牛_熊市周期和股市间的周期协同性.docx

的周期协同性*何兴强周开国摘要: 在调整 Pagan 和 Sossounov（2003）牛、熊市判别标准的基础上，本文诊断了我国 股市的牛、熊市周期，探讨牛市和熊市的 5 个数量特征及股市间的周期协同性。研究表明：在1992 年 3 月2004 年 8 月间，上证综合和上证 A 股月度股价的牛、熊市周期结构完全一致，都 经历 9 次完整的熊、牛市交替；深证成分和上证 B 股月度股价经历了 7 次完整的熊、牛市交替；我国股市价格服从带漂移的随机游走；上证综合和深证成分价格之间具有显著的牛、熊市 周期协同性，而上证 A、B 股之间却没有显著的周期协同性。关键词：牛市熊市周期协同性一、引言股市价格在某一时段可能主要趋于上升、出现牛市行情, 而在另一时段则主要趋于下降、 出现熊市行情。人们之所以把股市价格长期上升称为牛市、而把股市价格长期下降称为熊市, 一说是牛的眼睛通常是向上看、而熊的眼睛则通常是向下看, 二说是牛在争斗时总是用牛角 由下往上挑、而熊在搏斗时却总是从上往下扑。关于股票市场的牛、熊市周期主要有两种理论解释: 一是认为股市的牛、熊市周期是股市 预期和对股市基础价值共识变化的反映( DeLong,1992; Siegel,1998 等) 。经济的走势, 社会、政 治环境的变动, 经济金融政策的变化, 上市公司的业绩和经营行为, 都会影响投资者对股市基 础价值认识和股市预期的变化, 引起股市的涨落。另一种观点则认为是投资者的非理性行为 导致了股票市场的牛、熊市周期( Shiller, 1989 等) 。探究股票市场的牛、熊市周期及其成因, 可以为政府制定经济、金融、产业政策及规管股 市提供依据, 有助于深入认识不同市场态势下的市场特征和公司行为, 也可以帮助投资者制定和实施投资战略。诊断股票市场的牛、熊市周期, 本质上是诊断股市价格序列的扩张、收缩周期。诊断时间 序列的扩张、收缩周期主要有两类方法: 一是参数法, 其应用可参见 Goodwin( 1993) 、Diebold 和 Rudebusch ( 1996) 、Hamilton 和 Lin ( 1996) 、Ramchand 和 Susmel ( 1998) 、Kim 和 Nelson ( 1999) 、以及 Maheu 和 McCurdy( 2000) 等。二是非参数法, 扩张阶段序列主要呈上升趋势, 收 缩阶段序列主要呈下降趋势, 非参数法诊断序列的扩张、收缩周期, 关键在于寻找序列从扩张 转为收缩、以及从收缩转为扩张时的波峰和波谷。Bry 和 Boschan( 1971) 在研究商业周期时首 次采用了这种方法, Watson( 1994) 、Artis 等( 1997) 、以及 Harding 和 Pagan( 2002) 等都采用了 这种方法来诊断商业周期。Kaminsky 和 Schmukler( 2003) 、Pagan 和 Sossounov( 2003) 、以及 Edvards 等( 2003) 把这种方法应用到了股票市场牛、熊市周期的诊断上。国内学者也早已认识到了探讨我国股市牛、熊市周期及其成因的重要意义。例如, 朱战 宇、吴冲锋等( 2003) 在检验价格动量策略的盈利性时曾指出, 样本期的选择应保持完整的周期性, 不能只取牛市或熊市行情为检验对象, 否则容易造成统计上的偏差。曲永刚和张金水( 2003) 、陆蓉和徐龙炳( 2004) 、程兵、梁衡义和肖宇谷( 2004) 等则在不同的市场态势下探讨* 基金项目: 本文的研究得到国家自然科学基金项目( 70471018) 、国家自然科学基金重点项目( 10131030) 和高等学校全国优秀博士学位论文作者专项资金资助项目( 200267) 的资助。本文作者感谢美国普林斯顿大学邹至庄教 授宝贵的意见和建议! 文章责任由本文作者承担。牛、熊市周期和股市间的周期协同性中国金融财政论坛我国股市的数量特征。但是, 这些研究对股票市场 牛、熊市行情的界定, 还缺乏严格的统计标 准。目 前, 我们还尚未发现( 或很少有) 基于统计标准诊断 我国股市牛、熊市周期的研究。我国股票市场的发展时间短, 由于政策及其相 关因素的影响, 股市波动也较成熟股市更频繁。并且, 我国 A、B 股市场长期处于分割状态, 在诸多数Sossounov ( 2003) 及 Edvards 等 ( 2003) 在 根 据 月 度股价水平诊断股票市场的牛、熊市周期时 , 选取了 窗口长度为 8 个月。可见, 在窗口长度的选取上, 目前还没有好的规则可以遵循。我们认为, 窗口长度的选取主要是在样本规模的基础上, 以能够识别典 型的波峰、波谷为目的。同时, 股票市场的牛、熊市行情和商业周期之间并没有必然的联系, 这种现象 在我国尤为明显, 因此, 在商业周期和股市牛、熊市 周期的诊断上, 并不需要采用相同的窗口长度。考 虑到我国股市的发展时间短、波动也较成熟股市更频繁, 如果仍采用窗口长度 8 个月的标准, 会遗漏 股价在较短时期内大幅涨跌的大牛、大熊行情, 而选 取 3 个 月 的 窗 口 长 度 则 可 以 避 免 这 种 情 况 , 因 此, 在本文中窗口长度取为 3 个月。其次, 我们要求波峰、波谷交替出现。分别根据( 1) 和( 2) 式诊断到的波峰和波谷, 不一定会交替出 现, 可能出现连续波峰, 也可能出现连续波谷。例 如, 分别根据( 1) 和( 2) 式诊断上证综合月度价格的 波峰、波谷时, 1993 年 2 月和 1993 年 12 月出现两 个连续波峰, 其间没有波谷, 2000 年 10 月和 2001 年 2 月出现两个连续波谷, 其间没有波峰。为了保 证波峰和波谷交替出现, 我们消去连续波峰中价格 较低者和连续波谷中的价格较高者。为了不遗漏股价较短时期内大幅涨跌对应的 大牛、大熊、以及排除虚假牛、熊市周期, 我们还 要 求诊断到的牛、熊市周期满足: ( 1) 如果牛市和熊市 的单程时长不超过 4 个月, 则股市价格逆转前后价 格的升跌幅必须超过 20%。这里, 20%的价格升跌 幅是判别大牛、大熊行情的常用标准, 见 Edvards 等 ( 2003) 。例如, 对于上证综合月度价格序列, 根据前量特征方面都可能存在差异。鉴于此,本 文借鉴Pagan 和 Sossounov( 2003) 的方法, 针对我国股市的现实, 在调整牛、熊市判别标准的基础上, 诊断上证 综合、深证成分、上证 A 股和 B 股月度价格的牛、熊市周期, 探讨牛市和熊市的 5 个数量特征: 平均时 长、平均振幅、平均波动、大牛、熊市比重及超额指数, 并借助协同及滚动协同指数探讨股市间的周期协同性, 从另一侧面认识我国股市间的协整关系和 分割性。本文的结构安排如下:第二部分叙述研究方法, 包括牛、熊市判别标准、牛市和熊市的 5 个数量特征和股市间的协同及滚动协同指数。第三部分进 行实证分析, 最后是实证结论。二、研究方法（一）牛、熊市判别标准本文采用非参数法, 通过寻找股市价格变化的 波峰和波谷, 诊断我国股市的牛、熊市周期。我国股 票市场发展时间短、波动也较成熟股市频繁 , 为 了 使判别标准更适用于诊断我国股市的牛 、熊市周 期 , 我 们 在 借 鉴 的 基 础 上 对 Pagan 和 Sossounov ( 2003) 的牛、熊市判别标准作了适当的调整。股市 月度价格水平用 Pt 表示, 对数价格为 pt=log( Pt) 。首先, 我们分别根据( 1) 和( 2) 式初步识别股市述规则诊断到 2000 年 8 月为一个波峰,股价水平价格的波峰和波谷:时刻 t 对应一个波峰, 如果 pt为 2066 点, 2000 年 10 月为一个波谷,股价水平为是一个宽度为 3 个月的价格窗口中的最大值:1933 点, 波峰和波谷间距不足 4 个月、股价跌幅也不足 20% , 为此, 我们剔 除 2000 年 8 月和 2000 年10 月对应的波峰和波谷。( 2) 不包括距离序列端点 不足 4 个月的波峰和波谷。( 3) 不包括序列端点附近股价水平低于端点处股价的波峰、以及股价水平高于端点处股价的波谷。( 4) 不包括周期全程长度 小于 6 个月的牛、熊市周期。（二）牛市和熊市的数量特征在利用上述标准诊断股票市场牛、熊市周期的 基础上, 我们进一步探讨牛市和熊市的数量特征。 首先, 我们定义虚拟变量 St 如下: 如果 t 期的 股价 变动pt=pt- pt- 1 位于牛市期间, 则 St 等于 1, 否则等 于 0。这样, 牛市总时长为 S , 熊市总时长为 B,pt- 3, pt- 1pt+1, pt+3( 1)时刻 t 对应一个波谷, 如果 pt 是一个宽度为 3 个月的价格窗口中的最小值:pt- 3, pt- 1ptpt+1, pt+3( 2)根据上述方法诊断得的波峰、波谷对窗口长度有一定的敏感性, 本文中窗口长度取为 3 个月。人 们普遍认同 GDP 连续两个季度下降意味着一次经 济衰退, 在这个意义上, Bry 和 Boschan ( 1971) 建议在根据月度 GDP 数据诊断商业周期时,窗口长度取 为 5 个 月 。 而 月 度 GDP 数 据 通 常 很 难 获 得 ,Harding 和 Pagan( 2002) 建议在根据季度 GDP 数据 诊断商业周期时, 窗口长度取为 2 个季度。Pagan 和- 36 -其中 Bt=1- St。牛市单程数, 熊市离散逼近。单程数。一波牛市行情的累计（三）股市间的协同和滚动协同指数价格变动为 Zt =StZt- 1+Stpt, 其中 Z0=0, t 取遍该波许多学者研究了我国股市间的协整关系, 也有bull牛市持续的时间。如果把 St 换成 Bt, 则上式代表一文献探讨了我国 A、B 股市场间的分割性# 。本文借 波熊市行情的累计价格变动 Zt 。在此基础上, 我鉴 Harding 和 Pagan ( 2002) 提出的协同指数( CI:bear们定义牛市和熊市的 5 个数量特征如下:concordance index) 探讨我国股市间的周期协同性,1.平均时长 D: 牛、熊市行情平均持续的月度数从另一侧面认识股市间的协整关系和分割性。股市 分别为:i 和 j 之间的协同指数定义为:2.平均振幅 A: 牛、熊市阶段的振幅为该时段股其中, St =1 表示股市 i 在时刻 t 处于牛市行情,i市的累计收益或损失, 因此, 牛、熊市阶段股市的平St =0 表示股市 i 在时刻 t 处于熊市行情, Bt =1- St , Ti i i均振幅为: 为样本规模。协同指数 CI 在 0 到 1 之间取值。直观 地, CIij=0 表示股市 i 和 j 的牛、熊市周期完全错位, CIij=1 表示股市 i 和 j 的牛、熊市周期完全一致。如3.平均波动 V: 牛、熊市阶段月度收益的平均波果股市 i 和 j 都服从纯粹的随机游走, 则 CIij=0.5, 如 动为:果股市 i 和 j 服从漂移随机游走, 则 CIij 比 0.5 略大( Edvards 等, 2003) 。为了考察股市间牛、熊市周期协同性的动态变 化, 我们也计算了下面的滚动协同指数 RCI( rolling4. 大牛、大熊比重 B+和 B- : 股价涨跌幅超过concordance index) 。窗口长度为 30 的滚动协同指20%的大牛、大熊行情占总的牛、熊市单程数的比重数为:为:( 6)三、实证分析其中, 指示函数 I表示当括号中条件满足时本文使用的数据是上证综合、深证成分、上证 A取值 1、否则为 0。5.超额指数 EX: 超额指数度量牛、熊市阶段股 价路径偏离“三角形逼近”的程度。无漂移随机游走过程产生三角形牛、熊周期, 牛、熊市阶段超额指数 都不会显著偏离 0。漂移随机游走过程在牛市阶段超额指数为正、熊市阶段超额指数为负 , 其中原因包括收益自相关和条件异方差等 ( Pagan and Sos- sounov, 2003) 。超额指数 EX 的定义如下:其中, 对应股价路 径 下 方 的 面 积 , 对 应三角形路径下方的面积, 代表利用离散逼近 方式计算 时的校正项。图 1 列示了股价路径与超 额指数 EX 符号之间的 4 种可能关系。牛、熊市阶段 股价平均累计变化用下面的公式计算:图 1 牛市、熊市和超额指数：横轴代表时间，纵轴代直观含义是牛、熊市阶段股价路径下方面积的表价格水平。D 代表牛、熊市时长，A 代表股价振幅。管理世界(月刊)2006年第 4 期- 37 -及 B 股月度价格数据! , 数据取自 CSMAR 系统, 样 超额指数 EX 在牛市阶段为正、熊市阶段为负, 本区间为 1992 年 3 月2004 年 8 月。为了使股市月 说明我国股市价格不服从纯粹的随机游走, 而服从 度价格能更真实反映当月股市的实际价格水平, 本 带漂移的随机游走。大牛、大熊行情的比重普遍较高 文中股市月度价格为当月各交易日股 市收盘价格 都在 60%以上。上证综合价格和上证 A 股大牛、大 指数的平均值。股市月度价格水平用 Pt 表示, 对数 熊行情的比重相对较低为 67%, 上证 B 股大牛、大 价格 pt:=log( Pt) 。本文的实证分析通过在 Eviews 环 熊 行 情 的 比 表 1 波峰、波谷发生时间境下编写程序完成。 重最高, 大牛关于股票市场牛、熊市周期的诊断结果见表 1 比重为 85% , 和图 2。表 1 列示了每一次波峰和波谷的发生时间, 所 有 的 熊 市 其中尽量反映了股市间波峰和波谷的对应关系。图 行 情 都 为 大2 在股价时序图的基础上, 把波峰和波谷用直线段 熊行情。连接, 以直观反映股票市场的牛、熊市行情 和理解上 证 综 牛、熊市行情与超额指数符号之间的关系。合 和 深 证 成在 1992 年 3 月2004 年 8 月间, 上证综合价格 分 价 格 之 间 序列出现了 10 次波峰、9 次波谷, 经历了 9 次完整 的 协 同 指 数 的熊、牛市交替行情。股价在 2001 年 6 月达到至高 为 0.74, 上 证 位 2214 点, 最低位为 1994 年 7 月的 405 点。上证 A A、B 股 市 场股和上证综合价格的牛、熊市周期结构完全一致。深 之 间 的 协 同证成分价格出现了 8 次波峰、7 次波谷, 经历了 7 次指 数 为 0.62。 完整的熊、牛市交替。股价在 1997 年 5 月达到至高图 3 反 映 了 位 5325 点, 最低位为 1996 年 1 月的 959 点。上证 B滚 动 窗 口 长 股市场也出现了 8 次波峰、7 次波谷, 经历了 7 次完度为 30 时 的 整的熊、牛市交替。股价在 2001 年 6 月达到至高位滚 动 协 同 指214 点, 最低位为 1999 年 3 月的 24 点左右。 数。其中实线仔细观察表 1 中股市间波峰和波谷的对应关表 2 牛市和熊市的数量特征系, 以及对牛、熊市周期的直观图示 2 可见, 上证综 合和深证成分价格比上证 A、B 股之间的牛、熊市周期协同性更好。这一直观结论在后面计算股市间的协同和滚动协同指数时会得到进一步的证实。表 2 给出了牛、熊市阶段的 5 个数量特征。对 于上证综合价格和上证 A 股, 牛市的平均时长为 8.6 个月、熊市的平均时长为 7个月, 牛市的平均持续时间更长。而对于 深证成分价格和上证 B 股, 牛市的平均时长在 8 个月左右, 而熊市的平均时长 则在 12 个月左右, 熊市的平均持续时间更长。牛市期间股价的平均振幅均不低 ( a) 上证综合 ( b) 深证成分于 50%, 上证 B 股股价的平均振幅最高为 63% 。 熊 市 期 间 股 价 的 平 均 振 幅 在50%左右, 上证综合价格的平均振幅最 小为 45%, 上证 B 股股价的平均振幅最 大为 63%。牛、熊市阶段月平均波动没有超过 10%, 上证 B 股牛市期间月平均波( c) 上证 A 股 ( c) 上证 B 股动最大为 9.9%, 深证成分价格熊市期间 股价时序 波峰与波谷的连线月平均波动最小为 5.9%。 图 2 牛市和熊市的股市价格时序图牛、熊市周期和股市间的周期协同性中国金融财政论坛- 38 -图 3 股市间的滚动协同指数管理世界(月刊)2006年第 4 期是上证 A 股和 B 股价格之间的滚动协同指数, 虚线是上证综合和深证成分价格之间的滚动协同指数。 可见, 上证综合和深证成分价格比上证 A、B 股之间具有更好的牛、熊市周期协同性, 这进一步证实了前面关于股市间牛、熊市周期协同性的直观结论。 并且, 上证综合和深证成分价格之间具有显著的牛、熊市周期协同性, 而上证 A、B 股之间却没有显 著的牛、熊市周期协同性! 。从图 3 中滚动协同指数 的演变还可以看到, 在 B 股交易 2001 年 2 月 19 日 对境内投资者开放前后, A、B 市场在一段时间内曾表现出了较为显著的周期协同, 之后周期协同性又逐渐不显著了。开放、用人民币计价和结算、B 股交易则仅对境外投资者开放, 分别用美元和港币结算。人民币不能自 由兑换, 我国对外币出境也有严格的限制, A、B 股市场被成功分割。即使在 B 股市场对境内投资者开放之后, 由于 A、B 股之间的价差缩小, 境内投资者 自身的外汇储备有限, 人民币和外币之间也不能自由兑换, A、B 股市场之间的分割性状态也没有发生 根本性的改变。在 B 股交易对境内投资者开放前后, A、B 市场 在一段时间内曾表现出了较为显著的周期协同性。本文的实证研究还表明, 在 2001 年 2 月 19 日 B 股 交易对境内投资者开放之前, A、B 股市场之间已经开始表现出较好的周期协同性了。其原因是部分境内投资者已经获知 B 股交易将向境内投资者开放, 开始了间接地把资金投向 B 股市场。在 B 股交易对 境内投资者开放之后, 国内的外币储蓄继续涌向 B 股市场, 也导致了一段时期内 A、B 股市场间呈现出 较为显著的周期协同。但随着 A、B 股之间价差的缩 小, 加之境内投资者自身的外汇储备有限, 人民 币四、实证结论上 面 在 调 整 Pagan 和 Sossounov( 2003) 牛 、熊 市判别标准的基础上, 诊断了 1992 年 3 月2004 年 8 月的上证综合、深证成分、上证 A 及 B 股月度 价格序列的牛、熊市周期, 考察了牛市和熊市的 5 个数量特征, 并借助协同及滚动协同指数探讨了股 市间的周期协同性。上证综合和上证 A 股价格经历了 9 次完整的 熊、牛市交替行情, 深证成分和上证 B 股价格经历 了 7 次完整的熊、牛市交替。上证综合和上证 A 股 价格的牛、熊市周期结构完全一致, 上证 A 股决定 了上证综合价格的牛、熊市周期结构。相对 B 股而 言, 上证 A 股在上市公司数量和市值上都占有绝对 的数量优势。例如, 截至 2003 年底, 上证 A 股市场 上市了 774 只股票, 而 B 股市场却只上市了 55 只 股票。这样, 在上证综合价格中, A 股市场占有绝对 的权重优势, 上证 A 股决定了上证综合价格的牛、 熊市周期结构。我国股市服从带漂移的随机游走。超额指数在 牛市期间为正、熊市期间为负, 说明我国股市服从 带漂移的随机游走。同时, 上证综合和上证 A 股牛 市的平均持续时间更长, 深证成分和上证 B 股熊市 的平均持续时间更长。牛市阶段股价的平均振幅均 不低于 50%, 熊市阶段股价的平均振幅在 50% 左 右。牛、熊市阶段股价的月平均波动皆在 10%以内。 大牛、大熊比重均在 60%以上, 上证 B 股大牛、大熊 的比重最高, 大牛比重为 85% , 所有的熊市行情皆 为大熊行情。上证综合和深证成分价格之间具有显著的牛、 熊市周期协同性, 上证 A、B 股之间没有显著的周期 协同性。从我国 A、B 股市场正式运营到 B 股交易 对境内投资者开放之前, A 股交易仅对境内投资者和外币之间也不能自由兑换,一段时间之后, A、B股市场间的周期协同性又逐渐不显著了。探讨牛、熊市行情的具体原因, 不同市场态势 下的市场特征、公司行为以及投资策略等, 是值 得 进一步深入研究的课题。（作者单位：中山大学岭南学院；责任编辑：蒋 东生）注释例 如 , 上 证 综 合 月 度 价 格 在 1992 年 3 月 为 375 点 , 到1992 年 6 月短短 3 个月内就上升到了 1153 点, 1992 年 11 月又 急跌至 464 点。这样一次大牛、大熊的市场行情 , 如果采用窗口长度 8 个月的标准, 则 1992 年 6 月对应的波峰就会被遗漏。我 们也以窗口长度 8 个月的标准诊断了股票市场的牛、熊市周期 ,为方便行文, 文中没有报告详细的诊断结果。本文仅考察完整的牛、熊市周期 , 股价序列开始和结束的 阶段都未 计 入 , 并 且 , 在 本 文 讨 论 的 数 据 样 本 中 , 股 价 序 列 开 始阶段表现 为 上 升 趋 势 , 结 束 阶 段 表 现 为 下 降 趋 势 , 因 此 , 在 牛 市单程数公式中有“- 1”, 而在熊市单程数公式中则没有“- 1”。%&关于我国股市间协整关系的研究成果已经很多, 这里不再 枚举。邹功达、陈浪南( 2002) 等实证检验了我国 A、B 股市场的分割性。- 39 -牛、熊市周期和股市间的周期协同性中国金融财政论坛!上证 A 股采用人民币、B 股采用美元计价、交易和结算 , 由于人民币和美元之间的汇率相对稳定, 因此, 本文中没有利用 汇率把 A、B 股市场的价格水平转化为同一币种。# 在 Edvards 等 ( 2003) 中 滚 动 协 同 指 数 5% 显 著 水 平 下 的 上位临界值为 0.72。参考文献( 1) 程兵、梁 衡 义 、肖 宇 谷 : 动 量 和 反 转 投 资 策 略 在 我 国 股 市的实证分析, 财经问题研究, 2004 年第 8 期。( 2) 陆蓉、徐龙炳: “牛市”和“熊市”对信息的不平衡性反映 研究, 经济研究, 2004 年第 3 期。( 3) 曲 永 刚 、张 金 水 : 中 国 股 票 市 场 价 格 波 动 特 征 分 析 ,清华大学学报( 哲社版) , 2003 年第 3 期。( 4) 朱战宇、吴 冲 锋 、王 承 炜 : 不 同 检 验 周 期 下 中 国 股 市 价 格动量的盈利性研究,世界经济, 2003 年第 8 期。( 5) 邹功达、陈浪南: 中国 A 股与 B 股的市场分割性检验,经济研究, 2002 年第 4 期。( 6) Artis, M.J., Kontolemis, Z.G., Osborn, D.R., 1997, “Busi- ness Cycles for G7 and European Countries”, Journal of Busi-ness, 70( 2) , pp.249279.( 7) Bry, G., Boschan, C., 1971, “Cyclical Analysis of TimeSeries: Selected Procedures and Computer Programs”, NBER, New York.( 8) DeLong, J.B., 1992, Bull and Bear in the United States. In: Newman, P., Milgate, M., Eatwell, J. (Eds.), The New Palgrave Dictionary of Money and Finance. Mac Millan Press Limited, London, pp.253255.( 9) Diebold, F.X., Rudebusch, G.D., 1996, “Measuring Busi-ness Cycles: A Modern Perspective”, Review of Economics andStatistics, 78( 1) , pp.6777.( 10) Edvards, S., Gomez Biscarri, J. and Perez de Gracia, F.,2003, “Stock Market Cycles, Financial Liberalization and Volatil-ity”,Journal of International Money and Finance, 22, pp.925955.( 11) Goodwin, T.H., 1993, “Business- Cycle Analysis with aMarkov - Switching Model”, Journal of Business and EconomicStatistics, 11( 3) , pp.331339.( 12) Hamilton, J.D., Lin, G., 1996, “Stock Market Volatility and the Business Cycle”, Journal of Applied Econometrics, 11( 5) , pp.573593.( 13) Harding, D., Pagan, A.R., 2002, “Dissecting the Cycle: A Methodological Investigation”, Journal of Monetary Economics,49( 2) , pp.365381.( 14) Kaminsky, G., Schmukler, S., 2003, “Short - Run Pain, Long- Run Gain: The Effects of Financial Liberalization”, NBER Working Paper 9787.( 15) Kim, C., Nelson, C.R., 1999, “State- Space Models withRegime Switching”, MIT Press, Cambridge, MA.( 16) Maheu, J.M., McCurdy, T.H., 2000, “Identifying Bull and Bear Markets in Stock Returns”, Journal of Business and E-conomic Statistics, 18 (1), pp.100112.( 17) Pagan, A.R., Sossounov, K.A., 2003, “A Simple Frame- work for Analyzing Bull and Bear Markets”, Journal of AppliedEconometrics, 18( 1) , pp.2346.( 18) Ramchand, L., Susmel, R., 1998, “Volatility and CrossCorrelation across Major Stock Markets”, Journal of EmpiricalFinance, 5( 4) , pp.397416.( 19) Shiller, R.J., 1989, Market Volatility, MIT Press, Cam- bridge, MA.( 20) Siegel, J.J., 1998, “Stocks for the Long Run”, McGraw-Hill, New York.( 21) Watson, M.W., 1994, “Business - Cycle Durations andPostwar Stabilization of the US Economy”, American EconomicReview, 84( 1) , pp.2446.!（ 上 接 第 27 页 ）vertible Bond Equity Values on Dilution andLeverage”, The Accounting Review ( Jul., 1984) , pp.419431.( 32) Patell J. M., 1976, “Corporate Forecasts of Earnings perShare and Stock Price Behavior: Empirical Tests”, Journal ofAccounting Research ( Autumn) , pp.24676.( 33) Roon, F., and Veld, C., 1998, “Announcement Effects of Convertible Bond Loans and Warrant- Bond Loans: An Empir-ical Analysis for the Dutch Market ”, Journal of Banking & Fi-nance, 22,pp.14811506.( 34) Smith, C. W., 1986, “Investment Banking and the Cap- ital Acquisition Process”, Journal of Financial Economics, 15, pp.329.( 35) Stein, J., 1992, “Convertible Bonds as back Door Equi- ty Financing”, Journal of Financial Economics, 32, pp.421.( 36) Korkeamaki T. P., 2005, “Effects of Law on CorporateFinancing Practices - International Evidence from ConvertibleBond Issues”, Journal of Corporate Finance, forthcoming.( 37) Wei Zuobao, Xie Feixue and Zhang Shaorong, 2005, “Ownership Structure and Firm Value in Chinas Privatized Firms: 19912001”, Journal of Financial and Quantitative Anal-ysis, 40,pp.87108.( 38) 黄少安、张 岗:中 国 上 市 公 司 股 权 融 资 偏 好 分 析 , 经 济研究, 2001 年第 11 期。( 39) 何佳、夏晖:有控制权利益的企业融资工具选择可 转换债券的理论思考,经济研究, 2005 年第 4 期。( 40) 刘力、王汀汀、王震:中国 A 股上市公司增发公告的负 价格效应及其二元股权结构解释,金融研究, 2003 年第 8 期。( 41) 刘娥平:中国上市公司可转换债券发行公告财 富 效 应 的实证研究,金融研究, 2005 年第 7 期。( 42) 汪辉:上 市 公 司 债 务 融 资 、公 司 治 理 与 市 场 价 值 , 经济研究, 2003 年第 8 期。( 43) 吴晓求:中国资本市场: 股权分裂与流动性变革, 中国 人民大学出版社, 2004 年。( 44) 杨 如 彦 、魏 刚 、刘 孝 红 、孟 辉: 可 转 换 债 券 及 其 绩 效 评 价,中国人民大学出版社, 2002 年。( 21) Kuhlman, R. B., and Radcliffe, C. R., 1992, “FactorsAffecting the Equity Price Impacts of Convertible Bonds”, Jour- nal of Applied .Bu