股票市場過度反應與反向收益影響因素研究

卞進 郭建鸞

摘要：本文以中國A股市場為例，系統剖析了過度反應效應在中國A股市場的存在形式，并通過不同模型指出反向收益的主要影響因子是風險調整后收益率和市場風險溢價，且規模效應的影響不顯著。2003—2013年中國A股市場的描述性統計和t檢驗結果表明，在贏家和輸家投資組合中，過度反應效應不是一直顯著存在的；在逆向策略投資組合中，過度反應效應一直顯著存在。在使用四因子模型分析反向收益時發現，其解釋效果并沒有比三因子模型顯著加強。

關鍵詞：A股市場；過度反應；反向收益；投資組合

中圖分類號：F8325文獻標識碼：A

文章編號：1000176X（2016）05007607

一、引言

Fama提出有效市場假說后，越來越多的研究表明，投資者在做出復雜的決定時總是表現出非理性。市場也會通過一系列心理因素的驅動而變得低效率。一般來說，這些非理性的結果來自于信息處理和行為偏差兩個方面。過度反應作為行為偏差的一種，受到研究者越來越多的重視。Kahneman和Tversky[1]指出，人們對新信息常常反應過度，在決策中賦予它過大的比重。在過去30年中，過度反應現象被發現存在于美國、英國、日本和中國香港等國家和地區的證券市場。本文以中國A股市場為例，驗證中國股票市場是否存在過度反應的現象，探索收益逆轉是否是由從形成期到檢驗期風險水平差異造成的，并尋找資本資產定價模型以外的解釋模型。過度反應效應始于心理學研究，在20世紀80年代之前并沒有吸引到眾多投資者的關注。直到Shiller[2]在美國股票市場上發現過度反應效應影響投資者行為和股票價值，人們才開始廣泛接受這個概念。

在國外的研究中，Bondt和Thaler[3]首先提出使用定量的方法來衡量過度反應。他們通過在紐約股票交易所上市的股票構建了贏家和輸家投資組合，數據的時間跨度為1926—1982年。優勝者投資組合包含累計超額收益（CAR）排名在前50的股票，失敗者投資組合包含CAR排名在后50的股票。研究發現，贏家和輸家投資組合在股票價值形成中會受到過度反應效應的影響，且受到影響的程度存在差異。從形成期到檢驗期，市場會發生收益逆轉，贏家投資組合的CAR會降低500%，而輸家投資組合的CAR會增加1960%。Ball和Kothari[4]隨后對Bondt和Thaler的方法做了進一步研究，他們將股票按照過去5年的累計收益率（CR）排名分成兩組，分別買入50只表現不良和表現優異的股票進行測試，并根據資本資產定價模型（CAPM）計算了不同組合市場風險溢價α和系統性風險 β。實驗發現，在形成期輸家投資組合的風險水平高于贏家投資組合，在檢驗期前者能夠產生更多的反向收益。根據Chan[5]的理論，公司的盈虧可以改變一個公司的價值，進而影響其股權結構、財務杠桿和風險水平。Saleh[6]通過實驗，提出了可用的流動性也有可能影響反向收益。Antoniou等[7]關注的是過度反應造成的逆向投資策略和反向收益，他們使用希臘股票市場1989—2004年的數據，發現采用逆向投資策略的股票投資者能夠獲得更多的反向收益。在將影響逆向投資策略的因素加入到Fama-French三因子模型中時，發現股票收益與短期內是否使用逆向投資策略相關，且考慮市場摩擦時，資本規模較小的股票可以比資本規模較大的股票獲得更高的反向收益。

在國內的研究中，鄒小芃和錢英[8]將滬市1993—2001年的股票交易數據分為形成期為1年和兩年兩種情況，分別檢驗過度反應，而且形成期越長，隨后的逆轉效果越明顯，輸家組合的平均超額收益率越高于贏家組合的平均超額收益率。梁冰和顧海英[9]選取1997—2003年我國股票市場交易數據，形成期和檢驗期為1—24個月。研究結果發現，在短期水平上，形成期和檢驗期均為4—6個月的投資組合，無論贏家組合還是輸家組合都存在一定程度的反向收益，贏家組合的反向收益大約為輸家組合的兩倍，在12—24個月的中長期水平上，贏家組合和輸家組合均表現出比較明顯的過度反應現象。陳國進和范長平[10]基于1997—2004年上海證券交易所的所有股票交易數據，對中國股票市場的過度反應及其成因進行實證分析。研究結果表明，中國股票市場的過度反應現象形成期為兩年，過度反應的主要成因是規模效應，而非月歷效應。陳夢根[11]基于混頻抽樣方法（MIDAS）的研究，指出滬深兩市的風險收益與過度反應效應之間呈顯著的正相關關系。熊熊等[12]使用VAR方法分析了國際股票市場對中國股票市場系統性風險影響的差異，指出在對中國股票市場進行系統性風險的監督與測算過程中，要注重各個國家和地區股票市場之間的相互聯系，對影響超額利潤的跨市場傳導風險差異給予重視。楊勝剛和成博[13]以投資者信息對稱和理性交易為前提，以貝葉斯決策準則為框架，通過引入不確定效應和信息擴散因素，重新詮釋了信息沖擊下的證券市場過度反應特征，并認為市場過度反應現象可能并非由投資者異質性和非理性決策行為所導致，而是市場本身固有的屬性。投資者理性程度、沖擊持續時間和公司分紅穩定性是影響過度反應的重要因素。

二、實驗數據和理論基礎

1實驗數據

本文使用的數據是中國A股市場中所有股票的月末調整收益率，期限在2003年1月至2013年12月之間，數據均來源于WIND數據庫。由于原始數據是每月的價格，所以本文使用下面的模型將價格轉換為收益率。

Rt=Pt+1-PtPt（1）

Rt表示一只股票的月收益率，Pt表示一只股票在t月的月末調整價格，Pt+1表示該只股票在下個月的月末調整價格。本文所使用的數據還包括市場指數和無風險利率。市場指數是中國A股指數，反映了包含中國A股市場所有股票的波動情況。無風險利率是一年期活期存款利率。

2理論基礎

（1）檢驗過度反應效應

本文驗證過度反應假說使用的是Bondt和Thaler[3]所提供的方法：如果在檢驗期間，贏家投資組合的平均累積平均剩余收益（ACAR）為負，而在輸家投資組合的ACAR為正，則證明存在過度反應效應。投資組合的平均累積平均剩余收益（ACAR）表示為：

ACARp，t=16∑6j=1CARp，j，t（2）

其中，CAR表示累積平均剩余收益。

當以下3個表達式同時成立時，意味著A股市場存在過度反應效應：

ACARw，t<0；ACARL，t>0；ACARCT，t=ACARL，t-ACARw，t>0（3）

其中，W表示的是贏家投資組合，L表示的是輸家投資組合，CT表示的是使用逆向投資策略的投資組合。

齊次性檢驗可以表示為：

tt=ACARL，t-ACARW，t2s2t6（4）

其中st表示樣本的標準差。

（2）檢驗逆轉是否由風險水平差異所導致

Bondt和Thaler提出的方法實際上并不是一個完整的測量，因為沒有考慮不同層次的風險。根據Chan的理論，公司的盈虧可以改變一個公司的價值，進而影響其股權結構、財務杠桿以及風險水平。本文使用Chan[5]的方法測試數值正負的改變是否是由形成期到檢驗期的風險水平發生改變所導致：

Rp，t-Rrf，t=γp，FMT（1-Dumt）+γp，TSTDumt+βp，FMT（Rm，t-Rrf，t）+βp，FTT（Rm，t-Rrf，t）Dumt+εp，t（5）

其中，Rp，t表示t時期贏家或輸家投資組合的收益率；Rrf，t表示無風險利率，即一年期的活期存款利率；γp，FMT表示在形成期持有投資組合的超額收益率；γp，TST表示在檢驗期持有投資組合的超額收益率；βp，FMT表示在形成期持有一種投資組合的系統性風險；βp，FTT表示進入到檢驗期時持有的投資組合系統性風險的變化；Rm，t表示市場指數收益率，即A股指數收益率；Dumt為虛擬變量。

根據Chan的理論，如果滿足Chan的假設要求時，

Chan的理論假設要求為：贏家投資組合的γp，TST顯著小于0，輸家投資組合的γp，TST顯著大于0，贏家投資組合的βp，FTT并非一直顯著小于0；輸家投資組合的βp，FTT并非一直顯著大于0。過度反應效應即可被證實存在。為了進一步檢驗在形成期和檢驗期反向收益是否是由風險水平的差異導致，本文使用如下模型：

RL，t-Rrw，t=γCT，FMT（1-Dumt）+γCT，TSTDumt+βCT，FMT（Rm，t-Rrf，t）+βCT，FTT（Rm，t-Rrf，t）Dumt+εp，t（6）

如果滿足模型假設要求，則過度反應效應可以被證實存在。

為了估計2003—2013年的累計參數，添加U統計量：

U=16∑6j=1tjTj-3Tj-112～N（0，1）（7）

（3）反向收益的模型解釋

除了Fama和French提出的三個可能影響反向收益的因素，Saleh[6]提出了可用的流動性也有可能影響反向收益。因此，代表流動性的因子LMI（流動性減去非流動性）被添加到了三因子模型中構建出含有4個因素的新模型，表達式為：

Rlw，t-Rrf，t=α+β（Rm-Rrf）+siSMBt+hiHMLt+liLMIt+εt（8）

其中，SMBt表示規模效應，HMLt表示賬面市值，LMIt 表示流動性效應。/Htv表示擁有較高交易量的細價股股票投資組合，B/Htv表示擁有較高交易量的大型股股票投資組合，S/Htv表示擁有較低交易量的細價股股票投資組合，B/Htv 表示擁有較低交易量的大型股股票投資組合。

三、經驗研究與結果分析

1對贏家和輸家投資組合的描述性統計

本文只需要對平均收益率和標準差進行檢驗。檢驗結果如表1所示。

從表1可以看出，對于贏家投資組合，形成期的平均收益率都顯著大于0，檢驗期的平均收益率都顯著小于0。這些結果意味著從形成期到檢驗期優勝者投資組合發生了收益逆轉，這很有可能是由于中國A股市場的贏家投資組合中存在過度反應效應。

對于輸家投資組合，共有5組在形成期的平均收益率均顯著小于0，有5組在檢驗期的平均收益率均顯著大于0。異常值是第3組在形成期的平均收益率（001），這表示輸家投資組合的平均收益率在該時期內沒有發生從負到正的逆轉。這個異常值歸因于中國A股市場在該時期具有積極的表現，以至于輸家投資組合也能獲得正的回報，并在檢驗期保持這樣一個收益率水平不變。另一個異常值是第6組在檢驗期的平均收益率（-001），這表示輸家投資組合的平均收益率在該時期也沒有發生從負到正的逆轉。但是，這個平均收益率是從-002變化而來，意味著在這個時期失敗者的投資組合從形成期到檢驗期發生了潛在的收益逆轉，平均收益率得到了提高。因此，從形成期到檢驗期輸家投資組合產生了反向收益，并且輸家投資組合中有很大的可能性存在過度反應效應。

雖然從形成期到檢驗期的平均收益率發生了逆轉，但是衡量風險的標準差卻沒有這種倒向性的逆轉。從表1可以看出，無論是在形成期還是在檢驗期，贏家投資組合的風險都要大于相應的輸家投資組合的風險。這在一定程度上可以解釋，為何當前階段的贏家在下一個階段會變成輸家。

2過度反應效應的經驗分析

表2給出了贏家、輸家和逆向策略投資組合的ACAR，以及它們各自的t值。在表2中，上述變量處于檢驗期的1—36個月。即2006年1月至2008年12月，2007年1月至2009年12月，……，2011年1月至2013年12月。

首先，贏家投資組合和輸家投資組合均存在過度反應效應。從表2可以看出，贏家投資組合的ACAR有32個值均小于0，輸家投資組合的ACAR全部36個值均大于0，故兩類投資組合均存在過度反應效應。另外，表2顯示檢驗期贏家投資組合的ACAR值從001降低到了-013，減少了14個百分點；而輸家投資組合的ACAR值從002提高到了030，增加了28個百分點。由此可以推出，隨著時間的推移，股票市場的收益逆轉越來越明顯。

其次，逆向策略投資組合也存在過度反應效應。從表2可以看出，逆向策略組合ACAR36個值均大于0，并且34個t值大于5%置信度下的t檢驗臨界值，這個結果滿足方程的要求，所以可以使用逆向投資策略在中國A股市場獲取額外收益。另外，表2顯示檢驗期逆向投資組合的ACAR值從001提高到了043，這表示在整個測試期間，輸家投資組合的收益表現要比贏家投資組合的收益表現好了42個百分點，因此逆向投資組合帶來了明顯的反向收益。

再次，贏家和輸家投資組合的過度反應效應并非一直是顯著的。如表2所示，當檢驗期持續時間超過30個月時，過度反應效應在贏家和輸家投資組合中均是顯著的，即證實了雖然過度反應效應存在于中國A股市場，但是在贏家和輸家投資組合中并不是一直顯著的。同時，表2結果表明僅當贏家和輸家投資組合能夠構成逆向投資策略時，t值的結果顯示ACAR是顯著的。

最后，中國A股市場具有杠桿效應。在中國A股市場，贏家投資組合具有負的ACAR值，說明投資者對投資有利的消息反應過度；輸家投資組合具有正的ACAR值，說明投資者對投資不利的消息同樣反應過度。這種現象被稱為“損失厭惡”，即投資者往往更偏好避免損失，當他們得到不利消息時，會快速賣出手中的股票；但是在得到有利消息時，會持觀望態度，并不會立即購買這些股票。

3收益逆轉是否是由風險水平差異所導致的經驗分析

雖然上述分析已證實中國A股市場存在過度反應效應，但是當加入風險調整收益之后這種逆轉也許會消失。所以，為了確認中國A股市場確實存在過度反應效應，需要證明贏家和輸家投資組合的收益逆轉現象與形成期到檢驗期風險水平的改變無關。本文繼續使用Chan的贏家和輸家模型。結果如表3、表4和表5所示。

首先，表3—表5顯示，R2的結果落在011—079之間，表明11%—78%的風險調整后收益可以使用5個獨立變量解釋。同時，對于贏家投資組合，在形成期共有5個γp值為正，在檢驗期共有4個γp值為負。對于輸家投資組合，在形成期共有6個γp值為負，在檢驗期共有4個γp值為正。這些結果證明了前文的部分結論，即在中國A股市場，贏家和輸家投資組合均雖存在過度反應效應，但是這種過度反應效應并非持續顯著的。

其次，從表3和表4的結果可以看出，收益逆轉并非是由于形成期與檢驗期的風險差異導致的。對于贏家投資組合，衡量從形成期到檢驗期系統性風險變化的βp，FTT值有6個為負，并且βp，FTT的U統計量的值不顯著（-150），表明贏家投資組合的收益逆轉可能不是由市場風險減少要求的風險補償降低所導致的。對于輸家投資組合，βp，FTT值有4個為正，且并非全部顯著，另外兩個則顯著為負，且βp，FTT的U統計量的值不顯著（063），這表明輸家投資組合的反向收益并不是由市場風險增加要求的風險補償增加所導致的。至此，筆者認為贏家和輸家投資組合中發生的收益逆轉現象仍是過度反應導致的。

最后，逆向策略投資組合的結果和輸家投資組合結果相類似。如表5所示，在形成期有6個γp值為負，在檢驗期有4個γp值為正，說明在中國A股市場可以通過逆向投資策略獲利。而γp，TST的U統計量的值不顯著（128），可知過度反應效應在逆向投資策略中通常是顯著的。βp，FTT值有4個為正，且U統計量的值不顯著（-005），表明不同的風險水平并沒有導致收益的同向逆轉，過度反應效應存在于逆向策略投資組合中。

4反向收益的四因子模型分析

本文用包含Rm-Rrf、SMB、HML和LMI的四因子模型分析過度反應效應。結果如表6所示。

由表6可知，在三因子模型中加入LMI因子后，模型的解釋效果并沒有得到明顯的增強。只有3組投資組合的LMI系數不接近于0，其中僅兩組的t值是顯著的，筆者認為流動性因素并不是影響反向收益的顯著因素。雖然5組投資組合的F值是顯著的，但是2數值最大為045，最小為-003，總體上仍沒有超過45%。

四、政策建議

本文以中國A股市場為例，通過理論分析和經驗研究，具體明晰中國A股市場對市場信息做出反應的特點和不足，剖析了中國A股市場過度反應效應的存在形式，以及促進中國A股市場深化改革的重要著力點。

從宏觀層面出發，中國A股市場依然存在過度反應現象，是由于在中國A股市場特殊制度背景下，市場結構尚未完善所導致的。政府部門一方面也要立足于建立公平開放透明的市場規則，實行長期統一的市場準入制度，鼓勵和引導民間資本進入以金融服務業為主的經濟領域；另一方面要堅持全面深化改革，加快完善現代經濟市場服務體系，不斷提升以金融業為主的經濟體系服務實體經濟的能力，促進經濟持續健康發展，從而進一步強化金融市場和股票市場的有效性，提升市場抵御經濟風險的能力并主動適應經濟發展新常態。

從中觀層面出發，中國A股市場依然存在的過度反應現象是由股票市場經常面臨來自政策的不穩定所導致的。構建A股市場功能模型的研究發現，A股市場具有提高交易效率、降低交易費用，從而為資本市場化提供有效市場基礎的功能，但是值得警惕的是，在當前A股市場巨幅波動的背后，存在嚴重的政策性導向。此外，部分機構投資者和私募基金存在“坐莊”、散布“噪音”的投機行為，一些上市公司存在財務造假及市場操縱的不規范行為，中國證監會等監管部門應進一步完善對應的證券及股票市場交易規則、監管機制以及信息制度，從而減少市場規則、政策出臺和信息發布帶來的不確定性。

從微觀層面出發，過度反應效應在中國A股市場的表現，具體體現了以中小投資者為主體的投資者對信息反應往往具有非理性、過度悲觀、“噪聲交易”以及“正反饋交易”等心理行為特點。因此，深化高等教育體制改革，推進高校教育創新理念和專業教育水平的提高，才能有效提高證券投資者的投資知識和技能，使他們能夠理性分析市場信息，從而縮小投資者在超漲或超跌的股價波動中的認知偏差，在持續交易的過程中構造合理的投資組合以獲得更多的超額收益。

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（責任編輯：巴紅靜）