中国股市反向策略的盈利能力

2022-5-8 04:30:48

一般来说，los-er投资组合和赢家投资组合的回报率为正，而输家投资组合的表现要比赢家投资组合好得多。看涨状态下的输家和赢家投资组合都比整个样本期内的投资组合表现更好。相比之下，在熊市状态下，输家和赢家的投资组合回报较小，输家的投资组合回报仅在长期内显著，赢家的投资组合回报变得不显著。这些结果对于估计期和持有期之间的一个月跳跃以及两个股票交易所都是稳健的。我们的发现表明，中国股市在疲软状态下并不有效。这些发现对金融从业者也有明显的实际意义。引言有效市场假说是现代金融的基石[1,2]。然而，有越来越多的证据表明市场存在异常现象，如动量效应和反转效应。动量效应描述了经验主义观察到的资产价格进一步上涨、价格持续下跌的趋势，而反向效应描述了价格反转现象，表明过去表现最好（最差）的股票在随后的时期往往表现良好（较差）。在过去的二十年里，这种势头和反转效应在学术界和金融业引起了广泛关注。Jegadeesh和Iitman对动量效应进行了首次研究[3]。通过设置16种不同估值和持有期限的组合，投资者可以在估值期间通过购买表现最好的股票（赢家）组合和出售表现最差的股票（输家）组合，在持有期间获得异常回报。

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2022-5-8 04:30:51

他们发现，16个套利组合中有15个在未来3到12个月内产生了具有统计意义的回报，这也证实了中期动量效应的存在。关于逆势效应的研究最初是在REF进行的。[4]. 他们使用1926年至1982年在纽约证券交易所上市的100只股票的月度数据，并构建了过去3年中表现最好的35只股票的赢家投资组合和过去3年表现最差的35只股票的输家投资组合。实证证据表明，在未来三年内，输家的投资组合比赢家的投资组合表现更好，平均累积回报率高达25%，这表明存在长期反向效应。对动量和反转效应的早期调查主要集中在美国市场。这两种反常现象后来也在其他市场发现。鲁文霍斯特调查了从1980年到1995年的12个欧洲股票市场，并报告称，赢家投资组合的平均月回报率比输家投资组合高1%[5]。Chan等人[6]和Chou等人[7]发现了日本市场的短期反转效应。Baytas和Cakici报告了即使是在非美国市场，也会产生长期相反的影响[8]。Hameed和Ting发现了马拉西亚市场的价格反转[9]。Kang等人发现，中国市场存在短期反转效应和中期动量效应[10]。诺顿等人还发现了中国的动量效应[11]。此外，在不同金融产品的市场中也发现了动量效应和控制效应。Grinblatt等人利用1975年至1984年155家共同基金公司的数据，发现大约77%采用动量策略的共同基金在统计上比其他基金获得了显著更高的回报[12]。阿斯内斯·e·塔尔。

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2022-5-8 04:30:55

调查国际市场价值和动量效应之间的相关性，发现不同地区和不同资产类别中普遍存在的动量效应[13]。参考文献[14]中的研究得出了类似的结论。最初的动量和约束效应是基于c-ross分段价格或资产收益率，也称为“价格动量”[3,7,10]。在一系列关于市场异常的进一步研究中，我们探索了越来越多的动量或反转效应，这些研究反过来又部分解释了动量和反转效应的存在。在价格动量的基础上，考虑了包含企业特定信息的各种因素。投资者可以根据更多信息构建成本套利投资组合，并获得更高的收益。这些因素包括资本化[3,5]、股价[15,16]、账面市盈率[17]、交易量[11,18]等等。此外，根据这些特定的信息因素，这些资产可以划分为不同风格的投资组合，风格组合（风格投资）的动量或反转效应也受到了广泛关注[19,20]。对特定工业部门的研究表明，即时和逆向效应可以在工业部门获得更多利益[21,22]。请注意，动量效应和反转效应的结果随市场状态[23]和适航性[24]的变化而变化。此外，还对个股和股市指数进行了研究[25]，这超出了本研究的范围。随着中国在世界经济中的地位日益重要，对中国股票市场的相关研究也越来越多。研究表明，中国股市和美国股市不相关[26]，甚至在某些时期呈负相关[10]。

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2022-5-8 04:30:58

20世纪90年代初，中国成立了上海证券交易所（SHSE）和深交所（SZSE）。与其他成熟金融市场相比，中国市场的数据规模相对较小，这可能导致结果不准确。中国市场的交易机制与其他市场不同，并不断完善。在中国市场，大多数投资者是零售投资者，导致了更大的非理性和投机行为。这些情况可能对某些异常现象产生不同的影响。关于中国股市的动量效应和反转效应的研究结果喜忧参半，这并不奇怪。动量效应和反转效应的结论通常与估计和持有期的长度以及调查中每个IOD的样本有关。一般来说，期限可分为短期（3个月或更短）、中期（3至12个月）和长期（12个月以上）。大多数研究报告称，中国股市存在长期反转效应。利用1993年1月至2000年12月在上海证券交易所和深交所上市的53只股票的月度数据，王和赵发现了统计上显著的反转效应，估计期为1至3年，持有期为1至5年[27]。李和李调查了1996年1月至2002年12月上海证券交易所和深交所的A股，发现市场在1年多的时间里表现出相反的影响[28]。利用1995年1月至2002年12月上海证券交易所和深圳证券交易所A股交易的月度数据，罗和王也得出了类似的结论[29]。类似的结果可以在以后的研究中找到[30–37]。在短期和中期，结论好坏参半。例如，Kang等人。

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2022-5-8 04:31:01

使用1993年至2000年的个股数据，发现短期（1、2、4、8和12周）反转效应和中期（12、16、20和26周）统计显著的动量效应的存在[10]。根据1995年1月至2001年12月上海证券交易所和深交所的A股数据，朱等人验证了在估计期和持有期均小于4周的情况下存在显著的动量效应[38]。Zhu等人发现，在估值和持有期少于5天的情况下，存在统计上显著的反转效应[39]。L iu和Qin使用2002年7月至2005年9月上证180指数成分股的月度数据，并报告在不到12个月的时间内存在动量效应[40]。Pan等人发现，在周回报中存在动量效应，在月回报中存在反向效应[37,41]。有一项lso研究发现，短期或中期内没有显著的动量或反转效应[27,31,35]。上述研究中的不同结论可归因于以下因素。（1）不同的数据样本。一些研究使用了上海证券交易所（SHSE）和深圳证券交易所（theSZSE）上市的部分个股[27]，而另一些研究使用了所有A股的数据[34,35,38]。（2）不同的采样周期。例如，Wang和Zhao[27]以及Kang等人[10]使用了1993年至2000年的样本期，Zhu等人[39]研究了1996年至2001年的样本期，Lu和Zou[34]研究了1998年至2005年的样本期，Nootonet等人[11]考虑了1995年至2005年的样本期。（3）不同的采样频率。一些研究人员使用每月数据[3,11]，而另一些研究人员使用每日和每周数据[10,38,39,41]。（4）其他因素。研究发现，买卖双方展开、非同步交易以及缺乏流动性都会加大动量效应和反向效应[42–44]。

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kedemingshi

2022-5-8 04:31:04

为了避免这些情况，常用的方法是跳过估计期和等待期之间的确定时间间隔[3,38]。不使用这种跳跃方法的研究可能会导致不同的结果[27,34]。有了更多的数据，有必要重新审视中国股市的反转效应和动量效应。我们使用1997年1月至2012年12月在上海证券交易所和深交所上市的所有A股的月度回报数据来构建赢家和输家的投资组合，形成了零c投资组合。在股票排名的估计期内，需要确定股票组的数量。关于动量效应和反转效应的不同研究采用了不同的分组方式，包括十分位分组、五分位分组和三分位分组[3,10,13,27,41]。对于不同的市场，不同的分组方式可能会导致显著不同的结果。本文将考虑这三种分组方式进行比较。以往关于中国市场的研究大多将A-shar e市场作为一个整体进行。由于在这两个证券交易所上市的A股的特征不相似，我们独立研究了上证综指和上证综指的动量效应和反转效应。例如，上海证券交易所上市的A-s hare股票的市值通常高于深交所的股票。然而，本研究中的实证分析未能验证两次交流结果之间的任何显著差异。材料与方法中国大陆有两个证券交易所——上海证券交易所（SHSE）和深圳证券交易所（SZSE），中国证券市场包括A股市场和B股市场。大多数股票只在A股市场交易，而一小部分股票在两个市场交易。

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2022-5-8 04:31:08

截至2012年底，上海证券交易所有944只A股和54只B股，深交所有1528A股和53只B股（表1）。与A股不同，国内投资者在2001年2月之前无法获得B股，B股市场的流动性和市值较低。如表1所示，截至2012年底，B股占比为5。上海证券交易所和深交所的B股市值分别为41%和3.35%，上海证券交易所和深交所的B股市值分别只占0.5%和1.11%，上海证券交易所和深交所的B股市值分别占0.25%和0.30%，A股市场的投资者数量较多，换手率较高。因此，我们对中国A股市场进行了分析，它可以代表中国国内的投资环境。由于上海证券交易所股票（每股167.3亿元人民币）和深交所股票（每股46.4亿元人民币）的平均市值存在显著差异，我们将分别调查这两个交易所的A股股票进行比较。表1。2012年底中国股市基本情况。这些数据来自上海证券交易所和深交所发布的年度报告。A股B股A股B股A股B股B股A股B股A股A股B股B股B股B股SE944 54 15791.27 78.58 16404.74 41.35 88.42 1.55 101.9%57.5%深交所1528 53 7086.27 79.65 14966.78 45.47///我们使用从深交所数据库检索到的所有A股在深交所上市的月度数据(http://www.resset.cn)这些数据主要包括1991年1月至2012年12月20日期间个人股票的月度调整收益率。

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mingdashike22

2022-5-8 04:31:11

由于中国证券监督管理委员会（CSRC）的价格决定，股票价格通常会在IP O月出现上涨，这会导致个别股票在第一个月出现异常反弹。因此，我们的分析不包括个别股票的第一个月回报数据。如图1所示，在两个交易所成立后的最初几年里，投资者只能购买少数股票。到1995年底，每家交易所上市的股票不到200只，股票数量稳步增长。成熟的限价交易规则自1996年12月起生效，要求普通股与最后收盘价的最大日价格波动为±10%。尽管在此之前的一些时期，中国股市也有其他限价交易规则，但实施时间很短。综合这些因素，我们排除了1997年之前的数据，并在实证分析中考虑了1997年1月至2012年12月这段时间。方法与大多数关于横截面动量或逆效应的研究[11,41]一样，我们遵循[3]提出的程序来构建J- K投资组合。对于给定的“当前”月份t=0，所有股票都根据其在过去J个月内从t=-J到t=0（图2）。我们把股票分成几组。为了进行比较，采用了十分位分组、五分位分组和三分位分组。在估计中表现最差的股票组被称为lo ser portfolioLOS（J，K），表现最好的股票组被称为winner portfolioLOS WIN（J，K）。然后采用1991年1994年2000年2003年2009年201202004006008001000120014001600 SHSESZ图1。

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kedemingshi

2022-5-8 04:31:14

上海证券交易所和深交所股票数量的演变。通过买入输家投资组合并卖出赢家投资组合的反向策略。对开对开（J，K）为期K个月。我们分别研究了LJ、K、WJ、K和CJ表示的持有期内，输家投资组合、赢家投资组合和反向投资组合的平均加权年回报率。如果反向投资组合的收益时间序列在统计上为正，则反向效应得到验证。相反，会有瞬间效应。图2。估计和持有期。估算期为J个月，持有期为K个月。实证结果在估值和持有期限相同（J=K）的情况下，我们研究了三个投资组合在整个时期（1997-2012）的表现，以及三个排名组的估值期和持有期。周期从一个月到四年不等：J=K∈ {J，K | 1,6,12,18,24,30,36,42,48}。表2通过在持有期内对每个投资组合进行长期定位，报告了输家、赢家和反向投资组合的相等加权平均年回报率。比较这两个面板，我们发现结果在质量上与minordi差异相似。所有投资组合的回报都是正的。这一发现并不令人惊讶，因为中国市场总体上呈上升趋势。输家投资组合的收益率比赢家投资组合的收益率高，表明存在投资或过度反应[4,45,46]。反向策略的表现比购买输家投资组合的简单策略差。

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2022-5-8 04:31:17

赢家投资组合的正回报表明，反向策略收益主要来自输家投资组合。当持有期限超过18个月或等于1个月时，几乎所有的策略投资组合都可以获得统计上显著的正回报。当期限为6个月或12个月时，没有明显的证据表明存在反转效应或动量效应。长期反转效应的发现与大多数关于中国股市的文献一致。短期反转效应可能是由于估计期和持有期之间没有时间差，这可能会因为一些测量误差而夸大反转效应。我们将在本文的其余部分进一步讨论。仔细观察发现，CJ、Kof反向投资组合的回报率先下降，然后随着水平线J或K上升，这可以被描述为U型关系。例如，根据SHSE股票的十分位数分组，CON（1，1）投资组合的年回报率为12.8%，CON（6，6）投资组合的回报率下降至1.1%，随着地平线J的增加，反转投资组合的收益率持续上升至CON（48，48）的19.7%。值得注意的是[7]在调查日本市场的反转效应时，报告了反转和地平线之间类似且更普遍的U型关系。表2还显示了不同分组方法的影响。两个交易所的输家投资组合的年化收益率随着组数的增加而降低，小J的组数从三位数到十分位数，而长期J的组数则增加。对于两个交易所的赢家投资组合，组数越多，年化收益率越小。

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2022-5-8 04:31:21

结合这些观察结果，短期内逆势投资组合的收益趋势喜忧参半；然而，从长远来看，回报率随着群体数量的增加而增加。现在，改变J和KWe的情况下，对十分位、五分位和三分位组合的J和K进行更全面的分析。表3给出了SHSE股票的十分位数分组结果，表4给出了ZSE股票的十分位数分组结果。估算层J和保持层K的值范围为一个月到四年。A组、B组和C组分别报告了输家投资组合、赢家投资组合和对立面投资组合的结果。这两个交易所基于五分位分组和三分位分组的结果与十分位分组的情况相似，表S1显示了上海证券交易所股票的五分位分组，表S2显示了深圳证券交易所股票的五分位分组，表S3显示了上海证券交易所股票的三分位分组，表S4显示了深圳证券交易所股票的三分位分组。根据表3和表4，最有趣的特征是所有年化回报都是正的。面板A表明，对于这两个交易所，所有亏损投资组合在所有估值和持有期限内都会产生正回报，除少数小范围投资组合外，所有回报在5%的水平上都具有统计学意义。如B组所示，在两个交易所中，赢家的投资组合对J和K的所有组合都是正面的，这表明反向投资组合的收益主要由输家的投资组合贡献。赢家投资组合的结果的重要性因持股范围K而不同。当K≤ 6.当K≥ 30.反向投资组合是通过出售赢家的投资组合和购买较低的投资组合而形成的。

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2022-5-8 04:31:24

面板C显示，所有反向投资组合都会产生正回报，这意味着在整个样本期内，这两个ex变化都没有动量效应。当持有期K=1时，所有收益均显著为正，但上证综指上的CON（12，1）除外，这表明存在短期反转效应，与[10]和[34]等最新文献中关于较短样本期的观点一致。当估计期J大于一年时，尽管持有期不同，但大多数回报率都显著为正，这表明存在短期和长期反转效应，这与[27]、[47]、[28]和[35]等较短样本期的其他研究结果不一致。持有期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期股票估值期21 24 27 30 33 36 39 42 45 48 1 3 9121518212427303336394245480.050.10.150.20.250.3持股期JSZ失败者十分位1 36 9 12 15 18 21 27 30 33 36 39 42 48 1 3 9121518 124273033363942454800.050.10.20.250.35持股期JSZ胜利者十分位1 3 9 12 15 18 21 27 30 33 36 42 48 48 1 691215182124273033363942454800.050.10.150.20.250.30.35持有期估值期JSZSE_逆向(十分位1 36 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 42 48 1 3 912151821242730333942454800.050.10 150.20.250.35图3。基于十分位数分组的平均年化收益等高线图，具有不同的估计和持有期限。

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kedemingshi

2022-5-8 04:31:27

左面板为输家投资组合，中面板为赢家投资组合，右面板为反向投资组合。上盘是上证指数，下盘是深证指数。表3和表4显示，平均年化回报率取决于J和K的值。为了更好地探索这种依赖性，我们在图3中展示了基于十分位数的回报率曲线。我们还在图S1中显示了五分位数分组的结果，在图S2中显示了三分位数分组的结果。J和K的值为1个月，是3个月的倍数，最多为4年。对于五分位分组和三分位分组也得到了类似的结果。上面板为上海证券交易所股票，下面板为深交所股票。对于同一类型的投资组合，相应的轮廓模式大致相似。然而，不同类型的投资组合表现出非常不同的轮廓模式。对于失败者，返回LJ，J和K大致增加。更仔细的检查揭示了更多细节。在J=9和K=6周围有一个山谷，这是表现最差的一对。如果根据股票在过去四年中的表现对其进行排名，并持有失败者投资组合两年（深交所）或更长时间（上交所），则表现最佳。上海证券交易所的LOS（48,36）投资组合的最高年化回报率为36.2%，深交所的LOS（48,24）和LOS（42,30）投资组合的最高年化回报率为36.9%。当K的持有期限较短时，比如说不超过1年，赢家投资组合的年化收益几乎与持有期限J无关。当持有期限超过1年时，赢家收益随着持有期限估计的增加而减少。当估计水平为固定水平时，赢家的利润率首先增加，然后随着持有水平K下降。

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2022-5-8 04:31:30

当估计hor izon很短（比如J=1）且持有期限约为2年时，winnerportfolio回报率最高。反向投资组合的年化收益率更多地取决于估计期J，而不是持有期K。一个明显的趋势是，固定期K的CJ随J增加。固定期J的CJ、Kd则先减少后增加，呈现V形模式。因此，在长期评估期内形成的投资组合，尤其是在长期（3-4年）期限内持有的投资组合，其表现最好。在这种情况下，利润非常可观。例如，CON（48，1）投资组合为上海证券交易所股票提供了20.9%的平均年化回报率，为深圳证券交易所股票提供了21.1%的年化回报率。具有不同排名组的反向投资组合的相对优势在文献中，投资组合的形成采用了三种分组方法，包括决策分组[3,27]、q uintile gro uping[10,41]和三元分组[1,3]。对于中国股市而言，不同分组方法的结果在质量上是相似的。我们现在研究这些分组方法的相对性能。对于这三种分组方法中的每一种，我们基于估值和持有期的不同组合，形成赢家、输家和反向投资组合，J和K的估值范围为{1,6,12,18,24,30,36,42,48}。对于每个订单，我们可以获得每个分组g的返回时间序列WJ、K、g（t），并确定不同分组g、hWJ、K、g（t）之间返回差异的平均值- WJ，K，g（t）it。

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2022-5-8 04:31:33

表S5和表S10中给出了两种汇率变动的赢家、输家和反向投资组合的平均回报差异和相关t统计数据。表5 s展示了J=K的结果。表5的A组报告了两个交易所中J=K的输家投资组合的平均回报差异。对于短期而言，大多数再转向差异为负值，而对于长期而言，则为正值。在短期内，一些返程差异是显著的负向差异，而另一些则是显著的负向差异。在很长的视野内，尤其是当J=K时≥ SHSE股票为30，J=K≥ 24对于深交所股票而言，所有收益差异均显著为正。该小组建议，如果一个人购买了失败者的投资组合，她应该采用长期投资组合，并使用十分位数分组来形成她的投资组合，以获得高而稳健的收益。当估计期和持有期不固定时，这些发现也成立。表5的B组报告了两次交易中J=K的赢家对账单的平均回报差异。最重要的特点是，所有回报差异都是负的。如果视界更长，负面回报差异更可能显著。当J不一定等于K时，结果只有轻微差异，如表S7和表S8所示。对于五分位分组和三分位分组的比较（G- G），所有81种J和K组合对上海证券交易所股票具有负回报差异，81种组合（赢（12,1）、赢（30,1）和赢（42,1））中只有3种对深圳证券交易所股票具有正回报差异，但并不显著。

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2022-5-8 04:31:36

对于十分位分组和五分位分组的比较（G- G）只有2种组合（赢（1,42）和赢（1,48））对上海证券交易所股票具有显著的正回报差异，而有14种组合对深交所股票具有正回报差异，其中一种组合（赢（42,6））在5%的水平上显著。用于比较十二分位分组和三分位分组（G- G），所有81种组合对上海证券交易所股票具有负回报差异，而有3种组合对深圳证券交易所股票具有正回报差异，在5%的水平上不显著。因此，如果一个人采取购买赢家投资组合的策略，最好使用三分位数分组和长期估计和持有期限。表5的C组报告了两个交易所J=K的反向投资组合的平均回报差异。存在正回报和负回报差异。在5%的水平上，所有负回报差异都不显著，相应的期限不超过一年。对于一年以上的水平，所有回报差异均为正值，且在1%的水平上，大部分回报差异显著。如果wedo not fix J=K，结果是相似的。因此，如果投资者想要采取反向策略，她应该使用十分位分组和长期滞后收益对股票进行排序，以构建投资组合并长期持有。不同交易所的反向投资组合的优势如材料和方法中所述，上海证券交易所和深交所具有不同的特征，例如每股市值，这可能导致两个交易所的结果不同。然而，到目前为止，这两个交易所的结果在质量上是相似的。现在我们打算定量研究上海证券交易所和深圳证券交易所之间的对比差异。

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可人4

2022-5-8 04:31:40

我们首先获得不同交易所上市股票的每个合约投资组合的回报时间序列差异，然后计算它们的平均值。结果见表6。面板A显示了基于十进分组的反向投资组合的结果。有三个反向投资组合（CON（12,30）、CON（18,30）和CON（24,30））的负回报差异在5%水平上显著，四个投资组合（CON（30,48）、CON（36,48）、CON（42,48）、CON（48,48））的正回报差异显著（三个在1%水平上，一个在5%水平上）。其余74个投资组合在两家交易所之间没有显著差异。B组给出了基于五分位数分组的反向投资组合的结果。这两个交易所共有17个反向投资组合显示出显著差异，其中4个为负，13个为正。其余64个投资组合在两家交易所之间没有显著差异。C组描述了基于三分位数分组的反向投资组合的结果。在这两个交易所中，有26个反向投资组合存在显著差异，其中3个为负，23个为正，而其他55个投资组合没有表现出显著差异。两个交易所之间回报率存在正差异的投资组合主要集中在面板的右下角，这表明长期估值和持有horizo N的反向投资组合在两个交易所的平均年化回报率存在显著差异，并且在平均大盘股的上海证券交易所更具优势。稳健性检查本节采用两种方法检查发现的稳健性。

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2022-5-8 04:31:43

首先，我们通过将整个样本周期划分为两个子周期来进行子周期分析，这两个子周期由中国股市史上最严重、最臭名昭著的一次大崩盘的时间间隔来界定。一个时间段为1997年1月至2007年9月，另一个时间段为2007年10月至2012年12月。其次，为了避免可能的测量误差，考虑了在估计期和保留期之间跳过一个月的情况。次级分析图4显示了上海证券交易所综合指数日收盘价的演变。1990年12月19日，上海证券交易所综合指数仅为99.98，这是上海证券交易所开始运作的第一天。到1996年底，该指数达到917.02，约为初始指数的十倍。市场随后经历了多头和空头，并在2007年10月16日持续攀升至约6092.06点的峰值。当天的历史盘中高点为6124.04。此后，该指数大幅下跌，进入长期调整阶段。2009年，市场经历了泡沫[48]。然而，该指数远低于历史高点。2012年底，该指数为2269.13.1990/12/19 1996/12/31 2007/10/16 2012/12/3010002000090099.98917.026092.062269.13图4。上海证券交易所综合指数从1990年12月到2012年12月的演变。因此，有必要在子周期内检查我们发现的稳健性。文献[3,7,41]中经常使用亚周期分析。我们将整个样本期（1997-2012年）分为两个子期，1997年1月至2007年9月和2007年10月至2012年12月。前一阶段代表市场的长期上升阶段，后一阶段代表市场的调整阶段。

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2022-5-8 04:31:47

表7给出了上海证券交易所股票的结果，表8给出了深圳证券交易所股票的结果，其中所有投资组合的估值和持有期限都相同，即J=K。对于第一个子周期中的输家投资组合（两个表的A组），除了基于十分位分组和五分位分组的两个LOS（6，6）投资组合外，上海证券交易所股票的几乎所有年化回报率在5%水平上都显著为正，而深圳证券交易所股票的几乎所有年化回报率都显著为正。对于第二子阶段的输家投资组合（两个表的B组），当J≤ 当J≥ 3上海证券交易所股票的年化回报率只有在≥ 2 4. 失败者的投资组合会在第一个阶段产生显著更高的收益，这是对平均水平的看涨。然而，尽管处于市场地位，购买失败者投资组合的策略不太可能遭受损失，也很可能赚钱。我们还观察到，如果投资期限更长，失败者的投资组合表现更好。对于第一阶段的赢家投资组合，两个交易所的所有年化回报均为正。此外，赢家的投资组合中有K≥ 30在5%的水平上给出显著的正回报，而其他期限较短的投资组合可能有显著和不显著的正回报。相比之下，尽管第二阶段的大部分年化回报率为正，但没有回报率显著为正或负。这些观察结果有一个简单直观的解释。当市场看涨时，较低的投资组合将反弹上升，赢家投资组合将继续上升。

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2022-5-8 04:31:51

当市场看跌时，输家的投资组合将以更高的概率反转，而赢家的投资组合将承受继续上涨的压力。现在我们来看看反向投资组合。在第一个子周期中，J≥ 18.辞职积极且与J≤ 12对上海证券交易所的股票来说是不重要的，收益率为J≥ 24人明显为阳性，而J≤ 18对深交所股票来说是不重要的。此外，一份给定的投资组合在上海证券交易所的表现要好于深交所。我们还发现，基于更多组的反向投资组合的年化收益率高于基于组的投资组合。例如，基于十进制分组的CON（48，48）的年化回归比基于三进制分组的年化回归大0。上证综指102点，深证综指0.083点。在第二个次级阶段，几乎所有的年化回报率都显著为正，除了上海证交所基于十分位数分组和五分位数分组的两个CON（18，18）投资组合和深交所基于十分位数、五分位数和三分位数分组的CON（6，6）投资组合。Agiven投资组合在深交所的表现优于深交所。此外，基于更高收益率的投资组合会带来更高的回报。例如，基于十分位数分组的C ON（48，48）的年化回复率在SHSE上比三分位数分组的年化回复率高0.087，在SZ SE上比三分位数分组的年化回复率高0.157。因此，当投资者采取反向策略时，最好在看涨期投资SHSE股票，在看跌期投资INSZ股票。我们还研究了在两个子周期内基于不同J和K的控制投资组合的收益之间的关系。图S3显示了第一个子周期的结果，图S4显示了第二个子周期的结果。主要发现在质量上与表7和表8相同。等高线图提供了更多信息。

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2022-5-8 04:31:55

这表明，基于三种不同分组方式的案例收益与J正相关。收益对不同子周期的持有期限K的依赖性。具体而言，在第一个亚周期内，反向收益与K之间的关系可以描述为U形，即收益先减少，然后随着K增加。然而，在第二个亚周期内，这种关系可以描述为L形，这表明收益率会先下降，然后随着K的增加趋于稳定。在1997-2012年的整个时期和2007-2012年的熊市时期，当J=K=1时，我们观察到了显著的短期反转效应，但在1997-2007年的牛市时期，没有观察到t。短期反转效应可能归因于一些因素，如买卖反弹和滞后反应[42,49]。为了避免这些因素造成的测量误差，一种常见的方法是跳过估计期和保持期之间的时间间隔[7,10]。我们使用一个月作为跳跃间隔，并对J=K的输家、赢家和反向投资组合的整个样本期进行分析。结果如表9所示，并与表2进行了比较。对于上证综指（表9的A组）中的亏损投资组合，大部分收益在跳过一个月后减少。服务水平（6，6）组合的下降幅度最大（0.019分位数分组，0.014分位数分组，0.012分位数分组）。基于五分位数和三分位数分组的LOS（1，1）投资组合的回报率下降幅度略低。对于其他输家来说，回报率的下降幅度很小。对于深交所的输家投资组合（表9的B组），我们观察到略有不同的行为。

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2022-5-8 04:31:58

跳过一个月后，LOS（1，1）投资组合的回报率略有上升，而LOS（6，6）投资组合的回报率略有下降。对于其他亏损的投资组合，年化收益率会有所增加和减少；然而，变化的程度很小。总的来说，跳过一个月不会改变失败者投资组合的年化回报率的重要性。对于赢家投资组合，大部分年化收益在跳过一个月后会增加。当K≥ 12.这些差异是可以忽略的。当J=1和J=6时，我们观察到一个大的增加。然而，回报仍然微不足道。对于反向投资组合，J≥ 12在跳过一个月后，o rder0略有变化。001，因此并不重要。然而，CON（1,1）和CON（6,6）的收益显著降低。例如，在对股票进行12个月分组的情况下，表2中CON（1,1）和CON（6,6）的平均年回报率分别为0.128和0.011，而在跳过一个月的情况下，CON（1,1）和CON（6,6）的平均年回报率分别下降到0.108和0.011-特别是0.0 22。同时，CON（1，1）仍然有统计上显著的回报，这表明没有测量误差。反向回报率的下降主要是因为在s月后，赢家的投资组合收益率更高。显然，尽管合同投资组合的平均回报率降低，但短期合同效应仍然存在。从长远来看，跳过一个月不会影响交易策略的可行性，因此也存在长期的逆势效应，这一点无关紧要。基于三种不同的分组方式，研究控制型贫困人口的回报差异也很有趣。在短期内，有证据表明，在5%的显著水平上，五分位分组比三分位分组表现更好。

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2022-5-8 04:32:01

然而，在文件分组和其他两个分组之间没有观察到显著差异。从长远来看，十分位分组优于五分位分组，五分位分组优于三分位分组。我们还研究了在跳过一个月的情况下，具有不同J和K的反向投资组合回报率之间的关系（图S5）。我们发现，控制性投资组合的回报率随着估计视界J的增加而增加。与预期视界K相关的模式更为复杂，与没有跳过一个月的原始策略的模式更为相似。结论继Jegadeesh和Titman[3]的开创性工作之后，我们研究了中国股市中输家投资组合、赢家投资组合和共担风险投资组合的表现。该分析是对在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的所有A股股票的月度收益率进行的。上海证券交易所股票和深交所股票的两个样本涵盖了1997年1月至2012年12月的时间段。我们发现在短期、中期和长期两个交易所都存在反向效应。投资组合的收益取决于估值和持有期限。尤其是，长期估值和持有期限会导致更有利的反向投资组合。当在估计期和持有期之间加上一个月的时间间隔时，结果仍然表明存在显著的短期和长期反转效应，即使当J=K=1时，收益大幅下降。我们还进行了次周期分析。长期反转效应对次周期分析非常稳健，而短期估计和持有期的结果随着不同的市场状态而变化。

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2022-5-8 04:32:04

当市场处于熊市阶段时，短期反转效应更为明显。此外，我们还研究了增长方式对投资组合绩效的影响。具体而言，可采用十分位、五分位和三分位分组。我们发现，与基于五分位数和三分位数分组的投资组合相比，基于十分位数分组的反向投资组合更具优势。当估计和持有期限超过12个月时，这一结论更加明确。这些发现对于基于子周期分析和一个月跳过的稳健性检查无效。Ackn Owledgments这项工作得到了国家自然科学基金（1075054和711310 07）、上海“陈光”项目（2012CG34）、长江学者和大学创新研究团队项目（IRT1028）以及中央大学基金会精神研究基金的部分资助。参考文献1。Fama EF（1970）《有效资本市场：理论和实证工作回顾》。《金融杂志》25:383-423.2。Fama EF（1991）有效资本市场：I。J金融46:1575-1617.3。Jegadeesh N，Titman S（1993）回归买入赢家和卖出股票：对股票市场效率的影响。J Financ e 48:65-91.4。De Bondt WFM，Thaler RH（1985）股市是否反应过度？J金融40:793-805.5。Rouwenhorst KG（1998）国际动量战略。J金融53:267-284.6。陈尔克，杰加迪什N，拉科尼肖克J（1996）动量策略。J金融51:1681-1713.7。周哲，魏KC，Chung H（2007）日本股票市场的反向收益来源。JEmp财务14:261-286.8。Baytas A，Cakici N（19 99）市场是否反应过度：国际证据。J银行金融23:1121-1144.9。Hameed A，Ting S（2000）《交易量和短期反转收益：来自马来西亚市场的证据》。太平洋盆地金融杂志8:67-84.10。

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2022-5-8 04:32:07

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