第二节 股票横向回报之谜

按照有效市场假说，因为市场是高度竞争的，市场形成的均衡价格所包含的信息和对未来预期的准确性就远高于所有市场参与者预测估计的平均水平，这一价格也是在所有可能获得的信息基础上做出的最优预测；同时，由于市场价格已经包含了所有可能获得的信息，再依据在市场上可以获得的信息来预测价格的走势，在逻辑上就不能成立。换言之，没有任何办法可以预测价格的走势，基本分析和技术分析都是无用的。但是，股票价格真的是无法预测的吗？近几十年来的研究表明，股票价格的波动存在一定的规律性，在本节中，我们主要介绍动量效应和长期反转、日历效应、规模效应以及价值溢价四类金融异象。上述几种金融异象可以概括为：风险差异不大的几种类型的股票在回报上存在明显的差异，我们可以根据各种类型股票的特点和历史来预测股票未来的回报和回报的走势。因此，股票价格的可预测性又可以归纳成股市横向回报之谜。

一、动量效应（momentum effect）与长期反转（long-term reversal effect）

动量效应也称为惯性效应，一般是指过去较短时期表现出色的股票（赢者）和表现糟糕的股票（输者）在未来的中短期的表现与前期保持一致。利用这一现象所构建的套利组合，即买入赢者、卖空输者，称为动量投资策略。

Jegadeesh和Titman（1993）是最早对动量效应进行研究的学者。他们的经验研究结果显示，在美国股票市场中过去3—12个月表现好或表现差的股票（赢者或者输者）在接下来的3—12个月内会继续表现好或表现差，即存在动量效应。Jegadeesh和Titman认为这很可能是由于市场对公司自身相关的信息价格反应滞后造成的。Chan、Jegadeesh和Lakonishok（1996）将Jegadeesh和Titman的价格动量投资策略扩展到收益动量投资策略，并研究发现价格动量投资策略相对于收益动量投资策略的效果更加明显和持久。Conard和Kaul（1998）通过研究1926—1989年纽约证券交易所和美国证券交易所所有上市交易股票，发现动量效应主要集中在中等长度（3—12个月）的投资期限。

长期反转是指较长时期内股票价格的收益反转现象。De Bondt和Thaler（1985）将美国公司股票按照过去股价的表现进行分类：将前3年内股票累积收益率排在前几位的公司构造成为赢者组合（winner portfolio），收益排在最末几位的公司构造成为输者组合（loser portfolio）。然后再比较将来的一段时间内两者的收益情况。结果发现输者组合在将来的一段时间内表现出很高的收益，而赢者组合则表现出较低的收益，这一现象被称为“长期反转”，也被称为“输者赢者效应”，见图3-3。

与之相对应，反转投资策略指购买过去2—5年中表现糟糕的股票，并卖出表现出色的股票。结果表明，这种方法可以获得大约每年8%的超常收益（Debondt和Thaler,1985）。除了De Bondt和Thaler外，Chopra、Lakonishok和Ritter（1992）的研究也发现，以往表现差的股票在较长的一段时间后有明显的反转趋势，而给定一段时间，表现好的股票在其后则表现得相对较差。此外，Jagadeesh和Titaman（1993）, Chan等（1996）均发现了类似现象。

动量效应与长期反转的存在不仅证明了证券市场不是有效的，还从一定程度上告诉投资者：基于股票过去的表现是能够预测股票价格的大致走向的。因此，就连有效市场理论的创始人Fama最后也不得不承认，股票的收益是可以通过其以往表现来预测的（Fama,1991）。

Barberis、Shleifer和Vishny（1998）提出的BSV模型能够解释动量效应和长期反转。模型假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差：一是代表性偏差，即根据近期数据与某种模式的相似性来预测，过分重视近期数据导致投资者反应过度；二是保守性偏差，即不能及时根据变化了的情况修正自己的预测，它会造成投资者对新信息反应不足。BSV模型认为保守性偏差导致投资者对信息反应不足并产生动量效应；而代表性偏差会使投资者误认为近期股价的变化反映了其未来变化的趋势，从而错误地对价格变化进行外推，导致反应过度，最终使得过去持续不断具有高收益的股票产生长期反转。

Daniel、Hirshleifer和Subrahmanyam（1998）提出的DHS模型也能够解释动量效应和长期反转。模型认为，投资者在进行投资决策时存在过度自信和自我归因偏差。过度自信的投资者是指那些过高估计私人信息所发出的信号的精度、过低估计公开信息所发出的信号的精度的投资者，会引起反应过度。当越来越多的公开信息到来后，反应过度的价格趋于反转。自我归因偏差是指当当时发生的情况与投资者的前期预期及行为一致时，投资者往往将其归结为自己的高能力；而当真实发生的情况与投资者的前期预期及行为不一致时，投资者将其归结为外在因素。它一方面导致了短期的动量效应和长期的反转，另一方面助长了过度自信。

Hong和Stein（1999）的模型认为，市场由两种有限理性投资者组成，分别为信息观测者和技术交易者。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息的一个子集。信息观测者基于他们观测到的未来基本情况的信号做出预测。他们的局限性在于不能根据当前和过去的价格信息进行预测，反应不足产生动量效应。技术交易者正好相反，他们可以根据过去的价格变化做出预测，但预测是过去价格的简单函数，将过去赢者的市场价格推高到它们的基础价值之上，最终价格向价值回归导致长期反转。该模型与前两个模型的不同之处主要在于它的研究重点不是在交易者的认知偏差方面，而是在不同交易者的作用机制上。

二、日历效应（calendar effect）

日历效应是指金融市场上与日期相联系的异常收益，主要包括周效应、月份效应和假日效应等，它们分别指金融市场上与周、月份和假日有关的异常收益。

对周效应的研究可以追溯到Kelly（1930），他首次提出股票市场存在周一收益率异常偏低的现象，即周末效应，随后大量的学者对不同的效应作了实证研究。Cross（1973）, French（1980）, Gibbons和Hess（1981）, Keim和Stambaugh（1984）均证实了美国股市周末效应的存在。此外，部分学者考察了美国以外股票市场的周末效应。如Athanassakos（1994）考察加拿大股市后发现大盘股周一收益率最低，而小盘股周二收益率最低。Alexakis（1994）发现希腊股票市场也存在周效应。在亚洲地区的股市研究中，Lee、Pettit和Swankoshi（1989）发现中国香港地区、中国台湾地区、新加坡、韩国、日本股市都存在周效应。戴军（2001）对纽约证券交易所和东京证券交易所平均日收益率作了比较，见表3-1。

月份效应是日历效应的另一种表现形式。Watchel（1946）首先发现纽约股票市场一月份会出现超常的收益率和交易量，并把这一现象称为一月效应。随后，Rozeff和Kinney（1976）采用1904—1974年纽约股票交易价格的等权重指数，对一月效应进行了检验。Keim（1980）对美国股市的一月效应和公司规模关系的研究表明：股票在一月份的日收益率明显高于其他月份，小公司的一月效应比大公司明显。Jones、Pearce和Wilson（1987）作了进一步的研究，同样表明股票市场上一月份与其他月份相比存在超常收益。1989年Johns和Wilson的研究结论稍有不同，他们认为在1914年之前，美国股市存在很强的一月效应；但在1938年以后，一月效应不明显。此外，还有大批学者对美国以外的股票市场进行了实证检验，比如Mustafa和Bulent（1983）发现在英国存在四月效应；Reutter等（2000）发现德国股市九月份的收益显著低于其他月份。表3-2是纽约证券交易所与东京证券交易所一月效应的比较。

假日效应是指由于假日的出现致使假日前后股票收益发生异常的现象，相关研究始于Fields（1934）。近几十年来，出现了大量相关研究。Lankonishok和Smidt（1988）的研究发现假前日的平均收益率是普通交易日的23倍；Ariel（1990）表明假前日平均收益率是其他交易日的9—14倍；Kim和Park（1994）证实了在美国主要股票市场和国际证券市场都存在假日效应，并且假日效应是不受周效应影响而存在的。

除了周效应、月份效应和假日效应以外，还有很多其他日历效应。比如月转效应，即从一个月转到下个月的几天内收益率会高于平均月收益率；月内效应，即每个月的上半月收益率与下半月收益率有显著差异；以及多种日内效应，这里就不再一一列举了。

从这些现象中我们可以看出研究日历效应的意义：股票收益率与日期之间的关系能够为投资者的决策提供重要的参考。引用Joyce Lau的话：通过对股票收益率的研究，投资股票就像阅读日历一样简单，即根据日历决定股票投资行为，买入或卖出。

行为金融学认为人们的情绪是造成日历效应的主要因素。一月效应的产生来源于人们在新旧之交时表现出不同的行为。同样的道理也解释了周效应，由于人们在周末通常情绪比较好（因为假期或其他原因），因此股价通常会小幅度上涨；而周一股价的下跌则可能是人们情绪低落的表现（不得不面对一周辛苦的工作）。当然，不可否认的是，日历效应产生的原因是多方面的，更加细致的研究仍有待经济学家进一步挖掘。

三、规模效应（size effect）与价值溢价之谜（value premium puzzle）

股票市场的“规模效应”是指股票的平均收益与公司的规模之间具有规律性的负相关关系。因此，规模效应又称“小公司效应”。

最早发现规模效应的是Banz（1981），他利用纽约股市1936—1975年普通股票的数据，发现公司规模大小和经过风险调整的收益率之间存在负相关关系，其中，小公司最明显，中等规模的公司和大公司差别则不大。随后，这个引起广泛关注的问题又得到许多经济学家的证实。Reinganum（1982）发现，如果将公司样本从纽约证券交易所（NYSE）扩大至美国证券交易所（AMEX），这种效应不仅存在，而且在20世纪60年代和70年代表现尤为突出。James和Edmister（1981）以及Brown、Kleidon和Marsh（1982）的研究都证实了这一现象的存在。随后，Keim（1983）研究发现规模效应大部分发生于一月份（也就是一月效应）。Fama和French（1992）的研究也表明，市值最小的10%的股票比市值最大的10%的股票年平均收益率要高，且每月都要高出0.74%。Lakonishok、Shleifer和Vishny（1994）的研究也得出类似结论。Siegel（1998）则研究发现在1926—1996年间纽约证券交易所中市值最大的10%的股票年综合回报率为9.84%，市值最小的10%的股票收益率则为13.83%。但是，近十多年来，规模效应似乎有逐渐消失的趋势（Dimson, Marsh,1999; Horowitz, Loughran &Savin,1999）。

“价值溢价之谜”是指高账面市值比的股票比低账面市值比的股票具有更高的平均回报率，也被称为B/M效应（B/M值即账面市值比）。假设一个投资者根据账面市值比（B/M）或市盈率（P/E）来选择其投资组合，这个指标可被粗略地看做股票价格的便宜程度。账面市值比较小的是成长型股票，而较大的则是价值型股票，因此，购买B/M较大的股票进行投资被称为价值投资。

Fama和French（1992）最先研究了价值溢价之谜。他们在分析了纽约证券交易所、美国证券交易所和纳斯达克上市交易的股票后发现，账面市值比最高的10%的股票的平均收益比账面市值比最低的10%的股票的收益率每月高1.53%，这个差距比两个组合间β风险系数的差别所能解释的差距要大得多。同时，市盈率最高与最低的10%的两组股票的月收益率相差0.68%，即小市值股票的回报要高于大市值股票，价值型股票的回报高于成长型股票。这意味着B/M较高的股票风险较小，而B/M较低的股票风险较大，并且β风险系数解释力消失了。据此，Fama和French（1993）提出了著名的三因素模型，即利用市场、B/M和SIZE三种要素与期望收益的协方差变动来解释收益的横截面变化。同时认为CAPM模型不能解释美国1963年后的价值溢价。在随后的研究中，Loughran（1997）认为1963—1995年间，美国小公司股票存在价值溢价，而大公司股票就不存在价值溢价现象。

行为金融学从投资者的过度反应、心理账户等方面对这些现象做出解释。De Bondt和Thaler（1987）, LSV（1994）, Daniel和Titaman（1997）等认为，规模效应和价值溢价之谜源于投资者的过度反应。由于规模和B/M值代表两种公司特征，投资者的过度反应会导致市场低估规模较小、B/M值较高的股票价值，当市场校正价格时，就能够给这类股票带来更高的回报。

Barberis和Thaler（2001）利用心理账户解释价值溢价之谜。他们认为，投资者将单个股票的收益与资产组合（如指数）的收益放在不同的心理账户之下。在个股心理账户下，对单只股票的“损失厌恶”和“赌场效应”会导致小市值效应和价值溢价的产生。成长型股票往往在过去一段时间内价格持续上升，由于投资者在以往的投资中得到了较高的收益，在“赌场效应”的作用下，损失厌恶程度将发生改变，其预期回报也会变化。而在资产组合的心理账户下，采取了组合投资策略的投资者相比完全投资者与单一股票的投资者而言，所承担的风险更小，其预期回报也更小。相应的，他们所投资股票的波动和交易量都较小。一般来说，小市值股票主要由个人投资者所拥有，而机构投资者却有丰富的投资组合。对于个人投资者而言，他们所要求的风险补偿更大，因此在一个有大量个人投资者参与的股市中，小市值股票的预期回报也就比大市值股票更大，并且股价波动幅度也更大；对于机构投资者而言，其承担风险的能力更强，损失厌恶程度更低，因此在一个主要由机构投资者构成的股市中，市场的回报将会下降，波动性也会更低。换句话说，当人们从个股投资逐渐向组合投资转变时，股票的波动性会下降，而溢价也会逐渐降低。