（金融学专业论文）中国股市中存在风格动量吗.pdf

摘要 肖峻等( 2 0 0 6 ) 的研究结果显示，中国股市中存在显著的风格动量收益， 风格动量策略对大型机构投资者具备实际可操作性。考虑到肖文采用的检验方 法中存在一些值得商榷的地方，如风格组合分组的周期问题、股票持有期收益 率的计算问题和风格组合收益率的计算问题等，我们认为有必要重新检验中国 股市是否存在风格动量。本文以上海股市1 9 9 5 年到2 0 0 4 年的股票交易数据和 财务数据为样本，采用更为合理的检验方法实证检验了中国股市的风格动量。 在以规模、收益市价比以及净值市价比对样本股票进行风格划分的基础上，本 文构造了两种代表性的风格动量组合，即c h e n ，d e b o n d t ( 2 0 0 4 ) 风格动量( c d ) 组合以及l e w e l l e n ( 2 0 0 2 ) n , 格动量( l n ) 组合。我们的经验分析结果显示，中国 股市不存在风格动量。本文的主要内容是这样安排的： 第一部分：引言。这一部分首先介绍了本文选题在理论和实践方面的背景， 接下来对国内外股票市场风格动量方面的研究文献做了一个概括性的介绍，然 后重点讨论了肖文所采用的检验方法中存在的问题，最后介绍的是本文针对这 些问题采取了哪些改进的措施。 第二部分：样本数据的选取和研究方法的确定。本文以上海股市1 9 9 5 年到 2 0 0 4 年的股票交易数据和财务数据为样本，样本数据来自深圳市国泰安信息技 术有限公司开发的中国股票市场研究数据库( c s m a r ) 。自1 9 9 5 年4 月份开始， 每个月月底我们将样本殷票划分成不同的风格组合：首先按照样本股票当月的 总市值进行排序，分别取前3 0 、中间4 0 以及最后3 0 的股票作为大规模、 中规模以及小规模股票：然后按照当月的收益市价比( 或者净值市价比) 将样 本股票进行排序，分别取前3 0 、中间4 0 以及最后3 0 的股票作为价值型、 混合型和成长型股票：最后将所有股票按市场规模和收益市价比( 或者净值市 价比) 进行3 * 3 的联合分组，将样本股票分成小规模价值型( s v ) 、小规模混合 型( s b ) 、小规模成长型( s g ) 、中规模价值型( m v ) 、中规模混合型( m b ) 、中规模成 长型( m g ) 、大规模价值型o r ) 、大规模混合型( 1 b ) 以及大规模成长型( 1 9 ) 等九 个风格组合。在这九个风格组合的基础上，本文构造了两种代表性的风格动量 投资组合，即c h e n ，d e b o n d t ( 2 0 0 4 ) 风格动量f c d ) 组合以及l e w e l l e n ( 2 0 0 2 ) 风格 动量( l n l 组合。 第三部分：实证分析的结果，其中包括c d 组合以及l n 组合分别以规模 和净值市价比、规模和收益市价比进行风格划分的投资结果。从这些结果中可 以看出，中国股市中的风格动量效应并不明显，相反却显示出一定程度上的风 格反转的趋势。 第四部分：对实证结果的分析，我们认为从理论和实际情况来看，本文的 实证结果是合理的。 关键词：风格动量，投资风格，套利组合 i i a b s t r a c t x i a oe ta 1 ( 2 0 0 6 ) h a v es h o w e dt h a tt h e r ea r es t a t i s t i c a l l ys i g n i f i c a n tp r o f i t sf o r s t y l em o m e n t u ms t r a t e g yi nt h ec h i n e s es t o c km a r k e t ，a n dt h es t r a t e g yi sp r a c t i c a l f o rl a r g ei n s t i t u t i o ni n v e s t o r s s i n c et h e r ea r es o m ep r o b l e m si nt h ep a p e rt ob e n e e d e dt od i s c u s s ，f o re x a m p l e ，t h et i m i n gf o rc o n s t r u c t i n gs t y l ep o r t f o l i o ，t h e c a l c u l a t i o nf o rs t o c kr e t u r n s ，a n dt h ec a l c u l a t i o nf o rr e t u r n so fs t y l ep o r t f o l i o ，w e c o n s i d e rt h a ti ti sn e c e s s a r yt or e t e s ti fs t y l em o m e n t u me x i s ti nt h ec h i n e s es t o c k m a r k e t u s i n gd a t ao n a ”s h a r e so fs h a n g h a is t o c ke x c h a n g e ，a c c e s s i b l eo n l yt o l o c a li n v e s t o r si nc h i n a , w et e s tt h es t y l em o m e n t u me f f e c to nc h i n as t o c km a r k e t w i t ht h em o d i f i e dm e t h o d w ep a r t i t i o nt h es a m p l es t o c k si n t od i f f e r e n tg r o u p s ， b a s e do nt b r e ef i r mc h a r a c t e r i s t i c s ：m a r k e tv a l u eo fe q u i t y ，b o o k t o m a r k e tr a t i oa n d e a r n i n g s t o p r i c er a t i o w i t ht h ed i f f e r e n tg r o u p so fs t o c k si ns t y l e ，w es t r u c t u r et w o t y p i c a ls t y l e m o m e n t u mp o r t f o l i o s ，w h i c ha r ec h e n ，d eb o n d t ( 2 0 0 4 ) s t y l e m o m e n t u mp o r t f o l i oa n dl e w e l l e n ( 2 0 0 2 ) s t y l em o m e n t u mp o r t f o l i o o u ra n a l y s i s i n d i c a t e st h a tt h e r ei sn oe v i d e n c et os u p p o r tt h ee x i s t e n c eo fs t y l em o m e n t u mi nt h e c h i n e s es t o c km a r k e t t h es t r u c t u r eo ft h i sp a p e ra r ea sf o l l o w i n g s ： t h ef i r s tp a r ti st h ei n t r o d u c t i o n ，i nt h i sp a r tw ei n t r o d u c e dt h eb a c k g r o u n d so f t h e o r ya n dr e a l i t yf o rc h o o s i n gt h i st o p i c ，a n dt h e nm a d eas u m m a r y o i lf o r e i g na n d d o m e s t i cr e s e a r c hw o r k sa b o u ts t y l em o m e n t u mi ns t o c km a r k e t ，a n dt h e n ，w e f o c u s e do nd i s c u s s i n gt h ep r o b l e mo ft e s tm e t h o d se x i s t i n gi nx i a o sr e s e a r c hw o r k ， i nt h ee n d ，w et u r n e dt ow h a tt h ei m p r o v e m e n tw em a d et os u c hp r o b l e m s t h es e c o n dp a r ti st h ei n t r o d u c t i o no nt h ec h o o s i n go fs a m p l ed a t aa n df i n a n c i a l d a t a w et o o kt h et r a d i n gd a t aa n df i n a n c i a ld a t ao fs h a n g h a is t o c km a r k e tb e t w e e n 1 9 9 5a n d 2 0 0 4a so u rs a m p l e ，t h e s ed a t ac a m ef r o mc s m a rd e s i g n e db ys h e n z h e n g u o t a i a ni n f o r m a t i o n & t e c h n o l o g yl t d s i n c ea p r , 2 0 0 5 ，w eg r o u p e ds a m p l es t o c k s i n t od i f f e r e n ts t y l ec o m b i n a t i o n ：f i r s t ，w er a n k e dt h es a m p l es t o c k sa c c o r d i n gt ot o t a l m a r k e tv a l u eo fe v e r ym o n t h ，t h e ns e l e c t e dt h ef i r s t3 0 、t h em i d d l e4 0 a n dt h e i i i l a s t3 0 a sl a r g es l z e 、m e d i u ms i z ea n ds m a l ls i z es t o c k ；a n dt h e nw er a n k e dt h e s a m p l es t o c k sa c c o r d i n gt ot h er a t i oo fy i e l dt op r i c e ( o rt h er a t i oo fn e tv a l u et o p r i c e ) ，a n ds e l e c tt h ef i r s t3 0 、t h em i d d l e4 0 a n dt h el a s t3 0 a sv a l u e 、m i x e d a n dg r o w i n gt y p eo fs t o c k ；i nt h ee n d ，w em a d ea3 * 3c o m b i n a t i o n g r o u pa c c o r d i n g t om a r k e ts i z ea n dt h er a t i oo f y i e l dt op r i c e ( o rn e tv a l u et op r i c e ) o f a l ls t o c k s ，a n d n i n es t y l ec o m b i n a t i o na p p e a r e d ，t h e ya r es v 、s b 、s g 、m v 、m b 、m g 、l v 、l b 、l g o n t h eb a s eo ft h e s en i n es t 5 l ec o m b i n a t i o n s ，t h i sp a p e rc o n s t r u c t e dt w or e p r e s e n t a t i v e s t y l em o m e n t u mc o m b i n a t i o n ：c h e n ，d e b o n d t ( 2 0 0 4 ) s t y l em o m e n t u mc o m b i n a t i o n ( c d ) a n dl e w e l l e n ( 2 0 0 2 ) s t y l em o m e n t u mc o m b i n a t i o n ( l n ) i nt h et h i r dp a r to ft h i sp a p e r , t h ea u t h o rr e p r e s e n t e dh i si n s t i t u t i o n a lr e s u l t s ， w h i c hi n c l u d e dt h ei n v e s t m e n tr e s u l t so fc da n dl nc o m b i n a t i o na c c o r d i n gt os i z e a n dt h er a t i oo fy i e l dt o p r i c eo rs i z ea n dn e tv a l u e t op r i c e w ec a nd r a wa c o n c l u s i o nf r o mt h e s er e s u l t st h a tt h es t y l em o m e n t u mi sn o td i s t i n c ti nc h i n as t o c k m a r k e t ，h o w e v e r , t h e mi st r e n do fs t y l er e v e r s et os o m ee x t e n t i nt h ef o r t hp a r to ft h i sp a p e r , t h ea u t h o rm a d ef u r t h e r a n a l y s i sa b o u tt h e i n s t i t u t i o n a lr e s u l t a n dt h ea u t h o rt l l i n kt h a tt h er e s u ki sr e a s o n a b l ee i t h e rf r o mt h e a n g l eo ft h e o r yo rr e a l i t y i v 东北财经大学研究生学位论文原创性声明 本人郑重声明：此处所 差翱躐蚓勰 提交的博士硕士学位论文 是本人在导师指导下，在东北财经大学 取得的成果。据本人所知，论文中除已 注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果，对本文的研究工作做出重要 贡献的个人和集体均已注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。 作者签名： 涨增天 日期：二口。占年，肋日 东北财经大学研究生学位论文使用授权书 北财经大学所有，本论文的研究内容不得以其他单位的名义发表。本人完全了解 东北财经大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部门送交 论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权东北财经大学，可 以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文，可以公布论文的全部或部分内容。 作者签名：旅增又 日期：刀形年，月西日 导师签名：日期：“年f ，月捆 一、引言 一、引言 动量效应是金融经济学英文中m o m e n t u me f f e c t 一词的中文翻译，也有人根 据含义译为“惯性”，它属于资产定价理论研究中异常现象的一种，一般指在过 去比较短的时期内收益率较高的股票，未来的收益率也比较高；反之则相反。动 量效应最早是由j e g a d e e s h 和t i t m a n ( 1 9 9 3 ) 发现的，他们的经验研究结果显 示，过去三至十二个月表现好的股票或者表现差的股票( 赢者或者输者) 在接 下来的三到十二个月内继续表现好或者差。利用这一现象的动量交易策略( 买 入赢者、卖空输者) 在美国和大多数成熟市场中都有持续的异常收益，也称动 量收益。此后，动量效应成为金融经济学中一个有趣的研究课题。 投资风格是积极的资产组合管理中最为重要的因素之一，很多投资经理认 为他们遵从某种特定的投资风格。风格投资在基金等大型机构投资者的投资活 动中占据重要地位。事实上，风格投资是一种产品区分，属于同一种风格的资 产往往会有许多共同的特征。市场上越来越多的人们将股票分为大规模、小规 模以及成长型、价值型，而且各种各样的风格指数也受到了人们越来越多的关 注。某种风格的股票其表现随时间而不同，一年之前表现好的某种风格的股票， 其现在的表现可能会恰恰相反。但是不管对于业余的还是专业的投资者来讲， 追捧具有在不久之前表现好的那些风格的股票都是非常普遍的现象。那么，在 中国股票市场上按风格对股票进行分类进而买赢卖输的风格动量的投资策略能 否获得显著的收益呢? 肖竣等( 2 0 0 6 ) 的研究结果表明，中国股市中存在显著 的中期风格动量，风格动量策略对大型机构投资者具备实际可操作性。然而， 经过仔细研读我们发现肖峻等( 2 0 0 6 ) 采用的检验方法中有一些非常值得商 榷的地方，如风格组合分组周期问题、股票持有期收益率计算问题和风格组合 收益率计算问题等。所以我们认为有必要重新检验风格动量是否存在。 ( 一) 国外相关文献综述 国外关于动量效应的研究已经进行了十几年之久，从1 9 9 3 年j e g a d e e s h 和 t i t m a n 发现这个现象开始，国外学者对西方成熟的股票市场做了普遍的研究， 其中大部分文章得出了肯定性的结论。j e g a d e e s h 和t i t m a n ( 1 9 9 3 ) 研究表明，在 中国股市中存在风格动量吗 中期内股票回报率表现出动量效应。买入过去六个月表现最好的1 0 的股票， 并卖出过去表现最差的1 0 的股票作为一个投资策略可以产生每个月1 的收 益。g r i n b l a t t ，t i t m a n 和w e r m e r s ( 1 9 9 5 ) 研究了1 9 7 5 年至1 9 8 4 年t 5 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0 7 4 的显著性收益。r o u w e n h o r s t ( 1 9 9 8 ) 考察了1 2 个欧洲国家的市场，发现：第一，价格动量现象在欧洲 市场上普遍存在，赢者组合超过输者组合的收益每月大约为i ，动量现象 持续期平均为一年；第二，动量的强度( 赢利水平) 与公司规模呈负相关关系； 第三，即使剔除交易成本，动量策略的赢利性依然存在：第四，传统的风险 度量方法并不能解释动量组合策略的成功。l i e w 和v a s s a l o u ( 2 0 0 0 ) 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。另外，动量策略在意大利市场的获利性并不稳定，在日本则收益为负。 在研究过程中，一部分学者将动量效应进行拓展，将传统的价格层面上的 动量效应应用于行业和风格层面，进而开辟了动量效应研究的新领域。近年来， 风格水平的动量及反转研究成为行为金融学的又一研究热点。 l e v i s 和l i o d a k i s ( 1 9 9 9 ) 在风格转换策略在英国股票市场中的收益一 文中，研究了1 9 6 8 年到1 9 9 7 年间英国股市上的3 8 6 8 只股票交易的数据。他们 将这些股票按市场规模和净值市价比进行3 * 3 的联合分组划分为小市值成长、 小市值平衡、小市值价值、中市值成长、中市值平衡、中市值价值、大市值成 长、大市值平衡、大市值价值等9 种复合风格。文章指出：( 1 ) 在3 0 年的期限 中，小市值的股票和价值型股票的表现超过了大市值股票和成长型股票；( 2 ) 风 格转换策略的赢利性与投资者所投资的不同风格组合收益之差的波动性强弱有 关，而不同风格资产收益的差异随经济周期的波动而不同：( 3 ) 如果投资者对目 标风格组合有很强的信心而且可以投资很长的期限，那么固定地投资于这种风 格则是明智的做法，也就是说，在较长的投资期限中有很强的风格动量效应。 l e w e l l e n ( 2 0 0 2 ) 在股票收益中的动量效应和自相关性中，从行业、市场 规模以及净值市价比三个方面考察了股票收益中的动量效应，指出分散化的行 业组合、规模组合以及净值市价比组合能够获得相互独立的动量收益。b a r b e r i s 和s h l e i f e r ( 2 0 0 3 ) 在风格投资中指出，同一风格的股票会有较强的联动性。 风格投资会导致各种投资风格的循环，某种风格由于其股票基本面上好的信息 2 一、引言 而受到大家的追捧，使得同一种风格中的股票价格普遍上涨，然后由于套利或 者是基本面上不好的消息而导致这种风格的沦陷，其股票价格下跌。然后，新 的风格开始被大家所追捧，进入下一个循环。这样，随着时间的推移，在股票 市场上不同的风格循环涨跌。因此股票市场中的正反馈风格投资交易者依据各 种风格的历史表现进行资产配置可以获得显著的收益。c h e n 和d eb o n d t ( 2 0 0 4 ) 研究了1 9 7 6 年到2 0 0 0 年标准普尔5 0 0 指数的股票交易数据。每年的 1 2 月3 1 日他们将5 0 0 只股票按股息率、市场规模以及净值市价比进行分组。 其中不分派股息的股票分为一组，其他的股票按市场规模和净值市价比进行 3 * 3 的联合分组，划分为小市值成长、小市值平衡、小市值价值、中市值成长、 中市值平衡、中市值价值、大市值成长、大市值平衡、大市值价值等9 种复合 风格。这样，就把这5 0 0 只股票分成了l o 个风格组合。他们发现，被大家追捧 的风格组合，按下来的表现也比较好，而原来表现不好的风格组合接下来的表 现还是不好，因此采用买入被大家追捧的风格组合同时卖出表现不好的风格组 合这种买赢卖输的风格动量投资策略可以获得显著的收益：每个月有2 0 到6 0 个基点。 ( 二) 国内相关文献综述 最近五年，学术界对中国股票市场动量效应给予了较多关注，并发表了大 量的学术研究论文。这些实证结果显示，深沪股票市场存在明显的收益反转现 象，但没有发现明显的收益惯性现象。罗洪浪、王浣尘( 2 0 0 4 ) 在中国股市 动量策略和反向策略的赢利性一文中利用经偏度、序列相关和异方差调整的 f 统计量，考察了1 9 9 5 2 0 0 2 年我国股市动量策略和反向策略的赢利性，并研 究了均值标准差比率优化配置对上述两种策略赢利性的影响。研究发现：动量 策略中赢者和输者组合都未表现出相应的收益惯性，该策略无利可图；反向策 略中赢者组合和输者组合都表现出相当显著的反转，即使不允许卖空，也可获 得显著的超额收益；均值标准差比率优化配置可以显著地提高反向策略的赢利。 王永宏、赵学军( 2 0 0 1 ) 在中国股市“喷性策略”和“反转策略”的实证分 析一文中指出：组合投资的两种传统策略是基于收益惯性和收益反转。 d e b o n d ta n dt h a l e r ( t 9 8 5 ) 发现较长时期内股票价格运动存在相当程度的收益反 转现象，而j e g a d e e s ha n dt i t m a n ( 1 9 9 3 ) 发现较短时期中存在相当程度的收益惯 性现象。这些策略的成功可能源于数据挖掘，也可能是由于市场因素。对深沪 3 中国股市中存在风格动量吗 两市1 9 9 3 年以前上市的所有股票的实证研究结果显示，深沪股票市场存在明显 的收益反转现象，但没有发现明显的收益惯性现象。汪昌云( 2 0 0 3 ) 在中国 股市收益动能的实证研究一文中对沪、深两市a 股3 个月至两年期的动能 ( m o m e n t u m ) 投资策略( 买强势股、卖弱势股) 进行了实证研究。研究结果 表明，6 个月至两年期的平均收益动能显著为负值。这与国外股票市场的相关 研究发现显著不同。通过对普遍适用于美国和其它股票市场的主要资产定价因 素( 如市值规模、净资产市价比、贝塔等) 进行深入分析，我们发现f a m a 和 f r e n c h 的三因素资产定价模型能较好地解释中国股票预期收益的波动性和收益 动能。因此，中国股市中股价历史表现预测未来价格走势的现象基本上归因于 风险因素。 目前对于中国股市风格动量的研究只有肖竣等( 2 0 0 6 ) 的中国股市风格 动量实证研究。这篇文章以中国股市1 9 9 5 年到2 0 0 4 年的股票交易数据作为样 本，分别以规模、益本比率( 收益市价比，即市盈率的倒数) 和规模、净市值 比率( 净值市价比，即市净率的倒数) 为标准将股票进行3 * 3 联合分组，划分 为小市值成长、小市值平衡、小市值价值、中市值成长、中市值平衡、中市值 价值、大市值成长、大市值平衡、大市僮价值等9 种复合风髂，进而采用两种 风格动量组合，即c h e n ，d e b o n d t ( 2 0 0 4 ) n , 格动量( c d ) 组合以及l e w e l l e n ( 2 0 0 2 ) 动量( l n ) 组合。结果表明中国股市风格水平正反馈交易行为总体更加强烈，国 内股市在风格水平上存在较强烈的“羊群效应”，所以以规模和益本比率净市 值比率联合划分的复合投资风格存在显著的中期动量。并且，在1 9 9 8 年4 月至 2 0 0 4 年6 月的样本期内，风格动量策略在5 0 最大市值个股子样本中同样能够 获得显著为正的套利收益，表明该策略对于以大市值公司为主要投资标的的大 型机构投资者而言，具备实际可操作性。 然而，经过仔细研读，我们发现肖峻等( 2 0 0 6 ) 采用的检验方法中有一些 非常值得商榷的地方：第一，风格组合的分组周期问题。肖峻等( 2 0 0 6 ) 采用 每年公司年报公布结束时的4 月底进行风格分组、构建风格组合，一年之内( 到 下一年的4 月底) 风格组合不变，这种固定不变的分组方式有可能使得在其余 月份出现选择出的赢者组合或输者组合不是前期收益率最高或最低的风格组 合。特别是，在采用重叠抽样方法进行经验分析时，可能导致大多数月份中选 择出的风格组合不是过去的赢者或输者。实际上，已有的多数研究显示，中国 股市表现出显著的中期反转效应，过去的赢者或输者在未来不能继续成为赢者 一、引言 或输者。在这种情况下，风格组合构建完成后一年之内不变会造成风格动量收 益的高估。第二，股票持有期收益率的计算问题。肖峻等( 2 0 0 6 ) 采用算术平 均法计算组内股票的持有期收益率，也就是说用累计收益率来度量所持股票的 收益。根据统计学的知识，我4 i 矢n 道在计算多期平均收益率的时候，算术平均 数法只适用于各期收益率相差不大的情况，由于算术平均收益率存在固有的偏 差，所以几何平均收益率一般要小于算术平均收益率，只有当各期收益率相等 的情况下几何平均收益率才等于算术平均收益率，在月度收益率序列变动较大 的情况下，采用算术平均法计算得出的收益率要比实际持有期收益率大得多。 有经验的投资者知道，中国股票的月度收益率的波动率非常大，个别股票会在 短短、二个月之内就会完成一个大涨大跌的周期。在此情况下，采用算术平 均法很有可能高估股票的持有期收益率。第三，风格组合收益率的计算问题。 肖峻等( 2 0 0 6 ) 采用等权重的方法计算风格组合的收益率，也有可能夸大风格 动量组合的收益。如果风格组合包含有一个收益率特别高的小市值股票，采用 等权重法就会计算出一个较高的风格组合收益率。但是，这个风格组合收益率 对于大多数人来讲是可望而不可及的，其操作性和可实现性非常小。这一点对 于大机构投资者来晚尤其重要。鉴于此，我们认为，用加权平均收益率度量风 格组合收益更为实际。第四，样本选择的存活偏差( s u r v i v o r b i a s ) 问题。肖峻 等( 2 0 0 6 ) 在选择样本股票的时候不仅剔除了p t 类股票而且也剔除了s t 类股 票。但是，由于s t 类股票有可能在构建风格组合之时还没有成为s t 类殷票， 之后也有可能摘掉s t 的帽子，而且绝大多数s t 类股票始终在市场中进行交易， 其交易还比较活跃，所占股票总数的比重不小，因此将s t 类股票剔除在风格 组合之外容易导致存活偏差效应。 基于上述认识，我们认为有必要重新检验中国股市中是否存在风格动量效 应。针对肖峻等( 2 0 0 6 ) 中存在的问题，本文对检验方法作了相应的修改，主 要包括：第一，每个月都根据股票的当月财务比率进行风格分组，这样才能够 真正保证构造出的风格动量套利组合中包含的是过去的赢者或输者。第二，采 用几何平均方法计算股票的持有期收益率( 买入持有收益b h r ) ，以减小股票 月度收益波动引起的收益率高估。第三，采用流通市值加权平均方法计算风格 组合收益率，以便考察机构投资者的可操作性。第四，在选择样本股票的时候， 为了降低存活偏差，只剔除了p t 类股票，而不剔除s t 类股票。 本文从实证分析中得出的结论与肖唆等( 2 0 0 6 ) 的头证结果完全不同，不 e 中国股市中存在风格动量吗 管是c d 组合还是l n 组合，不管是用规模和收益市价比进行分类还是用规模 和净值市价比进行分类，风格动量投资组合在中国股市上的投资结果中只有一 小部分取得了正的收益，而且用n e w c y w e s t 调整的t 统计量表明在1 0 的统计 水平下这些结果都是不显著的。 本文的其他部分是这样安排的：第二部分介绍了文章的样本选择和研究方 法；第三部分介绍了实证分析的结果；最后第四部分总结了关于中国股市风格 动量的结论。 二、样本及研究方法 ( 一) 样本数据 二、样本及研究方法 我们采用的样本数据来自深圳市国泰安信息技术有限公司开发的中国股票 市场研究数据库( c s m a r ) 。为了与肖峻等( 2 0 0 6 ) 的研究相比较，我们选定 的研究时间区间为1 9 9 5 年4 月至2 0 0 4 年6 月( 我们选定的时间区问是到2 0 0 4 年4 月) 。本文要用到的指标有：股票收益率、公司规模、市净率和市盈率。其 中，股票收益率采用考虑现金红利再投资的月个股回报率( m i 也t w d ) ，公司 规模使用月末流通市值( m s m v o s d ) 。另外，为了计算股票的当月市净率和 当月市盈率还用到了股票总市值( m s m v t t l ) 1 。 考虑到所用到的财务数据和交易数据在时间上不同步，我们用1 9 9 4 年至 2 0 0 4 年的年度财务数据与1 9 9 5 年4 月至2 0 0 4 年6 月的月度交易数据相匹配。 实际上，由于我们得到的是每年底的市净率和市盈率，而在每个考察月份要用 到当月市净率和当月市盈率，因此需要对上年底市净率和市盈率进行修正，将 其转换成考察月份的市净率( 加：市盈率) 。 由于c s m a r 年度财务指标数据库中的市净率等于年末每股价格除以年末 每股净资产，而本文的研究需要根据考察月份的实际情况来区分价值型股票与 成长型股票，因此需要对年末的市净率进行修正。其修正公式如下： 修正市净率 修正市盈率 本月股票总市值 上年末股票总市值 本月股票总市值 上年末股票总市值 x 上年末市净率 x 上年末市盈率 其中，股票总市值( m s m v t t l ) 来自c s m a r 交易数据库，上年末市净 率( t 6 0 4 0 0 ) 和上年末市盈率( t 6 0 8 0 0 ) 来自于c s m a r 年度财务指标数据库。 ( 二) 研究方法 自1 9 9 5 年4 月份开始，每个月月底我们将样本股票划分成不同的风格组合。 首先按照样本股票当月的总市值进行排序，分别取前3 0 、中间4 0 及最后 3 0 的股票作为大规模、中规模以及小规模股票。然后按照当月的收益市价比 ( 或者净值市价比) 将样本股票进行排序，分别取前3 0 、中间4 0 以及最后 中国股市中存在风格动量吗 3 0 的股票作为价值型、混合型和成长型股票。最后将所有股票按市场规模和 收益市价比( 或者净值市价比) 进行3 * 3 的联合分组，将样本股票分成小规模 价值型( s v ) 、小规模混合型( s b ) 、小规模成长型( s g ) 、中规模价值型( m v ) 、中规 模混合型( m b ) 、中规模成长型( r a g ) 、大规模价值型( 1 v ) 、大规模混合型( 1 b ) 以及 大规模成长型( 1 9 ) 九个风格组合。同肖峻等( 2 0 0 6 ) 一样，本文也采用了两 种代表性的风格动量组合，即c h e n 和d eb o n d t ( 2 0 0 4 ) 的风格动量投资组合 ( c d 组合) 和l e w e l l e n ( 2 0 0 2 ) 动量投资组合( l n 组合) 。 1 c d 组合：自1 9 9 5 年4 月份开始，每个月将划分出的股票组合按照前j 个月的收益情况从大到小进行排序，其中最高的一个( 或者两个) 组合定义为 赢者组合，最低的一个( 或者两个) 组合定义为输者组合。然后买入赢者组合 卖出输者组合来构建套利组合，并持有k 个月。每个组合的收益率在计算的时 候采用流通市值作为权重的加权平均收益率。在计算前j 个月各组合的收益率 的时候，为了方便对比，采用了算术平均的收益率，但是在对风格组合进行业 绩衡量的时候，采用持有期k 个月月度收益率的几何平均值。这样最终形成动 量套利组合的月度收益时间序列。 以( j = 3 ，k = 3 ) 的投资策略为例。1 9 9 5 年4 月3 0 日我们按照月底股票总 市值和收益市价比( 或者月底股票总市值和净值市价比) 将样本股票划分成九 种组合。1 9 9 5 年的4 月份，对每只股票计算其在之前3 个月( 即1 9 9 5 年的2 月、3 月和4 月) 的平均月度收益率( 采用算术平均法计算2 ) 。然后按a 股流 通股数加权求出每种组合的平均月度收益率。其中收益率最高的就是赢者组合， 最低的就是输者组合。另外我们还考虑了两个赢者组合、两个输者组合的情况， 就是把收益率最高的两个组合定义为赢者组合、把收益率最低的两个组合定义 为输者组合。接下来进行三种投资：买入赢者组合，卖出输者组合，以及进行 套利交易( 也就是买入赢者组合同时卖出输者组合) ，投资期限是3 个月。最后， 我们计算这三种投资的收益情况。具体来说，计算赢者组合中每只股票在1 9 9 5 年5 月、6 月和7 月的几何平均月度收益率，然后按a 股流通数量作权重计算 出赢者组合的持有期为3 个月的月度收益率，这就是买入赢者组合的收益率。 而输者组合是被卖空，所以输者组合中的每只股票取其月度收益率的相反数， 求其在1 9 9 5 年5 月、6 月和7 月的几何月度收益率，然后用流通市值加权计算 出输者组合在3 个月持有期的月度收益率，这就是卖出输者组合的收益率。套 利组合的平均月度收益率= ( 买入赢者组合的平均月度收益率卖出输者组合的 r 二、样本及研究方法 平均月度收益率) 。这样我们就完成了第一次( j = 3 ，k = 3 ) 的投资。接下来的 每个月都将样本股票划分成九种组合，并按它们在之前3 个月的收益率进行排 序，选出赢者组合和输者组合然后进行投资。这个过程一直持续到2 0 0 4 年的3 月份。采用重叠抽样法，从1 9 9 5 年的4 月到2 0 0 4 年的3 月，总共进行了1 0 8 次投资。用这1 0 8 次投资，我们可以计算出( j = 3 ，k = 3 ) 的平均月度收益率。 类似的，我们可以构造出( j = 3 ，k = 6 ) 、( j = 3 ，k = 9 ) 、( j = 3 ，k = 1 2 ) 、( j = 6 ， k = 3 ) 、( j = 6 ，k = 6 ) 、( j = 6 ，k = 9 ) 、( 忙6 ，k = 1 2 ) 、( j = 9 ，k = 3 ) 、( j = 9 ，k ) 、 ( j = 9 ，k = 9 ) 、( j = 9 ，k = 1 2 ) 、( j = 1 2 ，k = 3 ) 、( j = 1 2 ，k = 6 ) 、( j = 1 2 ，k = 9 ) 以 及( j = i 2 ，k i l 2 ) 等十五种不同的形成期和持有期的投资策略。与( j = 3 ，k = 3 ) 的投资策略一样，从1 9 9 5 年的4 月到2 0 0 4 年的3 月他们也都有1 0 8 次投资， 那么也同样计算出它们的平均月度收益率。 2 l n 组合： 与c d 组合不同的是，l n 组合在构建动量套利组合的时候包含了所有的风 格组合。各个组合的权重依据其在之前j 个月的收盏率而定，收益率排在前5 0 的权重为正，排在后5 0 的权重为负，而且排名越靠前则权重也越大。具体来 讲，各个风格组合的权重计算公式为： 1 ， w ，2 音h 一，( 七) 一k t ( ) j 其中，表示某个风格组合在t 期的权重，k 为持有期，n 为风格组合个 数，。为某个风格组合前j 期收益，一。为前j 期等权重市场组合收益。因 为l ，。与r 。一，的差是一个比较小的数值，再加上前面的，往往使得计算出来 的是一个特别小的数值有时会给研究问题带来不便，因此我们对计算出来 的各个组合的权重做了标准化的处理，其计算公式为： ”t r 2 2 去专 ，。t ) 一) 其中，= + z l w , ，j 由于所有风格组合的权重之和等于零，因此我们构建的是个套利组合。 l n 组合的收益率计算公式为： 互( j i ) = 专k 。( ) 一k ，。( t ) 七) 9 中国股市中存在风格动量吗 其中， ，( _ j ) 为某个风格组合在k 个月的持有期中的收益率。在计算过程 中，为了增加统计检验的势，我们采取了重叠抽样的方法，并采用了经 n e w e e y w e s t 调整的t 统计量进行统计检验。 本童注释 。括号中字符是c s m a r 数据库中的字段名。 2 注意：为了与肖峻等( 2 0 0 6 ) 的结果相比较，这里我们采用算术平均法计算股票过去j 个月的收益率，而不是采用买入持有收益( b h r ) 来计算。 1 0 三、实证结果与分析 i il l l l 三、实证结果与分析 ( 一) c d 组合收益 首先，我们以规模和市净率作为划分风格组合的标准，考察c d 动量组合 的收益率，结果列于表1 之中。从表l 可以看出：第一，绝大多数风格动量套 利组合的收益率是负的，仅有的个别正收益率在1 0 水平下统计上也是不显著 的。因此，以3 至1 2 个月为风格组合的形成期和持有期来考察，中国股市中不 存在风格动量。第二，风格动量组合收益对赢者组合、输者组合和套利组合所 包含的风格组合个数没有明显区别，无论是在包含一个风格组合的情况还是包 含两个风格组合情况下，c d 动量组合都不能获得显著的正收益。 表1c d 组合以规模和净值市价比划分风格组合的收益率( ) j 组合k = 3 k = 6 k - - 9k = 1 2 赢者组合 0 5 8 0 6 4 0 6 2o5 8 输者组合 2 5o 6 5o 4 2 o 4 5 3 06 60 0 1 02 0 o 1 3 套利组合 ( 1 4 4 ) ( - o 0 2 ) r 05 0 ) r o 3 7 ) 赢者组合 0 6 6 0 3 9 0 2 9o 1 5 输者组合 o 9 3 0 5 6 0 4 6o 5 6 6 一o 2 7一0 1 7一0 ，1 7 一0 4 套利组合( - 0 5 7 )( - o 4 2 )( - 0 4 6 )( - 1 1 8 1 赢者组合 o 5 1o 2 300 6 o 1 3 输者组合 0 8 90 5 20 5 4 o 6 6 9 一0 3 8 - o 2 9一0 4 9 - o 7 9 套利组合( - 0 6 3 )( - o 5 9 )( 一1 1 4 1( - 2 0 i + + ) 赢者组合 0 3 30 0 1- o ，l s0 3 2 输者组合 1 0 20 7 40 7 7o 8 2 1 2 0 6 9一0 7 60 9 5 1 1 4 套利组合( - 1 1 7 、( _ 1 7 1 ) ( - 2 4 9 + 、 ( - 2 9 2 + 1 2 个赢者组合 0 6 50 5 4o 5 2 0 4 6 3 中国股市中存在风格动量吗 续上表 2 个输者组合 1 1 80 6 9o 5 6 0 5 7 - o 5 301 5一00 4- 0 1 1 2 个套利组合 r - 1 ，3 4 ) 6 0 4 4 )6 0 1 6 、 6 0 4 5