均值回歸理論和數(shù)量分析方法研究最新進(jìn)展樣本

資料內(nèi)容僅供您學(xué)習(xí)參考，如有不當(dāng)之處，請(qǐng)聯(lián)系改正或者刪除。均值回歸理論和數(shù)量分析方法研究最新進(jìn)展宋玉臣(吉林大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究中心吉林長(zhǎng)春130012)內(nèi)容摘要:隨機(jī)漫步理論(TheTheoryofRandomWalk)的誕生與許多實(shí)證檢驗(yàn)的支持證明了股票價(jià)格是不能預(yù)測(cè)的結(jié)論?？墒?近十幾年證券投資理論的發(fā)展,股票價(jià)格走勢(shì)的可預(yù)測(cè)性無(wú)論在理論上還是在實(shí)證方面都有了突破性進(jìn)展。均值回歸理論(TheTheoryofMeanReversion)認(rèn)為從長(zhǎng)期來(lái)看,股票價(jià)格呈均值回歸(MeanReversion)。本文對(duì)近些年均值回歸理論和數(shù)量分析方法進(jìn)行了全面、系統(tǒng)的綜述,并對(duì)均值回歸理論進(jìn)行分析與評(píng)價(jià),對(duì)長(zhǎng)線投資者具有重要的參考價(jià)值。關(guān)鍵詞:均值回歸自相關(guān)方差比率單位根ANST-GARCH模型TheLatestDevelopmentontheTheoryofMeanReversionanditsQuantitativeanalysismethodSongyuchen(BusinessSchool,JilinUniversity,Changchunjilin130012)Summary:TheestablishmentofTheTheoryofRandomWalkandmanytestsofitsupportthatthestockpricecouldnotbepredicted.Nevertheless,withthedevelopmentofsecurityinvestmenttheoryforadecade,therehasbeenagreatprogressattheforecastofthemovementofsharepricetheoreticallyandpractically.TheTheoryofMeanReversionbelieversarguethatfromalongrun,thepriceofstockappearstobelikemeanreversion.Thefollowingarticleprovestobeacomprehensiveandsystematicdescription,aswellasarelevantanalysisandcommentofthetheoryofmeanreversion,especiallyforlong-terminvestors.Keywords:MeanReversionAutocorrelationVarianceratioUnitrootANST-GARCHModel均值回歸(Meanreversion)是指股票價(jià)格無(wú)論高于或低于價(jià)值中樞(或均值)都會(huì)以很高的概率向價(jià)值中樞回歸的趨勢(shì)。眾所周知,隨機(jī)漫步理論在證券投資理論中占有重要地位,但這絕不是證券投資理論研究的最終目的。對(duì)于一些投資者特別是對(duì)一些證券投資機(jī)構(gòu)和投資基金來(lái)說(shuō),隨機(jī)漫步理論的指導(dǎo)作用極其有限。近些年來(lái),股票價(jià)格可預(yù)測(cè)理論得到了很大發(fā)展,均值回歸理論就是其中之一,這一理論在發(fā)達(dá)國(guó)家引起了很多學(xué)者的重視,它是證券投資理論的一個(gè)新的里程碑和歷史性的跨躍,亦是股票收益可預(yù)測(cè)理論的一個(gè)突破性進(jìn)展。也同時(shí)是對(duì)傳統(tǒng)隨機(jī)漫步理論(TheTheoryofRandomWalk)的一個(gè)最大的挑戰(zhàn)。一、文獻(xiàn)回顧著名的隨機(jī)漫步理論的誕生與許多實(shí)證檢驗(yàn)的支持證明了股票價(jià)格是不能預(yù)測(cè)的結(jié)論。從隨機(jī)漫步理論的創(chuàng)始人LouisBachelier(1900)開(kāi)始,有許多統(tǒng)計(jì)學(xué)家和證券投資理論家都用大量的理論和實(shí)證得出了同樣的結(jié)論。巴契里耶運(yùn)用多種數(shù)學(xué)方法論證了股票價(jià)格的變化幾乎無(wú)法用數(shù)學(xué)的方法進(jìn)行預(yù)測(cè);1929年,道氏理論的重要代表人物WilliamHamilton(1929)發(fā)表了《潮流的轉(zhuǎn)向》一文,準(zhǔn)確的預(yù)言美國(guó)股票市場(chǎng)牛市行情的結(jié)束。然而,AlfredCowles運(yùn)用數(shù)學(xué)方法對(duì)漢密爾頓一生的投資建議進(jìn)行了實(shí)證分析,得出的結(jié)論卻認(rèn)為漢密爾頓的準(zhǔn)確預(yù)見(jiàn)不過(guò)是運(yùn)氣罷了,并認(rèn)為要正確預(yù)見(jiàn)股價(jià)的變化是難以做到的。金融機(jī)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確程度是各種分析手段的集中表現(xiàn),AlfredCowles研究了市場(chǎng)分析員和金融服務(wù)公司預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格變化的能力,并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)證據(jù)表明她們能夠預(yù)測(cè)價(jià)格的變化;研究股價(jià)波動(dòng)規(guī)律的統(tǒng)計(jì)學(xué)家HolbrookWorking(1934)、MauriceKendall(1953)、HarryRoberts(1959),她們都得出了股票價(jià)格是隨機(jī)漫步的結(jié)論,坎德?tīng)栐趯?duì)股市波動(dòng)的統(tǒng)計(jì)中發(fā)現(xiàn),股價(jià)變動(dòng)沒(méi)有任何規(guī)律和模式可尋;薩繆爾森(PaulSamuelson,1957)認(rèn)為,信息是股價(jià)變動(dòng)的主因,信息是無(wú)法預(yù)測(cè)的,因而股價(jià)就表現(xiàn)出隨機(jī)性特征;Osborne(1959)在研究中也得出了類似的結(jié)論,奧斯本發(fā)現(xiàn)股市日常的波動(dòng)就象物理實(shí)驗(yàn)室中出現(xiàn)的布朗(Brown)運(yùn)動(dòng)一樣,遵循一種隨機(jī)行走的規(guī)律;法瑪(Fama,1965)用不同間隔天數(shù)價(jià)格變化求其自相關(guān)性的辦法,得出了1958—1962年期間道·瓊斯工業(yè)股票價(jià)格變化的自相關(guān)系數(shù)接近于零,從而證明股價(jià)是隨機(jī)走動(dòng)的。然而,許多年已來(lái),股票價(jià)格的可預(yù)測(cè)性問(wèn)題吸引了許多市場(chǎng)專業(yè)人士和學(xué)術(shù)界的注意。1959年,HarryRoberts和M.M.Osbore的理論推動(dòng)了股票價(jià)格的可預(yù)測(cè)性研究,前者提供了連續(xù)價(jià)格變化為和應(yīng)呈獨(dú)立性特征的論證,后者提出了呈獨(dú)立性的變量不是實(shí)際價(jià)格變化,而是對(duì)數(shù)價(jià)格變化的命題。在對(duì)數(shù)變化本身為正態(tài)分布的假設(shè)下,意味著價(jià)格是由布朗運(yùn)動(dòng)生成的。大量實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)論也表明,基于過(guò)去股價(jià)的變動(dòng)能夠?qū)ξ磥?lái)股價(jià)的波動(dòng)趨勢(shì)做出預(yù)測(cè),即股票價(jià)格不服從隨機(jī)游走模型,呈現(xiàn)不同程度的自相關(guān)性。近些年,均值回歸理論對(duì)隨機(jī)漫步理論提出了最大的挑戰(zhàn)。證券投資理論從誕生的時(shí)候起就是為研究如何預(yù)測(cè)股票價(jià)格的理論。一些理論家認(rèn)為,股票收益率遠(yuǎn)非是不可預(yù)測(cè)的,從長(zhǎng)期來(lái)看,它們應(yīng)該呈負(fù)自相關(guān),即股票價(jià)格應(yīng)該呈回歸均值的特征。關(guān)于股票價(jià)格均值回歸理論在國(guó)外已有很多文獻(xiàn)。但到當(dāng)前為止,在中國(guó)證券投資理論研究中應(yīng)用甚少。Fama和French(1988)、Poterba和Summers(1988)是首先在對(duì)美國(guó)紐約股票市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究的基礎(chǔ)上得出股票收益率從長(zhǎng)期看呈均值回歸的結(jié)論。DimitriosMalliaropulos和RichardPriestley(1999)對(duì)東南亞7個(gè)國(guó)家股票市場(chǎng)和Balvers和Gilliland()對(duì)18個(gè)歐美發(fā)達(dá)國(guó)家股票市場(chǎng)的研究都得出了股票收益率長(zhǎng)期呈均值回歸的結(jié)論。均值回歸理論的研究無(wú)疑對(duì)長(zhǎng)線投資者提供了重要的理論參考,對(duì)證券投資理論來(lái)說(shuō),也具有里程碑意義。二、均值回歸的主要數(shù)量分析方法(一)、主要分析方法之一──自相關(guān)檢驗(yàn)(SampleAutocorrelationFunc-tion,SACF)檢驗(yàn)自相關(guān)系函數(shù),長(zhǎng)期收益率呈顯著的負(fù)相關(guān),就被認(rèn)定為均值回歸。其中其中為樣本自相關(guān)函數(shù)(SampleAutocorrelationFunction,SACF),為樣本數(shù)量,為樣本方差,為時(shí)滯的階數(shù),為時(shí)間序列的變量值,為均值。為大數(shù)時(shí),呈正態(tài)分布(Mills,),如果的絕對(duì)值大于,就能夠被認(rèn)為顯著地不同于0。如果的絕對(duì)值小于,該時(shí)間序列就是隨機(jī)漫步;如果呈現(xiàn)顯著的正相關(guān),即,股票價(jià)格就在一種上升或下降趨勢(shì)中運(yùn)行;如果呈顯著的負(fù)相關(guān),即,就呈均值回歸趨勢(shì)。DimitriosMalliaropulos和RichardPriestley(1999)運(yùn)用該方法檢驗(yàn)了香港、馬來(lái)西亞等東南亞國(guó)家和地區(qū)股票市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果是長(zhǎng)期收益率呈明顯負(fù)相關(guān),均值回歸理論得到支持。Fama和French(1988)對(duì)美國(guó)紐約股票市場(chǎng)股票3—5年的收益率變化的進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)25—45%的變化能夠從過(guò)去的收益中預(yù)測(cè)到,而且得出了均值回歸的結(jié)論?？墒?Lo和MacKinlay(1989),Kim,Nelson和Startz(1991),Jegadeesh(1991),Richardson和Stock(1989),的實(shí)證檢驗(yàn)都提出了不同意見(jiàn)。她們認(rèn)為Fama等實(shí)證檢驗(yàn)的樣本數(shù)量有限,存在小樣本偏差。Jegadeesh(1991)和Gangopadhyay(1996)的研究認(rèn)為Fama和French的研究也忽略了二戰(zhàn)前后股票價(jià)格變化的差異。而且,Jegadeesh(1991)和Kim.,Nelson,,Startz,(1991)的研究發(fā)現(xiàn)二戰(zhàn)以后的紐約市場(chǎng)股票收益率并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)均值回歸的現(xiàn)象,這一結(jié)論也同時(shí)被McQueen(1992)的實(shí)證研究所證明。(二)、主要分析方法之二──方差比率(Varianceratio)檢驗(yàn),方差比例的檢驗(yàn)方法是Cochrane(1988)提出的。它被定義為:而且證明:其中為序列的階收益率;為階收益的方差,為1階收益方差,為時(shí)間間隔為的樣本自相關(guān)系數(shù)。方差比率是長(zhǎng)期回報(bào)的方差與短期回報(bào)的方差的比。如果小于1,則表示短期回報(bào)存在負(fù)的自相關(guān),說(shuō)明短期價(jià)格過(guò)度波動(dòng),長(zhǎng)期股票收益率呈均值回歸(meanreverting);如果大于1,則表示短期回報(bào)存在正的自相關(guān),說(shuō)明短期價(jià)格沒(méi)有過(guò)度波動(dòng),長(zhǎng)期呈均值回避(MeanAverting);當(dāng)市場(chǎng)有效時(shí),則價(jià)格將隨機(jī)波動(dòng),故不存在自相關(guān),即等于1。偏離1越遠(yuǎn),則說(shuō)明市場(chǎng)的有效性越低。也就是說(shuō),如果方差率顯著不為1,則拒絕隨機(jī)游走假設(shè)。假設(shè)我們考察的時(shí)間序列的原假設(shè)為一個(gè)隨機(jī)漫步加正態(tài)絕對(duì)白噪聲增量生成的,那么能夠用方差比率進(jìn)行檢驗(yàn)。例如序列,假設(shè)是隨機(jī)漫步:,其中,它的方差比率一定為1。Lo和MacKinlay(1988,1989)提出了對(duì)下列統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn):,同時(shí)還給出了一種對(duì)序列相關(guān)和異方差具有穩(wěn)健性的方差比率檢驗(yàn),統(tǒng)計(jì)量為:,其中;是的自相關(guān)系數(shù)估計(jì)的漸進(jìn)方差的異方差一致估計(jì)(Heteroskedasticity-consistentestimator)量。Lo和MacKinlay(1989)發(fā)現(xiàn),當(dāng)是小數(shù)而是大數(shù)時(shí),這個(gè)大樣本正態(tài)近似的效果很好。可是,她們強(qiáng)調(diào)當(dāng)是大數(shù)時(shí),這個(gè)統(tǒng)計(jì)量并不如意,因?yàn)檫@時(shí)的經(jīng)驗(yàn)分布的偏度極大。DimitriosMalliaropulos和RichardPriestley(1999)運(yùn)用自助法(Bootstrap)對(duì)每個(gè)進(jìn)行多次重復(fù)模擬,也同時(shí)運(yùn)用方差比率計(jì)量分析方法對(duì)香港、馬來(lái)西亞等7個(gè)等東南亞國(guó)家或地區(qū)股票市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果是大量存在均值回歸的證據(jù);PoterbaandSummers(1988)對(duì)美國(guó)紐約股票市場(chǎng)進(jìn)行實(shí)證研究的基礎(chǔ)上得出均值回歸的結(jié)論。然而,Mills()運(yùn)用該方法對(duì)英國(guó)全股指(FinancialTimesActuaries,FTA)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)的結(jié)果卻是拒絕均值回歸假設(shè),得出了均值回避的結(jié)論。(三)、主要分析方法之三──單位根檢驗(yàn)(Unitroottests)Balvers和Gilliland()給出下列模型:這是一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的增廣迪基—富勒(ADF)單位根檢驗(yàn),其中表示證券組合的價(jià)格的自然對(duì)數(shù),表示非具體的基準(zhǔn)證券價(jià)格的對(duì)數(shù),為投資者時(shí)刻獲得的收益,即,是常數(shù),使零均值的隨機(jī)項(xiàng)。間隔較長(zhǎng)時(shí)期收益呈序列相關(guān),以來(lái)表示。用來(lái)衡量均值回歸的速度。如果,則股票價(jià)格偏離內(nèi)在價(jià)值是暫時(shí)的,而且形成反轉(zhuǎn)走勢(shì)將成為主要趨勢(shì);如果,將形成完全反轉(zhuǎn);如果,就是一個(gè)一階單整過(guò)程,則拒絕均值回歸假設(shè),或稱為沒(méi)有”校正”跡象(no”correction”),即沒(méi)有均值回歸的證據(jù)。Balvers和Gilliland()運(yùn)用上述方法對(duì)18個(gè)具有代表性國(guó)家(包括發(fā)達(dá)國(guó)家和發(fā)展中國(guó)家)股票市場(chǎng)1969——1996年數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)非常明顯的均值回歸特征;JeffreyGropp()運(yùn)用該方法對(duì)美國(guó)證券交易所(AMEX)、紐約證券交易所(NYSE)和納斯達(dá)克(NASDAQ)進(jìn)行實(shí)證分析的結(jié)果發(fā)現(xiàn)有明顯的均值回歸證據(jù),而且正的均值回歸(即半衰期)為4年半至8年。可是,KausikChaudhuri和YangruWu()運(yùn)用同樣方法對(duì)巴西、阿根廷等17個(gè)發(fā)展中國(guó)家和地區(qū)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)在這些新興的市場(chǎng)并沒(méi)有明顯的均值回歸證據(jù)。(四)、主要分析方法之四──ANST-GARCH模型分析法KiseokNam、ChongSooPyun和AugustineC.Arize(),KiseokNam、ChongSooPyun和StephenL.Avard()用ANST-GARCH(AsymmetricNonlinearSmooth-transitionGARCH)模型,選擇1926年1月——1997年12月美國(guó)股票市場(chǎng)的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,得出了股票收益率呈均值回歸的結(jié)論,可是非對(duì)稱的(Asymmetric),負(fù)收益率的均值回歸速度明顯大于正收益率的均值回歸速度。在進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)時(shí)她們給出了下列非線性自回歸模型:股票收益率服從一階非線性動(dòng)態(tài)自回歸模型AR(1),而且序列的相關(guān)系數(shù)在正信息沖擊的情況下為,在負(fù)信息沖擊的情況下為。和是序列穩(wěn)定的條件,表示上一期信息沖擊的大小和方向,如果,表示上一期信息沖擊為正,如果,表示上一期信息沖擊為負(fù)。若,在相同的沖擊強(qiáng)度下,負(fù)沖擊比正沖擊的均值回歸速度更快,反之亦然。具體來(lái)說(shuō)如果且,那么當(dāng)期的負(fù)沖擊比正沖擊導(dǎo)致的對(duì)未來(lái)收益率影響的持續(xù)性弱,均值回歸收斂速度快;如果,且,那么負(fù)沖擊將使收益率自回歸過(guò)程呈現(xiàn)反轉(zhuǎn)特征,而正沖擊對(duì)未來(lái)收益率的影響主要表現(xiàn)為持續(xù)特征。檢驗(yàn)假設(shè)條件,如果成立,則證明負(fù)收益率的均值回歸速度明顯大于正收益率的均值回歸速度。KiseokNam、ChongSooPyun和AugustineC.Arize()給出了四個(gè)ANST-GARCH模型進(jìn)行檢驗(yàn)不同的非對(duì)稱性。ANST-GARCH模型能夠捕捉到條件均值方程和方差方程中同時(shí)存在的雙非對(duì)稱性。以下四個(gè)模型分別包括了不同的非對(duì)稱項(xiàng),用以檢驗(yàn)均值回歸的非對(duì)稱性是否與時(shí)變理性預(yù)期理論有關(guān)。時(shí)變理性預(yù)期理論認(rèn)為股票波動(dòng)性與預(yù)期收益率之間正相關(guān),投資者根據(jù)股票價(jià)格的不同波動(dòng)程度調(diào)整其預(yù)期收益率,預(yù)期收益率的變動(dòng)導(dǎo)致股票收益率呈均值回歸,也就是說(shuō)均值回歸是由于投資者的理性定價(jià)調(diào)整帶來(lái)的。按照時(shí)變理性預(yù)期理論的觀點(diǎn),均值回歸應(yīng)呈對(duì)稱特征,至少不應(yīng)該正的或負(fù)的回歸呈明顯的規(guī)律性特征。恰恰她們的結(jié)論是負(fù)收益率的均值回歸速度明顯大于正收益率的均值回歸速度。時(shí)變理性預(yù)期假設(shè)時(shí)不成立的。模型1其中:,是未知的內(nèi)生區(qū)制轉(zhuǎn)移控制參數(shù)。為時(shí)刻股票或市場(chǎng)指數(shù)收益率序列,為時(shí)刻進(jìn)入市場(chǎng)的信息沖擊。ANST-GARCH模型采用連續(xù)平滑的邏輯函數(shù)度量方差方程波動(dòng)性的區(qū)制轉(zhuǎn)移。如果估計(jì)得到的而且顯著,說(shuō)明均值回歸具有非對(duì)稱特征。模型2;ANST-GARCH-M模型用于檢驗(yàn)非對(duì)稱均值回歸特征是否能夠由時(shí)變理性預(yù)期假設(shè)解釋以及風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償是否具有非對(duì)稱性。如果并,則說(shuō)明風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償具有時(shí)變的非對(duì)稱性,時(shí)變理性預(yù)期假設(shè)不成立。模型3如果非對(duì)稱均值回歸系數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償有關(guān),如果非對(duì)稱均值回歸系數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償無(wú)關(guān)。模型4如果收益率序列的非對(duì)稱均值回歸系數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償有關(guān);如果,不論的符號(hào),非對(duì)稱系數(shù)與風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償無(wú)關(guān)。三、評(píng)述證券投資理論發(fā)展到今天,僅僅揭示一個(gè)”隨機(jī)漫步”肯定是不夠的。能夠在一定程度上或一定范圍內(nèi)對(duì)股票收益率進(jìn)行預(yù)測(cè)才是證券投資理論研究的直接目的。均值回歸理論就是股票收益可預(yù)測(cè)理論的一個(gè)突破性進(jìn)展,特別對(duì)于長(zhǎng)線投資者具有重要指導(dǎo)意義。對(duì)均值回歸理論,我們做以下幾個(gè)方面評(píng)述:1、均值回歸從理論上講應(yīng)具有必然性。因?yàn)橛幸稽c(diǎn)是肯定的,股票價(jià)格不能總是上漲或下跌,一種趨勢(shì)不論其持續(xù)的時(shí)間多長(zhǎng)都不能永遠(yuǎn)持續(xù)下去。在一個(gè)趨勢(shì)內(nèi),股票價(jià)格呈持續(xù)上升或下降,我們稱之為均值回避(MeanAversion)。當(dāng)出現(xiàn)相反趨勢(shì)時(shí)就呈均值回歸(MeanReversion)。到當(dāng)前為止,均值回歸理論仍不能解決的或者說(shuō)不能預(yù)測(cè)的是回歸的時(shí)間間隔,即回歸的周期呈”隨機(jī)漫步”。不同的股票市場(chǎng),回歸的周期會(huì)不一樣,就是對(duì)同一個(gè)股票市場(chǎng)來(lái)說(shuō),每次回歸的周期也不一樣。如果能夠發(fā)現(xiàn)均值回歸的時(shí)間周期或者回歸時(shí)間周期的分布范圍,股票收益的可預(yù)測(cè)性就會(huì)很強(qiáng)。否則,僅僅是證明某一股票市場(chǎng)是否存在均值回歸依然是沒(méi)有意義的?，F(xiàn)在看來(lái),均值回歸理論的研究?jī)H僅是剛剛起步,未來(lái)需要做的事情一定很多。2、均值回歸必然具有不對(duì)稱性,因?yàn)?正的收益與負(fù)的收益回歸的幅度與速度不可能一樣。因?yàn)樗鼈冎g并沒(méi)有必然的聯(lián)系,回歸的幅度與速度也具有隨機(jī)性。對(duì)稱的均值回歸才是不正常的、偶然的,這一點(diǎn)也被實(shí)證檢驗(yàn)所證明。3、均值回歸理論與政府行為。股票收益率均值回歸證明市場(chǎng)不會(huì)偏離價(jià)值中樞時(shí)間太久,市場(chǎng)的內(nèi)在力量會(huì)促使其向內(nèi)在價(jià)值回歸。從這一點(diǎn)上講,市場(chǎng)在沒(méi)有政府利多或利空政策的作用下也會(huì)實(shí)現(xiàn)有效的目標(biāo),即股票價(jià)格會(huì)在市場(chǎng)機(jī)制的作用下自然的向均值回歸。但這并不否定政府行為對(duì)促進(jìn)市場(chǎng)有效性的作用,因?yàn)槭袌?chǎng)偏離內(nèi)在價(jià)值后并不等于立即就會(huì)向內(nèi)在價(jià)值回歸,很可能會(huì)出現(xiàn)持續(xù)地均值回避。政府行為會(huì)起到抑制市場(chǎng)無(wú)效和促進(jìn)市場(chǎng)有效的作用。在促進(jìn)市場(chǎng)有效方面政府行為是必不可少的因素之一,市場(chǎng)失靈是政府參與調(diào)控的直接理由。參考文獻(xiàn):1、Balvers,R.,Wu,Y.,Gilliland,E.,.Meanreversionacrossnationalstockmarketsandparametriccontrarianinvestmentstrategies.JournalofFinance55,745–772.2、Cochrane,J.H.,1988.HowbigistherandomwalkinGNP?JournalofPoliticalEconomy95,1062–1088.3、DimitriosMalliaropulos,RichardPriestley,1999.MeanreversioninSoutheastAsianstock.marketsJournalofEmpiricalFinance6,355–3844、Fama,E.,French,K.,1988.Permanentandtemporarycomponentsofstockprices.JournalofPoliticalEconomy96,246–273.5、Gangopadhyay,P.,Reinganum,M.,1996.Interpretingmeanreversioninstockreturns.QuarterlyReviewofEconomicsandFinance36,377–394.6、JeffreyGropp,.MeanreversionofindustrystockreturnsintheU.S.,1926–1998.JournalofEmpiricalFinance11,537–5517、Jegadeesh,N.,1991.Seasonalityinstockpricemeanreversion:evidencefromtheU.S.andtheU.K.JournalofFinance46,1427–1444.8、KausikChaudhuri,YangruWu,.Randomwalkversusbreakingtrendinstockprices:Evidencefromemergingmarkets.JournalofBanking&Finance27()575–5929、Kim,M.,Nelson,C.,Startz,R.,1991.Meanreversioninstockprices?Areappraisaloftheempiricalevidence.ReviewofEconomicStudies58,515–528.10、KiseokNam,ChongSooPyun,AugustineC.Arize,.Asymmetricmean-reversionandcontrarianprofits:ANST-GARCHapproach.JournalofEmpiricalFinance9,563–58811、KiseokNam,ChongSooPyun,StephenL.Avard,。Asymmetricrevertingbehaviorofshort-horizonstockret