（金融学专业论文）中国股票市场有效性的实证分析.pdf

内容摘要 。 本文嗵曼笪i 型氇i 口丘要内容：通过对中国股票市场的几个具体的实证检验，包括：股价 变动时间序列相关性检验、移动平均线技术分析检验以及上市公司业绩和送配股公告前后股 价波动的研究，探讨中国殷市的有效性。选题的意义在于：不仅使市场有效理论在现实具体 的中国股票市场上得到了检验，而且实证分析的结果，从微观上可为股市投资者借鉴，以制 定正确的投资策略和方法，从宏观上可供证券监管部门参考。 。- 一 在第一章里，首先，概述了市场有效理论，简单阐明了“效率( e f f i c i e n c y ) 在金融学 上的特殊含义，并指出市场有效的三种形式：弱式有效、半强式有效和强式有效；其次，勾 勒出全文的大体思路和实证检验分析的方法：最后，指出研究的目的和意义。 第二章是中国股市弱式有效的实证分析，以上证综合指数为检验对象。首先采用 a n d e r s o n d a r l i n gn o r m a l i t yt e s t 方法对指数及其收益率的历史数据进行正态分布检验。在得 到了上证综合指数及其每日收益率符合正态分布的结果后，分别检验了在不同时期收益率时 间序列的相关性以及移动平均线技术分析的效果，使用的方法有：p e a r s o n 相关系数、 l j u n g b o xq ( l b q ) 检验、方差齐性检验( t e s t f o re q u a lv a r i a n c e s ) * 1 5 0 , 样本t 检验( 2 - s a m p l e t t e s t ) 。从而得到了中国股票市场在不同时期的效率情况：1 9 9 3 年以前的股票市场属于非有 效市场：1 9 9 3 至1 9 9 5 年股市渐趋成熟；到了现阶段( 1 9 9 6 年以后) ，股票市场己基本上能 迅速充分地反映股价的历史数据，接近弱式有效市场。 然后，随机地选取了上海和深圳股票市场四十家上市公司，以他们2 0 0 0 年度的业绩和 送配股公告前后一段时间的股价作为样本，运用多种统计分析的方法，包括：回归分析 ( r e g r e s s i o n ) 、双样本t 检验和单样本t 检验( 1 - s a m p l e t t e s t ) 等，来考察上市公司公开的 基本信息对股价的影响情况，并检验这类信息是否能产生超额利润。第三章的检验结果表明： 在现阶段，市场参与者通过这类公开的基本信息不可能或者很难获取到超越市场水平的超额 利润，从而得出结论：目前的中国股票市场已经具备一定的半强式效率。 文章的结尾为股市投资者和证券监管部门提供了几点可借鉴之处，并总结了全文和指出 了本研究的局限性。 本文的实证研究采用的基本上是线性关系的模型( 特别是半强式有效检验中的a r 模 型) ，线性的假设不一定正确，这是有待改进或解决的问题。1 y 7 关键词：徽率 一 ，6 詹8 3 0 9 l 、 j 、。， 弱式；半强式 a b s t r a c t ih a v eam a i nm o t i v ei nw r i t i n gt h i st h e s i s ：1w a n tt od i s c u s st h ee f f i c i e n c yo ft h ec h i n as t o c k m a r k e tt h r o u g hs e v e r a ls p e c i f i ce m p i r i c a lv e r i f i c a t i o n so ft h em a r k e t ，i n c l u d i n gt h ec o r r e l a t i o n t e s to ft h et i m es e r i e so fs t o c kp r i c ec h a n g e ，t h et e s to fm o v i n ga v e r a g el i n et e c h n i c a lt o o l ，a n d t h ea n a l y s i so ft h es t o c kp r i c ec h a n g eo fp u b l i cc o m p a n i e sb e f o r ea n da f t e rt h ed i s c l o s u r eo ft h e s e c o m p a n i e s e a r n i n ga n d d i v i d e n dr e p o t s t h ep u r p o r to ft h i st h e s i si st ot e s tt h ee f f i c i e n c yt h e o r y o nt h ec o n c r e t ed a t ao fc h i n as t o c km a r k e t t h er e s u l to ft h ee m p i r i c a lv e r i f i c a t i o n sc o n d u c t e d c o u l dn o to n l yh e l ps t o c ki n v e s t o r sf o r m u l a t ec o r r e c ti n v e s t i n gs t r a t e g i e sa n dt e c h n i q u e s ，b u ta l s o s e f v ea st h er e f e r e n c ef o rt h ea u t h o r i t i e so f t h es e c u r i t i e sm a r k e t i nc h a p t e ro n e ，is u m m a r i z et h em a r k e te f f i c i e n c yt h e o r y , c l a r i f yt h ep a r t i c u l a rm e a n i n go ft h e c o n c e p to f e f f i c i e n c y ”i n t h ef i e l do ff i n a n c e ，a n dp o i n to u tt h et h r e ev e r s i o n s ，i n c l u d i n gt h e “w e a k ”t h e “s e m i - s t r o n g a n dt h e “s t r o n g ”v e r s i o n ，o fe f f i c i e n t m a r k e t s ia l s oo u t l i n et h e f r a m e w o r ko ft h et h e s i sa n dt h em e t h o d su s e di nt h ee m p i r i c a lv e r i f i c a t i o n s ，a n dp o i n to u tt h e o b j e c t i v e sa n dp u r p o r t so f t h er e s e a r c h c h a p t e rt w ov e r i f i e st h ew e a ke f f i c i e n c yo f t h ec h i n as t o c km a r k e t ，u s i n gt h es h a n g h a is t o c k c o m p o s i t ei n d e x f i r s t iu s et h ea n d e r s o n d a r l i n gn o r m a l i t yt e s tt ot e s tt h ed i s t r i b u t i o no f t h e h i s t o r i c a ld a t ao ft h ei n d e xa n di t sr e t u r ns e c o n d ，ic o n d u c tt h ee m p i r i c a lv e r i f i c a t i o no ft h e c o r r e l a t i o no ft h et i m es e r i e so fs t o c kp r i c ec h a n g ei nd i f f e r e n tp e r i o d s ，a n dt e s tt h ee f f e c t i v e n e s s o ft h em o v i n ga v e r a g el i n et e c h n i c a lt o o lt h em e t h o d su s e di n c l u d et h ec a l c u l a t i o no fp e a r s o n c o r r e l a t i o nc o e f f i c i e n t s ，l j u n g b o xe ( l b q ) t e s t ，t e s tf o re q u a lv a r i a n c e s ，a n d2 - s a m p l ett e s t f i n a l l y , ic o n c l u d e ：b e f o r e1 9 9 3 ，t h ec h i n a s t o c km a r k e tw a sa ni n e f f i c i e n tm a r k e t ；f r o m1 9 9 3t o 1 9 9 5 ，t h em a r k e tw a sd e v e l o p i n ga n di t se f f i c i e n c yw a si n c r e a s i n g ；a f t e r1 9 9 6 ，t h em a r k e tc o u l d r a p i d l ya n df u l l yr e f l e c tt h eh i s t o r i c a ld a t ao f s t o c kp r i c e ，a n di ta p p r o x i m a t e st h ew e a ke f f i c i e n t s t o c km a r k e t t h e n ，ir a n d o m l ys e l e c t e df o r t yp u b l i cc o m p a n i e sf r o ms h a n g h a ia n ds h e n z h e ns t o c k m a r k e t w i t ht h e s ec o m p a n i e s s t o c kp r i c ed u r i n gac e r t a i np e r i o do ft i m eb e f o r ea n da f t e rt h ed i s c l o s u r e o ft h e i re a r n i n ga n dd i v i d e n dr e p o r t so ft h ey e a ro f2 0 0 0 ，1u s e ds e v e r a ls t a t i s t i c a lm e t h o d s ，s u c h a sr e g r e s s i o na n a l y s i s ，2 - s a m p l ett e s t ，1 一s a m p l ett e s t ，a n ds oo n ，t oi n v e s t i g a t et h ei n f l u e n c eo f t h ed i s c l o s u r eo ft h eb a s i ci n f o r m a t i o no fp u b i cc o m p a n i e so nt h e i rs t o c kp r i c e 、t h ev e r i f i c a t i o n r e s u l t si nc h a p t e rt h r e ei n d i c a t et h a tn o w a d a y st h ep a r t i c i p a n t si nt h ec h i n as t o c km a r k e tw o u l d b eu n a b l et oo rh a v eg r e a td i f f i c u l t yt or e l yo nt h i sk i n do fd i s c l o s e db a s i ci n f o r m a t i o no fp u b l i c c o m p a n i e st oo b t a i ne x t r a o r d i n a r yp r o f i tw h i c hi sh i g h e rt h a n t h ea v e r a g ep r o f i to ft h ew h o l e m a r k e t t h e r e f o r eim a k et h ec o n c l u s i o nt h a tt h ep r e s e n tc h i n as t o c km a r k e th a sac e r t a i nd e g r e e o f s e m i s t r o n ge f f i c i e n c y -c h a p t e rf o u rp r o v i d e ss o m es u g g e s t i o n s f o rs t o c ki n v e s t o r sa n dt h ea u t h o r i t i e so ft h es e c u r i t i e s m a r k e t ，a n dt h ee p i l o gs u m m a r i z e st h eo v e r a l lc o n t e n t so f t h i st h e s i sa n dp o i n t so u tt h el i m i t so f t h i sr e s e a r c h m o s to ft h em o d e l sa d o p t e di nt h ee m p i r i c a lv e r i f i c a t i o n si nt h i st h e s i sa r el i n e a r , e s p e c i a l l yt h e a rm o d e li nt h es e m i - s t r o n ge f f i c i e n c yt e s t t h eh y p o t h e s i so fl i n e a r i t yi sn o ta l w a y sc o r r e c t ， w h i c hs h o u l db ei m p r o v e di nl a t e rr e s e a r c h k e yw o r d s ：e f f i c i e n c y ；w e a k ；s e m i s t r o n g f 8 3 0 9 1 d 第一章导论 第一节有效市场理论的几个基本概念 一、市场效率的概念 在金融学中，“效率”( e f f i c i e n c y ) 有其特殊的含义：一个资本市场如果在确定资产价 格上能使用有关的所有信息，这个市场( 从信息上来说) 就是有效率的。单个交易者分析他 们各自所获得的信息，根据这些信息和和自身状况决定持有资产的头寸；资本市场则由所有 分散的信息加总来决定资产的价格。在这个意义上说，市场“反映”了所有的信息，是“有 效率的”。规范而言，如果金融市场上产品的价格并不由于向所有市场参与者公开了某信息 集而受到影响，那么该市场对于此信息集就是有效市场。| t l 二、股票市场有效性的三种形式 按照股票市场对三种不同类型信息集的“反映”，把股票市场的效率划分为三种形式 弱式、半强式和强式。【2 】 1 弱式有效市场( 随机行为概念) 。 当股票的现行价格已经充分反映了其价格历史序列数据中所包含的一切信息，从而使市 场参与者不可能通过对过往的价格进行分析而获得超过市场水平的超额利润时，该股票市场 具有弱式效率。p 1 “随机漫游”( r a n d o mw a l k ) 就是弱式效率市场的典型描述。一个“随机漫游”行为 是以一价格时间序列为特征，所有接踵而至的价格都与先前的价格发生随机性的偏离。随机 行为模式更正规的表述为：价格变动( 或者称投资收益) 是时间序列性无关的，他们的概率 分布是历时不变的【”。弱式效率市场( 随机漫游) 假说最初的经验性工作成果普遍发现：股 票价格不同时期之间的变化基本上是互相独立的( 或不相关的) 。在这种市场中，通过以过 往价格模式来推断未来价格变化的技术分析是毫无效果的，因为这些方面的任何信息部已被 融进现行的市场价格之内。 2 半强式有效市场。 若股票的现行价格不仅体现了其历史的价格信息，而且反映了所有与上市公司有关的公 开信息，则该市场具有半强式效率”i 。在这种市场中，股票市场价格的结构已经将上市公司 的资产负债表、损益表、现金流量表、分红送配公告以及其它任何可公开获得的信息包含在 内，从而使通过对上市公司进行基本分析不可能获得超额利润。 3 强式有效市场。 若股票市场价格充分反映了有关股票和上市公司的任何有可能为市场参与者获得的一 切信息，则该市场具备强式效率”i 。在这种市场中，不仅己公布的信息，而且可能被获得的 有关公司的信息都己反映在股票的价格中。因此，在这种市场中，即使靠“内幕消息”也不 可能获得超额利润：或者说，任何企图超越市场水平的方法都毫无用处。 有效市场理论是现代金融证券投资理论研究的主要领域之一，它具有很重要的理论价值 和实践意义。有效市场假说( e f f i c i e n tm a r k e th y p o t h e s i s ) 本是金融市场的一个理想化境界， 却得到了大量的实证支持。 中国股票市场是一个新兴的市场，至今仍只有十多年的历史，但其发展的速度却是举世 瞩目的。规模的扩大、法规的完善、信息正确快速的披露以及先进的交易方式，都是我国股 市发展的趋势，也是股市有效的基础。在中国股市有效性这个问题上，中国一些学者先后做 出了实证研究，如：吴世农( 1 9 9 4 ，1 9 9 5 ，1 9 9 6 ) 、茆诗松等( 1 9 9 6 至今) 、宋颂兴和金伟 根( 1 9 9 5 ) 、陈小悦等( 1 9 9 7 ) 、范龙振和张子刚( 1 9 9 8 ) 、胡朝霞( 1 9 9 8 ) 、胡畏和范龙振( 2 0 0 0 ) 、 张思奇( 2 0 0 0 ) 、魏玉根( 2 0 0 0 ) 、张亦春和周颖刚( 2 0 0 0 ) 等人，其结论既有肯定的，也有 否定或质疑的。本文将采用中国股票市场从1 9 9 0 年1 2 月2 0 日至2 0 0 1 年4 月1 6 日全面即 时的历史数据对中国股市有效性实证分析做一些统计检验方面的探讨，并提出自己的一点看 法。 2 第二节实证检验的方法和数据的来源 一、本文检验的步骤及方法 1 检验股市收益率的经验分布和正态分布的拟台程度，采用的方法是a n d e r s o n d a r l i n g n o r m a l i t yt e s t 。样本分布的类型是其他检验的前提。 然后进行弱式有效检验，分为两部分： 2 检验股价变动( 收益率) 在时间序列上的相关性，主要计算股市每日收益率在时间序列 上的p e a r s o n 相关系数，并对其进行l j u n g b o xq ( l b q ) 统计检验； 3 检验技术分析工具( 以移动平均线为代表) 在实际操作中能否获得超额利润，主要采用 方差齐性检验( t e s tf o re q u a lv a r i a n c e s ) 和双样本t 检验( 2 - s a m p l ett e s t ) 的方法。 其次检验中国股市在现阶段的半强式效率： 4 考察个股股价对上市公司财务报告和分红送配公告等基本信息的反映情况，运用的方法 有：回归分析( r e g r e s s i o n ) 、双样本t 检验和单样本t 检验( 1 - s a m p l e tt e s t ) 等。 由于目前的中国股市显然不属于强式有效市场，因而不做这方面的详细检验，但是本文 半强式有效检验的结果实际上就是对中国股市强式有效的否定。 二、数据的来源 实证分析和统计检验，必须建立在精确的数据的基础上。本文的数据取自以下两个渠道： 1 上海和深圳证券交易所提供的每日市场指数和个股收市价： 2 上海和深圳证券交易所上市公司各年度业绩报告和分红送配公告，刊登于上海证券报、 证券时报和中国证券报。 3 第三节研究的目的和意义 从微观的角度来讲，本文的统计检验和实证分析，可资股票投资者借鉴。由于在不同类 型( 非有效、弱式有效或者半强式有效) 的股票市场里，投资者的投资策略和方法应该是不 同的，因此本文基于客观现实的数据和例子而进行实证检验分析的结果，可以为股票投资者 在制定正确的投资策略和方法上提供根据，以避免无谓的冒险和损失，从而实施最有意义的 投资方式，甚至对投资者寻找到“打败市场”的方法有启示的作用。 从宏观的角度来讲，本文实证检验的结果可供证券监管部门参考。一个证券市场在优化 资源配置和提高国民经济运转效益上的功能，是和其对信息反馈的有效程度直接密切相关 的。在一个不能及时有效反映信息的市场中，其定价行为必然是不合理的，从而不利于市场 资源的优化重组和社会资本高效合理的流动。因此，“如何不断提高中国证券市场的效率”， 是摆在中国证券监管部门面前一个重要而且长期的课题。本文在这方面的探讨具有一定的参 考价值。 4 第二章中国股票市场弱式有效检验 一、上证综合指数 第一节检验的对象和前提 这部分内容主要对上证综合指数i 7 】每天的收益率进行正态分布的检验、时间序列相关性 检验以及技术分析有效性检验。 虽然所取用的上证综合指数存在着某些不全美之处，但是它仍然是最佳选择，因为： 1 权威性。上证综合指数是目前证券界最普遍使用来反映中国股票市场情况的指数。 2 全面性。它是对上海所有上市公司股票价格进行加权平均之后的指标，能够反映整个上 海股票市场及其个股的变动情况，而且由于上海在全国经济金融系统以及上海股市在中国证 券市场中的特殊重要地位，因此上证综合指数可以代表整个中国股市的历史和变化情况： 3 上证综台指数不受上市公司分红派息除权的影响，具有时间上的连续性，可以直接用作 统计分析。 二、时间区域的划分 根据中国股票市场的发展历史，本文将对上证综合指数在以下四个时间区域进行检验 总区域 1 9 9 1 2 0 0 1 发展前期 1 9 9 1 1 9 9 2 调整期 1 9 9 3 1 9 9 5 新发展期 19 9 6 2 0 0 1 三、检验的前提 统计检验通常都需要样本服从正态分布( 或近似正态分布) 或者其他类型的分布作为其 前提。 第二节上证综合指数及其每日收益率正态分布检验 一、检验方法 这里采用统计软件m i n i t a b 中a n d e r s o n d a r l i n gn o r m a l i t yt e s t 对上证综合指数每日收 益率在= 00 2 5 的显著水平下进行检验。 二、检验结果 见下表一和附录一之图至图八。 表一、上证综合指数及其每曰收益率正态分布检验结果表( o = 0 0 2 5 ) 时间区域指标平均值标准差样本数a s q u a r e d p v a l u e 1 9 9 1 2 0 0 l 指数 9 8 03 8 55 1 0 6 1 32 5 5 01 5 4 8 90 0 0 0 收益率 00 0 1 7 1 6 l0 0 3 5 3 9 9 l2 5 5 01 8 1 0 8 90 ，0 0 0 1 9 9 1 1 9 9 2 指数 4 1 0 8 8 53 3 6 18 05 1 53 4 5 3 300 0 0 收益率 0 0 0 5 0 9 4 600 5 5 0 0 6 95 1 58 38 5 80 0 0 0 1 9 9 3 1 9 9 5 指数 7 8 3 3 8 92 1 5 7 7 27 5 51 5 _ 2 l o00 0 0 收益率 0 0 0 0 2 0 9 70 0 3 9 2 9 9 57 5 52 55 5 30 0 0 0 1 9 9 6 2 0 0 1 指数 1 3 2 5 7 24 1 7 0 1 61 2 8 01 8 1 7 20 0 0 0 收益率 0 0 0 1 2 4 5 20 0 1 9 0 9 8 4i 2 8 02 4 9 7 40 0 0 0 三、评述和小结 根据m i n i t a b ( ( u s e r sg u i d e2 ：d a t aa n a l y s i sa n dq u a l i t yt o o l s ( 2 0 0 0 ) s e c 卜4 3 ， 使用a n d e r s o n - d a r l i n gn o r m a l i t yt e s t 进行检验，若p 值小于0 0 5 ，结果图中的曲线越接近 直线，而且呈对角线形态，我们就可以认为在显著水平o 0 2 5 下检验对象越近似服从正态分 布。 在表一中，上证综合指数及其收益率在四个时间区域的p 值均小于0 0 0 1 ，而且在结果 图中，我们可以清楚地看到检验对象( 除了两三个异常点之外) 均接近直线对角线排列，因 此我们可以认为上证综合指数及其收益率在a = o 0 2 5 的显著水平下呈正态分布。 6 第三节上证综合指数收益率时间序列的相关性检验 一、检验方法 使用统计软件m i n i t a b 中的a u t o c o r r e l a t i o n ，首先对上证综合指数每日收益率的时间 序列 r 1 ，r 2 ，r n 计算不同秩8 1 ( k = 1 ，2 ，1 0 ) 的p e a r s o n 相关系数，以观察其 相关程度。 其次，进行时间序列的相关性检验，得出不同秩时的q 值，并与n = o 0 0 1 显著水平下 的临界值相比较。 检验的具体方法如下： 原假设h o ：相关系数= o ： 对立假设h l ：相关系数o 。 如果o 值大于所对应的临界值，则认为在n = o o o l 显著水平下可以拒绝原假设，即： 相关系数不为零；否则说明收益率在时间序列上不显著相关。 二、检验结果 如下表二至表五。( 均给出在显著水平0 0 0 1 下的临界值) 表二、上证综合指数每日收益率在1 9 9 1 至2 0 0 1 年期间的时间序列相关系数和q 值 秩相关系数 检验指标值q 值临界值 l0 0 5 6 4 4 2 2 8 5 0 1 6 08 1 3 31 0 8 2 8 200 6 5 1 4 53 2 7 9 2 0 01 8 9 7 21 3 - 8 1 6 300 3 5 1 4 91 7 6 1 9 0 02 2 1 2 81 6 2 6 6 40 0 2 0 2 5 01 0 1 3 8 1 02 31 7 61 8 4 6 7 50 0 3 0 0 5 8 1 5 0 4 2 4 02 5 4 8 72 0 5 1 5 60 0 0 6 5 6 9 0 3 2 8 4 6 02 5 5 9 72 2 4 5 8 70 0 0 1 1 8 30 0 5 9 1 3 02 5 6 0 02 4 3 2 2 800 1 9 5 4 009 7 6 9 7 02 6 5 7 82 6 1 2 5 90 0 1 4 1 0 8 0 7 0 51 4 02 7 0 8 82 7 8 7 7 1 0o 0 0 1 1 6 20 0 5 8 0 5 02 7 0 9 12 9 5 8 8 7 表三、上证综合指数每日收益率在1 9 9 1 至1 9 9 2 年期间的时间序列相关系数和q 值 秩相关系数检验指标值q 值临界值 】o 1 2 0 7 】52 7 3 9 4 6 07 5 4 91 0 8 2 8 20 0 7 7 9 1 41 7 4 2 9 4 01 06 9 91 3 8 1 6 3o o l l 2 5 402 5 0 2 9 01 0 7 6 51 6 2 6 6 4，00 0 0 4 7 400 1 0 5 4 01 0 7 6 51 8 4 6 7 50 0 0 3 4 5 70 0 7 6 8 8 01 07 7 12 05 1 5 60 0 6 9 2 7 215 4 0 3 4 01 3 2 8 22 2 4 5 8 700 3 0 6 1 40 6 7 7 6 3 01 3 7 7 32 4 3 2 2 800 】1 】9 60 2 4 7 6 0 01 38 3 92 6 1 2 5 900 1 3 7 4 30 3 0 3 9 0 01 3 9 3 82 7 8 7 7 1 00 0 3 6 0 2 007 9 6 3 3 01 4 6 2 22 9 5 8 8 秩相关系数检验指标值q 值临界值 100 1 5 2 3 3o4 1 8 5 5 001 7 61 08 2 8 20 0 7 0 4 6 5 19 3 5 7 3 039 4 5】3 ，8 1 6 300 4 2 4 5 311 6 0 4 9 05 3 1 4 1 6 2 6 6 40 0 4 2 1 7 11 1 5 0 7 2 0 6 6 6 81 8 4 6 7 50 0 6 3 9 6 41 7 4 2 3 3 09 7 8 62 0 5 1 5 6o 1 0 1 4 6 92 7 5 2 8 8 01 7 6 4 22 2 4 5 8 70 0 4 7 6 8 61 2 8 0 9 4 0 1 9 3 8 02 4 3 2 2 80 0 2 6 5 4 0o 7 1 1 3 6 01 9 9 1 82 6 1 2 5 9 0 0 7 6 6 2 32 0 5 2 4 2 02 44 】62 7 8 7 7 1 0- 0 0 5 4 6 8 81 4 5 6 7 5 01 6 7 1 12 9 5 8 8 秩相关系数检验指标值 q 值临界值 10 0 0 3 4 8 8o 1 2 4 7 7 000 1 61 0 8 2 8 20 0 0 6 8 】80 2 4 3 9 1 00 0 7 51 3 8 1 6 30 0 7 8 7 6 52 8 1 7 8 3 08 0 4 7i 6 2 6 6 4 0 0 2 0 7 7 40 7 3 8 6 2 08 6 0 21 8 4 6 7 50 0 1 0 7 0 70 3 8 0 5 2 08 7 5 0 2 0 5 1 5 60 0 4 0 9 0 51 4 5 3 6 0 01 0 9 0 52 2 4 5 8 70 0 4 2 1 5 614 9 5 5 7 01 3 1 9 6 2 4 3 2 2 80 0 4 7 7 5 61 6 9 1 3 2 01 6 1 3 82 6 1 2 5 90 0 7 2 3 6 92 5 5 7 2 8 02 2 9 0 02 7 8 7 7 1 00 0 0 2 6 3 30 0 9 2 5 7 02 2 9 0 92 9 5 8 8 8 三、评述 1 上海股票市场在1 9 9 l 至1 9 9 2 年期间的收益率在时间序列上的相关程度较高。如：上面 四个表中所有相关系数的最大值出现在1 9 9 1 1 9 9 2 年的秩为l 时，相关系数达1 2 。 2 上海股市在1 9 9 3 年以后，相关性逐渐降低。特别在1 9 9 6 至2 0 0 1 年的新发展期，上证综 合指数收益率时间序列相关系数已经很低，如：在此期间，秩为1 和2 时的相关系数分别仅 为0 0 0 3 4 8 8 和0 0 0 6 8 1 8 ，而且其对应的q 值也非常低( 仅分别为o 0 1 6 和0 0 7 5 ) ，如此低 的q 值说明根本无法拒绝相关性检验时的原假设( h o ：相关系数为零) ，也就是说可认为 不相关。 3 如果将上证综合指数在1 9 9 6 至2 0 0 1 年以及1 9 9 1 至2 0 0 1 年期间的相关系数，与西方发 达国家成熟股市相比，可以发现两者已经非常接近。【9 】 结论： 19 9 3 年以前的中国股票市场价格的相关性较高，属于非有效市场；】9 9 3 年以来，其相 关性逐渐降低；特别是1 9 9 6 年进入新的发展期，价格变动( 收益率) 在时间序列上的相关 程度已经很低，趋近于弱式有效市场。 一、检验方法 第四节技术分析的检验 本文选用移动平均线交易系统作为检验的对象，以此为代表检验技术分析能否获得超越 市场水平的超额利润。如果能，则说明市场缺乏效率；否则说明股市对这些技术分析具备效 率，即：弱式有效。 1 移动平均线交易系统。 对于每日收市价的时间序列，可以求出每交易日以前数个交易日( 例如：十日) 收市价 的简单平均值，这样可在时间序列上连成条线，即为数日( 例如：十日) 的移动平均线。 9 该技术分析系统的基本买卖信号是通过短期和长期的移动平均线的交叉信号来发出的，即： 当短期移动平均线从长期均线的下方向上突破时，为买入信号；反之，当短期均线从长期均 线的上方向下穿破时，则为卖出信号。 本文采用一日均线( 即：收市价) 与十日均线、十目均线与二十日均线两种组合的买卖 信号来分别对上海股市进行检验。 2 具体方法。 首先，将买入信号和紧接着的卖出信号之间定义为“买入区间”，卖出信号到下一个买 入信号之间定义为“卖出区间”。 其次，将所有买入区间的每日收益率放在一起，计算其每日收益率的平均值和标准差。 卖出区间和总区间，同理。 晟后，估计买入区间与总区间、卖出区间与总区间以及买入区间与卖出区间之间平均收 益率的差异及其置信区间，并检验不周区间平均收益率差异的显著性。若买入区间的平均收 益率能够明显地超出总区间和卖出区间的平均收益率，则表示市场效率不高，通过技术分析 能够获得超额利润；否则，说明运用移动平均线对股市进行分析以决定买卖点是没有意义的， 股价能充分反映这些信息，股市具弱式效率。 由于各区间的方差( 标准差) 相同与否，决定在估计平均收益率差异的置信区间以及差 异显著性的检验时使用不同的计算公式，因此，在作每一次差异估计和显著性检验之前，必 须先做方差齐性检验。 二、检验过程 下面给出1 9 9 1 至2 0 0 1 年期间和1 9 9 6 至2 0 0 1 年期间采用一日与十日移动平均线交易系 统的买入区间与总区间平均收益率比较的全过程。其他不同期间( 1 9 9 1 至1 9 9 2 年期间、1 9 9 3 至1 9 9 5 年期间) 、不同区间( 卖出区间与总区间、买入区间与卖出区间) 、和不同移动平均 线交易系统( 十日均线a n - 十日均线) 的平均收益率的比较道理和过程相同，这里不给出整 个过程，只列出最终检验结果。 0 1 1 9 9 1 至2 0 0 1 年期间，买八区间与总区间平均收益率比较。 第一步，进行方差齐性检验。这里采用统计软件m i n i t a b 的t e s tf o re q u a l v a r i a n c e s 进行检验，结果如下： 置信度= 9 5 1 9 9 1 2 0 0 1 年下限 标准差上限样本数 买入区间 00 3 8 400 4 0 00 0 4 1 81 3 4 2 总区间 0 0 3 4 40 0 3 5 50 0 3 6 62 5 3 0 f 检验： 原假设h 。：买入区间收益率的标准差= 总区间收益率的标准差 对立假设h ，：两者标准差不等。 检验结果： t e s ts t a t i s t i c = 1 2 7 2 p 值= o 0 0 0 评述： 从上面结果可看到，买入区间和总区间收益率的标准差的9 5 的置信区间明显不相交 ( 买入区间收益率标准差的下限o 0 3 8 4 大于总区间收益率的上限o 0 3 6 6 ) ：而且，f 检验的 p 值小于o 0 0 1 ，拒绝原假设。因此我们可以认为买入区间和总区间的收益率的方差是不等 的。 也就是说，我们在下面对两个区间进行均值比较以及均值差异显著性检验时，将采用方 差不等时的统计变量和公式。 第二步，收益率的均值比较。这里采用统计软件m i n l t a b 的2 - s a m p l e tt e s t 进行检验 结果如下 i1 9 9 1 2 0 0 1 年样本数 平均值标准差标准误差 买入区间 1 3 4 20 0 0 4 30 0 4 0 00 0 0 1 1 c总区间 2 5 3 0o 0 0 1 60 0 3 5 50 0 0 0 7 l 均值差异的估计值= o 0 0 2 7 1 均值差异9 5 的置信区间：( 0 0 0 0 1 6 ，0 0 0 5 2 6 ) 对均值差异进行t 检验 检验结果： t 值= 2 0 8 p 值= 0 0 3 7 自由度= 2 4 6 5 原假设h o ： 对立假设h ，： 均值差异= 0 ； 均值差异0 。 评述： 买入区间每日收益率的平均值0 0 0 4 3 明显大于总区间每曰收益率的平均值o 0 0 1 6 ；两 个均值之差的9 5 的置信区间也全部大于o ：对均值差异进行t 检验所得到的p 值小于o 0 5 ， 拒绝原假设，即可认为均值差异显著不等于0 ，或者换句话说：买入区间的收益率显著高于 总区间的收益率。 从上面的实证检验和分析，可看到：在1 9 9 1 年至2 0 0 1 年期间，在不考虑交易成本的情 况下，运用移动平均线一日均线与十日均线交易系统进行买卖，能够获得明显超过市场水平 的收益率。也就是说，在此期间，上海股市缺乏弱式效率。 2 1 9 9 6 至2 0 0 1 年期间，买入区间与总区间平均收益率比较。 第一步，进行方差齐性检验。结果如下 置信度= 9 5 1 9 9 6 2 0 0 1 证下限 标准差上限样本数 买入区间 o 0 1 7 3 o 0 1 8 30 0 1 9 57 3 1 总区间 0 0 1 8 3o 0 1 9 10 0 2 0 0 1 2 8 0 f 检验 原假设h o ：买入区间收益率的标准差= 总区间收益率的标准差 对立假设h 。：两者标准差不等。 1 2 检验结果： t e s ts t a t i s t i c = 0 9 2 0 p 值= 0 2 1 0 评述： 从上面结果可看到，一方面，买入区间和总区间收益率的标准差的9 5 的置信区间不 仅明显相交，而且买入区间收益率的标准差o 0 1 8 3 落到了总区间收益率标准差的置信区间 里：另一方面，f 检验的p 值远大于o0 5 ，显然不能拒绝原假设。因此我们可以认为买入区 间和总区间的收益率的方差是相等的。 也就是说，我们在以下对两个区间进行均值比较以及均值差异显著性检验时，将采用方 差相等时的统计变量和公式。 第二步，收益率的均值比较。结果如下 1 9 9 6 2 0 0 1 焦样本数平均值标准差标准误差 买入区间 7 3 10 0 0 1 8o 0 1 8 30 0 0 0 6 8 总区间 1 2 8 0o0 0 1 2o 0 1 9 l0 0 0 0 5 3 均值差异的估计值= 0 0 0 0 5 2 6 均值差异9 5 的置信区间：( - 0 0 0 1 1 8 5 ，o 0 0 2 2 3 7 ) 对均值差异进行t 检验： 原假设h o ：均值差异= 0 ： 对立假设h ，：均值差异0 。 检验结果： t 值= o 6 0 p 值= 0 5 4 7 自由度= 2 0 0 9 评述： 一方面，买入区间每日收益率的平均值o0 0 1 8 与总区间每日收益率的平均值0 0 0 1 2 相 差无几；两个均值之差的9 5 的置信区间下限为负数，上限为正数，也就是说：0 值落在其 置信区间中：另一方面，对均值差异进行t 检验所得到的p 值高达0 5 4 7 ，显然不能拒绝原 假设。因此，我们可以认为：买入区间每日收益率与总区间每日收益率的差异非常不显著 或者换句话说：买入区间的收益率和总区间的收益率是相同的。 由此可见：在1 9 9 6 至2 0 0 1 年期间，即使不考虑交易成本，运用移动平均线一日均线和 十日均线交易系统进行买卖，不能够获得明显超过市场水平的收益，因此，移动平均线这种 技术分析方法是没有意义的。也就是说，在此期间，上海股市对这类技术分析方法具有弱式 效率。 三、检验的全部结果 对移动平均线交易系统的两种组合( 一日均线与十日均线、十日均线与二十日均线) 在 四个不同期间进行检验的全部结果，如下表六和表七所示。 表六、上证综合指数移动平均线检验( i ) ：一日均线与十日均线组合 不同区间比较内容 1 9 9 1 2 0 0 l1 9 9 1 1 9 9 21 9 9 3 1 9 9 51 9 9 6 2 0 0 1 的收益率 两者方差 不等不等不等相等 买入区间 均值差异 0 0 0 2 7 10 0 0 5 3 60 0 0 4 3 40 0 0 0 5 2 6 显著性检验p 值 0 0 3 70 0 2 3o 1 3 90 5 4 7 总区间 差异是否显著 显著