投资学弱式有效检验ppt课件

1、精选,弱有效检验,小组：刘璇张文峰万晓慧王文浩,精选,弱势有效主要表现为市场上的价格反映了全部的历史交易信息。对于弱势有效市场，主要在于检验连续的价格变化是否独立以及检验是否可以根据价格变化获得超额利润。对于弱势有效市场的检验，法玛和费雪分别在1965年和1966年得出股价基本符合随机游走假设的假设，但是Lo和Mackinlay在1988年的研究中，利用方差比例法进行检验，发现单只股票收益率序列接受随机游走假设，而组合收益率序列拒绝随机游走假设。,精选,弱势有效及其与随机游走的关系弱势有效认为股票价格能充分反映股票本身历史价格所包含的信息。因为当前股票的市场价格已经反映了过去的价格信息,所以弱

2、势有效市场意味着无法根据股票历史价格信息对今后价格作出预测,即根据历史价格数据进行交易是无法获取利润的。在过去的研究文献中,把随机游走理论运用到弱势有效市场理论中,体现出三层含义,第一层含义是严格意义上的独立同分布过程。该过程意味着增量不相关,增量的任意非线性函数也不相关。经济含义是股价的变化(收益率序列)不相关,股价变化的任意非线性函数也不相关。在早期的市场有效性研究中,法玛提出了弱势有效的随机游走模型并运用于检验股市是否弱势有效的,即检验股票价格的连续变化的独立性和价格变化是否符合同一种概率分布,这是一种线性的检验方法。,精选,随着实证研究的不断深入,人们逐步认识到股票收益率序列的线性、同

3、分布条件是难于得到满足的,按到这种定义进行检验所得出的结论是不可靠的,因此,在第一层含义的基础上发展了第二层含义,即独立增量过程。该过程意味着增量可以是非同分布的也可以是异方差的。经济含义是使用过去价格变化的套利交易不能预测未来价格变化的套利交易。用这层定义来表述随机游走,通过检验收益率系列是否独立来检验弱势有效。在后来的研究中人们发现收益率系列是非线性过程,因此,又使用随机游走的第三种含义,即不独立且不相关增量过程。该过程的增量不相关而且不独立。经济含义是收益率序列不相关而且不独立。在非线性条件下,收益率不相关足以满足弱势有效的要求。对股票市场的弱势有效含义的正确理解以及用何种形式的随机游走

4、来描述弱势有效,是进行实证检验的关键。描述弱势有效的随机游走的形式不同,导致对弱势有效与随机游走关系的理解不同,进而所采取的实证检验的方法的不同,最终影响实证检验结果的精度和可信度。,精选,传统有效市场假说(EfficientMarketHypothesis，EMH)认为:在一个有效率的市场中，证券的价格充分反映了所有可获得的信息股票价格收益在统计上不具有记忆性，所以投资者无法根据历史的价格来预测其未来的走势。然而,大量的实证研究却发现股票市场并非完全有效,违反有效市场假说的现象被统称为市场异常，其中，动量与反转效应引起了学术和实务界的广泛关注。,精选,动量效应又称惯性效应。Jegadeesh

5、和Titman(1993)是最早对动量投资战略进行研究的学者。他们对纽约证券交易所和美国股票交易所1965年到1989年股票的回报率情况进行了研究,把符合条件的股票分别按照过去3个月、6个月、9个月和12个月的回报率进行排序,对应于每一个排序,他们组成十个权重相同的组合,并考察这些组合在持有期分别为3、6、9和12个月的回报率情况。他们发现排序期和持有期均为6个月的动量投资战略会产生每月大约1%的回报,对6*6战略组合的仔细研究发现交易利润不能用过去的赢家和输家的系统风险差异来解释,也无法用对公共信息的价格反应速度差异来解释。Jegadeesh和Titman认为利润的产生很可能是由于对与公司自

6、身有关的信息价格反应滞后造成的。Jegadeesh和Titman(2001)利用1990-1998年间在纽约证券交易所、美国证券交易所和纳斯达克股票交易所上市交易的所有股价不低于5美元的股票为样本,重复了他们在1993年的研究,结果发现动量投资战略依然可以获得显著的利润。,精选,Conrad和Kaul(1998)的研究采用的样本是1926年到1989年纽约证券交易所和美国证券交易所所有上市交易的股票,研究采用的投资期限有8种:1周、3个月、6个月、9个月、12个月、18个月、24个月、36个月。通过研究发现64种交易组合中有一半的组合取得了显著的利润,动量效应主要集中在中等长度(3-12个月)的投资期限。,精选,反转效应DeBondt和Thaler(1985)首先发现股票收益率在长期存在反转的趋势,即在过去3到5年收益率低的股票在未来有着较好的市场表现,收益率较高;而过去3到5年收益率高的股票在未来表现不佳。从而,采用反转投资策略,买入过去表现较差而卖出过去表现较好的股票,构成一个零投资组合,能够获得一个超额收益。对股票收益率中短期惯性与长期反转的解释存在大量的争论。第一种观点,也是最保守的观点,认为这些现象只是历史数据中偶然出现的,即数据挖掘。然而,在不同的样本区间,不同的证券市场,都发现或多或少地存在这样的现象,表明收益率的中短期惯性与长期反转并非数据挖掘。第二种观点坚持有