（金融学专业论文）中国股票市场反向投资策略的实证研究.pdf

摘 要 本文通过实证分析国内沪市和深市a 股上市公司在1 9 9 8 年1 月至2 0 0 4 年1 2 月 期间的月数据，研究中国股票市场的反向投资策略。结果表明在我国股票市场上， 反向投资策略在短期以及长期具有获利性，并且形成期和持有期较长的投资组合 获利具有显著性。通过对变量因子与反向投资策略获利的解释能力分析，本文发 现形成期期间市场报酬减去无风险利率、市场上各股票的累积报酬最大差异、市 盈率、流通市值和市净率分别对反向投资策略获利具有较强或一定的解释能力。 在将解释因子加入反向投资策略分析后本文发现在我国股票市场上，不仅单纯的 反向投资策略可以具有获利性，而且在反向投资策略中加入某些形成期的市场状 态因子或个股状态因子，反向投资策略将可以取得更加明确和显著的获利。本文 的研究可以为投资者提供一种可行的投资策略和提高这一投资策略获利能力的 方法。 关键词：反向投资策略；中国股票市场 中图分类号：f 8 3 0 9 1 a b s t r a c t b a s e do nt h ed a t ao fs h a n g h a ia n ds h e n z h e ns t o c ke x c h a n g e sd u n n gt h e p e r i o d f r o mj a n u a r y1 9 9 8t od e c e m b e r2 0 0 4 ，t h ea u t h o ra n a l y z e dt h e c o n t r a r i a n ti n v e s t m e n ts t r a t e g y a sar e s u l t , t h ea u t h o rc o n c l u d e dt h a ti u c h i n a ss t o c km a r k e gf o l l o w i n gt h ec o n t r a r i a n ti n v e s t m e n ts t r a t e g y ，b o t hi n s h o r tt e r ma n di nl o n gt e r m ，t h ei n v e s t o rm a d eap r o f i ta n df u r t h e r m o r e ，t h e i n v e s t m e n tf u n dw i t hl o n g e rr a n k i n gp e r i o da n dl o n g e rh o l d i n gp e r i o dm a d ea b e t t e rp r o f i t t h r o u g ht h ei n t e r p r e t i n gc a p a b i l l t ya n a l y s i su pt h ev a r i a b l e f a c t o r si nt h ec o n t r a r i a n ti n v e s t m e n ts t r a t e g y se a r n i n gm o d u l e , t h ea u t h o r i d e n t i f i e dt h a tt h eg a pb e t w e e nt h em a r k e ti n v e s t m e n tr e t u r nr a t ea n dt h e r i s k - f r e ei n t e r c s tr a t e , t h em a xv a r i a n c eo ft h ea c c u m u l a t e di n v e s t m e n tr e t u r n b e t w e e n 曩o ft h em a r k e ts t o c k s 。p er a t i o , t h em a r k e tv a l u ea n dp br a t i oa r e t h em a j o ri n t e r p r e t e r sf o r t h ec o n t r a r i a n ti n v e s t m e n ts t r a t e g y be a r n i n g c a p a b i l i t y t h r o u g ht h e s ea n n i y s i s ，t h ea u t h o rc o n c l u d e dt h a tc o n t r a r i a u t i n v e s t m e n ts t r a t e g yi sap r o f i t a b l es t r a t e g y f u r t h e r m o r e , w h e nm a k i n g d e c i s i o no nt h e i rc o n t r a r i a n ti n v e s t m e n ts t r a t e g y i fc a nc o u s i d e l s o m em a r k e t s i t u a t i o ni n d i c a t o r sa n d o ri n d i v i d u a ls t o c k si n d i c a t o r s ，t h ei n v e s t o rw o u l d m a k eum o r es t r a i g h t f o r w a r da n ds i g n i f i c a n tp r o f l l 薹珏t h i sw a y , t h er e s e a r e h c _ np r o v i d et h ei n v e s t o rap r a c t i c a li n v e s t m e n ts t r a t e g ya n dam e t h o dt o i m p r o v et h ep r o f i t a b i l i t yo ft h i ss t r a t e g y , k e yw o r d s ：c o n t r a r i a n ti n v e s t m e n ts t r a t e g y ，c h i n as t o c km a r k e t c l cn u m b e r ：f 8 3 0 9 1 4 第一章前言 传统的有效市场假说( e m h ) 认为股票收益是不可预测的。然而，在近二十 年来的实证研究中不断发现股票收益率具有一定可预测性的证据，这些异常现象 使得传统的资产定价模型和市场效率理论遇到了巨大的困难。例如规模效应 ( b a n z ，1 9 9 1 ) 、价益比效应( b a s u ，1 9 8 3 ) 及帐面市值比效应 ( c h a n ，h a m a o ，l a k o n i s h o k ，1 9 9 1 ) 。在此背景下行为金融理论产生并发展起来， 同时基于行为金融学也产生了许多不同于传统的行为金融投资策略，反向投资策 略就是其一，反向投资策略就是根据过去一段时间的股票收益率情况排序，买入 过去表现较差的股票而卖出过去表现较好的股票，据此构成的零投资组合在未来 一段时间内将获得较高收益的投资策略。 自从d eb o n d ta n dt h a l e r ( 1 9 8 5 、1 9 8 7 ) 提出了股票价格会对资讯过度反应 的观点，认为以反向投资的方式构建投资组合会有超额报酬。其后陆续有不少的 论文，以不同的模式和架构分析反向投资，其中有些结论类似，当中也有一些论 文持相反的意见，另外也有不少的论文均指出在适当的持有期间，以动量投资。 或是反向投资，将会有异常报酬。这些都引申出了对市场效率性的质疑。 c o n r a da n dk a u l ( 1 9 9 8 ) 发现反向投资可以在极短期( 一个月或是一个星 期) 和极长期( 三到五年或者更长) 可以获利，而动量投资可以在三个月至一年 期间获利。另外有一些学者提出，加入考虑交易量后，可以使反向投资或者是动 量投资具有较为明显的获利模式。此外，也有很多学者针对股票过去交易量进行 研究，提出了加入交易量的反向投资或者是动量投资的确可以提高获利能力。( 如 c a m p b e l l ，g r o s s m a na n dw a n g ，1 9 9 3 ， b l u m e e a s l e y a n d 0 h a r a ，1 9 9 3 ， c o n r a d ，h a m e e da n dn i d e n ，1 9 9 4 ，l e ea n ds w a m i n a t h a n 。2 0 0 0 等论文) ，当中 均指出交易量将对投资组合有相当程度的贡献。 本论文首先通过构建不同期限搭配的投资组合检验在我国a 股市场上反向投 资策略是否具有获利性以及其获利的情况如何；其次将检验在中国a 股市场上各 类变量因子与反向投资获利之间的关系，找出那些对反向投资获利具有解释能力 的变量因子，其中主要考虑两大类交量因子，一类是市场的状态因子，如形成期 期间市场报酬减去无风险利率、个股累积报酬最大差异；另一类为上市公司的 基本丽囡子，如个股的换手率、市盈率、流通市值规模、市净率等因子；最后， 将具有解释能力的变量因子加入到反向投资策略中，以希望找出能够提高反向投 资策略获利能力的投资策略模式。 本文第二章主要介绍了反向投资策略的相关理论框架，简单介绍了行为金融 学的概况并对国内外已有的反向投资相关文献进行了综述。第三章介绍本文进行 中国股票市场反向投资策略实证研究的研究方法，将对本文所采用的变量、方法 以及实证模型作出定义与说明。第四章是实证研究结果，采用第三章所提的方法 进行实证，并对实证结果作出说明，主要包括中国股票市场在不同形成期与持有 期下反向投资策略的获利情况、各种变量因子对反向投资获利的解释能力和将具 有解释能力因子加入反向投资策略的获利情况三个方面。第五章是结论。 在我国加入世界贸易组织以后，我国经济的开放程度和对外依存度不断提 高，同时我国的金融市场尤其是证券市场的开放和国际化进程发展迅猛，投资者 结构和投资理念的巨大变化使得证券市场经历了变革的洗礼很多国外先进的金 融理论和金融工具被引进，吸收和发展。近几十年来国外行为金融学的发展非常 迅速，并由此产生了很多基于证券市场研究的行为金融投资策略。在最近几年 我国不断有学者进行了行为金融学相关方面的研究，本文也是在这一背景下试图 就中国股票市场进行行为金融投资策略中的反向投资策略的实证研究。到目前为 止，国内进行反向投资策略研究的论文并不是很多，已有的文献中一方面佑于我 国证券市场历史较短的限制存在研究样本局限性，另一方面对反向投资策略因子 对获利影响情况进行分析的较少。本文的实证研究虽然也受到我国证券市场历史 较短的限制，但是尽可能相对已有文献扩充研究期间和样本并进一步进行因子对 反向投资策略获利影响的分析，增强反向投资策略的获利能力，为我国投资者尤 其是枧构投资者提供一种可行的投资策略。 第二章反向投资策略相关理论框架 第一节行为金融学简介 传统金融理论是建立在市场参与者是理性人的假定的基础上的。在传统金融 理论中理性人假设通常包括两方面：一是以效用最大化作为目标，二是能够对一 切信息进行j 下确的加工和处理。在此基础上，传统会融学的核心内容是有效市场 假说( e 瑚) 。根据这一假说发展起来的各种金融理论，包括现代资产组合理论 ( m p t ) 、资本资产定价模型( c a p m ) 、套利定价模型( a p t ) 和期权定价模型等 一起构成了现代金融理论的基础。这些理论模型也构成了现代证券投资基金的投 资策略的理论基础。 但是，近二十年来，大量的实证研究表明，金融市场中存在着大量的与有效 市场假说相悖的异象。在股票市场上，这些异象包括：股票长期投资的收益率溢 价；股票价格的异常波动与胶价泡沫；股价对市场信息的过度反应或反应不足等 等。这表明，基于理性投资者假设的有效市场假说存在着内在缺陷。以耶鲁大学 的席勒教授为代表的一批金融学家认为，投资者是非完全理性的，传统的金融学 中应采用不同于理性行为模型的其他人类行为模型。将心理学、社会学和人类学 等其他社会科学的行为研究方法引进到金融学的研究中来 通过对传统金融学的反思和修正，行为金融理论悄然兴起，并开始动摇了资 本资产定价模型和有效市场假说的权威地位。行为金融理论在博弈论和实验经济 学被主流经济学接纳之际，对人类个体和群体行为研究的日益重视，促成了传统 的力学研究范式向以生命为中心的非线性复杂范式的转换，使得我们看到了金融 理论与实际的沟壑有了弥合的可能。 行为金融学通过对现代金融理论的核心假说“理性人”假说的质疑，提 出了期望理论，认为投资者对收益的效用函数是凹函数，而对损失的效用函数是 凸函数，表现为投资者在投资帐面值损失时更加厌恶风险，而在投资帐面值盈利 时，随着收益的增加，其满足程度速度减缓。在金融交易中，投资者的心理因素 将使其实际决策过程偏离经典金融理论所描述的最优决策过程，并且对理性决策 的偏离是系统性的，并不能因统计平均而消除。 在此基础上，行为金融理论对其他相关方面也提出了质疑，并提出了自己的 模型。如对有效市场假说的挑战、行为组合理论( b a t ) 对现代资产组合理论 的挑战、行为资产定价模型( b a p m ) 对资本资产定价模型的挑战。行为资产定价 模型是1 9 9 4 年提出的，指出市场上有两种交易者，一种是信息交易者，信息充 分，严格按照传统的资本资产定价模型进行资产组合，不会犯认知错误，并具有 均值偏好，而另一种交易者是嗓声交易者，他们不会按照资本资产定价模型来构 造自己的资产组合，会犯认知错误，没有均值和方差方面的偏好。事实上，这两 类交易者在市场上是互相作用的，共同决定证券市场的价格，市场是否有效取决 于这两类交易者的比重，如果是前者在市场上起主导作用，那么市场是有效的， 如果是后者起主导作用，那么这个市场是无效的，这是行为资产定价模型对资本 资产定价模型的调整。基于行为金融学也产生了许多不同于传统的行为金融投资 策略：资金平均策略、时间分散策略、反向投资策略和惯性交易策略等。本文主 要针对其中的反向投资策略进行中国市场的实证研究。 d eb o n d ta n dt h a l e r ( 1 9 8 5 ) 以反向投资的获利性，检验股票市场是否存在 过度反应( o v e r r e a c t i o n ) ，结果发现采用反向投资策略可以获得超额报酬，显 示了股票市场的确存在过度反应的情况。而在d eb o n d ta n dt h a l e r 的研究之后， 学术界开始对市场是否具有效率性提出了质疑，陆续有许多学者以不同的模型来 检验过度反应是否存在以及探讨过度反应形成的原因。除此之外，也有不少学者 以不同的模型来解释反向投资或者是动量投资所获得的报酬的成因，并且就如何 将具有解释能力的因子引入模型以增强策略的获利能力进行分析。这些将在以下 两节中进行介绍。 第二节反向投资相关论文综述 d eb o n d ta n dt h a l e r ( 1 9 8 5 ) 认为市场会过度反应，也就是表现好的股票股 价会过度高估，而表现差的股票股价则会被过度低估，所以在过一段时间以后， 表现好的股票股价会向下修正，而表现差的股票股价会向上修正；因此反向投资 策略可以获得超额报酬。 d eb o n d ta n dt h a l e r ( 1 9 8 7 ) 根据1 9 8 5 年的研究，加入考虑公司规模以及投 资组合所承担的风险，发现反向投资的获利情况并不是风险交化或是公司规模大 小所导致的。另外还考虑了一月效应国，发现在十二月输家以及赢家的超额报酬 均与隔年一月的报酬成负相关。 l oa n dm a c k i n l a y ( 1 9 9 0 ) 以周资料分析。指出反向投资策略的获利可以分 解成三个部分：个股期望报酬横断面变异、个股报酬之序列共变异数、个股报酬 之横断面共变异数。其中个股报酬若存在有领先一落后( 1 e a d l a g ) 关系，即使 个股报酬的序列共变异数不为负值，采用反向投资策略仍可以获得正的利润，换 言之，反向投资策略所获得的利润并非仅仅是由于股市过度反应所造成，股市过 度反应也不能保证反向投资可以获利。在检验报酬的反弹现象以及个股领先一落 后关系上，显示资本额大的股票报酬会领先资本额小的股票，而且百分之五十以 上的反向投资获利来自个股报酬横断面自相关，其余的来自个股的负白相关。 l e h m a n ( 1 9 9 0 ) 探讨以周资料分析股票买卖价差( b i d - a s ks p r e a d ) 以及交 易成本对于短期价格反转的影响，经过调整后，前一周与后一周的个股报酬均呈 现负的自相关，平均百分之九十左右的短期反向投资可以获利。 g a u t a ma n dn i m a l e d n d r a n ( 1 9 9 0 ) 考虑买卖价差因素对价格反转的影响， 采用实验对照组的分析，结果发现买卖价差是造成短期股价反转的主要原因。 c o n r a da n dk a u l ( 1 9 9 3 ) 指出股价会受到买卖价差、非同步交易 ( n o n s y n c h r o n o u st r a d i n g ) 、或是价格非连续( p r i c ed i s c r e t e n e s s ) 等因素影 响，对长时段的反向投资报酬会有偏误，因为b l u m ea n ds t a m b a u g h ( 1 9 8 3 ) 指 出单期股价有向上的偏误，所以如果以r e b a l a n c e d 投资组合计算，各个单期的股 价误差会累积。所以长时段的反向投资报酬会有偏误，尤其是当输家股价的向上 基差大于赢家的时候，会突显反向投资的获利情形。故主张以买进持有的方式来 计算长期报酬( b u ya n dh o l d ) ，以降低正偏差，另外，他们认为反向投资的获 利，主要就是来自一月效应，但是一月效应，又与过去个股表现关系不大。 j e g a d e e s ha n dt i t m a n ( 1 9 9 3 ) 利用月资料，以不同的形成期( 3 、6 、9 、 1 2 个月) ，交叉探讨动量投资策略的在不同持有期间( 3 、6 、9 、1 2 个月) 的绩 效。发现动量投资在持有期为3 1 2 个月时，均可维持一个正的获利，但是在按 下来的一年，获利情况就会反转。并指出动量投资在一年的获利，主要是来自个 别股价对个别公司特定资讯( f i r m - s p e c i f i ci n f o r m a t i o n ) 的迟延反应所导致， 而不是因为对一般性因素反应速度不同，所产生的个股股价报酬的领先一落后关 系造成。 j e g a d e e s ha n dt i t m a n ( 1 9 9 5 ) 将市场内的资讯。分为个别公司特定资讯与 共同因子( c o m m o nf a c t o r ) ，并指出股价会对个别公司特定资讯过度反应，对一 般性因素延迟反应。对共同因子延迟反应速度会和公司资本大小( s i z eo f c a p i t a l ) 有关，而形成股价领先落后的情况。他们发现短期的反向投资策略获 利主要来自个别公司特定资讯的过度反应，只有少部分的来自股价报酮间领先落 后关系。 c h a n g ，m c l e a v e ya n dr h e e ( 1 9 9 5 ) 叭1 9 7 5 年到1 9 9 1 年期间的日本证券市场 9 资料进行分析，他们发现在日本证券市场，反向投资短期内存在获利机会，虽然 东京证交所( t s e ) 与纽约证交所( n y s e ) 有许多的不同，但是反向投资短期内 在两个市场中均存在获利机会。同时文中也指出，反向投资获利的特点却是不同 的，其特点有：经过风险和公司大小调整后，短期反向投资仍具有获利机会；一 月效应对于短期反向投资短期获利性没有十分显著的解释能力。 c o n r a da n dk a u l ( 1 9 9 8 ) 以八种不同的形成期，交叉探讨反向投资策略和 动量投资策略在不同持有期间的获利性。发现反向投资可以在极短期( 一月或是 一个星期) 和极长期( 三到五年或者更长) 可以获利，而动量投资可以在三个月 至一年期间可以获利。 因为我国股票市场发展时间较短，在制度上存在很多不完善的地方，同时可 以利用的数据较为有限，在很大程度上制约了对中国股票市场反向投资策略和动 量投资策略的深入研究，因此国内的相关研究并不丰富。在这方面。王永宏、赵 学军( 2 0 0 1 ) 研究了中国沪深两市1 9 9 3 年以前上市的所有股票，实证结果显示， 沪深股票市场存在着明显的收益反转现象。但没有发现显著的收益惯性现象。周 琳杰( 2 0 0 2 ) 则选取沪深两市1 9 9 5 年至2 0 0 0 年的股票交易数据，专门考察了中国 股票市场动量策略的赢利性特征。研究发现，在卖空机制存在的假定下，动量组 合的形成和持有期限与其收益呈负相关关系；期限为一个月的动量策略的超额收 益明显好于其他期限的策略。 第三节考虑交易量的反向投资相关论文综述 b l u m e ，e a s l e ya n d0 h a r a ( 1 9 9 4 ) 将交易量作为技术分析的依据，发现将 交易量加入投资策略中有显著的收益，因为交易量可以揭露标的物资讯结构以及 象征。 c o o p e r ( 1 9 9 9 ) 用纽约证交所( n y s e ) 和美国证交所( a m e x ) 的股票资料， 以历史交易量与报酬为依据资讯，用滤嘴法则 ( 1 i l t e rr u l e s ) 的方式筛选投 资组合，却发现不同的结果，股价在交易量变动为正时，将会有明显反转的倾向。 反之则不会有明显反转倾向。 b r e m e ra n dh i r a k i ( 1 9 9 9 ) 以闩本的股票市场为研究对象，采用周资料 探讨反向投资短期获利情形，以交易变动率作为交易的高或者低的依据，其中发 现在( t 1 ) 期的高交易的输家，在( t ) 期会有较大也较有可能出现反转。虽然 在( t 一1 ) 期的低交易的输家，在( t ) 期也会反转，但是就其大小而言就相对较 小了。 l e ea n ds w a m i n a t h a n ( 2 0 0 0 ) 加入交易量考虑进行动量投资获利的探讨，同 时以交易量与交易变动量作为交易高低的依据，发现两者之间对于投资策略获利 没有显著差异。而当其中探讨了( 买进交易低的赢家，并卖空交易高的输家) 与 ( 买进交易高的赢家，并卖空交易低的输家) 两种动量投资策略，与单纯的动量 投资策略进行比较，发现前者前五年的获利性最高，而后者前五年的获利性最低， 甚至在第二年会出现负的获利，而单纯动量投资策略获利性居中间，并且五年之 内具有获利性。所以指出价格动量效果均会持续五年，而在五年后反转，其中高 交易的赢家以及低交易的输家会较快反转，利用过去股票交易的资料可以更清楚 地看出股价动量效果为中短期反应不足，长期过度反应。并且提出动量循环理论 ( m o m e n t u ml i f ec y c l e ) 。 c h o r d i aa n ds w a m i n t h a n ( 2 0 0 0 ) 指出交易量可以决定个股报酬之间领先一 落后的关系，在控制公司大小的情况下，短期内交易量大的股票报酬会领先交易 量小的股票，因为短期内交易量大的股票对于资讯的调整的速度会比较快。 第一节资料数据 第三章反向投资策略模型的构建 本文实证研究所需的股价、市净率、市盈率、流通市值及换手率数据均来自 于天相投资分析系统，其数据采自于上海证券交易所和深圳证券交易所并进行加 工处理，研究对象为上海证券交易所和深圳证券交易所上市的a 股，本文反向投 资策略研究的是1 9 9 8 年1 月至2 0 0 4 年1 2 月期闯样本公司的月数据。对以上所有的 数据均采取了复权 处理。 样本选取及处理： ( 1 ) 样本公司来自于1 9 9 7 年1 1 月之前上市的a 股公司。 ( 2 ) 本文研究的时段从1 9 9 8 年1 月至2 0 0 4 年1 2 月，因为考虑到新股上市后1 月股价波动的特殊情况，所以样本公司中剔除了1 9 9 7 年1 2 月上市的股票。 ( 3 ) 样本公司中剔除了1 9 9 7 年1 1 月之前上市但是摘牌的a 股。 ( 4 ) 样本公司中剔除了茸前为s t 、阿的上市公司。 通过以上处理后我们的样本公司总共有5 9 6 家，所有样本公司在时间序列上 是长度相等的，在横截面上是数量相同的。 因为中国股票市场的历史较短，可供研究的数据较少，为扩大研究的样本容 量，提高统计检验性。本文采用了重叠的抽样方法，即组合形成期出现重叠。佑 于这种限制，这也是本文的不足之处。一方面是样本容量在部分期间存在不是， 另一方面是会导致抽样出现自相关性。 第二节投资组合的构建 个股的累积报酬率在形成期( r a n k i n gp e r i o d ) ，自t p 期到t 期，期间长度 为p 期，如下式( 1 ) 所示； t - i 墨( r p ，t - 1 ) = ( 1 + 一) 一l ( 1 ) - i 一户 其中表示第i 支股票在第j 期的报酬率，r ，( t p ，t - i ) 为第i 支股票的形成期 的累积报酬率。 将t 期的股票以形成期累积报酬率r l ( t 呻，t - 1 ) 以等权重( e q u a lw e i g h t e d ) 分组的原则。将所有股票分为十组，由上而下分组以p 1 - - p 1 0 表示，当中p l 表示 为赢家，p i o 表示为输家，其中p l 与p i o 的组别内股数，分别以n ，与n 。表示，本文 为便于计算，取n 和n 分别为5 0 家，各接近于总股票数量的十分之一。反向投资 的策略就是买进持有输家( p i o ) 而卖赢家( p i ) ，形成的零投入( z e r oi n v e s t m e n t ) 的投资组合，以买入持有( b u ya n dh o l d ) 的方式形成投资组合，如c o n r a da n d k a u l ( 1 9 9 3 ) 指出的，以买入持有的方式可以避免价格向上的偏误。 投资组合中输家组合和赢家组合在持有期( h o l d i n gp e r i o d ) 的累积报酬分 别如( 2 ) 与( 3 ) 所示。 2 她t + q 川= 乱呵c 的一i t - i 马( f 一1 ) = l ( n ( + 1 ) ) 一l l，i r ( 2 ) rm i r w ( t ，t + q 1 ) = ( n ( 勺+ 1 ) ) 一l ( 3 ) j = l lj 叫 其中马( f ，t + q - 1 ) - 与r ，( f ，t + q 1 ) 分别表示输家与赢家在持有期t 期到t + q 一1 期的累积获利， r 。表示第j 期的个别组合中第i 支股票报酬率。 反向投资就是搭配买进输家与卖空赢家的投资策略，其平均月收益情况如( 4 ) 所示。 r 。( t , t + q - 1 7 1 ( 粤产一萼掣) 其中q 为持有期的时问长度瓦o ，t + q 1 ) 表示投资组合的平均月收益。而n i 与分别为输家与赢家组别中的股票家数。 本文将探讨形成期与持有期的组合与反向投资的获利关系，以七种不同的形 成期( 1 个月、3 个月、6 t - 月、9 个月、1 年、2 年、3 年) ，交叉搭配七种不同的 持有期( 1 个月、3 4 月、6 个月、9 个月、1 年、2 年、3 年) ，观察各组合的获利 情况。 第三节反向投资策略获利情况与解释因子关系 本论文采用下列回归方程测试反向投资策略的获利与解释因子收益之间的 关系： 瓦( f ，t + q - 1 ) = 届+ 履叉o 旷，) + t ( 5 ) 上述方程式中的又川表示形成期的各个变量因子的平均数。总共考虑的变 量因子有形成期期间市场报酬减去无风险利率( m k t ) 、市场上个股票的累积报 酬最大差异( r a n g e ) 、个股股粟的换手率( t u r n o v e r ) 、市盈率( p e ) 、流通市 值( s m b ) 和市净率( h m l ) 。以下是对这些解释变数的定义： ( 1 ) m k t ( t p ，t - 1 ) 以形成间股票市场累积报酬减去无风险利率累积报酬，即 m k r ( t p ，一1 ) = 卉( 1 + m ) 一l 二i ( 1 + 1 7 ) i - t p i 州一p 其中，表示第i 期的股票市场报酬，本文采用上证指数的收益率作为股票市 场报酬；7 表示第i 期的无风险利率，本文采用3 个月的定期存款利率按照连续 复利率换算成月收益率，期间考虑了各期的利率升降因素。 ( 2 ) r a n g e ( t - p ，t 一1 ) 形成期间横断面个股票累积报酬的最大差距，即： r a n g e ( t p ，t 一1 ) = r 。“( f p ，t 1 ) 一r “。( ，一p ，t 一1 ) 其中r “o p ，卜1 ) 为形成期中个股最高的累积报酬率，置曲o p 卜- 1 ) 为形 成期中个股最低的累积报酬率。 ( 3 ) t u r n o v e r “一p ，t - 1 ) 从国内 股市场的情况来看，成交量和上市公司流通股本褶关性较高。流通 股本大的上市公司其成交量一般高予流通股本小的上市公司，以下我们将会对流 通股本因子进行分析，因此我们此处剔除流通股本因素的影响，采用换手率因子 来替代国外经常采用的成交量因子，其中换手率= 成交量流通股本。 依照形成期换手率，将股票分成五组( t l t 5 ) ，t l 表示换手率高的组别。 t 5 表示换手率低的投资组合，t 1 投资组合与t 5 投资组合在形成期的累积报酮的差 距，就是t u r n o v e r ( t p ，t 1 ) ，即： t u r n o v e r ( t p ，一1 ) = l 掣一! 掣 其中墨：o p ，t 1 ) 为形成期中换手率高的组别所产生的累积报酬率， r , 5 “一p ，t 1 ) 表示形成期中换手率低的组别，所产生的累积报酬。n “表示换手率 高的组别的股票的家数，表示换手率低的组别的股票的家数。 ( 4 ) p e ( t - p ，t - 1 ) 依照形成期市盈率，将股票分成五组( e 1 - e 5 ) ，e l 表示市盈率高的组别， e 5 表示市盈率低的投资组合，e l 投资组合与e 5 投资组合在形成期的累积报酬的差 距，就是p e ( t p ，t 一1 ) ，即： 舾( ，- p , t - 1 ) = 掣一掣 其中曩( ，一p , t 一】) 为形成期中市盈率高的组别所产生的累积报酬率， r 。o p ，卜- 1 ) 表示形成期中市盈率低的组别，所产生的累积报酬。n i 表示市盈率 高的组别的股票的家数，n “表示市盈率低的组别的股票的家数。 ( 5 ) s m b ( t p 。t - 1 ) 在考虑公司规模因子时，因为我国股市的特殊历史背景，上市公司股份分为 流通股和非流通股，而对股价影响较大的是流通股规模，因此本文此处以流通市 值作为公司的规模因子，其中流通市值= 流通股本股价。 依照形成期内各个上市公司流通市值的大小，将股票分成五组( s l - s 5 ) ， s 1 表示流通市值大的投资组合，s 5 表示流通市值小的投资组合，s 1 投资组合与s 5 投资组合在形成期的累积报酬的差距，就是s m b ( t p ，t - 1 ) ，即： s m 田( t - p , t - 1 ) ：鲥笔剑一耻昔剑 其中矗。( ，一p ，一1 ) 为形成期中流通市值大的组别所产生的累积报酬率， 足。( ，一p ，r 一1 ) 表示形成期中流通市值小的组别所产生的累积报酬。n 1 1 表示公司流 通市值大的组别的股票的家数，酽表示公司流通市值小的组别的股票的家数。 ( 6 ) 哪l ( t - p 。t - 1 ) 依照形成期内各个上市公司净值市值比( b o o kt om a r k e tr a t i o ) 大小，将 股票分成五组( b 卜b s ) ，b l 表示净值市值比高的投资组合，b 5 表示净值市值比 低的投资组合，b 1 投资组合与b 5 投资组合在形成期的累积报酬的差距，就是 咖l “一p ，t - 1 ) ，即： h m l ( t - p , t - , ) = 掣一掣 其中r 。( f p ，t 1 ) 为形成期中净值市值比高的组别所产生的累积报酬率， 咒，( ，一p ，t 一1 ) 表示形成期中净值市值比低的组别所产生的累积报酬率n - 表示公 司净值市值比高的组别的股票家数，n “表示公司净值市值比低的组别的股票家 数。 在上述基本面因子分组中，为了便于计算，本文对五组中的首末两组各赋予 1 0 0 只股票。 第四节解释因子加入反向投资镱略的获利情况 将具有解释能力的因子，将投资组合更进一步分组，检视是否有明显的获利 模式。市场状态因子与个别公司状态因子属性不同，依照它们的分组原则就有所 不同。 以形成期市场状态因子作为分组依据时，必须设立一执行反向投资的条件， 符合条件时，执行反向投资。此类状态因子变数有以下几种： ( 1 ) m k t ( t - p ，t - 1 ) 须设立门槛，检验执行在市场报酬表现较佳或是较差时， 执行反向投资的获利情况。 ( 2 ) r a n g e ( t - p ，t - 1 ) 须设立门槛，检验执行在市场上个股报酬差异较大或 是较小时，执行反向投资的获利情况。 加入形成期个股状态因子作为反向投资分组依据时，此类状态因子交数有以 下几种： ( 1 ) t u r n o v e r ( t p ，t - 1 ) 以各公司在形成期抉手率大小作为分组依据。分为 三组 ( 2 ) p e ( t p t - 1 ) 以各公司在形成期市盈率大小作为分组依据。分为三组 ( 3 ) s 淝( t p ，t - 1 ) 以各公司在形成期流通市值大小作为分组依据，分为三 组 ( 4 ) 删l ( t p ，t - 1 ) 以各公司在形成期市净率作为分组依据，分为三组 现在以换手率为例进行说明，其他三个的分组方式与其相似，只是分组的依 据不同而已，分组具体步骤如下： 第一步；依照各个股票在形成期的累积报酬率分1 0 组，其中p 1 为赢家，p i o 为输家，本文取p 1 和p i o 分别为5 0 家。 第二步：依照各个股票在形成期的平均换手率分为3 组，其中t 1 为换手率高 的组别，t 3 为换手率低的组别，本文取t l 和t 3 分剐为2 0 0 家。 第三步：同时为p 1 与t 1 者成为换手率高的赢家( h i g hw i n n e r ) ； 同时为p 1 与t 3 者成为换手率低的赢家( 1 0 ww i n n e r ) ： 同时为p i o 与t 1 者成为换手率高的输家( h i g hl o s e r ) ； 同时为p i o 与t 3 者成为换手率低的输家( 1 0 wl o s e r ) 。 第四步：一共考虑以下四种投资策略，并观察各组在加入变量因子后反向投 资策略收益的差异情况： 6 ( 1 ) 换手率高的输家一换手率高的赢家 恧( f ，j + g 一) = 吉 鱼掣一竺掣 其中q 为持有期的时间长度，r h - l ( f ，h g 1 ) 表示换手率高输家组别的累积获 利。r i t - w ，t + q 一1 ) 表示换手率高赢家组别的累积获利。其中n 。表示换手率高输 家组别内股票数目，n 。表示换手率高赢家组别内的股票数目。 ( 2 ) 换手率高的输家一换手率低的赢家 r 。( t , t + q - 1 7 1 掣一锣 其中q 为持有期的时间长度，r 一l ( f ，t + q 1 ) 表示换手率高输家组别的累积获 利，r l - w ，t + q 1 ) 表示换手率低赢家组别的累积获利。其中n t n 袁示换手率高输 家组别内股票数目，n 。表示换手率低赢家组别内的股票数目。 ( 3 ) 换手率低的输家一换手率高的赢家 ，r ：三。i鱼=虹堡二!一墨世垒!望二!i。(t,t+q-1) ql ，。 一 1 其中q 为持有期的时间长度，r l 吐( f ，hq 1 ) 表示换手率低输家组别的累积获 利，。o ，t + q 1 ) 表示换手率高赢家组别的累积获利。其中n 。表示换手率低输 家组别内股票数目，n ，表示换手率高赢家组别内的股票数目。 ( 4 ) 换手率低的输家一换手率低的赢家 l o , t + q - t ，= 昙 掣一剀 其中q 为持有期的时间长度，r l 一。0 ，h g 1 ) 表示换手率低输家组别的累积获 利，r 扣，( ，t + q 一1 ) 表示换手率低赢家组别的累积获利。其中n 。l 表示换手率低输 家组别内股票数目，虬滚示换手率低赢家组别内的股票数目。 第四章实证结果 第一节不同形成期与持有期下反向投资策略的获利情况 本文采用的反向投资分组方式，以不同形成期与不同持有期搭配进行反向投 资，考虑的形成期共有( 1 个月、3 个月、6 个月、9 个月、1 年、2 年、3 年) 等七 种期间，持有期同时考虑有( 1 个月、3 个月、6 个月、9 个月、1 年、2 年、3 年) 等七种期间，所以形成期与持有期的搭配组合一共有4 9 个。 反向投资策略的报酬与检验值如表1 和图l 所示，其中纵向为形成期，横向为 持有期，粗体字为显著组合。反向投资策略只在表l 的左上角和右下角具有获利 性，这表明反向投资策略在短期以及长期具有获利性，此结果与c o n r a da n dk a u i ( 1 9 9 8 ) 指出反向投资，在检定短期以及长期具有获利性相吻合。并且随着持有 期和形成期的增加，获利性增强，获利性最高的组别是形成期为2 年的组别。但 是从显著性检验来看，形成期和持有期较短的组别不具显著性，造成这种结果的 可能原因是反向投资策略在短时期内不具有显著性，或者是本文对反向投资策略 的实证研究在形成期和持有期时间上偏长，反向投资策略可能在1 个月以下的期 间也具有获利性并呈现显著性，这不在本文的研究方法内，同时也是本文研究的 不周之处。另一方面，从显著性检验来看，形成期和持有期较长的投资组合获利 具有显著性，形成期在6 个月以上的组别随着持有期的延长获利显著性趋向明显， 当持有期达到3 年时，各组别的反向投资策略获利均呈显著性。 表1 不同形成期与持有期的获利情况 l ，69 y iv 2y 3 id 5 5，4 8- 0 0 6- o 1 2- 0 1 5d 0 40 4 r 值 1 1 2 6 2l5 9 7 7- 0 2 7 6 6m 6 9 31 3 6 t 2 9 1 5 0 3 0 7 6 符号秩和检验 口3 9 0 9】2 1 0 7d 1 34 m 2 5 d 8 3 5 。 1 0 9，3- 0 2 3- 02 2_ o 1 9口0 70 傩 r 值 1 8 4 7 4) 9 6 9 4- o 9 3 1 4 1 0 9 5 8- i 惦d 4 3 ”0 6 3 仰 i 牛号秩和检验 3 ，1 4 7 7，7 6 1 3 d 0 4 2 7o 0 0 6 6d 0 1 1 20 9 3 2 7 53 0 6o4 5- o 4 8o3 80 2 l 0 2 102 7 r 值 0 0 8 8 2i 2 2 1 5_ 2 0 6 4 i 2 2 0 3 4- 1 3 0 5 31 9 3 4 8i 柏各6 6 符号秩和检验 d 肿4 50 帅 啪2 4 l 9 d3 302 _ 03 4o1 5) 0 5a3 23 4 r 值d 4 4 2 7- o 4 9 2 3t 2 8 7 0 7 4 8 5吼2 4 9k 醴秸l l 聃s 符号秩和检验 d 5 5 l l0 5 7 1 l d 0 2 nm1 3 3 9 6a 0 8 l l l 嗣孵z y l0 0 4- 0 3 i 电3 s旬1 6- 0 0 30 3 43 4 7 r 值d ，0 5 6 8 i o 7 3 4 5 - 1 4 3 3 io ，8 1 0 2- 疆1 6 6 5k 鲫跬7k 黝 符号秩和检验 0 9 4 d 3 4 5 3口0 1 9 3口0 0 6口3 t 7 y 2 口2 30 3 2d3 8】4 7) 5 l0 5 9d 5 8 r 值】2 9 l l，8 0 4 71 3 9 0 8z 2 9 8 i 啦7 it 糊s 嘲5 符号秩和检验 0 6 8 5) 4 7 6 80 0 9 3 l瞻蝴l y 3d 4 60 1 90 1 40 ，2 4d 2 7) 1 3d ，3 2 r 值d 5 7 7 8口4 7口5 7 4 5i 5 3 22 0 0 7 91 9 4 6 6s 艄、 符号秩和检验 吼9 9 l l 资料来源：上海证券交易所、深圳证券交易所 图l 投资组合的平均获利情况，图上只显示正收益，其中高度为平均收益率( ) 横轴为形成期，级轴为持有期。 第二节解释因子的解释能力 ( 1 ) m k t ( t p ，t - 1 ) 见表2 ，纵向为形成期，横向为持有期，表中的数值为回归式 恧0 ，l + q - 1 ) = p , + 属又。一”。) + 中的忍值，其中又。h ) 为m k t ( 一p ，t 1 ) 的 平均值，表中的粗体字为显著的