股市横截面异象与行为金融

摘 要 介绍了行为对代表性的股市横截面异象解释。通过DSSW、BSV、DHS、HS和BHS等模型投资者的心理偏差和投资行为的非理性角度出发阐释了股票收益的长期反转和短期动量,并进行了简要评述。   关键词 横截面异象 长期反转 短期动量 行为金融  在传统的有效市场(EMH及CAPM)框架内,参与者是理性的, 可以正确地处理信息并形成期望,作出理性的决策。即使偶尔有非理性交易者的存在,但是理性交易者的套利行为将促使价格回复正确。在这种条件下证券价格服从“随机漫步”,任何投资策略都不可能获得高于其风险溢价的超额收益。  然而,De Bondt和Thaler(1985)发现资产收益存在长期反转效应;随后Je?鄄gadeesh和Titman(1993)发现了资产价格的短期动量效应。这些发现说明金融市场中资产的实际收益偏离了资本资产定价模型和有效市场假说,因此被称为“异象”(anomalies)。它们与其后发现的规模效应、账市值比效应、股息之谜、股票回购之谜、初始发行与增发之谜等异象一起,都是资产收益横截面上的统计计量的结果,因此又被统称为横截面异象。  长期反转和短期动量是两种最具代表性的横截面异象。De Bondt和Thaler(1985)将在NYSE上交易的所有股票(1926~1982)根据他们前3年的累积收益排序,并构造了“赢家”和“输家”组合,考察这两个组合之后3年内的平均收益。他们发现,在整个样本期内,输家组合的平均年收益赢家组合每年约高8%,这说明股票收益在长期出现了反转。这样投资者就可以构造一个反向投资策略,通过卖出过去的赢家、买进过去的输家获得风险调整超额收益。 毕业论文   Jegadeesh和Titman(1993)每月将所有在NYSE上交易的股票(1963~1989)依据其前6个月的收益构造“赢家”和“输家”组合,并考察之后6个月这两个组合的平均收益。他们发现,前期“赢家”的年平均收益比“输家”高出10%。这说明股票收益在短期具有动量效应。这样投资者可采用相对强势策略,买进过去的赢家、卖出过去的输家来获得风险调整超额收益。  随后其他学者证明了这两种异象的稳定性。超额收益的存在向传统提出了严峻的挑战。为解释这些异象,传统理论做出了很多努力,如Fama和French(1996)认为策略利润是更高的系统风险的结果,他们构造了一个三因素模型企图纳入所有异象,但实证结果显示,该模型只能解释反转,却不能解释动量。总的来看,传统框架无法对这些异象做出令人满意的解释。  行为金融的出现是金融理论的一次革新。它将心发现引入传统的金融理论,为这些金融异象解释提供了新的范式。它反对传统的“理性人”假设,提出投资者的心理偏差会对资产价格产生显著的,使得资产价格偏离基本价值。而且由于套利限制的存在,使得这种偏离长期无法消除。以此为基础,行为金融提出了更符合现实的理论和模型解释各种异象。在解释长期反转和短期动量方面,行为金融将它们归结于投资者对公司基本信息的反应过度和反应不足。主要的模型有DSSW、BSV、DHS、HS、BHS等。

毕业论文 1 DSSW模型  De Long等人(1990, 简称DSSW)的模型没有同时解释反应过度和反应不足,它利用正反馈交易行为简洁地说明了反应过度现象。所谓正反馈交易就是投资者倾向于持有更多近期升值的资产的交易。  假如一家公司的股票本期由于公司盈利高而上涨,具有随机错误信念的正反馈交易者将在下期购入该股,使价格进一步上涨(一方面,这样产生了短期动量,虽然模型没有具体解释)。另一方面,由于此时价格处于基础价值之上,随后的收益平均来说将过低,于是产生了长期反转效应。2 BSV模型  Barberis, Shleifer和Vishny(1998,简称BSV)模型反应过度和反应不足归因于心理学上两个重要的认知偏差:代表性偏差和保守性。代表性偏差是指人们习惯将某些事件视为某一特定类别的典型,而忽视此间的概率法则,尤为典型的是“小数法则”,即人们期望小样本也能反应总体的特征。而保守性则是指人们在面临新的证据时难以对先前使用的模型做出及时修正。  BSV考虑了一个代表性的风险中性的投资者模型,其中所有资产的真实盈利过程都是随机游走的。然而,投资者并不使用随机游走模型预测未来盈利。他们认为,在任何时候,盈利来自两种模式:“均值回归”模式,即盈利比在现实中更多的表现出均值回归;“趋势”模式,即盈利比在现实中更多地具有趋势。特别是在某一特定时段,公司收益更倾向于停滞于某一模式,而不是向另一模式转换。例如,当连续两次出现盈利的利好消息时,投资者会提升其处于“趋势模式”的主观概率判断。反之,当盈利的利好消息后伴随的是盈利的利空时,投资者会提升其处于“均值回归模式”的主观概率判断。投资者相信产生盈利的这些机制是随时间外生变化的,并认为其任务就是找出这两种机制到底是哪种在产生盈利

毕业论文   在模型中引入 “趋势”模式体现了代表性偏差的效应,即投资者不适当地对趋势赋予过多的权重。而保守性则表明,相对于先期信念,人们可能对最近期的一则盈利消息赋予过少的权重。这样当既定某公司单一的利好消息出现时,保守性导致投资者反应不足,此时股价上涨太少。由于此时价格太低,随后的收益平均来说将会很高,于是产生了动量效应;而当一系列的利好消息出现后,代表性偏差则使得投资者反应过度,他们相信这是一家极有盈利能力的公司,因此股价被推得过高。由于现在的价格过高,那么长期之后它的收益将会偏低,于是产生了长期的反转

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