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论股票市场是否过度反应

论股票市场是否过度反应

摘要

实验心理学的研究显示,有悖于贝叶斯规则,大多数人对未预期到的重大信息或事件呈现过度反应。本文研究市场效率,探讨这种行为是否对股票价格产生影响。基于CRSP(美国证券价格研究中心)月度反馈数据的实证证据与过度反应假设相一致。大量的弱势市场无效显露。这个结论也进一步揭示了前期赢家和输家的收益表现。在投资组合形成五年后,“输组合”获得了异常大额的收益。

由于经济学家对市场行为和个体决策心理学感兴趣,我们从两组实证研究结果的相似性中得到启发。这两类行为都显示出反应过度的特征。本文旨在研究这些现象出现背后的关联性。我们从简略地描述引发我们兴趣的个体行为与市场行为开始。过度反应这个词隐含着相对于恰当反应的比较。什么是恰当反应呢?研究发现,人们并非按照“贝叶斯规则”对新信息作出合理反应,而是倾向于将最近的信息赋予过多的权重,对以前的信息赋予的权重则偏低。在对未来进行预测时,似乎遵循一个简单的规则:预测的数值的选择,应当使得这种情况下当前的结果分布与其印象中的结果分布相一致。这一现象,被Kahneman 和Tversky称为“代表性直觉”。它违背了统计学的一个基本原理:预测的极端必须考虑到可预测性加以调整。Grether在激励相容情况下也发现了这一点。同时,有相当数量的证据显示,专业的证券分析师和经济预测者们的实际预期也同样表现出过度反应的偏见。

早期的一份J. M. Keyne对于市场过度反应的观察中提及:现有投资的日常收益波动原本是短暂且寻常的,但却往往对整个市场产生过度甚至荒谬的影响。同期的Williams在《投资价值理论》中指出,股票价格过多考虑了短期盈利能力却忽视了长期股利支付能力。前不久,Arrow总结出: Kahneman and Tversky 的研究成果几乎准确的刻画了整个证券和期货市场对于新信息的过度反应。Arrow所提及的研究中,有两个具体例证是证券价格过度波动和市盈率异常。Shiller对过度波动问题进行了大深入研究。Shiller将Miller-Modigliani的股票价格视图解释为一种价格——股利样本的似然函数的约束。Shiller认为,至少在过去的一个世纪,股票价格的波动远远大于经典的股利贴现模型所能解释的幅度。结合Kleidon所发现的,股票价格变动与起随后年度收益变化密切相关,这呈现出一个清晰的过度反应状态。投资者们短期经济变动给予了过多关注,而往往忽视长期股利变动趋势。。

市盈率异常指的是这样一种现象:相比于市盈率较高的股票,市盈率极低的股票获得更高的风险调整收益。许多金融经济学家似乎把这种异常归为统计学的结果。给出的解释通常是使用的资本资产定价模型设定错误。Ball强调了忽略

风险因素的影响。市盈率是被假定为某些省略因子的代理因子,如果在“修正”的均衡估值模型中包含这些因子,将消除异常。当然,除非那些被省略的因子能被找回,否则这个假设无法验证。Reinganum认为小公司效应包含了市盈率效应,且二者都与同一类省略因子有关。Basu在控制了公司规模后发现了显著的市盈率效应,Graham在更早的时候甚至在三编制道琼斯工业指数的三十家公司中发现了这种效应。

关于这种异常,有另一种基于投资者反应过度的解释,它被Basu称为“价格比率”假设。极低市盈率股票是因为投资者得到一系列负面消息之后变得过分悲观,从而导致价值暂时被低估,。一旦预期未来收益高于原先不合理的悲观预期,股票价格就会得到纠正。相反,市盈率极高的股票则是价值被高估。

既然过度反应假设具有如此大的先验性说服力,那么有一个显而易见的问题:过度反应现象要在相对较长的时期维持下去,它应该如何避开市场套利机制的作用呢?还有一个更加普遍的问题:根据贝叶斯定规则,在怎么样的市场均衡条件下,代理人无法理性地改变他们的预期?Russell和Thaler提出了这一问题。他们认为,由于市场中还存在“准理性代理人”,理性代理人的存在并不能保证市场达到理性均衡。我们将关注过度反应假设的实证分析。如果股票价格系统地过度上涨,可以仅从其过去的收益预测它们将出现逆转,无需分析其财务数据。特别提出两个假设:(1)股票价格的极端波动,预示着后续价格走势将朝相反反向。(2)价格波动越极端,则后续价格调整幅度越大。

我们的目标是检验过度反应假设是否具有预测性。换句话说,除了解释市盈率效应或Shiller's 的资产价格偏差结论,它是否更能为我们所用。过度反应效应值得关注,因为它代表了一种适用于许多方面的行为原则。例如,投资者过度反应可以解释Shiller早期发现的,当长期利率相对高于短期利率时,它将下降。Ohlson 和 Penman进一步揭示:股票分割后证券价格的波动也可能与过度反应有关。据我们所知,下述的实证检验是首次使用行为原则来预测股票市场异常。

本文的其余部分组织如下。下一部分阐述我们进行的实证检验。第二部分阐述检验结果。与过度反应假设一致,我们发现了弱势市场无效的证据。我们将讨论其他实证研究工作在资产定价异常方面的应用。

Ⅰ.过度反应假设的实证检验

该实证检验的程序改编自Beaver 和 Landsman在另一文中的设计。一般来说,半强式市场有效的检验从t=0期开始,基于能够影响投资组合中所有股票的事件集合,对收益作出估计。接着研究,在后续期间(t>0)用单期资本资产定价模型计算的投资组合剩余收益是否等于零。尽管可能受到资本资产定价模型设

定错误、β系数不准确或弱势市场无效的影响,统计结果显著不为零还是能够视作半强式市场无效的证据。

与此相反,本文主要检测前期(t<0)投资组合剩余收益与后续期间(t>0)非零的投资组合剩余收益之间的相关程度。我们主要研究近5年内,获得巨大收益或遭受巨额损失的股票。即,“赢组合W ”与“输组合L ”形成的条件是获得超额收益,而非正常变化的收益。

根据Fama 有效市场理论假设,半强式市场有效条件下有:

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其中,F t-1代表在t-1时刻的信息集,~

R jt 是证券j 在时间t 的收益率,~1(|)m m jt t E R F -是总体市场基于信息集1m t F -条件下,对证券j 的预期收益~

jt R 所做的估计。在有效市场假设下,有E(?wt | F t ?1). = E(?Lt | F t ?1 )= 0。而在过度反应假设下,有E(?wt | F t ?1) < 0 ,E(?Lt | F t ?1)。为了计算相关的剩余,需要确定一个均衡模型。一般做法是估计市场模型(market model )的参数。关于均衡

模型设定错误将导致的问题,只要~1(|)m m jt t E R F -的变化与 ?jt ,变化相关程度小,那么均衡模型的设定对于有效市场假设的检验几乎没有影响。即使我们能找到测

算~1(|)m m jt t E R F -的正确模型,它也仅能很有限地解释~

R jt 的变化。 鉴于本文研究的是特定证券投资组合在相当长一段时期内的收益表现,我们不能仅仅假定均衡模型设定错误得出的市场有效结论不变。因此本文实证分析选取三类收益率剩余:市场调整超额收益率、市场模型收益率和Sharpe-Lintner 的资本资产定价模型中使用的收益率。然而,由于这三种方法都属于资本资产定价模型中的单指标模型,模型设定错误仍然可能对结果产生影响。在多因子“true ”模型下,De Bondt 从估算的市场调整剩余和市场模型剩余得出计量偏差:R j t = A j + B j R m t + C j X t + ?jt 。最后,他还运用一系列财务指标来描述极端投资组合中的证券。如果投资组合的长期趋势在风险规模上表现出差异,那么我们就不能够确定实证检验的结果是支持市场有效假设还是过度反应假设。

事实证明,这三类剩余中,我们不论使用哪一种,得出的实证分析结果都是相似的,且该选择并不影响主要结论。

因此,我们只列示使用市场调整超额收益率得出的分析结果。剩余为ǔjt = R jt ? R mt 。只需将市场变动作为一个整体进行调整,且该调整适用于所有股票。对于任何时期t ,用R jt 减去相同的市场收益率R mt (常数),结果可根据原始收益率进行判断。De Bondt 认为使用市场调整超额收益率有更多优势,它可能使实验设计不利于过度反应假设。最后,De Bondt 表明,根据市场调整超额利率,赢组合与输组合在股票价值、股息收益率及财务杠杆方面没有系统性的差异。

现在我们将阐述用于生成赢组合与输组合的基本实验设计以及能够决定这两种相矛盾的假设中哪一种能够获得更多数据支持的统计检验程序。

A . 检验程序:详细资料

使用自1926年1月至1982年12月期间,由芝加哥大学证券价格研究中心(CRSP)编制的纽约证券交易所普通股月度收益数据。用一个由CRSP 公布的所有证券计算的加权平均收益率作为市场指数。

1.

对于每支股票J ,至少有85个不间断月收益数据,从1930年1月开始,估计余下的72个月的月度剩余收益率u jt 。如果第85月后的期间中,有部分或全部原始数据缺失,那么剩余收益就计算到那一点为止。从1930年1月,1933年1月,直到1975年1月,这个过程重复16次。随时间推移,新证券不断涌现,越来越多的股票加入研究。

2.

对于每个股票j ,从1932年开始,令t=0,计算36个月(49-84)累积超额收益0

35t j jt t CU CU u ==-==∑。从1930年1月至1977年12月,以三年为一周期不重叠,这一步骤重复进行16次。将16个相关投资组合形成日计算的j CU 从低到

高排列。将排名前35支股票(或50)分配给赢组合W ,排名最后的35支股票(或

50)分配给输组合L 。投资组合形成日的条件是超额收益出现要先于t=0时刻。 3.

从1933年1月至1980年12月的16个不重叠的三年周期,为随后的36个月(检验期85-120),从t=1到t=36,计算两个组合中所有证券的累积平均超额剩余收益,分别记为 CAR W,n,t 和 CAR L,n,t 。如果在投资组合形成后,某个证券的收益数据

缺失,则这支股票将被排出投资组合。CAR 是可用剩余收益的平均数。因此,当一支股票被排出,计算内容需要重新调整。

4.

用16个检验期间的CAR 数据,可以计算出t=1到t=36期间,两个组合的平均CAR ,分别记为ACAR W,t 和ACAR L,t .过度反应假设预测,对于t>0,有ACAR W,t < 0 and ACAR L,t > 0,即[ACAR L,t ? ACAR W,t ] > 0。为了评估对于任意时间t ,投资表

现是否确实存在统计上的显著差异,我们需要汇总估算一个CAR t ,的总体方差。

()()()222,,,,,,1121N N t W n t W t L n t L t n n S CAT ACAT CAR ACAR N ==??=-+--??∑∑ 对于两个大小都为N 的样本,样本均值差异的方差等于2S 2

t /N ,继而得出t

统计量,

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,,t L t W t T ACAR ACAR ?=-?计算可得组合形成的36个月的相关t 统计量,但他们没有表现出独立性。 5.

为了判断对于任意月份t ,平均剩余收益是否对ACAR W,t 或ACAR L,t 做出贡献,我们可以检验它们是否显著非零。赢组合的样本标准差为:

t S =

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由于,S AR W,t ,的样本标准偏差,则t 统计量为:

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,t W t t T AR S = 同样适用于输组合剩余收益计算。

B . 讨论

实验设计的许多方面值得进一步探讨。出于对避免测算问题的考虑,我们选择了CRSP 的月度收益数据档案作为数据资料来源,这在本文中引起了广泛关注。如果使用日报数据,可能引发许多关于风险与收益变量的问题,主要有“价差”效应和偶然交易的影响。

计算样本偏差所需要的85个连续收益数据均选自成熟的大型公司。如果研究结果能适用于它们,将更有意义。特别是,它能够反驳那些预言“过度反应效应只出现在小公司”的论调。A 部分所述的实验中,有347到1089支纽交所股票参与了反复的实验。

研究投资组合形成日后36个月的CAR 体现出一种统计学和经济学的综合考虑,也就是说在足够长的期间内,有足够数量的独立重复实验来研究资产定价理论问题。此外,以3年为一个周期是受启发于Benjamin Graham 的观点“大量被低估价值的股票评价需要1? 到 2? 年的时间来调整”。然而,所选定的实验中,投资组合形成期有1年,2年和5年。显然,独立重复试验的数量与投资组合形成期长度反向变化。

最后,选择12月份作为投资组合形成月实际上是不够严谨的。为了检验选择是否影响结果,一些实证检验可能选择5月份作为投资组合形成月。 Ⅱ.过度反应假设:实证检验结果

A . 主要发现

第一部分的检验结果在图1中显示。他们与过度反应假设相一致。在过去的半个世纪,投资组合形成36个月后,输组合中的35支股票表现比市场平均高出19.6%。相反地,赢组合收益地低于市场5%,两个极端组合间的累积平均剩余收益差额 [ACARL, 36 ? ACARW,36]=24.6%(t 统计量: 2.20)。图1显示了检验周期内ACAR 的变化。

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这一发现还有两个值得关注的方面。第一,过度反应效应是不对称的,它对于输家的影响大于赢家。第二,大多数超额收益在一月实现,这与“元月效应”和季节性相符。在t=1,t=13和t=25的月份,输组合分别获得了8.1% (t 统计量: 3.21), 5.6% (3.07), and 4.0% (2.76)的超额收益。最后,过度反应现象主要发生在检验期间的第二和第三年,这与Benjamin Graham的观点惊人的一致。检验期中间的12个月,极端投资组合之间的收益只相差5.4%(t统计量 0.77)。

尽管在本文中没有体现,使用市场模型和Sharpe-Lintner计算模型的检验结果是类似的。它们同样对选择12月作为投资组合形成月不敏感。

过度反应假设表明,那些经历更多极端收益的股票,其随后的价格逆转更加明显。要获得更多极端观测值,一个简单的方法是延长投资组合形成周期,或者将给定检验期内的收益表现进行更多的对比。表1证实了过度反应假设的预测。随着各赢家和输家组合的累积平均剩余收益的增长,由[ACARL,t ? ACARW,t] 计算及相应t统计量可知,随后价格逆转。对于形成期短于一年的,没有观察到这

种逆转。

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表1与图2进一步说明了过度反应现象从本质上区别于“元月效应”和股票价格季节性。在整个检验期内,形成期为3年的ACAR数据的差异超过了形成期

为2年和1年的。但三个实验都明显地收到潜在的季节特征影响。

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在第一部分中,曾提及市场调整超额收益的使用可能使实验设计不利于过度反应假设。这种偏差,在比较极端组合的β系数时得以体现。表1列出的所有实验中,赢组合证券的平均β系数明显大于输组合证券β系数。例如,图1中的3年期实验,β系数为 1.369 和 1.026。因此,输组合不仅在收益表现上高于赢组合,如果资本资产定价模型正确,那么输组合的风险也明显偏小。另有一种观点,认为表1中的结果可能低估了过度反应效应的实际大小和统计显著差异。在赢组合上,这个问题更为明显。剩余收益的计算仅仅假定β系数为1,而非1.369。这种系统性偏差可能解释了,早先观察到的极端投资组合的收益不对称现象。再次重申,前述的发现总体上与过度反应假设的预测相符。但是,检验结果仍有几个方面缺乏足够的解释。尤其是,输组合在一月份获得的异常巨大的超额收益。

要进一步突出元月效应的影响力,可以增加重复试验的数量。图3显示了五年长期检验的ACAR。1932至1977年的每一个12月,根据前五年的剩余收益表现形成赢组合与输组合。显然,连续46年的选择并非相互独立的。因此,,无法

进行统计检验。图3的结果具有某些“交易规则”的属性。它们代表投资者在意

识到过度反应现象后,尝试改变后续12月份的投资策略所期望获得的平均超额累积收益。增加反复试验的数量可以部分消除噪声。

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图3中,一月份输组合的收益依然表现突出。这个现象直到投资组合形成5年后才出现。仔细观察图3,可以发现一种趋势,在每个10月到12月之间,收益价值下降。这符合Schwert提出的销售税收损失假设。输组合在1月份增值,而赢组合大多在年末增值。

B.对其他实证研究的启示

这项研究的成果对早期小公司效应、元月效应和股息收益率与市盈率效应的研究工作有所启示。Blume 、Stambaugh、Keim和Reinganum曾研究过小公司效应与元月效应之间的相互影响。他们的发现很大程度上把小公司效应重新定义为一种元月“亏损公司”效应。我们的研究结果进一步证实了这种观点的可信度。输组合持续地获得非常大额的元月收益。然而,极端投资组合中的公司在市值上并没有系统性的差异。

元月效应通常由销售税收损失来解释。我们的发现对这一假设提出了新的问题。首先,如果在一月初抛售压力消失,价格反弹至均衡水平,那么为什么输组合表现优于市场却仍在检验期后续每个一月表现出反弹?其次,如果一月价格反

弹,为什么它的影响会远大于引起它的上年末的抛售压力?可能解释这些问题的答案包括:投资者可能等到数年之后才发现亏损及意识到市场的季节性是一个整体。

对于市盈率效应,我们的研究结果支持价格比率假设,高市盈率的股票是被高估的而低市盈率的股票被低估。然而,这一观点也暗示在市盈率效应在很大程度上是一种元月现象。目前,除了股息收益率与元月超额收益之间正相关,没有证据支持这一观点。

Ⅲ.结论

实验心理学的研究显示,有悖于贝叶斯规则,大多数人对未预期到的重大信息或事件呈现过度反应。这引发了一个问题:在证券市场中这种行为是否产生影响。

与过度反应假设所预测的一致,先前输组合的表现优于先前赢组合。在投资组合形成36个月后,尽管赢组合风险更高,输组合的收益比赢组合高出25%。

研究结果中仍有一些方面缺乏足够解释。特别是,输组合在一月份获得的异常巨大的超额收益。令我们惊讶的是,这个现象直到投资组合形成5年之后才被发现。