股市效率價格調整論文

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內容摘要：本文基于股票價格的偏調整模型，計算了我國股市的價格調整系數，分析了股票價格對信息揭示能力的直接證據。價格調整系數的研究把價格形成原理和價格對信息的反應特征相結合進而考察股票市場效率的研究思路，可對事件研究法作有益的補充。

關鍵詞：價格調整系數市場效率事件研究

雖然人們普遍認同股票價格能夠對各類信息沖擊迅速做出反應，但是如何測度價格對信息的反應速度，進而考察市場的有效程度卻一直存在爭議：價格對信息的反應存在著延遲現象（HasbrouchandHo，1987）；不同的企業特質影響著個股價格吸收信息的速度（JenningsandStark，1981）。這就對信息與價格之間的動態關系提出了更高的研究要求。相關的實證研究中，事件研究法（eventstudy）的應用最為普遍。但是，事件研究法本身存在明顯的局限，Fama（1998）認為：事件窗口的長度選擇比較隨意；確定市場收益時無法回避CAPM模型本身的不可檢驗性問題；計量方法的主觀選擇所導致研究結論的不一致性。這些缺陷制約了相關實證結果的穩健性。

基于股票價格與信息之間的關系，AmihudandMendelson（1987）首先提出了帶噪聲的價格偏調整模型，刻畫了股票的觀測價格向其內在價值的調整過程。Damodaran（1993）在此基礎上把價格調整系數發展為不同收益間隔（returninterval）下的股票收益方差的函數，為實證研究提供了基礎。BrisleyandTheobald（1996）修正了具體的函數表達式后進一步鞏固了實證結果的可信性。通過考察價格調整系數進而估計股票價格的調整速度，不但可以克服事件研究法中存在的某些缺陷，而且也能涵蓋測度價格反應的性質及其程度兩個方面。

基于此，本文測度了我國股票市場的價格調整系數，從信息揭示的角度考察我國股票市場的效率水平。

股票價格調整系數

市場微觀結構理論指出，通過市場交易所表現出來的交易價格與無摩擦條件下得到的均衡價格有著很大的不同。一般把前者稱為觀測價格(observedprice)Pt，把后者稱作內在價值(intrinsicvalue)Vt。Black(1986)把Vt與Pt間固有的差別歸因于噪聲(noise)。AmihudandMendelson（1987）使用帶噪聲的股票價格偏調整模型刻畫了價格調整過程，模型如下：

Pt-Pt-1=g[Vt-Pt-1]+ut（1）

調整系數g滿足0πgπ2。{ut}是白噪聲序列，均值為零，方差為σ2。調整系數g反映了交易價格向價值的調整。g=0意味著一種極端情況，此時價格不對價值變化做出反應；0πgπ1意味著價格對信息沖擊反應不足，只做出部分調整；g=1表明為單位調整系數，意味著盡管有噪聲，但價格依然對價值的變化做出充分調整，表明了股票價格完全由其價值加上噪聲給定；gφ1說明價格對新信息反應過度。

一般認為，證券價值{Vt}服從隨機游走過程，

Vt=Vt-1+et+m（2）

m代表每天的期望價值收益，{et}為獨立同分布的隨機變量，其均值為零，方差為ν2。定義觀測收益為：Rt=Pt-Pt-1。由（1）式、（2）式可得出觀測收益方差、一階自協方差分別為：

價格調整系數的估計

為了測度具體的調整系數g，必須使用不同收益間隔的方差。定義Rjt為時間段t中收益間隔為j時的收益。Rjt的方差為：

其中，gj為j時段中的價格調整系數。假設內在價值和噪聲過程是獨立的，而且經過k天后股票價格對新信息能夠進行充分調整，即gk=1。此時，Var(Rkt)=kν2+2σ2。那么，j時段的收益方差和k時段的收益方差之間有如下關系：

其中，j=1,2,K,k。再有，gk=1時噪聲和內在價值的方差分別可以寫作：

σ2=-Coν（Rkt，Rkt-1）（7）

這時價格調整系數為：

數據選擇和研究假設

本文選用了滬、深兩市最常見的6只指數來測度我國股市的價格調整系數，分別是上證綜合指數、上證A股指數、上證180指數、深證綜合指數、深證綜合A股指數和深證成份指數。考慮到1996年底為抑制當時的市場過熱，滬、深兩市對所有上市股票及基金實行10％漲跌幅限制，漲跌幅限制必然影響證券市場的效率，也會影響具體交易制度下的股票價格行為。因此，本研究選用1997年1月2日至2004年12月31日期間的交易數據。研究數據均來自于深圳市國泰安信息技術有限公司的中國股票市場研究數據庫（CSMAR）。使用的統計軟件為SPSS11.5。

確定限幅間隔

由于股價吸收信息是一個漸進的過程，于是可假設在一個足夠長的時間內股價能夠對信息進行充分反應，即交易價格收斂于內在價值。這一時間段被稱作限幅間隔。本文采用ChanandAriff（2002）的統計檢驗的方法來確定限幅間隔k。

鑒于價格調整系數模型中g和k之間所具有的內在聯系，假設k的不同取值會對g值具有一定影響，且這種影響在一定收益間隔內統計上是顯著的，但隨著間隔的增加，這種顯著性將會消失。也就是說，由于假設股價在一定的時間內對新信息的反應已經很充分了，因此當k值超過這一限幅間隔后，k值的增加對調整系數g將不具顯著影響。本文在k=1，2，K，30的范圍內，對每一指數分別計算j（j=1,2,K,k）時段內的價格調整系數，分別得到g值。基于每一個j值，對所得到的g值和k值之間進行統計檢驗。通過回歸來評估k的取值對g值的影響。回歸方程如下：

g=α+βk+ε(10)

當系數β的估計值不再顯著時，就說明對k值對調整系數g的大小沒有顯著影響。此時的k值就是該指數價格調整過程中的最小限幅間隔。計算發現，6只指數檢驗結果中，單獨檢驗結果顯示最大的限幅間隔為12天，聯合檢驗結果顯示為13天。因此，本文把中國股票市場價格調整過程的限幅間隔設定為13天。

實證結果及分析

表1顯示了六只指數對股票市場信息的價格調整系數的測度結果。

表1的結果揭示出我國股票市場具有以下顯著特點：

六只指數的實證結果顯示出高度的一致性，滬、深兩市都需要10天時間才能實現對信息的充分調整。

滬深兩市都表現出明顯的過度反應特征，并隨著收益間隔的增加逐漸向完全反應狀態收斂。其中，滬市過度反應的程度又要甚于深市，因為相同收益間隔下滬市的價格調整系數更大。

就市場效率而言，深市優于滬市。在第10天，深市3只指數的價格調整系數不但收斂至(0.9000，1.1000)區間，而且已經達到了(0.9900，1.0100)的更精確的區間。