中国股票市场的弱式有效性检验

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2023年12月25日发(作者：)

中国股票市场的弱式有效性检验

摘 要： 本文采用游程检验方法对中国股票市场的有效性进行随机游走检验。通过覆盖中国股市60%以上市值的沪深300指数的历史收益率检验表明，我国股票市场已经达到弱式效率，采用技术分析、图表等历史数据获得持续的超额收益已经变得无效，而运用基本面分析则是广大投资者赚取超额利润的重要工具，也显出加强信息披露制度监管的重要性。

关键词： 效率市场假说；游程检验；随机游走

随着经济的快速发展，我国的股票市场也进入了前所未有的繁荣时代。许多企业通过股票市场筹集了大量资金，并按照现代企业制度的要求转换了经营机制，经济效益得到了明显的提高，同时股票市场的资源配置功能也有了很大的提高。但是我国的股票市场究竟能发挥多大程度的资源配置的功效，很大程度上取决于股票市场额度有效性水平。效率市场假说（Efficient Market Hypothesis，EMH）理论作为主流金融学和现代投资理论的核心理论基础之一，为市场有效性提供了一个思路。本文力图对效率市场假说做一定的概述，并通过中国股市的

变化做出实证检验，以丰富这一理论的探讨。

一、效率市场假说的概述

效率市场假说（Efficient Market Hypothesis，EMH）至少可以追溯到法国［1］的开创性理论贡献和考利斯（Cowles）数学家巴契利尔（Bachelier）［2］ 的实证研究。现代队效率市场的研究则始于萨缪尔森（samuelson）［3］，后经法玛（Fama）、马尔基尔（Malkiel）等进一步发展和深化，逐步形成一个系统性、层次性的概念，并建立了一系列用于验证市场有效性的模型和方法。

关于市场效率的定义，被采用最多的是法玛（Fama）［4］的定义：“价格总是‘充分’反映可获得信息的市场是‘有效’的”。后来，马尔基尔（malkiel）［5］给出了更明确的定义：“如果一个资本市场在确定证券价格时充分、正确地反映了所有的相关信息，这个资本市场就是有效地。正式的说，该市场被称为相对于某个信息集是有效的……如果将该信息披露给所有参与者时证券价格不受影响的话。更近一步说，相对于某个信息集有效……意味着根据（该信息集）进行交易不可能赚取经济利润。”

马尔基尔第一句话的含义与法玛相同。第二句话意味着市场效率可通过向市场参与者披露信息并衡量证券价格的反应来检验。第三句话意味着可以通过衡量某个信息集进行交易所能赚取的经济利润来判断市场的效率。这句话正是几乎所有有关市场效率的实证分析的基础。

根据罗伯兹（Roberts）

［6］对上述信息集大小的分类，效率市

场假说可以分为以下三种：

1、弱式效率市场假说。指当前证券价格已经充分反映了全部能从市场交易数据中获得的信息，这些信息包括过去的价格、成交量、未平仓合约等。因为当前市场价格已经反映了过去的交易信息，所以弱势效率市场意味着根据历史交易资料进行交易时无法获取经济利润。这实际上等同于宣判技术分析无法击败市场。

2、半强式效率市场假说。指所有的公开信息都已经反映在证券价格中。这些公开信息包括证券价格、成交量、会计资料、竞争公司的经营情况、整个国民经济资料以及与公司价值有关的所有公开信息等。半强式效率市场意味着根据所有公开信息进行的分析，包括技术分析和基础分析都无法击败市场，即取得经济利润。因为每天都有成千上万的证券分析师在根据公开信息进行分析，发现价值被低估和高估的证券，他们一旦发现机会，就会立即进行买卖，从而使证券价格迅速回到合理水平。

3、强式效率市场假说。指所有的信息都反映在股票价格中。这些信息不仅包括公开信息，还包括各种私人信息，即内幕消息。强势效率市场意味着所有的分析都无法击败市场。因为只要有人得到了内幕消息，他就会立即行动，从而使证券价格迅速达到该内幕消息所反映的合理水平。这样，其他再获得该内幕消息的人就无法从中获利。

三种次级的效率市场假说之间的关系可以用图1表示为［7］：

图1 三种不同层次的效率市场假说

二、游程检验的基本理论

对弱式有效市场的检验可以采用随机游走检验，如结论支持随机游走的假设检验，则股价是不可预测的，认为弱式效率市场是成立的。用模型表示：

对随机游走的检验方法很多，本文采用游程检验。

其中，εt是一个白噪声序列。

Pt=Pt-1+εt

游程检验的原假设H0是：总体变量的出现是随机的。

变量值随机性检验的重要依据是游程。所谓游程（Runs）是样本序列中连续出现相同变量值的次数。例如，如果28次投掷硬币出现正反两面的变量值序列为1111，那么它的游程数是17。可以直观理解，如果硬币的正反面出现时随机的，那么在该数据序列中，许多个1或者许多个0连续出现的可能性将不太大，同时，1和0频繁交叉出现的可能性也会较小。因此，游程数太大或太小都将表明变量值存在不随机的现象。

如果设n1为出现1的个数，n

2为出现0的个数，当n1，n2较

大时，游程的抽样分布的均值为：

Z= r-μr σr

方差为：

μr= 2n1n2 n1+n2

σ2= 2n1n2(2n1n2-n1-n2) (n1+n2)2(n1+n2-1)

在大样本时，游程近似服从正态分布，即

式中，r为游程数。如果检验出来的P-值小于给定的显著水平σ，则应拒绝原假设，认为变量值的出现不是随机的；如果概率P-值大于给定的显著性水平σ，则不能拒绝原假设，可以认为变量值的出现是随机的，即股票市场是弱式效率的。

三、样本数据的选择与实证分析

［8］

（一）样本数据的选择

本文选取的样本区间是从2005年4月11日到2010年9月30日的沪深。由于沪深300指数自2005年4月8日开始推行，所以选取300指数了它的下一个交易日作为对数收益率计算的第一天，它反映了中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况，所以我们认为该指数能够作为投资业绩的评价标准，并且能够作为一个很好的研究指标。

（二）实证分析

首先对沪深300指数的收益率序列进行直观的观测：

通过对数收益率序列图可以看出，收益率曲线具有明显的集簇现象，说明收益率序列是非平稳的。对收益率序列进行游程检验，制定以中位数为分界值，分析结果如下：

结果显示，其中检验数据是0.00245，大于和小于检验值的样本数据各为635个，游程数为645，检验统计量为0.505，对应的概率P-值为0.613。如果显著性水平为0.05，由于概率值显著大于显著性水平σ，因此不应该拒绝原假设H0，总体变量值的出现时随机的，可以认为中国股票市场对数收益率是随机游走的。因此，可以认为我国证券市场已达到弱式效率，投资者利用历史数据进行技术分析得不到超额利润。

四、结论

本文以效率市场假说（EMH）为理论框架，借助模型，以沪深300指数作为样本数据，通过游程检验，验证了我国股票市场的弱式效率，结论如下：

1、在弱式效率市场中，利用历史数据进行技术分析特别是历史图表、数据已经不能赚取超额利润，所以对于我国逐渐理性的投资者来说，运用技术分析进行股票投资并不是特别有效，而对公司、行业的基本面分析则是投资者赚取超额利润的重要工具。此时，加强我国股市的信息披露制度管理尤为重要，确保信息向广大公众披露，并做到公开、有效、及时、充分；另外还必须加强对信息的监管，建立权威性的金融信息中心，以最快的速度向外发布最新信息，减少信息大户对信息的垄断。

2、我国的股票市场已经达到了弱式效率，由于我国的投资者并不都十分理性，但他们的非理性行为也在某种方面具有相关性，这种相关性会消除他们的非理性行为对市场的影响。而理性投资者的套利行为更会使得我国股票市场呈弱势效率性。

3、从检验的结果来看，接受原假设可以认为股票市场是弱式效率的，但［9］。 是如果拒绝原假设，并不能认为股票市场不是弱式有效的

总之，随着我国股票市场规模的扩大，流动性的提高，基础设施的完善以及投资者的逐渐成熟，股票市场已经达到了弱式效率。因此应该加快股票市场的制度建设，从而使其真正成为一个为投资者服务的、“市场化”的市场。

注释：

①数据来源:国泰安数据库，以下采用spss13.0进行处理。

②2005年4月9日、10日是周末，例行休市

参考文献：

［1］Fama E.,“Efficient capital market: a review of theory and empirical work”，Journal of Finance, 25(1970), 383—417;“Efficient Markets Ⅱ,”Journal of Finance,

1991 46: 1575—1618.

［2］Cowles, A.,“Can stock market forecasters forecast?”Econnmetrica, 1933(1):

309—324

［3］Samueslon, P., “Proof that properly anticipated prices fluctuate

randomly”, Industrial management review, 1965, 6: 41—49

［4］Fama E.,“Efficient capital market: a review of theory and empirical

work”,Journal of Finance, 25(1970), 383—417;“Efficient Markets Ⅱ,”Journal of

Finance, 1991 46: 1575—1618.

［5］Malkiel, B.,“Efficient market hypothesis”, in Newman P., M. Milgate,

and J. Eatwell(ed), The New Palgrave Dictionary of Money and finance, London:

Micmillan, 1992.

［6］Roberts, H., “Statistical Versus Clinical Prediction of the Stock Market”,

unpublished manuscript, Center for Research in Security Prics, University of Chicago,

1967.

［7］张亦春,郑振龙.金融市场学［M］.北京:高等教育出版 社.2003.43—244.

［8］薛薇.基于spss的数据分析［M］.北京:中国人民大学出版社.2006.221—223.

［9］林春艳,孙淑杰,2009.有效市场假说在中国股市表现的实证分析［J］. 山东财政学院学报(4):58—60.

（作者通讯地址:江西师范大学财政金融学院江西 南昌 330022）

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