沪深股市均值回复效应实证研究——基于GIBBS抽样方法.docVIP

中国数量经济学会2008年年会论文 沪深股市均值回复效应实证研究——基于GIBBS抽样方法 胡日东、苏梽芳 （华侨大学数量经济研究院，福建泉州：362021） 【摘要】本文使用一种新的模拟方法GIBBS抽样对沪深股市月超额收益率数据进行标准化后，基于VR检验研究两市月超额收益率是否存在均值回复效应，实证结果表明，1996年到2006年11年间，在间隔为3~33个月的水平上，沪深股市都不服从均值回复，两个市场都达到了弱式有效，但是沪市的有效性大于深市。本文的GIBBS抽样基于一个Markov-Switch模型，因此本文在估计VR的经验分布时考虑了数据异方差的持续性和特定形态等信息，而非传统方法中只考虑异方差持续性而忽略其特定形态，因此结论更加的可靠。 【关键词】GIBBS抽样 方差比检验 均值回复 [Abstract] This paper performs the test whether the monthly excess return of Shang Hai index and Shen Zhen index exist mean reversion effect or not by employing a new simulation technology Gibbs sampling to standardize the return series. The inference show no evidence about the mean reversion in these two stock market during the period 1996~2006, which mean that both markets are weak-form efficient. Based on a Markov-Switch model, our estimation of VR empirical distribution allow for the information on heteroskedacity such as the persistence and specific pattern, so our conclusion must be more credible and exact. [Key Word] Gibbs sampling Randomization Variance ratio Mean reversion 引言 对于金融和经济时间序列的动态特征，常常可以用随机游走（random walk hypothesis）或均值回复假说（mean reversion hypothesis）来描述。如果序列遵循随机游走假说，那么对价格的任何外在冲击影响导致波动将是长久存在，利用历史信息将不能有效预测序列未来行为；反之，如果序列符合均值回复假说，意味着价格水平随着时间推移可以回归其平均水平，同时，也表明可以利用历史信息来分析预测未来的序列走势。 有效市场假说（EMH）指出，如果股票价格是一个随机游走过程，那么就不能利用过去价格的信息对未来价格的走势作出预测，这时股票市场达到了弱式有效；反之，股价变动就是一个均值回复过程，价格围绕一个均值波动，因此股票价格具有可预测性。许多西方经济学家认为有效市场假说是现代金融理论的基石，没有任何一种经济学假说比有效市场假说得到更多的实证研究的支持。对股票市场是否遵循均值回复的研究不仅和国内外投资者的利益息息相关，而且对资本资产定价和金融资源配置有深远的意义。此外，对中国股市是否存在均值回复的实证研究可以揭示新兴市场的发展规律和特点。 在检验股票市场是否存在均值回复效应的众多检验方法中，方差比检验（Variance Ratio test， VR）是一种被广泛使用的技术。VR检验首先由Cochrane(1988)引入用来度量GDP序列中随机游走成分的大小，由Lo和McKinlay(1989)提出来检验股票价格序列中随机游走成分后，被广泛用于验证时间序列是否遵循随机游走和研究证券市场效率等问题。 基于VR检验，国外学者对股票市场的有效性做了很多研究：Ojah和Karemera(1999)利用多元VR检验了南美四个新兴股票市场的市场有效性，证明它们达到了弱式有效；Grieb和Reyes（1999）利用VR检验墨西哥和巴西股票市场个股和指数的周收益率，发现除了巴西股票市场的指数收益遵循随机游走之外，其他三个市场的检验都存在均值回复；Lee和Chen(2000)利用VR检验中国沪深股市的A股和B股市场收益率序列，结果拒绝了这四个市场遵循随机游走的假设，更进一步，他们利用E-GAR