中國股票市場是有效的還是適應性的？

劉思屹，章 勇

（南方科技大學 商學院金融系，廣東深圳 518055）

引言

近年來，中國的股票市場發(fā)生了許多變化。一方面，經(jīng)過2015—2016 年的巨大市場波動以及“熔斷”等事件，監(jiān)管機構(gòu)陸續(xù)調(diào)整了規(guī)則，以確保在促進資本市場支持實體經(jīng)濟的同時，維護市場的穩(wěn)定；另一方面，市場參與者也與以前大不相同，近五年中，數(shù)千只新的私募基金成立，包括數(shù)百只量化私募基金，還有許多新的外國投資者通過滬港通、深港通等渠道進入中國市場。盡管中國股市的歷史數(shù)據(jù)周期較短，但仍然包含一些市場有效性隨時間變化的證據(jù)。

Fama（1970）提出的有效市場假說（Effective Market Hypothesis, EMH）已經(jīng)被學術(shù)界討論了50 年。其中，由Shiller（1980）、De Bondt 和Thaler（1985）發(fā)現(xiàn)的行為金融學的證據(jù)與EMH 相矛盾。有趣的是，AndrewLo（2004）提出的適應性市場假說（Adaptive Market Hypothesis，AMH）聲稱，市場既不是有效的也不是非理性的，而是適應性的。市場的環(huán)境是由各種類型的投資者決定的。由于投資者的結(jié)構(gòu)并不穩(wěn)定，市場應始終適應由不同投資者行為形成的環(huán)境。適應性市場假說的一個重要結(jié)論是：沒有任何策略應該在所有時間都有效。在適應性市場假說理論下，幾乎所有的變量重要性或因子收益的變化都可以被解釋為投資者“物種”的變化，而這可能會影響市場，或反過來受到市場環(huán)境的影響。

在適應性市場假說的框架下，我們可以把投資者分為幾個種類，如“市場操縱者（投機者）”、“并購者（投行）”、“價值投資者（資管機構(gòu)）”、“普通投資者（個人）”。我們還定義了一個重要的環(huán)境建設者——“監(jiān)管者”。不同的市場有不同的環(huán)境，由這些參與者形成不同的時間段，這些參與者可能會因為環(huán)境的變化而改變他們的行為，甚至消亡。

為了探索中國股票市場是否存在適應性變化，我們遵循Ito et al.（2014，2016）和Akihiko Noda（2016）的方法，使用時變自回歸（TVAR）模型方法計算市場效率的程度，并通過進一步分析經(jīng)典因子在中國股票市場的表現(xiàn)變化，尋找更多中國市場存在適應性變化的證據(jù)。

Fama and French（1992）427 提出的市值與價值效應以及Fama and French（1993）提出的三因子模型顯示，MKT、SMB 和HML 可以形成一個有用的資產(chǎn)定價模型。后來，F(xiàn)ama and French（2014）還提出了五因子模型，增加了盈利因子和投資因子。Liu,Stambaugh and Yuan（2019）48 對中國股市的最新研究表明，2000 年1 月—2016 年12 月，中國的市值和價值變量如logME 和EP+是顯著的。我們主要遵循他們的方法，通過Fama MacBeth 截面回歸來檢驗這些因素在中國的顯著性，數(shù)據(jù)時間從2007 年2 月到2020 年5 月。為了找到適應性市場的證據(jù)，我們將數(shù)據(jù)分為幾個時間段，并根據(jù)月度回報率繪制因子“凈值”（nav）曲線。

在本文中，我們首先用一個簡單的時變自回歸模型來檢驗中國的市場有效程度，并檢驗2007 年2 月—2020 年5 月的市值和價值效應顯著性的歷史變化，最后闡述全文的結(jié)論。

一、中國的股票市場正變得越來越有效

首先，我們用時間變化的自回歸方法（TVAR）測試中國市場有效性程度。我們測試了中國滬深300 和中證500 指數(shù)的市場有效性程度。在EMH 的框架下，我們可以有一個簡單的公式：

已知過去信息（時間t-1）F，當期預期收益（時間t）x應該是零。我們可以簡單地用一個AR 模型來衡量當前和過去收益之間的關(guān)系：

然而，這種關(guān)系可能并不總是穩(wěn)定的，而是隨時間變化的。因此，該模型可以被修改為時變自回歸（TV-AR）模型：

然后我們定義市場有效性的時變程度：

這個公式可以衡量偏離零系數(shù)的程度，如果偏離程度較高，則說明市場趨向于非有效。

我們使用2002 年1 月—2020 年5 月期間滬深300 和中證500 指數(shù)的月度收益率數(shù)據(jù)（這些數(shù)據(jù)從股票數(shù)據(jù)平臺TUSHARE 下載），根據(jù)數(shù)據(jù)特征選擇了一個AR（4）模型，通過36 個月和100 個月的滾動窗口，我們得到了市場有效性的短期和長期程度。在36 個月的滾動窗口中，我們可以看到市場效率的突然變化，在100 個月的滾動窗口中，我們可以看到市場效率變化的長期趨勢。

圖1 市場有效性的時變程度（滬深300和中證500）

在短周期分析中，最弱的市場有效性出現(xiàn)在2007 年、2008 年和2015 年，而這幾年的市場經(jīng)歷了快速上漲和下跌。我們還可以看到，滬深300 在2007 年和2008 年有效性較弱，而中證500 在2015 年的有效性更弱。在長周期分析中，如圖1 中顯示，在2015 年中期市場價格崩潰后，市場開始變得比以前更有效，直到2020 年5月。事實上，市場崩潰不能直接使市場變得有效，但可以影響參與者的行為。一旦市場大跌使大部分參與者減少投機性交易，那些理性的交易行為會建立一個更加有效的市場環(huán)境。上述證據(jù)表明，中國的市場有效性程度是隨時間變化的。

二、市值效應的消失和價值效應的周期性

Fama and French（1992）427 在美國股市數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)了市值和價值效應。近些年的研究發(fā)現(xiàn)，這些效應也適合中國的股票市場數(shù)據(jù)。在最近的研究中，Liu,Stambaugh and Yuan（2019）50 使用中國A 股市場2000 年1 月—2016 年12 月的數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)市值和價值效應在中國市場同樣存在。然而，正好在他們的數(shù)據(jù)結(jié)束日期之后，從2016 年12 月至2020 年5 月，市值效應突然消失了。我們使用2002 年1 月至2020 年5月的數(shù)據(jù)。此外，為了使β 值分析更簡單，我們使用滬深300 指數(shù)的收益率作為市場收益率，在5 年的滾動窗口中用時間序列回歸。我們的數(shù)據(jù)主要從TUSHARE下載。此外，我們使用從CFETS（中國外匯交易系統(tǒng)）下載的1 年期存款利率作為無風險利率。

由于本文研究目的不是挖掘因子，而是尋找市場有效性的變化證據(jù)，我們使用了與過往論文相比更方便獲取和計算的指標。對于市值變量，我們使用logMV，即公司的對數(shù)市場價值。對于價值變量，我們使用BP 和EP+，由1 除以PB 和PE 構(gòu)成，其中“+”代表將EP 值為負的變量設置為0。

從回歸結(jié)果看，盡管市場β 的顯著性較低，而log MV 的顯著性較高，正如預期的那樣，當分別對市場β和log MV 進行回歸時，BP 的顯著性（t 統(tǒng)計量為2.928 7）高于EP+（t 統(tǒng)計量為2.365 6）。當一起回歸時，BP 的顯著性（t 統(tǒng)計量為2.708 0）也高于EP+（t 統(tǒng)計量為1.157 5）。因此，我們在下面的分析中使用BP 作為價值變量。市值變量（t 統(tǒng)計量為-4.930 1）顯著性與價值變量相比更高。

表1 Fama and French三因子回歸結(jié)果（考慮EP+）

正如我們上面所討論的，在中國股市歷史上，市值效應一直十分顯著。然而，2016 年后情況變得不同。在2015 年的市場大跌之后，更嚴格的監(jiān)管開始了。監(jiān)管叫停了許多并購，一些市場操縱者被送進監(jiān)獄。在這種新市場環(huán)境下，市值效應變得不那么顯著，因為大多數(shù)影響小市值股票回報的投資者不能像以前那樣進行交易。為了驗證我們的猜想，我們分析了2016 年1 月之后的市值效應。我們使用同樣的方法對2016 年1 月以來的數(shù)據(jù)進行回歸，結(jié)果如表2。

表2 顯示了從2016 年1 月到2020 年5 月的回歸結(jié)果。在這53 個月中，市值效應顯示出較低的顯著性，t 統(tǒng)計量僅為0.161 4，市值效應消失了。同時，價值效應變量BP 的t 統(tǒng)計量為2.642 7，甚至市場貝塔也顯示出一定的顯著性，t 統(tǒng)計量為2.691 3。由于交易規(guī)則的改變影響了大多數(shù)推動市值效應的投資者，導致市值效應階段性消失，可能是一個合理的解釋。

表2 Fama and French三因子回歸結(jié)果（2016.1—2020.5）

除了變量顯著性分析，我們還進行更直觀的因子投資組合分析。為了直觀地看到市值和價值效應帶來的超額收益，我們建立了一個簡單的超額收益模型，顯示前20%的股票減去后20%的股票的收益。與SMB 和HML類似，我們計算累積凈資產(chǎn)值（nav），假設2007 年1 月底的nav 為1。圖2 顯示，在2016 年12 月之前，除了2014 年12 月，SMB 的超額收益一直很高。2014 年12月，HML 的超額收益快速上升，根據(jù)適應性市場假說，我們猜測那時候一定有大量的資金購買賬面價格高的大公司股票。在2016 年12 月之后，SMB 的超額收益率停止了持續(xù)的上升，反而出現(xiàn)了下降。這與表2 中的顯著性水平一致。

相反，HML 的超額收益率雖經(jīng)歷了5 年幾乎為零的增長，但從2016 年1 月開始恢復。這個恢復的時間點恰好在連續(xù)的市場大跌之后。然而，在經(jīng)歷了2016年1 月至2018 年12 月3 年的強勁表現(xiàn)之后，在最近的17個月里，HML 超額收益又開始變得很弱。

圖3 顯示了HML 超額收益、滬深300 和市場平均BP 值的關(guān)系。當2012 年平均BP 超過0.5 時，HML 的超額收益直到2014 年12 月才上升。另外，當2018 年平均BP 超過0.6 時，HML 的超額收益也沒有上升。這意味著，當平均股票價值較低時，HML 超額回報率不會上升。然而，當BP 在2008 年或2015 年下降到0.2 附近時，市場崩潰了。根據(jù)適應性市場假說，可能是價值投資者的買賣行為推動著市場價格和HML 的回報的變化。

圖2 市值和價值因子的超額收益凈值曲線

圖3 價值因子、滬深300指數(shù)凈值（左軸）和市場平均BP (右軸)

總之，SMB 和HML 的超額回報率僅在不同的時間段存在，可以體現(xiàn)出它們的適應性特征。這些變化可以由監(jiān)管環(huán)境或投資者行為的變化來解釋。投資者在大多數(shù)時候都是理性的，但是在大量虧損后可能又會出現(xiàn)不理性的行為。正如適應性市場假說中所描述，“人們既不總是理性的，也不總是非理性的，改變他們行為的是環(huán)境。”市場價格并不總是合理的，傳統(tǒng)三因子模型也不總是有效，因為市場主要受到各種投資者行為的影響，而不會在沒有投資者買賣的情況下“自動”定價。

三、結(jié)論

對中國股票市場有效性程度的分析和對市值與價值因子的分析表明，中國股市的有效性程度是隨時間變化的。在2015 年之前，中國股市經(jīng)歷了一段市場有效性非常弱的時期，但在此之后有效性有明顯提高。同時，市值效應和價值效應的不同時期回歸結(jié)果顯示，它們并不總是顯著的。這個發(fā)現(xiàn)與適應性市場假說的設想是一致的。市值效應或者價值效應會受到監(jiān)管者和投資者種類等環(huán)境影響，如果大多數(shù)參與者不遵循理論，理論和實際股票收益率將會有非常大的差別。

因子回報率是由整個市場環(huán)境綜合形成的，包括不同類型的投資者和監(jiān)管機構(gòu)。按照適應性市場假說的設想，如果一些“物種”，即掌握大量資金的投資者仍然像以前一樣進行交易，其交易行為可能會持續(xù)帶來某種效應。當一些“物種”由于環(huán)境的變化而幾乎滅絕時，他們在過去帶來的某些特定效應就可能會消失。

盡管通過不同時間數(shù)據(jù)的回歸分析和因子收益率曲線的構(gòu)建，使得我們對適應性市場理論以及中國股市歷史數(shù)據(jù)特征有了更多了解，但本文中的數(shù)據(jù)和分析方法仍然存在一些局限性。在未來，我們可以收集更多的數(shù)據(jù)，例如，不同類型的投資者管理的總金額，甚至不同資金管理者的交易行為數(shù)據(jù)。我們也可以采用更多的方法，例如機器學習等工具，在中國市場進一步驗證適應性市場假說。