规模效应、随机游走假说与市场有效性

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1、规模效应、随机游走假说与市场有效性——基于马尔科夫链对上海A股市场的实证研究韦倩（山东大学经济研究中心250100）感谢山东大学经济研究中心黄少安教授对本文提出了宝贵的意见，但作者文责自负。作者可提供本文涉及的全部数据，有兴趣的读者可来函索取。作者姓名：韦倩所在单位：山东大学经济研究中心通信地址：山东大学新校经济研究中心邮编：250100联系电话：135064152520531—88369311Email:weiqian@mail.sdu.edu.cn规模效应、随机游走假说与市场有效性——基于马尔科夫链对上海A股市场的实证研究内容提要与常规的规模效应研究方法不同，本文以1996—2

2、004年上海A股市场为考察对象，从组合的收益序列的可预测性方面来研究规模效应。由于收益序列呈现出非线性所谓非线性即不能通过改变单位或对比条件均值更高阶的条件矩进行类似于线性方法的扩展，以简化为线性来分析。和非正态性的特征，所以本文使用马尔科夫（Markov）链方法并结合传统的自相关分析来研究未经风险调整和经过风险调整的收益序列的可预测性。研究发现：依规模形成的各个组合的未经风险调整和经风险调整的收益都不具有可预测性。本文研究结果也构成了市场有效性检验的一个子集。关键字规模效应可预测性市场有效假说马尔科夫链自20世纪60年代以来，市场有效性一直得到学者们的广泛关注，市场有效性理论已被

3、广泛应用于西方资本市场，在现代证券理论中占有重要地位，没有任何理论能象它一样获得经济学家如此广泛的讨论和检验。在研究证券市场有效性的过程中，发现了一些市场异象（marketanomalies），比如一月效应、周末效应、市盈率效应、规模效应等，这些异象的存在使投资者能通过特定的投资策略获取超过市场平均水平的超常收益，从而构成对有效市场假说（EMH）的挑战。我们知道异象的研究对于科学的发展起到极其重要的推动作用，它因为不能被原有的范式所解释，从而促使人们建立起新的可以解释异象的范式，比如由于牛顿的理论不能解释水星近日点的移动，而爱因斯坦的广义相对论却可以，所以人们放弃了牛顿的理论作为范

4、式。但是异象也有可能只是可以用原有范式解释的一种人们的暂时疑惑，因此辨别和解释“规模效应”等金融市场上出现的异象将会是理论上的一个里程碑。本文就是以上海A股市场为基础研究规模效应。规模效应（sizeeffect）是指股票的平均收益与公司的规模之间具有规律性的负相关关系,即较小规模公司的股票具有较高的收益率,而较大规模公司的股票具有较低的收益率,因此规模效应又称小公司效应或小盘股效应。本文的结构如下：第一部分为文献综述；第二部分为组合的构建及其统计描述；第三部分为马尔科夫链与依规模组合收益序列的随机游走假说检验；第四部分为市场模型和随机游走假说检验；第五部分为本文的结论及启示。一、文

5、献综述规模效应是由Banz(1981)和Reinganum(1981)同时提出的。Banz(1981)将所有在纽约证券交易所上市的股票按照市值大小分为5组，发现总收益率和风险调整后的收益率都有随公司市值上升而下降的趋势，市值最小一组股票的平均年收益率比市值最大一组的股票高19.8%，因此，市值成为期望收益的一个很好的预测因子，并且比CAPM模型本身具有更好的预测作用。Reinganum(1981)以1963-1977年间NYSE-AMEX上市公司为对象,首先按市场价值分为10个投资组合,再采用简单加权平均方法,计算风险调整后的超额收益。研究结果表明,市值越小的投资组合其超额收益率越

6、大,并且超额收益率持续至少两年。此后，很多学者发表了大量的相关性研究文章，发现这种现象在较长的年份中存在着,并且还广泛存在于世界各国的股票市场中。值得注意的是，Fama和French(1992)开创性的将规模因素进行定量化研究，发现两个容易测量的特征变量：公司账面价值与市场价值比率（BE/ME）能够简单有力地解释1963年—1990年美国股票市场横截面平均收益特征，并且一旦引入规模因素，β的解释能力立即消失了。因此他们认为规模因素在对解释横截面期望收益率差异方面发挥着主导作用，并提出了著名的“三因素模型”，构成了对传统定价理论的挑战。在Fama和French(1993)和Fama和

7、French(1995)两篇论文中，他们按照公司规模和BE/ME两个因素形成了一系列组合，发现可以用这些组合来预测收益，和CAPM模型预测市场组合的收益具有相同的作用，因此，建议将这两个因素纳入到资产定价中来，并且将这些组合具有的预测能力归结为它们捕获风险的能力。到了90年代后半期，规模效应的研究结果发生了变化，经济学界似乎得出了一致的意见，那就是：虽然规模效应确实是广泛存在的，即股票的平均收益与公司的规模之间具有规律性的负相关关系，但是拒绝将规模效应作为对资产定价理