第9卷第6期管理科学学报 2脱年12月JOURNAL OF MANAGEMENT SCIENCES IN CHINA α)6 中国股市中惯性与反向投资策略的获利模式①沈可挺刘煌辉2(1.浙江工商大学经济学院，杭州31∞35;2.中国社会科学院金融研究所，北京1∞732)摘要:讨论了中国股市中执行惯性策略或反向策略的获利模式及其与市场状况及个股特征因素的关系.整体而言，半年期内执行惯性策略较为成功，而半年期以上则反向策略获利性显著.此外若加入考虑其他在形成期的市场状况及个股特征因素，赢家-输家策略则是更为明确，且更为显著的获利模式.关键词:惯性策略;反向策略;均值回复中图分类号: 文献标识码:A文章编号:1∞7 -9807(2酬)06-刷3-10 效应高的股票比惯性效应低的股票更有利.。引言尽管惯性和反向策略在实务界很流行，在学术界也备受关注，但策略获利性并未因此而消失.近年来的金融研究中最令人关注的实证发现Jegadeesh和Titman[7]发现惯性策略的获利'性，在之一是资产收益率的可测性.基于过去发现绩效20世纪90年代的样本数据中依然存在，说明原构建的赢家-输家交易策略具有显著的获利性，先的结果并非数据窥测(datasn∞ping)的结果.另De Bondt和Tha1ep，21报告了股票价格对信息过外Rouweru】orst[8]报告了在12个欧洲国家中也存度反应现象，过去3-5年表现不佳的公司在随后·在相似的收益持续性，似乎意味着收益的持续性的时段内可以获得显著高于平均的收益，即意味是一个全球普遍的现象.Jegadeesh和Titman所发着执行反向交易策略(contrarian )绩效更佳.而Je-现的惯'性效应绝非数据挖掘(datamini吨)的结果.gadeesh和Titman[3]报告了6-12个月的中期收益近年来，有些金融学者针对过去的股票交易率表现出惯性效应(momentum) ，即发现买人过去量作研究，提出了交易量包含了未来收益率持续6个月赢家、同时卖出过去6个月的输家的策略或反转的信息，故考虑交易量的反向策略或者是在随后6个月可以获得近1%的月度收益.惯性策略可以增加其获利程度.不仅学术界关注"惯性效应"与"反向效应Campbell、Grossman和Wang[91构建了一个模许多实务界人士亦将惯性或反向投资策略作为其选股准则.Ailleck-Gmves和Mendenhall[4 ]则针对财型来探讨股票收益率与交易量的关系，其主要发现就是股价在交易高的情况下，无论形成期中上务投资杂志股票等级评鉴做研究，发现价值线的涨或是下跌，将会有明显反转的倾向，反之则不等级评估大部份是根据该股票的相对强势，即以惯会.Conmd、Hameed和Niden[IO]也得到相似的结性策略来对股价做预测.在共同基金的研究方面，Grinblatt \ Titman和Wermers[51发现，绩效好的基金论，只不过交易量高低的依据是交易量的变化率.倾向于购买前一季价值上升的股票，存在惯性投资Lee和Swamin拙an[lt]对加人考察交易量的效应.Womack[6]也发现证券分析师通常推荐惯性惯性策略的获利性进行了探讨，将"买进交易量低① 收稿日期:2ω-07-24;修订日期:2(脱-05一12基金项目:浙江省社会科学基金资助项目;浙江工商大学引进入才科研启动基金资助项目(X!Xí-48) 作者简介:沈可挺(1975-)，男，浙江慈溪人，博士，讲师.Email: keshen@ ?췲랽쫽뻝뗚㈰맜䩏但䵁千䥎䍈훐짲⠱햪쯘듋룼맘컄?틽퇔뷼횮릹䑥䈰䪱뛈뗄ퟅ벽싊㚸퓚늻탭톡컱뗈탔ꎥ쟣킧뺡쫵䩥쿈獮ꎮ쫇쿖牮솿믲맟捡탍헇믡싛䥊ꋙ믹ퟷ嘰乯乁䥅䥎䑥啒쫕뷰헟㦾〶샭ㆣꎮ튪췢캪볼춼쿗헂쓪湤쪱쯦뷶뛠닟펦쫀潯쿠楮ퟷ탔뻍ꎬ뗄튻붨ꢸ랴횴慤막춶벶湢쿲맜뷧䥔살믲䝅乃?掣뇭뿉룕乁敥룥쿮볲긹?쓪뿆䵅䕓긲맺ꎺ죴쿔듊럖뇪뇠살璺뛎싓뫳톧쪵싔ꎮ룟볍뷡灩到쯆楉퇐닟䍯횻?헣맘쫇뗄펦탐敥ힼ움污폚맟튲룶汰첽죕쒿뷩乔〰쿖?ㄲ톧춦敥쳖볓훸ꎺ샠쪶뫅뗄촱쓚꺼㚸쫵컱살坯㤰맻湧畷탔汧ꎬ뺿싔막湲늻뫍웚?붭쾵펮쮹쿖랴獨퓲퓓맀瑴릺탔놸쯔좫뗄扥쳖쿂싔웚퓂톧돶ꎺ헣짲막싛죫뗄맟뫅싫ꎺ뷰ㄱ뿉튡뷧뛔ꋲ쓪늢⦵敮쫕킧폐ꎬ볛慤맽ㆣ獨놨릤ꎮ닺볒짆쿳쿲뫍횾듳ꆢ싲쫜?쟲탅疡막뗸獷뗄㉣붭뿉쇋뾼믱탔ꎺ죚慬틔맟ꋍ슿맘죋막浣욱듺럇쒽桯틦펦킩쳡퓚ꆢ붻䥄쪡춦곁뫍짌헻쫕튻놼ꎬ붻呩䅭막늿잰랴맘㊸웕쾢ꉇ욱믱쫐훐싇샻닟䘸?〷퇐敲믱곊짒힢쪿볛毅뇈뗄쫽牳돖뻸뷰돶퓶붻䡡틗볏㏒짧⠱탔듳쳥틦쫤?맽틗瑭散욱럝瑮튻쿲힢뇩ꎬ䥄쫕붫샻묰믡㤷呩맺웤쒣싔㌰ꆪ뺿汬뗃뇂풻ꆰ틠ퟶ쉪맟퇹뻝ﮣ璡탸럇죚쇋볓䡬솿킧湡㞡뿆㗒톧뛸싊볒좥닟慮殡뗈쫇뫷벾럖뗄맊獳틦믡훐막쯻쪽ꎻꎮ㤸ꎬ쿔맟붫풤튲탔놾뿺껁븸쫽?붻웤룟敥쾻瑮ꨲ톧묩펦뺭쫐퇔퓚ꎮ랴㤱〷ퟮ뗄붻?퓐㎡훸싔嬳쎽탔맟ꩇ벶룹닢뫍볛랢킧떫쫽냄?ꎬ쿖뻝헟틗뾼믱涼싊폐撺뗍浡뷸㒣믹퐲얾믐뷰쓐맟훐탎쿲⠲쇮룟⡭ﰱ킧탔ꎮ쿖펦〨쯆췚헫솿샻쟩쵎뗄볃ꎬ뿉틗엏ꨵ⡣嶱浶움뻝睥횵퓚닟謁쿳싇ꆺ폫쏷탐䥬?ꎬ횴돉닟〰죋폚ꔶꎥ펦믲퓚횤뗍ꆾ훐摡뫵뻲뛔냼돌뿶楤틀톧냫닢ꊹ쓪潮ꢸ潭敳본룃짏쪵싔틖ꎮ붻쵷쿔쇋꧈훺헣탔탐웚싔㘩맘욽룶뗄ꆱ랴릲좯틀瑡틢⡤맽몬뛈쿂敮뻝ꆭ헆쿮붭풺쓪탔싔?뇭瑲뫍ퟶ막敉짽컱믱㝪탒䩥틗慮랴첽敮?쒿듈맟뗄ꎻ〶힢뻹퓂폫쿲춬럖막좻캶慴좥쇋ꎮꎬꆾ쫇ꎬ웚ꎮ뻟쿖慲쬶䵥퇐욱獬뗄뷧샻늴条솿뛊뛔쳖먲ꎻ쾪瓡랢폫탔쫐뻹ꆪ뗄뛈ꆰ춶믹컶욱듦ퟅ?캴컞붻〰헣죋몼쓚믹폐늻楡ꆪ湤뺿뗄㕪막뫜탔?摥ꆣꎬ닟뎡횵〰쪵쫕똩쫤랴뷰쪦룼퓚막살싛䫒틗볓㛒붭ꎬ쿖훝횴폚쿔병温ㄲ敮ꎬ쿠랢욱쇷늢敳릹맘쟣붫묰릤늩랴싔ힴ믘㐳횤틦볒쿲닟뗄춨폐쫕탎늵솿ꎬ맟죫㗒짌쪿㌱탐맽훸뗄벨룶汬뛔쿖캴梺쿲붨쾵ꆰ믲뿶뢴ꆪ랢ꎬꎮ킧싔퇐뎣샻쮵붻틦돉쎵묱듳ꎬ벴탔쿲〰랴맟벰쿖좥뗄릫벴킧퓂닟펦ퟷ慬잿뺿ꎬ듦췆ꎮ틲쏷돖쵔틗싊쇋웚뷏뇤뾼싲㊣톧붲?틽쪦쿲룶틢싔ꆱ캪랽볶풭탸돖훐뮯㌵탔랢믱쮾룼뗄汈볛쫆벨퓚듋楴튻웤랴뷸닟달뷸ꎮ춶닟막캶ꎬ웤쏦탔탸짏욵싊ꎻ쿖샻퓚병훐ꆻ횵킧맟톧뛸믲룶훷횮붻죋䕲싔쳘ꎬ탔쒽ꎮ붻닅湡싲㊣싔벨탔쯦ꎮ웚놴쿟벴뫃쿻滋헟쒣튪퓲틗뿆楬뗄헷?껖뷏킧ꎬ뫳뛸쫕죫フ뗄틔춶쪧醴쫇랢늻틗솿퇐ꎺ믱틲웴步킹캪䩥틦맟믹ꎮ?뗍맽닟샻쯘솿뚯獉韛돉튻풲뷰샻믹汥쒣ꎬ좥뗄뷰湀릦?싔쪽펮탔獡벰ꎬ볒훺絬ꎬ쿮疣뗄웤튻웑뛸쒿깣퓚폫쫤냫⡸潭믱쫐볒〶몽쓪ꆪ뎡닟웚㐸샻ힴ싔??틔뿶퓲킾짏쒣벰쫇뿋퓲룶룼쪽念막랴캪쳘쏷겱쿲ꋙ헷좷놾닟틲ꎬꤱ싔쟒〰믱㜳샻㈩탔쿔훸ꎮ
-44一管理科学学报2(脱年12月的赢家，并卖空交易量高的输家"与"买进交易量从1995至2002年，股票价格、收益率来自于高的赢家，并卖空交易量低的输家"两种惯性策CCER②中国证券市场价格与收益数据库，周收益率略，与单纯的惯性策略作一比较，发现前者前五年资料已经对分红、配股、增发等做出了调整.获利性最高，而后者前五年的获利性最低，甚至在本研究的样本公司，乃依据下列标准选取.第二年会出现负的获利，而单纯惯性策略获利性1)在研究期间内，股票交易资料及财务资料居中，并且五年之内具有获利性.所以指出价格惯健全.性效应均会持续五年，而在五年后反转，其中高交2)在研究期间内没有经过sr、PT特别处理.易量的赢家以及低交易量的输家会较快反转，利3)上市已达半年的股票才纳入标的股票，以用过去股票交易的数据可以更清楚看出股价惯性避免初上市股票股价和成交量的波动剧烈，而影效就要为中短期反应不足，长期过度反应.响研究结果.中国市场这方面的相关研究并不多，比较典4)策略形成期中有元交易周者不进入该期型的是王永宏、赵学军[12]以1993年以前上市的策略样本.股票的月收益率为样本，采用非重叠抽样方法，发遵循Fama和F陀nch[15]处理方式，由于公司现中国股市中短期惯性特征并不存在，惯性策略的财务资料每年公布一次，大部分在第二年的2收益几乎都为负且不显著.但采用非重叠样本可月份以后，4月末前公布.故设定，对1995-2∞2能存在小样本偏差.相反，周琳杰[\3]的结论似乎年的每一年来说，t年的5月至t+ 1年的4月的更为合理些，采用Jegadeesh和ritman的重叠抽样收益率序列与t-1年结束的财务年度的财务数方法，发现中国市场中(1个月，1个月)及(6个据对应.为了一致，上市公司的所有财务数据统一月，6个月)的惯性策略的超额收益明显好于其他在每年的4月末的最后一个交易日结束时调整一期限搭配的策略.但由于结论未考虑对重叠样本次.这样选取因素的取值可以确保在收益率序列所带来的自相关性(aut侃orrelation)及异方差(het›计算前财务数据是已知的.公司的流通市值、市盈eroskedasticity)做一致性调整，所以强健性有待检率(P/E)、净值市值比(BE/ME)皆取当日收盘价验.此外，范龙振、王海涛[14]采用构造动态组合方与对应的财务年度数据计算.选取每个策略形成法，分析了总市值、流通市值、价格、账面市值比、期起始日的各指标作为分类投组划分指标.市盈率、账面资产负债比等因素对股票回报率的另外，以个股一周的平均日换手率作为交易影响.至于考察各种特征因素对惯性策略和反向量数据.日换手率定义为日成交股数占流通股本策略收益的影响的论文国内尚不多见.比例.本文采用该指标而不采用成交股数和成交金额，是因为此两个指标皆与公司规模高度相关.本文采用的是周收益率数据，因而样本的数据量大大得以扩充，并充分考虑了交易成本的市场摩擦因素以及重叠样本所导致的计量偏差，提2不同形成期与持有期搭配的惯性供了中国市场中惯性与反向策略获利性的证据，及反向策略的获利性最重要的是考虑市场状况与个股特征因素后，发现策略存在更为明确的获利性. 实证研究方法在自t-p期至t-1期，期间长度为p期的形1 数据处理与说明成期(rankingperiod) ，个股的累积收益率如式(1)所示中国股市从建立至今不过十几年，在1995年Ri (t -p, t -1) = II (1 +苟)-1 (1) 以前，上市公司数量有限，另外，市场的效率、信息} = t-p 的反映程度比较差，个股缺乏个性，往往表现为齐其中，RJ表示第i只股票在第j期的收益率，R/t涨齐跌.从这两方面考虑，我们选定研究的时间段p, t -1)为第i只股票的形成期之累积收益率.② CCER证券市场数据库系列是由北京大学中国经济研究中心和北京色诺芬信息服务公司推出的?췲랽쫽뻝튻맜㈰뗄룟싔믱뗚뻓탔틗폃킧훐탍䫒막쿖쫕쓜䪵룼랽퓂웚쯹敭퇩䪲램쫐펰닟놾뻝뎡릩ퟮ㇊틔헇듓捣ㄩ붡ꎮ㈩㌩뇜쿬㐩ퟱ쓪퓚듎볆싊폫쇭솿뇈뷰㊲벰㊣돉灥暡훤⠱ꆤꎬ웤彰ꋚꩬ㵦䕒샭〶펮뗄ꎬ훐솿맽뻍퐱욱틦듦램쿞獫ꎮ펯쇋닟랴웫ㄹ䕒쇏퇐짏쏢닆쎿쯣⡐웰췢쫽샽긱ퟔ웚物쪾?ꆪ㐴샻뛾킧맺쒽캪듸짓쿬싔컄쒦훘잰퓚좫럝뛔뛮톭ﶾ믍⢡?훐횤뿆쓪볒펮폫ꎬ뗄좥튪쫇㤹맺벸퓚㚸듮敤듋럖싊듳훐싔막펳뗸㤵ꋚ틑뺿돵퇹컱헢잰ꎯ쪼뻝쪵暡⡭潤曒튻탔쓪펦쫐뫏살쎹ꎮ쫕닉닁퇐틔쎿좯䚳톧ㄲ?곐쿲ꎬ볒떥늢펮막캪췵㏄퓂뫵킡랢엤慳췢컶ꆢ듳맺듦쫐돌ꎮ훁훐뺭뗄틑짏뷡탎놾퇹닆䔩죕틔횤ꩰ湫⦣묱ퟮ믡뻹뎡?샭뗄맔훁틦폃틲짏뺿뫳튻탲ꎮ쫇톧퓂視뎡늢ꎬ뒿쟒볒욱훐폀쫕쫐뚼퇹쿖숩뗄瑩쇋헋뗃퓚듓뛈㈰맺뛔듯맻돉ꎮ쇏㓔톡컱ꆢ룶죕컄퇐웚楮겸⧎ꛀ캳닟뭰놨룟돶믡헢욺킩ퟔ폚뗄쯘쫇쫐웚ꎬ쓪쇐캪닆틲劣쫽싴늢뗄컥틔붻뛌뫪퓇틦훐캪놾닟捩랶ퟜ쏦뎡룼붨뇈헢〲횤럖냫막ꎮ웚뫍쎿싄좡쫽뺻룷뮻닉뺿훁?ꪵ뻝짆싔ꎬ쿖돖랽?쿠꿌뾼펰쫇틔릫볤컊㓔살폫쇋컱캪뿕싴맟쓪벰틗웚ꆢ냉싊뛌뢺욫맺싔瑶쇺쫐삩훐캪솢뷏솽좯뫬릫욱ꦵ틲뻝횵횸튻쫖폃랽瓒즵뮱?뿢䙲뛸뢺탸쏦닉맘곗달쿬훜벰싇쮾쓚싄쮵曒튻쓪듋쾵?ꇪ붻뿕탔횮뗍뗄랴헔쿊캪웚쟒닮쫐ꎮ⧗헱횵닺돤맟쏷훁랽ꎬꆢ막폐릫쓗쯘쫇뇪싊룃램묱쓀횻敮쇐뫳뗄컥폃탔룷쫕훘쫐쎻꧇묱훂뛈솽틗붻닟쓚쫽펦톧킵퇹맟늻ꎮ뎡떫ꆢ뢺ꎬ좷뷱쏦막엤볛컞늼틑횵ퟷ뚨횸웚?뗃믱튻쫇捨솿틗싔헟믱뻟쓪뻝늻쿠뻼?놾탔쿔죧훐평⡡믖췵쾷쇷햮훖싛틦늢뗾폫뎡뗄룶뾼욱볛막쓋폐뫍붻튻낹ꇪꎬ좡횪뇈쫽캪욽틥뇪뺵?훓샻ㄩ놱룟솿ퟷ폐뿉ퟣꆾ쳘훸랴⠱뗄폚싐몣춨뇈돤믱맽막싇볛룱ꆢ틀닅돉틗ꋨ듎뮸횵⡂럖뻹캪뛸웚헒잰샻ꎬ맘牡痥?컄싊퇹ힴ욱뺭ꮲ쓪뷡짏뻝횸?뺩뗄뗍튻믱틔ㄲ닉헷ꎮ룶뎬뷡풵쳎쫐뗈럖쿲샻쪮좱룱폫퓶뻝쓉훜뿉䖣샠죕늻탆탔볤ꎺ탎컥ꎬ뛸퇐摥맺쫽놾뿶쿞붻맽뒦벣쫸볆뇪듳쫤뗄뇈샻룼뎤폃늢떫훜퓂뛮싛ꆧ횵틲뾼닟탔벸랦컒ꆢ쫕랢쿂죫솿헟듳믒틔릫꽍춶뮻돉닉쫈횻톧쓪뛸퓚뺿敳浬틲쓚뻝쯹폫ꎬ틗協꺹㗔뗄릫쯣뷔?ꋲ샭훐볒쫤뷏탔쟥웚럇늻닉쇕ꎬ쫕캴ﮣ?ꆢ쯘싇싔ꎮ쓪룶쏇틦뗈쇐뇪뗄늿좷쮾䔩ퟩ쫖붻폃뛈뗄떥컥늢梺慴쯘짐ꎬ떼룶쇭ꆢ쫉싖닆쮾ꎮ폫막맺랽⠱ꆱ볒ꎬꎮ믡돾맽훘듦폃뷜ㆸ틦뾼곋볛뛔쇋믱탔톡쫽ퟶ뇪뗄늨뷸럖햽놣뷔뮮싊막돉캪봨횮뺭믱뒿쓪늻쵔楯뛔틲훂막췢쇏뚢송컱뗄톡릫폫ꆱ랢쯹뷏뾴뛈뗾퓚럇申쏷싇戮룱막붻샻ꎬ뚨싊뻝돶ힼ뚯죋쪽쇷좡럖ퟷ쫽烆ㄩ욱샛볃⭒샻맟뫳뛠楴温뛸뗄쳘벰ꢣ쓪쯹좡쮾퇐ꆰ솽쿖틔뿬돶랴돩ꎬ훘숩쿔뛔퓇ꆢ욱틗탔ㄹ췹퇐살뿢쇋톡뻧룃뗚쫕춨떱횸캪햼막?믽쒹ꎻ퓚뺿탔랴ꎬ浡볻볆헷쫐닆뇰겶㇄뛈폐쎿맦싲훖잰횸막펦퇹맟뗾벰뫃훘뾽헋믘돉뗄㤵췹뺿ퟔ뗷좡쇒웚뛾놵틦죕뇪붻쇷쫽쓐쫕훐평?⧒뷸맟헟ퟮ닟돶볛ꎮ뇈랽탔퇹晬⠶폚뗾틬ꇐ쏦놨놾솿횤틲쓪뎡뇭뗄훜헻컱뒦틔ꎬ퐱닆싊횵쫕룶틗춨뫍쒣?틦탄폚뫍붻탔잰볛맟램닟놾룶웤퇹퓓쫐싊뻝쿖쪱쫕ꎮ뛸탲ꆢ엌막돉뗍싔ꎬ뷏뗄랽욫쯘샭㤹쐴닆컱룟?묱웚놱틗닟컥룱샻탔싔뿉쯻놾킴횵뗄쫐캪컊틦펰릫?쇐볛붻ꎬ믱웤뗤훘닮뫍쫽뫳킧쇏ꎮ㖡퓂컱뛈뺩솿쓪맟랢ﶼ뇈웫뛎싊펯즫쮾짵샻훐뗾⡨랴ꎬ싊ꨲ뗄쫽뻝탎쿠억?ꆢ훁탔룟돩整쿲쳡랢ꆢ〰춳돉맘쫕럒탅퓚붻퇹ꎮ탅?튻틦쾢쾢럾싊컱릫ꎬ쮾췆훤돶뗄⡴튻
第6期沈可挺等:中国股市华惯性与反向投资策略的获利模式-45 t期以形成期个股累积收益率RJt-p, t -1) Rc(t,t+q-l) = 从大至小排序，以十分位分组，并以等权重加权形成l(Rw(t ,t +q-l)›投组Pl-PlO，其中Pl代表赢家投组，PI0代表输q 家技组，其中Pl和PlO的组内股票数，分别以几和R,(t,t+q-l)) (3) N，表示.惯性策略就是买进持有赢家Pl而卖空输家式中q为持有期的时间长度，Rc(t, t + q -1)表PI0，形成零投资组合(zeroir附stment)，并采用买人示即时投资组合的平均周利润，而川和几分别持有(buyand hold)的方式.为输家和赢家组合中股票个数.其中输家组合和赢家组合在持有期的累积收最后，本文将以六种不同的形成期p(l周、2益率如式(2a)和式(2b)，所示周、4周、12周、24周、48周)，交叉搭配不同持有期q( 1周、2周、4周、12周、24周、48周)，以观察各惯R,(t,t+q-l) = 性策略投组的获利情况.采用每次仅移动l周的重叠样本方法计算惯性策略或反向策略的利润.t哈呻言幻[('吨(t有'咱卜营故此，援用Newey和West[16]的方式调整异方差与Rw( t, t + q -1) = 自相关性一致的协方差矩阵(仙阳h】e耐陀t削忧er创oske出da臼s创削t仙l川Cl1川t嘀咕1(Ri,j + 1) ) _ 1] (2b) and autocorrelation consistent covariance matrix)来估计策略的持有期累积收益的标准差，计算t检式中R，(t，t+q-l)和Rw(t ,t + q -1)分别表验值，以判断获利的显著性.示输家和赢家在持有期t期至t+ q -1期的累积 实证结果分析获利，Ri，j表示第j期的个别组合中第i只股票收表1报告了所有49个赢家-输家组合的平均益率.周收益率的结果.49种组合中，41种执行惯性策统一以赢家-输家策略的构成来定义，若计略生成正收益，8种执行反向策略生成正收益.总算的期望利润显著为正，则存在惯性效应，若计算的来说，半年期内执行惯性策略较为成功，而超过的期望利润显著为负，则存在反向效应.为便于比半年期反向策略获利性显著.较，以持有期周平均期望利润(weeklyexpected 就超短期策略投组(形成期4周内)而言，形profits)的形式来报告.惯性策略平均周利润如式成期为2周与4周的策略表现较好，收益水平最大(3)所示表l不同形成期与持有期惯性策略之获利情形Table 1 Performance of momentum strateg es under different fonnation and holding horizons R(%) 1形成期/周持有期/周2 4 12 24 36 48 。112O.侃" 。αl5-O.α)3 () () () () () () () 。 O.∞1 2 (3.以4)() () () (J例4)() (1. 151) 。.丑陋 4 () () () () ( ) () () 。 。σ77。. 12 (1. 182) (1. 938) () () (1. 676) (0. 823) () 。 -O.∞3 24 () (1. 255) () () ( ) ( ) () 36 () ( ) () (1. 772) () () () 但 48 () () () ( ) () () (-3.例6)注:表中黑体标出的皆为统计量在10%水平显著?췲랽쫽뻝뗚짲튻ꇪ듓춶볒ꋴ倱楮돖慮桯웤틦剬뗣⠲돟쪽쪾믱춳쯣뗄뷏數灲⠳벪캪ퟮ훜焨탔훘맊ퟔ敯捯浡맀퇩㊣쪵뇭싔냫뻍돉ꆮ?潦浯獴畮摩탎ィ侣⣒⠱⡏⠰ꆿꆰ昱㈴㌶㐸힢健桯?튻晢慵늻쪽浥摥?桯긱기긴侣긲晦묱ꎮ긳묰ィ묳?灥湳癡긲䧓牦浴汤⢣돉폐ㄲ㈴㌶㐸ꆪ기侣뭏긱무ꎺ㛆牉뿉웚듳춶ㆱィ癥폐汤훐싊⡦愩ꆣ戩뗄ꎬ潦⧋氨벴ꆢ㇖닟瑲횤짺쓪뎬湴?物ㄲㄹ⠩ㄱ〱〴㑬㘷㔲㤳㐳㐱㌶㔷㌲㔱기㕬㘵㔳㘳〲ꎺ긱㐵ퟩ쫤샻튻뫳뗾쿠瑯볆횵쫕살춬듋潲敲楮ィ㜳기ꎮ㘴㘵㔰㔴ㄱㄲ㌵ㄵㄸ㐸㠴㜱㔸㔹㠵㔶〵㈶㜷㐹㤳㜹㔳㘷㠲㤱ꎺ㈵㘰㜴㌳긱㌲㈸㌶㘲ㄹ捴훐楳物쭬畭敧穯ꔩ웚쳯?ꎮ훠뗫㘸㘵㜲㐴㈳〳㈸헯㔹㜴㔵〸㐵뇭䥬?牮긱〳捯탎敮㜹㜩ㄩ㠩㐩㌩㔩㤩㈩㘩㔳㠲ㄸ㌲㤹〴㠳㘱춦틔훁ퟩ곐獴⡢⦵쫤죧ꎬ⡦돟ꎮ웚췻楴流璣쪱㓖?싔楸뷡ꢸ돉뛌캪湳慴튻倱볒敤⢱퇹맘瑥慮닟틦쮵?慬楥ꎯ〴㘶㜩ㄩ㌩㔩ㄷ㈩훐뺥柎ꎬ?㘩㈩㜩㌩?牲돉汣楯뗈탎킡ꎬ뺣캳浥當쒷볒쪽ꇪ氨췻샻돖猩?겡춶?ꈲ湴捥⧀맻헽랴웚㋖훜ㄩ㤩뫚?ꆫ뫍펮놾탔敬싔틔싊ꎬ웚ꪳ풮ꆢ쳥ꎺ돉업웤꺹직湴뷊ퟩ⠲⭧昫暣샻죳폐뗄ꈱ훜?럖쯋쫕쿲닟?慴폫倱펮ꎮ볒쓖훓컄랽튻뗄에냫뇪楯돖훐웚탲?⦣붣뫏愩튻柒嬨걦죳쿔탎ퟩ㋖ꆢ뗄폃컶陸틦닟싔洱돶탆ィ볒檱튻붫램훂?돖뛏뷡쓪폐맺룶ꎬ倱풲뛗겲?뫍ㄩ묱⭧쿔훸훜쪽뫏?㓖믱퀴싔춶뗄乥웚?곆퓚쫤?ퟩ볆폐믱맻웚뷔막틔뫍?쫗ꊲ펮쪽?⤽튻훸캪욽살⤩뗄ꈲ?샻㦸㣖맟㋗쓊睥캪⣐돖뺵뫏쇹쯣킭웚샻ꎮ쓚탔쫐샛쪮倱풾짓볒⠲ㄩ캪뢺뻹놨욽㓖ꈱ쟩훖닟춳놼닟皺훐믽럖큐サ췊켨쏂ퟩ戩뫍폐?닟헽ꎬ웚룦焭뻹훖?㋖뿶맟랽샛뗄꺼㐹듐횴탔캳싔볆싔솿맟쫕캻쓗쟂穥뫏쯹务ꎬ퓲췻ꎮ훜ꈴ?쵗틒킷짆뇭ㆴ웚곆싔막늻탔닮믽쿔훖탐횮횴꒶퓚믱탔틦럖?퓚쪾ꌨ퓲듦샻맟㣖ꈲ닉믊듏?쿖缾ꇪ?뗄ㄩ욱춬닟敳뻘쫕훸ퟩ좣샻폫싊ퟩ?돖ꇪ듦퓚죳탔?㓖폃ꎮ훜뷏ꎥ웚쒸릹룶뗄싔헳틦탔뫏쟩⣐걒璢쮮랴훤ꎬ짆훓폐퓚⡷닟?쎿틗?쓚뫃꠩탎꺼훁돉튻ꆣ쫽탎믲⡨뗄ꎮ훐닟욽쿲⡦늢뇊탓웚ꇪ맟敥싔뛸붻ꈴ듎퓉⦶ꎬ쿔⡦틍昫살ꎮ돉랴整뇪ꎬ싔춶ꆪ틔ﶣ꺼뗄홪⭧탔킧歬욽ꋴ닦㣖뷶쒷쾵荒쫕훸ꎬ뛗⧒뿚뚨웚쿲敲ힼ㐱뷏炣뗈겷퉐샛튻킧펦?뻹沺듮?틆쓆징풣틦뷊ꇪ튻쿖틥瀨潳닮훖캪닟겡좨횱ㆶ믽ㄩ펦ꎮ훜춢엤ꎬ뚯붾곐쮮⮡⭧붵싔훘걐쫕럖㇆킵ꎬ캪샻㇖늻틔步?횴헒돉욽튻뗄묱볓풢뇰뇣죳ꎷ춬맛?ퟮ??죴?摡볆탐릦ㄩ믱?좨헊ꐩ뇭폚죧횱돖달껗듳듺쓀횻볆ꈲ샻獴쯣맟ꎬ뇭샻탎뫍?쯣뇈쪽폐룷뇭?막죳楣暼탔뛸쒣돉?웚맟쫤⧒?욱ꎮ붲楴닟뎬쪽쫕?맽뮡?ꑝ
-46一管理科学学报2伽年12月的(4，4)策略平均周收益率为%.这意味着形成期为1周的策略收益率中可能掺杂了过多的3 考虑市场和个股特征因素后的惯短期噪声交易(noisetrading)信号，2周或4周的性及反向策略的获利性策略收益率所蕴含的信息更为可靠.就中短期策略投组而言(形成期为 实证研究方法周)，超短持有期内(1-2周)的收益特性是不确考察引人形成期市场状况及个.股特征因素与定的，显著性皆不高.这意味着3个月以上的形成形成期个股收益率共同决定惯性策略投组.市场期收益包含更多为较长期趋势性信息，对短期收状况因素包括市场组合收益率③、个股形成期收益率的可测能力并不强.但持有期为4-24周的益率的截面标准差;个股特征因素包括个股的交策略获利性是明显的，其中形成期12周与24周的易量、公司规模、净值市值比、市盈率等.以下是对策略均获得了显著的收益，且形成期24周的策略这些因素的定义.投组的获利性比其他形成期的策略投组更强.这I)MKT(t -p,t -1)为形成期市场组合累积与周琳杰以月收益率为样本的结果基本-致.此外，一个有意思的现象是策略投组的收益大多来收益率，即自输家投组的负收益(这里未列出结果).中国股MKT( t -p, t -1) = II (1 + RmJ -1 (4) 市的确存在很强的"处置效应(disposition t = t-p 其中Rmi表示第i期的股票市场收益率.effect)" ，即投资者倾向于延后卖掉赔钱股票的惜售心态(刘煌辉等[17]). 2)σ(t-p，t-I)为形成期截面个股累积收形成期24周以上的策略则表现出较显著反益率的样本标准差，即向获利性，过去半年以上的输家在9个月后的表σ(t -p,t -1) = 现一般要优于赢家，与王永宏、赵学军的结果I :二[鸟(t-p,t -1) -R(t -p,t _1)J2 相似.八」二L一一(5) 美国与德国股市在超短期(一月以内)及超’\j N-1 长期(兰至五年)的反向策略有显著的利润，中短式中:R/t-p,t -1)表示形成期第j只股票累积期(三个月至一年)的惯性策略有显著的利润;日收益率;R(t-p，t-I)表示形成期所有股票截面本股市则不管时间长短，反向策略都有显著的利平均收益率;N为所有股票个数.润;不过中国股市则是大体上以中短期(24周以3) Vol (t -p, t -1)、Size( t -P , t -1)、BM(t内)的惯性策略有较显著获利性，而执行较长期-p，t-1)、PE(t-p，t-1)分别表示交易量④、(36周以上)反向策略则可能获得显著的正收益.公司规模、净值市值比及市盈率，以这些因素作为差别所在，可能与中国股市中机构庄家强大的信分组依据(分为三组). 息与资金优势、散户投资者比率高、高换手率及缺市场状况及个股特征因素属性不同，它们的乏卖空机制等特性有关，因机构庄家与散户投资分组原则也有所不同.者之间的严重信息不对称可能会限制信息之披以形成期市场状况因素为分组依据时，须设露，从而造成短期收益率的持续性和反应不足的立执行赢家-输家策略的条件，符合条件时，执现象，加之散户投资者投资习性喜好追涨杀跌、抢行策略.条件如下:进抢出，以及机构庄家的借势拉抬和打压，以至于较长期收益易于反转.1)依据MKT(t -p, t -1)设立门槛，检验在③ 因中国市场尚无统一的市场指数，故取上证A股指数与深圳IA股指数的加权和作为市场组合收益率，上证指数权数为，深圳指数权数为④ 形成期交易量指标计算公式为，Vol(t寸，t一l)=UVAIVoltI 1，式中设定.1= 0川为第t周的日平均换手率这样处理使I -ÀP口得距时点较近的信息与较远的信息重要性上有所区别.?췲랽쫽뻝튻맜㈰뗄탎뛌瑭닟뻍훜뚨웚틦춶폫췢ퟔ쫐敦쫛쿲쿖쿠쏀뎤놾죳쓚⠳닮쾢랦헟슶뷸뷏?뾼탔㎣쪵ힴ틗헢ㄩ쫕죽庽⠴ꆮ웤㈩뚢⠵욽㌩ꆪ릫럖틔솢탐ꋛ틲좨ꋜ㊣뗃㶡쪽긱?뭄훐쫽ꕦ뻠샭〶⠴웚뗄ퟩ훜ꎬ쫤탄믱튻쯆맺⣈⦵㛖싴뎤횤뿶솿킩엳틦뚢⡦ꎥ炣뎡탎닟㐶돉摩싔훐⦣쫕싊晥막ꎻ뇰폫횮쿳쟀달뻹쮾횴싇벰훐맺캪氭쪱뿆쓪ꎬ퓫믱뻹쇕볒좷첬샻냣ꎮ폫⣈ﶸ쒹?뿕듓퇐틲ꆢ䭲싊务⡦ꆪ娨걦틀ힴ풭돉싔튻웚湧쫕뛌겳틦뗄捴쫐늻쯹볤돶틽맦탐ィ뒨뗣ꎺ톧ㄲ쫐랴㐩짹쿔샻믱뷜룶춶듦⣁㈴탔튪뗂?퓉믺뛸쫕뺿쯘뷘릫⢡ꎬꍩꆪ炣ꎻ暡튻뻝뿶퓲웚ꎮ뎡긴뷏ꇙ캪⧐틦웚겶냼뿉⦡퓲맽퓚뷰뗄볓ꎬ죫퇹쒣펮톧퓂剦짐ꎮ쪽뷼닟붻훸탔뗃샻틔폐ퟩ퓚훜ꎬ폅맺쇎싖풲켩훆퓬틦랽막냼쏦쮾뗄벴뇭炣걦쳬ꩰㄩ⢷벰튲쫐쳵뎡쿲웚놨㇖얺싊닟첳몬닢놣늻훐ꎬ폅퇏횮틔탎놾⢡ꆢ볒컞뗄튻쿏싔틗탔쫇쇋퓂틢뗄뫜쾻틔맽폚막쇒?랴뗈돉램쫕삨뇪맦뚨뭰쪾겡⢡ꎬꆢ훎룶폐뎡볾춳짨탅뫍닟?얣쯹싔훓룼쓜겼맜맺뿉쫆훘즢벰돉뇪ꎻ뺻튻욽⡮뷔쏷쿔뇈쫕쮼뢺잿풵짏좥펮쫐믄퓓쿲쳘뛌폚틦ힼ쒣틥ꎬ뗚ㄩ曒偅막쯹ힴ죧튻뚨쾢붻炣뭰爨쒲갲퓌춶탆뛠솦듍쪱막쓜ꆢ탅뮧믺ힼꋴ횵쫤뗄䄽폫룶싔뻹潩늻쿔훸웤틦뗄쫕좡냫볒퓚킽닟탔웚랴싊뎡닮ꎮꇪ槆묱?뭟⡦쳘뿶쿂ꎬ쫐ꆣ뷏?몬ퟩ?캪늢뛗볤쫐폫즢쾢춶릹닮볒훜獥룟뗄쯻싊쿖틦ꆰꞡ닟쓪ꎬ뎬랴쿏싔폐쫕릲ꎻ뺻튻?⧎炣⦡ꆪ헷춬틲ꎺ걦막뎡ꎮ풶ꇪ틗쫕퓊믲뗄뛸?ꎮ뷏늻ꎬ탎캪쿳⣕뒦꼷싔틔폫뛌쿲맟뎤퓲퓖훐뮧맘틦뎡춬뫏룶횵ㄩ쒹겡쯹ꊣ炣틲쯘닟횸㠷쳘믱튻쫽ꎬ탅틦헢웤돉퇹쫇훃䨩퓲짏췵웚닟탔뿉ꎬ싊뻶쫕막쫐캪짆캳깳걦쯘헒㓖탅퇔ㆡ뎤잿?뛌맺춶뛔헟볒ힴ벴폐뇈싔ㄩꎬꎥ쾢솿싊틢훐ꎬ놾닟킧뇭뗄폀⣒싔쓜틲헷샻뚨틦쳘횵탎뇊짆묱죧튻쫴럖?쾢⣐ꨲ웚ꎮ듳막돆춶뿶벰맊䳎훘ㄩ炣뇭캪캶탎쟒뗄싔듁펦쿖쫤뫪믔폐믱믺돖맟싊헷뇈돉킳?⦱攨ㄩ탔ퟩ좡ꪵ튪쫖?룼캳훜쟷떫랴쳥쫐헟뿉뷨틲탔벰욱쳵쪾짏횸?탔ィퟅ돉탎닟뷡춶킳⡤돶볒ꆢ싒쿔폐풣뗃릹탸탔ꋠ틲웚㵟ꇊ?暡럖늻틀겡킿캪짆⦵쫆돖?쿲짏훐뇈쓜쾰룶탎펯볾횤쯘긴㎸웚돉싔맻ퟩ楳뷏퓚헔퓄훸쿔겶탔닟ꆢ쫐헒뻐ꩰ뇰춬뻝䆹?폐돉진뿉?쓊탔폐펺닟틔믺싊믡삭막ꆾ쫽ꎬ뇪㐱ㄲ웚춶믹뗄灯쿔㦸톧?훸볒뫍싔룶냼펯뎡캳ꎬ뇭쪱짖쓈쯹뫳?뾿ꨱ헒탅웚싔훐릹룟쿞쾲첧쳘ꎮꎬ럻룊헆쟸ꎥ싒훜㈴ퟩ놾쫕﬩獩훸뻼벰샻뗄듐폫랴춶막삨싊쪣지짆ꇪ쪾쯼氨묱뗄뗚붾뇰㊡쾢캪뚼뛌ꆢ훆뫃뫍헷틔ꎮ퓉폫훜룼튻틦瑩랴슺뗄뎬죳샻킽헽즢펦ퟩ탎룶뗈뫏???붻쏇탫볆僚ꎮꎮ맟ㄫ⧉헢폁ꨲ?쾵ꎬ㒡㈴뗄잿훂듳훐潮뷡죳폐웚쾳쫕볒룟뮧탅늻ힷ듲틲ꎮ돉막샛陸ㄩ틗짨쳵믊曖?훂틢쓐훜닟ꎮ뛠맺쒱맻훐ꎻ꓆틦춶ퟣ쫐웚뗄틔믽킹ꆢ솿쮹?퓊뛔ꨲ쿔⠲잿뮻쾢헇톹쯘킩볾쯣务뮹막쪣캶캳뗄싔헢듋살막?죕ꎮ뎡쫕붻쿂짆䉍ꋜﶶ잲뛌㓖꺹훸듳쫖횮즱ꎬ폫틲쪱횸껕짆ퟅ?쫇놽⡦ꆢ쫽ꎡꋃ릫믈웚?짆뗄?싊엻뗸틔쯘ꎬ뇀뗄領뛔??쫕놵샻탅벰ꆢ훁?ퟷ횴볓ꛀꌩ얼?좨쪽?쓏좱쟀폚캪뫍?튻?ퟷ캪?겼쫐뎡ꎬퟩ뫏쫕ꎥ틦싊?ꎬ㈨짏횤횸ꇪ쫽좨쫽튻캪ィ긶炣ꎬ짮겡?횸쫽묱⤽緋싶쭁
第6期沈可挺等:中国股市中惯性与反向投资策略的获利模式-47一市场组合收益率表现较佳或较差时，执行惯性策合(lowloser) . 略的获利性;步骤4一共考虑四种投资策略，即交易量2)依据σ(t-p，l-l)设立门槛，检验在市场高的赢家-交易量高的输家、交易量高的赢家上个股收益率截面标准差较大或较小时，执行惯交易量低的输家、交易量低的赢家-交易量高的性策略的获利性.输家、交易量低的赢家-交易量低的输家，并观加人形成期个股特征因素作为赢家-输家察各组惯性策略的差异.策略分组依据时，以交易量为例(其他类似)说 实证结果分析明，分组步骤如下.考察MKT(t -p, t -1)的惯性策略结果如表步骤1依照各股票在形成期的累计收益率分2所示⑤，以阀指标值为正作为执行惯性策略的依为10组，其中Pl为赢家投组，PlO为输家投组.据，惯性策略获利表现不佳，尽管策略(2，2)、(4，步骤2依照各股票在形成期的累积交易量4)为正，但都显著低于表1和以阀指标值为负执分为3组，其中Vl为交易量高的投组，盯为交易行对应策略的获利水平.而超短期策略(1，1)与量低的投组.中长期策略(36，36)、(48，48)皆显著为负，反向效步骤3同时为Pl与Vl者成为交易量高的果更为显著.相反，如果阅指标值为负时，执行惯赢家组合(highwinner) ; 性策略，中短期(1-12周)一致显著地提高了惯同时为Pl与V3者成为交易量低的赢家组合性策略的获利，而中长期策略反向效果都不太明(Iow winner) ; 显.这一点与Chordia和51盯akumar的说法相似，同时为PlO与Vl者成为交易量高的输家组该文以美国股票市场表现细分为数个扩张期和紧合(highloser) ; 缩期，以粗略的统计数据，发现惯性策略在紧缩期同时为PlO与V3者成为交易量低的输家组获利性较佳.表2以MKT(一1)作为条件执行惯性策略获利模式Table 2 Performance of momentum strategies considcring factor MKT( t -p, 1一L)R(%) m市场状况持有期/周2 4 12 24 36 48 -O.~幅 。.296。但 MKT( 1 -p. t -1) > 0 () (1. 547) () (1. 308) () () () O.仅如 。. -O.σ71 MKT( 1 -p, t -1) < 0 () () () (1.以4)( ) () () 注:取形成期与持有期相等策略考察，黑体标出的皆为统计量在10%水平显著.考察σ(t-p，t-l)的策略，分别以形成期期收益的截面差异性指标所附含的对短期信息类个股收益率的截面方差最大与最小的30%样本型模式的判断将模糊，个股形成期收益的截面方点，作为执行惯性策略与否的阀指标值，结果如表差对策略获利性影响不明确.3所示，于阀指标值最大的30%样本点，执行较短同时考察形成期个股特征因素与收益率，进期内(1一12周)的惯性策略，获利性增强显著，尤行策略分组，表4为形成期与持有期相等的策略以策略(1，1)、(2，2)、(4，4)明显，而于阀指标值最投资组合的获利情况.至于其他形成期与持有期小的30%样本点，执行较短期的惯性策略其获利搭配的策略，为节省篇幅，此处不列出结果，但在性都显著地减小，但随着形成期的拉长，个股形成分析中综合进来.⑤ 因篇幅所限，未列出全部结果，仅列出形成期与持有期相等的策略获利结果，但分析中一并综合进来.?췲랽쫽뻝뗚튻쫐싔㈩짏탔볓닟쏷늽캪럖솿펮睩춬⠱뫏䥯룟붻쫤달㎣쪵뾼㋋뻝㐩탐훐맻쿔룃쯵믱뇭틔呡?健潦浯獴捯晡ꎥ돖ィ庵⣒⠰侣뷅ꆰ⠳힢웚룶탍뗣닮㏋춶킡듮ꋝ틲?侣튻짲틀춬튻浥湳?기긱ィ扬ꎮ뭏긲?牡뎡폐ㄲ㈴㌶㐸ꆪィ기춶묱묲긵ꎺ욪㛆즾늰捴⢣뗄룶닟싔ꎬ훨뗍볒湮ぷ⡨獥룷횤뛔뎤룼웚湴楤㴲㘴㈱㈷기달막쒣엤㐷뎡틀죫캪쪱⡉틗流ꎮ컄샻쫕쓚뚼컶?ィ긱㤶㘸긲㔴㌰㜱㔶㈴㜵ㄱ뿉헕쪱獥릲달畭瑥敲ힴ웚?긲ꄨꎮ㠵㤴뿆㜱㘳㠴좡럹⢡?뚢湉潲ꔩ긲ㄹㄲ㜩㠩㔩㤩㘩㐸믱막싔럖뗄敲楧爩ꆢ뷡맟헽펦웚캪ꎬ楮쫕쪽닟뺣춦튻ퟩ뻝탎㏗潷펮솿뺢헢틔탔컷뿶ꎯ㠶엄ꇪ㤶㌩㔩㔳㤱ㄩ㐩틦ퟷ⠱㌰쿔훐쯹룷캪爩뾼?㔩⢡污즾샻쫕뗄ퟩꎬ춶뫏⦣?ꎮ붻맟맻쿏탔닟쿔틔敳훜튻㈩ㄩ㜩돉⢡틦싔곓럖⠱쿞뗈뫏뚢돉볒뗍?ꎬ튻쏀뷏뗄캪달ꎥ훸ퟛ막倱ꎻ싇湣춡䩄웚ꎬꎺ탔틦믱틀늽웤ퟩ⡨?틗럖닟떫싔훸듖싊에?ꎬ뭰?쫕⢡웚욱곆폫ビ쯄튻뗄뚡곒뗣맺병ꎬ뷘횴탎ㄲ퇹뗘뫏캴훐ꎻ싊샻뻝훨ꎮ楧솿닟컶싔뚼뗄⠳뭰뛏Ꟗꎬㄩꆣ暡돖쇐퓚礱훖틦룶죔붻쫤풷뛌폫막ꎮ쏦탐돉훜믱놾복뷸맺뷘탔쪱죧倱?뗍싔⢡믱쿔㚣쿠ꎬ뗄ꨱ폐붫뢱뇭ꆢ캪돶ꇪ뭰탎헟쯕춶막싊뭰큹㇕틗볒Ꟗ웚䍨욱⤾닮맟⦵뗣킡살좫쏦ꎮꎬ쿂캪뗄샻훸갳랴뛸춳튻曒쒣펰㓎⠲뷚쫐돉??쿠늿뇭ꎬ쳘㇎돉?솿ꆢ뢱⠱潲쫐ㄩ璡틬탔룶쒹쟩뇪틔ꎮ펮닮뗍쮮㘩볆묱랽뫽쿬뗗쪡ꇪ뗈뷡훐웚캪짎닟ퟷꬱ쿖ꇙힼ헷붻볒ꪽ캪짎룟틬뭰폚욽ꆢ죧ꆪ뎤摩뎡쫽닟⦵탔닮ꎬ늻막?캳㈩뿶횴욪떫맻맟뗄붻ꪽ싔캪?싔ꎬ닮틗춶ꎮ늻뇭⠴맻웚뻝쒲ퟮ룶쏷짆ꆢ럹탔뷏튻틲믒붻ꪽ뗄뗎ㄲ憺횸싔쳘풲탐쯦샛틗믒ꎬ쳵뾼뷶폫뷏솿ퟩ붻ㆺ뛸㢣랧닟ꎬ?듳막좷쐳?⠴병ㄩ쯘ퟁ틗믒쫤훜쵓쿖달뇪헷훁ퟅ쇐볾볆믽솿벴랴듳캪ꎬ틗ꇪ췒뎬갴횸싔랢풣폫탎ꎮィ듋돶횴믲짨ퟷ뾸솿ퟁ볒뗍⧒桩쾸쯹럱틲풣폚뛌탎쫕붻룟뾵쿲뫚탎믲샽倱솿뺡풷뛌㠩뇪랴쿖㰰겷ퟮ돉ꗑ훓㐩뒦탐뷏솢캪틦틗?뗄뗍뾸춵ꆢ튻믖癡럖쳥뢽쯘겻웤웚돉춶뷏⣆ノ뗍맜Ꟗ웚뷔횵쿲맟횱킡鈴탆쏷늻뇪웚싊솿쓊닮쏅펮쓍뗄?붻싏歵캪몬랧폫쯻웚킡뗄ㄩ뢱쿔캪킧탔돶쫕뺵?쇐폫닟럖쪱볷볒뛗펮쓊틗듐퓖浡쫽뗄횸쫕탎맟돖﯀쫤훸뢺맻닟퓐㌰틦ꎬ돶싔틗뗄뷔폐싔ꎬ튻볒솿킹犵룶뛔뇪틦퓔돉탔삭틍⠲뗎⠱캪쪱뚼싔캳ꎥ곖좵뛸뷡뗄캪웚?믱믱횴볬쫤옩뛗갢ퟩ틗룟붻ꎬ맟?ꪸ뢺?늻쓋삩퓚춳짆뛌퇹뷘횵듐싊쒲폚웚닟맻뎤쿠샻볆뗈샻쮵늢㈩뫖ㄩꎬ횴첫뷴놾쏦킽?랧탐퇩볒캪뫏?뗄틗풲떷헅웚뿏폫싔쒣탔솿뗄쒣?맛ꆢ폫랴탐쏷쯵랽쾶횸떫쪽맟퓚붻펮솿??꣏웚탅뷡뷸퓖돖웤룶닟쪽닟⠴쿲맟웚?뇪퓚싔탔쫐틗볒룟풵쮹뫍쾢맻폐믱막ꎥ믱ꎬ킧횵닟뎡튻뗄싔쓒?욣뷴쮮샠죧곓웚샻탎ퟮ욽뷡?뇭돉뷡쿔맻훸ꎬ맻ꎮ떫럖죧컶훐뇭튻늢ퟛ뫏뷸살
-48 -管理科学学报2(脱年12月表3以σ(t-p,t -1)作为条件执行惯性策略获利模式Table 3 Perlonnance of momentum strategies considering factorσ(-1) R(%) 截面标准差持有期/周2 4 12 24 36 48 。086。.140O.ω2 σ(t-p，t-1)最大的30%() () () ( ) () () () 。.360O.仪强 -O.ω4 ð(-1)最小的30%(%) () (1. 952) () () () () 注:取形成期与持有期相等策略考察，黑体标出的皆为统计量在10%水平显著.表4加入个股状态因子考察惯性策略之即期投组获利模式Table 4 Perlonnance of momentum strategies considering characteristic of individual st田kA:加入交易量执行惯性策略的获利性(%)持有期/周策略2 4 12 24 36 48 。.161。.293。. 。.183交易量高的赢家-交易量高的输家() (2.田7)(1. 951) () (1. 205) (1. 313) () 。. 。. 。. 交易量高的赢家-交易量低的输家() () () () () () () 口-O.篇 。096交易量低的赢家-交易量高的输家() (-1.馆7)() () () () () 。 O.ω5 -0仍 交易量低的赢家-交易量低的输家( ) () () () () (%) () B:加入公司规模执行惯性策略的获利性(%)持有期/周策略2 4 12 24 36 48 。. O.α)2 。068。.138大规模的赢家-大规模的输家(%) (1. 647) () () () (-1. 113) () -0主妇 。ω。。. 大规模的赢家-小规模的输家() () () (-1. 543) (-1.例4)() () 。.542O.筑18。210。 小规模的赢家-大规模的输家(%) () () () () () () O.刻后 。189O.篇"O.仪í4O.仪í5小规模的赢家-小规模的输家() () () () () (1.∞13) ( ) C:加入市盈率执行惯性策略的获利性(%)持有期/周策略2 4 12 24 36 48 。俯事 。105-0ω6 低PE的赢家-低PE的输家(1. 568) () (1.制)() () () () 。.498O.报 低PE的赢家-高PE的输家() () () (1. 743) () () () 。.454。.3fY1。. 高PE的赢家-高PE的输家() () (2.ω1) ( ) () () () O.ωl 。. 高PE的赢家低PE的输家(ω) () () () () () () ?췲랽쫽뻝튻맜뇭㝲?健潦獴捯晡刨뷘돖ィ뿚⣒⠲⠳⠱侣搨⠰힢呡て浯捨楮䆣닟붻⠴⡏曒䊣듳킡掣뗍룟?侣ィ튻틔볓湳?ィ侣浥牡慲긶긴慢ꎥ긲긵기긱묲긳扬摩潣긷껀?牦牡捴쏦폐ㄲ㈴㌶㐸튻ィ⡦묰ꎮ묱ꇪꎺ몼싔侣틗맦뭏무偅샭뾧楤기㈲〲㘸㘳湴瑥慣㘱㜲㍦긱㠲ㄷ㜳㐲㐳ㄴ㌹〳〵㘴㘵㤸㈶ㄹ㘶㌲㐸愨죫汥?侣㠶ㄶ컺㐰ㄴꎮ㘰긱㔹㤵楤癩긲㈴汏㠵㐵㜵기㐲㔴긴긳볓〸㐹㘸㠰〵닕㔶㔲㌱㜱匴㉓ゲ瑥敲潲뇪웚㤲긱ꆪꎮ㜵㈵㜴㠴튻㔲㐳㔹좡濉畭杩폈솿㈳㛮㤵㔸㈰㌱?㌵ㄸ㌸ㄴ㠹㔵껶〹㌹㜸㐨ꎥ뷐㘸〲쒣㐹㘴㘵㔰㐰㌰볓㈱㜳ㄶ샊ㄹ〴㠲㘶〰ㄲ㐶㠳㜱뗄㘰싁㈴㠵뚣㜲㐷㔳㤱㜷뿆浥기㜹㙬㤳㘲儵㈲㈳㤱ꇪ㔩㘳㜲㘩㈩㐲룶敲摵ㄲ㠱㤶㐱㤲㠴㈵㔴㌷㠩〴㌸㘶ㄹ㶿ㄸㄩ㌩?㔲㠵㜵〶㌶㐶ㄴ㜳楮敳物㤹튻튨뚢ힼꎯ㤵ꇞ炣㔹㌩㠩〩㈱㜩㤩ㄶ탎멡룟㘩긩ㄩ㈩㔩㘶㐩혴뗫뗍ㄲ㐱㤱㘸㈵뗄㔲ㄱ㐸㜱㠵䈩펮㘱㘳㈶㈷㐳㘵?㔩㈩楮獴慬㤩㜩㐩㘩ㄩ㌩〩톧튻湴막謹敳⡺닮훜겡㈩㌩걦㐩돉䥬楣믒뗄㔩ㄩꯋ펮탓볒㘩㠩〩?炣ힴ톧畭?ꆪ튻웚捥ퟁ펮뺹볒꿂건첬놨炣묱ㄩ폫뿖볒튻쫖뗍룟튻틲㈰겡⧗ퟮ돖듐튻ꏖ듳킡偅ㄩퟓ킡폐킹붻듐맦뗄〶ퟷ뾼묱뗄웚?틗킹쒣쫤쓪캪달?쐳㌰쿠풲솿?뗄볒ㄲ쳵맟ィꎥ뗈?룟뗍풲쫤볾탔퓂?닟풵뗄?볒횴닟싔쒻쫤풵탐싔뾼볒쒻맟횮달탔벴ꎬ퐨닟웚뫚ꎥ퐨싔춶쳥?ꎥ믱ퟩ뇪?샻믱돶쒣샻뗄쪽쒣뷔쪽캪춳볆솿퓚ꎥ쮮욽쿔훸
第6期沈可挺等:中国股市中惯性与反向投资策略的获利模式-49一续表4D:加入净值市值比执行惯性策略的获利性(%)持有期/周策略2 4 12 24 36 48 。草地。却 。 O.α)5 低BE/ME赢家-低BE/ME输家() () () () () () ( ) 。ω。 . 低BE/ME赢家-高BE/ME输家( ) () () () ( ) ( ) ( ) -0 σ73 -0创! 。. 高BE/ME赢家高BE/ME输家() ( ) ( ) ( ) () ( ) ( ) 。 。 。ω3。ω2高BE/ME赢家-低BE/ME输家() (2σ75) () () () ( ) ( ) 注:取形成期与持有期相等策略考察，黑体标出的皆为统计量在10%水平显著表4的A为考察个股交易量的赢家-输家策的获利性，总的来说小规模公司的赢家-大规略的获利性.整体而言交易量高的赢家-交易模公司的输家"的惯性策略较佳，而"小规模公司量低的输家"的惯性策略较佳，而"交易量高的输的输家-大规模公司的赢家"的反向策略获利性家-交易量低的赢家"的反向策略获利性显著.同显著.由表可以看出，买人小规模公司的赢家投时发现，卖出交易量低的输家投组，可以在通常水组，可以在通常水平上确保惯性策略获利的显著平上确保惯性策略在1-24周的持有期中获利显性.相反，卖出小规模公司的输家投组或买进大规著.相反，买进交易量低的赢家投组，会侵蚀惯性模公司的赢家投组(形成期较短时)，会侵蚀惯性策略的获利及其显著性.以上现象都表明交易量策略的获利和其显著性.以上现象意味着小规模高的赢家与交易量低的输家的价格存在持续惯性公司的赢家与大规模公司的输家存在收益率的持移动，而交易量低的赢家与交易量高的输家则较续性，而小规模公司的输家与大规模公司的赢家容易反转.(较短形成期投组)则较易反转.考虑交易量的惯性策略，以"买进交易量高的表4中C为同时考察各公司市盈率大小与收赢家，并卖空交易量低的输家"的策略为最佳，恰益率的赢家-输家策略的获利情况.就短期而言，好与Lee和SWaJIÚnathan的最佳惯性策略的赢家以"高市盈率的赢家-高市盈率的输家"的策略与与输家搭配相反，而与其表现较差的惯性策略搭"低市盈率的赢家-高市盈率的输家"的策略效果配相同.Campbell、Grossman和Wang与Conrac\，较佳.就整体而言，以"低市盈率的赢家-高市盈Hameed和Niden发现，成熟市场中，单纯的交易量率的输家"的策略获利较佳.若技资策略中包括卖放大的股价，会有明显的反转倾向，这里，交易量出高市盈率的输家，则可以确保惯性策略显著获往往是由流动性需求引起的，而内部信息的逐渐利(48周除外).相反，卖出低市盈率的输家，会显扩散所引起的交易量占比较次要的位置.而中国著侵蚀惯性策略的获利，在所有包含低市盈率的市场似乎表现出更为复杂的模式，交易量放大上输家的策略中，12周以后的获利皆为负值，意味升的个股收益率持续性很强，更多意味着新信息着低市盈率的输家较易反转，而高市盈率输家价到达市场并逐步释放;而下跌阶段交易量放大的格会持续惯性移动.在考察市盈率的惯性策略中，个股收益率的反转性表现要较强一些，更多情况利润亦主要来自于输家投组的持续的负收益(结可能是机构投资者在高位减仓后的低位回补，或果未列出).总之，以低市盈率公司的输家中执行是原机构迫于流动约束而在低位与另一机构倒反向策略的获利较佳，相反，在高市盈率公司中进仓.这两种情况都意味着股价后期下跌幅度不大行惯性策略的获利较佳.了，较可能回升，表4中D，为同时考察各公司净值市值比大小表4的B为考察公司规模的赢家-输家策略与收益率的赢家-输家策略的获利情况.就短期而?췲랽쫽뻝뗚튻탸돖닟?侣ィ뗍⠳⠲⠱⣒⠰⡏룟힢뇭뗄싔쒣솿볒쿔쪱ퟩ욽탔훸릫틆죝⢽뾼펮틦뫃틔폫ꆰ엤뷏䣆싊럅돶췹샻삩쫐쫤짽ퟅ떽룱룶뿉맻쫇랴닖탐쇋?튻⠱⡏⣒䒣짲?긳侣ィ껥긲긱기ꎮ묱뭏뇭폐싔ㄲ㈴㌶㐸䉅묲꺡ィ묰ꎺ㛆ꎮ묱㔲ㄱ기㌰㘳㈹긨㈲㔵㠴㌷㌵㐷㒵뗄릫쫤튻훸랢ꎬ뚯탔틗쾶㓖볒싊즢쟖듯믡막죳맟㐹몼믱뗍짏싔쮾싇폫ꆰ쿠병듳룟췹⠴뎡쓜캴풭쿲쫕㠷㘲ㄴㄲ㠱㌲㘱㌶기㘳㤱㘸ꎮ긱긲㜶捲뿉?웚〵ꎯꎮ?⤴긱㈵爷㈴㈳㤲좡㜷㠳㔷?㠲㈴폈㔩㌩㘩㐩㤩ㄩ㜲㜩㈩ㄵ㘲㈳㐳ㄶ㘴㘵㌸㐵㜵?쑁믱쮾볒붻ꎮ쿖뿉쿠ꎬ랴쳐큣쯹쪴돖쫕틠헢탔뷏춦〩㐩㔩㔴ㄵ튻ꎯ䵅㌵훠㘩㜴탎샻뗄좷펮䥊룟쫐춬敤쫤쫇㣖쯆룶쇐믺닟큄쑂틦㌩㔩㘩ㄩ㤩㜩?쮾ㄩ㜩훜펮㈩㐩돉캪샻뗄튻틗평ꎬ틔랴믱뛸캳늢틽맟닟뎡탸틦훷솽뿉뗈믖탔쫤놣랴뗄믱볒펮틗敥쫐듮펯ꎮ뻍뫍막평?뫵틳믺돶릹싔ꎬ캪싊볒웚ꎺ뾼탔쫤듳솿뇭싴퓚ꎬ샻붻킡ꎮ짆춬웰싔늢맟싊튪훖쓜뗊튻폫ꎬ볒맟펮샻솿뫍펯엤싊捡헻乩ꆱ볛쇷뇭쫕릹⦣웈뗄캪뾼훐탖달ꎮ볒맦뿉돶춨싴뫍틗?쪱뿕튻뗄닟훰탔살쟩믘뗍룟돖떱ퟜꆱ탔싲볒벰붻폫뗄獷싊쿠浰쳥摥ꎬ뚯쿖틦춶껗폚믱춬달펮맺䉅폐룶헻ꆱ쒣뗄틔붻뎣돶웤솿뛗뾼쫤싔ꎬ늽틆랴ퟔ뿶믱짽죖막ꎯ웚뗄닟뷸춶웤듳맟慈랴扥뛸溷믡쫤탔ꎮ돶싊?쇷샻쪱막쳥릫펮뾴틗쮮킡쿔뗍달볒ㄲ쫍뚯폚뚼듐쫐䵅쿠킹살싔ퟩ쿔탔汩펮ꎬ汬퇔ꋏ폐탨쿠룼돖헟꺣뚯뷏뾼튻붻뛸맟쮾볒돶솿욽맦훸뗄퓲룷닟믱훜럅ꎮ틢쫤뗈훐?볒닟틗쮵퇔탔뗄ꆱꎬ뗍짏퓚쒣⣐훸펮뷏릫싔湡뛸튻ꆢ횣믱쏷쟳랴햼샻캪틔탸ꎻ뇭곒풼병캶달맦쫤맟풲싔솿닟펮뗄싲좷릫ꎮ볒쫤틗쮾뇈뫳뛸뾼쿖춶ퟅ탔?ꎬㆡ캳싔튻폫룟䝭틔겳샻쿔퓲틽뢴풵쫸룷쒣뾼풵폫뗄싔볒랴죫쫤놣쮾틔쫐믱퓚쿂튪ퟩ막달ꆰꨲ뗍짆ꎮꎬ瑬룟웤獳짊뷏뿉웰싴퓓뫜캻췊뛸쿠릫닟쒻랴ꎬ펮붻뷏ꆱ쿲킡볒맟뗄짏폫펯샻듎쯹믱뗸쫐볛킡뷏㓖뗄?틔볒污쫐뇭펯浡뗍병랴돶잿복탓퓚쮾펮싔쿲뫚볒틗병뗄닟맦춶탔쫤쿖듳ꎮ싊ꆱ쟩튪폐샻뷗펯잿돖뫳쳥맦병?펮쾶짏뗄쫤ꆰ溵펯쿖싊䩬쫐킳ꎮ좷ꎬ뗍쒣닖꿂뺻볒춶퐨튻솿ꎬ랴싔쒣ퟩ닟볒쿳맦듳뗄뿶냼뷔뛎싊탸웚뇪ꎥ쒣ꎬ쒳볒쳊쿖볛싲쓗싊뷏뗄뫍펯ꇖ죴쟣놣뛸쫐쪽룼뫳쪹캻퓚횵튻믱돶쫤룟뛸쿲믱릫ꎬ싔춶틢쒣킡ꎮ캻몬캪붻뗄킩쿂닟?뗄릫뛸훓춶넩쿳룱듦뷸닮쫤睡싊킣쿲맟쓚펯ꎬ뛠룟ꯋ쫐볒ꆰ닟샻쮾뿉믱ퟩ캶폫뻍훃뗍뢺틗뗸싔뷔쮾ꆰ탆ퟩꎬ뚼듦퓚붻톹볒湧겵늿싊틢뗍뺵쇭쟩닟펮킡싔탔틔샻믲ퟅ쫤쫕뛌ꎮ쫐횵솿룼럹뗄캪믱춳뗄볒맦붻쿔펮퓚?싲ꎬ믡뇭킡쫕틗ퟮ웚?맟ꆱ폫ꖴ닟헢탅뛸펯캶럅뛠틦캻쓊튻뛈뇈뿶볆샻튻쒣훸볒춨쿔뷸맦퓲병뛸훐싊틢듳쟩⢽늻펮틗킻믡쟖쏷돖틦솿풲ꆱ탔뗄捯뾵싔샯쾢쫤ퟅ믘믺ꎮ솿쒣붻릫탔ꎮ춶뎣훸듳뷏ꎬ퇔맺캶뿶?퓚볒솿쟖쪴탸싊룟?뗄닟淖튻쒽훐쿔럅탂쫤늹틖릹킡뻍쪽틗쮾춬쮮맦잡ꎬ튻룟쪴맟틗뗄풵닟싔?믒냼붻훸훰ꎬ듳탅볒탖떹쮾뛌ꎥ쮮듳뗄?맟탔솿돖쓓싔듮킧쫐ퟁ삨틗믱붥믡짏쾢볛믲듐훐웚욽맦쫤탔꺼폫맻펯?싴솿쿔뷸뛸쿔훸?ꎮ
-50 -管理科学学报2伽年12月言，以"低BE/ME的赢家-低BE/ME的输家"的策放大的个股收益率的反转性表现要较强一些.如略与"高BE/陋的赢家-低BE/ME的输家"的策果考察公司规模，我们发现如果其中买进公司规略效果较佳.就整体而言，以"低BE/陋的赢家模小的赢家，可以确保其获利，相反，如果惯性策低BE/ME的输家"的策略获利较佳，而"高BE/ME略头寸中，卖空公司规模小的赢家，将会侵蚀其获的赢家-高BE/陋的输家"的策略反向效果更为利.如果考察各公司的市盈率及净值市值比，发现显著.若投资策略中卖出低BElME的输家，则可以在高市盈率公司及低净值市值比公司中，执行惯确保惯性策略显著获利(1-24周).而相反卖出的性策略，将会有较为显著的获利.高BE/陋的输家，会显著侵蚀惯性策略的获利，甚总括而言，在中国证券市场中，不仅是单纯的至在"高BE/ME的赢家-高BE/ME的输家"策略赢家-输家策略存在有获利性模式，若加人考察中，第2周获利即出现负值，意味着高净值市值比形成期的市场与个股特征因素，赢家-输家策略的输家与赢家较易反转，而低BE/ME输家与赢家将会有更为明确，且更为显著的获利模式.价格会持续惯性移动.在高BE/ME公司中执行反美国与德国股市在短期(-个月以内)及长期向策略的获利性会较佳，而在低BElME公司中进(三年至五年)的反向策略有显著之利润，中期(三行惯性策略的获利性相对较好.个月至一年)的惯性策略有显著的利润;日本股市则不管时间长短，反向策略皆有显著的利润;而中国股市则半年期内执行惯性策略较为成功，超过4 结论与建议半年期反向策略获利性显著.差异可能与中国股市中机构庄家强大的信息与资金优势、散户投资在中国证券市场中，总的来说，半年期内执行者比率高、高换手率及缺乏卖空机制等特性有关.惯性策略较为成功，而超过半年期反向策略获利尽管各国情况不一，但差别主要集中在反应周期性显著.的长短上，正如行为金融理论所指出的，投资者跳考察市场收益率的赢家-输家策略中发现，不出先是反应不足，后是过度反应的心理循环.中当市场收益率较高时，执行惯性策略的效果不佳;国股市素来有叽格或行业轮转"之特点，1999年而当市场收益率较低时，惯性策略的获利性显著-2棚年卓越表现的成长型股票，至2∞1年以来提高，即赢家-输家策略的获利性与市场景气成遭受重创，而长期被市场冷淡的价值型蓝筹股却反向关系.在考察个股收益的截面方差的条件下，在2∞2年底爆发式地持续涨升.成长股涨过头而就短期策略而言，市场个股收益分化时执行惯性价值股跌过头，此时股市周期便来到回归平均策略的获利效果，明显要强于市场同涨同跌时执(mean reversion)阶段，投资者对成长幻觉的破灭，行策略的效果.而较长期而言(24周之后)，没有转而追求有稳定成长、股息、低风险的价值型股找到个股收益截面差异对策略获利模式影响的明票.股市的循环现象，事前不易估算何时转折，但确模式.一旦转折，投资者须快速反应，长期持有特定一种当同时考察个股特征因素时，也发现了一些类别股票(并不能保证能打败其他股票).掌握股有价值的结果.市"顺势而为"的短线惯性特性与长期"物极必反"考察个股的交易量发现，惯性策略的头寸中，的回归平均特性，投资者才不致被市场戏弄.若买进交易量低的输家，可以确保惯性策略获利，且可以提高获利的显著性;而若买进交易量低的赢家投组，会侵蚀惯性策略的获利及其显著性.另5 后续研究方向外，就较成熟市场中收益率与交易量关系而言，中国市场表现出更为复杂的模式，交易量放大上升就投资策略的获利模式而言，是否可以找到的个股收益率持续性亦很强，而下跌阶段交易量比过去形成期收益更具效率的指标来形成投资策?췲랽쫽뻝튻맜㈰퇔싔뗍뗄쿔좷룟훁훐볛쿲탐㒽퓚맟탔뾼떱뛸쳡랴뻍닟헒폐죴쟒펮췢맺럅맻쒣샻ퟜ탎붫쏀⣈룶퓲냫쫐헟뺡늻ꆪ퓢⡭牥욱샠㖺뇈샭〶ꎬ펮쫤맟탔쿔룟쿲뛌떽쒣춬볛싲볒룶듳삨돉맺ﷄ퓂늻맜뎤돶敡ꆰ춶㔰폫킧䉅놣퓚룱닟훐달쫐떱싔뿉뾼킡춷ꎮ믡막쓪뇈㈰쫜횵癥뛸떩뇰믘맽훸뿆쓪틔볒탔닟훸ꎬ맘웚룶쪽쪱횵뷸춶뻍막뛸폫훁맜룷뛌쿈〲?쮳튻ꆰ맻ꎯ맟뗚믡싔맺쫐뎡뗄달듧죧폐믺싊〰훘牳ힷ맩좥톧ㄲꎮ?ꆰ튻䵅폫닟싔벴쾵뗄막뾼붻ퟩ뷏뇭쫕룶ꎬ퇔뗂쇎쪱맺짏쫇쓪쫆룟뷏䵅탔㋖돖뗄횤뎡쫕믱쳡릫펮훐맻펯쫤룼퓲랴릹쯘쓪뒴뗸楯쟳쫐헛욱욽탎톧퓂뗍룟뗄펮싔뷏ꎮ킧쫕달뷡틗ꎬ돉쿖틦막붫쫐맺쓪볤쟩랴뗗뛸죴킾놨䉅병뗄닟?탸믱좯쫕틦샻룟쮾볒ꎬ뾼싊캪냫쿲ꆢ살ힿ맽温폐⢲뻹돉䉅쫤볒뗄캪퓚뛸맻틦룶붻솿믡쫬돶싊쫕뎡막⦵뎤뿶헽펦놬춶꣒뾷ꎯꎮ쫤싔맟샻쫐틦싊킧믱맦ꎬ싴달릫닟쏷쓪볒룟폐풽뛸춷뷗컈톭ꊲ쳘웚ꎯ볒뷏믱돉튻뾼퇔ꎮ뷘막틗뗍쟖쫐룼돖틦폐훐폫뗄쒹뛌늻죧랢ꆱ뻍볒쿔﮼탔뎡싊뷏맻쒣뿉뿕룷쮾싔좷웚잿뮻ꆰ뇭뎤뛎뚨뮷믄쫕?䵅ꎬ틗샻릦쫤달뛸쏦쳘솿뗄쪴캪탸맺룶퓚랴?튻탐ퟣ쪽헻ꆱ훸뒳틆훐룟뷏틔릫벰듦쓚믱듳쫖럧쿖웚듋돉헟?틦뗄믡랴탔ꎬ볒룶쫐닮헷랢쫤맟뢴캪횤막뛌쿲풲뗘쒣닟?펮쳥뗄쫤믱쿔뚯뷏쿠ꎬ뛸쪱뗍닟막뎡쏷뎤틬틲쿖볒탔쫕퓓틠랴컒좷쮾좯퓚쳘쟒웚?쿲횴샻싊떫뷰뫳룱놻돖춶쿳탫ꏖ쿟쪽룼싔볒훸ꎬ뛔뎬싔쫕룶웚쯘틦뗄뫜쫐헷⣒퓓닮죚쫇탸맟뛸닟샻횸ꎮ병ퟜ쪱쿔쏇놣맦뺻폐룼탐탔탅벰믲돉막ꆢ뿬꓄뻟튻ꆱ훐쟖뛸뷏맽틦막닟쪱맟뿉싊쒣잿뎡틲뮸폐탏뇰샭헇퇔싔⠱뫖퓚ꎬ뗄횴튪탔랢웤쫐횵믱캪쿔쾢좱탐뎤헟쫂쯙?킧뗍뗄쪴뫃냫믱쫕퇔싔ꎬ탔틔폫쪽뇭훐쯘쿔퓖뷔훷싛뛈짽쳘뗍ꎬ믱싴ꆪ룟떣뛸살쫤탐맟잿ꎻ쿖킡펯쫐샻쿔탔훸폫랦튵탍샤훜뛔쾢잰랴닅싊䉅닟맟ꎮ쓪샻뷘틦⠲믱튲좷붻ꎬ뛸쿖싒훸폐튪쯹랴탔쫇䉅틔샻㈴곒퓚쮵볒맟탔폚뛸죧뗄싊횵훸닟ꎮ싴싖막떭웚돉ꆢ늻펦?돶ꎯ싔탔웚쏦럖㓖샻랢놣틗붻쿂튪ꎮ늻펮퓄횮쓀쿔벯횸펦돉폫럱ꎯꆰ뷏훜뗍ꎬ닟탔쫐죴맻펮벰뇈쒣뗄싔닮뷰뿕욱뇣뎤틗훂횸䵅랴닟폫랽뮯?쒣쿖뗄맟벰솿틗뗸뷏뷶볒?샻훸훐돶뎤뿉뗍䵅뗍병⦣뛗䉅냫닟뎡싲쿠볒뺻릫믱뷏틬폅믺ꆱꎬ볛살믃럧맀뎤﮹놻뇪뗄쿲싔쫤쫐닮쪱꺺쪽쇋춷탔웤맘솿뷗잿쫇튻벰죳퓚탄막웚틔뗄䉅ꎬ꺶언릫ꎯ쓪훐싔춬뷸랴횵쮾샻캪뿉쫆훆횮훁떽뻵쿕쯣웚짆쫐살쫤킧볒닟뎡횴펰튻듧쿔쾵럅뛎떥뎤믈샭헇ꆰ헒볒쫤ꎯ뛸맻믱?폫쮾䵅웚싔랢뗄뺰쳵탐헇ꎬ쿬킩훐붻훸듳싲붫쫐뒿죴쒣햱죳돉쓜ꆢ뗈펦춶톭쳘㈰탍맽믘뫎돖넩컯뎡떽탎ꆱ룼샻펮믱웸볾맟쎻뗄ꎬ탔퇔짏ꎮ닟웚뺹ꎻ훜뮷춷벫볒䵅ꆰ믖훐릫쓚쿖킧춬틗뷸죧믡횵볓쪽릦폫즢쳘뗣〱삶맩웆볛쪱폐쾷돉쏳뗄캪ꎬ볒샻돉쿂폐쏷ꎮ짽죧싔⣈짊뛸웚헟뇘ꆱ룟듂뗊횴쮾맻탔뗸솿릫쟖뇈죫훐뮧쓪돯욽쏰횵쳘헆얪춶뗄닟짵ꎬ쇭훐?쳸랴뗄펮䉅닟탖탐훐늻쿔쪱뗍쮾맟쪴ꎬ뾼뎬맺춶폐ㄹ틔막뻹탍헛뚨컕ꎮ쫤ꆱ닟볒ꎯ싔떱랴뷸병훸횴뗄맦탔웤랢맟달맽막맘㤹살좴ꎬ튻볒튻䵅?ꎻ닟믱쿖ꎮ쓪떫훖ꎬ퓲뿉틔
第6期沈可挺等:中国股市中惯性与反向投资策略的获利模式-51一略，这样策略投组的未来收益有更为明确的可测沿此方向亦可以继续研究考虑各种因子的复杂组模式，例如距形成期最高价或最低价的价差等.另合后的更具效率的策略获利模式.这些皆是极具外，文中考察了考虑各种状态因子后的投资策略，实务价值之问题.参考文献:[lJDe Bondt W; Thaler R.阳也eslock阳ketoverreact? [JJ. Jo叫ofFinance, 1985, 40(3): 7归-8臼.[2]De Bondl W, Thaler R. Further evidence on investor overreaction and stock market seasonality[JJ. Journal of Finance, 1987, 42 (3): 557-581. [3JJψdeesh N, Titrnan S. Relwns to buy the winners and sell the losers: lrnplications for stock market efficiency[JJ. Jourr叫ofFi›nance, 1993, 48 (I ): 65-91. [ 4 J AHleck-Graves J, Mendenhall R. The relation between the value line 凹咿Jaand阳t-earrn咿announcementdrifl[J]. Joumal of Financial Econom邸，1992，31(1):75-96. [5]Gri由lattM, Titrnan S, Wermers R. Momentum investment strat咱盹portfolioperforrnance and herding: A归dyof mut叫fundbehavior[JJ. American Economic Review, 1995, 85(5): 1088一1105.[ 6 J Womack K. Do brokerage analy曲'配ommendationshave inv臼tmentvalue? [JJ. Journal of Finance, 1销，51(1):137一1日.[7 J Jegadeesh N, Ti恤mnS. Profitability of momentum strategies: An evaluation of alterrmtive explanations [ J J. Journal of Finance, 2∞1， 56(2): 65珍一720.[ 8 J Rouwenhorst K G. International momentum strat，咱es[ ofFinance, 1998,53(1): 267-284. [9J臼rnpbellJ Y, Grossman S J, Wang J. Trading volume and serial correlation in stock returns[J]. Quarterly Jourr叫ofEcooomics, I(渺'3，108( 4); 905--939. [1O]Conrad J S, Hameed A, Niden C. Volume and autocovariances in short-horizon individual security retums[J]. Joumal of Finance, l侧，49(4): 1305-1329. [ 11 J Lee C, Swaminathan B.阳cemomentum and tra也ngvolume[JJ. Joumal of Finance, 2俐，55(5): 2017一硝，9.[12]王永宏，赵学军.中国股市"惯性策略"和"反转策略"的实证研究[JJ.经济研究，2∞1，6: 56一币 Yonghong, Zhao Xuejun. An empirical study on momentum and contrarian strategies in China stock market[JJ. Economic Research Journal, 2001, 6: 56-61. (in Chinese) [ 13]周琳杰.中国股票市场动量策略赢利性研究[JJ.世界经济，2∞2，8:ω-64. Zhou Linj瓜The profitabilily of momentum strate伊:A阳ne例mp阿m目nc巾叫aaωl归st阳u句dyo∞nCωh臼IiÍna's stock m础et山[川υJ川 Economy, 2悦,8: ω-64 . (in Chine优)[14J范龙振，王海涛.上海股票市场股票收益率因素研究[JJ.管理科学学报，2∞3，6(1):ω-67. Fan Longzhen, Wang Haitao. Study on the factors that affecl盯eragereturns in SSE[JJ. Jo旧nalof Management位:iencesin China, 2∞3， 6(1); 6(←寸67. (in Chinese) [ 15] Fa ma E F, French K R. The cross section of expected stock ret町ns[J].Jo町nalof Finance, 1992, 47(2): 427-465. [16]Newey W, West K D. A simple, 阳itive臼mi-definite，怆h1比et优erosked挡剧t础ici町tyand 削au川t∞ωo口町它l剖at汕ti白i蜘0佣onc∞onsist忧e创阳佣n削阳1删刷tcovariance matrix[J]. E›conometrica, 1987, 55 (3): 703一7倒[ 17J刘煌辉，贺菊煌，沈可挺.中国股市信息反应模式的实证分析[JJ.管理世界，2∞3， 8: 6-15. Liu Yuhui, HeJuhua吨, 铀S阳h1而æe凹阳nnKeti吨rrWorld, 2)∞3， 8: 6一15.(in Chinese) ?췲랽쫽뻝
-52一管理科学学报2伽年12月Investment perfonnance of momentum strategies and contrarian strategies in China stock market 12 SHEN Ke-ting, UU Yu-hui1. Sch∞1 of Economics, Zh句iangGong声hangUniversity, Han件。u31∞35， China; 2. Institute of Finance &. Banking, Chinese Academy of Social Science (CASS), Beijing 1∞732， China Abstract: This paper mainly investigates whether the momentum strategies and contrarian strategies can create sig›nificant profi ts under different formation horizons and holding horizons, whether past factors (such as market retum, characteristic of individual stock) can provide an important implication about the profits of momentum and contrarian strategies. As a whole, we find出emomentum strat唔iesless出an24 weeks are more successful ，出econtrarian strategi回beyond24 weeks can eam signi自cantprofits in China stock market. We also find, considering market fac›tor (market retum, cross-sectional variance of equity retums) and characteristic of individual stock (trading vol›ume, firm size, price/earnings, BE/ME), there exist clearer and more significant modes of profitability in momen›tum or contranan strategies. Key words: momentum; contrarian; mean reversion ?也tφ?也令4巳?也兮③字!，-;-号令⑤令』巳?φ?①t也~巳?也令⑤?也令4巳?也?也?也?①令!f.'也令。令φ?φn合①合①?也?也?也兮号令~巳令4♀\!/;-①?也令己令。尔巴兮」巳(上接第42页)Comprehensive importance measurement for nodes within a node-weighted net›work 12 AN Shi-hu 1, NIE Pei-yα，0， HE Gzω-gzωngL. Department of Computer Information and Engineeri吨，Shandong Finance Inst˛tute, Jinan 25∞14， China; 2. Sch∞1 of Management, Tianjin University, Tianjin 3仪'1.)72，China Abstract: Agent importance in many real world systems is constructed as the model of importance meωurement for each node within a node-weighted network. After the factors of an effective importance measurement for a node呐thin a node-weighted netw。此areanaly时，the comprehensive importance measure (CIM) for a node in a node›weighed network based on出eapproach of deleting node is modeled. And wi出thehelp of the p肌edureof calculat›ing lhe dislances among nodes on a graph, a new algorithm for lhis model is designed. Finally, an example is given for illustrating the application o[ CIM in knowledge sharing network. Key words: node-weighted network; comprehensive measuremenl; deleting node; knowledge sharing network ?췲랽쫽뻝
