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：其中，F t-1代表在t-1时刻的信息集，jt是证券j在时间t的收益率，是总体市场基于信息集条件下，对证券j的预期收益所做的估计。

在有效市场假设下，有E(ũwt | F t−1). = E(ũLt | F t−1 )= 0。

而在过度反应假设下，有E(ũwt| F t−1) < 0 ，E(ũLt| 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，只要的变化与 ũjt,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的正确模型，它也仅能很有限地解释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 jt= A j+B j R mt +C j X t + ẽjt。

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。

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。

对于两个大小都为N的样本，样本均值差异的方差等于2S2t/N ，继而得出t统计量，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：由于，代表AR W,t,的样本标准偏差，则t统计量为：同样适用于输组合剩余收益计算。