基于行為金融創(chuàng)業(yè)板動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)研究

梁秋霞，程　豪，姚　喬，袁　磊

(安徽工業(yè)大學(xué) 工商學(xué)院 經(jīng)管系，安徽 馬鞍山　243002)

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基于行為金融創(chuàng)業(yè)板動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)研究

梁秋霞，程豪，姚喬，袁磊

(安徽工業(yè)大學(xué) 工商學(xué)院 經(jīng)管系，安徽 馬鞍山243002)

摘要：動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)被認(rèn)為是股票市場(chǎng)的異?，F(xiàn)象，是傳統(tǒng)的金融學(xué)很難解釋的。人們更愿意從行為金融學(xué)的角度進(jìn)行研究。通過(guò)對(duì)我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)股票進(jìn)行篩選，得出100只樣本股。選取2013年1月1日到2015年8月28日時(shí)間段的數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)，得出我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)在短期內(nèi)存在明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：動(dòng)量效應(yīng)；反轉(zhuǎn)效應(yīng)；行為金融學(xué)

2009年10月30日起，28家創(chuàng)業(yè)板公司在深證證券交易所正式掛牌交易，到如今創(chuàng)業(yè)板在中國(guó)已有6年的歷史。在這6年里，中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)獲得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。對(duì)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)中出現(xiàn)的一些異?，F(xiàn)象我們應(yīng)該作何解釋？于是我們選擇了創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)2010年以前上市的股票，對(duì)其短期是否存在動(dòng)量效應(yīng)及反轉(zhuǎn)效應(yīng)進(jìn)行研究。

一文獻(xiàn)綜述

為了對(duì)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)上動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)和行為金融學(xué)有一個(gè)初步的了解和認(rèn)識(shí)，我們參考了以下文獻(xiàn)。在程兵、梁衡義和肖宇谷(2004)的研究中我們可以看出當(dāng)市場(chǎng)的形勢(shì)大好時(shí)，動(dòng)量效應(yīng)強(qiáng)于反轉(zhuǎn)效應(yīng)，反之則反轉(zhuǎn)效應(yīng)強(qiáng)于動(dòng)量效應(yīng)。[1]王向陽(yáng)和韓衛(wèi)東(2007)的研究中，他們發(fā)現(xiàn)個(gè)股短期動(dòng)量效應(yīng)的普遍存在。[2]王菁(2009)研究發(fā)現(xiàn)中期內(nèi)中國(guó)證券市場(chǎng)不存在明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng)，而長(zhǎng)期贏家組合的反轉(zhuǎn)效應(yīng)顯著。[3]譚小芬和林雨菲(2011)通過(guò)模擬上證 180 指數(shù)交易來(lái)研究動(dòng)量和反轉(zhuǎn)策略的收益情況進(jìn)而驗(yàn)證中短期動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)是否存在，他們發(fā)現(xiàn)中國(guó) A 股市場(chǎng)短期存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)，而中期存在動(dòng)量效應(yīng)。[4]楊德勇和王家慶(2013)通過(guò)構(gòu)造贏家組合和輸家組合的方法對(duì)我國(guó) A 股市場(chǎng)進(jìn)行研究，得到了我國(guó) A 股市場(chǎng)在短期內(nèi)存在顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。[5]陳蓉、陳煥華和鄭振龍(2014)則是在肯定了動(dòng)量效應(yīng)長(zhǎng)期廣泛存在的基礎(chǔ)上對(duì)其原因進(jìn)行解釋說(shuō)明。[6]何為(2014)對(duì)中國(guó)中小板動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)的研究中發(fā)現(xiàn)：在股市形勢(shì)較好時(shí)中小板市場(chǎng)存在動(dòng)量效應(yīng)，反之則存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)。[7]許強(qiáng)(2015)對(duì)中國(guó)創(chuàng)業(yè)板動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)：在較短的時(shí)期內(nèi)，投資者如果采取反轉(zhuǎn)策略進(jìn)行投資則可能帶來(lái)較好的收益。[8]

二實(shí)證研究

1.樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源。

(1)樣本的選取。

由于創(chuàng)業(yè)板在我國(guó)上市較晚，市場(chǎng)機(jī)制并不像美國(guó)等國(guó)家那樣成熟，再加上對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性等方面的要求?；谶@些原因，我們?cè)O(shè)置以下篩選條件。

①為了保證研究結(jié)果的實(shí)際意義和時(shí)效性，本文主要選取連續(xù)交易且交易時(shí)間在5年以上的股票，也就是在2010年之前上市的創(chuàng)業(yè)板股票。

②由于公司內(nèi)部重大事項(xiàng)導(dǎo)致股票價(jià)格長(zhǎng)時(shí)間(本文以一個(gè)月為準(zhǔn))停牌從而對(duì)復(fù)牌股票價(jià)格造成巨大波動(dòng)，所以剔除了連續(xù)兩周沒(méi)有交易數(shù)據(jù)的上市公司股票。

③由于*ST等股票有特殊限制，因此不具有一般代表性，所以將此類股票剔除。

④為了消除上市新股的影響，在選取數(shù)據(jù)時(shí)剔除每一只股票上市第一周的收益率。

(2)數(shù)據(jù)來(lái)源。

CSMAR數(shù)據(jù)服務(wù)中心綜合國(guó)際知名數(shù)據(jù)庫(kù)的成功經(jīng)驗(yàn)，并結(jié)合中國(guó)國(guó)情。該數(shù)據(jù)庫(kù)是國(guó)內(nèi)目前規(guī)模最大，信息最精準(zhǔn)的金融經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)，由股票、基金、債券、金融衍生產(chǎn)品、上市公司、經(jīng)濟(jì)、行業(yè)、高頻數(shù)據(jù)8大系列及個(gè)性化數(shù)據(jù)服務(wù)構(gòu)成。由于我們對(duì)所需數(shù)據(jù)的大量性，及時(shí)性，完整性等有諸多要求，所以我們決定利用CSMAR來(lái)獲取所需數(shù)據(jù)。

2.研究方法。

(1)設(shè)定形成期和持有期。

形成期又叫觀察期，即我們對(duì)某只股票的觀察時(shí)長(zhǎng)的總和，持有期比較好理解，它是指我們將一只股票買入到再將其賣出的這段時(shí)期。這樣我們規(guī)定形成期p為1周，3周，6周，9周，12周，持有期q為1周，3周，6周，9周，12周，形成5*5=25種組合模式。例如：(3,1)表示觀察三周，持有一周。本文中我們用(m，j)表示所有的組合。從2013年01月01日到2015年08月28日我們一共將其分為136周(排除一些特殊情況的存在，如停盤、節(jié)假日等。)

(2)處理方法及研究過(guò)程。

①經(jīng)過(guò)上文所述的篩選方式，我們最后得到100只樣本股票。利用CSMAR國(guó)泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心我們將這100只股票向后復(fù)權(quán)得到每只股票的到周收盤價(jià)，以便計(jì)算接下來(lái)的周收益率。將以上數(shù)據(jù)按時(shí)間順序分為136周，計(jì)算每一只股票在k周的周收益率：

rn,k=Lnpn,k-Lnpn,k-1

其中，rn,k為第n只股票在第k周的周收益率。pn,k為第n只股票在第k周的周收盤價(jià)。

②利用Excel將(1)中所有股票的周收益率算出并繪制成表格，我們可以求得股票的累積收益率：

其中Rn表示第n只股票的累積收益率，m為形成期的周數(shù)。以第1只股票的(3,3)組合為例：n=1，m=3，R1=(r1.1+1)*(r1.2+1)*(r1.3+1)-1，r1,1，r1,2,r1,3分別為第1只股票在前三周的周收益率。利用Excel得出所有股票的前三周的累積收益率。

③將所求股票的累積收益率Rn匯總，進(jìn)行降序排序，取前10%和后10%，由于我們的樣本正好是100只股票，所以也就是前10和后10只股票，排序之后，把前10只股票定義為贏家(winner portfolio，簡(jiǎn)稱wp)，后10只股票定義為輸家(loser portfolio，簡(jiǎn)稱lp)。在這里我們要做的是對(duì)這些已經(jīng)排序的20只股票根據(jù)其股票編碼，回到周收益率的表格中，找到相應(yīng)的周收益率，例如：(3,3)組合，即找到這20只股票在第4周，第5周，第6周的收益率，找到并匯總之后，我們可以通過(guò)下面的公式算出(3,3)組合中的第一組wp和lp即第4周，第5周，第6周的wp和lp。計(jì)算公式為：

其中J表示前十只股票持有期周數(shù)，j表示后十只股票的持有期的周數(shù)，在數(shù)值上兩者是相等的，為了表示前十和后十的區(qū)別我們J和j加以區(qū)分。例如：在第1只股票的(3,3)組合中wp=(r1,4+1)*(r1,5+1)*(r1,6+1)-1，這樣我們得到了(3,3)組合中的第一組wp，同理可以得到lp。接下來(lái)以第4周、第5周和第6周為形成期，需要求出第7周、第8周和第9周的wp和lp。于是我們又回到了第(2)步，如此循環(huán)直到算出(3,3)組合中所有wp和lp組合，最后循環(huán)算出共25組組合。

⑤我們?cè)诔钟衅趐開始買入一定市值的贏家組合，與此同時(shí)又賣出相同市值的輸家組合，如果不考慮成本的話，則構(gòu)成一個(gè)零成本的投資組合(wl)：

⑥對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行t檢驗(yàn)：

我們對(duì)所得出的數(shù)據(jù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，對(duì)符合顯著性檢驗(yàn)要求的wl進(jìn)行分析，如果wl>0時(shí)，則說(shuō)明我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)在短期內(nèi)存在明顯的動(dòng)量效應(yīng)，如果wl<0時(shí)，則說(shuō)明我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)在短期內(nèi)存在明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

三實(shí)證檢驗(yàn)

表1　25組值匯總表

注：上用星號(hào)(※)標(biāo)出的都為經(jīng)過(guò)α=0.05 的雙側(cè) t 檢驗(yàn)后顯著的結(jié)果。“Wp”對(duì)應(yīng)贏家組合的收益，“Lp”對(duì)應(yīng)輸家組合的收益，“wl”對(duì)應(yīng)策略投資組合的平均收益。表中對(duì)“wl”的值進(jìn)行 t 檢驗(yàn)。投資組合的平均收益的計(jì)算結(jié)果如下。

在對(duì)投資策略組合的樣本進(jìn)行α=0.05的雙側(cè) t 檢驗(yàn)后得到上表中標(biāo)有星號(hào)(※)的顯著結(jié)果，可以看出：

(1)當(dāng)p=1時(shí)，所有q的結(jié)果都是顯著的，分別獲得-0.022191，-0.036482，-0.048942，-0.042518和0.002175的收益；

(2)當(dāng)p=3時(shí)，q=1和q=6時(shí)結(jié)果是顯著的，分別獲得-0.018128和-0.036482的收益，q=3、q=9和q=12時(shí)結(jié)果不顯著；

(3)當(dāng)p=6時(shí)，q=1、q=3、q=6和q=12時(shí)，q的結(jié)果是顯著的，分別獲得-0.017074，-0.043457，-0.641582，-0.155680的收益，q=9時(shí)結(jié)果不顯著；

(4)當(dāng)p=9時(shí)，所有的q呈現(xiàn)出顯著性，分別獲得-0.025281，-0.056447，-0.110248，-0.109471和-0.174653的收益。

(5) 當(dāng)p=12時(shí)，q=1、q=3、q=6和q=9時(shí)結(jié)果是顯著的，分別獲得-0.025224，-0.055334，-0.077305和-0.083138的收益，q=12時(shí)結(jié)果不顯著。

通過(guò)以上結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，所有通過(guò)t檢驗(yàn)的在5%水平顯著性結(jié)果中，只有p=1，q=12時(shí)獲得正值，即幾乎所有買入贏家組合同時(shí)賣出輸家組合的投資策略組合的收益為負(fù)。說(shuō)明在2013年1月1號(hào)至2015年8月28號(hào)的這段時(shí)間內(nèi)，經(jīng)過(guò)對(duì)研究所構(gòu)建的基礎(chǔ)樣本組合進(jìn)行檢驗(yàn)，該樣本所代表的中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)在短期內(nèi)不存在動(dòng)量效應(yīng)，相反存在明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

三結(jié)論

通過(guò)對(duì)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)400多只股票進(jìn)行篩選，并對(duì)最終的100只樣本股的周收盤價(jià)、周收益率和累積周收益率等進(jìn)行計(jì)算研究，我們最終得出的結(jié)論是：在中國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)短期內(nèi)(約1周到3個(gè)月)存在明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

參考文獻(xiàn)

[1]程兵,梁衡義，肖宇谷.動(dòng)量和反轉(zhuǎn)投資策略在我國(guó)股市中的實(shí)證分析[J].財(cái)經(jīng)問(wèn)題研究,2004(8):2-5.

[2]王向陽(yáng)，韓衛(wèi)東.基于行為金融的我國(guó)股市動(dòng)量效應(yīng)成因研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2007(1):2-4.

[3]王菁.動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的理論及實(shí)證研究[D].山東：山東大學(xué),2009.

[4]譚小芬,林雨菲.中國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)的實(shí)證研究及其理論解釋[J].科技與經(jīng)濟(jì),2012(8):2-10.

[5]楊德勇,王家慶.我國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)的實(shí)證研究[J].江西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2013(5):6-8.

[6]陳蓉,陳煥華,鄭振龍.動(dòng)量效應(yīng)的行為金融學(xué)解釋[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2014(3):1-3.

[7]何為.中國(guó)中小板動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)實(shí)證研究[D].四川：西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2014.

[8]許強(qiáng).我國(guó)創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)動(dòng)量與反轉(zhuǎn)效應(yīng)研究[D].上海：東華大學(xué),2015.

Class No.:F832.5Document Mark：A

(責(zé)任編輯：蔡雪嵐)

On Momentum Effect and Reversal Effect of GEM Based on Behavioral Finance

Liang Qiuxia, Cheng Hao,Yao Qiao, Yuan Lei

(Department of Economic Management , Industrial &Commercial College,Anhui University of Technology, Maanshan, Anhui 243002，China)

Abstract：Momentum and reversal effect is considered as the anomalies of the stock market. It is difficult to explain by the traditional finance. People prefer to study it from the perspective of behavioral finance rather than the traditional financial theory . We select the stock of the GEM stocks in China, and get the 100 sample stocks as the tested samples from the time period of January 1, 2013 to August 8, 2015.Conclusion is concluded that the GEM market in China has a significant negative effect in the short term.

Key words：momentum effect; reversal effect; behavioral finance

中圖分類號(hào)：F832.5

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1672-6758(2016)03-0069-3

基金項(xiàng)目：安徽工業(yè)大學(xué)工商學(xué)院2015年度大學(xué)生科研訓(xùn)練計(jì)劃(srtp)重點(diǎn)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào)：2015006z)。

作者簡(jiǎn)介：梁秋霞，碩士，講師，安徽工業(yè)大學(xué)工商學(xué)院。研究方向：金融工程。