- 7中。1月份对小公司而言是异常引人注目的月份，在1月份小公司平均每天升

水达0 . 7 1 4%。1月份头5天的交易结果更令人惊异，小规模公司头5个交易日的升水幅

[1] rolf banz,“the relationship between return and market value of common stocks,”journal of

financial economics 9 (march 1981).

[2] donald b. keim,“size related anomalies and stock return seasonality: further empirical evidence,”

journal of financial economics 12 (june 1983).

[3] marc r. reinganum,“the anomalous stock market behavior of small firms in january: empirical te s t s

for tax-loss eff e c t s ,”journal of financial economics 12 (june 1983).

[4] marshall e. blume and robert f. stambaugh,“biases in computed returns: an application to the size

e ff e c t ,”journal of financial economics, 1983.

296 第三部分资本市场均衡

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度超过了8 . 1 6%。

一些研究者相信，1月份效应是与年底的为减少纳税而结清蚀本交易紧密相关的。

这个假设是，许多人将他们在前几个月中已经降价的股票抛出，以便在课税年度结束

之前实现其资本损失。这些投资者并不把抛售所得重新投入股市直至新的一年到来。

在新的一年开始时，对股票的抢购潮将给股价带来压力使其上升，这便导致了1月份

效应。实际上，里特（r i t t e r）证明了[ 1 ]，个人投资者的股票买卖比在1 2月底和1月初

分别达到年度最低点和年度最高点。

1月份效应据说是非常戏剧性地显示了作为实验素材的最小规模公司的股票是当

年价格变动最大的股票。因此，这中间包含了大量要通过出售股价下跌的股票以减少

纳税的公司。

从理论的角度看，这个理论包含了大量漏洞。首先，如果1月份的正效应是购买

压力的表示，那么当减税交易刺激引起抛售压力时，应有一个对称的负的1 2月份效应

与其相对应。第二，当面对有效市场理论时，可预测的1月份效应消失了。如果尚未

持有这些公司股票的投资者知道1月份将会给小公司带来非常规收益的话，他们会在

1 2月份涌去购买股票以获得利润。这会使购买压力从1月份转移到1 2月份。理智的投

资者是不会让这种可预测的1月份的非常规收益持续的。但是，从1 9 6 3年到1 9 7 9年，

在凯姆的每年的研究中，小公司总是在1月份胜过大公司。

尽管存在着这些理论上的不足，但仍有一些经验证据支持1月份效应与减税交易

有关这一信念。比如，莱因格纳姆发现在规模等级内，价格下滑得越厉害的公司具有

越高的1月份收益。这种模式在图1 2 - 8中说明。莱因格纳姆把公司按股价在当年下滑

的程度分成四组。如果公司的股票可能在1 2月份被大量抛售，那么大幅度的价格下跌

将期望有可能产生大的1月份收益，因而可在1月份时享受需求的压力。图1 2 - 8显示了

每组中最低的一组具有最高的一月份收益。

尽管如此，即便在调整赋税之后，规模效应仍应持续。那些股价上涨了的小公司

仍然显示出1月份收益（图1 2 - 8 b），而那些价格下跌的大公司则并没有显示出特别的1

月份效应。因此，尽管赋税似乎与1月份非常规收益有关（图1 2 - 8中a与b对比，c与d对

比），然而在1月份中，规模在本质上仍是一个因素（a与c对比，b与d对比）。

被忽略公司效应和流动性效应阿贝尔（a r b e l）和斯特雷贝尔（s t r e b e l）对小公

司1月份效应提出了另一个解释。[ 2 ]因为小公司似乎易于被大的金融机构交易者所忽略，

小公司的信息因而较难获得。这种信息不足使得小公司成为获得较高利润的高风险投

资对象。毕竟，“名牌”公司受到金融机构的监测，因此可以保证获得高质量的信息，

想必投资者不会对没有更好收益前景的“一般的”股票投资。

作为被忽略公司效应（neglected-firm eff e c t ）的证据，阿贝尔[3] 利用了分析家对

收入的预测方差系数来测度公司的信息不足程度（方差系数是标准差与平均差之比，

用以表示预测的分散性，是一种“噪声/信号”比）。方差系数与总收益间的相关系数

为0 . 6 7 6，这是相当高的，并且在统计上是显著的。在一个与之有关的检验中，阿贝尔

按持股金融机构的数目将公司分成热门、中等热门和被忽略的三组。表1 2 - 1显示出被

忽略的公司的1月份效应最为显著。

[1] jay r. ritter,“the buying and selling behavior of individual investors at the turn of the ye a r,”j o u r n a l

of finance 43 (july 1988), pp. 701-17.

[2] avner arbel and paul j. strebel,“pay attention to neglected firms,”journal of portfolio management,

winter 1983.

[3] avner arbel,“generic stocks: an old product in a new pachage,”journal of portfolio management,

summer 1985.

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第12章市场的有效性

297

旧的交易日

a) c)

b) d)

旧的交易日

旧的交易日旧的交易日

图12-8 资产组合的市值在减税出售的条件下，1月份最低组和最高组的股票的平均日收益率

a) 资产组合mv1,最低的象限b) 资产组合mv1,最高的象限c) 资产组合mv10,最低的象限

d) 资产组合mv10,最高的象限

表12-1 被忽略程度与1月份效应表

平均1月份平均1月份收益率减去其他对系统风险调整后的

公司

收益率(%) 月份平均收益率(%) 平均1月份收益率(%)

标准普尔5 0 0样本公司

热门公司2 . 4 8 1 . 6 3 -1 . 4 4

中等热门公司4 . 9 5 4 . 1 9 1 . 6 9

被忽略公司7 . 6 2 6 . 8 7 5 . 0 3

非标准普尔5 0 0样本公司

被忽略公司11 . 3 2 1 0 . 7 2 7 . 7 1

资料来源：avner arbel,“generic stocks: an old product in a new package,”journal of portfolio

management, summer 1985.

阿米赫德和门德尔森对股票收益的流动效应所做的工作也许会与小公司效应和被

忽略公司效应都有联系。[1] 他们认为，投资者将要求一种收益升水以对需要较高交易

[1] yakov amihud and haim mendelson,“asset pricing and the bid-ask spread,”journal of financial

e c o n o m i c s 17 (december 1986), pp. 223-50; and“l i q u i d i t y, asset prices, and financial policy,”

financial analysts journal 47 (november/december 1991), pp.56-66.

298 第三部分资本市场均衡

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成本的低流通股票进行投资（详见第9章）。的确，最缺乏流通的股票的价格差异可以

很容易地达到股票价格的5%以上。相应于他们的假设，阿米赫德和门德尔森证明，这

些股票显示出有一种很强的异常高的风险调整收益率趋势。由于小的且分析较少的股

票通常流动性较差，流动效应也许对其非常规收益只是一个不完全的解释。然而，这

个理论并没有解释为什么小公司的非常规收益会集中于1月份。无论如何，要利用这

些效应会比表面上看来难得多。小股票的高交易成本很容易就把任何明显的非常规利

润机会抵消掉。

账面-市场价值比法马和弗伦奇以及莱因格纳姆证明了，[1] 公司资产净值的账面

价值与市场价值的比值是证券收益的有利的预测工具。法马和弗伦奇依照账面-市场价

值比把公司分成1 0组，并考察了从1 9 6 3年7月到1 9 9 0年1 2月这段时期内每组的平均月收

益率。账面-市场价值比最低的1 0家公司的平均月收益率为1 . 6 5%，而最高的1 0家公司的

平均月收益率则只有0 . 7 2%。图1 2 - 9显示了各组的情况。收益对账面-市场价值比的如此

强的依赖性是与

值无关的，这意味着要么是低的账面-市场价值比的公司定价相对较低，

要么就是账面-市场价值比正充当着影响均衡的期望收益的风险要素的替代物。

事实上，法马和弗伦奇发现，在控制了规模与账面-市场价值比效应（b o o k - t o

market eff e c t s ）后，

值似乎对解释证券均衡收益无能为力。[2] 这个发现对理性市场是

个严重的挑战，因为理性市场认为影响收益的因素是系统风险，这本来似乎不应成为

问题的，现在却似乎成为了问题。账面-市场价值比似乎有能力预测未来的收益。我

们解释这一异常的情况。

帐面-市场价值比

图12-9 作为账面-市场价值比函数的平均收益率

颠倒我们在上文中引用的一些研究认为，短于一年的股票市场价格的势头正好。

许多其他研究表明，在更长的时期，最终的股票市场业绩会趋向于它的反面：在最近

的过去，表现最好的股票会在接下来的一段时期表现得非常差，而过去表现最差的股

[3]

票可能有高于平均值的未来业绩。德邦德特（d e b o n d t）和塞勒（t h a l e r），乔普拉

（c h o p r a）、拉克尼索克（l a k o n i s h o k）和里特，[4] 他们全都发现，在一段时间内，表

[1] eugene f. fama and kenneth r. french,“the cross section of expected stock returns,”journal of

finance 47 (1992).

[2] 然而，从有关的研究(s. p. kothari, jay shanken, and richard g. sloan,“another look at the cross-section

of expected stock returns,”journal of finance 50 (march 1995), pp.185-224.)中可以发现，用年收益而不

是用月收益估计贝塔值时，高贝塔值的证券事实上有更高的平均收益。另外，上述作者还发现，账面

市场价值比与法马和弗伦奇得出的结果相比较变小了，用不同的样本结果是不同的。因此，他们的结论

是，账面/市场