股市投资策略范文

导语：如何才能写好一篇股市投资策略，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。

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1月21日的大跌，让人胆颤心惊。其后股市又开始盘整，低走的K线让人有些萎靡。是相信“牛市已经结束了”割肉出来，还是寻找市场的底部抄底？带着这些疑问，本刊记者采访了中天嘉华理财的高级分析师张存贵。

《卓越理财》：在股市里，你有什么心得体会呢？

张存贵：就我个人而言，在股市做投资，考虑风险是首要的。考虑风险就要想清楚自己的承受能力，不要以为进入股市就一定能赚钱。

在选股方面，我还是推荐从基本面来看股票，坚持价值投资的理念。因为归根结底，还是公司的价值决定着公司股票的价值，偶尔可能会由于炒作等等原因，在短期内会使其价值有所背离，但是市场是会自动进行调节的，从长期来看，两者是一致的。

当然，还有一点值得注意的就是，不要刻意的追求高卖低买。刻意的追求高卖低买，会让你心态失衡，错失市场机会。

《卓越理财》：能谈谈你是如何采集数据，以分析股市变化的呢？

张存贵：在数据方面，我们有自己的一套比较完善的系统，收集有各种股市信息，还有就是可以从万得、天相等业内的资讯公司获取专业的数据。一般我们都是看中长期的趋势，关注宏观数据，以此对比然后分析出股市的变化来。比如，去年股指冲到6000点时，我们分析得出三季度的行情是由绩优股带动的，在6000点时，绩优股比较正常，但是再多就有泡沫了，显得有些后继不足，而且资金量也有些吃紧，而10月份时四季度的预报出来了，同比增速下降，因此从6000点向下跌是预料之中的了。

《卓越理财》：你是如何看待1月21日股市下跌的呢？

张存贵：1月21日的股灾一方面是周围国家下跌带动的，印度21日大盘几乎跌停。另一方面，也是受平安的影响，因为平安公告拟公开增发不超过12亿股，同时拟发行分离交易可转债不超过412亿元。以上周五（1月18日）的收盘价测算，中国平安公开增发募集资金额将达到约1178亿元，再加上412亿分离债募资额度，其再融资规模将接近1600亿元。

在此之前呢，花旗银行巨亏98.3亿美元也影响到了股市，巨亏如此之多完全超出了市场的预期。这些因素引起了市场的恐慌，表现在股市上，就是股指大幅下挫。

《卓越理财》：对于“在股市下跌时买基金”这种观点你是如何看的？

张存贵：这点我比较赞成，但是有一个条件，就是千万不能以波段操作来买基金，基金投资要坚持以中长期为主，这样才能获取收益，不能以炒股的方式来操作基金。

在牛市格局不变的前提下，每次股市调整都是投资基金的较好时机，在相对低点分批逐渐投资基金可摊博成本，当股市再次上扬时，可以分享较多的收益。

《卓越理财》：大牛市结束了，这是现在的一种说法，你是怎么认为的？

张存贵：我认为判断牛市是否发生根本变化主要看股市的价值基础：宏观经济和上市公司业绩，是否发生了根本变化，而不应该从股指来看。尽管上证综指跌破年线，在技术上被看作牛熊分界线，但我认为更多地应该由价值基础来决定

这轮牛市开始时，我国的宏观经济是非常好的，GDP的增速也非常高；人民币的升值在有条不紊的进行着；股改后企业出现了爆发性的增长。而现在，这三种因素都没有改变过，宏观经济增速仍旧很高，人民币升值仍在持续，股改后企业出现爆发性的增长的可能还是存在着的，这些因素都没有发生根本性的改变，所以我不认可这种观点。

2006年以来的单边上涨行情可能很难在2008年再现，2008年股市的不确定性将较高。

展望2008年的A 股市场，我觉得在宏观经济整体态势良好、企业盈利仍然保持30％以上增长以及人民币稳步升值的大背景下，再加上前期的深幅调整，中国的牛市进程有望继续以新的格局推进，在某些因素（如2008 奥运景气、股指期货等）的推动下，市场有望创出新高。

在具体的行情演绎上， 2006年以来的逼空式上涨将不会重演，而市场出现宽幅震荡的可能性较大。主要是因为短期内宏观经济和企业盈利增速步伐的放缓以及供求关系的变化，使得市场估值一旦高企，回调的压力就会加大。

《卓越理财》：那么，在这种震荡股市中，我们理财应该将重点放在什么地方呢？

张存贵：理财，我们首先要制定理性、合理、客观的理财目标，然后要衡量自己的风险承受能力，最后再构建适合自己的投资理财组合。如果有条件，应该与专业的理财人士沟通。

理财产品还是首推基金，因为基金是由专业人士在替你打理财富，只要你不是频繁的买卖基金，而是长期持有的话，跑赢CPI是没有问题的。基金还是以国内的为重点，目前仍然看好A股，可能购买偏股型的基金收益会更多一点。

《卓越理财》：既然是推荐购买基金，那么能否谈谈一些投资策略呢？

张存贵：关于基金投资策略，首先要明确的是针对2008年的市场环境，建立客观、合理的投资目标，2006年、2007年以来的基金超额回报可能很难在今年再现，因此我认为今年投资基金可以从以下三个方面入手：

首先是组合投资。核心资产建议以业绩持续性较好、重点投资内需服务行业、资产管理规模较大公司旗下的股票型基金为主，以中小规模旗下配置型基金为辅，组合核心资产应顺应市场形势阶段性调整，2008年一季度建议以股票型基金为重点。

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市场环境

目前经济基本面持续向好，上市公司业绩回升明显，较好的宏观经济数据与上市公司业绩为A股市场提供了基本面的支持。但是经济的回暖也使市场担忧刺激经济的政策过早退出，以及新股发行速度加陕，市场扩客压力加大，市场资金面持续趋紧。

近期国家对旁地产行业调控趋紧，央行亦上调一年期央票利率及存款类金融机构的存款准备金率，中行交行等又可能向市场融资，市场一度处于风雨飘摇中。市场环境复杂多变，不过由于经济基本面持续向好，权重股估值低于市场平均水平，所以制约了大盘的下跌空间，由此，我们认为一季度市场趋势总体向好，大盘震荡向上概率极大。

投资机会

①年报行情

新年伊始，市场进入年报披露期，上市公司将陆续业绩快报及披露年报。历史经验表明，年报披露时间较早、每股公积金较多、预计上市公司会高送配、高送转的个股将会受到市场资金的追逐，从而有较好的表现。如卧龙地产1月15日公布年报，其2009年业绩大幅增长，资本公积金每1Q股转增8股，公布年报后的3个交易日累积涨幅超过10％，超过大盘涨幅。

②农业板块

中国是农业大国，国家为了保障粮食安全、增加农民收入、城乡一体化建设等方面，相继出台多项惠农政策，为农业板块提供了良好的投资氛围。另外，农产品作为有效的抗通胀品种，在未来温和通胀的环境下，农产品价格也将上涨，上市公司业绩也将随之提升，从而使得农业板块成为较好的配置品种。投资者可重点关注：北大荒、登海种业、新五丰等。

③股指期货带来的投资机会

2010年1月，国务院原则通过股指期货及其相关规定的相继出台，使得股指期货交易离我们渐行渐近。对于个股来说，由于我国股指期货的标的是沪深300指数，所以权重股战略地位将更为重要。因为，众多机构将参与股指期货交易，为了掌握更多的期货市场中的话语权，他们将抢夺沪深300成分股中的权重股，使得占比仅为两成的权重股成为市场的追逐对象。

预计股指期货将在4、5月进行交易，届时将对沪深300权重股，如中国石化，参股期货的上市公司厦门国贸、美尔雅将形成利好。

④大科技类股

国务院决定加快推进电信网、广播电视网和互联网三网融合。指出将在金融、财政、税收等方面给予政策扶持，并将三网融合相关产品和业务纳入政府采购范围。推升三网融将为整个产业界带来更多的新兴市场机遇，对设备商、制造商以及运营商等整个产业界来说无疑是个利好消息。

另外，3G推广将打破移动互联网网速和资费瓶颈，迎来互联网接入的第三次浪潮。运营商将成为移动互联网产业最积极的推动者，也将是其受益者，届时相关个股将获得估值溢价。基于移动互联网的前景，以及目前适中的估值水平，3G概念股未来仍会有较好的表现。主要关注行业龙头的中国联通、中兴通讯、烽火通讯。

⑤区域板块

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关键词:价值投资;市盈率;有效性;股票市场

中图分类号:F2

文献标识码:A

文章编号:1672-3198(2010)05-0166-01

1 价值投资理论概述

价值投资理论也叫做稳固基础投资理论。目前学者对价值投资并没有给出一个严格统一的定义。价值投资理论认为上市公司内在价值是股票价格的基础,价格围绕内在价值的稳固基点上下波动。股票内在价值决定于经营管理等基本面因素,而股票价格在短期内除了受内在价值的约束,还取决于股市资金的供需状况。在市场资金供给不足的情况下,内在价值高于股票价格的价差被称为“安全边际”,一家绩优企业出现安全边际时,对其投资就具备所谓的价值。

2 价值投资策略的适用条件

2.1 投资对象的长期性和业绩的优良性

价值分析非常注重对公司以往的数据分析。如果没有可靠精准的分析数据,我们将无法拿出有效的证据来估算企业的价值。由于价值投资具有优化配置证券市场资源的功能,业绩优良公司的股票总是能够获得更多投资者的青睐,而那些业绩差的公司的股票则很少有人问津。所以资金总是更多地流向那些业绩优良的公司。因此,业绩优良的公司更具投资的价值性,同时,价值投资更适合长期性投资。

2.2 参照物选择的稳定性

在运用价值投资策略时,必须在同等投资环境下对不同投资工具的投资效果进行横向比较,使投资收益最大化。例如,投资债券的收益率要高于银行利率,投资股票的收益率应该高于同时期的债券的收益率。我们进行价值投资的有价证券经过可靠的历史数据即历史收益率的分析要有比市场平均的收益率更高更稳定的收益率。

2.3 市场的有效性

市场价格能够充分反映所有信息,时间越长反映的信息越充分、准确。完全的市场化操作这是整个价值投资策略成立的基础。由供求变动和市场作用来决定最终的投资价格,才能保证价值和价格的关系得以体现和发挥。否则,价格体现价值的能力将受到限制,价格偏离之后向价值回归的趋势将发生变化。

3 价值投资策略在中国证券市场上的适用性

3.1 价值投资策略在中国证券市场的历史表现

1997 年中国股票市场上首次提出价值投资策略的概念,以后逐渐被中国投资者熟悉和了解。2003 年QFII 在中国成功启动。由于QFII 采用了成熟的价值投资理念,促进了价值投资在中国的发展。国内的一些基金公司追随QFII 的择股原则,选择价值投资作为主流的投资理念,并集中选择拥有较高安全边界的钢铁、石化、能源及金融等板块。

3.2 价值投资策略在中国证券市场有效性的实证分析方法

本文所采取的价值投资策略实证研究的具体方法是:首先,选择一组预备运用价值投资的有价证券,观察形成期后一年其市场表现,并将其表现与整个市场的平均表现进行比较。对于价值组合的选择拟以市盈率为指标,选择10支股票分别组成价值低估与价值高估组合,然后观察一年期组合各周的收益率状况,分析组合能否显著具有获得高于市场指数的投资获利能力。随后,通过所选股票的实际收益率同市场平均收益率比较,观察价值投资是否有效。

下面具体说明价值投资有效性的实证分析过程:

(1)观察个股从2008年9到2009年9间连续两年的平均市盈率,对各股票按2008年9月1日的平均市盈率指标排序,遴选平均市盈率最高的10支股票构成价值高估组合,平均市盈最低的10支构成价值低估组合。在遴选组合中,我们剔除了平均市盈率为负的股票。据此,形成两组组合数据,每个组合各10支股票。

(2)观察所选组合种个股的收益率状况。在2008年9月到2009年9月一年内,将观测期间划分为周,以周为小周期计算两组组合中各个股每周的对数收益率水平。

(3)假设样本期内市场平均的周对数收益率为μ,而该两组样本在样本期内的平均周对数收益率为x1、x2,我们对该三对均值分别进行t检验,验证该三种均值水平是否存在显著差异。

计算公式为:t=(X1-X2)-(μ1-μ2)S2pn1+S2pn21/2

其中,S2p=(n1-1)S21+(n2-1)S22n1+n2-2;S21,S22分别表示两组样本数据的样本方差。该公式得出的t值衡量了两组样本数据的均值之间是否存在显著的差异。

3.3 价值投资策略在中国证券市场有效性的实证分析结果

首先,我们比较低市盈率的10只股票组成的低市盈率组合的收益率水平和市场平均的收益率水平。经过计算,其t值为18.9,这说明了低市盈率组合收益率的平均水平要显著异于市场平均的收益率水平。其次,我们也可以比较高市盈率的10只股票组成的高市盈率组合的收益率水平和市场平均的收益率水平。经过上述公式的计算,其t值为13.6,这说明了高市盈率组合收益率的平均水平要显著异于市场平均的收益率水平。

因此,我们的结论是,在中短期内选择低市盈率的股票进行价值投资是有效的,并可以此获得超额收益,在长期内,价值会根据市场状况不断调整,知道趋近于市场的平均水平。所以,长期内价值投资的效果和市场平均水平一致。

参考文献

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【关键词】神奇选股公式；市盈率；适用性

一、背景介绍

格林布拉特的投资理念来源于价值投资。在《股市稳赚》中，格林布拉特指出：好的业务是指有形投资回报率高的公司，而便宜的股票则是指净收益率高的股票。因此，神奇选股公式主要依靠观测投资回报率与净收益率这两个指标来进行选股。以投资回报率和收益率越高的评分越高为标准对公司进行排序并打分。最后将两项评分求和得总评分，总评分高的 20 至 30只股票会作为选出的股票进入投资组合之中。

在《股市稳赚》中的投资回报率指的不是净资产回报率（ROE）或者资产回报率（ROA），而是以 EBIT/（净流动资本+净固定资产）来代表，EBIT是指息税前收益，剔除了公司负债水平和税率的影响。而净收益率指标使用的是EBIT/EV，EV是企业价值，等于股本市值与净有息债务的和。

虽然神奇公式的使用在1988年至2004年这17年间可以获得高达30%的年均回报率，但其使用效果依然存在局限性，投资者对此的疑问主要包括以下几点：（1）神奇公式仅依靠两个用历史数据计算出来的静态指标，对于它们是否能预示企业在未来的价值成长空间存在疑问；（2）投资者难以识别神奇公式的两个指标是否被造假，存在一定的风险；（3）各国会计准则存在差异，神奇公式在本国是否适用。

二、选股策略设计

基于神奇公式的价值投资理念和中美两国的会计处理方式差异两个原因，本文将采用市盈率（替代净收益率）、投资回报率（用EBIT/（净流动资本+净固定资产）计算）两个指标对我国上市公司进行评估。打分规则为：市盈率越低，企业市盈率得分越高；投资回报率越高，企业投资回报率得分越高。将两项得分加总得到总得分，选出总得分最高的10个企业的股票来组成投资组合。

每只股票在投资组合中等份额，持有期为年初第一个交易日到年末最后一个交易日，每年为股票重新打分一次组成新的组合。

为了改进组合的收益率，依据杰里米J・西格尔“股利的发放会放大投资者收益基本原理的作用”的说法，本文尝试将股利分配率这个指标加入打分排名系统，股利分配率越高，得分越高。按这三个指标排名、打分，重新得到新的组合，以相同的持有期进行实验。

并将这些收益与本持有期内上证指数、深证成指和沪深 300 的收益率相比较。而市盈率、投资回报率、股利分配率采用上市公司年报的数据，指标的时间节点在每年的年底。

三、样本构建

本文使用的是国泰安数据库中2011年至2014年的上市公司数据。样本筛选原则主要有：（1）剔除财务数据不全的公司；（2）剔除分析期内的 ST 类公司；（3）剔除每股净资产为负的公司，因为每股净资产为负说明公司己经资不抵债，相关会计信息可比性差；（4）剔除个别明显异常数据 （如当年营业收入为 0 的公司等）。（5）剔除股利分配率为0的数据（在引入股利分配率指标时）。

四、实证结果

使用神奇公式中的两个因素选出的组合其收益率如下表两因素组合收益率所示。之后，加入了股利分配率的指标，变成了三因素的组合，其收益率也如下表所示。

（一）神奇公式选股结果

神奇公式选出的两因素组合的收益率在2012年和2014年表现优于各市场指数。但2013年和2015年收益率为负，表现差于市场指数，其表现结果不稳定。

（二）加入股利分配率改进后的结果

改进后的三因素组合的收益率基本上完胜市场指数。在2012年，组合表现不如各指数，并且在10支选出的股票中，有1支收益率远远低于其他股票，经分析，其原因为：该股上年由于全行业利好而参照的指标表现很好，然而这种利好并不是持续性的现象，因此这种情况下应该将非持续性利好因素带来的高评分股票进行剔除。在后来的三年里，组合有着优异的表现，完胜各指数。这说明这样一个三因子的选股策略在中国也是有效果的。

此外，在观察各年投资组合中的个股表现时，我们还发现了以下几个现象：选出的股票重复率较高；在十只股票中，排名在中、后位的股票表现更突出，收益更高。可以推测出并不是排名越靠前的股票，收益状况越好。

五、结论与建议

由上述研究，神奇公式在中国的适用性不明显，改进后其选股效果更优，适用性更明显。在持股期间，市场可能会出现千变万化的情况会使公式失灵。但它在一定程度上依然是有效的。为了保证它的有效性，投资者在选股时还要加上几个筛选条件：在中国，必须把比如非经常性收益，或者周期性行业景气高位，资产重组等等非持续经营带来的高投资回报率企业剔除。他们在神奇公式中占据靠前的名次是靠不住的。

参考文献：

[1] 乔尔 .格林布拉特著 .股市稳赚 [M].中信出版社，2007

[2] 杰里米 .西格尔著李月平等译 .投资者的未来 [M].机械工业出版社，2012

[3] 张亚博.基于神奇公式和狗股理论的选股方法研究[J].时代金融，2013，（6）

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【论文摘要】长期股权投资在企业的对外投资中占有举足轻重的地位，是因为它以长期持有被投资单位股份为目的，意在对其施加影响。本文针对企业长期股权投资面临的风险和存在的问题，提出建立全面的风险管理体系，包括完善企业法人治理结构，合理化企业内部组织结构，健全企业内部控制和构建流程化的投资风险防范机制，有效防范股权投资风险。

【论文关键词】长期股权投资;法人治理结构;内部控制;组织结构

一、企业长期股权投资面临的风险

长期股权投资面临的风险可分为投资决策风险、投资运营管理风险和投资清算风险。具体来说：

(一)投资决策风险

1.项目选择的风险。主要是被投资单位所处行业和环境的风险，以及其本身的技术和市场风险。

2.项目论证的风险。主要是投资项目的尽职调查及可行性论证风险。

3.决策程序的风险。主要是程序不完善和程序执行不严的风险。

(二)投资运营管理风险

1.股权结构风险。包括：股东选择风险、公司治理结构风险、投资协议风险等。

2.委托经营中的道德风险。企业的所有权与经营权相分离，必然会产生委托关系。委托制存在着所有者与经营者目标不一致，信息不对称的弊端，人可能会利用自身优势，追求自身效益最大化，而产生的道德风险。

3.被投资方转移风险。主要是被投资企业存在的经营风险、财务风险、内部管理风险等会通过股权关系传递到投资方。

4.项目责任小组和外派管理人员风险。一方面，投资方选派项目责任小组或个人，对投资项目实行责任管理;另一方面，也向被投资方派驻董事、监事、副总经理等高级管理人员，由于责任小组与外派人员自身的知识、能力所限或是责任心不强，使管理的过程存在风险。

5.信息披露风险。被投资方管理层不严格遵照投资协议中有关信息披露的规定，故意拖延、不及时报告财务和重大经营方面的信息，暗箱操作，对外部投资者提供已过滤的、不重要的甚至虚假的信息，令投资方所掌握的信息具有很大的片面性和不完整性，使投资方处于严重的信息劣势之中，将严重影响投资方的管理。

(三)投资清理风险

1.来自被投资企业外部的风险。如利率风险、通货膨胀风险、政策法律风险等。利率风险主要是利率变动导致投资收益率变动，从而对投资人收益产生影响。通货膨胀风险是物价上涨时，货币购买力下降，给投资人带来的风险。政策法律风险主要是政府指导经济工作时所作的突然性政策转变，或新法律法规的出台，对企业经营产生致命影响。

2.来自被投资企业内部的风险。主要是被投资企业内部的技术风险、管理风险、道德风险等的转移，给投资方带来退出风险。

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一、行为金融理论与投资决策模型

大量的事实证明，投资者的行为方式及其深层次的心理特征对投资活动的结果具有直接的、重要的影响，在研究复杂的金融市场时，我们必须考虑人类自身行为所具有的复杂多变性特点。在借鉴行为科学、心理学以及社会学研究成果的基础上，初步形成了以投资活动当事人的心理因素为基础的行为金融理论体系。对应于现资理论的假设，行为金融理论给出自己的理论假设：（1）人是有限理性的；（2）非完全市场的存在；（3）投资者的投资具有群体行为特征。行为金融理论基础主要有：（1）期望理论（ProspectTheory1979）；（2）行为资产定价模型（BAPM）；（3）行为金融资产组合理论（BehavioralPortfolioTheory1999）。在此基础之上构造的行为金融投资决策模型有：（1）BSV模型与DHS模型；（2）统一理论模型（UnifiedTheoryModel）；（3）羊群效应模型。

二、行为金融对投资者行为的实证研究结论

1.过度自信。人的心理中往往有过分高估自己能力和知识的倾向，表现为投资决策中过分相信自身的判断和决策，而忽视了客观情况变化造成决策失误的可能性。由上交所组织完成的《中国证券投资者行为研究》指出，我国股市6500万投资者中无业者占较大比例，有理由相信这些无业者中有相当一部分人是缺乏市场竞争力的人，由于无事可做，也不考虑自己的能力，就想到股市赚钱，由此可见我国投资者过度自信之严重程度。

2.抛锚性错误。人们在对某件商品的价值进行判断时，通常需要一定的信息锚作为判断的参照标准。同样，投资者对于证券价格的变动预测也需要一定信息作为参照的锚。抛锚性往往导致投资者对新的、正面的信息反应不足。我国投资者往往是利用类似行业、板块、股本大小、经营业绩等的股票价格来衡量其投资股票的价格的。但是锚并不能长时间一直保持准确性和有效性，即锚会使投资者判断出错。

3.羊群行为。股市中的“羊群行为”是指投资者由于受其他投资者投资策略的影响而采取相同的投资策略。其关键是其他投资者的行为影响投资者的投资决策，并对他的决策结果造成影响。我国股市中存在的大量“跟风”、“跟庄”、投资基金的投资组合类同等都是典型的“羊群行为”。孙培源（2002）通过构造股票收益率的横截面绝对偏离和市场收益率的非线性检验，实证了中国股市羊群效应的存在。

4.噪声交易。非理性投资者把与价值无关的信息认为是与价值有关，或者某些投资者人为地制造虚假信息，而其他投资者无法识别其真伪，这两种信息被认为是噪声，相应产生的交易称为噪声交易。我国股市近400%的年换手率中至少300%可以归因于噪声交易。施东晖（2001）实证研究表明，由于技术分析方法在上海股票市场被广泛使用，当某此技术信号显示“上升”或“下跌”趋势时，将引发大量的买卖行为，从而强化现有的股价趋势。

5.过度反应与反应不足。过度反应是由DeBondt和Thaler（1985）最早发现的，他们发现投资者对于近期的好消息不是做出正确的贝叶斯反应，而是过度反应致使股票价格超过其内在价值。我国王永宏（2001）运用DT的方法研究了中国股票市场的过度反应现象证实了中国股市存在着明显的过度反应现象。反应不足是指投资者对自身的判断过度自信，或是一味依赖过去的历史经验作为判断的参照标准（犯抛锚性错误），对市场中出现的新趋势和新变化反应迟钝，丧失了获利的良好时机。我国股市中存在的“轮涨效应”就是一种“反应不足”。

6.处置效应。“处置效应”是指投资者长时期持有套牢的股票而过早抛出赢利的股票的现象。这意味着当投资者处于盈利状态时是风险回避者，而处于亏损状态时是风险偏好者。赵学军（2001）等人的研究结论是：与国外相比，我国投资者更加倾向于卖出盈利股票，继续持有亏损股票。我国股市的处置效应在年末相对增强，个人投资者的处置效应强于机构投资者。

7.动量效应。在一定持有期内，平均而言，如果某只股票或某些股票组合在前一段时期内涨幅较好，那么，下一段时期内，该股票或股票组合仍将有良好表现。通过对我国股市历年大盘及个股的统计分析，我们认为无论是在大盘还是在个股上，我国股市都存在动量效应。大盘的动量效应以日为时间单位比较明显，而一些典型个股无论是以日、周还是以月为时间单位都非常显著。

8.过度恐惧与政策依赖性心理。当股市虚假消息满天飞、股市暴跌时，投资者不计成本的大量抛出股票，表现出十足的恐惧。在股市暴跌时，我国投资者往往把自己的希望寄托在政府的救市政策上，这种对政策的依赖超过了世界上任何一个国家。

9.遗憾。遗憾理论认为投资者为了回避曾经做出的错误决策的遗憾和报告损失带来的尴尬，可能避免卖掉价格已下跌的股票。还有，即使决策结果相同，如果某种决策方式能减少投资者的后悔心理，对投资者而言，这种决策方式就优于其它决策方式。因此，投资者有从众心理，倾向于购买本周热门或受大家追涨的股票，因为当考虑到大量投资者也在同一投资上遭受损失时，投资者可能降低其情绪反应或感觉。

10.暴富心理与赌博心理。中小投资者短线频繁操作，其目的是为了快速致富。面值1元的股票炒到100多元还有人敢去追涨；公司亏损了几亿元，已经资不抵债还有人敢去接盘；ST现象是指那些被冠以特别处理的上市公司，其股价在特别处理消息公布后不跌反升的现象。明知上市公司巨额弄虚作假还有人敢去炒底，这些都充分暴露了我国投资者实足的赌性。

11.轮涨轮跃效应（补涨补跌效应）。在一次行情中，如果某些股票没有上涨（下跌），那么它们就具有补涨（补跌）的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌要五条件补跌。长期以来我国股市个股轮番炒作就是一例。

12.小盘股、新股效应。我国股市对小盘股、新股独有情忠，逢小必炒、逢新必炒已是我国股市的惯例。我们统计分析发现在过去的十年中，我国小盘股、新股的收益率显著高于大盘股和老股。但自2001年6月中国股市长期下跌及证券投资基金大量发行以来，这一状况有所改变。

三、行为金融理论指导下的证券投资策略

行为金融学的理论意义在于确立了市场参与者的心理因素在投资决策行为以及市场定价中的作用和地位，否定了传统金融理论关于理性投资者的简单假设，更加符合金融市场的实际情况。行为金融学的实践指导意义在于投资者可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资赢利目标。在美国证券市场上，目前有数家资产管理公司在实践着行为金融学的理论，其中有的基于行为金融的共同基金取得了复合年收益率25%的良好投资业绩。考察我国证券市场的投资者行为特点，我们总结出我国金融市场的投资策略：

1.针对过度反应的反向投资策略。反向投资策略就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。行为金融理论认为，由于投资者在实际投资决策中，往往过分注重上市公司的近期表现，从而导致对公司近期业绩情况做出持续过度反应，形成对绩差公司股价的过分低估，最终为反向投资策略提供了套利的机会。

2.动量交易策略。即预先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股票收益或股票收益和交易量同时满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。行为金融意义上的动量交易策略的提出，源于对股市中股票价格中间收益延续性的研究。

3.成本平均策略。指投资者在将现金投资为股票时，通常总是按照预定的计划根据不同的价格分批地进行，以备不测时摊低成本，从而规避一次性投入可能带来的较大风险的策略。

4.时间分散化策略。指根据投资股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念，建议投资者在年轻时将其资产组合中的较大比重投资于股票，而随着年龄的增长将此比例逐步减少的投资策略。

5.小公司效应策略。小公司效应是指小盘股比大盘股的收益率高。Banz（1981）发现股票市值随着公司规模的增大而减少的趋势。Siegl（1998）研究发现，平均而言小盘股比大盘股的年收益率高出4.7%，而且小公司效应大部分集中在1月份。根据小公司效应而采用的投资策略称为小公司效应策略。

6.组合投资策略。行为金融学认为，证券市场并不是有效的（一般指半强式有效，semlstrongefficient）。这就意味着传统的证券组合投资理论中，“在有效市场中，投资者不可能获得与其所承担风险不对称的额外收益”的提法在实践中是不成立的。也就是说，通过选择合适的组合投资策略，投资者将可能获得额外收益。

7.针对羊群行为的相反策略。由于市场中广泛存在的羊群行为，证券价格的过度反应将是不可避免的，以致出现“涨过了头”或者“跌过了头”。投资者可以利用可以预期的股市价格反转，采取相反投资策略（contrarianstrategy）来进行套利交易。中国的股票市场素有“政策市”之称。考察中国证券市场的历史走势，我们会发现在重要的顶部或底部区域，在消息面上总是伴随着一些重要的股市政策的出台。不同的投资者对政策的反应是不一的。针对个人投资者的行为反应模式，投资基金可以制定相应的行为投资策略——相反投资策略，进行积极的波段操作。

8.购买并持有策略。个人和机构投资于股票应执行几种能帮助控制认识错误和心理障碍的安全措施。控制这些心理障碍的关键方法是所有类型的投资者都要实施一种严格的交易策略——“购买并持有”策略。投资者在为组合购进一只股票时，应详细地记录购买理由，而且要制订一定的标准以利于进行投资决策。长期采取“购买并持有”策略，通常业绩将超过高周转率的短期交易策略。

9.利用行为偏差。心理学和决策科学提出，在某种情形下，投资者并不是尽力使财富最大化，并且在某些情形下投资者还会在智力方面犯系统性判断错误，这些行为偏差将导致证券定价的错误，合理利用这些偏差将给投资者带来超额收益。行为型投资人则尽力寻找由于行为因素而被市场错误定价的证券从而获取超额利润。可见，对人类行为偏差的正确把握是获取市场超额利润的来源之一。

10.ST投资策略。上市公司被宣布为特别处理，意味着公司陷入严重困境。但同时，ST公司也成为潜在的并购目标。考虑到壳资源在中国证券市场上的稀缺性，ST公司的价值无疑是巨大的。作为一种投资策略，ST公司是可以被纳入证券投资组合之中的。

总之，行为金融理论寻求并确定投资者可能对新信息产生反应过度或反应迟钝而导致证券定价错误的市场情形。行为金融学投资策略的目标就是在大多数投资者认识到自己的错误以前，投资那些定价错误的股票，并在股票价格正确定位之后抛出获利。

四、应用行为金融理论指导证券投资要注意的问题

行为金融学的科学性在于它始于公理并寻求建立在公理上的理论能解释金融市场的行为。它试图理解和预测心理决策过程的系统的金融市场意义。如上所说，中国股票市场中存在着普遍的运用传统金融理论无法解释的金融现象，而用行为金融理论可以很好地解释之，并由此导致了许多有价值的行为投资策略，但在具体运用这些投资策略时还要注意以下几点问题。

1.行为金融理论本身也是处于不断发展之中。行为金融理论的投资策略是：在大多数投资者尚未意识到错误时投资于某些证券，随后当大多数投资者意识到错误并投资于这些证券时卖出这些证券。一旦证券市场的绝对多数投资者认识到这一问题并采取相同的策略，那么结果又会怎样？我们相信随着行为科学的深入研究、证券市场的不断变化和发展，会进一步发现更多的行为金融问题，并且一些已有的行为金融现象可能会淡化甚至消失。因此在应用行为金融投资策略时，要防止教条化。

2.要切忌对国外现有行为投资策略的简单模仿。现有的行为金融理论主要是在发达的金融市场产生的。我国证券市场同成熟的证券市场比较，还是一个新兴的证券市场——历史短、不规范。中国金融市场与发达的金融市场的共性与特殊性决定了我们在运用行为金融投资策略时，不是对国外现有行为投资策略的简单模仿，而应当掌握行为金融学的理论方法，对中国证券市场的行为特点进行深入研究，探索适应我国证券市场运行特点的我们自己的行为金融学投资策略。

3.行为投资策略不是一成不变的。随着金融市场的发展、金融监管的深入及投资者结构的改善，我国金融市场行为金融现象会发生很大的变化。例如小公司效应现象就不如过去明显、庄股由于监管的加强从而动量效应也明显减弱。我们预言随着管理层对股市认识的转变和管理水平的提高，我国的ST现象迟早会消失。

4.不同投资者需要有不同的投资策略。将行为金融学的研究成果运用到我国证券市场的实践中，可以合理引导投资者的行为。对于广大中小投资者，要通过教育来使其趋于理性化，提高证券市场投资者的投资决策能力和市场的运作效率。对于机构投资者，要提高其投资管理水平。投资者决策中的心理偏差是与生俱来，而这些认知偏差可以通过学习、训练等手段得到有效缓解，因此，不同投资者应该采用不同的投资策略，只有呼吁所有各层次的投资者共同参与探讨我国行为金融问题，行为金融投资策略才能在我国有用武之地。

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[4]王永宏。中国股市“惯性策略”和“反转策略”的实证分析[J].经济研究，2001，（6）。

[5]施东晖。中国股市微观行为：理论与实证[M].上海：上海远东出版社，2002.

篇7

所谓反向投资策略，即相当于追跌杀涨的投资模式，采用这种策略的投资者买入一些在过去一段比较长的时期内表现不好的股票，并且对同时期表现比较好的投资组合进行卖出操作，是一种备受关注的投资策略。噪声交易、过度自信以及羊群行为等投资者非理性行为构成了反向投资策略的实证基础与依据，这些非理性行为导致了市场的过度反应，造成了股票价格上升或下降调整过度和股价波动超过股票内在价值变化的现象。而在接下来的一段时期，随着更多的信息到达市场，投资者的认知得到修正，市场会对股票价格进行重新评估，股价逐步回归到其基础价值水平。此时，曾经表现好的股票价格将出现下跌的现象，而过去表现差的股票价格将会上升，出现扭亏为赢的现象。通常，这个过程往往是十分缓慢的，据国外学者的研究，在成熟的资本市场，这个过程往往需要3～5年的时间[2]。

与反向投资策略相反，动量投资策略则相当于追涨杀跌的投资模式，采用这种策略的投资者往往会买入在比较短的时期内表现良好的股票，而相同的时期里表现比较差的股票则会被卖出。动量投资策略最初由Jegadeesh和Titman发现，其赢利性源于市场的反应不足[3]。

由于中国的证券市场进入规范化发展阶段的时间不长，可以采用的样本数据不够充足。尽管国外学者对证券市场投资策略的研究已经较为深入，但国内部分学者对中国证券市场是否存在这种由于投资者行为导致的非理性现象仍存有一些争论，之前的研究也主要集中在对中国证券市场有效性的探讨上。本文拟在前人研究的基础上，结合国外学者系统的研究方法，以沪深两市所有A股为样本，借助于大量数据构建投资组合，着力对中国证券市场投资者非理性行为导致的非理性现象及行为投资策略进行实证研究。通过对中国证券市场是否存在反应过度及反应不足的现象进行研究，确定行为投资策略的适用性，进而研究反向及动量投资策略的最优形成期和持有期，并在此基础上尝试着探讨如何在中国国情下综合利用上述研究成果来更好地应用行为投资策略。

一、研究文献回顾

1国外的研究

学术界一致认为，20世纪末，关于行为金融学以及行为投资策略的研究由DeBondt和Thaler(1985)的《市场过度反应了吗?》[2]一文而揭开序幕。为了对股市存在反转与动量现象与否进行检验，DeBondt与Thaler采用赢家输家组合的套利策略，选取了1926年1月至1982年12月在纽交所上市交易的、至少有超过85个连续月收益率数据的普通股作为样本。研究结果表明，若输家投资组合是以过去三年报酬率为基础建立的，那么其在未来三年所获得的收益率将超过同期赢家组合收益率的25%，可见投资人的非理性投资行为确实会造成股票市场的异常波动。在此基础上，Chan(1988)认为，将资本资产定价模型(CAPM)作为基础的时变风险考虑在内后，尽管DeBondt和Thaler(1985)所构建的赢家组合报酬率相对于输家组合要更低，但由于这个超额报酬并不显著，反向策略所获得的利润实际上相当于投资组合在形成期内承担了较高的风险而产生的风险补偿[4]。

对证券市场投资策略的另一个经典研究是由Jegadeesh和Titman完成的，他们以美国股市19621989年的数据为样本，通过构造32个不同期限的投资组合，考察了美国股市动量策略的绩效。研究发现，把3～12个月作为间隔而构建起来的股票投资组合的平均收益不仅呈现出连续性，且还有一月效应的存在，因此关于股价服从随机游走规律的假设是不正确的。据此Jegadeesh也指出，股票价格可以预测意味着市场的无效性[3]。在Jegadeesh和Titman的研究之下，Conard和Kaul(1998)通过与Jegadeesh和Titman类似的办法构造了赢家组合与输家组合，发现在短期内(小于1个月)所利用的反向投资策略相比于长期内(3～5年)能够得到更多的超额利润[5]。此外，Schiereck和DeBondt对德国的法兰克福股市进行研究之后也得到了基本一致的结论。这些研究结果更加说明反向和动量投资策略并不是仅仅存在于美国股市的个别现象[6]_______。此外，Nicholas、Shieifer和Robert[7]、Daniel、David和Avanidhar[8]、Hong和Jeremy[9]，从不同的角度分析了反应过度及反应不足现象存在的原因以及采取反向与投资策略收益的来源，解释了反向与动量投资策略的可盈利性。

2国内的研究

近几年，国内部分学者对中国证券市场上的反向与动量投资策略的适用性进行了检验，得到的结果却并不一致。

首先，张人骥、朱平方和王怀芳(1998)利用19931996年间上市A股当作样本对中国证券市场进行实证分析，认为中国证券市场不存在过度反应的现象[10]。

与其相反，罗洪浪和王浣尘(2005)对19952002年中国股市中反向投资策略与动量投资策略的赢利性进行考察，深入研究了关于均值标准差比率优化配置对上面两种策略盈利性所产生的影响。实证研究结果显示，反转现象在赢家组合和输家组合中都存在，但两种投资组合都未表现出明显的收益，动量策略不仅不能获利反而会造成损失。而反转策略在赢家组合和输家组合中都表现出非常显著的收益[11]。刘博、皮天雷(2007)以19942005年的全样本数据为基础分别研究了沪深A股市场的动量和反转效应，也获得了相同的结论[1]。近几年，刘晓磊(2011)以沪深100只A股股票2010年1月1日至2011年6月30日18个月的数据进行计算，认为在典型的熊市应当选择反向投资策略，而在牛市中反向策略效果不明显[12]。方立兵、曾勇、郭炳伸(2011)考察了这两种行为投资策略的收益率是否可以被高阶矩阵风险所解释，获得了相同的结论[13]。方亢、李文芳(2015)研究了引入做空机制是否会对投资者习惯的操作策略有影响，结论同样认为我国的动量效应在短期内不明显，而反转效应显著[14]。尽管多数学者认为中国证券市场只存在反转现象，动量现象并不明显，但仍有一部分学者认为动量现象在中国证券市场中也是存在的。林松立、唐旭(2005)采用中国股市1994年1月至2003年6月的数据样本，并根据中国股市的特征对DeBondt以及Thaler的检验方法进行了修正，对中国股市进行了研究。根据实证结果，中国股市中反转现象明显，在中长期也有动量效应存在[15]。何立伟(2013)以20092012年经历股价大幅波动的A股上市公司为研究样本，选取分析师评级作为市场公开信息的变量，对股价大幅波动是否伴随有评级进行区分，采用事件研究法比较研究了我国股市股价大幅波动后股票收益的短期变动行为，发现若股价大幅波动时伴有分析师评级，则股票收益此后会表现出动量效应，而未伴有分析师评级或盈余公告时，此后股票收益则会表现出反转效应[16]。牛芳(2014)将动量投资策略分为固定持有期动量策略(一般策略)和随机持有期动量策略(新策略)，发现固定持有期策略下不存在动量效应，而新策略下动量效应显著[17]。 除股票外，一些学者还对我国基金市场进行了行为投资策略的实证研究。朱雪莲、贺晓波(2010)选取2006年第1季度到2008年第4季度12期的数据，将30只股票型开放式证券投资基金作为研究样本，通过ITM 模型对开放式基金动量和反转两种策略进行了实证研究。结论认为，基金买入当期表现好的股票有助于提高基金绩效，而卖出股票时，动量投资策略和反向投资策略对绩效影响不显著。即整体来说，动量投资策略比反向投资策略对提高基金的绩效更有效[18]。赵臖(2011)对基金持股按不同投资风格划分，并对其动量交易行为进行实证比较分析，得出了相同的结论[19]。李学峰、文茜、张舰(2011)运用面板模型，将交易策略指标纳入Sharpe指数多因素门限模型，分别考察在前期Sharpe指数为正和为负的情况下惯性和反转交易策略对基金绩效的影响，认为惯性策略在总体上会对投资绩效产生负面影响，而反转策略的影响是不显著的[20]。武金存、曲昭光(2014)将Mrsgarch模型与ShillerSentanaWadhwan噪音交易者模型结合，对基金的两种行为策略进行了考察，认为坏消息对基金收益率波动的影响大于好消息[21]。李实萍、吴栩(2014)通过提出动量强度的概念，构建了测算指标MTI，以中国开放式基金为样本研究了动量交易强度对基金业绩的影响，发现开放式基金普遍存在动量交易行为[22]。

中国股市起步较晚，正规化后的发展时间较短，因此对股票市场的研究并没有十分深入，研究股票市场投资策略的文献也很少，且多集中于2005年之前，因此可用于研究的数据较少。这些有限的研究在样本选取等方面也存在着不尽人意的地方，如只以某一时点之前上市的股票为样本进行研究，追踪这些股票接下来的表现，而未考虑在该时点之后上市的股票。与欧美成熟股票市场不同，中国证券市场正处于起步及发展阶段，每年有大量新上市的股票。随着时间的推移，新上市的股票在研究区间内占有更大的比重，却未被列入研究样本，导致以某一时点之前上市的股票为样本进行的研究可能会产生实证结果的偏差。据此，本文以DeBondt和Thaler的研究方法为依据与基础，在更广阔的研究范围内对中国证券市场反向及动量投资策略进行了实证研究，全面分析了反向及动量投资策略在不同形成期搭配不同持有期投资组合的收益特征。和DeBondt与Thaler研究方法的不同之处在于，本文采取的方法是重叠抽样，也就是说交叉重叠现象在样本前后形成期与持有期都存在。若实证研究证明反向和动量这两种行为投资策略能够获得显著的超额收益，则中国国股票市场并不是一个有效市场的结论也将被证实。

二、研究框架设计

1模型的设定

通常对半强势有效市场的检验从t=0时期开始，然后对在这一时间点后(即t0)投资组合的超额收益是否等于0进行检验。若投资组合在t0时期的超额收益显著不等于0，则解释为市场并不是一个半强势有效市场，或者仅仅是一个弱势有效市场。

为了研究反向投资策略和动量投资策略在中国证券市场上是否有效，即中国证券市场是否不是一个半强势有效市场，本文将关注在过去5年中有着极端收益或损失的股票，检验投资组合形成后(即t0时期)的超额收益是否与投资组合形成前(即t0时期)的超额收益相关。即输家组合和赢家组合是根据过去的超额收益而非基于公司的其他信息变量(如收入等)而形成的。根据Fama(1976)关于金融市场的理论[23]，有效市场可以用式(1)来表示，即E(珘Rjt-Em(珘Rjt))=E(珘ujt)　(1)式中：珘Rjt为证券j在t时刻的收益;Em(珘Rjt)为珘Rjt的期望值，表示市场上所有信息下证券j在t时刻的期望收益;珘ujt为股票j在t时刻的超额收益率。有效市场假说认为，E(珘uWt)=E(珘uLt)=0，即在同一时刻赢家组合和输家组合的超额收益期望值应该都为0。而过度反应假设认为E(珘uWt)0并且E(珘uLt)0　(2)即赢家组合在未来一段时期内的超额收益期望值应该小于0，输家组合在未来一段时期内的超额收益期望值应该大于0。反应不足的假设则刚好相反。

用于形成赢家组合和输家组合的基本研究设计如下：

(1)对于每只股票j，用其月收益率数据减去当月市场收益率数据，即ujt=Rjt-Rmt。

(2)对于每只股票j，计算形成期p个月的累积超额收益率CUj=t=0t=-pujt。将累积超额收益率按从大到小的顺序排列，并只保留至少有60个连续数据的股票，累积超额收益率最大的30只股票形成赢家组合W，最小的30只股票形成输家组合L。

(3)分别计算赢家组合W和输家组合L中每只股票在接下来q个月的累积超额收益率CUj=t=qt=1ujt，并计算投资组合中30只股票累积超额收益率的平均值，作为该赢家组合和输家组合在持有期q个月内的累积超额收益率CARW、CARL。

(4)依次将投资组合形成日(t=0)向后推1个月，重复步骤(2)(3)，如此每组形成期搭配持有期共可计算出N个数据。

(5)将每组N个数据的算术平均值作为该形成期p搭配持有期q得到的赢家组合W 和输家组合L的累积平均超额收益率，分别记为ACARW，n，t和ACARL，n，t。过度反应假设表明对于t0，ACARW，n，t0并且ACARL，n，t反应不足假设表明对于t0，ACARW，n，t0并且ACARL，n，t0。

(6)为了检验是否在任何时刻投资表现确实在统计学上显著不同，还需要对结果进行统计性检验，即S2t=[Nn=1(CARW，n，t-ACARW，t)2+Nn=1(CARL，n，t-ACARL，t)2] /2(N-1) (3)式中：N为样本容量;t值为Ti=[ACARL，t-ACARW，t]/ 2S2槡 t/N　 (4)为了评价是否每个月平均超额收益率都会影响ACARW，t或者ACARL，t，可以检验其是否显著等于零。赢家组合样本标准差为St= Nn=1(ARW，n，t-ARW，t)2/(N-1槡)　(5)对于输家组合过程是相似的。

2样本数据和研究方法考虑到时间跨度要足够，本文选取了2003年1月至2014年12月上海证券交易所和深圳证券交易所所有上市A股的月收益率数据作为研究样本。所有的样本数据资料都来自国泰安数据库，并做了相应的除权除息处理。

在市场收益率方面，以每只股票市值为权重，使用上海证券交易所所有A股月收益率的加权平均值作为上海证券市场的月市场收益率，以深圳证券交易所全部A股月收益率的加权平均值作为深市市场收益率。

本文以DeBondt与Thaler的研究方法为基础，并以Jegadeesh以及Titman等大多数关于反转与动量策略的研究模型作为参考，利用不同形成期p及持有期q进行搭配，得到投资组合在持有期的累积超额收益率，对中国股市的反转与动量投资策略进行实证分析。

为了对反转和动量策略在中国证券市场的绩效进行检验，本文将形成期p与持有期q分别设定为3、6、12、36、60个月，共形成25种投资方案。由于形成期和持有期的长度会在很大程度上对投资策略在持有期内的绩效产生影响，本文将3～12个月定义为短期，36～60个月定义为长期。对于不同的形成期，分别对其随后3、6、12、36、60个月持有期内的累积超额收益率进行计算，并对每种投资策略中赢家组合、输家组合以及同时买卖组合的累积超额收益率进行统计检验。若市场存在反应不足的现象，则会表现为赢家组合的投资绩效显著大于0，输家组合的投资绩效显著小于0，且同时买卖组合的利润显著大于零，说明每个月的平均超额收益并未影响组合的累积平均超额收益，动量投资组合可以获得超额回报;反之，如果赢家组合投资绩效远小于0而输家投资绩效远大于0，同时买卖赢家组合和输家组合的利润远小于0，则意味着适用反向投资策略。

由于中国证券市场规范化之后的发展历史较短，本文采用重复的抽样方法，即每次移动1个月的重叠期间来计算反转策略及动量策略的收益，并使每种形成期与持有期的投资策略内共有24个数据，即N=24。

三、实证检验结果

表1显示了上海和深圳两个证券交易所所有上市A股的构成的投资组合在形成期和持有期各为3、6、12、36、60个月下的平均累积超额收益率。括号内第一个数字为t检验值，第二个数字为标准差。若赢家组合输家组合的数值为正则表示动量策略成功，而数值为负则证明反转策略成功。此外，分别绘制了不同形成期的赢家及输家组合在随后60个月的持有期中平均累积超额收益率图形，分别如图1～5所示。从本文的实证结果中可以发现：

(1)赢家组合存在明显的动量现象，输家组合存在明显的反转现象。由表1可知，尽管赢家组合在持有期为3个月和6个月时获得的累积超额收益并不显著，但在较长的持有期中表现出了显著的超额收益。而输家组合在60个月的持有期中均表现出显著为正的累积超额收益率。这种赢家和输家组合呈现出不同的非理性现象与之前学者对此问题研究的结论是不同的。

(2)随着形成期的增加，输家组合的累积超额收益率与赢家组合的累积超额收益率之间的差额越来越明显，投资组合[60，60]超额报酬率之差甚至达到了614%。尽管这一结论与DeBondt和Thaler的结论相似，但远超DeBondt和Thaler图2　6个月赢家组合及输家组合平均月度累积超额收益率所发现的约8%的年超常收益。

(3)以36个月为形成期的输家组合在持有期中获得的超额收益率最高，且最为显著;而赢家组合在形成期较短时获得的累积超额收益率较高。从图1～5中可以看出，当形成期较短时，赢家组合的累积超额收益率在60个月的持有期中整体呈现上升趋势，但随形成期的加长，上升趋势逐渐减缓。当形成期为60个月时，赢家组合的累积超额收益率在34个月之后甚至出现了下降的趋势。

四、结　论

行为金融学理论的出现，对传统金融学理论中的有效市场假说以及理性人假设提出了强而有力的挑战。它提出市场并非有效的，并且投资者也并非完全理性，投资者可以借助于市场中其他投资者的一些认知与行为偏差并采取对应的投资策略达到赚取超额回报的目的。本文利用沪深两市20032014年所有上市A股月收益率数据，以国内外众多学者的研究方法及成果作为基础，针对中国证券市场上存在的反应过度与反应不足现象进行了探讨，最终结论如下：

(1)中国证券市场内存在反应不足以及反应过度的现象，且反应不足主要表现在赢家组合中，而输家组合主要表现为反应过度。这与国内部分学者此前的研究结论不尽相同，主要是因为中国证券市场规范化发展时间较短，股票表现受市场以及整体经济情况影响较大。

(2)中国证券市场上的反转效应与动量效应所导致的超额收益率，远超国外学者对国外成熟资本市场的实证研究结果，说明中国投资者投资决策行为的非理性程度甚于外国投资者。

篇8

一、行为金融理论与投资决策模型

大量的事实证明，投资者的行为方式及其深层次的心理特征对投资活动的结果具有直接的、重要的影响，在研究复杂的金融市场时，我们必须考虑人类自身行为所具有的复杂多变性特点。在借鉴行为科学、心理学以及社会学研究成果的基础上，初步形成了以投资活动当事人的心理因素为基础的行为金融理论体系。对应于现资理论的假设，行为金融理论给出自己的理论假设：（1）人是有限理性的；（2）非完全市场的存在；（3）投资者的投资具有群体行为特征。行为金融理论基础主要有：（1）期望理论；（2）行为资产定价模型（BAPM）；（3）行为金融资产组合理论在此基础之上构造的行为金融投资决策模型有：（1）BSV模型与DHS模型；（2）统一理论模型；（3）羊群效应模型。

二、行为金融对投资者行为的实证研究结论

1.过度自信。人的心理中往往有过分高估自己能力和知识的倾向，表现为投资决策中过分相信自身的判断和决策，而忽视了客观情况变化造成决策失误的可能性。由上交所组织完成的《中国证券投资者行为研究》指出，我国股市6500万投资者中无业者占较大比例，有理由相信这些无业者中有相当一部分人是缺乏市场竞争力的人，由于无事可做，也不考虑自己的能力，就想到股市赚钱，由此可见我国投资者过度自信之严重程度。

2.抛锚性错误。人们在对某件商品的价值进行判断时，通常需要一定的信息锚作为判断的参照标准。同样，投资者对于证券价格的变动预测也需要一定信息作为参照的锚。抛锚性往往导致投资者对新的、正面的信息反应不足。我国投资者往往是利用类似行业、板块、股本大小、经营业绩等的股票价格来衡量其投资股票的价格的。但是锚并不能长时间一直保持准确性和有效性，即锚会使投资者判断出错。

3.羊群行为。股市中的“羊群行为”是指投资者由于受其他投资者投资策略的影响而采取相同的投资策略。其关键是其他投资者的行为影响投资者的投资决策，并对他的决策结果造成影响。我国股市中存在的大量“跟风”、“跟庄”、投资基金的投资组合类同等都是典型的“羊群行为”。孙培源（2002）通过构造股票收益率的横截面绝对偏离和市场收益率的非线性检验，实证了中国股市羊群效应的存在。

4.噪声交易。非理性投资者把与价值无关的信息认为是与价值有关，或者某些投资者人为地制造虚假信息，而其他投资者无法识别其真伪，这两种信息被认为是噪声，相应产生的交易称为噪声交易。我国股市近400%的年换手率中至少300%可以归因于噪声交易。施东晖（2001）实证研究表明，由于技术分析方法在上海股票市场被广泛使用，当某此技术信号显示“上升”或“下跌”趋势时，将引发大量的买卖行为，从而强化现有的股价趋势。

5.过度反应与反应不足。过度反应是由DeBondt和Thaler（1985）最早发现的，他们发现投资者对于近期的好消息不是做出正确的贝叶斯反应，而是过度反应致使股票价格超过其内在价值。我国王永宏（2001）运用DT的方法研究了中国股票市场的过度反应现象证实了中国股市存在着明显的过度反应现象。反应不足是指投资者对自身的判断过度自信，或是一味依赖过去的历史经验作为判断的参照标准（犯抛锚性错误），对市场中出现的新趋势和新变化反应迟钝，丧失了获利的良好时机。我国股市中存在的“轮涨效应”就是一种“反应不足”。

6.处置效应。“处置效应”是指投资者长时期持有套牢的股票而过早抛出赢利的股票的现象。这意味着当投资者处于盈利状态时是风险回避者，而处于亏损状态时是风险偏好者。赵学军（2001）等人的研究结论是：与国外相比，我国投资者更加倾向于卖出盈利股票，继续持有亏损股票。我国股市的处置效应在年末相对增强，个人投资者的处置效应强于机构投资者。

7.动量效应。在一定持有期内，平均而言，如果某只股票或某些股票组合在前一段时期内涨幅较好，那么，下一段时期内，该股票或股票组合仍将有良好表现。通过对我国股市历年大盘及个股的统计分析，我们认为无论是在大盘还是在个股上，我国股市都存在动量效应。大盘的动量效应以日为时间单位比较明显，而一些典型个股无论是以日、周还是以月为时间单位都非常显着。

8.过度恐惧与政策依赖性心理。当股市虚假消息满天飞、股市暴跌时，投资者不计成本的大量抛出股票，表现出十足的恐惧。在股市暴跌时，我国投资者往往把自己的希望寄托在政府的救市政策上，这种对政策的依赖超过了世界上任何一个国家。

9.遗憾。遗憾理论认为投资者为了回避曾经做出的错误决策的遗憾和报告损失带来的尴尬，可能避免卖掉价格已下跌的股票。还有，即使决策结果相同，如果某种决策方式能减少投资者的后悔心理，对投资者而言，这种决策方式就优于其它决策方式。因此，投资者有从众心理，倾向于购买本周热门或受大家追涨的股票，因为当考虑到大量投资者也在同一投资上遭受损失时，投资者可能降低其情绪反应或感觉。

10.暴富心理与赌博心理。中小投资者短线频繁操作，其目的是为了快速致富。面值1元的股票炒到100多元还有人敢去追涨；公司亏损了几亿元，已经资不抵债还有人敢去接盘；ST现象是指那些被冠以特别处理的上市公司，其股价在特别处理消息公布后不跌反升的现象。明知上市公司巨额弄虚作假还有人敢去炒底，这些都充分暴露了我国投资者实足的赌性。

11.轮涨轮跃效应（补涨补跌效应）。在一次行情中，如果某些股票没有上涨（下跌），那么它们就具有补涨（补跌）的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌要五条件补跌。长期以来我国股市个股轮番炒作就是一例。

12.小盘股、新股效应。我国股市对小盘股、新股独有情忠，逢小必炒、逢新必炒已是我国股市的惯例。我们统计分析发现在过去的十年中，我国小盘股、新股的收益率显着高于大盘股和老股。但自2001年6月中国股市长期下跌及证券投资基金大量发行以来，这一状况有所改变。

三、行为金融理论指导下的证券投资策略

行为金融学的理论意义在于确立了市场参与者的心理因素在投资决策行为以及市场定价中的作用和地位，否定了传统金融理论关于理性投资者的简单假设，更加符合金融市场的实际情况。行为金融学的实践指导意义在于投资者可以采取针对非理性市场行为的投资策略来实现投资赢利目标。在美国证券市场上，目前有数家资产管理公司在实践着行为金融学的理论，其中有的基于行为金融的共同基金取得了复合年收益率25%的良好投资业绩。考察我国证券市场的投资者行为特点，我们总结出我国金融市场的投资策略：

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关 键 词：股票市场；周期；牛市；熊市；转折点

中图分类号：F830．91 文献标识码：A 文章编号：1005－0892(2006)10－0047－06

一、引言

一个完整的股票市场周期包括牛市和熊市两个阶段。如何辨识和划分股市周期中的牛市和熊市阶段，一直是金融理论界和实务界感兴趣的问题。由于研究股市周期的理论以及辨识牛市、熊市的方法多种多样，因此，对同一股票市场周期的划分，尤其是对牛市和熊市转折点的确认，往往是仁者见仁，智者见智，很难得到一致的结论。以中国股票市场为例，笔者所见到的文献中，仅对1996-2003年这段时间中国股市牛、熊市周期的划分就有六种之多(孟卫东，2000；侯勇健，2004；梁冰，2004；陆蓉，2004；唐湘晋，2004)。[1-5]更重要的是，在这六种方法中，采用其中某一种方法，然后把它应用于同样的数据上，不同的研究人员可以得出不同的结果。这就产生了一个问题，是否有一种比较科学及客观的分析方法适用于股市牛、熊市的划分，且能得到一致的结果？本文试图对此作出分析和回答。

对股市周期划分方法的研究源于商业周期划分的研究。最著名的商业周期划分是美国经济研究所（NBER）的经济指数分析法，这种方法是通过分析大量的各种经济指数来最终确定商业周期的划分。但这种划分方法存在一些局限性。第一，方法本身缺少充分的统计基础（Stock和Watson，1998）；[6]第二，商业周期的划分取决于少数人的评估，容易受研究人员主观偏差的影响；第三，商业周期划分的研究人员需要对经济发展的历史和现状有全面的了解和深入的研究。鉴于此，NBER的Bry 和 Boschan（1971）（以下简称BB）发展和应用了一个更为科学与客观的商业周期划分方法，[7]解决了以上存在的问题。它的最大优点在于，研究人员并不需要对经济发展的历史和现状有充分的了解。它简单实用，而且任何人使用这种划分方法，然后应用在同样的数据上，都能得到同样的结果。BB方法产生后，被大量地应用于经济学领域的研究中。如计量经济学权威Pagan和他的助手Sossounov（2003）采用稍加修改后的BB方法，对美国、英国和澳大利亚的股票市场进行了牛市和熊市划分。由于方法的科学性更强，受到学术界的广泛关注。[8]此后，BB方法被逐渐应用于金融学研究领域。

本文采用基于商业周期划分方法发展起来的BB“转折点确认程序”分析方法，来客观地测定中国股票市场的牛市和熊市，找出牛、熊市的起点和终点。本文的贡献在于应用科学的方法对1991-2004年中国股票市场牛市和熊市周期的划分进行了深入的研究，通过客观的数据分析及检验，揭示了中国股票市场牛市和熊市的重要特征；研究结果提供了诸多有价值的结论，有助于对股票市场周期行为经济解释的研究，也有助于加深对稳定的股票市场周期的理解。本文的分析还指出，一些早期的预警信号对投资者把握交易时机具有重要性。

二、文献回顾

关于股票市场周期的理论研究，最早的代表性文献主要有汉米尔顿总结整理出版的《股票市场的晴雨表》（1922），以及艾略特于20世纪40年代中期出版的《波动原理》与《自然法则》；前者被称为“道氏理论”，后者被称为“波浪理论”。而专门讨论股票市场周期测定方法的文献见诸于上世纪40年代，最早源于伯恩斯和米切尔（1946）合著的《经济周期的计量》一书。该书提出了将一个从波峰到波峰或从波谷到波谷的完整的经济周期分成九个标准阶段的技术方法，同时还提出了通过分析价格指数变化来确定经济周期转折点的分析方法。所有这些思路和方法，对股票市场周期的分析以及牛、熊市转折点的确认，都有很好的借鉴作用。

Bry和Boschan (1971)设计出一种能够复制、并被广泛接受的NBER商业周期测定方法，且在NBER的定性规则下，发展出一套定量的、客观的数据分析方法。[7]这种方法基于以下对商业周期的限定：周期的峰点（谷点）指在股票价格波动图中，比前后5个月的价格点都高（低）的点。每一个峰点到谷点或谷点到峰点都称为一个单向运行周期。单向运行周期的持续时间不低于5个月。这是因为，如果低于5个月，从经济学的角度来说是无意义的。每一个周期从波峰（谷）到波谷（峰）再回到波峰（谷），称为一个完整的循环周期，它的时间间隔不能低于15个月。

由于缺少对股票市场牛市和熊市转折点的共识，因此，设计一套能够被通用的股票市场转折点的计算规则是一项颇有难度的工作。Pagan 和 Sossounov (2003)在前人有关牛市和熊市的文献基础上，运用修改后的BB方法来确定转折点。[8]他们主要进行了两方面的修改：首先，对数据不作平滑处理。由于在证券市场中可能出现的大波动是很有意义的数据点，而平滑处理数据则会消除该数据的效应（Canova，1994和 1999）。[9-10]另外，由于金融实务界普遍认为，如果股票价格指数涨幅达到或超过20%，则表明是牛市的征兆。所以，如果股票价格指数在一个月内下降或上升达到或超过20%的幅度，为了能反映股票价格大幅波动的状况，就可以不考虑牛、熊市中的单向运行周期最小时间长度的限制了。

另外一种较复杂的方法是采用Markov状态转换模型（Markov Regime Switching Model）。Maheu和McCurdy (2000)采用这种模型对美国股票市场进行周期划分。[11]在这种情况下，牛市和熊市被分别定义为高回报、稳定状态和低回报、不稳定状态。他们发现，牛市占据了整个市场90%的时间。

Welch (2000)发现，股票分析人员会受到市场流行观点和即期市场状况的影响从而调整他们的预测。当短期市场出现牛市状况时，就预测价格将继续上升；当短期市场出现熊市状况时，就预测价格将继续下降。他指出，这种情况会使牛市变得脆弱。他建议在决定市场是处于牛市还是熊市状态时，要参考股市的交易情况。[12]

三、牛市、熊市周期的定义和转折点测定

1. 定义牛市和熊市周期的数学模型

在股票市场中，由于股票回报存在随时间变化的状态转换（regime switching）(Campbell, Lo和MacKinlay，1997)，[13]我们用一个数学模型把牛市和熊市定义为两个界线分明(如回报明显不同) 以及有持续性(persistent)的阶段。资本回报Rt是一个时间序列过程，它可以用股票价格指数的自然对数变化来表现，该变化服从正态分布，标准差为。每个牛市和熊市的单向运行阶段k的平均回报为uk（k = 1,…,K）。如前阶段为牛市阶段kt, 现阶段为熊市阶段，则现阶段为k+1。假定Rt的统计过程服从相互转换的牛市和熊市潜在的时间和数量的变化，但这种时间和数量是未知的。同时，假定uk在每一个牛市或熊市的单向运行阶段k是相对稳定的，那么当时间变化到t+j时，如果牛、熊市发生转换（k转换到k+1），uk的变化量为t+j。这样，在一个新的阶段k+1，新的平均回报值为：

在时间t, k+1阶段的Rt,K+1值为：

其中，平均值的分布由公式（1）得到。

牛市和熊市转折点的正式定义是，当平均股票回报参数变化到新阶段k+1时，其值为uk+1，条件为在转折点被确认之前要服从变化状态上的持续性要求。这样，此定义就可以反映出被广泛认同的牛市特征，即股票价格持续不断上升。由于在时间点t+j，变化值t+j是未知的，因此需根据以上定义用转折点划分程序来进行计算。

2. BB转折点划分方法

本文的股票市场转折点检测方法采用经Pagan 和 Sossounov经过适当调整的BB法则。检测过程如下：首先，不对数据做平滑处理。在时间t，对当前股市指数水平和前后5个月的股市指数水平进行比较；如果对比之后的当前股市指数水平是最高的或最低的，则得到一个峰点或谷点，令t=1，…n，依次计算。在峰点（谷点）到谷点（峰点）的转换阶段，由于以上的办法有时可以得到两个(或更多)连续的峰点或谷点，所以接下来可以选出其中最高的峰点或最低的谷点。然后，限定峰点（谷点）到谷点（峰点）的单向运行周期的持续时间为最少5个月，单向运行周期的持续时间少于5个月的峰点或谷点省略不计。最后，对一个完整的股票市场循环周期（峰点到下一个峰点或谷点到下一个谷点）做一个限制。考虑到中国的股票市场和发达国家的股票市场相比具有波动性更大的特点，本文把一个完整的循环周期设定为不少于12个月，少于12个月的则省略不计。另外，实务界普遍认为，当某个月的回报大于20%，则可以认为牛市来临。所以，我们加入另一个条件：当某个月的回报超过正负20%的幅度，那么最小的单向运行周期时间要求（5个月）可以忽略不计。

3. 交易量的上升期和下降期

股市交易量是一个代表投资者对股市信心的通用指标(Gitman and Joehnk, 1996)。[14]根据这个指标，本文稍后将检测牛、熊市和投资者投资信心的相互关系。由于从谷点到峰点的时期通常也是交易量上升的时期，交易量的显著上升也经常被认为是牛市的征兆，[14]因此BB法则也可以应用于深沪两个交易市场的交易量数据研究，以找出交易量的上升期和下降期（方法同上）。这样，我们就可以确定由BB方法检测得到的牛市是否伴随着股票市场的活跃和投资者信心的增强。

四、实证分析

1. 数据样本与来源

本文采用上海和深圳股票市场的月综合指数和月交易量数据，它们来自于“Thomson Financial Datastream”。这些月综合指数数据系列的时间跨度是，沪市从1991年1月到2004年12月，深市从1991年4月到2004年12月。两个市场交易量的时间跨度是从1994年11月到2004年12月。股票指数水平见图1，且从图中可以看到，沪深两地的股指水平有着很强的相关性。

图1 上海和深圳股票交易市场的股票综合指数水平

（1991年1月到2004年12月）

2. 牛市和熊市的转折点划分以及基本特征

采用BB计算方法测定的中国股票市场周期的转折点见表1，所绘制的图形见图2a和2b。它们清楚地表明，在沪市中，有7个牛市和熊市的循环；而在深市中只有6个牛市和熊市的循环。其主要差异体现在上海股票市场从1991年1月-1993年2月期间多出了一次熊市；而在1992年5月-1992年10月期间，深圳股票市场都是处于牛市阶段。表1还列出了每个单向循环周期的月平均回报。所有的熊市都是负的资产收益；相比之下，所有的牛市都是正的资产收益。从表1的结果中可以看出，沪深两市在1994年以前，牛市阶段的平均月回报最大，之后呈下降趋势；但从2001年开始，则呈现出缓慢的上升趋势。

表1 1991年1月到2004年12月期间沪深两市的牛市和熊市

注：由于最后一个周期不完整，因而计算平均周期回报数据取样到2004年12月为止。

图2a上海股票交易市场的牛市和熊市周期

图2b深圳股票交易市场的牛市和熊市周期

注：阴影部分表示牛市阶段。

上海证券交易市场牛市的平均持续时间为14.57个月，比深圳证券交易市场的16.82个月稍短一点（见表2）。相比之下，两个交易市场熊市的平均持续时间比牛市短一些，大约为10个月。相应的t检验表明，在沪深两市，牛市和熊市的持续时间并没有显著区别。

表2牛市和熊市的特征

注：***表示1%的显著水平，**表示5%的显著水平。

表2表明，两个交易市场都有大约60%的时间处于牛市。在上海，牛市的平均回报为每个月7.97%；而在熊市，平均月回报是-5.13%。关于牛市和熊市的回报差异，t检验得出的检验值是：上海4.91，深圳5.33，1%的显著水平。这意味着两个交易市场上的牛市和熊市所带来的股票回报是显著不同的。在牛市状态下，超过68%的时间里，股市月回报为正值；而在熊市，只有小于23%的时间里，股市的月回报为正值。

从表2 中，我们可以看到一个显而易见的结果：牛市始终表现出比熊市更高的峰度系数(Kurtosis)。以沪市为例，其牛市的月回报峰度系数为28.54，远远大于其熊市的2.39。我们知道, 峰度系数越大，峰形越尖锐；峰度系数越小，峰形越平坦。这就是说，牛市比熊市更有可能表现出大波动性。这一点可从牛、熊市的股市指数水平的月回报标准差得到进一步证明。在沪深两市，牛市的月回报标准差是熊市的月回报标准差的最少两倍。标准差的F检验结果也证实了月回报标准差在牛市和熊市的显著不同。

3. 检验定义牛市和熊市的数学模型

为了进一步检验定义牛市和熊市的数学模型 （公式1至3），我们可以对股票回报进行虚拟回归分析。回归方程如下：

其中，Rt为时间t股市指数水平的月回报，为对数差分形式；0和1为常数参数，0代表熊市的平均月回报，1代表牛市和熊市的平均月回报之差；Dt为时间t的牛市和熊市的虚拟变量，如果这个月处于牛市，那么取值1，如果是熊市，就取值0。虚拟变量系数显著与否，代表牛市和熊市的平均月回报是否有着显著差异。回归分析结果中的t检测值运用了Newey-West(1987)的方法来调整异方差性和自相关性。分析数据基于1991年到2004年上海和深圳的股票市场综合指数。

表3检测牛市和熊市的数学模型的回归分析结果

注：***表示1%的显著水平。

分析结果见表3的第一部分。就上海股票市场综合指数而言，虚拟变量系数是0.131，t检验值为4.130，1%的显著水平。也就是说，在沪市，牛市比熊市的平均月回报要明显地高出13.1%；与此对应的是，深圳这一数字是0.100, 也是1%的显著水平。此结果和表2的结果完全吻合。上述结果进一步证明了中国股票市场在牛市和熊市上有着完全不同的平均月回报，也就是说，牛市和熊市是两个界线分明的阶段。

检测牛市和熊市的持续性，可以计算虚拟变量（Dt）的自相关系数(autocorrelation)。虚拟变量暗示着牛、熊市周期的长短。表3的第二部分展示了虚拟变量的自相关系数。结果表明，虚拟变量和其滞后1至6个月都有较为密切的关系，Q检测值始终处于1%的显著水平。比如上海股票市场，虚拟变量和其滞后1个月的自相关系数为0.822，而深圳股票市场的结论也是一致的。这就是说，中国股票市场的牛市和熊市都有着较强的持续性。综合来说，表3的结果证明了牛市和熊市周期为两个界线分明以及有持续性的阶段，直接支持本文公式1至公式3。

4. 牛、熊市和交易量的相互关系

在这一部分，我们的分析采用了反映投资者信心的指标――交易量，以判断牛、熊市和投资者信心之间是否有联系。我们采用BB方法将交易量数据分成交易量上升期和交易量下降期。牛、熊市和交易量趋势之间的相互关系，可以通过牛市或熊市和交易量的上升或下降的组合关系来进行回归分析。也就是说，可以用下列四种组合，即牛市和交易量上升期、牛市和交易量下降期、熊市和交易量上升期、熊市和交易量下降期，来解释股票指数的月回报。所以，我们可采用回归模拟分析模型来检测。模型如下：

Rt=1(BBPVOLP)t+2(BBPVOLT)t+3(BBTVOLP)t+

4(BBTVOLT)t+vt(5)

其中，Rt为时间t股票指数的月回报，为对数差分形式；(BBPVOLP)t为时间t的牛市和交易量上升期组合的虚拟变量, 如果这个月处于牛市及交易量上升期，那么取值1，反之就取值0；(BBPVOLT)t为时间t的牛市和交易量下降期组合的虚拟变量, 如果这个月处于牛市及交易量下降期，那么取值1，反之就取值0；(BBTVOLP)t为时间t的熊市和交易量上升期组合的虚拟变量, 如果这个月处于熊市及交易量上升期，那么取值1，反之就取值0；(BBTVOLT)t为时间t的熊市和交易量下降期组合的虚拟变量, 如果这个月处于熊市及交易量下降期，那么取值1，反之就取值0；1，2，3和4为常数参数, 它们代表不同组合的平均月回报。

表4结果显示，在沪深两市，不管交易量是否处于上升期或下降期，只要股市处于牛市(熊市)，则组合的平均月回报大于(小于)零。更重要的是, 牛市及交易量上升期组合的平均月回报最大, 1%的显著水平；反之, 熊市和交易量下降期组合的平均月回报最小, 也是1%的显著水平。

表4牛、熊市和交易量相互关系的回归分析结果

注：***表示1%的显著水平, **表示5%的显著水平, *表示10%的显著水平

虽然上海股票市场的牛市与交易量下降期组合和深圳股票市场的熊市与交易量上升期组合的平均月回报并不显著，但其它组合的平均月回报则明显的不等于零，最少处于10%的显著水平。

从以上结果可以看出，交易量上升期（交易量下降期）和牛市（熊市）有着较强的相互关系，而交易量上升期（交易量下降期）和熊市（牛市）的相互关系则较弱。它暗示着牛市的来临经常伴随着交易量的上升，而熊市则相反。也就是说，股市交易量的显著变化可以帮助我们确定牛、熊市的来临，这一结果对牛、熊市周期的划分有着很重要的意义。

5. 基于对牛市和熊市的划分应采取的投资策略

正确划分与识别牛市和熊市，对股票市场投资者准确判断和掌握投资机会无疑具有十分重要的意义。我们可以通过分析投资者根据牛、熊市划分而采取的投资策略的回报及风险，来检验本文股市周期划分的准确与否及其实用价值。应当注意的是，本文峰点和谷点的确认涉及当前股市指数水平与前后5个月的股市指数水平的比较。因此，一个峰点和峰谷的最终确认是在这一转折点发生后的5个月。表2的结果表明，牛市和熊市的回报持续时间分别为大约15个月和10个月。也就是说，当一个谷点在5个月后被最终确认后，投资者仍然有余下的10个月时间，可以从牛、熊市划分而采取的对应投资策略中获益。

投资者可以采取的投资策略有以下几种选择:

（1）消极投资策略（Passive）。在此投资策略下，投资者买入股票以后长期持有，这是长线投资者的显著特征。以这个投资策略为基准，与其他根据熊、牛市划分而采取的投资策略作比较，就可以证明牛、熊市划分的有效性。

（2）积极投资策略（Active）。该策略是一个基于BB方法对牛市和熊市划分后采取的进取性投资策略。如果投资者检测到牛市转折点后的5个月得到一个买入信号，就可以把所有（100%）的现金投入市场；反之，如检测到熊市转折点后的5个月得到一个卖出信号，此时应将所有投资从市场撤出，投入短期储蓄，等到短暂积淀后的下一个买入信号的到来再重新投资。

（3）杠杆投资策略。该策略涉及信贷投资，而借入资金的多少与投资者的风险偏好程度有关。所以，该策略是更为积极进取、风险也更高的投资策略。它基于BB方法对牛市和熊市的识别，投资者在测得买入信号到来时再借入与其所持有的现金等额的资金量，{1}将自有资金与借入资金共同投入股市，因而在股票市场的购买力扩大为两倍（200%）。杠杆投资策略要求投资者在卖出信号到来时，将所有持有股票抛售，偿还债务以及利息后，转为短期储蓄，然后等待下一个买入信号的到来。

表5根据牛市和熊市采取的三种投资策略的表现

表5显示的是1991年到2004年上海和深圳股票市场三种投资策略的回报、风险以及Sharpe比率。Sharpe比率等于投资策略的平均回报和无风险利率之差除以投资策略的标准差。在本文中，因为上海和深圳股票市场有着一致的无风险利率，所以，本文简单地用投资策略的平均回报和投资策略的标准差之比来代表Sharpe比率，其分析结果不会受到影响。

以上海股票市场为例，积极投资策略的平均月回报(1.9%)虽然小于消极投资策略的平均月回报(2.8%)，但其风险和消极投资策略相比则大为减少，所以它的Sharpe比率高于消极投资策略的Sharpe比率。而对杠杆投资策略而言，虽然它的风险比消极投资策略高出20%左右，但其回报率则高于消极投资策略50%，所以它的Sharpe比率远远高于消极投资策略的Sharpe比率。同样，在深圳股票市场，积极投资策略和杠杆投资策略的Sharpe比率都高于消极投资策略的Sharpe比率。

总的来说，和消极投资策略相比，积极投资策略虽然回报稍低，但能显著地减少风险；杠杆投资策略虽然风险稍高，但能显著地增加回报。所以，对偏好风险的投资者，可以通过杠杆投资策略获得高回报；而对风险厌恶的投资者，则应采取积极投资策略来减少风险。结果表明，通过用BB方法划分牛市和熊市而采取的投资技巧，能给投资者带来明显的利益。这对股票市场投资者是大有裨益的，这也意味着用BB方法划分牛、熊市的有效性及其实用价值。

五、结论

第一，本文使用Bry 和 Boschan的“转折点确认程序”方法，客观地划分出了1991-2004年我国股票市场的牛市、熊市阶段，这为从投资者心理、股票市场的过度反应、股票价格与信息之间的关系以及股票市场的异常现象等多方面，深入研究我国股票市场的发展与特征提供了科学的基础。

第二，本文根据划分出的阶段，揭示出我国股票市场牛市、熊市特征，证明我国股票市场的牛市和熊市周期为两个界线分明以及有持续性的阶段。这有助于提高对稳定的股票市场周期的理解及今后的研究。

第三，本文统计检验证明，由BB方法检测出的牛市、熊市的转折点可以在交易中使用，据此发展的投资策略能给投资者带来一定的实用价值。

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注释：

{1}本文假设投资者供入与其所持有现金等额的资金量。本文也同时检验了不同的信贷资金量，所得到的结论一致。

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参考文献：

[1]孟卫东. 上证指数的星期效应研究[J]. 经济问题，2000，（1）.

[2]侯勇健. 在不同市场态势下证券系统性风险实证研究[J]. 财贸研究，2002，（3）.

[3]梁冰. 中国股票市场过度反应行为：完整牛市和熊市周期中的实证[J]. 东北林业大学学报，2004，（5）.

[4]陆蓉. “牛市”和“熊市”对信息的不平衡性反应研究[J]. 经济研究，2004，（3）.

[5]唐湘晋. 中国股民投资心理的实证分析[J]. 武汉理工大学学报，2004，（5）.

[6]Stock, J.H. and M.W. Watson. Business Cycle Fluctuation in US Macroeconomic Time Series[R]. working paper 6528 at NBER，1998.

[7]Bry, G. and C. Boschan. Cyclical analysis of time series: selected procedures and computer programs[M]. NBER,，New York, USA，1971.

[8]Pagan, A.R. and K.A. Sossounov. A simple framework for analysing bull and bear markets[J]. Journal of Applied Econometrics，2003，（18）：23-46.

[9]Canova, F.. Detrending and turning points[J]. European Economic Review，1994，（38）：614-623.

[10]Canova, F.. Does detrending matter for the determination of the reference cycle and the selection of turning points?[J]. The Economic Journal，1999，（109）：126-150.

[11]Maheu, J.M. and T.H. McCurdy. Identifying bull and bear markets in stock returns[J]. Journal of Business and Economic Statistics，2000，（18）：100-112.

[12]Welch, I.. Herding among security analysts[J]. Journal of Financial Economics，2000，（58）：369-396.

[13]Campbell, J.Y., Lo, A.W. and A.C. MacKinlay. The econometrics of financial markets[M]. Princeton University Press, New Jersey, USA，1997.

[14]Gitman, L.J. and M.D. Joehnk. Fundamentals of investing[M]. Harper Collins，New York，1996.

篇10

一、行业轮动策略

在国外，板块轮动一直作为一种投资策略被广泛应用于投资实践。板块轮动的最基本的特征是，在经济周期的不同阶段，可以系统的预测到不同的经济板块（或行业）跑赢（或差于）市场。而且，运用板块轮动策略的投资者们相信这种相对的绩效，即在经济周期的不同阶段从一个板块转向另一个板块所带来的收益。

国外不少的研究文章发现，板块的表现并不一致，或者说提前（滞后）于经济周期阶段。Hou（2007）发现了板块的提前/滞后效应，原因是新信息经济的到来。Hong，Torous和Valkanov（2007），还有Eleswarapu和Tiwari（1996）的研究认为，和经济活动有着密切联系的板块，如零售，金属材料，服务业和石油板块，引领着市场长达两个月之久。Menzly和Ozbas（2004）证明，行业绩效的时机和该行业在生产消费供应链中的位置有着密切的联系，存在于上游和下游行业间的某种稳定的滞后关系。文章结论表明，基础材料板块是经济复苏阶段第一个启动的板块，随后是制造业。Stovall（1996）发现，处于消费末端的消费者相关的行业，如耐用消费品行业，是从衰退到复苏阶段的过程中最后启动的行业。Sassetti和Tani（2003）关于板块基金收益的研究表明，在经济周期中期，板块转换是个成功的策略。然而，他们同样发现，长期的投资者优于市场指数。相对而言，Tiwari和Vijh（2005）就质疑投资者将资金运用于板块间轮动的能力。他们研究是基于一个板块基金数据，从1972年到1999年的数据，结果显示，板块轮动的投资者缺乏选择板块与时点的能力，并且在修正风险与交易费用的情况下，投资者并不能获得超额收益。

当前，国内的文献研究多是从行为金融学的角度对研究投资者行为推动的板块轮动现象进行研究的。何诚颖（2001）认为我国的股票市场的板块轮动现象具有明显的投机性，并可分为个股投机、板块投机和大盘投机三类，然后文章运用现代资本市场理论和行为金融学理论对板块现象分析，引用Shiller（1989）一文中的两类投资者（噪音交易者和知情下注交易者）的假设对板块现象进行了研究分析，并认为板块现象是一种市场投机，而且其形成与中??股市投资者行为特征密切相关。陈梦根、曹凤岐（2005）一文从市场中不同证券之间的价格关系出发研究股票价格间的冲击传导机制，认为在中国这样的转轨经济新兴市场中，投资者受政策预期主导，决策与行为趋同，一定程度上强化了股价冲击传导的动态作用机制，整个市场显著的表现为板块联动、股价齐涨齐跌现象。文章实证研究表明，在上海证券市场中，不同的行业板块在股价冲击传导机制中的重要性不同，也即存在着板块轮动的特征，但是证券市场股价波动的市场性显著地超过了不同行业板块的独立性，不同行业间的组合投资策略的绩效并非最佳。还有少量的文献研究认为存在着其他一些因素如资金流动，庄家炒作等也可以对板块轮动现象做出一定的解释。

可以看出我国股市板块轮动现象的研究，主要集中于板块现象的描述和测量，以及对板块轮动现象进行解释，且目前这些解释还多是停留在定性理解层面，缺乏系统定量的研究。另一方面将板块轮动现象作为投资策略应用于投资实践的研究则相对较少。尽管板块可以多种形式进行分类，然而以行业属性划分板块是最为基础的，也是投资决策应用最广泛的板块概念。

二、动量策略

动量效应也称惯性效应，是指在过去一段时间收益率高的股票，在未来一段时间的收益率仍然会高于过去收益率较低的股票，即股票的表现情况有延续原来运动方向的趋势。反转效应也称反向效应，是指在过去一段时间内收益率高的股票，会在以后的一段时间会表现较差；表现差的股票在以后的一段时间，其收益率会出现逆转趋势。

国外对于动量效应和反转效应的研究始于1985年，DeBondt和Thaler基于1926年至1982年美国证券市场上的股票交易数据，采用相等权重在赢家组合（也称为赢者组合，是指在一段时间内收益率高的股票）和输家组合（也称为输者组合，是指在一段时间内收益率较低的股票）上的方法，结果证实赢者组合的收益显著小于输者组合。然后，金融经济学者开始对动量效应和反转效应做出进一步探索，分别在不同的市场验证其存在与否。Chan（1988）研究发现股票在前期表现的好或者表现不好，这种表现在后期不能一直持续下去的，这与市场风险随时间的变化有密切联系。随着动量效应和反转效应的研究日益增多，其研究方法也趋于成熟。Jegadeesh和Titaman（1993）基于美国证券市场的股票交易数据对动量效应的存在性验证时所设计的动量策略被后来的研究者广为采用，这种经典方法也称为传统的动量策略。后来大量金融经济学家采用Jegadeesh和Titaman设计的策略，针对所研究市场的实际情况，对动量效应和反转效应进行存在性验证。Chang（1995）研究发现日本证券市场的股票价格具有短期的反转效应。Kaul和Conazd（1998）在研究美国证券交易所和纽约证券交易所1926年至1989年间的股票的动量效应和反转效应时，构造8种不同的投资时间期限，发现大约50%的投资策略组合具有显著性超额收益，在具有显著性收益的策略组合里面，动量策略和反转策略所占的比 例基本相等。Rouwenhorst（1998）在研究欧洲地区的证券市场时，选取了十二个国家的股票市场上的股票作为研究对象，发现股票收益在长期上没有明显的持续现象，而在中短期，股票市场的收益有持续现象；另外，在公司资产规模上做了对比，资产规模大或小的公司都具有动量效应，但是规模较小的公司的股票价格的动量效应在统计上表现更为显著。Schiereck（1999）在针对德国股票市场的日交易数据实证分析动量效应和反转效应，结果显示德国股票价格的动量效应表现在中期，反转效应则表现在短期和长期。Ahme和Nusrct（1999）在基于7个国家的股票市场股价的动量效应和反转效应，发现了股票价格在长期的表现均出现反转效应。Hamed和Ting（2000）以马来西亚的证券市场为研究对象，对股票的动量效应和反转效应做实证研究，研究得出马来西亚证券市场和日本的证券市场的反转效应的时间基本一致，表现在短期。

在国内，吴冲锋和朱战宇（2005）研究我国沪深股票市场股票价格行为时，考虑我国市场的卖空限制，在运用重叠抽样方法，在形成期考虑收益率和交易量对股票进行排序，建立动量策略模型，考察动量策略的盈利情况，研究发现我国A股市场不存在动量效应。郝静轩（2006）通过滞后期、加权收益计算等改进的动量策略，考察改进后的交易策略对赢家组合的影响，实证结果显示，在考虑交易成本的情况下，改进的动量策略对赢家组合的收益有明显的提升。东凯（2010）研究动量策略的改进方法中，通过设定月度市盈率作为阂值来调整投资组合的方法显示，改进的动量投资策略的收益表现好于大盘的表现。张荣武，何丽娟和聂慧丽（2013）就我国股市的实际情况，运用HS模型的基础上，将我国股市中的投资者分为套利惯性投资者、动量交易投资者以及消息观察者，从三者的对技术和基本面的不同的关注视角出发，分别研究他们的投资决策对A股价格的不同影响。经验证，套利惯性投资者的一系列行为决策会加剧股市的反转效应，套利惯性投资者和动量交易者的决策行为均可以引发股市的动量效应。王俊杰（2013）对动量交易策略的择时上做了实证研究，研究发现动量策略交易时，在形成期之后，不直接购买，而是经过一定的滞后期再进入持有期，效果优于市场平均收益和传统动量策略方法。

综合国内外学者对动量效应和反转效应的研究，可以看出无论成熟发达的美证券市场，还是处于发展中的中国证券市场，大部分学者的研究支持证券市上存在动量效应和反转效应。就我国A股市场而言，对于动量效应和反转效的存在期的长短上程度上，由于采用的股票样本和研究时间区间不一样，国内者的研究结果存在差异的。

三、基本面策略

在传统资本市场理论中，价值投资并没显著的地位，当时的主流思想为有效市场假说，即市场能够完全准确的反映资产的价值，即投资者无法通过基本面分析、技术分析等手段得到超额收益。但随着二十世纪八十年代起，越来越多的研究发现，有效市场并不真正存在，投资收益并不能完全由风险来解释；市场中股票的价格存在偏离内在价值的情况，通过研究价格的偏差波动，能够实现正的超额收益，从而驳斥了经典EMH假设。基于市场非有效性，BenjaminGraham提出了价值投资的理念，其在《证券分析》中将其定义为：“基于详尽的分析，对本金的安全和满意回报有保证的操作”，通俗而言就是通过基本面的分析，同时考量一定的安全边际的选择投资策略。

在价值投资理念逐渐普及并被接受之后，国外学者针对价值投资的有效性进行了一系列检验。Fama和French于1992年，针对1963年至1990年在NYSE，AMEX，NASDQ上市的股票，将其分别按B/M与E/P指标进行研究。其研究显示：随着B/M及E/P分组标记的组别增加，其月收益率有明显的递增现象，同时，这一现象无法用公司的beta值来解释，这也就说明价值型的股票确实能够较成长型股票带来超额收益。Lakonishok，Shleifer和Vishny（1994）根据1963年至1990年在NYSE与AMEX上市的股票，针对高B/M的公司?^低B/M公司平均收益更高的现象进行了进一步研究。他们发现不仅在根据B/M排名形成公司组合的投资策略存在明显的超额收益，同时在根据C/P、销售增长率和E/P排名形成公司组合的投资策略也存在明显的超额收益。Fama和French于1998年，针对包括美国、EAFE国家成熟市场以及16个新兴市场国家的股票市场再次进行了实证研究。他们根据B/M，C/P，E/P和D/P区分价值股和成长股，从而形成投资组合。在13个成熟市场以及16个新兴市场中，均发现价值组合相较于成长股组合有明显的超额收益。

国内学者也对利用估值指标进行的投资策略进行了检验。王孝德与彭燕（2002）针对中国股票市场进行了实证研究，结果发现与国外成熟市场类似，价值投资策略在中国也能得到较高的超额收益。卢大印、林成栋、杨朝军（2006）根据股价、B/M、S/P以及E/P作为指标确定投资组合，发现价值型的投资组合确实有高于成长型股投资组合的收益率。林树、夏和平、张程（2011）基于B/M、C/P、E/P及GS，针对我国A股市场构造了投资组合，研究表明以单变量构成的组合中，大多价值型投资组合的收益率两年明显高于成长型投资组合；而以双变量构成的投资组合较单变量的显著性更高。即在中国股票市场，基于估值指标的投资策略仍然使用。

通过国内外众多学者的研究以及实证检验发现，价值投资在国内外的资本市场均能够产生正的投资收益，即根据公司的估值指标、财务指标均能有效的预测将来的公司收益，形成正投资回报的投资策略。