信息與計算科學(xué)外文翻譯文獻

1、中英文對照外文翻譯文獻(文檔含英文原文和中文翻譯)譯文：股票收益和周末效應(yīng)摘要：這篇論文檢驗產(chǎn)生股票收益過程的兩種替代模型。在日歷效應(yīng)下，這個過程持續(xù)進 行，于是周一的預(yù)期收益會是一周中其他時間的三倍。在交易時間假設(shè)下，僅僅在活躍交 易期內(nèi)產(chǎn)生收益，因而一周中每天的預(yù)期收益都是一樣的。在我們研究期間的大部分時間 中，1953年到1977 年標準普爾投資組合的日收益與這兩種模型都不相符。盡管一周中其他四天的日平均收益都是正數(shù)，但值得注意的是，在這五個五年期檢驗結(jié)果中，周一的平 均收益都呈現(xiàn)負值。1.介紹自巴舍利耶1991年發(fā)表了具有開創(chuàng)性意義的論文之后，產(chǎn)生股票收益的過程就成了金融界最受歡迎的研

2、究主題之一。盡管很多作者也都曾談到過這個論題，但很多問題仍舊 沒有解決。其中一個問題就是這個過程是持續(xù)性進行的還是只是在活躍交易期內(nèi)進行的。 因為大部分股票僅從周一到周五進行交易，如果收益在日歷時間下是連續(xù)產(chǎn)生的，那么周 一的收益分布就有異于這周內(nèi)其他四天的。從另一方面來說，如果股票收益是在交易期產(chǎn) 生的，那么這周內(nèi)每天的收益分布應(yīng)該是一樣的。很多研究人員通過研究價格變化方差來檢驗這個論題。譬如，法瑪（Fama,1965）通過比較周一和其他四天股票收益的方差來檢驗日歷效應(yīng)。另外，克拉克（Clark， 1973） 建立并檢驗了交易時間假設(shè)模型，說明收益方差應(yīng)該與交易量線性相關(guān)。這篇文章通過比較一

3、周中每天的收益來檢驗產(chǎn)生股票收益的過程。不考慮節(jié)假日，從 上周周五結(jié)束交易到周一結(jié)束交易，周一的收益報告代表了三個工作日的投資，而這周內(nèi) 其他四天的收益分別反映了一天的投資。因此，如果用日歷時間來計算，預(yù)期收益在一段 投資期內(nèi)呈現(xiàn)線性相關(guān)，那么周一的平均收益就是本周其他四天平均收益的三倍。然而， 如果這個產(chǎn)生過程是在交易時間假設(shè)下進行的， 五天的收益都各自反映一天的投資，且每天的平均收益是相同的。用1953年到1977年的標準普爾投資組合每天的收益檢驗出來的結(jié)果令人驚訝。這個結(jié)果跟這兩個模型都不相符，值得注意的是，這五個五年期檢驗結(jié)果中，周一的平均收益 都呈現(xiàn)負值，在這整段時間里也是同樣的結(jié)果

4、。第二部分闡述了日股票價格模型，這個模型中的日股票價格將用在第三部分中來檢驗 日收益行為假設(shè)和周一反常收益假設(shè)。第四部分探索這些負值收益的市場效率所暗含的意 義，第五部分討論這些知識對于個人投資者的價值。最后一部分分析了實證檢驗的結(jié)果。2股票日益收益模型前面的研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn)股票價格可以用下面指數(shù)的隨機游走模型來描述，其中Pt是股票在t期末的價格， Dt是t時期的股息，E(Rt)是股價在t時期的預(yù)期收益， Ptt=Pt-1expE(Rt)+t*1-DtRt=ln(P (t+Dt)-/P=)ER(t+)1tt其中Rt是觀測到的時間t內(nèi)的連續(xù)復(fù)利收益。為了檢驗日收益行為假說，假設(shè)對于一周內(nèi)任意一天預(yù)期

5、收益是不變的，誤差項服從 固定的正態(tài)分布。這個假設(shè)表明，比如說每個周二的預(yù)期回報是相同的，而且每個周四的 誤差項服從相同的分布。這可以被總結(jié)為：Rt=E(Rd)+dt 其中下標d 指一周中某天觀察到的收益。3.實證檢驗3.1 數(shù)據(jù)匯總用標準普爾的投資組合日收益來測試收益是否以日歷時間或交易時間來生成。這個交 易組合由紐約證券交易所的500支最大企業(yè)股票構(gòu)成。在交易時間假設(shè)下，這個組合的預(yù)期收益每天都是一樣的。然而，如果日歷時間模型是正確的，那么預(yù)期收益不僅在周一比 較高，而且在假期之后的時間也同樣高。在日歷時間假設(shè)下，為了確保周一的預(yù)期回報是 一周內(nèi)其他幾天的三倍，收益中如果包括節(jié)日則要省略。

6、例如，如果周二是節(jié)日，那么隨 后的周三的收益是不被包括在樣本中的。把從1953年到1977年間觀測到的總共6024個統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行匯總，并列在表1 中，每五年作為一個時段進行檢驗（19531957,19581962,19681972和19731977）。結(jié)果25年的數(shù)據(jù)顯示預(yù)期收益不是整周都不變的，周一的收益也不是其他幾天收益的三倍，反而是負的，而且五個時期的結(jié)果顯示周一的收益低于其他幾天的平均收益。除此之外， 在5%顯著性假設(shè)之下的任意五年期檢驗中，表1中t統(tǒng)計量都顯示周一預(yù)期收益為正的假設(shè)可以被拒絕。在均值為-0.17%時，整25年的收益在5%的顯著性水平之下接受此假設(shè)。周一的收益和此周內(nèi)其

7、他幾天收益的差值被圖1中的回報直方圖表示出來。第一個直方圖由整個期間里的周一收益構(gòu)成，雖然第一幅圖中大部分主要在負區(qū)域上，但 是其他幾個直方圖中大部分都在正區(qū)域上。表2顯示，年平均回報率，此圖進一步充實了25年中的20年的研究。周一的平均收益是負值，然而周二，是第二大數(shù)字，僅僅只有9%的平均收益是負值。進一步地，在25年中的20年里，周一的平均收益比一周中其他幾天的平均收益都要低。3.2 交易時間假設(shè)和日歷時間假設(shè)的實驗與一周中其他幾天相比，周一的低收益顯示無論是交易時間模型還是日歷時間模型都 不能準確的描述收益的產(chǎn)生過程。如果交易時間模型是正確的，那么一周中每天的收益都 是相同的?；貧w模型：

8、Rt=+2d2t+3d3t+4d4t+5d5t+t被用于正式檢驗這個模型。在這個回歸中，Rt 表示標準普爾投資組合的收益率，虛擬變量表示一周中每天被觀察到的收益（d 2 t = 周二， d 3=t 周三，等等）。 表示周一的預(yù)期收益值，然而©2,©5代表周一的預(yù)期收益和其他幾天的預(yù)期收益的差值。如果一周里的每天的預(yù)期收益都是一樣的，那么估計值©2,©5 將會近似于0，而且F 統(tǒng)計量測量的虛擬變 量的聯(lián)合意義就不大。表3中的A 部分代表等式（1）的估計，表明觀測到的收益值在19531977年這段檢驗時間里的多數(shù)的時候都不支持交易時間模型。事實上，檢驗假設(shè)&

9、#169;2,©5為0時，在前四 個時期和整25年中，0.5%的顯著性水平下F統(tǒng)計量是顯著的。從19731977的這段時間里，F(xiàn)統(tǒng)計量為1.265，這是是唯一的交易時間假設(shè)不被拒絕的時期。如果日歷時間假設(shè)是正確的，那么周一的預(yù)期收益將是其他幾天預(yù)期收益的3倍。這個假設(shè)的檢驗方法和交易時間模型很相似，使用的回歸模型是Rt=(1+2d1t)+2d2t+3d3t+4d4t+5d5t+t (2)在這個回歸中， 表示周一預(yù)期收益的三分之一，而且©2,©5估計周一收益分數(shù)和周內(nèi)其他幾天收益的差值。如果周一的預(yù)期收益是其他幾天預(yù)期收益的三倍，那么F統(tǒng)計量證明假設(shè) ©2

10、,©5等于0將是沒有意義的。等式（2）的估計表示在表3 中的B部分，F(xiàn) 統(tǒng)計量顯示日歷時間假設(shè)可以被拒絕，在頭四個時期和整個時期里。然而在最后一個時期里無論是交易時間假設(shè)還是日歷時間假 設(shè)都不能被拒絕，在19531972之間被觀察到的收益既不符合交易時間模型也不符合日歷時間模型。3.3 一個假期之后收益的測試盡管上面的實驗允許拒絕收益產(chǎn)生過程的日歷時間模型和交易時間模型，但是它們很 少提供有關(guān)負預(yù)期收益性質(zhì)的資料。例如，是否系統(tǒng)性的負收益只是發(fā)生在周一或者他們 是否會在市場封閉之后的任意一天上升？如果負收益反映某種“封閉市場”效應(yīng)，那么假期后的預(yù)期收益將會和周末一樣比較低。為了測試這

11、種封閉市場假設(shè)，把假期之后的標準普爾投資組合收益和上面檢驗中使用 的“非假期”收益進行比較。一方面，如果封閉市場假設(shè)是正確的，那么假期收益的均值 將會比一周里其他幾天非假期收益均值要低。另一方面，如果周一的負收益只是證明“周 末”效應(yīng)的證據(jù)的話，那么情況將不會是這樣的。換言之，投資者可以預(yù)期周一，周三， 周四或周五的收益比正常的要高，因為假期包括一個額外的正預(yù)期收益。只有周二的預(yù)期 收益要低是因為，在周一的假期之后，它還包括周末的負預(yù)期收益值。表4中所示，每周的平均日收益是完全符合周末假說的含義的。在假期之后的周一，周三，周四和周五的收 益比較高，然而周四的收益要低一些。這表明周一的連續(xù)負收益

12、是由某種周末相應(yīng)引起的， 而不是由一般的封閉市場效應(yīng)引起的。3.4 周一負收益的貝葉斯分析表1中的t檢驗量顯示如果周一后的收益分布均值為正，那么周一出現(xiàn)連續(xù)負收益的情況將基本不會發(fā)生。然而與此同時，大多數(shù)人都認為周一預(yù)期回報均為正，這似乎是合 理的。那么這些預(yù)期是如何被19531977間的數(shù)據(jù)影響的呢？處理這個問題的正式方法是基于貝葉斯法則進行的。在分析數(shù)據(jù)之前，一個普遍觀點是假。-設(shè)周一預(yù)期收益可以通過概率密度函數(shù)進一步假設(shè)周一的預(yù)期收益為，則觀P0()數(shù)據(jù)之后，察到預(yù)期的收益均值x的可能性為P0(x)Px x|，然后根據(jù)貝葉斯法則，在檢驗數(shù)據(jù)后投資者對周一預(yù)期收益的信心可以通過分布的密度函

13、數(shù)與這兩個密度函數(shù)乘積的比來進行描述，也就是P1(|x)P0()Px(x|)由于周一收益的生成過程被假設(shè)是正常的，所以給出過程方式的均值收益密度函數(shù)（似然函數(shù)）Px(x|)也是正常的。如果人們的事先信念P0()所可以被正常分布描述，那么驗證后分布 P1(|x)也是正常的。在描述后驗分布參數(shù)時，可以很方便的定義估計或是分布的精度h，作為其逆差額。運用定義，后驗分布是先驗均值和觀測到的均值和的平均，其精度加權(quán)是1=(0h0+xhx)/(h0+hx)其中，1是后驗分布均值，0是先驗分布均值，x 是觀察到的收益均值。權(quán)h0,hx分別代表先驗分布精度和觀察到的均值的精度。后驗分布精度h1由h1 =h0

14、+hx表出，給出了先驗 和可能性精度的總和。例如，假設(shè)普遍的關(guān)于周一收益的生成過程的個人信念可以使用均值為0.02%，標準差為0.01%的正態(tài)分布進行概述。這表明周一預(yù)期收益為正的先驗概率為97.5%。1953年 到1977年間的周一收益率均值是-0.17%，此估計的標準差是0.025%。運用貝葉斯法則更新先驗分布，后驗分布在均值為-0.006%，標準差為0.009%時是正常的。對于此觀點，在25年間觀察的數(shù)據(jù)使得周一預(yù)期收益率為正的概率從97.5%降低到近乎25%。檢驗后驗勝算比是數(shù)據(jù)檢驗之后的比較有效且普遍使用的方法，此后驗比是對于預(yù)期 收益為負的后驗勝算為正。在先驗分布為正態(tài)的假設(shè)下，圖

15、2表示了不同的初始參數(shù)的后驗勝算比。例如，如果先驗均值是0.02%，關(guān)于此均值的標準差為0.01%，后驗勝算比接近3:1。盡管每種觀點都一定形成各自的有關(guān)周一預(yù)期收益的先驗分布，但是似乎大多數(shù)人的觀點（至少一部分人）是以股票月收益或年收益為基礎(chǔ)的，而這似乎是合理的。假設(shè)有一種觀點已經(jīng)檢驗了從19531977年間的股票，而且其也運用這些消息形成了自己的先驗分布。進一步，在研究日收益之前，假設(shè)他相信收益是由交易時間生成的。那么每個交易日都將有相同的預(yù)期收益，而且此人先驗分布的的周一收益將會等價于月收益均值除于20.9，這是每個月交易日的均值。先驗變量等價于月估計收益除于20.9的變量。由于1953

16、1977年間的月平均收益率是0.741%，而且此估計的標準差是0.227%，那么觀點的先驗均值和標準差分別是0.227%和0.059%。運用上面描述的步驟更新先驗分布，后驗分布的均值和標準差分別為-0.128%和0.022%。這個后驗分布表明勝算比大于1000:1。換句話說，以先驗分布和19531977年間的月收益為基礎(chǔ)的交易時間模型，可以解釋為：周一的預(yù)期收益為負的概率是其為正的概率的1000倍以上。相似的結(jié)論可以用于日歷時間模型或者是19261952年間的月收益。4. 市場效率的含意前面討論到的基于觀察和實驗的檢驗顯示，對于大量的優(yōu)先分配，周五到周一的預(yù)期 股票市場收益在1953年到197

17、7年這段時間內(nèi)很可能是負值。也許對于這最明顯的解釋就是在周末發(fā)布的信息不可靠。譬如，要是壞消息傳出公司都害怕恐慌性拋售，他們就會將 消息的發(fā)布推遲到周末，留出更多的時間來讓人們消化這些壞消息。然而這些行為顯然是 可能的，這也就不會導(dǎo)致有效市場上的系統(tǒng)性負值股票收益。相反，投資者可能會期待在 周末有不好的消息發(fā)布，然后他們會一周內(nèi)都適當(dāng)?shù)凸拦善眱r格。要是有人斷定周一的預(yù)期收益是負值，這也傾向于推斷市場無效。然而，任何有效市 場假設(shè)的檢驗同時也是效率檢驗和市場均衡本質(zhì)假說的檢驗。正因為這樣，所以沒有人能 毫不含糊地否定市場效率。不過，很難想象，任何合理的均衡模型都與市場效率相符的同 時，也和像標準普爾復(fù)合資產(chǎn)組合一樣大型的資產(chǎn)組合的消極預(yù)期收益相符合。5. 來自周一負值收益的潛在利潤即便有人斷定周一的負值收益是市場無效的證據(jù)，但相比它所表現(xiàn)出來的利潤，任何 個人從負值收益知識中獲得的利潤更加有限?；谶@些信息的簡單交易策略為個人每周一 下午買入標準普爾復(fù)合資產(chǎn)組合，在周