股票日内价格过度反应的统计分析

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在现代金融理论,与有效市场理论(EMH)相背离的最具代表性的“异象”便是过度反应。首先对过度反应现象进行研究的是DeBondt和Thaler(1985),他们研究发现,美国股票市场存在价格的长期反转现象。过度反应的发现挑战着传统金融理论的权威。但是,传统金融学仅仅把过度反应看作“异象”,比如:Fama和French(1998)认为超常收益来源于风险的补偿,并尝试引入了新的因子来刻画风险。传统金融理论的解释并不能令人信服。与此同时,行为金融学给出的解释和相关的模型似乎更具有说服力。比如:Barberis, Shleifer和Vishny的BSV模型,Daniel, Hirsheifer和Subramanyam的DHS模型,Hong和Stein(1999)的HS模型。各国学者针对证券市场是否存在过度反应进行了大量实证检验,所得出的结论却存在着较大的分歧。其中最重要的一个原因就是定义过度反应的标准和检验的方法不同。文本主要讨论了定义过度反应的比较标准和检验方法的改进。本文第一章主要介绍了过度反应的研究背景,研究现状和存在的问题。第二章主要采用定量的方法,基于股票日内价格,在股票日内价格服从几何布朗运动的假定下,构造了一个新的衡量波动率的统计量;并以此为基础,从Hausman检验的角度构建检验日内价格过度反应的检验统计量并得到其理论分布。第三章分别讨论了波动率变化(GARCH),漂移率变化(AR),波动率和漂移率均变化(AR-GARCH)的情况下检验统计量的稳健性并给出相应的修正检验统计量。第四章运用此统计量检验了全球不同市场的过度反应现象,并通过实际数据也验证了改进检验统计量的稳健性和适用性。最后,尝试探讨了基于过度反应检验统计量的交易策略。
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