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股票市场噪音交易相关问题探究

添加时间:2019-01-26 11:22

  摘    要: 噪音交易是行为金融学的重要研究分支。文章从噪音交易行为模型、噪音交易者的存在性问题、噪音交易对资产市场的影响和我国资本市场噪音交易比例几个方面对噪音交易研究进行了综述。最后结合研究不足和我国资本市场现状, 提出了未来研究方向。

  关键词: 噪音交易; 股市异象; 资本市场;

  一、引言

  噪音交易是行为金融理论的重要研究分支。噪音 (Noise) 与信息 (Information) 相对应, 最早应用在自然科学领域, 指发声体做无规则运动时发出的不规则不和谐的声音。Kyle (1985) 最早在经济金融领域提出“噪音”概念。Black (1986) 将噪音交易者定义为无法获得内部信息、非理性的把噪音当信息进行交易的投资者。资本市场中的噪音主要指被投资者作为决策基础但与基本价值无关的信息, 噪音即可能来自于信息本身, 也可能来自对信息的处理过程。依据噪音进行的交易即为噪音交易, 进行噪音交易的投资者即为噪音交易者。

  噪音交易于资本市场是一把“双刃剑”, 为资本市场提供必要流动性的同时也会降低市场效率。噪音交易研究对于新兴加转轨市场至关重要。本文从噪音交易行为模型、噪音交易者的存在性问题、股市异象和噪音交易对资产市场的影响几个方面对该研究进行综述, 并结合我国资本市场噪音交易研究, 提出未来研究方向。

  二、噪音交易研究综述

  1. 噪音交易模型研究。

  噪音交易模型中最经典的是DSSW模型, 由DeLong等 (1990) 提出。该模型认为噪音交易者的存在使理性交易者承担“噪音交易风险”, 进而“创造生存空间”并获利。Shefrin和Statman (1994) 提出考虑噪音交易风险的行为资本资产定价模型, 从理论上论证了噪音交易者的错误信念是影响股票价格和收益的系统因子, 并得到实证支持。Easley等 (1996) 基于流动性、信息和交易频率提出知情交易者、非知情交易者和做市商并存的EKOP模型, 该模型最大的贡献在于提供了计算知情交易概率PIN的框架。Baker和Stein (2004) 利用流动性作为非理性投资者 (即噪音交易者) 情绪的衡量变量, 构建模型解释了流动性与回报之间的负相关关系。模型中噪音交易者对指令流中的信息反应不足, 因此导致流动性增加。在卖空限制的情况下, 高流动性意味着非理性投资者占据主导地位, 价格将被高估。

  我国学者早期集中在将噪音交易模型引进中国市场并进行分析。刘力 (1999) 最早介绍了行为金融理论与有效市场理论之争。张世如 (1999) 首先对中国股市的噪音状况进行了分析, 认为一级股市是制造噪音的股市, 二级股市是由股民主宰的股市, 解决噪音问题应从行政体制入手。唐小我和倪得柄 (1999) 提出噪音交易条件下的最优资本结构。薛刚等 (2000) 研究了噪音交易理论对我国封闭性基金折价交易现象的解释能力。张亦春 (2001) 选用噪音交易理论对我国股市有效性进行了研究。李晓昌 (2001) 运用噪音交易理论对我国上市公司“圈钱饥渴症”进行了分析。赵涛和郑祖玄 (2002) 研究了信息不对称条件下机构操作型噪音交易。章卫东 (2003) 首次验证了行为资产定价模型在中国证券市场的应用。噪音交易模型研究主要集中在早期, 为后期实证研究奠定了理论基础。
 

股票市场噪音交易相关问题探究
 

  2. 噪音交易者会长期存在么?

  噪音交易实证研究集中在噪音交易存在性验证和噪音交易对资本市场的影响方面。其中噪音交易存在性验证包括研究初期对噪音交易者能否长期存在于市场的探索和随后对市场异象的研究。

  噪音理论提出的前期, 学者一致认为噪音交易者不会长期存在。有效市场理论的代表人物Fama和Friedman也探讨了噪音交易者, 但他们认为由于市场选择和套利行为噪音交易者会被理性交易者挤出市场而不能长期存在。在Fama有效市场假设下, 不存在信息不对称, 套利是无成本无风险的, 一旦资产价格因为噪音交易者的存在偏离内在价值, 理性投资者就可以迅速构建投资组合, 无成本的借贷资金, 通过套利将价格调回内在价值而获利, 在这样的环境下, 噪音交易者自然不会存在。Friedman (1953) 认为相对于套利投资者 (即理性投资者) , 噪音交易者处于弱势地位, 在与套利投资者的相互博弈中, 噪音交易者的判断往往失误, 这种失误将导致噪音交易者不断亏损而从市场消失。

  有效市场理论提出后颇具争议, 而且这一观点与现实情况并不相符。Lee等 (1991) , Rajan和Servaes (2003) 及Baker和Stein (2004) 均证明了噪音交易者广泛存在于市场中。Kogan等 (2006) 也证明噪音交易的存在性, 而且可能会统治整个市场。丁志国等 (2007) 采用多重动态均衡和套利进化博弈模型, 探讨了理性套利者和噪音交易者的动态博弈过程, 认为交易者在不同时期以不同概率选择成为噪音交易者或者理性套利者, 两者长期共存。向海燕和王平心 (2009) 也表明投资者非理性行为会致使噪音产生并长期存在。刘毅和李景华 (2012) 利用演化博弈的方法, 结合噪音交易者和理性交易者行为特征, 根据DSSW模型建立理论模型, 结果表明博弈结果可能收敛于两者并存, 理论上证明了噪音交易者的长期存在性。

  3. 噪音交易存在的证据:

  股市异象。资本市场存在很多定价模型无法解释的现象, 统称“股市异象”。“股市异象”佐证了噪音交易的存在。资本市场中被证实的“股市异象”如下所示。

  (1) 日历效应。日历效应是行为金融领域的重要研究课题, 主要研究股票收益是否受特定交易日或月份的影响, 目前已被证实的日历效应有星期一效应、月初效应和节日效应。星期一效应是指一周内股票收益率在星期一比其他日期低很多。Keim和Stambaugh (1984) 对美国资本市场日历效应进行了研究, 发现存在明显的星期一效应。YoungHyun Cho (2007) 发现英国和日本资本市场也存在星期一效应。Jones等 (2009) 发现IPO在周一进行会加剧星期一效应。丁荣余和张兵 (2005) 证实中国资本市场也存在明显的星期效应, 但随着信息披露制度的改革, 星期效应逐渐减弱。月初效应是指平均而言, 股票收益率在每个月前几个交易日明显较高的现象。奉立城 (2003) 发现中国股票市场存在明显的“月初效应”, 局限在前一个月的最后一个交易日到本月第六个交易日。高芳芳 (2009) 也得出了类似结论。节日效应分为节前效应和节后效应, 是指节日前一个交易日和节日后一个交易日与平均收益率具有显着不同。Coutts等 (2000) 研究发现节前效应在美国证券市场较为显着。陆磊和刘思峰 (2008) 发现中国股票市场存在明显的节前效应, 节后效应不明显, 元旦、春节和劳动节有正的节前效应, 春节和劳动节有正的节后效应, 国庆节节日效应不明显。

  (2) 自然效应。由定价模型可知, 自然因素不会影响系统风险和企业基本面, 因此不能影响股票价格。实证研究中却发现自然现象通过影响投资者情绪对股票收益具有显着的影响。Keef和Roush (2007) 以新西兰上市公司为样本, 研究了风向和风速对资本市场的影响, 南向风和风速对股票收益有显着负向影响。山立威 (2011) 研究了汶川地震对股票收益的影响, 发现地震后一年, 距离震中距离与股票收益率成正比, 该现象在地震前并不存在。万孝园和陈欣 (2016) 发现雾霾对中国股市指数日收益率有负向影响, 且小市值公司和投机性强的股票更易受雾霾影响。

  (3) 动量效应。动量效应, 也称惯性效应, 是指股票表现具有延续原来运动方向的惯性, 即表现好的股票在未来一段时间依然变现较好, 表现差的股票在未来一段时间依然表现较差, 由Jegadeesh和Titman (1993) 提出, 投资者可以根据动量效应构建投资组合。对动量效应的解释是行为金融学的热点问题。Daniel等 (1998) 认为过度自信及归因偏差导致了动量效应。Lee和Swaminathan (2000) 发现换手率与动量效应成正比。中国资本市场的动量效应也被学者证实。陈蓉等 (2014) 在控制传统动量效应和系统风险之后, 动量效应依然存在, 锚定偏误和处置效应对于动量效应具有解释力。

  4. 噪音交易对资本市场的影响研究。

  本小节对有关噪音交易者行为及其对资本市场影响研究进行述评。Baker和Wurgler (2006) 认为传统金融理论没有考虑投资者情绪, 因此不能解释股票市场流动性与股票回报之间的关系。他们利用股票流动性代替投资者情绪, 利用1961年~2002年的数据研究了投资者情绪如何影响股票回报。实证结果表明, 当起始阶段投资者情绪较低时, 对于小股票、新股票、波动性较高的股票、盈利性差的股票、不发股利的股票和增长较快的股票而言, 后期股票回报较低。当起始阶段投资者情绪较高时, 上述股票的回报在下一阶段较高。

  学术界普遍认为个体投资者是扭曲股票价格的噪音交易者。Barber等 (2009) 分析了在大型零售经纪人处交易的665 533户家庭的交易记录, 结果表明个体投资者交易高度相关, 具有羊群效应, 使股票价格被高估, 心理偏误可能导致羊群效应。Davis (2009) 利用纽交所新开户的散户交易数据和股价信息度的R2矩阵, 发现当散户交易比例增加时, R2降低, 说明散户交易增加了股价准确度。Kumar和Lee (2006) 利用1991年~1996年超过185万散户交易数据进行研究, 结果表明交易系统相关, 存在羊群效应。跟噪音交易模型一致, 他们发现散户高度关注小盘股、价值股、机构持股比例较低股票和低价股票, 尽管这些股票套利成本较高。宏观经济新闻和分析师盈余预测修正并不能解释研究结果, 说明投资者情绪在交易中起作用。

  Kaniel等 (2013) 研究了噪音交易和纽交所股票截面短期收益的关系。研究显示噪音交易者倾向于购买前几个月价格下降的股票, 卖出前几个月价格上升的股票, 噪音交易者购买后股票具有正的超额收益, 噪音交易者出售后具有超额损失。Zhang (2016) 利用1990年~2004年的数据研究了当地资本市场参与者与股票流动性之间的关系。利用县际水平的种族组成作为本地证券市场参与者的代理变量, 发现总部在本地白人占比较高的县流动性较高。该效应对于较高零售度 (即规模小, 低机构所有者、低价格) 的地区较强, 说明在知情交易既定的情况下, 噪音交易增加市场流动性。该研究与预测噪音交易与流动性正相关的模型一致。

  国内学者也对该领域进行了广泛的研究。孔东民 (2006) 基于一个状态可变经济, 利用世代交替模型研究了噪音交易对市场波动的影响。研究发现, 噪音交易者的认知偏误度导致了市场波动。汪宜霞和夏新平 (2007) 认为噪音交易者分狂热投资者和正向反馈交易者。狂热投资者愿意为IPO支付较高的价格, 使IPO首日交易价格高于发行价, 正向反馈交易者的存在使得IPO首日交易价格进一步上涨, 理性投资者预期到正向反馈交易者的加入, 因此会更多持有新股, 进一步推动IPO首日交易价格的上涨。张乐和李好好 (2008) 根据我国证券市场现状对DSSW模型进行了改进, 提出“机构噪音交易者—散户噪音交易者模型”, 研究发现噪音交易者的存在使得股票价格严重偏离内在价值, 引起市场泡沫。苏冬蔚 (2008) 对噪音交易与市场质量之间的关系进行了研究, 发行噪音交易提高了市场流动性, 同时提高了交易执行成本和价格波动范围, 并使得实际价差缩小, 削弱了市场有效性。张强和杨淑娥 (2009) 应用因子分析法利用市场换手率、封闭式基金折价和投资者开户增长率指标构建投资者情绪指数, 用其代理噪音交易变量, 发现噪音交易是影响股票收益的系统因子, 但是投资情绪上涨和下降对股票价格的影响不对称, 相对而言, 投资情绪上涨对股票价格的影响更大。张永杰等 (2009) 的研究表明噪音交易者和套利限制的存在使得理性交易者不能消除股票价格的过度波动, 如果投资者多元化, 股票价格过度波动程度将大大缩小。陈其安等 (2010) 以DSSW模型为基础分析了噪音交易者对风险资产定价的影响, 发现噪音交易对股票价格及波动性产生系统性影响, 噪音交易可以解释中国资本市场上发生的多数“异常现象”。李学峰等 (2013) 通过对上证50指数噪音交易的研究发现, 噪音交易水平对市场有效性水平有微弱的降低作用, 影响渐进有效性的短期波动, 但是并不影响市场趋于有效的长期趋势。陈俊华和季诺维 (2014) 研究发现噪音交易者比例越高, 市场波动越大。噪音交易者暴露的风险敞口较大, 应加强噪音交易者教育以控制市场风险。肖浩和孔爱国 (2014) 研究发现融资融券可通过降低噪音交易, 提升信息传递速度, 从而降低标的证券股价特质性波动。彭叠峰等 (2015) 发现噪音交易者比例影响信息关注度与风险溢价的关系, 当噪音交易比例较高时, 提高信息关注度增加风险溢价, 当噪音交易比例较低时, 提高信息关注度降低风险溢价。

  5. 我国资本市场噪音交易比例研究。

  不少学者对我国资本市场噪音交易比例进行了研究。徐光林 (2006) 用沪深两市中100只股票分笔交易的高频数据, 定量对比两个市场的噪音, 研究了噪音的大小和时间分布特征。李晓渝和苟宇 (2006) 对行为资产定价模型进行了拓展, 利用上交所A股与B股交易数据进行分析, 发现我国资本市场噪音交易风险较高。孔东民 (2008) 通过构建理性交易者和噪音交易者共存的价格决定模型, 经过均衡分析发现资本市场噪音交易成分比例较大, 噪音交易者不以股票基本价值为参照, 行为模式多为“买涨杀跌”, 信息不对称、市场情绪、市值规模和换手率均显着影响噪音交易。林忠国等 (2012) 检验了金融学的热点问题:股价波动非同步性代表信息还是噪音?研究发现, 股价非同步性与信息 (噪音) 存在U型关系, 在目前情境下整体表现为噪音。孙瑞等 (2015) 基于EKOP模型构建了能估计信息交易和噪音交易比例的模型, 研究发现中国股票市场噪音交易比例超过27%, 且在牛市、熊市和平稳状态下无显着差别。

  学者对中国资本市场存在噪音交易且比例较高达成一致意见, 那么噪音交易是否为某类特定交易主体?王春峰等 (2008) 认为中小散户代表噪音交易者, “庄家”代表知情交易者, 机构投资者代表被动型理性交易者, 然后建立融资融券保证金限制下的知情交易者市场操纵模型, 结果表明噪音交易者亏损, 知情交易者和理性交易者获利。刘维奇和刘新新 (2014) 认为个体投资者和机构投资者均有情绪, 即均有成为噪音交易者的概率, 利用2005年~2011年上证A股市场数据, 利用滚动回归方法研究了个体投资者和机构投资者情绪对股票收益的影响。结果表明, 机构投资者相对更加理性, 个体投资者情绪具有随机性, 采取噪音交易策略概率较大。可见, 对于噪音交易主体, 学术界尚未达成一致意见。

  三、总结与展望

  综上, 噪音交易模型及实证研究对噪音交易的存在性意见一致, 即噪音交易者可长期存在于资本市场, 股市异象的存在进一步佐证了噪音交易的普遍性。噪音交易对资本市场影响研究也得出了不少有益的结论, 但在研究中还有一些不足。第一, 对导致噪音交易的心理因素缺乏细致的分类, 不清楚是哪些心理因素导致噪音交易。第二, 前人研究金融市场中的噪音交易主体多是属于市场内生性的, 即噪音产生于先天的不完全理性以及不可完全消除的信息不对称状况, 观察各国资本市场, 尤其处于新兴加转轨阶段的我国资本市场, 存在大量的外生于市场的政策性噪音, 该类噪音对资本市场影响如何, 值得更深入的研究。

  未来研究应以上述不足为着力点, 利用现代研究技术进行难点突破。可能的研究方向包括:利用大数据技术对交易者进行分类, 区分出噪音交易者主体并对其行为特征进行研究;利用神经网络技术研究噪音交易者的心理因素, 并对其投资决策影响因素进行研究;结合我国资本市场新兴加转轨特征构建适合我国股市的噪音交易模型;结合我国资本市场开放大环境研究资本市场开放对噪音交易的影响等。

  参考文献:

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  [2]李学峰, 王兆宇, 李佳明.噪声交易与市场渐进有效性[J].经济学 (季刊) , 2013, (3) :913-934.
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  [5]De Long, J.B., et al., Noise Trader Risk in Financial Markets[J].Journal of Political E-conomy, 1990, 98 (4) :703-738.
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