1我国B股市场弱式有效的实证检验 摘要：本文使用国内学者对我国证券进行实证检验时最常用的游程检验，自相关检验以及方差比检验方法，对Ｂ股市场是否达到弱式有效进行了实证分析。检验结果显示，上海Ｂ股市场自1998年开始达到弱式有效，而深圳B股市场则自2000开始达到弱式有效，两地市场在达到弱式有效的时间上存在差异，且弱式有效的稳定性也不同。 关键词：B股市场; 随机游走; 实证检验 引言 有效市场是理论作为现代金融学的基石之一，是接受的实证检验最多，也是争论最多的金融理论之一。目前学术界对我国证券市场有效性的研究主要集中于Ａ股市场，单独针对Ｂ股市场有效性的实证研究则较少。B股市作为我国证券市场走向国际化的实验田，尽管其规模很小，但是它为我们探索证券市场国际化的发展思路起到非常重要的作用。B股市场与A股市场相比，发行公司都是境内公司，上市地点相同、监管的主体相同，投资者群体经历了由不同到相同的变化等等，这样的背景条件下，B股市场的效率与A股效率是否相同？如果不同，是什么原因造成的？主要原因是什么？对这些问题的探讨将会推动对证券市场效率理论的研究，加深对证券市场效率的理解，为加快证券市场建设与发展提供有益的参考。回答这些问题，首先要对B股与A股的市场效率状况进行研究。对于A股市场效率的研究[1]比较多而且已基本取得一致结论，1997年之后市场呈现出弱式有效（张兵，2003）；而对[2] [3]于B股是否达到弱式有效还没有定论。陈旭、卢鸿（2001）利用1996年4月中旬至1999年7月中旬的沪深收盘指数，应用ADF检验方法进行实证分析表明沪、深B股市场尚未达[4]到弱式有效。林水山（2005）利用96年9月至04年4月左右的B股日收益率，采用R／S分析法进行分析，表明我国B股市场尚未达到弱式有效。本文主要运用其他学者对我国证[5] [6]券市场进行有效性检验的常用方法，对B股市场的弱式有效性进行实证检验。 1感谢南京农业大学经济管理学院院为本文提供的资金资助。 1
一、研究方法与数据 1970年Fama将有效市场定义为：如果证券价格“充分反映”了可得的信息，则证券市[7]场是有效的。同时根据可得信息集的不同，将有效市场三种形式：弱式有效、半强式有效和强式有效。如果价格所反映的信息集仅包含过去的交易信息，如交易价格，成交量等，则是弱式有效；如果信息集不仅包括过去的交易信息，也包括所有可以公开得到的信息，如公司盈利报告、财务报告、股票细拆等，则为半强式有效；如果信息集包含了不为大众所知的内幕信息，则为强式有效。弱式有效是市场效率的最低层次。对于新兴证券市场，一般是不能达到半强式和强式有效的，所以对其检验主要是针对弱式有效进行检验。弱式有效假说认为现在的价格已充分反映历史序列数据中所包含的一切信息，从而投资者不可能通过对以往的价格进行分析而获得超额利润。证券价格只对新的信息做出反映，而新信息的出现是随机的，因此证券价格的变化应是随机的。随机游走模型检验便成为判断弱式有效的重要标准。 （一）关于随机游动假设 随机游动假设最简单的形式就是独立同分布增量（IID）的情形，称为随机游动1。动态序列{p}由下式给出： t2 p=µ+p+ ε, ε~IID(0,σ) （1） tt-1tt2这里p 是资产价格的自然对数，µ是自然对数价格变化的期望，IID(0,σ)表明ε为独立tt2同分布随机变量，具有零均值，方差为σ。将独立同分布情形的假定放宽到包括独立但不同分布的增量过程，便是独立增量的随机游动假设，称为随机游动2。虽然将同分布的条件进行了放宽，但这一模型仍然保持了过去价格增量的任意函数转换形式不能用来预测未来价[8]格增量的任意转换形式这一重要经济性质，同时这一假设更接近证券市场发展变化的实际，对于许多依时序变化的金融资产的收益率序列是特点有用的。近期的经验文献中常用作检验的关于随机游动假设尽将限制为不相关增量，不相关增量情形是随机游动假设最弱的一[8]种形式，其包含了非独立但不相关的增量过程，称为随机游动3。 （二）检验方法 1、游程检验 针对独立同分布增量随机游走模型，常用的检验方法是顺序和反转检验、游程检验。本文采用游程检验对B股市场效率情况进行检验。游程检验是其将不间断的正或负的收益的顺序数（既游程）与在随机游动假设下的样本分布进行列表比较检验。考虑到证券市场上连续两天的收益率相同这一情况极少发生，我们定义如下两类游程：收益率连续为正的一组序列为一个1游程，连续为负或零的一组序列为一个游程。 2
这里价格的对数（p）假设为无漂移的独立同分布（IID随机游动： t2 p= p+ ε, ε~IID,σ) tt-1tt 记I为随机变量(游程)，其定义为： t1假设：r=p-p>0ttt-1I={ t0假设：r= p-p<0ttt-1[8]为检验该贝努里情形下的随机游动，构造如下统计量： 1N+-2nπ(1-π)runs2Z = (1) 2nπ(1-π)[1-3π(1-π)] 其中N为总游程数，n为样本容量，π正游程的概率。当样本足够大时，z趋向于正run态分布。则在一定的显著性水平下，计算所得到的z的绝对值小于临界值，则说明股价序列符合随机游走假说；如果计算所得到的z的绝对值大于临界值，则拒绝随机游走假设，市场尚未达到弱式有效。 2、自相关检验 在不相关增量随机游走假设下，股价收益率序列各阶自相关系数均为零，因此，可以通过检验股价收益率序列自相关系数是否为零来对随机游模型进行检验。收益率序列自相关系数： Cov(r,r)tt-kρ（k）= （2） Var[r] Var[r] tt-k 其中ρ（k）为收益率序列的k阶自相关系数，r为指数在t时的对数收益率。 t1970年Box和Pierce提出Q统计量，可以对所有序列相关系数全部为0的联合假设进行检验。 m 2Q = n∑ ρ (k) (3)2 k=12卢恩和鲍里斯(Ljung and Box,1978)证明对于小样本下述有限样本统计量对χ的拟合更m好。 2 m ρ(k)'Q=n(n+2)∑ (4) mn-kk=1nm其中为样本容量，为最大滞后阶数。 2 n为样本容量，m为最大滞后阶数 3
Q统计量可以在任意方向及所有滞后长度上检验其对零自相关的偏离。在一定的显著性2水平下，如果Q服从χ分布，则认为所有自相关系数同时为零。但是如果滞后阶数定的太mm[8]多，则会因为高阶自相关的不显著而削弱检验功效。 3、方差比检验 所有三种随机游走的假设的一个重要性质是在随机游走增量的方差必须是时间段的线性函数。由此可以得出，q期连续组合收益（r++..+r）的方差估计量应为r方差估计量trt-1t-qt的q倍。即 Var[r(q)]t =q (5) Var[r]t[8]罗和麦金雷(Lo and MacKinly,1988)在一般条件下渐近等式： q-1 Var[kr(q)]tVR（q）= =1+2·∑(1 - )ρ(k)(6) q·Var[r]qtk=1的基础上，通过对异方差调和估计量的引入，使得方差比统计量在存在异方差的条件下，仍然可以对随机游模型进行检验3。通过计算标准化统计量φ*(q): nq (VR(q)-1)φ*(q)= ～N(0,1) (7) ^ θ 在一定的显著性水平下，如果股价序列是随机的，则φ*(q)服从标准正态分布。在一这的显著性水平下，当φ*(q)小于临界值，则认为股价序列是随机的，否则股价序列存在相关性。 （二）数据 文中所有数据来自香港理工大学中国会计与金融研究中心与深圳市国泰安信息技术有限公司合作开发的中国股票市场研究数据库（CSMAR）。上证B股指数起止于1992年2月24日至2004年12月31日，共3149个数据；深证B股指数起于1992年10月7日止于t2004年12月31日，共2923个数据。令p为时刻的收盘指数的自然对数，定义对数收益t率为r=p-p。 ttt-1 3 异方差调和估计量的具体计算见约翰·Y﹒坎贝尔，安德鲁·W﹒罗，艾·克雷格·麦金雷著，朱平芳，刘弘等译，金融市场计量经济学，上海财经大学出版社，第42页。 4
二、实证检验结果 1、游程检验的实证结果 表1给出了游程检验的结果。结果表明，在5%的显著性水平下，上海B股市场和深圳B股市自2000年后z统计量均低于标准正态分布下的临界，达到弱式有效。 表1 游程检验结果 深圳B股指数 上海B股指数 游程总数 游程总数 z 年度 N z N runsruns1992 88 () 21 () 1993 102 () 101 () 1994 104 () 101 () 1995 115 () 100 () 1996 102 ()* 117 ()* 1997 100 () 99 () 1998 120 () 94 () 1999 114 () 98 () 2000 121 ()* 113 ()* 2001 108 ()* 109 ()* 2002 133 ()* 133 ()* 2003 125 ()* 117 ()* 2004 116 ()* 121 ()* 注：括号内的数字为Z值的显著性水平；*表示在5%的显著水平下通过游检验。 2、自相关系数检验的实证结果 表2、表3给出了自相关检验的结果。表2显示，上证B股市场在1997年之前存在明显短期相关性一阶自相关，1998年后这种自相关性减弱，2000年后消失。Q统计量显示上证B股在1997年之前存高阶自相关，而1997年之后高阶自相关消失。表3中前3阶自相关检验结果显示，深圳B股市场的结构并不稳定，滞后1期、2期和3期收益率自相关显著性交替变化，滞后1期自相关性更强一些。从Q统计量来看，在1997年之前，Q统计量显示1997年之后多期相关性消失。 5
表 2 上证B股指数自相关检验结果 ρ(1) ρ(2) ρ(3) Q(4) P-valueQ(8) P-value1992 * * * 1993 * * * 1994 * * * 1995 * * * * 1996 * * * * 1997 * 1998 1999 * * 2000 2001 * 2002 2003 2004 * 注：*表示在5%的显著性水平下，自相关系数显著异于零； 表3 深证B股自相关检验结果 ρ(1) ρ(2) ρ(3) Q(4) P-value Q(8) P-value1992 * * * 1993 * * * * 1994 * * * * 1995 1996 * * * 1997 1998 * * * 1999 * * * 2000 2001 * * * * 2002 2003 2004 * * * 6
注:*表示在5%的显著性水平下，自相关系数显著异于零； 3、方差比检验的实证结果 表4给出了考虑异方差情况下方差比检验的结果,滞后16阶方差比检验结果表明上证B股从1996年开始便现出一定的弱式有效,1998年起2、4、6、8、16期方差比均支持弱式有效。滞后16阶方差比检验结果表明深圳B股市场从1994年就开始4表示出弱式有效的特征，但统计量并不稳定。2002、2003年的检验结果都支持弱式有效的假设，但2005年是否仍然支持，还有待实践的检验。 表 4 上证B股指数方差比检验结果 q 2 4 816 时间 * * 1993 1995 * * * 1997 * * * * * * * 1999 * * * * * * * * 2001 * * * * * * 2003 * * * * 2004 **** *注:表示5％的显著性水平下方差比统计量符合正态分布 q表示方差比的期数 4 1992年样本量过小，可以不考虑。 7
表 1 深圳B股指数方差比检验结果 q 2 4 816 时间 * 1993 * 1995 *** * 1997 ** * 1999 * * * ****2001 2002 * * * * 2003 * * * * *注:表示5％的显著性水平下方差比统计量符合正态分布 q表示方差比的期数 三、结论 通过对上海深圳两地市场B股价指数进行实证检验，我们得到以下结论： 98年之前我国两个Ｂ股市场均未达到弱式有效，各期收益之间存在正自相关，尤其是上海B股市场存在稳定的滞后1期自相关。98年之后上海B股市场基本达到弱式有效，短期相关性基本消失。深圳B股市场自2000年后达到弱式有效，但不稳定。02、03年的检验结果都支持弱式有效的假设，但05年是否仍然支持，还有待实践的检验。 研究结果说明，上海B股市场表现出较高的稳定性特征；深圳B股市有效性也有提高的趋势，但其表现不如上海B股市场稳定。 参考文献 [1]张兵，李晓明.中国股票市场的渐进有效性研究[J]。经济研究，2003，（1）：54-61。 8
[2]陈旭、卢鸿.B股市场的制度特征[J]。财贸经济，2001，（4）： 61-64。 [3]陈旭、卢鸿.中国B股市场效率理论、经验分析及成因解说[J]。世界经济，2001，（３）：37-45 [4]林水山.B股市场的分形结构研究[J]。技术经济与管理研究，2005，（2）：98。 [5]宋颂兴、金伟要.上海股市市场有效实证研究[J]。经济学家，1995，（4）：107-113。 [6]吴世家.我国证券市场效率的分析[J]。经济研究，1996，（4）：13-19。 [7]Fama,Eugene F. Efficient capital markets:a review of theory and empirical work[J].the journal of finance,1970,(25):383-417. [8]约翰•••Y.坎贝尔、安德鲁•W.罗，艾•克雷格•麦金雷.金融市场计量学[M]上海：上海财经大学出版社，2003，23-42。 Testing for weak form efficiency in China’s B share Pan Junchang nanjing agriculture university in this paper we tested the weak form efficiency of China’s B share by run test, correlation test and Variance ratio test which are popular used in testing weak form efficiency in China’s A share by scholar in china .Empirical results suggest that Shanghai’s B share have got weak form efficiency by year of 1998, and Shenzhen’s B share by the year of 2000. There are time differences in achieving weak form efficiency between Shanghai’s B share and Shenzhen’s, and the stability of efficiency state also different. Key words: B share﹒Random walk﹒test 9
