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第28章 研究方法与样本处理

8.2.1 研究方法

使用的方法,以个股前期回报(past returns)为基础来评估投资行为,分析中国股票市场个体投资者的投资策略。为了分析个体投资者投资行为是否与股票过去回报有关,我们首先构建一个指标——买入比例差异(buy ratio difference),用以估计及区分个体投资者的正向或负向交易行为;其次,考察买入比例差异的自相关性,对自相关性进行界定;最后,我们用二项符号检验,判定个体投资者所遵循的投资策略。

1.买入比例差异的定义及计算方式:

分别计算个股交易当天(t)过去期间的累积回报(cumulative returns,CR),以回报高低,将样本股票排序,将累积回报最高的5只股票的买入比例(buy ratio)总和减去累积回报最低的5只股票的买入比例总和,此即为买入比例差异,其中买入比例公式为:

buy ratio买入股数

(买入股数+卖出股数)(8-1)

过去期间累积回报定义为:以Rit代表第i种股票第t日回报,Pit代表第i种股票第t日股价,Pit-1代表第i股票t-1日股价,在本书中我们用股票的收盘价进行计算,如下所示:

Ritln(Pit/Pit-1)×100(8-2)

CRtn

t1Rit(8-3)

以青岛海信(600060)为例,假设交易当天个体投资者买进青岛海信股票3000股,卖出青岛海信2000股,则交易当天青岛海信的买入比例为0.6(3000/(3000+2000))。当买入比例差异为正时,表示在交易当天买过去为“赢者”股票的买入比例大于过去为“输者”股票的买入比例,则定义个体投资者有正向回应交易行为,反之则为负向回应交易行为。格林布莱特和克劳哈吉(2000)考察了过去五个区间,最长考察到半年累积回报对投资者投资策略的影响。

考虑到我国股票市场投机性较强,投资者交易频率较高,本书缩短考察期间,考察一个月内四个期长的股票回报率对投资者行为的影响,交易日前一天(t-1)记为-1,介于t-m和t-n之间记为(-m,-n),以下为四个过去期间:

(-1):交易日的前一日

(-5,-2):交易日过去一星期扣除交易日前一日

(-20,-6):约为交易日过去一个月扣除交易日过去一星期

(-20,-1):约为交易日过去一个月,包括所有的期长

2.检验买入比例差异数据序列的平稳性,并确定其序列类型。

对投资者投资策略特征的统计检验,其前提假定是买入比例差异数据序列为平稳时间序列(stationary time series),即对于特定的投资者类型,每一天的买入比例差异都是相互独立且均值为0.任何时间序列数据都可以看做一个随机过程(stochastic or random process)产生的结果,利用这个结果去引出其背后的随机过程的推断。受到时间序列分析家大量注意和细致考察的一类随机过程就是平稳随机过程(stationary stockastic process)。如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数,并且在任何两时期之间的协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后,而不是依赖于计算这个协方差的实际时间,就称它是平稳的。因此,我们首先利用DF(Dickey&Fuller)单位根检验,检验四个买入比例差异序列是否为平稳时间序列。如果不是平稳时间序列,则需要将其调整为平稳时间序列。

从本质上讲,我国股市个体投资者的买卖行为,可能存在前后期相关关系,这主要是因为(1)我国股市涨跌幅度的限制,使得个股对重大信息,需要若干交易日才能完全反映;(2)我国股市是政策市,政策的影响存在较长的期间;(3)我国个体投资者中存在较强的羊群行为。其具体表现为买入比例差异连续两天符号相同的概率高于符号相异的概率。有关文献资料表明这个序列一般为AR(1)过程,我们通过比较分析来确定其是否为一阶自回归序列。

3.对个体投资者投资策略进行检验。

所使用的方法,假定买入比例差遵循一个AR(1)过程,对于各个序列,采取一种限定的方法来计算n个观察值中有x个正买入比例差异的概率,假设观察到的符号连续(与符号逆转相比)的比例是符号连续的真实概率,零假设是xn/2,z统计量构建为:

zx-n/2

(n/4+[(2p-1)n+1-n(2p-1)2+(2p-1)(n-1)]/16(1-p)2)1/2

(8-4)

其中,p是观察到的符号连续的比例。

本书的统计检验中,样本数量n25,可以认为二项分布近似服从正态分布。我们可以通过z统计量来考察购买率差异为正的交易日的比例是否为0.5的统计显著性。如果z统计量的值小于临界值(显著水平为1%),则接受零假设xn/2,即x/n0.5.即买入比例差异为正的交易日的比例并不显著异于0.5,投资者不遵循顺势或逆势投资策略。反之,则遵循顺势或逆势投资策略,再根据x/n大于或小于0.5进一步考察遵循何种投资策略。

对于投资者投资策略绩效的分析,我们仍然采用买入比例差异法进行研究。利用投资者的每日交易数据,观察在交易日t,未来“赢者”(Winner)股票的买入比例是否超过未来“输者”(Loser)股票的买入比例,依此来评价投资者预测股票盈利与否的能力。除了观察期的设定不同以外,其他如买入比例的计算及实证方法都和前文相同。评估投资者投资策略的观察期也分为短期、中期和长期(t+1)、(t+1,t+5)、(t+1,t+20)、(t+1,t+30)、(t+1,t+60)五组,分别计算个股的累积报酬率,将累积报酬率最高的5只股票于t日的买入比例减去累积报酬率最低的5只股票于t日的买入比例。当买入比例之差为正时,投资者能够对股票未来表现进行较好的预测,表现出较好的绩效,否则绩效较差。

8.2.2 数据库处理及指标确定

我们对交易数据库进行如下处理,并进行相关指标的计算:

(1)汇总每个账户股票的买入和出售记录及当天的股票余额记录:包括股东账号、日期、股票名称、交易价格、交易数量等;

(2)基于每只股票的市场价格,计算其每天的股票收益率:

股票收益率收盘价-开盘价=开盘价(8-5)

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