股票市场指数的有效市场假说

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英文标题：
《On the Efficient Market Hypothesis of Stock Market Indexes: The Role of
  Non-synchronous Trading and Portfolio Effects》
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作者：
Roberto Ortiz, Mauricio Contreras and Marcelo Villena
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最新提交年份：
2015
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英文摘要：
  In this article, the long-term behavior of the stock market index of the New York Stock Exchange is studied, for the period 1950 to 2013. Specifically, the CRSP Value-Weighted and CRSP Equal-Weighted index are analyzed in terms of market efficiency, using the standard ratio variance test, considering over 1600 one week rolling windows. For the equally weighted index, the null hypothesis of random walk is rejected in the whole period, while for the weighted market value index, the null hypothesis start to be accepted from the 1990s. In order to explain this difference, we raised the hypothesis that this behavior can be explained by the joint action of portfolios and non-synchronous trading effects. To check the feasibility of the above assumption, we performed a simulation of both effects, on two- and six-asset portfolios. The results showed that it is possible to explain the empirical difference between the two index, almost entirely by the joint effects of portfolio and non-synchronous trading.
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中文摘要：
本文研究了1950年至2013年期间纽约证券交易所股票市场指数的长期行为。具体而言，考虑到1600多个一周滚动窗口，使用标准比率方差检验，从市场效率的角度分析CRSP价值加权和CRSP等加权指数。对于等权指数，随机游走的零假设在整个时期内被拒绝，而对于加权市值指数，零假设从20世纪90年代开始被接受。为了解释这种差异，我们提出了一个假设，即这种行为可以通过投资组合和非同步交易效应的共同作用来解释。为了验证上述假设的可行性，我们对两种和六种资产组合进行了两种效应的模拟。结果表明，这两个指数之间的经验差异几乎完全可以通过投资组合和非同步交易的联合效应来解释。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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PDF下载：
--> On_the_Efficient_Market_Hypothesis_of_Stock_Market_Indexes:_The_Role_of_Non-sync.pdf (960.15 KB)

2022-5-14 22:52:13 上传

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关键词：有效市场假说 有效市场 市场指数 股票市场 股票市

关于股票市场指数的有效市场假说：非同步交易和投资组合效应的作用。奥尔蒂斯*, M.Contreras+和M.Villena2018年10月28日摘要本文研究了1950年至2013年期间纽约证券交易所股票市场指数的长期行为。具体而言，考虑到1600多个一周滚动窗口，使用标准比率方差检验，从市场效率的角度分析CRSP价值加权指数和CRSP等加权指数。对于等权指数，随机游走的零假设在整个期间被拒绝，而对于加权市值指数，零假设从20世纪90年代开始被接受。为了解释这种差异，我们提出了一个假设，即这种行为可以通过投资组合和非同步交易效应的共同作用来解释。为了验证上述假设的可行性，我们对两种和六种资产组合的两种影响进行了模拟。结果表明，这两个指数之间的经验差异几乎完全可以通过投资组合和非同步交易的共同作用来解释。关键词：有效市场假说、方差比检验、非同步交易、投资组合效应、CRSP价值加权指数和CRSP等加权指数。*智利迭戈波塔莱斯大学工程学院。电子邮件：罗伯托。ortiz@udp.cl+智利阿道夫·伊巴内斯大学工程与科学学院。电子邮件：毛里西奥。contreras@uai.cl智利阿道夫·伊巴内斯大学工程与科学学院。电子邮件：马塞洛。villena@uai.cl1引言Fama[1970]提出的有效金融市场假说确立了noinvestor可以利用公共或私人信息以系统的方式过度投资。也就是说，资产价格会立即反映资本市场中金融资产的所有信息。

为了证明这一假设，交易和信息成本必须始终保持在贝塞罗[Grossman and Stiglitz[1980]）。由于交易和信息成本总是存在，因此引入了不同版本的有效市场假说：弱、半强和强方式，见Robert[1967]。假设交易和信息成本绝对高于零，有效资本市场假说的强版本总是错误的[Fama[1991]]。因此，越来越多的人认为，就所有实际目的而言，只有弱版的有效市场才是可行的（例如，见Fama[1965]、Jensen[1978]、Lo and MacKinlay[1988]、Fama[1991]、Campbell等人[1997]）。这一弱版本表明，任何投资者都不能仅通过观察金融资产过去价格的行为在市场上持有头寸，从而产生超额收益。经常有人认为，如果有一些投资者的信息比历史数据中包含的信息更多，并且具有更高的分析能力，那么这些投资者将能够获得比只考虑历史信息的其他投资者更高的回报。然而，由于获取和处理这些额外数据的操作，获得的额外收益可能涉及更多成本。通过这种方式，获得的净回报是virtuallynull。因此，这种弱版本具有更高的经济意义，因为它指出，价格反映（在每一时刻）使用信息的边际效益不超过获取相同信息的边际成本的点[Jensen[1978]]。然而，交易和信息成本的存在并不是对市场效率做出推断的主要障碍。这一假设必须通过价格均衡模型进行检验，即金融资产评估模型。

因此，如果有证据表明存在异常的回报行为，我们必须警惕的是，罪魁祸首是市场失灵还是拟议的均衡价格模型的不准确[Fama[1970]）。在允许评估效率市场假说的测试中，Lo和MacKinlay[1988]提出的比率检验得到了强调。该测试基于弱方法，即资产价格反映了从历史价格序列中获得的所有过去信息。半强方法假设价格反映了历史序列中包含的信息，以及与金融资产价格确定相关的所有公共信息。最后，强有力的方法意味着价格反映了历史价格序列中保存的所有信息、分析中关于金融资产的所有公共信息和所有私人信息。以下论点：如果价格的一系列对数没有线性自相关，那么k个周期之和的方差必须等于k乘以一个周期的方差。因此，可以通过比较不同时间跨度的数据差异来衡量随机游走假设。20世纪80年代，比率方差检验的应用对金融资产价格不遵循随机波动这一说法的接受产生了强烈影响。该测试旨在对各种类型的异方差而非正态性具有鲁棒性。

事实上，Lo和MacKinlay[1988]在一项非常丰富的工作中报告称，在1962年9月6日至1985年12月26日的每周数据样本中，CRSP-NYSE价值加权指数和CRSP-NYSE等权指数拒绝了随机游走形式的市场效率无效假设。在Lo和MacKinlay工作近25年后，我们通过对主要股票市场指数进行方差比检验来研究这些结论，但这一次我们考虑了1950年至2013年更大的每周收益率数据样本。为了评估该测试结果的演变，我们使用了1600个一周滚动窗口。使用这整个时期得出的结果表明，对于CRSP-NYSE等权指数，随机游走假设可能是规则的。相比之下，对于CRSP-NYSE价值加权指数而言，随机游走假设开始没有被拒绝，从20世纪90年代开始变得越来越强大。请注意，鉴于CRSP NYSE价值加权指数往往更能代表多元化人士的投资方式，上述证据对投资者的未来具有重大影响。由于这些结果不同于Loand MacKinlay（1988）给出的结论，我们进行了一项研究，以显示这些指标在时间上的行为演变。通过这种方式，为了确保这些结论是可靠的，我们使用bootstrapping方法[Kim[2006]）应用了一个测试来估计统计数据的经验分布。最后一次测试克服了有限样本和重叠方差估计的缺点。

最后一次测试得出的结论是相同的。自然，下面的问题出现了：为什么基于同一集合的两个指数对随机游走测试的反应不同？为了解释上述影响，我们分析了非同步交易和投资组合资产位置对随机游走假设方差比检验的综合影响。结果表明，随机游走假设的接受/拒绝取决于：1。构建投资组合的资产结构和2。相同商品的非交易可能性。即使单个资产的收益率没有自相关性，但在某些情况下，当各种资产之间的相关性为正时，非同步交易和投资组合的组合效应也会导致正的自相关性。因此，这些虚假的自相关可以解释比率方差检验在应用于加权指数和价值加权指数时的不同行为。在这里，对非交易效应和投资组合效应进行了建模和模拟，结果表明，组合效应可能会导致某些投资组合的无效假设被拒绝。一些指数中的正自相关是由具有非交易问题的资产收益率相对于正常交易资产收益率的更新产生的。本文的组织方式如下：第2节回顾了相关文献。第3节给出了进行比率方差检验的统计模型的具体说明。第4节分析了纽约交易所主要指数的比率方差测试的演变。在第5节中，我们探讨了非同步交易和投资组合效应解释等权指数和按市值加权指数结果之间差异的可能性。

最后，第6.2节文献回顾了传统的资本资产定价理论，提出对于更高的不可分散风险，应获得更高的回报。假设投资者将获得与他们承担的不可分散风险成比例的平均回报。在实践中，实际回报率围绕其预期值随机波动。预期回报和预期回报之间的差异是不可预测的，从这个意义上说，它们遵循随机游走。如果这是真的，那么资本市场假说的弱版本就不会被拒绝[Campbell等人[1997]。资产收益遵循随机游走的假设表明，没有人能够系统地预测资产价格的变化以获得更高的收益。基于过去的价格变化，价格变化是否可以预测（或者价格变化是否不遵循随机游走），仍然是一个争议和实证研究的主题。在关于随机游走理论的文献中，提出了三种类型的假设[Campbell等人[1997]：随机游走1（RW1）、随机游走2（RW2）和随机游走3（RW3）。i） RW1假设假设连续组合收益是独立的，且呈独立分布。ii）RW2假设假设收益是独立的，并允许资产的分布随时间变化。iii）RW3假设是最普遍的，它意味着不同时期的回报率不是线性相关的。在后一种情况下，通常假设过程不具有线性依赖性，但具有渐近减小到零的二次依赖性。

例如，可以考虑具有异方差性的随机模型，如GARCH过程[Engle[1982]和Bollerslev[1986]）。2.1在比率方差测试中，用于评估RW3假设的比率方差测试基于以下参数：如果连续复合的一系列收益不显示线性自相关，那么k个周期的收益之和的方差必须等于k乘以一个周期收益的方差。例如，考虑两个时期的累计回报率：r2t=rt+rt-1（1）然后方差比vr（2）由vr（2）=V（r2t）2V（rt）=V（rt）+V（rt）定义-1） +2Cov（rt，rt）-1） 2V（rt）（2）可以用来衡量时间序列满足随机行走场景的效率。此外，如果过程是静止的，即V（rt）=V（rt-1） ρ=Cov（rt，rt-1） V（rt），那么V R（2）=1+ρ注意，如果时间序列满足RW3，那么VR（2）等于1。一般来说，对于k个周期，V R（k）=1+2k-1Xi=1（1+ik）ρii如果自相关系数大于零，则方差比大于1，如果自相关系数为负，则方差比小于1。方差比率测试试图确定VR（k）与1的不同之处。在Lo和MacKinlay[1988]的工作中，方差比检验成为一种相关的统计检验。他们用1962年至1985年间的每周收益率样本证明了RW3假说。他们对纽约股市的两个主要指数和一组按规模排序的不同投资组合进行了测试。他们得出结论，在考虑的每个系列中，随机游走假设都被拒绝了。为了从统计数据VR（k）中进行统计推断，必须对收益产生过程进行某些假设，并且这些假设必须与观察到的收益经验分布一致。

总的来说，资产收益时间序列显示出时间依赖性波动，收益的经验分布显示出瘦肉症。上述方面在Lo和MacKinlay[1988]提出的方差比检验中得到了考虑。事实上，他们明确假设回报是由φ混合过程产生的[White[1980]]。φ混合假设允许利用统计量的渐近分布进行推断。这里应该指出的是，这个推论以一种联合的、展开的方式证明了所有这些假设。因此，如果随机游走假设被拒绝，可能是因为返回后的过程不是随机游走过程，或者是因为生成返回过程的一些模型假设是错误的。Lo和MacKinlay（1988）提出的VR检验还有其他问题，例如：a）VR检验是一种渐近检验；也就是说，它原则上适用于单位采样数据大小。因此，对于小样本来说，它是不可靠的。b） VR测试通常使用重叠数据来计算长期回报的方差。这增加了分析样本方差比的精确统计分布的难度。在Lo和MacKinlay[1988]的贡献之后，提出了VR测试推断的某些改进，以超越上述问题。事实上，有人提出了一些针对特定尺寸样本的不同测试，例如：o修正比率方差测试[Chen and Deo[2006]。]基于排名和符号变化的测试[Wright[2000]。o使用子样本方法的测试[Whang和Kim[2003]。o引导方法[Kim[2006]]。这些测试已被用于估计比率-方差统计的经验分布，并改进推断过程。

另一方面，Lo和MacKinlay[1988]的测试被认为是一个简单的测试，可以在不同跨度的时间间隔（例如2周、4周、8周和16周）进行测试。观察，在其中一个时间间隔内拒绝测试就足够了，这样随机游走假设就可以被推翻。由于这些试验是同时独立进行的，因此本程序导致试验尺寸过大。因此，提出了多种比较测试[Chow and Denning[1993]，[Richardson and Smith[1991]，[Cecchetti and Lam[1994]。[2.2]关于收益分布的性质文献关注的另一个问题是，关于随机游走假设，它是金融资产价格变化的经验概率分布的性质。鉴于收益分布的性质影响研究中使用的统计测试类型以及对所得结果的解释[Fama[1970]、[Kan[2006]、[Kim[2006]），这是一个关键点。Bachelier[1900]开发了第一个研究金融资产价格演变的模型。该模型假设金融资产的收益率以正态分布一致且独立分布。在这里，价格变化是由与投资者使用的信息相关的大量自变量之和引起的。它们可以被认为是统计平衡中的一组决定，其性质与统计力学中的一组粒子相对类似[Osborne[1959]]。这意味着，当应用centrallimit定理时，复合收益是正态分布的。