基于上海A股市场的市场有效性检验

罗家慧 罗丽佳 左元红 杨丹丹 诸凌潇

【摘要】本文就上海A股市场，是否具有弱式有效及半强式有效进行实证检验及分析判断。实证分析对象是上证A股市场中上证180中采样期间无除息停牌等重要事件发生的126只个股作为研究样本，分别采用序列相关性检验与事件研究法对市场有效性进行检验。其中，事件研究法以银行发出“双降”通知的日期2015年10月23日为事件日，对信息公布前后运用市场模式和残差分析法进行计算，计算出事件窗口的每日超额收益——残差，最后得出AARt和CAARt趋势图，对图形进行分析。实证结果表示，中国上海A股票市场目前已经实现弱式有效，但离半强式有效仍有一定差距。

【关键词】弱有效性 半强式有效性 序列相关性检验 事件研究法

一、背景

我国经济目前正处在平稳快速的上升时期，由此国内的证券市场也在此刺激下达到了一个前所未有的繁荣时代，其中以股市为代表。与西方国家相比较，我国的股票市场的发展时间很短，从1989年建立到现在一共才26年，而其发展的速度却是令人惊叹，短短二十几年就走过了西方百年的路程。但事实上除却发展速度，国内股市的完善程度与西方国家的股市仍然有着一定的距离，许多西方国家的股票市场经过漫长时间的发展已达到半强式有效（如美国），而国内股市的有效性依然是研究争议的热点问题，大多数研究者认为国内股市已到达弱式有效，而是否实现半强式，却还是各执一词。2015年6月15号仅3周时间A股市值大跌15亿万元，上证指数下跌30%，一场不折不扣的大股灾来临。基于此，本文力图对有效市场假说做一定的概述，并通过对中国上海A股市场进行实证检验，以丰富中国股票市场有效性检验的探讨。

二、有效市场假说介绍

（一）有效市场假说及推论

有效市场假说是由美国经济学家尤金·法玛（Eugene F. Fama）在总结发展先前学者的研究成绩后提出的。该假说的主要观点认为股票的价格已经反映了所有已知的信息，在此情况下，股票购买者几乎无法运用历史股价来获得额外的收益。即假如市场中，股价可以足够表示已知信息，那么这个市场便具有有效性的，反之，则未达到有效市场。

学者Roberts通过“全数可得到信息”的定义，对有效市场进行了理论上的界定，具体分成下列三形式：其一为弱式有效市场，该假定以为股价趋势分析是徒劳的，目前的股价已然反映出全部过去股价变化的信息；其二是半强式有效市场，该假定可以理解为股价已经表示了影响公司发展相关的全数为公众所知的数据；其三则是强式有效市场，表示全数与能够影响股价的关联数据情报已然在股价里得到显示，甚至已经涵盖了只有公司高层知道的内幕消息。在第三种形式的市场里，所有人均无法实现超额收益的获取[1]。

（二）我国市场有效性

弱式有效市场检验，主要是检验是否能够运用基于市场历史数据的技术手段，来估计证券将来价格。一般是运用动能效应检验以及随机游走检验等方法，对技术分析的效果进行查验。外国很多研究者对市场有效性进行检验及分析，研究最终表示，多数西欧国家已然具有弱式有效性。而日本、美国、英国这样的部分发达国家已然实现了半强式。也有很多学者针对中国股市进行有效性的检验，但就目前而言中国股票市场年龄尚小，由于时间段、发生事件、查检方式等等方面存在不同，最终获得的结论也存在一定差异，基本形成两类看法：其一表示国内股市仍然没有实现弱式有效；[2]其二是国内股市已证明为弱式有效市场，但并没有有力的数据能够支持其具有半强式有效性。

不赞同中国的证券市场实现弱式有效的学者有：俞乔（1994）[3]、吴世农（1996）[4]、奉立城（2000）[5]、张亦春和周颖刚（2001）[6]、贾权和陈章武（2003）[7]、吴振翔（2007）[8]、瞿慧和刘烨等（2011）[9]、杨昀（2013）[10]等。

多数研究者认同国内股市己具有弱式有效性，主要有孙娇（2013）[11]、张兵（2003）[12]、潘征文（2011）[13]、柴丽俊以及李先流（2011）[14]、赵富（2011）[15]、陈小悦（1997）[16]等。目前绝大多数结论表示，国内弱式有效，伴随时间的推移而逐渐加强，最晚于1997年已实现。

就半强式而言，大部分学者研究所得到的结果为国内的A股市场现阶段仍然没有实现半强式。主要有李东（2012）[17]、王天进（2007）[18]、宋歌（2009）[19]、陈立新（2002）[20]、马岩祥（2009）[21]、明隆（2011）[22]、范旭东（2010）[23]等。

随着2015年6月股灾的发生，中国上海A股市场的有效性变化与否有待查检。基于此，本文对国内上海A市的有效性进行了查检分析与探讨。在验证其是否具有弱式有效性时，运用软件检验了各样本股历史价格数据的自相关性。在确定国内股市实现弱式有效以后，运用事件研究法进一步检验国内股市是否实现半强式有效，以研究经过股市的新一轮发展与动荡，国内股市半强式实现与否。

三、研究方法

（一）弱有效市场检验

1.序列相关性检验。同上文讲述的弱式有效，指股价Pt包含了t这一时刻及之前全部的数据。就t至t+1期间出现的最新情况或者没有被预测到的事件，均不可预测。则t+1时刻的股价Pt+1，与t时刻的股价Pt大小关系未知。因此在Pt的基础上加上εt+1将得到Pt+1。可表示为：

其中，εt+1为白噪声过程。

由弱式有效的假定可确定，想要利用技术分析来整理估计将来股价，从而获得额外效益是不可行的。因此，我们可采用股价的独立性查检的方式，即采取序列相关性查检的方式，能够确定各个时期股价的关联情况。假如自相关性查检结果为显著自相关，则弱有效市场不成立，反之成立。

详细来讲，序列相关性查检可以分为一下3种。

一是以股价或者相对应的股价对数为对象，实行单位根检验，从而确认序列是不是为随机游走。

二是通过公式计算、查检相距k时期的股票价格自相关系数rk，来直接判断序列的相关性。rk的公式表达：

三是首先假设股票价格符合自回归，再通过软件计算分析其各系数的显著性。这也是本文主要运用的方法。公式如下：

其中系数q1，q2，..，qm为股票价格的滞后系数。假如证券市场满足弱有效，那么将来的股价和历史股价则没有相关性，即在弱有效市场中，q1，q2，..，qm显著为0。

本文使用的模型为：Pt=a+qPt-k+εt

本文k取1；再通过对数计算，获得Rt=lnPt-lnPt-1；最后运用公式：Rt=a+qRt-1+εt进行检验。

2.样本选择。本文在弱有效市场检验中，选用2015-8-17号至2015-10-30号上证180股指作为样本。

3.数据。上证180股指每日收盘价格。（本文除shibor日数据以外的各项数据，均通过国泰安数据库获得）

（二）半强式有效性市场检验

1.事件研究法。该方法指分析在产生某件可能影响相应市场的事情时，股票价格出现相应的波动与否，及出现非正常报酬率与否。以此比较分析，从而确认股价变化与这一事件的发生相关与否。

基本思路为：首先确定事件发生的时间点为零时点，以其影响的时间区域建立事件窗口。其次算出事件窗口期间中预计和真实报酬率之间的差额，近而获得其累计非正常报酬率。最后通过相应的处理来确定其显著性水平。

2.样本选择。本文以2015年10月23日的“双降”事件为本次事件分析法的事件。以中国人民银行事件公布日期10月23号为事件发生日，股票样本选择期间是2015-8-17号到2015-10-30号，其中2015-8-17号到2015-10-16号为估计期，2015-10-17号到2015-10-30号定为时间事件期，其中2015-10-23号为事件期的0时点。本文实证分析对象是上证A股中上证180指数中的股票（除去部分不符合条件的股票）。由于事件研究法的方法特征，本文研究采用股票的日数据收益率，保证了充足的数据量进行研究。

股票样本为126只上证180指数股票。因为估计期与事件期上证180中的180只股票在2015年8月17日至2015年10月30日中有部分股票出现停牌与利润分红等各项事件，所以删去了这些可能受重大事件影响的股票，最后剩余126满足要求的股票作为样本。

3.检验步骤。本文以股价日报酬率估算其预期报酬率，再透过实际报酬与预期报酬之差额，观察整体股利发放事件，在事件期中是否出现了非正常报酬率，利用相对应的统计量检验其显著性水平。

第一，收益率的确定。

个股收益率：股票的日收益率定义如下

其中：rit指股票i在t号的收益率；Pit与Pit-1指对应的股票于t号以及t-1号的市场收盘价格（除权后）。

本文研究采取上证180作为市场投资组合的替代品，对应收益率定义公式如下：

其中：rmt为第t日的市场收益率；Pmt和Pmt-1表示第t日和第t-1日对应的市场指数。由于我国利率尚未市场化，故本文选用shibor作为无风险利率的替代，数据来源于上海银行间同业拆放利率网，并且使用的数据为日数据。

第二，α值、β值的估计。

如检验方法中所说的，本文运用单指数函数公式对贝塔值进行回归，在估计期2015年8月17日至2015年10月16日中，建立一元线性模型，采取回归方式处理每一只股票，从而获得βi和αi。

其中：rit为股票i在t时间的超额收益率；rmt代表上证180于t时刻对应的超额收益率；假定E（εit）=0。

第三，报酬率的计算。

一是正常报酬率。

前文提到的异常报酬率指真实报酬率与预计报酬率的差额。真实报酬率与预计报酬率的公式如下：

式中：αi与βi代表估计期所获得的股票i的α与β值；随机扰动项满足E（εit）=0。

二是非正常报酬率。

非正常报酬率ARit，也就是：误差项εit。其公式如下：

三是平均非正常报酬率。

前文已获得的ARit为针对日期来说的数据，可能会受到其他信息的影响。因此，在获得ARit时，通过计算对应的平均超额收益率AARt，以提高事件影响程度确认的准确性。下文将对126只样本股计算平均超额报酬率：

四是累计非正常报酬率。

在上述基础上，根据时间求和从而获得其的累计非正常报酬率CAARt，公式为：

四、实证检验

（一）弱有效市场检验结果

运用SPSS软件，对各个股票收益率以及市场超额收益率进行回归分析，以及对α和β分别进行T检验，查检结果如表1所示。根据表1表明，α和β均未通过t检验，即显著性均显著。因此α和β均显著为零，则显示序列没有自相关，这也证明了上海A股市场为弱有效市场。

下文检验中国上海A股市场实现半强式与否。

（二）半强式检验

1.估计期。计算个股票β值、α值。

如上文所述，估计期时间段为2015-8-17号到2015-10-16号。通过数据整理以及分析，这里使用单因素模型进行序列回归处理。单因素模型为：

Rit=α+βirmt+εit

其中：rit为股票i在t时间的超额收益率；rmt代表上证180指数在t时刻的超额收益率；假定E（εit）=0。

限于篇幅，此处展示其中一只股票的时间序列回归处理结果。

本文回归的126只股票除了极个别股票的阿尔法没有通过t检验，剩余股票的α与β均良好的通过了t检验。下表为部分样本股α、β值及其T检验的信息，由于篇幅问题所有股票信息不予展示。

2.事件期。如上文所述，事件期时间段为2015年10月17日到2015年10月30日，其中2015年10月23日是事件期的0时间。

第一，计算正常超额收益率ARit。

由此，可以计算得到各个股票的

第二，累积超额收益率CAARt。

对样本股票计算在t期的AARt以及CAARt。

得到的最终结果如下图：

由图1我们可以看出，在“双降”事件发生后第四天才有明显的正累计超额收益。即在“双降”事件发生后，在上海A股市场上该信息并没有迅速正确的反映在股市中，说明市场反应较为迟缓。根据上文对半强式有效市场的理论整理，这样的结果并不符合有效性的条件，故本文观点为中国市场不具有半强式有效。

五、结论

本文通过序列相关性的检验，以上证180指数为样本，证实了股票价格的历史数据并不影响将来的股票价格。此外通过事件研究法，设定中国“双降”事件为研究事件，衡量了事件影响的显著程度。研究结果显示：第一，国内上海A股市场目前已达到弱式有效。国内自1990年初沪深两大交易所成立以来，股市的交易和监管制度越来越完善，为证券市场达到弱式有效打下基础。通过检验，本文证实2015年股灾事件发生后，上海A股市场弱式有效。第二，中国的上海A股市场已实现了弱有效，却仍然没有实现半强式。我国股市中的大部分投资者都是没有相关专业知识和技能个人投资者，其投机心理以及不专业性导致市场对这个事件没有太大的反映。一方面，经济迅速发展导致人们手中资金增加，投资增加，但是基本金融知识的匮乏让现在占主要部分的个人投资者不能进行理性的投资，另一方面，长久以来一些机构、网站对民众的恶意或不专业的指导也成为我国股市实现有效性路上的一块巨大的绊脚石。

针对本文的研究结果，建议继续完善交易与监管制度，加强对公司企业等的信息披露，避免严重的股市动荡。通过不断的完善制度，改进机制，有望实现半强式有效。

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