一、文献综述

近年来，证券市场中的反转与惯性现象逐渐成为研究热点。价格反转是指早期收益率低的股票在之后的表现会超过早期收益率高的股票，价格惯性则指早期收益率较高的股票平均仍会在接下来的一段时期内超过早期收益率较低的股票。从理论研究的角度看，这些能给投资者带来超常收益的规律性现象是对传统资本市场理论，特别是“有效市场假说”(EMH)的极大挑战；从投资实践的角度看，投资者可以根据股票过去的价格预测其未来的变动情况，从而获取超额收益。如果确实存在这一价格变化规律，那么，这就形成了两种投资策略：反转投资策略(contrarianInvestmentstrategies，简称反转策略)和惯性投资策略(MomentumInvestmentstrategies，简称惯性策略)。[2]

（一）国外反转和惯性策略的研究

1.反向投资策略

反向投资策略就是买进过去表现差的股票而卖出过去表现好的股票来进行套利的投资方法。由于股票市场经常是反应过度和反应不足的,对反应过度的修正会导致过去的输家的将来表现高于市场平均水平,从而产生长期超常回报现象。行为金融理论认为,由于投资者在实际投资决策中,往往过分注重上市公司近期表现的结果,通过一种质朴策略(NaveStrategy)——也就是简单外推的方法,根据公司的近期表现对其未来进行预测。从而导致对公司近期业绩情况做出持续过度反应,形成对绩差公司股价的过分低估和对绩优公司股价的过分高估现象,为投资者利用反向投资策略提供了套利的机会。DeBondtandThale（r1985、1987）首次提出长期内过度反应的证据，证明市场上存在价格反转现象，标志着对股市惯性和反转现象研究的正式开始。此后，Jegadeesh（1990）提出了在更短时间间隔内如月和周间隔内短期收益反转的证据。

2.惯性交易策略

惯性交易策略是指在分析股票过去相对短的时间内(通常是一个月到一年)表现的基础上,预先对股票收益和交易量设定过滤规则(filterrules),当股票收益或股票收益与交易量同时满足过滤规则就买进或卖出股票的投资策略。Jegadeesh和Titman(1993)最早发现的惯性策略，Hong、LimandStein（2000）注意到分析师覆盖度越低的股票惯性越强。Ahn、ConradandDittma（r2003）引入随机折现因子来评估惯性策略的收益，他们认为以CAPM作为解释的基准点可能是不正确的。

（二）国内反转和惯性策略的研究

王永宏和赵学军(2001)以深沪两市1993年以前上市的全部A股为研究样本，分别考察了1993年到2000年之间的惯性收益和反转收益，发现只有反转策略显著，而惯性策略不显著。[3（]P12-15）杨忻、陈展辉（2004）基于1992-2001年的沪深A股市场的全样本数据，采用Jegadeesh和Titman(2001年)方法,研究中国股市惯性和反转投资策略，得出短期内中国A股市场总体而言并不存在显著的惯性现象，过去的赢家或者输家在未来的表现并没有显著差异。[4]王晓国，王国顺(2005)通过300种惯性/反转策略,2个样本时段,3种样本容量.实证发现中国基金市场存在中期(52-78)周惯性现象.不存在(1-78)周反转现象，并且这种现象不是人为的结果。[5]谢赤、禹湘、周晖（2006）以偏股型证券投资基金为研究对象，分析得出：在交易策略上，证券投资基金整体采用惯性交易策略，但倾向于买过去表现好的股票，尤其是收益率高于同期上证综合指数收益率的股票；不倾向于卖出过去表现差的股票，即采用高买高卖的策略。[6]庄悉备（2008）对开放式基金重仓股的行为投资策略分析从行为金融的角度揭示短期动量现象存在的原因和机理，实证结果表明基金经理资产配置不合理会导致赢家经理增仓时采取惯性策略、减仓过程中投资策略不明显，输家经理减仓时惯性策略表现非常明显，而增仓时投资策略不明显。[7]

二、反转与惯性投资策略的模型与方法

（一）数据处理方法

考虑到我国股市波动幅度较大，短期内股票出现大幅度上涨和下跌的现象较普遍，因此，采用间隔时间较短的周收益率来检验股票价格的自相关性。周收益率的计算通常使用周收盘价对数的一阶差分作为收益率指标，以便更好地符合正态分布的要求。

（二）反转与惯性策略算法

本文对惯性策略和反转策略的研究采用比较简单的非重叠的抽样方法，这样更符合实际中的运用，而且也可以避免重叠抽样方法中收益率可能出现的自相关和异方差问题。由于我们采用的数据周期为172周，可以解决样本数据较少的矛盾。定义S为排序期(即投资组合构建期)，H为持有期。下列步骤即为惯性策略和反转策略的基本算法:

1.从某一时点开始，以股票(在以前已经上市且在和之间有收益率数据的样本)前S段时间的收益率为基准进行从高到低排序；

2.将上述排序好的股票分成十个等份构成等价值权重组合，依次为Pl，P2，，P10。第一个组合P1称为Winners，最后一个组合P10称为Losers；

3.计算各个组合在从时刻到+时刻的累积对数收益，i=1,,10；4.在时刻+重复上面的过程，为时间滑动长度。

（三）反转与惯性策略的数学模型[8]

设初始投资时刻为t。（）为[1，]时期市场上所有股票的集合，设（）中的股票数目为N=N(t)，在[1，]时期股票i的收益率为t（1），∈（）。按[1，]时期收益率的大小将（）中的股票从高到低排序，然后等份成10组，分别为1（），2（），10（），称1（）为Winners，10（）为Losers。

三、实证分析与结果

（一）实证分析

1.样本选择以及数据处理

（1）样本选择

本文的股票交易数据取自“巨灵金融终端”数据库，按照下述标准选取样本：①样本选取的时间包括中国股市一个比较完整的牛熊市，以2005年6月6日到2007年10月16日为牛市，以2007年10月17日到2008年11月3日为熊市，其后为另一个周期循环；②由于本文以机构投资者的投资策略为研究对象，因此本文的样本数据采用2005年6月至2008年11月在上海证券交易所和深圳证券交易所上市交易的基金重仓股股票的周复权数据，样本期为172周(除去春节、“五一”、“十一”等长假股市休市)；③从上述所得样本中再选择2005年至2008年中至少两年以上为基金重仓股，且基金持股占该股流通市值比例在15%以上的股票(并去掉新股、ST股)，从而得到31个股票样本。

（2）数据处理

①计算样本期内31个股票样本的周收益率，即周收盘价对数的一阶差分，从而每支股票都得到171个周收益率数据；②将每支股票的171个周收益率数据按非重叠算法分别计算出持有期（3、6、9、12、24、36、48周）和排序期（3、6、9、12、24、36、48周）的数据；③为保证样本期限的一致性，将31只样本股中期限短于172周的5只股票的去掉，剩余股票中有11只股票在样本期内的累积超额收益率大于0，将其视为Winners组合；15只股票在样本期内的累积超额收益率小于0，将其视为Losers组合。

（二）实证结果

短期以排序期和持有期分别取3、6、9、12周为分析对象，中期以排序期和持有期分别取12、24、36、48周为分析对象。由实证结果我们可以看出：1．在排序期为3，持有期为3时，Winners有最大的超额收益率，数值为0.7989%/周；2．在排序期为6，持有期为3时，Losers有最大的超额收益率，数值为0.8886%/周，略微比Winners的最大超额收益率大；3．惯性策略最大收益率为0.9633%/周，其中Winners的超额收益率数值占38.9%，Losers的超额收益率数值占61.1%；4．反转策略的最大收益率为0.5326%/周，其中Winners的超额收益率数值占43.4%，Losers的超额收益率数值占56.6%；5．短期策略中，惯性策略的收益率（Winners-Losers）大部分大于0，表现出一定的惯性行为；6.中期策略中，惯性策略的收益率则表现不明显，反转策略可以获得正的收益。

四、结论

从上述分析我们知道，中国证券市场在短期表现出惯性交易，而在中期则表现出反转交易特征，原因主要是以下两点：

1．中国证券市场还不完善，表现出明显的非有效市场特征，在本文样本数据选取期间，还没有推出股指期货，不能做空的交易机制使股市表现出单边市，或为单边上涨市，或为单边下跌市，由于基金在资产配置方面很少进行大幅度的调整，最多只是微调。在这种情况下，当市场出现大幅上涨或者大幅下跌时，多数个股之间的涨跌幅差异不大，给基金带来的超额收益将非常有限。因此，在短期内，通过追持基金重仓股可以获得一定的收益。

2．在中期，由于基金利用市场中小投资者普遍的追涨杀跌心理和短期套利行为，使得运用惯性策略不能获得收益，这是因为：当市场上存在大量追涨杀跌的投资者时，理性投资者将利用这种心理，在获得信息时尽量抬高股价，吸引这些投资者购买股票，并在他们购买该股票时抛售自己持有的股票，最终导致了股票价格的过度反应，以达到获取超额收益的目的。在中国证券市场上普遍的情形是基金管理者在组合形成期抬高了股价，吸引中小投资者跟进，在获取目标的超额收益后则将其持有的股票卖出，由于基金在该股票上的持仓比例较高，基金的抛售行为将导致该股票在未来一段时间的下跌，从而产生反转现象。