第11章 有效市場：理論假說與實證檢驗

1、第11章 有效市場：理論假說與實證檢驗11.1 有效市場概念和形式n11.1.1 有效市場概念nBachelier在1900年從數學角度深入研究了股票價格的變化，并發(fā)現市場在信息方面的有效性：過去、現在或預期到的將來事件已經反映在證券市場價格中。nMaurice Kendall時間序列分析：價格，文章初衷是想借助電子計算機追尋股票價格波動的模式，但結果卻顯示股票價格沒有任何模式可循，它就像“一個醉漢走步一樣，幾乎宛若機會之魔每周扔出一個隨機數字，把它加在目前的價格上，以此決定下一周的價格”股價幾乎遵循一種隨機游走的規(guī)律。nRoberts（1959）展示了一個從隨機數列產生的序列和美國的股價無法

2、區(qū)分；Osborne（1959）發(fā)現股價行為和流體中的粒子的行為差不多，并用物理學家的方法來研究股價行為；Cootner（1964）的論文集收錄了大量對隨機游走模型的檢驗。n早期的學者在觀察中發(fā)現股價遵循隨機游走時，便把市場有效性和股價的隨機游走性等同起來。n薩繆爾森（1965）對有效市場概念進行概括：在信息有效的市場，如果可以合理地預期價格變動，即如果價格變動將所有市場參與者的信息完全結合在一起，那么價格變動就是無法預測的。nFama（1970）：一個市場上，如果價格總是“完全反映”所有信息，就稱這個市場是有效的。nMalkiel（1992）：如果市場在決定證券價格時，完全正確地反映出所有有

3、關信息，就說明這個市場是有效。更規(guī)范地說，市場對于某個信息集是有效的，如果市場上所有的參與者都獲知這些信息，信息事件不會對證券價格產生影響。而且，對于信息集的有效性意味著不可能利用這些信息進行買賣交易來獲取經濟利潤。nRubinstein（1975）延伸了有效市場定義。如果某一信息事件對組合配置不產生影響，那么對于該信息集市場是有效的。n由于對某件信息事件內涵的理解出現分歧，部分投資者視其為利好消息買入資產，而另外一些投資者將其歸納為利空消息并賣出資產，這樣該信息事件可能對該資產的價格不產生影響。根據Fama和Malkiel的有效市場定義，該市場對于這一信息事件是有效的；但根據Rubinste

4、in的定義，該市場并非有效，因為該信息對資產配置產生了影響。n11.1.2 有效市場理論假設nFama歸納的充分條件：n1）證券交易過程中無交易費用；n2）市場參與者獲得信息不需要支付成本；n3）所有參與者都認同影響每種證券的時價和將來價格分布的最新信息的使用。n放寬假設的研究n第一條無交易費用的假設，市場微觀結構理論就主要研究當把人們完成交易時所需要負擔的交易費用考慮進來后，對市場定價效率所產生的影響。n第二條市場參與者獲取信息是不需要支付成本的假設也在很多研究中打破。信息經濟學結合的研究發(fā)現：信息在投資者中的分布情況是決定市場效率的非常重要的因素。n第三條假設可以被看作是同質預期假設。很多

5、金融學理論的研究針對這條假設的突破。比如噪聲交易者模型就考慮市場上存在噪聲交易者的時候可能會使價格長期偏離真實價值。而行為金融學進一步地發(fā)掘人們在心理上的一些“偏差”，這些偏差會使人們對價格產生不同的看法并可能使價格長期偏離均衡價格，并使市場產生很多有悖于有效市場假設的異?，F象。n11.1.3 有效市場形式n1、弱式有效：如果一個市場是弱式有效，股票價格反映一切可以從過去的市場交易數據中獲得的信息，比如過去的成交價格和成交量等。n如果市場弱式有效，依賴于歷史交易價格和成交量的技術分析將是徒勞的。nTaylor and Allen（2002）以及Bessembinder and Chan（199

6、7）分別實證檢驗了外匯市場和股票市場中常用的技術分析所獲得的投資結果，發(fā)現除去交易成本后技術分析方法并不能獲得顯著的超額收益。n2、半強式有效：如果一個市場是半強式有效的，那么股票價格不僅反映了歷史價格信息，還反映了其他一切公共信息。在這種情況下，沒有投資者可以通過任何公開可獲得的信息推測出股價變動而獲得超額收益。n所謂公共信息，包括了公司的生產狀況、財務狀況或者公告的重大事件等。在半強式有效的假定下，任何一個和公司價值有關的事件并不需要真正發(fā)生，只將預期這個事件會發(fā)生的消息進行公布，股價就會相應地發(fā)生變化。比如股利發(fā)放、并購等重大事件，消息宣告當天股價就迅速地反映了這些事件對公司價值的影響。

7、n3、強式有效：在市場強式有效的假定下，股票價格反映了所有信息，即歷史信息、其他公共信息和私人信息。n在強式有效假設下，由于價格已經反映了所有信息，因此市場上沒有任何投資者，包括公司的內部人可以通過搜集信息從而進行交易來獲得超額收益。n關于有效市場的檢驗都圍繞一個主題：過去證券價格是否完全反映了信息。n有效市場的檢驗工作首先從對弱式有效市場的檢驗開始，即關注過去價格能夠預測將來價格。11.2 弱式有效市場實證檢驗n70年代以前對弱式有效市場的檢驗目的在于回答一個問題：過去的證券收益率在何種程度上預測將來的收益率？n早期對弱式有效市場的檢驗模型是對隨機游走模型檢驗。其基本假設是：現在證券價格對信

8、息的完全反映依賴于價格變動的獨立性。隨機游走模型的一般表達式為：n （11.1）n它表示獨立隨機變量間的條件和邊際概率分布是相同的。同時，任何t期密度函數f都是相同的。其中 表示t期的信息集。)()(1,1,tjttjrfrftn n （11.2）n式（11.2）便是有效市場模型中假設的隨機游走模型。)()(1,1,tjttjrErEn11.2.1 序列相關檢驗n如果弱式有效市場的假說成立，那么股票價格是隨機游走的。 n如果隨機序列服從平賭模型，那么它的非條件數學期望為0，它的時間序列上的相關系數為：n （11.3） ttxtttttdxxfxxExxxEt)()()(n其中f為 的概率密度函

9、數，同時 。進一步說，如果序列 在信息集序列 上服從平賭模型，比如 ，這樣， 對于 的任何子集 都有 ，那么 便是一個平賭過程。tx0)(ttxxE txt0)(ttxEtxtt0)(ttxEtxnFama（1965）對紐約股票交易所的股票價格變化率的序列相關系數進行了檢驗。他選取了從1957年底到1962年9月26日的道瓊斯工業(yè)指數的30只股票的日數據為樣本，每只股票大約有12001700個觀測值。 n價格變化率被定義為：tttLnPLnPu11n相關系數序列之間的間隔被設定為1天、4天、9天和16天。結果顯示：顯著的序列相關系數存在。有11只股票的日數據之間的相關系數是標準差的兩倍，并且日

10、數據的30個系數有22個是正的。同時，以4天為間隔的系數中有21個是負的，而以9天為間隔的系數中有24個是負的。但是Fama認為這并不足以拒絕有效市場的隨機游走模型。n11.2.2 濾子檢驗n迄今為止，檢驗隨機游走的實證檢驗都企圖直接檢驗連續(xù)價格或收益變化實際是否獨立，或者從統(tǒng)計術語看，這些序列的相關系數在統(tǒng)計上看是否顯著異于0。如果這些序列不相關，那么可以推斷：股票價格變化似乎是隨機的，從而，很難開發(fā)成功的機械般的交易系統(tǒng)。n然而，有必要簡單地討論檢驗隨機游走假說的另一種不同但更直接的方法。這種檢驗被歸納為濾子檢驗，它曾被用來直接檢驗特定的機械般的交易策略。換句話說，這類交易策略不必進行推斷

11、，因為這種方法目的是直接檢驗特定交易系統(tǒng)的有效性。n其中，有一種檢驗是基于一個前提建立的，即一旦證券價格波動超過了給定的百分比，它將沿著相同的方向繼續(xù)變動。下面給出這個規(guī)則：n如果證券日收盤價上漲超過了X%，那么買入證券，直到證券價格從上漲后的高價位至少下跌了X%，此時，賣出證券并同時做空?？疹^應該維持到價格從下跌后的低價位至少上漲X%。此時，回補空頭并買入證券。n選擇高濾子將降低交易次數，并導致更少的錯誤信號，但是也會降低潛在利潤，因為投資者錯過了波動的初始部分。相反地，選擇低濾子將保證投資者參與大量的證券價格波動，但是，他們也面臨不利因素，如進行大量交易，從而交易成本較高，以及經常處理偽信

12、號等。n11.2.3 分布檢驗nFama（1965）檢驗了股票價格變動的分布。檢驗的原假設是股票價格變動率服從正態(tài)分布。對于每只股票，他首先計算出股票價格變動的自然對數相對于其平均變動的標準差，然后比較這些標準差與標準正態(tài)分布的標準差之間的差別。n11.2.4 多證券預期收益模型nSharpe（1964）和Lintner（1965）的工作開創(chuàng)了多證券預期收益模型。nKendall發(fā)現股票價格的變動并不是想像的那樣在時間序列上是相關的，相反在橫截面上的關系反而更加顯著。同樣，King以19261960年的紐約交易所的60只股票的月度數據為樣本，使用因素模型后發(fā)現：50%的股票波動方差可以由市場因

13、素來解釋，而至多只有10%的波動方差被行業(yè)因素解釋。nFama, Fisher, Jensen and Roll（FFJR）實證了這樣的市場模型：n （11.5）n式中 是證券j在t+1月的收益率， 是t+1月的市場組合收益率， 和 是針對特定證券j的參數， 是隨機干擾項。 可以反映新信息帶來的價格異常行為。 1,1,1,tjtMjjtjurr1, tjr1, tMrjj1, tju1, tjun他們得出的結論：第一，估計值在很長時間內是不變的；第二， 和 在各自時間序列上幾乎是獨立的；第三， 獨立于 。1, tMr1, tju1, tju1, tMrn這樣，市場模型的特征符合了有效市場假說，

14、并且市場模型告訴我們預期收益的產生過程，特別是有：n （11.6）)()()()(1,1,ttMtjtjtjrErE11.3 半強式有效市場與事件研究法n弱式有效檢驗僅注重股票過去價格的信息。半強式有效檢驗涉及所有公開可得信息，當然包括股票價格。如果市場半強式有效的，那么所有公告，如年收入變化、公布的現金股息、公司管理層的變化都全部反映在股價上。公開可得的信息很龐雜，所以不可能使用所有的信息源來檢驗市場效率。在對市場弱有效的實際檢驗中，通常是選擇對股票有主要影響的信息，比如配股、股票分割、紅利發(fā)放、財務報告等等。 11.3.1 事件研究法（Event Study）n事件研究方法是研究證券價格的

15、一種經常使用的實證工具。事件研究的目的是判斷證券持有人在對特定事件出現的信息做出反應時是否獲得超額收益。一個事件可能與公司發(fā)布的特定信息（例如盈利公告）、政府行動（例如稅法修改）或其他可能導致證券重新估價的定義良好的信息相關。事件分析將注意力集中在事件期（Event period），即與事件相關的信息到達市場參與者的時期。超額收益是事件期內觀察到的收益與預期收益之差。 基本步驟n1、定義事件n事件研究的第一步是尋找感興趣的事件，并且要設定所要考察的被該事件影響的證券價格序列的時間長度，即事件窗口。n2、分類標準n事件被定義后，要選擇一定的分類標準對所要求研究的股票歸類。n3、超額收益n事件對證

16、券價格的影響必須用超額收益來衡量。超額收益是事件窗口上證券收益減去正常收益所得到的實際收益。n4、參數估計n選定正常受益的生成之后，就要對模型中的參數進行估計。通常選擇事件發(fā)生之前的一段時間作為估計窗口，選擇估計窗口上的樣本數據對模型參數進行估計。n5、檢驗、結論和解釋n使用正常收益模型中估計的參數，就事件對證券超額受益的影響進行實證檢驗，根據結果得出結論。具體步驟是： n第一 將CAPM寫為單指數模型形式：n jtrjjttmjer,=+n第二 在有關事件發(fā)生前選取一定時間間隔（如事件發(fā)生前180天至事件發(fā)生前30天）的數據，利用公式回歸計算出 和 的估計值。 jjn第三， 利用事件前一段時

17、間（如t=-30至t=1）和事件后一段時間（如t=0至t=0）的數據，用已估算出的 、 的值和公式n n計算出j股票收益的期望值。 jjtmjjjtrr,n第四 用這期間內每天股票收益的實際值 減去期望值 ，算出殘差項：n如果 0,表明實際收益大于預期收益，即事件發(fā)生后股票價格的增加大于預期的增加值。 tjr,jtr jtjtjtrrejten第五，對所有樣本股票計算每日收益殘差項的平均值：n 911jjttenen第六 將t=-30到t=9這40天內的平均殘差相加，得到累積平均殘差： 920tteCAR=n如果事件發(fā)生后股票價格沒有意外變化，累積殘差項應圍繞零值波動，且平均值為零。如果事件發(fā)

18、生前后股票價格確有意外變化，則累計殘差項將有所反映。累積殘差項通常稱為累積額外收益。 事件研究法在金融經濟研究中的應用 n在國外,事件研究其實已具有相當長的歷史。最早的研究可追溯到20 世紀30 年代，即Dolly (1933) 運用“事件研究法”考察了股票分割的股價效應。隨后，Myers 與Bakay(1948) 、Barkay(1956、1957、1958) 、Ashley(1962) 等人進一步完善和發(fā)展了事件研究法，但是直到20 世紀60 年代后半期，Ball 與Brown(1968) 、Fama 等人(1969) 的研究成果問世以后，事件研究才得以最終“成熟” 。 nKhotari

19、與Warner (2006) 所言：“即使對過去30 年事件研究相關文獻最草率的統(tǒng)計都將發(fā)現這樣的驚人事實，即30 年來事件研究的基本統(tǒng)計模式并沒發(fā)生多大變化，仍然是沿用Fama 等人(1969) 的研究模式，焦點仍然是度量事件期間樣本證券的異常收益均值與累積異常收益率?！蓖瑫r，Binder (1998) 也注意到，“依據社會科學引文索引(SSCI) ，自Fama 等人的研究問世(即1969) 至1994 年,該文獻被索引了516 次”。由此可見，FAMA 等人在事件研究方法論上所做出的貢獻。 nKothari 與Warner (2006) 對19742000 年期間事件研究相關文獻進行了檢索

20、,由于文獻太多,他們僅檢索了美國5 種權威雜志(Leading Journal) , 即商業(yè)期刊(JB) 、金融期刊(JF) 、金融與經濟(JFE) 、金融與數量分析(JFQA) 與金融研究評論(RFS) 。檢索結果為565 篇。同時,他們以事件窗口的長度為標準對文獻進行了分類,事件窗口大于等于1 年的為長期間事件研究,反之則為短期間事件研究。分類的結果是:長期間事件研究文獻相對較少,僅約有200 篇。 國外學界對事件研究法的應用國外學界對事件研究法的應用 n(1) 事件研究方法論。這方面的文獻主要著眼于事件研究方法的完善與發(fā)展。Fama 等人(1969) 的研究絕對是該領域的經典文獻,它“開

21、創(chuàng)了會計、經濟與金融研究領域的方法論革命”(Binder ,1998) 。但是,Fama 等人(1969) 的研究在事件研究的深度與寬度方面還稍顯不足,即使在他們所應用的方法上,也需進行必要的修正(Blume ,1971 ;Scholes ,1972 ; Gonedes ,1973) 。n在方法論方面,Brown 與Warner (1980 ,1985) 的兩篇文章涵蓋了事件研究的廣泛領域,Campbell 等人(1997) 的著作中專章詳細而寬泛地討論了事件研究的設計問題, 同時Mackinlay(1997) 的研究也詳細探討了事件研究的相關問題,這些文獻是值得一看的。Kothari 與Wa

22、rner (2006) 的研究總結認為,在事件研究方法論上產生兩個方面的變化:其一,日數據(有時指交易日) 取代了月度數據;第二,用于估計異常收益與校對其統(tǒng)計顯著性的方法變得越來越深奧。n(2) 市場效率的檢驗。事件研究方法可用于檢驗市場的有效性,Fama (1991) 的研究對相關文獻進行了綜述。n首先,日收益率數據在事件研究法檢驗市場效率的研究中扮演了重要的角色。Fama 認為,由于日收益率數據有利于精確計量股價對事件的反應速度,同時,也有利于減少甚至消除共同檢驗問題(市場有效性總是和資產定價模型同時被檢驗的) 。因此,在運用事件研究對市場效率進行的研究中,日收益率數據(如CRSP證券價格

23、研究中心開發(fā)的NYSE、AMEX與NASDAQ 等日收益率數據) 的應用保證了事件研究的精確性。如Brown 與Warner (1985)的研究表明,當股價對某一事件反應強烈并集中于短短的幾天內時,不同的期望(正常) 收益的估計方法(如市場模型、常均值模型與資本資產定價模型等) 對最終的推論幾乎沒有影響。平均而言,基于日收益率數據的事件研究結論是,股價對事件的反映是快速的而有效的,這與市場有效性相一致。 n但是,Fama (1991) 同時也認為:“市場有效性課題并沒得到完全的解決”。因為一方面,盡管事件研究集中于探討股價對事件信息的反映,但它們卻并沒有揭示“有多少由離均差(Deviation

24、 From Average) 產生的剩余方差(Residual Variance) ”是合理的;另一方面,當股價對事件信息的某些反映變得遲鈍時,事件研究將不得不去處理共同檢驗問題了。如Ball 與Brown (1968) ,Asquith(1983) 的研究就發(fā)現股價對事件信息反映遲鈍的現象,從而引發(fā)學界對“股價對事件信息反映遲鈍的原因”、“收益變動有多大程度歸因于估計異常收益的技術差錯”等問題的激烈爭論(前者參見Roll ,1986 ;Frank、Harris 與Titman ,1991 ;Mitchell 與Lehn ,1990。后者參見Bernard 與Thomas ,1989 ;Bal

25、l、Kothari 與Watta ,1990) 。Fama (1991) 總結認為:“某些事件研究結果表明,股價對事件信息并非是快速反映的?！币虼?“事項研究為市場并非有效提供了清潔證據?！?n(3) 融資決策對標的股票價格(或企業(yè)價值) 的影響。n事件研究也可用于檢驗融資決策對公司股票價格(或企業(yè)價值) 的影響,具體包括再融資(如債券、可轉換債券、可轉換優(yōu)先股、配股與增發(fā)等) 的發(fā)行公告股價效應和長期股價與經營(或會計) 效應。n在再融資發(fā)行公告的股價效應方面,事件研究的結果是:普通股發(fā)行的股價效應約為- 3 % , 可轉換債券對應為- 2 % ,而普通債券約為0.3 %(Asquith a

26、nd Mullins ,1984 ;Dann and Mikkelson ;Masulis and Korwar ,1986 ;Mikkelson andPartch ;Smith ,1986) 。n在再融資的長期績效方面,事件研究的結果是:股票發(fā)行后標的公司業(yè)績呈現長期下滑的趨勢,可轉換債券發(fā)行后標的公司績效也呈下滑態(tài)勢(程度較股票的低) ,但普通債券發(fā)行前后公司的績效基本保持不變(Hansen and Crutchley ,1990 ;Loughran and Ritter ,1995 ,1997 ;Mclaughlin et al ,1998a ,1998b ;Bae et al ,20

27、02) 。n(4) 公司控制權交易。如美國早期有關兼并的事件研究發(fā)現,收購企業(yè)的股價對兼并公告幾乎是不敏感的,但兼并以后, 收購方的股價有連續(xù)緩慢下跌的傾向(Asquith ,1983) 。這方面的研究文獻可參見Jensen 與Roll(1983) 所做的相應綜述。n(5) 會計領域中的事件。該領域的事件研究主要涉及收益公告效應等,事件研究的結果是,標的公司股價對收益公告反映遲鈍(或滯后) (Ball and Brown ,1968 ;Beaver ,1968 ;Collins and Kothari ,1989 ;Bernard and Thomas ,1990 ;Ballet al ,19

28、90) 。這方面的研究文獻可參見Kothari (2001) 的研究所做的相應綜述。國內學界對事件研究法的應用國內學界對事件研究法的應用 n(1) 事件研究方法論。n段瑞強(2004) 的研究簡單介紹了事件研究法; 白仲光與藍翔(2003) 探討了事件研究法概念、步驟及部分局限性;陳漢文與陳向民(2002) 以19902000 年為研究期間,檢驗了均值調整收益模型、市場調整收益模型與市場與風險調整收益模型,研究結果顯示了“市場模型的局限性以及均值調整模型在中國市場上的某些優(yōu)勢”; 陳信元與江鋒(2005) 以1990 年12 月至2003 年12 月滬深兩市所有A 股公司為抽樣總體,檢驗了均值

29、調整模型、市場調整模型與市場模型為基礎的多種檢驗方法的檢驗力,研究發(fā)現,無論事件研究中各公司事件是否相近或重疊,都應采用市場模型為基礎的非參數秩檢驗方法。而累積非正常收益的檢驗也應以市場模型為計算基礎。顯然,陳信元與江鋒(2005) 的研究證據并不支持陳漢文與陳向民(2002) 的研究結論。n(2) 市場有效性的檢驗。這方面的文獻包括:直接研究我國證券市場有效性的文獻,如張人驥等(1998) 、沈藝鋒與吳世農(1999) 、耿軍會與石會娟(2006) 等的研究;對我國市場有效性問題提供間接證據的文獻, 如奉立城(2000) 、林翔(2000) 、陳浪南與屈文洲(2000) ,以及王永紅與趙學軍

30、(2001) 等。n(3) 融資決策對標的股票價格(或企業(yè)價值) 的影響。n我國上市公司再融資市場主要包括配股、增發(fā)與可轉換債券。因此,運用事件研究探討融資決策對標的股票價格(或企業(yè)價值) 的影響主要涉及配股、增發(fā)與可轉換債券的財富效應,其中增發(fā)效應的文獻有:夏偉芳與張維然(2003) 、劉力等(2003) 、李燕妮與楊貴賓(2005) 、陳科與董新春(2006) 、孔東民與付克華(2006) 等;配股財富效應的文獻有:張維然與馮士偉(2004) 、于研與檀向球(2005) 、楊高峰(2005) 等;可轉換債券財務效應的文獻有:田柯等(2004) 、劉成彥與王其文(2005) 、劉娥平(200

31、5) 、劉舒娜等人(2006) 。n(4) 公司控制權交易。這方面的文獻相對較多,如陳信元與張?zhí)镉?1999) 、李善民與陳玉罡(2002) 、張新(2003) 、李瑞海(2005) 、林世雄(2005) 等。 n(5) 會計領域中的事件。這方面的文獻有:曹純娟與賈冰(2004) 、王春珊與劉習勇(2006) 等。n也有個別學者運用事件研究探討法規(guī)效應,如胡金焱(2003) 。11.4 內幕信息與強式有效市場檢驗n強式有效市場檢驗要回答的問題可以歸結為：是否有某些投資者擁有市場上沒有公開的私人信息？投資機構的行為在多大程度上偏離了強式有效市場的模型？投資者搜尋有用的信息是否要付出成本？這些搜尋

32、信息的行為是否對市場職業(yè)投資者更為有利可圖？在投資者群體中，誰擁有私人信息？n11.4.1 共同基金績效n研究對象為基金經理。研究目標：第一，基金經理是否利用私人信息獲取超額利潤；第二，某些基金是否可以向市場揭示這些私人信息？n在夏普林特納模型的基礎上，Jensen（1968）發(fā)展了以檢驗以上目標為背景的理論模型，從t期到t+1期證券j的預期收益為：n （11.13）)()(1 ),(1,1,1,1,tjtmtjtftmttjrrrrEn由于式（11.13）是一個對 事前的預測，但是對的確定卻需要一個t期的時候的標準。 1,tmrn一個辦法是把t期實現的市場證券組合的收益代入式（11.13），

33、即：n （11.14）n式（11.14）說明了 的預期值是它的風險的線性函數，它就是市場線。 )()()(1 ),(1,1,1,1,tjttmtjtftmttjrErrrE1,tmrn給定 已知，基金的t+1期收益率可以用式（11.14）描述出來。如果事后的收益率落在市場線上面，說明基金的業(yè)績比相應風險下的預期收益率要高，如果落在市場線下面，說明基金的業(yè)績比相應風險下的預期收益率要低。 )(),cov()(1,21,1,ttmttmtjtjrrrnJensen（1968）用1955年到1964年的全年數據，使用以上方法檢驗了115種共同基金的超常業(yè)績。如果調整風險與市場波動后的超額收益為正，則

34、投資組合的業(yè)績?yōu)檎?。nJensen用簡化的模型進行估計基金的超額收益 ：n （11.15）tjtftMjjtftjuRrrr,1,)(jn結果令人驚訝，扣除研究成本、管理費用和傭金等交易成本后10年中超額收益 的平均值為-1.1%。表明基金不可能很好地預測未來政權的價格。jnJensen研究結果表明，共同基金不能很好地預計證券價格，也不能擊敗市場。共同基金的超額收益都是隨機產生的。Jensen的檢驗拒絕了共同基金管理者擁有私人信息的假說。n梅因斯（Mains，1977）重新分析了共同基金的業(yè)績問題并對Jensen的研究提出兩個批評：第一，收益率被低估，因為Jensen的模型股利是在年底而不是收

35、到后被立即投資。為此，梅因斯使用了月度數據，為的是更好地估計凈收益與總收益。第二，Jensen假設共同基金的 系數在較長時間內保持不變，梅因斯使用了月度數據獲得對的 估計更低，他認為Jensen對風險估計太高了。jn梅因斯對70種共同基金的超常業(yè)績的實證檢驗結果表明，共同基金作為一個總體來說，其凈收益的風險調整后業(yè)績?yōu)橹行?。在扣除經營費用和交易成本前，80%的基金總收益業(yè)績?yōu)檎龜?。這表明共同基金超過市場的業(yè)績足以彌補經營費用。n同時也與存在信息成本時的市場有效理論相一致：知情投資者在總收益上高于其他非知情投資者，但是由于信息的獲取需要成本，前者和后者擁有相同的凈收益率。梅因斯最后結論：共同基金的總收益率高于隨機選擇相同風險的投資組合的收益率，但當減去成本后，共同基金凈業(yè)績與一般的投資組合策略的業(yè)績相同。n11.4.2 內幕交易n獲得私人信息的內幕交易者能否戰(zhàn)勝市場？nJaffe（1974）從證券交易委員會發(fā)布的證券交易與持有的摘要中收集了有關內幕交易的數據。然后將出售證券的內幕交易人比購買證券的內幕人至少多3