有效市场假说及其检验的新进展

〔摘 要〕有效市场假说(Efficient Market Hypothesis)是金融经济学核心理论之一，也是评价金融市场效率的重要参照系。对资产价格形成机制进行数理描述是检验有效市场假说的前提，选择适当的经济计量方法是检验有效市场假说的关键。鉴于目前中国证券市场有效性研究中存在的一些不足，本文在简要分析有效市场假说的基础上，对检验有效市场假说的主要方法进行了比较和评价。

〔关键词〕有效市场假说；随机游动；资产价格

中图分类号：F290

文献标识码：A

文章编号：1008-4096(2008)03-0012-05

一、引 言

自从Fama(1965)总结提炼出“有效市场假说”以来，这个问题就成为金融学研究中的焦点议题。在一般的意义上，我们可以认为金融市场最接近于经济学所讨论的完全竞争市场，金融市场中交易者之间最主要的差别体现在信息量和信息的精确程度上，交易者的信息比较优势表现为那些没有完全反映在市场价格中的信息，有效市场假说可以看作完全竞争市场理论在资产市场上的应用。Fama(1990)认为有效市场最简单的描述就是：“资产价格完全反映了所有可得到的信息”。Grossman和Stiglitz(1980)认为严格意义上的有效市场假说不成立，因为它要求的条件——使价格完全反映信息的成本不存在——太苛刻；Jensen(1978)提出了更具有经济学意义的有效市场假说，价格反应信息的程度应达到搜寻信息的边际收益等于边际成本。由于市场的有效性不仅与投资者的利益息息相关，而且对资本资产定价和金融资源的配置都具有深远的影响，因此，对有效市场假说的研究对于金融理论和金融实践具有基本的重要性。

近年来有许多学者对中国证券市场的有效性进行了研究。俞乔(1994)最早对中国证券市场的有效性研究做了系统性研究工作，他对截止到1994年4月底的样本数据，建立了资产价格的随机游动模型，运用Box-Pierce检验和游程检验的经济计量方法，拒绝了中国证券市场遵循随机游走过程，认为中国股市是非有效的；宋颂兴和金伟根(1995)通过建立相同的数理模型，以1992年底作为分界点把1991年到1994年的上海综合指数分为两个阶段，运用序列相关性检验和游程检验的经济计量方法，认为中国证券市场在第一阶段拒绝服从随机游走过程，但是第二阶段达到了弱有效；吴世农(1996)研究了深沪两市1992年6月至1993年12月20种股票的日收益率，结果表明20种股票日收益率的时间序列不存在显著的系统变动趋势，但他认为不能以此断定中国股市弱有效；张思奇、马刚、冉华(2000)将上证A股指数样本空间分为两个子样本(1992.1.2—1995.3.9 和1995.3.1.10—1998.6.30)，通过建立证券价格收益的ARMA-ARCH-M 模型，运用最大似然方法，发现证券价格的日收益率序列基本满足白噪声性质(尤其在第二阶段)，但他们认为这只说明当前收益与过去信息之间不存在简单的线性关系，并没有排除其它非线性关系，以此推断市场已经达到弱有效就过于主观；张兵和李晓明(2003)通过建立股票收益的时变系数的自回归模型，分年度检验了中国股票市场的有效性，他们认为1997年后市场呈现弱有效；戴晓凤、杨军和张清海(2005)就1990年到2004年中国股票市场的指数数据，使用单位根检验方法，对中国股票市场的有效性进行了检验，认为除了上海综合指数外，其他指数的检验结果都说明了中国股票市场达到了弱有效性。这些研究在建立资产价格数理模型的基础上，运用经济计量学方法，探讨了中国股票市场的运行特征和规律，加深了我们对中国股票市场的认识。但是令人遗憾的是，这些研究在判断中国证券市场的有效性上，结论要么不明确要么不一致，究其原因，除了数据样本选择和容量的差别外，更主要的是在资产价格形成过程的数理模型和计量检验方法上存在某些不足，比如忽略了高频金融数据存在的某些公认的特点，我们知道高频股票收益存在持续的波动聚类，也就是大的波动之后通常紧接着另一个大的波动，小的波动则紧接着另一个较小的波动，因此，对股票收益序列独立的拒绝并不能说明市场一定是无效的，因为，序列的非独立性有可能是由于波动聚集引起的；另一方面，大多数对中国证券市场有效性的研究常常使用基于线性相关的统计方法，特别是Box和Pierce(1970)的混合检验，这种检验的基础是股票收益有限期滞后的样本自相关的平方和，因为自相关仅仅度量了序列依赖的线性部分，可能会遗漏掉股票收益条件期望中的非线性部分，这些非线性依赖将导致市场无效。

因此，以有效市场假说研究中经常使用的资产价格数理模型和检验方法为切入点，对目前有效市场假说研究进行系统的梳理，对通常使用的各种检验有效市场的资产价格行为的数理模型及市场有效性检验方法进行比较和评价具有重要的意义。本文的结构安排如下，第二部分简要讨论了有效市场假说的基本内容；第三部分讨论了有效市场假说的特点及分类；第四部分对各种检验有效市场的资产价格行为的数理模型及市场有效性检验方法进行比较和评价。

二、有效市场假说的提出

对金融市场有效性的研究工作至少可以追溯到二十世纪初，1900年法国数学家Bachelier在他的博士论文《投机理论》(Theory of Speculation)中提出了几乎和70年以后产生的有效市场假说完全一致的思想，他首先提出用对数正态分布刻画资产的价格，用布朗运动(Brown Motion)来描述证券市场的收益，尽管他没有提到布朗运动的名字。现在我们知道布朗运动是两种更为广义的随机过程-随机游走(random walk)以及鞅(martingale)-最为原始和初级的表述。最早对股票市场有效性进行实证研究的是Cowles(1933)的论文“股票市场预测指标能够准确预测吗?”，他分析了四组预测指标的追踪结果，发现这些预测指标是值得怀疑的。

“有效市场”这个名词最早由Fama(1965)提出，他给出的定义为：“在一个有大量不断相互竞争、尽量提高利润的理性交易者的市场中，每一个交易者在这里都尝试预测证券的未来市场价值，任何重要的即时信息都差不多是可以免费得到的……一般说来，有效市场内的竞争会令新信息对内在价值的影响立刻在价格内反映出来。”(田国强，2002)。

Malkiel(1992)把金融市场有效性概括为三个方面：第一，有效的市场就是能在资产价格中完全正确地反映了与资产价格相关的信息；第二，严格地说来，金融市场的有效性应该是金融市场对某个给定的信息集合是有效的，如果向市场上所有的参与者公开这些信息，资产价格不受影响；第三，金融市场对某个给定的信息集合是有效的，表明投资者使用该信息集在市场中进行交易不可能获得任何经济利润(异常收益)。

在对金融市场有效性进行研究时，还需要解决的一个问题就是如何区分市场中的正常收益和异常受益。在早期的研究中，人们一般都假设正常收益不随时间而改变，是一个常数；近年来的研究更倾向于用时变的均衡模型来表达正常收益。异常收益就是实际收益与正常收益之间的差异，各种各样关于有效市场的实证检验就是通过相应的信息集来构造异常收益的预测模型，检验的方法就是用相应的检验统计量对异常收益的预测模型进行检验，如果异常收益是不可预测的，就表明没有证据反对市场是有效的假设，反之，市场有效性假设就不成立。

三、有效市场假说的特点及分类

现代金融市场有效性研究的奠基性工作是Samuelson(1965)，Samuelson提出了信息有效的市场，而不是经济学中的资源配置有效和Pareto有效市场，在有效市场中资产价格已经完全反映了目前市场参与者全体所拥有的信息和对市场的预期，因此，今天的价格变化只能是由今天信息引起的，所以，在有效市场中，资产价格的变化是不可预测的。

近几十年来，金融市场有效性的研究方法就是把市场的有效性与市场对信息的反应结合起来，把市场有效的程度用市场价格对信息的反应速度和反应程度来衡量。由于对有效市场假设是根据信息集合来定义的，因而对有效市场进行检验的另一个需要确定的问题就是选定一个信息集。人们通常按照Roberts设计的信息集合分类方法，根据所选定的信息集合的不同，把有效市场假设分为三类，弱有效市场、半强有效市场和强有效市场。这也是目前对有效市场的比较常见和流行的划分方法：

(1)弱有效市场：所采用的信息集只包含市场过去的历史价格或收益。

(2)半强有效市场：所采用的信息集包含市场所有参与者都知道的信息，即公开信息。

(3)强有效市场：所采用的信息集包含市场所有的已有投资者知道的信息。包含私有信息。

Grossman和Stiglitz进一步提出了完全信息有效是不可能存在的。因为在此情形下，不存在收集信息的报酬，人们也就没有理由再进行交易，市场最终将崩溃。换一个角度说，市场无效的程度也取决于投资者愿意收集信息和用其进行交易的努力。因此一个非退化的市场均衡状态将维持在市场能够提供足够的获利机会，也即市场非有效到能够补偿投资者进行交易和收集信息的成本，这些投资者所获取的收益可以看作是愿意进行这一活动的租金，那么谁支付了这一租金呢?Black给出了一个有趣的回答：“就是那些噪声交易者，那些把他们的假想当信息，而其实只是谣传的投资人”。

虽然有许多学者使用各种各样的统计方法和经济计量方法对有效市场假设进行了大量的理论和实证研究，但仍没有完全解决这一问题，究其原因在于有效市场假设并不是一个定义的非常恰当，能够通过实证检验方法判定的假设。首先，从理论方面看，有效市场假设的定义并没有给出股票价格具体服从那一类的统计分布；其次，从实证检验的角度看，为了使这个假设便于处理，人们不得不附加一些限制和假设，比如投资者的偏好、信息集合的结构等等。因此，对有效市场假设的检验就变成对很多附加假设结合在一起的联合假设的检验。如果否定了这个联合假设，其原因可能是市场本身确实是非有效的，也可能是附加的假设条件不成立。

因此，Fama(1991)对有效市场假设分类作了一些调整：原来的弱有效市场检验主要研究历史收益的预测能力，现在弱有效市场覆盖的范围更广，扩展到股利回报率、利率等变量对收益的预测，由于市场有效性和均衡定价模型密不可分，在检验时也考虑了收益的截面预测能力，也就是对资产定价模型的检验和检验中发现的异象等等；半强有效市场和强有效市场包括的范围未变，只是把半强有效市场的名称调整为事件研究，强有效市场的名称调整为私人信息的检验；从实证检验的角度来看，由于很难获得私人信息对收益影响的具体数据，所以对强有效市场的检验非常困难，

四、资产价格行为的数理模型及市场有效性检验

根据Malkiel(1992)金融市场有效性的涵义，在有效市场中，资产价格的变化是不可预测的，从而，资产收益也是不可预测的；如果资产的收益是可以预测的，那么这个市场肯定是无效的。因此，我们通过利用信息买卖证券所获得的资产收益可以判断市场有效性，该思想几乎是关于市场有效性所有实证检验工作的基础。如果资产的收益不可预测，从“随机性”的意义上来说，就必须承认金融有效市场假说。

资产收益的可预测性涉及到各个时期收益变量的条件分布，特别是条件分布随时间变化的情况。在一定的限制条件下，我们就可以估计出条件分布中的参数。当资产收益的条件分布与该资产收益的无条件分布或边际分布存在差异时，条件分布对资产的收益有一定的预测作用。在适当的正则条件下，由资产收益的条件分布可以得到一些相应的随机游动假设模型。资产收益的可预测性转化为研究两个时点t和t+k的资产收益rt和rt+k的相关性，以下我们对通常人们描述资产收益和关系的主要数理模型进行分析。

(一)资产价格形成机制模型的基本表示。随机游动模型和鞅模型是人们描述资产价格的基本模型。我们可以用如下简单的表达式，概括差不多所有形式的随机游动模型和鞅模型(Campbell，Lo和MacKinlay，1997)：

用检验独立同分布假设作为检验有效市场假设是不恰当的，检验独立同分布实际上相当于检验了所有各阶条件矩是否存在序列依赖，当金融时间序列的条件方差存在序列依赖时，这种方法就会错误地拒绝有效市场假设，高频金融数据存在持续的波动聚集，因此，即使股票价格满足有效市场假设，也不大可能服从随机游动，所以，BDS检验不适合于检验有效市场假说。

(三)资产价格的第二类随机游动模型。由于决定股票价格的经济、社会、技术进步、机构和监管环境随着时间的演进都发生相应的变化，因此，第一类随机游动假设所要求股票价格服从独立同分布几乎是不可能的，因此，我们就需要对第一类随机游动假设进行修正，放弃改变量服从相同分布的要求，仅讨论改变量的独立性，这就是第二类随机游动模型。

第一类随机游动模型可以作为第二类随机游动模型的特例。但是，对于这样的假设进行统计检验非常困难，如果对样本的边际分布随时间变化不进行任何限制，那么连基本统计量的抽样分布都无法得到，完全不可能进行统计推断。但是，人们在经验研究中，使用滤波准则和技术分析两种方法对第二类随机游动模型进行检验，如果资产价格具有独立性，那么有效市场假设成立，但是，如果由于资产价格高阶矩之间的关系使得资产价格不具有独立性，那么也不能否定有效市场假设。

(四)资产价格的第三类随机游动模型。近年来在金融市场有效性检验中使用最多的一类的随机游动模型就是放宽第二类随机游动模型中独立性条件，讨论改变量之间(受益之间)是否不相关，这就是第三类随机游动模型，它是条件最弱，也是最广泛的一类随机游动模型，第一类随机游动模型和第二类随机游动模型都可以作为第三类随机游动模型的特例。

五、结 论

有效市场假说是金融市场理想状态的反应，为人们研究市场效率提供了一个基本的参照系，近30年来围绕有效市场假说进行了大量的理论和实证研究，这些研究丰富和完善了人们对于资产价格形成机制和金融市场效率的认识。运用广义谱导数方法对有效市场假说进行检验，能够准确地探查到金融市场对有效市场假说的线性和非线性偏离，从而做出正确的判断；结合金融计量学的最新发展，对中国证券市场的有效性进行研究，一方面能够揭示转轨经济中金融市场的发展规律和特点，丰富金融学理论，另一方面也能够促进投资者对自己的认知习惯和行为偏差有更加清醒地认识，从而促进整个资源配置效率的提高。

参考文献：

[1] 戴晓凤，杨军，张清海.中国股票市场的弱式有效性检验：基于单位根方法[J].系统工程，2005，(11).

[2] 范龙振，张子刚.深圳股票市场的弱有效性[J].管理工程学报，1998，(1).

[3] 洪永淼.金融计量的新近发展[J].经济学(季刊)，2002，(2).

[4] 宋颂兴，金伟根.上海股票市场有效实证研究[J].经济学家，1995，(4).

[5] 吴世农.我国证券市场效率的分析[J].经济研究，1996，(4).

[6] 俞乔.市场有效、周期异常与股价波动[J].经济研究，1994，(9).

[7] 张兵，李晓明.中国股票市场的渐进有效性研究[J].经济研究，2003，(1).

[8] 张思齐，马刚，冉华.股票市场风险、收益与市场效率：ARMA-ARCH-M 模型[J].世界经济，2000，(5).

[9] 田国强.现代经济学与金融学前沿发展[C].北京：商务印书馆，2002.

[10] Black，Fischer，Noise[J].Journal of Finance，1986，41(3)，529-43.

[11] Box，G.，&D.Pierce ，Distribution of Residual Autocorrelations in Autoregressive-Integrated Moving Average Time Series Models[J].Journal of the American Statistical Association，1970 ，65，1509-1526.

[12] Brock，W.，D，Dechert，J.Scheinkman and B.Lebaron，A test for independence based on the correlation dimension[J].Econometric Reviews，1996，15，197-235.

[13] Campbell John Y.，Andrew W.Lo &A.Craig MacKinlay，The Econometrics of Financial Markets[M].Princeton University Press.，1997.

[14] Cowles，A.，Can Stock Markets Forecasters Forecast? [J].Econometrica，1933，1，309-324.

[15] Cowles，A.& H.Jones，Some A Posteriori Probabilities in Stock Market Action[J].Econometrica，1937，5，280-294.

[16] Durlauf，S.，Spectral Based Tests for the Martingale Hypothesis[J].Journal of Econometrics，1991，50，1-19.

[17] Fama，E.，Efficient Capital Markets：A Review of Theory and Empirical Work [J].Journal of Finance，1970，25，383-417.

[18] Grossman，S.J.On the efficiency of competitive stock markets where trade have diverse information[J].Journal of Finance，1976，31(2)，573-585.

[19] Fama，Eugene F.and French，Kenneth R.，Permanent and Temporary Components of Stock Prices[J].Journal of Political Economy，1988 ，96(2) ，246-273.

[20] Fama，E.，Efficient Capital Markets：Ⅱ[J].Journal of Finance ，1991，46，1575-1617.

[21]Grossman，S.J.& Stiglitz J.E.，On the impossibility of informationally efficient markets[J].American Economic Review，1980，70(3)，393-408.

(责任编辑：兰桂杰)

“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”