投资学(第4版)-第71部分
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＇4＇ Bruce Lehmann；“Fads； Martingales and Market Eff i c i e n c y；”Q u a rterly Journal of Economics 1 0 5
（February 1990）； pp。 1…28。
＇5＇ Robert A。 Haugen； Andrei Shleifer； and Robert W。 Vi s h n e y；“Contrarian Investment； Extrapolation； and
R i s k ；”Journal of Finance 50 （1990）； pp。 541…78。
300 第三部分资本市场均衡
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法马和弗伦奇以为，＇1＇ 这些效应可以被解释为是风险溢价的一种证明。利用一个套
利定价模型，他们证明了对于在规模或账面…市场价值比要素上具有较高
值的股票也具
有较高的平均收益，他们把这些收益解释为与要素关联的风险溢价的证据。法马与弗伦
奇建议以套利定价模型的精神，建立一个三要素模型。风险是由股票的三要素的敏感性
决定，这三个要素是：（ 1 ）市场资产组合；（ 2 ）反映小的与大的公司的相对收益的资产组
合；（ 3 ）反映低账面…市场价值比与高账面…市场价值比的公司的相对收益的资产组合。
这个模型在解释证券收益方面作了一个很好的工作。尽管规模与账面…市场价值比就其
本身而言显然不是风险因素，但是，它们也许可以作为更基本的风险决定因素的替代物。
法马和弗伦奇因此认为这些现象是与理性的市场并存的，而在这个理性的市场中，期望
收益是和风险并存的。我们在下一章中将对他们的这篇论文作进一步的介绍。
拉克尼索克（L a k o n i s h o k）、施雷弗（S h l e i f e r）和威士纳伊（Vi s h n e y ）提出了一
种相反的解释，＇2＇ 他们认为这些现象正是市场无效的证据，更具体地说，是股票分析
家们预测中有系统误差的证据。他们认为，分析家们把历史业绩向未来发展延伸得太
远了，因此把近期表现良好公司的股票价格过度抬高，而把近期业绩较劣公司的股票
价格压得过低。最终当市场参与者发现了他们的过错时，价格颠倒了。这种解释显然
是与颠倒效应相一致的，某种程度上也与小公司效应和账面…市场价值比是一致的，因
为价格骤降的公司往往是小规模的或账面…市场价值比较高的。
如果拉克尼索克、施雷弗和威士纳伊是正确的，我们应该发现当预测最近“获益”
与“亏损”的公司收益时，分析家们系统地犯了错误。拉颇塔（La Porta）最近的研
究结论与这个模式相一致，＇3＇ 他发现那些分析家预测的只有低增长率利润权益的公司，
实际上它们的业绩比预期有高增长率利润的公司的业绩还要好。他们似乎对有低增长
前景的公司太悲观了，而对有高增长前景的公司又太乐观了。当“纠正”这两种极端
的预测时，预期低增长的公司比预期高增长的公司有更好的表现。
丹尼尔和蒂特曼＇4＇ 试图通过检验，看看这些效应是否实际上能被解释为风险溢价。
他们首先按规模和账面…市场价值比把公司分类，然后再进一步按每种股票的规模
和
账面…市场价值比要素
把股票组合成组。他们发现，一旦规模与账面…市场价值比保持
不变，这些要素的
并不提供关于期望收益的额外信息。他们总结出，是这些特征本
身而非规模要素或账面…市场价值比的
在影响着收益。这个结论与法马与弗伦奇这些
资产组合的高收益应反映风险溢价的解释相矛盾。
丹尼尔和蒂特曼的结论并不是说市场是无理性的。正如前文提到的，可以说是这
些特征本身测度了一种自身支配收益的令人烦恼的条件。此外，正如我们所说，这些
明显的非常规收益中的相当一部分可能是非流动性溢价的反映，因为小型或定价低的
公司往往会有较大的买卖价差。不过，到目前为止对这些结果仍没有一个让人心服的
解释。
内幕信息如果内幕人员通过买卖他们公司的股票来挣取高额利润的话，我们是
不会感到奇怪的。内幕人员的这种能力在贾菲、＇5＇ 塞亨（S e y h u n）、＇6＇ 吉沃利（G i v o l y）
＇1＇ Eugene F。 Fama and Kenneth R。 French；“ Common Risk Factors in the Returns on Stocks and Bonds；”
Journal of Finance 50 （1995）； pp。 541…78。
＇2＇ Josef Lakonishok； Andrei Shleifer； and Robert W。 Vi s h n e y；“ Contrarian Investment； Extrapolation； and
R i s k ；”Journal of Finance 50 （1995）； pp。 541…78。
＇3＇ Raphael La Porta；“ Expectations and the Cross Section of Stock Returns；”Journal of Finance 5 1
（December 1996）； pp。 1715…42。
＇4＇ Kent Daniel and Sheridan Titman；“Evidence of the Cross Sectional Variation in Common Stock Returns；”
Journal of Finance 40 （1995）； pp。 383…99。
＇5＇ Jeffrey F。 Jaff e ；“ Special Information and Insider Tr a d i n g ；”journal of Business 47 （July 1974）。
＇6＇ H。 Nejat Seyhun；“ I n s i d e r’Profits； Costs of Trading and Market Eff i c i e n c y；”Journal of Financial
Economics 16 （1986）。
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第12章市场的有效性
301
和帕尔莫恩（P a l m o n）＇1＇ 以及其他人的研究中得到了证实。而贾菲的研究是较早证实
了股价的走势的，即股价在内幕人员集中购买后上升，并且在他们集中抛售后下跌。
其他人员通过跟随内幕人员操作能够获利吗？美国证券与交易委员会要求所有的
内幕人员要对他们的交易活动进行登记，并由证券与交易委员会在其出版的《内幕交
易官方概览》（Official Summary of Insider Tr a d i n g）上刊登。一旦官方概览出版，有关
交易的知识就变成公开的信息。这时，如果市场是有效的，官方概览中的信息就会全
面、迅速地体现在交易中，投资者没有机会从跟随操作中获得利润。
塞亨认真跟踪研究了官方概览中的资料公开后的情况，他发现跟踪内幕人员的交
易是无益的，在官方概览报告内幕人员购买股票后虽然股票价格总有一上升的趋势，
但是，跟踪买股所得的非常规收益并不能显著地超过交易成本。
盈利宣布后的价格趋势有效市场的一个基本原则是任何一个新信息应该迅速地
反映在股价中。例如，当好新闻公布后，股价应马上有一跃升。因此，如果股价对公
司盈利宣布的反映十分迟缓则是十分令人费解的。
盈利宣布的“新闻含量”可以这样来评价，即比比宣布的实际盈利与此前市场参
加者预期的盈利谁更大些，它们之间的差异就是“意外盈利”（市场预期的盈利可以
由华尔街分析家们预测要宣布的平均盈利大致地测度，也可以运用趋势分析家们根据
过去盈利情况作出的预测）。福斯特、奥尔森（O l s e n）和谢弗林＇2＇ 考察了宣布盈利对
股票收益的影响。
对大的公司样本，每个盈利宣布根据意外盈利的数量以每一级差1/1 0的序差进行
排序，然后计算每一级股票的非常规收益。非常规收益是一个时期在给定的等级中所
有股票组合的收益，这些股票要先根据该时期市场收益和资产组合的贝塔值进行调整。
它测度了比在那个时期所给定的市场条件下的期望收益高出多少。图1 2 … 1 0描绘了每
一等级累积非常规收益的形状。
这个研究的结果是戏剧性的，按意外盈利排序和所有等级的非常规收益之间的相
互关系像预期的一样。在盈利宣布日（时间为0时）有一大的非常规收益（累积非常
规收益有一大的增长），如果公司的意外盈利为正，那么，非常规收益就为正；如果
公司的意外盈利为负，那么，非常规收益就为负。
更引人注目也更有意思的是，研究结果涉及到宣布日后的股票价格的运动。有正
的意外盈利股票的累积非常规收益甚至在盈利信息公开后仍会继续增长，而有负的意
外盈利股票的累积非常规收益会在盈利信息公开后继续下跌。市场对盈利信息的调整
是逐渐的，结果带来一个非常规收益的支撑期。
显然，一个人只要简单地等待宣布盈利，然后购买有正的意外盈利的公司股票，
就可以获得非常规收益。这是一种对未来持续趋势的准确预测，而在有效市场中应是
不可能有的。
价值线之迷价值线投资调查是一项投资顾问服务，它对证券及时排序，序号从1
（最好的，应买）到5（卖）。排序基于以下因素：相对盈利、各证券的价格表现、价
格势头、每季盈利势头和最近一季中意外盈利的大小。
一些研究考查了价值线推荐的预言价值。布莱克＇3＇ 发现资产组合1（即“买”的组
合）具有1 0％的风险调整超额收益率，而资产组合5（“卖”的组合）则有…1 0％的非常
＇1＇ Dan Givoly and Dan Palmon；“ Insider Trading and Exploitation of Inside Information： Some Empirical
E v i d e n c e ；”Journal of Business 58 （1985）。
＇2＇ G e o rge Foster； Chris Olsen； and Terry Shevlin；“ Earnings Releases； Anomalies； and the Behavior of
Securities Returns；”Accounting Review 59 （October 1984）。
＇3＇ Fischer Black；“Yes； Vi rginia； There Is Hope： Test of the Value Line Ranking System；”Graduate School
of Business； University of Chicago； 1971。
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302 第三部分资本市场均衡
规收益。这些结果意味着价值线预测具有惊人的潜在价值。科普兰（C o p e l a n d）和麦
耶斯（M a y e r s）进行了一项相似的研究，＇1＇ 他们利用一种更复杂的风险调整法发现资
产组合1和资产组合5之间风险调整后的表现差别甚小；资产组合1获得了1 。 5 2％的六个
月期的非常规收益率，而资产组合5的非常规收益为…2 。 9 7％。但是，即便是如此小的
差别似乎也是对有效市场假定预测的一项实质性的偏离。
相对于收益通知日的交易日的每一个时间
图12…10 累积非常规收益对盈利宣布的反应
当然，我们应该指出，价值线的效果并不是完全独立于其他异常情况的。请注意，
价值线的两个标准分别是盈利势头和非预期收益。因此，很大一部分的效果可能是在
表明盈利宣布后的趋势。
异常或数据挖掘我们已经引用了许多所谓的异常方面的文献，但是，我们可以引
用的这方面文献还很多。一些人会担心，这些异常是否真的是金融市场中意料之外的
难题，或者只不过是人为的数据挖掘。毕竟，一个人如果不停地在电脑上运行过去收
益的数据资料，从多方面检查股票收益，总会找到能预测收益的一些指标。专栏1 2 … 2以
轻蔑的态度评论了有关异常的文献，认为那些建立在过去“模式”上的选股方法倒是
一种“安全保险”的公式。
甚至在了解了数据挖掘的潜力之后，仍有一种很普遍的认识，认为只要看一下我
们已提出过的许多异常情况，就可以同意要解释它们是真正的难题的观点。评价股票
—通过定义低市盈率、高账面…市场价值比，或相对于历史水平压低价格，似乎都
已经提供了一个比“有魔力”或成长的股票要高的平均收益。
说明数据挖掘问题的一个方法是找出一组还没有被研究过的数据，看看问题中的
那些关系在这些新数据中是否存在。对世界其他证券市场的一些研究已显示有相反的
规模、势头、账面…市场价值比效应存在。当这种情况可能是系统风险溢价的证明时，
那么对风险的准确含义并没有完全弄懂。
1 9 8 7年1 0月的市场崩溃1 9 8 7年的市场崩溃似乎是对有效市场假定的一个刺眼的
反例。如果价格反映市场的基本要素，那么有效市场假定的拥护者一定要去翻一翻1 0
月1 9日的报纸，股价在一天之内暴跌了2 3％。那天没有哪件事比这件更广为人知了。
＇1＇ Thomas E。 Copeland and David Mayers；“The Value Line Enigma （1965…1978）： A Case Study of
Performance Evaluation Issues；”Journal of Financial Economics 11 （November 1982）。
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第12章市场的有效性
303
股价惊人的摇摆是很难与市场的基本要素相调和的。
华尔街上的每个人都想知道正被看好的大股票是怎样运作的，发展前景
如何，同样想知道是否小股票的潜力未发挥出来，或者说，至少有时未发挥出
�
