印度股市有效吗——孟买综合研究

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英文标题：
《Is the Indian Stock Market efficient - A comprehensive study of Bombay
  Stock Exchange Indices》
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作者：
Achal Awasthi and Oleg Malafeyev
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  How an investor invests in the market is largely influenced by the market efficiency because if a market is efficient, it is extremely difficult to make excessive returns because in an efficient market there will be no undervalued securities i.e. securities whose value is less than its assumed intrinsic value, which offer returns that are higher than the deserved expected returns, given their risk. However, there is a possibility of making excessive returns if the market is not efficient. This article analyses the five popular stock indices of BSE. This would not only test the efficiency of the Indian Stock Market but also test the random walk nature of the stock market. The study undertaken in this paper has provided strong evidence in favor of the inefficient form of the Indian Stock Market. The series of stock indices in the Indian Stock Market are found to be biased random time series and the random walk model can\'t be applied in the Indian Stock Market. This study confirms that there is a drift in market efficiency and investors can capitalize on this by correctly choosing the securities that are undervalued.
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中文摘要：
投资者在市场上的投资方式在很大程度上受市场效率的影响，因为如果一个市场是有效的，就很难获得超额回报，因为在一个有效的市场中，不会有价值低于其假定内在价值的证券，这些证券提供的回报高于应有的预期回报，考虑到他们的风险。然而，如果市场没有效率，就有可能获得超额回报。本文分析了疯牛病流行的五种股票指数。这不仅会测试印度股市的效率，还会测试股市的随机游走性质。本文的研究为印度股市的低效形式提供了有力的证据。印度股市的股票指数序列是有偏随机时间序列，随机游走模型不能应用于印度股市。这项研究证实了市场效率存在漂移，投资者可以通过正确选择被低估的证券来利用这一点。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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PDF下载：
--> Is_the_Indian_Stock_Market_efficient_-_A_comprehensive_study_of_Bombay_Stock_Exc.pdf (501.2 KB)

2022-5-9 07:17:16 上传

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关键词：Econophysics Applications Quantitative random walk Statistical

印度股市有效吗？孟买股票交易所指数综合研究,  1-印度希夫纳达尔大学物理系本科生。邮政地址：印度诺伊达第11区达瓦吉里公寓C-23。电话–（+91）999493777，电子邮件：aa777@snu.edu.in2-俄罗斯圣彼得堡州立大学应用数学与控制过程学院教授兼主席（社会经济系统建模系）（812）428-42-47，电子邮件：malafeyevoa@mail.ruAbstract–投资者在市场上的投资方式在很大程度上受市场效率的影响，因为如果一个市场是有效的，就很难获得超额回报，因为在一个有效的市场中，不会有价值被低估的证券。然而，如果市场没有效率，就有可能获得超额回报。本文分析了疯牛病流行的五种股票指数。这不仅可以测试印度股市的效率，还可以测试股市的随机游走性质。本文进行的研究为印度股市的低效形式提供了有力的证据。本文还介绍了选举后新ZF上台并增强投资者信心的时期。研究发现，印度股市的股指序列是有偏的随机时间序列，随机游走模型不能应用于印度股市。这项研究证实了市场效率存在漂移，投资者可以通过正确选择被低估的证券来利用这一点。关键词：随机游走，市场效率，时间序列，运行测试，股票指数，腐败。

导言——数学建模方法广泛应用于科学和技术的不同领域（参见示例[13]）。如果尝试对与经济和金融相关的各种现象进行数学建模，它将提供深刻的见解（例如参见[4-17]）。[18-30]中还可以看到此处应用的方法和方法的基础。一个有效的市场可以被描述为一个市场，其中市场价格代表对投资实际价值的无偏估计。在每个时间点，市场价格和实际价值不必相同。基本条件是，市场价格的误差应该是无偏的，即市场价格可能与实际价值不同，但如果这些偏差是随机的，市场将是有效的。它对投资者的投资策略有很大的影响，因为在一个有效的市场中选择价值被低估的证券是极其困难的，因为在一个有效的市场中没有价值被低估的证券。然而，在一个效率低下的市场中，投资者可以获得过高的回报。本文利用非参数检验对五个重要的股票指数进行了分析。这不仅可以测试股票市场的效率，还可以测试股票市场的随机游走性质。本文的主要贡献是通过检验疯牛病五种流行股票指数的月收益率，对股票市场价格的随机游走理论进行了全面的检验。它补充了之前对印度股市的研究。这篇论文很重要，因为它涵盖了2014年大选之前以及之后的时期。在2014年的大选中，印度人民党（Bhartiya Janta Party）以巨大优势击败了执政党国大党（Ruling Congress Party），ZF政权发生了转变。

印度股市也出现了这种转变，因为现在投资者更加自信，这提振了股市。2.文献调查——之前进行过一些与股票指数分析相关的研究，总结如下。Anand Pandey（2003）使用非参数检验对全国证券交易所三种流行股票指数的效率进行了检验。研究发现，印度股市股票指数对应的时间序列是偏随机时间序列。V.N.Kolokoltsov，O.A.Malafeyev在其著作《理解博弈论》（2010）和《金融市场的数学分析》（2010）中分析了金融市场的数学方面。稳定性方程在包括物理、金融、生物科学和经济学在内的许多研究领域都很有用。Zubov（2015）在他的论文《具有后效的拟线性动态系统的稳定性》中，考察了控制系统的鲁棒稳定性，并讨论了具有后效的动态系统中平稳模式的存在性和稳定性问题。玛丽亚·罗莎·博尔赫斯（Maria Rosa Borges，2011年）测试了里斯本股市的效率，并得出结论，自2000年以来，葡萄牙股市指数一直接近随机游走行为。进行这项研究的目的是，只有中小投资者在市场上的证券定价合理，才能激励他们储蓄并投资资本市场。但许多投资者不知道，并非印度股市的所有指数都值得投资。之前的研究已经测试了全球股市的效率，也测试了各种流行指数的随机游走。

但在印度，很少有研究对股票市场的周和月回报率进行研究，特别是对CNX Defty、BSE 200指数和Nifty Junior等股票指数。因此，在印度背景下，除了一些研究外，现有证据总体上表明，持续的价格变化是独立的，印度市场的股价走势可以用随机游走模型来解释。在本文中，我们特别感兴趣的是2014年选举前和选举后的时期，这两个时期都是因为之前的研究没有涉及到这一点，本文也在涉及到这一点。因为每一种方法论都是随机的，所以每一种方法论都不是随机的。本文将利用自相关和游程检验来检验股票市场的有效性。3.1自相关函数ACF（k）时间序列的自相关函数ACF（k）以及k-滞后序列定义为：ACF（k）=（1） 在哪里 是具有“n”个观测值的相关系列的总体平均值。ACF（k）的标准误差由下式给出：=（2） 如果n足够大（n50），ACF（k）的标准误差可近似为：=（3） 以下“t”分布将用于检验ACF（k）是否与零显著不同的假设。t=（4） 随机游走序列随时间上下浮动。在某些情况下，可能很难判断是否出现了趋势或裂痕。

因此，为了确定一个序列是否具有显著的趋势，或者它是否是一个随机游走，对第一个差异序列进行t检验。3.2运行测试——运行测试是一种非参数测试，仅取决于价格变化的迹象，而不取决于价格的大小。它将用于确定数据集是否来自随机过程。这只取决于价格的标志。测试只考虑时间序列的变化方向。行程定义为一系列递增值或一系列递减值。增加或减少的数量，值是运行的长度。M=（5） 其中M=预期运行次数，= 每个标志的价格变动次数n=价格变动总数=+ + 4.数据收集选择的样本期为2005年9月至2015年6月。这些数据包括疯牛病五大主要股票指数的月环比值。5.

结果和讨论表1：股票指数月变化的自相关滞后（k）BSE Large Capbse SmallCapBSE MiddCapbse Middmall Capbse LargedicAP0。00900.12570.13200.13430.0362-0.02720.0418-0.01010.0181-0.02340.10410.0389-0.00170.02080.07870.08450.10440.06230.08870.08250.00100.06360.13080.09330.0349-0.0638-0.0708-0.0762-0.0745-0.07750.01490.03360.04960.04550.0238-0.07720.04490.01840.0308-0.0538-0.0046-0.0088-0.0500-0.0242-0.0154-0.0274-0.1210-0.0673-0.1016-0.0349-0.1308-0.1409-0.1314-0.1408-0.1333-0.1058-0.0952-0.1188-0.1020-0.1121-0.0461-0.0688-0.0511-0.0577-0.0421-0.2006-0.2174-0.1771-0.2007-0.19910.0452-0.0639-0.0187-0.04410.0397-0.0116-0.1345-0.1246-0.1299-0.0322-0.1478-0.0953-0.0997-0.0986-0.1421-0.0271-0.1127-0.0627-0.0893-0.03590.16290.10400.07240-0.09270.05380标准偏差。086360.098330.087580.093420.08414标准错误0。019310.021990.019580.020890.01881观察到，对于BSE小盘、中盘和中盘，滞后1的自相关系数远大于标准误差的两倍。因此，自相关性与零显著不同。从表1可以明显看出，在为五种股票指数计算的100个自相关中，有70个与零存在显著差异。因此，70%的自相关显著不同。计算了五种股票指数对应的自相关t值。观察到，在5%的显著性水平下，自相关性与零显著不同，相应的t值大于1.96。

因此，股票指数是有偏的随机时间序列，股票市场在证券定价方面不是弱有效的。表2:meanIndexN股票指数月末变动的运行分析nrunsZp值见大CAP1。20190.2290BSE小型-1.47430.1403 BSE中型-1.81370.0696 BSE中型-1.84800.0643 BSE大型AP0。10510.9159为了证实这一事实，在下一节中进行了运行测试。它将检验价格变化是独立的这一无效假设。在表2中，N=观察总数；= 下跌次数；= Ups的数量；nruns=观察到的运行总数；Z=标准化变量检验统计量。表2给出的结果表明，疯牛病的所有股票指数都表现出弱形式的市场效率。与昨日指数相关的信息很容易被今日指数有效吸收。因此，各指数中的股票有效地吸收了价格信息。在5%的水平上，所有的Z值都不重要。表3：股票指数月末变化的ADF检验selargeCapbSesmallCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSemidCapbSe。0010.0010.0010.0010.001包含的观察数lagsADF检验检验股票价格序列中单位根的无效假设。如果我们不能拒绝零假设，那么随机游走假设就不能被拒绝。

ADF检验结果清楚地表明，对于所有五种股票指数的月收益率，零假设在5%的显著性水平上被推翻。表4:2005年9月至2015年6月疯牛病股票指数收益的正态性检验。58470.58970.61540.58970.6154p-value0。00000.00000.00000.0000表4（b）：Jarque-Bera测试大Capbse小Capbse中Capbse中Capbse大CapgedCapaque-Bera7。290441.390215.581829.51439.9741JB p值0。0298<0.00010.00600.00120.0161日收益率不服从正态分布是常见的，但月收益率不太常见。Kolmogorov-Smirnov检验和Jarque Bera检验均在5%显著性水平上拒绝了无效假设，即在研究期间，月收益率服从正态分布。新政府被视为对工业友好，这增强了投资者对市场的信心。外国投资者也对政府的变化感到高兴，这可以从市场的上涨中看出。此外，据观察，腐败与证券交易所的交易是密切相关的。一个运转良好的股票市场允许人们投资股票并赚钱。它还允许公司筹集资金。但如果股票市场监管不力，可能会为腐败铺平道路。股票市场上可能存在几种形式的腐败。其中包括内幕交易，即处于高层并有权获取内幕信息的人在信息披露给公众之前对其采取行动。这可能会逃避投资者对股市的信心，也对某些方面不公平。

欺诈、虚假陈述和交易滥用也在非监管股票市场猖獗。滥用交易是指在股票市场上进行破坏性交易，其唯一目的是利用股票价格。这也可能是股市数据出现挤兑的原因。这可能是一个严重的问题，应该彻底检查。6.结论在研究期间，指数收益率的分布不服从正态分布，这表明股票市场不存在随机性。股票价格本质上是随机的基本假设是有效市场假说和CAPM的基础。本文提出了印度股票市场低效形式的证据。从自相关分析和游程检验可以得出结论，印度股市的股票指数所对应的序列是有偏的随机时间序列。此外，自相关分析和ADF检验表明，股票价格的行为是这样的，随机游走模型不能应用于印度股市。还有人认为，股市的腐败可能是造成挤兑的一个原因。此外，随着ZF体制的转变，随着选举结果增强了当地和全球投资者的信心，股市上涨。结果表明，市场上存在被低估的证券，投资者通过正确选择这些证券总是可以获得超额回报。7.致谢这项工作得到了拨款RFFI的部分支持#14--06-00326我们要感谢编辑和匿名审稿人在他们的日程之外抽出时间阅读和查看我们的手稿。8.参考文献1。Malafeyev，O.A.，Neverova，例如，Nemnyugin，S.A.，Alferov，G.V。