市盈率效应被称为有效市场异象

『壹』 企业并购的动因有哪几类

企业并购的动因有：
1、并购可以让企业迅速实现规模扩张。
企业的经营与发展处于动态的环境之中，在企业发展的同时，竞争对手也在谋求发展，因此在发展过程中必须把握好时机，尽可能抢在竞争对手之前获取有利的地位。如果企业采取内部投资的方式，将会受到项目的建设周期、资源的获取以及配置方面的限制，从而制约企业的发展速度。通过并购的方式，企业可以在较短的时间内实现规模扩张，提高竞争能力，将竞争对手击败。
2、并购可以突破进入壁垒和规模的限制，迅速实现发展。
企业进入一个新的行业会遇到各种各样的壁垒，包括：资金、技术、渠道、顾客、经验等，这些壁垒不仅增加了企业进入某一行业的难度，而且提高了进入的成本和风险。如果企业采用并购的方式，先控制该行业的原有企业，则可以绕开这一系列的壁垒，使企业以较低的成本和风险迅速进入某一行业。
3、并购可以主动应对外部环境变化。
随着经济全球化进程的加快，更多企业有机会进入国际市场，为应对国际市场的竞争压力，企业往往也要考虑并购这一特殊途径。

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『贰』 请以有效市场假说分析中国资本市场的有效性

体力行。于是不食肉的戒律就诞生并且延续灵感，你就象我要找的人，是我梦里的知音。

『叁』 有效市场理论对投资管理的影响有哪些

对市场有效性的看法，直接影响着投资策略的选取。如果认为市场是有效的，那么就没有必要浪费时间和精力进行积极的投资管理，而应采取消极的投资管理策略，有效市场理论也就成为指数基金产生的哲学基础。

『肆』 行为金融学的经典理论有哪些

行为金融学(behavioral finance，BF)是金融学、心理学、行为学、社会学等学科相交叉的边缘学科，力图揭示金融市场的非理性行为和决策规律。行为金融理论认为，证券的市场价格并不只由证券内在价值所决定，还在很大程度上受到投资者主体行为的影响,即投资者心理与行为对证券市场的价格决定及其变动具有重大影响。它是和有效市场假说(efficient market hypothesis,EMH)相对应的一种学说，主要内容可分为套利限制（limits of arbitrage）和心理学两部分。

[编辑] 套利限制
有效市场假说认为理性交易者（也称为套利者）会很迅速的消除非理性交易者（也称为噪声交易者）引起的证券价格对其价值的偏离。行为金融学认为即使当一种资产被广泛的误价时，纠正这种误价的策略可能非常有风险。

[编辑] 心理学
行为金融学融汇了心理学基本原理，其主要表现在信仰（过度自信、 乐观主义和如意算盘、代表性、保守主义、确认偏误、 定位、记忆偏误）以及偏好( 展望理论、模糊规避)在行为金融学的应用。

行为金融学理论

行为金融学是将行为科学、心理学和认知科学的成果运用到金融市场中，“有限理性”与“有限套利”是其两大支柱。它用“前景理论”描述人的真实性，认为金融市场中的投资者是不具有长期理性行为的，至多拥有“有限理性”。短期来看，在某个具体的决策上，投资者桥举可能是理性的、正确的；但从长期来看，投资者不具有统筹的、连续性的最优投资决策，不能严格按照“贝叶斯规则”行事，其投资行为是非理性的，甚至是错误的。 (一)理论基础 1．期望理论。期望理论是行为金融学的重要理论基础。Kahneman和Tversky(1979)通过实验对比发现，大多数投资者并非是标准金融投资者而是行为投资者，他们的行为不总是理性的，也并不总是风险核消敏回避的。期望理论认为投资者对收益的效用函数是凹函数，而对损失的效用函数是凸函数，表现为投资者在投资帐面值损失时更加厌恶风险，而在投资帐面值盈利时，随着收益的增加，其满足程度速度减缓。期望理论成为行为金融研究中的代表学说，利用期望理论解释了不少金融市场中的异常现象：如阿莱悖论、股价溢价之迷(equitypremiumpuzzle)以及期权微笑(optionsmile)等，然而由于Kahneman和Tversky在期望理论中并没有给出如何确定价值函数的关键--参考点以及价值函数的具体形式，在理论上存在很大缺陷，从而极大阻碍了期望理论的进一步发展。 2．行为组合理论(BehavioralPortfolioTheory，BPT)和行为资产定价模型(BehavioralAssetPricingModel，BAPM)。一些行为金融理论研究者认为将行为金融理论与现代金融理论完全对立起来并不恰当。将二者结合起来，对现代金融理论进行完善，正成为这些研究者的研究方向。在这方面，Statman和Shefrin提出的BPT和BAPM引起金融界的注意。BPT是在现代资产组合理论(MAPT)的基础上发展起来的。MAPT认为投资者应该把注意力集中在整个组合，最优的组合配置处在均值方差有效前沿上。BPT认为现实中的投资者无法作到这一点，他们实际构建的资产组合是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔式的行为资产组合，位于金字塔各层的资产都与特定的目标和风险态度相联系，而各层之间的相关性被忽略了。BAPM是对现代资本资产改枝定价模型(CAPM)的扩展。与CAPM不同，BAPM中的投资者被分为两类：信息交易者和噪声交易者。信息交易者是严格按CAPM行事的理性交易者，不会出现系统偏差；噪声交易者则不按CAPM行事，会犯各种认知偏差错误。两类交易者互相影响共同决定资产价格。事实上，在BAPM中，资本市场组合的问题仍然存在，因为均值方差有效组合会随时间而改变。 (二)投资行为模型 1．BSV模型(Barberis，Shleffer，andVishny，1998)。BSV模型认为，人们进行投资决策时存在两种错误范式：其一是选择性偏差(representativebias)，即投资者过分重视近期数据的变化模式，而对产生这些数据的总体特征重视不够，这种偏差导致股价对收益变化的反映不足(under-reaction)。另一种是保守性偏差(conservation)，投资者不能及时根据变化了的情况修正自己的预测模型，导致股价过度反应(over-reaction)。BSV模型是从这两种偏差出发，解释投资者决策模型如何导致证券的市场价格变化偏离效率市场假说的。 2．DHS模型(Daniel，HirsheiferandSubramanyam，1998)。该模型将投资者分为有信息和无信息两类。无信息的投资者不存在判断偏差，有信息的投资者存在着过度自信和有偏的自我归因(serf-contribution)。过度自信导致投资者夸大自己对股票价值判断的准确性；有偏的自我归因则使他们低估关于股票价值的公开信号。随着公共信息最终战胜行为偏差，对个人信息的过度反应和对公共信息的反应不足，就会导致股票回报的短期连续性和长期反转。所以Fama(1998)认为DHS模型和BSV模型虽然建立在不同的行为前提基础上，但二者的结论是相似的。 3.HS模型(HongandStein，1999)，又称统一理论模型(unifiedtheorymodel)。统一理论模型区别于BSV和DHS模型之处在于：它把研究重点放在不同作用者的作用机制上，而不是作用者的认知偏差方面。该模型把作用者分为“观察消息者”和“动量交易者”两类。观察消息者根据获得的关于未来价值的信息进行预测，其局限是完全不依赖于当前或过去的价格；“动量交易者”则完全依赖于过去的价格变化，其局限是他们的预测必须是过去价格历史的简单函数，在上述假设下，该模型将反应不足和过度反应统一归结为关于基本价值信息的逐渐扩散，而不包括其他的对投资者情感刺激和流动性交易的需要。模型认为最初由于"观察消息者"对私人信息反应不足的倾向，使得“动量交易者”力图通过套期策略来利用这一点，而这样做的结果恰好走向了另一个极端--过度反应。 4．羊群效应模型(herdbehavioralmodel)。该模型认为投资者羊群行为是符合最大效用准则的，是“群体压力”等情绪下贯彻的非理性行为，有序列型和非序列型两种模型。序列型由Banerjee(1992)提出，在该模型中，投资者通过典型的贝叶斯过程从市场噪声以及其它个体的决策中依次获取决策信息，这类决策的最大特征是其决策的序列性。但是现实中要区分投资者顺序是不现实的。因而这一假设在实际金融市场中缺乏支持。非序列型则论证无论仿效倾向强或弱，都不会得到现代金融理论中关于股票的零点对称、单一模态的厚尾特征。 （三）实证检验 进入20世纪80年代以来，与现代金融理论相矛盾的实证研究不断涌现，主要体现在投资策略的改变上。下面介绍几种典型的行为金融策略： 1．小公司效应。小公司效应是指小盘股比大盘股的收益率高。Banz(1981)发现股票市值随着公司规模的增大而减少的趋势。同一年，Reimganum(1981)也发现了公司规模最小的普通股票的平均收益率要比根据CAPM模型预测的理论收益率高出18％。最近Siegl(1998)研究发现，平均而言小盘股比大盘股的年收益率高出4.7％，而且小公司效应大部分集中在1月份。由于公司的规模和1月份的到来都是市场已知信息，这一现象明显地违反了半强式有效市场假设。Lakonishok等(1994)的研究发现，高市净盈率的股票风险更大，在大盘下跌和经济衰退时，业绩特别差。市盈率与收益率的反向关系对EMH形成严峻的挑战，因为这时已知的信息对于收益率有明显的预测作用。 2．反向投资策略(contraryinvestmentstrategy)。就是买进过去表现差的股票而卖出，过去表现好的股票来进行套利的投资方法。一些研究显示，如选择低市盈率(PE)的股票；选择股票市值与帐面价值比值低、历史收益率低的股票，往往可以得到比预期收益率高很多的收益，而且这种收益是一种"长期异常收益"(1ong-termanomalies)。Desia、Jain (1997)，Ikenberry、RankineStice (1996)也发现公司股票分割前后都存在着正的长期异常收益。行为金融理论认为反向投资策略是对股市过度反应的一种纠正，是一种简单外推的方法。 3．动量交易策略(momentumtradingstrategy)。即首先对股票收益和交易量设定过滤准则，当股市收益和交易量满足过滤准则就买入或卖出股票的投资策略。行为金融定义的动量交易策略源于对股市中间收益延续性的研究。Jegadeeshkg与Titman(1993)在对资产股票组合的中间收益进行研究时发现，以3至12个月为间隔所构造的股票组合的中间收益呈连续性，即中间价格具有向某一方向连续的动量效应。事实上，美国价值线排名(valuelinerankings)就是动量交易策略利用的例证。动量交易策略的应用其实就是对EMH的再次否定。 4．成本平均策略和时间分散化策略。成本平均策略指投资者根据不同的价格分批购买股票，以防不测时摊低成本的策略，而时间分散化指根据股票的风险将随着投资期限的延长而降低的信念，随着投资者年龄的增长而将股票的比例逐步减少的策略。这两个策略被认为与现代金融理论的预期效用最大化则明显相悖。Statman(1995)，Fisher、Statman(1999)利用行为金融中的期望理论、认知错误倾向、厌恶悔恨等观点对两个策略进行了解释，指出了加强自我控制的改进建议。 （四）行为金融的发展前景 行为金融学起源于对金融市场“异象”的解释。Kuhn（1970）指出，历史地看，对于显著的异象存在三种回应。第一，一开始出现的异象可以随即在原有的理论框架下解释。第二，认为现有的知识无法解决这个问题，留给未来的研究者去解决。第三，理论基础发生改变，使得异象在新的框架下被解释。显而易见，行为金融的研究努力就是第三种回应。行为金融在试图解释异象的时候，借助于心理学研究中的人类心理和行为模式，从而使得其理论的前提假设逼近现实，即是改变了现代金融理论的理论基础。 目前成型的行为金融学模型还不多，研究的重点还停留在对市场异常和认知偏差的定性描述和历史观察上，以及鉴别可能对金融市场行为有系统影响的行为决策属性。由于人类决策心理是多样化的，仅仅根据某一或某几种心理效应来解释特定的市场现象是远远不够的。Frankfurter and McGoun（2002）认为，行为金融的反驳是无力的，最终要被现代金融吸收同化。笔者并不赞同这种观点。因为目前行为金融研究虽然比较松散，但这是最终建立具有系统解释能力的统一的行为金融理论所不可逾越的阶段，只有经过这一阶段的积累才可能最终建立统一体系。目前已经鉴别的具有潜在公理地位的心理决策属性包括：决策者的偏好一般是多方面的，对变化是开放的，并且常常形成于决策期间本身；决策者是适应性的，决策的性质和环境影响决策过程和决策技术的选择；决策者追求满意的而非最优的解，等等。因此，继续将心理学的研究成果应用于金融研究之中，以期建立一个统一的、系统的决策心理框架，根据这个框架发展出完整的行为金融理论，这将是行为金融研究的一般过程和发展方向。并且，随着这一过程的终结，行为金融将自然而然地取代现代金融理论而成为金融理论的主流。 现代经济学发展的一个明显趋势就是越来越注重理论的微观基础，越来越注重对个体行为的研究，如博弈论、信息经济学和企业理论的发展所揭示的那样。行为金融学打开了传统金融理论中所忽视的决策黑箱，从人类真实的心理和行为模式入手，对于传统金融理论而言优势是明显的。并且由于它是一门边缘学科，随着心理学、社会学、行为经济学、决策理论等其他学科的进一步发展，其发展前景将是十分广阔的。

『伍』 正螺旋效应是怎么产生的

沪深A股市场价格混沌特性研究
Study on Chaos process of stock price in Shanghai and Shenzhen A shares Stock market

研究领域： 金融学

1、前言
现代金融经济学理论假定投资者是理性的，证券价格等于其内在“基本价值”，在这种理想的市场环境中，市场是有效率的。Fama(1970)提出有效市场假说（Efficient Market Hypothesis,EMH），认为在一个有效率的市场中，证券的价格充分反映了所有可获得的信息。为了检验市场是否有效，所采用的方法一般是通过检验证券价格收益率序列是否符合随机游走模型。关于市场效率的实证研究持续了近半个世纪，但结论仍然是存在极大争议的。
自然科学的研究成果表明，一个非线性正反馈系统的演化过程可能产生混沌（Chaos）。许多经济行为模式都是非线性的，例如，投资者对风险与收益的偏好、市场参与者之间的决策博弈、一些经济合同及金融工具的选择性条款等。行为金融学派认为，投资者并非完全理性的，而是存在“代表性直觉（Representativeness heuristic）”等认知偏差（Kahneman 与 Tversky，1979），在这些认知偏差影响下，由于羊群效应（Scharfstein 与 Stein，1990）、外推预期等因素，证券市场存在正反馈机制（De Long等，1990b）。因此，证券价格形成过程中，存在非线性正反馈机制， 在这种机制的驱动下，证券价格有可能出现混沌(Chaos)现象，使证券价格的演变表现出复杂性（Complexity）。
混沌概念是E．Lorenz（1963）最早在研究大气运动时提出的，它是指确定性系统的内在不规则的、永不重复的非周期性运动，这种系统存在内在非线性正反馈动力，其定常状态是一种性态复杂、紊乱但却使终有限的运动状态，且系统的运动路径受系统初始条件及参数影响很大。混沌表面上看起来像随机运动，它能通过所有传统的随机性检验，例如，在许多计算机系统中，类似于Logistic映射这样的混沌过程算法就被作为伪随机数发生器(Pseudo Random Number Generators)产生随机数序列。混沌貌似随机性（Randomness），但它不是随机性。随机性是随机过程，是噪声扰动引起的。而混沌则是由内在确定性的非线性正反馈引起的，因此也被称为确定性混沌(Deterministic Chaos)。
混沌的概念提出以后，对现代金融经济学中有效市场理论的冲击是巨大的。Fama(1970)通过检验证券价格收益率序列在统计上能通过随机行走模型检验，从而认为市场是有效的。但是，如果证券价格收益率序列存在确定性混沌过程，它在数学上也完全能够通过所有随机性检验，但它却不是随机运动，而是受内部确定性过程驱动，这样，传统金融经济学有效市场理论的基础将变得十分脆弱。
本文将简要回顾混沌理论的研究成果及其在金融市场研究中的应用，并对沪深A股市场价格的混沌特性进行实证研究。本文的研究表明，沪深A股市场存在低维确定性过程。
本文余下部分安排如下，第二部分是对混沌理论及相关研究成果进行简要回顾，第三部分对沪深A股市场股票价格混沌特性进行实证研究，第四部分是全文的总结。

2、混沌理论及证券价格的混沌特性
Lorenz（1963）在研究气象预测时发现，大气运动这样的复杂系统存在混沌过程，在一定的条件下，系统运动的轨迹将是围绕两个不动点（即奇异吸引子，Strange Attractor）的发散的螺旋，并局限在一个有界的、体积为零的曲面上，进行不断无规则的振荡。这种不规则的来回振荡，好像飞蛾看到两个光源，飞向一个光源，当靠近时感到太热又飞向另一光源，如此不规则地来回飞腾，其飞行的轨迹永不重复。由于它的形状类似蝴蝶的双翼，所以也被称为Lorenz蝴蝶结，如图1所示。

图1 Lorenz 蝴蝶结
周期运动或周期性振荡是大量存在的，但上述Lorenz过程是非周期振荡，好像永不结束的过程，然而它既不发散也不消失，一直是不规则的振荡。这种振荡的轨迹在三维相空间上是螺旋线，非常密集的曲线在无穷多层平面上呈分形结构（Fractal Structure，参见Mandelbrot, 1985），无穷长，且对初始条件敏感，初始条件中无足轻重的误差能够被系统迅速放大，导致系统的演变路径大相径庭。正如Lorenz 所指出的那样：“巴西一只蝴蝶的扇动可以引发得克萨斯洲的飓风”，即所谓“蝴蝶效应（Butterfly Effect）”。
混沌是作为确定性过程与随机性过程的桥梁，确定性过程是完全可预测的，而随机性过程则是完全不可预测的，而混沌过程则是界于确定性过程与随机性过程之间。由于混沌过程对初始条件敏感，初始细微的误差可以成倍地放大，因此，对于长期来看，系统的演变是不可预测的。但是，如果初始条件保持稳定，运用混沌过程对系统的短期演化状态进行预测，得到的结果将比采用线性随机过程可能得到的预测结果精确得多，因此，混沌过程对经济分析与预测的意义是明显的。这可以解释为什么传统经典金融理论认为奉行图表分析的技术分析是无意义的，但在金融市场仍然存在为数众多的投资者采用技术图表分析，追随证券价格趋势（Murphy, 1986），而且这些交易者并不像传统理论所认为的那样，在与理性交易者长期博弈过程中，这些交易者将因遭受亏损而被赶出市场。
在行为金融学分析框架下，由于证券市场投资者并非完全是古典意义上的理性经济人，投资者存在认知偏差，对同一事件不同投资者具有不同的价值判断，从而表现出不同的决策行为。事实上，按照Kahneman 与 Tversky(1974,1979)提出的前景理论（Prospect Theory），各类投资者的风险偏好并不是固定不变的，存在风险偏好的反转。投资者的价值函数是根据参考点进行定义的，在赢利时是凹函数，在亏损时是凸函数，即在赢利时是风险厌恶型的，而在亏损时是风险追求型的，而且在亏损区间比在赢利区间更陡峭，人们对亏损比对赢利更加敏感。
此外，在前景理论中，投资者权重函数也是非线性的。在极端低概率及极端高概率处，权重函数都存在跳跃，某一事件如果其发生的概率极端地高，明显地接近于1，则决策者在编辑阶段将明确地将其视为确定性的事件，相反，如果某一事件发生的概率极端地小，接近于零，则决策者在编辑阶段可能就将其忽略。因此，人们倾向于对那些极端不可能的事件或者忽略或者高估，而对于一些极端高概率的事件则或者忽视或者夸大。
投资者在决策时存在保守主义(Edwards, W., 1968)，不会轻易对新收到的信息做出反应，除非人们确信得到足够的信息表明环境已经改变。而且投资者的行为模式一般是当环境的变化已经达到一定阀值以后，才一起对所有的信息集中做出反应。例如，对理性投资者来说，其对证券的需求并不完全与证券价格偏离基础价值的程度呈线性关系。在投资实务中，证券分析师与投资经理会经常设定一个他们认为安全的价格线, 价格在此安全价格线以上, 他将进一步等待, 而一旦价格低于这一预先判定的价格时, 他们将迅速大量买入。例如，价值投资理论的创立者本杰明•格拉厄姆（Benjamin Graham）特别强调投资的安全边际（Safety Margin），只有投资者的预期收益达到一定程度以上时，才会建议买入证券。
总之，在证券市场，由于噪声交易者的存在、从众心理及羊群效应等产生的群体性非理性行为可能形成正反馈效应，这种正反馈机制会使证券价格的演变产生十分复杂的运动，在一定条件下产生混沌过程，导致证券价格收益率分布呈现分形等复杂结构，表现出高度的复杂性。例如，价格的突然大幅度波动则导致分布产生胖尾现象，而混沌及局部奇异吸引子的出现，导致证券价格胶着于一些价格附近，来回进行无规则的反复振荡，则使证券价格分布出现局部尖峰的特征。
现实市场中的非线性特性将进一步增加证券价格形成的复杂程度，使市场交易在本质上变成一种不同投资者之间的多轮博弈。由于证券价格的演变可能形成混沌过程，系统的初始状态对证券价格的演变路径影响很大，初始状态细微的差别将导致长期结果的巨大差别，即所谓“失之毫厘，谬以千里”的蝴蝶效应。因此，就长时间跨度来说，证券价格波动的方向及波动的幅度都是难于预测的。股票价格的波动形式既可以呈现出稳定的均衡（即通常所说的“盘整”），也可以是非周期性的振荡，还可以突然出现暴发性上涨（泡沫）或者大幅度下跌（泡沫破灭或者负泡沫）等剧烈波动，局部可能与整体相似，但永不重复且不可逆转，呈现分形等复杂且不规则的分形结构，表现出高度的复杂性。混沌过程所拥有的“蝴蝶效应”还可以解释一些偶然性局部事件所引发的全球性金融市场异常波动，例如，上世纪90年代初的“墨西哥金融危机”及90年代后期的东南亚金融危机等。如果证券价格存在混沌特性，则意味着证券价格变化在短期内存在一定的可预测性，而进行长期预测则是极为困难的，从投资策略角度看，这意味着基于证券价格短期变化的交易者可能存在生存的空间。
在实证研究方面，Fama 1970年提出有效市场假说以后，关于资本市场效率的实证研究不胜枚举，大量经验研究表明，证券价格收益率分布不是高斯分布，具有尖峰与胖尾的特点，经常产生一些极端数值，而且，按不同的时间间隔建立收益率分布曲线，得到的都具有相似的尖峰与胖尾的特征，具有时间分形的特征。Mandelbrot(1972)提出重标极差分析法（Rescaled Range Analysis, R/S分析方法）以后，许多学者运用R/S方法研究了股票市场效率及检验股票市场价格是否存在记忆特性。这方面的文献包括：Peters（1989,1991,1996），Lo（1991）， Pandey，Kohers与Kohers（1998）等。这些经验研究结果显示，金融数据具有长期记忆的特征，即是说，股票当前价格运动受到以前的价格运动的影响。这意味着股票价格存在一定时间区间内的趋势持续效应，这也在一定程度上印证了股票价格形成过程中存在正反馈效应。
Lorenz(1963)提出混沌理论以后，Grassberger and Procaccia(1983a)提出了关联维数（Correlation Dimension）的分析方法，用以识别时间序列是否存在低维确定性过程。Scheinkman 与Lebaron（1989）根据美国证券价格研究中心（CRSP）提供的以市值为权重的美国股票收益率指数，对始于1960年代初期的共1226个周收益率数据考察了其关联维数（Correlation Dimension, CD）, 他们研究得到CD值为6，从而认为美国股票周收益率序列总体表现出了非线性关联，并认为这种非线性关联可以解释金融资产分布的尖峰、胖尾等特性。Brock与Back（1991）再度扩展了Scheinkman 与LeBaron的研究，得到的CD值在7-9之间，因此，也拒绝了股票价格收益率是独立同分布（Independent Identical Distribution，IID）的假设，倾向于支持股价收益率分布存在低维确定性过程的备择假设，但他们同时指出，并不能就此认为存在混沌过程。Urrutia等（2002）的研究则提出了针锋相对观点，他们研究了1984年至1998年期间美国保险公司股票收益率特性，研究表明保险公司股票收益率存在非线性特征，并且进一步验证导致这种非线性的原因就是低维混沌过程。总体而言，这些经验研究提供了实质性的证据表明，股票、汇率、商品期货等金融数据序列存在非线性结构，但就是否明确存在低维确定性混沌过程，则结论不完全一致，仍然存在争论。
对于中国大陆股票市场，戴国强等（1999）对上证综合指数及深证成份指数进行R/S分析，计算得到Hurst指数分别为0.661和0.643；史永东（2000）所作的R/S分析显示，上海证券交易所股票市场的Hurst指数为0.687，而深圳证券交易所股票市场的Hurst指数为0.667；曹宏铎等（2003）计算的深证证券交易所股票市场日收益率、周收益率、月收益率的Hurst指数分别为0.6507，0.7000，0.6906及0.7576。上述经验研究表明，上海及深圳股票市场并不呈随机行走的特征，而具有状态持续特征，同时也意味着中国股票市场不是弱式有效的。
事实上，关于中国股票市场是否弱式有效，一致存在极大争议。正如张亦春与周颖刚（2001）所意识到的那样，一方面，多数研究人士凭经验就感觉到中国股票市场投机性强，远未达到有效状态。例如，沪深A股市场近年来上市公司财务造假不断案发 ，庄家操作市场盛行 ，股价严重脱离内在价值，上海A股市场在2000年及2001年平均市盈率高达60多倍，被很多学者斥为“赌场”，宣称这样一个市场已达到弱式有效状态，确实让人们难以接受。另一方面，许多学者所作的实证研究却表明，证券价格收益率序列十分接近随机行走模型，因而无法有力地拒绝有效市场假设。经验感觉与理论研究结论大相径庭，这其中的原因究竟是什么？到底是现实错了？还是学术理论研究有问题？混沌的思想让我们豁然开朗！因为，如果证券价格存在混沌过程，或者是在混沌过程基础上迭加一个随机过程，那么，市场显然是无效的，但证券价格收益率序列同样能通过随机性检验。例如，假设证券价格波动序列是一个Logistic 映射过程，它显然是一个确定性的混沌过程，但是，这一过程在许多计算机系统是被当作伪随机数发生器，常规的检验方法根本无法识别确定性过程，而是将其视为随机序列！如果这样的话，所有通过考察证券价格是否能够通随机性检验的方法来考察资本市场有效性的研究，其理论基础及研究结论都将受到质疑。

3、沪深A股市场价格混沌特性实证研究
本文同时采用R/S分析方法及关联维数（Correlation Dimension,CD）分析方法考察沪深A股市场的非线性特征。通过R/S分析方法能够识别出证券价格序列是否存在持续效应，这在某种程度上可以验证股票市场是否存在正反馈交易机制，正反馈过程是产生混沌的前提。采用关联维数分析，可以识别股价序列是否存在混沌特征。我们的数据来源于乾隆公司的钱龙资讯系统。
3．1 R/S分析
Hurst（1951），Mandelbrot(1972)及Lo（1991）等所发展并完善了赫斯特指数(Hurst Index)的分析方法，即重标定域（Re-scaled range，R/S）分析方法。
赫斯特指数(H)可以用来识别时间序列的非随机性, 还可以识别序列的非周期性循环，因而可以用于识别时间序列的非线性特征。如果序列的赫斯特指数不等于0.50，则观测就不是独立的，每一个观测值都带着在它之前发生的所有事件的“记忆”，这种记忆不是短期的，它是长期的，理论上讲，它是永远延续的。虽然远期事件的影响不如近期事件的影响大，但残留影响总是存在的。在更宽泛的尺度上，一个表现出赫斯特统计特性的系统是一长串相互联系的事件的结果。今天发生的事情影响未来，今天我们所处的地位是过去我们所曾处的地位的一个结果。
关于Hurst赫斯特指数的详细计算参见文献Mandelbrot(1972)及Lo（1991）等，其计算过程如下：
1．对一个时间序列 ，考察长度为n的时间窗口内的子序列， ，n=1,2,3,……K，计算序列的平均值为：
………………………………（1）
2．计算子序列偏离均值的差值
………………………………（2）
显然， 的均值为零，这是重标定或归一化（标准化）。
3．计算偏离均值的累加值
……………………………（3）
4．计算时子序列的域

………………………………（4）
5．计算采样子序列的标准差
………………………………（5）
6．计算子序列重标定域
……………………………（6）
7．求解全序列 的均值
………………………………（7）
8．求解赫斯特指数
与 有幂关系，即：
……………………………（8）
……………………………（9）
在对数坐标上，设水平轴n，纵轴为 ，对 与 进行回归, 则线性回归的斜率为赫斯特指数。
我们选取上海证券交易所A股综合指数从1990年12月19日至2003年12月23日，以及深圳证券交易所A股综合指数从1992年10月4日至2003年12月23日期间的交易数据，分别计算其日收益率及周收益率序列的赫斯特指数，从而考察沪深A股市场的证券价格是否存在非线性特征。
采用上述方法,计算得到沪深A股综合指数的赫斯特指数,如表1所示，在图2—图5中，还详细地列出了R/S分析图。
表1 沪深A股综合指数Hurst 指数
上海A股指数 深圳A股指数
日收益率序列H值 0.66(t=336) 0.63(t=306)
周收益率序列H值 0.69(t=84 ) 0.69(t=97 )

图2 上证A股指数日收益率序列 图3 上证A股指数周收益率序列

图4 深圳A股指数日收益率序列 图5 深圳A股指数周收益率序列
从表中数据我们可以看到，沪深A股市场的赫斯特指数无论以周数据统计还是以日数据统计，结果基本一致，均在0.60以上。H值大于0.50，意味着今天的事件确实影响明天，即是说，今天收到的信息在其被接收到之后继续被市场计算进去， 这从另一侧面印证沪深A股市场价格并不呈随机行走状态，收益序列之间存在一定的关联性，这是一种持续效应（Persistence effect）。如果股价序列在前一个期间是向上运动的，则它在下一个期间将更可能继续向上运动的趋势，反之，在前一个期间是向下运动的，则它在下一个期间更可能持续向下运动的趋势。股价序列的这一特性与经验感觉是一致的，无论是国内股票市场还是全球其它地区的股票市场，典型的牛市或者熊市，并非短暂的数日或者数月，往往持续数年。而股票市场极其异常的波动，例如，美国股市1929年股灾、1987年的暴跌等，均使投资者对市场的信心受到严重打击，市场在其后很长一段时间深受其影响。股价的持续效应在某种程度上印证了股票市场存在的正反馈效应机制。
3．2 关联维数分析
Grassberger 与Procaccia(1983a,1983b)提出了关联维数（Correlation Dimension，CD）方法，用以考察时间序列的非线性特性。其基本思想是：如果一个混沌过程是n维确定性过程，则该过程将充满n维空间，但如将其置于更高维的空间里，该过程将留下许多“洞眼”。一般地，关联维数度量的是相空间被一组时间序列“填充”的程度，关联维数越大，填充程度越高，表示时间序列内部结构越复杂，它类似随机过程时间序列的程度越强。需要指出的是，我们仅对低维混沌过程感兴趣。 如果股票价格真的是高复杂性的混沌过程，我们采用有限的样本数据是永远也无法识别出其复杂的结构的。此时，它可能与一个良好的“伪随机数发生器”产生的数据相近，高维混沌过程与随机过程将没有实际意义的区别。
设时间序列 由具有 个自由度的非线性动态系统产生，可以构造 维相空间失量：
………………（10）
其中， 被称为镶嵌维(Embedding dimension)， 为适当的时滞单位。时间序列过程在相空间的运行轨道是由一系列 维失量构成。如果该系统最终收敛为一组确定性过程，则该系统的运行轨道将收敛于相空间中维数低于 的相空间子集，即吸引子（Attractor），在这些吸引子周围的运动是混沌过程，具有非周期性且长期运动状态无法预测。
考虑吸引子附近的失量集合 ，关联积分（Correlation Integral） 定义为对于任意给定的 ，那些彼此之间的距离小于 的点数对（Pairs of Points） 的数量占所有可能的点数对的比例，即：
……………………（11）
其中， ……………（12）
当 时，对任意小 ，可以预期C遵循指数幂变化规律，即：
，从而关联幂（Correlation Exponent）可以通过对 与 对回归计算得到：
……………………………（13）
如果系统存在确定性混沌过程，随着镶嵌维数的增加，关联幂D值达到饱和值以后，将大约保持不变，这一关联幂指数的饱和值就是吸引子的关联维数。如果系统是随机过程，则随着镶嵌维数的增加，D值亦将成比例地增加，趋向无穷大 。

图6 上证A股指数在不同镶嵌维空间中的关联积分
图7 上证A股指数关联维

我们考察上海证券交易所A股综合指数从1990年12月19日至2003年12月31日期间日收益率时间序列的关联维。图6为上证A股综合指数在1-8维相空间中关联积分 随 值的变化情况。从图中我们可以看到，在 值处于0.0003-0.005区间时, 与 的变化呈现出指数幂关系。图7是关联幂D随镶嵌维数m的变化情况，我们可以看到，随着镶嵌维数m超过2以后，关联幂D值不再增加，而是稳定于大约 区间, 即上证A股综合指数的关联维数大约为1.4, 因此, 我们可以推测, 上证A股综合指数存在关联维数大约为 的低维确定性混沌过程。
相对于Scheinkman 与Lebaron（1989）及Brock与Back（1991）等计算得到的成熟资本市场关联维数，我们计算得到的上海A股市场的关联维数明显更低。如果时间序列是一个低维确定性过程，则意味着时间序列在短期是具有一定的可预测性的。从这个意义上看，我们认为，相对成熟资本市场，上海A股市场指数的随机性程度更低，而短期可预测性更强，这在某程度上也说明市场效率程度相对更低。另外，由于混沌特性，证券价格在短期具有一定的预测性，但进行长期预测则是极为困难的，从投资策略角度看，意味着基于证券价格短期变化的交易者可能存在获取利润的空间。

4、结论
在一个存在非线性正反馈机制的系统中，系统的演化理论上可能出现混沌过程。 证券市场由于噪声交易者的存在、从众心理及羊群效应等产生的群体性非理性行为，形成正反馈效应，从而可能导致证券价格的演变呈现出混沌过程，表现出复杂性。
本论文所做的实证研究表明，沪深A股市场指数的赫斯特指数大于0.5，这意味着沪深A股市场价格并不呈随机行走状态，收益序列之间存在趋势持续的特性，这也在一定程度上说明了股价形成过程中存在正反馈效应。对上海A股市场指数的考察进一步表明，上海A股市场指数收益率序列存在低维确定性混沌过程，其关联维数大约为1.4。 这一数值远低于成熟资本市场的指标，这表明上海股票市场指数收益率序列随机性低于成熟资本市场, 市场在短期的可预测性更强一些, 这在某种程度上表明市场的效率程度更低一些。市场存在确定性混沌过程，市场显然是无效的，但是，由于混沌过程同样能够通过随机行走模型检验, 我们认为, 这也许是为什么关于资本市场效率的传统实证检验结果仍然存在极大争议的原因。因为常规检验方法无法区分混沌过程与随机过程，因此，本论文认为，所有采用常规方法，通过考察证券价格是否符合随机游走模型，从而推断资本市场有效性的研究，其理论基础及研究结论均存在严重缺陷。由于证券价格运动的混沌特性，这意味着证券价格在短期具有一定的可预测性，但进行长期预测则是极为困难的。证券价格的这种混沌特性，从投资策略角度看，意味着基于证券价格短期变化的交易者可能存在生存的空间。

内 容 提 要
行为金融理论认为，投资者不是完全理性的，而是存在各种认知偏差。由于噪声交易者的存在、从众心理及羊群效应等产生的群体性非理性行为，证券市场存在正反馈效应。而且，投资者行为模式都是非线性的，在一个存在非线性正反馈机制的系统中，证券价格的演化可能出现混沌过程。
本论文所做的实证研究表明，沪深A股市场价格并不呈随机行走状态，而是存在非线性结构；上海A股市场指数收益率序列存在低维确定性混沌过程，其维数大约为1.4, 这一数值远低于成熟资本市场的指标，这表明上海股票市场指数收益率序列随机性低于成熟资本市场。由于市场存在确定性混沌过程，市场虽然是无效的，但同样能够通过随机行走模型检验，这也从某一角度说明了，为什么关于资本市场效率的传统实证检验结果仍然存在极大争议。由于混沌的存在，证券价格变化在短期具有一定的可预测性，但进行长期预测则是十分困难的。

『陆』 房产洼地是什么意思

洼地顾名思义即中间低四周高的自然地形，对于“洼地效应”最直观的解释是，当房地产围合一个湖泊中心发展之时，便形成了自湖心向四周土地递减的级差地租，大致出现“近贵远贱”的圈层分布，这其实就围合出湖心的价值洼地。

一旦因某种特殊原因填湖开发，那么，湖心洼地的地价和房价就会突然井喷，创下区域地产的最大价值，甚至引发周边地产的价值飚升，即产生了洼地效应。

当然在房地产实际开发中，所谓的洼地不一定就是湖心区，也可能是市政中心、城市广场或历史建筑区等等对于区域价值有提升作用的区域。 “洼地效应”是近两年比较流行的词，从经济学的财经分析中我们常会看到。

比如，中国市场的巨大投资潜力和发展空间，吸引到越来越多的国际投资者的目光，使外资投入持续增加，这样就说中国在全球经济中产生了洼地效应；也可以形容江浙一带对人才的吸引，说其民间资本的持续发展产生了洼地效应；

而当解释蓝筹股在弱市中的井喷行情时，就会比较其动态市盈率和平均市盈率，说其产生了价值洼地。

(6)市盈率效应被称为有效市场异象扩展阅读

“房价洼地”带给市民稳稳的幸福

“反炒房”攻坚战初现成效，全市房地产市场呈现量增价稳“四稳”态势 市住建委将“稳”作为2018年年度字今年以来，长沙采取一系列调控政策和整治措施，确保了房地产市场平稳健康发展。

在前日召开的全国住房和城乡建设工作会议上，住建部对明年房地产市场调控明确提出“稳地价、稳房价、稳预期”的目标，并强调坚持“房住不炒”的定位不变。

“一个‘稳’字可以概括今年长沙房地产市场整体情况，通过一系列调控政策和整治措施，长沙房地产市场呈现市场稳、价格稳、供需稳、预期稳‘四稳’态势，确保了市场平稳健康发展。”

市住建委相关负责人昨日表示，明年将继续保持房地产市场调控政策连续性和稳定性，坚持调控决心不动摇、方向不改变、力度不放松，让长沙“房价洼地”效应带给市民更多“稳稳的幸福”。

打响“反炒房”攻坚战，买方市场来临

住房问题一直是老百姓普遍关心的问题。今年上半年，面对房地产市场的复杂形势，长沙深刻意识到，当前长沙房地产市场调控的主要矛盾不是供需矛盾，而是炒房与反炒房的重大斗争，并迅速在全市打响“反炒房”攻坚战。

6月25日，长沙市政府办公厅下发《关于进一步加强房地产市场调控工作的通知》，从项目监管、土地出让、购房资格、户籍管理、打击炒房等多个方面，对长沙房地产市场进行了全面调控；各相关部门迅速出台细则，将《通知》的相关举措落实到底。

根据《通知》，长沙从限购、限售、落户、金融、税收等方面出台九项举措，通过“一揽子”政策组合，多措并举，形成政策叠加，加强政策引导。

其中规定，长沙户籍家庭在限购区域内已有1套住房的，取得不动产权属证书满4年后方可在限购区域内购买第二套商品住房；在长沙限购区域内购买的商品住房，须取得不动产权属证书满4年后方可上市交易。

一时间，长沙各楼盘入市节奏加快，供应量明显增加，购房意向人数降幅在50%以上，市场骤然降温。

一个月时间内，共有30多个楼盘项目相继开盘，推出可售住宅房源上万套，购房者选择空间增大，“一房难求”的非理性恐慌彻底破除，市场呈现从卖方市场向买方市场的重大转变，“反炒房”攻坚战初现成效。

“房价洼地”为城市竞争力提供有力支撑

本月初，粤港澳大湾区研究院发布的《2018年中国城市营商环境评价报告》显示，长沙营商环境指数排名从全国第20名跃居全国第9名、中部第1名；软环境评价位居35城第2名，仅次于深圳。同时，长沙连续第11年荣获全国“最具幸福感城市”。

作为软环境和市民幸福感的重要评价指标，长沙“房价洼地”成为重要的参考依据之一。长沙通过系列举措，旗帜鲜明地传递出“长沙的住房只为长沙市民服务，只为来长沙创业就业者服务”的清晰信号。

市住建委公布的数据显示，今年11月，长沙新建商品房成交均价为7543元每平方米，位于全国省会城市后位和中部省会城市末位。

长沙的低房价不仅托起了长沙人的宜居生活，也为长沙产业转型升级、提高城市竞争力提供了有力支撑。“长沙的低房价是我决定来长沙发展的原因之一，我打算等我落户满一年马上就买房子。”今年大学毕业后来长沙工作的胡平说。

通过一系列调控政策，长沙房价上涨势头得到有效遏制，总体保持平稳，炒房现象有效制止。从国家统计局的房价环比指数看，8月、9月、10月长沙房价环比指数分别为102、100.6、100.1，在全国70个大中城市中排位持续后移。

在购房者中，本市户籍、首次置业、中青年群体等市场刚需是市场购房主体，其中本市户籍购房者占比接近九成，购置首套房占比接近九成，中青年购房者占比超过九成。

市场供销比1∶1，二手住宅量价回落

按照坚决打胜“反炒房”攻坚战的统一部署，从6月4日起，长沙7部门联合开展房地产市场联合执法专项行动，到现在这项行动已形成常态，打击的矛头直指违规预售、捂盘惜售、哄抬房价等违法违规行为，规范了全市房地产行业销售市场秩序，营造了良好的市场环境。

针对房地产“黑中介”，自6月4日以来，全市房地产中介机构联合执法检查部门出动执法人员2169人次，检查房地产中介机构及门店1259家次，下达责令改正通知书229份、现场责令341家有违法违规行为的房地产中介门店关门停业整顿，责令新环境、中环名下所有门店关门停业整改两周，复查

针对房地产开发企业，全市先后出动执法人员1318人次，检查销售项目391家次，一方面重拳出击，将揭商、高鑫、合能、长国置、川容、全新丝路等8个存在违规问题的开发企业纳入失信“黑名单”，暂停其中6家在长沙参与土地招拍挂；

另一方面强化监管，将中交中央公园、中冶中央公园、中央美郡等6个项目，世联、保顾等2个销售代理服务公司纳入重点监管，一大批落实房地产市场调控政策不到位的开发企业通过媒体被集中曝光。

据统计，今年前11个月，全市新建商品住宅供应1785.74万平方米，同比增长47.31%，月度住宅供应持续居于高位；新建纯商品住宅成交1747.4万平方米，市场供销比为1∶1，相比2016年的0.58∶1有了显著改变。

同时，二手住宅量价回落，前10月全市二手房转移登记39299笔，同比下降36.42%，价格呈现回落加大安居型住宅用地供应，探索建立长效机制

长沙自去年8月出台“限房价、竞地价”土拍政策，已累计供应“双限地”20余宗，目前华润琨瑜府、中建凤凰台等项目相继入市，获得市场普遍认可。

作为长沙“反炒房”系列举措之一，今年长沙加大了“限房价、竞地价”政策实施力度，并实行商品住宅用地和安居型住宅用地挂钩，安居型住宅用地占比不少于60%，且优先供应首套刚需购房群体，采取“双限地”方式供地，以此加大土地供给，切实稳定市场预期。

在住宅用地供应方面，今年前11个月，全市共计供应土地662宗、2432公顷，可新建住宅1512.54万平方米，其中限购区域已供应土地可建住宅1019.26万平方米。近两次市土委会审议通过的安居型住宅用地共16宗，其中安居型住宅建筑面积214.92万平方米，目前正在陆续供地。

为构建租购并举住房制度，多层次满足人民群众住房需求，今年8月14日，长沙出台《关于加快发展住房租赁市场工作实施方案》，这标志着“租购并举”制度在长沙正式落地。

根据《方案》，出租房屋可享受税收优惠政策；承租房屋能享有教育、医疗、社保等公共服务待遇，还能提取公积金支付房租；到2022年长沙将新增租赁住房500万平方米以上。

市住建委相关负责人介绍，下一步，将继续落实市委市政府房地产调控工作要求，加大房地产市场执法检查力度，严厉打击房地产市场违法违规行为；进一步探索建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度，完善公租房、限价商品房和普通商品房并存的住房供应体系；

坚持“房子是用来住的、不是用来炒的”定位，着力建立和完善房地产市场平稳健康发展的长效机制，坚决防范化解房地产市场风险。

参考资料来源：网络-价值洼地

『柒』 关于我国内资本市场有效性，主要以下观点：

3、目前我国资本市场由弱式有效状态进入强式有效状态的过度阶段

以深沪交易所为标志的中国正式的证券市场诞生不过10年,对其效率的评价看法不一。西方主流的证券市场效率理论是法玛的有效市场假说,这种效率理论实际上是信息效率理论。人们通常按信息集的不同类型,将市场效率划分为三种水平:一是“强式有效市场”,在该市场中,现时股票市场价格反映了所有(私人)信息,没有人能够利用包括内幕消息在内的任何信息获得超额收益;二是“中强式有效市场”,在该市场中,现时股票市场价格反映了所有公开的相关信息,如年报、剪报、报纸专栏等等。因此,没有人能够获益于公司的资产负债表、损益表、分配方案、股票拆细等的宣布,也不可能获利于对这些公开信息的分析(或基本分析);三是“弱式有效市场”。在该市场中,现时股票市场价格充分反映了所有过去的价格或收益的信息,因此没有人能够通过分析价格运动(或技术分析)获得超额收益。后来许多学者运用多种计量模型,对有效市场假说进行了经验检验,形成了初步的经验检验方法体系。我国也有一些学者尝试对中国证券市场的有效性进行经验检验,具有一定的理论研究意义和实际意义。

一、证券市场有效性检验的一般方法

有效市场假说本身仅仅是个描述性概念,其成立与否取决于大量经验检验的证据。通过测量依据某类特定信息交易所能产生的超额回报(经济利润),来检验有效市场假说几乎是所有这类研究的出发点。具体来说,用以评价市场有效性的方法可以分为三类:一是检验证券价格的变动模式,它依据特定的历史信息,考察某一时间序列中证券价格变动是否存在相关性;二是设计某种依存于某些特定公开信息的交易策略,观察这些交易策略是否能获得超额收益;三是观察特定的交易者,如专业投资者或内幕人员,他们依赖于某些特定的公开或内幕消息进行交易,能否获得超额收益。

就检验弱型市场效率而言,代表性的方法有“随机游走检验”、“游程检验”和“过滤检验”。“随机游走检验”的依据是,如果证券市场达到弱型效率,那么,证券价格的时间序列将呈现随机状态,不会表现出某种可观测或统计的确定趋势,即在时间序列中证券价格之间的相关性为零,不会表现出某种可观测或可统计的确定趋势,即在时间序列中证券价格之间的相关性为零,相关性检验就是随机游走检验的基本方法。“游程检验”也是一种检验证券价格波动的方法,它可以消除不正常数据的影响。具体做法是,证券价格上升用+号表示,下降则用-号表示,同一标志的一个序列为一个游程。当样本足够大时,总游程数趋于正态分布。如果证券市场是弱有效的,那么,在一定的显著水平下,统计指标服从标准正态分布,“过滤检验”是一种交易策略检验。当股价从基价上涨一定的百分比时,买入某股票;而当该股票价格从随后的顶峰下跌同样的百分比时,就卖出该股票。这一过程重复进行,如果证券价格的时间序列存在系统性变动趋势,使用过滤交易策略将可获得超额收益。此外,检验弱型效率常用的方法还有日历效应测试,例如1月效应和周末效应等。

检验中强型效率的方法主要有三类:一是基于公司特征的交易策略的检验。典型的方法有小公司效应检验和低市盈率效应检验,前者是将公司按规模大小分组,然后投资于规模较小的公司的证券组合,检验这种策略能否获得超额收益;后者是投资于较低市盈率的公司证券组合,检验其年平均收益率是否高于那些较高市盈率的公司的证券组合。二是对市场过度(或延迟)反应的检验。这种方法在于检验证券价格对公布的信息反应。这些信息既包括企业的盈利公告、资产重组、分红方案等,也包括经济中的突发事件或政策信息。这种方法以信息公布时间为分界点,把整个交易期间分成组合形成期间和检验期间两个时段。按组合形成期间各证券的累积超额收益率大小,分别组成赢家组合和输家组合,再在检验期间检验赢家组合和输家组合平均超额收益率之间的差异。如果赢家组合的收益率低于输家组合,表明证券价格有反向修正倾向,证券市场存在过度反应。在存在过度反应的证券市场中,投资者可以通过反向操作而获得超额收益。三是对专业投资者业绩的检验。检验专业投资者在不占有内幕信息的条件下,是否能凭借专业技能(包括技术面分析和基础面分析能力)获得超额收益,也可检验投资咨询机构建议的效果,即检验采纳投资咨询机构的建议的交易策略,是否能比不采纳其建议的交易策略收益更高。

对证券市场强型效率的检验目前尚无比较成熟的、规范的方法,这方面的研究主要集中在观察那些最可能利用内幕信息进行交易的人员的业绩上。内幕人员通常包括董事、高级管理人员、大股东、注册会计师、律师等,由于内幕信息有助于较好地预测证券价格的走势,因此,内幕人员可以籍此获得超额收益。在许多国家,公司内幕人员的交易情况受到监控,必须定期报告,因而内幕人员的交易活动在一定程度上已成为公开信息。研究表明,采取跟进交易策略的投资者并不能获得超额利润。尽管各国证券法都严厉禁止内幕交易,但实际上内幕人员总可以利用其它特定关系人进行内幕交易,所以强型效率的检验方法还有待进一步研究。
有效市场假说实际上是信息效率理论.该理论认为如果信息以不带任何偏见的方式在证券价格中得到反应,那么就可认为市场是有效的.有效的股票市场意味着股票的现实价格充分地表现了对股票的预期收益,也反映了影响股价的基本因素和风险因素.然而,随着金融市场的发展,越来越多的现象已无法在这一理论框架下得到合理的解释,如收益率的尖峰和胖尾,元月效应,小公司效应,低市盈率效应,过度反应和反应不足等等,尽管EMH的支持者为了应对来自各方的挑战,一再对该理论描述做出修正,EMH仍有着自身难以克服的缺陷.其主要争议表现在:(1)信息界定的模糊性.(2)市场价格本身并不能反映所有信息. (3)"联合假设"的检验问题,有效性的检验犯了循环定义的逻辑错误.(4)EMH没有涉及到市场流动性问题. (5)EMH的线性范式.
二,传统EMH检验方法对中国股市的有效性检验及其结论
到目前为止,已经有相当数量的关于中国股市的弱型有效和半强型有效检验方面的研究.传统对EMH检验半强型有效的方法主要有三类:一是基于公司特征的交易策略的检验,典型的方法有小公司效应检验和低市盈率效应检验;二是市场对于信息的过度反应或反应不足的检验;三是对专业投资者业绩的检验,看专业投资者能否凭专业技能获得超额收益.如果证券市场中存在以上情况,则说明未达到半强型有效,反之则认为达到了半强型有效.对于中国股市半强型有效的检验,学者们基本得出了一致的结论,即认为中国股市末达到半强型有效.
检验弱型有效的代表性的方法有随机游走检验,游程检验和过滤检验.该类检验实质上是考察证券价格间是否存在相关性,如果证券价格间不会表现出某种可观测或可统计的确定趋势,则认为市场达到了弱型有效.早期对中国股票市场的弱型有效检验认为中国股票市场未达到弱型有效,随着股票市场的发展,后来的使用传统EMH检验弱型有效的方法对中国股市的检验倾向认为,中国股市已经随着时间的推移,达到了弱型有效.
三,对我国股市弱型有效结论的反思
中国的股票市场目前还不具备用传统EMH检验的外部条件,用对中国证券市场的传统EMH检验得出的弱型有效市场的结论来定位中国股票市场的有效性,其结论的可信度不高.原因如下:
1,传统有效市场检验本身的问题
主流的EMH检验中应用的都是线性计量模型,独立性和正态分布是其基础假设.然而,实际情况却不一定如此.在对我国股票市场有效性的检验中,我国学者已经注意到了价格行为的非线性关系对传统EMH检验的影响,在非线性的框架下,研究结果都拒绝传统方法对中国股市弱有效性的判断.
2,中国股票市场自身存在严重的价格偏离问题
股票价格对于所代表的企业价值产生偏离,造成中国股票市场的价格严重脱离基本面因素决定的真实价值.用主流EMH检验方法得出的中国股票市场弱式有效的结论,定位中国股票市场的有效性,几乎说明不了中国股票市场定价对于上市公司价值评估是否有效,多大程度有效的问题.
四,结 语
总而言之,之所以不能照搬国外的EMH理论对中国股票市场检验得出的结论,归根到底是由于中国股市及其外部环境的不成熟性,决定了中国股票市场中信息的规范性,真实性,充分性和分布的均匀性等都与成熟市场有较大差异.这加剧了投资者行为的非理性,导致反应和反映信息的价格对于企业价值的评估很难是"有效"的.当然,经验检验仍然有其参考价值.市场有效性检验是对市场运行结果的检验,如果价格确实是随机游走的,至少说明股票市场的运行已经能比较充分,迅速地对历史信息做出反应,这也是股票市场自身运行效率提高的表现.但如果谈到股票市场定价对于资源配置的有效性,仍然需要对市场本身的运行机制,外部制度和经济环境进行综合分析,这样,才可能对我国股票市场的效率有比较完整和准确的把握,从而进一步改善我国股票市场的效率,提高股市在我国市场经济运行中的作用.