市场有效性,长期收益与行为金融学

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1、初稿:1997年2月本稿:1997年6月欢迎评论(请勿引用)市场效率、长期收益与行为金融学尤金.F.法玛*芝加哥大学商务研究生院,芝加哥东58大街1101,IL60637。电子邮箱:eugene.fama@gsb.uchicago.edu。KennethFrench、DavidHirshleifer、S.P.Kothari、OwenLamont、MarkMitchell、HershShefrin、RexSinquefield、RichardThaler、TheoVermaelen、RobertVish

2、ny以及两位审阅人的评论都极具价值。(EugeneF.Fama)关于非正常长期收益的文献对市场效率提出了挑战,但市场效率却依然有效。与市场效率假定一致的是,这些非正常现象均为偶然性结果,对信息显然的过度反应与反应不足几乎同样普遍,而事前的反常收益在事后继续的频率与在事后逆转的频率相同。根据市场效率预测,显然的非正常收益可能是因为方法的原因,与此一致的是,大多数非正常长期收益常常随技术手段的适当变化而消失。Fama,Fisher,Jensen与Roll(FFJR1969)所引入的事件研究提出了极具价值的

3、证据,说明股价对信息是如何作出反应的。很多研究关注的是有明确日期的短窗(几天)收益。而该方法的一个优势在于,由于日期望收益近似零,因此,预期收益模型不会对有关非正常收益的推断造成很大影响。关注短收益窗的研究认为,价格对于事件的反应滞后都是转瞬即逝的。有一些文章对这一看法提出了挑战。这些文章正在变得越来越深入。它们认为,股价针对信息作出的调整是缓慢的,因此,要想得到关于市场无效性的全盘图景,就必须考察长期收益。若接受他们所说的结论,则最近一些关于长期收益的研究都是市场无效性的证明,这种无效性,具体地说,

4、就是对于信息的长期反应不足与反应过度。然而,现在是问一问的时候了。这些文章,作为一个整体,是不是想说明有效性应当被摒弃?我的回答是肯地的“不”,原因有二。首先,有效市场会导致多种事件的发生,这些事件每一个都说明,价格对于信息的反应不足。但是,在有效市场中,显然的反应不足的发生频率和过度反应的发生频率是相同的。如果反应不足与过度反应出现非正常情况的概率是随机的,那就符合市场有效性。我们会看到,“显然的过度反应与反应不足出现非正常情况的概率大致相同”很好地描述了现存的非正常现象。其二,更重要的是,如果长期

5、收益出现非正常性的频率极高,高得无法归因于偶然性,则非正常性在过度反应与反应不足之间的平均分布就是市场有效性的巨大胜利了。然而,我们会发现,长期非正常收益对于所采用的方法是很敏感的。当采用了不同的预期(正常)收益模型,或者当用不同的统计方法来度量的时候,他们就会减少或者消失。因此,即使是一个个单独地看,大多数的长期非正常收益也能合理地归因于偶然性。进行关于长期收益研究的全盘展望的一个问题是,他们很少测试市场有效性的具体替代品。替代假定,即市场无效性,是模糊的。这一点难以让人接受。和所有模型一样,市场有

6、效性(价格完全反应可获得的信息)对于价格信息的描述是有缺陷的。但是,根据标准的科学规则,市场有效性只能被一个更好的具体的价格形成模型所替代,而这个模型本身可能会被实验测试所推翻。任何替代模型都是一项让人望而却步的任务。它必须详细说明形成过程中的种种偏差,这些偏差导致那些投资者们对一些类型的事件反应不足,而对另一些则反应过度。与简单的市场有效性相比,该替代模型还必须能更好地解释所观察到的结果;即,非正常收益的期望值为零,但偶然会导致向零(非正常现象)两端的偏离。关于非正常现象的文献资料并没有就具体的市场

7、有效性替代达成一致,因此,为了使得研究不至于中断,我假定,合理的替代必须在过度反应与反应不足之间任选其一。使用这种观点,在第一部分我回顾了现有的研究,但没有质疑这些研究的推论。我的结论是,总体看,关于长期收益的文章并没有将过度反应或反应不足视为主导现象。但是,市场有效性所做的关于两者发生概率是随机的预测还是相当站得住脚的。两篇近期的论文,Barberis,Shleifer与Vishny(1996)以及Daniel,Hirshleifer与Subramanyam(1997),提出了包含过度反应与反应不足

8、的行为模型。这些模型都提到了可以驳倒那些假说,这是对于他们而言是件添彩的事情。在第二部分我要说,这两种行为模型对于他们试图解释的非正常现象而言表现不错,这一点并不出人意料。但是,其他的非正常现象却令人尴尬了。问题在于,两种模型都预测,作为对长期事前非正常收益的反应,会出现时候收益反转。事实上,事后收益继续出现的频率几乎与反转一样——与这两种行为模型相比,这一结果更符合市场有效性。第三部分考察了在进行关于长期收益的推断时出现的一些问题。最重要的是一种不可避

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