时间：2023-07-04 17:09:29
【关键词】内在价值；资金供求；投资策略
2010年，中国股票市场跌宕起伏，金融、地产、钢铁等权重板块持续低迷，上证指数从年初3277点到年末的2808点，沪指下跌14.31%，然而中小板、创业板等小市值股票表现活跃。在货币流动性趋紧的情况下，预计2011年上证指数的波动区间在2400点―3500点之间宽幅震荡。
一、股票价值的估值和分析方法
证券投资要将股票内在价值和成长价值分析相结合，投资者要在控制风险的基础上实现资产的收益最大化。
（一）股票内在价值分析
股票价格是对上市公司未来发展预期，市场价格围绕股票的内在价值波动。股票内在价值的计算方法：一种资产的内在价值为预期现金流的贴现值，对于股票来说，预期现金流是预期未来支付的股息。假定所有时期贴现率不变，
V=，NPV=VP=P
V表示为股票的期初内在价值；Dt为时期t末以现金形式表示的每股股息；k为现金流合适贴现率，是必要收益率。
NPV为净现值，V表示内在价值，P表示在t=0时成本。
若NPV>0，预期现金流现值之和大于预期成本，股票价值被低估，可以买进；NPV
（二）上市公司成长价值分析
在股票的价值分析中，现金分红是衡量公司价值的重要指标，只有良好的资金流动性和现金红利，投资人才会获得真正的利益。价值选股要从上市公司的资产质量和盈利水平进行分析，可以从盈利性、流动性、安全性三个方面分析，重点分析上市公司行业前景、产品市场竞争力、公司法人治理结构、市盈率、每股净资产等方面。
二、中国股市的投资环境分析
股价的变化最根本因素是市场资金供求，其次是政策变化。下面从宏观经济和外部环境两方面对股市投资环境做简要分析。
（一）宏观经济分析
1.货币政策转向，从适度宽松转变为稳健，货币供应量减少
从上表看出，央行货币政策紧缩，控制货币流动性以保持物价的稳定。2011年4月份CPI同比上涨5.3%，食品价格上涨11.5%，PPI同比上涨7.2%。截止2011年5月11日，本年度央行进行了两次加息，四次上调法定存款准备金率。
2011年的宏观经济政策总体部署：积极的财政政策和稳健的货币政策、把控制物价放在更加突出的位置上。股市运行的最大不确定因素是国内通货膨胀的发展，预计央行会进一步紧缩货币流动性。央行通过货币政策工具加强对货币流动性的管理，这使大盘难以走出大的行情。
2.股票发行量供大于求，股价上行的不确定因素增加
2010年，531家公司在A股市场融资10275.2亿元。预计2011年上市公司数量不断增加，融资规模不断扩大。股票市场的供给主体是上市公司，证券市场的需求方是指各种投资者，包括个人投资者、机构投资者（各类基金、证券保险公司、QFII等）。
货币政策趋紧情况下，新股IPO、股指期货、创业板、大宗商品期货交易都在和主板市场争夺资金。股票发行规模不断扩大，造成市场投资者的资金不足，投资者没有足够的资金去购买规模不断扩大的股票。股票供大于求，造成股价下跌。
3.房地产调控政策的持续，调控的力度将影响沪深两市相关板块发展
2010年4月国务院下发国十条，在7月2日，大盘达到了最低点2319.74点；2010年9月底出台新的房地产调控措施，市场解读“利空出尽”，股市随即选择了向上突破；2011年2月，政府调控重点是扩大“限购”城市范围，楼市炒作资金向股市回流，股价上涨。房地产和相关产业关系密切，地产、银行、钢铁、建材权重板块对大盘中长期走势产生决定性影响。2011年，要注意关注调控政策变化和各主要城市房价走势。
4.转变经济增长方式调整产业结构，发展战略新兴产业
2011年是“十二五”规划的开局之年，转变经济发展方式和调整产业结构，提高经济增长的效率和规模；推动信息化和工业化融合，改造提升制造业，培育发展战略性新兴产业，促进产业发展和振兴。
（二）外部环境对中国股票市场的影响
1.关注美联储货币政策的变化
美国量化宽松的货币政策，是美元持续贬值来刺激出口。资源、粮食、有色金属等大宗商品价格全面上涨，中国人民币升值压力加大；同时央行货币政策收紧，加息预期增加，使得国外热钱游资进入中国市场。
2.区域性的政治和经济危机影响我国宏观经济的整体运行
利比亚等中东国家的内乱局面，日本国内爆发的大地震，朝鲜半岛可能引发的战争…经济全球化的趋势不断加强，世界正在形成统一的整体，这些事件对沪深股市的影响也不容小视。
三、2011年股市投资者的投资策略选择
股指期货推出，证券市场实现了双向交易，单边做多不再是获利的唯一手段，做空依然可以获利，投资者获利方式逐渐多元。中国股市和政策密切相关，投资者要学会正确的投资理念，发掘新时期经济特点、政策方向。
（一）学会正确投资理念，准确把握投资时机
1.学会证券的理念投资，理性投资、稳健理财
炒股要克服人性两大弱点：贪婪和恐惧，只有善于学习才能制胜。盲目追高并非是明智之举，当天忽视价值规律盲目追高，次日庄家拉高抛盘，损失巨大；看股市，要看大盘读懂当前的市场走势，注重市场多空力量对比；把握基本面和宏观政策，股价沿趋势移动、历史会重演。
2.波段思维操作理念，关注量价变化
波浪理论是以周期为基础，上升阶段的8浪全过程。0～1为第一浪，1～2是第二浪，2～3是第三浪，3～4第四浪，4～5第五浪。第一三五浪是上升主浪。上升主浪紧跟着三波的调整浪。不论趋势规模如何，8浪的基本形态不会改变。
对于投资者来说，首先确定自己所在的位置，处于上升还是调整阶段，根据K线结构、移动平均线等指标加以判断，进行波段思维操作，要注意量价周期性变化，把握“高抛低吸”的节奏。
3.买入和卖出时机选择
在股票实践中，技术性分析注重时空、量价变化，移动平均线和K线法是最为常用、有效的方法。MACD、均线指标出现买入或卖出指标，伴随成交量的放大或缩小，投资者要果断进行买卖操作。要和基本面紧密结合，设好止损点以防套牢。
（二）投资对象选择
2011年的股票市场将以震荡为主，要从“十二五”规划、战略新兴产业、扩内需保民生、区域规划等角度对各板块进行重点分析，要密关注宏观政策的调整。
1.“低估值”、业绩优的大盘蓝筹股和资产重组预期的股票
低估值、业绩优的大盘蓝筹股处于低估值阶段。蓝筹股公司稳定的盈利水平，为股价上涨提供支撑。钢铁板块受节能减排影响持续低迷，关注宝钢股份、包钢股份等高端钢铁制造企业；房地产板块、银行券商，处于历史低估值区域，可以逢低布局；煤炭有色关注重大宗商品价格变化。
重组预期股操作上切忌盲目追高，提防庄家拉高出货陷阱。在今年上半年，重组预期股受到市场追捧，济南钢铁、华阳科技、豫能控股等涨幅较大。
2.转方式，调结构，战略新兴产业具有中长期投资价值
新兴战略产业要从研发和产品生命周看公司的成长价值。研究与开发（R&D），公司的发展取决于公司产品的延伸和创新，对公司的发展有重要影响，新兴战略产业符合产业升级趋势，企业具有自主研发创新能力；公司的产品周期在产品的生命周期中，成长期和成熟期公司的盈利水平是最高的，新型战略产业产品大多处于成长期和成熟期，投资价值较大。
3.扩内需、保民生，大消费板块成为新的投资亮点
2011年作为“十二五”期间产业转型第一年，要扩内需、保民生成为政府的施政理念，“以旧换新”政策和“家电下乡”政策继续，3600万套保障房政策的实施，大消费概念股因此具备了政策倾斜优势.预计白色家电业、商业零售、白酒会有稳定的业绩预期。
4.实施区域总体发展战略，区域性板块获得发展机会
在西部地区要培育特色优势产业为龙头，大力发展农牧业、现代工业和服务业，加快构建现代产业体系。区域发展在建设的进程中将不断涌现出阶段性投资机会，重点关注区域开发中受益板块表现。城投、发展、西部矿业、友好集团等个股会获得好的发展机遇。
四、结语
调整产业结构，促进经济转型是“十二五规划”的重点，从调结构，促转型中寻找股市的投资机会，成为投资者重要的课题。新格局的产生会在资本市场得到充分的体现，战略新兴产业会获得巨大发展，A股相关板块将会长期受益于政策的扶持。
2011年中国股票市场受资金面趋紧影响将以震荡行情为主，个股机会很多，板块轮动效应明显。目前中国的宏观经济保持着平稳较快的发展，股市大幅度下跌的系统性风险很小。把握住国家政策的变化、市场热点的转换，相信投资者会有很好的收益。
参考文献
[1]中国证券业协会.证券投资分析[M].北京:中国财政经济出版社,2010,6.
[2]杨怀定.要做股市赢家―杨百万股经奉献[M].南京:南京大学出版社,2008,1.
银华大数据拟任基金经理张凯对此表示，人工智能做投资是把已有的人类的投资思维，用计算机程序的方式实现并执行，这样可以拥有更快的计算效率，更少的犯错几率，同时把具有主观能动性的人解放出来去探索更多的投资机会。
大数据应用于选股和择时策略
张凯表示，人工智能的研究已经半个世纪了，随着计算能力的提升和应用场景的丰富，未来有望形成技术供给和应用需求上的共振，对该板块的未来表现非常期待。
大数据既可以用于研发资产配置策略，也可以用于选股策略：不同的数据源，对应不同的策略。张凯表示，从“大数据”到“投资”，是通过基于数据的投资策略来实现的。投资策略的核心逻辑来自长期投资实践中积累的经验，银华用证券大数据对逻辑的有效性进行验证，并找到能反映投资逻辑的具体指标，进而构建出投资策略。
张凯表示，银华大数据基金的优势体现在三方面，信息处理、投资策略以及人为主观性。该基金构建了两种资产配置策略和四种股票选择策略。择时策略第一类是基于宏观及行业景气度数据，包括货币供应量、流动性、PHI、经济同步指标、先导行业景气度、通胀等；第二类是基于市场行为及情绪数据，包括基金仓位、期指持仓及升水率、股票账户活跃度、分析师情绪等。
“基于宏观及行业景气度的数据对应的是中长周期的择时策略，基于市场行为及情绪的数据对应的是短周期的择时策略，二者影响权重各为50%，共同决定基金组合的仓位和大类资产配置，在择时上实现了长周期与短周期的均衡，提升了策略在不同市场波动下的稳定性。”张凯说。
基金的四种选股策略
张凯表示，该基金的选股策略分为四种：股票关注热度策略、分析师荐股策略、财务多因子策略和公告事件驱动策略。
“四种策略对应四类数据来源和四种投资逻辑。”张凯称，“股票关注热度策略选择互联网关注度高的强势股票：卖方分析师推荐策略选择被最多优秀分析师推荐的股票；财务多因子策略选择基本面质地优良且低估最多的股票；公告事件驱动策略选择出现驱动股价走强的突发事件的股票。”
近年来，证券市场中的反转与惯性现象逐渐成为研究热点。价格反转是指早期收益率低的股票在之后的表现会超过早期收益率高的股票，价格惯性则指早期收益率较高的股票平均仍会在接下来的一段时期内超过早期收益率较低的股票。从理论研究的角度看，这些能给投资者带来超常收益的规律性现象是对传统资本市场理论，特别是“有效市场假说”(EMH)的极大挑战；从投资实践的角度看，投资者可以根据股票过去的价格预测其未来的变动情况，从而获取超额收益。如果确实存在这一价格变化规律，那么，这就形成了两种投资策略：反转投资策略(contrarianInvestmentstrategies，简称反转策略)和惯性投资策略(MomentumInvestmentstrategies，简称惯性策略)。[2]
（一）国外反转和惯性策略的研究
1.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。由于股票市场经常是反应过度和反应不足的,对反应过度的修正会导致过去的输家的将来表现高于市场平均水平,从而产生长期超常回报现象。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近期表现的结果,通过一种质朴策略(NaveStrategy)——也就是简单外推的方法,根据公司的近期表现对其未来进行预测。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和对绩优公司股价的过分高估现象,为投资者利用反向投资策略提供了套利的机会。DeBondtandThale（r1985、1987）首次提出长期内过度反应的证据，证明市场上存在价格反转现象，标志着对股市惯性和反转现象研究的正式开始。此后，Jegadeesh（1990）提出了在更短时间间隔内如月和周间隔内短期收益反转的证据。
2.惯易策略
惯易策略是指在分析股票过去相对短的时间内(通常是一个月到一年)表现的基础上,预先对股票收益和交易量设定过滤规则(filterrules),当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤规则就买进或卖出股票的投资策略。Jegadeesh和Titman(1993)最早发现的惯性策略，Hong、LimandStein（2000）注意到分析师覆盖度越低的股票惯性越强。Ahn、ConradandDittma（r2003）引入随机折现因子来评估惯性策略的收益，他们认为以CAPM作为解释的基准点可能是不正确的。
（二）国内反转和惯性策略的研究
王永宏和赵学军(2001)以深沪两市1993年以前上市的全部A股为研究样本，分别考察了1993年到2000年之间的惯性收益和反转收益，发现只有反转策略显著，而惯性策略不显著。[3（]P12-15）杨忻、陈展辉（2004）基于1992-2001年的沪深A股市场的全样本数据，采用Jegadeesh和Titman(2001年)方法,研究中国股市惯性和反转投资策略，得出短期内中国A股市场总体而言并不存在显著的惯性现象，过去的赢家或者输家在未来的表现并没有显著差异。[4]王晓国，王国顺(2005)通过300种惯性/反转策略,2个样本时段,3种样本容量.实证发现中国基金市场存在中期(52-78)周惯性现象.不存在(1-78)周反转现象，并且这种现象不是人为的结果。[5]谢赤、禹湘、周晖（2006）以偏股型证券投资基金为研究对象，分析得出：在交易策略上，证券投资基金整体采用惯易策略，但倾向于买过去表现好的股票，尤其是收益率高于同期上证综合指数收益率的股票；不倾向于卖出过去表现差的股票，即采用高买高卖的策略。[6]庄悉备（2008）对开放式基金重仓股的行为投资策略分析从行为金融的角度揭示短期动量现象存在的原因和机理，实证结果表明基金经理资产配置不合理会导致赢家经理增仓时采取惯性策略、减仓过程中投资策略不明显，输家经理减仓时惯性策略表现非常明显，而增仓时投资策略不明显。[7]
二、反转与惯性投资策略的模型与方法
（一）数据处理方法
考虑到我国股市波动幅度较大，短期内股票出现大幅度上涨和下跌的现象较普遍，因此，采用间隔时间较短的周收益率来检验股票价格的自相关性。周收益率的计算通常使用周收盘价对数的一阶差分作为收益率指标，以便更好地符合正态分布的要求。
（二）反转与惯性策略算法
本文对惯性策略和反转策略的研究采用比较简单的非重叠的抽样方法，这样更符合实际中的运用，而且也可以避免重叠抽样方法中收益率可能出现的自相关和异方差问题。由于我们采用的数据周期为172周，可以解决样本数据较少的矛盾。定义S为排序期(即投资组合构建期)，H为持有期。下列步骤即为惯性策略和反转策略的基本算法:
1.从某一时点开始，以股票(在以前已经上市且在和之间有收益率数据的样本)前S段时间的收益率为基准进行从高到低排序；
2.将上述排序好的股票分成十个等份构成等价值权重组合，依次为Pl，P2，，P10。第一个组合P1称为Winners，最后一个组合P10称为Losers；
3.计算各个组合在从时刻到+时刻的累积对数收益，i=1,,10；4.在时刻+重复上面的过程，为时间滑动长度。
（三）反转与惯性策略的数学模型[8]
设初始投资时刻为t。（）为[1，]时期市场上所有股票的集合，设（）中的股票数目为N=N(t)，在[1，]时期股票i的收益率为t（1），∈（）。按[1，]时期收益率的大小将（）中的股票从高到低排序，然后等份成10组，分别为1（），2（），10（），称1（）为Winners，10（）为Losers。
三、实证分析与结果
（一）实证分析
1.样本选择以及数据处理
（1）样本选择
本文的股票交易数据取自“巨灵金融终端”数据库，按照下述标准选取样本：①样本选取的时间包括中国股市一个比较完整的牛熊市，以2005年6月6日到2007年10月16日为牛市，以2007年10月17日到2008年11月3日为熊市，其后为另一个周期循环；②由于本文以机构投资者的投资策略为研究对象，因此本文的样本数据采用2005年6月至2008年11月在上海证券交易所和深圳证券交易所上市交易的基金重仓股股票的周复权数据，样本期为172周(除去春节、“五一”、“十一”等长假股市休市)；③从上述所得样本中再选择2005年至2008年中至少两年以上为基金重仓股，且基金持股占该股流通市值比例在15%以上的股票(并去掉新股、ST股)，从而得到31个股票样本。
（2）数据处理
①计算样本期内31个股票样本的周收益率，即周收盘价对数的一阶差分，从而每支股票都得到171个周收益率数据；②将每支股票的171个周收益率数据按非重叠算法分别计算出持有期（3、6、9、12、24、36、48周）和排序期（3、6、9、12、24、36、48周）的数据；③为保证样本期限的一致性，将31只样本股中期限短于172周的5只股票的去掉，剩余股票中有11只股票在样本期内的累积超额收益率大于0，将其视为Winners组合；15只股票在样本期内的累积超额收益率小于0，将其视为Losers组合。
（二）实证结果
短期以排序期和持有期分别取3、6、9、12周为分析对象，中期以排序期和持有期分别取12、24、36、48周为分析对象。由实证结果我们可以看出：1．在排序期为3，持有期为3时，Winners有最大的超额收益率，数值为0.7989%/周；2．在排序期为6，持有期为3时，Losers有最大的超额收益率，数值为0.8886%/周，略微比Winners的最大超额收益率大；3．惯性策略最大收益率为0.9633%/周，其中Winners的超额收益率数值占38.9%，Losers的超额收益率数值占61.1%；4．反转策略的最大收益率为0.5326%/周，其中Winners的超额收益率数值占43.4%，Losers的超额收益率数值占56.6%；5．短期策略中，惯性策略的收益率（Winners-Losers）大部分大于0，表现出一定的惯；6.中期策略中，惯性策略的收益率则表现不明显，反转策略可以获得正的收益。
四、结论
从上述分析我们知道，中国证券市场在短期表现出惯易，而在中期则表现出反转交易特征，原因主要是以下两点：
1969年fama提出有效市场理论（EMH）以来，关于市场有效性的争议不断，对于市场有效性的实证研究层出不穷。一般认为，欧美等发达国家的股票市场已经达到了“弱有效”的标准，一些研究认为美国股票市场已经处于“中强有效”的状态，随着市场机制的不断发展和完善，股票市场有不断提高其有效性的趋势。中国股票市场起步于上世纪90年代，仅有三十多年的历史，对其有效性的辩论由来已久，对其是否达到“弱有效”也存在着不同的看法。对于市场有效性逐步提高的机理也存在不同观点，但多数学者都持“自然进化”的观点，认为市场成熟度的增加会使市场变得更加有效。本文从交易机制的重大变革入手，以行为金融的视角，探索提升市场有效性的机制和途径。
二、文献综述
沪深300股指期货自2010年4月16日推出以来，关于其对中国股票市场作用的评价与研究不断涌现，多数集中在其对市场波动性的影响上。张孝岩、沈中华（2011）①用2010年的高频数据，使用Chow检验、双向Granger因果关系检验、非线性GARCH模型，研究股指期货推出前后的市场波动性。研究结果表明,在短期中，股指期货总体上没有到期日效益；股指期货推出初期，加剧了现货市场的波动，但随着时间的推移现货市场波动不断减小，说明股指期货对市场波动能够起到平复作用。许红伟、吴冲锋（2012）②在研究2009至2011数据时，得到了完全不同的结论。他们认为，股指期货给现货市场带来的“转移效益”大于“增量效益”，现货市场的有效价差扩大了，市场的波动率也增加了，说明股指期货非但没能降低市场波动性，反而使单一交易日内的波动加剧。近期的研究也存在着结论相左的问题。夏日（2014）③使用2008至2012年的数据，运用EGARCH模型和VECM模型检验股指期货的市场稳定功能和价格发现功能。研究结果表明，沪深300股指期货推出以来，对现货市场起到了一定的稳定作用。同一时期，田凤平等（2014）④利用2010年4月至2011年8月的数据，使用AHAR-C-TCJ模型研究了沪深300股指期货波动率，结果表明沪深300股指期货波动率具有一定的可预测性，即市场波动更加规律，市场可能更加有效了。然而，顾京（2013）⑤研究了沪深300股指期货推出到2012年9月的数据，认为股指期货的价格发现功能一直弱于现货市场，现货市场信息传递效率不但没有提高，反而出现了下降，说明市场效率下降了。以上研究均大量使用数学模型与相关性检验，对沪深300股指期货推出以来的数据做出具体分析，所得结论不一而足，说明在股指期货对现货市场的作用上存在争议。沪深300股指期货这一重大交易机制的变革，是否改善中国股票市场的有效性，尚不得而知。如果转换一下视角，以行为金融视角研究股指期货对股票市场的作用，将有利于研究的全面性与完备性。一直以来行为金融都在以“反证法”对市场有效性提出质疑，即投资人可以根据某些操作策略获得超额收益。在众多操作策略中，反转投资策略是较为普遍的策略之一。这一策略，建议股票投资者购买过去某段时间表现较差的股票，并卖出相对应期间内表现较为出色的股票。反转投资策略起源于1985年，DeBondt和Thaler对美国股市反转现象的研究。他们的研究表明，美国股市里存在三到五年期反转投资策略获利现象，投资者可以通过买入差股票并卖出好股票获利，超额收益可达到每年大约8%，并由此提出过度反应假设。同一时期，Campbell等研究者发展了一个描述成交量与收益率之间关系的投资模型，该模型表明高成交量下期收益倾向于反转。Conrad等则以纳斯达克股票数据为样本，验证了基于股市成交量的短期（周）反转现象，并阐述了反转投资策略的赢利能力与交易的活跃程度成正相关的关系。国外对反转投资策略的研究还有很多，尚未形成一致的具有最终说服力的结论，但越来越多的研究证明，反转投资策略确实能带来超额收益。在针对中国股市反转投资策略的研究中，可分为以下几种观点：
1.中长期内反转投资策略可以获得超额收益。刘博、皮天雷（2007）⑥使用1994年到2005年中国A股的全样本数据，验证了沪深A股市场的惯性和反转投资策略。其研究结果表明，在中国A股市场基本不存在惯性现象，但存在显著的反转现象。反转策略中赢者组合和输者组合在实证期间内的均值，表现出高度一致的反转现象，股市投资者表现出过度反应的特征。杨炘等（2004）⑦使用1992年至2001年沪深两市的全部A股为样本，研究股市惯性和反转现象。研究结果表明，中国A股市场不存在显著惯性特征，而反转特征显著存在。在其研究中，过去1到12个月的赢家或者输家，在将来的表现中没有表现出显著差异，惯性投资策略的“追涨杀跌”并不能带来盈利；而过去30到42个月输家组合的月平均收益率达到3.8%~4.4%，明显高于过去赢家收益率的2.1%，也高于同时段无风险收益率（利率）3.54%，高于当期市场组合收益率1.89%。这种投资在未来36个月累计收益率达到136.7%，而且没有显著的高风险。陆叶舟（2012）⑧选取1999年至2008年的A股市场非金融股票数据建立了一维排序模型，分别持有1年、2年和3年，分别统计了价值股组合与绩优股组合的持有期收益率。研究结果表明，在A股市场运用反转投资策略能够获取超额收益。
2.短期内反转投资策略可以获得超额收益。华伟荣、金德怀等（2003）⑨指出，我国证券市场并非一个有效市场。中长期投资采取惯性投资策略，同时短期运用反转投资策略投资，会取得超过大盘的收益率。其实证检验结果证明，我国证券市场在1至6周内主要存在反应过度现象，而6至24周内主要呈现反应不足现象。同一时期，汤国栋运用缩短形成期与持有期和引入交易频率两个新的因素，研究了超短期（3个交易日）内存在的股价反转特征。认为我国股市可能存在中短期的反转，并认为随时间的推移，反转效应将逐渐减弱。秦筱婧（2008）⑩以2000年至2008年我国沪深两市726家2000年前上市的股票为样本，利用其日交易数据进行了实证检验。实证结果表明中国股市不但存在中期惯性效应而且还存在一个短期的反转、超短期的惯性效应。
3.长、短期内反转投资策略都可以获得超额收益。贺京同、郑为夷（2013）輯訛輥以沪深两市2001年1月至2012年12月A股股票月度价格及收益率为样本，对我国A股中的惯性投资策略和反转投资策略进行了分析。结果表明，买入输家组合并卖出赢家组合的反转投资策略在短期、长期均可获得超额收益，而买入赢家组合卖出输家组合的惯性投资策略所获的超额收益并不明显。因此，反转投资策略超额收益是一种稳健存在的“异象”，而且传统金融学的风险补偿理论无法对其来源进行解释。
4.反转投资策略不能获得超额收益。王春峰、郝鹏、房振明等（2009）輰訛輥在其文章中，实证分析中国证券市场条件下反转效应是否存在，以及投资者是否可以利用反转效应获利。通过股票流动性对收益率序列相关性模式影响的分析，他们发现A股市场中、短期反转特征都是非常显著的，最强的反转效应和潜在最大的反转策略能够获利的同时，伴随着高换手率和高非流动性。如果考虑反转投资策略的交易成本，在实证中表现出的微量赢利就不足以补偿频繁交易产生的成本了。由此可见，由于证券市场摩擦的存在，投资者在A股市场条件下通过反转投资策略并不能获得超额利润。
5.反转投资策略的收益性不稳定。程兵、梁衡义、肖宇谷等（2004）輱訛輥采用沪深两市1995年前上市的股票作为样本，研究发现我国股市中存在明显的惯性现象和反转盈利，而且两种效应的强弱与大盘走势息息相关。当股票市场为牛市时，惯性效应明显强于反转效应。而当股票市场为熊市时则相反。梁学玲（2008）輲訛輥运用Jegadeesh和Titman（2001）的研究方法，分别检验了716家沪市A股，研究交易量、市值规模、市盈率、BE/PE值、价格这五个因素与惯性效应和反转效应之间的关系。实证结果显示，交易量、市值规模、市盈率、BE/PE值、价格这五个因素对市场反转效应和惯性效应存在着不同程度的影响。
总体而言，国内现有文献中，有关惯性策略的研究结论是非常不一致的。而关于反转投资策略的结论，研究者普遍认为运用反转投资策略在我国证券市场上能战胜市场平均收益率。这就意味着存在稳定获取超额收益的投资策略，不符合Fama有关有效市场的假说，说明市场不一定是有效的。本研究将使用最近三年的数据对反转投资策略进行验证，并与其它研究者的数据对比，以期了解市场有效性的演化，以及股指期货对市场有效性的影响。
三、实证检验
本文基于沪深300股指期货推出后，2011年至2013年中国股市行情下滑但波动较稳定期间，运用沪深300成分股作为样本，并考虑反转投资策略所承担的风险贝塔系数，意在实证分析运用反转投资策略给投资者带来超额利润的可能性和所承担风险。并与股指期货推出前的类似策略相比较，考察重大交易机制转变对市场效率的影响。本文定义t1为排序期(即投资组合构建期)，t1（t）为第t次排序期间；t2为持有期，t2(t)为第t次持有期间。以下为反转投资策略的步骤：1.从某一时点t开始，如第一次选t1,第二次选t2……第s次选ts时间点，然后计算各股票t1(t)时间的收益率为基准进行从低到高排序。2.选取上述按收益率升序排序的股票分成十个等份构成组合，将沪深300成分股股票分成10组，每组30只股票。构成的组合依次为Gl，G2，……，G10。第一个组合G1是t1(t)时段里表现最差的组合，称其为lose（r输家）；第十个组合G10是t1(t)时段时间里表现最好的组合，称其为winne（r赢家）。3.运用SPSS统计分析软件计算G1、G10组合在t2(t)持有期的平均收益R30（R30为G1、G10组合中30只股票在t2(t)持有期的平均收益率）。4.在时刻ts+Δs按抽样计划重复上面的过程，Δs为时间滑动长度，本文所用的是非重叠随机抽样方法。5.计算各个持有期相对应的沪深300成分股的平均收益Rm（t），在本文中称为市场平均收益率。通过沪深300成分股2011年1月1日到2013年12月31日的周收益率数据和月收益率数据，用非重叠随机抽样方法结合不同的排序期（短期1、2、4周和中长期1、2、3、6个月）和不同的持有期（短期1、2、4周和中长期1、2、3、6个月）各组合的对应收益率。检验在反转投资策略下，是否能战胜市场平均收益和实现正数值的超额收益。并且检验各组合的显著性和风险贝塔系数，综合衡量组合的有效性。通过SPSS统计分析软件处理，得到如下表格中数据：1.LOSER组合的反转投资策略实证数据。2.WINNER组合反转投资策略实证数据。
四、实证结果分析
（一）实证数据分析
由上述实证数据表我们可以看出：
1.运用反转投资策略在1、2、4周实证中，不同的排序期和对应不同的持有期的投资组合中，loser组合基本都能战胜市场平均收益率或与市场平均收益率持平，而没有比市场平均收益率较差的情况。从这点来看，反转投资策略在短期内的收益情况是具有优势的。在loser组合中，运用反转投资策略在1、2、3、6月实证中，不同的排序期和对应不同的持有期的投资组合中，55%以上的组合都能战胜市场平均收益，在不能战胜市场平均收益的组合中，与市场平均的收益率并不是很大的差距。从这个结果来看，中长期（月份）运用反转投资策略也是具有优势的。由此看出，loser组合从原来表现最差的股票到在不同持有期中的表现能战胜市场或跟市场变现相当，可以看出loser组合的反转现象。
2.在winner组合中，短期（周）以排序期和持有期分别取1、2、4周时，基本都能战胜市场收益率，中长期（月）以排序期和持有期分别取1、2、3、6月时，50%组合能战胜市场收益率。但看具体的数据可见，在战胜市场的组合中，只有20%组合明显战胜市场（组合收益率比市场平均收益率高于0.01），而80%的组合和市场平均收益表现相当。也就是说在winner组合，仅有14%组合还能表现惯性现象，继续战胜市场。而86%组合的表现与市场平均收益表现相当或比市场表现差。也就是说，winner组合从原来表现最好的股票到在小同持有期中的表现跟市场平均水平相当或史差、山此可见，winner组合表现出反转现象、综上所述，反转投资策略在市场上的投资中基本上能表现出优于市场平均收益率，说明市场行情大体上表现出反转现象。排序期为4周，持有期分别为1周,2周的时候，wnmer组介能获取止数收益率并且战胜市场，表现出惯性现象。上述现象都小支持有效市场假说，说明中国股票市场尚小满足有效市场条件，即使是沪深300成分股票，也叫以通过反转投资策略获得超额利润。
(二)历史数据分析
为比较沪深300股指期货推出前后的数据，我们选择了张宇州印叶究数据作为比较。张宇在其论文中选定沪深上市A股股票，数据期间为1993年1月至2007年12月，在股指期货推出之前。采用与本文相类似的实证方法，两者的数据具有叫比性。以下为两次实证的数据对比：比较沪深300股指期货推出前后超额收益率的绝对值，在短期（周）反转投资策略的超额收益率中，股指期货推出前的数值大都大于推出后的数值，除了排序期为4持有期为1和2的赢家组合。这一现象说明，股指期货的提出改善了中国股票市场的交易机制，使通过某种投资策略获取的超额收益下降，市场的波动性有所减小，提高了市场的有效性。与短期(周)反转投资策略相比，中长期(月)反转投资策略的超额收益率，在沪深300股指期货推出前后，并末呈现单向变动的趋势，说明中长期市场超额收益的变化小稳定。这恰好说明，短期(周)反转策略超额收益的下降是山于股指期货，这交易和制的改变所导致的，而非股票市场自然“进化”的结果。同时也说明，股指期货对短期投资策略的影响比较确定，使超额收益率变动出现收敛趋势，对于中长期投资策略影响并不大。
五、结论
近年来，证券市场中的惯性与反转现象逐渐成为研究热点。所谓惯性现象，是指过去的赢 (输)家组合持续成为赢(输)家组合，而反转现象是指过去的赢 (输)家组合成为未来的输(赢)家组合。惯性交易策略是以股票过去的表现作为买卖判断的基础，即买入近来的强势股，卖出近来的弱势股；而反转策略则卖出近来的强势股，买入近来的弱势股。一般认为，这两种现象产生的原因在于股票价格对过去或公开的信息发生具有规律性反应。惯性与反转现象的发现，被视为“市场异象”。从理论研究的角度看，这些能给投资者带来超常收益的规律性现象是对传统资本市场理论，特别是“有效市场假说”(emh)的极大挑战，冲击着当代金融理论的基石。从投资实践的角度看，把握资产价格的这些规律性变动，可以给投资者带来超常收益，增加获利空间。关于惯性与反转现象以及相应投资策略的研究，无疑具有理论与实践的双重意义。
目前，比较成熟的研究主要建立在国外市场发达的交易机制和成熟的投资环境基础之上。本文以中国偏股型封闭式基金和偏股型开放式基金的投资行为为研究对象，这主要基于两点考虑：一是因为基金的投资决策是市场发展趋势的方向标；二是从1998年3月中国发行第一支基金至今，证券投资基金资产总规模达5008.2亿元，沪深两市上市的封闭式基金共有54家，开放式基金102家，发行基金单位6551.13亿份，基金资产净值 1050亿元，可见中国基金业取得了超常规的快速发展。在当前的市场环境下加强对证券投资基金投资行为的研究，不仅有利于倡导正确的价值观和投资理念，发展壮大投资基金，而且有利于推动证券市场的健康稳定发展和金融体制的健全完善。
二、研究设计
(一)样本选择
根据中国证监会1999年3月10日的《证券投资基金管理暂行办法实施准则第五号 {证券投资基金信息披露指引)》的规定，基金管理人应该在每个季度的公告截至日后15个工作日内编制完整的投资组合公告，并经基金托管人复核后予以公告。基金公告的内容包括按市值占基金资产净值比例大小排序的前10名股票明细，即股票名称、数量、市值、占基金资产净值比例(%)。本文将上述的前10名股票定义为“基金重仓持有的股票”，并以其作为研究样本，样本以一个季度为间隔，时间跨度从1999年3月31日至 2006年3月31日。为使样本数目尽可能达到统计检验中大样本数目的经验要求，本文选择了投资组合公告在5年以上的偏股型封闭式基金，共49支；投资组合公告在两年半以上的偏股型开放式基金，共24支，作为研究对象。数据来源于天软数据库、深圳国泰君安数据库(csmar)和金融界网站(http：//)，采用matlab和microfit统计软件。
(二)模型定义
本文根据gtm模型，做出如下改进：
首先，gtm模型对惯性反转现象的研究方法主要是先对整个市场的股票按照某一标志，如超常收益率进行排序，选择高低两端的股票构造赢家组合和输家组合，并分析这两种组合在未来一段时间的超常收益率情况。本文认为，由于资产价格对不同的信息将发生不同的反应，并且不同的资产其价格对同类信息也将产生不同的反应，因此本文基于行为金融的理论和研究方法，选择了24支开放式基金和49支封闭式基金为研究对象，以基金重仓持有的股票为样本，基于这些股票过去一段时期相对于上证综合指数收益率进行分组，分别构造赢家组合和输家组合。之所以选择上证综合指数，一是因为其作为国内外普遍采用的衡量中国证券市场表现的权威统计指标，是一个包括上证180指数、上证50指数、上证综合指数、a股指数、b股指数、分类指数、债券指数、基金指数等的指数系列；二是因为基金持股的偏好受到行为、心理因素的影响，个体差异较大，以上证综合指数来构筑赢家、输家组合，可以提供一个相对科学、统一的分析参照系。
其次，gtm模型并没有区分基金在买卖股票时所采用的交易策略的差异性，比如：投资组合中的某只股票的权重变化为负值，有可能是因为相对于通过持仓调整而将权重维持在当前水平的投资策略而言，投入到该支股票的新资金所占比例较小。然而，本文希望测量的是增加的交易量本身，而不是由价格变动或由新股票进入、退出所引发的权重变化带来的惯性估计值的改变。
如图1(以股票进退投资组合和市值为研究对象)和图2(以股票进退基金投资组合的支数为研究对象)所示，中国基金进出股票相当频繁，持股仍以中短期为主。因此，本文将基金买卖股票的行为分为三类：完全退出、新进去和持仓调整。分别考虑有股票进入或退出时对基金投资组合的影响，并检验未来一段时期超额收益的变化趋势和惯性反转的程度。这样一来，权重变化在有新资金进入(退出)的情况下总是正值(负值)，并且，在没有惯性(或反转)交易的零假设下，每一个组成部分的惯性值应趋近于零。
综合以上内容，本文提出用以检测基金投资策略的衡量指标的模型为：
其中，t表示股票j在基金投资组合中出现的次数；n表示基金投资组合中所考察的股票支数，因本文以基金投资组合中前10位的重仓股为研究样本，所以 n的最大取值为10；rj,t-k为股票j在t—k期间的收益率，按照复利方式根据股票的日收益率计算出股票的季度收益率：表示基金投资组合中股票j的权重，pjt表示t季度股票j的季末价格，hjt表明t季度投资组合中股票j的股数。
本文采用复数表示惯性估计值m，其中实部为
用来衡量基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果。当rj,t-k>rm,t-k时，即股票i在t—k期的收益率大于同期的上证综合指数收益率，若wj,t>wj,t-1即基金增加股票j的持有市值比例，则m>0，表明基金采取追涨的惯性策略；当rj,t-k<rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则m>0，表明基金采取了杀跌的惯性策略。表明基金采取了卖高的反转策略；当rj,t-k<rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则m<0表明基金采取了买低的反转策略。总之，m衡量的是基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果，如果m>0，表明基金采取的是追涨杀跌的惯性策略；如果m<0，表明基金采取的是买低卖高的反转策略。虚部数值的变化可将基金交易行为区分为新进入、完全退出和持仓调整三类。imm(i)>0，表明本期增持了股票j；imm(i)<0，表明本期减持了股票j；imm(i)=0，表明本期股票，j退出基金的投资组合；imm(i) =∞，表明新股票i进入该基金的投资组合。1表示对基金投资组合权重变化进行检验的时间跨度，当1等于1时，是对连续季度的投资权重变化进行检验；当1等于2或4时，检验的时间间隔分别为6个月或1年。本文对1分别取1、2、4时的惯性值 m进行检验。k表示基金经理的投资策略是根据本季度或前k季度的股票价格波动所做的反映。当k=o时，m值反映基金经理基于本季度股票收益率所采取的交易策略；当k=1时，m值衡量的是基金经理根据上一季度股票收益率所采取的交易策略。
三、实证结果分析
grinblatt，titman和wermers (1995)用gtm模型进行实证检验时，采用的是t—统计检验，本文考虑到每个季度的估计值不一定独立，采用fama-macbeth方法，对各个季度的横截面数据进行基金持股比例、收益率和m值的统计检验。实证检验结果见表1、表2和表3。
实证结果表明，全体股票、新进入股票这两列m值，其均值和中位数，不论是t—检验还是符号检验，都大于零，表明基金投资行为的惯性交易倾向显著。基金在有新进入股票时的m值，无论是均值还是中位数，都远远大于全体股票、退出股票的相应度量值，这表明基金在买入股票时，追涨现象十分显著；在只考虑完全退出股票时，m的均值和中位数都为负，即存在反转交易行为，这表明基金在卖出股票时，高卖的现象十分显著。
表3为基金持仓调整时的 m值，本文将它作为衡量基金投资综合效果的参照。从表3中可见，对于持仓调整策略而言，虽然其惯性估计值的均值和中位数都非常小，但均为正值。例如，对于一个季度(k=1，l=1)的滞后回报，封闭式基金和开放式基金均值分别为0.2116和0.1974，中位数分别为0.2066和 0.1574。以封闭式基金为例， 0.2116表明机构投资者在季度末持有的股票在该季度的回报率仅比上个季度开始时持有股票的相应回报率高0.2个百分点。这和grinblatt，titman和 wermers(1995)0.3个百分点的惯性估计值非常接近。随着滞后期的拉长，均值的估计值上升，而中数却仍然很小。此外，所有m估计值的分布都是偏斜的，中位数比均值小。在持仓调整的情况下，所有m值的滞后平均惯性估计值都为正数，并且在统计上显著，虽然显著值非常小。可见，不论以本季度股票回报率的变动(k=0)还是以上一季度股票回报率(l=1)作为决策依据，基金明显倾向于采取追涨的惯性投资策略。
从投资的综合效果来看，当 k=0时，m值的均值大多大于 k=1时的均值。可见，绝大部分基金管理人倾向根据本季度股票收益率的变动同向调整持股结构，即采取追涨的惯性投资策略。其中的原因，一是因为中国证券市场属于资金推动型的幼稚市场，当大盘开始启动后，个股存在着较大的上涨惯性；当大盘开始下跌，无论是绩优股、成长股还是垃圾股都同步下跌，基金只有采取趋势投资策略顺势、借势、甚至造势，才能赚取超额利润。二是中国基金业绩评价标准粗糙。目前，对于多种风格、不同风险收益目标的基金，各基金管理公司都采用基金净值对基金绩效进行评价。由于基金经理采用同一股票研究分析平台，又为了获取市场认同，在业绩上不输给同业，不得不采取谋求短期盈利的行为，导致选股和投资决策雷同和基金投资风格趋同。
四、结论及建议
本文以偏股型证券投资基金为研究对象，分析这些基金是否存在收益的惯性反转现象。实证结果表明：在交易策略上，证券投资基金整体采用惯性交易策略，但倾向于买过去表现好的股票，尤其是收益率高于同期上证综合指数收益率的股票；不倾向于卖出过去表现差的股票，即采用高买高卖的策略。m值在考虑有新股票进退时，显著大于其他各种情况，这表明基金经理在选择新股进入投资组合时倾向追涨。并且选择股票时偏好收益率高于上证综合指数的股票。m值在考虑股票完全退出的情况下，所有的m值均为负值，说明基金在进行投资组合调整时，都倾向采用完全退出并投资新股的策略。可见在偏股型证券投资基金中，基金投资跟风、同质现象依旧存在。要改变这一现状，一方面要提高上市公司的质量，增加具有投资价值的股票数量；另一方面也应使基金的投资风格向多元化方向发展。
近年来，证券市场中的惯性与反转现象逐渐成为研究热点。所谓惯性现象，是指过去的赢 (输)家组合持续成为赢(输)家组合，而反转现象是指过去的赢 (输)家组合成为未来的输(赢)家组合。惯易策略是以股票过去的表现作为买卖判断的基础，即买入近来的强势股，卖出近来的弱势股；而反转策略则卖出近来的强势股，买入近来的弱势股。一般认为，这两种现象产生的原因在于股票价格对过去或公开的信息发生具有规律性反应。惯性与反转现象的发现，被视为“市场异象”。从理论研究的角度看，这些能给投资者带来超常收益的规律性现象是对传统资本市场理论，特别是“有效市场假说”(emh)的极大挑战，冲击着当代金融理论的基石。从投资实践的角度看，把握资产价格的这些规律性变动，可以给投资者带来超常收益，增加获利空间。关于惯性与反转现象以及相应投资策略的研究，无疑具有理论与实践的双重意义。
目前，比较成熟的研究主要建立在国外市场发达的交易机制和成熟的投资环境基础之上。本文以中国偏股型封闭式基金和偏股型开放式基金的投资行为为研究对象，这主要基于两点考虑：一是因为基金的投资决策是市场发展趋势的方向标；二是从1998年3月中国发行第一支基金至今，证券投资基金资产总规模达5008.2亿元，沪深两市上市的封闭式基金共有54家，开放式基金102家，发行基金单位6551.13亿份，基金资产净值 1050亿元，可见中国基金业取得了超常规的快速发展。在当前的市场环境下加强对证券投资基金投资行为的研究，不仅有利于倡导正确的价值观和投资理念，发展壮大投资基金，而且有利于推动证券市场的健康稳定发展和金融体制的健全完善。
二、研究设计
(一)样本选择
根据中国证监会1999年3月10日的《证券投资基金管理暂行办法实施准则第五号 {证券投资基金信息披露指引)》的规定，基金管理人应该在每个季度的公告截至日后15个工作日内编制完整的投资组合公告，并经基金托管人复核后予以公告。基金公告的内容包括按市值占基金资产净值比例大小排序的前10名股票明细，即股票名称、数量、市值、占基金资产净值比例(%)。本文将上述的前10名股票定义为“基金重仓持有的股票”，并以其作为研究样本，样本以一个季度为间隔，时间跨度从1999年3月31日至 2006年3月31日。为使样本数目尽可能达到统计检验中大样本数目的经验要求，本文选择了投资组合公告在5年以上的偏股型封闭式基金，共49支；投资组合公告在两年半以上的偏股型开放式基金，共24支，作为研究对象。数据来源于天软数据库、深圳国泰君安数据库(csmar)和金融界网站(http：//)，采用matlab和microfit统计软件。
(二)模型定义
本文根据gtm模型，做出如下改进：
首先，gtm模型对惯性反转现象的研究方法主要是先对整个市场的股票按照某一标志，如超常收益率进行排序，选择高低两端的股票构造赢家组合和输家组合，并分析这两种组合在未来一段时间的超常收益率情况。本文认为，由于资产价格对不同的信息将发生不同的反应，并且不同的资产其价格对同类信息也将产生不同的反应，因此本文基于行为金融的理论和研究方法，选择了24支开放式基金和49支封闭式基金为研究对象，以基金重仓持有的股票为样本，基于这些股票过去一段时期相对于上证综合指数收益率进行分组，分别构造赢家组合和输家组合。之所以选择上证综合指数，一是因为其作为国内外普遍采用的衡量中国证券市场表现的权威统计指标，是一个包括上证180指数、上证50指数、上证综合指数、a股指数、b股指数、分类指数、债券指数、基金指数等的指数系列；二是因为基金持股的偏好受到行为、心理因素的影响，个体差异较大，以上证综合指数来构筑赢家、输家组合，可以提供一个相对科学、统一的分析参照系。
其次，gtm模型并没有区分基金在买卖股票时所采用的交易策略的差异性，比如：投资组合中的某只股票的权重变化为负值，有可能是因为相对于通过持仓调整而将权重维持在当前水平的投资策略而言，投入到该支股票的新资金所占比例较小。然而，本文希望测量的是增加的交易量本身，而不是由价格变动或由新股票进入、退出所引发的权重变化带来的惯性估计值的改变。
如图1(以股票进退投资组合和市值为研究对象)和图2(以股票进退基金投资组合的支数为研究对象)所示，中国基金进出股票相当频繁，持股仍以中短期为主。因此，本文将基金买卖股票的行为分为三类：完全退出、新进去和持仓调整。分别考虑有股票进入或退出时对基金投资组合的影响，并检验未来一段时期超额收益的变化趋势和惯性反转的程度。这样一来，权重变化在有新资金进入(退出)的情况下总是正值(负值)，并且，在没有惯性(或反转)交易的零假设下，每一个组成部分的惯性值应趋近于零。
综合以上内容，本文提出用以检测基金投资策略的衡量指标的模型为：
其中，t表示股票j在基金投资组合中出现的次数；n表示基金投资组合中所考察的股票支数，因本文以基金投资组合中前10位的重仓股为研究样本，所以 n的最大取值为10；rj,t-k为股票j在t—k期间的收益率，按照复利方式根据股票的日收益率计算出股票的季度收益率：表示基金投资组合中股票j的权重，pjt表示t季度股票j的季末价格，hjt表明t季度投资组合中股票j的股数。
本文采用复数表示惯性估计值m，其中实部为
用来衡量基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果。当rj,t-k>rm,t-k时，即股票i在t—k期的收益率大于同期的上证综合指数收益率，若wj,t>wj,t-1即基金增加股票j的持有市值比例，则m>0，表明基金采取追涨的惯性策略；当rj,t-k<rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则m>0，表明基金采取了杀跌的惯性策略。表明基金采取了卖高的反转策略；当rj,t-k<rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则m<0表明基金采取了买低的反转策略。总之，m衡量的是基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果，如果m>0，表明基金采取的是追涨杀跌的惯性策略；如果m<0，表明基金采取的是买低卖高的反转策略。虚部数值的变化可将基金交易行为区分为新进入、完全退出和持仓调整三类。imm(i)>0，表明本期增持了股票j；imm(i)<0，表明本期减持了股票j；imm(i)=0，表明本期股票，j退出基金的投资组合；imm(i) =∞，表明新股票i进入该基金的投资组合。1表示对基金投资组合权重变化进行检验的时间跨度，当1等于1时，是对连续季度的投资权重变化进行检验；当1等于2或4时，检验的时间间隔分别为6个月或1年。本文对1分别取1、2、4时的惯性值 m进行检验。k表示基金经理的投资策略是根据本季度或前k季度的股票价格波动所做的反映。当k=o时，m值反映基金经理基于本季度股票收益率所采取的交易策略；当k=1时，m值衡量的是基金经理根据上一季度股票收益率所采取的交易策略。
三、实证结果分析
grinblatt，titman和wermers (1995)用gtm模型进行实证检验时，采用的是t—统计检验，本文考虑到每个季度的估计值不一定独立，采用fama-macbeth方法，对各个季度的横截面数据进行基金持股比例、收益率和m值的统计检验。实证检验结果见表1、表2和表3。
实证结果表明，全体股票、新进入股票这两列m值，其均值和中位数，不论是t—检验还是符号检验，都大于零，表明基金投资行为的惯易倾向显著。基金在有新进入股票时的m值，无论是均值还是中位数，都远远大于全体股票、退出股票的相应度量值，这表明基金在买入股票时，追涨现象十分显著；在只考虑完全退出股票时，m的均值和中位数都为负，即存在反转交易行为，这表明基金在卖出股票时，高卖的现象十分显著。
表3为基金持仓调整时的 m值，本文将它作为衡量基金投资综合效果的参照。从表3中可见，对于持仓调整策略而言，虽然其惯性估计值的均值和中位数都非常小，但均为正值。例如，对于一个季度(k=1，l=1)的滞后回报，封闭式基金和开放式基金均值分别为0.2116和0.1974，中位数分别为0.2066和 0.1574。以封闭式基金为例， 0.2116表明机构投资者在季度末持有的股票在该季度的回报率仅比上个季度开始时持有股票的相应回报率高0.2个百分点。这和grinblatt，titman和 wermers(1995)0.3个百分点的惯性估计值非常接近。随着滞后期的拉长，均值的估计值上升，而中数却仍然很小。此外，所有m估计值的分布都是偏斜的，中位数比均值小。在持仓调整的情况下，所有m值的滞后平均惯性估计值都为正数，并且在统计上显著，虽然显著值非常小。可见，不论以本季度股票回报率的变动(k=0)还是以上一季度股票回报率(l=1)作为决策依据，基金明显倾向于采取追涨的惯性投资策略。
从投资的综合效果来看，当 k=0时，m值的均值大多大于 k=1时的均值。可见，绝大部分基金管理人倾向根据本季度股票收益率的变动同向调整持股结构，即采取追涨的惯性投资策略。其中的原因，一是因为中国证券市场属于资金推动型的幼稚市场，当大盘开始启动后，个股存在着较大的上涨惯性；当大盘开始下跌，无论是绩优股、成长股还是垃圾股都同步下跌，基金只有采取趋势投资策略顺势、借势、甚至造势，才能赚取超额利润。二是中国基金业绩评价标准粗糙。目前，对于多种风格、不同风险收益目标的基金，各基金管理公司都采用基金净值对基金绩效进行评价。由于基金经理采用同一股票研究分析平台，又为了获取市场认同，在业绩上不输给同业，不得不采取谋求短期盈利的行为，导致选股和投资决策雷同和基金投资风格趋同。
四、结论及建议
本文以偏股型证券投资基金为研究对象，分析这些基金是否存在收益的惯性反转现象。实证结果表明：在交易策略上，证券投资基金整体采用惯易策略，但倾向于买过去表现好的股票，尤其是收益率高于同期上证综合指数收益率的股票；不倾向于卖出过去表现差的股票，即采用高买高卖的策略。m值在考虑有新股票进退时，显著大于其他各种情况，这表明基金经理在选择新股进入投资组合时倾向追涨。并且选择股票时偏好收益率高于上证综合指数的股票。m值在考虑股票完全退出的情况下，所有的m值均为负值，说明基金在进行投资组合调整时，都倾向采用完全退出并投资新股的策略。可见在偏股型证券投资基金中，基金投资跟风、同质现象依旧存在。要改变这一现状，一方面要提高上市公司的质量，增加具有投资价值的股票数量；另一方面也应使基金的投资风格向多元化方向发展。
(一)样本选择
根据中国证监会1999年3月10日的《证券投资基金管理暂行办法实施准则第五号{证券投资基金信息披露指引)》的规定，基金管理人应该在每个季度的公告截至日后15个工作日内编制完整的投资组合公告，并经基金托管人复核后予以公告。基金公告的内容包括按市值占基金资产净值比例大小排序的前10名股票明细，即股票名称、数量、市值、占基金资产净值比例(%)。本文将上述的前10名股票定义为“基金重仓持有的股票”，并以其作为研究样本，样本以一个季度为间隔，时间跨度从1999年3月31日至2006年3月31日。为使样本数目尽可能达到统计检验中大样本数目的经验要求，本文选择了投资组合公告在5年以上的偏股型封闭式基金，共49支；投资组合公告在两年半以上的偏股型开放式基金，共24支，作为研究对象。数据来源于天软数据库、深圳国泰君安数据库(CSMAR)和金融界网站(http：//)，采用MATLAB和MICROFIT统计软件。
(二)模型定义
本文根据GTM模型，做出如下改进：
首先，GTM模型对惯性反转现象的研究方法主要是先对整个市场的股票按照某一标志，如超常收益率进行排序，选择高低两端的股票构造赢家组合和输家组合，并分析这两种组合在未来一段时间的超常收益率情况。本文认为，由于资产价格对不同的信息将发生不同的反应，并且不同的资产其价格对同类信息也将产生不同的反应，因此本文基于行为金融的理论和研究方法，选择了24支开放式基金和49支封闭式基金为研究对象，以基金重仓持有的股票为样本，基于这些股票过去一段时期相对于上证综合指数收益率进行分组，分别构造赢家组合和输家组合。之所以选择上证综合指数，一是因为其作为国内外普遍采用的衡量中国证券市场表现的权威统计指标，是一个包括上证180指数、上证50指数、上证综合指数、A股指数、B股指数、分类指数、债券指数、基金指数等的指数系列；二是因为基金持股的偏好受到行为、心理因素的影响，个体差异较大，以上证综合指数来构筑赢家、输家组合，可以提供一个相对科学、统一的分析参照系。
其次，GTM模型并没有区分基金在买卖股票时所采用的交易策略的差异性，比如：投资组合中的某只股票的权重变化为负值，有可能是因为相对于通过持仓调整而将权重维持在当前水平的投资策略而言，投入到该支股票的新资金所占比例较小。然而，本文希望测量的是增加的交易量本身，而不是由价格变动或由新股票进入、退出所引发的权重变化带来的惯性估计值的改变。
如图1(以股票进退投资组合和市值为研究对象)和图2(以股票进退基金投资组合的支数为研究对象)所示，中国基金进出股票相当频繁，持股仍以中短期为主。因此，本文将基金买卖股票的行为分为三类：完全退出、新进去和持仓调整。分别考虑有股票进入或退出时对基金投资组合的影响，并检验未来一段时期超额收益的变化趋势和惯性反转的程度。这样一来，权重变化在有新资金进入(退出)的情况下总是正值(负值)，并且，在没有惯性(或反转)交易的零假设下，每一个组成部分的惯性值应趋近于零。
综合以上内容，本文提出用以检测基金投资策略的衡量指标的模型为：
其中，T表示股票j在基金投资组合中出现的次数；N表示基金投资组合中所考察的股票支数，因本文以基金投资组合中前10位的重仓股为研究样本，所以N的最大取值为10；Rj,t-k为股票j在t—k期间的收益率，按照复利方式根据股票的日收益率计算出股票的季度收益率：
用来衡量基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果。当Rj,t-k>Rm,t-k时，即股票i在t—k期的收益率大于同期的上证综合指数收益率，若wj,t>wj,t-1即基金增加股票j的持有市值比例，则M>0，表明基金采取追涨的惯性策略；当Rj,t-k<Rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则M>0，表明基金采取了杀跌的惯性策略。表明基金采取了卖高的反转策略；当Rj,t-k<Rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则M<0表明基金采取了买低的反转策略。总之，M衡量的是基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果，如果M>0，表明基金采取的是追涨杀跌的惯性策略；如果M<0，表明基金采取的是买低卖高的反转策略。虚部数值的变化可将基金交易行为区分为新进入、完全退出和持仓调整三类。ImM(i)>0，表明本期增持了股票j；ImM(i)<0，表明本期减持了股票j；ImM(i)=0，表明本期股票，j退出基金的投资组合；ImM(i)=∞，表明新股票i进入该基金的投资组合。1表示对基金投资组合权重变化进行检验的时间跨度，当1等于1时，是对连续季度的投资权重变化进行检验；当1等于2或4时，检验的时间间隔分别为6个月或1年。本文对1分别取1、2、4时的惯性值M进行检验。k表示基金经理的投资策略是根据本季度或前k季度的股票价格波动所做的反映。当k=O时，M值反映基金经理基于本季度股票收益率所采取的交易策略；当k=1时，M值衡量的是基金经理根据上一季度股票收益率所采取的交易策略。
二、实证结果分析
Grinblatt，Titman和Wermers(1995)用GTM模型进行实证检验时，采用的是t—统计检验，本文考虑到每个季度的估计值不一定独立，采用Fama-MacBeth方法，对各个季度的横截面数据进行基金持股比例、收益率和M值的统计检验。实证检验结果见表1、表2和表3。
实证结果表明，全体股票、新进入股票这两列M值，其均值和中位数，不论是t—检验还是符号检验，都大于零，表明基金投资行为的惯易倾向显著。基金在有新进入股票时的M值，无论是均值还是中位数，都远远大于全体股票、退出股票的相应度量值，这表明基金在买入股票时，追涨现象十分显著；在只考虑完全退出股票时，M的均值和中位数都为负，即存在反转交易行为，这表明基金在卖出股票时，高卖的现象十分显著。
表3为基金持仓调整时的M值，本文将它作为衡量基金投资综合效果的参照。从表3中可见，对于持仓调整策略而言，虽然其惯性估计值的均值和中位数都非常小，但均为正值。例如，对于一个季度(k=1，l=1)的滞后回报，封闭式基金和开放式基金均值分别为0.2116和0.1974，中位数分别为0.2066和0.1574。以封闭式基金为例，0.2116表明机构投资者在季度末持有的股票在该季度的回报率仅比上个季度开始时持有股票的相应回报率高0.2个百分点。这和Grinblatt，Titman和Wermers(1995)0.3个百分点的惯性估计值非常接近。随着滞后期的拉长，均值的估计值上升，而中数却仍然很小。此外，所有M估计值的分布都是偏斜的，中位数比均值小。在持仓调整的情况下，所有M值的滞后平均惯性估计值都为正数，并且在统计上显著，虽然显著值非常小。可见，不论以本季度股票回报率的变动(k=0)还是以上一季度股票回报率(L=1)作为决策依据，基金明显倾向于采取追涨的惯性投资策略。
从投资的综合效果来看，当k=0时，M值的均值大多大于k=1时的均值。可见，绝大部分基金管理人倾向根据本季度股票收益率的变动同向调整持股结构，即采取追涨的惯性投资策略。其中的原因，一是因为中国证券市场属于资金推动型的幼稚市场，当大盘开始启动后，个股存在着较大的上涨惯性；当大盘开始下跌，无论是绩优股、成长股还是垃圾股都同步下跌，基金只有采取趋势投资策略顺势、借势、甚至造势，才能赚取超额利润。二是中国基金业绩评价标准粗糙。目前，对于多种风格、不同风险收益目标的基金，各基金管理公司都采用基金净值对基金绩效进行评价。由于基金经理采用同一股票研究分析平台，又为了获取市场认同，在业绩上不输给同业，不得不采取谋求短期盈利的行为，导致选股和投资决策雷同和基金投资风格趋同。
三、结论及建议
股票投资分析方法包括基本分析方法和技术分析方法。基本分析方法分为宏观经济分析、行业分析和公司分析，其中公司分析是基础分析的核心。公司分析主要是通过对公司财务报告的分析，找出财务状况、经营成果俱优且其内在价值低于其现行价格的公司，作为选股和投资决策的依据。由此可以看出，财务报表分析对现有的和潜在的投资者的投资决策很重要。但是，缺乏理论指导的财务报表分析可能使股票投资者最终陷入“就报表论报表”的分析误区，因而对其投资决策产生不了任何有价值的影响。这也是目前我国的股票投资者———即使是机构投资者也不太重视对上市公司财务报表分析的原因之一。因此要想使投资者学会进行财务报表分析，愿意进行财务报表分析，从而理性的进行投资决策，就应该有一套适合股票投资者需要的财务报表分析理论框架作指导。
一、公司财务分析的哈佛框架
公司财务报表分析并不是有效分析公司经营活动的全部，而只是其中一个较为技术化的组成部分。有效的公司经营活动分析，必须首先了解公司所处的经营环境和经营战略，分析公司经营范围和竞争优势，识别关键成功因素和风险，然后才能进行公司财务报表分析。由于公司管理层拥有公司的完整信息，且财务报表由他们来完成，这样处于信息劣势地位的外部人士、包括股票投资者就很难把正确信息与可能的歪曲或噪声区别开来。通过有效的财务分析，可以从公开或公司提供的财务报表数据中提取管理者的部分内部信息，但由于分析者不能直接或完全得到内部信息，转而只能依靠对公司所在行业及其竞争战略的了解来解释财务报表。一个称职或成功的财务分析者必须像公司管理者一样了解行业经济特征，而且应很好地把握公司的竞争战略。只有这样才能透过报表数字还原经营活动，从而较为全面和客观地掌握公司的财务状况。正是基于如上考虑，哈佛大学的佩普、希利和伯纳德三位教授在其著作《运用财务报表进行公司分析与估价》一书中提出了一个全新的公司财务分析框架———哈佛分析框架。哈佛框架的核心是：阅读和分析公司财务报表的基本顺序是：“战略分析会计分析财务分析前景分析。”也就是说，先分析公司的战略及其定位；然后进行会计分析，评估公司财务报表的会计数据及其质量；再进行财务分析，评价公司的经营绩效；最后进行前景分析，诊断公司未来发展前景。可见，哈佛框架完全超越了传统的“报表结构介绍———报表项目分析———财务比率分析”的体例安排，跳出了会计数字的迷宫，以公司经营环境为背景，以战略为导向，立足于公司经营活动，讨论公司经营活动（过程）与公司财务报表（结果）之间的关系，从而构造了公司财务分析的基本框架，展示了公司财务分析的新思维。
二、基于股票投资决策的财务报表分析理论框架
基于股票投资决策的公司财务报表分析是一般性财务分析在股票投资决策领域的具体应用。也就是说，借鉴一般性公司财务分析的理论框架，再紧密结合股票投资的具体目的，就可以形成基于股票投资决策的公司财务报表分析框架。本书借鉴哈佛财务分析框架，结合股票投资决策目的，提出一个基于投资决策的公司财务报表分析框架：131框架。即：1个起点———问题界定3个步骤———财务情况预判、报表结构及指标分析、财务前景预测1个结果———服务于投资决策这一框架可用图1表示。
1.问题界定。这是解决问题的首要一步。在对问题进行界定时，关键是问题本身，而不是问题的表象。如公司收入增长乏力或许是问题，但也可能是行业衰退、经济下行、公司管理落后、职工激励不足的表象。抓错药方的最普遍的原因是没有正确地界定病症。正如有人指出的那样，如果问题表述得准确，就等于问题已经解决了一半。所以问题界定是进行公司财务报表分析的第一步，那基于投资决策目的对公司进行财务分析，要解决的真正问题是什么？是评价公司的财务风险，还是评价公司的盈利能力大小？是评价公司目前的财务实力，还是评价未来的发展潜力？进一步而言，这些是分析的问题本身还是问题表象？目前股票投资者可能倾向于把问题界定为：评价公司的财务风险：评价公司收益的稳定性；评价公司的盈利能力；评价公司目前的财务实力；评价公司未来的发展潜力；评价公司是否能给投资者带来合理的预期收益；评价对该公司投资是否能使投资风险降低。这些都是基于公司财务报表分析的具体目标而言的，若提升一下目标的层次，是否有更本质的发现？本书在此尝试提出一个新的观点：评价公司股票是否具有投资价值。股票投资者无论是进行投资的基本面分析还是技术分析，目的无非是为获得有助于评估股票期望收益和风险的信息，为投资决策提供参考依据。无论投资者个人对风险的态度如何，理性的投资者都希望在一定收益率下，把投资风险降到最低。在股票投资的基本面分析中，对被投资公司的财务报表进行分析是核心，由于投资者进行股票投资分析的目的是为了找出具有投资价值的股票，公司是股票的载体，对公司财务报表进行分析，就可以在很大程度上确定这个公司的股票是否具有投资价值。这才是股票投资者进行公司财务报表分析的根本或问题所在，而评价公司的财务风险或盈利能力等仅仅是表象。
2.财务情况预判。这里主要是指股票投资者在对上市公司所处的经营环境和行业背景进行分析的基础上，评价公司的财务报表是否真实的反应了公司的经营情况，识别报表可能存在的重大错误和舞弊，并加以调整，从而尽可能准确的对公司财务情况进行初步的预判。财务情况预判包括两个相互关联的环节:宏观环境分析和会计调整。宏观环境分析是财务情况预判的基础，而会计调整是财务情况预判结果的报表体现。其中宏观环境分析属于定性分析，主要是确定公司的主要利润驱动因素、辨识公司的经营风险，以及定性评估公司的盈利潜力。首先，宏观环境分析能帮助股票投资者更好地、有针对性地找出报表可能存在的问题并加以调整，即使报表没有问题，也可以作为合理评价报表结构和报表指标的基础和依据。例如，确定了主要的利润驱动因素和经营风险后，可以更好地评价公司的会计政策，以及对盈利能力的影响等；对公司行业背景和竞争战略的评估有助于评价公司当前盈利水平的可持续性。其次，宏观环境分析还可以帮助股票投资者在预测公司的未来业绩时，做出合理的假设，从而保证对公司前景进行更为准确的判断。所谓会计调整是在宏观环境分析的基础上对公司的会计政策、会计估计和会计处理进行基本的评价，特别是要对那些存在较大灵活性的环节重点进行关注，评价其会计政策和估计的适宜性。对公司报表可能存在的重大错误和舞弊进行识别，找出公司在会计处理上偏离准则制度、偏离行业惯例、偏离公司既往、不能恰当反映公司经营事实的事项。找到存在的问题之后，重新计算公司财务报表中相应的会计数字，通过数据或报表调整，形成没有重大偏差的会计数据，从而修正原先对会计数据的歪曲。可以说，经过会计调整后的财务报表既是财务情况预判的结果，也是确保下一步报表结构分析和指标分析结论可靠性的必要基础。
3.报表结构分析及指标分析。这里所指的报表结构分析是指资产负债表、利润表、现金流量表和所有者权益变动表各自的内部结构分析，通过这一分析有助于投资者理解会计报表项目的经济内涵。在结构分析的基础上将报表中的相关数据进行对比分析就是指标分析。指标分析是财务报表分析的核心，目标是运用会计数据定量地评价公司的当前和过去的业绩，以及公司的财务风险和盈利能力等，并评估其可持续性。进行指标分析必须按照一定的逻辑，形成系统有效的分析体系，从而正确反映公司的财务状况、经营成果和现金流量。一般的报表分析指标包括偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力四大类指标。通过指标分析，投资者还要达到明了公司现状问题的功能。在上述分析中，股票投资者可根据需要使用比较分析、趋势分析、结构分析、比率分析等报表分析方法，对公司做出全面评价，借此形成公司流动性与盈利能力的准确判断，对公司财务风险、财务弹性及其盈利能力做出最佳测算。这里要特别强调的是分析中一定要运用权衡和变通的理念，灵活使用分析方法和分析指标，使分析结果最终能有助于“评价该公司股票是否具有投资价值”。
4.前景预测。财务报表数据是历史数据，而决策要面向未来。因此，以报表中的历史数据为基础，对未来进行前瞻性预测，是实现财务报表的“投资决策有用性”的关键步骤。故在前述分析步骤基础上，还需要进一步进行恰当的前景分析。前景分析中主要运用财务预测的工具，财务预测基于具体分析目的，可以是报表预测、指标预测，也可采用判别模型进行预测等。前景预测对股票投资者投资决策的重要性不言自明，因为股票投资是要在未来获得投资收益的，是公司的未来而不是现在的盈利能力所决定的。
5.服务于投资决策———回答该公司股票是否具有投资价值。前述分析步骤，准确说只得到了公司财务状况目前怎么样和未来发展可能是什么样的一个结论，要想形成具体的投资决策，必须根据上述分析结论，结合其他情况（如股票市场的风险、政策倾向等）评估该公司股票是否具有投资价值，作为股票投资者进行投资决策的最有价值的依据。值得一提的是，这并不等同于投资决策，股票投资决策是指对股票投资的具体对象、投资的时机、投资的期限等作出选择的过程。应将股票投资的基本分析和技术分析结合起来，找出期望收益率相同的情况下，投资者愿意接受的最低风险，进行综合考虑才能得出最终的投资方案。
总之，公司是股票的载体，对公司财务报表进行分析，就可以在很大程度上确定这个公司的股票是否具有投资价值。运用上述理论框架对上市公司财务报表进行分析，有利于股票投资者找出具有投资价值的股票，是投资者能理性的、有效的进行股票投资决策的基础。
关键词：动量效应；股票特征；套利组合
中图分类号：F830．9文献标识码：A
文章编号：1000-176X（2006）11-0046-10
一、问题的提出
Jegadeesh和Titman（1993，2001）的经验研究结果显示，在美国股票市场中过去三至十二个月表现好或者差的股票（赢者或者输者）在接下来的三至十二个月内继续表现好或者差，利用这一现象所构建的套利组合（即买入赢者、卖空输者）会有持续的异常收益。这说明，股票价格变化表现出一种持续上升或下降的惯性，即存在动量效应。［1］［2］
动量效应的存在与否在金融理论研究、投资实践操作和市场规范发展方面有重要影响作用。动量效应的存在意味着股票市场是非有效的，这种不能用基于风险的传统资产定价理论来解释的动量效应动摇了传统金融理论的基础，目前已经成为传统金融理论的最严重挑战。动量效应的存在意味着技术分析方法是有效的，投资者会采用技术分析方法、遵循趋势投资策略进行投资操作。动量效应的存在意味着股票价格会沿趋势运行，股票市场有可能会走向极端，要么过于高估、要么过于低估，监管者应该对此有充分的认识和了解。有鉴于此，学术界、投资者和监管者有必要掌握关于动量效应的理论解释和经验证据。
自Jegadeesh和Titman（1993）开始，对动量效应的研究受到了学术界的极大关注。除了Jegadeesh和Titman（1993）在美国市场发现动量效应之外，一些研究者也在其他国家或地区的证券市场中发现了动量效应的存在证据。譬如，Rouwenhorst（1998）将Jegadeesh和Titman（1993）的方法复制用于欧洲十二国的股票市场，发现存在与美国市场基本一致的动量效应。［3］实际上，成熟股票市场中，日本市场是唯一一个没有发现动量效应的市场（Chui et al．, 2000）。［4］对于新兴股票市场，尽管在一些个别国家中动量交易策略基本上无利可图，但是经验证据显示出存在动量效应（Chui et al．, 2000）。［4］另外，国际股票市场指数变化中也显示出存在动量效应的经验证据（Chan et al．, 2000）。［5］
最近五年，国内学术界对中国股票市场动量效应给予较多关注，并发表了大量的学术研究论文。然而，学术界对中国股票市场中动量效应的研究仅处于起步阶段，几乎所有的研究仅限于检验中国股市中是否存在动量效应。已有的经验结果显示，多数研究得出了否定的结论，如王永宏、赵学军（2001）、朱战宇等（2003）、汪昌云（2003）、杨、陈展辉（2003）、罗洪浪、王浣尘（2004）、林松立、唐旭（2005）等等；少数研究持肯定态度，如周琳杰（2002）、吴世农、吴超鹏（2003）、程兵等（2004）等。
然而，对于有经验的股票投资者而言，中国股票市场中投资行为表现出明显的“追涨杀跌”和“寻庄跟庄”等技术分析的趋势特征，市场波动也表现出明显的“齐涨齐跌”、“板块轮动”和“强者恒强、弱者恒弱”等动量特征。很显然，实践者的直观感觉与多数研究者的经验结论相矛盾。有鉴于此，我们认为有必要对中国股票市场动量效应是否存在的问题进行深入分析。
与已有的经验研究不同，本文跳出对中国股票市场总体做检验的惯性思维，采用另一条思路，针对具有不同特征的股票表现出不同动量效应的现象，我们采用根据股票特征进行分组考察的办法，来检验中国股票市场中是否存在动量效应。
本文其余内容安排如下：在第二部分中，我们基于来自成熟股票市场的已有经验证据，归纳总结动量效应的具体表现特征；在第三部分中针对具有不同特征的股票，分别考察其套利组合的收益表现，检验不同类型股票的动量特征；最后在第四部分中进行简单总结，并尝试给予初步解释。
二、相关文献综述
在Jegadeesh和Titman(1993)发现美国股票市场存在动量效应之后，Rouwenhorst (1998) 考察了十二个欧洲国家的股票市场，结果发现：价格动量现象在欧洲市场上普遍存在，赢者组合超过输者组合的收益每月大约为1%，动量现象持续期平均为一年，而且动量收益与公司规模呈负相关关系。［3］对于新兴市场，Rouwenhorst (1999)的研究结果表明，引起预期股票收益存在横截面差异的因素在性质上与成熟市场完全相同，新兴市场股票也表现出动量效应、小公司股票优于大公司股票、价值型股票优于成长型股票。［6］在投资者选择投资策略方面，Grinblatt, Titman 和Wermers (1995) 研究了1975年至1984年155家共同基金的季度持仓情况和投资风格，结果发现有大约77%的基金属于动量策略投资者，他们购买过去的赢者组合，但很少买空过去的输者组合。进一步，采用动量投资策略的基金其平均收益要显著地高于其他的不采用动量策略的基金的平均收益，平均每个季度获得比上个季度高0．74%的显著性收益。［7］
进一步研究的结果显示，具有不同特征的股票表现出不同程度的动量效应。主要包括：第一，公司规模大小与动量收益之间负相关。Jegadeesh和Titman（1993）、Rouwenhorst (1998)等许多研究都发现小规模公司股票价格具有较大的动量收益。第二，股票价格的高低与动量收益之间负相关。Lesmond等（2004）发现动量效应的最重要的横截面预测变量是股票的价格水平，股价越低，其动量效应越大。［8］George和Hwang（2004）发现52周高价或低价能够解释动量收益中的一大部分，而且基于52周高价或低价的动量收益高于基于固定区间（如过去6个月）的动量收益，说明股票价格水平比股票过去价格变化对动量效应的影响更重要。［9］第三，股票的成长性与动量收益之间正相关。Daniel和Titman（1999）发现，相对于价值型股票（低市净率），成长型股票（高市净率）具有较高的动量效应。由于成长型股票的价值较难估计，其高动量效应可能是由投资者的过度自信造成的。［10］第四，股票换手率（或成交量）的大小与动量收益之间正相关。Lee和Swaminathan（2000）发现具有较高换手率的股票其动量收益也较高。［11］这一特征与交易成本观点不一致，因为换手率高意味着交易成本低。对于这种差异有两种解释：一种解释是高换手率源于因估价困难而产生的投资建议分歧较大；另一种解释是高换手率吸引较多交易者的关注，引起正反馈交易，从而产生较大的动量收益。第五，交易成本大小与动量收益之间正相关。考虑到公司规模和股价水平都与交易成本有关，因此上述证据显示，动量效应的横截面差异性很可能至少部分缘于交易成本的差异性，高交易成本意味着动量效应较大。第六，股票的关注程度与动量收益之间正相关。Hong等（2000）在控制了公司规模的影响后发现，受到较少股票分析者关注的公司其股票价格显示出较大的动量效应。［12］对于那些被忽略的公司，受到较少关注意味着市场缺少它的相关公开信息，信息在市场中的扩散缓慢，再加上股价对信息的反应是渐进的，从而增强了股票价格的动量效应。
国外对动量效应的研究是多方位的，除了检验市场中是否存在动量效应之外，还包括动量效应的具体表现特征、动量组合的收益来源、动量效应的理论解释、交易成本对动量利润的影响等等。限于本文的主题和篇幅，我们不在这里展开，有兴趣的读者可参考王志强等（2006）对动量效应的综述。［13］
对于中国股票市场动量效应的研究主要集中在检验动量效应的存在性。一方面，王永宏、赵学军（2001）运用Jegadeesh和Titman（1993）的方法，考察了深沪两市1993年以前上市的所有股票，经验分析结果显示，深沪股票市场存在明显的收益反转现象，但没有发现明显的收益惯性现象。［14］朱战宇等（2003）发现，月度周期检验中并不存在显著的动量利润，动量利润只存在于形成期和持有期在4周以内的周度周期策略中。［15］罗洪浪、王浣尘（2004）利用经偏度、序列相关和异方差调整的t统计量，研究发现：动量策略中赢者和输者组合都未表现出相应的收益惯性，该策略无利可图。［16］不支持中国股市中存在动量效应的还有汪昌云（2003）、杨、陈展辉（2003）、林松立、唐旭（2005）等等。另一方面，周琳杰（2002）选取深沪两市1995―2000年的股票交易数据，结果发现，在卖空机制存在的假定下，动量组合的形成和持有期限与其收益呈负相关关系，期限为一个月的动量策略的超额收益明显好于其他期限的策略。［17］吴世农、吴超鹏（2003）对1997―2002年我国上海股市342家上市公司发行的A股进行“价格惯性策略”和“盈余惯性策略”的实证研究，结果表明：样本股票价格存在短期的惯性现象。［18］程兵等（2004）采用沪深两市1995以前上市的股票作为样本，发现我国股市中存在明显的动量和反转赢利，且两种效应的强弱与大盘走势相关，当市场为牛市特征时，动量效应明显强于反转效应；当市场为熊市特征时，则反之。［19］
另外，部分研究者在对中国股票市场中投资行为研究时发现，相当数量的投资者使用动量交易策略。譬如，方军雄（2002）发现我国基金倾向于根据当期个股行情采取追涨杀跌策略；攀登等（2003）发现超过1/3的股市投资者(主要是个人投资者)在交易决策时采用了趋势策略, 他们倾向于在买入时采用动量策略, 而在卖出时采用反向策略；黄静和高飞（2005）发现近90%的基金采用动量投资策略。
考虑到已有经验结果存在矛盾，以及学术研究结果与市场直观感觉存在矛盾，本文拟采用根据股票特征进行分组考察的办法，来检验中国股票市场中是否存在动量效应。限于数据可得性，我们只对价值型与成长型、大盘与小盘、高价与低价、高换手率与低换手率四种情形进行分析研究。
三、检验方法和经验分析结果
1．数据说明
我们采用的样本数据来自深圳市国泰安信息技术有限公司开发的中国股票市场研究数据库（CSMAR）。我们选定研究的时间区间从1991年1月至2005年12月。考虑到所用到的财务数据和交易数据在时间上不同步，我们用1990年至2004年的年度财务数据和1991年1月至2005年12月的月度交易数据。实际上，由于我们得到的是每年底的市净率，而在每个考察月份要用当月市净率，因此需要对上年底市净率进行修正，将其转换成考察月份的市净率。
本文要用到的指标有：股票收益率、股票价格、公司规模、股票换手率和市净率。其中，股票收益率用考虑现金红利再投资的月个股回报率（MRETWD），股票价格用月末收盘价（MCLSPRC），公司规模用月末流通市值（MSMVOSD），换手率用月交易股数（MNSHRTRD）除以月流通股数（MSMVOSD/ MCLSPRC），这些变量全部来自于CSMAR交易数据库。
由于CSMAR年度财务指标数据库中的市净率等于年末每股价格除以年末每股净资产，而本文的研究需要根据考察月份的实际情况来区分价值型股票与成长型股票，因此需要对年末的市净率进行修正。其修正公式如下：
修正市净率=本月股票总市值上年末股票总市值×上年末市净率
其中，股票总市值（MSMVTTL）来自CSMAR交易数据库，上年末市净率（T60400）来自于CSMAR年度财务指标数据库括号中字符是CSMAR数据库中的字段名。。
2．分析方法
我们将具有不同特征（价值型与成长型、大盘与小盘、高价与低价、高换手率与低换手率）的股票进行分组，采用Jegadeesh和Titman（1993）的方法分别考察每组股票的动量收益。具体而言，在某一个考察月份，对于每组股票，根据它们在过去J个月的月度收益率的算术平均值从大到小进行排序，将排名前10%的股票做成一个等权重组合，称之为赢者组合，将排名后10%的股票做成一个等权重组合，称之为输者组合。买入赢者组合、卖空输者组合的零投资组合被称为套利组合（相对强弱策略组合）。然后，计算赢者组合、输者组合和套利组合在未来K个月的月度收益率。这种投资策略被称为（J，K）策略，其中J被称为形成期，K被称为持有期。本文中我们分别考察J=1,3,6,9,12和K =1,3,6,9,12共25种策略。
对于任一（J，K）策略，我们可以计算出样本区间内所有有效月份的持有期收益率。如果套利组合的持有期收益率的样本均值显著大于零，则我们认为它具有动量收益。通常，采用重叠抽样方法来检验（J，K）策略的持有期收益率是否显著为零。考虑到重叠法有可能引起收益率数据存在序列相关和异方差，本文中我们采用经Newey-West方法调整的t统计量来检验收益率的显著性。
需要特别指出的是：第一，本文中我们用10%作为赢者组合与输者组合的分组比例，这与国内外大多数相关研究所采用的比例相同。中国有部分学者采用了20%或30%作为分组比例，考虑到中国股票市场波动的特点，这有可能得出不同的结果。第二，本文中我们用算术平均方法计算月度收益率的平均值，来度量（J，K）策略中的形成期收益率和持有期收益率，这与Jegadeesh和Titman（1993）的方法一致。也有部分学者采用几何平均方法计算出形成期和持有期的累积收益率，用于度量（J，K）策略的收益。众所周知，在各期收益率波动较大的情况下，采用算术平均法会导致长期收益率的高估。相对于成熟股票市场，中国股票市场中股票的月度收益率波动明显大得多，因此，理论上应该采用几何平均方法计算出累积收益率，以累积收益率作为排序指标和度量动量收益指标比较合理。本文中，我们也采用累积收益率进行了分组检验，与采用算术平均收益率的结果基本一致。
3．经验结果
首先，我们考察价值型股票与成长型股票的动量效应。与通常的做法一样，我们用上市公司的财务比率――市净率来区分价值型股票与成长型股票。具体的做法是，在某一个考察月份，按照上市公司的修正市净率从小到大排序，将所有上市公司分成两组，在前50%的公司其股票属于价值型股票，在后50%的属于成长型股票。然后，采用Jegadeesh和Titman（1993）方法对两组股票分别计算其相对强弱策略组合的收益，计算结果列于表1。
由表1中的数据可以看出，就价值型股票而言，仅有三个套利组合的收益率是正值且统计上显著，其余套利组合收益率要么是负数，要么统计上不显著大于零，因此，我们不能认为它们存在动量效应。对于成长型股票，仅有两个套利组合的收益率是正值且统计上显著，因此将动量投资策略用于成长型股票也不能得到动量收益。值得注意的是，就动量效应而言，价值型股票与成长型股票基本上没有什么区别。
表1价值型股票与成长型股票的动量效应
注： （1）除了括号中的数值之外，所有数据都是组合的收益率，它被表示成百分比。（2）*、**和***分别表示在置信水平为10%、5%和1%下统计显著。（3）括号中的数据是t统计量的值，该值经Newey-West方法调整计算而得。
其次，我们考察具有不同规模的上市公司股票价格的动量效应表现。由于动量效应是一种市场现象，我们用上市公司在考察月份的流通股市值作为区分规模大小的指标。所有股票中，流通市值在前50%的属于大公司股票，在后50%的属于小公司股票。
列于表2的计算结果显示，对于大公司股票，形成期为1个月和3个月的套利组合收益率大部分都是负值，说明没有动量收益；形成期为6个月、9个月和12个月的套利组合收益率全部都是正值，但是只有部分是显著的，说明部分存在动量效应。与之形成鲜明对照的是，对于小公司股票，没有一个套利组合存在显著的正收益率，说明完全不存在动量效应。这里要强调的是，大公司股票和小公司股票在动量效应方面存在显著的差异性。
表2大公司股票与小公司股票的动量效应
注： （1）除了括号中的数值之外，所有数据都是组合的收益率，它被表示成百分比。（2）*、**和***分别表示在置信水平为10%、5%和1%下统计显著。（3）括号中的数据是t统计量的值，该值经Newey-West方法调整计算而得。
再次，我们考察股票价格的高低对套利组合收益的影响。本文中，我们用考察月份的股票月收盘价来区别股价的高与低，排名前50%的属于高价股，后50%的属于低价股。
表3中的计算结果显示，对于高价股，绝大多数套利组合的收益率是正值，而且在形成期为3―12个月中有60%的套利组合的收益率显著为正，特别是形成期为12个月的套利组合存在明显的动量效应。而对于低价股，套利组合的收益率要么是负值，要么不显著为正，因此低价股完全不存在动量效应。显然，高价股与低价股的动量收益有显著区别。
表3高价股与低价股的动量效应
注：（1）除了括号中的数值之外，所有数据都是组合的收益率，它被表示成百分比。（2）*、**和***分别表示在置信水平为10%、5%和1%下统计显著。（3）括号中的数据是t统计量的值，该值经Newey-West方法调整计算而得。
然后，我们考察具有不同换手率的股票之间是否存在动量收益差异。换手率用股票的月交易股数除以月流通股数计算，仍然用50%的比例区分高换手率股票和低换手率股票。
表4中的结果显示，高换手率股票完全没有动量效应；相对而言，尽管有显著正收益率的套利组合不多需要说明的是，对于低价股，有几个套利组合收益率的t统计量值较高，它们非常接近显著。，但低换手率股票存在部分动量效应。因此，我们认为，高换手率股票与低换手率股票的动量收益是有差别的。
表4高换手率股票与低换手率股票的动量效应
注： （1）除了括号中的数值之外，所有数据都是组合的收益率，它被表示成百分比。（2）*、**和***分别表示在置信水平为10%、5%和1%下统计显著。（3）括号中的数据是t统计量的值，该值经Newey-West方法调整计算而得。
最后，根据前面四种情形的经验结果，我们考察一种综合情形：即将部分存在动量效应的股票特征综合在一起，考察具有规模大、价格高和换手率低的股票的动量效应表现。为了比较，我们也列出了大公司和高价格股票的情形，这种情形基于如下考虑，低换手率主要集中在大公司股票和高价股票。
表5的结果显示，两种综合情形下的动量效应非常明显，特别是由具有规模大、价格高和换手率低的股票组成的套利组合的收益率全部为正值，而且绝大多数在统计上都是显著的。据此，我们认为，中国股票市场中存在动量效应，只不过其表现与成熟市场不同而已。
表5大公司、高价、低换手率股票的动量效应
注：（1）除了括号中的数值之外，所有数据都是组合的收益率，它被表示成百分比。（2）*、**和***分别表示在置信水平为10%、5%和1%下统计显著。（3）括号中的数据是t统计量的值，该值经Newey-West方法调整计算而得。
四、结论及其解释
采用Jegadeesh和Titman（1993）方法，根据股票的不同特征，本文分别考察中国股市中价值型与成长型、大盘与小盘、高价与低价、高换手率与低换手率股票的套利组合的收益表现，结果发现了与成熟市场中显著不同的动量表现特征：相对于小盘、低价和高换手率的股票，大盘、高价和低换手率的股票具有较高的动量收益，而价值型与成长型股票几乎没有动量收益。进一步，基于大盘、高价和低换手率特征构造的套利组合具有非常显著的动量收益。
基于上述结果，我们认为中国股市中存在动量效应，只不过其表现特征与成熟市场中的动量效应表现不同而已。根据前文对国外相关文献综述结果得知，成熟市场中，相对于价值型、大盘、高价和低换手率股票，成长型、小盘、低价和高换手率股票具有较大的动量收益。与之相比较，我们的经验结果却显示了一个非常令人惊讶的结果，与成熟市场中动量表现特征几乎正好完全相反，中国股票市场中大盘、高价和低换手率的股票具有较高的动量收益。
如果我们能仔细分析和了解中国股票市场的波动特点，也许对中国股市表现出的动量特征就不难理解和解释。第一，中国股市波动与中国经济波动基本上不存在相关性。对股票存在动量效应的一种基本面解释是，价格动量来自于盈余动量和行业动量。如果股市波动受经济波动驱动，盈余动量和行业动量又驱动价格动量，那么自然股市中就存在动量效应。在这种情况下，价值型股票和成长型股票（甚至中国股市）不存在动量效应就不难理解，因为中国股市基本不受经济波动影响。第二，中国股市表现为非常严重的政策市。这种政策市有加速或改变市场运行趋势的作用，从而造成股票市场中动量效应的部分消失。我们认为，单就动量效应而言，政策市并不一定起的是消极作用。第三，中国股票市场的一个非常典型特征是表现为“牛短熊长”。众所周知，美国股票市场表现为“牛长熊短”，这与市场存在中期（3―12月）动量效应相一致。在中国股市“牛短熊长”的情况下，再用相同方法在月度数据中寻找动量效应，找不到证据是不难理解的。一个有力佐证是，朱战宇等（2003）的经验结果发现短期（4周之内）动量效应。［15］第四，中国股市中有部分投资者（包括机构投资者）从事“做庄”，相当多的股票被人为“操控”。根据行为金融学理论，动量效应与投资者的投资行为有关，是许多个人投资行为的综合结果。如果某只股票被“做庄”者人为“操控”，那么他很有可能采用“反技术分析”方式操作，由此可能消灭该股票在通常情况下应该有的动量效应。我们知道，可供“做庄、操控”的股票往往是小盘、低价股，而且在拉高出货时往往表现为高换手率。因此，我们认为，“做庄、操控”有可能成为中国股市中小盘、低价和高换手率的股票没有表现出动量效应的一种解释。当然，这有待于进一步研究和证实。
综上所述，我们认为，中国股票市场中存在动量效应，以低流通市值、高价格水平和低换手率划分的股票采用动量投资策略可以得到超额收益。当然，需要注意的是，中国股市中存在卖空限制，以及中国股市在走向相对理性。
参考文献：
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［13］ 王志强，齐佩金，孙刚．动量效应的最新研究进展［J］．世界经济，2006，（2），82―92．
［14］ 王永宏，赵学军．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），56―89．
［15］ 朱战宇，吴冲锋，王承炜．不同检验周期下中国股市价格动量的盈利性研究［J］．世界经济，2003，（8），62―67．
［16］ 罗洪浪，王浣尘．中国股市动量策略和反向策略的赢利性［J］．系统工程理论方法应用，2004，（6），495―503．
［17］ 周琳杰．中国股票市场动量策略赢利性研究［J］．世界经济，2002，（8），60―64．
［18］ 吴世农，吴超鹏．我国股票市场“价格惯性策略”和“盈余惯性策略”的实证研究［J］．经济科学，2003，（4），41―50．
关键词 价值投资 中国证券市场 适用性
一、价值投资的内涵和理论发展
(一)价值投资的内涵
价值投资,其核心思想是:以对影响证券投资的经济因素、行业发展前景、上市公司的经营业绩、财务状况等要素的分析为基础,利用某种方法测出股票的“内在价值”,然后与该股票的市场价值比较,让投资人做出是否投资该股票的投资策略。价值投资认为上市公司的内在价值与股票价格会有所背离,股票价格围绕内在价值这个稳定点上下波动,且股票价格长期看来有向内在价值回归的趋势;其内在价值决定于经营管理等基本面因素,股票价格则决定于股市资金的供需情况,在不同的决定因素下,内在价值高于股票价格的价差被称为“安全边际”,即当股票价格低于或者高于内在价值即股票被低估或者高估时,就出现了投资机会。
(二)价值投资的理论发展
最早对价值投资理论进行研究的学者是马克思,他认为,股票价格会随他们索取的收益大小和可靠程度而变化,同时股票价格由预期收入决定,因此又具有投机的性质。在马克思研究的基础上一些西方学者作了进一步的研究。美国著名的投资家本杰明.格雷厄姆,1934年出版的《证券分析》一书,被尊为基本分析方法的“圣经”,他认为,长期而言,股票的价格取决于企业的发展和企业所创造的利润,并与其保持一致,而短期价格却会受到各种因素影响而波动,尽管金融资产价格波动很大,但其基础价值稳定且可测量。1961年,莫迪格利尼和米勒提出了股利分配政策与公司价值无关的MM理论。该理论认为在严格假设条件下,股利政策不会对企业的价值和股票价格产生任何影响,一个公司的股票价格完全是由其投资决策所决定的获利能力决定的。MM 理论框架是现代价值评估的思想源泉,它促进现代价值评估理论的蓬勃发展。在这一基础上,人们经过大量的研究和论证,最终确立了决定股价的一个基本的变量——自由现金流,并由此提出自由现金流贴现模型。
二、价值投资策略在中国证劵市场的适用性探讨
(一)价值投资策略在中国证劵市场的适用性
根据价值投资理论,股票的价格围绕其价值上下波动,其内在价值又决定于经营管理等基本面因素,因此从理论上而言,股票价格与每股净资产,扣除非正常损益后每股净收益,每股经营现金流等变量有一定的相关性。但中国证劵市场的实际来看,却并非如此,股票价格严重偏离内在价值,我们用相关的估值理论对企业进行恰当的估值往往不符事实。
从这一轮的股市来看,很多基本面良好,潜在价值不错的股票却都大大的被低估了,价格一路走低,最典型的就数银行股。按6月20日的收盘价,以今年一季报测算,14家上市银行2010年动态市盈率平均为9.71倍,其中,小于10倍的有9家,最小的是交通银行,仅7.48倍;而大于11倍的仅有3家:宁波银行14.17倍,中信银行12.56倍,招商银行11.74倍。若以市净率计算,全部小于3倍,平均2.03倍,其中在2-3倍之间的有6家,在1-2倍之间的有8家。从估值角度来看,确实很低了。以当前9倍、10倍PE水平来看,即便是在港股市场上,也处于底部区域了,因为在港股历史上,大盘估值基本上是在10-20倍PE之间波动①。与此相反,创业板中许多基本面不怎么样的企业却一路走高。因此,在笔者看来,价值投资策略在中国证劵市场的适用性还是有一定的局限性的。
(二)原因分析
1.强周期行业不利价值投资
中国经济仍然处于工业化高速发展阶段,GDP的三驾马车为投资、消费和出口,其中投资和出口拉动的都是基础工业品需求,大量固定资产投资推动基础工业品需求的形成。映射到A股上市公司市值构成中,“煤电油运、钢筋水泥、地产有色”等强周期型行业占绝对主导地位,与美国市场以金融、IT、医药、消费为主体的结构差别很大。我们知道,巴菲特惯于投资消费、金融和传媒等弱周期性企业,而在中国A股市场上,消费零售行业仍然处于发展初期,值得长期投资的强势企业很少;主要传媒机构仍然是受意识形态控制的非经济组织;金融领域也是近两年才出现一些值得长期投资的强势企业。
关键词： 价值投资 中国证券市场 适用性
一、价值投资的内涵和理论发展
(一)价值投资的内涵
价值投资,其核心思想是:以对影响证券投资的经济因素、行业发展前景、上市公司的经营业绩、财务状况等要素的分析为基础,利用某种方法测出股票的“内在价值”,然后与该股票的市场价值比较,让投资人做出是否投资该股票的投资策略。价值投资认为上市公司的内在价值与股票价格会有所背离,股票价格围绕内在价值这个稳定点上下波动,且股票价格长期看来有向内在价值回归的趋势;其内在价值决定于经营管理等基本面因素,股票价格则决定于股市资金的供需情况,在不同的决定因素下,内在价值高于股票价格的价差被称为“安全边际”,即当股票价格低于或者高于内在价值即股票被低估或者高估时,就出现了投资机会。
(二)价值投资的理论发展
最早对价值投资理论进行研究的学者是马克思,他认为,股票价格会随他们索取的收益大小和可靠程度而变化,同时股票价格由预期收入决定,因此又具有投机的性质。在马克思研究的基础上一些西方学者作了进一步的研究。美国著名的投资家本杰明.格雷厄姆,1934年出版的《证券分析》一书,被尊为基本分析方法的“圣经”,他认为,长期而言,股票的价格取决于企业的发展和企业所创造的利润,并与其保持一致,而短期价格却会受到各种因素影响而波动,尽管金融资产价格波动很大,但其基础价值稳定且可测量。1961年,莫迪格利尼和米勒提出了股利分配政策与公司价值无关的MM理论。该理论认为在严格假设条件下,股利政策不会对企业的价值和股票价格产生任何影响,一个公司的股票价格完全是由其投资决策所决定的获利能力决定的。MM 理论框架是现代价值评估的思想源泉,它促进现代价值评估理论的蓬勃发展。在这一基础上,人们经过大量的研究和论证,最终确立了决定股价的一个基本的变量——自由现金流,并由此提出自由现金流贴现模型。
二、价值投资策略在中国证劵市场的适用性探讨
(一)价值投资策略在中国证劵市场的适用性
根据价值投资理论,股票的价格围绕其价值上下波动,其内在价值又决定于经营管理等基本面因素,因此从理论上而言,股票价格与每股净资产,扣除非正常损益后每股净收益,每股经营现金流等变量有一定的相关性。但中国证劵市场的实际来看,却并非如此,股票价格严重偏离内在价值,我们用相关的估值理论对企业进行恰当的估值往往不符事实。
从这一轮的股市来看,很多基本面良好,潜在价值不错的股票却都大大的被低估了,价格一路走低,最典型的就数银行股。按6月20日的收盘价,以今年一季报测算,14家上市银行2010年动态市盈率平均为9.71倍,其中,小于10倍的有9家,最小的是交通银行,仅7.48倍;而大于11倍的仅有3家:宁波银行14.17倍,中信银行12.56倍,招商银行11.74倍。若以市净率计算,全部小于3倍,平均2.03倍,其中在2-3倍之间的有6家,在1-2倍之间的有8家。从估值角度来看,确实很低了。以当前9倍、10倍PE水平来看,即便是在港股市场上,也处于底部区域了,因为在港股历史上,大盘估值基本上是在10-20倍PE之间波动①。与此相反,创业板中许多基本面不怎么样的企业却一路走高。因此,在笔者看来,价值投资策略在中国证劵市场的适用性还是有一定的局限性的。
(二)原因分析
1.强周期行业不利价值投资
中国经济仍然处于工业化高速发展阶段,GDP的三驾马车为投资、消费和出口,其中投资和出口拉动的都是基础工业品需求,大量固定资产投资推动基础工业品需求的形成。映射到A股上市公司市值构成中,“煤电油运、钢筋水泥、地产有色”等强周期型行业占绝对主导地位,与美国市场以金融、IT、医药、消费为主体的结构差别很大。我们知道,巴菲特惯于投资消费、金融和传媒等弱周期性企业,而在中国A股市场上,消费零售行业仍然处于发展初期,值得长期投资的强势企业很少;主要传媒机构仍然是受意识形态控制的非经济组织;金融领域也是近两年才出现一些值得长期投资的强势企业。
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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