸源于投資者各異的定價(jià)行為，股市大跌之后，投資者實(shí)際上通過(guò)降低風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)來(lái)抵消風(fēng)險(xiǎn)，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的降低一方面推高了股價(jià)，另一方面也使得負(fù)收益更快的回歸均值。

丁志國(guó)、蘇治和杜曉宇 (2006)［13］對(duì)基于行為解釋的過(guò)度反應(yīng)假說(shuō)和基于風(fēng)險(xiǎn)解釋的時(shí)變理性預(yù)期假說(shuō)進(jìn)行了比較研究。他們采用ANST－GARCH模型，以中國(guó)滬市A股指數(shù)、中國(guó)深市A股指數(shù)、美國(guó)S＆P 500指數(shù)、英國(guó)FI＇SE 350指數(shù)和日本Nikkei225指數(shù)收益序列為樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果顯示投資者對(duì)壞消息過(guò)度反應(yīng)而對(duì)好消息反應(yīng)不足，信息反應(yīng)存在非理性，過(guò)度反應(yīng)假說(shuō)成立，而預(yù)期收益與風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系并不完全成立，結(jié)論并不支持時(shí)變理性預(yù)期假說(shuō)。

四、基于投資者行為的資產(chǎn)配置決策研究

均值回歸為市場(chǎng)可預(yù)測(cè)性提供了證據(jù)，在此基礎(chǔ)上，很多學(xué)者對(duì)資產(chǎn)配置決策進(jìn)行了實(shí)證研究和行為解釋。Lakonishok，Schleifer和Vishny(1994)［22］認(rèn)為過(guò)度推斷 (over extrapolation)心理導(dǎo)致了均值回歸現(xiàn)象的出現(xiàn)，過(guò)去表現(xiàn)好的股票會(huì)被高估，表現(xiàn)差的則會(huì)被低估。因此，他們提出了逆勢(shì)投資策略，即通過(guò)賣出那些過(guò)去一直表現(xiàn)較好并被投資者看好的增長(zhǎng)股，買入那些過(guò)去表現(xiàn)不佳不被看好的價(jià)值股，會(huì)獲得超額收益。他們同時(shí)對(duì)價(jià)值投資超額收益的風(fēng)險(xiǎn)解釋進(jìn)行檢驗(yàn)，沒(méi)有發(fā)現(xiàn)相關(guān)的支持性證據(jù)。

Cincotti et al(2003)［24］采用模擬證券市場(chǎng)的方法驗(yàn)證了均值回歸在長(zhǎng)期投資中的優(yōu)勢(shì)。Balvers和Wu(2006)將基于均值回歸的逆勢(shì)投資策略與動(dòng)量投資理論進(jìn)行組合，發(fā)現(xiàn)組合策略要優(yōu)于兩種策略的任何一種。Seasholes和Wu(2007)［10］研究了上海股市的漲停現(xiàn)象對(duì)投資者行為的影響。熱門事件會(huì)促使個(gè)人投資者購(gòu)買那些原本并不打算持有的股票，熱門事件影響范圍越小則影響范圍內(nèi)的股票購(gòu)入增加越多，反之亦然，這個(gè)規(guī)律導(dǎo)致漲停的股票在隨后的一周存在明顯的均值回歸。理想的投資策略應(yīng)該是在t日買入股票并在t+1日賣出，這樣可以獲得約1.16%的日收益。Loeffler和Maurer(2011)［25］在杠桿均值回歸研究的基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)了未來(lái)杠桿并將其歸入違約風(fēng)險(xiǎn)的一系列驅(qū)動(dòng)因素，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的風(fēng)險(xiǎn)模型預(yù)測(cè)能力大幅提高。

五、均值回歸現(xiàn)象研究的質(zhì)疑與展望

1、對(duì)均值回歸研究的質(zhì)疑

對(duì)均值回歸研究的質(zhì)疑主要包含三個(gè)方面，即研究方法的科學(xué)性、二戰(zhàn)之后均值回歸現(xiàn)象的存在性以及證券市場(chǎng)均值回歸現(xiàn)象的涵蓋范圍。 Jegadeesh (1991)［26］和 Gangopadhyay(1996)［23］認(rèn)為 Fama 和 French(1988)［3］的研究忽略了可能存在的兩類季節(jié)性影響因素，這兩類因素變性風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，與出于稅收目的年底售出表現(xiàn)糟糕的債券的行為息息相關(guān)。McQuccn(1992)［8］指出 Fama 和 French(1988)［3］所使用的最小二次估計(jì)值不能反映二戰(zhàn)前后的股價(jià)變 動(dòng)。Jegadeesh(1991)［26］和 Kim et al(2001)［27］研究發(fā)現(xiàn)二戰(zhàn)之后均值回歸現(xiàn)象幾乎不再存在，McQuccn(1992)［8］的研究也驗(yàn)證了這一結(jié)論。Kim et al(1998)［28］發(fā)現(xiàn) 1926－1986年間均值回歸現(xiàn)象明顯減弱，當(dāng)樣本時(shí)期擴(kuò)展到1995年后，均值回歸假設(shè)依然不能被接受，對(duì)子樣本的檢驗(yàn)表明僅1926－1946年間存在一定的均值回歸現(xiàn)象。Titman和 Wei(1999)［29］通過(guò)研究韓國(guó)和臺(tái)灣證券市場(chǎng)，發(fā)現(xiàn)兩者幾乎都不存在均值回歸現(xiàn)象。Hoque，Kim和Pyun(2007)［11］的實(shí)證研究也為這一結(jié)論提供了佐證。McPherson，Palardy和 Vilasuso(2004)［30］對(duì)國(guó)際證券市場(chǎng)的研究發(fā)現(xiàn)僅加拿大TSE 100指數(shù)和意大利BIC指數(shù)存在長(zhǎng)期均值回歸現(xiàn)象。Narayan和 Smyth(2007)［31］的研究表明G7工業(yè)國(guó)中僅日本的股票價(jià)格指數(shù)存在均值回歸現(xiàn)象，認(rèn)為隨機(jī)漫步理論更有說(shuō)服力。

2、對(duì)均值回歸研究的展望

均值回歸現(xiàn)象不是一種簡(jiǎn)單的證券價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)，投資者行為的復(fù)雜多變和市場(chǎng)的并非完全有效導(dǎo)致證券的風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)格都呈現(xiàn)一定的均值回歸特征。因此，很多學(xué)者開(kāi)始轉(zhuǎn)向行為方法研究，將投資者還原為社會(huì)人而不僅僅是理性人，這與現(xiàn)實(shí)更為切合。目前，國(guó)外關(guān)于均值回歸現(xiàn)象的研究相對(duì)較多，也較為多元化，從早期對(duì)均值回歸現(xiàn)象存在性的論證逐步擴(kuò)展到對(duì)現(xiàn)象的行為解釋及應(yīng)用，研究對(duì)象也從美國(guó)逐漸擴(kuò)展到拉美、亞太等其他國(guó)家的證券市場(chǎng)，但仍然存在如下值得深究的問(wèn)題：一是大部分研究仍然是對(duì)現(xiàn)象的分析，對(duì)現(xiàn)象的解釋與應(yīng)用較少;二是注重對(duì)證券市場(chǎng)的研究，缺少對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)的關(guān)注，重宏觀、輕微觀［32］;三是研究方法比較單一，以實(shí)證為主，缺少針對(duì)企業(yè)的案例研究。因此，筆者認(rèn)為未來(lái)均值回歸現(xiàn)象的研究中值得關(guān)注的論題如下：一是國(guó)內(nèi)證券市場(chǎng)均值回歸特征的檢驗(yàn);二是投資者行為特征的分析，包括中小投資者、機(jī)構(gòu)投資者等;三是企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的波動(dòng)特征及其驅(qū)動(dòng)因素因素;四是管理層行為特征的研究等。

【注 釋】

①轉(zhuǎn)引自Gangemi M.，et al.Mean reversion and the forecasting of country betas：a note ［J］.Global Finance Journal，1999，(10)：231－245.見(jiàn)參考文獻(xiàn) ［15］.

［1］DeBondtW.F.M，Thaler R.Does the Stock Market Overreact?［J］.The Journal of Finance，1985，(3)：793 －805.

［2］Poterba J.M，Summers L.H.Mean reversion?in stock prices：Evidence and Implications ［J］.Journal of Finance Economics，1988，(22)：27－59.

［3］Fama E.F.，F(xiàn)rech K.R.Permanent and temporary components of stock prices ［J］.Journal of Political Economy，1988，(96)：246－273.

［4］Nam K.，etal.Asymmetricmean～reversion and contrarian profits：ANST～GARCH approach［J］.Journal of Empirical Finance，2002，(9)：563－588.

［5］Nam K.，et al.Is asymmetric mean－reverting pattern in stock returns systematic?Evidence from Paci?c－basin markets in the short－ horizon.Int.Fin ［J］.Markets，Inst.and Money，2003，(13)：481－502.

［6］Bali G.，et al.Nonlinearmean reversion in stock prices ［J］.Journal of Banking＆ Finance，2008，(32)：767－782.

［7］Gropp J.Mean reversion of industry stock returns in the U.S.［J］.1926 ～1998.Journal of Empirical Finance，2004，(11)：537－551.

［8］Mukherji S.Are stock returns still?mean reverting?［J］.Review of Financial Economics，2011，(2)：22－27.

［9］Malliaropulos D.，Priestley R.Mean reversion in Southeast Asian stock markets［J］.Journal of Empirical Finance，2001， (6)：355－384.

［10］Balvers R.J.，Wu Y.R.Momentum and mean reversion across national equity markets ［J］.Journal of Empirical Finance，2006，(13)：24－48.

［11］Hoque H.A.A.B.，et al.A comparison of variance ratio tests of random walk：A case of Asian emerging stock markets［J］.International Review of Economics and Finance，2007， (16)：488－502.

［12］宋玉臣，寇俊生.滬深股市均值回歸的實(shí)證檢驗(yàn)［J］.金融研究，2005，(12)：55－61.

［13］丁志國(guó)，蘇 治，杜曉宇.時(shí)變理性預(yù)期假說(shuō)與過(guò)度反應(yīng)假說(shuō)——基于ANST－GARCH模型的國(guó)際證券市場(chǎng)實(shí)證檢驗(yàn)［J］.吉林大學(xué)社會(huì)科學(xué)學(xué)報(bào)，2006，(2)：92－98.

［14］馬喜德，鄭振龍.貝塔系數(shù)的均值回歸過(guò)程［J］.工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2006，(1)：100－101.

［15］GangemiM.，etal.Mean reversion and the forecasting of country betas：a note ［J］.Global Finance Journal，1999，(10)：231－245.

［16］Koutmos G.，Knif J.Time variation and asymmetry in systematic risk：evidence from the Finnish stock exchange ［J］.Journal of Multinational FinancialManagement，2002，(12)：261 －271.

［17］Cullen G.，et al.Changes to mutual fund risk：Intentional or mean reverting?［J］.Journal of Banking ＆ Finance，2012，(1)：112－120.

［18］Chen L.，Zhao X.L.Mechanicalmean reversion of leverage ratios［J］.Economics Letters，2007，(95)：223 －229.

［19］Yen J.Y.，etal.Value versus growth stocks in Singapore［J］.J.of Multi.Fin.Manag，2004，(14)：19－34.

［20］Knapp M.，et al.The impact ofmean reversion of bank pro?tability on post－merger performance in the banking industry［J］.Journal of Banking＆ Finance，2006， (30)：3503 －3517.

［21］Chen A.S.，Lin S.C.Asymmetrical return－on－equity?mean reversion and catering［J］.Journal of Banking ＆ Finance，2011，(1)：471－477。

［22］Lakonishok J.，Schleifer A.and Vishny R.W.Contrarian Investment，Extrapolation and Risk ［J］.Journal of Finance，1994，(49)：1541－1578.

［23］Gangopadhyay P.，Reinganum M.R.Interpreting Mean Reversion in Stock Returns［J］.The Quarterly Review of Economics and Finance，1996，(3)：377－394.

［24］Cincotti S.，etal.Who wins?Study of long－run trader survival in an artificial stock market［J］.Physica A，2003， (324)：227－233.

［25］Loeffler G.，Maurer A.Incorporating the dynamics of leverage into default prediction ［J］.Journal of Banking ＆ Finance，2011，(12)：3351－3361.

［26］Jegadeesh N.，Titman S.Returns to BuyingWinnersand Selling Losers：Implications for Stock Market Efficiency ［J］.The Journal of Finance，1993，(3)：65－91.

［27］Kim C.J.，et al.Does an inter－temporal tradeoff between risk and return explainmean reversion in stock prices?［J］.Journal of Empirical Finance，2001，(8)：403 －426.

［28］Kim C.J.，et al.Testing for mean reversion in heteroskedastic data based on Gibbs－sampling－augmented randomization［J］.Journal of Empirical Finance，1998，(5)：131 －154.

［29］Titman S.，Wei K.C.J.Understanding stock market volatility：The case of Korea and Taiwan［J］.Pacific－Basin Finance Journal，1999，(7)：41 －66.

［30］McPherson M.Q.，etal.Are international stock returns predictable?An application of spectral shape tests corrected for heteroskedasticity ［J］.Journal of Economics and Business，2005，(57)：103－118.

［31］Narayan P.K.，Smyth R.Mean reversion versus random walk in G7 stock prices：evidence from multiple trend break unit root tests.Int.Fin.Markets［J］.Inst.and Money，2007， (17)：152－166.

［32］陳修謙.我國(guó)上市公司股利政策影響因素及其行為動(dòng)因探討［J］.湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2012，(2)：113－117.