（管理科学与工程专业论文）金融时间序列的小波理论及应用研究.pdf

摘要 金融时间序列特征分析一直是金融领域中最受关注的热点问题之一，利用数 据挖掘技术提取金融数据中蕴藏的有用信息，解决信息爆炸和知识获取的瓶颈问 题，对于股票市场管理者进行宏观调控和投资者制定投资策略具有重要的学术价 值和现实意义。本文充分利用小波理论的优越性能对金融时间序列进行深入研 究，从而为金融市场分析、预测和监管提供理论依据。主要研究内容如下： 在比较时间序列自相似指数估算方法的基础上，针对该估算方法中假设条件 的缺陷和金融时间序列的自身特性，提出了金融时间序列时变自相似指数的概 念，推导了计算金融时间序列时变自相似指数的小波估计公式，并以上证综合指 数和深圳成分指数为例进行了实证研究。 针对金融时间序列中噪声成分所占比重较大的特点，根据信号真实信息与噪 声在小波变换结果的不同特征，提出了基于小波消噪的g a r c h 模型，并结合上 证综合指数和深圳成分指数进行了实证研究，结果表明：基于小波消噪的g a r c h 模型能更好地对中国股市的波动性进行模拟和预测，从而提高了g a r c h 模型的 模拟和预测能力。 对股市间收益率和波动性的冲击效应的研究现状进行评述，介绍时间序列中 各种趋势消除技术及研究概况，给出极大覆盖离散小波变换理论，根据上述理论 和方法，对上证综合指数、香港恒生指数和美国标准普尔5 0 0 的收益率和波动序 列有效地进行趋势消除，对其冲击效应进行了实证研究，首次发现美国股市和香 港股市之间存在显著的套利机会。 针对傅立叶变换不能确定信号奇异点的分布情况及其位置的缺陷，研究了金 融时间序列奇异点检测的小波理论及应用，提出利用小波变换检测金融时间序列 的奇异性并确定奇异点位置，结合上证综合指数进行相应的实证研究，结果表明 我国股市具有显著的政策市特征，提出了促进中国股市健康稳定发展的政策建 议。 在简述金融时间序列预测技术研究现状的基础上，研究了小波神经网络模 型、基于小波分解序列的神经网络预测模型和基于多分辨率分析的神经网络预测 模型的三种预测技术，结合上证指数序列，对上述三种模型的预测效果进行了比 较研究。 关键词：小波理论，金融时问序列，自相似指数，小波消噪，冲击效应，奇 异点，神经网络 a b s t r a c t f e a t u r ea n a l y s i so ff i n a n c i a lt i m es e r i e sh a sa l r e a d yb e e no n eo ft h em o s th o t s p o t i s s u e si nf i n a n c i a lf i e l d i t sv e r y i m p o r t a n ta n ds i g n i f i c a t i o nt h a ts t o c km a r k e to f f i c e r s u s ed a t am i n i n gt e c h n o l o g yt oe x t r a c tt h eu s e f u li n f o r m a t i o nf r o mf i n a n c i a ld a t aa n d r e s o l v et h eb o t t l e n e c ki ni n f o r m a t i o ne x p l o d i n ga n dk n o w l e d g eo b t a i n i n g 0 m c e r s c a nr e g u l a t ea n dt h ei n v e s t o r sc a r le s t a b l i s h i n v e s t i n gs t r a t e g ye f f e c t i v e l yw i t ht h eh e l p o fi t i no r d e rt op r o v i d et h e o r yf o u n d a f i o nf o rf i n a n c i a lm a r k e ta n a l y s i s p r e d i c t i o n a n d r e g u l a t i o n ，t h ea u t h o r r e s u l t st h o r o u 曲l yi nf i n a n c i a lt i m es e r i e sb y u s i n g w a v e l e t i no r d e rt oo v e r c o m et h el i m i t a t i o no f h y p o t h e s i s ，t h ea u t h o rp r o p o s e st i m e v a r y i n g s e l f - s i m i l a r e x p o n e n t i 1 1f i n a n c i a lt i m es e r i e so n 也eb a s i so f c o m p a r i n g t h e s e l f - s i m i l a re s t i m a t i o nm e t h o di nt i m es e r i e s f u r t h e r m o r e ，t h ee q u a t i o no f e s t i m a t i n g t i m e - v a r y i n g s e l f - s i m i l a r e x p o n e n t i si n t r o d u c e da n dt h e c o r r e s p o n d i n gp o s i t i v e r e s e a r c h e si nc h i n as t o c km a r k e ta r em a d e a i m sa to v e r c o m et h ei n f l u e n c eo fn o i s e si nf i n a n c i a lt i m es e r i e s g a r c hm o d e l b a s e do nw a v e l e td e n o i s i n ga r ep r o p o s e d o nt h ef o u n d a t i o no fd i l y e r e n tf e a t u r e s b e t w e e nn o i s ea n ds i g n a li nw a v e l e tt r a n s f o r m ，t h ep o s i t i v er e s e a r c h e so nc h i n as t o c k m a r k e ta r ei n t r o d u c e d t h er e s u l t ss h o wt h a tn e wg a r c hm o d e l 。w h i c hb a s e do n w a v e l e td e n o i s i n g ，c a nb e t t e rs i m u l a t ea n dp r e d i c tt h ev o l a t i l i t yo fc h i n as t o c k m a r k e tt h a nt r a d i t i o n a lo n e o nt h eb a s i so fe v a l u a t i n gt h er e s e a r c hs t a t u si nr e t u ma n dv o l a t i l i t y s p i l l o v e r b e t w e e ns t o c km a r k e t s ，a l lt h ed e t r e n d i n gt e c h n o l o g ym e t h o d sh a v eb e e ns t u d i e d w i t ht h em a x i m a lo v e r l a pd i s e r e t ew a v e l e tt r a n s f o r i l l t h er e t u r na n dv o l a f t l i t yt i m e s e r i e so fs h a n g h a ic o m p o s i t ei n d e x ，h a n g s h e n gi n d e xa n ds & p 5 0 0i n d e xh a v eb e e n d e t r e n d e de f f e c t i v e l y f u r t h m o r e ，t h es p i l l o v e re f f e c t sa r es t u d i e da n dt h ep o s i t i v e r e s e a r c h e ss h o wt h a tt h e r ei sn o t a b l ea r b i t r a g eo p p o r t u n i t yb e t w e e na m e r i c a ns t o c k m a r k e ta n dh o n g k o n gs t o c km a r k e t f o u r i e rt r a n s f o r n lh a sb e e nu s e dt od e t e c ts t r a n g ep o i n t s ，h o w e v e r , i tc a n n o tm a k es u r e t h ed i s t r i b u t i o na n d1 0 c a t i o no fs t r a n g ep o i n t se x a c t l y t h ea u t h o rp u tf o r w a r dan e w d e t e c t i n gm e t h o d i nf i n a n c i a lt i m es e r i e s w h i c hb a s e do nw a v e l e t t h e o r y t h ep o s i t i v e r e s e a r c h e sh a v eb e e ns t u d i e di nc h i n as t o c km a r k e ta n dt h er e s u l t ss h o wt h a to u r s t o c km a r k e th a st h ec h a r a c t e ro fr e m a r k a b l e p o l i c y - d o m i n a t e d i n t b ee n d s u g g e s t i o n sh a v eb e e np r o p o s e df o rh e a l t h f u l a n ds t a b i l i t y d e v e l o p m e n to fc h i n a s t o c km a r k e t o nt h eb a s i so fd i s c u s s i n gr e s e a r c h i n gs t a t u si np r e d i c t i o nt e c h n o l o g yi nf i n a n c i a l t i m es e r i e s w a v e l e tn e t w o r k ，n e u r a ln e t w o r kb a s e do nw a v e l e td e c o m p o s i t i o n ，n e u r a l n e t w c l r kb a s e do nm u l t i r e s o l u t i o na r ei n t r o d u c e d t h ep o s i t i v er e s e a r c h e sh a v eb e e n s t u d i e di nc h i n as t o c km a r k e ta n dt h er e s u l t sh a v eb e e nc o m p a r e d k e vw o r d s ：w a v e l e tt h e o r y ；f i n a n c i a lt i m es e r i e s ；s e l f - s i m i l a re x p o n e n t ；w a v e l e t d e - n o i s i n g ；s p i l l o v e r ；s t r a n g ep o i n t s ；n e u r a ln e t w o r k 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得基洼盘堂或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 7 叫 签字日期： 沙。j 年j 一月芦日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解丞鲞盘鲎有关保留、使用学位论文的规定。 特授权鑫逮盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 多 l 导师签名 崩欠磊 签字日期：m ) 年j 月，臼签字日期移弼年雪月i ，曰 _ f 、i 第一章绪论 1 1 选题背景与研究意义 第一章绪论 国民经济的增长与否反映了一定时期内经济发展的综合水平，而经济 的好坏往往在股市中得以反映，因此，股票市场被看作国民经济发展趋势 的“晴雨表”。但波动性大、投机性强、缺乏流动性、低效率、规模小的 证券市场不仅不会促进经济的长期增长，还可能对经济造成巨大的负面影 响；只有稳健、高效和发达的证券市场才能对经济的长期增长具有极大促 进作用。 2 0 世纪9 0 年代以来，随着市场规模的迅速增长和经济功能的日益完 善，股票市场已经成为中国社会经济生活的重要因素，其影响范围之广、 触动领域之深、争议话题之多，构成了中国经济转轨过程中一道独特的“风 景”。已有的国外经验表明，股票市场对经济韵发展是一柄“双刃剑”，一 方面，经济的增长往往离不开股票市场的快速发展，因此，股票市场被看 作国民经济的“晴雨表”；另一方面，如果监管不力，股票市场对经济发 展也存在负面效应，拉美股市的长期萧条、美国股市1 9 8 7 年1 0 月的“黑 色星期一”及亚洲金融危机等都是鲜活的实例。因此只有有效系统地分析 中国股票市场的波动性、稳定性、发展的动力与阻力，才能更好地保证我 国股票市场持续、健康、稳定地发展，进而促进我国经济长期稳定地增长。 由于金融时间序列融合了投资者和上市公司的全部信息，因而深入研究金 融时间序列的特征对中国资本市场理论的完善和发展具有重大的理论和 现实意义。 时间序列分析是传统概率统计学的重要分支，经过数十年的研究已经 奠定了自己的理论基础，但传统的方法多单独集中于时域或频域，而金融 时间序列十分复杂，从时域很难充分反映其特征，在频域上反映速度较慢， 而且没有时域的定位作用因而分析金融时间序列应利用时频分析方法。 目前，时频分析方法主要包括威格尔分布( w i g n e r ) 和小波变换( w a v e l e t t r a n s f o r m ) 。由于威格尔分布会产生一个多余的交叉项，干扰原序列的有 用信息且计算量很大，在实际中很难应用。而小波变换是一种时间频率的 局域变换，与短时傅立叶变换相比，小波变换能够通过伸缩和平移改变时 频分析窗的大小，从而对序列进行多分辨率分析，在低频部分具有较高的 第一章绪论 频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较 低的频率分辨率，所以被誉为“数学显微镜”，它一直受到广大科技工作 者的重视，并被成功应用于计算机视觉、数据压缩、分形力学、语言人式 合成、大气湍流、故障诊断等领域。纽约时报称“小波为存储整个联邦调 查局的指纹提供很好的解决方案”、每曰商报也称“小波正在社会的各个 角落引起震撼”。由于小波变换是一种基于多尺度滑动窗的分析方法，十 分适合突变信号和非平稳信号，运算速度快，理论虽深，但算法简单，而 这恰恰符合金融时间序列分析的要求。因而，小波变换必将会成为金融时 间序列的主要分析方法。 本文拟充分利用小波理论对金融时间序列的时变自相似指数、波动的 模拟和预测、股市间冲击效应、奇异点检测和股价指数预测等方面进行深 入研究，从而有效地挖掘原始金融数据中蕴藏的有用信息，解决信息爆炸 和知识获取的瓶颈问题，为投资者、企业和监管机构提供准确、及时和全 面的决策信息。 在学术上，对改变我国证券市场研究从内容到方法的落后局面提供新 的理论方法，对金融市场微结构理论和实证金融经济计量学的研究产生重 要推动作用，同时有利于金融工程在我国的快速发展，因而具有深刻的学 术价值。 在实践中，将为股票市场管理者在金融市场分析、预测和监管提供技 术、方法上的支持，对提高我国金融机构和监管机构的竞争力具有一定的 促进作用，因而该研究具有重要的现实意义。 1 2 国内外相关领域研究评述 1 2 1 金融时间序列特征分析评述 1 金融时间序列的统计特征 最近几十年，计量金融学家对股票收益率的无条件分布进行了深入的 研究。如k e n d a l l 1 1 、o s b o r n e 2 1 通过对英国与美国股市收益率的分析，认 为股票的收益率近似服从正态分布。f a m a 3 1 分析了道琼斯工业指数所包含 的3 0 种股票的收益率，结果表明：大公司股价的日收益率具有显著的高 峰厚尾特性。此外，h a g e r m a n 们、l a u l 5 1 等学者通过实证分析也得出类似 第一章绪论 的结论。顾岚等【6 1 对上证、深证指数及1 1 4 只样本股的收益率进行较为详 细的统计分析，结果表明：深市股票收益率的高峰厚尾特性因交收制度改 革而更加明显。陈千里和周少甫【7 l 应用g a r c h 模型对上证指数收益的波 动性进行实证研究，结果显示：我国股市收益的波动性具有与发达国家成 熟股市相似的高峰厚尾特点。张尧庭【8 】从数学角度研究了厚尾分布的统计 相关性及在股市数据分析中的作用。为了进一步解释金融时间序列的高峰 厚尾特性，许多学者提出了较好的假设：b o l l e r s l e v 9 】尝试用t 分布替代j 下 态分布刻画金融时间序列的厚尾特性，获得了比f 态分布更满意的效果。 陈健和何仁科 t o l 认为采用t 分布能较好地模拟中国股市的厚尾特性。 l i e s e n f e l d 与j u n g 分析了s v t 与s v 。g e d 假设，并将之与s v - n o r m a l 假设进行比较，结果显示：这两种假设都能较好地描述序列的高峰厚尾特 征。朱国庆等【坦】基于极值理论利用高限峰值法，以样本平均超限函数为工 具，通过g p d 模型，对上海股市收益分布的尾部进行拟合探讨，由此给 出股市收益分布的尾部估计，并求出了分位点。徐龙炳【1 列利用稳态分布实 证研究了中国股票市场收益分布的厚尾特性。m a n d e l b r o t 【l 4 】通过研究投机 资产的价格行为，提出用稳定的p a r e t i a n 分布来描述收益率的观点，为金 融分形市场假设理论的提出莫定了基础。综上所述，上述研究大多集中于 如何利用特定的统计分布较好地拟合金融时间序列的高峰厚尾特征，但没 有真正从其产生的原因探究合理的拟合方式，因而，研究方法的合理性有 待于理论和实践的进一步检验。 2 金融时间序列的长记忆性 长记忆普遍存在于会融时间序列中，19 6 8 年m a n d e l b r o t 和w a l l i s l l5 1 提 出分数维布朗运动模型，为时间序列长记忆性的研究奠定了坚实的理论基 础。目前关于长记忆性的研究主要集中在以下几个方面： ( 1 ) 长记忆时间序列的建模。g r a n g e r 【6 1 ，g r a n g e r 和j o y e u x 1 7 1 提出的 通过对数据进行分数阶差分体现序列长记忆性的分数维白噪声模型 ( f d n ) ，为长记忆时间序列的建模研究开创了先河；g r a n g e r 和h o s k i n g 将a r m a ( p ，q ) 系列模型和f d n 模型巧妙地结合起来，提出分整自回归 第一章绪论 滑动平均模型( a r f i m a ( p ，d ，q ) ) ，从而将数据差分阶数d 从整数域扩展到 实数域，使模型既可利用p + q 个参数反映数据所包含的短记忆信息，又可 利用分数维数d 来反映序列所包含的长记忆特征；张世英 19 】对某市消费价 格指数进行研究，建立长记忆分整模型。p o r t e rh u d a k 2 0 1 进一步探讨了参 数长记忆过程，提出季节分数差分模型( a r f i s m a ) 。 ( 2 ) 时间序列的长记忆参数估计。长记忆参数估计方法的研究主要 集中在两方面：频域估计法和时域估计法。在频域估计法中，比较有代表 性的是g e w e k e p o r t e r h u d a k 2 】提出的在频域上对分数维d 的半参数估计 方法，被称为g p h 法：l o b a t o l 2 2 1 对多变量长记忆时间序列模型提出了一 种两步半参数估计法：f o x 和t a q q u 2 3 】给出了一种频域上的近似极大似然 估计法( m l e ) 。在时域估计方法中，比较有代表性的是聚合方差法 ( t a q q u 【2 4 1 ) 、荷氏方法( h i g u c h i 2 5 】) 、回归残差法( p e n g 【2 6 】) 和聚合序列 绝对值法。 ( 3 ) 时间序列的长记忆检验。最初的长记忆检验方法是由h u r s t l 2 ” 提出的r s 统计量法；m a n d e l b r o tt a n q u 2 8 1 、t a n q u 2 9 3 o 】和l o 3 1 】进一步完 善了r s 统计量的理论及方法；l e e - s c h m i d t l 3 2 】提出了k p s s 检验法。在实 证方面，我国学者高红兵等【”1 利用r s 方法计算出我国证券市场收益率序 列的h u r s t 指数为o 6 8 ，从而认为我国证券市场的波动具有明显的持久性， 但是由于应用r s 分析事先要求时间序列稳定，因而其结论的可靠性有待 进步检验。此后，r o b i n s o n i 】提出一种检验分数维白噪声的拉格朗日乘 子( l a g r a n g em u l t i p l i e r ，简写l m ) 统计量；w u 【35 1 、a g i a k l o g l o w 和 n e w b o l d 【3 6 】将l m 统计量推广到一般的a r f i m a 过程；张学斌等 3 7 1 提出一 种与a d f 检验相结合的长记忆性判断方法，将参数d 的初估计与近似极 大似然估计相结合并建立a r f i m a 模型：g e w e k e p o r t e r h u d a k 将g p h 方法应用于时间序列的长记忆性检验。总之，目前关于长记忆性的实证研 究因采用特定的时间段和数据间隔，相应的结论也不相同，因而上述结论 的适用性有一定的局限。 3 金融时间序列波动的聚集性和持续性 第一章绪论 随着理论和实证研究的不断深入，越来越多的研究人员发现，在股票 市场和外汇市场的数据中，波动往往呈现聚集性，即大的波动后面跟着大 的波动，小的波动后面跟着小的波动。目前关于波动聚集性的原因有两种 解释：一种是信息传导观，即在有效市场的情况下，高频数据表现的a r c h 效应是信息以集聚方式到达的反映。另一观点是s t o c k f 3 8 1 提出的时间扭曲 观( t i m ed e f o r m a t i o n ) ，他认为波动聚集性的产生是由于经济事件的发生时 间与只历时间不同步。 波动持续性是指当前波动对未来波动产生影响，常用单位根过程、 g a r c h 模型和s v 模型描述。e n g l e 、b o l l e r s l e v 【3 9 】用g a r c h 模型对美元 瑞士法郎的汇率进行分析，发现波动具有明显的持续特征，并由此提出 i g a r c h ( i n t e g r a t e dg a r c h ) 模型；b a i l l i e ，b o l l e r s l e v ，m i k k e l s e n 【4 ， b r e i d t i ”】，c o m t e 和r e n a u l t l 4 2 1 把分数差分算子引入a r c h 模型和s v 模型 的波动方程来描述波动的持续性；d i n g ，g r a n g e 和e n g e l 【4 3 j 研究认为 s & p 5 0 0 的日收益序列存在较强的持续性；b o l l e r s l e v 和e n g l e 【4 4 j 发现股市 的股价指数、商品市场、外汇市场也存在着明显的持续性特征。对于波动 持续性也有两种解释：一种是由于不同持续水平的基本信息之间的聚合造 成的；另一种则是由于波动过程中存在的结构性变化导致。 我国学者殷玲和唐杰 4 5 】运用多元g a r c h m 模型对我国沪、深股市收 益率的风险以及两市波动之间的相互影响进行了实证性研究，发现我国 沪、深股市波动也具有聚集性和持续性。 4 金融时间序列的杠杆效应 7 0 年代，b l a c k f 4 6 】发现正面信息( 实际报蓖| | f 率高于预期报酬率，又称 利好消息) 和负面信息( 实际报酬率低于预期报酬率，又称利空消息) 对 证券波动性的影响明显不同，即存在着杠杆效应( l e v e r a g ee f f e c t s ) 。进一 步研究表明，负面信息造成股价下跌，使上市公司的债务权益比率上升， 加大了公司的财务风险，从而导致股价下跌的加剧，可见，负面信息对股 价的冲击比正面信息更大。8 0 年代，f r e n c h ”1 、s c h w e r t 4 叭、c a m p b e l l 和 h e n s t s c h e l 4 9 1 等提出基于时变风险溢价理论的波动反馈效应( v o l a t i l i t y 第一章绪论 f e e d b a c ke f f e c t ) ，即波动是持续的，大的消息冲击，无论正负，不仅增加 当期的波动而且增加将来的波动；另外，在期望收益和条件方差之间存在 着跨期的正相关关系，当期波动增加会使波动预期上升，从丽提高预期收 益，导致当期股票价格下降。在利好消息冲击下，增加的波动导致当期股 价降低与利好消息引起的股价上涨相抵消，从而使波动减少；在利空消息 冲击下，增加的波动导致当期股价降低与利空消息引起的股价下降相叠 加，使波动增加。在构建模型方面，由于线性g a r c h 模型假设同等程度 的正面冲击和负面冲击引起的波动相同，即条件方差对正、负冲击的反应 是对称的，所以线性g a r c h 模型无法刻画这种同等程度的正、负收益率 冲击引起的收益率波动的非对称性，而n e l s o n s o l 予1 9 9 1 年提出的指数 g a r c h 模型( e g a r c h ) 可以较好地描述证券市场中诸如杠杆效应等引起 波动的非对称性现象，因而被广泛应用。 中国股市是否存在杠秆效应? 江晓东，杨灿【”】以沪深股市中2 4 8 支个 股作为样本，借助g a r c h m 和t g a r c h - m 模型对股票收益率的波动进 行了实证分析，结果表明：上海市场单支骰票的波动对利好消息和利空消 息的反应不对称，利好消息引起的变化比乖0 空消息要大，但深圳市场单支 股票的波动并不存在杠杆效应。我国学者陈泽忠等【52 】对1 9 9 7 年1 月2 日 至1 9 9 9 年1 2 月3 0 日的上证综合指数和深证综合指数每日收盘价用 e g a r c h m 模型进行分析，结果显示所有参数的估计值都十分显著，证 券收益率的条件方差对正、负冲击具有不对称反应，但与国外相反，即利 好消息引起的波动要比同等大小的利空消息引起的波动大。此外，研究人 员在分析杠杆效应产生原因方面也取得了十分丰富的成果，胡海鹏和方兆 本【5 3 1 将我国股市的杠杆效应归咎于投资者脆弱的投资心理。hy i n g h u a 和l e et s u n s i o u 5 4 】将此现象称为投资者的利好消息追逐行为，认为此行为 倾向于支持噪声交易。江晓东等分析认为中国股市的价格波动属于资金推 动型，股价的升降由庄家的炒作和散户的跟风决定，与上市公司的经营状 况和财务状况无太大关系。由于我国股市的投资者中散户占9 5 以上，他 们缺乏专业的投资理论和稳定的投资战略，靠打探内幕消息和跟庄来决定 投资，因此，一遇利好消息便会奋力追逐，大举建仓，产生追涨效应；一 遇到利空消息便风声鹤唳，清仓离场，导致杀跌效应。从历次的政策和规 第一章绪论 则变更所造成的影响看，追涨效应表现更为强烈，因此利好消息比利空消 息引起的冲击更大。由于金融时间序列中噪声成分所占比重较大，而上述 研究未对金融时间序列进行任何预处理，相应结论的有效性颇受怀疑，因 而有必要对噪声的影响范围和影响程度进行深入研究。 1 2 2 市场有效性研究评述 市场有效性假设最早可追溯到法国学者b a c h e l i e r 和英国的c o w l e s l 5 ”， 但直到2 0 世纪6 0 年代，经济学家s a m u e l s o n 爿丌始把一部分精力放在这 一领域并带动了该领域的发展，使这一领域上升为现代经济学的一个分 支。而f a m a 是有效市场理论的集大成者，他为该理论的最终形成和完善 作出了卓越的贡献。1 9 6 5 年，f a m a t 5 6 】在他的论文股票市场价格行为 中提出了著名的市场有效性理论：个有效的证券市场，其信息应该是充 分披露的，即每个投资者都可以及时掌握同质量的信息，并根据所掌握的 信息及时地进行理性的投资决策，任何人都不可能依靠内幕信息来获得套 利的机会，同时，证券价格应该是随机波动的，任何信息都不能影响市场 价格的发展趋势。但真正提出有效市场层次划分理论的是美国经济学家 r o b e r t s ，他把不同的信息组区分为三个层次，并以此为基础提出了著名的 有效市场三层次理论。 1g b 式有效市场( w e a k f o r me f f i c i e n tm a r k e t ) 。在弱式有效市场中， 市场价格已经充分反映了其过去的信息( h i s t o r i c a li n f o r m a t i o n ) ，或者说 市场行为的历史资料已经充分发挥了作用，被市场上的投资者充分消化， 不再继续影响证券市场的价格走势，也就是说，任何人都不能通过简单地 分析历史资料而获得超额利益。 2 半强式有效市场( s e m i s t r o n g f o r me f f i c i e n tm a r k e t ) 。其市场效率略 高于弱式有效市场，它的市场价格不仅反映过去的市场行为信息，而且充 分反映所有过去和现在的公开信息( p u b l i ci n f o r m a t i o n ) ，即有关证券的过 去信息和现在公开发表的信息对证券价格的变动都不再发生任何影响，或 者说没有人能依靠分析公开发表的证券信息而赚钱。 3 强式有效市场( s t r o n g f o r m e f f i c i e n tm a r k e t ) 。它的市场效率达到最 第一章绪论 高程度，其证券价格总是能及时充分地反映所有相关信息，包括所有过去 信息、公开信息甚至内部信息( p r i v a t ei n f o r m a t i o n ) ，即在强有效的证券 市场上，真正体现了信息的同质等量分布，没有信息成本，没有所谓的小 道消息，任何消息只要有一个得知，瞬间便全体皆知，没有人能依靠掌握 的信息而赚钱。因此有内幕交易的证券市场，就不具有强式效率。环顾当 今世界，即使是像纽约、伦敦那样历史悠久、传统规范的证券交易所，也 时有内幕交易的丑闻发生。所以说，几乎所有的证券市场都不具有强式效 率，或者不是每时每刻都能保持强式效率。 有效市场理论经过3 0 多年的发展已日臻完善，对有效市场假设进行检 验的实证研究也一直是学术界关注的焦点。我国学者的研究成果十分丰 富。宋颂兴和盒伟根【5 7 】研究认为由于上海股市的发展存在明显的阶段性， 他们对沪市1 9 9 3 年初至1 9 9 4 年1 0 月的2 9 种股票周收益率进行系统性的 实证分析，结果表明：这2 9 种股票价格具有随机游走的特征，因此上海 股市在此阶段达到了弱式有效。吴世农【58 j 对沪深股市2 0 种股票日收益率 的时间序列进行研究，结果表明：2 0 种股票日收益率的时间序列不存在显 著的系统性变动趋势，因而沪深股市达到了弱式有效市场。范龙振和张子 刚 5 9 1 指出利用自相关系数进行检验的不合理性，给出了d f 检验，并利用 1 9 9 5 年7 月至1 0 月4 个月的每日股票收盘价检验5 种上市公司股票，它 们都表现为弱式有效性。胡畏和范龙振【6 0 l 以上海股票市场的指数和选取的 一些股票的价格行为为对象，用单位根和方差比方法检验其是否服从随机 游走过程，从而判断其弱式市场有效性。结果表明：除个别小公司股票的 价格行为不服从单位根过程外，指数和大多数股票的价格行为均显示出一 定程度的弱式市场有效性。冉茂盛等【6 】利用r s 分析方法实证研究股票市 场的有效性，得出了中国股票市场属于弱式有效的结论。 而胡金焱【6 2 l 利用三种不同的统计方法对中国股市分三个阶段进行系统 研究，结果表明中国股票市场总体上朝着弱式有效市场的方向发展，但是， 由于新兴市场的不规范性，市场存在着过度投机、羊群效应和庄家操纵等， 股价波动经常表现出一定的趋势性，从而影响到市场有效性的实现。俞乔 6 3 1 对1 9 9 0 年1 2 月2 9 日至1 9 9 4 年4 月2 8 目的上海和深圳股市综合指数 的变动趋势进行了实证研究，分析表明沪深股市均不具有弱式有效性。史 第一章绪论 代敏和杜丹青【6 4 辱1 9 9 2 年1 2 月3 1 日至1 9 9 7 年4 月3 0 同的上证指数和 深证成分指数分为三个阶段，分别进行检验，结果表明不能肯定是否具有 有效性。叶中行和曹奕剑【65 】首次利用h u r s t 指数以崭新的数学方法揭示证 券市场不是有效的。解保华等 6 6 1 以上证综指和深证成指的变化为研究对 象，用单位根、方差比和序列二阶相关性检验方法( b d s ) 对其是否服从随 机游走过程进行检验，结果表明：虽然两指数服从单位根过程，并且上证 综指和深证成指序列在同方差情形下基本能够满足序列一阶不相关，但异 方差情形下却是一阶相关，而b d s 检验说明异方差情形普遍存在，因而 中国股票市场弱式有效性不成立。由于我国股市成立时间较短，数据有限， 加之诸学者所选择的时间段各不相同，因而结论也相差很大。但从理论上 看，有效市场假设需要两个重要前提：完全信息和完全竞争。从我国股市 的实际运作来看，一方面由于市场发展尚不规范、不成熟，上市公司信息 披露行为不规范、投资者信息不对称等现象较为严重；另一方面，由于投 资者群体结构、规模经济和进入限制等诸多因素，中国股市的市场化和竞 争程度还相对较低，股票的价格形成受行政管制等非市场因素影响较为严 重。在上述情况下，简单地按照国外已有的研究方法检验中国股市的有 效性，所获得的结论都只有参考意义，并不能构成对市场有效性程度进行 实质性判断的证据。 国外著名学者w i l l i a mb r o c k ，j o s e fl a k o n i s h o k ，b l a k e l e b a r o n 【b “、 a k i t o s h ir o t 6 8 1 从技术分析盈利性的角度出发，通过实证分析，给有效市场 假设的支持者以有力的反击。w i l l i a mb r o c k 使用1 8 9 7 1 9 8 5 年间的道琼斯 工业指数，分析移动平均和交易区间突变( t r a d i n gr a n g eb r e a k s ，即支撑阻 力分析) 两类技术分析方法的可盈利性，结果表明：根据买进信号进行购买 可得到年平均1 2 的回报；根据卖出信号进行卖出可避免年平均7 的损 失，这些简单的技术规则具有相当的预测力但在实际运用中还需要考虑 交易成本的因素。针对同样的技术规则，a k i t o s h ii t o 在考虑收益时变因索 和交易成本影响的基础上，利用环太平洋国家和地区的证券市场指数进行 了类似研究，结果同样表明：在除美国之外的加拿大、墨西哥、日本、台 湾、印尼等证券市场上，技术规则有显著的预测力，而且这种预测力在发 展中国家新兴市场上表现得更为显著。g u n a s e k a r a g e 和d a v i d 峥，p a r i s i 和 第一章绪论 v a s q u e z 7 0 1 在南亚和智利股市也得出相似的结论。 同技术分析盈利性相仿，动量现象也普遍存在于各股市，即以股票的 过去收益作为买卖判断的依据，通常买入近来的强势股，卖出近来的弱势 股。g r i n b l a t t ，t i t m a n 和w e r m e r s t 8 2j 研究了1 9 7 5 年至1 9 8 4 年15 5 家共同 基金的季度持仓情况和投资风格，发现1 0 年间大约7 7 的基金实施了动 量投资策略，平均每个季度获得比上个季度高o 7 4 的显著性收益。l i e w 和v a s s a l o u t 8 3 】利用全球十个发达国家市场的数据，不仅进一步证实了动量 策略的获利性，而且发现动量策略对调整期比较敏感。随着调整期限的延 长，动量策略的收益显著降低。 此外，学者们还发现了市场异常( m a r k e ta n o m a l y ) 现象，这意味着 投资者可以遵循一定的交易模式获取额外的利润，从而再次对有效市场理 论提出了严峻挑战。c r o s s 7 1 1 首先发现美国标准普尔5 0 0 指数的日数据存 在正周五效应和负周一效应，其中，周五的平均收益为0 1 2 ，而周一的 平均收益仅为0 18 。f r e n c e t 7 2 】研究表明周一的平均收益显著低于周内其 它时间，进一步验证了c r o s s 的结论。j a f f e 和w e s t e r f i e l d l 7 3 】对英国、日本、 加拿大和澳大利亚股市的日收益率进行研究，发现英国和加拿大股市的日 收益存在显著的负周一效应，日本和澳大利亚股市的日收益存在显著的负 周二效应。由于瑞士在1 9 8 8 年对股市作了重大改革( 内容涉及交易费用、 市场一体化和对外开放等) ，a l e x a k i s 和x a n t h a k i s 7 4 】将所选数据分为1 9 8 5 1 9 8 8 和1 9 8 8 一1 9 9 4 两个阶段，对瑞士股票市场的周米效应做了检验， 结果表明：在改革前，股票的收益在周二达到最低；而改革后，周一的收 益最低，虽然两位学者未进行更深入的分析，但仍可以看出，政府对股市 的监管政策对周末效应有重要影响。r a j e nm o o k e r j e e 和0 i a oy u 7 5 1 研究显 示：上海股市周一平均收益率为1 0 7 7 ，周五平均收益率大于其它各天 达到o 7 2 ：c h e n gk e n n e t hx u 、g o n g m e n gc h e n 等【7 6 1 研究也表明上证综 合指数的周一收益率最低，周五最高。而深圳股市周一和周五收益率为负 值，其它各天为正值。我国学者对此也做了大量的研究，虽然所选择的数 据样本期短、时段不一致、缺乏具体的理论模型和统计意义上的检验，但 也发现中国股市具有周末效应。徐卫杰和霍红 7 7 1 对上海股市的研究结果表 明：只有周三的收益显著为正，而收益最低点在周二。陈超和钱苹 7 8 1 、严 第一章绪论 太华和杨杰【7 9 1 的研究结果显示：上海股市收益率在总体上表现为周二最 低，周五最高。戴国强和陆蓉1 8 0 研究结果表明：上海股市和深圳股市周一 收益率最低。范钛和张明善【8 i 】研究认为中国证券市场也存在与西方市场类 似的周未效应，周米收益率大大低于周内收益率( 甚至为负) ，但沪深两市 周末效应显著性不同，上海证券市场的周末效应更加明显。虽然迄今为止 学术界对市场异常尚没有找到圆满的解释，有待进一步深入研究，但却无 疑对有效市场理论提出质疑。正是由于上述种种困惑，学者们将注意力集 中到投资者的投资行为和交易行为，从而兴起了著名的行为金融学 ( b e h a v i o r a lf i n a n c e ) 。 1 2 3 资本资产定价模型研究评述 投资者关心自己未来的财富状况，必要考虑投资产生收益的概率分布 的集中与离散程度，而计算投资的期望收益率和方差是了解投资收益与风 险的适宜方式。美国金融学家、诺贝尔经济学奖获得者m a r k o v i t z 在其1 9 5 2 年的资产组合选择一文中，提出著名的资产组合理论，第一次从科学 上论证了“不要把鸡蛋放在一个篮子里”的正确