行為金融模型的有效性再評(píng)價(jià)

徐元棟，黃登仕

(西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，成都610031)

一、引言

自行為金融學(xué)者發(fā)現(xiàn)股票收益在中短期存在動(dòng)量效應(yīng)以及在長(zhǎng)期存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)以來，中外學(xué)者進(jìn)行了大量實(shí)證研究，動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)現(xiàn)象是一種普遍“異?！薄SV，DHS，HS，GH 以及HHW等行為金融模型［1～10］則分別從投資者認(rèn)識(shí)偏誤角度對(duì)動(dòng)量效應(yīng)機(jī)制進(jìn)行了研究，并得到了越來越多的認(rèn)同。

盡管行為金融模型對(duì)動(dòng)量與反轉(zhuǎn)效應(yīng)的機(jī)制進(jìn)行合理的解釋，但這些模型也存在問題:一方面，這些模型對(duì)投資人“行為模式”假設(shè)各不相同，也缺乏心理學(xué)試驗(yàn)基礎(chǔ)(Barberis and Thader，2005)，［11］正如 Peter(1999)［12］所述的那樣——“為了發(fā)展理論而采用不合理的邏輯假設(shè)就好比把車放到了馬前頭”;另一方面，這些行為金融模型互不兼容，理論模型之間缺乏繼承性。哪些行為金融模型更合理，行為金融如何發(fā)展?建立在行為金融理論基礎(chǔ)之上的行為財(cái)務(wù)、行為投資學(xué)等應(yīng)用學(xué)科的邏輯基礎(chǔ)是否嚴(yán)謹(jǐn)?這都需要對(duì)現(xiàn)有行為金融模型的有效性進(jìn)行評(píng)估。由于中國處于轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)，股市的規(guī)范與發(fā)展離不開行為金融的理論指導(dǎo)，所以對(duì)現(xiàn)有行為金融學(xué)模型有效性評(píng)估也具有迫切的現(xiàn)實(shí)意義。

Jegadeesh 和 Titman(2001)［13］認(rèn)為，若動(dòng)量超常收益是由股票組合橫斷面造成的，那么投資組合的后持有期累積收益率應(yīng)隨時(shí)間呈線性增加趨勢(shì);若動(dòng)量效應(yīng)是由投資者反應(yīng)不足造成，那么投資組合在后持有期的累積收益率應(yīng)不變;若動(dòng)量效應(yīng)是由投資者過度反應(yīng)造成的，則投資組合的后持有期累積收益率應(yīng)減少最終變?yōu)樨?fù)值。通過實(shí)證發(fā)現(xiàn)，投資組合的后持有期累積收益最終為負(fù)值，支持了DHS模型。

Lee 和 Swaminathan(2000)［14］研究發(fā)現(xiàn):低(高)交易量的贏家(輸家)組合動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，獲利能力大;而高(低)交易量的贏家(輸家)組合動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間短，獲利能力小。根據(jù)上述實(shí)證結(jié)果，該文對(duì)行為金融模型的有效性進(jìn)行了評(píng)估:DHS與HS模型都不能很好解釋他們的實(shí)證結(jié)果，但未否認(rèn)BSV模型。

Chan，F(xiàn)rankel 和 Kothari(2004)［15］實(shí)證發(fā)現(xiàn)，在長(zhǎng)期來看，企業(yè)收益的短期趨勢(shì)對(duì)企業(yè)未來收益沒有解釋能力，沒發(fā)現(xiàn)投資者易犯過度自信偏誤的證據(jù)，拒絕了DHS模型。

Daniel(2004)［16］對(duì) Chan，F(xiàn)rankel 和 Kothari(2004)［15］的實(shí)證結(jié)果重新進(jìn)行了解讀:在DHS模型中，若投資者解讀企業(yè)信息時(shí)易犯“過度自信”與“自我歸因”偏誤，只能導(dǎo)致中短期動(dòng)量效應(yīng)。在長(zhǎng)期看，企業(yè)收益表現(xiàn)出的慣性趨勢(shì)與投資者未來收益沒有相關(guān)性，所以 Chan，F(xiàn)rankel和Kothari(2004)［15］的實(shí)證結(jié)果并未拒絕DHS模型。

Kausar 和 Taffler(2015)［17］認(rèn)為，行為金融模型中的不同投資者行為假設(shè)可導(dǎo)致這些投資者在遇到強(qiáng)制公開信息時(shí)表現(xiàn)出不同的認(rèn)識(shí)模式，從而導(dǎo)致公司股價(jià)在中短期表現(xiàn)出不同的特征。據(jù)此，提出了6條可檢驗(yàn)的假設(shè)。實(shí)證支持了DHS模型，拒絕BSV模型與HS模型。

上述研究?jī)H僅對(duì)BSV，DHS以及HS等三個(gè)行為金融模型的有效性進(jìn)行了評(píng)估，也沒有得到一致性的結(jié)論;同時(shí)也未見基于中國股市的行為金融學(xué)模型有效性評(píng)價(jià)研究。

本文首次從投資者情緒的角度探討動(dòng)量效應(yīng)的行為機(jī)制(未見這方面研究的文獻(xiàn));同時(shí)對(duì)現(xiàn)有行為金融數(shù)理模型有效性作一個(gè)系統(tǒng)評(píng)價(jià)，以期獲得行為金融未來發(fā)展的方向。

二、研究方法與檢驗(yàn)樣本

(一)研究方法

1.異常換手率指標(biāo)設(shè)計(jì)方法

雖然交易量可能蘊(yùn)含著投資者情緒特征，但交易量vt指標(biāo)含有更多的“指向”與“盲點(diǎn)”，所以盡可能將這些“指向”平滑掉。投資者因?yàn)榱鲃?dòng)性偏好和調(diào)整組合需要而進(jìn)行的股票交易，在整個(gè)市場(chǎng)內(nèi)對(duì)價(jià)格的影響是相互抵消，它不會(huì)引起均衡價(jià)格波動(dòng)，［18］是預(yù)期到交易，應(yīng)將這部分日常流動(dòng)交易剝離出來。如何找到日常流動(dòng)需求交易代理指標(biāo)?顯然，一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)的移動(dòng)平均值是可以看作日常流動(dòng)需求交易代理指標(biāo)，即 aνg(v(t－n，t))。

綜上，“異常換手率”應(yīng)設(shè)計(jì)為 ΔVt=這個(gè)參數(shù)n如何取值?n應(yīng)該包含一個(gè)完整過程，其中股價(jià)存在漲與落。在周度收益數(shù)據(jù)尺度中，中國股市才存在動(dòng)量效應(yīng)，持續(xù)時(shí)間在4周，但是否存在“價(jià)格動(dòng)量→價(jià)格反轉(zhuǎn)→價(jià)格動(dòng)量”周期現(xiàn)象，未見相關(guān)研究。本文首先檢驗(yàn)中國股市在周度收益率中是否存在上述現(xiàn)象?若有，這個(gè)周期可作為異常換手率中參數(shù)n。

為了避免重疊抽樣帶來的微觀結(jié)構(gòu)因素影響，采用非重疊法來檢驗(yàn)價(jià)格動(dòng)量。假設(shè)在構(gòu)造投資組合時(shí)的形成期與持有期分別為J，K。設(shè)參考基準(zhǔn)時(shí)間點(diǎn)為T，則股票i在J期內(nèi)的累積收益率為計(jì)算出所有樣本股票的累積收益率，按照升序排列并分成10等份，分別為R1…R10，輸(贏)家組合為R1(R10);在T期后T+1期開始計(jì)算輸家組合與贏家組合持有期K期的累積平均收益率。然后向前移動(dòng)J周得到新參考基準(zhǔn)時(shí)間T+J，重復(fù)上述計(jì)算過程;依次類推，再得到一個(gè)時(shí)間序列。對(duì)這個(gè)時(shí)間序列求平均值并進(jìn)行t檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果如下(由于篇幅有限，不再列出這部分的實(shí)證研究數(shù)據(jù)):

當(dāng)組合形成期J=2，3，4周時(shí)，持有期K在4周以內(nèi)時(shí)，這時(shí)動(dòng)量策略利潤(rùn)為正。當(dāng)5≤K＜36周時(shí)，這時(shí)動(dòng)量策略利潤(rùn)為負(fù)，即反向策略有效。當(dāng)持有期K等于40周左右時(shí)，動(dòng)量策略利潤(rùn)開始為正，只是t值不顯著;當(dāng)K=52周時(shí)，動(dòng)量策略利潤(rùn)達(dá)到歷史最好水平。綜上，當(dāng)形成期J=2，3，4周時(shí)，經(jīng)過52周左右的間隔才完成了一個(gè)動(dòng)量效應(yīng)循環(huán)。

綜上，當(dāng)形成期小于4周時(shí)才存在明顯動(dòng)量效應(yīng)且持續(xù)時(shí)間為4周，然后是半年以上時(shí)間反轉(zhuǎn)，經(jīng)過1年時(shí)間才能完成一個(gè)動(dòng)量循環(huán)。所以異常換手率指標(biāo)設(shè)計(jì)中n=52，故異常換手率指標(biāo)為:①自此以后“交易量”就是指“異常換手率”，這兩個(gè)概念將混用。

2.交易量中蘊(yùn)含著投資者情緒特征的檢驗(yàn)

當(dāng)今金融學(xué)文獻(xiàn)中的投資者情緒是指投資者對(duì)未來預(yù)期的系統(tǒng)性偏差，包含了相對(duì)參考標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)生偏離的各類因素。本文中“投資者情緒”更多強(qiáng)調(diào)了在認(rèn)識(shí)決策過程中，由“情緒體驗(yàn)(emotion)與偏好(preference)”引起的對(duì)均衡態(tài)偏離(an attitude or opinion，usually influenced by emotion and preference)，“情緒體驗(yàn)”是對(duì)決策人行為成功的可能性以及必然性，在生理、認(rèn)識(shí)與行為上的評(píng)價(jià)和體驗(yàn)，包括喜歡、失望、漠視、恐懼、貪婪等狀態(tài)。

第一，投資組合在形成期內(nèi)的檢驗(yàn)方法。在組合形成期內(nèi)，若交易量蘊(yùn)含投資者關(guān)注“情緒體驗(yàn)”特征，那么贏家組合始終受到投資者喜歡與關(guān)注，則異常換手率呈現(xiàn)為正值;在短期內(nèi)，輸家組合也會(huì)受投資者關(guān)注，但長(zhǎng)期投資者會(huì)失望，所以需檢驗(yàn)輸家組合換手率在短期呈現(xiàn)為正并逐步減少為負(fù)。對(duì)于中間組合，投資者不感興趣，故需檢驗(yàn)中間組合的異常換手率基本為負(fù)值。

第二，投資組合在形成期以后(持有期內(nèi))的檢驗(yàn)方法。許承明和王玉寶(2004)［19］認(rèn)為，從動(dòng)態(tài)的角度講，市場(chǎng)投資者情緒要經(jīng)歷一個(gè)樂觀狀態(tài)、理性態(tài)、悲觀態(tài)的往復(fù)過程。若異常換手率中蘊(yùn)含著投資者情緒，則異常換手率具有“循環(huán)”特征:組合形成期以后，贏家組合會(huì)經(jīng)歷一個(gè)被投資者忽視過程再到被投資者“喜歡與吹捧”，但最終這些組合又表現(xiàn)出低于整個(gè)市場(chǎng)表現(xiàn)，最終又令投資者失望。同理，輸家組合會(huì)一開始遭受投資者拋棄，但這種類型的股票一旦跌到谷底，又會(huì)受到投資者“吹捧”。

3.交易量效應(yīng)的檢驗(yàn)方法

在研究交易量效應(yīng)中借鑒了Lee和Swaminathan(2000)［14］的研究方法，但研究細(xì)節(jié)仍有不同，本文則對(duì)成交量數(shù)據(jù)重新進(jìn)行了設(shè)計(jì)，即異常換手率。

計(jì)算股票i在J周內(nèi)的累積平均收益率，然后計(jì)算出所有樣本股票的平均累積收益率，按照升序排列分成10份，分別為R1(輸家)…R10(贏家)。將股票按照過去J周內(nèi)的平均異常換手率分為5組，從低到高順序分別為V1…V5。將上述分組取交集得到10×5組合。選取9個(gè)組合(R1V1，R5V1，R10V1，R1V3，R5V3，R10V3，R1V5，R5V5，R10V5)，如表1 所示。

表1 各種交叉組合示意圖

在檢驗(yàn)是否存在交易量(異常換手率)效應(yīng)時(shí)，將收益率固定，觀察不同異常換手率對(duì)組合收益的影響。若表1所示第5列V1－V5中的第2行到第4行結(jié)果顯著為正值，則有交易量效應(yīng)。

4.早(晚)期動(dòng)量策略超額收益率調(diào)整方法

為了檢驗(yàn)異常換手率蘊(yùn)含著“風(fēng)險(xiǎn)”特征，需檢驗(yàn)早(晚)期動(dòng)量策略超額收益是否來自市場(chǎng)超額回報(bào)、規(guī)模效應(yīng)以及賬面價(jià)值比等因素，即Fama－French三因子。Fama－French三因子模型為:rit－rft= αt+ βi·(rmt－ rft)+si·SMBt+hit·HMLt。由于本文數(shù)據(jù)均采用周度數(shù)據(jù)，所以有必要詳細(xì)說明動(dòng)量策略在持有期內(nèi)的市場(chǎng)溢價(jià)(rmt－rft)、SMB與HML因子回報(bào)率的計(jì)算方法。以形成期與持有期均為2周的動(dòng)量策略為例。

持有期2周內(nèi)的周市場(chǎng)收益率以考慮現(xiàn)金紅利再投資的A股市場(chǎng)收益率(流通市值加權(quán)平均法)的平均收益率。

用t－1年12月份最后1周的賬面市值比，衡量公司規(guī)模采用t年4月份最后1周的流通市值。下面說明持有期內(nèi)SMB和HML因子回報(bào)率的計(jì)算方法。首先按股票2周流通市值的大小將股票分成兩組，即規(guī)模大的組(B)與規(guī)模小的組(S)，然后對(duì)每組股票再根據(jù)賬面市值比從小到大的順序分為10組，前3組為賬面市值比最低的組(G)，中間4組(N)、后3組為賬面市值比最高的組(V)，然后再交叉分組，總計(jì)得到6組組合，分別是:S/G，S/N，S/V，B/G，B/N，B/V。計(jì)算出每個(gè)組合在每周的平均收益率，然后計(jì)算出各個(gè)組合在2周內(nèi)平均收益率(算術(shù)平均值)，即SG，SN，SV，BG，BN，BV(SG 表示持有期周內(nèi)的組合S/G收益率的平均收益率，其他表示方法類似。)。持有期2周的SMB因子等于2周S組的平均收益率減去2周B組的平均收益率，持有期2周的HML因子等于2周V組的平均收益率減去2周G組的平均收益率，即SMB=(SG+SN+SV)/3－(BG+BN+BV)/3，HML=(SV+BV)/2－(SG+BG)/2。

(二)樣本數(shù)據(jù)

周收益率、周換手率以及周市值因子(流通市值加權(quán))、周賬面市值比因子(流通市值加權(quán))相關(guān)計(jì)算指標(biāo)均來自色諾芬數(shù)據(jù)庫，周無風(fēng)險(xiǎn)利率來自銳思數(shù)據(jù)庫。樣本期從1991年7月6日到2010年12月29日深滬A股數(shù)據(jù)，刪除ST股等異常數(shù)據(jù)。

三、實(shí)證結(jié)果分析

(一)交易量中蘊(yùn)含著投資者情緒的特征分析(投資組合在形成期內(nèi))

表2(表2組合欄中第2行是對(duì)應(yīng)變量標(biāo)準(zhǔn)差)顯示了投資組合在組合形成期時(shí)的特征。

表2 交易量中蘊(yùn)含著投資者情緒的特征分析(投資組合在形成期內(nèi))

在贏家組合實(shí)證結(jié)果表明，贏家組合(R10)都有較高的異常換手率;輸家組合(R1)在形成期較短時(shí)(J=1，2周)，其異常換手率為正值，但當(dāng)形成期較長(zhǎng)時(shí)(J=3，6，12周)，其異常換手率為負(fù)值。這表明贏家組合不管形成期為幾周，都受到投資者偏好與關(guān)注;輸家組合短期內(nèi)會(huì)受到投資者關(guān)注，若長(zhǎng)期為輸家，呈現(xiàn)異常換手率減少并最終變?yōu)樨?fù)，投資者終會(huì)失望。至于中間組合，其異常換手率基本為負(fù)，顯示投資者不感興趣，投資者把注意力放在贏家組合與輸家組合上。

表2顯示輸家組合、中間組合以及贏家組合在經(jīng)過異常換手率排序后特征。在贏家組合中:近期增幅較高的贏家組合總對(duì)應(yīng)投資者的近期較高關(guān)注度(高換手率)。例如，在表 2里R10V1，R10V3與R10V5行中，當(dāng)J=3周時(shí)，周收益率從0.15379變?yōu)?.19270，其對(duì)應(yīng)的異常換手率也從－0.52595變?yōu)?.28730。在輸家組合中，近期跌幅較高的輸家組合也對(duì)應(yīng)投資者的較高關(guān)注度(高異常換手率)。例如，在表2里R1V1，R1V3與R1V5行中，當(dāng)J=2周時(shí)，周收益率從－0.08186變?yōu)椋?.10601，其對(duì)應(yīng)異常換手率從－0.56618變?yōu)?.14510?？傊?，實(shí)證結(jié)果表明異常換手率蘊(yùn)含著投資者對(duì)股票的“偏好”熱度特征?？傊?，當(dāng)股票被投資者偏好與關(guān)注時(shí)候，其異常換手率就會(huì)增加，反之，則反之。

(二)交易量中蘊(yùn)含著投資者情緒的特征分析(投資組合在形成期以后)

表3(每一組合策略欄的第2行是對(duì)應(yīng)t值)顯示投資組合在形成期以后(即在持有期內(nèi))的異常換手率特征。

從異常換手率來看，無論贏家還是輸家組合，隨時(shí)間增加，其異常周轉(zhuǎn)率呈現(xiàn)“交易量循環(huán)”特征。低異常換手率逐漸增加，在增加一定程度則開始下降。以表3中的R1V1組合(形成期為J=4周)為例:其異常換手率在第1周為負(fù)(－0.29456)，之后異常換手率呈上升趨勢(shì)，到24周時(shí)異常換手率已經(jīng)上升為正值(0.024940)，到96周達(dá)到最大(0.090313)，然后異常換手率又開始下降，到108周已經(jīng)變?yōu)?.067811。高換手率組合的異常換手率也出現(xiàn)類似特征:異常換手率開始逐漸降低，降低為負(fù)值，然后異常換手率又開始增加。以組合R10V5(J=4周)為例，其異常換手率在第1周為0.611723，之后其異常換手率呈下降趨勢(shì)，到24周其異常換手率已經(jīng)變?yōu)樨?fù)值(－0.01899)，到96周異常換手率又開始增加變?yōu)檎?0.023462)。總之，低(高)異常換手率的組合在組合形成期以后，其異常換手率呈現(xiàn)上升(下降)、然后又下降(上升)的循環(huán)特征(如圖1所示)。

綜上，在組合形成期以后，對(duì)于被投資者忽視的低異常換手率的贏家組合來說，逐漸會(huì)被投資者偏好(異常換手率開始增加)，但投資者喜歡到一定程度后(異常換手率達(dá)到最高)，又會(huì)令投資者失望，這時(shí)投資者開始厭棄這種股票(異常換手率降低)，其他種類的股票組合也會(huì)經(jīng)歷類似的循環(huán)過程。

表3 交易量中蘊(yùn)含著投資者情緒的特征分析(投資組合在形成期以后)(部分?jǐn)?shù)據(jù))

R1V1 －0.29456 －0.12576 －0.06254 0.024940 0.085695 0.090313 0.067811－15.3904 －5.11219 －2.54657 0.957103 3.307064 3.421661 2.742944 R1V5 0.547328 0.327798 0.173097 －7.57368 －0.0426 J=4 6 0.043491 0.080474 14.08845 9.881232 6.456089 －0.00319 －1.80416 1.749066 3.041004 R10V1 －0.30765 －0.24038 －0.13793 －0.03537 0.096894 0.059520 0.063626－15.4053 －8.54076 －4.68562 －1.24403 3.135687 1.668169 1.866387 R10V5 0.611723 0.192726 0.091321 －0.01898 －0.06273 0.023462 0.052053 19.35816 7.277322 3.544546 －0.84704 －2.97784 1.040876 2.162822

(三)價(jià)格動(dòng)量的螺旋式循環(huán)

1.交易量效應(yīng)

由表4可看出(每一組合策略欄的第2行是對(duì)應(yīng)t值)，V1－V5列相應(yīng)行的結(jié)果幾乎為正值且t值顯著，交易量效應(yīng)明顯。

通過表4看出，只有在形成期較短(J=1，3周)與持有期(K=2，4周)較短時(shí)，表4中R10－R1行的結(jié)果顯著為正值，即存在價(jià)格動(dòng)量效應(yīng);但隨形成期與持有期延長(zhǎng)，表4中R10－R1行大部分結(jié)果顯著為負(fù)值，即隨時(shí)間延長(zhǎng)，贏家(或輸家)很大程度上會(huì)變?yōu)檩敿?或贏家)組合，動(dòng)量效應(yīng)后面就是反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

綜上，低異常換手率贏家組合的收益率將延續(xù)前期升勢(shì);而高異常換手率贏家將反轉(zhuǎn)為高換手率輸家組合。高異常換手率輸家組合的收益將延續(xù)前期降勢(shì);而低異常換手率輸家將反轉(zhuǎn)為低異常換手率贏家組合(如圖2所示)。

表4 以前期收益率與異常換手率交叉分組后的動(dòng)量策略收益率表(部分?jǐn)?shù)據(jù))

2.經(jīng)過Fama－French三因子調(diào)整后早期(晚期)動(dòng)量策略超額收益率

簡(jiǎn)單動(dòng)量策略(R10－R1)在經(jīng)異常換手率的交叉分組后，可得到如下策略:(1)組合策略R10V1－R1V5，即買進(jìn)低異常換手率的贏家，同時(shí)賣空高異常換手率的輸家，稱為早期動(dòng)量。(2)晚期動(dòng)量策略:組合策略R10V5－R1V1。(3)復(fù)合策略:(R10V1－R1V5)－(R10V5－R1V1)。

表5 各種策略下的持有期超額收益率對(duì)比表(部分?jǐn)?shù)據(jù))

表5(每一組合策略欄的第2行是對(duì)應(yīng)t值)列出了簡(jiǎn)單動(dòng)量、早期動(dòng)量策略、晚期動(dòng)量策略以及復(fù)合策略(即買進(jìn)早期動(dòng)量組合賣空晚期動(dòng)量組合)在持有期的超額收益率(為 Fama－French三因子回歸后的常數(shù)項(xiàng))。由表5可看出，股市存在早期動(dòng)量效應(yīng)，沒有觀察到晚期動(dòng)量的持續(xù)性現(xiàn)象(只有在J，K=2周時(shí)，策略收益才為正，且t值不顯著)，只觀察到晚期動(dòng)量反轉(zhuǎn)的現(xiàn)象(策略收益絕大部分為負(fù)，t值顯著)。早期動(dòng)量策略收益大于簡(jiǎn)單動(dòng)量策略收益，晚期動(dòng)量策略收益小于簡(jiǎn)單動(dòng)量策略收益。復(fù)合策略收益大于早期動(dòng)量收益，也大于簡(jiǎn)單動(dòng)量策略收益?？傊?，早期動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)且獲利能力大，而晚期動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間短(不到1周)，并且迅速反轉(zhuǎn)。

3.價(jià)格動(dòng)量螺旋式循環(huán)現(xiàn)象

通過上文可看出，晚期動(dòng)量策略收益顯著為負(fù)，說明輸家晚期動(dòng)量很快反轉(zhuǎn)。從另一個(gè)角度也可看出這個(gè)現(xiàn)象。若R10(V1－V5)表示低交易量時(shí)買進(jìn)贏家、高交易量時(shí)賣出贏家的持有期累積收益率，可看作贏家動(dòng)量的獲利空間;同理，R1(V1－V5)表示輸家動(dòng)量策略的獲利空間。實(shí)證發(fā)現(xiàn)贏家動(dòng)量獲利空間遠(yuǎn)大于輸家動(dòng)量策略的獲利空間。以表5中的J=3，K=8周為例，贏家組合的交易量效應(yīng)收益率為0.02349，而輸家組合的交易量效應(yīng)收益率為0.01777，因此，贏家組合與輸家組合的交易量效應(yīng)相差0.00572。通過上述現(xiàn)象可推斷，由利空消息引發(fā)的股價(jià)下降幅度遠(yuǎn)小于利好消息引發(fā)的股價(jià)上升幅度，其最大原因可能是中國股市不能賣空，從而影響了股價(jià)下潛幅度?？傊诮Y(jié)合交易量循環(huán)效應(yīng)的情況下，發(fā)現(xiàn)異常換手率引發(fā)的價(jià)格動(dòng)量是非對(duì)稱的，是一個(gè)螺旋式循環(huán)(圖2)。

4.交易量蘊(yùn)含著“情緒體驗(yàn)”特征的進(jìn)一步證據(jù)

通過圖2可看出，在“交易量循環(huán)效應(yīng)”牽引下，價(jià)格動(dòng)量依次經(jīng)過四種相狀態(tài)的輪回。若低換手率贏家可以利用HS模型中的信息擴(kuò)散來解釋的話，而其他三個(gè)相狀態(tài)則蘊(yùn)含投資者“情緒體驗(yàn)”特征。(1)高換手率的贏家。若動(dòng)量交易者加入(或羊群效應(yīng))導(dǎo)致了高換手率的買方，這時(shí)賣方的動(dòng)機(jī)何在?一個(gè)最好解釋就是虧損厭惡情緒存在(處置效應(yīng))。即使股市存在價(jià)格動(dòng)量(慣性)趨勢(shì)，投資者的虧損厭惡情緒仍會(huì)導(dǎo)致這些投資者見好就收賣出股票。這個(gè)階段，動(dòng)量交易者與處置效應(yīng)投資者共同放大了換手率。(2)高換手率輸家。在股價(jià)出現(xiàn)下滑趨勢(shì)下，為什么很多投資者選擇賣出?由于中國股市不能賣空，“割肉”出局只能說明投資者對(duì)后市懷有恐懼悲觀情緒，導(dǎo)致投資者提前離場(chǎng)。(3)低換手率輸家。隨著價(jià)格進(jìn)一步降低，擁有股票投資者由于虧損厭惡情緒不愿賣出股票，害怕產(chǎn)生實(shí)際損失;對(duì)價(jià)格不見底的恐懼使得另外一些投資者不愿意再買進(jìn)股票，造成股市交易蕭條，悲觀觀望氣氛濃厚。

綜上，正是交易量不斷牽引股價(jià)偏離均衡態(tài)而又回歸均衡態(tài)，根據(jù)許承明和王玉寶(2004)［19］研究中的投資者情緒定義(投資者非理性行為導(dǎo)致股價(jià)不斷偏離股市均衡態(tài)的現(xiàn)象)，交易量蘊(yùn)含投資者情緒特征。

(四)實(shí)證分析結(jié)論小結(jié)

綜合異常換手率設(shè)計(jì)過程中的實(shí)證分析以及上述的實(shí)證結(jié)果，可得到如下結(jié)論:中國股市不但存在由反應(yīng)不足與反應(yīng)過度導(dǎo)致的動(dòng)量效應(yīng)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)，而且存在這兩種異常構(gòu)成的螺旋式閉循環(huán)，具體表現(xiàn)如下:

第一，中國股市價(jià)格動(dòng)量持續(xù)時(shí)間為1個(gè)月左右，然后經(jīng)過1年才能完成1個(gè)周期循環(huán)。

第二，異常換手率不僅蘊(yùn)含了市場(chǎng)信息，①若交易量?jī)H存在信息含量，對(duì)于近期利好消息的贏股而言，先前市場(chǎng)價(jià)格未包含該信息，投資者對(duì)過去信息反應(yīng)不足，其市場(chǎng)價(jià)格低于其價(jià)值，即僅表現(xiàn)出反應(yīng)不足而不會(huì)表現(xiàn)出反應(yīng)過度現(xiàn)象。還蘊(yùn)含了投資者情緒(sentiment)，［19］以此觸發(fā)價(jià)格動(dòng)量的螺旋式循環(huán)。

第三，加入了交易量的早期動(dòng)量(晚期)策略收益遠(yuǎn)高(低)于簡(jiǎn)單動(dòng)量策略收益，這暗示著交易量蘊(yùn)含“風(fēng)險(xiǎn)”特征。

四、對(duì)行為金融模型的有效性評(píng)價(jià)

(一)BSV模型的有效性評(píng)價(jià)

Barberis，Shleifer和 Vishny(1998)研究認(rèn)為，［1］投資者容易犯兩種認(rèn)識(shí)偏誤:一種是保守性偏誤，投資者不能及時(shí)將新的公開信息反映到價(jià)格中，導(dǎo)致市場(chǎng)對(duì)信息反應(yīng)不足產(chǎn)生了動(dòng)量效應(yīng);另外一種是代表性偏誤，由于投資者的代表性偏誤，投資者在接收到近期的一系列好(壞)信息后，導(dǎo)致股票價(jià)格被高估(或低估)，從而市場(chǎng)對(duì)信息過度反應(yīng)。BSV模型可以解釋早期動(dòng)量(反應(yīng)不足)與晚期動(dòng)量效應(yīng)(反應(yīng)過度)。由于投資者保守性偏誤，股市會(huì)存在早期動(dòng)量效應(yīng);由于投資者的代表性偏誤，股市會(huì)存在晚期動(dòng)量效應(yīng)。

BSV模型不能很好地解釋早期動(dòng)量效應(yīng)演變?yōu)橥砥趧?dòng)量效應(yīng)的機(jī)制。由于投資者的保守性偏誤與代表性偏誤難以找到對(duì)應(yīng)的代理變量，所以BSV模型不能很好解釋交易量中為什么會(huì)蘊(yùn)含投資者“情緒體驗(yàn)(emotion)”特征與“風(fēng)險(xiǎn)”特征。顯然，BSV模型不能很好解釋中國股市動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間短、反轉(zhuǎn)周期快的現(xiàn)實(shí)。

(二)DHS與PX等模型的有效性評(píng)價(jià)

Peng和 Xiong(2006)［4］(PX 模型)并沒有專門研究股市動(dòng)量效應(yīng)產(chǎn)生的機(jī)制，只是得出了一個(gè)衍生性結(jié)論，即過度自信可以導(dǎo)致動(dòng)量效應(yīng)，這與DHS模型中的結(jié)論并沒有本質(zhì)不同，所以下面只對(duì)DHS模型的有效性進(jìn)行評(píng)價(jià)，PX模型的有效性評(píng)價(jià)不再詳述。

Daniel 等 (1998，2001)［2～3］與 Peng 等(2006)［4］認(rèn)為，投資者容易犯兩種認(rèn)識(shí)偏誤，一種是自我歸因，另外一種是過度自信。當(dāng)結(jié)果與投資者一致時(shí)，投資者就會(huì)將其歸結(jié)為自己的能力(自我歸因 )，從而導(dǎo)致過度自信。過度自信者在收到有關(guān)該股票的一系列私人信號(hào)后，發(fā)現(xiàn)這些股票仍然一直表現(xiàn)很好，就會(huì)把這些歸功于自己正確選擇股票的技術(shù)，不斷推動(dòng)股票價(jià)格遠(yuǎn)離價(jià)值，這些不斷延遲的過度反應(yīng)導(dǎo)致了動(dòng)量效應(yīng)。

DHS模型中隱含這樣一種推論，若交易量反映了過度自信交易者的交易活動(dòng)，那么交易量越大，其動(dòng)量效應(yīng)也越強(qiáng)。該推論與輸家的早期動(dòng)量效應(yīng)(交易量大、利潤(rùn)空間大)與輸家晚期動(dòng)量效應(yīng)(交易量小，利潤(rùn)空間小)現(xiàn)象相一致，即能解釋輸家動(dòng)量效應(yīng)，但DHS模型無法解釋贏家早期動(dòng)量效應(yīng)(交易量小、動(dòng)量效應(yīng)強(qiáng))存在的事實(shí)。

即便DHS模型能解釋輸家動(dòng)量效應(yīng)，但仍存在如下矛盾:一些學(xué)者認(rèn)為，［20～22］中國股市的過度反應(yīng)現(xiàn)象是由中小投資者跟風(fēng)、羊群效應(yīng)造成的，這與DHS模型中的自我歸因、過度自信偏誤等假設(shè)不一致。DHS模型不能完整解釋交易量中蘊(yùn)含著投資者“情緒體驗(yàn)”特征。

(三)HS模型的有效性評(píng)價(jià)

Hong 和 Stein(1999)［5］認(rèn)為，有信息交易者只擁有基本面信息的一個(gè)子集，這些信息片段按順序被有信息投資者吸收，信息逐漸地反應(yīng)在價(jià)格中，從而造成了動(dòng)量效應(yīng);而動(dòng)量投資者的追逐加入又最終導(dǎo)致了反應(yīng)過度，使得反轉(zhuǎn)效應(yīng)成為可能。

根據(jù)HS模型可以得到如下結(jié)論:基本面信息擴(kuò)散速度越慢，動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng)、獲利能力越大，即動(dòng)量效應(yīng)越強(qiáng);如果把交易量看作信息擴(kuò)散速度快慢的代理指標(biāo)，則交易量越小，動(dòng)量效應(yīng)越強(qiáng)。據(jù)此，HS模型可解釋低交易量贏家的持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、獲利能力強(qiáng)的特點(diǎn)，無法解釋高交易量輸家動(dòng)量效應(yīng)強(qiáng)的特點(diǎn)。動(dòng)量交易者的加入最終會(huì)導(dǎo)致晚期動(dòng)量效應(yīng)(過度反應(yīng))，因此，可解釋晚期動(dòng)量效應(yīng)。

HS模型不能很好解釋中國股市動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間短、反轉(zhuǎn)周期快的現(xiàn)實(shí)。若早期動(dòng)量效應(yīng)是由信息擴(kuò)散造成的，那就意味著中國股市的信息傳播速度與效率比西方成熟的金融市場(chǎng)還要高，這不符合中國的現(xiàn)實(shí)狀況。

顯然，HS模型不能解釋為什么中國股市在月度與季度數(shù)據(jù)中不存在價(jià)格動(dòng)量。因?yàn)樾畔⒕徛龜U(kuò)散造成了動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)，應(yīng)該在更大的時(shí)間尺度中存在動(dòng)量效應(yīng)。

HS模型仍無法對(duì)交易量中所蘊(yùn)含的投資者“情緒體驗(yàn)”特征作出合理解釋。

朱戰(zhàn)宇與吳沖鋒(2004)［9］在HS模型的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)解釋動(dòng)量與反轉(zhuǎn)效應(yīng)的模型。他們認(rèn)為，金融市場(chǎng)上除了消息交易者、動(dòng)量交易者外還有反向交易者(追跌殺漲者)，同時(shí)還要考慮中國股市不能賣空。顯然，因?yàn)樵撃Ｐ涂紤]到了反向交易者策略的存在，可解釋輸家晚期動(dòng)量效應(yīng)最終快速反轉(zhuǎn)的現(xiàn)象(低價(jià)買進(jìn))，并且部分可解釋中國股市反轉(zhuǎn)周期快的現(xiàn)實(shí)。由于考慮到了中國股市不能賣空的現(xiàn)實(shí)，當(dāng)股價(jià)下跌時(shí)，缺乏賣空力量的參與，減緩了股價(jià)下降幅度，從而導(dǎo)致價(jià)格動(dòng)量的螺旋式循環(huán)。

朱戰(zhàn)宇與吳沖鋒(2004)［9］的模型仍按“基本面信息擴(kuò)散”來解釋早期動(dòng)量效應(yīng)，這必然導(dǎo)出“中國股市基本信息傳播效率更高”的結(jié)論。該模型也無法解釋交易量蘊(yùn)含投資者“風(fēng)險(xiǎn)”特征，不能完整解釋交易量中蘊(yùn)含著“情緒體驗(yàn)”特征。

(四)GH模型的有效性評(píng)價(jià)

Grinblatt和 Han(2005)［6］從處置效應(yīng)角度研究了動(dòng)量效應(yīng)產(chǎn)生的微觀機(jī)制。由于金融市場(chǎng)存在有處置效應(yīng)的投資者，使得風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的價(jià)格相對(duì)于信息反應(yīng)不足，市場(chǎng)價(jià)格向資產(chǎn)基本價(jià)值收斂時(shí)，就產(chǎn)生了動(dòng)量效應(yīng)。

顯然，GH模型可以解釋早期動(dòng)量效應(yīng)。對(duì)于近期利好消息的贏股而言，由于處置效應(yīng)引起的出售壓力將會(huì)形成遏制價(jià)格上揚(yáng)的速度，價(jià)格波動(dòng)似乎被參考點(diǎn)所錨定，平均參考點(diǎn)將會(huì)位于當(dāng)前價(jià)格的下方。如果出售壓力是交易量的代理變量的話，隨著交易量上升，價(jià)格緩緩上升。對(duì)于近期利空消息的虧股而言，處置效應(yīng)投資者的惜售使得價(jià)格繼續(xù)下行的速度減緩，價(jià)格波動(dòng)也被參考點(diǎn)所錨定，平均參考點(diǎn)將會(huì)位于當(dāng)前價(jià)格的上方。由于投資者惜售的壓力使得交易量下降，股價(jià)緩慢下降。

GH模型可以部分解釋交易量中蘊(yùn)含投資者“情緒體驗(yàn)”。對(duì)于利好消息而言，由于投資者的處置效應(yīng)，投資者存在出售壓力，投資者賣出活躍程度增強(qiáng)，價(jià)格上升;同樣道理，對(duì)于利空消息，投資者的惜售壓力使得交易量下降，市場(chǎng)彌漫著觀望氣氛。

GH模型無法解釋晚期動(dòng)量效應(yīng)，即為什么價(jià)格相對(duì)于信息反應(yīng)過度。GH模型不能很好解釋為什么中國股市的動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間短、反轉(zhuǎn)周期快的現(xiàn)實(shí)。GH模型也不能解釋為什么中國股市在月度與季度數(shù)據(jù)中不存在價(jià)格動(dòng)量，因?yàn)橥顿Y者的處置效應(yīng)實(shí)際延長(zhǎng)動(dòng)量效應(yīng)的持續(xù)時(shí)間，應(yīng)該在更長(zhǎng)時(shí)間尺度中存在動(dòng)量效應(yīng)。

(五)HSY與HHW等模型的有效性評(píng)價(jià)

Han，Hong 和 Warachka(2009)［7］提出了HHW模型，HHW模型可看作HSY模型(Hong，Stein and Yu，2007)［8］的一個(gè)推廣，下面重點(diǎn)研究HHW模型的有效性。

HHW模型認(rèn)為，預(yù)測(cè)一個(gè)公司的未來現(xiàn)金流或股票收益率是一件困難的事情，預(yù)測(cè)者容易產(chǎn)生分歧。這時(shí)最好的預(yù)測(cè)就是綜合其他人的預(yù)測(cè)結(jié)果形成一個(gè)總體預(yù)測(cè)。在形成總體預(yù)測(cè)時(shí)，就存在對(duì)不同預(yù)測(cè)來源結(jié)果進(jìn)行權(quán)重分配的問題;權(quán)重如何分配要根據(jù)這些不同預(yù)測(cè)來源的歷史上預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確度來定。顯然，歷史上預(yù)測(cè)犯錯(cuò)誤的總和越小(預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度越高)，在總體預(yù)測(cè)中就相應(yīng)分配給越大的權(quán)重;反之，則在形成總體預(yù)測(cè)時(shí)就應(yīng)分配給越小的權(quán)重。假如一個(gè)時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的價(jià)格一直升高(公司盈利沖擊一直正向沖擊)，這時(shí)一直抱有樂觀情緒的預(yù)測(cè)者在這段時(shí)期內(nèi)預(yù)測(cè)犯錯(cuò)誤的總和較小，在形成總體預(yù)測(cè)時(shí)相應(yīng)分配到較大的權(quán)重，從而使得總體預(yù)測(cè)傾向于樂觀情緒，這導(dǎo)致股票價(jià)格繼續(xù)走高，形成動(dòng)量效應(yīng)。

HHW模型過度反應(yīng)的機(jī)制。根據(jù)HHW模型，假設(shè)利好(空)消息使得資產(chǎn)價(jià)格一直上升(下降)，會(huì)導(dǎo)致整個(gè)股市彌漫樂觀(悲觀)情緒，投資者紛紛買入(不愿意買入)，價(jià)格持續(xù)上升(下降)(晚期動(dòng)量效應(yīng)或過度反應(yīng))。若股市的樂觀(悲觀)情緒對(duì)應(yīng)著大(低)交易量，則隨交易量上升(下降)，股價(jià)會(huì)持續(xù)上升(下降)，所以HHW模型可部分解釋交易量中蘊(yùn)含著投資者情緒。

(六)ZZ模型的有效性評(píng)價(jià)

張維、趙帥特(2010)(ZZ 模型)［10］從投資者異質(zhì)互動(dòng)的角度來解釋股市上動(dòng)量與反向效應(yīng)的機(jī)制。ZZ模型認(rèn)為，金融上有兩類投資者，一類是動(dòng)量交易者;一類是反應(yīng)性投資者，他對(duì)基本信息反應(yīng)高度敏感并存在情緒化，容易反應(yīng)過度。ZZ模型認(rèn)為，當(dāng)反應(yīng)投資者收到基本面信息時(shí)，反應(yīng)性投資者由最初的反應(yīng)不足導(dǎo)致最終的過度反應(yīng);當(dāng)股價(jià)的維持趨勢(shì)消失或出現(xiàn)反向信息時(shí)，股價(jià)反轉(zhuǎn)趨勢(shì)被動(dòng)量交易者利用，最后又導(dǎo)致反向效應(yīng)出現(xiàn)。該模型可以較好解釋早期動(dòng)量、晚期動(dòng)量效應(yīng)以及中國股市反轉(zhuǎn)周期快的現(xiàn)實(shí)。

由于ZZ模型中“反應(yīng)性投資者”被假設(shè)對(duì)信息先出現(xiàn)反應(yīng)不足而后過度反應(yīng)，因此，該模型不能解釋為什么早期(晚期)動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)(短)、獲利能力大(差)的現(xiàn)象。該模型不能解釋中國股市動(dòng)量效應(yīng)持續(xù)時(shí)間短的現(xiàn)實(shí)，不能解釋交易量中蘊(yùn)含著“風(fēng)險(xiǎn)”特征。

此外，ZZ模型中“反應(yīng)性投資者”假設(shè)缺乏心理學(xué)試驗(yàn)基礎(chǔ)，現(xiàn)實(shí)中是否存在該類型的投資者仍需做進(jìn)一步的心理學(xué)、行為學(xué)試驗(yàn)。

(七)對(duì)本文實(shí)證結(jié)論進(jìn)行完整分析應(yīng)包含理論的要素

通過對(duì)行為金融模型的有效性評(píng)價(jià)分析可知，要對(duì)本文實(shí)證結(jié)論進(jìn)行完整分析，理論模型中應(yīng)該包含3個(gè)理論要素。

第一，投資者行為中的“情緒”假設(shè)。只有在理論框架中包含這個(gè)理論要素，才能解釋為什么交易量蘊(yùn)含著投資者“情緒體驗(yàn)”特征。

第二，投資者的異質(zhì)性假設(shè)。只有投資者是異質(zhì)的，才能解釋股市既存在早期動(dòng)量(反應(yīng)不足)又存在晚期動(dòng)量(反應(yīng)過度)現(xiàn)象。

第三，邏輯假設(shè)中應(yīng)包含處置性投資者存在。由于處置效應(yīng)，股價(jià)上升(下降)時(shí)，虧損厭惡造成投資者拋售(惜售)壓力。即當(dāng)股價(jià)上升(下降)，樂觀(悲觀)投資者愿意(厭惡)買進(jìn)的壓力與處置性投資者拋售(惜售)壓力，共同造成了交易量上升(下降)。

五、結(jié)束語

通過對(duì)行為金融模型的有效性評(píng)估后發(fā)現(xiàn)，這些行為金融模型都不能對(duì)本文的實(shí)證結(jié)果進(jìn)行有效解釋。這說明，經(jīng)過中外學(xué)者近30年的努力，行為金融學(xué)雖已取得了巨大成就(有兩位學(xué)者獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng))，但目前行為金融數(shù)理模型的研究框架仍是不完備的。

中外學(xué)者已開始從投資者情緒角度來研究股市現(xiàn)象并取得了豐碩成果，［23］但缺乏一個(gè)基于情緒體驗(yàn)(emotion)與偏好(preference)(特別是基于將“情緒體驗(yàn)”與“偏好”融為一體)為邏輯假設(shè)的數(shù)理模型來解釋股市典型異常的行為機(jī)制，這是未來進(jìn)一步研究的方向。

［1］Barberis N，Shleifer A，Vishny R.A Model of Investor Sentiment［J］.Journal of Financial E-conomics，1998，49(3):307－343.

［2］Daniel K，Hirshleifer D，Subrahmanyam A.Investor Psychology and Security Market Underand Overreactions［J］.The Journal of Finance，1998，53(6):1839－1885.

［3］Daniel K D，Hirshleifer D，Subrahmanyam A.Overconfidence，Arbitrage，and Equilibrium Asset Pricing［J］.The Journal of Finance，2001，56(3):921－965.

［4］Peng L，Xiong W.Investor Attention，Overconfidence and Category Learning［J］.Journal of Financial Economics，2006，80(3):563－602.

［5］Hong H，Stein J C.A Unified Theory of Underreaction，Momentum Trading，and Overreaction in Asset Markets［J］.The Journal of Finance，1999，54(6):2143－2184.

［6］Grinblatt M，Han B.Prospect Theory，Mental Accounting，and Momentum［J］.Journal of Financial Economics，2005，78(2):311－339.

［7］Han B，Hong D and Warachka M.Forecast Accuracy Uncertainty and Momentum［J］.Management Science，2009，55(6):1035 －1046.

［8］Hong H，Stein J C，Yu J.Simple Forecasts and Paradigm Shifts［J］.The Journal of Finance，2007，62(3):1207－1242.

［9］朱戰(zhàn)宇，吳沖鋒.考慮賣空限制的動(dòng)量效應(yīng)和反向效應(yīng)模型［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2005，(1):1 －11.

［10］張維，趙帥特.認(rèn)知偏差、異質(zhì)期望與資產(chǎn)定價(jià)［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2010，13(1):52 －59.

［11］Barberis N and Thaler R.A Survey of Behavioral Finance:In G.Constantinides，R.Stulz and Marris［M］.Handbook of the Economics of Finance，North Hand，2005.

［12］Peter E E.資本市場(chǎng)的混沌與秩序［M］.王小東，譯.北京:經(jīng)濟(jì)科學(xué)出版社，1999:161－173.

［13］Jegadeesh N and Titman S.Profitability of Momentum Strategies:An Evaluation of Alternative Explanations ［J］.The Journal of Finance，2001，56(2):699－720.

［14］Lee C M C and Swaminathan B.Price Momentum and Trading Volume［J］.The Journal of Finance，2000，55(5):2017－2069.

［15］Chan W S，F(xiàn)rankel R，Kothari S P.Testing Behavioral Finance Theories Using Trends and Consistency in Financial Performance［J］.Journal of Accounting and Economics，2004，38:3－50.

［16］Daniel K.Discussion of:“Testing Behavioral Finance Theories Using Trends and Consistency in Financial Performance”［J］.Journal of Accounting and Economics，2004，38:50－64.

［17］Kausar A and Taffler R.Testing Behavioral Finance Models of Market Under and Overreaction:Do They really Work［EB/OL］.University of Manchester Crawford House，Working Paper，2015，Available at SSRN，http://ssrn.com/abstract=873615.

［18］陳怡玲，宋逢明.中國股市價(jià)格變動(dòng)與交易量關(guān)系的實(shí)證研究［J］.管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2000，3(2):62 －68.

［19］許承明，王玉寶.關(guān)于投資者分類與投資者情緒的思考［J］.管理評(píng)論，2004 ，16(12):46－49.

［20］朱戰(zhàn)宇，吳沖鋒，王承煒.不同檢驗(yàn)周期下中國股市價(jià)格動(dòng)量的盈利性研究［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2003，(8):62－67.

［21］劉煜輝，賀菊煌，沈可挺.中國股市的信息反應(yīng)模式的實(shí)證分析［J］.管理世界，2003，(8):6－15.

［22］游家興.誰反應(yīng)過度，誰反應(yīng)不足——投資者異質(zhì)性與收益時(shí)間可預(yù)測(cè)性分析［J］.金融研究，2008，(4):161－163.

［23］嚴(yán)高劍，趙文榮.行為金融與投資者情緒:一個(gè)市場(chǎng)實(shí)證研究的綜述［J］.理論界，2013，(4):41－42.