1、1股票市场的最优限幅间隔与股票价格调整速度周隆斌摘要：本文基于股票价格的偏调整模型，估计了中国股市的价格调整系数，给出了股票价格信息揭示能力的直接证据。文章首先确定了中国股票市场价格调整过程中的限幅间隔为13 天。对沪、深两市的 6 只交易指数的实证结果显示，两市均需 9 天时间方能对新信息冲击实现充分调整。价格调整系数的研究体现了一种基于微观结构的方法、行为金融的视角，把价格形成原理和价格对信息的不完全反应特征相结合进而考察股票市场效率的研究思路，可对事件研究法作有益补充。关键词：价格调整系数 市场效率 限幅间隔 过度反应作者简介：周隆斌，上海交通大学安泰管理学院博士研究生。现代金融理论中，
2、价格具有出清市场和传递信息的双重功能，信息与价格之间的动态关系成为该领域的核心问题之一。金融市场的微观结构理论动态地考察价格随时间推移逐渐吸纳信息的过程。本质上看，这种考察已经深入到潜在交易需求如何转化为现实的交易价格和成交量的过程，进而打开了价格形成的“黑箱”（Madhavan ，2000）。随着行为金融的兴起，投资者决策时的心理“黑箱”也被打开。行为金融领域已经发展出了另一套理论框架来刻画价格对信息的调整过程。其中，围绕价格对信息过度反应、反应不足以及其他的市场异像（DeBondt and Thaler，1985，1987；Jegadeesh and Titman, 1993 等）等研究已
3、产生广泛影响。价格与信息之间的动态关系最终要归结到资本市场效率的研究层面。Fama（1998）就此提出了两个关键性问题。第一，我们观察到的股票价格能否对信息进行充分的反应？第二，如果不能，那么股票价格对信息的调整速度有多快？我们也可在行为金融的框架下重新表述为：股票价格对信息冲击是过度反应（overreaction ）、反应不足（underreaction），还是恰好完全反应（complete reaction）；如果反应不完全，那么过度反应或反应不足的程度有多大。当我们把股票价格的形成原理与其对信息的不完全反应结合起来，并以此考察证券市场效率，我们将会打开一个新的研究视角并得到更丰富的结论。
4、文献回顾虽然人们普遍认同股票价格能够对各类信息冲击迅速做出反应，但是如何测度价格对信息的反应速度，进而考察市场的有效程度却一直存有争议。其中，有两个问题日益引起了人们的重视：第一，价格对信息进行反应时存在着价格调整延迟现象（Hasbrouch and Ho，1987 等）；第二，不同的企业特质影响着价格吸收信息的速度，如企业有无上市交易的期权、信息的性质等（Jennings and Stark，1981 等）。这就对信息与价格之间的动态关系提出了更高的研究要求。相关研究方法中，事件研究法（event study）一直广为人知。以国内研究为例，从早期的赵宇龙（1998）、陈信元、张田余（1999
5、）到最近的张新（2003）等，大多集中在盈余公告和企业并购的市场反应两方面。但是，事件研究法本身所具有的局限性却往往为国内学者所忽视。Fama（1998）对此总结如下：其一，事件窗口的长度选择比较随意；其二，确定市场收益时无法回避 CAPM 模型本身的不可检验性问题；其三，计量方法的主观选择所导致研究结论的不一致性。这些缺陷制约了相关实证结果的2稳健性。基于股票价格与信息之间的关系，Amihud and Mendelson（1987）首先提出了带噪声的价格偏调整模型，刻画了股票的观测价格向其内在价值的调整过程。Damodaran（1993 ）在此基础上巧妙地把价格调整系数发展为不同收益间隔（r
6、eturn interval）下的股票收益方差的函数，为实证估计提供了基础。Brisley and Theobald（1996）修正了具体的函数表达后进一步巩固了实证结果的可信性。Chan 和Ariff（2002 ）重新估计了收益限幅间隔（limiting interval）并得到了较好的效果。通过考察价格调整系数进而估计股票价格的调整速度，这是一种直接测度市场信息效率的方法，它适用于个股和股票组合。该方法不但可以克服事件研究法中存在的某些缺陷，而且也能涵盖测度价格反应的性质及其程度两个方面。本文基于此方法测度了中国股票市场的价格调整系数，从信息揭示的角度考察中国股票市场的效率水平。文章结构安
7、排如下：第二部分介绍了股票价格的偏调整模型，讨论了价格调整系数的经济含义；第三部分是数据选择和研究假设；第四部分实证确定中国股市价格调整过程中的限幅间隔；第五部分测度了中国股票市场的价格调整系数，进行稳健性检验，并对实证结果进行了详细的讨论；最后的第六部分总结了相关结论，对研究中出现的问题进行了思考并展望了今后的研究方向。股票价格调整系数一、价格偏调整模型市场微观结构理论指出，通过市场交易所表现出来的交易价格与无摩擦条件下得到的均衡价格有着很大的不同。一般把前者称为观测价格(observed price) ，把后者称作资产tP的内在价值(intrinsic value) 1。Black(198
8、6)把 与 间固有的差别归因于噪声(noise) ，噪tVtVtP声使观测价格偏离股票价值。 Amihud and Mendelson（ 1987）使用带噪声的股票价格偏调整模型刻画了价格调整过程，模型如下：（1）11tttPgu此处， 和 是对数值。调整系数 满足 。 是白噪声序列，均值为零，tVt 02gt方差为 。调整系数 反映了交易价格向价值的调整。 意味着一种极端情况，此时2 价格不对价值变化做出反应； 意味着价格对信息冲击反应不足，只做出部分调整；01g表明为单位调整系数，意味着尽管有噪声，但价格依然对价值的变化做出充分调整，1g此时（1）式可写为： ，表明股票价格完全由其价值加上
9、噪声给定； 说明ttPVu 1g价格对新信息反应过度。一般认为，证券价值 服从随机游走过程，t3（2）1tttVem代表期望每天的价值收益， 为独立同分布的随机变量，独立于 ，其均值为mt tu零，方差为 。定义观测收益为： 。由（1 ）式、（2）式可得出观测收益方2vttRP差、一阶自协方差分别为：（3）22()tgVarv（4）21(,)()tCovR二、价格调整系数的估计收益序列的方差可以被重新表述为：（5）222()1t gVarRvvg其中， 是内在价值的方差， 是噪声项方差，剩余的第三项反映了价格调整效应。2 2如果价格对信息的调整较慢，即 ，那么价格调整效应为负，并导致观测收益方
10、差减1g小；而价格过度反应（即 ）则具有相反的效应。这其中有一个暗含的假设，即如果时间足够长，那么投资者能够对信息冲击进行充分评估，并通过交易策略在价格中得到最终反应。也就是说，假以市场足够的时间，价格必然能收敛于其内在价值，价格调整系数也将逐渐收敛于 1。为了测度具体的调整系数 ，必须使用不同收益间隔的方差。定义 为时间段 中收g jtRt益间隔为 时的收益。 的方差为：jjtR（6）22()jjt jVarvg其中， 为 时段中的价格调整系数。假设内在价值和噪声过程是独立的，而且经过jg天后股票价格对新信息能够进行充分调整，即 。此时， 。k 1k2()ktVarRv那么， 时段的收益方差
11、和 时段的收益方差之间有如下关系：jk4（7）22() 1()jktjt jgVarRrvgk其中， 。再有， 时噪声和内在价值的方差分别可以写作：1,.j 1k（8）2(,)tCovR（9）1(,)ktktVar把（10）、（11）两式代入（9）式后得到 Damodaran（1993）价格调整系数为：（10）1()(,)22,jtktjjtktktrovjgVaRCR三、数据选择和研究假设各类股价指数作为最佳的市场组合之一，可以避免个股信息差异对实证结果的影响，符合基于股票价格调整速度考察市场效率的要求。本文选用了沪、深两市最常见的 6 只指数，分别是上证综合指数、上证综合 A 股指数、上证
12、 180 指数（2002 年 7 月 1 日后由原上证 30 指数调整而来，代码为 000010）、深证综合指数、深证综合 A 股指数和深证成份指数。数据的时间段选择有两个考虑。其一，作为一个不断发展、完善的新兴市场，中国股票市场在 1990 年代的后半叶的表现要比前期成熟；其二，1996 年 12 月 16 日，为抑制当时的市场过热，沪、深两市对除上市首日的证券外的所有上市股票及基金实行 10涨跌幅限制。涨跌幅限制必然影响证券市场的效率，也会影响具体交易制度下的股票价格行为（曾长虹，2003）。综合以上考虑，本研究选用 1997 年 1 月 2 日至 2002 年 12 月 31 日期间的交
13、易数据。6 年时间中，各指数均有 1444 个观测值。研究所用数据均来自于深圳市国泰安信息技术有限公司的中国股票市场研究数据库（CSMAR ）。使用的统计软件为 SAS V8。四、确定限幅间隔既然股价吸收信息是一个渐进的过程，那么假设在一个足够长的时间内，股价能够对信息进行充分反应，即交易价格收敛于内在价值。这一时间段被称作限幅间隔（limiting interval）。有两种方法可用以确定限幅间隔 值，Damodaran （1993）使用了仿真法，kChan and Ariff（2002）则通过统计检验的方法确定 。虽然后者得到的结果与前者一致，都把限幅价格设定为 20 天，但显然二者内在的
14、判别标准是有区别的。本文采后者的方法。鉴于价格调整系数模型中 和 之间所具有的内在联系，假设 的不同取值会对 值gkg具有一定影响。这种影响在一定收益间隔内统计上是显著的，而随着间隔的增加，这种显著性将会消失。也就是说，由于我们假设股价在一定的时间内对新信息的反应已经很充分5了，因此当 值超过这一限幅间隔后， 值的增加对调整系数 将不具显著影响。本文在kkg的范围内，对每一指数分别计算 （ ）时段内的价格调整系数，1,2.50j1,2.k分别得到 1275 个 值。6 只交易指数共计得到 7650 个 值。基于每一个 值，对所得到g j的 值和 值之间进行统计检验。通过回归来评估 的取值对 值
15、的影响。回归方程如下：gk kg（13）gab当系数 的估计值不再显著时，就说明对 值对调整系数 的大小没有显著影响。此kg时的 值就是该指数价格调整过程中的最小限幅间隔。表 1 概括了 6 只指数单独检验和联k合检验的结果。其中，单独检验结果显示最大的最小限幅间隔为 12 天，联合检验结果显示为 13 天。因此，本文把中国股票市场价格调整过程的限幅间隔设定为 13 天。表 1：最小限幅间隔回归结果汇总指数名称 最小限幅间隔（ ）k上证综合指数 1 天上证综合 A 股指数 1 天上证 180 指数 3 天深证综合指数 10 天深证综合 A 股指数 12 天深证成份指数 1 天六只指数的联合检验
16、 13 天注：显著性水平为 5实证结果一、交易指数的价格调整系数从价格调整过程来看，价格充分调整时调整系数 。在 时，价格调整或者不1gjk充分，或者过度，但调整系数 一直向 1 收敛。因此， 收敛至什么程度才能被称之为jgj价格对信息实现了充分的调整呢？鉴于 Black（1986）和 Stoll（2000）中的有关论述，本文以 的幅度作为界定股价调整速度是否到达充分的理论依据和判断标准，即当10%时，就定义股票价格对新信息冲击实现了“充分调整”。 2.9.jg表 2 报告了基于指数对中国股票市场价格调整系数的测度结果，图 1 显示了价格调整系数随收益间隔收敛的趋势。为检验模型的稳健性，以及更
17、好地观察中国股票市场效率随6时间演变的趋势，本文把样本区间再分为两个阶段进行再检验。第一阶段从 1997 年 1 月 2日至 1999 年 12 月 30 日，共 728 个观测值，第二阶段从 2000 年 1 月 4 日至 2002 年 12 月31 日，共 716 个观测值。相关实证结果汇总后列于表 3。表 2：沪深两市主要交易指数的价格调整系数测度收益间隔（）j上证综合指 数 上证综合A 股指数 上证 180 指数 深证综合指 数 深证综合A 股指数 深证成分指 数1 2.6362 2.6368 2.7412 2.0361 2.0347 1.98472 1.7722 1.7753 1.8
18、262 1.4903 1.4925 1.45423 1.4883 1.4920 1.5265 1.3192 1.3214 1.29344 1.3342 1.3373 1.3576 1.2030 1.2060 1.18955 1.2189 1.2209 1.2188 1.1309 1.1331 1.12336 1.1891 1.1927 1.2066 1.1415 1.1452 1.12947 1.1833 1.1862 1.2234 1.1303 1.1329 1.14278 1.1456 1.1487 1.1190 1.1247 1.1272 1.12269 1.0350 1.0368 1.
19、0357 0.9979 0.9997 1.000910 1.0990 1.1015 1.0683 1.0923 1.0947 1.103911 1.0548 1.0567 1.0354 1.0468 1.0510 1.051712 1.0247 1.0235 1.0106 1.0039 1.0020 1.032113 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000 1.0000充分调整所需时间 9 天 9 天 9 天 9 天 9 天 9 天图 1： 交 易 指 数 的 价 格 调 整 系 数 随 收 益 间 隔 的 收 敛 趋 势0.51.01.52.02.53.01 2
20、 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13收 益 间 隔 （ 天 ）999101999102999130999201999202999230表 3：不同区间内主要指数的价格调整系数价格充分调整所需时间交易指数第一子区间 第二子区间上证综合指数 9 天 8 天上证综合 A 股指数 9 天 8 天上证 180 指数 9 天 6 天7深证综合指数 9 天 6 天深证综合 A 股指数 9 天 6 天深证成分指数 5 天 8 天二、市场效率之对比价格调整系数的实证结果揭示出中国股票市场具有以下显著特点。第一，全部的实证结果显示出高度的一致性，沪、深两市共计 6 只指数都需要 9 天时间才能实现
21、对信息的充分调整。表 4 简单对比了美国、日本以及香港等股票市场上价格充分调整所需时间，从中可以看出，中国股市需要更多的时间来完成对信息冲击的充分反应。这也说明中国股市的信息效率较发达国家市场的效率略逊一筹。 3第二，沪深两市都表现出明显的过度反应特征，并随着收益间隔的增加逐渐向完全反应状态收敛。其中，沪市过度反应的程度又要甚于深市，因为相同收益间隔下沪市的价格调整系数更大。第三，就市场效率而言，深市优于沪市。表 2 显示，在第 9 天，深市 3 只指数的价格调整系数不但收敛至（0.9000，1.1000）区间，而且已经达到了（0.9900，1.0100）的更精确的区间。股票价格的调整系数在
22、的标准下实现的充分调整显然反映出该市场具有更1%高的信息效率。而沪市的 3 只指数则没有一只能够达到 的收敛区间。1第三，随着时间的发展，中国股票市场的效率有所提高。表 3 中价格对信息进行充分调整所需时间的变化就清晰地反映出这点。除深圳成份指数（399001）之外，其他 5 只指数在第二阶段实现充分调整的时间都较第一阶段要少，印证了该阶段市场效率有所提高。表 4：不同市场股票价格充分调整所需时间的简单对比充分调整序号 指数名称 指数简称 数据截取时间所需时间1 标准普尔 500 指数 SP500 6 天2 日经 500 指数 NK500 8 天3 香港全部普通股指数 HKAOI 6 天4 香
23、港恒生指数 HIS1988 年 1 月 1 日 1996 年 12 月31 日 6 天资料来源：Chan 和 Ariff（2002）三、对中国股票市场过度反应的再检验实证结果显示，中国股票市场具有明显的过度反应特征。这是价格调整系数所揭示出的最显著的特点。这一过度反应特征不但普遍，而且强烈。所有的调整系数中，只有深证综合指数（300106）、深证综合 A 股指数（399107）两只指数在第 9 天的调整系数略低于1，其他皆大于 1。有关中国股票市场是否过度反应一直存有争论，如张人骥等（1998）“拒绝接受（上海证券市场）过度反应的假设”。与此相反，赵宇龙（1998）则得出“上海股票市场对预期的
24、好消息存在过度反应的现象，对预期的坏消息存在反应不足的现象”的结论。而沈艺峰、吴世农（1999）则基于对上述两篇文献的批判，重新分析后得出“总体上不支持过度反应假设，即我国证券市场不存在过度反应的现象”的结论。上述研究使用的都是事件研究法，基于 CAR 指标考察股票价格对事件的反应。正如8本文第一部分指出的一样，事件研究法本身所具有的一些局限制约了研究结果的稳健性。因此，本文基于价格调整系数对沈艺峰、吴世农（1999）的样本进行再检验。所有研究样本分为赢家组合和输家组合两组， 4样本区间为 1995 年 1 月 3 日至 1996 年 12 月 27 日。在此基础上，本文还将时间段扩展到 19
25、95 年 1 月 3 日至 1999 年 12 月 30 日，希望通过更长期间的数据采集来增加研究结论的稳健性。限于文章篇幅，表 5 只报告了不同阶段赢家组合和输家组合中出现过度反应的股票的数量。结果显示，股票的过度反应具有一定的普遍性。而且，赢家组合的过度反应特性更为明显。这一结果与刘煜辉等（2003）关于中国股市中信息反应模式的判断是一致的。当然，在没有对价格调整系数法和事件研究法进行更为严谨的理论剖析之后，我们还很难判断孰更有效。但有一点很明确，基于价格调整系数对中国股票市场过度反应的判断，一则为我们提供了新的视角，二则可以避免事件研究法中诸如市场定价模型本身的不可检验性等缺陷，三则因其
26、基于股价的形成原理而构建，有严格的理论支持，具有更深刻的经济含义。关于中国股票市场的过度反应特征，笔者以为，出现此种现象并不奇怪，也符合我们对市场的直觉，理由之一是中国股票市场尚不如发达资本市场完善，投机气氛较浓，羊群现象十分明显。因此，基于各类信息发布的股价炒作也是题中应有之意；理由之二是一个禁止卖空的市场上，投资者（特别是各类庄家）的盈利空间只能通过股价上涨才能打开，拉升股价因此最为有利可图。这是中国股票市场过度反应的内生性机理所在。表 3 关于不同时段实证结果的对比中也可以看到，市场的过度反应并未因时间发展而有所缓解，也从侧面印证了这一点。表 5：对市场过度反应的再检验 数据截取时间 组
27、合类型 过度反应的 股票数量 反应不足的股 票数量赢家组合 23 只 7 只1995 年 1 月 3 日1996 年 12 月 27 日 输家组合 15 只 14 只赢家组合 25 只 5 只1995 年 1 月 3 日1999 年 12 月 30 日 输家组合 18 只 11 只结语价格调整系数具有丰富的经济学含义，因此基于价格调整系数的信息效率研究还可以揭示出股票价格是否具有过度反应或反应不足的特征。事实上，随着行为金融理论的拓展，价格对信息所作反应的性质已经越来越引起人们的关注。在这一意义上，基于股票价格调整系数的研究方法通过揭示价格与信息之间的动态关系，有助于我们深入理解信息逐渐进入价
28、格的过程，并为深入考察股票市场的效率提供了新的视角，具有较为广阔的应用空间。但是，我们也必须看到，仅就股票价格调整速度考察市场的效率具有一定的片面性。以价格调整系数值而言，整个的调整过程表现出相当的波动性。某些时候，价格调整系数在到达文中所定义的“充分调整”区间后，会在后续的时间内偏离出去。因此，仅从价格调整过程来看，一个比较全面的考察标准应当包括：第一，股票价格对信息的反应速度；第二，股票价格调整过程中的调整精度；第三，股票价格对信息反应时围绕完全调整（即）的波动程度。关于这一问题，笔者尚未从国内外相关文献中发现类似的讨论。1g9第二个问题涉及调整系数的值域设定。因为实证结果中 值有大于 2
29、 的情况出现，这g已经突破了 Amihud and Mendelson（1987）关于调整系数值域的判断。笔者以为，这涉及到有关收益序列随机过程的稳定性假设，重新考察序列自相关特性将有助于回答这个问题。最后，随着行为金融学研究的不断深入，投资者心理因素对股票价格的波动以及市场运行的影响日益为人们所重视。一个被普遍接受的观点是，股票价格的反应不足或反应过度现象能够在一个相当长的时间内存在（Barberis and Thaler，2002）。这就暗示，原先有关股票价格将在一定的时间内对新信息实现充分调整的假设忽略了价格行为存在的特殊性和持久性，有不尽合理之处。因此，如何处理调整系数估计中的关键环节
30、限幅间隔问题就值得更加深入的研究。参考文献：1 Amihud, Y. and H. Mendelson, 1987, Trading mechanisms and stock returns: An emipirical investigation, Journal of Finance 42, 533-553.2 Brisley, N. and M. Theobald, 1996, A simple measure of price adjustment coefficients: A correction, Journal of Finance 51, 381-382.3 Chan, De
31、nnis and M. Ariff, 2002, Speed of Price Adjustment to Information, Managerial Finance, 28, 8, 44-65.4 Damodaran, A., 1993, A simple measure of price adjustment coefficients, Journal of Finance 48, 387-400.5 Madhavan, A., 2000, Market microstructure: A survey, Journal of Financial Markets, 3, 205-258
32、.6 张人骥，朱平方，王怀芳.上海证券市场过度反应的实证检验J.经济研究，1998，(5).7 沈艺峰，吴世农.我国证券市场过度反应了吗?J.经济研究，1999，(2).8 刘煜辉，贺菊煌，沈可挺.中国股市中信息反应模式的实证分析J.管理世界，2003，(8).注释1 Madhavan（2000）把 称之为“全部信息（full-information）下价值的期望值”。tV2 这一标准的选择有一定的武断性。笔者对 的选择源自 Black 对“几乎所有（almost 10%all） ”一词内涵的理解。详见 Black 于 1986 年发表的著名论文“Noise”第 533 页。对此，Stoll（2000）认为，根据股票内在价值的不确定性和推动股价向其内在价值回复的力量来看，这一设定（指的是“几乎所有”意味着至少 90）符合经济学的直觉。3 必须清楚地看到，这种对比只能提供一个参考意义。因为 SP500、HKAOI、HIS 和NK500 的数据区间与国内 6 只指数的数据区间不同。4 沈艺峰、吴世农（1999）文中赢家组合和输家组合中各有 30 只股票。CSMAR 数据库中，输家组合中的琼民源（原股票代码为 000508）数据大量缺失，因此被舍去。所以，本文的输家组合中只有 29 只股票。但不影响总体的实证结果。
