期貨市場的有效性課件

第六講期貨市場的有效性有效市場與有效市場假設(shè)期貨市場的有效性檢驗期貨價格的諧整關(guān)系研究1第六講期貨市場的有效性有效市場與有效市場假設(shè)期貨市場的有第一部分－－有效市場假設(shè)幾個案例Fama的有效市場定義股票市場的有效性檢驗2第一部分－－有效市場假設(shè)幾個案例2案例1：你應雇用猩猩做為你的投資顧問嗎？《舊金山記事報》記載了評估投資顧問們選擇股票多么成功的一種有趣方法。年初他們請8位分析家選了5種股票，然后將這些股票的績效與喬林（生活在加利福尼亞瓦萊角/AfricaUSA海洋世界的一頭猩猩）所選的相比較。結(jié)果：喬林與投資顧問們的成績不分上下。3案例1：你應雇用猩猩做為你的投資顧問嗎？《舊金山記事報》記載案例2：伊萬.博斯基博斯基通過購買那些即將被其他企業(yè)以超出市場價格兼并的企業(yè)股票，為自己和其客戶賺取了數(shù)百萬美元利潤手段：向投資銀行家丹尼斯·利文行賄，付給現(xiàn)金利文主要從事企業(yè)交易的金融安排，因此掌握有何時兼并的內(nèi)幕信息。4案例2：伊萬.博斯基博斯基通過購買那些即將被其他企業(yè)以超出市當利文了解某企業(yè)正在計劃兼并時，便通知博斯基，他便購買被兼并企業(yè)的股票，然后在其股票價格上升后售出。博斯基能在80年代持續(xù)幾年賺數(shù)百萬利潤，對有效市場理論來說，是一個例外；5當利文了解某企業(yè)正在計劃兼并時，便通知博斯基，他便購買被兼并伊萬.博斯基的下場伊萬·博斯基在1986年受到證券委員會的起訴，罪名是利用內(nèi)幕信息進行交易賺取不公正利潤（傳言達數(shù)百萬元之多）。院外解決，禁止博斯基從事證券業(yè)務，罰款100萬美元，服刑3年（博斯基于1990年刑滿釋放）。6伊萬.博斯基的下場伊萬·博斯基在1986年受到證券委員會的起總結(jié)：市場尚得不到的信息才能使投資者做到持續(xù)超越和勝過市場博斯基因為先于市場而知道兼并的信息因而大獲利潤；這一信息對于他是已知的，而對于市場卻是未知的。7總結(jié)：7案例3：騙子詐騙術(shù)一騙子每周寫兩種信，在第一種信中他選A隊為某場足球賽的贏隊，在第二種信中他則選對方（B隊）為贏隊。然后把郵寄對象分成兩組(每組5012人），他把A信寄給一組，而把B信寄給另一組。下周他又依此辦理，但只把信寄給收到第一封預測正確的信的那些人。這樣大約經(jīng)過了10次比賽，他就會掌握這么一小群人，他們每場比賽都收到信，而且每次信都正確地預測哪隊獲勝。8案例3：騙子詐騙術(shù)一騙子每周寫兩種信，在第一種信中他選A隊為然后他給這一群人寄出最后一封信，宣稱既然他顯然是位預測足球比賽結(jié)果的專家（他一連10周選準了誰是勝者），而且他的預測對那些在球賽上賭錢的收信人是有利可圖的，因此只有付一大筆錢，他才會把預測連續(xù)寄給他們。當他的某個顧客明白了他想要干什么時，這個騙子受到法律制裁，被送進監(jiān)獄！9然后他給這一群人寄出最后一封信，宣稱既然他顯然是位預測足球比從上述故事可得出什么教訓呢？即便沒有任何人可以準確地預測市場，但總是有那么一些持續(xù)的贏家。過去總是取得好成績的人，也不能保證將來也取得好成績。應當注意的是，也有些持續(xù)的輸家，不過你卻很少聽到他們的消息，因為沒有人愿意吹噓他那不高明的預測記錄。另外，持續(xù)的輸家會很快被清除出場。10從上述故事可得出什么教訓呢？即便沒有任何人可以準確地預測市場有效市場的定義Fama于1970年在金融雜志上撰文認為，“有效市場是一個充分反映所有可獲信息的市場”。他根據(jù)不同種類的可獲得的信息集合定義了三類有效市場假設(shè)EMH(EfficientMarketHypothesis)：弱式有效、半強式有效、強式有效市場11有效市場的定義Fama于1970年在金融雜志上撰文認為，“有①弱式有效市場：假設(shè)當前的市場價格充分反映了市場本身所有信息，其信息包括歷史的價格、交易量等。②半強式有效市場：假設(shè)市場價格調(diào)節(jié)對所有新的公開的信息作出迅速的反映，其信息集合除包含有關(guān)市場本身信息外，還包括公開的非市場信息。③強式有效市場：認為市場價格充分反映所有信息(不管是公開的還是秘密的)，即是說沒有任何一組投資者能壟斷影響價格的信息。12①弱式有效市場：假設(shè)當前的市場價格充分反映了市場本身所有信息有效市場理論的推論如果已知市場是弱式有效的，則試圖從對歷史價格數(shù)據(jù)的研究中預測價格的未來走勢，從而形成獲取超額利潤的交易策略是不可能的；如果已知市場是半強式有效的，則不存在利用公開渠道獲得的信息來獲取超額利潤的操作策略；如果市場是強式有效的，則對市場分析形成獲取超額利潤的操作策略是不可能的。13有效市場理論的推論如果已知市場是弱式有效的，則試圖從對歷史價因此，只有事先不可預測或突發(fā)性信息，才能使有效市場中的交易者改變其對價格的預測。14因此，只有事先不可預測或突發(fā)性信息，才能使有效市場中的交易者股票市場的有效性檢驗(1)弱式有效檢驗：檢驗股票收益率的可預測性，包括能否用過去的收益率、成交量、利率、股息率等過去變量去預測未來的收益率檢驗是否存在異常現(xiàn)象，比如日周效應、一月效應、規(guī)模效應等檢驗技術(shù)分析等特殊的交易策略能否盈利，如動量效應和反向策略等15股票市場的有效性檢驗(1)弱式有效檢驗：15(2)半強式有效檢驗檢驗股票價格反應公開信息公告的速度，主要采用事件研究法(eventstudy)股價對某一事件是否能正常反應反之，則為反應過度和反應不足(行為金融)16(2)半強式有效檢驗16(3)強式有效檢驗 檢驗投資者是否擁有不反應在股價中的私人信息內(nèi)部交易的獲利性17(3)強式有效檢驗17第二部分：期貨市場的有效性檢驗基本關(guān)系式描述BGS檢驗方法Nordhaus檢驗方法Arrow檢驗方法18第二部分：期貨市場的有效性檢驗基本關(guān)系式描述18基本關(guān)系式描述Koppenhaver根據(jù)價格期望值非負的風險收益定義了均衡的期貨價格與其交割日價格期望值之間的關(guān)系:

(1)Ft-j,t：在（t-j）時交易而交割日為t的期貨價格Ft,t：在交割日t的期貨價格I(t-j)：在（t-j）時的信息集R(t-j)：交易者在期貨市場不同交易頭寸時以系統(tǒng)風險為條件的風險收益19基本關(guān)系式描述Koppenhaver根據(jù)價格期望值非負的風險有效市場假設(shè)要求期貨價格是關(guān)于信息集的公平競爭價格，并且當期貨合約到期時，期貨價格等于現(xiàn)貨價格，則上式變?yōu)椋?/p>

(2)

式中st是t時的現(xiàn)貨價格。20有效市場假設(shè)要求期貨價格是關(guān)于信息集的公平競爭價格，并且當期如果R(t-j)=0，則表示一個鞅過程。如果I(t-j)僅指包括期貨價格歷史數(shù)據(jù)的所有信息，則上式為弱式有效市場檢驗；

當I(t-j)包含了從公開渠道獲得的所有信息時，則其檢驗為半強式有效市場檢驗；

當I(t-j)包含了從公開渠道和秘密渠道所獲得的所有信息時，則其檢驗為強式有效市場檢驗。

21如果R(t-j)=0，則表示一個鞅過程。21簡單市場有效性檢驗在半強式和強式有效市場的假設(shè)中，對信息集的檢驗是非常困難的。

即使是弱式有效市場檢驗，其信息集也只能取有限個歷史價格信息。在許多期貨市場有效性實證研究中都作一些簡化。22簡單市場有效性檢驗在半強式和強式有效市場的假設(shè)中，對信息集的簡單有效性“簡單有效性”：指在有效的期貨市場中不存在風險收益，即無偏估計假設(shè)，其檢驗是采用市場有效性與無風險收益性的聯(lián)合檢驗，數(shù)學表達式為：

(3)該式表明在(t-j)時的信息集條件下，在（t-j）時交易且交割日為t的期貨價格Ft-j,t是t時的現(xiàn)貨價格St的無偏估計。23簡單有效性“簡單有效性”：指在有效的期貨市場中不存在風險收益BGS檢驗方法：(4)式中a和b為參數(shù)，St是t時的現(xiàn)貨價格Ft-j,t是在(t-j)時交易且在交割日為t的期貨價格

隨機干擾項Ut-j是ut-j是獨立同分布，且滿足24BGS檢驗方法：在上述式(3)和式(4)的簡化假設(shè)下，有效市場的假設(shè)為：a=0和b=1。如果假設(shè)不能被拒絕，則認為期貨市場是有效的，否則有效市場假說不成立。利用方程(4)來檢驗期貨市場的有效性最為典型的例子是BigmanDavid，GoldfarbDavid和SchetchmanEdna(簡稱為BGS)的研究。25在上述式(3)和式(4)的簡化假設(shè)下，有效市場的假設(shè)為：aBGS檢驗了糧食市場(小麥、谷物和大豆)期貨價格的有效性。他們把這些商品交割日的現(xiàn)貨價格對前j個星期的期貨價格進行回歸(j=1至j=24)，時間跨度為1975年1月至1980年9月。研究結(jié)論顯示：近期期貨價格表現(xiàn)出對交割日現(xiàn)貨價格的無偏估計，符合簡單有效性假設(shè)；遠期期貨價格是相應現(xiàn)貨價格的顯著有偏估計，市場有效性假設(shè)不能成立；而且，在對遠期期貨價格的研究中發(fā)現(xiàn)a>0且b<1。26BGS檢驗了糧食市場(小麥、谷物和大豆)期貨價格的有效性。2我們的實證研究－－BGS模型可參考《金融工程研究》一書作了三個BGS模型第一個模型直接用期貨到期日價格代替現(xiàn)貨價格第二個模型進行殘差自相關(guān)調(diào)整第三個模型采用現(xiàn)貨價格27我們的實證研究－－BGS模型可參考《金融工程研究》一書27上金所銅1BGS檢驗模型一1．數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)區(qū)間：93.4.7～95.9.15合約：“一月期銅”至“四月期銅”期貨合約每日交易價格記錄(這里采用結(jié)算價)。整理得到：93.9～95.9交割的總共25份銅1期貨合約最后4個月的每日結(jié)算價現(xiàn)貨價格：采用交割日當天的期貨結(jié)算價28上金所銅1BGS檢驗模型一1．數(shù)據(jù)來源28回歸結(jié)果D.W的檢驗水平：1%水平下，DL=1.05,DU=1.21;29回歸結(jié)果D.W的檢驗水平：1%水平下，DL=1.05,DU基本結(jié)論斜率b的OLS估計值非常接近于1，而且顯著性檢驗表明拒絕b=0的假設(shè)；常數(shù)項a的OLS估計值雖然不接近于零，但t統(tǒng)計量卻表明a并沒有顯著地不等于零，不能拒絕零假設(shè)；接近于1的擬合系數(shù)R2是逐漸遞減的；30基本結(jié)論斜率b的OLS估計值非常接近于1，而且顯著性檢驗表明D.W.統(tǒng)計量分析當j≤8時，隨機干擾項ut-j是一階序列不相關(guān)；當j>8時，D.W.統(tǒng)計量卻低于下界值DL這說明隨機干擾項ut-j存在著明顯的一階正相關(guān)，這不符合BGS模型的假設(shè)前提。31D.W.統(tǒng)計量分析當j≤8時，隨機干擾項ut-j是一階序Cochrane-Orcutt方法消除殘差自相關(guān)估計殘差的一階自相關(guān)系數(shù)對因變量和自變量作變換：再用新得到的變量作回歸，然后用得到的殘差估計rho，直至收斂32Cochrane-Orcutt方法消除殘差自相關(guān)估計殘差的一回歸結(jié)果消除殘差自相關(guān)的回歸模型二的結(jié)果，表7-2D.W的檢驗水平：1%水平下，DL=1.05,DU=1.21;

33回歸結(jié)果消除殘差自相關(guān)的回歸模型二的結(jié)果，表7-2D.W的檢

比較表7-1和表7-2的結(jié)果，當j≤8時有：l

雖然表7-2中斜率b有所增長，常數(shù)項a明顯地降低，但是其t統(tǒng)計值都在有效市場假設(shè)允許的范圍內(nèi)；l

擬合系數(shù)R2變化與表7-1相同，都隨j的增加而遞減；l

絕對值很小的rho值及其t統(tǒng)計值進一步表明表7-1中的隨機干擾項ut-j可以認為序列不相關(guān)。結(jié)果分析34比較表7-1和表7-2的結(jié)果，當j≤8時有：結(jié)果分當j>8時，可發(fā)現(xiàn)：表7-2中D.W.檢驗值有了明顯的增加，并且都介于DL和4-DU之間，這說明在表7-1中反映的隨機干擾項ut-j的一階序列正相關(guān)，經(jīng)過使用Cochrane-Orcutt方法得到了校正。表7-2中常數(shù)項a的OLS估計量比表7-1有了大幅度的增加，與此同時，斜率b的OLS估計量卻大幅度減小例如，當j=10時，a的OLS估值量從920.29增加到12312.32，而b的OLS估計量卻從0.99驟降到-0.12，且b估計量的t統(tǒng)計值(零假設(shè)為b=0)的絕對值遠遠小于臨界值，不能拒絕零假設(shè)b=0。35當j>8時，可發(fā)現(xiàn)：表7-2中D.W.檢驗值有了明顯的增加這些表明當j>8時期貨價格對未來現(xiàn)貨價格的預測能力大幅度地下降了，失去了對現(xiàn)貨價格的指導作用rho的估計量驟然增至0.95以上，其t統(tǒng)計檢驗值也表明rho≠0，即隨機干擾ut-j事實上存在一階正相關(guān)。這些結(jié)果表明表7-1中如果不考慮隨機干擾項ut-j存在一階序列正相關(guān)時，將會錯誤地認為j>8時期貨市場仍然是有效的。36這些表明當j>8時期貨價格對未來現(xiàn)貨價格的預測能力大幅度地下結(jié)論分析由于檢驗方程(4)是在給定(t-j)時刻信息集I(t-j)的條件下檢驗的，在t-j時刻交易且交割日為t的期貨價格Ft-j,t是t時刻的現(xiàn)貨價格St的無偏估計。隨著時間的推移，新的信息會不斷地產(chǎn)生、積累和充實信息集合，則t-j+k時的信息I(t-j+k)I(t-j),k>0。37結(jié)論分析由于檢驗方程(4)是在給定(t-j)時刻信息集I(t因此，當j越大，F(xiàn)t-j,t預測St的能力也就越差，預測的有效性程度也會下降。在表7-1和表7-2中，當j8時，雖然Ft-j,t都可以作為St的無偏估計，但由于擬合系數(shù)R2隨j增大而減少，因而當j越大時，預測的有效程度也越差。38因此，當j越大，F(xiàn)t-j,t預測St的能力也就越差，預測的BGS檢驗模型三：采用現(xiàn)貨價格1．數(shù)據(jù)來源所有期貨價格數(shù)據(jù)與模型二一樣，采用收盤價現(xiàn)貨價格是采集于實際現(xiàn)貨市場銅1的價格現(xiàn)貨數(shù)據(jù)時間跨度:94.6～96.439BGS檢驗模型三：采用現(xiàn)貨價格1．數(shù)據(jù)來源392．結(jié)果及分析

表7-4

回歸模型3

St=a+bFt-j,t+ut-j402．結(jié)果及分析40結(jié)果分析表7-4中結(jié)果表明:在距交割日四周以內(nèi)，即j4時，銅1期貨市場的價格行為不能拒絕有效市場的假設(shè)。斜率b的OLS估計值非常接近于1，而且顯著性檢驗表明拒絕b=0的假設(shè)；常數(shù)項a的OLS估計值雖然不接近于零，但t統(tǒng)計量卻表明a并沒有顯著地不等于零，不能拒絕零假設(shè)；接近于1的決定系數(shù)R2是逐漸遞減的；D.W.統(tǒng)計量顯示，當j4時，隨機干擾項ut-j是一階序列不相關(guān)。41結(jié)果分析表7-4中結(jié)果表明:在距交割日四周以內(nèi)，即當j=5時，對于a=0.01來說，DL<D.W.<DU，這表明第五周數(shù)據(jù)是否正相關(guān)不能確定。當j>5時，雖然常數(shù)項a和斜率b的OLS估計值及其t統(tǒng)計量也符合有效市場假說的要求，但是其D.W.統(tǒng)計量卻低于下界值DL，這說明隨機干擾項ut-j存在著明顯的一階正相關(guān)，這不符合BGS模型的假設(shè)前提，因此不能接受有效市場假設(shè)。從模型二與模型三的結(jié)果來看，總體結(jié)果差不多，但由于模型三中的現(xiàn)貨價格直接來自現(xiàn)貨市場價格，比較零散，因此其回歸結(jié)果R2要比模型二小一些，系數(shù)與1偏差大一些，D.W.統(tǒng)計值并不單調(diào)減少，這與實際情況相吻合的。42當j=5時，對于a=0.01來說，DL<D.W.<DU，Nordhaus檢驗方法Nordhaus的合理預期預測有效性概念：期貨市場上的行為看成是“對固定事件的預測”，每天的期貨市場價格可以認為是代表了交易者根據(jù)當時的信息對未來某一固定交割日現(xiàn)貨價格的市場預測。對于任何一種特定的期貨合約而言，“事件”指的是交割日的現(xiàn)貨價格，并且事件在時間上是固定的，這種預測有很大的不同。43Nordhaus檢驗方法Nordhaus的合理預期預測有效性Nordhaus提出了以下兩種弱式預測有效性的檢驗方法：

(7-10)

(7-11)

rt,T=Ft,T-Ft-1,T可以看作是市場預測的逐日修正值

et,T=Ft,T-ST為t時刻期貨對未來某交割日現(xiàn)貨價格的預測誤差，F(xiàn)t,T是t時刻交易在T時刻交割的期貨價格ST為交割日的現(xiàn)貨價格

44Nordhaus提出了以下兩種弱式預測有效性的檢驗方法：44Nordhaus檢驗的含義方程(7-10)要求預測修正值與其以前值是序列不相關(guān)的，這意味著知道以前的價格修正值無助于預測現(xiàn)在的價格變化。－－自相關(guān)系數(shù)檢驗方程(7-11)要求t時刻的預測誤差獨立于以前所有的預測修正值。－－互相關(guān)系數(shù)檢驗MacDonaldSS和HeinSE在1993年指出:當Nordhaus的方法用于檢驗期貨市場有效性時，實質(zhì)上是合理預期假設(shè)和弱式有效市場的聯(lián)合檢驗。45Nordhaus檢驗的含義方程(7-10)要求預測修正值與其我們的實證研究－－Nordhaus檢驗期銅的自相關(guān)系數(shù)檢驗期銅的互相關(guān)檢驗46我們的實證研究－－Nordhaus檢驗期銅的自相關(guān)系數(shù)檢驗4Nordhaus檢驗一：自相關(guān)系數(shù)檢驗1．數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù):93.9、94.1、94.5、94.9、95.1、95.5、95.9共7個期銅合約的每日結(jié)算價

47Nordhaus檢驗一：自相關(guān)系數(shù)檢驗1．數(shù)據(jù)來源47表7-6NORDHAUS檢驗預測修正值自相關(guān)系數(shù)模型48表7-6NORDHAUS檢驗預測修正值自相關(guān)系數(shù)模型結(jié)果分析大部分合約的自相關(guān)系數(shù)顯著為09602、9603、9606、9610四份合約中存在有顯著不為0的自相關(guān)系數(shù)，49結(jié)果分析大部分合約的自相關(guān)系數(shù)顯著為049Nordhaus檢驗二：互相關(guān)系數(shù)檢驗數(shù)據(jù)來源：同檢驗一

數(shù)據(jù):93.9、94.1、94.5、94.9、95.1、95.5、95.9共7個期銅合約的每日結(jié)算價50Nordhaus檢驗二：互相關(guān)系數(shù)檢驗數(shù)據(jù)來源：同檢驗一50表7-9NORDHAUS互相關(guān)系數(shù)檢測模型51表7-9NORDHAUS互相關(guān)系數(shù)檢測模型51結(jié)果分析由表7-9的檢驗結(jié)果可以看出，上述兩個序列之間的互相關(guān)系數(shù)的絕對值接近于零，而且其t統(tǒng)計值也表明，預測誤差值序列與先前的預測修正值序列之間不存在線性相關(guān)性，這說明有關(guān)過去價格變化的信息對于降低現(xiàn)在期貨價格對未來現(xiàn)貨價格的誤差是沒有幫助的。因此，價格有效性在上述檢驗結(jié)果之下不能被拒絕52結(jié)果分析由表7-9的檢驗結(jié)果可以看出，上述兩個序列之間的互相Arrow檢驗方法Arrow認為:“合理性的一個標準含義…是任意時刻的期貨價格是未來某一時刻價格的無偏預測…，這意味著從現(xiàn)在到將來的價格變化與現(xiàn)時的價格是不相關(guān)的，如果不是這樣的話，洞察到上述相關(guān)的交易者能夠利用上述信息來預測價格變化從而獲得超額利潤”。53Arrow檢驗方法Arrow認為:53Arrow檢驗方法：期貨價格每日的變化值Ft,T-Ft-1,T對前一天的期貨價格Ft-1,T進行下述回歸：市場有效性的零假設(shè)是上述兩個變量之間不存在任何相關(guān)性，即b=0。價格變化量應獨立于前一天的價格。54Arrow檢驗方法：54期銅價格的諧整和引導關(guān)系檢驗檢驗1：上金所和深金所期銅價格之間的引導關(guān)系檢驗檢驗2：上金所和倫金所期銅價格之間的引導關(guān)系檢驗檢驗3：現(xiàn)貨、一月期銅和二月期銅價格引導關(guān)系研究55期銅價格的諧整和引導關(guān)系檢驗檢驗1：上金所和深金所期銅價格之

實證檢驗模型1：上金所和深金所期銅價格之間的引導關(guān)系檢驗

56實證檢驗模型1：56SCFC1-上金所一月期銅每天收盤價，ZCUC1-深金所一月期銅每天收盤價。圖9-1上金所和深圳金屬交易所的一月期銅的價格走勢57SCFC1-上金所一月期銅每天收盤價，ZCUC1-深金所一實證檢驗模型2： 上金所和倫金所期銅價格之間的引導關(guān)系檢驗58實證檢驗模型2： 58SL1-上金所的期銅價格，CL1-倫金所的期銅價格圖9-2上金所和倫金所期銅價格走勢圖59SL1-上金所的期銅價格，CL1-倫金所的期銅價格59表9-3-5i上金所和倫金所的滯后價格引導關(guān)系檢驗結(jié)果

F統(tǒng)計值上金所期銅滯后引導倫金所期銅1.104倫金所期銅滯后引導上金所期銅6.0415a從表9-3-5i的檢驗結(jié)果可以看出，在第5階段,上金所對倫金所的期銅價格不具有滯后價格引導關(guān)系；而倫金所對上金所的期銅具有滯后價格引導關(guān)系。60表9-3-5i上金所和倫金所的滯后價格引導關(guān)系檢驗結(jié)果實證檢驗模型3：現(xiàn)貨、一月期銅和二月期銅價格引導關(guān)系研究

61實證檢驗模型3：

61WCASH1----現(xiàn)貨價格WSCFC1----一月期銅價格WSCFC2----二月期銅價格圖9-3現(xiàn)貨和一月、二月期銅的價格走勢圖62WCASH1-表9-4t一月期銅和現(xiàn)貨的價格引導關(guān)系的檢驗結(jié)果

F01統(tǒng)計值

b20統(tǒng)計值期貨滯后引導現(xiàn)貨1.125期貨即時引導現(xiàn)貨0.4344(6.7037)a現(xiàn)貨滯后引導期貨2.559現(xiàn)貨即時引導期貨0.8625(6.7037)a表9-4u二月期銅和現(xiàn)貨的價格引導關(guān)系的檢驗結(jié)果

F01統(tǒng)計值

b20統(tǒng)計值期貨滯后引導現(xiàn)貨3.091期貨即時引導現(xiàn)貨0.360(5.694)a現(xiàn)貨滯后引導期貨0.635現(xiàn)貨即時引導期貨0.838(5.694)a63表9-4t一月期銅和現(xiàn)貨的價格引導關(guān)系的檢驗結(jié)果

F0從表9-4t的結(jié)果可以看出，現(xiàn)貨對一月期銅具有滯后的價格引導關(guān)系，而一月期銅對現(xiàn)貨不具有滯后引導關(guān)系，現(xiàn)貨與一月期銅之間存在雙向的即時的價格引導關(guān)系。從表9-4u可以看出，二月期銅對現(xiàn)貨具有滯后的價格引導關(guān)系，而現(xiàn)貨對二月期銅不具有滯后的價格引導關(guān)系，現(xiàn)貨和二月期銅之間存在雙向的即時價格引導關(guān)系。64從表9-4t的結(jié)果可以看出，現(xiàn)貨對一月期銅具有滯后的價格引導第六講期貨市場的有效性有效市場與有效市場假設(shè)期貨市場的有效性檢驗期貨價格的諧整關(guān)系研究65第六講期貨市場的有效性有效市場與有效市場假設(shè)期貨市場的有第一部分－－有效市場假設(shè)幾個案例Fama的有效市場定義股票市場的有效性檢驗66第一部分－－有效市場假設(shè)幾個案例2案例1：你應雇用猩猩做為你的投資顧問嗎？《舊金山記事報》記載了評估投資顧問們選擇股票多么成功的一種有趣方法。年初他們請8位分析家選了5種股票，然后將這些股票的績效與喬林（生活在加利福尼亞瓦萊角/AfricaUSA海洋世界的一頭猩猩）所選的相比較。結(jié)果：喬林與投資顧問們的成績不分上下。67案例1：你應雇用猩猩做為你的投資顧問嗎？《舊金山記事報》記載案例2：伊萬.博斯基博斯基通過購買那些即將被其他企業(yè)以超出市場價格兼并的企業(yè)股票，為自己和其客戶賺取了數(shù)百萬美元利潤手段：向投資銀行家丹尼斯·利文行賄，付給現(xiàn)金利文主要從事企業(yè)交易的金融安排，因此掌握有何時兼并的內(nèi)幕信息。68案例2：伊萬.博斯基博斯基通過購買那些即將被其他企業(yè)以超出市當利文了解某企業(yè)正在計劃兼并時，便通知博斯基，他便購買被兼并企業(yè)的股票，然后在其股票價格上升后售出。博斯基能在80年代持續(xù)幾年賺數(shù)百萬利潤，對有效市場理論來說，是一個例外；69當利文了解某企業(yè)正在計劃兼并時，便通知博斯基，他便購買被兼并伊萬.博斯基的下場伊萬·博斯基在1986年受到證券委員會的起訴，罪名是利用內(nèi)幕信息進行交易賺取不公正利潤（傳言達數(shù)百萬元之多）。院外解決，禁止博斯基從事證券業(yè)務，罰款100萬美元，服刑3年（博斯基于1990年刑滿釋放）。70伊萬.博斯基的下場伊萬·博斯基在1986年受到證券委員會的起總結(jié)：市場尚得不到的信息才能使投資者做到持續(xù)超越和勝過市場博斯基因為先于市場而知道兼并的信息因而大獲利潤；這一信息對于他是已知的，而對于市場卻是未知的。71總結(jié)：7案例3：騙子詐騙術(shù)一騙子每周寫兩種信，在第一種信中他選A隊為某場足球賽的贏隊，在第二種信中他則選對方（B隊）為贏隊。然后把郵寄對象分成兩組(每組5012人），他把A信寄給一組，而把B信寄給另一組。下周他又依此辦理，但只把信寄給收到第一封預測正確的信的那些人。這樣大約經(jīng)過了10次比賽，他就會掌握這么一小群人，他們每場比賽都收到信，而且每次信都正確地預測哪隊獲勝。72案例3：騙子詐騙術(shù)一騙子每周寫兩種信，在第一種信中他選A隊為然后他給這一群人寄出最后一封信，宣稱既然他顯然是位預測足球比賽結(jié)果的專家（他一連10周選準了誰是勝者），而且他的預測對那些在球賽上賭錢的收信人是有利可圖的，因此只有付一大筆錢，他才會把預測連續(xù)寄給他們。當他的某個顧客明白了他想要干什么時，這個騙子受到法律制裁，被送進監(jiān)獄！73然后他給這一群人寄出最后一封信，宣稱既然他顯然是位預測足球比從上述故事可得出什么教訓呢？即便沒有任何人可以準確地預測市場，但總是有那么一些持續(xù)的贏家。過去總是取得好成績的人，也不能保證將來也取得好成績。應當注意的是，也有些持續(xù)的輸家，不過你卻很少聽到他們的消息，因為沒有人愿意吹噓他那不高明的預測記錄。另外，持續(xù)的輸家會很快被清除出場。74從上述故事可得出什么教訓呢？即便沒有任何人可以準確地預測市場有效市場的定義Fama于1970年在金融雜志上撰文認為，“有效市場是一個充分反映所有可獲信息的市場”。他根據(jù)不同種類的可獲得的信息集合定義了三類有效市場假設(shè)EMH(EfficientMarketHypothesis)：弱式有效、半強式有效、強式有效市場75有效市場的定義Fama于1970年在金融雜志上撰文認為，“有①弱式有效市場：假設(shè)當前的市場價格充分反映了市場本身所有信息，其信息包括歷史的價格、交易量等。②半強式有效市場：假設(shè)市場價格調(diào)節(jié)對所有新的公開的信息作出迅速的反映，其信息集合除包含有關(guān)市場本身信息外，還包括公開的非市場信息。③強式有效市場：認為市場價格充分反映所有信息(不管是公開的還是秘密的)，即是說沒有任何一組投資者能壟斷影響價格的信息。76①弱式有效市場：假設(shè)當前的市場價格充分反映了市場本身所有信息有效市場理論的推論如果已知市場是弱式有效的，則試圖從對歷史價格數(shù)據(jù)的研究中預測價格的未來走勢，從而形成獲取超額利潤的交易策略是不可能的；如果已知市場是半強式有效的，則不存在利用公開渠道獲得的信息來獲取超額利潤的操作策略；如果市場是強式有效的，則對市場分析形成獲取超額利潤的操作策略是不可能的。77有效市場理論的推論如果已知市場是弱式有效的，則試圖從對歷史價因此，只有事先不可預測或突發(fā)性信息，才能使有效市場中的交易者改變其對價格的預測。78因此，只有事先不可預測或突發(fā)性信息，才能使有效市場中的交易者股票市場的有效性檢驗(1)弱式有效檢驗：檢驗股票收益率的可預測性，包括能否用過去的收益率、成交量、利率、股息率等過去變量去預測未來的收益率檢驗是否存在異常現(xiàn)象，比如日周效應、一月效應、規(guī)模效應等檢驗技術(shù)分析等特殊的交易策略能否盈利，如動量效應和反向策略等79股票市場的有效性檢驗(1)弱式有效檢驗：15(2)半強式有效檢驗檢驗股票價格反應公開信息公告的速度，主要采用事件研究法(eventstudy)股價對某一事件是否能正常反應反之，則為反應過度和反應不足(行為金融)80(2)半強式有效檢驗16(3)強式有效檢驗 檢驗投資者是否擁有不反應在股價中的私人信息內(nèi)部交易的獲利性81(3)強式有效檢驗17第二部分：期貨市場的有效性檢驗基本關(guān)系式描述BGS檢驗方法Nordhaus檢驗方法Arrow檢驗方法82第二部分：期貨市場的有效性檢驗基本關(guān)系式描述18基本關(guān)系式描述Koppenhaver根據(jù)價格期望值非負的風險收益定義了均衡的期貨價格與其交割日價格期望值之間的關(guān)系:

(1)Ft-j,t：在（t-j）時交易而交割日為t的期貨價格Ft,t：在交割日t的期貨價格I(t-j)：在（t-j）時的信息集R(t-j)：交易者在期貨市場不同交易頭寸時以系統(tǒng)風險為條件的風險收益83基本關(guān)系式描述Koppenhaver根據(jù)價格期望值非負的風險有效市場假設(shè)要求期貨價格是關(guān)于信息集的公平競爭價格，并且當期貨合約到期時，期貨價格等于現(xiàn)貨價格，則上式變?yōu)椋?/p>

(2)

式中st是t時的現(xiàn)貨價格。84有效市場假設(shè)要求期貨價格是關(guān)于信息集的公平競爭價格，并且當期如果R(t-j)=0，則表示一個鞅過程。如果I(t-j)僅指包括期貨價格歷史數(shù)據(jù)的所有信息，則上式為弱式有效市場檢驗；

當I(t-j)包含了從公開渠道獲得的所有信息時，則其檢驗為半強式有效市場檢驗；

當I(t-j)包含了從公開渠道和秘密渠道所獲得的所有信息時，則其檢驗為強式有效市場檢驗。

85如果R(t-j)=0，則表示一個鞅過程。21簡單市場有效性檢驗在半強式和強式有效市場的假設(shè)中，對信息集的檢驗是非常困難的。

即使是弱式有效市場檢驗，其信息集也只能取有限個歷史價格信息。在許多期貨市場有效性實證研究中都作一些簡化。86簡單市場有效性檢驗在半強式和強式有效市場的假設(shè)中，對信息集的簡單有效性“簡單有效性”：指在有效的期貨市場中不存在風險收益，即無偏估計假設(shè)，其檢驗是采用市場有效性與無風險收益性的聯(lián)合檢驗，數(shù)學表達式為：

(3)該式表明在(t-j)時的信息集條件下，在（t-j）時交易且交割日為t的期貨價格Ft-j,t是t時的現(xiàn)貨價格St的無偏估計。87簡單有效性“簡單有效性”：指在有效的期貨市場中不存在風險收益BGS檢驗方法：(4)式中a和b為參數(shù)，St是t時的現(xiàn)貨價格Ft-j,t是在(t-j)時交易且在交割日為t的期貨價格

隨機干擾項Ut-j是ut-j是獨立同分布，且滿足88BGS檢驗方法：在上述式(3)和式(4)的簡化假設(shè)下，有效市場的假設(shè)為：a=0和b=1。如果假設(shè)不能被拒絕，則認為期貨市場是有效的，否則有效市場假說不成立。利用方程(4)來檢驗期貨市場的有效性最為典型的例子是BigmanDavid，GoldfarbDavid和SchetchmanEdna(簡稱為BGS)的研究。89在上述式(3)和式(4)的簡化假設(shè)下，有效市場的假設(shè)為：aBGS檢驗了糧食市場(小麥、谷物和大豆)期貨價格的有效性。他們把這些商品交割日的現(xiàn)貨價格對前j個星期的期貨價格進行回歸(j=1至j=24)，時間跨度為1975年1月至1980年9月。研究結(jié)論顯示：近期期貨價格表現(xiàn)出對交割日現(xiàn)貨價格的無偏估計，符合簡單有效性假設(shè)；遠期期貨價格是相應現(xiàn)貨價格的顯著有偏估計，市場有效性假設(shè)不能成立；而且，在對遠期期貨價格的研究中發(fā)現(xiàn)a>0且b<1。90BGS檢驗了糧食市場(小麥、谷物和大豆)期貨價格的有效性。2我們的實證研究－－BGS模型可參考《金融工程研究》一書作了三個BGS模型第一個模型直接用期貨到期日價格代替現(xiàn)貨價格第二個模型進行殘差自相關(guān)調(diào)整第三個模型采用現(xiàn)貨價格91我們的實證研究－－BGS模型可參考《金融工程研究》一書27上金所銅1BGS檢驗模型一1．數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù)區(qū)間：93.4.7～95.9.15合約：“一月期銅”至“四月期銅”期貨合約每日交易價格記錄(這里采用結(jié)算價)。整理得到：93.9～95.9交割的總共25份銅1期貨合約最后4個月的每日結(jié)算價現(xiàn)貨價格：采用交割日當天的期貨結(jié)算價92上金所銅1BGS檢驗模型一1．數(shù)據(jù)來源28回歸結(jié)果D.W的檢驗水平：1%水平下，DL=1.05,DU=1.21;93回歸結(jié)果D.W的檢驗水平：1%水平下，DL=1.05,DU基本結(jié)論斜率b的OLS估計值非常接近于1，而且顯著性檢驗表明拒絕b=0的假設(shè)；常數(shù)項a的OLS估計值雖然不接近于零，但t統(tǒng)計量卻表明a并沒有顯著地不等于零，不能拒絕零假設(shè)；接近于1的擬合系數(shù)R2是逐漸遞減的；94基本結(jié)論斜率b的OLS估計值非常接近于1，而且顯著性檢驗表明D.W.統(tǒng)計量分析當j≤8時，隨機干擾項ut-j是一階序列不相關(guān)；當j>8時，D.W.統(tǒng)計量卻低于下界值DL這說明隨機干擾項ut-j存在著明顯的一階正相關(guān)，這不符合BGS模型的假設(shè)前提。95D.W.統(tǒng)計量分析當j≤8時，隨機干擾項ut-j是一階序Cochrane-Orcutt方法消除殘差自相關(guān)估計殘差的一階自相關(guān)系數(shù)對因變量和自變量作變換：再用新得到的變量作回歸，然后用得到的殘差估計rho，直至收斂96Cochrane-Orcutt方法消除殘差自相關(guān)估計殘差的一回歸結(jié)果消除殘差自相關(guān)的回歸模型二的結(jié)果，表7-2D.W的檢驗水平：1%水平下，DL=1.05,DU=1.21;

97回歸結(jié)果消除殘差自相關(guān)的回歸模型二的結(jié)果，表7-2D.W的檢

比較表7-1和表7-2的結(jié)果，當j≤8時有：l

雖然表7-2中斜率b有所增長，常數(shù)項a明顯地降低，但是其t統(tǒng)計值都在有效市場假設(shè)允許的范圍內(nèi)；l

擬合系數(shù)R2變化與表7-1相同，都隨j的增加而遞減；l

絕對值很小的rho值及其t統(tǒng)計值進一步表明表7-1中的隨機干擾項ut-j可以認為序列不相關(guān)。結(jié)果分析98比較表7-1和表7-2的結(jié)果，當j≤8時有：結(jié)果分當j>8時，可發(fā)現(xiàn)：表7-2中D.W.檢驗值有了明顯的增加，并且都介于DL和4-DU之間，這說明在表7-1中反映的隨機干擾項ut-j的一階序列正相關(guān)，經(jīng)過使用Cochrane-Orcutt方法得到了校正。表7-2中常數(shù)項a的OLS估計量比表7-1有了大幅度的增加，與此同時，斜率b的OLS估計量卻大幅度減小例如，當j=10時，a的OLS估值量從920.29增加到12312.32，而b的OLS估計量卻從0.99驟降到-0.12，且b估計量的t統(tǒng)計值(零假設(shè)為b=0)的絕對值遠遠小于臨界值，不能拒絕零假設(shè)b=0。99當j>8時，可發(fā)現(xiàn)：表7-2中D.W.檢驗值有了明顯的增加這些表明當j>8時期貨價格對未來現(xiàn)貨價格的預測能力大幅度地下降了，失去了對現(xiàn)貨價格的指導作用rho的估計量驟然增至0.95以上，其t統(tǒng)計檢驗值也表明rho≠0，即隨機干擾ut-j事實上存在一階正相關(guān)。這些結(jié)果表明表7-1中如果不考慮隨機干擾項ut-j存在一階序列正相關(guān)時，將會錯誤地認為j>8時期貨市場仍然是有效的。100這些表明當j>8時期貨價格對未來現(xiàn)貨價格的預測能力大幅度地下結(jié)論分析由于檢驗方程(4)是在給定(t-j)時刻信息集I(t-j)的條件下檢驗的，在t-j時刻交易且交割日為t的期貨價格Ft-j,t是t時刻的現(xiàn)貨價格St的無偏估計。隨著時間的推移，新的信息會不斷地產(chǎn)生、積累和充實信息集合，則t-j+k時的信息I(t-j+k)I(t-j),k>0。101結(jié)論分析由于檢驗方程(4)是在給定(t-j)時刻信息集I(t因此，當j越大，F(xiàn)t-j,t預測St的能力也就越差，預測的有效性程度也會下降。在表7-1和表7-2中，當j8時，雖然Ft-j,t都可以作為St的無偏估計，但由于擬合系數(shù)R2隨j增大而減少，因而當j越大時，預測的有效程度也越差。102因此，當j越大，F(xiàn)t-j,t預測St的能力也就越差，預測的BGS檢驗模型三：采用現(xiàn)貨價格1．數(shù)據(jù)來源所有期貨價格數(shù)據(jù)與模型二一樣，采用收盤價現(xiàn)貨價格是采集于實際現(xiàn)貨市場銅1的價格現(xiàn)貨數(shù)據(jù)時間跨度:94.6～96.4103BGS檢驗模型三：采用現(xiàn)貨價格1．數(shù)據(jù)來源392．結(jié)果及分析

表7-4

回歸模型3

St=a+bFt-j,t+ut-j1042．結(jié)果及分析40結(jié)果分析表7-4中結(jié)果表明:在距交割日四周以內(nèi)，即j4時，銅1期貨市場的價格行為不能拒絕有效市場的假設(shè)。斜率b的OLS估計值非常接近于1，而且顯著性檢驗表明拒絕b=0的假設(shè)；常數(shù)項a的OLS估計值雖然不接近于零，但t統(tǒng)計量卻表明a并沒有顯著地不等于零，不能拒絕零假設(shè)；接近于1的決定系數(shù)R2是逐漸遞減的；D.W.統(tǒng)計量顯示，當j4時，隨機干擾項ut-j是一階序列不相關(guān)。105結(jié)果分析表7-4中結(jié)果表明:在距交割日四周以內(nèi)，即當j=5時，對于a=0.01來說，DL<D.W.<DU，這表明第五周數(shù)據(jù)是否正相關(guān)不能確定。當j>5時，雖然常數(shù)項a和斜率b的OLS估計值及其t統(tǒng)計量也符合有效市場假說的要求，但是其D.W.統(tǒng)計量卻低于下界值DL，這說明隨機干擾項ut-j存在著明顯的一階正相關(guān)，這不符合BGS模型的假設(shè)前提，因此不能接受有效市場假設(shè)。從模型二與模型三的結(jié)果來看，總體結(jié)果差不多，但由于模型三中的現(xiàn)貨價格直接來自現(xiàn)貨市場價格，比較零散，因此其回歸結(jié)果R2要比模型二小一些，系數(shù)與1偏差大一些，D.W.統(tǒng)計值并不單調(diào)減少，這與實際情況相吻合的。106當j=5時，對于a=0.01來說，DL<D.W.<DU，Nordhaus檢驗方法Nordhaus的合理預期預測有效性概念：期貨市場上的行為看成是“對固定事件的預測”，每天的期貨市場價格可以認為是代表了交易者根據(jù)當時的信息對未來某一固定交割日現(xiàn)貨價格的市場預測。對于任何一種特定的期貨合約而言，“事件”指的是交割日的現(xiàn)貨價格，并且事件在時間上是固定的，這種預測有很大的不同。107Nordhaus檢驗方法Nordhaus的合理預期預測有效性Nordhaus提出了以下兩種弱式預測有效性的檢驗方法：

(7-10)

(7-11)

rt,T=Ft,T-Ft-1,T可以看作是市場預測的逐日修正值

et,T=Ft,T-ST為t時刻期貨對未來某交割日現(xiàn)貨價格的預測誤差，F(xiàn)t,T是t時刻交易在T時刻交割的期貨價格ST為交割日的現(xiàn)貨價格

108Nordhaus提出了以下兩種弱式預測有效性的檢驗方法：44Nordhaus檢驗的含義方程(7-10)要求預測修正值與其以前值是序列不相關(guān)的，這意味著知道以前的價格修正值無助于預測現(xiàn)在的價格變化。－－自相關(guān)系數(shù)檢驗方程(7-11)要求t時刻的預測誤差獨立于以前所有的預測修正值。－－互相關(guān)系數(shù)檢驗MacDonaldSS和HeinSE在1993年指出:當Nordhaus的方法用于檢驗期貨市場有效性時，實質(zhì)上是合理預期假設(shè)和弱式有效市場的聯(lián)合檢驗。109Nordhaus檢驗的含義方程(7-10)要求預測修正值與其我們的實證研究－－Nordhaus檢驗期銅的自相關(guān)系數(shù)檢驗期銅的互相關(guān)檢驗110我們的實證研究－－Nordhaus檢驗期銅的自相關(guān)系數(shù)檢驗4Nordhaus檢驗一：自相關(guān)系數(shù)檢驗1．數(shù)據(jù)來源數(shù)據(jù):93.9、94.1、94.5、94.9、95.1、95.5、95.9共7個期銅合約的每日結(jié)算價

111Nordhaus檢驗一：自相關(guān)系數(shù)檢驗1．數(shù)據(jù)來源47表7-6NORDHAUS檢驗預測修正值自相關(guān)系數(shù)模型112表7-6NORDHAUS檢驗預測修正值自相關(guān)系數(shù)模型結(jié)果分析大部分合約的自相關(guān)系數(shù)顯著為09602、96