動量效應(yīng)研究的最新進(jìn)展

摘 要：行為金融與傳統(tǒng)金融理論都對動量現(xiàn)象進(jìn)行了解釋，但一直存在爭論，并且這兩種解釋思路都存在缺陷，也不能合理地解釋中國大陸股市的動量現(xiàn)象。國內(nèi)外有些學(xué)者開始從奈特不確定性角度來研究動量現(xiàn)象，它可以合理地解釋中國股市的動量效應(yīng)。本文對這方面的研究進(jìn)展進(jìn)行了簡述，并對未來的研究進(jìn)行了展望。?

　　關(guān)鍵詞：動量效應(yīng)；行為金融；奈特不確定性??
　　
　　自從Jegadeesh 和 Titman（1993）發(fā)現(xiàn)股市存在動量效應(yīng)以來，對動量效應(yīng)的研究逐漸成為金融學(xué)中最“核心”的領(lǐng)域。行為金融學(xué)和傳統(tǒng)金融理論對此類問題的解釋始終存在分歧。近期文獻(xiàn)表明，在奈特不確定性視角下，這種分歧有逐漸消弭的趨勢。?
　　
　　一、 行為金融與中國大陸股市的動量效應(yīng)?
　　
　?。ㄒ唬﹤鹘y(tǒng)金融理論與行為金融模型?
　　Fama和French（1993，1996）等從傳統(tǒng)理論的角度對動量效應(yīng)進(jìn)行了解釋：動量效應(yīng)不是市場無效的證據(jù)，動量策略的超額收益可能與人們采用的理論工具有關(guān)——在資產(chǎn)定價模型中，β值不是好的風(fēng)險指標(biāo)，只要在因子模型中加入新風(fēng)險因子，超額收益或許就會消失。但對因子模型中應(yīng)當(dāng)加入哪些風(fēng)險因子，學(xué)者們未能達(dá)成共識。?
　　行為金融則認(rèn)為傳統(tǒng)金融理論的前提出了問題，因而試圖從投資者的決策行為入手來找出動量效應(yīng)的產(chǎn)生機(jī)制，但這些解釋也存在缺陷。Shefrin (2000)認(rèn)為，行為金融模型對投資人行為模式的假設(shè)，并沒有以心理學(xué)試驗(yàn)為基礎(chǔ)，缺乏合理的依據(jù)。正如Peter（1999）所認(rèn)為的：“為了發(fā)展一個理論模型而尋找不合理的邏輯假設(shè)就好比把車放到了馬前頭”。與此同時，這也使經(jīng)濟(jì)學(xué)失去了自己的特點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)學(xué)畢竟不是心理學(xué)，它不應(yīng)該研究具體的認(rèn)知模式，其假設(shè)應(yīng)具有一定的概括性與抽象性。?
　　
　　（二）中國股市的動量效應(yīng)與行為金融?
　　對于中國股市的動量效應(yīng)，中國學(xué)者進(jìn)行了大量研究。王永宏、趙學(xué)軍（2001），朱戰(zhàn)宇、吳沖鋒和王承煒（2003），吳世農(nóng)、吳超鵬（2003），肖軍、徐信忠（2004），馬超群、張浩（2005），趙振全、丁志國和蘇治（2005），林松立、唐旭（2005）等都認(rèn)為，如果采用月度數(shù)據(jù)檢驗(yàn)，中國大陸股市并不存在明顯的動量效應(yīng)，而中長期反轉(zhuǎn)現(xiàn)象則比較突出；周琳杰（2002）發(fā)現(xiàn)動量策略的利潤對形成期和持有期的期限敏感，形成期和持有期為一個月的動量策略贏利性最為顯著；劉煜輝、賀菊煌和沈可挺（2003）則認(rèn)為形成期和持有期在2周和24周之間的動量策略有顯著收益；余書煒（2004）則發(fā)現(xiàn)形成期和持有期在10 到15 天的動量策略有顯著收益。曹敏、吳沖鋒（2004）認(rèn)為，中國大陸證券市場作為新興市場，和西方證券市場的反向策略存在差異，主要表現(xiàn)在中國股市的反向周期短于西方發(fā)達(dá)國家。?
　　雖然以上實(shí)證研究的樣本期間不盡相同，但一致結(jié)論是中國股市的動量策略利潤只存在于形成期和持有期在4周以內(nèi)的周期策略中；而西方國家股市的動量策略利潤一般存在于形成期、持有期為中期（3-12個月）的策略中。朱戰(zhàn)宇、吳沖鋒和王承煒（2003）等都認(rèn)為，BSV、DHS、HS等模型沒有揭示出中國股市動量效應(yīng)產(chǎn)生的機(jī)制。他們認(rèn)為，BSV、DHS等模型中的投資者是根據(jù)對上市公司業(yè)績的預(yù)期來對公司的股票進(jìn)行估價的，這符合發(fā)達(dá)資本市場上投資者的投資行為模式，而國內(nèi)投資者基本上不關(guān)心公司的基本面，愛好短線操作，容易出現(xiàn)跟風(fēng)等現(xiàn)象，從投資者認(rèn)識偏差角度來解釋中國股市的動量效應(yīng)并不合適。?
　　
　　二、奈特不確定性視角下的股市動量效應(yīng)?
　　
　?。ㄒ唬?奈特不確定性與復(fù)雜性?
　　1．不確定性的兩種分類?
　　奈特（Knight,1921）把未來的不確定性分成兩種情況：一種是具有確定概率分布的不確定性，就是常說的“風(fēng)險”（risk）；另一種是沒有確定概率分布的不確定性，其主觀概率是不確定的，稱為奈特不確定性（Knightian uncertainty）或模糊（ambiguity）。如果拋硬幣的話，你會知道風(fēng)險有多大，如果賭正面，贏的概率是50%。奈特認(rèn)為，當(dāng)你完全不知道各種可能性狀態(tài)以及各種狀態(tài)的概率時，就存在奈特不確定性。Savage(1954)等認(rèn)為，雖然有時不能計算出某種事件的概率分布，但我們可以對這個事件指定一個先驗(yàn)信念，這對建立數(shù)理模型的技術(shù)選擇沒有什么區(qū)別，因此，奈特對不確定性的分類沒有意義了。 Ellsberg(1961)等通過一系列試驗(yàn)否定了Savage假設(shè)。他們的試驗(yàn)表明，奈特對不確定性的劃分是有意義的。這些試驗(yàn)還表明，人們常對奈特不確定性表現(xiàn)出厭惡的傾向，即便告訴試驗(yàn)者Ellsberg試驗(yàn)存在邏輯上的矛盾，試驗(yàn)者仍然堅持自己的選擇，并愿意為避免奈特不確定性而支付溢價。他們發(fā)現(xiàn)有人喜歡賭博（風(fēng)險），卻不喜歡奈特不確定性，厭惡奈特不確定性的人不一定厭惡風(fēng)險。這進(jìn)一步證實(shí)奈特的觀點(diǎn)：風(fēng)險厭惡和奈特不確定性是兩種不同的現(xiàn)象。他們還發(fā)現(xiàn)，在面臨奈特不確定性時，人們更在乎別人的想法，更容易形成“羊群效應(yīng)”。?
　　2．系統(tǒng)的復(fù)雜性造成了奈特不確定性?
　　奈特不確定性是如何產(chǎn)生的呢？現(xiàn)代自然科學(xué)證明，由于系統(tǒng)內(nèi)部的非線性機(jī)制（或正反饋機(jī)制或復(fù)雜性機(jī)制）造成了系統(tǒng)的進(jìn)化，從而形成了奈特不確定性。如果系統(tǒng)是一個簡單的系統(tǒng)，那么這個隨機(jī)過程就是遍歷的（ergodic），可以通過頻數(shù)試驗(yàn)等方式得到這個過程的概率分布。自然界大多數(shù)隨機(jī)事件都屬于這種過程，這種過程就是一般不確定性——風(fēng)險。但如果系統(tǒng)是進(jìn)化的，過程就是非遍歷的（non?ergodic），即使具備了歷史的和當(dāng)前的所有信息（完全信息），也無法獲得某種未來不確定事件的概率分布，因?yàn)樗皇沁^去過程的簡單重復(fù)，永遠(yuǎn)有新的狀態(tài)被創(chuàng)造出來，我們不能預(yù)知這個狀態(tài)，更不可能獲得這種狀態(tài)的概率分布。經(jīng)濟(jì)社會中的大多數(shù)系統(tǒng)都屬于這種過程，這種不確定性就是奈特不確定性。?
　　
　?。ǘ?奈特不確定性視角下的動量效應(yīng)微觀機(jī)制?
　　Lewellen 和 Shanken(2002)認(rèn)為,股票價格序列的可預(yù)測性與股票定價過程中的“參數(shù)的不確定性（parameter uncertainty）”有關(guān)，當(dāng)決策者對未來現(xiàn)金流量的先驗(yàn)信念不確定時（即存在概率分布的不確定性時），代表性投資者通過貝葉斯過程逐漸更新信念，這個學(xué)習(xí)過程滲透到股票定價過程中，導(dǎo)致股票價格正相關(guān)。?
　　徐元棟、黃登仕（2003），徐元棟（2004）從奈特不確定性的角度探討了股市動量效應(yīng)產(chǎn)生的微觀機(jī)制。與LS模型類似，投資者也不可能準(zhǔn)確地確定未來現(xiàn)金流量的的概率分布，原因就是投資者面臨奈特不確定性。與LS模型不同，他們認(rèn)為，市場上的投資者不能用一個“代表性投資者”來代替，這些投資者是不同質(zhì)的，他們對未來現(xiàn)金流量具有不同的先驗(yàn)信念（heterogeneous beliefs）。當(dāng)這些異質(zhì)投資者出現(xiàn)市場傳染現(xiàn)象時，就造成了動量效應(yīng)。?
　Ford、 Kelsey 和 Pang(2006)則從微觀金融角度研究了動量（反向）效應(yīng)產(chǎn)生的機(jī)制。當(dāng)市場上出現(xiàn)模糊（ambiguity）信號、不能確定股票的基本價值（面臨奈特不確定性）時，如果做市商與投資者都表現(xiàn)出樂觀情緒（悲觀情緒），股市就會出現(xiàn)動量現(xiàn)象。?
　　Gerdjikova(2006)試圖在CBD理論（Case?based Decision Theory）下解釋股市上的所有異?，F(xiàn)象。由于投資者面臨奈特不確定性，他無法確定股票的基本價值。如果股票價值在合理區(qū)間內(nèi)，投資者為了追求更多財富而在股市上頻繁交易從而造成了動量效應(yīng)。?
　　奈特不確定性視角下的動量效應(yīng)機(jī)制理論認(rèn)為，投資者不能確定股票未來現(xiàn)金流量的概率分布，異質(zhì)投資者的市場傳染或者情緒的悲觀（樂觀）造成了動量效應(yīng)。這些模型可以較好地解釋中國股市的動量現(xiàn)象。行為金融認(rèn)為，決策者對股票現(xiàn)金流量的概率分布是確定的，不存在所謂“奈特不確定性”，是有限理性的投資者犯了認(rèn)識偏差錯誤，從而造成了動量效應(yīng)。這兩種解釋的最大分歧在于對不確定性的處理。?
　　
　?。ㄈ?奈特不確定性視角下的“奈特不確定性厭惡”補(bǔ)償模型?
　　近年來，西方學(xué)者開始從奈特不確定性“厭惡”的角度來研究動量策略的“利潤”的來源。Andrew和 Hodrick（2006）、Zhang（2006）等發(fā)現(xiàn)動量策略的超額利潤以及收益率橫斷面差異與奈特不確定性有正相關(guān)關(guān)系。Anderson、 Ghysels 和 Juergens（2005，2006）則試圖在資產(chǎn)定價模型中加入“奈特不確定性厭惡因子”來解釋股市中的動量效應(yīng)現(xiàn)象。從奈特不確定性角度看，投資者除面臨一般風(fēng)險外，還面臨“更高級風(fēng)險”，即奈特不確定性。只要在定價因子模型中考慮這種“更高級風(fēng)險”，異常超額收益就會消失。
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　?。ㄋ模┠翁夭淮_定性視角下兩種解釋方案的邏輯聯(lián)系?
　　從奈特不確定性視角來研究動量效應(yīng)也有兩條思路：一是從奈特不確定性角度研究動量效應(yīng)產(chǎn)生的機(jī)制；二是在傳統(tǒng)的資產(chǎn)定價模型中加入“奈特不確定性厭惡因子”，將其作為動量策略“超額”利潤產(chǎn)生的來源。從邏輯上看，這兩條思路并不矛盾,奈特不確定性視角下的動量效應(yīng)的微觀機(jī)制涉及的是“里”，“奈特不確定性厭惡補(bǔ)償”模型涉及的是“結(jié)果”，是“表”。以奈特不確定性為邏輯起點(diǎn)，可以將這兩條研究思路緊密地聯(lián)系在一起。?

三、奈特不確定性、原則理性與直覺性推斷
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　　行為金融模型主要從認(rèn)識性偏差（或噪聲）或信息不完全的角度對動量效應(yīng)等異?，F(xiàn)象進(jìn)行了解釋。但問題是既然這些直覺性決策容易導(dǎo)致認(rèn)知偏差，投資者為什么仍然采取直覺性決策模式呢？行為金融沒有給出“理性”決策者產(chǎn)生上述決策行為模式的原因。實(shí)際上，投資者面臨的是奈特不確定性的環(huán)境，表現(xiàn)為事實(shí)上的“有限理性”。從決策行為可以看出人類在進(jìn)化過程中的學(xué)習(xí)與記憶自適應(yīng)性：傾向于本能的自我安全感（自我控制、認(rèn)知失調(diào)）以及通過直覺性決策方式進(jìn)行決策，即原則理性（rule rationality）（Aumann, 1997）。在原則理性的視角下，如果決策者處于一個復(fù)雜的、奈特不確定性的世界，采用直覺性決策是合乎他們的理性的。?
　　行為金融沒有對 “噪聲”給出一個確切的定義。如果噪聲是與投資價值無關(guān)的信息，作為理性投資者為什么不能過濾噪聲？行為金融學(xué)也重點(diǎn)研究在信息不對稱的情況下，有信息優(yōu)勢或劣勢的投資者的行為對證券價格的影響。有人認(rèn)為，對于公開市場上的大量、普遍交易的股票來說，投資者之間信息不對稱的可能性很小，也就是說不存在使股票價格產(chǎn)生大波動的信息不對稱問題。也有人認(rèn)為，“噪聲”是與股票價值相關(guān)的信息，但由于投資者在面臨奈特不確定性時的“原則理性”，決策者只能憑直覺利用這些信息。
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　　四、結(jié)束語?
　　
　　從復(fù)雜性科學(xué)視角看，我們面臨“奈特不確定性”的世界，現(xiàn)代金融對“不確定性”的處理過于簡化了。以奈特不確定性為邏輯假設(shè)的模型應(yīng)該能更有效地解釋中國股市的動量效應(yīng)，同時也避免了行為金融模型中“行為假設(shè)一致性”的問題。奈特不確定性是無法被傳統(tǒng)金融理論所解釋的金融“異常”現(xiàn)象的根源，是將行為金融學(xué)與傳統(tǒng)金融理論聯(lián)系起來的紐帶。?
　　西方學(xué)者已從一般不確定性角度解釋了西方國家的股市“異常”現(xiàn)象，但忽略了從奈特不確定性角度來解釋這一問題，造成了這片“研究園地”的荒蕪。而行為金融模型在解釋中國股市異?，F(xiàn)象時的“失靈”，促使人們重新從奈特不確定性角度來解釋這些異常，這方面有許多課題等待人們?nèi)ヌ接憽?
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　　參考文獻(xiàn)：?
　　曹敏，吳沖鋒. 2004. 中國證券市場反向策略研究及其短周期性［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐（1）. 30-34.?
　　林松立，唐旭.2005.中國股市動量策略和反向策略投資績效之實(shí)證研究［J］.財經(jīng)科學(xué)，208（1）：81-84. ?
　　劉煜輝，賀菊煌，沈可挺.2003.中國股市的信息反應(yīng)模式的實(shí)證分析［J］. 管理世界(8):6-15.?
　　馬超群，張浩. 2005.中國股市價格慣性反轉(zhuǎn)與風(fēng)險補(bǔ)償?shù)膶?shí)證研究［J］. 管理工程學(xué)報，19（2）：64-69.?
　　PETER E E.1999.資本市場的混沌與秩序［M］.北京：經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社. ?
　　王永宏，趙學(xué)軍. 2001.中國股市慣性策略賀反轉(zhuǎn)策略的實(shí)證分析［J］. 經(jīng)濟(jì)研究，23(6):56-69.?
　　吳沖鋒，王承煒，吳文鋒. 2002.交易量和交易量驅(qū)動的股價動力學(xué)分析方法［J］. 管理科學(xué)學(xué)報，5(1)：1-l1．?
　　吳世農(nóng)，吳超鵬. 2003.我國股票市場價格慣性策略與盈余慣性策略的實(shí)證研究［J］. 經(jīng)濟(jì)科學(xué)（4）：54-61. ?
　　肖軍，徐信忠. 2004. 中國股市價值反轉(zhuǎn)投資策略有效性實(shí)證研究［J］. 經(jīng)濟(jì)研究(3)：55-64. ?
　　徐元棟，黃登仕. 2003. 股票市場相變假說模型［J］. 管理科學(xué)學(xué)報，6（2）：61-67.?
　　徐元棟. 2004. 新有限理性概念下的股市異?，F(xiàn)象及股市波動機(jī)制研究［D］. 成都：西南交通大學(xué). ?
　　余書煒. 2004. 中國A股市場慣性現(xiàn)象研究［D］. 北京：北京大學(xué). ?
　　張人驥，朱平方，王懷芳. 1998.上海證券市場過度反應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)［J］. 經(jīng)濟(jì)研究(5):58-64. ?
　　趙宇龍. 1998. 會計盈余信息披露的信息含量——來自上海股市的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)［J］. 經(jīng)濟(jì)研究(7)：41 -49. ?
　　趙振全，丁志國，蘇治. 2005. 動量交易策略與反轉(zhuǎn)交易策略國際實(shí)證比較研究［J］. 中國軟科學(xué)（1）：120-125.?
　　周琳杰.2002. 中國股票市場動量策略贏利性研究［J］. 世界經(jīng)濟(jì)(8):60-64.?
　　朱戰(zhàn)宇，吳沖鋒，王承煒. 2003.不同檢驗(yàn)周期下中國股市價格動量的盈利性研究［J］. 世界經(jīng)濟(jì)（8）：62-67.?
　　ANDERSON E W, GHYSELS E,JUERGENS J L,2005. Doheterageneous beliefs matter for asset pricing［J］. The Review of Financial Sludies,18:875-924.?
　　ANDERSON E W, GHYSELS E, JUERGENS J L.2006.The impact of risk and uncertainty on expected returns［R］.Northern Illinois University ,Working Paper.?
　　
　AUMANN R J.1997.Rationality and bounded rationality,［J］.Games and Economic Behavior, 21: 2-14.?
　　BARBERIS N, SHLEIFER A, VISHNY R.1998.A model of investor sentiment［J］.Journal of Financial Economics,49 :307-343. ?
　　BARBERIS N, THALER B.2005. A survey of behavioral finance［R］. NBER Working Paper. ?
　　COHEN M, JAFFREY J, SAID T.1985.In dividual behavior under risk and under uncertainty: an experimental study［J］.Theory and Decision, 18:203-228.?
　　CURLEY S P, YATES J Y.1989.An empirical evalution of descriptive models of ambiguity reaction in choice situation［J］. Journal of Mathematical Psychology,33: 397-427.?
　　DANIEL K, HIRSHLEIFER D, SUBRAHMANYAM A.1998.Investor psychology and security market under and overreactions［J］.Journal of Finance,53 :1839-1886. ?
　　FAMA E F, FRENCH KR. 1993. Common risk factors in the returns on stocks and bonds［J］. Journal of Financial Eoonomics, 53:427-465.?
　　FAMA E F, FRENCH K R. 1996. Multifactor explanation of asset pricing anomaties ［J］. Journal of Finunce, 51:45-54.?
　　ELLSBERG D.1961.Risk, ambiguity and the Savage Axioms［J］.Quarterly Journal of Economics, 75: 643-669. ?
　　FORD J, KELSEY L D, PANG W.2006.Ambiguity(Knightain uncertainty) in financial market: herding and contrarian behavior［R］.Department of Economics,University of Birmingham,Working Paper. ?
　　GEORGE T J, HWANG Chuan?yang.2004. The 52?week high and momentum investing［J］.Journal of Finance, 59： 2145-2175.?
　　GERDJIKOVA A V.2006.Case?based decision theory and financial market［R］.Dissertation Zur Erlangung des Grades,Working Paper. ?
　　HONG H, STEIN J C.1999.A unified theory ofunderreaction, momentum trading , and overreaction in asset markets［J］.Journal of Finance,54: 2143-2184. ?
　　JEGADEESH N, TITMAN S.1993.Returns to buying winners and selling losers: implications for stock market efficiency［J］.Journal of Finance, 48: 65- 91. ?
　　KNIGHT F H.1921.Risk uncertainty and profit［M］.Boston: Houghton Mifflin. :1-200.?
　　LEWELLEN J, SHANKEN J.2002.Learning, asset?pricing tests and market efficiency［J］.Journal of Finance,57:1113-1145.?
　　SAVAGE L J. 1954. The foundations of statistias［M］. New York：John Wiley and Sons.?
　　SHEFRIN H. 2000. Beyond and greed and fear ［M］. Baston, MA： Haruard Business School Press.?
　　SAVAGE L J. 1954. The foundation of statistics ［M］. New York：John Wiley and Sons.?
　　ZHANG F. 2006. Information uncertainty and stock return［J］. Journal of Finance.