武汉大学
硕士学位论文
证券间收益的联动效应及实证研究
姓名：何芳
申请学位级别：硕士
专业：金融学
指导教师：胡昌生
20040501
摘要
联动效应是证券市场上一种典型的价格现象，它是指一些不同证券的收益波
动之间往往存在着显著的关联性。为说明这一效应的来源和性质，本文介绍和阐
述了联动性的基本面和行为理论，表明这些联动性一般可能来自三个方面：基本
面变动的联动性、类别投资带来的联动性、范围偏好投资带来的联动性，后两者
都属于行为联动性。
在这些理论的指导下，本文对我国证券市场上典型的联动性现象进行了实证
研究和解释。首先，研究了上证180指数第一次样本股的调整效应，考察了所调
整的股票在调整后与该指数联动模式的变动情况，结果发现基本面变动引起的联
动性的变化非常显著，而行为因素引起的联动性的变化虽然明显存在，但并未呈
现出某种固定的模式。其次，研究了我国封闭式基金折价中的联动效应，发现不
同封闭式基金的折价之间存在着很强的关联性，我们认为这种关联性主要是行为
因素所引起的，主要来自范围偏好投资；并进一步考察和分析了不同规模组合的
收益率与封闭式基金折价水平变动之间的关联性，发现基金折价与大市值公司之
间存在着联动现象。笔者认为，这两个联动性案例所得结论均与我国证券市场特
有的市场环境、投资者结构和行为特征密切相关。最后，本文运用联动性的基本
面和行为理论对中国特有的板块现象的形成、特点和性质进行了解释和分析，并
讨论了板块投资策略及其可行性问题。
本文从理论到实证，对证券间收益的联动效应进行了较为系统和深入的探讨，
所得结论具有较强的理论和现实意义。
关键词：联动效应；板块效应；基金折价；行为金融；市场有效性
Abstract
Comovement is a typical phenomenon in securities markets．It refers tO patterns of
positive correlations of returns among different traded securities．This paper expatiate
the‘‘fundamentals”and‘‘behavioral’’theories of such comovement and distinguish three
common sources of such comovement：“fundamentals—based”comovement．
“category—based”comovement and“habitat．based comovement”While the latter two
belong to“behavior-induced'’comovement．
Based on these theories，we investigate and explain some comovement cases in
China securities market．The first one is the sample stock adjustment effect of Shah曲ai
1 80 Stock Index．Using data on stock inclusions into and deletions from the index．we
empirically assess the changes of comovement patterns between the adjusted sample
stocks and the index after the index changes．and find prominent fundamentals—based
comovement change and apparent behavior-induced comovement change while the
laRer does not appear in some fixed pattern．Our second case is the comovement in the
discounts of closed—end funds．We find strong positive correlations among the discounts
of closed．end funds in China market，and ascribe such eomovement to behavior-based
factors，mainly habitat—based．We further investigate the correlations between the
discount of closed．end funds and the returns of different．sized portfolios．and find in
China market the discount of closed-end funds comoves with the return of large
companies．we believe that the empirical results of the above two cases are both hi曲ly
related tO the unique market environment and the structure and behavior features of our
investors in China market．Finally,we probe into the distinct“block eriects’’in China
securities market．We explain the features and formation process of the“block eriects’’
in our market using the“fundamentals”and“behavioral”comovement theories and then
discuss‘‘block-based'’investment strategy and its effectiveness．
This paper gives a systematic and thorough analysis on the comovement among
different securities．from theory to empirical research．The author hopes the results of
this paper can be of some help in the related research field．
Key Words： comovement；block effect；fund discount；behavioral finance
market efficiency
郑重声明
本人的学位论文是在导师指导下独立撰写并完成的，学位论文没有剽窃、抄袭、
造假等违反学术道德、学术规范和侵权行为，本人愿意承担由此而产生的法律后
果和法律责任，特此郑重声明。
学位论文作者(签名)_／彳可芳
2004年5月10日
引言
证券市场中，一些不同证券的收益波动之间常存在着显著的关联性，被称为
联动效应(comovement)。联动效应经常出现在一些具有某种共性的证券中，如小
公司股票、行业板块、区域板块、sT板块、指数样本股、封闭式基金等等，都有
可能发生不同程度的联动效应。
联动效应实质上是一种股价现象。研究股价现象的传统方法是技术分析，它
研究的是市场结果，研究的对象是表层的；而对股价更深层的研究则涉及到投资
者行为，因为投资者行为是股价现象的内在形成基础。国外对投资者行为的研究
由来已久，但由于对投资者行为假设的不同，形成了不同的理论框架，其一是强
调投资者理性的传统金融理论，以Fama的有效市场假说(EMH)和Sharp的资本
资产定价模型(CAPM)为代表；其二为强调投资者非理性对市场定价影响的行为
金融学(Behavioral Finance，简称BF)。
对于证券间收益的联动效应，传统的理论解释以Fama，Eugene F．(1970，1991)
在有效市场假说中提出的基本面联动性的解释为代表，其代表性论文为他分别于
1970年5月和1991年12月发表在《Joumal of Finance))的两篇文章：“Effieient
Capital markets：A Review of Theory and Empirical Work”和“Efficient Capital
markets：II”。他认为证券间收益的联动必然源于基本面的联动。这一理论假定投
资者是理性的，或者由于套利的存在使得噪声交易者(非理性交易者)无法对证
券价格产生影响。这种基本面联动性理论可用来解释同一行业板块的联动效应。
然而，很多实证证据表明，基本面联动性理论是不完全的。对于小公司股票、
价值型股票、指数样本股以及封闭式基金中出现的联动效应，它难以给出令人满
意的解释，这就促使人们去探寻基本面之外的影响因素，20世纪80—90年代兴起
的行为金融理论为该问题的解释提供了新的途径。
随着行为金融学的兴起和发展，De long，J．Bradford，Andrei Shleifer，Lawrence
H．Summers 1990年在发表于((Journal ofPolitical Economy))上的“Noise Trader Risk
inFinancialMarkets”一文中提出了噪声交易者模型(DSSW模型)，认为套利是受
到限制的，噪声交易者风险是系统性的，并且将对股价产生长期均衡的影响，因
此本质上不相关的证券，在受到同样的噪声交易者情绪(sentiment)变化的影响时，
也会出现联动效应。此外，还有大量关于有限套利的理论和实证研究文献。
同时，很多实证研究都发现了与基本面联动无关的联动性证据，于是研究学
者们开始提出了联动性的行为理论。Barberis，N．，A．Shleifer和Jeffrey Wurgler
(2002)认为，除基本面之外，投资者交易模式(trading patterns)也会通过引发
对某些不同证券的需求的相关变动，给这些不同证券之间带来联动性。这种联动
效应又被称为交易诱导联动效应(trading．induced comovement)，具体包括类别投
资引起的联动效应(category—based comovement)和范围偏好投资引起的联动效应
(habitat．based comovement)。
其中，Lee，Shleifer和Thaler在1991年发表于{Joumal of Finance))上的
“Investor Sentiment and the Closed—end Fund Puzzle”一文中研究了封闭式基金折价
的问题，提出了LST理论，认为由于封闭式基金是个人投资者偏好的投资范围，
因此其折价受到相同的噪声交易者(个人投资者)的情绪变化的影响，于是各封
闭式基金的折价之间就会表现出很强的联动性，表明范围偏好投资会带来联动性。
Barberis．N．和A．Shleifer于2003年在((Journal of Financial Economics》发表
“Style Investing”一文，研究了类别投资带来的联动性。他们认为，投资者往往
是在类别层面上选择投资的，而不是单只证券层面，因此，当他们随着情绪的变
化将资金在不同类别之间转移投资时，就在同一类别的证券之间引入了一个共同
的因素，从而给这些证券之间带来联动性。而Mullainathan(2000)则对投资者如
何进行资产分类提供了一个初步研究。
行为联动理论对基本面联动理论做出了补充和修正，丰富了联动性理论，使
之更为系统，从而能够更好地解释证券市场上各种联动效应的来源和性质，具有
较强的理论意义和现实意义。总的来讲，将行为分析引入金融理论与实践是金融
学发展的一个新的趋势。
对于我国证券市场上的联动效应，国内学术界和证券界研究人士也做了一些
研究，主要集中在实证研究上。
对于典型的板块效应，吕继宏(2000)对沪深股市板块联动效应进行了实证
分析。何诚颖(2001)用现代资本市场理论和行为金融学进行了解释，认为中国
板块现象是一种特殊的市场投机现象，其成因与中国证券市场的投资者行为特征
有关。彭艳(2002)较为系统地考察了分板块投资策略在我国股市的可行性，其
分析表明，风格效应、规模效应、行业转换以及地域轮换效应明显存在于我国证
券市场中，因此认为分板块投资是可行的，并且可以利用这些特征进行资金配置
以优化投资。谢凡(2003)则对价值型投资在中国股市的可行性进行了实证分析。
对于封闭式基金折价中的联动效应，金晓斌等(2002)运用多变量逐步回归
分析方法，分析了影响我国基金折价率大小的具体因素。顾娟(2001)、张俊喜等
(2002)、张俊生(2001)研究了“投资者情绪假说”对中国封闭式基金折价交易
问题的解释性。但这些研究大多关注于对基金折价的影响因素的分析，并未专门
对折价中的联动效应进行研究。
周侃(2003)研究了上证180指数调整的价格效应。此外，也有～些文献对A、
B、H股之间的联动效应、可转债与相应股票的联动等做出了一些实证研究，但大
多比较零散，缺乏较系统性的联动性理论的解释和指导。
有鉴于此，本文旨在以国内外目前的研究成果为基础，构建起一个较系统的
联动性理论框架，并在此基础上实证考察中国证券市场的现实，探求一些典型的
联动效应背后隐含的行为因素，以求找到可以更好地解释中国证券市场和指导投
资者进行投资的理论。
本文第一章较为系统性地阐述了传统的EMH提出的基本面联动性解释、最新
的行为金融理论提出的行为联动性解释、行为联动性两种具体的模式和模型以及
国外相关的实证结果，并尝试将联动性的基本面和行为理论统一在一个较系统的
理论框架内，为联动性这一领域今后更深入的研究工作构筑一个理论平台。
第二章对中国证券市场上的上证180指数样本股的调整效应和封闭式基金折
价中的联动性这两个典型的案例进行了实证考察，发现中国市场上明显地存在行
为联动性，只是这些联动性的具体模式和特点与我国证券市场特殊的市场环境、
投资者结构和行为特征密切相关。第三章用联动性理论解释了中国证券市场特有
的板块现象，并讨论了板块投资策略及其有效性问题。
至此，本文从理论到实证，对证券间收益的联动效应进行了较为系统和深入
的探讨、考察和分析，所得结论具有较强的理论和现实意义。笔者希望能够对国
内为数不多的联动性领域的理论和实证研究文献做出一点补充。
第一章联动性理论
证券市场中，一些不同证券的收益波动之间常常存在着显著的关联性，被称
为联动效应。联动效应经常出现在一些具有某种共性的证券中，如行业板块、小
公司股票、区域板块、价值性股票、指数样本股等等，都有可能发生不同程度的
联动效应。此外，在封闭式基金之间亦存在一定的联动性。
为什么这些不同证券的收益之间会出现联动效应?特别是，当某些证券的基
本面根本就不相关，例如某些分属不同行业的小公司股票，为什么它们的收益之
间也会表现出现联动性呢?
对此，理论界有代表性的解释归结起来不外乎两个层面：1、基本面因索引起
的联动效应(fundamentals—based comovement)；2、行为因素引起的联动效应
(behavior—induced comovement)。在本章，我们对这些理论的背景和发展进行了阐
述和分析，并尝试将这些解释融入在一个较为系统眭的理论框架内。
第一节EMH理论与基本面联动性
对于证券间收益的联动效应，传统的理论解释以Fama。Eugene F．(1970，1991)
在有效市场假说中提出的基本面联动性的解释为代表，其代表性论文为他分别于
1970年5月和1991月12月发表在{Journal of Finance》的两篇文章：“Efficient
Capital markets：A Review of Theory and Empirical Work”弄口“Efficient Capital
markets：II”。
该理论认为，证券间收益的联动性必然源于基本面的联动。这一理论假定投
资者是理性的，或者由于套利的存在使得噪声交易者(非理性交易者)无法对证
券价格产生影响。这种基本面联动理论可用来解释同一行业板块内的联动效应。
一、EMH理论
有效市场假说(Efficient Market Hypothesis，简称EMH)自问世以来，对
现代金融产生了十分深远的影响。按照Fama(1970)的定义，有效金融市场是指
这样的市场——其中的证券价格总是可以充分体现可获得的信息变化的影响，等
于证券的基本价值。这样就否认了利用现有信息获得超额收益率的交易策略的存
在，即个人投资者或者机构投资者都不可能持续获得超过市场的平均收益，那么
目前投资者大量用于分析、挑选和买卖证券的信息投入都是在浪费资源，投资者
顺从地持有流行的市场资产组合将比主动理财更为有效。在有效市场中，市场可
以知道一切，证券价格等于其基本价值。
EMH理论奠基于三个逐渐放松的假定之上。首先，它假定投资者是完全理性
的，所以他们能对证券价值做出理性的评估，因此证券价格将等于其基本价值；
其次，它假定，即使在某种程度上某些投资者并非完全理性，但他们之间的证券
交易是随机进行的，所以他们的非理性会相互抵消，那么，证券价格并不会受到
非理性交易者的影响；最后，它假定，即使投资者的非理性行为并非随机而是具
有相关性，但是他们在市场中会遇到理性的套利者，后者会消除前者对价格的影
响，也就是说，套利是完美的，不受限制的，于是证券价格仍然会等于其基本价
值。可见，不仅是投资者的理性，而且市场力量自身也会为金融市场带来有效性。
EMH在理论上已经很有说服力，在20世纪六七十年代对此进行的实证检验
得到的一系列证据也给予它有力的支持。一般来看，对EMH的实证检验可分为两
类：
第一类是，价格会对信息快速和准确地做出反应。当影响某种证券基本价值
的消息在市场上公布时，该种证券的价格应该会快速准确地做出反应，并将信息
融入价格。这里的“准确”是指这些消息引起的价格调整应该是恰到好处的，既
不会反应过度(overreact)，也不会反应不足(underreact)。在最初的价格调整后，
不应该存在价格的趋势性变化(price trends)或价格的反转。
第二类是，在无基本价值的信息变化(non-information)时价格将无反应
(non．reaction)。由于证券的价格必须等于证券的基本价值，那么，如果没有影响
证券基本价值的信息变化，也就不会有价格的变化。也就是说，如果只有对证券
供给与需求的变化，而没有事关其基本价值的信息变化，证券的价格就不会发生
变动。
价格对信息快速和准确地做出反应和无基本价值的信息变化时价格保持不变
是EMH的两个主要推论。
Fama进一步指出：已有的信息(stale information)不会带来超额收益。在金
融学中，超额收益是指在经过风险调整后获得的超额收益，也就是说，如果在某
一时间段，通过采用某种特定的策略对已有信息进行发掘后获得了超额收益，也
不能证明市场是缺乏有效性的，因为为了获得超额收益，投资者必须承担风险，
所以这些超额利润有可能是对投资者所承担风险的合理报酬。因此，要检验市场
的有效性，需要～个合理的风险——收益率模型。资本资产定价模型(CAPM)
(Sharpe，1994)是一个被广泛接受的模型，但并不是唯一的模型。可见，市场有
效性的检验对风险——收益率模型存在着巨大的依赖性。只要有人发现利用已有
的信息可以获得超额收益时，马上会有EMH的支持者提出一个风险模型来说明
这种超额收益是因为承担了更大的风险才得到的。这个问题一直成为EMH和行
为金融学两派学者争执的焦点，也是此后金融理论的实证检验中主要争论之所在。
对于已有的信息，Fama进一步区分了三种类型，提出了EMH的三个层次：
1、弱式有效市场(weakform efficiency)：该市场中与已有信息相对应的是证
券过去的价格与收益(历史数据)，此时，投资者不可能从证券过去的价格与收益
信息中获得经过风险调整后的超额利润。在风险中性的假定下，这种类型的EMH
就简化为随机游走假说，即基于证券的历史数据信息，不可能对股票未来走势进
行预测。
2、半强式有效市场(semi—s订ong form efficiency)：投资者无法利用可得到的
任何公开信息获得经过风险调整后的超额利润。也就是说，只要信息已经公开，
证券价格马上就会体现出这些信息的影响，所以投资者无法利用这些信息来预测
未来的收益。半强式有效实际上也是一种弱式有效，因为证券的历史数据信息也
属于公开信息。
3、强式有效市场(strong form efficiency)：尽管投资者不能利用已公开的信息
来获利，但他们仍然可能通过买卖尚未公开的信息(也称内幕信息)来获取超额
利润。而在强式有效市场中，这也不可能，因为内幕信息会很快泄露出去，并会
及时在证券价格上得到反映。
目前，对EMH进行的检验大多集中于弱式有效和半强式有效层次上，并没有
特别抓住强式有效市场所主张的“投资者无法利用内幕信息获利”这一极端的说
法。1
总之，在EMH看来，市场可以知道一切，证券价格等于其基本价值。如果没
‘ 事实上，通过将信息传播控制在最小的范围内，内幕交易者获取非法超额利润的现象自身
就违背了强式有效市场假定。
6
有影响证券基本价值的信息变化，也就不会有证券价格的变化。
二、基本面联动性理论
基本面联动性理论(以Fama，Eugene F．，1970为代表)以EMH假说为基础，
它认为，证券间收益的联动性必然来自于基本面的联动性，具体来看，就是现金
流或折现率变动的相关性。
这一理论是基于有效市场假定的，因为在有效的金融市场中，证券价格将等
于其基本价值——即将该证券的预期现金流以其风险折现率折现后的折现值之和
——那么证券价格的任何联动性必然源于其基本面的联动性。
而一项资产基本价值的变化则可能是因为投资者调整了对其未来现金流的预
期，或调整了所使用的风险折现率，那么在基本面联动性理论看来，收益的联动
性最终必然源于预期现金流变动的相关性，或是所使用的风险折现率变动的相关
性。其中，预期现金流变动的相关性可能是由于经济政策面消息对某些证券未来
的盈利前景具有某种共同影响；风险折现率变动的相关性可能是由于投资者风险
厌恶程度或利率的变动，也可能是由于对某些证券的风险预期发生了共同变动。
显然，很多收益联动性的案例都可以用这种基本面的联动性理论来解释。例
如，同一行业内，各只股票收益之间的联动就很可能是因为某种信息对整个行业
的盈利前景产生了影响；当利率发生变化时，由于利率的变动会影响到投资者在
评价大部分股票时所使用的风险折现率，因此可能会使大部分股票的收益之间产
生联动效应。
三、基本面联动·陛理论的模型描述
对于这种基本面的联动效应，Barbetis．N．，A．Shleifer和Jeffrey Wurgler(2002)
用模型进行了描述。他们假定经济中存在一个具有完全供给弹性和零收益率的无
风险资产，2”个具有固定供给的风险资产。风险资产f是对在未来某一时点r兑
现的股利D』，的收益权。最终股利为：
D，，7=D．，o十占。I+·t·+占，．r (式l-I)
￡，=(￡l∥·，s 2。)7～N(0，ΣD)
风险资产i在时点f价格为0，在时间，一1～f收益为Ae,．，=-P1．，一Pi。。2
假定经济中存在着大量的同一的“基本面交易者”。其目标函数为：
m。a．xE7(一exp[一，，(彬+Ⅳ『(只+l一只))]) (式1-2)
只=(鼻∥一，足。)’
M=(N。，⋯，N2n,1)’
N。是投资于风险资产i的数量，T为风险厌恶程度系数，暇是f时点的财富，
矽表示基本面交易者在时点r的预期效用，上标F表示预期。最优持有量Ⅳ，为：
Ⅳ：盟!(∥(¨一只) (式1．3)
其中，H7=va，(只+。一只)。
假定2"个风险资产总供给为向量Q，
期，现价为：
e=E?(P+，)-rV,‘Q
那么给定基本面交易者对未来价格的预
(式1．4)
将此方程迭代，并设定E￡。(B)=E毛(D，)=D，-l’则：
T一，一1
只=DI-rv,5Q—EiΣ形+F^Q (式l-5)
女；1
若基本面交易者设定矿”=ΣD，vf，则：
只=DI-(T—f)yΣDQ (式l-6)
△只+I=AD⋯=s⋯ (式I-7)
即风险资产f的价格变动反映了基本面交易者对该资产未来现金流的条件协
方差矩阵的预期。在这一模型中，由于假定折现率为常数，收益的联动只是简单
反映了基本面价值(未来现金流的预期)的联动。这可以解释收益联动性的一部
分案例，例如，一些证券的收益中表现出来的市场和产业因素带来的共同影响，
就可能是由于来自市场面和产业面的某些消息导致投资者对这些证券未来现金流
的预期发生共同变动造成的。
2这里，他们使用了绝对数来衡董收蔬。
第二节联动性之谜
然而，随着金融学研究和实证检验的深入，很多实证研究发现，在金融市场
上存在着的大量收益联动性都与基本面联动性无关，例如小公司股票、价值型股
票、封闭式基金以及指数样本股等出现的联动效应。
对此，基本面联动性理论难以给出令人满意的解释，因为很多情形下，这些
收益发生联动的证券分属不同的行业，应该受到不同的产业政策和经济政策的影
响，其基本面之间往往几乎并无关联，那么，它们收益之间的联动性从何而来?
我们认为，这也是金融市场上的一个谜，是金融市场上极具挑战性的众多重
要异象之一，我们称之为“联动性之谜”或“联动性异象”3。为解释这一问题，
研究学者们开始探寻基本因素之外的影响因素，20世纪80～90年代行为金融理论
的兴起为该问题的解释提供了新的途径。而由此，基本面联动性理论和EMH理论
也就同时受到了来自实证和来自理论的双重挑战。
一、联动性之谜：实证中的挑战
对国外市场的实证研究发现了大量与基本面联动性无关的收益联动性，对基
本面联动性理论，进而对EMH理论提出了极大的挑战。典型的实证结果有：
Fama和French(1993，1995)在价值型股票和小公司股票的收益中发现了显
著的共同因素，并考察了这些收益中表现出的共同因素能否归结于这些股票现金
流中的共同因素。当他们在小公司股票和价值型股票的现金流中确实找到一个共
同因素时，却发现这些现金流中的共同因素与收益中的共同因素却不太一致，即
出现了一部分与基本面联动性无关的收益联动性。
Lee，Shleifer和Thaler(1991)在对“封闭式基金之谜”的研究中发现，虽然
各封闭式基金持有的资产(主要是股票和债券等)的种类和性质并不相同，也就
是说它们的基本面并不相关，但是，各封闭式基金的折价之间却是联动的。
Hardouvelis，LaPorta和Witzman(1994)，Bodurtha，Kim和Lee(1995)在
研究封闭式国家基金(country funds)——即基金所持有的资产与该基金本身不在
3 所谓金融市场上的“异象(Anomaly)或“谜(puzzle)”，实际上是指经典的EMIt理论无
法解释的现象，也有人译作“异常”。因此，我们认为，这种“异象”的提法是相对EMH理
论的，随着行为金融理论的发展，这些“异象”晶终将不再是异象了。
同一地点交易的基金时，也发现了相关的异象。由于基金和他们所持有的资产代
表了对相似现金流的收益权，从基本面联动性理论看来，基金的收益和他们的净
资产价值的收益应高度相关。而事实上，封闭式国家基金与基金交易所在地的国
内股票市场的联动性，要比与其所持有的资产交易地的国内股票市场高得多。例
如，一只投资于德国股票市场但在美国交易的基金，与美国股市的联动性就要高
于与德国股市的联动性。
Froot和Dabora(1999)研究了“孪生股票”Royal Dutch和Shell的案例，
即对同一现金流的要求权在不同地点交易。Royal Dutch主要在美国交易，而Shell
主要在英国交易。假如收益的联动性仅源自基本面的联动性，这两只股票应完全
相关。而事实上正如他们所指出，RoyalDutch与美国的S&P500 4指数高度联动，
而Shell则与英国的FTSE指数高度联动。
股票成分指数样本股的调整效应也是一种非常典型的异象。当～种指数的样
本股被调整后，根据这一指数进行投资的投资者将减少对那些在指数中的权重被
调低的股票的投资，增加那些权重被调高的股票的投资。按照EMH和基本面联动
理论的观点看来，被调整股票的这些需求的变动由于不包含任何有关这些股票本
身基本价值的信息，是无信息变化的需求(tminformed demand)的变动，因而应
该不会影响价格。
然而，Harris和Gurel(1986)，Shleifer(1986)，Lynch和Mendenhall(1997)
发现，S&P500指数中新样本股的列入会产生显著并且～致的价格效应。Wurgler
andZhuravsaya(1999)也研究了加入S&P500指数的股票的价格变化，发现从1976
年到1996年，纳入股指实际上使其平均股价升高了3．5％，而且这种现象并非暂时
的，随着指数基金对这类股票持有比重的相对提高，这种升高的幅度也在增大。
这表明，尽管成为指数的成分股自身并没有透露相关公司的任何信息，但仍然引
起了对这类股票的需求增加。当一个公司的股票被纳入成分股指后，指数基金和
其他紧跟指数变化的基金便会大规模购入这种股票，因为这类基金的资产组合是
紧随指数成分股的结构变化而变化的。所以，纳入S&P500指数这一事件对被纳入
的股票产生了大量的无信息变化的需求，而这些无信息变化需求的变动事实上却
4 S&P500指数由500家美国大公司的股票构成，由于包括了部分最大公司的股票，因此也
就成了美国经济运行的晴雨表。每年由于公司兼并等原因总有部分股票要被剔除，为了保持
这一指数的代表性，标准普尔公司会用其他公司的股票替换它们，对指数的样本股进行调整。
10
导致了股价的变化。也就是说，那些被纳入S&P500指数的股票，其价格的变化是
由无信息变化需求的变动引起的。Kaul，Mehrotra和Morck(1999)，Greenwood
(2001)分别在多伦多股票交易所的TSE300指数和Nikkei225指数中也发现了类
似的效应。
此外，Barberis，Shleifer&Wurgler(2002)从联动性角度考察了S&P500指数
样本股的调整效应，发现一只股票一旦被列入该指数，尽管其基本面没有发生实
质性变化，但是它与该指数之间的联动性显著增大，而它与该指数外的股票之间
的联动性则明显下降。这种由于成分指数样本股的调整带来的联动模式的变化，
也是基本面联动性理论所无法解释的。
二、行为金融：理论上的挑战
在现实经济生活中模型与实际的背离，使得经典EMH理论的理性分析范式陷
入了尴尬的境地。而行为金融理论将人类心理与行为纳入金融学分析之中，对传
统的理性分析提出质疑，对EMH理论三个逐一放松的假定进行了充分有力的驳
斥：
首先，EMH的第一条假定认为，投资者一直是完全理性的。然而，事实上，
投资者并不像EMH理论中假定的那样理性，而是具有某种情绪，许多投资者在决
定自己对资产的需求时经常受到无关的信息影响。他们其实是有限理性(bounded
rationality)的，是一种“天真的投资者”(naive—investor)。很多投资者经常依据一
些并不相关的信息来买卖证券，并受到自身情绪变化的影响，正如Fischer Black
(1986)指出，他们决策所依据的是“噪声(noise)”而非信息。例如，投资者易
受证券分析师建议的左右；不会分散投资，经常自以为是地进行买卖并且频繁地
变换手中的证券组合；不会认识到卖出有盈利的股票而持有亏损股票会提高他们
自身的应税收入；会冲动地跟随股价变化和其他模型来买卖那些管理水平一般的
共同基金，等等。总之，他们经常会进行噪声交易，这些缺乏理性的投资者，就
被称为“噪声交易者(noisetrader)”(Black，1986)。
如果EMH的成立完全依赖于理性投资者的假定，那么这些心理学证据将对该
理论提出非常严重甚至是致命的挑战。但EMH的第二条假定是针对缺乏理性的投
资者的，它认为：即使存在缺乏理性的投资者，由于他们之间的交易将会随机进
行，所咀他们的错误会相互抵消，即认为噪声交易者风险是非系统性的。
但是，心理学的研究已清楚地表明，人们的行为并不只是偶然偏离理性，而
是经常以同样的方式偏离，人们的行为偏差其实是系统性的(Kahneman和Riepe，
1998)。而且，噪声交易者的投资行为之间往往有很大的相关性，他们之间的交易
往往并非随机进行，而是在大致相同的时间段内都试图买卖相同的证券。如果噪
声交易者受到“传言”的影响，或者模仿周围人的行为时，噪声交易者的行为就
会带有一定的社会性，大家就可能犯相同的错误。因此，噪声交易者风险事实上
是系统性的。
然而，EMH的最后～条假定(完美套利假定)认为，即使噪声交易者的情绪
可能会相互影响，但套利者是理性的，他们将与噪声交易者进行交易，利用嗓声
交易者制造的任何错误定价(mispricing)机会进行套利，而套利的结果必将使证
券价格稳定在其基本价值上，从而市场的有效性能够得到维持。5显然，EMH理论
的成立最终要依赖于这种完美套利机制的有效发挥。
对此，行为金融理论认为，现实中的套利不仅充满风险(risky arbitrage)6，
而且作用有限，主要表现在三个方面：
1、基础风险(fimdamental risk)。套利机制是否有效，关键之一在于能否找到
受到噪声交易者潜在情绪影响的证券的近似替代品。为了规避风险，套利者在卖
出(sell short)价值被高估的证券的同时，必须能买进相同或相似且价格没有被商
估的替代证券。而在现实市场中，替代证券很少是完美的，而且通常是高度不完
美的，因此往往不可能消除所有的基础风险。‘7
2、实施成本(implementation costs)。实施成本是指交易成本诸如佣金、卖空
约束等，这些都将对套利构成限制。卖空约束是指任何限制卖空行为的因素，包
3有关观点以米尔顿·弗里德曼(Milton Friedman，1953)为代表。他认为噪声交易者在市场
上遇到更多的是理性套利者。后者利用前者的错误认识，通过他们的套利行为使资产价格接
近于由基本因素决定的数值：同时，噪声交易者们在交易活动中一般是高买低卖，这样在市
场中获利的一方将是理性套利者，而噪声交易者则由于在交易中遭到损失最终将被排挤出市
场，这样，噪声交易者的行为将不会影响资产价格。
o 与此相对，传统金融理论认为套利是没有风险的。依照Sharpe和Alexander(1990)的定
义，套利是指“在两个不同的市场中，以有利的价格同时买进和卖出相同或本质相同的证券
的行为”。传统理论认为，这样的套利既不需要投入资本也不会有风险，因为当～个套利者在
以低价买进一种证券的同时再以较高的价格卖出另一种时，他未来现金收入流量的净值为零，
但他一定会在结算后立即获利。
7 另一个问题是即使存在一个可替代的证券，这个证券本身可能会被错误定价。这在涉及行
业范围内的错误定价情形时可能发生，此时，与被错误定价的证券具有相似未来现金流的唯
一替代证券本身也是被错误定价的。
l 2
括：融入所卖空证券须支付的费用8；在某些情况下，套利者可能在任何价格下都
无法借到所需证券：以及～些法律约束，例如，很多基金——尤其是很多养老基
金和互助基金——是不允许卖空的。
3、噪声交易者风险(noise trader risk)。噪声交易者风险，由De Long et a1．(1990)
首次提出，Shleifer和Vishny(1997)进一步进行了研究，是指正在被套利者利用
的错误定价(mispricing)在短期内进一步恶化的风险。
具体来看，对于短期套利者来说，当他们面对的套利对象是噪声交易者时，
这种风险是最主要的，因为：在噪声交易者的情绪恢复正常之前，他们还可能进
一步走向极端。假如现在噪声交易者对某一证券的前景缺乏信心，价格己被低估，
套利者在买进这种证券之前必须考虑到：在不久的将来，噪声交易者可能会由于
更悲观而推动价格进一步走低。而一旦套利者在价格回到正常水平之前必须变现，
他将不可避免地遭受损失。套利者如果对此风险心存疑虑，他在选择套利规模时
就会受到限制，而为应付将来被迫以更低价卖出这种证券的风险留足头寸。这种
由于噪声交易者情绪的变化导致证券的错误定价进一步加深的风险，就是噪声交
易者风险。任何在短期进行套利的套利者都必须承受这种风险，因此会在面对噪
声交易者时限制自己的套利行为。9这样，理性套利者试图恢复市场效率的行为就
受到了限制。结果是，即使不存在基本风险，股价有时也会显著地偏离股票的基
本价值。
可见，噪声交易者风险之所以构成问题是因为它可能导致套利者头寸的提前
了结，给他们造成了潜在的高损失威胁。实际上，大多数套利者——即基金经理
——管理的并非自己的钱，而是别人的钱，即存在“智力和资本的分离”(Shleifer
和Vishny，1997)。这种代理特征带来的后果是：一方面，缺乏专业知识的投资者，
可能简单地以其收益的大小评价套利者，假如套利者正利用的错误定价在短期内
进一步恶化，产生了负的收益，投资者可能会认为他不能胜任而抽回他们的资金，
结果会使套利者过早地结清其头寸；另一方面，当短期收益不佳时，信贷者会看
到他们的抵押品的市值在下降，就会收回其贷款，又将引发提前结清，即清算风
8一般来说这些费用较低——D’Avolio(2002)发现对大多数股票，他们约为10～15个基本
点——但他们可能会更高。
9 这里我们只是简单地假定套利者的投资周期为短期。事实上，当证券没有完全替代品时，
即使在无限周期中，套利者也会受到限制，只不过当投资周期是短期时，套利者面临的限制
会更多。
13
险(risk ofliquidation)。这些都会严重降低套利者对嗓音交易者风险的承受能力。10
我们将在下一节中详细讨论噪声交易者风险这一问题。
至此，EMH的三条假定被一～攻破，为更好地解释金融市场上的异象，行为
金融理论应运而生，并逐渐成为理论界和证券界探讨和研究的热点之一。
第三节噪声交易者风险和DSSW模型
对于金融市场上发现的这些联动性之谜，行为金融理论提供了一个合理的解
释。它认为，这些不同证券之间之所以会发生联动效应，是因为在这些不同证券
的收益中存在一个共同的因素，如果这一共同因素不是来自基本面，那么它必然
来自行为因素，更具体的，这个共同因素就是共同的噪声交易者风险因素。
可见，在金融市场中，噪声交易者风险已成为一种重要的风险源。而DSSw
模型则证明了：套利是不完美的，并且作用是有限的；噪声交易者风险是系统性
的，并且将可能对股价产生长期均衡的影响。因此，一些不同的证券即使基本面
上不相关，在受到相同或相似的噪声交易者的情绪变化的共同影响时，其收益之
间也会表现出联动效应。
一、DSSW模型
1990年，De long，J．Bradford，Andrei Shleifer,Lawrence}L Summers在《政治
经济学》杂志上“Noise Trader Risk in Financial Markets”一文中提出了DSSW模
型，给出了一种受噪声交易者风险限制的套利理论。该模型推导出的均衡证券价
格表明，由于套利是充满风险并且作用有限的，因此金融市场不可能是有效的。
并发现Friedman的推论：噪声交易者平均获利比套利者低的结论并不成立。噪声
交易者通常承受了更大的由自己造成的风险，所以他们通常会获得比理性套利者
更高的预期收益。
该模型假定，在金融市场上存在着理性的“套利者”和大量非理性的“噪声
交易者”。“噪声交易者”是指对风险资产未来收益分布形成错误理念，并依据其
错误理念进行投资的交易者。噪声交易者之所以会形成错误理念，可能是由于他
10这种在以过去收益作为评价基金管理业绩的标准而做出对应行为的条件下进行的套利也
被称为以业绩为导向的套利(performance based arbitrage．简称PBA)。
14
们在处理信息和预期收益的某一环节中出现了行为上的偏差(bias)，也可能是由
于他们过于相信自己的判断而错误地评估了与收益相关的风险的大小。与此相应，
套利者的最优策略就是利用噪声交易者的这种错误，寻找被错误定价的证券进行
套利，将证券价格推回到与证券基本价值相符的水平上，但这并不意味着他们能
完全做到这～点。
DSSW模型是一个假定投资者风险厌恶且由两期生存的行为人组成的交叠代
际模型(stripped—down overlapping generation model)。它假定套利者整体的风险承
受能力是有限的，描述的是投资者情绪相互关联而套利者承受风险能力又有限的
情形。¨
在经济中，有两种支付同样红利，的资产：一种为无风险资产J，它具有完全
弹性的供给，其价格恒为1，而其红利r就是无风险收益率；另一种为风险资产“，
其供给并非完全弹性，而是数量固定不变，标准化为一单位，当存在噪声交易者
时，风险资产的价格就不等于其将来红利的贴现值1。市场上有两类交易者：一类
是噪声交易者，即非理性交易者，用玎表示，他们在市场参与者中所占的比例用
F衡量；另～类是套利者，即理性交易者，也称信息交易者，用f表示，他们所占
的市场份额则用1一F衡量。
在f期，年轻的套利者以真实信息为基础，准确地知道所持有的风险资产能获
得的收益分布，他们将在给定的分布规律下选择使自己收益最大化的组合；而年
轻的噪声交易者则以噪声或者是表面看似信息的伪信号(pseudo signals)为基础，
错误地认识风险资产的预期价格，这种估价错误偏离的程度是一个独立同分布的
正态随机变量P，：n～Ⅳ(p‘，仃：)。其中，错误偏离的均值P’用来度量噪声交
易者平均的乐观或悲观情绪，仃：代表噪声交易者对每单位风险资产预期收益估价
错误偏离的方差。
在以上理论结构和假设下，DSSW模型最终给出了两类交易者持有的风险资
产数量表达式(需求函数)： 爿=垒粤掣(式1-8)
z八lF‰J
11 与该模型相区别，Ross套利模式(Ross,1970)描述了经过大量分散套利便可以达到标准
金融定价模型所规定的有效市场状态的例子，但如果投资者之间的情绪相互关联或者市场是
被分割的，这一策略就不再有效。
15
冒：竺磐j掣+_旦- (式1_9) ‘ 2巩盯乙) 2凡盯j．。) 。
其中，，为绝对风险厌恶系数。可见，风险资产的购买数量Z和刀是它当前价
格P，、预期价格，Pl+。及其方差，盯。2、噪声交易者的错误估价B的函数a在预期效
用最大化条件下，对风险资产的需求与预期的超额收益成正比，与预期收益的方
差成反比。而噪声交易者的需求函数的附加项—j土一来自他们对其持有的风险
2y(：盯；+，)
资产预期收益的错误估计。当他们过高(或过低)地估计预期收益时，他们对风
险资产的需求就会比套利者更多(或更少)。套利者在该模型中发挥稳定市场的作
用，因为他们要抵消由噪声交易者引起的价格波动。
在两个需求函数的分母中出现的价格方差，清楚地揭示了一种风险——噪声
交易者风险。由于该风险的存在，不论是套利者还是噪声交易者，都会限制他们
对风险资产“的需求，因为当他们年老时卖出这种资产的价格是不确定的，它依
赖于下一代年轻的噪声交易者的错误估价。这样，噪声交易者风险对所有的投资
人的投资规模就构成了约束，特别是套利者，只能进行有限的套利活动。
进一步得到风险资产在t期的均衡定价：
P，=亡p+，P⋯一2y(，口；。)+／lp，】(式1-10)
l+r
‘⋯
该式表明，风险资产在时期t的价格是噪声交易者在该期的错误估价(P，)、
模型的技术参数(，)和行为参数(y)以及预期价格。只+．分布的方差的函数。通
过递归求解消除该式中的预期价格因素，得到风险资产“的最终定价：
胪，+等等+等一等等c扎⋯
可见，”的均衡价格只依赖于模型中的外生参数(，和Y)以及噪声交易者对
现在和未来的错误估价P，。该式中的最后三项代表了噪声交易者对风险资产”价
格的影响。随着A的分布逐渐向0收敛，均衡价格函数也将收敛于其基本价值1
上。
式中的第二项表示的是由于噪声交易者错误估价n的改变而引起的风险资产
"的价格波动。尽管大部分投资者都知道资产“的基本价值没有不确定性，但是它
的价格还是会随着噪声交易者情绪的变化大幅波动。如果某一代人中噪声交易者
看好(或看淡)后市的人居多，他们将推动“的价格上升(或下降)。可见，当套
利者面对的噪声交易者人数越多时，资产价格就越易波动。
第三项表示的是当噪声交易者错误估价的均值P+不为零时，pt对基本价值的
偏离程度。如果噪声交易者普遍看多，这种价格压力效应将推动风险资产的价格
高于它应有的水平。
最后一项是该模型的核心所在。噪声交易者风险的存在把资产“变成了风险
资产并造成了其价格的过度波动。套利者将不会持有该风险资产，除非对由于噪
声交易者看淡未来而引起风险资产价格下跌所形成的风险，市场可以提供补偿。
在时期f，即使噪声交易者和套利者都知道资产“的价格已经出现偏差，但因为P川
不确定，无人愿意在此时持有更多的仓位。在边际水平上，增加这种每个人都相
信定价有偏差的资产(不同的投资者认为价格偏差的方向不同)的持仓量所带来
的收益被额外承担的价格风险正好抵消。这样，噪声交易者就为市场创造了空间：
下期噪声交易者情绪的不确定性使得从本质方面看来并无风险的资产变得充满风
险，价格也由此走低，从而收益提高。尽管噪声交易者和套利者经常持有基本风
险水平同为零的证券组合，上述现象还是会发生。
可见，DSSW模型描述了～个由套利者(具有理性预期)和噪声交易者(其
预期建立在情绪基础上)之间进行竞争的金融市场。在这一市场中，套利者不仅
仅要管理好其头寸的基本风险，还得面对噪声交易者风险——即“噪声交易者的
情绪长期不回复正常，甚至有可能变得更为极端的风险”。这样，一项资产的价格
就有可能长期偏离其基本价值，这种偏离度将取决于套利的成本大小和噪声交易
者数量的多少。
在该模型中，噪声交易者风险是系统性风险，这对于本文研究联动效应具有
非常关键的意义。噪声交易者是系统性风险，它或者会影响到整个市场，或者会
波及所交易的大部分证券。如果这一风险仅存在于个别资产，它不可能在形成均
衡价格时表现出来。噪声交易者的系统性风险通过价格表现出来就意味着噪声交
易者的情绪一定会影响资产收益。这种情形同样适用于一些基本面上没有关联性
的证券，噪声交易者风险是影响它们收益的唯一共同因素。因此，这一发现为我
们研究联动效应提供了一个非常有价值的结论：本质上并无任何关联性的证券，
在受到同样的噪声交易者的情绪变化的影响时，其收益之间也会出现同样的变动
特点。在下一节，我们将用这一结论来研究两种典型的行为联动效应。
Fama和French(1993)把一些特定种类的证券收益中所表现出的相同变动的
特点归因于共同的基本面风险(common fundamental risk)。但本节的分析表明，
联动性确实可以证明存在共同的风险暴露，但这样的风险并不一定来自基本面。
噪声交易者风险对形成均衡价格不仅可能而且是系统性的，那么，一些不同证券
之间收益表现出的关联变动可能是由共同的噪声交易者风险引起的，而不仅仅是
基本面上的风险所致。事实上，在未受到与基本面相关的因素影响时，许多证券
的收益之阕仍呈现出关联变动的现象，即我们上一节中所提出的“联动性之谜”
现象，反过来也为噪声交易者的情绪变化将影响证券价格的说法提供了强有力的
现实证据。
二、噪声交易者行为偏差的种类：噪声交易者风险的来源
噪声交易者风险对形成证券的均衡价格不仅可能而且是系统性的，这已成为
金融市场上一种重要的风险源。对于噪声交易者的非理性行为，心理学和行为金
融学提供了大量发现和研究成果。大体可分为两大类：
(一)非财富最大化行为
EMH理论中，理性行为假定投资者总是以最大化其投资组合的预期价值为目
标。而事实上，投资者可能会以最大化其他一些他们认为比财富更重要的东西为
目标，而非财富。例如：
1、代理问题。在金融市场中，绝大部分资金是由代表个人和公司理财的证券
投资基金的经理来调度的。他们受委托代人理财，相对于出资人的要求，他们的
这种代理人角色使他们在决策时更易出错(Lakonishok et a1．，1992)。例如，基金
经理们选择的投资组合可能会非常接近于他们自己被评估时所适用的标准的资产
组合，如S&P500指数，其目的是最大限度地避免业绩低于该标准组合给自己造成
的风险。他们会选择随主流，选择其他基金经理们买进的组合，以避免落后于同
行的业绩，影响基金形象(Scharfstein and Stein，1990)。他们会在季度末或年末
在投资组合中增加近期表现不错的股票，抛出那些表现欠佳者，以便给投资者提
供一份漂亮的年报，即“窗饰效应”(Windowdressing，Lakonishok et a1．，1991)，
而这事实上不但不会提高组合的收益，相反由于存在相关的～些交易成本，可能
反而会降低组合的收益。
2、损失厌恶(10SS aversion)。Kahnamen和Tversky(1979)的期望理论指出，
对大多数投资者来说，损失带来的痛苦比收益带来的快乐要大得多，例如投资者
通常倾向于过久地持有其亏损股票，过早地卖出其获利股票。
(二)系统性心理错误
直觉偏差会使投资者系统性地犯心理错误，使他们错误地处理所得到的信息。
他们会相信自己是在正确地处理信息，并且是以最大化其预期财富为目标的，但
事实上他们正在犯错误。这些心理错误，会形成有偏的预期，导致噪声交易行为。
这些心理错误主要有：
1、代表性偏差(representiveness)。在形成预期时，人们估计未来某件不确定
的事件发生的概率时，会根据它与最近发生的事件相似的程度来决定。代表性偏
差可能使投资者对新信息过度重视，投资者在形成对未来的预期时会给予新信息
过多的权重，从而导致金融市场上价格的过度反应(overreact)。
2、显著性。对于不经常发生的事件，如果人们最近观察到这样的事件，就会
倾向于夸大在未来发生同类事件的概率。例如飞机失事应该是不经常发生的事件，
但如果最近有一架或两架飞机失事了，人们往往就会夸大飞机失事这一事件发生
的总体概率。显著性偏差可能使投资者对新信息过度反应。
3、过度自信(overconfidence)。通常人们对于自己的能力和才识都是过度自
信的。人们认为当然会发生的事件事实上只有80％发生，而在他们看来不可能发
生的事件却近乎20％发生了(Fischhoff．Slovic&Lichtenstein，1977)。过度自信
可能使投资者对新信息反应不足(underreact)。
4、锚定效应(anchoring)。心理学家们指出，当人们对某一事物做定量估计
时，该事物的先期值可能对他们产生很大影响。这也充分反映在讨价还价上，卖
方通常都会先报出一个过高的价位，就是为了将买方锚定于这个先期的高价位，
那么当他再提供一个较低的报价时，购买者会认为这个低价位非常值得。锚定可
能使投资者对新信息反应不足。
这些行为偏差普遍存在，并具有系统性，构成噪声交易者风险的重要来源，
最终将对证券均衡价格产生影响。
9
三、Dssw模型对指数样本股的调整效应的锵释
DSSw模型可以解释股票被纳入S&P500指数后股价异动的现象——即当一
只股票被纳入股指后，其价格立即大幅跳升，且跳升的幅度随着时间的流逝而增
加；并且它与股指内其他成分股的联动性也显著增加。
这是因为，当一只股票被纳入指数后，指数基金或准指数基金便开始购买这
只股票，从而推高其股价，而套利者如果利用这一机会卖出或卖空该种股票，并
购入替代的证券组合，他们遇到的风险会有：(1)被纳入股指股票的股价相对于
可替代的证券组合来说可能会因为指数基金不断购买而一直上升(噪声交易者风
险)；(2)购入的替代证券组合并非完全替代品，它们的股价相对于纳入股指股票
的股价本身就存在差别。因此利用S&P500指数调整的异常价格变化来进行套利是
有风险的，套利活动受到很大限制，套利者将无助于将该股价格带回到应有的实
际水平。
当我们在委托——代理关系下讨论这一问题时，这一问题将更加突出。机构
投资者中有许多是指数基金，它们主要持有S&P500的成分股，因为对许多养老基
金和共同基金管理人员业绩的评判要参照这一指数来进行，所以它们的操作主要
集中于控制好与S&P500股指成分股的轨迹离差，即他们持有组合的业绩与股指收
益的差距。其他的机构投资者偏好S&P500股指股票是因为这些成分股具有较高的
流动性和较低的交易成本。事实上，这些机构投资者开始并不关心它们所持股票
的绝对价值，因为它们自身业绩的评估以及由此获得的回报并不依赖于其绝对收
益指标，而是看它们获得的收益与股指收益相对的偏离程度。
这一分析表明，在这样的环境中，套利将非常艰难。事实上，机构投资者大
量投资于股指成分股的现象本身说明，投资于非股指成分股的成本与收益越来越
不对称了。对于信息灵通的大资本来说，最优的投资策略并非逆股指而动，而是
严格按股指成分股的构成来操作，以免股指股票继续走好而造成相对业绩难看，
或是有意地主动转向对股指成分股的投资，以期从股指的上涨中获得收益。12这样，
只要机构投资者继续增加，只要投资者仍在推波助澜、搭车跟风，价格就会继续
走高，套利者将无助于将价格带回到应有的实际水平，特别是套利者根本不知道
12一个例证是在美国，一些养老基金因为对基金管理人的业绩不满，已交给以S&P500股指
股票投资为主的被动投资者。
何时应该开始纠偏的操作，甚至公司的亏损也可能不会动摇市场的信心。当证券
需求的范围越来越大时，没有纠偏压力之下的证券价格会与其基本价值偏离得更
远。13最终，市场将越来越偏离有效性，而一旦市场的投机性达到一定程度时，就
会形成泡沫。
第四节行为联动性理论
在DSSW模型所得结论的基础上，为进一步解释所发现的这些联动性之谜，
研究学者们开始提出行为联动性理论。Barberis，N．，A．Shleifer和Jeffrey Wurgler
(2002)认为，除基本面的变动外，投资者的交易模式也会通过引发对某些不同
证券的需求的相关变动，给这些证券的收益之间带来联动效应，这种联动效应又
被称为交易诱导联动效应。
根据投资者具体的交易模式不同，交易诱导联动性又包括：类别投资引起的
联动效应和范围偏好投资引起的联动效应。
一、类别投资联动效应
Barbefis．N．和A．Shleifer于2003年在((Journal of Financial Economics》发表
“Style Investing”一文，研究了类别投资带来的联动性。而Mullainathan(2000)
则对投资者如何进行资产分类提供了一个初步研究。
类别投资联动理论(Barberis．N．和A．Shleifer，2003)认为，很多投资者在
选择投资组合时，会将资产根据某种特征分为不同类别，如小公司股票、大公司
股票、垃圾债券、价值型股票、国债、成长型股票，以及在某一特定产业、国家
或指数内的股票，然后在这些不同类别的层面上分配其资金，而非在单只股票层
面上分配资金。
使用这种类别投资策略的投资者有一部分是情绪关联的噪声交易者，随着他
”
当然，基金经理的业绩评价指标也开始依赖于一些专业化的标准，例如行业标准。这将
有助于避免只是单纯模仿股指成分股的投资手法。随着行业分工越来越细，有些机构投资者
可能会离开对股指成份股的操作，对这类股票的高估也就会慢慢降温。从长期看，盈利信息
可能会损害对S&P500成分股的价值评估。当投资者认识到公司盈利正在降低或增长速度不及
过去快时，他们可能会重新考虑是否购买市盈率在30倍或40倍水平上的股票，当然这需要
一个长期的认识过程。
21
们的情绪变化，会将资金在各种类别的资产之间进行转移投资。如果这种资金的
流动对资产价格产生影响，那么，当他们将资金从一种类别的资产转移到另一类
别的资产中时，他们的这种需求的调整将会在那些恰好被归为同一类别的资产的
收益中形成一个共同因素，从而引发联动效应，而即使决定这些资产的基本价值
的现金流可能并不相关。
这一理论可用来解释小公司股票和价值型股票的联动效应：如果小公司股票
和价值型股票在投资者的意识中很自然地被归为～类——事实上很多基金经理和
投资者正是这么做的，那么由于类别投资者的存在，就可能会在这些资产的收益
中引入联动效应，而尽管决定各只股票基本价值的现金流可能并不相关。也就是
说，同～类别内的各只股票尽管基本面上可能并无联系，但由于它们都由相似的
同一类别投资者进行买卖，因此其价格也就受到相似的噪声交易者的情绪变化的
左右，从而表现出联动性。
Barberis．N．，A．Sheifer和Jeffrey Wurgler(2002)进一步给出了这种联动效应
的模型描述。仍沿用第二节基本面联动性模型中的经济条件假设，他们假定只存
在两类风险资产x和y，风险资产1叫属于z类，n+l-2n属于y类。类别投资
者在类别水平上进行投资，而不区分同一类别中的各项资产，即对处在同一类别
的各项资产的需求相等。噪声交易者，时点对类别Ⅳ中的资产i和对类别y中的资
产，的需求分别为：
Nf，c=L[A_+甜Ⅳ．J】，i E X (式1-12)
N¨c=音‰q-Uy,t】，，∈Y (式l-13)
其中，以和一y为常数，∥巾和∥"分别为f时点对噪声交易者情绪产生的冲击。
且：
㈦～删∥[：。0]]
经济中同时存在基本面交易者，其目标函数不变。此时他们作为做市商，将
噪声交易者的需求视为一种冲击。给定他们对未来价格的预期，现价为：
只=矿(只+，)一形’(Q一Ⅳ?) (式1．14)
将该方程迭代，并设E￡(弓)=D。，则：
T-t-1
只=D，一形’(Q一Ⅳ?)一彰Σ形+F。(Q一峨。) (式1—15)
^-l
进一步设定现金流协方差矩阵ΣD的具体结构。假定对一项资产的现金流冲
击由三部分组成：(1)一个市场面的因素，它影响所有类别的资产；(2)一个特定类
别面的因素，它只影响该类别的资产，不影响其他类别的资产；(3)一个单一资产
完全独有的特定因素。则对i∈％J∈】，有：
sv=P盯fM．，+ys厶，，+√(1一y丢一y；)Z．， (式1-16)
s”=≯7^f厶。，+吵s^．，+√(1一y三一If4>fj，， (式1-17)
其中，厶．，是市场面因素，^．，和^，，是类别面因素，，。，和厶，，是资产特有的
因素，y。和‰是各因素的相对权重。每一因素具有单位方差，并与其他因素正
交，也就是说，所有资产的现金流信息的方差均为1，同一类别中任何两项资产的
现金流之间的相关系数都相同，而且处于不同类别中的任何两项资产的现金流之
间的相关系数也都相同。
给定基本面交易者对现金流条件协方差矩阵的预期：
¨5=y=盯2(三三]，V，
则：
即
A=
1 P
●
pl ’
： ‘．
●
pI ··
。‘‘ p
． ：
● ●
‘· P
PI l
P=D。一rV(O—Nf)一(丁一r一])rv(Q-一)
』：(生，⋯，生，生，⋯，生)，
" 胛门刀
△只“=‘“+，，地Ⅳf
啦。”：‰-+毛垒掣m++A亍U．r+a如+__生，l，涎f∈X
△嵋P”，t，“圹”‰．“++掣亍+掣+亍√∈√j酣，
(式1．18)
(式1．19)
(式1—20)
(式1—21)
舯¨。两万b丽㈡2去。
可见，在这种经济中，尽管基本面交易者对处于同一类别的资产i和，间、以
及处于不同类别的资产i和_，间的现金流条件协方差矩阵cov(螂。。，嵋。。)的预期
并没有发生变化，但是可能仅仅由于某些资产恰巧被归为同一类别，使它们的收
益之间产生了联动效应。
更具体地，X类证券的收益同时受到两方面因素影响：(1)A／2¨。：当噪音
交易者开始看好z类证券，就会对z类证券产生一个正的情绪冲击△∥，。，他们
会将更多资金投入z证券，从而同时推高所有该类证券的价格，从而产生了联动
效应；(2)△所。。：当噪音交易者看好y类证券，推高了y类证券的价格，基本
面交易者将看到这种过度反应，就会卖空y类证券，同时为规避基本面消息可能
带来的不利风险，会尽可能买入x类证券以套利，这样，对y类证券的情绪冲击
A／．t。，就传导到了X类证券。
二、范围偏好联动效应
Lee，Shleifer和Thaier在1991年发表于((Journal ofFinance))上的“Investor
Sentiment and the Closed．end Fund Puzzle”一文中研究了封闭式基金折价的问题，
提出了LST理论，表明范围偏好投资会带来联动性。
范围偏好联动理论(Lee，Shleifer和Thaler，1991)认为，很多投资者在投资
时，可能由于交易成本、空间或域际交易限制、信息缺乏等因素(Merton，1987)，
只能选择所有可得证券中的--d"部分进行投资。而当这些投资者的风险厌恶程度
或情绪发生变化时，会在他们所偏好的投资范围内调整资金投向，于是就在这些
偏好范围内的证券之间导入了一个共同因素，从而产生了联动效应。
按照这一理论，某一组特定的投资者(如个人投资者)所持有和交易的证券
的收益问一般都会存在联动性。也就是说，这些特定的投资者所持有和交易的证
券尽管基本面上可能并无联系，但由于它们都由相同或相似的特定投资者进行买
卖，因此其价格也就受到相似的噪声交易者情绪变化的左右，从而表现出联动性。
对这种联动性，Barberis．N．，A．Sheifer和Jeffrey Wurgler(2002)进一步用模
型进行了描述。他们假定“范围∥’投资者仅交易证券lⅦ，而“范围y”投资者
仅交易证券n+l一2n。这里，Ⅳ和y代表某些投资者所可能持有的所有资产的范围。
他们假定范围Ⅳ投资者的需求为：
Ⅳ∥=L[Ax+“并．，】，i∈X (式1—22)
Ⅳ孑=o√∈Y (式1-23)
∥。为风险厌恶系数或情绪指数，其变动将导致他们改变对组合X内的所有
资产的投资。范围y投资者的需求为
N．H．7=0，i∈X (式1．24)
Ⅳ孑2}4+“"】，J∈y ‘式1_25’
基本面交易者行为不变，给定他们对未来价格的预期，现价仍为
只=eT(e,+．)一yK’(Q一(Ⅳ∥+Ⅳ，，))
=五，(只。)一y¨‘(Q一ⅣF) (式1-26)
尽管这里投资者的需求曲线与类别投资联动理论中不同，但价格却相同。同
样，即使组内各资产的基本面可能并不相关，其收益也可能因为范围偏好投资的
存在而产生联动性。
三、联动性的因素模型
综合前文所述，对于证券间收益的联动效应，传统的基本面联动理论认为它
源于证券基本面变动的相关性，即资产价值的理性决定因素(如现金流或折现率)
的相关。行为联动理论认为，除基本面的变动外，投资者的交易模式也会通过引
发对某些不同证券的需求的相关变动，给这些证券的收益之间带来联动效应。更
具体地，类别投资联动理论认为是由于投资者将一些不同证券归为同一类别，然
后将资金在这一类别的证券与其他类别的证券之间进行转移投资，从而使同一类
别内的各不同证券之间产生联动效应；范围偏好联动理论认为是由于一些投资者
常将他们的交易限定于一个给定的偏好证券集造成的。
为将这些基本面联动性和行为联动性同时纳入一个框架内，我们引入因素模
型来描述联动效应。我们用Xb。i。表示EMH所描述的基本面因素，xb。h。，i。，表示BF
(行为金融)所描述的行为因素(投资者交易模式)，CM表示总的联动性，那么
我们可以将联动性函数描述为基本面因素和行为因素的函数，即
CM=f(Xb$ic，Xbel】mior)
更具体地，我们还可将xbehv时进一步细化为Xc№量。眄和Xhabitm，X。m留。d表示类
别投资行为因素，xh。bm表示范围偏好投资行为因素，则联动性函数表示为：
CM=f(Xb∞ic，Xeategq，Xcmgory)
值得注意的是，xbeh。ior并不仅仅只包括x。。。。。和Xhab¨砒两个因素，还可能有
其他行为模式会引发联动性，只是目前还缺乏更深入全面的研究。
证券市场上存在的联动效应非常之多，如指数样本股联动、折价基金之间的
联动、板块联动等等。对于这些联动效应，到底有多少归于基本面因素的联动，
多少归于行为因素引起的联动?更具体地，行为因素中又有多少归于类别投资引
起的联动，多少归于范围偏好投资引起的联动?随着证券市场环境和投资者结构
的变化，这些联动模式又会发生怎样的改变?
我们相信，在联动性理论框架的指导下，这些都将是很有趣并且很有意义的
研究。本文第二章选取了我国证券市场上两个典型的联动性现象——上证180指
数样本股的调整效应和封闭式基金折价中的联动效应——进行了实证检验，并尝
试结台我国特殊的市场环境、投资者结构和行为特征进行解释。第三章运用联动
性理论对我国证券市场上特殊的板块现象进行了解释和分析，并讨论了板块投资
策略的问题。
第二章中国证券市场上的联动效应实证研究
在我国证券市场，基本面联动效应在行业板块可以得到充分体现“，而为了
寻找和检验行为联动效应(包括类别联动和范围偏好联动)，本章选取了两个典型
案例进行研究：1、上证180指数样本股的调整效应；2、封闭式基金折价中的联
动效应。并尝试运用第一章的联动性理论对实证结果进行解释。
第一节上证180指数样本股调整效应
在本节，我们以上证180指数样本股的第一次调整为基础考察指数的调整效
应，即指数样本股的调整导致被调入(或调出)股指的股票与该指数的联动模式
发生的变化。这种指数样本股的变动是值得注意的，因为它改变了一只股票的类
别(指数样本股类)，但一般来说却没有改变它的基本面，这将有助于我们检验行
为联动性的存在与否。
我们的结论显示，在该次样本股调整事件中，基本面变动引起的联动性的变
化非常显著，而行为因素引起的联动性的变化虽然明显存在，但并未呈现出某种
固定的模式。我们认为这与我国证券市场上目前的市场环境、投资者结构和行为
特征有关。
一、研究对象的选取与分析思路
上证180指数2002年7月1日正式发布，同年12月18日，依据样本稳定性和
动态跟踪相结合的原则，第一次公布了上证180成份股调整的名单。我们之所以选
择上证180指数作为研究对象，是因为该指数“代表性较强、收益较好、成长性较
高、投资风险低、受机构投资者青睐”。15我们的分析建立在以下的假定基础上：
” 当然，由于行业板块在某些投资者(如行业投资基金等)看来也构成一种类别或者一种
偏好投资范围，因此这种联动效应中可能也包含着交易行为引发的联动效应。
” 根据天相投资顾问有限公司的“上证联合研究计划”研究报告《上证180指数实证分析》，
上证180指数与上证指数的相关系数为99．79％，与沪深全A股指数相关系数为99．51％，因此
上证180指数具有较好的市场代表性，并且从股权结构分布、规模分布、行业分布等方面看，
上证180指数样本股分布合理，具有较强的代表性。
首先，上证180指数样本股对于某些投资者(如指数基金和其他指数化投资
者)来说，很自然地构成一种投资类别。婚随着指数基金的丰富以及股指期货等
相关产品的推出，指数样本股的这种投资类别特征应该会更加显著。
其次，将某只股票列入上证180指数并不影响其基本价值，因为调整样本股
是为了使该指数可以更好地代表上市公司的整体表现，而不是对未来现金流提供
信号。"因此，它应该不会导致其基本价值与指数内原有样本股的基本价值间的
相关性发生变化。而将某一股票从指数中剔除时，该股票可能正被并购或亏损破
产，此时现金流特征有可能发生变化，我们在进行分析时将这些样本点单独列出。
那么，在基本面联动性理论看来，将一只股票调入(调出)指数时应该不会
使该股票的收益和上证180指数的收益之间的相关性发生变化。也就是说，该股
的收益率对上证180指数收益率的单因素回归的斜率系数p值，在该股被调入前
后应该不会变化。
而在行为联动性理论看来，由于上证180指数样本股对于某些投资者来说(如
指数基金、以及其他指数化投资者等)很自然地构成一种投资类别，因此，当～
只股票被调入(或调出)上证180指数后，在投资者看来，该只股票所属的投资
类别就发生了变化，变得属于(或不再属于)指数化投资类别。那么，随着这只
股票所在类别的变化，它与自身所在类别(指数样本股)内其他样本股的联动性
将增大(或降低)，即p值将增大(或减小)。18并且在调整事件发生后，随着时
间的推移，被调入的股票作为指数化投资类别的重要性和显著性会加强，因此事
件日之后的后一半样本期内鼻的这种变动应该更为显著。
因此，我们检验：(1)当一只股票被调入(或调出)上证180指数时，它与
该指数之间的芦值是否增大(或减少)；(2)事件日之后的后一半样本期内，被调
入指数的股票与该指数之间的p值是否更为显著地增大，而被调出指数的股票与
”有统计显示。上证180指数已构成投资基金的主要投资对象，基金持仓中有一半是上证
180指数样本股。2002年7月1日上证180指数正式推出后，投资基金第三季度对上证180
指数成份股增持2亿多股，与第二季度相比增幅超过27％，说明上证180指数样本股得到了
证券投资基金等机构投资者的认同和青睐。详见《上证180指数实证分析》。
“注意，虽然将一只股票列入指数不应该使现金流协方差矩阵发生变动，但也可能当这只股
票被列入指数时恰好伴随着协方差矩阵的变动，这将对我们的结论产生一定影响。
”Nicholas Barberis，Andrei Shleifer和Jeffrey Wurgler(2002)在他们的模型中对此推论进行
了详细的数学推导，我们沿用他们的分析思路。
28
该指数之间的口值是否更为显著地减少。19
二、数据和方法
我们主要考察上证180指数2002年12月18日第一次公布样本股调整名单后，
所调整的各只股票在调整后与该指数联动模式的变化。选取的样本包含18家调入
指数的股票，和18家调出指数的股票(其中3家亏损股已被ST，鉴于它们基本面
现金流的相关性已发生变动，我们将它们单独列出)，见表2．1、表2．2。
对于每一只调入和调出股票，我们分别选取调整公布日前后半年的日数据(事
件日之前的时期选取2002年7月1日至2002年12月17日之间的115个交易日，
事件日后的时期选取2002年12月18日至2003年6月12日之间的112个交易日
”)做以下单因素回归：
Rv=口。+∥，R上证180，r+—0f
我们主要观察联动系数卢值的变化A芦。其中，足，为所考察的股票i在时间卜1
到f间的收益率，用股票i的当日收盘价减去前一交易Et收盘价再除以前一日收盘
价的百分数表示。R上证。，为上证180指数的同期收益率，用上证180指数的当日收
盘价减去前一交易日收盘价再除以前一日收盘价的百分数表示。数据来自证券之星
网站(www．stockstar．com)。此外，我们还分别考察了在调整公告日之后第一个季度
内和第二个季度内，这些股票与上证180指数之间的联动系数剧直的动态变动情况。
三、实证结果
表2—1、表2—2分别给出了上证180指数第一次调整公告日后，所调入和调出
的18只股票与上证180指数之间的联动系数B的变动情况。21
”Nicholas Barberis，Andrei Shleifer和Jeffrey Wurgler(2002)考察了从1976年9月22日到
2000年12月31日之间455只调入S&P500指数的股票，以及1979年1月1日到2000年12
月31日之间76只调出该指数的股票，发现当股票被调入指数后。其日数据和周数据的芦显
著增大，分别增大O．15 1和0．11，而在调出指数的股票中没有发现，显著下降。此外，日数据
却周数据显示调入指数的股票的口在后一半样本期内的增加更为显著。
“之所以选择2003年6月12日截止，是因为上证所于2003年6月13日公布了对上证1 80
指数的第二次调整的样本股名单。
川表2_1、2—2中，卢¨口，、卢”口j分别表示2002年7月1日到2002年12月17日(115
个交易日)、2002年12月18日到2003年6月12日(112个交易日)、2002年12月18日到
2003年3月14日(55个交易日)、2003年3月16日到2003年6月12日(57个交易日)所
考察的股票与同期上证180指数之间收益的联动系数。4卢，=卢』一鼻o，4芦j=卢7．卢D，d卢j=
卢五_pz。括号中的数为各卢的f值。+标出了卢值增大的情形。sT类股票单独列出。
’
29
表2-1调入上证180指数的18只股票与该指数之间的联动系数B在调整公告Et后的变化
：2002．7．1～ 2002．12．18～ 2002．12．18～ 2003．3．17～
股票
代码2002．12．17 2003．6．12 2003．3．14 2003．6．12
名称
，D 8l A pl 8 2 △8l B 3 A e 3
1．399 1，504 1．588 1．422
中海发展600026 +0．105 +0．189 ．0．166
f8．32) n4．30) (11．78) r8．76)
1．105 1．380 1．333 1．419
招商银行600036 +0 275 +O．228 +0．086
(12．31) (15．49) f14．08) f9．43)
0．599 0．549 0．915 0．195
哈飞股份600038 一O 05 ·0．316 ．O．72
(2．99) (5．52) (6．67) (1．51)
1．250 1．108 1．584 0．670
升华拜克600226 ．O．142 ÷O．334 ．0．914
(5 96) f6．69) f8．38) r2．62)
0．358 0．112 0．247 —0，025
昌九股份600228 ．0．246 ．O．111 ．0．272
(2 76) (1．t3) (1．46) (-0．23、
O．660 O．763 0．853 0．674
武昌鱼600275 +0．103 }O．193 ．0．179
(5．98) f7．53) (7．13) (4．12)
1．203 1．311 1．427 1．200
山东基建600350 +O．108 +O．224 一0．227
(11．84) (16．13、(12．20) f10．59)
O．621 0．686 0．965 0．411
凯诺科技600398 +0．065 ·0．344 。0．554
H．39) (6．06) f11．28) (2．04)
1．096 1．164 1。325 1．018
中远航运600428 +O．068 }O．229 ．0，307
n2．53) (11．54) f9．39) (7．12)
1．487 1．116 1．138 1．10
宝钛股份600456 ．0．371 ．0．349 ．0．038
(9，81) r12．45) (8．40) (9．17)
1．365 1．416 1．444 1-382
京能热电600578 +O．051 +O．079 ．0．062
(11．89) (13．92) (14．81) (7．78)
0．899 O．924 1．072 O，780
海螺水泥600585 ’0。025 +O．173 ．0．292
04．42) r9．88) (11．18) (4．93)
1，060 1 352 1．503 1．204
北大荒600598 40．292 ÷O．443 ．0．299
f14．33) r16．90) f19．63) f8．77)
1309 1 131 1．033 1，227
方正科技600601 ．O．178 ．0．276 +O．】94
r14．69) r14．05) (Io．1 o) (9．90)
1．112 0．486 0．509 0 462
福耀玻璃600660 ．0．626 一0．603 ．0．047
(6．72) (319) r2．97) (1．83)
1 097 0 619 0．820 0．429
华源发展600757 -0478 ．0．277 一O．39l
(7．75) (5 49) (7．20) r2．24)
1，455 1．238 1．427 1．053
鞍山信托600816 ．0-217 ．0，028 ．0．374
(11 11) (11．44) (12．20) (5．89)
1 361 0 941 0．961 0，922
上海九百600838 一O．42 -0．4 ．0．039
(11 77) (10 72) (11 65) (5．97)
30
表2-2 调出上证180指数的18只股票与该指数之间的联动系数13在调整公告日后的变化
2002．7．1～ 2002．12．1扣2002．12．18-- 2003．3．1弘
股票
代码2002．12．17 2003．6．12 2003．3．14 2003．6．12
名称
口n 8l 4卢J 芦2 4卢2 8 3 A,03
1，415 O．71 5 1．096 0，348
东湖高新600133 ．O．7 一0．319 ．0．748
(17．60) f6．62) f10．29) f2．00)
1．242 O．625 1．130 0 135
天坛生物600161 一O．617 ．0．112 ．0．995
(10．12) (3．92) f10．89) (0．48)
1．022 1．089 1．199 0．992
武汉控股600168 +0．067 +O．177 -0．207
n3．33) (11．01) (12．50) f5．83)
0．677 O．933 1．097 0．770
中牧股份600195 +O．256 ’0．42 ．0．327
(6．73) f6．98) f9．55) (3．23)
1．081 1．118 1．100 1．141
大恒科技600288 +0．037 +O．019 +0．04l
(3．13) f10．62) (11．19) (6，16)
1．057 1．072 1．012 1．139
五洲交通600368 +0．015 ．0．045 +O．127
f17．03) r15．29) (13．51) (9．77)
1．111 0．995 1．090 0．908
抚顺特钢600399 ．O．116 ．O．02l ．o．182
(18．12) (10．12) (10．64) f5．45)
1．299 0．986 1．069 0．910
工大高新600701 ．O．313 -O．23 ．O．159
f17．08) f10．63) (1I．69) (5．67)
1．209 0．838 O．942 0．755
沧州化工600722 ．0．371 一0．267 -O．187
(13．41) (7．85) r7．97) f4．35)
0．993 0．759 1．080 0．461
江苏索普600746 ．0．234 +0．087 ．0．619
f8．05) f5．94) (5．70) f2．80)
1．118 0．883 1．074 0．700
宁波海运600798 一0．235 一0．044 ．0．374
(17．47) (11．61) r13．56) (5．59)
1．614 O．911 1．077 0．758
津劝业600821 ．0．703 一O．537 -0_319
(12．51) f8．40) (7．49) (4．71)
1．104 0．984 1．119 0．861
首创科技600857 一O．12 +O．015 一0．258
(10．83) r9．47) (7．30) r6．09)
1．166 0．910 0．89l 0．931
北京城乡600861 ．0．256 -0．275 +O．04
f15．20) r9．28) r8．32) r5．66)
1．239 1．045 1．188 0．914
中海海盛600896 ．0．194 一O．051 一0．274
f18．43) (10．88) (13．60) (5．43)
ST 1．154 0．965 1 130 0．816
600190 ．0．189 -0．024 -0．314
锦州港f9．26) (7．15) r8．95) r3．46)
1．583 O．963 1．382 0．571
ST中农600313 ．0．62 ．0．201 ．0．811
(13．32) r6 98) (11．43) (2．44)
1．489 0．552 0．849 O．270
ST鲁银600784 ．0．937 ．0．64 ．0．579
r8．66) (4．07) (4．72) (1．36)
3
表2-3本次样本股调整公告日后所调整的各股票与该指数的联动系数§变动情况汇总
调整后半年调整后第一季度调整后第二季度
(相对调整前) (相对调整前) (相对调整后第一季度)
调入指数的股票的p值
总体平均下降0．091 总体平均上升0．039 总体平均下降O．256
增加9只平均增加0．121 11只平均增加0．250 2只平均增加0．14
下降9只平均降低O．303 7只平均降低o．292 16只平均降低0．305
调出指数的股票的芦值
除ST股票以
外的15只
总体平均下降0,232 总体平均下降0．079 总体平均下降0．296
增加4只平均增加0．094 5只平均增加O．144 3只平均增大O．069
下降11只平均降低0．351 10只平均降低O．190 12只平均降低O．387
均下降， 均下降， 均下降，
3只ST股票
平均降低0．582 平均降低0．288 平均降低O．568
四、结论与解释
我们的实证分析表明：
第～，调入指数的股票与该指数之问的胃值，在调入后半年内，半数股票的
芦值均有所增大。这与Nicholas Barberis，Andrei Shleifer和Jeffrey Wurgler(2002)
对美国市场的实证结论不一致，在他们那里J8值显著增加。
为进一步分析这一问题，考虑到中国上市公司特殊的股权结构，我们将调入
指数的18只股票分成五组，如表2-4所示。我们从各只股票的每股收益(EPS)
中考察基本面情况，从基金持仓的变动中考察基金的投资行为因素，从而检验行
为联动性的存在与否。
表2-4调入股票分组
组别组内股票，值
1、基金重仓股中海发展、招商银行、山东基建、海螺水泥、北大荒增大
2、基金减仓股鞍山信托、上海九百减少
3、基金+券商持股中远航运、京能热电增大
哈飞股份(南方)、升华拜克(华泰)、
4、券商持股(庄股) 大都减少
昌九股份(湖北中融)、武昌鱼(海通)
凯诺科技(非金融机构持股)、福耀玻璃、华源发展、各有不同，
5、其他
方正科技(全流通)、宝钛股份(基金十机构持股) 视为特例
数据来源：证券之星软件数据整理。
鉴于第四组庄股的股价更多取决于庄家行为，第五组作为特例处理，我们主
要分析前三组。
表2-5各组别基本面(EPS)、行为面(基金持股变动)与联动性(芦值)的变化关系
平均EPS(元／股) 基金持股变动(万股) 芦值平
组别
2001焦2002笠变动2002第四季度2003第二季度均变动
1、基金重仓股0．22 O．21 ．O．01 42，332．4 60，052．3 增大0．16
2、基金减仓股一O．35 O．01 0．36 686．9 581 减少0，32
3、基金+券商持股O-3l O．19 ．0．12 274．3 312 增大0．06
数据来源：证券之星软件数据整理。
表2—5显示：
1、基金重仓股一组，卢值增大。其基本面未出现显著变动，而基金持仓在增
加，可见这一组联动性的增加并非基本面所致，而是由基金的投资行为引发；
2、基金减仓股一组，卢值减少。其基本面出现显著好转，而基金却在减仓，
可见这一组联动性的减少也与基本面无关，也是来自基金的投资行为；
3、基金+券商持股一组，卢值略增。基金仓位有所增加，这一组股票的股价
同时受到券商和基金两方面的行为因素的影响。
可见，在上证180指数本次样本股调整事件中：(1)行为联动性是存在的，
但没有表现出某种固定的模式；(2)类别投资联动效应表现得并不十分显著。
我们认为，这是因为：一方面，基金(投资者)并未将上证180指数所有的
样本股视为一种投资类别进行投资，而是对其中的一部分价值型股票予以关注；
另一方面，机构投资者尚不构成我国证券市场的主体，尤其是以上证180指数为
跟踪指数的指数型基金尚少，因此当指数样本股调整时，其交易行为对指数样本
股之间联动模式的变动还不具备足够的影响力。这些因素综合起来，就使得一部
分股票在调入指数后与上证180指数之间的联动性增强，而另一部分股票减弱。
篼二，调出指数的3只sT股票与该指数之间的鼻值，在调出后半年显著大幅
下降，平均降幅达到O．582。并且调出之后第一个季度和第二个季度p值一路走低，
表明随着时间的推移，这些股票与上证180指数的联动性显著大幅减弱。这与我
们的理论推断一致：
1、由于这些股票的基本面发生变化，因此与上证180指数内其他股票基本面
的相关性发生变化，基本面因素的变化将导致收益的联动性发生变化，所以它们
与该指数之间收益的联动性会减弱，如表2-6所示；
2、当这些股票被从指数中剔除出去时，其基本价值的恶化使得投资者更自然
地将它们与上证180指数内的样本股视为不同的投资类别，这种投资类别的重新
分类也加剧了它们与该指数之间联动性的变化，因此联动性会进一步减弱。
表2-6 三家sT公司基本面(EPS)、行为面(基金持股)与联动性(鼻值)的变动
EPS(元／股) 基金持股变动(TY股)
股票卢值变动
2001芷2002篚变动2002第四季度2003第二季度
ST锦州港0．05 ．0．002 。0．052 115．1 一O．19
ST中农0．02 ．O．32 ．0 34 226 —0．62
ST鲁银O．02 ．1．07 ．1．09 ．0．94
数据来源：证券之星软件数据整理。
第三，调出指数的其他15只股票与该指数之间的口值，在调出后半年显著下
降，与预期相一致，尽管少数股票略有增加。这一结论与Nicholas Barberis．Andrei
Shleifer和JeffreyWurgler(2002)的发现是相反的，在他们那里，这一卢值并未出
现显著的下降。
为解释这一结果，我们进一步考察了这1 5只股票的每股收益变化和基金持股
变动情况，发现除两只股票每股收益略有增加外，其他股票每股收益均显著下降，
平均下降0．09元，股。从基金持仓情况来看，大部分都出现基金减仓，2002年第四
季度这些股票的基金持仓总量为3077．86万股，2003年第二季度急剧下降为969．6
万股。说明，这些股票与指数之间联动性的减弱来自两个方面：(1)基本面的恶
化；(2)基本面恶化引发的投资者情绪过度反应导致的非理性行为。于是投资者
很自然会将这部分股票与上证180指数内的样本股视为不同的投资类别，从而它
们与该指数之间的联动性将显著下降。
尤其是，上证180指数此次样本股调整正值熊市行情，在熊市行情中，投资
者行为更可能表现出大量的非理性，因为此时投资者情绪极端脆弱，其交易行为
更易受到情绪的影响，证券市场上更易出现针对“利空”的行为联动效应。
第四，不论是调出指数的股票还是调入指数的股票，在调入后第二个季度，
它与上证180指数之间的p值相对于第一个季度均显著降低。调出指数的股票随
着时间的推移，与该指数的联动性显著减弱，这符合我们的推论。但对于调入指
数的股票，其表现与我们的推论不符。对此，我们认为这可能与上证180指数的
编制规则有关。由于上证180指数编制方法明确规定，一般情况下每半年调整～
次样本股，每次调整不超过10％，调整名单在指数样本实际更换之前的1至2周
内公布，那么在样本股调整后的第二个季度内，这些样本股面临着再次的调整，
它们在下～次调整中到底能否留在该指数内，这种不确定性增大，那么在投资者
看来这些股票与该指数内其它样本股到底是不是一个投资类别，存在着不确定性，
这样就可以解释它们与该指数之间的联动性显著减弱这一事实。
第二节封闭式基金折价中的联动性
在本节，我们对我国封闭式基金折价中的联动性进行了实证研究，发现不同
封闭式基金的折价之间存在着很强的关联性，我们认为这种关联性主要是行为因
素所引起的，更具体地，主要来自范围偏好联动性。
此外，我们进一步考察和分析了不同规模股票组合的收益率与封闭式基金折
价水平变动之间的关联性。与Lee，Shleifer和Thaler(1991)在美国市场上发现的
基金折价与小公司之间存在着范围偏好的联动现象相反，我们发现在我国市场上，
基金折价与大市值公司之间存在着鞋动现象，我们认为这与我国证券市场特有的
投资者结构和市场环境有关。
一、封闭式基金折价之谜
封闭式基金不同于开放式基金之处在于，它们只发行一个固定数量的份额，
这些份额在交易所交易，其交易市价直接由基金的供求关系决定。与此不同，开
放式基金的发行份额不固定，并以单位资产净值(其所持资产的每基金单位市值)
加上一定的申购或赎回费用进行交易。
所谓封闭式基金的折价交易，是指基金的交易市价低于其单位资产净值。这
一现象不仅在我国存在，而且在成熟证券市场上也非常显著。例如，封闭式基金
折价在美国一般为lO一20％，在新加坡甚至达到40％。22这一现象被Lee，Shleifer
22
引白张俊生：《中国封闭式证券投资基金折价交易的实证分析》，《经济科学》，2001．2。
35
和Thaler(1991)称为“封闭式基金之谜”。
封闭式基金折价问题之所以成为一个谜，原因在于，证券投资基金持有的大
部分资产都是股票和债券等有价证券，因此，基金的价值应等于其所持有的证券
组合的市值减去负债，就应该等于基金的净资产。这样，按照EMH理论看来，封
闭式基金的交易市价应等于其基本价值，即单位资产净值(NAv)。但事实上，封
闭式基金却是以低于NAV的价格进行交易的，而且这一折价水平往往是随时间变
动的。并且，封闭式基金发行时，其价格一般又高于NAV；他们终结时，不论是
清盘还是封闭期满(open—ending)，价格与NAV的差异将最终消除。
对于封闭式基金折价之谜，有很多理性理论的解释。这其中包括费用说、代
理成本说、限制股票假说(restricted stockhypothesis)、大宗折价假说(blockdiscount
hypothesis)、税收义务说(tax liabilities)等等。然而，它们无一可以很好地解释
这一谜的所有方面。例如，代理成本如管理费用可以解释基金通常的折价交易，
但无法解释基金首发时的溢价，以及折价率为何随时问变动这些问题。
而Lee，Shleifer和Thaler(1991)(LST)在DSSW模型的基础上，对封闭式
基金之谜提出了一个行为解释。他们认为，封闭式基金的交易者(个人投资者)
中有一部分是噪声交易者，在对未来基金收益的预期中表现出非理性的偏差。有
时他们过于乐观，有时又过于悲观。他们情绪的变化会影响基金的价格，从而也
会影响价格与NAV之间的差异。23
这一论点为封闭式基金之谜的所有方面提供了一个清晰的解释。封闭式基金
的持有者必须面对两种风险：基金资产基本价值的波动，和噪声交易者情绪的波
动。由于第二种风险是系统性的，理性投资者将对此要求补偿。换句话说，为补
偿噪声交易者风险，他们将要求基金份额按其NAV折价交易。
这同样可以解释为什么新发行的封闭式基金常溢价出售：封闭式基金发行者
们将选择在投资者较为乐观的时候发行基金，因为他们知道此时可以超值卖出基
金份额。另一方面，当封闭式基金清算时，理性的投资者不再需要担心噪声交易
者情绪的变动，因为他们知道在清算时，基金价格将等于NAV，于是他们不再对
这一风险要求补偿，基金价格回升到NAV。
“若噪声交易者不仅影响价格，还会影响到价格与NAv之间的差异，只可能是他们对封闭
式基金份额，比对基金所持有的资产的交易更活跃。作为这一论点的证据，LST指出基金最
初是由个人投资者持有，但基金的资产却不是。
36
二、封闭式基金折价中的联动性
在对封闭式基金折价之谜的研究中，研究学者们也发现，不同基金的折价之
间亦表现出很强的联动性。例如，Lee，Shleifer和Thaler(1991)对美国市场上封
闭式基金折价的研究发现：(1)不同基金的折价之间是高度相关的：(2)封闭式
基金折价的变动与小公司股票的收益率是相关的，当基金折价减少时，小公司股
票收益率变高。这说明，各封闭式基金的折价之间，以及封闭式基金的折价与小
公司股票的收益之间存在一个共同的因素，如前文所述，这一共同因素或者来自
基本面，或者来自行为因素，或者二者兼有。
然而，由于各封闭式基金所持有的证券组合的构成一般是不同的，即各封闭
式基金相互间的基本面是不相关的，而且，封闭式基金与小公司股票的基本面也
应该是不相关的，因此基本面联动性理论无法对这些联动性提供合理的解释。
对此，范围偏好联动理论可以解释：
1、封闭式基金可能是个人投资者的偏好投资范围，所以尽管它们的基本面可
能并不存在相关性，其折价也会随个人投资者需求偏好的变化而产生联动效应，
即相同的个人投资者的情绪变化对所有基金的影响应该是相同或相似的。假如个
人投资者变得非理性的悲观，他们将卖出各封闭式基金，使其价格下跌，而不管
各只基金现金流基本面的消息究竟如何。
2、按照这一理论，某一组特定的投资者(如个人投资者)所持有和交易的证
券的收益之间一般都会存在联动效应。因为它们都受到相同的投资者情绪变动的
影响。在美国市场上，个人投资者不仅偏好持有封闭式基金，还可能偏好持有小
公司股票，那么个人投资者情绪的负面变化将使封闭式基金和小公司股票的价格
同时下降，使这种噪声交易者风险变得系统性。于是，封闭式基金折价的变动与
小公司股票的收益率之间就会存在关联性。当个人投资者看好封闭式基金和小公
司股票时，小公司股票将具有较好的市场表现，而与此同时，封闭式基金的折价
也将减小。
值得注意的是，封闭式基金折价中的这些联动性特点应与具体的市场结构、
投资者群体特征有关，不同的市场结构和投资者群体条件下可能会表现出不同的
联动模式。
三、实证研究
在上述分析思路的基础上，下面我们考察中国封闭式基金折价中的联动效应。
我们试图检验阻下推断：(1)不同封闭式基金的折价水平与变化是高度相关的；(2)
封闭式基金折价的变动程度与小公司股票的收益率是相关的。
(--)不同基金的折价、折价变动之间的相关性
基金折慨胤。=≮萨，
基金折价变动为：ADISC。=DISC。一DISC。∥
其中，NAV,、只、DISC．分别为基金i在f时的单位资产净值、价格和折价。
我们从沪深两市选取了12只样本基金作为代表，其中有3只价值型基金、2
只成长型基金、4只平衡型基金和3只优化指数型基金，并以12只基金折价的算
术平均数作为同期的基金折价指数。表2．7列出了12只样本基金的折价之间以及
与基金折价指数之间的Pearson相关系数。表2—8列出了12只样本基金折价的变
动之间以及与基金折价指数变动、市场收益水平之间的Pearson相关系数。数据采
用2000年1月至2003年4月的周数据。
从表2．7、表2．8中可以看出：
1、不同基金的折价之间具有较高的正相关系数，最低的也有O．54，说明不同
基金的折价水平之间是高度正相关的。这与我们的理论推断相一致：不同的基金
具有相同或相似的投资者群体，也就是说，它们构成了某一组特定的投资者偏好
的投资范围，因此这组特定的投资者情绪的变动将导致不同基金折价水平之间发
生联动，属于范围偏好投资引发的联动效应。
2、不同基金折价的变动之间的相关系数大小不一，有正有负，最大达到O，94，
最小达到．0．22。这表明，不同基金折价的波动幅度不相同，每只基金在折价波动
程度上都有自己的特性。我们认为，这是因为在现实市场中，尽管封闭式基金投
资者(范围偏好投资者)的情绪波动会对所有封闭式基金的折价水平产生影响，
但对不同基金折价水平波动的影响程度却是不同的。
袁2-7 12只样本基金折价之间以及折价指数间的Pe2r$oll相关系数(2000．1-2003．4)
价值型成长型平衡型优化指数型折价
基金
开元安信裕阳普惠兴华金泰安顺寨和同益普丰景福兴和指数
开元1．00
安信0．89 1．00
裕阳0．96 O，8l l 00
普惠0 85 0 82 0．80 1．00
兴华O．83 078 0．84 0 84 1 0{3
金泰0．92 0．88 0 86 0．93 0．78 l 00
安顺O 89 0．95 0 84 0 86 0 86 0 87 1．00
泰和0．86 0 89 0．79 0 89 0 8l 0 87 0．93 1，00
同益0 90 0．9l 0 82 0．93 0 78 0．96 0．92 0 90 1．00
普丰0．78 0．77 0．75 0．93 0 79 0．85 0 87 0．87 0 87 1_00
景福0．54 0 55 0．59 0．69 07(J 0．60 0．68 0 63 0．61 0．85 1．00
兴和0．79 0 83 0．75 0．85 0 85 0．78 0 94 0．90 0 84 0．9l 0．76 1．Oa
折价指数0．94 0．93 0．9C O 95 O．89 0．95 0．97 0．94 0 9∈ 0．92 0．72 0 92 1 0(I
表2-8 12只样本基金折价变动、折价指数变动及市场周收益率问的Pearson相关系数(2000．1-2003．4)
价值型成长型平衡型优化指数型折价指上证周深证周
基金
开元安信裕阳普惠兴华金泰安顺泰和同益普丰景福兴和数变动收益率收益率
开元1．00
安信o．87 1．Oo
裕阳0．94 0 80 1．0(3
普惠-008-0．22-0 01 1．00
兴华0．47 0．18 0．59 0 46 1．00
金泰0．49 0．48 0．45 0，57 0．28 l 00
安顺0．90 0．92 0_85 ．0．14 0 31 048 l 00
泰和O 38 0．39 0 35 046 0．2l 0．65 o，43 1 OO
同益o．48 o 52 O．39 0．54 0．15 0．91 o．50 o．69 l 00
普丰．0．19-022．018 0．88 o．17 0 54．018 0．58 0 58 1 oo
景福-0．14-0 16-o．13 0 77 0．15 0．51．013 0 57 o．52 o．87 l 00
兴和0．25 0．24 0．22 0，20 0．32 O．22 0 34 o 48 o．29 0，34 043 1 oo
折价指数变动0 77 0．68 0．76 0．51 o．58 0．84 0 73 0 73 0 82 0．44 0．44 046 l 00
上证周收益率-011-0 09．014 —0．06-o．1C ．0 01．0．09．o．08一002 0 ol o．10 0．04 ．o．09 1 00
深证周收益率-0，08-006．0ll 一0．03-o．04 O．03．o．06一o．05 0 0l 0 02 o．13 o、08 一O．04 0．95 l OO
39
3、相同投资风格的各只基金的折价水平之间、折价的变动之间的相关系数一
般相对较大，表明存在较强的正联动性，如表2．7和表2．8中的各价值型基金之间、
各成长型基金之间、各优化指数型基金之间、以及各平衡型基金之间。
对此，我们认为，尽管不同风格的基金具有相同或相似的投资群体，但在这
些投资者看来，它们具有不同的投资风格，分属于不同的投资类别。因此，相同
投资风格的各基金的折价之间的联动性除包含有范围偏好投资引发的联动效应
外，还应包含有类别投资引发的联动效应，所以应该会表现出相对更强的联动性。
而从表2-8中可看出，各价值型基金之问的相关系数比各其他风格基金之间的相关
系数大，表明在样本期内，这些基金的价值型投资风格得到了投资者的认同。而
其他风格的各基金之间的相关系数相对较小，这可能是因为这些基金的投资风格
差异化不十分明显的缘故。
4、各基金折价的变动、基金折价指数的变动与市场收益水平之间没有发现显
著的相关关系。这可能是因为相对于整个市场，基金拥有自己特殊的一类投资者
群体，影响基金折价水平的投资者情绪与影响市场收益的投资者情绪是不同的，
因此两者之问不存在显著的相关关系。
(二)基金折价指数的变动与不同规模股票组合的收益率之间的相关性
按照范围偏好联动理论，可能存在这样一些证券组合，尽管它们与封闭式基
金在基本面上没有任何关联，但这些证券与封闭式基金拥有相同或相似的投资者
群体，或者说共同构成了某一类投资者的偏好投资范围，那么影响封闭式基金折
价程度的投资者情绪，应该也会同样影响到这样一些证券组合。因此，当我们控
制住市场收益因素后，这些证券组合的收益应与封闭式基金的折价之间相关。由
于是相同的投资者情绪影响着这些证券组合和封闭式基金，那么当基金折价程度
减小时，这些证券组合的收益也应该变高，反之亦然。
虽然理论自身不能指出与封闭式基金受相同的投资者情绪影响的证券具体是
哪些，但对美国市场的研究表明，小公司股票满足这一要求。为此，我们沿用这
一思路，将我国证券市场上的股票按市值大小进行组合，考察我国封闭式基金折
价与小公司股票收益率之间是否存在这种关联性。我们使用如下的回归模型：
R∥=Po+届ADISC,+岛＆Ⅲ，+卢j—％~正，+‘
其中，IADlSC。：DISC。一DISC。，DISC，为t时点的基金折价指数。RtⅡt为
沪市周收益，用上证指数的周收益率代表。R*“。为深市周收益，用深证成指的周
收益率代表。样本期选取1999年1月1日至2003年4月25日。
R。。是我们所构造的一个规模组合的周收益率，其构造如下：首先，将沪深两
市所有上市A股按照1998年最后一个交易日的流通市值从大到小排序，将其平均
分为10组，计算出每组中的股票在1999年的周收益率，取其算术平均数作为该
市值组合的周收益率；然后再以1999年最后一个交易日的流通市值对所有股票排
序并平均分为10组，计算每组股票在2000年的周收益率，依此类推至2003年4
月25日。回归结果见表2-9。
表2-9 模型Rp，=屁+届△嘲+屈＆证f+屈＆、证f+Gt的回归结果
规模组合芦。一1 ，2 卢3 Adjusted— F值
0．1985 0．0407 1．3120 ．0．3064
0(最小) 0．770 228．34
(1．653) (0．867) (12．10) (．3．221)
1 0．1618 0．0397 1 2550 ．0．2440
0．845 373．08
(1．710) (1．075) (14．70) (．3．258)
0．1107 0．0320 1．2399 ．O．1968
2 0，878 490．79
(1．298) (0．959) (16．11) (一2．913)
0．0242 一0．0080 1．178 -0．1490
3 0．906 652．93
(0．330) (．0．278) (17．82) (一2 57)
0．0682 0．0247 1．037 -0．034
4 0．926 846．51
(1．084) (1．003) (18．26) (一0．686)
0．0284 O．0127 1．008 0．0032
5 0．933 955'33
(0．433) (O．542) (18．64) (0．067)
加．072l O．0182 1．0401 ．0，0476
6 0．943 1131．91
(．1．339) (0．864) (21．41) (．1 116)
加．0539 0．0328 0．9877 0．0229
7 0．956 1477．47
(．1．119) (1．744) (22．72) (0．601)
-0．0277 0，0097 O．8474 O．1699
8 0．973 2463．25
(．0．728) (0．654) (24．68) (5．64)
．0．0762 ．0．0071 0．642 O．3524 9(最大) 0．960 1628．30
(．1．633) (+0．387) (15．24) (9．535)
从表2-9中可以看出：
1、基金折价指数变化的回归系数口。值在统计上均不显著，表明各规模组合
的收益率与封闭式基金折价变化之间并不存在非常显著的关联变动。
2、卢．随着投资组合市值的增加基本呈现单调下降趋势，从O．0407(最小市
值组)下降到一0．0071(最大市值组)，并只有最大市值组的口．为负。即当基金折
价程度变小时，大市值股票收益率变高，而小市值股票收益率变低。这与美国市
场上的结论刚好相反24，基金折价与大市值公司之间存在着联动现象。
对此，我们认为这与我国证券市场上具体的投资者结构以及特殊的市场环境
有关：
1、与美国市场不同，在我国市场上，以封闭式基金作为偏好范围的投资群体
主要是机构投资者，并且以保险公司为主，而保险公司是不能直接入市投资于各
股票的。这样的市场投资者结构就可能造成封闭式基金与各规模组合的投资群体
是不尽相同的，各自受到的是不尽相同的投资者情绪的影响，它们之间也就不存
在非常显著的关联变动。
2、在我国市场上，从公布的基金投资组合来看，基金通常倾向于持有大市值
股票，因此当大市值股票表现好时，投资者可能会较为认可基金经理们的专业投
资能力，看好封闭式基金，将基金价位推高，于是基金折价程度降低。这样就产
生了我国证券市场上封闭式基金折价的变动与大市值公司股票的收益率之间的联
动现象。
至此，对于我国封闭式基金折价中的联动性，我们主要采用行为联动理论中
的范围偏好联动理论进行了解释和验证。而随着我国证券市场上投资者结构和市
场环境的变化，这些联动模式应该会出现新的变化。
综上所述，本章的实证分析发现，中国证券市场上存在着显著的行为联动效
应，而且，由于中国证券市场与美国证券市场在投资者结构、行为特征以及市场
环境诸多方面均存在差异，所以与美国市场上的行为联动现象相比，中国的联动
性案例具有自己的特色，我们认为这是与中国特殊的市场环境和投资者行为特征
密切相关的。
联动效应在我国证券市场上普遍存在，我们这里只是选取了两个比较有代表
性的案例进行实证研究。对于其他联动效应，例如价值型股票的联动、小公司股
票的联动等等，我们相信还有大量的工作可以做，以便更深入地理解我国证券市
场上的股价行为。
24 Lee，Shleifer和Thaler(1991)的研究发现，在美国市场上，由最小公司股票组成的组合
中，个人持股比例最高，因此与封闭式基金折价变动之间的关联性摄强。随着公司规模的增
大，个人持股比例越来越小，关联性变动越来越弱。
42
第三章中国板块现象与板块投资策略
板块现象在中国证券市场上非常显著，它是指某一时期内，与某一板块事件
相联系的一些股票的价格涨跌呈现出明显的关联性，它实质上是一种典型的联动
现象。板块事件则是指引起板块现象的事件，可以是带有某种行业特色、地域特
征性质的事件，如行业板块、区域板块；也可以是随着经济形势的发展变化不断
涌现出的某种概念，如概念板块、重组板块等等。
针对中国证券市场上如此显著的板块现象，证券分析人士们提出了板块投资
策略”。本章尝试运用联动性的基本面和行为理论对中国板块现象的特点、性质
和形成做一解释，并讨论板块投资策略及其可行性问题。
第一节中国板块现象
一、中国板块现象的特点
中国的板块现象具有三个显著特点：(1)一组股票整体表现上胜于市场；(2)
同一板块内各只股票走势具有一致性，关联变动，即“同涨同跌”；(3)高频度的
板块轮换。
板块现象中，板块内部各只股票收益发生联动，说明板块内的这些股票出现
了以板块为范围的系统性风险，而且该系统性风险与某一事件高度相关，这一事
件就是板块事件。那么这种联动，既有可能是基本面因素引发的基本面联动，也
可能是由投资者行为因素引发的行为联动，或者二者兼具。其关键则在于板块事
件的性质。
值得注意的是，这里的板块现象与传统的行业板块是不同的，传统的行业板
块效应是以行业基本面的变化为基础的，而板块现象则不全是，某些情形下可能
甚至根本就没有基本面的支撑。这也是我们将其单列一章进行讨论的原因。
25 又名资产类轮换策略。
二、中国板块现象的典型性和投机性
与有效市场相对的是投机市场。在非完全有效的现实市场中，噪声交易行为
大量存在，并可能对股价产生长期均衡的影响，使股价远远偏离股票的基础价值，
这时就会形成投机。我们考察市场和证券价格的有效性时，实际上也是在探讨市
场和证券价格的投机性。显然，如若某些板块现象中包含着行为联动性，那么这
些板块现象就可能具有一定的投机性，只是程度大小不同而己。
衡量股价的投机性有两个指标：(1)市盈率，它静态反映股价，市盈率明显
偏高则可能存在“泡沫(bubble)”；(2)超额收益率，它反映股价的波动，定义为：
R，=ln(p，+d)一h(p，-1)一ln(1+R r)，式中只、p，_1分别为股票在时点t和卜1
的价格，d为f时的股利，R，为f时的无风险收益率。
根据这两个指标涉及的股票数量不同，何诚颖(2001)将股市投机现象分为
三种26：(1)大盘投机，指市场中大部分股票整体走势明显偏离基础价值；(2)
板块投机，指某一板块的股票整体走势明显偏离基础价值；(3)个股投机，指某
些个股走势明显偏离基础价值。通常，大盘投机、个股投机较易识别，因为大盘
投机涉及的股票数量较多，并且有公布的市场指数让人们了解投机程度；个股投
机表现为个股股价剧烈波动，交易量激增，例如庄股短期的连续涨停等等。
相对而言，板块投机则不太容易判断，这可能是因为：(1)板块投机中的平
均市盈率、超额收益率异常程度介于大盘投机和个股投机之间，不会出现太大异
常；(2)板块投机现象具有中国特色，西方文献较少涉及，中国理论界也较少研
究这一现象。
然而，在中国证券市场上，研究板块投枫现象非常重要，因为：
l、与大盘投机相比，板块投机具有高频度，往往以月、日、时为单位，而且
可以在大市平稳时发生，雨大盘投机的波动周期较长。而且，大盘投机往往是板
块投机的结果，特别是近几年中国股市大行情往往是由板块行情发动的。27
2、与个股投机相比，板块投机所涉及的股票数量、资金量要大得多。而且，
26 见何诚颖：《中国股市“板块现象，，分析》，《经济研究》2001年第12期。
27 阙君蓉(2000)实证考察了我国证券市场1996年和1999年行情，发现两次行情涉及的主
流板块都包含了100支以上的股票(仅沪市)，这些股票在行情中的股价走势相类似，涨幅都
远超过100％，成交量和成交额都位于前列，显示当时市场的主流资金都明显介入其中。这也
表明，大行情中确实存在着主流板块，而大行情的产生也离不开主流板块的推动作用。
44
个股投机与板块投机往往有很大关系，
市场上出现的某些系别股票群等等。
因此，对中国板块现象进行研究，
常重要的参考价值。
如庄股往往离不开板块行情的配合、以及
不论是对投资者还是对监管者，都具有非
三、中国板块现象的形成与投资者行为
板块现象的形成显然与投资者的行为特征有关。联动性理论和行为金融理论
中的噪声交易理论为这一现象的解释提供了理论工具。
首先，对于板块现象的第一个显著特点——板块内的股票整体表现上胜于市
场，席勒(Siller，1989)关于两类投资者(噪声交易者和信息交易者)的假说提
供了一个解释。他认为，市场上存在两种类型的交易者：“噪声交易者”，这些人
追求风潮和狂热，易于对可能影响未来股价的信息做出过度反应：“信息交易者”，
根据信息进行投资。信息交易者了解板块事件的内涵和背景，清楚地知道板块事
件对股票价格的影响程度，他们根据板块事件选定了某一板块，由于看好板块事
件对板块内股票的影响，因此会大量买入板块内股票，同时他们的买卖行为对市
场构成一种信号(signal)，会诱导噪声交易者进行跟风买卖，最终推动整个板块价
格上涨，形成板块现象。
但是Shiller的解释也有不足之处：(1)不能解释板块内的联动现象，因为按
其假定，投机可以表现为整体市场发生的大盘投机或零散进行的个股投机28，未
必一定会形成板块投机现象，即未必会发生联动现象；(2)不能解释板块现象中
的板块轮涨，因为板块现象中的轮涨现象表明，两种投资者对各板块内证券的需
求是不断变化的，他们随着时间的变化而看好不同的板块。
对于板块现象的第二个显著特点——板块内各只股票收益的联动性(即板块
联动)，联动性的基本面和行为理论，尤其是后者，可以提供一个较为合理的解释。
按照这一理论，根据板块事件对板块内的各只股票的基本面是否具有实质性影响，
我们可大体将板块联动现象分为以下两种：
1、基本面联动与行为联动性并存的板块联动现象。如果板块事件对板块内各
只股票的基本面有着相似的影响，就会引发基本面的联动，但通常来看，板块事
28而大盘投机和个股投机用“羊群效应”、“过度反应’’等就可以解释。
45
件对板块内股票市场走势的影响大大超过了对基本面的影响程度，此时板块内的
联动中除了基本面联动，还有一部分是由于投资者的行为因素所致，属于行为联
动性。较为典型的案例有行业板块、重组股板块，应该说，它们的联动可能不仅
仅包含基本面的联动，也会包含着一部分行为联动性，即存在着一定程度的板块
投机。
2、几乎完全来自行为因素引发的板块联动现象。如果板块事件对板块内各只
股票的基本面基本上没有实质性影响，那么此时的板块现象将是由噪声交易引致，
属于行为联动效应，是板块投机。更进一步，根据行为联动理论，我们又可以将
这些行为因素引发的板块联动现象大体划分为类别投资联动和范围偏好联动两
种。前者典型的案例有概念股、ST板块、价值型板块、成长型板块、指数样本股
板块等等，后者典型的案例有区域板块、封闭式基金板块等等。值得注意的是，
这两种行为联动性往往不能够很明确地区分开，甚至很有可能混杂在同～板块的
联动之中。
然而，无论板块事件对板块内各股的基本面是否具有实质性影响，也无论这
种影响是大是小，我们可以肯定的是，这种板块事件的识别，为投资者对市场中
股票的分类提供了～个先决参考，这样就会强化投资者对该板块内各股确实是属
于同一投资类别的认同感，一旦投资者形成这样一种信念，由此引发的类别联动
效应将使板块现象更为显著和突出。
联动性的基本面和行为理论可以很好地解释板块内各股的联动，但却无法解
释板块现象的轮换性，即“板块轮涨”现象。板块轮涨是中国证券市场上板块现
象的一个非常重要和显著的特点，板块轮涨长以月计，短以天计、时计，高频度
的板块轮涨现象显然是与板块的基本面相对稳定、连续性特征不相符的，这也从
另一个角度印证了板块现象中所存在的行为联动性，印证了中国板块现象的投机
性。
其实，在国外成熟市场上也可能存在某种“板块”现象，如美国S&P500指数
在1998年底的市盈率达到了32左右，而战后的平均值只有15(Siegel，1998)，也
就是说，在1998年底，投资者要用双倍于历史的价格来购买美国S&P500的股票：
还有“小公司效应”、“价值股效应”29等，它们实际上也属于板块现象，可以用
29小公司效应是指小公司股票的平均表现胜过市场平均水平，价值型效应是指价值型股票的
平均表现胜过市场平均水平。
46
行为联动理论中的类别联动性解释。但是它们的这种板块现象通常不会具有“高
频率轮换”这一特点，这是与中国板块现象最大的不同。
那么，为什么在中国的市场上，会出现如此高频率的板块轮换现象?例如，
今天某只股票作为钢铁板块的领涨股票，与钢铁板块内各股联动；一个星期后却
作为大盘股板块，与其他一些大盘股联动呢?若仅用类别联动理论来解释，这只
股票的投资类别在中国投资者的眼中，为何会转换得如此迅速?
为解释这一特点，我们认为，何诚颖(2001)提供的一个假定非常有意义。
他认为，在中国的证券市场上，“信息交易者”之间存在共谋性。信息交易者是理
性投资者，以利益最大化为目标，对信息掌握也较充分，为某种共同利益可能联
合行动。实际上，特别是当市场仍不完善、不成熟的时候，在信息交易者与噪声
交易者的博弈中，完全可能出现共谋行为。这样，为了从板块的行为联动(非理
性联动)中获利，某些信息交易者有可能联合行动，利用板块事件左右投资者的
投资分类判断，一致发动一个板块的非理性联动行情，利用噪声交易者的狂热将
这一板块股价推高之后获利了结，既而寻找新的板块热点以资利用。
而在成熟市场上，由于交易者众多，股票规模大，数量多，投资者相对成熟，
在这样的市场上仅仅借助一个板块事件发动板块行情，其风险和成本是相当高的，
除非这种板块事件非常之有说服力，足以使整个市场相信这一板块确实属于一个
投资类别，例如价值型板块、小公司板块、指数样本股板块等。更不用说高频率
的板块轮换，其成本和风险很可能是无法想象的。
因此，中国板块现象的高频轮换性实际上也印证了中国板块现象的过度投机
性，证明了这些板块现象中存在着过多的行为联动(非理性联动)。
四、中国板块现象的现实背景
中国的板块现象如此之典型，投机性如此之强，与中国特殊的市场环境、投
资者市场结构和投资者行为特征是有关系的。
更具体地来看，中国市场上的投资者包括个人投资者(即散户)与机构投资
者，并以个人投资者为主。其中，个人投资者一般专业素质较低，受财力、能力
和时间的限制，无法对影响股价的基本因素，例如宏观经济状况和上市公司的经
营和财务状况，进行全面细致的分析，他们所能关心的是政策、消息等一类看似
信息的噪声对股票市场大势运行的影响，跟风行为严重，构成了噪声交易者的主
47
体。机构投资者相对而言更为专业化，构成了信息交易者的主体，主要包括：(1)
证券投资机构；(2)非证券投资机构如上市公司和企业；(3)私募基金；(4)证
券投资基金。
值得注意的是，从理论上看，机构投资者应该更为理性，能够有效判断和处
理相关信息，并依据信息做出自己的决策，因而会更看中企业的基本面，倾向于
长线投资，从而能提高证券市场的有效性，因此，机构投资者不应成为投机的主
要力量。然而，为什么中国证券市场大的行情及板块轮涨现象主要是机构投资者
发动的，机构投资者往往成为市场投机的主力?
然丽，事实上，正如我们在第一章已经指出的，即使在成熟证券市场上，机
构投资者也并非如EMH中所描述的完全理性人，它们往往受到代理关系的约束，
有业绩评价的压力，同样也会有噪声交易行为，这在我们解释指数样本股的调整
效应中进行了详细讨论。而在中国证券市场上，所不同的是，机构投资者受到的
约束以及面对的市场环境不同：
1、市场竞争秩序和竞争环境的不完善、以及大量噪声交易者的存在为机构投
资者的共谋造势提供了一个相对低成本和低风险的市场环境。
中国目前的证券市场环境有如下特点：(1)市场上股票供应数量相对较少，
大量国家股和法人股不能流通，在这样的市场条件下通过资金量来左右股价，其
成本和风险相对较小；(2)新兴市场，投资者不成熟，信息不透明，市场上噪声
非常多，存在大量噪声交易者。
市场中大量噪声交易者的存在，使得机构投资者往往联合行动，制造行情，
让大量噪声交易者跟风，从中谋利，即机构投资者出现共谋行为。前几年这种共
谋投机行为主要表现为大盘投机、个股投机(庄股)，但随着监管力度的增加和个
人投资者的更为成熟，这种共谋行为现在更倾向于向板块投机转变，因为板块投
机更具隐蔽性，更容易使投资者相信出现了实质性利好。
2、机构投资者受到来自资金供给方面的巨大压力。包括：
(1)所获得的违规资金的压力。众所周知，中国证券市场一直存在大量的违
规资金，来源主要是银行资金、上市公司资金等。这些资金存在到期返还以及面
对处罚的风险，因此这些资金更具有短期性和投机性。
(2)来自投资方和贷款方的资金压力——业绩压力。由于机构投资者大多是
代人理财，面临着巨大的业绩压力；贷款方也会非常关注其抵押证券的市价。这
种业绩压力会使他们实行以业绩评价为导向的交易策略，而在中国目前特殊的市
场环境下，利用资金实力进行投机对他们来说，也许是一个不错的选择。
至此，我们就不难理解，为什么中国证券市场大的行情及板块轮涨现象主要
是机构投资者发动的，机构投资者往往成为市场投机的主力的问题了。
五、对监管者的启示
可见，中国的板块现象表现出显著的非理性联动和较强的投机性，股价中信
息含量有限，往往与均衡价格差距较大，股价中较多反映的是噪声因素，这将严
重的影响到我国证券市场的有效性，从而破坏证券市场配置资源的效率。
证券市场上，如果噪声的均值能够趋近于零，这个市场可以被认为有效率的。
但是，如果噪声在较长时间内、在较大幅度上出现，其均值不趋近于零，那么该
市场就是缺乏效率的。如果噪声交易者过多，理性交易者过少，那么非理性投机
行为就会盛行，巨大的噪声交易者风险将使套利受到极大的限制，理性交易者就
无法起到稳定股价、使股价向基本价值靠拢的作用，证券价格中信息的含量将减
少，噪声的因素增加，价格有可能剧烈波动并且长期偏离基本价值。
行为金融的学者们较为重视噪声交易者在金融市场上制造风险的作用，以求
更好地解释金融市场上的种种异象，为投资者寻找新的投资策略，如有关的动量
交易策略、反向交易策略等等。
但是，对于监管者，对于新兴的不成熟、不完善的证券市场，就应该更注重
理性交易者所起的平衡稳定市场作用，减少理性交易者套利的风险和成本。因为
在当前的市场环境中，即使一部分理性交易者认识到某些非理性的价格现象，但
是如果对这些非理性的现象进行套利，他们将面临着巨大的噪声交易者风险(即
噪声交易进一步扩大导致价格更为非理性)和市场风险(来自市场制度不完善导
致的种种风险)，此时，套利的市场纠错机制将失效，市场将处于非有效状态。而
一旦噪声交易者的收益高于套利者，在示范效应的影响下，市场上的交易者就可
能会模仿噪声交易者，甚至原本理性的套利者也可能会转变为噪声交易者，这样
噪声交易者的价格破坏作用就变得非常之大，具有扩展性。
因此，要加强我国证券市场的有效性，一方面，要形成一批有影响力的理性
交易者群体，减少套利者所面对的噪声交易者风险；另一方面，要加强证券市场
的制度建设，解决国有股、法人股流通等问题，减少政出多门等造成的政策性因
素对股市的影响，减少市场竞争的无序性、信息的垄断性和运行机制的不规范性
等市场结构性因素所造成的市场风险。
第二节板块投资策略
针对中国证券市场上显著的板块现象，证券分析人士们提出了板块投资策略，
即通过分析历史数据寻找当前的热点板块进行投资，这种交易策略也称作“资产
类轮换”策略，它的特点在于在板块层面上进行投资，因此其关键点就是板块和
板块事件的识别。
一、板块投资策略的现实意义
正如某些证券分析人士所指出，中国证券市场的投资模式正在进行一次重大
变革，投资模式从以“自下而上”为主的模式，逐步向以“自上而下”为主的模
式转变，投资研究层面从个股层面开始向板块层面转变。
造成这一转变的原因主要有三点：
1、市场快速扩容。早期的中国证券市场由于股票数量少，对板块进行研究还
不如直接对个股进行研究。而当上市股票达到一定数量时，股票的群体特征开始
显现，板块研究才有意义，并且研究一个股票群体的成本耍远远小于挨个股票研
究的成本。
2、投资者结构发生变化。2000年后市场中的机构投资者比例逐步增大，投资
者结构正在逐渐发生转变。机构投资者的资金规模和风险控制要求决定了他们会
采取分散化的投资风格，而分散投资策略之～就是对板块进行操作，将资金配置
在不同的板块上。
3、“庄股”时代的终结。随着证监会对“庄股”的严厉打击，以操纵个股来
获利的方式已成为历史，而且风险巨大。通过分析股票群体特征来超越市场的方
法成为一种新的尝试。
因此，研究板块投资策略具有很强的现实意义。
二、板块现象的识别
要在板块层面上进行投资，首先要求我们可以正确地识别板块。我们以何诚
颖(2001)提供的板块识别方法为基础简要介绍板块投资策略。
(一)相对收益率指标法
用相对收益率指标盯来表示属于某一板块的股票相对市场的超额收益率。cry,
表示股票i在f时的相对收益率：
cr,，=％一k， (式3-1)
其中，％为股票i在t时的收益率：ril=只／P。，一I(只为股票i在f时的收盘
价)；‰为市场指数m在t时的收益率。在t-I～r时间段内股票发生送配股或现金
分红时，式中只／只。。应作相应调整，调整公式为：
囟’毒堋蝎M1 x唯P配)i,t-I
(芦’2景“1+一)×(l+xz-xz x×c1+x3 x寺c⋯ 唯“ 专拭3-2’
其中，‘、z：、x，分别为送股、配股和现金分红比例，％为配股价，珞为
股票在除权目的收盘价。
首先，用板块组合的整体相对收益率CR来表示板块现象的第一个特征：一组
股票表现整体上优于市场。n只股票在f时的整体相对收益率CR为：
CR2吉善％ (式3-3)
其次，用板块组合的整体相对收益率CR的标准差来表示板块现象的第二个特
征：板块内股票的联动性。H只股票在t时整体相对收益率CR的标准差昂。为：
6cR=弹(式3-4)
当cR值越大、％。值越小时，这n只股票的板块现象越显著；反之则不显著。
(二)图象法
如果将市场中全部股票的cry,值按大小从左向右排列，并且使q，相同或相近的
股票依股票代码大小从上至下均匀排列，则形成如图3-I所示的一个矩形。然后，
再将某一板块内的H只股票在该图中描出，则形成一个如图所示的阴影区域r。显
然，当阴影区域越靠近右边，且矩形越窄小时，则板块现象越强。
(服慕代码)
(三)修正指标
图3-1 板块现象识别图
口：t(相x,i收益率)
板块现象强度指标需要反映的是某一板块事件丁导致的某一组股票的市场走
势特征，而相对收益率所反映的是市场各种因素(包括板块事件与非板块事件)影响
的结果，因此该指标未能准确反映板块事件的影响程度，需要对它进行修正。
假定在没有板块事件的影响时，股价走势符合CAPM模式，则此时股票的收
益率为：
E(，Jf)=，，+屈(k，一，r) (式3-5)
其中口来自于单因素模型：矗=口。+屈，m。+s一
那么单纯板块事件下的相对收益率则为：
cl，仕=■一E(‘) (式3—6)
修正后板块现象的强度指标变为：
CR佳=!n妻i_--Y‰
‰怪=
(式3．7)
(式3-8)
根据板块现象的这些强度指标，借助现代计算机处理数据，我们可以用图象
识别板块现象，预测即将轮涨的股票板块。但这种板块现象的识别是建立在已经
发生的板块事件的基础上，而股市是一个“变化”多于“规律”的世界，过去活
跃的板块并不意味着将来也会活跃，未来活跃的板块可能缘于一个崭新的板块事
件，这就要求我们从股票的历史数据中通过量化分析较早、较准确地识别板块事
，●，●L
件的存在。
三、板块事件的识别
为识别板块事件，何诚颖(2001)提供了一个较简单的方法。假定现在有n
只股票构成的某一板块的CR值较大，舅。值较小(或两值分别有变大、变小趋势)，
则n只股票可能构成某一板块事件r下的板块。
为确定这一板块事件的内涵，首先列出一组可能影响这组股票走势的一组事
件正、疋、．．．、L，再估计出每一事件与每只股票的关联度值k。(『_1、2、¨．、
m，为事件数量；i=1、2、．，、门，为股票数量)。例如，如果事件丁内涵为某地区，
则在此地区内的股票对应k。为1，此地区外的股票对应k。为0；如果事件r内涵
为环保，则依各只股票与环保事件的关联程度大小，分别将其对应的k，．值赋为1
到0之间的数值。这样就得到m组数据：h．(k11、k12、⋯⋯七l。)、k2，(七21、
k2：、⋯⋯k：。)、⋯、k。，(k。。、k。：、⋯⋯k。。)。计算出每组数据的算术平均值
和标准差，则平均值最大、标准差最小的那组数据对应的事件就是板块事件。即
板块事件满足以下条件：{叁
四、板块投资策略的可行性
(式3-9)
(式3．10)
对于板块投资策略，彭艳(2002)采用我国证券市场2000年1月4日至2002
年7月23日深沪两市的历史数据，较为系统地考察了分板块投资策略在我国股票
市场的可行性。
他分别按股票市净率大小、流通股本大小、行业不同、地域不同、是否重组
股票分类，计算出各分类指数；然后比较分类指数与国泰君安综合指数(代表市
场的基准指数)的差异，从累计超额收益率和超额收益增长趋势的角度找出其中
表现突出的分类指数；再进一步分析这些分类指数的风险类指标(周收益率标准
差、口值、月2系数)和经过风险调整后的收益指标(Sharpe指数、Alpha值)，以
确定该板块超越市场的显著性。
其分析表明，风格效应、规模效应、行业转换以及地域轮换效应明显存在于
我国证券市场中，因此他认为分扳块投资是可行的，并且可以利用这些特征进行
资金配置以优化投资。具体来说：
1、从投资风格角度看，2000年2月份以后，市场盈利模式由成长型组合转向
价值型组合。
2、从规模角度看，小盘股票组合保持着高回报特性，并且高回报并未带来高
风险；在市场出现阶段性底部时，将资金更多地配置在“小盘股组合”上，可以获得
超越市场的收益。
3、从行业角度看，采掘业、造纸印刷、金属非金属、纺织服装、批发零售、
机械仪表等六个行业具有稳定超越基准指数的趋势，而通信电子等行业则表现出
大的波动性。投资前者获得超额收益的保险度最高，投资后者虽可能大大提高投
资业绩，但要承受时机把握不当的风险。
4、地区轮换效应比行业轮换效应更为显著，不同地区在不同的时间段表现出
高低不同的超额收益，根据地区政策倾斜等因素的变化，进行地区配置，可获得
更高的投资收益。
5、重组板块具有“高风险、高收益”的特点，然而如何划分和识别重组特征
是这类投资组合走赢市场的关键。
可见，我国目前的证券市场为板块投资策略提供了一个可操作的空间。在行
为金融的领域寻找有效的投资策略，也许，对于我国目前这个尚缺乏有效性的证
券市场，板块投资策略将为投资者提供一条崭新的思路。
总的来讲，将行为分析引入金融理论与实践是金融学发展的一个新的趋势。
在西方国家，行为分析在实践中运用得越来越多。例如，纽约的Dreman资产管理
公司就是基于心理学研究的先驱：在美国一些新的投资管理公司都提供行为分析
方向的建议甚至成立了心理与市场研究部；许多大学的研究所也开始支持这项研
究。我们相信，行为金融具有美好的前景，将使金融学更贴合实际经济，并能为
证券市场的参与者、研究者、分析师以及监管者等各方提供一个崭新的舞台。
结束语
本文从理论到实证，对证券间收益的联动效应进行了较为系统和深入的探讨
和研究，所得主要结论如下：
首先，从理论上看：
l、联动性理论包括基本面联动理论和行为联动理论两种。基本面联动理论认
为证券间收益的联动性源于证券基本面变动的相关性，即资产价值的理性决定因
素(如现金流或折现率)的相关性。行为联动理论认为，除基本面的变动外，投
资者的交易模式也会通过引发对某些不同证券的需求的相关变动，给这些证券的
收益之间带来联动性。
2、行为联动理论包括类别投资联动理论和范围偏好联动理论。前者认为证券
间收益的联动效应是由于投资者将一些不同证券归为同一类别，然后将资金在这
一类别的证券与其他类别的证券之间进行转移投资，从而使同一类别内的各不同
证券之间产生联动效应；后者认为是由于一些投资者常将他们的交易限定于一个
给定的偏好证券集造成的。
3、一般来看，证券间收益的联动性可能来自三个方面：基本面变动的联动性、
类别投资带来的联动性、范围偏好投资带来的联动性，后两者都属于行为联动性。
其次，从对中国证券市场的实证检验来看：
l、在上证180指数第一次样本股的调整事件中，我们考察了所调整的股票在
调整后与该指数联动模式的变动情况，发现基本面变动引起的联动性的变化非常
显著，而行为因素引起的联动性的变化虽然明显存在，但并未呈现出某种固定的
模式。
2、在对我国封闭式基金折价中的联动效应的考察中，我们发现不同封闭式基
金的折价之间存在着很强的关联性，认为这种关联性主要是行为因素所引起的，
而且主要来自范围偏好投资。并进一步考察和分析了不同规模组合的收益率与封
闭式基金折价水平变动之间的关联性，与Lee，Shleifer和Thaler(1991)在美国市
场上发现的基金折价与小公司之间存在着范围偏好的联动现象相反，我们发现在
我国市场上，基金折价与大市值公司之间存在着联动效应。
3、笔者认为，以上两个案例的实证结果与我国证券市场特有的市场环境、投
资者结构和行为特征密切相关。
4、对于中国特有的板块现象，联动性的基本面和行为理论，尤其是后者，可
以提供一个合理的解释。中国板块现象的高频轮换性表明这些板块现象中存在着
过多的行为联动性(非理性联动)，印证了中匡I板块现象的过度投机性。此外，我
们认为，目前板块投资策略具有现实意义与可行性。
联动效应在证券市场上普遍存在，我们相信，在联动性的理论和实证研究领
域进一步深入探讨，将是非常有意义和有趣的工作，并希望本文能够对国内目前
为数不多的该领域的研究文献做出～点补充。
参考文献
程兵、张晓军、姜铁军、粱衡义：《上证1 80指数具有良好可投资性》，中国科学院金融
避险对策研究组，2002．12
陈很荣、吴冲锋：《基于噪声交易理论的对策博弈分析》，《预测》，2001．1
顾娟：《中国封闭式基金贴水问题研究》，《金融研究》，2001．11
何诚颖：《中国股市“板块现象”分析》，《经济研究》，2001．12
金晓斌、高道德、石建民、刘红忠：《中国封闭式基金折价问题实证研究》，《中国社会科
学》，2002，5
6． 金晓斌、何旭强、吴科春、商道德、张志强：《投资者行为、市场风险收益特征与交易策
略的有效性》，深交所研究成果获奖论文综台研究类成果一等奖，2002
7． 吕继宏：《沪深股市板块联动的实证分析》，天同证券研究所，和讯网，2000．11．6
8． 彭艳：《分板块投资在我国股票市场中的可行性及相应的投资策略分析》，国泰君安证券
研究所．2002
9． 阙君蓉：《沪深股市波段行情中主流板块成交量特征的实证研究》，华西证券研发中心，
和讯网，2000
10．史代敏：《中国股票市场波动与效率研究》，西南财经大学出版社，2002
1t． (美)史莱佛：《并非有效的市场：行为金融学导论》，北京，中国人民大学出版社，2003
12．王金沿：《国有股减持下的板块分化》，兴业证券研发中心，和讯网，2002
13．王小刚：《选股型vs指数化投资策略》，立峰基金研究网，2002．8．27
14．许梦桔、季玲：《行为金融理论及其投资策略》，《华南金融研究》，2002．6
15．徐益华、杨晓明：《中国证券市场效率的实证研究》，《财经问题研究》，2002．1
16．阳建伟、蒋馥：《行为金融：理论、模型与实践》，《当代经济科学》，2001．7
17．杨胜刚、卢向前：《行为金融、噪声交易与中国证券市场主体行为特征研究》，《湖南大学
学报(社会科学版)》。2002，1
1 8．谢凡：《价值型投资在中国股市的实证分析》，和讯网(www．homeway．com．cn)，2003 6．2
19．张建伟：《噪声交易、金融泡沫与金融市场多重均衡理论》，《当代经济科学》，1999 4
20
21
22
23
24
张俊喜、张华：《解析我国封闭式基金折价之谜》，《金融研究》，2002．12
张俊生：《中国封闭式证券投资基金折价交易的实证分析》，《经济科学》，2001．2
郑伟：《有效市场、混沌市场与经典投资流派及其投资策略》，《国际金融研究》，2000，9
周侃：《对上证180指数调整效应的事件研究》，上海证券研发中心，2003．6．16
Arik Ben Dor，Ravi Jagannathan(2000)，“Understanding Mutual Fund and Hedge Fund Styles
Using Return Based Style Analysis，”NBER Working Paper 91 l 1，August，
Barberis，N．and Richard Thaler(2002)，“A Survey of Behavioral Finance，”NBER Working
Paper No．9222．
26．Barberis，N．and A．Shleifer(2003)，“Style Investing,”forthcoming，Journal of Financial
Economics．
27．Barberis，N．，A．Shleifer and Jeffrey Wurglar(2002)，“Comovement，’’NBER WorMng Paper
No．8895．
28 Barberis，N．，Ming Huang and Tano Santos(2000)，“Prospect Theory and Asset Prices，”
Working Paper，September 2000 draft．
29．Barber'Brad M，and Terrance Odean(1999)，“The courage of misguided convictions
trading behavior of individual investors，”Association for Investment Management
The
and
Research，Nov／Dec．
30．Barber,Brad，TerranceOdean，andLuZheng(2000)?‘TheBeha'Vior ofMutuaI FundInvest％，”
3l
32
Workingpaper，UC—Davis．
Black，F(1986)，‘"Noise，”Journal ofFinance，41；529—43
Brett Trueman(1994)，“Analyst Forecasts and Herding Behavior，”Review of Financial
Studies，7；97—124．
Bodurtha，J．，Kim，D．，and C．M．Lee(1995)，“Closed-end Country Funds and U．S．Market
Sentiment，”Review ofFinancialStudies 8，879-918
34．Daniel，K．D．，Hirshleifer，D．and Subrahmanyam，A(1 998)，“Investor Psychology and Security
Market Under-and Overreactions”Journal ofFinance，53；1839一1886
35 De Long,J Bradford，Andrei Shleifer,Lawrence Summers and Robert Waldmarm(1990)，‘'Noise
TraderRiskin FinancialMarkets，”Journalof PoliticalEconomy 98，703—138
36．Fama，Eugene F(1970)，"Efficient Capital markets：A Review ofTheory and Empirical Work,”
JournalofFinance 25(May)
37．Fama,Eugene(1991)，“Efficient Capital Markets：II，”Journal ofFinance 46，1 575·1618
Fama,Eugene(1 998)，“Market Efficiency,Long-term Returns，and Behavioral Finance．”
Journal ofFinancial Economics．49：283—306
39．Fama，Eugene F and Kenneth R．French(1993)，“Common Risk Factors in the Returns of
Bonds and Stocks，”Journal ofFinancial Economics 33，3-56
40．Fama，E．and K．French(1 995)，“Size and Book—to-Market Factors in Earnings and Returns，”
Journal ofFinance 50，131-155
Fama,Eugene F and Kenneth R．French(1996)．“Multifactor Explanations of Asset Pricing
Anomalies，”Journal ofFinanee 51，55-84
42．Froot，K．，and E．Dabora(1999)，”How are Stock Prices affected by the Location ofTrade?，”
Journal ofFinancial Economics 53，189-216
Gongmeng Chen，Oliver Rui and Yexiao Xu(2000)，“A First Look at Closed—end Funds in
China,”WorMng Paper,Hong Kong Polytechnic University
44．Gordon Gemmill and Dylan C．Thomas(2000)，“Noise·Trading，Costly Arbitrage，and Asset
Prices：Evidence from Closed—end Funds，”City University Business School，London．
45．Greenwood，R．(2001)，“Large Events and Limited Arbitrage：Evidence from a Japanese Stock
Index Redefinition，”Working Paper，Harvard University
46． Orinblatt，M．，Titman⋯S and Wermers，R(1995)，‘'Momentum Investment Strategies，Portfolio
Performance，and Herding：A Study of Mutual Fund Behavior．’’The American Economic
Review，1088一1105．
47．Hardouvelis，G．，La Porta R．，and T Wizman(1 994)，“What Moves the Discount on Country
Equity Funds?”，in Jeffrey Frankel(ed．)，The Internationalization ofEqruity Markets，Chicago，
The University ofChicago Press．
48．Harris．L．，and E．Gurel(1986)．“Price and Volume Effects Associated with Changes in the
S&P 500：NewEvidencefortheExistence ofPrice Pressure，”JournalofFinance 41，851—860．
49．Hersh Shefrin andMeirStatman(1997)，“BehavioralPortfolioTheory,”WorkingPaper,Santa
Clara University．
50．Hirshleifer,D．(2001)，“Investor psychology and asset pricing，”Journal of Finance 56
1533·1597．
John Y Campbell，Albert S．Kyle(1993)，“Smart Money,Noise Trading and Stock Price
Behavior,”The Review ofEeonomic Studies，Volume 60，Issue 1(Jan．，1993)，1-34
52．Josef Lakonishok，Andrei Shleifer,Richard Thaler,Robert Vishny(1991)，“Window Dressing
by Pension Fund Managers，”The American Economic Review,Volume 81，Issue 2，227-23 1
53 Joshua D．Coval and Tyler Shumway(2001)，“Do Behavioral Biases Affect Prices，”
54．Kahneman，Daniel，andAmosTvemky(1979)，‘'ProspectTheory：AnAnalysis ofDecision
Under Risk，”Econometrica，47；263-291
55．Kahneman，Daniel，and Mark Riepe(1998)，“Aspecm of Investor Psychology，”Journal of
Par咖lio Management 24，52—65
56．Kaul．A．，Mehrotra．V，and R．Morck(2000)，“Demand Curves for Stocks Do Slope Down
NewEvidencefrom a11IndexWeightsAdjustment，”JournalofFinance 55，893-912
57．Lakonishok，Josef’Andrei Shleifer,and Robert W．Vishny(1994)，“Contrarian Investment，
Extrapolation,and Risk，”Journal ofFmance 49，1541·1578
58．Lee．C．，Shleifer．A．，and R．Thaler(1991)，‘"Investor Sentiment and the Closed-end Fund
Puzzle，”JournalofFinance46，75—110
59．Louis K．C．Chan，Hsiu-Lang Chen and JosefLakonishok(1999)，“On Mutual Fund Investment
Styles，”NBER working Paper 7215
60，Lynch，A．and E．Mendenhall(1997)，‘'New evidence on stock price effects associated with
changes inthe S&P 500 Index，”JournalofBusiness 70，351-83
Pindyck，R．and J．Rotemberg(1 993)，“The Comovement of Stock Prices，”Quarterly Journal of
Economics 108，1073-1104
62．Pontiif,Jeff(1996)，“Costly Arbitrage：Evidence from Closed-end funds．”Quarterly Journal
ofEconomics 111，1135·52．
63．Russell J．Fuller(2000)，‘‘Behavioral Finance and the Sources ofAlpha,”Journal ofPension
PlanInvesting,21 3．
64．Shefrin，H．and Meir Statman(1994)，“Behavioral Capital Asset Pricing Theory,”Journal of
Finance and Quantitative Analysis，29；323—349．
65．Shiller,R．(1989)，“Comovementsin StockPrices andComovementsinDividends”，Journalof
Finance 46，719．729．
66．Shiller,R．J(2000)，“Irrational Exuberance，”PrmcefDn UniversityPwss．
67．Shleifer,Andrei(2000)，“Inefficient market：An introduction to Behavioral Finance”，Oxford：
Oxford University Press．
68．ShleiferA．(1986)，“DoDemandCurvesforStocks SlopeDown?，”JournalofFinance 41．
579—590．
69．Shleifer,Andrei(1986)，“Do Demand Curves for Stocks Slope Down?’'Journal ofFinance 41，
579—90．
70．Shleifer,A．andR．Vishny(1997)，“TheLimits ofArbitrage，”JournalofFinance，52；35—55．
71．Thaler，R．H．(1999)，“TheEnd ofBehavioralFinance，”FinancialAnalystsJournal．Nov／Dec
18．27．
72．Tversky,A．，and D．Kahneman(1974)，“Judgment under uncertainty：Heuristics and Biases．’’
Science 185，1124一】131．
73．V讪，A．(1994)，“S&P 500 Trading Strategies and StockBetas，”ReviewofFinancialStudies 7．
215—25l
74．Wurgler,J．and K．Zhuravskaya(2001)，“Does Arbitrage Flatten Demand Curves for Stocks?”．
forthcoming，Journal ofBusiness．
61