股票市場政策信息反應偏差實證方法的選擇及政府行為取向

摘要:本文對使用事件分析法檢驗政策信息反應偏差提出了質疑，認為使用“輸家組合”和“贏家組合”檢驗的是微觀信息(針對部分股票)的反應偏差，它與宏觀政策信息(針對整個股票市場)反應偏差是不同的#65377;本文選擇檢驗均值回歸的自相關檢驗和方差比例檢驗方法，分析股票市場對政府宏觀政策信息的反應偏差，并得出上證綜合指數(shù)對政府政策信息短期反應不足和長期過度反應的結論#65377;同時，還利用尋找異常波動點的方法檢驗了政府行為與股票市場波動的關系，以期對股票市場中的政府行為取向提供參考#65377;

關鍵詞:過度反應;反應不足;宏觀信息;微觀信息;均值回歸

中圖分類號:F830

文獻標識碼:A

文章編號:1003-854X(2006)11-0027-03

對于同一政策信息，市場可能有三種反應結果，即過度反應#65380;正常反應和反應不足，過度反應和反應不足都表現(xiàn)為股票市場對信息的反應偏差#65377;過度反應是指某一事件引起股票價格的變化超出預期合理水平的現(xiàn)象，其市場表現(xiàn)為，事件發(fā)生后股票價格發(fā)生超預期水平的劇烈變化，隨后出現(xiàn)反向修正，股價回復其應有的價位上;反應不足是指某一事件引起股票價格的變化低于預期合理水平的現(xiàn)象，其市場表現(xiàn)為，事件發(fā)生后股票價格緩慢上升或下降，股價變化到其應有的價位上#65377;由于投資者的認知存在偏差，由其所決定的投資行為及其產(chǎn)生的結果——股票價格必然具有極強的不確定性，大量的實證檢驗也證實了股票市場價格的隨機漫步特征#65377;由于市場的不確定性，導致股票市場在很多時候不能不折不扣地反應政策信息的方向和力度#65377;政府在公布政策信息之前也無法準確預測市場的反映程度#65377;股價指數(shù)對宏觀政策信息的反映偏差對調(diào)控股票市場的政府行為提出了更高要求，使得政府理智的調(diào)控不斷面臨新的難題#65377;股票市場失靈是政府進行調(diào)控的直接原因，只要股票市場沒有實現(xiàn)帕累托最優(yōu)，就有政府行為的作用空間#65377;但政府對市場的干預行為必須合理定位，過多的干預與干預不足對股票市場都是不利的#65377;明確股票市場信息反應特征有助于幫助政府制定適度的政策，也有利于我們正確地認識政府政策的市場影響#65377;

一#65380;文獻綜述與評價

1. 關于股票市場信息反應偏差產(chǎn)生的原因的論證

行為金融學從認知心理學的角度分析了產(chǎn)生股票價格特異性的內(nèi)在機理，并利用行為金融模型揭示了股票市場信息反應偏差產(chǎn)生的原因#65377;BSV(Barberis，Shleffer和Vishny)模型的分析結論是，由于代表性偏差和保守性偏差導致了股票市場對信息的過度反應和反應不足^①，代表性偏差過分重視近期數(shù)據(jù)忽視歷史數(shù)據(jù)導致過度反應，保守性偏差由于不能及時根據(jù)變化了的情況修正自己的預測導致反應不足^②;DHS(Daniel，Hirsheifer和Subramanyam)模型認為，由于過度自信和有偏的自我歸因導致股票市場對信息的過度反應和反應不足;HS(Hong和Stein)模型將股票市場對信息的過度反映和反應不足歸結為關于基本價值信息的逐漸擴散，最初的“消息觀察者”存在對個人信息的反映不足，“動量交易者”利圖使用套利策略，結果導致過度反應^③#65377;

2. 關于股票市場信息反應偏差的實證分析方法及其評價

股票市場信息反應偏差的實證檢驗主要是采用De bondt和Thaler發(fā)展的事件分析法^④，即構造“輸家組合”和“贏家組合”，檢驗兩種組合是否存在反向修正現(xiàn)象，如果存在反向修正現(xiàn)象，如“贏家組合”的未來收益率比“輸家組合”低，就可以得出過度反應的結論;反之，如果存在趨勢特征，就是反應不足#65377;

國內(nèi)外大量文獻檢驗股票市場的信息反應偏差主要是針對微觀行為進行的#65377;De bondt和Thaler#65380;Fama和French對美國股票市場進行了實證研究，研究結果都得出了過度反應的結論^⑤;La Porta使用可計算熱門股股票和投資價值股票的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了反映過度的直接證據(jù)，認為熱門股的未來盈利公告之日受益為負，而有投資價值股票收益為正^⑥;Alexander Kwok-Wah Fung， Kin Lam運用股票指數(shù)期貨與現(xiàn)貨市場的對比對香港股票市場進行了實證檢驗，得出了市場存在過度反應的結論^⑦;張人驥#65380;朱平方#65380;王懷方對上海證券交易所48家上市公司進行檢驗，拒絕了上海股市過度反應假設;沈藝峰#65380;吳世農(nóng)與用同樣方法對上海股票市場進行檢驗得出了同樣結論，即不支持過度反應假設#65377;

一些理論研究也試圖利用事件分析法檢驗股票市場宏觀信息反應偏差#65377;王春峰等對中國股票市場四個具有代表性的政策事件的反應結果進行了論證，發(fā)現(xiàn)“輸家組合”和“贏家組合”都存在反向修正的證據(jù)，并據(jù)此得出了中國股票市場對政策存在過度反應的結論#65377;宋玲#65380;張玲采用中國證券市場的樣本，選定1999年5月21日人民日報發(fā)表的社論為中心事件，對我國證券市場是否存在過度反應作了實證檢驗，結論是，我國股票市場近年來總體發(fā)展是趨向于規(guī)范而有效的，證券市場不存在過度反應現(xiàn)象#65377;

事實上，這種檢驗方法存在著嚴重的誤解#65377;利用事件分析法構造的“輸家組合”和“贏家組合”是針對個別或部分股票而言的#65377;在過去一段時間內(nèi)，“輸家組合”的股票對利空反應過度，“贏家組合”的股票對利好反應過度，與影響整個市場變化的宏觀政策信息是完全不同的#65377;針對整個股票市場的同一政策信息(如調(diào)整印花稅#65380;實行漲跌停板制度等)不會同時形成對一些股票是利好而對另一些股票是利空的效果，運用事件分析法檢驗的是微觀層面的信息反應偏差#65377;把對微觀信息反應偏差的檢驗方法應用到政府宏觀信息反應偏差的檢驗中，得出的結論只能是一種誤解#65377;由此可見，事件分析法是檢驗股票市場信息反應偏差的重要方法，其結論對于投資者制定投資策略具有重要的指導意義，因此也得到了理論界的廣泛認可#65377;但該方法的優(yōu)勢是檢驗微觀信息的反應偏差，難以揭示宏觀信息反應特征，不能準確地對政府宏觀信息是否存在反應偏差進行研判，因此不能為政府制定政策提供正確的依據(jù)#65377;

3. 關于股票市場政府行為的討論

Yuli Su， Yewmun Yip， Rickie W.Wong對東南亞金融危機時香港特區(qū)政府的干預行為進行的實證研究認為，政府行為不僅改變了股票市場的趨勢，還減少了價格波動的程度，政府在股票市場健康發(fā)展中扮演者重要的角色;曾欣認為，政府的決策目標是保持股市穩(wěn)定健康發(fā)展，從以往的經(jīng)驗看，政府完全有能力也有必要把股市調(diào)控到符合國民經(jīng)濟發(fā)展的軌道上，它一方面有利于防止股市過熱，另一方面也可避免股市過于低迷#65377;中國證券市場的政策干預非常有效的改變了投資者的集體預期，從而可以有效地改變事件的結果;鄒昊平#65380;唐利民#65380;袁國良運用博弈分析法，構建了一個政府與投資者所進行的不完全信息動態(tài)博弈模型，對中國證券市場政策的多次干預進行實證研究后，對中國證券市場的幾次重大政策給予肯定;喬桂明#65380;詹宇波對政府和投資者的行為進行博弈分析，得出了通過政策引導股指走勢是非理性的結論;祁光華以意識形態(tài)剛性#65380;認知局限性#65380;臨時性政策代替法律和法規(guī)#65380;多元利益沖突等角度分析，認為中國證券市場政策變動無常，導致我國證券市場監(jiān)管中的政策失敗;呂繼宏，趙振全通過實證研究，認為中國股票市場受政策的影響很大，市場上幾次較大的異常波動都是由政府政策引起的，但政策在短期內(nèi)穩(wěn)定市場的作用十分有限#65377;

二#65380;宏觀信息反應偏差的檢驗方法——自相關檢驗與方差比率檢驗

針對上述分析和評價，我們認為，宏觀信息反應偏差和微觀信息反應偏差的檢驗方法應有嚴格的區(qū)別，特別是檢驗宏觀政策信息反應偏差的方法必須重新選擇和確定#65377;

1. 信息差異與政府行為取向

信息是引起股票價格波動的原動力，信息按其對股票市場影響范圍，可分為宏觀信息和微觀信息#65377;宏觀信息是指對整個股票市場所有股票都產(chǎn)生影響的并引起系統(tǒng)性風險的信息;微觀信息是指對某一只股票或某一行業(yè)股票價格產(chǎn)生影響并引起非系統(tǒng)性風險的信息#65377;相對于宏觀信息反應偏差來說，如果存在過度反應，政府的政策力度就應該較小，或者配合相反方向的調(diào)控措施;如果存在反應不足，政府的政策力度就應該較大，或者配合連續(xù)的較有力度的調(diào)控措施#65377;相對于微觀信息反應偏差來說，政府一般很難調(diào)控或者說不必調(diào)控，一方面是因為微觀信息反應偏差不構成宏觀經(jīng)濟風險;另一方面是因為在一個偌大的股票市場內(nèi)，政府絕不應該針對一些股票存在過度反應和另一些股票存在反應不足也要進行調(diào)控，它是市場機制自身就能解決的問題#65377;

2. 股票市場對政府宏觀政策信息的反應偏差的檢驗

本文首先將信息區(qū)分為微觀信息和宏觀信息，并選擇均值回歸周期檢驗法即自相關檢驗和方差比例檢驗方法，分析和檢驗股票指數(shù)在政府宏觀信息公布引起股票價格上漲或下跌之后是否出現(xiàn)顯著的反向修正現(xiàn)象，即選擇不同的時間周期分析股價指數(shù)是否存在均值回歸或呈趨勢性特征，如果存在均值回歸的“反轉效應”，則股指存在對信息的過度反應;如果表現(xiàn)為呈趨勢性特征的“慣性效應”，則股指存在對信息的反應不足#65377;股票市場對政府宏觀政策信息的反應偏差#65377;

(1)自相關檢驗#65377;自相關檢驗股票收益率均值回歸的基本分析模型是:

Lo和MacKinlay發(fā)現(xiàn)，當k是小數(shù)而T是大數(shù)時，這個大樣本正態(tài)近似的效果很好#65377;但同時他們也強調(diào)，當是大數(shù)時，這個統(tǒng)計量并不如意，因為這時Mr(k)的經(jīng)驗分布的偏度極大#65377;Dimitrios Malliaropulos和 Richard Priestley運用Efron，B.提出的自助法對每個進行多次重復模擬，以解決小樣本偏差問題#65377;

3. 樣本數(shù)據(jù)及實證檢驗

本文將對上證綜合指數(shù)#65380;上證B股指數(shù)#65380;深證成份指數(shù)#65380;深證成份B股指數(shù)的月收益率進行實證檢驗#65377;樣本區(qū)間為上述四種指數(shù)發(fā)布日到2004年12月31日止#65377;其中:上證綜合指數(shù)為1990年12月至2004年12月;深證成份指數(shù)為1991年4月至2004年12月;上證B指為1992年2月至2004年12月;深證成份B指為1992年10月至2004年12月#65377;

表1給出了四種指數(shù)月收益率的均值#65380;標準差和選取的8個自相關系數(shù)#65377;其中上證綜合指數(shù)間隔4個月的自相關系數(shù)為-0.173，絕對值大于2T-1/2 =0.154，說明上證指數(shù)月收益率存在著顯著的負自相關，有可能呈現(xiàn)均值回歸的走勢特征#65377;而上證綜合指數(shù)間隔3個月內(nèi)收益率呈正相關，即呈趨勢性特征#65377;這樣我們可以得出上證綜合指數(shù)短期“慣性策略”和長期“反轉策略”的結論，即從短期看市場對信息的反應不足，而長期是反應過度，出現(xiàn)反向修正的概率極高#65377;深證成份指數(shù)#65380;上證B指#65380;深證成份B指的自相關系數(shù)沒有一個絕對值大于2T-1/2，屬于白噪聲序列，是純隨機漫步，不存在均值回歸或均值回避的證據(jù)#65377;雖然深證成份指數(shù)間隔24個月的自相關系數(shù)為-0.121，上證B指間隔4個月的自相關系數(shù)為-0.124，深證成份B指間隔4個月的自相關系數(shù)為-0.132，顯示相關性稍強，但這并不能否定隨機漫步的結論#65377;

下面我們運用方差比率進行檢驗，進一步驗證上述結論#65377;

V(k)表示方差比率，K=50，…260#65377;均值和0.05-quantile#65380;0.95-quantile使用自助法(Bootstrap)求得的V(k)值，即對每個k重復模擬1000次得到的#65377;p-value表示在原假設下觀察到的方差比率高于用漸進分布N(0，1)所得比率的概率#65377;

這里我們選擇的時間間隔為3個月(一個季度)#65380;6各月(半年)#65380;12個月(1年)#65380;24個月(2年)#65380;36個月(3年)#65380;48個月(4年)#65380;60個月(5年)，以保證數(shù)據(jù)具有代表性#65377;從相關數(shù)據(jù)可以看出，只有上證指數(shù)的方差比率顯示了均值回歸特征#65377;首先，根據(jù)均值回歸的判斷標準，上證綜合指數(shù)和時的方差比率分別為0.24和0.20，表明收益率存在著顯著的負自相關，有均值回歸的可能#65377;雖然均值數(shù)據(jù)顯示與之有一定偏差，因為均值數(shù)據(jù)是用自助法計算出來的，并不矛盾，且對應的p-value為0.093和0.105，顯示了明顯的均值回歸證據(jù)#65377;其次，上證綜合指數(shù)的方差比率數(shù)值顯著的小于其它三個指數(shù)，上證綜合指數(shù)均值回歸應是最明顯的#65377;

根據(jù)以上實證分析結果，我們的出如下結論:兩種實證分析法都支持上證指數(shù)具有均值回歸的特征，這和我們看到的滬深股票市場聯(lián)動效應明顯的表象并不吻合#65377;自相關檢驗還證明上證綜合指數(shù)短期呈較為明顯的正的自相關，具有呈均值回避的趨勢性特征#65377;因此，上證綜合指數(shù)從短期看，對宏觀信息反應不足;從長期看，對宏觀信息反應過度#65377;這也表明“市場信息的傳遞和價格反應是有條件的而且也是需要時間的，現(xiàn)實的資本市場由于投資者的非完全理性信息的傳遞和價格反應不會瞬間完成#65377;”

三#65380;中國股市波動與政府行為相關性分析

為了進一步研究政府的政策信息對市場變動的影響，這里用尋找異常波動點的方法探尋股市均值回歸轉折點與政策信息的相關性證據(jù)，以期研究政府政策行為對股票市場的影響程度#65377;

1. 數(shù)量方法

2. 樣本選擇

利用上述方法，選定n=20，a=0.05以1990年12月19日到2004年12月31日時間段內(nèi)上證指數(shù)為樣本，鑒別出市場異常波動點在各年的分布狀況#65377;

我們發(fā)現(xiàn)，方差減小點和方差增加點這兩種異常波動點有一定的對應關系，當指數(shù)由于某種原因導致劇烈波動后又恢復平靜時，往往會產(chǎn)生一個方差增加點和一個方差減小點(但方差增加點和方差減小點不是嚴格的對應關系)#65377;因而，在考察引起市場異常波動的原因或事項時，一般只需要分析方差增加點所對應的事項#65377;確定重大股市政策事件時，在已知市場異常波動點后還需要采取定性分析的方法，對異常波動點附近時間段內(nèi)出現(xiàn)的股市政策事件進行評判#65377;考慮到政策事件消息的提前泄露，可確定方差增加點前5天后20天時間段內(nèi)出現(xiàn)的最重要的股市政策事件是重大政策事件，即當方差增加點附近同時出現(xiàn)多個股市政策事件時，只確定一個主要事件為重大政策事件#65377;在樣本區(qū)間內(nèi)(1990年12月19日到2004年12月31日)共有47個方差增加點#65377;

3. 結論

從1990年12月19日到2004年12月31日，上證指數(shù)出現(xiàn)47個方差增加點，其中有28個與政府重大政策相關，說明政府行為是股票市場變動的重要影響因素之一#65377;其中波動最大的7次全部是由政策引起的#65377;同時，我們發(fā)現(xiàn)股市波動基本上呈遞減趨勢，這是因為，一方面是政府政策逐漸成熟，調(diào)控手段越來越完善;另一方面，隨著我國股票市場規(guī)模的壯大，投資者的投資理念也日趨成熟#65377;綜上，第一，具有代表性的上證綜合指數(shù)對政府宏觀政策信息具有短期反應不足和長期反應過度的特征#65377;據(jù)此，政府行為的選擇必須考慮這種理論預期，必須審時度勢，合理安排政策的方向和力度:由于短期反應不足，政府出臺政策后，市場有一個反應過程，不必急于連續(xù)出臺措施進行調(diào)控;由于長期存在過度反應，調(diào)控股票市場的政策出臺后，要有相反方向的相應政策配套做準備#65377;第二，上證綜合指數(shù)較大的轉折點基本上可確定為是因政策調(diào)控所至，所以政府行為在股票市場的發(fā)展過程中的影響是不可或缺的因素#65377;據(jù)此，政府政策行為的性質取向上可以是:在股票市場低迷時利用利好政策予以激勵其復蘇;在股票市場高漲時利用利空政策以減少投機和泡沫#65377;

注釋:

①Barberis，Nicholas，Andrei Shleifer and Robert Vishny，A Model of Investor Sentiment. Journal of Financial Economics，1998，Vol.49，No.3，September:307-343.

②Daniel，Kent，David Hirshleifer and Avanidhar Subrahmanyam，Investor Psychology and Security Market Under-and Over-reactions. Journal of Finance，1998，Vol.53，No.6 December:1839-86.

③Hong，H.and Stein，J.A Unified Theory of Underreaction，Momentum Trading and Overreaction in Asset Mar

kets. Journal of Finance，1999，54(6):2143-84.

④ De Bondt，W.F.M.， Thaler，R.Does the stock market overreact?. Journal of Finance，1985，(40):793-805.

⑤ Fama，E.，F(xiàn)rench，K.The cross-section of expected stock returns. Journal of Finance，1992，(47):427-465.

⑥ La Porta，R.Expectations and the cross-section of stock returns. Journal of Finance，1996，(51):1715-1742.

⑦Alexander Kwok-Wah Fung，Kin Lam.Overreaction of index futures in Hong Kong. Journal of Empirical Finance ，2004，(11):331-351.

(責任編輯陳孝兵)