不确定信息理性预期均值复归与有效资本市场

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1、尊敬的会议负责人：您好!本文已在《经济研究》编辑部进入了二审，不知这一点是否与会议论文的投稿精神相佐，果真如此的话，那么，请您取消这篇论文的参会资格，麻烦之处请多多包涵!此致敬礼!黄泽先2008年12月5日星期五第2页投稿单论文题目不确定信息理性预期、均值复归与有效资本市场：理论与实证研究的挑战Rationalexpectationunderuncertaininformation,MeanregressionandEfficientcapitalmarket:Challengeoftheoreticandemp

2、iricalresearch作者黄泽先长沙理工大学经济与管理学院湖南涉外经济学院商学部研究背景与自我评价哈佛大学金融学家AndrewW.Lo(1997)指出，由于有效市场理论本身并没有严格的定义，使得有效市场理论成为金融学中最富争议和最神秘的领域，笔者建立了不确定信息理性预期分析方法，并借鉴了贝叶斯统计理论和市场序列均衡理论，在Fama的信息有效性基础上试图建立一个新的资本市场效率分析框架，即均值复归理论。本文研究的主要理论价值在于四个方面，一是将不确定信息引入了理性预期模型中，尝试了不确定信息理性预期分析方法，

3、从而，将未来信息或不可得信息引入到预测模型中，使理性预期与客观实际更加系统性地相一致；二是阐明了均值复归理论，在所有确定的可得信息为历史信息的条件下，股票下期价格的条件数学期望将复归于其价格序列加权均值；三是论证了股票价格的加权序列均值就是当期股票内在价值，从而，为股票价格对其内在价值的偏离程度这一经典含义自然过渡到用来描述资本市场效率大小提供某种理论上的方便；四是对股票价格与其内在价值或序列均值之间的数量关系进行了探讨，这种探讨的重要意义在于三个方面，(一)是为证券市场技术学派中最重要的均线理论提供了理论基础；

4、(二)是为从技术上预测股票价格走势和周期性规律提供理论支撑；(三)是弥合了传统的市场有效性与技术学派之间的裂痕。本文研究的主要实证价值在于二个方面，一是传统计量经济学理论中赋予股票价格序列均值平均权重的做法是颇具争议的；二是我国当前股票价格偏离其内在价值程度比较严重，有68.27%的股票价格高于其内在价值达到40%，因此，目前证券市场的泡沫是比较严重的。本文研究的主要不足有三个方面，一是没有论及如何确定股票价格的时间序列长度，本文将时间序列的起点定为股票上市交易的第一天，但事实上，这样做的必要性需要更进一步论证；

5、二是没有论证股票价格方差的减小是否是帕累托改进，如果二者是等价的，那么，这将为本文研究的主题提供了最有力的支撑；三是在实证方面没有进行更为全面的检验，如完全可以采用ARIMAX、GARCH及VAR等工具来建模分析，当然，笔者考虑不周的其他方面也可能存在不少。这些不足一方面来源于篇幅限制，另一个主要因素就是笔者的水平和能力有限，但无论如何，这些不足之处将在后续研究中随着笔者的不断摸索和努力学习而有可能得到很大程度的完善。论文摘要[摘要]本文将不确定信息引入了理性预期模型，并通过贝叶斯统计理论与市场序列均衡理论探讨了

6、资本市场的有效性，指出股票价格充分揭示所有可得信息等价于价格的均值复归性，而并非Fama所说的零期望利润性，前者只是后者的必要条件；进一步的论证表明股票价格的序列均值等于股票的内在价值，信息有效意味着股票价格与其内在价值的一致性，并非下期价格对上期价格的随机偏离，市场效率的高低表现在股票价格对其内在价值的偏离程度。最后，利用均值复归理论和上证指数数据对中国资本市场的信息有效性进行检验，并提出相应的政策建议。第2页AbstractThispaperintroducesuncertaininformationinth

7、erationalexpectationmodelandprobesintocapitalmarketefficiencybymeansofBaysestatistictheoryandmarketseriesequilibriumtheory.Itpointsoutthatstockpricesufficientlyrevealingallofinformationavailableisequivalenttotheregressionityofstockprice,andnotthezeroexpectati

8、onprofitexplainedbyFama,whichtheformerisonlytheessentialconditionofthelatter.Thefurtherargumentsprovethattheseriesmeanofstockpriceequalsitsstockinnervalue,andthatinformationefficiencyimpl