股票投资组合策略实用13篇

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股票投资组合策略实用13篇

时间：2023-06-04 09:42:45

股票投资组合策略篇1

1.模型的建立

我们从统计学角度出发，定义出投资组合的收益（用均值表示）和风险（用协方差表示），并结合实际的股票样本，运用统计学软件（这里使用的是Excel和EViews软件）算出投资组合比例。而这一投资组合比例即可使得投资者承担最小的风险，收获最大的价值。

1.1 模型的基本假设

马科维茨的投资组合理论包含3个重要假设：(1)证券市场是有效的，且不存在交易费用和税收，每个投资者都是价格接受者。(2)证券投资者的目标是在给定的风险水平上收益最大或在给定的收益水平上风险最低。(3)投资者将基于收益的均值和标准差或方差来选择最优资产投资组合，如果要他们选择风险(方差)较高的方案，他们都要求超额收益作为补偿。这三条假设将作为我们讨论的基本构架，下面的讨论都是围绕着这三条假设展开。

1.2 模型的基本原理

利用马科维茨模型，在承认市场是有效的，且在不考虑交易成本的基础上，我们将收益率作为衡量单支股票收益指标，而将收益率标准差作为衡量单支股票的风险指标。当然，标准差越大，说明该支股票的投资风险也越大，反之亦然。而一种股票收益的均值衡量的是该股票的平均收益情况，收益的方差则衡量该种股票的波动程度，收益的标准差越大，代表收益越不稳定。两种及两种以上股票之间的协方差表现为这些股票之间的相关程度。他们的协方差为0时，表现为其中一个的变化对其他没有任何影响，即为不相关；协方差为正数时表现为他们正相关，协方差越大则正相关性越强（在股市上可能表现为多只股票同时盈利或亏损）；协方差为负数时表示他们负相关，协方差越大则负相关越强（在股市上就会表现为其中一只盈利时，其余的都亏损）。我们希望避免的正是这种一赔俱赔的情况，我们希望看到的是有赔有盈的情况发生，这就要求我们在选股的时候尽量选择那些相关程度较低的股票，而相关程度我们上文提到过就是用协方差来区分。

1.3 模型的数据选择

我们将用到时间序列数据“每只股票每季度的收益率R”，而该只股票的购买量我们用X表示。每只股票的日收益率=（收盘价-看盘价）开盘价；季度收益率是60个交易日的平均值。我们假设购买了X、Y、Z三种股票，它们的季度收益率设为R1、R2、R3，而购买量设为N1、N2、N3，且N1+N2+N3=1。根据以上设定数据，我们可以计算X、Y、Z三种股票的收益率的均值ERn=Rn的平均值。然后，我们也可以计算三只股票的协方差Cov(RI，RJ)，进而得到三只股票收益率的协方差矩阵，将我们所期望的收益率定为Q，收益率的期望为ER。

1.4 模型的设立

约束条件：

1）N1+N2+N3=1

2）N1*E1+N2*E2+N3*E3Q

3）ER=N1E1+N2E2+N3E3

4）Cov(X，Y，Z)=D(N1E1+N2E2+N3E3)

模型带入具体的股票开盘、收盘数据，利用Excel可导出季度的收益率，然后利用EView软件可得到协方差矩阵，在约束条件的限制下得到具体的N1、N2、N3的量。

2.模型在实际操作中的不足

第一，在马科维茨的模型假设中没有考虑交易成本的问题，但在现实中我们不得不考虑。而且交易成本在少量买入多只股票的情况下显得尤为明显。第二，中国股市也并不是马科维茨在假设中所提到的完全有效的市场，相反，中国股市是弱有效的市场。第三，我们所依赖的个股的收益率是过去的一系列收益率，而股票永远都是对未来的盈利能力的预测，而鉴于未来的不可知性，历史会有相似之处，但决不会相同或重复。因此，该理论在现实中运用也是有一定风险的。

虽然将马科维茨的投资组合理论运用在中国股市有这样或那样的弊端，但马科维茨的却给我们提供了一个新的思考问题的角度。我国股票市场的投资者在投资决策中主要应用技术分析面和基本面进行分析，而这两种分析方法都是注重单只证券，基本上忽略了证券收益的相关性。其次，投资组合模型也印证了那句古语“不要把所有鸡蛋放在一个篮子里”。

参考文献

[1]郭飞腾.投资组合理论分析[J].同济大学出版社,2008.06.

股票投资组合策略篇2

一、文献综述

投资者交易策略可分为惯易策略和反转交易策略。前者是指投资者在进行交易时倾向于买入表现好的股票,卖出表现差的股票;后者是指投资者在进行交易时倾向于卖出表现好的股票,买入表现差的股票。这方面代表性的文献是Grinblatt、Titman和Wermers(1995)建立的GTW模型。GTW模型以股票占投资组合市值比例的变动来衡量投资者的交易行为,投资组合市值的增加表示投资者买入了股票,市值的减少表示投资者卖出了股票。但这在实证过程中可能会导致错误的结论。因为股票市值会受到股票价格波动的影响,仅仅是投资组合中股票价格的变动就会引起投资组合市值的变动,从而影响到判断的准确度。

此外,李学峰、张舰、茅勇峰(2008)提出了一个度量指标,即“持有股票数量占该股流通股份总数的比例”,用该比例的变化来衡量持仓量的变化。该比例克服了股票价格等因素变化对指标的影响。该比例增大时,表示投资者增持股票;减小时,表示投资者减持股票。但考虑到2008年以来我国股票市场迎来了大小非解禁的高峰期,大量非流通股上市流通,这大大增加了股票流通股总数,使以持有股票数量占该股流通股份总数的变动来衡量持仓量变化也会导致错误的判断。持股数量占流通股份总数的减少可能是因为非流通股的流通增加了流通股总数,从而影响了判断准确度。

在上述研究基础上,本文考虑用当期股票数量的变动占期初持股数量的比例来衡量持仓量的变动,由此探究不同交易策略的选择对投资者投资绩效的影响。

二、建立模型

(一)交易策略模型的建立

对于买入和卖出股票的度量可以一段时间内持仓数量的变化率为指标或一段时间内持仓市值的变化率为指标。因为买入或卖出股票的行为可以通过持仓数量的变化表现出来,持仓量增加,表示投资者在一段时间内买入了股票;持仓量减少,表示投资者在一段时间内卖出了股票。因此,这里选择一段时间内持仓数量的变化率作为度量投资者买入卖出股票行为的指标。该指标可以表示为“持仓数量变化率=(本期持股数量-上期持股数量)/上期持股数量”,用Hi,k表示某投资者在第k期末持有股票i的数量,Hi,k'表示某投资者在第k期初持有股票i的数量,?驻Hi,k表示某投资者在第k期对于股票i的持仓数量变化率。即:

?驻Hi,k=(Hi,k-?驻Hi,k'))/Hi,k'(1)

其中,对于投资者在第k期买入的股票,即期初持股数量为0,期末持有若干数量的股票,规定该股票在第k期的持仓数量变化率为1。对于由于送股、转增股而导致一段时间内该股票持仓数量增加的股票,其持仓数量变化率规定为0,因为这种持仓量的增加并非是由投资者主动加仓所致,而是该股票的年终分红所致。这样,?驻Hi,k>0,表示某投资者在第k期对于股票i的持仓量增加;?驻Hi,k

对于某只股票表现好坏的度量,以一段时间内该股票价格变化率与大盘指标变化率的差异来表示。为了全面反映沪深两市股票的整体表现,这里选取沪深300指数来代表大盘指标。用Ri,k表示股票i在第k期的价格变化率,即该股收益率;Rm,k表示第k期大盘指标的变化率。即:

Ri,k=(股票i第k期复权价格-股票i第k期期初价格)/股票i第k期期初价格)

Rm,k=(沪深300第k期期末指数-沪深300第k期期初指数)/沪深300第k期期初指数。(Ri,k-Rm,k)>0,表示股票i在第k期内的表现好于大盘;(Ri,k-Rm,k)

SS=?驻Hi,k×(Ri,k-Rm,k) (2)

当SS>0时,表明投资者买入了表现好的股票或是卖出了表现差的股票,投资者采取了惯易策略;当SS

以上是单个股票的交易策略。要从总体上考察一个投资者的交易策略,即某投资者持有的投资组合中所有股票的交易策略,具体做法是:将投资组合中所有股票的交易策略按一定权重加总,所得总和即为该投资组合的交易策略。这里以某一段时间内单个股票的平均市值占该投资组合的平均市值作为单个股票的权数,用Pi,k表示股票i在第k期的权数,Wi,k表示股票i在第k期末的市值,Wi,k'表示股票i在第k期初的市值。则:

由此,总的交易策略可以表示为:

当S>0,表示投资者在投资组合中采用了惯易策略,即组合中采用惯易策略的股票多于采用反转交易策略的股票,S越大,说明惯易策略程度越强;当S

(二)投资绩效的衡量指标

在上述模型的基础上,为了进一步考察不同交易策略对投资绩效水平的影响,这里选用夏普指数作为投资绩效水平的考核指标。夏普指数=〔投资组合的平均收益-无风险收益〕/投资组合的标准差。它是经风险调整后的投资绩效指标,表示投资组合每一单位风险,可给予的超额报酬。夏普指数越大,投资组合的表现越好;反之,表现越差。

用Ri,k表示股票i第k期的收益率,Rk表示投资组合第k期的收益率。

夏普指数表示为:

Rf为无风险市场收益率,这里用1年期银行定期存款利率来表示。

(三)建立回归模型

本文认为,在一定时期内,投资者交易策略的不同选择会对当期的投资绩效产生不同影响,因而建立回归模型:

SP=c+?茁×s (c,?茁为参数)(7)

三、金融危机背景下QFII的交易策略及对投资绩效的影响

(一)选取样本

根据WIND数据库2007、2008年的季度报告,有30家QFII从2007年4季度之前就已建仓且投资过程连续,到2008年3季度一直持有股票。考虑到是在金融危机爆发背景下,一些QFII因母公司对于流动性的需要及对未来风险的担忧会大幅减少海外资产,将海外资产变现汇回国内母公司,这种行为并不考虑投资组合收益情况,即不论所持股票表现好坏都立即减仓甚至平仓,会使交易策略与投资收益的相关性降低,影响研究结果的准确度。我们对这30家QFII进行了持仓量变化率的计算②,将这4个季度持仓量降幅在50%以上的QFII剔除,选取剩下的20家QFII进行研究。

(二)实证检验

1.交易策略的检验

对这20家QFII的数据进行整理,按照公式(1)、(2)、(3)、(4)进行计算,得到这20家QFII从2007年4季度到2008年3季度的交易策略,结果如表2。

2.交易策略对投资绩效的影响

从表2中任意选取6只QFII来研究2008年第3季度他们的交易策略对投资绩效的影响,结果见表3。对表3中的数据按照(7)式进行回归,得到回归结果如下:

(三)检验结果分析

观察各期QFII的交易策略发现,在2007年4季度,样本中20家QFII有15家都采取了反转交易策略。2008年1季度有12家采取了反转交易策略。2008年2季度各QFII出现了分歧,两种交易策略各占一半。2008年3季度,采取反转交易策略的又占据了多数。总体来看,样本中这20家QFII的交易策略,观察期内只有2008年1季度采取了惯易策略,且惯易程度较低,其余3个季度都采取了反转交易策略。可见,在2007年4季度到2008年3季度大盘下跌的过程中,QFII更倾向于采取反转交易策略,即买入当期表现相对差的股票,卖出当期表现相对好的股票。

从交易策略对投资绩效的影响检验可以看出,2008年第3季度参数在79%的置信度下显著不为0。,表明在当期采取惯易策略会增加投资组合的绩效水平。由于金融危机在全球蔓延,中国经济在3季度拐点逐渐显现,A股市场仍处于熊市中,样本中的QFII交易策略出现了分歧。一半进行惯易,另一半进行反转交易。观察发现,采取惯易策略的QFII投资绩效水平都好于大盘,而采取反转交易策略的QFII投资绩效水平好坏不一。再结合各QFII的持仓量分析,本文认为形成这一现象的原因是2008年第3季度A股市场快速下跌过程中,QFII采取惯易策略,卖出了表现差的股票,留下了表现好的股票,因此当期绩效水平好于大盘的表现。对于采取反转交易策略的QFII,逆势加仓,买入表现差的股票,因此当期表现弱于大盘;而减仓的QFII由于卖出了表现好的股票,因此表现也胜过了大盘。

四、结论与启示

本文通过对处于金融危机和A股市场大幅下跌行情的双重背景下的QFII交易策略的研究发现,大多数QFII在这一时期更偏向于采用反转交易策略,即买入当期表现差的股票,卖出当期表现好的股票。尤其在熊市初期,QFII比较一致的采取反转交易策略,还比较一致的减轻了仓位。即在熊市初期,QFII迅速卖出仍获利的股票或者在亏损变大前减轻仓位。而在熊市中后期,对于交易策略的选择则出现了一定分歧,这也表现了QFII希望抄底的心态。约一半的QFII转换了策略,即采用惯易策略,从这个时期的仓位来看,大部分都在加仓,可能是因为想要抄底,也可能是因为出于战略考虑,前期仓位较轻,因而对仓位进行一些补充。从抽查的几家QFII绩效指标来看,大部分QFII的表现虽优于市场表现,但仍处于亏损状态,只不过是亏损的相对较少。可见,在熊市中有着丰富投资经验的QFII虽然遭到了损失,但凭借对不同交易策略的选择,其尽可能地减少了损失。

注释:

① 表示投资组合中各股票间的相关系数。这里用各季度中每日收益计算得来。

② 持仓量变化率的计算方法是:将从2007年第4季度到2008年第3季度4个时期的持仓量变化率进行累积,累积减幅超过50%的QFII不予选取。各期持仓量的变化率按照对各期投资组合中所有股票的持仓变化率以公式(3)中的权数进行加总得来。

③ 以各QFII当期市值占所有样本当期总市值的比重为权数对各交易策略进行加总。

④ 沪深300的夏普指数是按照当期日收益数据计算得来。

参考文献:

[1] 沈维涛等.我国证券投资基金业绩的实证研究与评价[J].经济研究,2001,(09).

[2] 李心丹.行为金融学:理论及中国的证据[M].上海:三联书店,2004.

[3] 李学峰等.QFII与国内封闭式证券投资基金交易策略比较研究[J].金融发展研究,2008,(06).

[4] 陈卓思等.机构投资者交易行为特征研究[J].金融研究,2008,(04).

[5] 何基报、鲁直.中国证券投资者买卖决策的实证研究[J].复旦学报(自然科学版),2006,(05).

[6] Bodie.Zvi,Alex Kane and Alan Marcus,Investments, Mcgraw-Hill,1999.

股票投资组合策略篇3

二、研究设计

(一)样本选择

根据中国证监会1999年3月10日的《证券投资基金管理暂行办法实施准则第五号{证券投资基金信息披露指引)》的规定，基金管理人应该在每个季度的公告截至日后15个工作日内编制完整的投资组合公告，并经基金托管人复核后予以公告。基金公告的内容包括按市值占基金资产净值比例大小排序的前10名股票明细，即股票名称、数量、市值、占基金资产净值比例(%)。本文将上述的前10名股票定义为“基金重仓持有的股票”，并以其作为研究样本，样本以一个季度为间隔，时间跨度从1999年3月31日至2006年3月31日。为使样本数目尽可能达到统计检验中大样本数目的经验要求，本文选择了投资组合公告在5年以上的偏股型封闭式基金，共49支；投资组合公告在两年半以上的偏股型开放式基金，共24支，作为研究对象。数据来源于天软数据库、深圳国泰君安数据库(CSMAR)和金融界网站(http：//)，采用MATLAB和MICROFIT统计软件。

(二)模型定义

本文根据GTM模型，做出如下改进：

首先，GTM模型对惯性反转现象的研究方法主要是先对整个市场的股票按照某一标志，如超常收益率进行排序，选择高低两端的股票构造赢家组合和输家组合，并分析这两种组合在未来一段时间的超常收益率情况。本文认为，由于资产价格对不同的信息将发生不同的反应，并且不同的资产其价格对同类信息也将产生不同的反应，因此本文基于行为金融的理论和研究方法，选择了24支开放式基金和49支封闭式基金为研究对象，以基金重仓持有的股票为样本，基于这些股票过去一段时期相对于上证综合指数收益率进行分组，分别构造赢家组合和输家组合。之所以选择上证综合指数，一是因为其作为国内外普遍采用的衡量中国证券市场表现的权威统计指标，是一个包括上证180指数、上证50指数、上证综合指数、A股指数、B股指数、分类指数、债券指数、基金指数等的指数系列；二是因为基金持股的偏好受到行为、心理因素的影响，个体差异较大，以上证综合指数来构筑赢家、输家组合，可以提供一个相对科学、统一的分析参照系。

其次，GTM模型并没有区分基金在买卖股票时所采用的交易策略的差异性，比如：投资组合中的某只股票的权重变化为负值，有可能是因为相对于通过持仓调整而将权重维持在当前水平的投资策略而言，投入到该支股票的新资金所占比例较小。然而，本文希望测量的是增加的交易量本身，而不是由价格变动或由新股票进入、退出所引发的权重变化带来的惯性估计值的改变。

如图1(以股票进退投资组合和市值为研究对象)和图2(以股票进退基金投资组合的支数为研究对象)所示，中国基金进出股票相当频繁，持股仍以中短期为主。因此，本文将基金买卖股票的行为分为三类：完全退出、新进去和持仓调整。分别考虑有股票进入或退出时对基金投资组合的影响，并检验未来一段时期超额收益的变化趋势和惯性反转的程度。这样一来，权重变化在有新资金进入(退出)的情况下总是正值(负值)，并且，在没有惯性(或反转)交易的零假设下，每一个组成部分的惯性值应趋近于零。

综合以上内容，本文提出用以检测基金投资策略的衡量指标的模型为：

其中，T表示股票j在基金投资组合中出现的次数；N表示基金投资组合中所考察的股票支数，因本文以基金投资组合中前10位的重仓股为研究样本，所以N的最大取值为10；Rj,t-k为股票j在t—k期间的收益率，按照复利方式根据股票的日收益率计算出股票的季度收益率：表示基金投资组合中股票j的权重，Pjt表示t季度股票j的季末价格，Hjt表明t季度投资组合中股票j的股数

本文采用复数表示惯性估计值M，其中实部为

用来衡量基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果。当Rj,t-k>Rm,t-k时，即股票i在t—k期的收益率大于同期的上证综合指数收益率，若wj,t>wj,t-1即基金增加股票j的持有市值比例，则M>0，表明基金采取追涨的惯性策略；当Rj,t-k<Rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则M>0，表明基金采取了杀跌的惯性策略。表明基金采取了卖高的反转策略；当Rj,t-k<Rm,t-k时，若wj,t<wj,t-1，则M<0表明基金采取了买低的反转策略。总之，M衡量的是基金在考察期内所采取的投资策略的综合效果，如果M>0，表明基金采取的是追涨杀跌的惯性策略；如果M<0，表明基金采取的是买低卖高的反转策略。虚部数值的变化可将基金交易行为区分为新进入、完全退出和持仓调整三类。ImM(i)>0，表明本期增持了股票j；ImM(i)<0，表明本期减持了股票j；ImM(i)=0，表明本期股票，j退出基金的投资组合；ImM(i)=∞，表明新股票i进入该基金的投资组合。1表示对基金投资组合权重变化进行检验的时间跨度，当1等于1时，是对连续季度的投资权重变化进行检验；当1等于2或4时，检验的时间间隔分别为6个月或1年。本文对1分别取1、2、4时的惯性值M进行检验。k表示基金经理的投资策略是根据本季度或前k季度的股票价格波动所做的反映。当k=O时，M值反映基金经理基于本季度股票收益率所采取的交易策略；当k=1时，M值衡量的是基金经理根据上一季度股票收益率所采取的交易策略。

三、实证结果分析

Grinblatt，Titman和Wermers(1995)用GTM模型进行实证检验时，采用的是t—统计检验，本文考虑到每个季度的估计值不一定独立，采用Fama-MacBeth方法，对各个季度的横截面数据进行基金持股比例、收益率和M值的统计检验。实证检验结果见表1、表2和表3。

实证结果表明，全体股票、新进入股票这两列M值，其均值和中位数，不论是t—检验还是符号检验，都大于零，表明基金投资行为的惯易倾向显著。基金在有新进入股票时的M值，无论是均值还是中位数，都远远大于全体股票、退出股票的相应度量值，这表明基金在买入股票时，追涨现象十分显著；在只考虑完全退出股票时，M的均值和中位数都为负，即存在反转交易行为，这表明基金在卖出股票时，高卖的现象十分显著。

表3为基金持仓调整时的M值，本文将它作为衡量基金投资综合效果的参照。从表3中可见，对于持仓调整策略而言，虽然其惯性估计值的均值和中位数都非常小，但均为正值。例如，对于一个季度(k=1，l=1)的滞后回报，封闭式基金和开放式基金均值分别为0.2116和0.1974，中位数分别为0.2066和0.1574。以封闭式基金为例，0.2116表明机构投资者在季度末持有的股票在该季度的回报率仅比上个季度开始时持有股票的相应回报率高0.2个百分点。这和Grinblatt，Titman和Wermers(1995)0.3个百分点的惯性估计值非常接近。随着滞后期的拉长，均值的估计值上升，而中数却仍然很小。此外，所有M估计值的分布都是偏斜的，中位数比均值小。在持仓调整的情况下，所有M值的滞后平均惯性估计值都为正数，并且在统计上显著，虽然显著值非常小。可见，不论以本季度股票回报率的变动(k=0)还是以上一季度股票回报率(L=1)作为决策依据，基金明显倾向于采取追涨的惯性投资策略。

从投资的综合效果来看，当k=0时，M值的均值大多大于k=1时的均值。可见，绝大部分基金管理人倾向根据本季度股票收益率的变动同向调整持股结构，即采取追涨的惯性投资策略。其中的原因，一是因为中国证券市场属于资金推动型的幼稚市场，当大盘开始启动后，个股存在着较大的上涨惯性；当大盘开始下跌，无论是绩优股、成长股还是垃圾股都同步下跌，基金只有采取趋势投资策略顺势、借势、甚至造势，才能赚取超额利润。二是中国基金业绩评价标准粗糙。目前，对于多种风格、不同风险收益目标的基金，各基金管理公司都采用基金净值对基金绩效进行评价。由于基金经理采用同一股票研究分析平台，又为了获取市场认同，在业绩上不输给同业，不得不采取谋求短期盈利的行为，导致选股和投资决策雷同和基金投资风格趋同。

四、结论及建议

股票投资组合策略篇4

风格投资产生的理论基于违反市场有效性假设的市场异象的存在,不同的市场异象造就不同类型的风格投资。即如果一种市场异象在某一个股票市场比较显著,并能产生明显不同于市场指数的投资收益,则基于该种市场异象产生的风格投资策略便是有效的。风格投资的对象为具有共同收益特征或共同价格行为的股票,大型基金轮流投资于大规模和小规模股票,高价股和低价股,价值股和成长股之间。

一、文献综述

(一)国外文献综述

在投资风格界定研究方面,国外关于投资风格理论的研究始于上个世纪90年代格雷厄姆和多德首先提出价值投资的概念,即价值型投资风格指所有被低估且具有安全边界的股票组合。Barberis和ShIeifer(2003)[7]认为一个投资风格就一类,构成一类的证券组合就是一种投资风格。Chr.stopherson(1995),T-Rowe Price(2002)和Kumar(2002)认为具有相似股票特征和市场表现的股票组合形成了投资风格,价值型投资风格的股票通常是市盈率较低的股票,而成长型投资风格的股票通常是市盈率较高的股票。Bemstein(1995)认为市场分割是一组有相似的特征且在长期的市场循环中有相似表现的证券,市场异常是不能由传统定价理论解释的市场分割的结果,风格投资在于发现市场分割和市场异常的潜在动力。Schwob(2000)通过定义身份性、归因性、规律性、预测性、行业独立性等条件给出投资风格的一般性说明。

风格惯性效应是指过去表现好的股票在未来一段时间内持续地战胜过去表现差的股票。Jegadeesh和Titman(1990,1993)首次发现并系统论证了惯性现象和惯性效应。Grinblatt,Titman和Wermers(1995)在对1975年至1984年共同基金的季度持仓情况和投资风格进行分析后,发现大部分基金实施动量投资策略获得显著性收益。Rouwenhorst(1998),Liew和Vassalou(2000)分别考察欧洲国家的市场和英国股市的股票交易的数据后发现,价格动量现象在欧洲市场上普遍存在运用全球发达国家市场的数据进行的研究发现动量策略对调整期比较敏感。Lewellen(2002)从行业、市场规模以及净值市价比三个方面考察了股票收益中的惯性效应,指出分散化的行业组合、规模组合以及净值市价比组合能够获得相互独立的动量收益。

风格反转效应表示过去表现差的股票在未来一段时间内持续地战胜过去表现好的股票。某种风格的股票随时间而变化,之前表现良好的某种风格的股票现在可能恰恰相反。DeBondt和Thaler(1985),Chopra、Lakonishok和Ritter(1992)等学者发现,在一段较长的时间内,表现差的股票在其后的一段时间内有强烈的趋势经历相当大的逆转,最佳股票则倾向于在其后的时间内出现差的表现。

(二)国内文献综述

我国对投资风格界定的研究起步较晚,最具代表性的指数是中信证券公司提供的中信投资风格指数。该公司的研究报告表明,通过流通市值指标和净市比数指标进行规模分组后将股票划分为六类投资风格,指出中国证券市场上的投资风格形成也是与市场异常现象相关联的。

目前对于中国股市风格惯性的研究较少,研究成果主要集中在最近几年,以往的实证结果显示,深沪股市存在明显的收益反转现象,但未发现明显的收益惯性现象。王永宏、赵学军(2001)[1]中指出组合投资的两种传统策略是基于收益惯性和收益反转。汪昌云(2003)[5]对沪、深两市A股三个月至两年期的动能投资策略进行实证研究,发现六个月至两年期的平均收益动能显著为负值。罗洪浪、王浣尘(2004)[6]考察1995年到2002年我国股市惯性策略和反向策略的赢利性,发现动量策略中赢者和输者组合均未表现出相应的收益惯性,反向策略中赢者组合和输者组合都表现出相当显著的反转。吴世农、吴超鹏(2005)[4],发现在三因素模型进行风险调整后,基于“意外盈余率”和“标准化意外盈余率”两个指标,沪市A股上市公司的盈余惯性现象消失后,基于“意外盈余”和“标准化意外盈余”两个指标的盈余惯性现象仍然存在,买赢卖输的组合仍可获得显著的超常收益。肖竣等(2006)[3]以中国股市股票交易数据进行实证分析,分别以规模、收益市价比和规模、净市值比率为标准划分不同的复合风格,采用CD风格动量组合和LN动量组合,论证中国股市风格水平正反馈交易行为总体更加强烈,国内股市在风格水平上存在较强烈的“羊群效应”。尹向飞,张曦(2009)[2]以股票规模和价格为标准划分为风格和符合风格股票,研究发现我国股市的系统风险很高,根据市场指数变化来进行投资更加可取。

对于我国证券市场风格投资研究大部分股票样本为1993年前上市的股票,而在该时间段内中国股市中机构投资者和股票数量少,中国股市未进行经过股权分置,流通股本一般较低,股价容易被投资者操纵。而2005年股权分置的完成,股本结构发生较大的变化,开放式基金大规模发行,因而投资者的投资策略很可能发生变化。此外,我国投资者对股价的关注程度更高,考虑股价因素在内的风格投资问题研究具有重要的意义。

二、样本数据、研究方法和模型

(一)样本数据

本文样本数据来源于深圳市国泰安信息技术有限公司开发的中国股票市场研究数据库(CSMAR)。样本时间区间为2004年1月至2009年6月的月度数据,包括股票收益率、公司规模、复权后月度收益率和流通股本。其中,股票收益率采用考虑现金红利再投资的月个股回报率,公司规模使用月末流通市值。股票样本为2004年前上市2008年6月前未退市的沪市A股股票,ST,PT股票除外。而在将股价考虑在内划分风格组合时,以除权价为指标。

(二)研究方法和模型

本文选取股票价格(P)、流通股(SIZE)为指标来划分投资风格,运用Chen,DeBondt风格动量策略[8],即CD动量策略,考察中国股市风格策略问题。

第一种方法是按简单风格划分,每年年初将所有股票样本分别按P、SIZE指标从小到大平分为10个组合,组合内权重相同。

第二种方法是按复合风格划分。首先将所有股票按P的大小顺序平分为3个组合,然后按SIZE的大小将每个组合平分为3个组合,形成的9个组合分别称为高价大盘股、高价中盘股、高价小盘股、中价大盘股、中价中盘股、中价小盘股、低价大盘股、低价中盘股、低价小盘股。每月初按照P、SIZE大小,将所有沪市A股股票由高到低划分为9个复合风格组合,组合内各股权重相等。过去J月表现最差的风格组合称为输家组合,过去J月表现最好的风格组合称为赢家组合,卖出1单位的输家组合,买进1单位的赢家组合,并持有K期,简记为(J,K)计算该套利组合收益率序列,并对套利组合的收益率序列进行显著性检验,如果平均收益率大于零,则中国沪市A股股市存在惯性现象,反之存在反转现象。

具体而言,以(3,3)的投资策略为例。2004年4月30日按照P、SIZE大小,将所有股票由高到低划分为9个复合风格组合,组合内各股权重相等的九种组合。2004年的4月份,采用算术平均法对每只股票计算其在之前3个月的平均月度收益率进行计算,按A股流通股数加权求出每种组合的平均月度收益率。其中,收益率最高的组合为赢者组合,最低的组合为输者组合。然后进行买入赢者组合、卖出输者组合和套利交易(同时买入赢者组合和卖出输者组合)三种投资,投资期限是3个月。最后,计算这三种投资的收益情况。计算赢者组合中每只股票在2004年5月、6月和7月的几何平均月度收益率,按沪市A股流通数量作权重计算赢者组合的持有期为3个月的月度收益率,即买入赢者组合的收益率;卖出输者组合,其中每只股票取其月度收益率的相反数,求其在2004年5月、6月和7月的几何月度收益率,然后用流通市值加权计算出输者组合在3个月持有期的月度收益率,即卖出输者组合的收益率;套利组合的平均月度收益率为买入赢者组合的平均月度收益率和卖出输者组合的平均月度收益率之差。同理构造(3,6)(3,9)(3,12)(6,3)(6,6)(6,9)(6,12)(9,3)(9,9)(9,9)(9,12)(12,3)(12,6)(12,9)以及(12,l2)等十五种不同的形成期和持有期的投资策略。

三、实证结果和分析

(一)风格指标的统计特征

从表1可以看出,首先,按股价划分的风格组合,月均收益率与价格之间总体呈负相关关系,低价组合存在明显溢价;按规模划分的风格组合,月均波动率与价格之间总体呈弱的负相关关系。由此可知,平均收益率随股本增大而上涨。其次,按股价和规模划分的复合风格组合,价格溢价和规模溢价同时存在,在价格相同类型中,收益率随着股本增大而提高;在规模相同的类型中,收益率随股价上升而下降,月均波动率呈下降趋势。

(二)CD策略动量收益分析

由表2的实证分析结果可以看出,当组合采用(3,9)和(6,12)策略时,中国股市存在风格动量,策略收益率分别为0.017,和0.009,但是收益率在5%的统计水平上不显著。在其它情况下,中国股市存在风格反转,将,则(3,3)(6,3)(9,6)(9,9)和(12,6)的反转策略月均收益率分别为0.011,0.008,0.017,0.001和0.011收益率在5%的统计水平上不显著,而其它策略的收益率在5%的统计水平上显著。

四、结论

(一)我国沪市A股存在较高的系统性风险,主要表现为反转效应,而基本上不存在惯性效应。主要原因在于,一方面,我国股市尚未完全成熟,缺乏卖空机制加重投资者的惜售心态,吸收的资金推动了大盘股股票的飞涨,进而造成股市反应不足,形成股票换手率高,散户投资者偏好追涨杀跌的投机行为。另一方面,机构庄家与散户投资者之间存在严重的信息不对称,机构拥有强大的信息和资金优势,可能会限制信息的有效披露,而相当部分的散户投资者甚至未拥有完备专业知识。

(二)当前股市基本在小盘效应,平均收益率随股本增大而上涨。2003年以前的小盘效应,是由于当时发行的基金主要是封闭式基金规模小,不足以对大盘板块产生显著影响;大盘股股价不活跃,价格和市盈率低,且股价走势和封闭式基金价格走势相似。此后五年,我国证券市场没有发行新的封闭式基金,封闭式基金的发展陷入停滞状态。如今,随着早期发售的封闭式基金日的逐步临近,陆续有封闭式基金转为开放式基金;与此同时,开放式基金后来居上逐渐成为基金设立的主要形式。

参考文献

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[6]罗洪良,王浣尘.中国股市动量策略和反向策略的赢利性[J].系统工程理论方法应用,2004(6).

股票投资组合策略篇5

二、动量交易策略

动量效应，主要是指在部分特定的持有期内，如果市场中某只股票或某个股票组合在前一段时期内涨幅走势比较猛烈。那么在一定时间内，此股票或股票组合仍然会出现较为良好的表现。

动量交易策略，也被人们统称为相对强度交易策略，即预先对股票的最终收益和交易的数量进行初步的预定过滤规则，当市场中的股票收益或股票收益与交易量同时满足其过滤的各项原则，就进行选择买进或卖出股票的投资策略。Jegadeesh和Titman于1993年对当时的资产股票组合的中期收益进行深入探究的过程中，以3到12个月为一个季度进行组建股票组合的中期收益。其中的股票的中期价格，在进行某一方向连续动态的动量效应。Rouvenhorst于1998年，对其他12个国家的研究数据结果，进行双向性的动量效应活动，进而有利的证明了这种效应并不是由部分原始数据采样的各项偏差所造成的问题。在进行实际操作过程中，其动量交易的具体策略早已广为人知。

三、成本平均策略和时间分散化策略

由于当前阶段中的投资者并不总是进行风险规避的活动，投资者在出现资金损失后自身所承受的痛苦远远要超过盈利时的喜悦感。为此，其市场中的投资者在进行实际的股票投资活动时，需要事先进行制定一个比较系统完备的计划，并根据不同的价格进行分批的资金的投资，以便在真正发生不测时进行科学合理的摊低成本，这就是成本平均策略。

时间分散化策略，主要是指股票的投资风险，将随着各种各样的投资期限的延长而无限制的降低。投资者在刚刚进行投资活动时，需要将其资产组合中的占据比例比较大的应用于投资股票，并随着自我年龄的不断增长则逐渐减少股票投资比例，同时进行增加债券投资比例的具体策略。

成本平均策略与时间分散化策略具有比较多的相似点，都是在进行实际投资过程中，个人投资者和机构投资者大量应用的比较受欢迎的投资策略，同时却又被指责为收益效果比较差的投资具体策略。越来越多的人们开始站在现代金融理论的角度上，分别对这两种策略提出了质疑和追问。斯塔特曼，Fisher和斯塔特曼于1995年分别应用行为金融理论，对成本平均策略和时间分散化这两种策略进行了全面的阐述和解释，并深入的指出了其存在的合理性和可行性。

四、小盘股投资策略

股票投资组合策略篇6

一、股票市场上的异象

马克维茨1952年发表的《证券组合选择》被视为标准金融理论的开端，此后经过夏普、林特纳、托宾、法马、布莱克、斯科尔斯、默顿等人的拓展研究，20世纪70年代以来，以有效市场假说为基础，以资本资产定价模型和现代资产组合理论为基石的标准金融理论成为当代金融理论的主流或范式。但是20世纪80年代以后，随着股票市场上各种异常现象的累积及对其研究，标准金融理论受到了严峻的挑战。股票市场异象主要表现在以下方面：

1.规模现象。研究显示，在排除风险因素之后，小公司股票的收益率要明显高于大公司。Reinganum(1981)发现公司规模最小的普通股票的平均收益率要比根据传统金融学的CAPM模型预测的理论收益率高出18%。学者对美国、比利时、日本、西班牙等国研究，发现均存在规模效应。

2.日历效应。在不同的时间，投资收益率存在系统性差异，有一月效应和周一效应。French(1980)，Gibbons和Hess(1981)的研究显示，股票在星期一的收益率明显为负值。另外，其它一些研究还显示，一年之中一月份的股票收益率最高。这种在特定交易日或交易期内的收益异常显然与标准金融学的效率市场假说相矛盾。

3.股票溢价之谜。Mehra和Prescott(1985)提出了“股票溢价之谜”，他们指出股票投资的历史平均收益率相对债券投资高出很多。研究表明，美国自1926年至1999年期间，股票投资组合的加权平均回报率比国债回报率高出7.1%。虽然人们希望股权投资的回报率高一些，因为股票要比债券风险大一些，但是高出7.1%回报率差异也太大，仅用风险因素是不能解释的，因此称作股票溢价之谜。

4.赢者输者效应。De Bondt和Thaler(1985)的研究发现，如果把股票根据其过去5年的投资业绩分成不同的组别，则过去5年表现最差的一组(“失败”组，由最差的35支股票组成)在未来3年的收益率要比表现最好的一组(“胜利”组，由最好的35支股票组成)平均高出25%(累积收益)。Chopra(1992)、Lakonishok和Ritter(1992)的研究也有相似发现。

5.账面市值比效应。Fama和French(1992)把美国纽约证券交易所等股票按照账面市值比10%的间隔进行分类，然后计算出每类股票在下一年的收益率，发现账面市值比最高的10%比最低的10%每月高1.53%。这个差距比传统金融学的风险系数的差别所能解释的差距要大得多。对市盈率的分类分析得到的结论也相似。

6.价格对非基础信息的反应。Culter等(1991)对美国股市二战后50个最大的日波动进行了研究，发现大部分的市场巨幅振动并没有相应的信息公布。Wurgler和Zhuravskaya(1999)对1976-1996年的统计研究表明，加入指数事件伴随了平均3.5%的股票价格上升。1998年12月入选指数使其上涨了18%。

此外，股票市场异象还有股利之谜、股票价格对基础价值的长期偏离等。对这些股票市场异象无法按照标准金融理论进行合理有效地解释。

二、文献回顾

股票市场异象促进学者对标准金融理论进行反思，在此基础上逐步形成行为金融理论(Burrell，1951；Festinger，1957；Kahneman，1974；Lakonishok和Vermaelen，1990；Ikenberry，Lakonishok和Vermaelen，1995；Hsee，2000)，强调要考虑市场参与者心理因素的作用，为人们理解金融市场提供新的视角。

1.行为金融学视角下的投资者行为特征分析

与标准金融理论的理性人假设和有效市场假说相反，行为金融学视角下的投资者行为表现为以下特征。(1)有限理性。由Herbert Simon提出，认为有限理性下人们做出的决策往往是基于启发式思维、思维捷径的次优、满意甚至是错误的选择。(2)过度自信。资金管理人、投资顾问及投资者一贯对于自己驾驭市场的能力过分自信，而通常他们中的大多数人都是失败者。(3)后悔规避。投资者不愿卖出下跌的股票是为了避免感受因自己进行错误投资而产生的痛苦和后悔。在很多投资领域都有类似情况，即投资者总是拖延或根本不愿纠正已损失的投资。(4)锚定效应。锚定是指人们倾向于把对将来的估计和已采用过的估计联系起来，同时易受他人建议的影响。Northcraft和Neale(1987)曾在研究中证实，在房地产交易过程中，起始价较高的交易最后达成的成交价比起始价较低的交易最终达成的成交价显著要高。锚定会使包括一些专业证券分析师在内的投资者对新信息反应不足，造成粘滞价格。(5)思维分隔或心理账户。Tversky在研究个人行为时发现，在人们的心目中，隐含着一种对不同用途的资金的不能完全可替代使用的想法，原因在于人们具有把个人财产按“心理账户”进行分类的天性，即投资人习惯于在其头脑中把资金按用途划分为不同的类别。(6)与投机行为。现象的存在使传统的效用理论中风险厌恶的假设面临挑战。人们往往既表现为风险厌恶，又表现为风险偏好。

2.行为金融理论及相关投资行为模型

行为金融学主要是建立在期望理论和行为组合理论(BPT)基础之上。期望理论的思想最先是Markowitz(1952)提出的，推动这一理论发展的是行为经济学先驱Kahneman和Tversky(1979)的研究。根据期望理论，行为投资者在损失的情况下通常是风险偏好的，而在盈利时则往往是风险规避的。行为组合理论(BPT)是Shefrin and Statman(2000)以Lopes(1987)和期望理论为基础提出的。它是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔状的行为资产组合，位于金字塔各层的资产都与特定的目标和特定的风险态度相联系，而各层之间的相关性被忽略了。

在进行投资者行为特征分析和行为金融决策理论基础上，投资者在决策过程中主要运用了行为资产定价模型(BAPM)、BSV模型(Barberis，Shleifer和Vishny，1996)、DHS模型(Daniel、Hirsheifer和Subramanyam，1998)、统一理论模型(Harrison Hong与Jeremy.Stein，1999)和Banerjee(1992)提出的序列型羊群效应模型和在贝叶斯法则下非序列型羊群效应模型。

3.行为金融指导下的国外机构投资者投资策略

(1)反向投资策略，即买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法，该策略的提出最初是基于DeBondt和Thaler(1985，1987)对股市过度反应的实证研究。反向投资策略是人们对信息过度反应的结果，其主要依据是投资者心理的锚定和过度自信。

(2)动量交易策略，即预先对股票收益和交易量设定过滤规则，当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤规则就买入或卖出股票的投资策略。该投资策略起源于对股票中期收益延续性的研究。Jegadeesh与Titman(1993)在对资产股票组合的中期收益进行研究时发现，以3-12个月为间隔所构成的股票组合的中期收益会呈现出延续性。Rouvenhorst(1998)对其他12个国家的研究，也发现了类似的中期价格动量效应，这表明这种效应并非来自于数据采样偏差的偶然性。中期价格动量效应与投资者的过度自信和、投机心理有关。

(3)成本平均策略，是指投资者在将现金投资于股票时，通常总是按照预定的计划根据不同的价格分批进行，以备不测时摊低成本，从而规避一次性投入可能造成较大风险的策略。

(4)时间分散化策略，是指承担投资股票的风险能力可能会随着投资期限的延长而降低，建议投资者在年轻时让股票占其资产组合较大的比例，而随着年龄的增长将此比例逐步减少的投资策略。

三、行为金融指导下的国外机构投资者投资策略的运用

随着我国QFII制度的实施，国外机构投资者选股必然遵循以重行业、重业绩、重成长性、重稳定回报为内涵的价值投资理念，注重上市公司基本面的研究，但这并不意味着一定选择市盈率低的绩优蓝筹股。我国股市已实证检验存在市场异象，如Kang、Liu和Ni(2002)证实中国股市存在收益率反转现象，李学(2002)证实存在处置效应，陈文志、缪柏其和蒋涛(2003)证实存在过度反应。在已实行QFII的韩国，境外机构采取“正向反馈交易策略”(Kim和Wei，1999)。基于人性的共同特点和思维惯性，国外机构投资者选股时会吸收行为金融学的研究成果。而2003年证券时报与东方证券关于QFII联合调查已经显示了这一点(2003年1月，证券时报与东方证券关于QFII联合调查显示，七成作为调研对象的国外机构投资者同意将结合中国市场的特点对自己原有的投资理念作出少许调整；三成调研对象表示仍然会坚持自己的投资理念)。因此，可以预计，国外机构投资者在行为金融学的视角下进行选股，在行业的选择、具体股票的选择、买卖时机上采取相应策略，具体来说包括反向交易、动量交易、成本平均和时间分散化等策略。

1.反向投资策略

行为金融理论认为，投资者在实际投资决策中，往往过分注重上市公司的近期表现，通过一种质朴策略――也就是简单外推法，导致对公司近期业绩情况做出持续过度反应，形成对绩差公司股价的过分低估和对绩优公司股价的过分高估现象，最终为反向投资策略提供了套利的机会。

事实上，先期进入中国股市的国外机构投资者已经按照反向投资策略进行选股操作。境外机构投资者注重宏观经济和产业发展的周期，并采取反向投资策略。1995年和1998年，福特两次增持江铃汽车B股，持股比例接近30%。此后，江铃汽车在1998年至2000年连续三年亏损，并被戴上了“ST”帽子，但公司最终在2001年实现扭亏，2002年每股收益达到了0.33元。1998年，福特汽车增持江铃汽车股份时，其B股股价为2.95元港币(1998年11月2日收盘价)，而2003年5月30日收盘价是5.63元港币，年投资回报率为22.71%。注重上市公司基本面因素变化，在其经营面临困难但又有产业发展前景和企业重振机会时，以较低的价格购入，然后等待上市公司基本面变化而获得丰厚的投资回报。

按照反向投资策略，国外机构投资者选股时会仔细分析行业和股票周期，分析股票的未来走势，因此可能选择未来较长时间走势良好的绩优蓝筹股，但更会选择目前虽然业绩不佳，但未来业绩反转的股票。

2.动量交易策略

国外机构投资者选股时也会采取动量交易策略。特别是在刚实行QFII条件下境外机构还处于相对劣势地位时，可能性更大。国外机构根据设定过滤规则，在国内投资者买入股票股价上升时，他们也买入，而在国内投资者卖出，股价下跌时，他们也跟随卖出。在实行QFII的韩国，Kim和Wei(1999)利用韩国1996年12月-1998年6月的统计资料，研究发现：(1)非居民机构投资者在危机发生前即采取正向反馈交易策略，而危机发生后，他们具有更大的动力继续采取这种策略；(2)非居民投资者比居民投资者更具有“从众”行为倾向，尤其在危机发生过程中。

按照动量交易策略，国外机构投资者选股时根据设定过滤规则，将买入成交量很低和股价满足一定要求的股票，将卖出股价很高成交量很大的股票。

3.成本平均策略和时间分散化策略

成本平均策略和时间分散化策略有很多相似之处，都是在个人投资者和机构投资者中普遍采用并广受欢迎的投资策略。行为金融理论学者认为，两者体现了投资者的感受和偏好对投资决策的影响，属于行为控制策略。Statman(1995)、Fisher和Statman(1999)运用期望理论、认知偏差、悔恨厌恶和不完善的自我控制等概念，分别对成本平均策略和时间分散化策略进行了系统解释，指出了其合理性，并提出了实施过程中加强自我控制的改进建议。Statman等人的研究使得国外机构投资者在策略运用过程中更加注重完善的自我控制，从而使得投资策略更加有效。

按照成本平均策略和时间分散化策略，国外机构投资者选股时会选择投资比例，例如开放式基金的投资者可按规定自由赎回基金份额，基金经理在为了保持足量的流动资金以应付投资者的随时赎回一般不会“满仓”操作。另外，国外机构投资者选股时还会根据赎回规律和本身性质决定是盈利优先还是安全优先。

4.国外机构投资者其他选股策略分析

根据股票市场的异象，如规模现象、日历效应、公司股票报酬之谜、赢者输者效应、账面市值比效应和价格对非基础信息的反应等，国外机构投资者必然发掘其规律，除了上述的反向交易、动量交易、成本平均和时间分散化等策略外，同时还采用其他选股策略，具体表现如下：(1)根据规模现象所述，在排除风险因素之后，小公司股票的收益率要明显高于大公司股票的收益率。再加上QFII《暂行办法》规定，单个合格投资者持股比例不超过公司股份总数的10%；所有合格投资者持股比例总和不超过20%。可以预计国外机构投资者选股不一定是我们公认的大股本，反而更有可能的是小规模和高成长性的上市公司的股票。(2)根据日历效应，由于存在类似的一月效应和周一效应，国外机构投资者选股时必然会抓住恰当的时机。(3)根据公司股票报酬之谜所述，公司股票的总收益与无风险收益之差约为7%，而同期公司长期债券的这一收益仅为1%。国外机构投资者(特别是风险抵抗型)必然优先考虑股票，其次才是债券等证券。(4)根据价格对非基础信息的反应所述，加入指数事件伴随了股票价格上升。纳入中国大陆指数概念股，像道中88指数、大摩指数或者纳入编制的优势产业股和行业龙头股将是国外机构投资者选股时优先考虑的对象。

总之，行为金融学强调要考虑市场参与者心理因素的作用，分析研究投资者行为特征并提出了行为金融决策理论基础和行为模型，较好地解释了许多市场异象，是标准金融学的有益补充和完善。因此，它为分析QFII条件下国外机构投资者在我国股市选股策略提供了很好的理论基础和观察视角。

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[4]陈文志，缪柏其，蒋涛.中国股市惯性与反转实证分析[J].投资研究，2003，6：43-48.

股票投资组合策略篇7

一、引言

价值投资所注重的信息包括宏观经济形势、行业与公司状况等基本面信息，但是针对具体选择哪种股票进行投资而言，公司的信息就显得至关重要。发达国家的股票市场更接近于半强势有效市场，如果事实是这样的话，那么个人投资者在进行股市投资时，就应关注上市公司的股利政策，尤其要注意该公司的高股利是否也表明股票的股息率也是高额的，以及哪些行业的股票会带来较高的股息率。本文打算在这方面做些实证研究并给我国的广大个人投资者提出相关建议以供他们选股时作为参考。

二、我国上市公司股利政策状况

2011年11月9日，新任中国证监会主席郭树清首次公开亮相，证监会表示“明确分红比例，提升上市公司对股东的回报”。目前，分红制度改革已在拟IPO（首次公开发行）公司中推行，市场预期证监会还将采取一系列具体举措提升上市公司分红水平，从根本上治理我国A股市场上市公司“重融资、弱分红”的现象。长期以来，A股市场分红比例过低一直遭到诟病。

三、价值投资与股利政策

价值投资最初来自于Graham的《证券分析》一书，在此书中，Graham使用内在价值这一称谓，因此价值投资理论也称之为内在价值理论。徐成刚（2005）在其硕士学位论文中通过比较并整合格雷厄姆和费雪在价值投资理论里的研究成果，并综合其他学者对价值投资的定义，认为价值投资理论主要包括3方面的内容：一是价值投资的“价值”虽然存在不同提法，。二是股价总是围绕内在价值上下波动的。虽然股价是不断波动的，但是上市公司的价值却是相对稳定的。因此，依靠股票市场自身的调节机制，股价最终会向其内在价值靠拢。这使得低价购买内在价值低估的股票，能够带来超额利润。三是价值投资是通过研究合适的企业，来寻找和判断内在价值低估的证券。先提出来股利贴现模型。该模型数学表述如下

四、道氏策略与股息率

道氏策略是由美国的1988年的华尔街杂志所提出的。事实上，本文就是将道氏策略稍加改变，以此考察高股息率证券组合在我国证券市场上的有效性。在介绍道氏策略之前，本文认为很有必要说明道氏策略所依赖的股息率，也就是说道氏策略为什么依据股息率来选择股票。

股息率（Dividend Yield Ratio），是一年的总派息额与当时市价的比例。以占股票最后销售价格的百分数表示的年度股息，该指标是投资收益率的简化形式。股息率是股息与股票价格之间的比率。在投资实践中，股息率是衡量企业是否具有投资价值的重要标尺之一。

五、高股息率证券组合实证研究

未经风险调整的高股息率股票组合实证研究：

本文采用月度几何平均得到的收益率来作为证券组合和上证指数的每年参照收益率，这是为了用几何平均这一方式尽量减少其他因素对收益率的扰动。下面用2000年证券组合和上证指数来详细说明收益率的计算方法。假设各拿出10000元人民币投资每只股票，共200000元，即赋予每只股票在证券组合中相同的权重0.05。则某只股票某月的收益率等于此月股价之差，然后加上这个月的股利，最后除以上月的收盘价格。这只股票的月末价值则是上月股票价值乘以这个月的收益率，再加上上月股票价值。

2000-2009年证券组合与上证指数月度几何平均收益率统计分析

注：*表示10%的显著性水平，**表示5%的显著性水平，***表示1%的显著性水平。

六、结论

本文对基于高股息率证券组合的价值投资策略在我国证券市场的应用价值进行了研究。基于本文的研究，得到如下的结论：

第一，我国上市公司的股利政策逐渐规范，与股利政策有关的法律法规逐步完善。本文认为随着证券市场的进一步发展以及相关法律制度的完善，我国上市公司的股利政策逐渐向发达国家的股利政策靠拢，现金股利将会逐渐成为股利政策的重点，股利政策的稳定性和连续性逐渐变好，依据股利政策实行情况在我国证券市场进行价值投资的环境逐渐成熟。

第二，我国个人投资者在过去的投资收益亏损严重，而价值投资能够给我国投资者带来收益，并且2003年以来，由于基金、QFll等机构的有力推动，价值投资逐渐成为我国证券市场投资分析的主要方法。

参考文献：

股票投资组合策略篇8

国内学者对于我国股票市场股票动量的研究也呈现出了不同的结果。王永宏、赵学军（2001）利用1993—2000年的A股数据并没有发现明显的的动量效应。周琳杰（2002）利用Jegadeesh和Titman重叠抽样的方法，对1995—2000年的沪深两市的股票进行的研究显示排序期和检验期都为一个月时有显著的动量策略。朱占宇、吴冲锋和王承炜（2003）将检验期缩短至以周为单位仍然发现了较为显著的动量策略。但是这些文献中并没有在赢家和输家组合的形成上对投资者投资行为进行辨识，没有深入探讨动量交易背后的深层原因。

本文的贡献就在于创新性的利用深交所提供的上市公司信息披露质量评价为分类标准，探究投资者对于不同信息披露质量的股票的投资上是否存在差异，进而对投资者的行为进行详细的阐述。深圳证券交易所根据上一会计年公司信息披露质量等相关信息将上市公司分为优秀、良好、合格和不合格四类。如果投资者在投资时看中公司的信息披露，那么信息披露质量越好的公司，其信息传播的也就越快，根据统一理论模型，该类股票的动量也就越不明显。同样对于信息披露质量较差的公司，投资者更加倾向于相信自己获得的私人信息，而产生动量交易效应。本文希望通过对拥有不同信息披露质量的股票进行归类，测试每组股票的动量是否存在并提供可能解释。

一、方法与数据

1、数据来源

文中仅使用了深交所在主板及中小板的上市的股票数据。文中股票一共被分为三大类，即优秀、良好和合格。如果一只股票所得的信息披露质量评价连续三年（2008—2010年）都为优秀，那么该只股票就属于优秀组。由于符合标准的股票数量有限，评定为不合格的股票并没有被采用。

文中相关股价数据均来自于ccer中国金融经济数据库。本文使用了从2008年1月到2011年12月的股票月度股价数据。以及深圳A股流通市值加权市场指数作为市场平均回报率的标准。最终优秀组有32只股票，良好组有269只股票，合格组有40只股票。

2、动量策略形成方法

本文沿用Jegadeesh和Titman（1993）的方法，采用重叠抽样。形成期采用1、3、6月三种，探究了1到12个月的持有期内每个动量组合的表现情况。即每组股票中有36种动量策略，三组共计108种动量持有策略。每月股票按照收益率排序后，每组的前20%为赢家组合，后20%为输家组合；每个动量策略即为买入赢家组合卖出输家组合；每月计算动量组合的超额收益率至十二个月并测试每月超额收益率的显著性。

3、T检验

文中对每一动量策略的平均超额回报率进行了t值的检测，从而确定每个策略的有效的持有期，即超额收益率在5%置信水平的双侧检验中显著不为零。

二、实证结果

表1和图1是形成期为一个月的动量策略的检测结果。信息披露质量为优秀和合格的动量策略中没有发现超额收益率，但是在良好组却发现了极强的动量效应。在一到十二个检测的持有期中，除了两个月和三个月的持有没有提供超额收益率以外，其他的持有期都可以使投资者获得超额利润。

表2和图2是形成期为三个月的动量策略的检测结果。与形成期为一个月的策略相同之处是，仍然是只有信息披露质量为良好的股票有明显的动量效应。但是有效的持有期只有九月到十二月，效应上有所减弱。

表3和图3是形成期为六个月的动量策略的检测结果。这一组的检测结果与前两组有较大的差别。良好组没有发现动量效应，而持有期为十个月的优秀组和有持有期为九个月的合格组能够提供显著的超额收益率。

总的来说，在每个形成期内都没有完全如预想的得到动量效应随着股票信息披露质量的上升而削弱的现象。在较短的持有期如一、三个月中，优秀组的表现与有效市场理论的预期相同，在三个形成期下都没有发现动量效应；良好组的动量效应总体上比优秀组的强烈，但是也比合格组强烈，而且该组的动量效应随着形成期的增加而减弱。作为信息披露质量最差的组别，合格组中并没有发现显著的动量效应。在最长的六个月持有期中，动量效应却仅在良好组没有出现。

股票投资组合策略篇9

反转投资策略是指购买过去2～5年中表现糟糕的股票，并卖出同期表现出色的股票。这种方法每年可获得大约8%的超常收益(DeBondtandThaler,1985)。尽管这个发现已经有十几年的历史，但是这种超常收益的源泉却一直是争论的焦点。有学者认为，这个超常收益可能是幻觉，是方法和度量误差的产物(Merton，1987)；也有学者认为，这个超常收益可能是真实的，但是它是随时间变化的风险的理性补偿(Fama,1991)；然而，越来越多的学者倾向于认同行为金融理论的解释，认为这个超常收益来自于投资者反应过度(DeBondtandThaler,1985)。

与此相反，JegedeeshandTitman(1993)发现了惯性策略的获利性：在3～12月的较短时期中，存在相当程度的股票收益惯性。惯性策略就是购买过去几个月中表现良好的股票，卖出过去几个月中表现糟糕的股票。这与反转策略正好相反。关于惯性策略的大量研究表明：(1)价格惯性策略是有利可图的。(2)这种超常收益与价格对企业收入突变的缓慢调整相关。(3)分析师们的盈利预测是缓慢调整的。这些特点表明市场对信息(特别是公司收入信息)是反应不足的。

传统金融理论把反应过度和反应不足解释为异常现象，Fama(1998)认为，股票价格对信息的反应过度和反应不足是同样普遍的，这与市场有效性假说是一致的：这些异常现象只不过是偶然性结果。但是，这种解释被越来越多的人所怀疑。近年涌现出一些模型，其中包括Barberis,ShieiferandVishny(1998)的模型，Daniel,HirshleiferandSubrahmanyam(1998)的模型和HongandStein(1999)的模型，这些模型从不同的角度整合了关于反应过度和反应不足的理论，这些模型对反应过度和反应不足的解释已经超出了传统金融学的范畴。

1.Barberis，Shleifer和Vishny(1996)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是代表性偏差(representativebias)或相似性偏差(similaritybias)，即基于近期数据与某种模式(比如股票上升或下降通道)的相似性来预测，过分重视近期数据；其二是保守性偏差(conservatism)，即不能及时根据变化了的情况修正自己的预测。代表性偏差会造成投资者对新信息的反应过度，认为近期股票价格的变化反映了其未来变化的趋势，从而错误地对价格变化进行外推，导致反应过度(overreaction)。保守性偏差会造成投资者对新信息的反应不充分，认为股票收益的变化只是一种暂时现象，未根据收益的变化充分调整对未来收益的预期，当后来的实际收益与先前的预期不符时，投资者才进行调整，导致反应不足。此外，投资者在代表性偏差和保守性偏差之间的状态转移过程遵循贝叶斯法则。上述模型可以很好地解释短期投资收益惯性、长期投资收益反转等现象。

2.Daniel，Hirsheifer和Subramanyam(1998)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是过度自信(overconfidence)，其二是有偏自我评价(biasedselfattribution)或归因偏差。投资者通常过高地估计了自身的预测能力，低估自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。在DHS模型中，过度自信的投资者是指那些过高地估计私人信息所发出的信号的精度，过低地估计公开信息所发出的信号的精度的投资者。过度自信使私人信号比先验信息具有更高的权重，引起反应过度。当包含噪声的公开信息到来时，价格的无效偏差得到部分矫正。当越来越多的公开信息到来后，反应过度的价格趋于反转。

在DHS模型中，归因偏差是指当事件与投资者的行动一致时，投资者将其归结为自己的高能力；当事件与投资者的行为不一致时，投资者将其归结为外在噪声。即把成功归因于自己英明，把失败归因于外部因素。如一个投资者基于私人信息进行交易，买进股票之后得到好的公开信息，卖出股票之后得到坏的公开信息，在这种情况下，投资者的自信心增加。但是当相反的情形出现时，投资者的自信心并不是同等程度地减少，即把证实自己判断的消息作为信息予以重视，把证伪自己判断的消息作为噪声予以怀疑甚至抛弃。这样，归因偏差一方面导致了短期的惯性和长期的反转，另一方面助长过度自信。

3.HongandStein(1999)模型。假定市场由两种有限理性投资者组成：“消息观测者”和“惯易者”。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息中的一个子集。信息观测者基于他们私自观测到的关于未来基本情况的信号来作出预测。他们的局限性是他们不能根据当前和过去价格的信息进行预测。惯易者正好相反，他们可以根据过去价格变化作出预测，但是他们的预测是过去价格的简单函数。除了对两种投资者信息处理能力方面的限制性假设，第三个重要的假设是，私人信息在信息观测者之中逐步扩散。信息在投资者当中逐步扩散，价格在短期内存在反应不足。这种反应不足意味着惯易者可以从“追涨杀跌”中渔利。然而，这种套利企图必然导致长期的价格反应过度。

4.Barberis，HuangandSantos(1999)模型。上面三个模型假设投资者在作出预测时要么是非理性的，要么只能利用所有可行信息的子集。投资者所出现的偏差基本可以归纳为一类，即直觉偏差(heuristicbias)。heuristic的字典定义是人们自行解决问题的过程，通常采用试错的方法。试错的方法通常导致人们形成一些经验规则，但是，这个过程常常导致其他错误。行为心理学的一个巨大贡献是识别出这些经验规则的原理以及与它们联系的系统性错误。这些经验规则自身被称为直觉。投资者在投资决策中不仅存在直觉偏差，而且存在框架依赖偏差(framedependencebias)。后者正是BHS模型的基本假设。它从传统的基于消费的模型出发，结合了行为心理学关于框架依赖的研究成果：KahnemanandTversky(1979)提出的“前景理论(prospecttheory)”以及ThalerandJohnson(1990)提出的“前期结果影响(influenceofprioroutcomes)”理论。前景理论指投资者的效应不仅决定于财富水平，而且决定于财富变化，财富损失给投资者带来的痛苦比等量财富盈利给投资者带来的幸福大(约为2.25倍)。前期结果影响是指投资的前期结果对风险选择具有的影响。投资者从损失或盈利中获得的效用依赖于前期结果。例如，前期盈利可以缓冲后期损失造成的痛苦。这个模型非常贴切地解释了过度波动(反应过度和反应不足)以及“股权之迷”。

本文采用1993～2000年间深沪两市数据分析研究了短期和长期交易策略的可行性。这一研究的意义在于：(1)现有关于反转策略和惯性策略的多数研究是关于发达市场的，关于中国市场的研究比较少，而且不是全样本研究。(2)金融实证研究经常面临“数据挖掘(datamining)”的质疑。这里的数据挖掘指的是从一组数据中得出既无理论意义又不能简单推广的规律或结论。对中国市场进行类似研究可以进一步证实或证伪有关理论和假说。(3)这一研究显然对投资者特别是机构投资者制定投资策略具有借鉴意义。

下面详细描述这两种投资策略，给出主要实证结果，并提供相应的检验结果。

数据和方法

我们的数据来自嘉实基金管理公司。它包括了最近3年的所有股票的交易数据和复权信息。本文作者计算了复权数据。本文研究的时间区间为1993～2000年。样本包括了1993年之前上市的全部A股。由于至今中国没有出现A股摘牌现象，所以我们的样本在时间序列方向是长度相等的，在横截面方向是数目相同的。

DeBondt-Thaler的研究方法如下：(1)将一段时间分成组合形成期和检验期。(2)在组合形成期，首先求个股超常收益率、累积超常收益率，然后按超常收益率将股票分成赢者组合和输者组合，计算赢者组合和输者组合在组合形成期的累积平均超常收益率。(3)计算赢者组合和输者组合在检验期的平均超常收益率、累积平均超常收益率。(4)累积平均超常收益率分析。

Jegadeesh-Titman的研究方法与DeBondt-Thaler的方法类似。主要区别有二：(1)Jegadeesh-Titman的研究方法的组合形成期和检验期的长度相对较短；(2)Jegadeesh-Titman采用了重叠的抽样方法，即组合形成期出现重叠，这样做的好处在于可以扩大样本容量，增加统计检验的势。缺点是导致抽样出现自相关性。而DeBondt-Thaler采用了非重叠的抽样方法。

我们在此基础上进行了简化，研究方法如下：(1)将一段时间分成排序期(相当于组合形成期)、检验期。(2)在每一个排序期中，首先计算个股的累计超常收益率，并进行排序，确定赢者组合和输者组合。(3)在相应的检验期中，计算赢者组合和输者组合的累积平均超常收益率。(4)累积平均超常收益率分析。考虑到中国股票市场历史较短，对于惯性策略，本文的抽样方法是非重叠的，即组合形成期非重叠；而对于反转策略，抽样方法是重叠的。

累计超常收益CAR的计算方法：首先采用对数差分方法计算股票和市场收益率。然后，对于股票j和月份t，从总收益Rjt中减去市场收益Rmt得到超常收益ARjt。市场收益采用上证指数收益。最后，计算股票j在n个月中的累计超常收益CARjn，它是股票j在n个月中超常收益的简单加总。

在排序期中，我们采用初始几个月的累计超常收益来对股票进行排序。最高的5、10、20只股票被赋予赢者组合；最低的5、10、20只股票被赋予输者组合。然后计算赢者组合和输者组合中所有股票的平均累计超常收益CARn。最后，计算赢者组合和输者组合的随后检验期的累计超常收益。

为了判断短期惯性策略的表现，我们买入过去赢者并卖出过去输者。按照这种构造，投资组合是零投资套利组合。排序期长度分别取值1、3、6、9、12个月，但在每种情况中，检验期长度取值为1、3、6、9、12个月。这样，我们就形成了25种投资策略，每种策略用数对(排序期、检验期)来代表。排序期的起点分别为月初、季度初、半年初、季度初、年初。这样避免了排序期重叠，从而保证了样本观测值的独立性。于是，我们得到了排序期为3个月的24个赢者和输者组合，排序期为6个月的12个赢者和输者组合，排序期为9个月的9个赢者和输者组合，排序期为12个月的6个赢者和输者组合。

为了检验长期反转策略的表现，我们研究了如下套利组合：买入过去输者并卖出过去赢者。从1996年到1998年，我们构造了基于1、2、3年排序期的赢者和输者组合。对于每个组合，随后的5年是检验期。

实证结果

我们首先讨论惯性策略和反转策略的实证结果，再进行结果评论和附加稳健性检验，最后简单评述一下投资策略有可能成功或不成功的原因。

一、惯性策略

表1总结了主要结果。其中，排序期分别取值为1、3、6、9、12月。它们没有重叠；检验期分别取值为1、3、6、9、12月。检验了每种惯性策略的多个独立的重复组合。例如，对于3月排序期，有24个独立组合。表2给出了累计超常收益。

惯性策略的实证结果总体上表现出如下特点：

1.与我们的期望相反，赢者和输者组合都没有表现出相应的收益惯性，而表现出一定程度的反转。一方面，排序期为1、3、6个月的惯性策略组合(赢者组合～输者组合，10W～10L)在其后各检验期内的累计平均超常收益均为负值(图表略)。另一方面，排序期为9、12个月的惯性策略组合随着检验期增加，累计平均超常收益逐步降低(图表略)，统计量显著性不断提高。例如，策略(12，12)的累计平均超常收益为－11.83%。即如果排序期变长，惯性策略组合的表现更糟糕。

2.多数统计量显著性不高。我们认为原因在于：(1)中国股票市场系统风险在总风险中所占比重过高，纽约证券交易所系统风险占1/4左右，非系统风险占3/4左右；上海证券交易所的投资风险结构与此“倒置”，系统风险占2/3，非系统风险占1/3左右(波涛，1998)。结果股票价格普遍存在“齐涨共跌”现象，单个股票收益与市场收益难以出现分化，导致大多数股票的超常收益率比较小。(2)股票市场总风险过大，波动性过高，通过对1885～1993年道·琼斯工业指数和1992～1998年7月上证指数单日跌幅超过7%的次数统计比较看到，在超过100年的时间里，道·琼斯工业指数单日跌幅超过7%的日期只有15次，而上证指数6年之内就有23次。美国股票市场典型股票的年波动率(volatility)为20%左右(Hull,1997)，而中国股票市场典型股票的年波动率为60%左右。这些无疑导致股票(超常)收益的标准差太大，从而t统计量不显著。(3)深沪两地市场早期走势的联动性不高，采用上证指数不能完全代表整个市场指数。

尽管多数统计量在统计上不显著，但是，多种惯性策略中赢者组合和输者组合在检验期中的均值高度一致地表现出反转特征。因此，我们可以相对比较安全地认为，惯性策略不仅是无利可图的，而且是赔钱的。这个结论至少对于无力影响市场价格的中小投资者是正确的。

二、反转策略

反转策略的实证结果总结在表2中，总体上表现出如下特点：

1、与我们的期望相同，赢者和输者组合都表现出相当程度的反转。正如在表2中显示的，反转策略投资者购买过去1、2、3年的输者并卖出同期赢者。包含20个股票的策略组合在2年检验期内分别获得平均34.77%、43.58%和29.68%的超常收益，在3年检验期内分别获得平均38.23%、39.79%和27.51%的超常收益。这个收益主要由过去输者决定，过去赢者基本上与市场表现相当。

2.统计显著性比惯性策略具有明显提高。多数统计量在10%置信水平上是显著的，个别统计量不显著的原因与惯性策略相类似，这里不再赘述。由于我们的样本检验期发生了重叠，在表2中的t-统计量是经过序列相关和异方差性调整的(NeweyandWest,1987)。反转策略组合超常收益的t-统计量基本显著的。

3.反转策略的超常收益远远大于DeBondtandThaler(1985)所发现的。比如，排序期为1、2、3年的反转策略在其后两年中年超常收益分别为20%、20%和15%(图表略)，这些超常收益远远大于DeBondtandThaler(1985)所发现的约8%的年超常收益。

综上所述，多种反转策略中赢者组合和输者组合在检验期中的均值高度一致地表现出反转特征。因此，我们认为，反转策略是有利可图的。

上面我们分析了造成惯性策略和反转策略实证结果的部分统计量不显著的主要原因有：一是系统风险所占比例高；二是股市总风险大，波动性高。那么，在这两个原因背后的原因是什么呢？我们认为：

1.股票市场噪声交易者太多。中国股市投资者队伍素质偏低，他们不仅得不到信息(大多数只能得到噪声)，而且即便得到信息，他们多数也不具备应有的分析能力。这注定中国股市存在大量噪声交易者。尽管换手率中包括股票大户对敲操纵股市的交易量所占份额，但是它基本上可以反应出噪声交易者所占的比例。20世纪90年代美国纽约交易所的年平均换手率约在20%～50%之间，即股票2－5年转手一次。这就是说，绝大部分人是持有两年以上的投资者。即使到了格林斯潘所谓出现了“非理性狂躁(irrationalexuberance)”的1999年，也只有77%。经济学家开始认为美国股市存在过度交易(overtrade)，其中部分交易是噪声交易。而1998、1999、2000年我国沪深股市流通股的年平均换手率分别是395%、388%、477%(先计算“月成交金额/月末流通市值”再进行汇总，数据来自中国证监会网站)，即上市流通的每一只股票平均每年要转手5次以上，停留在每位持股人手中的平均时间不超过两个半月。如果说美国股市77%的年换手率中已经隐含了噪声交易的话，那么中国股市近400%的年换手率中至少有300%归因于噪声交易。首先，噪声交易者的“从众行为(herdbehavior)”导致股票市场系统风险所占比例太高，同时导致总风险太大(DeLong,B.,A.Shleifer,L.Summers,andR.Waldmann.1990a,b;1991)。其次，投资者频繁换手股票本身就是一种“反应过度”。

2.个别机构投资者和股票大户操纵股市。大户制造波动性从中渔利，这已经是不争的事实。

3.中国股市表现出的“博弈”特征。“补涨”是一个被投资者普遍认同的概念：如果在一次行情中，某些股票没有上涨，那么它们就具有“补涨”的潜力。没涨的要无条件补涨，没跌的要无条件补跌，这样造成股市“齐涨共跌”的局面。“补涨”现象其实是一种脱离了基本价值的交易现象，具有一定的“博弈”特征。

结论

综上所述，我们得到如下结论：

股票投资组合策略篇10

理论回顾

关于资产定价和市场有效性的大量实证研究发现股票收益存在一定的可预测性，特别是短期价格惯性现象和长期价格反转现象。这些现象构成了反转投资策略和惯性投资策略的实证基础。

反转投资策略是指购买过去2～5年中表现糟糕的股票，并卖出同期表现出色的股票。这种方法每年可获得大约8%的超常收益(DeBondt and Thaler, 1985)。尽管这个发现已经有十几年的历史，但是这种超常收益的源泉却一直是争论的焦点。有学者认为，这个超常收益可能是幻觉，是方法和度量误差的产物(Merton，1987)；也有学者认为，这个超常收益可能是真实的，但是它是随时间变化的风险的理性补偿(Fama,1991)；然而，越来越多的学者倾向于认同行为金融理论的解释，认为这个超常收益来自于投资者反应过度(DeBondt and Thaler, 1985)。

与此相反，Jegedeesh and Titman(1993)发现了惯性策略的获利性：在3～12月的较短时期中，存在相当程度的股票收益惯性。惯性策略就是购买过去几个月中表现良好的股票，卖出过去几个月中表现糟糕的股票。这与反转策略正好相反。关于惯性策略的大量研究表明：(1)价格惯性策略是有利可图的。(2)这种超常收益与价格对企业收入突变的缓慢调整相关。(3)分析师们的盈利预测是缓慢调整的。这些特点表明市场对信息(特别是公司收入信息)是反应不足的。

传统金融理论把反应过度和反应不足解释为异常现象，Fama(1998)认为，股票价格对信息的反应过度和反应不足是同样普遍的，这与市场有效性假说是一致的：这些异常现象只不过是偶然性结果。但是，这种解释被越来越多的人所怀疑。近年涌现出一些模型，其中包括Barberis, Shieifer and Vishny(1998)的模型，Daniel, Hirshleifer and Subrahmanyam(1998)的模型和 Hong and Stein(1999)的模型，这些模型从不同的角度整合了关于反应过度和反应不足的理论，这些模型对反应过度和反应不足的解释已经超出了传统金融学的范畴。

1.Barberis，Shleifer 和Vishny(1996)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是代表性偏差(representative bias)或相似性偏差(similarity bias)，即基于近期数据与某种模式(比如股票上升或下降通道)的相似性来预测，过分重视近期数据；其二是保守性偏差(conservatism)，即不能及时根据变化了的情况修正自己的预测。代表性偏差会造成投资者对新信息的反应过度，认为近期股票价格的变化反映了其未来变化的趋势，从而错误地对价格变化进行外推，导致反应过度(overreaction)。保守性偏差会造成投资者对新信息的反应不充分，认为股票收益的变化只是一种暂时现象，未根据收益的变化充分调整对未来收益的预期，当后来的实际收益与先前的预期不符时，投资者才进行调整，导致反应不足。此外，投资者在代表性偏差和保守性偏差之间的状态转移过程遵循贝叶斯法则。上述模型可以很好地解释短期投资收益惯性、长期投资收益反转等现象。

2.Daniel，Hirsheifer和 Subramanyam(1998)模型。假定投资者在进行投资决策时存在两种偏差，其一是过度自信(overconfidence)，其二是有偏自我评价(biased self attribution)或归因偏差。投资者通常过高地估计了自身的预测能力，低估自己的预测误差；过分相信私人信息，低估公开信息的价值。在DHS模型中，过度自信的投资者是指那些过高地估计私人信息所发出的信号的精度，过低地估计公开信息所发出的信号的精度的投资者。过度自信使私人信号比先验信息具有更高的权重，引起反应过度。当包含噪声的公开信息到来时，价格的无效偏差得到部分矫正。当越来越多的公开信息到来后，反应过度的价格趋于反转。

在DHS模型中，归因偏差是指当事件与投资者的行动一致时，投资者将其归结为自己的高能力；当事件与投资者的行为不一致时，投资者将其归结为外在噪声。即把成功归因于自己英明，把失败归因于外部因素。如一个投资者基于私人信息进行交易，买进股票之后得到好的公开信息，卖出股票之后得到坏的公开信息，在这种情况下，投资者的自信心增加。但是当相反的情形出现时，投资者的自信心并不是同等程度地减少，即把证实自己判断的消息作为信息予以重视，把证伪自己判断的消息作为噪声予以怀疑甚至抛弃。这样，归因偏差一方面导致了短期的惯性和长期的反转，另一方面助长过度自信。

3.Hong and Stein(1999)模型。假定市场由两种有限理性投资者组成：“消息观测者”和“惯性交易者”。两种有限理性投资者都只能“处理”所有公开信息中的一个子集。信息观测者基于他们私自观测到的关于未来基本情况的信号来作出预测。他们的局限性是他们不能根据当前和过去价格的信息进行预测。惯性交易者正好相反，他们可以根据过去价格变化作出预测，但是他们的预测是过去价格的简单函数。除了对两种投资者信息处理能力方面的限制性假设，第三个重要的假设是，私人信息在信息观测者之中逐步扩散。信息在投资者当中逐步扩散，价格在短期内存在反应不足。这种反应不足意味着惯性交易者可以从“追涨杀跌”中渔利。然而，这种套利企图必然导致长期的价格反应过度。

4.Barberis，Huang and Santos(1999)模型。上面三个模型假设投资者在作出预测时要么是非理性的，要么只能利用所有可行信息的子集。投资者所出现的偏差基本可以归纳为一类，即直觉偏差(heuristic bias)。heuristic的字典定义是人们自行解决问题的过程，通常采用试错的方法。试错的方法通常导致人们形成一些经验规则，但是，这个过程常常导致其他错误。行为心理学的一个巨大贡献是识别出这些经验规则的原理以及与它们联系的系统性错误。这些经验规则自身被称为直觉。投资者在投资决策中不仅存在直觉偏差，而且存在框架依赖偏差(frame dependence bias)。后者正是BHS模型的基本假设。它从传统的基于消费的模型出发，结合了行为心理学关于框架依赖的研究成果：Kahneman and Tversky(1979)提出的“前景理论(prospect theory)”以及Thaler and Johnson(1990)提出的“前期结果影响(influence of prior outcomes)”理论。前景理论指投资者的效应不仅决定于财富水平，而且决定于财富变化，财富损失给投资者带来的痛苦比等量财富盈利给投资者带来的幸福大(约为2.25倍)。前期结果影响是指投资的前期结果对风险选择具有的影响。投资者从损失或盈利中获得的效用依赖于前期结果。例如，前期盈利可以缓冲后期损失造成的痛苦。这个模型非常贴切地解释了过度波动(反应过度和反应不足)以及“股权之迷”。

本文采用1993～2000年间深沪两市数据分析研究了短期和长期交易策略的可行性。这一研究的意义在于：(1)现有关于反转策略和惯性策略的多数研究是关于发达市场的，关于中国市场的研究比较少，而且不是全样本研究。(2)金融实证研究经常面临“数据挖掘(data mining)”的质疑。这里的数据挖掘指的是从一组数据中得出既无理论意义又不能简单推广的规律或结论。对中国市场进行类似研究可以进一步证实或证伪有关理论和假说。(3)这一研究显然对投资者特别是机构投资者制定投资策略具有借鉴意义。