中國股市的移動均線指標異象※
—— 基于投機和套利限制視角

方毅 陳煜之

內容提要：利用2000年1月-2022年6月中國滬深兩市的數據，實證檢驗了股票市場不同期限結構中移動均線指標(MA)收益異象的存在性，并從投機和套利限制視角分析了其形成的原因。通過構造不同期限結構的MA投資組合策略后發(fā)現，短、中和長期的MA組合在中國市場均存在顯著的超額收益異象。進一步檢驗了現有主流因子模型對于MA超額收益異象的有效性，結果發(fā)現，現有主流因子模型無法解釋不同期限結構的MA收益異象。研究結論有助于理解不同投資期限結構MA異象的成因，同時也對提升市場的有效性，完善因子定價模型有實踐意義。

一、 引 言

股票市場中的資本資產定價不僅是市場交易者所關心的問題，同時也是學者們所關注的問題。然而，近年來以有效市場假說為基礎的資本資產定價模型受到了強烈沖擊，因為傳統(tǒng)的資本資產定價模型無法很好地解釋股市中不斷挖掘出的市場收益異象。市場收益異象指不能被經典的資本資產定價模型解釋的超額收益現象(林祺，2016；朱紅兵和張兵，2020)。異象的存在表明市場存在誤定價。同時，有效市場假說的“理性人”和“同質性”假設也受到了廣泛質疑，因為市場中投資者并非都是理性的，而市場也并非都是同質性的。異質市場假說認為，市場的交易者并非都是同質的，市場由不同期限的交易者構成，他們的稟賦、風險偏好、資金規(guī)模和信息反饋等存在差異，由此市場中會產生不同類型、不同投資期限結構的投資者。據此，根據異質市場假說，本文通過構建移動均線指標(MA),深入剖析中國市場中異質性投資者的投資偏好，探索其形成原因，這對完善資本資產定價模型、提高市場效率有著重要意義。

股票市場中，學者們發(fā)現了三種依賴于投資期限的效應：Lehmann(1990), Lo和MacKinlay(1990b)和Jegadeesh(1990)發(fā)現市場短期(日、周和月)的反轉效應，而Jegadeesh 和Titman(1993) 則發(fā)現股票市場中存在中期的動量效應(6～12個月)，DeBondt 和Thaler(1985)發(fā)現市場中存在長期(3～5年)的反轉效應。從信息擴散理論來看，由于投資者接收信息的時間不同，或者對信息的反應時間不同，導致投資者對于股票交易的頻率出現偏差(Cespa和Vives, 2012; Hong和Stein, 1999; Edmans等, 2015)。此外，根據異質市場假說理論，由于信息擴散，股票市場上存在不同類型、不同投資頻率的投資者(如短期、中期和長期投資者)，這些投資者存在個人稟賦、信息反饋、機構約束、風險偏好等方面的差異，這使得他們對同一市場信息具有不同的理解和反應速度，從而造成市場中存在不同的交易頻率。Corsi(2009)構建了HAR-RV(Heterogeneous Autoregressive Model for Realized Volatility)模型，這個模型主要通過在不同時間水平上測度的波動率來研究不同類型交易者之間的相互影響。另外，從行為金融學的角度來看，如果信息逐漸擴散，投資者的反應不足或反應過度可能導致股票交易的時間差，造成市場存在不同期限結構的交易。而不同類型投資者對于市場信息的反應延遲，會造成這些信息不會立即在市場中反映，因此，各類投資者之間的相互作用可能會導致不同時間間隔上的價格變化相互產生聯系。

中國股票市場的特點一是以個人交易者居多(1)根據上海證券交易所統(tǒng)計年鑒2020卷，自然人股東持股市值為61856億元，而機構投資者為47283億元，自然人持股市值為專業(yè)機構的1.3倍。同時，自然人股東的開戶數量為3.856億，專業(yè)機構的開戶數為55.28萬戶，自然人股東占總開戶數的比例高達99.8%。，這些個人交易者更加偏好于投機行為，從而造成股票價格容易偏離其價值(Henker等, 2010)；二是中國市場的套利限制嚴重(2)在中國市場中，股指期貨是一個有效的賣空工具，但由于其準入門檻較高，個人投資者受到了極大的限制。而另一個套利工具是融券，但因其成本較高，且覆蓋股票的標的較少，大大地限制了散戶投資者的賣空交易。根據中國證監(jiān)會官網顯示，截止到2021年6月18日，除去ETF等組合板塊，整個A股市場的融券標的僅為1078支，僅占所有A股市場股票的1/4。中國投資者的賣空手段受到嚴重地限制。，進一步導致價格偏離其價值，造成股票價格的溢價，可能會進一步加劇股價泡沫的持續(xù)存在。同時，市場投資者對信息反饋的差異性造成市場中存在不同期限交易結構，這可能會造成市場中存在不同期限結構的股票溢價。基于以上分析引出以下兩個問題，一是中國市場是否存在由異質性投資者所帶來的不同期限結構的超額收益異象？二是如果存在這個超額收益異象，那么這個異象是由什么原因造成的呢？

為解決以上問題，本文基于異質市場理論和套利限制理論，透過中國股票市場的交易特點，通過構造不同期限的移動均線指標(以下簡稱MA)來捕捉異質性投資者在不同期限結構下的信息反饋，旨在探索中國市場是否存在不同期限的MA超額收益異象。本文將MA作為帶有期限結構的指標并對其展開分析是因為信息擴散，投資者在不同的時間點接收或反饋信息不同，導致不同期限結構的投資行為和市場反饋存在偏差，并呈現在股票價格中。股票價格是眾多交易者之間博弈的結果，包括噪聲交易者和套利者，這些交易行為信息都顯示在股票價格中，通過移動平均價格可以反映不同交易者的投資期限結構(Han等，2016)。同時，由于投機和套利限制的持續(xù)存在，使得股票價格持續(xù)地偏離其原有的價值，造成不同期限結構的MA異象。本文的研究步驟為：首先根據投資組合理論，對不同周期的MA指標進行投資組合分析，同時，構建FF三因子(Fama和French, 1993)、FF五因子模型(Fama和French, 2015)和LSY(Liu等, 2019)四因子模型對投資組合收益進行回歸，以探析不同期限結構的MA異象是否顯著存在。其次，為分析不同期限結構MA異象的成因，本文結合中國股票市場的投資者組成結構與市場制度特點，重點分析了投機交易、套利限制這兩個因素的影響。最后，為了探究主流的因子模型對解釋MA異象的有效性，本文引入了FF三因子、FF五因子和LSY四因子模型進行GRS檢驗。

本文的第二部分為文獻回顧，第三部分為數據和指標的構建，第四部分為實證分析，第五部分為進一步研究分析，最后一部分為結論與建議。

二、 文獻回顧

隨著股票市場異象的不斷挖掘，傳統(tǒng)的資本資產定價模型的解釋能力受到了巨大的挑戰(zhàn)，資本資產定價模型也隨之日益完善，例如，Fama和French(1993)在經典的定價模型CAPM中加入了兩個刻畫企業(yè)規(guī)模和價值的因子：規(guī)模因子(SMB)和價值因子(HML)。隨后，在2015年，他們在三因子的基礎上又加入了盈利因子(RMW)和投資因子(CMA)，這個因子模型能解釋他們所選數據內的大部分收益異象。考慮到中國市場的噪聲交易者比重較大，且中國市場比較重視市盈率(PE)這個指標，Liu等(2019)基于PE這個指標構建了價值因子，并構建了基于換手率指標的情緒因子，他們的定價模型能解釋中國市場的大部分異象。但這些因子定價模型多是基于公司的價值面進行構建，沒有考慮到市場中異質性投資者對資產價格的影響。

異質市場假說認為市場中存在異質性投資者，他們對同一市場信息接收和反饋的時間不同，造成市場中存在不同的交易期限結構。Han等(2016)認為，從理論上講，由于接收信息的時間差異或異質投資者對信息的反應差異，他們的行為偏差將反饋到交易中，使得不同期限結構的MA策略有效。許多學者也從實證中證實了不同期限結構的MA策略在市場能獲取顯著的收益。Ni等(2015)構建了不同期限結構的MA投資策略，他們發(fā)現構造不同周期的MA策略能在不同的指數中取得顯著的收益。Ahmed等(2019)發(fā)現基于交叉規(guī)則的移動均線交易策略比最優(yōu)化策略取得更高的收益。Han等(2013)通過構建不同參數的MA交易策略來研究市場中是否存在投資期限結構的多樣性，他們的研究表明，在美國股市中滯后50日和200日的移動平均指標更適合捕捉美國股票的價格趨勢。Levine和Pedersen(2016)發(fā)現通過3日MA線上穿12日MA線在美國市場可獲得10.3%的超額年化收益，32日MA線上穿128日MA線可獲得12.8%的超額收益。Hansson和Persson(2000)研究股票和債券中均值-方差有效組合權重是否在不同投資期限中的“購買-持有策略”有效，他們的發(fā)現證實了投資期限多樣化的存在。Han等(2013)將NYSE股票按波動率分成10等分，運用10日移動均線策略，構建買入持有策略，這10等分組合的年化收益率從9.82%到20.11%；同時，他們發(fā)現收益率隨著滯后期數增加而減少，例如，MA(20)的平均收益率從6.55%到15.71%；MA(50)從4.52%到10.56%；MA(100)從2.48%到5.77%等，其中MA(N)表示的是N期移動平均。MA等(2021)構建了基于成交量的移動均線(MAVD)策略，他們發(fā)現MAVD在套利限制、市場情緒較高和投資者過度自信的情況下，MAVD的效應更強，組合收益更高。

綜上，雖然許多現有的文獻發(fā)現了不同周期的MA 投資組合能獲取有效的超額收益，但鮮有文獻系統(tǒng)地探究MA 異象的成因并對其持續(xù)存在的錯誤定價給出理論解釋?？傮w而言，這是由于異質性投資者對信息的反應差異，他們的行為偏差將反饋到交易中，使用不同期限MA可以捕捉異質性投資者在不同期限結構的信息反饋。而對于持續(xù)存在的MA超額收益異象，本文認為，不同期限的MA 異象可能產生于市場的投機交易行為，并受到股票市場的套利限制而使得MA異象沒有得到修復而持續(xù)存在。具體來看，其一，受利益的驅使，投資者更加偏好于“追漲殺跌”的投機行為，而利益追逐和恐慌心理會造成股價大幅波動，使其價格偏離價值，產生異象收益(Han等，2013)。其二，市場的套利限制會使得市場異象持續(xù)存在，在發(fā)達市場中，由于套利限制較少，投資者間可以通過相互的套利交易使得資產價格回歸其原有的價值，從而消除市場超額收益異象。但當套利受到較大程度的限制時，市場價格就不能通過套利交易回歸其價值，這將進一步造成錯誤定價，使得市場異象持續(xù)存在。

本文的主要貢獻為：① 雖然許多學者將移動均線應用于發(fā)達市場的股票、期貨、外匯市場的研究中，但鮮有學者對中國市場的移動均線進行研究。本文從異質市場的理論出發(fā)，揭示不同期限的MA超額收益異象。② 國外大量證據表明透過構建不同周期的移動均線可以獲得相應的超額收益，然而，他們沒有揭示移動均線超額收益現象背后的形成原因，而本文透過中國市場的投機行為以及套利限制來揭露MA異象的驅動因素。③ 本文的研究結果有助于理解不同投資期限結構異象的成因、市場有效性以及資產定價偏誤。

三、 數據、指標和因子構建

1. 數據選取

本文的樣本涵蓋上海證券交易所和深圳證券交易所所有A股，樣本數據區(qū)間從2000年1月到2022年6月(數據來源于WIND資訊)。本文選用滯后3、12和24的滯后周期的數據進行移動平均信號的構建，為了計算不同滯后周期的移動平均收盤價，需要滯后相應的周期數，而最長的均線滯后周期數為24。本文還剔除以下數據：考慮到A股市場的漲跌停效應影響，本文將剔除任何上市時間少于6個月的公司，以規(guī)避新上市公司股價的異常波動；考慮到A股市場中可能存在的兼并和重組所帶來的停牌，文中還剔除了一年內少于120個交易日或者一個月少于15個交易日的公司。

2. 移動均線指標構建

為研究以上問題，本文通過構造不同期限的移動均線(MA)來捕捉異質性投資者在不同期限周期的信息反饋，旨在探索不同周期的信息反饋能否在中國市場取得顯著的超額收益。本文將MA作為帶有期限結構的技術指標并對其展開分析的。原因是，理論上，由于信息擴散，異質投資者在不同的時間點接收或反饋信息不同，導致不同期限結構的投資行為和市場反饋存在偏差，因此本文構建了包含滯后3個月、12個月以及24個月的MA指標。

根據MA指標構建的定義，首先將N期股票的收盤價進行滑動平均，具體公式如下:

(1)

(2)

3. 因子構建

本文采用FF三因子、FF五因子和LSY四因子模型來探索因子資產定價模型能否解釋移動均線異象。

LSY四因子的構造形式為:① 在T月末，將流通市值按照中位數分為大市值(Big)和小市值(Small)兩等分。② 將EP按照從大到小排序，底部30%(G)為成長股，中間40%(M)為一般股，頂部30%(V)為價值股。同樣，將Turn over按照從大到小排序，底部30%(G)為低流通股，中間40%(M)為一般流通股，頂部30%(V)為高流通股。③ 將小市值股票分別和30%成長股、40%一般股、30%價值股交叉后形成(S/G)、(S/M)、(S/V)三組小市值的成長、一般和價值股組合，將大市值股與三組EP分別交叉組合形成(B/G)、(B/M)、(B/V)三組大市值的成長、一般和價值股組合。④ 按照加權平均求上述六組組合的收益。同樣，按上述方法求出換手率因子。

規(guī)模因子可表示為:

(3)

價值因子可表示為:

(4)

情緒因子可表示為:

(5)

那么，Liu等(2019)四因子定價公式為:

Rt-Rf=α+βMktMKTt+βSMBSMBt+βVMGVMGt+βPMOPMOt+εt

(6)

Fama 和 French(2015)在Fama和French(1993)三因子模型中加入投資和盈利因子后得到的五因子模型可以表達為以下公式(12)。同樣，本文根據FF三因子、FF五因子的構建形式來構建因子，FF的三、五因子與LSY的四因子構建形式一致，只不過FF三因子、FF五因子的價值因子使用BM指標來構建。此外，FF三因子、FF五因子在每年的6月末進行因子組合構建，持有12個月后再重新進行因子組合的構建。三因子模型是除去盈利因子和投資因子后的定價模型。FF三、五因子模型的表現形式如下：

規(guī)模因子可表示為:

SMB=(SMBbm+SMBop+SMBINV)/3

(7)

價值因子可表示為:

HML=(SH-SL+BH-BL)/2

(8)

盈利因子可表示為:

RMW=(SR-SW+BR-BW)/2

(9)

投資因子可表示為:

CMA=(SC-SA+BC-BA)/2

(10)

FF三因子、五因子定價公式為：

Rit-Rft=αi+biMKTt+siSMBt+hiHMLt+eit

(11)

Rit-Rft=αi+biMKTt+siSMBt+hiHMLt+riRMWt+ciCMAt+eit

(12)

將四因子和五因子模型等式右邊的因子構建后，分別對不同因子模型中的因子進行統(tǒng)計性描述以及相關性分析，由于三因子包含于五因子之中，因此，只需要報告五因子的統(tǒng)計性描述。

表1報告了FF五因子和LSY四因子的描述性統(tǒng)計，FF五因子比LSY四因子的MKT要高，原因是LSY的四因子剔除了底部市值30%的股票，而由于小盤股高波動性的風險補償，使得這些股票收益率往往相對較高，因此，四因子的MKT要比五因子要低。從四因子平均收益看，VMG收益最高，達1.137(3.851)，SMB和MKT收益最低，分別為0.461和0.677，且這兩個因子的收益均不顯著。這說明SMB和MKT因子的市場溢價程度較低，VMG和PMO的標準差約為MKT的一半，說明這兩個因子的收益風險較整個市場而言約低了一倍。從這幾個因子的相關性來看，SMB和VMG的負相關性最強，達-0.612，其他因子之間均存在較弱的相關性，這大大提高了這幾個因子對市場異象的定價能力。PMO因子主要以捕捉市場中投資者的情緒為主，它對噪聲交易者的解釋能力最強，而與其他三因子間呈現較弱的相關性，與VMG和SMB的相關性僅為0.056和0.100，而與MKT呈負的相關性(-0.287)。從五因子的平均收益來看，MKT平均收益最高，達0.906(1.880)，其余因子平均收益較低且不顯著。從五因子的相關性來看SMB和RMW相關性最高，達-0.714。

表1 四因子、五因子統(tǒng)計性描述以及相關性分析

四、 實證分析

針對以上問題，本文首先通過構造不同期限的移動均線(MA)來捕捉異質性投資者在不同期限周期的信息反饋，旨在探索不同期限結構MA異象的存在性。其次，為分析MA異象的成因，本文結合中國股票市場的投資者組成結構與市場制度特點，重點分析了投機交易、套利限制這兩個因素的影響，其中，本文構建了規(guī)模與MA的雙變量分組來分析中國市場的投機行為; 構建了價格和MA的雙變量分組，規(guī)模、換手率與MA的5×5分組，以及不同市場指數下的MA分組來探索不同期限結構下的套利限制。最后，為了探究主流的因子模型對MA異象的解釋能力，本文引入了FF三因子、五因子和LSY的四因子模型進行GRS檢驗。

1. MA異象存在性檢驗

在股票市場中，由于投資者個人稟賦、信息反饋、機構約束、風險偏好等方面的差異，這使得他們對同一市場信息具有不同的理解和反應速度，從而造成市場中存在不同的交易頻率，因此，市場中存在不同期限結構的投資行為。本文將構建不同周期的MA組合的超額收益異象來捕捉不同投資期限偏好的投資者行為。具體而言，本文先計算出3、12和24這三個期限結構的移動均線信號，之后，在T月，對這些指標分別進行從小到大的排序，平均分成10等分P1，P2，……，P10，最后求出T+1月時刻的每一等分的平均收益以及構建零成本的多空組合策略收益，即P10-P1的平均收益，并用每個組合的平均收益減去市場收益，以此研究MA指標各個分位點的組合是否存在顯著的超額平均收益。此外，為了研究經過主流風險因子調整后的超額收益，本文引入了FF三因子、FF五因子和LSY的四因子模型分別與各個等分組合的超額收益進行回歸以探索經風險因子調整后的組合超額收益情況，結果如表2所示。

表2 不同周期MA組合的超額平均收益

(續(xù)表)

表2展示了不同周期MA指標的10等分超額收益結果，文中從3～24月(N=3、12、24)檢驗了短、中、長期的指標對超額收益的影響。當N=3時，組合的平均收益最高，其中1等分的月超額平均收益達1.303(3.352)，收益從最低等分到最高等分呈單調遞減的狀態(tài)。構建零成本的套利組合收益達2.126，T值為5.457。中長期投資(N=12、24)中，投資者投資收益也基本呈單調遞減趨勢。均線3、12、和24的Low-High的零成本組合隨著均線周期增加呈單調遞減的趨勢。從不同周期的MA組合結果來看，無論是短、中和長期，絕大部分投資組合均取得正超額平均收益，且不同期限結構的超額收益有所不同，這表明中國市場存在投資者投資期限結構的多樣性，同時，由于中國市場上的投資者偏好于短期投機，使得短周期的MA投資組合獲得更高的超額平均收益。

在MA指標和LSY的四因子回歸后的超額收益中，MA(3)分組收益具有較強的單調性，即組合收益按MA指標從小到大逐漸遞增，而低均線指標組合收益大部分顯著。MA(3)的Low-High的多空套利組合顯著，其收益為2.036，T值為5.167。在MA(12)的分組中，組合收益也呈現出單調遞減的狀態(tài)，經風險因子調整后的Alpha在均線指標較低中顯著，而在均線指標較高時不顯著，此外，Low-High的套利組合取得了顯著的Alpha。長期均線(MA(24))指標組合收益中，基本呈單調遞減的趨勢。類似地，通過FF三因子、FF五因子模型回歸也得到相似的結果，MA(3)的10等分的組合也呈現了和LSY一樣的結果，超額收益均隨著分組順序增加而呈單調遞減的趨勢，Low-High的套利組合在不同期限結構的MA中顯著。上述結果表明，經過LSY的四因子和FF三因子、五因子調整后的超額收益結果與Panel A的結果一致，即中國市場存在不同期限結構的投資者，而短期(MA(3))的超額收益更高，隨后中長期收益得以回落，這說明中國市場交易者更偏好于短期交易使得股價短期波動更大。

2. MA異象的成因分析

由以上分析得出，中國市場存在不同期限結構的MA超額收益異象。本文認為，投機行為會導致股票價格嚴重地偏離其原有的價值，造成股票進一步溢價。同時，當股票價格背離其價值時，投資者間通過相互的套利交易總會使得股票價格回歸其正常的價值，但中國市場套利限制的特點使得投資者無法進行套利，這可能進一步持續(xù)地影響到股票價格的自我修正?；诖?，本文將從投機和套利限制的視角出發(fā)來探索不同期限結構下中國市場的MA異象的形成原因。

(1) 市場投機行為。鑒于投資者對信息反饋的不同，本文構建了不同期限結構的MA組合策略，從不同期限的MA組合收益中可以發(fā)現，中國市場存在顯著的MA超額收益異象。為進一步探索MA異象持續(xù)存在的成因，本文對投資者的投機行為進行研究。中國股市是世界上最大的新興市場，主要由個人投資者組成(Ng和Wu，2007)，個人投資者更關注股價波動和短期收益，且更傾向于投機性交易，導致更多非理性投資行為。Pan等(2016)指出，在中國股票市場，投機交易對資產價格有負面影響。Han和Kumar(2013)研究表明，散戶交易比例高的股票市場具有較強的中彩特征從而吸引有強烈賭博傾向的個人投資者。從以上分析可以看出當市場中散戶交易者占比較大，則市場投機情緒也較為嚴重。如果投資者傾向于投機交易，會造成股票價格的劇烈波動，這些交易行為會影響企業(yè)的價值，同時，會促使更多“散戶投資者”進行投機交易而造成股票持續(xù)的錯誤定價。

為研究中國交易者在不同期限結構的投機行為，本文用公司市值來代替投機的程度。Hvidkjaer(2008)和Andrade等(2013)指出，小市值股票往往具有投機屬性，這些股票往往面臨昂貴的交易成本，其收益具有高度的異質性，因而風險水平較高。Baker和Wurgler(2007)認為小盤股投機性強、難以套利，對投資者情緒更為敏感，其價格更容易偏離基本面價值。因此，小型股的價格更有可能包含泡沫成分，也更容易受到投機行為的影響。因此，本文設置市值規(guī)模與MA雙變量分組來檢驗中國市場的投機行為。具體而言，在t月末，按市值排序篩選頂部30%和底部30%的股票組合, 隨后，按不同期限的移動均線指標將底部30%的股票分為10組，取最低1組求組合平均收益。同理，在頂部30%的股票中取最高1組求組合收益，并構建零成本的多空組合(Low-High)，在t+1月求取組合的平均收益。為了探索經風險因子調整后的收益，文中同樣加入了FF三、五因子以及LSY四因子(LSY4)模型對組合收益進行回歸求取Alpha，具體結果見表3。

表3 規(guī)模與MA的雙變量分組

表3報告了雙重變量分組的公司規(guī)模和MA指標的等權平均回報和風險調整后的超額回報。在t月末，將所有股票按照公司的流通市值大小分成三個規(guī)模組(小(0～30%)，中(30%～70%)，大(70%～100%))，然后根據每個規(guī)模組中的MA指標的大小將股票分成10個等分位組合，并計算投資組合t+1月的平均收益率。在小盤股MA(3)最低一組的月平均收益率為0.038(T統(tǒng)計量為 4.854)，而大盤股MA(3)最高一組的月平均收益率僅為0.003(T統(tǒng)計量為0.477)，MA(3)形成的Low-High的套利組合中，月平均超額收益為0.035(T統(tǒng)計量為5.721)，小市值與大市值組合收益之間的差異具有經濟意義和統(tǒng)計意義。我們在LSY四因子以及FF三、五因子回歸中也獲得了類似的結果。同樣，在Panel B和Panel C中，也出現了類似的實證結果，即小市值組和大市值組之間的收益率存在顯著的統(tǒng)計性差異。以上結果表明，MA指標的回報率在具有高投機傾向的小股中有顯著增強作用，這說明中國市場的投資者傾向于投機性交易，而不是進行價值投資交易。

從以上結果可以看出，以個人投資者居多的中國股票市場存在嚴重的投機行為，個人投資者更加關注短期的股價波動和短期收益，且更傾向于短期投機性交易，導致更多非理性投資行為。從以上分析可看出，散戶交易比重較大的市場，市場投機情緒較重。因此，本文認為中國市場存在較強的投機交易行為，而這些投機行為導致股票的價格嚴重地偏離其原有的價值，造成不同投資期限結構的MA超額收益異象。

(2) 市場套利限制。在有效市場中，當股票價格背離其價值時，套利者會發(fā)現這一背離情況并且通過套利獲取穩(wěn)定的收益，并逐步修正股票價格，但中國市場存在套利限制，使得投資者無法進行套利，這可能持續(xù)地影響到股票價格的自我修正。為此，本文以下將從高低價股套利限制、大小規(guī)模和高低換手率套利限制以及市場情緒套利限制的角度出發(fā)來探索是否存在不同期限結構下的套利限制。

第一，高低價股的套利限制。證據表明資本市場中，股票高低價的套利限制較為常見(參見Campbell等，2008; Conrad等，2014；Jang 和 Kang，2019)。投資者傾向價格偏低和流動性強的股票進行套利交易以獲取穩(wěn)定的收益，但中國市場的特殊性限制了股票的賣空交易，這使得投資者只能更多地選擇做多交易。即樂觀投資者可以做多股票交易，而悲觀的投資者不能進行股票賣空交易。一般地，MA指標的交易策略是當短均線上穿長均線時做多進場，而下穿長均線時，平多做空進場。而中國市場的套利限制會造成移動均線的交易機制(賣空)受限，因此，本文對價格與移動均線進行分組來探索不同期限下中國市場的高低價套利限制。具體而言，在t月末，按價格進行排序篩選頂部30%和底部30%的股票組合, 隨后，按移動均線指標將底部30%的股票分為10組，取最低1組求組合平均收益，同理，在頂部30%的股票中取最高1組求組合收益，并構建零成本的多空套利組合(Low-High)。文中同樣加入了FF三、五因子以及LSY四因子模型對組合收益進行回歸求取Alpha，具體結果見表4。

表4 價格和MA的雙變量分組

表4主要反映了不同期限均線指標價格高低組中的10等分平均收益，文中取最高排序與最低排序的組合收益率以及經過LSY四因子和FF三因子、五因子調整后的估計參數Alpha。表中結果顯示了低價格股票的10等分組合平均收益顯著高于高價格股票組合。而在回歸模型中，經過LSY四因子和FF三因子、FF五因子模型回歸后的低價格股票組合的Alpha也顯著高于高價格股票組合的Alpha。從構建零成本的組合收益(Low-High)來看，短、中和長期的多空組合平均收益和經三、四、五因子回歸后的Alpha均在99%水平下顯著，這與Campbell等(2008) 和 Conrad 等(2014)研究結果一致，說明投資者會利用均線的短期動量進一步地獲取更高的超額收益，而不是修正因政策導致的套利限制所造成的錯誤定價。MA指標在價格大小分組下的套利組合收益顯著，這具有經濟意義和統(tǒng)計意義，說明了不同期限下中國市場存在高低股價的套利限制。

第二，規(guī)模、流動性的套利限制。除了高低價股套利限制外，證據表明大小規(guī)模和高低流動性套利限制也是造成市場異象的重要原因。何誠穎等(2021)為了檢驗投資者情緒方面的股市異象是否由限制套利所致，他們認為如果情緒異象是由套利限制所致，那么在難以套利的投資組合中，投資者情緒的股市異象會更明顯，反之在有限套利的投資組合中，市場異象會減弱，他們的結果表明中國市場存在明顯的套利限制使得投資者情緒異象更加明顯。本文做法與他們做法相似，但本文把機構持股比例換為企業(yè)規(guī)模和股票流動性。對于市場流動性，張崢等(2006)研究發(fā)現換手率可以作為流動性的代理變量，他們認為低換手率的股票收益要高于高換手率的股票收益，因為這是對低流動性的補償。而由于投資者對小規(guī)模股票高波動性的風險補償，使得小規(guī)模的企業(yè)收益高于大規(guī)模的企業(yè)收益。因此，本文認為，規(guī)模越小、換手率越低的套利組合如果高于其他組合，則中國市場存在顯著的套利限制。與何誠穎等(2021)的研究方式一致，本文形成5×5的投資組合收益，同時，本文還對每一個分組中的高MA分組和低MA分組進行套利組合。根據Campbell 等(2008)、Conrad 等(2014)以及Jang和 Kang(2019)的研究，本文對規(guī)模和換手率兩個套利限制指標進行控制，這樣分組主要是為了考察規(guī)模和換手率較低的公司分組是否存在顯著的高低組收益差異，若存在，則說明中國市場中存在較為顯著的套利限制。其結果見表5。

表5 規(guī)模、換手率與MA的5×5分組

(續(xù)表)

表5報告了MA指標與其他控制因素的5×5組合收益的均值，從Panel A中可以看出，組合平均收益大致隨著企業(yè)規(guī)模增加而減小，但隨著MA指標的降低而增加。在最低一組的規(guī)模中，組合收益為0.682～3.143，相差約4.6倍。在最高一組的規(guī)模中，組合收益為0.531～1.016，相差約1.9倍，這說明MA信號越小，小市值效應越明顯。Panel B考察了移動均線和換手率兩個維度的相互作用，與規(guī)模指標相同，由于流動性溢價，換手率越小，組合平均收益越高。整體平均收益趨勢是換手率越低，組合收益越高。在構建MA與規(guī)模分組的套利組合中(Low-High)，最低一組規(guī)模組合的不同期限結構套利收益為2.460(6.898)、2.147(4.757)和1.678(3.633)。在最低一組市值的股票中，MA最高一組收益明顯高于其他組，小市值股票通常不在融券的范圍中，若這部分收益明顯，則說明中國市場的套利限制現象明顯。而在流動性與移動均線的5×5分組中，本文也得出相似結論，即低流動性的套利組合收益顯著高于其他組合的收益。從以上結果來看，在不同期限結構的MA中均產生了顯著的大小規(guī)模和高低流動性組合收益差異，說明中國市場存在顯著的套利限制。套利限制會阻礙股票價格的自我修復，從而進一步增加股票泡沫，使得不同期限結構的MA異象更加明顯。

第三，市場情緒的套利限制。以上主要從股票自身信息來探索套利限制對MA異象的成因，下面本文主要從市場情緒的套利限制來探索MA異象的成因。中國市場中，上證指數是衡量整體股市好壞的重要指標，市場的大部分個股與市場因子的beta呈正向關系，即A股市場大部分股票與大盤趨勢相同，二者同漲同跌。鑒于中國市場的套利限制，即當市場情況較好的時期，樂觀投資者可以選擇合適的標的進行買入投資，但悲觀投資者的自身預期卻不能在市場情況較差的時期得以反映，這可能會造成資產的錯誤定價。根據中國市場的這一特征，本文將上證指數作為衡量市場樂觀與悲觀的尺度，將上證指數月收益率排序后，分為最高的15%(best15%)、次高的35%(next_best35%)、次低的35%(next_worst35%)和最低的15%(worst15%)作為極度樂觀、一般樂觀、一般悲觀和極度悲觀四組，它包含了極端情況和一般情況下個股的交易情況。在這四種情況下將所有A股股票按照3、12和24周期的移動均線分為10組并構建零成本的Low-High組合收益，其結果見表6。

表6 上證指數分組的MA組合收益

從表6結果可以看出，在不同交易期限中，上證指數worst15%和next_orst35%的情況下收益率最低，且大多不顯著。從多空投資組合收益來看，上證指數較差和最差的情況下也沒有取得顯著的組合收益。但從上證指數best15% 和next_best35%的情況來看，組合都取得顯著的正收益，其中，MA(3)在best15%的極端情況下，組合收益為0.038～0.088，而在worst15%的情況下，收益僅為-0.016～0.002，且這些組合收益均不顯著。同樣，MA(12)和MA(24)也是在上證指數best15%的情況下取得最高的組合收益。這說明由于中國市場賣空限制，樂觀投資者可以在市場情緒較好的情況下取得顯著的收益，但在市場情緒較差的情況下，悲觀投資者卻不能賣空以獲得預期收益。

對于市場情緒，本文還關注國際情緒是否影響MA套利限制。MSCI是全球指數和基礎衍生金融產品的國際供應商。 MSCI指數被全球投資專業(yè)人士廣泛使用，包括投資組合經理、經紀交易商、交易所、投資顧問、學者和金融媒體。 此外，該指數與上證綜指不同，上證綜指只包含在上海證券交易所發(fā)行的股票。 然而，2009年之后，MSCI中國A股指數改進了計算方法，提供了對大盤股、中盤股和小盤股的全面、不重疊的覆蓋。 最重要的是，可以通過外商投資進行貿易，這在一定程度上反映了外商對中國市場的情緒。 為了檢驗結果的穩(wěn)健性，本文增加了MSCI(中國)指數作為國際市場投資情緒，以探索中國市場中的賣空限制。 根據上述方式，構建了4個市場情緒情形。 結果見表7。

表7 MSCI指數分組收益

(續(xù)表)

本文從表7結果中也得出了同樣的結論。 在MA的所有期限結構中，MSCI指數最差的15%和次之的35%的收益率是最低的。 從多空組合收益來看，MSCI指數在悲觀和季度悲觀的情況下也沒有實現顯著的組合收益。 然而，在樂觀和極度樂觀的情況下，兩個投資組合都實現了正回報。 其中，在MA(3)的最佳15%的極端情況下，組合收益率在0.018～ 0.068之間，而在最差15%的情況下，組合收益率僅為-0.021 ～-0.003，且組合收益率不顯著。MA(12)和MA(24)同樣在市場指數最高的情況下得到最高的組合收益，在市場指數最差的情況下得到最低的組合收益，且在MSCI指數最高的情況下存在顯著的高低套利組合收益，而在MSCI指數最低的情況下不能獲得顯著的套利組合收益。 這與上證指數分組的結果一致，說明了投資者在樂觀市場中可以通過買入股票取得顯著正收益，而市場較差的情況下，投資者不能通過賣空股票獲得預期收益，這也意味著中國市場存在較強的賣空限制，使得悲觀投資者無法在市場中實現其預期回報。

中國市場的個股與市場因子橫截面回歸的因子暴露存在較強的正相關性，即個股與市場同升同漲，大盤指數可以作為市場情緒的表象。樂觀市場中，投資者可以買入股票實現其預期收益，但是在悲觀市場，悲觀投資者不能賣出股票實現預期收益，所以，樂觀市場中投資者收益增加，悲觀市場中投資者收益會有所降低，因此市場樂觀程度越高，投資者的收益越高。由以上分析可以得出，不同期限MA均存在嚴重的套利限制，這使得股票價格無法通過市場自我交易得到恢復，從而進一步導致MA異象的產生。

五、 進一步探討

在以上分析中，我們發(fā)現了中國市場不同期限結構的MA異象，并從交易者的投機行為和套利限制分析了MA異象形成的成因。由此可以看出，MA異象是由投機、套利限制交易行為所造成。為了進一步探討主流定價模型對MA異象的捕捉能力，根據Barillas和Shanken(2016)的研究，選擇合適的解釋異象的因子模型能更好地了解異象收益。在現有的中國市場的因子模型中，Liu等(2019)所提出的情緒以及價值因子對中國市場的多個異象聯合檢驗顯著，他們的四因子模型能有效地檢驗中國市場中大多數主流異象，同時，在主流的定價研究中，FF三因子、FF五因子模型能有效地解釋基本面異象。為了研究LSY四因子和FF三因子、五因子模型能否解釋中國市場不同期限結構的MA異象，本文引入了FF三因子、五因子與LSY四因子模型對MA異象進行解釋，旨在探索主流的因子模型能否解釋MA異象。具體的做法是，在構建MA與規(guī)模的5×5組合后，本文對25組收益與三、四和五因子模型進行Gibbons等(1989)的GRS(Gibbons,Ross,Shanken)檢驗，結果見表8。

表8考察了LSY的四因子(LSY4)和FF三因子、五因子資產定價模型對中國市場MA異象的定價能力。為檢驗模型的穩(wěn)健性，我們將樣本分為全樣本和子樣本。模型等形式左邊(LHS)是均線信號與規(guī)模(Size)進行5×5組合后的加權平均收益，這與Fama和French(2015)做法一致。具體而言，先按從大到小的順序對Size排序并將其平均分為5組，再按MA信號從大到小排序分為5組，兩者相互交叉后形成25組投資組合的平均收益。在MA(3)的全樣本的檢驗中，LSY四因子、FF三因子和FF五因子的 GRS值分別為3.919、3.789和3.332，在99%水平下顯著，這說明GRS值拒絕原假設:α0=α1=…=αn=0，即拒絕截距項聯合等于0的原假設。LSY4、FF3和FF5因子模型無法很好地解釋MA指標所形成的超額收益異象。同樣，在子樣本檢驗中，所有模型的GRS結果在95%水平下均不能拒絕原假設，這說明無論全樣本還是穩(wěn)健性檢驗的子樣本中，三、四和五因子模型都不能很好地解釋中國市場的MA(3)異象。MA(12)和MA(24)的GRS檢驗也得到了相同的結果，這是由于LSY、Fama和French提出的因子模型僅僅包含市場的價值(Value)、規(guī)模(Size)、市場(Market)、情緒(Sentiment)等，但MA異象主要反映異質性投資者的投資行為，這些投資者對信息的反饋和接收不同，從而導致市場中錯綜復雜的交易頻率，這與基本面因子、盈利因子、投資因子和情緒因子均有所不同，因而使得FF三因子、FF五因子和LSY四因子模型在這個指標形成的異象組合上的解釋能力失效。

表8 MA異象收益的GRS檢驗

(續(xù)表)

六、 結論與建議

為檢驗中國市場不同投資期限結構的MA異象的存在性和其成因，本文首先利用2000年1月-2022年6月中國滬深兩市的數據實證檢驗了股票市場不同投資期限結構的移動均線異象。之后，結合中國股市的特點，從投機行為和套利限制的視角分析了中國市場MA異象的成因。最后，為進一步探索主流的因子模型對MA異象的定價能力，本文引入FF三因子、FF五因子和LSY四因子模型對MA異象進行定價分析，發(fā)現結論如下。

一是通過構建短、中和長期的MA指標投資組合，即使經過風險因子調整，利用不同移動均線形成的不同分組組合仍然能獲得顯著的超額收益。二是引入規(guī)模與MA的雙變量分析后的結果顯示，中國市場存在不同周期的投機行為且短期的投機行為更加明顯，這造成了股票價格進一步地偏離其價值。三是利用MA與價格的雙變量分析，規(guī)模、換手率與MA的5×5分組分析了中國市場的套利限制，不同期限的投資策略在中國市場中均存在明顯的套利限制。四是包含情緒面和價值面的FF三因子、FF五因子和LSY四因子模型無法解釋不同期限結構投資者的投資偏好，所有模型的GRS檢驗都無法解釋不同期限結構投資的異象收益。

基于上述研究結果，本文發(fā)現中國市場存在顯著的MA異象，股市異象表明市場有效程度較低，存在資產價格的扭曲，故提出以下幾點建議。

第一，相關部門應認識并關注市場中的非理性行為，普及股市投資知識，加大對中國市場的投資者教育，樹立投資者長期投資意識，同時完善企業(yè)信息披露制度，增加企業(yè)信息透明度。第二，完善中國市場賣空機制，加強股票價格自我修復功能，從而減少因市場交易者的投機行為所引起的市場動蕩。此外，完善的賣空制度也使得上市公司努力完善自身業(yè)務，提高自身盈利能力以減少賣空制度下的投資者監(jiān)管壓力。第三，學界應更多地關注市場的非理性交易行為，并挖掘相應的因子對這些非理性交易異象收益進行合理地解釋。