中国金融学术研究网
CHINA FINANCIAL RESEARCH NETWORK

资本市场--市场有效性
工作论文
2009-03-08 第2卷 第2期

编: 麻省理工学院斯隆管理学院金融学讲席教授,清华大学经管学院特聘教授。

执行主编: 杨之曙清华大学经济管理学院金融学副教授。


本期目录

中国股市日历效应研究——基于随机优势的方法

吴锴 哈尔滨工程大学经济管理学院工商管理系
刘家国 哈尔滨工程大学经济管理学院工商管理系
喻登科 哈尔滨工程大学经济管理学院工商管理系

中国股票市场月度效应分析

朱春明 广东商学院金融学院

中国股市“申购日效应”的实证研究

吕江林 江西财经大学金融学院
童红坚 江西财经大学金融学院
石劲 澳大利亚国立大学金融与统计学院

股价同步性代表定价效率的高低吗?——来自我国股市惯性策略和反转策略的证据

许年行 北京大学光华管理学院
洪涛 厦门大学管理学院
徐信忠 北京大学光华管理学院
吴世农 厦门大学管理学院

估计方法、数值方法和市场有效性——对传统利率模型估计方法反思

戴国强 上海财经大学金融学院
李良松 上海财经大学, 美国北卡罗来那州立大学金融学院, 数学系


论文摘要

中国股市日历效应研究——基于随机优势的方法

吴锴哈尔滨工程大学经济管理学院工商管理系
刘家国 哈尔滨工程大学经济管理学院工商管理系
喻登科 哈尔滨工程大学经济管理学院工商管理系

本文以上证综指1993-2008年的数据为基础,运用随机优势理论对中国股市中存在的日历效应进行了实证检验和分析。该检验方法相比过去文献中所常用的虚变量回归法,避免了因收益率分布非正态性而导致结论的偏差。实证结果表明,中国股市存在周末效应,一周内最高日收益率出现在周五,最低日收益率出现在周一。其次,中国股市存在月初效应,月内第1周的平均收益比月内其他周的平均收益高。特别地,本文还发现中国股市存在的相对较弱的“二月效应”,上海证券交易所2月份的平均收益显著大于其他月份。有效集分析结果证明均值-方差模型在收益分布非正态的情况下会导致结论偏差。

中国股票市场月度效应分析

朱春明 广东商学院金融学院

传统的有效市场认为,股票价格是随即游走的,但随着行为金融学派的兴起,各种股市异象也相继被发现和解释。而典型地,西方国家的股市通常表现出一月效应、小盘股效应等等。本文也对中国股市的各月度收益率进行了统计性的描述,和尝试性的解释。本文分析发现,中国股市股市的月度效应既有和全球股市相似的地方也独有自己的特点。全球股市的一月效应和十二月效应并没有很明显地表现在中国股市上。而10月份的马克吐温效应上,中国股市和全球股市又表现出趋同性特征,并且10月份的股市都表现出下跌。除此之外还发现,中国股市的上半年月收益率通常较高,而下半年的月收益率的波动率加大。这可能和中国的农历年以及中国上市公司财务表的公布时间有关。

中国股市“申购日效应”的实证研究

吕江林 江西财经大学金融学院
童红坚 江西财经大学金融学院
石劲澳大利亚国立大学金融与统计学院

本文根据现代金融学理论,运用基于广义误差分布(GED)的ARMA(1,1)-GARCH(1,1)模型对我国股市“申购日效应”进行实证检验。研究结果表明:我国沪深两市都存在显著的负“申购日效应”这一“异象”;这种效应主要发生在新股发行规模不大的申购日;下跌走势阶段与上升走势阶段的“申购日效应”相比,前者的负效应比后者大;新股上市首日收益率与“申购日效应”发生概率以及负效应程度负相关。

股价同步性代表定价效率的高低吗?——来自我国股市惯性策略和反转策略的证据

许年行 北京大学光华管理学院
洪涛厦门大学管理学院
徐信忠 北京大学光华管理学院
吴世农 厦门大学管理学院

“股价同步性”(亦称股价“同涨同跌”,一般用R2度量)是世界各国证券市场发展过程中的一种普遍现象,也是近年来财务学的研究热点和前沿课题。本文收集1994-2004年中国股市的相关数据,构建不同交易策略,对股票收益的“惯性”和“反转”与R2之间的关系进行系统的分析和检验,以此考察“信息效率观”和“定价无效观”两种不同观点在解释股价同步性生成机理上的适用性。研究发现:(1)我国股市基本上不存在显著的短期“惯性”现象,而存在显著的长期“反转”现象,并且反转效应随着R2的上升而逐渐减弱,两者呈显著负相关关系,与“信息效率观”不符;(2)经市场模型和三因素模型调整后的反转收益与R2仍呈显著负相关关系,并且时间序列回归分析结果也表明,反转收益与股价同步性显著负相关;(3)在牛市阶段和熊市阶段存在较显著的短期“反转”现象,并且不同市场态势下短期反转效应与R2大小的关系不同,两者在牛市阶段呈显著正相关关系,但在熊市阶段则呈显著负相关关系,说明不同市场态势下R2代表的经济含义不同。总之,本文的研究结论不支持“信息效率观”对股价同步性生成机理的解释。

估计方法、数值方法和市场有效性——对传统利率模型估计方法反思

戴国强 上海财经大学金融学院
李良松 上海财经大学, 美国北卡罗来那州立大学金融学院, 数学系

本文首先将利率期限结构模型分成了四类,并总结了国内外利率期限结构模型的估计方法。作者利用中美利率数据证明了利率市场的有效性,估计方法和数值优化方法都会对模型估计结果产生影响。实证结果表明,利用所有市场利率数据的新估计方法得到的参数会更加准确,可以消除利率市场的套利机会;遗传算法的估计结果不太稳定,单纯形法估计结果对初始值比较敏感,而矩形分割法的估计结果最为稳健。


      中国金融研究学术网(China Financial Research Network)发表金融研究工作论文和已发表论文的摘要。
      
      如果您如希望按期收到最新的金融研究工作论文和已发表论文的摘要,请访问http://www.cfrn.com.cn,注册即可。
      
      您如果想要发表您的工作论文或已发表论文的摘要,请访问http://www.cfrn.com.cn,注册,登录,然后上传。
      
      中国金融研究学术网不拥有所发表的工作论文和已发表论文摘要的版权。读者可以免费浏览和下载。      
	  
      如果您有任何问题,请联系我们。通过E-Mail发送至:cfrn@sem.tsinghua.edu.cn。或者通过邮寄方式,寄送至:清华大学经济管理学院中国金融研究中心。邮编:100084。
      

Copyright @ 2008 China Center for Financial Research,Tsinghua University. All Rights Reserved.
版权所有 清华大学中国金融研究中心