构建中国的行为金融基金(联合证券 200707).pdf

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1、 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。1/10 金 融 工 程 行为金融系列研究之三行为金融系列研究之三 2007/08/06 构建中国的行为金融基金 分析师 谢谢 江江(0755)8249 2392 宋宋 曦曦(0755)8249 2009 ?我们试图通过寻找中国市场中的行为偏差来构建投资组合，从而发现运用行为金融理念构建投资组合的可行性。?鉴于未来基金产品未来的多元化和投资者对创新型基金产品的追捧，我们认为，学习国外资产管理公司的过往经验，开发行为金融基金产品不失为一条可供选择和尝试的思路。?我们参考国外著名行为金融基金的操作

2、模式，考察市场的行为偏差：代表性偏误、过度反应，反应不足和过度自信；并以前一期各心理偏误变量与后一期实际收益率回归关系之动态方式建构出一个投资组合，验证该投资组合的投资绩效。?我们构建的动态多因子行为金融投资组合，给投资者开拓了另一种新的思维。在市场中投资者的行为并是固定变的，会随着时间的同而有所改变。因此，只有采用动态模型的方法，才能更有效地贴近市场的情况，获得较高的绩效。?我们认为，依据行为金融的心理偏误因素，通过设计适当的代理变量及参数的筛选，可以构建出良好的多因子行为金融模型，从而筛选出表现优异的股票，实现投资组合的超额收益。?通过我们三份研究报告，从理论到实践我们都一一介绍了行为金融

3、的实际应用，并研发了基于行为金融的投资模型。本报告的结束并不意味我们在这方面的研究已经结束，正好相反，我们才刚刚涉足到如此令人兴奋且新奇的领域，并发现其中的一些美妙的乐趣，我们的研究还将继续并走得更远 行为金融系列研究之三Jul-2007 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。2/10 通过前两篇报告，我们对行为金融的主要理念以及国外所做的行为金融产品进行了简要介绍，特别是国外基金产品间竞争激烈，不少资产管理公司都推出了相应的行为金融基金来为投资者提供更多的选择。而我国共同基金起步较晚，基金产品线也相对有限，国内基金产品的同质化严重。随着基金产品的增加带来的竞争激烈，初期可能还能通

4、过降低费率来吸引投资者，但是后期必然将转移到产品线的竞争上，行为金融产品无疑是其中极具竞争力的一种。本文试图通过寻找中国市场中的行为偏差来构建投资组合，从而发现运用行为金融理念构建投资组合的可行性。虽然我们无法得知国外著名行为金融基金的实际操作与动量选股的详细流程。但是我们仍然可以参考这些基金的方式，利用主要的市场行为偏差（代表性偏误、过度反应，反应不足和过度自信），以前一期各心理偏误变数与后一期实际收益率回归关系之动态方式建构出一个投资组合，并验证该投资组合的投资绩效。一、研究数据和方法一、研究数据和方法 本研究大陆 A 股市场中上市公司股票作为选股标的，研究期间为 20011 月至2007

5、6 月共计 78个月资，而资料来源则为 Wind 资讯。该次研究我们仅供实验用，因此，我们所选的股票为在数据期间进行交易的公司，因此不考虑新股和已退市的股票，因此可能会存在生存性偏误（survivorship biases）。1.行为参数的定义行为参数的定义 我们分别选择了四类共五个指标来度量上述提到投资者可能存在的四种行为偏差。（1）代表性偏误）代表性偏误 测量代表性偏误，我们选用了两个指标：股票的账面价值对市场价值比以及每股收益与市场价格比。分别如下计算：账面价值对市场价值比：,100%i ti ti tBVBMMV=每股收益对价格比：,100%i ti ttEPSEPP=行为金融系列研究

6、之三Jul-2007 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。3/10 这两个指标可以分别看作市净率和市盈率的倒数。如果市场上存在代表性偏误的现象，买入高的账面价值对市场价值比、或高的每股收益对价格比的股票，则有获的机会；相反则有损失的机会发生。（2）过度反应）过度反应 衡量过度反应的代理变量为短期收益率，我们利用前一个月的开盘价与当月的收盘价作为本期短期收益率的依据。计算方法如下：,1,1100%ClosedOpeni ti ti tOpeni tPPSRP=如果短期收益率存在过度反应的现象，买入低短期收益率的股票（即反向投资策略），则有获的机会；反之，则可能发生损失。（3）反应不

7、足）反应不足 测量反应足的代理变量为长期收益率，我们用前十二个月之开盘价与当月之收盘价作为本期长期收益率的依据。计算方法如下：,12,12100%ClosedOpeni ti ti tOpeni tPPLRP=如果长期收益率存在反应不足之现象，买入高长期收益率的股票（即使用动量策略投资），则有获的机会；反之，则可能发生损失。（4）过度自信）过度自信 测量过度自信之代理变量为换手率，我们直接用 Wind 中的月度换手率来衡量，月度资料之计算方法如下：,i ti ti tVolumeTOShares=如果市场上存在过度自信之现象，购入低换手率的股票，则有获利的机会；反之则有发生损失的可能。行为金融

8、系列研究之三Jul-2007 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。4/10 2，动态多因子行为金融投资组合，动态多因子行为金融投资组合 我们用市场中常见的四种心理偏差，采取动态方法构造投资组合。首先我们假设于每月之第一个交日，以开盘价购入投资组合的组成股票，并于每月的最后一个交日，以收盘价卖出投资组合的组成股票。而构造投资组合的动态模型（截面回归模型）为：titittittittitttOCURORRH,4,3,2,1,01iy+=+其中，1iy+t代表第 i 支股票第 t+1 期实际收益；tiRH,代表第 i 支股票于第 t期代表性偏误；tiOR,代表第 i 支股票第 t 期之

9、过反应现象；tiUR,代表第 i 支股票于第 t 期之反应足现象；tiOC,代表第支股票于第 t 期之过自信现象；t,0代表回归式截距项；t,1至t,4分别代表各个心理偏误之敏感性因子；而ti,代表第 i 支股票于第 t 期扰动项（白噪声）。建上述线性回归模型之后，我们可以得知各个心理偏误的敏感因子（回归系数）t,1至t,4。因此，我们将第 t+1 期四种心理偏误分别代入，即可得到第 t+2 期的预期收益。然后将预期收益进排序，选取预期收益最高的 10%的股票作为投资组合（我们采用等比例配置）。以下各期以此类推。我们这里的 t 代表月度资料，即月度收益率及月度心理偏误。以上投资组合构建方法是一

10、种动态的方式，我们采用静态方法的主要理由，主要因为市场中投资者的为并非固定变的，投资者的投资行为除受市场之影响外，投资者相互之间的行为亦会相互影响，并且会随着时间的同而有所改变，而静态模型对心理偏误的权重是事先决定，无法根据各种心理偏误的重要性进行调整。因此只有采取动态模型，即有系统地调整各种心理偏误的重要性（回归系数），这样才能有效地贴近市场的情况，才可能有较好的预测和判别效果。二、行为金融投资组合的实证效果二、行为金融投资组合的实证效果 1.行为偏差的实证检验行为偏差的实证检验 我们根据 t 时期，利用上述 5 个变量对上市公司股票由大到小进行排序，并依据 行为金融系列研究之三Jul-20

11、07 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。5/10 第 t 时期的总股票个数分为十组接着分别计算在第 t+1 期时，十组股票的平均收益率及标准差；最后利用统计量检定在第 t+1 期时，第一组及第十组平均收益率之差是否有差异：衡量代表性偏误的两个代理变量（BM 和 EP）以及衡反应不足的长期收益率（LR）应为第十组之平均收益率大于第一组的平均收益率；衡量过度反应的短期收益率（SR）以及衡量过度自信的换手率（TO）应该是第一组的平均收益率大于第十组的平均收益率。我们判断一种心理偏误是否存在的准则为：我们分别检验每个月度，第一组及第十组平均收益率差的显着于零的期数占该期间或该阶段总期数

12、的比率大于等于 50%的，我们认为存在心理偏误；如果小于 50%我们则认为不能发现行为偏误。我们所用数据为 2001 年 1 月至 2007 年 6 月，但由于长期收益率需要运用到前 1年的历史收益率，因此，我们实际计算出了 2002 年 1 月至 2007 年 5 月总共 66 个月的收益率。我们按照上证指数月度收益序列，将市场分为整个数据期，空头（2002 年 1月至 2005 年 5 月）阶段和多头阶段（2005 年 6 月至 2007 年 6 月），分别考察期间的行为偏误现象。表表 1 行为偏误检验结果行为偏误检验结果 整个阶段空头阶段多头阶段 代表性偏误（BM）存在（55%）存在（5

13、9%）不存在（48%）代表性偏误（EP）存在（65%）存在（68%）存在（60%）过度反应（SR）存在（56%）存在（59%）存在（52%）反应不足（LR）存在（53%）存在（59%）不存在（44%）过度自信（TO）存在（65%）存在（63%）存在（68%）资料来源：联合证券研究所 通过上述检验我们发现，在整个阶段基本上都能在市场中找到存在四种行为偏差的证据，特别是代表性偏误（EP）和过度自信(TO)表现的十分明显，有超过 60%的概率发现，如果能投资于高收益价格比（相当于低市盈率的股票）和高换手率的股票容易产生出超额收益投资于高收益价格比（相当于低市盈率的股票）和高换手率的股票容易产生出超额

14、收益。到了空头阶段，出现行为偏差的概率更大。四种行为偏差出现的概率都在 59%以上，表现比较突出的是代表性偏误（EP）和过度自信。说明市场处于下跌阶段的非理性表现更充分。到了多头阶段，有两种行为偏误不在能被发现，即代表性偏误（BM）和反应不足，说明投资者不太关注市净率和对信息的挖掘比较充分，信息渠道在牛市里面可能更为通畅。在牛市里面，代表性偏误（EP）和过度反应的行为偏误的概率比熊市里面有所降低，表现出不显著的特征。但是牛市里面过度自信的表现的更强，说明牛市里面投资者都对自己的投资能力容易产生过高的估计，因而倾向于追逐热点股并购买换手率高的股票。行为金融系列研究之三Jul-2007 谨请参阅尾

15、页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。6/10 2.动态多因子行为金融投资组合实证效果动态多因子行为金融投资组合实证效果 我们采用前面的动态多因子行为金融方法来组建除了构造出四因子动态行为金融投资组合之外，我们还分别对各因子作同组合，如三因子、二因子，以及一因子等加以研究。投资组合在整个阶段、多头阶段及空头阶段的收益率情况（月度收益率战胜上证指数的比率），以及 Sharpe 比率，超额收益 alpha 等情况予以考察。在整个阶段（即熊市到牛市，2002 年 1 月至 2007 年 6 月)期间，我们看到在赢率方面，大致在 50%上下波动，多因子模型效果稍好；在年化收益率方面，多因子模型所得投

16、资组合收益大部分都战胜了上证指数同期的表现；Sharpe 比率大部分都大于上证指数；大部分模型能获取正的超额收益率(即 alpha)。表表 2 整个阶段（即熊市整个阶段（即熊市+牛市期间，牛市期间，2002 年年 1 月至月至 2007 年年 6 月月)投资组合类型 赢率1ROR2SH3Sharpe SP(M)4 Alpha5四因子：EP,SR,LR,TO50.77%27.63%18.96%0.2414 0.1967 0.76%四因子：BM,SR,LR,TO53.85%30.18%18.96%0.2546 0.1967 0.95%三因子：EP,SR,LR 46.15%22.73%18.96%0

17、.207 0.1967 0.38%三因子：SR,LR,TO 50.77%28.95%18.96%0.2497 0.1967 0.86%二因子：SR,LR 46.15%19.33%18.96%0.1798 0.1967 0.17%二因子：SR,TO 43.08%23.67%18.96%0.2051 0.1967 0.44%二因子：LR,TO 55.38%27.50%18.96%0.2398 0.1967 0.77%二因子：EP,SR 49.23%16.03%18.96%0.1487 0.1967-0.13%二因子：EP,LR 55.38%23.69%18.96%0.2122 0.1967 0.4

18、5%二因子：EP,TO 52.31%30.30%18.96%0.2523 0.1967 0.98%单因子：EP 55.38%27.47%18.96%0.2269 0.1967 0.69%单因子：BM 53.85%23.62%18.96%0.2064 0.1967 0.48%单因子：SR 43.08%15.06%18.96%0.1396 0.1967-0.20%单因子：LR 44.62%22.75%18.96%0.2042 0.1967 0.41%单因子：TO 44.62%24.01%18.96%0.2049 0.1967 0.52%数据来源：联合证券研究所。在空头阶段（即即熊市，2002 年

19、1 月至 2005 年 5 月)，从我们的测试来看，多因子模型构建的投资组合表现欠佳，在多个绩效指标上不能战胜大盘。表表 3 空头阶段（即熊市，空头阶段（即熊市，2002 年年 1 月至月至 2005 年年 5 月月)投资组合类型 赢率RORSHSharpe SP(M)Alpha四因子：EP,SR,LR,TO50.00%-13.27%-9.72%-0.2176-0.1636-0.47%四因子：BM,SR,LR,TO52.50%-12.43%-9.72%-0.2198-0.1636-0.49%三因子：EP,SR,LR 45.00%-12.55%-9.72%-0.2045-0.1636-0.37%

20、1 动态多因子模型构造的投资组合的月度收益率战胜上证指数的比率。2 动态多因子模型构造的投资组合在整个考察期间的年化收益率。3 上证指数在整个考察期间的年化收益率。4 上证指数的 Sharpe 比率 5 动态多因子模型构造的投资组合的月度超额收益率。行为金融系列研究之三Jul-2007 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。7/10 三因子：SR,LR,TO 50.00%-13.43%-9.72%-0.2285-0.1636-0.54%二因子：SR,LR 47.50%-12.76%-9.72%-0.2158-0.1636-0.44%二因子：SR,TO 35.00%-20.46%-9

21、.72%-0.3625-0.1636-1.20%二因子：LR,TO 57.50%-13.40%-9.72%-0.2035-0.1636-0.44%二因子：EP,SR 50.00%-17.74%-9.72%-0.293-0.1636-0.85%二因子：EP,LR 55.00%-13.29%-9.72%-0.197-0.1636-0.40%二因子：EP,TO 47.50%-13.39%-9.72%-0.202-0.1636-0.33%单因子：EP 55.00%-11.57%-9.72%-0.1655-0.1636-0.09%单因子：BM 50.00%-14.67%-9.72%-0.2694-0.1

22、636-0.66%单因子：SR 37.50%-18.81%-9.72%-0.2931-0.1636-0.95%单因子：LR 45.00%-13.25%-9.72%-0.1944-0.1636-0.42%单因子：TO 37.50%-18.82%-9.72%-0.285-0.1636-0.86%数据来源：联合证券研究所。从多头阶段（即牛市，2005 年 6 月至 2007 年 6 月)来看，在赢率方面，有些模型（如二因子 EP,TO 及单因子 BM 模型）的投资组合月度收益率大于大盘的比率甚至超过60%；年化收益率方面均战胜大盘（比较 ROR 和 SH 两列），最高年化收益率可以达到 150%以上

23、（如二因子 SR,TO 及二因子 EP,TO 模型）；月度超额收益率 alpha 效果良好。表表 4 多头阶段（即牛市，多头阶段（即牛市，2005 年年 6 月至月至 2007 年年 6 月月)投资组合类型 赢率RORSHSharpe SP(M)Alpha四因子：EP,SR,LR,TO52.00%136.78%84.98%0.7528 0.6751 3.04%四因子：BM,SR,LR,TO56.00%145.51%84.98%0.7389 0.6751 3.12%三因子：EP,SR,LR 48.00%111.12%84.98%0.6473 0.6751 1.43%三因子：SR,LR,TO 52

24、.00%143.99%84.98%0.7697 0.6751 3.20%二因子：SR,LR 44.00%97.00%84.98%0.5707 0.6751 0.73%二因子：SR,TO 56.00%150.61%84.98%0.7719 0.6751 3.32%二因子：LR,TO 52.00%136.76%84.98%0.7679 0.6751 3.22%二因子：EP,SR 48.00%101.18%84.98%0.5653 0.6751 0.79%二因子：EP,LR 56.00%118.34%84.98%0.6889 0.6751 1.79%二因子：EP,TO 60.00%150.44%84

25、.98%0.7782 0.6751 4.48%单因子：EP 56.00%128.84%84.98%0.6478 0.6751 2.57%单因子：BM 60.00%123.69%84.98%0.6414 0.6751 2.24%单因子：SR 52.00%100.99%84.98%0.5543 0.6751 0.55%单因子：LR 44.00%113.90%84.98%0.6626 0.6751 1.69%单因子：TO 56.00%144.25%84.98%0.7446 0.6751 3.87%数据来源：联合证券研究所。最后我们看看多因子模型中表现最好的一个模型，即二因子 EP,TO 模型构造的投

26、资组合走势图(RM)，大部分时间里战胜大盘。行为金融系列研究之三Jul-2007 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。8/10 图图 1 二因子二因子 EP,TO 模型构造的投资组合走势图模型构造的投资组合走势图(RM)0123456782005-05-312005-09-302006-01-252006-05-312006-09-292007-01-312007-05-31RM上证指数 数据来源：联合证券研究所。我们构建的动态多因子为金融投资组合，给投资者开拓了另一种新的思维。在市场中投资者的行为并非固定变的，会随着时间的同而有所改变。因此，只有采用动态模型的方法，才能有效地贴

27、近市场的情况，以期获得较高的绩效。我们认为，依据行为金融之心理偏误因素，通过设计适当的代理因子及参数的筛选，可以构建出良好的多因子行为金融模型，从而筛选出表现优异的股票，实现投资组合的超额收益。三、最后的思考三、最后的思考 通过我们三份研究报告，投资者对行为金融应该有了比较深刻的认识，从理论到实践我们都一一介绍了行为金融的实际应用，并实际研发了基于行为金融的产品。从我们进行行为金融研究以及报告的写作过程中，深刻体会到了行为金融魅力，感受到了这一领域也许在未来会有十分广阔前景。行为金融源于对基于有效市场假说（EMH）的主流金融学的发起挑战，行为金融试图通过研究人的心理、行为表现和有限套利来构建更

28、加贴近市场现实的金融模型，并以此来描述和解释金融市场。行为金融作为一门崭新的学科，其发展速度之快超乎想像，特别是看到国外许多行为金融产品的推出并在实际中取得了不错的业绩，让我们逐渐开始认识到行为金融的魅力已经在实务界兴起，预计将有越来越多的行为金融产品会推出。单从目前行为基金的业绩来看，其产品也许还算不上卓尔不群，但是其利用行为偏差来战胜市场的投资理念却具有相当的持续性，这种持续性很难在传统资产管理方法中看到。行为金融是新兴的学科，这个学科每天都在进步，每天都有新的学术报告在发布，要利用行为金融中挖 行为金融系列研究之三Jul-2007 谨请参阅尾页重要申明及联合证券股票和行业评级标准。9/1

29、0 掘人性的弱点（行为偏差）来获得 alpha 的技术也将随时更新，也许有更多学者和实践家加入这个有趣且有意义的工作中，我们才能更好的体会到通过研究人的情感和行为来战胜大盘带来的快乐。也许机构投资者会认为行为金融的东西应该更多的让个人投资者来看，机构投资者认为自己是理性的投资者，实际上无数的文献已经说明了，机构投资者也在不知不觉中受到行为偏差的影响，过度自信，代表性偏误等等，都可以在机构投资者的投资行为中找到证据，同时，机构投资者在某些约束条件下，某些行为偏差被更加放大，且更难以改变其行为模式。换个角度来看，市场并非是完全割裂的，投资者之间的行为也在相互影响着对方，即便机构投资者按照完全理性的

30、方式进行决策，由于噪声交易者的存在，同样也不能获得最佳的结果。机构投资者应当日益重视行为金融的作用，并且从中获利。我们引用宽客人生（my life as a quant）中其中一句话作为本系列报告的一个小结，当然，这并不意味我们在这方面的研究已经结束，正好相反，我们才刚刚涉足到如此令人兴奋且新奇的领域，并发现其中的一些美妙的乐趣，我们的研究还将继续并走得更远：“在物理中，你是同上帝下棋，上帝并不经常改变他的规则。当你已经将住他时，他就会认输。而在金融里面，你是在同上帝创造出的人下棋，这些行动着的人们基于他们转瞬即逝的看法给资产估值。他们不知道什么时候他们已经输掉，只知道持续不断地努力下棋。”1

31、0/10 联合证券股票评级标准 联合证券股票评级标准 增 持 未来 6 个月内股价超越大盘 10%以上 中 性 未来 6 个月内股价相对大盘波动在-10%至 10%间 减 持 未来 6 个月内股价相对大盘下跌 10%以上 联合证券行业评级标准 联合证券行业评级标准 增 持 行业股票指数超越大盘 中 性 行业股票指数基本与大盘持平 减 持 行业股票指数明显弱于大盘 深 圳 深 圳 深圳罗湖深南东路 5047 号深圳发展银行大厦 10 层 邮政编码：518001 TEL:(86-755)8249 2080 FAX:(86-755)8249 2062 E-MAIL: 上 海 上 海 上海浦东陆家嘴东

32、路 161 号招商局大厦 34 层 邮政编码：200121 TEL:(86-21)5840 6452 FAX:(86-21)5840 6254 E-MAIL: 客户服务热线客户服务热线(+86-755)8249 3836 免责申明 免责申明 本研究报告仅供联合证券有限责任公司（以下简称“联合证券”）客户内部交流使用。本报告是基于我们认为可靠且已公开的信息，我们力求但不保证这些信息的准确性和完整性，也不保证文中观点或陈述不会发生任何变更。我们会适时更新我们的研究，但可能会因某些规定而无法做到。本报告所载信息均为个人观点，并不构成所涉及证券的个人投资建议，也未考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况

33、或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况。本文中提及的投资价格和价值以及这些投资带来的收入可能会波动。某些交易，包括牵涉期货、期权及其它衍生工具的交易，有很大的风险，可能并不适合所有投资者。联合证券是一家覆盖证券经纪、投资银行、投资管理和证券咨询等多项业务的全国性综合类证券公司。我公司可能会持有报告中提及公司所发行的证券头寸并进行交易，还可能为这些公司提供或争取提供投资银行、财务顾问或金融产品等相关服务。我们的研究报告主要以电子版形式分发，间或也会辅以印刷品形式分发。我们向所有客户同时分发电子版研究报告。版权所有版权所有 2007 年年 联合证券有限责任公司研究所联合证券有限责任公司研究所 未经书面授权，本研究报告的任何部分均不得以任何形式复制、转发或公开传播。如欲引用或转载本文内容，务必联络联合证券研究所客户服务部，并需注明出处为联合证券研究所，且不得对本文进行有悖原意的引用和删改。