重大事件下我国上证A股市场的短期过度反应探讨

发布时间:2022-04-10 15:58:49 论文编辑:vicky

本文是一篇金融论文,本文主要的结论如下:第一,以整个重大事件样本为研究对象,发现赢者组合的投资表现明显弱于市场表现,输者组合的投资表现明显强于市场表现,且反转策略组合在事后检验期的累积收益率远远高于市场指数的累积收益率,证明了我国上证 A 股市场在重大事件发生后存在统计上与经济上均显著的短期过度反应现象。短期过度反应现象的发生往往是因输者组合与赢者组合对市场信息的反应程度不同引起的,存在显著的非对称性。市场短期过度反应现象的存在会使投资者的投机心理占主导,投资者的投机心理又会反过来驱使投资者产生更频繁的交易,加重股票市场的过度反应程度。

第一章  绪论

第一节 研究背景及意义

一、研究背景

我国证券市场始于 20 世纪 90 年代初,经过近 30 年的发展,取得了世界瞩目的成就。目前,我国已经形成了由沪深主板市场、创业板市场、中小板市场、科创板市场、新三板市场和场外交易市场等构成的多层次资本市场体系。我国 A 股市场于 2018 年 6月 1 日被纳入明晟指数(Morgan Stanley Capital International,MSCI),与国际市场的联动性加强,在全球资本市场的影响力得到了巨大提升。虽然我国股票市场的发展取得了重大成就,但其运行机制与市场结构仍存在不少缺陷,引起了不少问题。比如,我国股票市场的暴涨暴跌极为频繁,给投资者带来巨大的投资风险。2014 年至 2016 年,中国股票市场频繁出现暴涨暴跌的情形。2018 年,因中美贸易战的持续恶化,中国股市又遭受新一轮暴跌,屡创新低,给我国监管机构带来了巨大挑战。股价的暴涨暴跌,往往是对市场中异常或重大事件的过度反应,这严重影响了股市的资源配置效率。

股票指数作为描述股票市场整体表现的重要指标,它的收益率与波动率序列隐含着股票市场的各类信息。通常情况下,股票指数往往都是小幅度的平稳变动,但在重大事件影响下,股票指数在短时间内往往会发生巨幅变化,产生剧烈波动,加剧市场风险。与其他大多数交易日相比,股票在某些交易日具有异常高或异常低的收益表现。如果这种市场的重大变动代表着市场对重大信息或事件的有效反应或理性反应,那么投资者无法通过构建投资策略获取超额收益率。如果股价的调整超出了应有的范围,那么这种重大的市场变动意味着市场可能产生了过度反应。中国股票市场以个人投资者为主,投资者在投资决策活动中往往表现出有限理性与认知偏差,易对重大事件产生过度反应,引起股市短期的暴涨暴跌,显著加大了市场风险,给投资者、风险管理部门及政府监管部门造成巨大损失。

第二节 文献综述

De Bond 和 Richard(1985)是最早研究过度反应现象的学者,他们认为投资者在投资过程中会对市场中的突发信息产生过度反应,并提出过度反应理论(Overreaction Theory)[4]。这一研究引起了越来越多学者的研究兴趣,使之成为行为金融学领域的重要研究方向之一。学者不仅构建理论模型探究过度反应现象的特征及产生路径,而且通过实证分析验证股票市场过度反应现象是否存在。

一、过度反应理论研究

过度反应理论是行为金融学的重要理论。Daniel 等(1998)根据投资者是否拥有私人信息将其划分为信息持有者与无信息投资者,并提出 DHS 模型[12]。他们认为股价是由易犯自我归因(Self-attribution)和过度自信(Overconfident)这两类错误的信息持有者决定的。其中存在自我归因的投资者会因忽视公共信息的价值而反应不足,存在过度自信的投资者则因夸大私有信息的价值而引起过度反应,两者共同作用引起了长期收益反转。Barberis 等(1998)构建 BSV 模型来研究投资者行为,该模型认为是投资者的代表性偏差引起了过度反应,而投资者的保守型偏差则引起了反应不足 [5]。骆艳等(2003)对过度反应的相关理论进行总结评述,包括风险理论、前期收益、询报价理论与规模理论等四个理论,同时也对过度反应实证研究进行了归纳总结[36]。现有研究大多认为是市场信息不对称性及投资者的非理性决策行为引起的股票市场过度反应。但杨胜刚和成博(2014)对此提出了质疑,他在贝叶斯决策准则的框架下,引入信息扩散因素与不确定因素,通过理论分析重新探究了信息影响下的股市过度反应特征。结论显示,市场过度反应现象是市场的自身属性,而非投资者非理性决策行为和异质性引起的,但两者是影响过度反应的重要因素[48]。

第二章  重大事件的筛选

第一节 重大事件的定义与分类

一、重大事件的定义

目前,国内外学者对重大事件的定义尚未达成共识,未给出统一的定义。Bogachev等(2008)认为重大事件是在量级上显著超过平均值的事件,发生概率远低于常规事件,产生的影响巨大[6]。本文重点关注的是那些能对股票市场产生巨大影响的重大事件。这些事件包括能给市场带来正面影响的重大利好事件与带来负面影响的重大利空事件。重大事件发生的当天,则被称为重大事件日。

有效市场假说认为,资产价格变动是信息在股价上得以反映的外在表现,即我们认为市场中的信息或事件会反应在股价的变动中。在没有信息或事件冲击时,股价围绕价值上下适度波动;相反,重大事件的出现会引起股价的大幅波动。重大波动的出现往往意味着市场存在巨大的信息冲击。重大事件对金融资产收益率的影响探究起源于 Glosten和 Milgrom(1985),他们认为金融资产的收益率应该划分为小幅度变化与大幅变化,前者主要是由普通信息或流动性交易引起的,后者主要是由重大事件产生的[17]。许多学者开始研究重大事件与市场反应之间的关联,Aggarwal 和 Inclan(1999)利用亚洲与拉丁美洲等十个新兴市场在 1985-1995 年之间的波动特征与重大事件的相关性,研究表明几乎所有的市场波动都主要与本国的重大事件相关联,特别是新兴国家在这方面比发达国家的市场表现更加突出[2]。因此,本文认为市场中的重大波动与极端走势是对代表重大价值相关信息或事件的反应,是由重大事件引起的。在金融市场上,重大事件发生的频率要远远高于正态分布,产生的影响巨大,并且带有复杂特征,投资者很难通过分散化的投资来分解重大事件引起的风险。

第二节 重大事件的筛选方法

本节对挑选事件的常用方法进行梳理与总结,在此基础上提出重大事件的界定方法。

一、常见的筛选方法

信息的发布或事件的发生是投资者产生过度反应行为的前提。现有关于过度反应的研究,事件主要是通过股价异常波动或异常收益率来定义的,即认为股价异常波动或异常收益率是重大事件的出现引起的。通过设置阈值来挑选引起市场异常波动的事件,以此研究事件发生后股票的过度反应。目前,学者在研究股票市场短期过度反应时普遍采用的事件日确定方法有三种:固定阈值法、均值-标准差法、VaR法。

 (一)固定阈值法

研究股票市场短期过度反应的早期,主要通过直接设置某一固定阈值作为事件筛选器。当市场指数的收益率𝑟超过设置的阈值T时,即认为此交易日可能存在能够冲击市场的重大事件或信息,并将该交易日作为事件日。可表示为:|𝑟𝑡| > 𝑇。若𝑟𝑡> 𝑇,则表示可能存在利好事件;若𝑟𝑡< −𝑇,则表示可能存在利空事件。阈值设置不同,挑选出的事件对市场的冲击程度也不同。若研究重大事件或极端事件时,则需要将阈值提高到合理范围。研究的焦点不同,所设阈值的大小也有较大的差异。有学者将股价波动幅度超过±2.5%作为筛选事件的阈值[3],也有学者将阈值设置为±10% [8],更有学者将阈值设置为±20%[19]。可见,固定阈值法在设置阈值时具有较强的主观性。

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第三章 过度反应表现及理论解释 .............................. 22

第一节 过度反应的定义及表现 ............................ 22

一、过度反应的定义 .................................. 22

二、过度反应的表现 .................................. 22

第四章 重大事件下市场短期过度反应的实证模型构建 ............ 28

第一节 过度反应现象的实证模型选择 ...................... 28

第二节 过度反应模型的构建 .............................. 28

一、模型的实证说明 .................................. 28

二、过度反应现象的检验依据 .......................... 29

第五章 重大事件下市场短期过度反应的实证检验 ................ 35

第一节 数据来源及统计分析 .............................. 35

一、数据来源 ....................................... 35

二、收益率序列的统计分析 ............................ 35


第五章  重大事件下市场短期过度反应的实证检验

第一节 数据来源及统计分析

一、数据来源

本文选用上证  A  股指数(000002.SH)作为实证对象,数据区间为 1991 年 1 月 2日至 2018 年 12 月 28 日,包括 6847 个交易日。本文主要通过东方财富 Choice 数据库与 Wind 数据库获取实证数据,利用 R 语言、Stata、Excel 等软件进行数据处理,对数据进行描述性统计分析及回归分析,最终得到所需的实证结果。 目前,金融研究主要用的是资产收益率而非价格,主要是因为资产收益率能够忽略资产规模,完全体现该资产的投资表现,而且收益率的时间序列比价格更容易处理。因此,本文采用的是上证 A 股指数(000002.SH)的对数收益率进行分析与估计。即𝑟𝑡=100 ∗ ln( 𝑅𝑡𝑅𝑡−1⁄ ),其中𝑅𝑡为𝑡时刻的股指指数。

二、收益率序列的统计分析

用统计软件 R 语言对上证 A 股指数的收盘价及日对数收益率做时序图观察,见图5.1 与图 5.2。

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第六章  结论与展望

第一节 研究结论

本文研究了我国上证 A 股市场在重大事件发生后的短期过度反应现象。通过构建统计指标识别重大事件,然后利用上证 A 股指数及其成分股的日交易数据实证分析了市场在重大事件影响下的短期过度反应特征。首先通过对现有文献进行梳理总结,发现我国股票市场过度反应研究方面存在的不足。其次,分别从传统金融学理论与行为金融学理论两个角度分析了股市产生过度反应的原因及过程。再次,通过构建滚动窗口下的变参数动态 VaR  模型,挑选出 123 个重大事件及事件日,使用基于事件研究法下的 CARs模型探究在不同重大事件类型下我国股票市场的短期过度反应特征。最后,使用三因素模型分析市场产生过度反应的原因。本文主要的结论如下:

第一,以整个重大事件样本为研究对象,发现赢者组合的投资表现明显弱于市场表现,输者组合的投资表现明显强于市场表现,且反转策略组合在事后检验期的累积收益率远远高于市场指数的累积收益率,证明了我国上证 A 股市场在重大事件发生后存在统计上与经济上均显著的短期过度反应现象。短期过度反应现象的发生往往是因输者组合与赢者组合对市场信息的反应程度不同引起的,存在显著的非对称性。市场短期过度反应现象的存在会使投资者的投机心理占主导,投资者的投机心理又会反过来驱使投资者产生更频繁的交易,加重股票市场的过度反应程度。

第二,中国股票市场对重大事件的反应存在显著的非对称性,并且这种反应与市场状态密切相关。对全体重大事件根据重大利好或重大利空、是否处于经济危机期间、是否实行涨跌停板制度、不同重叠事件类型等四个标准划分出 9 个类型。其中,重大利空事件、经济危机与非经济危机期间的事件、涨跌停板制度实行前后、无重叠事件类型、反转事件类型等七种类型存在较明显的短期过度反应现象,通过构建反转策略组合可以获得超过市场表现的超额投资回报,有助于提高投资者的盈利能力,是一个优于买入并持有策略的优良投资组合策略。但是,在动量事件类型与重大利好事件下上证 A 股市场不存在明显的短期过度反应现象。

参考文献(略)