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一、引言
在金融学的理论研究范畴中,行为金融学作为一个新兴的研究领域,并不等同于传统的金融学。
它是心理学和金融学的结合,试图从人们的日常行为和心理出发,验证投资者的决策过程。
简单地回顾它的发展历程,可以归为以下几个阶段:
19世纪GustaveLebon的《乌合之众》是第一阶段的代表作。
Burrell于1951年所作的《以实验方法进行投资研究的可能性》具有特别重要的意义。
最早强调心理预期对投资决策影响的经济学家是凯恩斯,在心理预期的基础上,他提出了许多理论,包括股市选美竞赛理论、股市乐车队效应。
随之在1972年,Slovie发表了一篇非常具有研究意义的论文,即《人类判断的心理学研究对投资决策的意义》。
这三篇代表作掀开了行为金融学理论研究的新一页。
第二阶段是1960年至上个世纪80年代中期,属于行为金融的现代心理学研究阶段。
20世纪60年代,心理学被一些著名的学者有效地和金融投资学关联在一起。
最著名也最具代表性的学者当属Tversky和Kahneman。
在1979年,Kahneman和Tversky合作并一起提出期望理论。
他们研究了过度自信、心理会计和风险态度这三个方面,这也是理论模型的假设与投资者真实行为相互矛盾的三个方面。
他们将实证的结果和现象称做认知偏差。
第三阶段是20世纪80年代中期至今,属于行为金融学理论发展阶段。
这个时期出现了两位代表性的人物,一位是来自耶鲁大学的Shiller(1981,1990,1990),他做了股票价格异常波动,羊群效应,价格投机等理论研究;
芝加哥大学的Thaler(1987,1999)则是另外一位,他主要的研究方向是投资者心理会计理论,股票回报率的时间序列等问题。
除此之外,Odean(1998)关于处置效应的检验研究,Ritter(1999)对于IPO异常现象的研究也受到了广泛的关注。
相比之前两个阶段,这个时期的行为金融理论在各方面更加的完善,并且已渐渐把重心放在投资决策和心理学的关联和结合上了。
处置效应是行为金融学的一个重要研究方向。
它解释了一些金融市场中的异常现象,发现人们的态度经常会偏离理性,这些非理性的偏差使得他们总是凭借直觉或经验作出投资决策,一个典型例子就是处置效应。
Shefrin和Statman(1985)发现,出于避免后悔的目的,投资者会倾向于继续持有实际上已经亏损了的股票,而对于已实现盈利的股票则会有急于套现的倾向。
他们将这种现象称作“处置效应”。
处置效应是一种相当有代表性的投资者认知和决策的偏差,它表现对亏损的“损失厌恶心理”和为投资者对投资盈利的“确定性心理”。
中国资本市场经过二十多年的发展,更方面都在不断地完善,投资者心态和监管制度都在不断成熟,但必须承认,盈利的通常是大型机构投资者,而绝大多数的散户是亏损的,从这一点看它仍然是一个新兴的资本市场。
本文以中国股市上证50指数成分股2011年到2014年的公开数据为样本,对这四年的处置效应进行综合性的检验,同时也检验了与处置效应相对应的私房钱效应,并验证止损策略的有效性。
此研究有利于更好地把握和总结投资者的行为规律和特征,并为投资者未来的操作提供启示。
二、文献综述
(一)处置效应检验研究
Shefrin和Statman(1985)使用了1964到1970年的个人投资者的交易数据来研究投资者的决策,发现投资者的投资趋势往往是卖出盈利的股票,继续持有亏损股票,于是提出“处置效应”一词。
处置效应是一个很突出的的行为异常,这在各国金融市场都能找到普遍存在的证据。
Odean(1998)使用美国一家证券营业部的交易数据,验证了美国股市存在处置效应。
近年来也有不少相关方面的研究。
芬兰的学者GrinblattKeloharju(2001)也通过实证分析证实处置效应的存在。
Dhar和Zhu(2002)对美国证券市场具有不同特征的个人投资者的投资行为进行研究,得出的结论也支持个人投资者中存在"
处置效应”的投资行为。
另外,Weber和Camerer(2006)、Oehler(2003)、Summers和Duxbury(2012)也验证了一系列不同类型的交易者在模拟市场上的非理性投资策略。
为了检验处置效应,学者们通常遵循Odean(1998)提出的方法,这也意味着我们必须掌握一定样本数量投资者的股票买卖价格。
而由于获取这些数据的门槛比较高,不少学者选择其他方法或间接获取数据。
Brown(2001)研究澳大利亚的投资者在股票IPO中的投资行为,也验证了处置效应的存在。
等各行各业。
Ryan,Murphy和Wu(2005)则对处置效应的研究进行更加细致的分类,他们选择了专业投资者为研究对象,考察前期盈利与亏损对他们交易行为的影响。
结果显示:
整体来看,当规模较大的损失发生时,投资者容易进行非理性操作,如在当天剩余交易时间内更加频繁地交易,成为风险偏好型投资者,这也是处置效应的表现。
Berber(2007)对台湾投资者交易行为进行研究,发现绝大多数投资者会更早地卖出已获盈利的股票。
Choe和Eom(2009)则针对韩国市场,利用股指期货交易数据进行实证检验,结果显示散户比机构进行非理性交易行为,也更容易产生处置效应。
现阶段国内学者也越来越关注处置效应的研究,并且深入探讨了投资者的行为与认知之间偏差。
赵学军和王永宏(2001)对中国股市的"
处置效应"
进行了实证研究,结果表明中国的投资者更加倾向于卖出盈利股票,继续持有亏损股票,而且该倾向比国外投资者更加强烈,存在明显的处置效应。
李新路和张文修(2005)利用我国个人投资者交易帐户的交易数据,对中国股市散户的"
进行了实证检验和分析,并验证“十二月效应”是否存在于中国股票市场以及它对"
的影响,结论表明,中国散户投资者存在显著的"
而且在不一样的市场情况下表现出不一样的特点。
池丽旭、庄新田和王健(2008)利用IPO交易量数据和市场公开信息,验证处置效应及其时间特征。
结论是,样本期间内我国投资者的行为表现出显著的处置效应。
陈磊和杨桂元(2010)利用2007年至2009年季度数据,对投资者基金赎回行为的处置效应进行实证检验。
研究发现:
无论是在基金收益上涨阶段还是下跌期间,其收益率与赎回率呈先显著的负相关性,尤其在基金收益下跌期间,大多数基民都执行了基金赎回,处置效应并不存在。
(二)处置效应原因研究
回顾已有的文献可以发现,国内外的诸多专家学者都对各国各地的投资者在交易过程中是否存在处置效应进行了研究,其中大部分的实证结果都验证了处置效应存在于各国的金融市场。
然后,处置效应产生的原因究竟是什么?
这一点目前还处于未知,也鲜有学者去做相关研究。
最早的Shefrin和Statman(1985)认为投资者的心理因素是导致处置效应产生的根源,因为投资者在实际投资交易过程中,往往会有自负的特点,他们在追求盈利的同时非常厌恶因为损失而带来的后悔和尴尬的心理,因为一旦真的出现亏损就证明他们原来的策略的错误的。
也因此,投资者倾向于过早地卖出盈利股票,避免之后发生损失。
Lakonishok和Smidt(1986)利用美国金融市场的经验数据,得到这样的结果:
账面亏损股票的交易量低于盈利股票,但他们用信息理论来解释这一个现象。
通常投资者购买股票都是出于一些他们认为的利好的信息,当利好信息出来后,股价上涨就是利好兑现的一个体现;
而当价格下跌时,他们会认为此利好并没有兑现,股价还有上涨的可能。
基于这个观点,投资者会在股价上涨时抛售股票而在股价下跌时继续持有。
Shiller(1989)则把解释处置效应的原因归结于“准神奇式思考”,即人们在潜意识里认为可以用自己的意念来控制随机事件。
Weber和Camerer(2006)则用均值回归理论来解释处置效应。
投资者通常认为“涨久必跌,跌久必涨”,所以期待股价的趋势反转。
也有一些学者试图从某些角度解释这一现象,但最后失败了。
如Odean(1998)发现,用交易成本、内幕信息、资产组合重组和考虑税收来解释处置效应都不成功。
Dhar和Zhu(2006)也做了相关研究,得到了与Odean一致的观点:
资产组合重组不能解释处置效应。
前景理论(ProspectTheory)是目前解释处置效应的理论中最被广泛认可的,它是Kahneman和Tversky在1979年提出的。
所有关于行为经济学的著作,都绕不开这个理论。
这个理论可以被简单解释为:
在确定的收益和“赌一把”之间,多数人会选择确定的好处,也就是见好就收,落袋为安。
而在确定的损失和“赌一把”之间做一个抉择,多数人会选择“赌一把”,因为人处于亏损状态时,会极不甘心,宁愿承受更大的风险来赌一把。
在前景理论被提出来到现在,学者试图用其解释处置效应的研究从未间断,如Grinblatt和Han(2005)、Frazzini(2006)以及Dacey和Zielonka(2008)。
三、数据说明
图12011年-2014年上证50指数行情
本文的研究样本来自2011年1月到2014年12月上海证券交易所的公开交易数据。
因为上证50指数是根据科学客观的方法,挑选上海证券市场规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成样本股,可以综合反映上海证券市场最具市场影响力的一批优质大盘企业的整体状况。
我们需要的数据包括样本期间内上证50成分股的上市流通股数、日收益率、每日收盘价、日成交量、日换手率。
本文的所有数据均来自背景锐思金融研究数据库。
由于没有直接反映股票持有期的公开数据,所以本文通过间接的方式推算股票的年平均持有期。
参考已有的文献,Visaltanachoti(2007)提出了计算股票年平均持有期的方法:
(1)
其中,代表股票i第t年d日的流通股数量;
Volu代表交易量;
S代表股票在第t年的所有交易日之和。
表1变量描述性统计
年份公司数量平均持有期平均流通市值(亿元)平均收益率(%)收益率波动均值(%)换手率均值(%)
201150231.76772.72-16.4442.12266.7
201250265.17740.3820.392.04199.2
201350191.15804.4616.862.52130.85
201450239.22833.9358.892.33130.94
由图1可见,2011年到2013年,上证50指数基本是在1500点到2000点内横盘震荡。
2014年下半年股市走牛,居民部门资产的大类配置发生转变,开始从房产、信托、银行理财等转向股票,上证50指数行情也井喷爆发。
从表1可以看到,这四年期间,样本股票的平均持有期波动较大,2013年的股票平均持有期比较短,收益率波动均值也比其他三年大,这体现了投资者的风险厌恶性。
从2012年开始,股票收益率开始转为正值,换手率也逐渐下降。
我们需要进一步检验个股的盈亏与持有期的相关性,并由此验证处置效应的存在与否,这对探讨投资者的非理性行为、风险偏好程度也有重要的影响。
四、模型构建及实证分析
本文的目的是以中国股市上证50指数成分股2011年到2014年的公开数据为样本,对这四年的处置效应进行综合性的检验,同时也检验与处置效应相对应的私房钱效应,并验证止损策略的有效性。
(一)处置效应的构建和检验结果
Odean(1998)提出了一个度量处置效应程度的指标,他利用投资者的交易数据计算实现的盈利比率和损失比率,比较两者的大小来判断是否存在处置效应。
该研究证明了美国个体投资者存在显著的抛盈持亏的倾向。
他试图从价格反转的角度解释这个现象,即人们相信“跌久必涨,涨久必跌”这个理念。
也有学者从均值反转的角度解释这个现象,比如在做掷硬币的游戏中,虽然每一次投掷硬币的结果都是独立事件,但当反面朝上的次数远远多于正面的时候,人们更愿意相信下一次的结果是正面朝上。
以上这些研究都是从理论出发,检验和解释处置效应,并且使用的都是难以获取的非公开数据。
使用公开数据研究这一现象的文献并不多,目前比较受认可的研究方法是Visaltanachoti和Luo(2007)提出的,即考察持有期与收益率之间的相关性,若收益率与持有期若有显著的正相关关系,那么就不存在处置效应。
具体的回归模型如下:
(2)
上述式子是Visaltanachoti等人用来检验股票的非流动性和收益之间的关系。
表示股票在年的年平均收益率;
表示股票的非流动性;
表示上市公司的流通市值;
表示股价波动;
是虚拟变量,用于区别各类股票。
虽然他们也指出此公式同样适用处置效应的检验,但还不是非常适合本文的研究内容,应当对此进行适当的调整。
首先,Visaltanachoti等人的研究目的和本文不同,本文旨在考察持有期和收益的关系,所以指标在本文构建的模型中并没有存在的意义。
其次,Visaltanachoti等人提出的模型中含有虚拟变量,这是为了方便研究和讨论各类股票的特点,但本文只选取了上证50指数成分股的数据进行实证检验,它们全是A股,因此这里并不需要该虚拟变量。
剩余的几个变量都是本文可以借用参考的。
综上所述,本文在简化了前辈的模型后得到了以下的式子:
(3)
在上述式子中,表示上市公司的流通市值,它可以最直观地体现一家公司的规模。
往往流动性越大的股票,它的价格波动也越剧烈,而流动性和流通市值有着强烈的相关性,流通市值比较大的股票在理论上流动性应该比较好。
则表示股票在年的年平均收益率。
这是本文主要考察的变量。
如果收益率越高的股票持有期越短,则表示投资者急于抛售实现盈利的股票,也就存在处置效应。
因此RET变量不可或缺。
Vola表示股价的收益波动率(Volatility),比较大的股票风险都较高,而且它的大小与持有期的长短成反比,所以此解释变量也不可舍去。
除此之外,换手率也是重要因子,理论上来说,换手率越高的股票平均持有期越短。
本文使用Stata12.0统计软件,以2011年到2014年上证50指数成分股的横截面数据为样本数据,根据式(3)模型进行OLS回归,得到表2的检验结果。
表2股票持有期横截面回归结果
2011持有期回归结果
HPCoef.Std.Err.tP>
t[95%Conf.Interval]
MV0.2384***0.08032.97000.00500.07610.4008
RET-1.95042.9199-0.67000.5080-7.85173.9509
Vola-129.5851151.2202-0.86000.3970-435.2125176.0423
Tur-0.11200.2523-0.44000.6590-0.62200.3979
α433.8482331.51631.31000.1980-236.17121103.8680
0.3140
2012持有期回归结果
MV0.24600.15231.62000.1140-0.06180.5538
RET-1.02155.3216-0.19000.8490-11.77689.7338
Vola-281.5339259.9364-1.08000.2850-806.8849243.8171
Tur-0.37230.7135-0.52000.6050-1.81431.0697
α939.9120*503.12201.87000.0690-76.93541956.7590
0.2060
2013持有期回归结果
续表
MV0.3264059***0.07617684.2800.17244680.480365
RET3.544275**1.4950132.370.0230.52274026.56581
Vola-118.4051136.3273-0.870.39-393.9329157.1226
Tur-0.10215710.350361-0.290.772-0.81026310.6059489
α271.0295338.05610.80.427-412.2072954.2663
0.4262
2014持有期回归结果
MV0.3253033***0.05475915.9400.21463110.4359756
RET0.39601350.76942170.510.61-1.1590461.951073
Vola85.9026864.54951.330.191-44.55672216.3621
Tur-1.413087***0.4265772-3.310.002-2.275231-0.5509422
α-47.96397161.9051-0.30.769-375.1865279.2585
0.7102
注:
α为常数项;
*、**、***分别表示显著性水平为10%、5%、1%。
从表2的回归结果可以看出,2011年、2012年的收益率回归系数为负,而回归系数并不显著。
2011年A股市场经历大跌,上证综指跌破2600点,上证50指数也触底1600点,无数股民心碎,投资者在这种市场环境下,并不再看好股市。
由表1可见,2011年的换手率非常高,达到266.7%,在熊股漫野的市场里,投资者在面临亏损时会及时抛售,换另一只股票。
2012年的股市走势可以说是N形图形,1-4月,股市受政策刺激,大盘在探底后上扬,但从5月开始又经历了7个月的漫长下跌,一直跌到12月。
股市的热度在下降,投资者开始谈股色变,这种情况下普通散户很难有清晰的投资策略。
2013年、2014年的收益率回归系数为正,其中2013年的回归系数显著,说明在这一年中,随着收益率的增加,持有期也拉长,并不存在处置效应。
2013年股市仍不见起色,该年的A股市场熊冠亚洲,在经历了数年的熊市后,投资者面对损失风险的承受能力很低,会急于卖出亏损的股票,表现出与处置效应相反的现象。
2011年、2012年、2013年、2014年这四年,公司流通股市值的回归系数均为正数,与持有期有正相关的关系,且除2012年以外,回归系数均显著。
这表明,在2011年、2012年、2013年这三年中,投资者看重上市公司规模,规模越大的公司,其股票的持有期也会越长,说明人们偏爱长时期地持有大公司的股票。
2014年,换手率的回归系数为负,具有强的显著性,说明换手率越高的股票,它的持有期越短,这一点与池丽旭等(2011)的结论相符合。
2014年下半年牛市渐现,日交易额多次破记录,投资者的入市热情高涨,不乏许多90后投资者跑步进场。
当年的年平均持有期的四年中比较长的,但平均换手率却垫底。
(二)私房钱效应的检验方法和结果
Thale和Johnson(1990)创造了“私房钱效应”这个词,它反映在赌博已经赢钱的背景下,个人更倾向于冒险(即赌的是赌场赢来的钱,而不是自己的),而在此之前则不愿承担更大的风险损失。
私房钱效应可以在一定程度上缓解处置效应,它是一种事后反应。
相比处置效应,有关赌资效应的研究显得很少。
当然,已经有越来越多的证据证明后者的存在影响金融市场,包括瑞典、澳大利亚和台湾。
由于本文的数据来源局限于公开交易数据,所以无法获取每个交易账户购买股票的具体价格。
因此,本文把样本期间内每只股票每一年的最高价格和最低价的出现分别定义为盈利事件和亏损事件,然后以事件过后交易者的换手率为检验的标准。
具体方法如下:
以上证50指数成分股为例,第一步是筛选出每只样本股票一年中出现最高价格和最低价格的日期,记为、;
第二步是计算该日期之后一个月内股票的平均日换手率,分别记为、;
最后比较两个平均日换手率的大小和差异性。
如果小于,则表明投资者不急于在盈利后卖出股票,即不存在私房钱效应,反之亦然。
具体检验结果见表3。
表3非参数假设检验结果
年份NMeanofRankSumofRank
NegativePositiveNegativePositiveNegativePositive
20114641.9941240.76952699.7061938.4763
201231191.161210.
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