有效市场假说与行为金融理论.pptVIP

The 1980s and Excess Volatility Miller的理论认为如果金融市场缺少机智钱的套利活动，那么就会导致像过高估价和泡沫这样的异象。然而评价Miller理论的一个难点在于缺少关于存在卖空限制的股票的数据，这样的数据比较难得到。我们可以到有卖空活动的股票的总数。Figlewski发现个股较高的短期利率水平往往意味着较低的回报，Miller的理论也预示了这一点，但并不完美，从另外一个角度来说，不同股票的短期利率水平和它卖空的难易程度没有清晰的关系。不同股票的短期利率水平反映了卖空的需求。所以在使用短期利率这个数值型变量作为套利成本的指标时，会存在严重的变量误差问题（errors-in-variables）。 Short-Sale Issues as Obstacles to Smart Money The 1980s and Excess Volatility 最近有些论文通过观察投资者们的不同观点来判断是否存在卖空限制，因为当存在卖空限制时，投资者们的观点会影响股票的价格。通过避开直接观察卖空限制，我们还是会发现当人们对某支股票的观点存在很大差异时，卖空限制不会对这支股票起作用，所以更多的悲观投资者不会阻止股票被过高地估价，也因此获得了较低的回报。 Short-Sale Issues as Obstacles to Smart Money The 1980s and Excess Volatility Scherbina通过计算分析家预测分散指数（dispersion of analysts’forecasts来）度量不同观点的差异程度。她发现拥有较高指数的股票有较低的回报，她把这种低回报归因于不确定性的解决。Chen,Hong和Stein用基于共同基金投资组合的数据库衍生而来的所有权的宽度来衡量不同观点的差异程度。 Short-Sale Issues as Obstacles to Smart Money The 1980s and Excess Volatility 如果某些股票卖空套利的成本非常大而且回报很低，那么这就和Miller的理论不谋而合。然而在现实中，令人吃惊的是，很难得到有关股票卖空套利成本的数据，甚至用来做计量经济学研究的数据至今也很难得到。有一些已经发表的论文里有关于卖空套利成本的数据，但这些数据都是2000年以后的。 Short-Sale Issues as Obstacles to Smart Money The 1980s and Excess Volatility 最近，Jones和Lamont发现一个有关卖空套利成本数据来源。在美国20年代到30年代纽约证券交易所曾经有一个被称作“贷款人群” （loan crowd）。Jones和Lamont收集了1926年到1933年期间被借出的股票的利率的时间序列数据。他们研究发现那些卖空套利成本较高的股票更容易被过高估价，这和Miller的理论吻合。而且，他们发现那些卖空套利成本较高的股票拥有较低的回报，再一次和Miller的理论吻合。当然，他们所用到的数据的时间跨度只有8年，所以结论是否适用于今天值得怀疑。 Short-Sale Issues as Obstacles to Smart Money The 1980s and Excess Volatility 为什么有关卖空套利成本的数据这么少？为什么纽约证券交易所的贷款人群会消失？或许是因为经过1929年的大萧条之后人们对卖空套利者充满敌意，迫使他们进行地下交易。国家在那时起也开始反对卖空套利。 Short-Sale Issues as Obstacles to Smart Money The 1980s and Excess Volatility 幸运的是，有关卖空套利成本数据长期缺乏的局面有望得到改善，而且卖空逃离也会变得更加容易。2002年，许多金融机构联合起来创办了一个可以在网上借贷股票的电子市场。这个交易平台在开始的两个星期超过110亿美元的交易额，每天过账1万亿美元。 Short-Sale Issues as Obstacles to Smart Money The 1980s and Excess Volatility 希勒探讨了卖空成本也不不止是借入股票的利息成本，而且还有约束卖空的心理成本。很多投资者都认为卖空很麻烦并且风险更大，也许借出股票者提前收回股票，卖空者被迫提前归还股票。并且，卖空承担的风险是无限的，损失有可能比初始投资还要大，卖空的收益有上限而损失无限。Kahneman和 Tversky的前景理论指出：个人对于等额损失的厌恶程度高于对等额收益的满意