投资学(第4版)-第77章

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带着这些疑点，我们现在来看一些有效市场假定的经验检验。

假定你要发表你在市场中的幸运经历，你首先要让你的潜在订购者相信，
你已经天才地赢得了大笔金钱。但是，如果你没有天才怎么办？很简单，开始
写八篇市场股评。
在第一年，让你的四篇股评预测市场将上涨，四篇预测市场将下跌。第
二年，在乐观预测了市场趋势的四篇股评中，选择两篇继续预测市场将上涨，
另两篇预测市场将下跌。同样，在悲观预测市场趋势的四篇股评中，一半继续
预测市场将下跌，一半预测市场将上涨。然后，继续用这种方式以下表来预测
市场的趋势（U意味着市场将上涨，D意味着市场将下跌）。
三年以后，无论市场发生什么情况，都会有一组完全准确的预测记录。
这是因为三年后对市场有23=　8种结果，我们每年八篇股评已经覆盖了所有的情
专栏1　2　…　1如何保证有一个成功的市场股评

292　第三部分资本市场均衡

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况。这样，我们就可以轻松地走出七种预测失败的沼泽，第八种预测完全与市
场的走势吻合。如果我们要获得一个四年期的与市场走势完全吻合的预测股评
结果，我们就需要24=　1　6篇预测股评。以下的还可以余此类推。结果是，人们
看了你那组完全准确的预测股评，引起了他们的很大兴趣，作为对你的神秘预
测的反应，他们投入大笔资金以响应你的投资建议。你真幸运，因为你从来没
有研究过市场！
警告：这一方法是违法的！但问题是在有成百个市场股评的写作者中，
你能找到一个没有任何真实技术而正好撞上了成功预测的股评者。结果，根据
他的预测史，他被认为似乎是很有预测技巧的人。这个人就是我们在华尔街日
报上看到的，而其他人我们已经忘记了。
年
预测股评
1　2　3　4　5　6　7　8　
1　U　U　U　U　D　D　D　D　
2　U　U　D　D　U　U　D　D　
3　U　D　U　D　U　D　U　D　
概念检验

问题5：彼得·林奇管理的忠诚马吉兰基金，1　3年中有11年从事标准普尔5　0　0指数
组合投资，其平均年收益比指数高1　0％。林奇的业绩足以劝阻你不再相信有效市场假
定吗？如果还不能，那么，业绩要达到什么程度才能劝阻你？

12。4。2　股市收益可预测性的检验
短期收益有效市场的早期检验是对弱有效假定的检验。投机者能够找到使他们
赚取非常规利润的过去价格的走势吗？这本质上是对技术分析的功效的检验。前面引
用过的肯德尔和罗伯茨的工作（他们都分析了股价可能的存在模式），他们认为这样
的模式是找不到的＇1＇　。

辨别股票价格趋势的一种方法是测度股市收益的序列相关情况。序列相关是指股
票收益与其过去的收益相关的趋势。正序列相关意味着正收益有被正收益跟随的倾向

（契机类型的属性）。负序列相关指正收益有被负收益跟随的倾向（一种反向或“更正”
的属性）。康拉德（C　o　n　r　a　d）和考尔（K　a　u　l）＇2＇　，罗（L　o）和麦金利（M　a　c　k　i　n　l　a　y）＇3＇　都
考察了在纽约证券交易所上市股票的周收益，并且发现了短期内有正序列相关。但是，
周收益的相关系数都相当小，至少对那些价格数据最为可靠地更新过的大股票来说是
这样。因此，虽然这些研究证明了短期内有弱的价格趋势，但这一证据并没有清晰地
表明有交易机会存在。

趋势分析的一个更复杂的形式是过滤原则（filter　rule）。过滤技术为买卖股票提供
了一种规则，即买卖股票将取决于过去价格的变动。比如说，有一条规则会是：“当上
两次交易每次都使股价上升的话，买入股票。”一条更保守的规则是：“当股价上1％时，

＇1＇　Harry　Roberts；　“Stock　Market'Patterns'and　Financial　Analysis：　Methodological　Suggestions”Journal　of　
F　i　n　a　n　c　e　14（March　1959）。　
＇2＇　Jennifer　Conrad　and　Gautam　Kaul；“Ti　m　e　…　Variation　in　Expected　Returns；”Journal　of　Business　6　1　
（October　1988）；　pp。　409…25。　
＇3＇　Andrew　W。　Lo　and　Craig　Mackinlay；“　Stock　Market　Prices　Do　Not　Follow　Random　Walks　：　Evidence　from　
a　Simple　Specification　Te　s　t　；”Review　of　Financial　Studies　1　（1988）；　pp。　41…66。　

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第12章市场的有效性

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买入它；直至其价格由前一高点滑落大于1％时，再出售它。”亚历山大（A　l　e　x　a　n　d　e　r）＇1＇　、
法马和布卢姆（B　l　u　m　e）发现＇2＇　，这些过滤规则通常不能产生交易利润。
这些短期收益的弱有效检验表明了在市场股价中存在势头，尽管因其规模可能太
小而难以发现。但是，通过对中期股价行为的调研（持有3　~　1　2个月），杰加德什

（J　e　g　a　d　e　e　s　h）和蒂特曼（Ti　t　m　a　n　）发现股票展示了它的势头特性＇3＇　，即最近业绩无论好
坏都会继续下去。他们的结论是，当个股的业绩出乎意料的高时，最好业绩股票的资
产组合的在最近的过去表现出比其他股票的业绩好，从而提供了获利的机会。

长期收益尽管短期收益研究已得出股票市场价格中存在着有节制的正序列相关，
长期（跨越数年）的收益检验发现存在明显的负的长期序列相关的情况。＇4＇　这一个结
果已成为一个“时尚的假定”，它认为股价会对相关信息反应过度。这样的过度反应
会引致短期的正序列相关（势头），随后对过度反应的纠正又引致了坏表现跟随好的
表现，反之亦然。纠正意味着在一段正收益后最终跟随的是负收益，结果是在长期有
一负序列相关。纠正之后发生的这些明显过度的表现使股价呈现出在其公平价值附近
波动的特点。

这些长期结果是戏剧性的，但研究所提供的绝不是有效市场的结论性的证据。第
一，研究结果不能被解释为是股票市场反复无常的证据。这些结果的另一种解释认为，
它们仅指出了市场的风险溢价是随时间变化的。市场价格对风险溢价变化的回应能使
人错误地得出价格中存在着向中值回复和过度波动的情况。例如，当市场的风险溢价
和所要求的收益上升时，股价将下跌。当市场接着上升到这个（平均）更高的收益率
时，数据传达出股价恢复的印象。过度反应和纠正的印象事实上只不过是股价对贴现
率改变的理性回应。

第二，这些研究也面临着统计问题。由于它们依赖于长期测得的收益，这些必要
的检验是建立在对长期收益很少的观察上的。此外，它还表明大部分股票市场价格向
中值回复的统计支持是由大萧条时期的收益数据得出的，其他时期的数据没有提供对
时尚假定的有力支持。＇　5　＇　

主要市场收益的预言者一些研究证明了易观测的变量具有预测市场收益的能力。
例如，法马和弗伦奇证明了当红利股价比、红利收益很高时，在所有股市中的收益有
变得更高的倾向。＇6＇　坎普贝尔（C　a　m　p　b　e　l　l）和希勒（S　h　i　l　l　e　r）发现，利润可以预测市场
收益。＇7＇　凯姆（K　e　i　m）和斯坦博（S　t　a　m　b　a　u　g　h）证明了诸如高信用等级与低信用等级的

＇1＇　Sidney　Alexander；“Price　Movements　in　Speculative　Market：　Trend　or　Random　Walks；　No。　2；”in　Paul　
C　o　o　t　n　e　r；　ed。　The　Random　Character　of　Stock　Market　Prices　（Cambridge；　Mass。：　MIT　Press；　1964）。　
＇2＇　Eugene　Fama　and　Marshall　Blume；“　Filter　Rules　and　Stock　market　Trading　Profits；”Journal　of　Business　
39　（Supplement　January　1966）。　
＇3＇　Narasimhan　Jegadeesh　and　Sheridan　Ti　t　m　a　n　；“　Returns　to　Buying　Winners　and　Selling　Losers：　
Implications　for　Stock　Market　Eff　i　c　i　e　n　c　y；”Journal　of　Finance　48　（March　1993）；　pp。65…91。　
＇4＇　Eugene　F。　Fama　and　Kenneth　R。　French；　“　Permanent　and　Temporary　ponents　of　Stock　Prices；”　
Journal　of　Political　Economy96　（April　1988）；　pp。　24…73；　James　Poterba　and　Lawrence　Summers；　“M　e　a　n　
Reversion　in　Stock　Prices：　Evidence　and　Implications；”Journal　of　Financial　Economics　22　（October　
1988）；　pp。27…59。　
＇5＇　Myung　J。　Kim；　Charles　R。　Nelson；　and　Richard　Startz；“　Mean　Reversion　in　Stock　Prices？　A　Reappraisal　
of　the　Empirical　Evidence；”National　Bureau　of　Economic　Research　Working　Paper　No。　2795；　December　
1　9　8　8　。　
＇6＇　Eugene　F。　Fama　and　Kenneth　R。　French；“Dividend　Yields　and　Expected　Stock　Returns；”Journal　of　
Financial　Economics　22　（October　1988）；　pp。　3…25。　
＇7＇　John　Y。　Campbell　and　Robert　Shiller；“Stock　Prices；　Earnings　and　Expected　Dividends；”Journal　of　
F　i　n　a　n　c　e　43　（July　1988）；　pp。　661…76。　

294　第三部分资本市场均衡

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公司债券收益之间的差幅这样的债券市场数据也有助于预测股票市场的收益。＇　1　＇　

然而，对这些结果作解释是困难的。一方面，它们可能意味着当违反有效市场假
定时，股票收益是可以被预测的。但是，更有可能的是，这些变量是市场风险溢价变
化的替代物。例如，给定红利或收入水平，当风险溢价（进而是期望的市场收益）较
高时，股价会变得较低，而红利和收入会较高。因此，高的红利或高的利润收入将与
较高的市场收益相联系。这并不表明违反了市场有效性。市场收益的可预测性是缘于
风险溢价的可预测性，而不是风险调整后的非常规收益的可预测性。

法马和弗伦奇还说明了高信用等级与低信用等级公司的债券收益间的差幅对低等
级债券比对高等级债券具有更强的预测力，＇2＇　对股票收益比对债券收益具有更强的预
测力。他们认为收益的可预测性事实上是一种风险溢价而不是市场无效性的证据。同
样地，红利收入有助于预测债券市场收益这个事实意味着收入捕获的是一种对两个市
场都很普通的风险溢价，而不是股票市场中的错误定价。

12。4。3　资产组合策略与市场异常
基本面的分析比技术分析要求有更广泛的信息来建立资产组合，因而要评价基本
面分析价值的检验则相应地更为困难。然而，它们已经揭示了许多称为“异常”的现
象，即那些似乎与有效市场假定相悖的证据。在接下的几页中我们将对这些异常进行
探讨。

在开始讨论之前，我们注意到这些检验的一个主要问题是，大部分的检验要求对
资产组合的业绩进行风险调整，并且大多数检验是利用资本资产定价模型来进行风险
调整的。我们知道，尽管


似乎是股票风险的一个合适的描述者，但在由
描述的风险
与期望收益之间的经验定量替代却与资本资产定价模型的预测不同（我们将在下一章
评论它）。如果我们利用资本资产定价模型来为风险调整资产组合收