基于公司规模的股票市场动量效用分析

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1、基于公司规模的股票市场动量效用分析一、文献回顾及研究背景介绍　　动量效应描述了股票市场中的惯性现象，前一时期收益率较高的股票组合，在后一时期仍然会产生较高的收益率。也就是说，在不存在交易成本的前提下，卖出“输家组合”，用这些资金买入相同金额的“赢家组合”，即可构造出无成本的盈利性资产。说到动量现象不得不提到Jegadeesh和Titman，这两位学者揭开了动量效应研究的篇章。他们在美国市场桑买入过去3-12个月的股票收益率前10%的股票，卖出收益率后10%的股票，可以在未来3-12个月内获得1%的

2、超额收益。　　AllaudeenHameed与YuantoKusnadi对六个亚洲股票市场进行了研究，发现在1981至1994年间，亚洲股票市场上存在着小而显著的动量现象，但同时如果控制亚洲市场的公司规模，动量现象则并不明显。CarlosForner,JoaquinMarhuenda发现在西班牙市场上，12个月时期内存在明显的动量策略收益，而在60个月时期内存在着明显的反转策略收益。StanHurm与VladPavlov研究了澳洲市场的动量现象，得到的结论是澳洲市场上存在着很强的中期动量效应。Jo

3、sephKang,Ming-huaLiu,SophieXiaoyanNi使用了A股市场中的数据进行分析，发现短期的反转效应于个别股票信息的过度反应，而中期性的动量利润则与股票市场的过度反应无关。　　程兵、梁衡义、肖宇谷使用沪深两市1995年之前上市的公司为样本，发现中国市场上存在明显的动量效应，并且在牛市时，动量效应强于反转效应，熊市时反之。CAPM模型无法解释动量效应，可以用投资者对信息的反应来解释。王志强、王月盈、徐波、段谕等发现中国市场和成熟市场中有显著不同的动量表现，价值型或成长型、高价或

4、低价、高换手率或低换手率等因素会对股票的动量现象有较为明显的影响。　　传统的金融学理论认为，市场上的参与者是理性的，可以对市场上的信息进行正确有效地反应。但行为金融学者认为，市场是非有效性的，投资者对市场上的信息产生认识过度或认识不足的现象。一些国内外学者指出，当一些股票有较好的盈利，会提高投资者对这些股票的预期收益，因而会产生动量超额收益。　　而且，中国A股市场作为一个新兴国家市场，无论监管水平还是投资者结构，和成熟市场都有着较大区别。中国A股市场经过了多年的改革与完善，较好地遏止了坐庄恶意操纵

5、股票价格的现象，但是由于信息披露不够及时、准确、透明，加之监管措施不到位，导致股票在定向增发等重大信息披露时，仍然会产生对信息过度反应。此外，中国市场个人投资者占大多数，而这些个人投资者获取信息的能力更为有限，且在交易过程中的情绪化会产生羊群效应，助长了动量现象的产生。此外，中国股票市场中在陆续开展融资融券业务以及股指期货交易业务，改善了过去股票市场无做空机制的现象。然而中国股票市场做空门槛仍然比较高，参与做多与做空的投资者不对称性较强。这些因素都会致使中国市场的动量现象，从构成和特征和成熟市场有

6、所不同。　　另外，传统的动量效应分析集中于动量效应的存在性分析，而对动量现象成因分析的研究较少。AllaudeenHameed的研究中提到了，公司规模是亚洲市场动量现象不同于美国市场的因素之一，而徐信忠和郑纯毅也发现规模、账面价值与市值比，流通股比例，换手率等因素也可以解释动量现象。本文则利用沪深股票市场中的数据，分类成为大盘股和小盘股，对比不同规模公司是否会产生较明显的动量效应差异。　　　　二、数据及研究方法　　本文使用的数据来自于wind数据库及通达信股票行情软件。样本区间为2010年1月至2

7、011年12月的沪深300成分股周数据。沪深300成分股为优质公司股票，可以较好地代表沪深股票市场，并使得分析结果更可信。在这段时期中，市场处于箱型震荡状态，因此可以排除牛市及熊市对分析结果的影响。此外由于笔者采用周数据而非月数据，因此并不需要太宽的样本区间即可提供足够的数据量。公司规模按照基准日流通股股本计算，并剔除掉在2010年1月至2011年12月之间上市的股票样本。股票价格采取复权处理，将资本化的股利整合到股票价格中，使其更客观地反映股票的价格及投资者的收益。　　本文采取传统的重叠度量抽样

8、方法，国内外大部分研究都采用这种统一的方法。　　首先，按照2010年1月基准日的流通市值降序排列，前三分之一的股票构成大公司组合（B），后三分之一的股票构成小公司组合（S）。　　其次，在按规模分类的基准上，将每个规模再按收益率细分，在每一个形成期内（F周）收益率为前30%的股票为赢家组合（W），收益率为后30%的股票为输家组合（L），这样一来，我们就有了4个组合，即BW，BL，SW，SL。而零成本套利组合分别为BW-BL和SW-SL。　　第三，以等金额权重持有组合中的每一只股票，并