员交易有实质性影响。

290 第三部分资本市场均衡

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相对于红利通知日的日子

a) b)

相对于红利通知日的日子

图12-6 围绕着红利公布的累积非常规收益

a) 红利下降b) 红利增长

事件分析方法已经成为一种被广泛接受的，用于测度大量事件的经济影响的工具。

例如，美国证券与交易委员会定期运用事件研究来测度违反内部人员交易规则或其他

证券法的交易商所得的非法收入。[1] 该方法也被用于诈骗案例，因为法庭必须评定由

诈骗行为引起的损失。作为本方法的一个例子，假定一家市值1亿美元的公司在诈骗

消息出现的那天遭受-6%的非常规收益，人们可以推算出因诈骗而蒙受的损失为6 0 0

万美元，因为（在一般市场变动调整后）当投资者注意到该条新闻并对该公司的股票

重新评估时，公司的市值下跌了1亿美元的6%。

概念检验

问题4：假定在一次资料公布后观察到负的非常规收益，这违背有效市场假定吗？

12.4 市场是有效的吗

12.4.1 争论点

市场有效假定并没有在专业投资经理们中间引起足够的热情，这并不令人惊讶。

这意味着投资经理们的大量活动—寻找过低定价的证券，充其量不过是浪费精力，

并且很可能对客户是有害的。因为这花费了财力，又会导致资产组合的分散不够充分。

有效市场假定在华尔街从未被广泛接受，并且在证券分析能否提高投资业绩上的争论

一直持续到现在。在讨论该假定的经验检验之前，我想要指出三个问题，这三个问题

合在一起意味着争论可能永远无法解决。这三个问题是：规模问题、选择偏见问题以

及幸运事件问题。

规模问题考虑有一个管理5 0亿美元资产组合的投资经理。如果他能使基金业绩每

年仅提高1 / 1 0个百分点，他的努力将带来每年0 . 0 0 1x5 0亿美元＝5 0 0万美元的额外回报。

这样的经理显然对得起他所得到的那份薪水。作为旁观者，我们能以统计方式测度出他

的贡献吗？恐怕不行，因为1 / 1 0个百分点的贡献将被市场的年浮动性所淹没。还记得吗，

充分分散的标准普尔5 0 0指数的年标准偏差已经达到每年2 0%以上。相对这些波动而言，

业绩的小幅度提高是难以觉察的。然而，500万美元仍然是业绩的一个很大的改善。

[1] 关于美国证券与交易委员会运用这一技术的评论，参见mark mitchell and jeffry netter, “ the role of

financial economics in securities fraud cases: applications at the securities and exchange commision,”

school of business administration, the university of michigan, working paper no. 93-25, october 1993。

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第12章市场的有效性

291

大家可能都同意，股价是非常接近其公平价值的，只有大规模资产组合的经理们

可以赚到足够的交易利润，而使其对少数定价不当的利用不会白费力气。根据这种观

点，聪明的投资经理们的行为便是使市场价格向公平的水平持续发展背后的一股动力。

与其提出“市场是有效的吗？”这样定性的问题，不如以一个更定量的问题来代替，

即“市场的效率有多大？”。

选择偏见问题假定你发现了一个确实能赚钱的投资方案，你面临着两种选择：

要么在华尔街日报上发表你的高见以快捷地获得名誉；要么你对自己的方案保密并用

它赚一大笔钱。大部分投资者会选择后者，这给我们带来来了一个疑问，即是不是只

有当投资者发现一个投资方案并不能产生非常规收益时才会愿意将它公之于众？因

此，有效市场观点的反对者总是把“许多方法不能提供投资回报”的证据作为对“这

些方法之所以成功仅仅因为它未被公诸于众”的证明。这是选择偏见中的一个问题。

我们能够观察到的结果已被预先选出以支持市场失效的观点。因此，我们无法公正地

评价资产组合的经理们提出吸引人的股市战略的真实能力。

幸运事件似乎在任何一个月中，我们都能读到关于某些投资者或某投资公司在近

期具有不寻常的投资业绩的报道。这些投资者的优异记录肯定是对有效市场假定的驳斥。

然而，这个结论一点儿都不明显。作为对投资游戏的一个类比，考虑用一个均

匀的硬币抛5 0次，看谁抛的正面的次数最多。对任何人来说，期望结果都是5 0%的正

面和5 0%的反面。然而，如果10 000人参加这个比赛，如果至少有1个或2个参赛者抛

出7 5%的正面，我们对此将不会感到奇怪。事实上，初级统计学告诉我们，能抛出

7 5%以上正面的参赛者的期望人数是2。尽管如此，要给这些人冠以“世界掷币游戏

大赛冠军”的帽子是很愚蠢的。显然，他们只不过是恰好在事件发生那天交了好运

的人而已。

有效市场显然类似于此。在“当全部可知信息给定时，任何股票的定价是公正的”

这个假设下，对某一股票下注只不过是一个掷币游戏而已。赌赢或赌输的可能性是相

等的。尽管如此，从统计学的角度看，如果有很多投资者利用各种方案来进行公平的

赌注，这些投资者中的某些人将会交好运并赢走大部分赌注。对每一个大赢家而言都

会有许多大输家，但我们从未听说过这些输者。然而，赢者会成为最新的股市导师而

出现在华尔街日报上，然后他们可以通过对市场进行分析而发大财。

我们的观点认为在上述事实的后面一定会有至少一个成功的投资方案。怀疑者把

结论称之为运气，但成功者则把它称为技巧。正确的检验应能考察出成功者是否能使

他们的业绩在另一时期重演，但很少进行这类检验。

带着这些疑点，我们现在来看一些有效市场假定的经验检验。

假定你要发表你在市场中的幸运经历，你首先要让你的潜在订购者相信，

你已经天才地赢得了大笔金钱。但是，如果你没有天才怎么办？很简单，开始

写八篇市场股评。

在第一年，让你的四篇股评预测市场将上涨，四篇预测市场将下跌。第

二年，在乐观预测了市场趋势的四篇股评中，选择两篇继续预测市场将上涨，

另两篇预测市场将下跌。同样，在悲观预测市场趋势的四篇股评中，一半继续

预测市场将下跌，一半预测市场将上涨。然后，继续用这种方式以下表来预测

市场的趋势（u意味着市场将上涨，d意味着市场将下跌）。

三年以后，无论市场发生什么情况，都会有一组完全准确的预测记录。

这是因为三年后对市场有23= 8种结果，我们每年八篇股评已经覆盖了所有的情

专栏1 2 - 1如何保证有一个成功的市场股评

292 第三部分资本市场均衡

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况。这样，我们就可以轻松地走出七种预测失败的沼泽，第八种预测完全与市

场的走势吻合。如果我们要获得一个四年期的与市场走势完全吻合的预测股评

结果，我们就需要24= 1 6篇预测股评。以下的还可以余此类推。结果是，人们

看了你那组完全准确的预测股评，引起了他们的很大兴趣，作为对你的神秘预

测的反应，他们投入大笔资金以响应你的投资建议。你真幸运，因为你从来没

有研究过市场！

警告：这一方法是违法的！但问题是在有成百个市场股评的写作者中，

你能找到一个没有任何真实技术而正好撞上了成功预测的股评者。结果，根据

他的预测史，他被认为似乎是很有预测技巧的人。这个人就是我们在华尔街日

报上看到的，而其他人我们已经忘记了。

年

预测股评

1 2 3 4 5 6 7 8

1 u u u u d d d d

2 u u d d u u d d

3 u d u d u d u d

概念检验

问题5：彼得·林奇管理的忠诚马吉兰基金，1 3年中有11年从事标准普尔5 0 0指数

组合投资，其平均年收益比指数高1 0%。林奇的业绩足以劝阻你不再相信有效市场假

定吗？如果还不能，那么，业绩要达到什么程度才能劝阻你？

12.4.2 股市收益可预测性的检验

短期收益有效市场的早期检验是对弱有效假定的检验。投机者能够找到使他们

赚取非常规利润的过去价格的走势吗？这本质上是对技术分析的功效的检验。前面引

用过的肯德尔和罗伯茨的工作（他们都分析了股价可能的存在模式），他们认为这样

的模式是找不到的[1] 。

辨别股票价格趋势的一种方法是测度股市收益的序列相关情况。序列相关是指股

票收益与其过去的收益相关的趋势。正序列相关意味着正收益有被正收益跟随的倾向

（契机类型的属性）。负序列相关指正收益有被负收益跟随的倾向（一种反向或“更正”

的属性）。康拉德（c o n r a d）和考尔（k a u l）[2] ，罗（l o）和麦金利（m a c k i n l a y）[3] 都

考察了在纽约证券交易所上市股票的周收益，并且发现了短期内有正序列相关。但是，

周收益的相关系数都相当小，至少对那些价格数据最为可靠地更新过的大股票来说是

这样。因此，虽然这些研究证明了短期内有弱的价格趋势，但这一证据并没有清晰地

表明有交易机会存在。

趋势分析的一个更复杂的形式是过滤原则（filter rule）。过滤技术为买卖股票提供

了一种规则，即买卖股票将取决于过去价格的变动。比如说，有一条规则会是：“当上

两次交易每次都使股价上升的话，买入股票。”一条更保守的规则是：“当股价上1%时，

[1] harry roberts, “stock market'patterns'and financial analysis: methodological suggestions”journal of

f i n a n c e 14(march 1959).

[2] jennifer conrad and gautam kaul,“ti m e - variation in expected returns,”journal of business 6 1

(october 1988), pp. 409-25.

[3] andrew w. lo and craig mackinlay,“ stock market prices do not follow random walks : evidence from

a simple specification te s t ,”review of financial studies 1 (1988), pp. 41-66.

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第12章市场的有效性

293

买入它；直至其价格由前一高点滑落大于1%时，再出售它。”亚历山大（a l e x a n d e r）[1] 、

法马和布卢姆（b l u m e）发现[2] ，这些过滤规则通常不能产生交易利润。

这些短期收益的弱有效检验表明了在市场股价中存在势头，尽管因其规模可能太

小而难以发现。但是，通过对中期股价行为的调研（持有3 ~ 1 2个月），杰加德什

（j e g a d e e s h）和蒂特曼（ti t m a n ）发现股票展示了它的势头特性[3] ，即最近业绩无论好

坏都会继续下去。他们的结论是，当个股的业绩出乎意料的高时，最好业绩股票的资

产组合的在最近的过去表现出比其他股票的业绩好，从而提供了获利的机会。

长期收益尽管短期收益研究已得出股票市场价格中存在着有节制的正序列相关，

长期（跨越数年）的收益检验发现存在明显的负的长期序列相关的情况。[4] 这一个结

果已成为一个“时尚的假定”，它认为股价会对相关信息反应过度。这样的过度反应

会引致短期的正序列相关（势头），随后对过度反应的纠正又引致了坏表现跟随好的

表现，反之亦然。纠正意味着在一段正收益后最终跟随的是负收益，结果是在长期有

一负序列相关。纠正之后发生的这些明显过度的表现使股