反转和动量效应的国外研究动态及展望

宋光辉，吴 栩，董 艳

（华南理工大学 工商管理学院，广东 广州 510640）

反转和动量效应的国外研究动态及展望

宋光辉，吴 栩，董 艳

（华南理工大学 工商管理学院，广东 广州 510640）

在对国外现有相关研究系统分析的基础上，指出了现有研究在对反转和动量效应的识别方法、成因解释和投资应用上的缺陷，并结合证券市场普遍存在分形特征的现实情况，从引入分形理论的视角对上述缺陷的解决方案进行了展望，以期为学术界和实务界提供参考。

证券市场；反转效应；动量效应；分形理论

一、引言

证券市场中广泛存在的反转效应(Contrarian Effect)、动量效应(Momentum Effect)日益被Asness等(2013)[1]、Franck等(2013)[2]等众多学者当成最让人扑朔迷离的市场异象之一。所谓反转效应，是指在过去一段时间内业绩较好或较差的证券在未来的业绩会相对较差或较好，即证券的业绩发生了逆转；而动量效应，或称惯性效应，与反转效应相对，是指证券的业绩在未来延续过去的趋势。这两种市场异象分别由DeBondt和Thaler(1985)[3]、Jegadeesh和Titman (1993)提出，并得到了学术界和实务界的密切关注。如今，这两种异象已涉及市场效率、投资者行为偏差、投资策略等经典金融学和行为金融学领域中的多个重要问题，其重要性不言而喻。基于此，本文对这两种异象的研究现状进行了系统的分析，在此基础上，对其未来研究进行了探讨，以期弥补尚无文献对其系统阐述的空白，并提供参考。

二、现有研究评述

（一）反转和动量效应的经典金融理论解释

反转和动量效应最初作为反对市场有效的证据，分别由DeBondt和Thaler(1985)[3]、Jegadeesh和Titman(1993)将之作为市场异象而公之于众。Fama (1970)在前人的基础上，创造性地将有效市场假设(EfficientMarketHypothesis,EMH)归纳为公理，为经典金融学奠定了基石。在EMH下，证券的价格或收益率遵循随机游走(Random Walk)，时间序列中不应具备价格预测功能。DeBondt和Thaler(1985)[3]通过考察前期业绩中的“输家”和“赢家”组合在其后的表现，发现业绩发生了逆转,前期业绩表现较差的证券其后的业绩表现较好，且该种现象较为显著。与此相对，Jegadeesh和Titman(1993)在其他的数据样本上采用相似的研究方法，发现证券的业绩具有“强者恒强，弱者恒弱”的动量持续性；利用该种现象可以获得超额收益。这表明，现实的证券价格时间序列中具备价格预测功能，该结论与EMH结论大相径庭，对EMH形成了有力的冲击。对此，Fama和French(1996)认为超额收益率来自于风险补偿，反转效应可用Fama-French三因子模型(FF3)给予解释，但FF3难以解释动量效应。无独有偶，Sehgal和Jain (2013)以印度、中国、韩国股市为样本得到了类似的结论。但Antonios等(2006)、Wu等(2012)等学者以英国股市为例声称反转效应难以被FF3解释。如今，Cakicia等(2013)、Asness等(2013)[1]等学者以局部因素、流动性风险、全球风险等角度尝试对其诠释，但尚未获得普遍的认可，其解释力度也远远不够。由上可见，反转和动量效应的发现对以EMH为基石的经典金融理论提出了挑战，经典金融理论难以对这两种现象加以解释。

（二）反转和动量效应的行为金融理论解释

面对经典金融理论对反转和动量效应现象乏力解释，行为金融理论一显身手。DeBondt和Thaler (1985)[3]首次指出反转效应是由于投资者对市场新流入的信息反应过度而导致的；而对于动量效应，Jegadeesh和Titman(1993)率先将其归因于投资者对信息的反应不足。Tetlock(2011)对此不以为然，他认为投资者对信息的反应不足导致了反转效应，对信息的反应过度导致了动量效应。上述两种观点格格不入，但孰是孰非，尚未获得学者们的直接回答。部分学者将动量和反转效应归结其他投资者行为偏差。Grinblatt和Han(2005)、Asem和Tian(2011)等学者将反转和动量效应归因于前景理论、心理账户、投资者过度自信等非理性行为。Kubińska(2012)指出处置效应导致了反转和动量效应，且对前者的影响更大。但Novy-Marx(2012)认为反转效应可能是日历效应产生的幻觉，与处置效应无关。对此，Li等(2010)发现中国股市无动量效应但存在显著的反转效应，且该现象与日历效应无关。Chou和Lin(2010)认为中国股市存在动量效应，投资者未对信息充分反映。可见，行为金融理论将反转和动量效应归因于投资者行为偏差，但不同的行为偏差间相容性较差，至今未对其给出可接受的解释。

（三）反转和动量效应的实践应用

面对反转和动量效应的普遍存在性，实务界将其应用于投资策略中，部分学者将之视为市场异象，研究其投资可获利性。反转策略和动量策略是基于反转和动量效应最为直接的投资策略。反转策略，是指卖出或卖空前期业绩表现较好的证券且买入前期业绩表现较差的证券进行投资。动量策略又被称作惯性策略，与反转策略恰好相反，即通常所言的追涨杀跌。Li等(2010)利用中国股市事后模拟发现反转策略投资可获得高达12%的长期平均收益。Akarim和Sevim(2013)在新兴市场上，认为利用均值回复模型使用反转策略依然可获得优异的投资业绩。Balvers和Wu(2006)认为动量策略也可获得较好的业绩，使用动量反转混合策略更加优于单独使用动量或反转策略。然而，这些策略往往是基于学术界的理论分析，所谓的优异业绩仅是事后模拟的结果；投资实践中，动量和反转策略的确为投资者所偏爱，但并未获得较好的投资业绩。Galariotis(2013)指出全球主要的证券市场和法国的证券市场利用反转策略所获得的业绩不具备可持续性。Franck等(2013)[2]发现规模靠前的德国基金均使用了动量投资策略，但其所产生的业绩并未超越其他基金。这些研究表明，真正应用动量和反转效应获利并非易事。事实上，对动量和反转效应的确认以及效应持续的时间长度都会制约投资收益。Chou和Lin (2010)实证分析发现动量策略和反转策略存在最优投资期限，不同的投资期限下动量和反转策略的收益大不相同。由Novy-Marx(2012)的研究可知，对动量效应识别容易出错，动量效应的识别错误将影响投资决策进而影响收益。可见，基于动量和反转效应虽被投资者所利用，但其中尚存在诸多缺陷。

综上所述，学术界已从经典金融与行为金融理论的视角对动量和反转效应进行了大量的研究，但两种现象依然让人感到迷惑；同时，这两种效应在实际应用中也未尽如人意。

三、缺陷和展望分析

（一）现有反转和动量效应的识别方法单一陈旧，应引入分形方法对其鉴别

现有识别反转和动量效应的方法单一陈旧，本质上与DeBondt和Thaler(1985)[3]、Jegadeesh和Titman (1993)方法相差无异，几乎都是通过考察排序期“输家”和“赢家”组合在检验期的业绩表现对其进行识别。该方法中，组合业绩度量的准确性至关重要。目前学者们普遍采用收益率、Sharpe比率等指标测量组合的业绩。然而，收益率在测量业绩时未曾考虑风险，因此，用其度量业绩难以避免组合前期以“风险换收益”的情况，其合理性值得怀疑；Sharpe比率作为业绩测度指标，其基础在于收益率服从正态分布。近年来，证券市场呈现分形特征已被Peters (1994)、Yalamova(2012)等大量学者所揭示，现已受到了学术界广泛的认可。金融时间序列的分形特征表明收益率往往服从“尖峰厚尾”分布，为此，Homm和Pigorsch(2012)指出利用Sharpe比率度量业绩时存在测量偏差。收益率的非正态分布以及业绩测量指标对测量区间的依赖性均可能造成业绩度量偏差，最终将导致对反转和动量效应的识别错误。业绩测量的细微差异导致结论大相径庭的文献并不罕见，诸如前文所述，Li等(2010)、Chou和Lin(2010)在探讨中国股市时，两者便因业绩测量区间的微小差异导致所得到的结论大不相同。

既然现有识别的反转和动量效应的方法未曾考虑到金融时间序列中普遍存在的分形波动特征，因此，在改进识别方法时理应充分重视证券市场存在分形波动。所以，引入分形方法对反转和动量效应进行识别十分自然。理论上，这样的构想并非是无稽之谈。随着Wei和Huang(2005)设计出多重分形波动测度指标，基于该指标构造出业绩测度指标应对时间序列的分形波动便有望实现减少业绩测量偏差的目标。故引入分形方法有望克服原有识别反转和动量效应方法在测量组合业绩时的缺陷。由此可见，引入非线性方法识别反转和动量效应具有一定的优越性和可行性。

（二）反转和动量效应的成因分析零散，应引入分形市场假设对其改进

当前，在解释反转和动量效应时，无论是基于经典金融理论的视角，还是基于行为金融理论的视角，所得结论零零散散，尚无较为广泛接受的观点；甚至，部分观点互不相容。经典金融理论以投资者的经济理性为假设，而行为金融理论以投资行为偏差为出发点。真实的证券市场，不仅是经济和商业形势的映射，更是投资者情绪的晴雨表；真实的证券价格是投资者理性决策和情绪干扰混合后的产物。现有研究将经典金融理论与行为金融理论作为泾渭分明的两种路径，来分别探讨反转和动量效应的内部运行机理，这容易陷入盲人摸象般的窘境，更难以让成因解释具有力度。Peters(1994)集众人之智、采众家之长，提出了分形市场假说(Fractal Market Hypothesis,FMH)，现已得到了Wei和Huang(2005)、Yalamova(2012)等众多学者的普遍认可。FMH不仅重视投资者对经济与商业形势的理性分析，还重视投资者在市场情绪氛围下的种种行为，是两种金融理论融合下的产物，是实际证券市场的真实重构。在FMH的框架下，结合经典金融理论与行为金融理论，对反转和动量效应的内部运行机理进行分析有望形成铿锵有力的解释。

（三）反转和动量策略在投资实践中难以应用，引入分形理论可对其改善

Jank和Wedow(2013)等学者指出，基金业绩是基金公司的声誉，是基金公司占领市场份额的核心竞争力。因此，寻找切实可行的反转投资策略具有重要的实际价值。目前，虽然一些基金公司采用反转或动量策略进行投资，但Galariotis(2013)、Franck等(2013)[2]等学者分析显示这些基金公司在业绩上并没有体现出优越性。尽管Li等(2010)、Akarim和Sevim(2013)等学者从事后分析的角度提供的反转和动量策略，但实际投资活动与事后分析大相径庭。因此，这些策略在实际投资中的有效性尚未得到保障。要真正做到将理论上的反转和动量策略用之于投资实践，除了考虑市场摩擦、交易成本等广为人知的因素之外，反转或动量效应的持续时间与投资者的投资区间的匹配问题、反转或动量策略的风险控制问题也必须加以考虑。

在真实的证券市场上，不同的投资者其投资期限千差万别，即使基金公司这类机构投资者也不例外。根据Chou和Lin(2010)的研究可知，反转或动量效应难以在真实的证券市场长久不消。因此，有效的反转或动量策略应充分考虑投资者投资期限。投资者的投资区间、反转或动量效应的持续区间的匹配是反转或动量策略方实现优异投资业绩的前提条件。在实际投资中，正如FMH所言，投资者投资期限具有多样性；从而准确测量反转或动量效应的持续时间或强弱变化情况便必不可少，但这却并非易事。当前也鲜有研究反转或动量效应强弱变化或关注其持续时间测量的文献。然而，正如Wei和Huang(2005)、Yalamova(2012)所言，实际的证券价格具有分形特征。利用分形理论刻画价格分形走势较之现有线性理论更为合适。一旦价格复杂的走势被分形理论所刻画，价格波动中反转或动量效应的持续时间或强弱变化将迎刃而解。

有效的投资策略不应该是靠骑乘风险来换取收益。对开放式基金而言，以风险换收益的行为后果十分严重。一旦风险降临，基金极有可能在业绩排名中位居末座；而名次是基金的声誉，此时，投资者大量赎回基金将让基金公司雪上加霜。因此，对代人理财的基金公司而言，风险控制尤为重要。在此背景下，基金公司理应对反转和动量策略的风险给予足够的认识。投资风险主要包含非系统风险和系统风险，基金公司常常持有的资产组合可能分散掉了非系统风险，但仍需面对系统风险。反转或动量策略和系统风险之间的相互关系，现有研究并未直接回答。证券市场呈现分形特征的实际情况下，系统风险比人们预想的要多得多。因此，引入分形理论探究反转和动量策略的相互关系十分必要。

综上可见，反转和动量效应仍有许多地方需要深入研究。在证券市场普遍呈现分形特征的现实情况下，将分形理论引入反转和动量效应的研究中对学术界和实务界都有启示作用。

四、小结

本文从反转和动量效应的经典金融理论解释、行为金融理论解释、投资实践中的应用三个角度对反转和动量效应的既有文献进行了梳理。尽管学者们已对其进行了卓有成效的研究，但仍存在识别方法不尽合理、形成原因解释缺乏力度、难以用于实际投资等缺陷。通过对这些缺陷的详细分析，以及考虑到分形市场理论更能准确地描述真实的证券市场，本文将分形理论引入其中，对上述缺陷的完善提供了一些展望，以期为理论界或实务界提供参考。

[1]Asness CS,etal.Value and Momentum Everywhere[J].The Journalof Finance,2013,68(3):929-985.

[2]Franck A,et al.Momentum Strategies of German Mutual Funds[J].Financial Markets and Portfolio Management,2013,27(3):307-332.

[3]DeBondt WFM and R Thaler.Does the Stock MarketOverreact?[J].The Journal of Finance,1985,40 (3):793-805.

（责任编辑：贾伟）

1003-4625（2014）02-0094-03

F830.91

A

2013-11-28

本文为教育部高等学校博士学科点专项科研基金新教师类资助课题(20120172120050)；教育部人文社会科学研究青年基金项目(13YJC790150)；中央高校基本科研业务费专项资金(2013ZB0016)；国家社会科学青年基金(12CJY006)。

宋光辉（1961-），男，河南信阳人，教授，研究方向：证券投资与分形市场分析；吴栩（1986-），男，四川通江人，博士研究生，研究方向：证券投资与分形市场分析；董艳（1988-），女，湖南湘乡人，博士研究生，研究方向：证券投资与金融随机分析。