1.引言 从20世纪50年代Arow- Debreu的一般均衡理论和 Markowitz的现代投资组合理论开始, Sharpe (1964)、 Lintner(1965)建立了资本资产定价模型,Ross(1976)提出了套利定价理论, Black、 Scholes (1973)和 Merton(1976)建立了期权定价模型、二项式模型,经典金融理论逐步完善并在实践领域 取得了一系列成就。 现代金融理论体系建立在有效市场假说的基础上,认为市场价格变动必然遵循随机游走规律,并服 从正态分布。然而在现实中出现了很多经典金融理论所无法解释的市场异象,例如股票长期投资收益率 溢价:股价泡沫与股价的异常波动:股价对市场信息的反应过度与不足等说明了投资者仅仅是有限理性 的,而投资者的非理性行为无法相互抵消,导致价格无法如实反映资产的基本面,市场也并非总是有效 20世纪80年代以来,不少学者们转向行为金融,探讨非理性投资者的行为特征对资产价格的影 响,其中噪声交易很好地表述了这一概念。 Black(1986)将噪声交易分为两类—一流动性交易和不 知情交易。其中不知情交易指投资者没有掌握关于风险资产真实价值的信息,却误认为自己拥有正确 的信息,因此其交易行为给证券市场带来了一定程度的摩擦,使资产价格时常偏离其真实价值。De Long(1990)、 Shleifer和 Vishny(1997)以及 Shleifer(2000)构建的“非有效市场”内,噪声 交易者的信念可以相互传递、巩固和放大,形成短期内难以消失的扩散效应,给知情交易者的套利活 动带来额外的风险。由此可见,噪声交易会系统地影响市场流动性、波动性和价格发现功能,通过研究 他们之间的相互作用关系可以进一步理解噪声的传导机制以及证券市场运作规律。 回顾中国的证券市场,我国股票市场由于历史原因,从建立起就存在非流通股比重过高、同股不同 价、缺乏机构投资者等缺陷,市场的非理性成分较大。投资品种规模过小也助长了投机,造成噪声交易 的形成。中国的换手率和市盈率情况如下图所示: 100000 900.00 80000 700.00 50.00 500.00 40.00 00 300.00 1000 10000 0.00 199319941995199619971998199920002001200220032004200520062007200820092010201120122013 上交所换手率深交所换手率 上交所市盈率 深交所市盈率 图表1中国股市换手率与市盈率
第1页 1.引言 从 20 世纪 50 年代 Arrow－Debreu 的一般均衡理论和 Markowitz 的现代投资组合理论开始，Sharpe （1964）、Lintner（1965）建立了资本资产定价模型，Ross（1976）提出了套利定价理论，Black、Scholes （1973）和 Merton（1976）建立了期权定价模型、二项式模型，经典金融理论逐步完善并在实践领域 取得了一系列成就。 现代金融理论体系建立在有效市场假说的基础上，认为市场价格变动必然遵循随机游走规律，并服 从正态分布。然而在现实中出现了很多经典金融理论所无法解释的市场异象，例如股票长期投资收益率 溢价；股价泡沫与股价的异常波动；股价对市场信息的反应过度与不足等说明了投资者仅仅是有限理性 的，而投资者的非理性行为无法相互抵消，导致价格无法如实反映资产的基本面，市场也并非总是有效。 20 世纪 80 年代以来， 不少学者们转向行为金融，探讨非理性投资者的行为特征对资产价格的影 响，其中噪声交易很好地表述了这一概念。Black（ 1986） 将噪声交易分为两类——流动性交易和不 知情交易。其中不知情交易指投资者没有掌握关于风险资产真实价值的信息， 却误认为自己拥有正确 的信息，因此其交易行为给证券市场带来了一定程度的摩擦 ，使资产价格时常偏离其真实价值。 De Long （ 1990）、Shleifer 和 Vishny（ 1997） 以及 Shleifer（ 2000） 构建的“非有效市场”内，噪声 交易者的信念可以相互传递、巩固和放大，形成短期内难以消失的扩散效应， 给知情交易者的套利活 动带来额外的风险。由此可见，噪声交易会系统地影响市场流动性、波动性和价格发现功能，通过研究 他们之间的相互作用关系可以进一步理解噪声的传导机制以及证券市场运作规律。 回顾中国的证券市场，我国股票市场由于历史原因，从建立起就存在非流通股比重过高、同股不同 价、缺乏机构投资者等缺陷，市场的非理性成分较大。投资品种规模过小也助长了投机，造成噪声交易 的形成。中国的换手率和市盈率情况如下图所示： 图表 1 中国股市换手率与市盈率
资料来源:根据《中国证券期货统计年鉴(2014)》整理 换手率反映了市场的流动性,而市盈率则是衡量市场是否存在泡沫的一项重要指标,体现了证券市 场价格发现功能是否健全。2000年,沪深股市流通股的年平均换手率分别是375.61%和396.64%,即上 市流通的每一股股票平均每年要转手4次左右,停留在每位投资者手中的平均时间不超过三个月。而相 同时期美国纽约交易所的年平均换手率约在20%至50%之间,即使到了格林斯潘所谓出现了“非理性狂 躁”的1999年,也只有78%。而市盈率方面,一般认为有投资价值的股票的市盈率在15倍左右,而中 国的证券市场平均在30以上,2007年(金融危机的前一年)更是达到了惊人的60倍。这些现象是非 理性交易者过度噪声交易酿成的结果,反映了中国市场的投资者交易大多基于短期的投机收益而非长期 的价值成长。 那么噪声交易对中国股市的质量会产生怎样的影响呢?其传导路径和作用方式如何?目前国内在 该方面的研究甚少。基于此,本文基于中国的证券市场,刻画噪声交易的传导机制,并深入揭示噪声交 易与流动性、波动性和市盈率等市场质量指标之间的关系,找出中国独有的市场规律,对于相关职能机 构尽快发现并控制股市波动风险、推行有利于股市长期发展的政策,具有较强的现实意义 本文思路结构如下:第二部分文献回顾,梳理国内外学者的研究历程并指出本文的研究贡献:第三 部分构建噪声交易与质量相关指标,阐明数据选取方式;第四部分噪声交易与市场质量的实证分析,是 文章的主要部分,将构建向量误差修正模型(VECM)对变量的长期关系进行估计,同时检验他们的传 导路径:第五部分为政策建议与未来研究方向;第六部分参考文献:第七部分附录,附上未在正文列出 的计量结果,供读者参考。 2.文献回顾 21国外学者的研究历程 关于有效市场思想的相关论述在在20世纪初就已经产生, Bachelier(1900通过随机游走模型表 述有效市场, Samuelson(1965)提出“恰当预期”,认为价格真正融合了所有市场参与者的期望和信息」 再一次强调了价格的随机性。Fama(1970)在前人硏究的基础上,正式提出了“有效市场假说”,并给 出了完整的理论框架,还提出了“效率市场”和“市场效率”的概念。后来的不少学者对有效市场理论 产生了质疑,提出了不同的方法来验证市场是否确实有效,也观测到了很多经典金融理论不能解释的现 象。尤其是20世纪80年代后,行为金融学迅速崛起,对有效市场假说构成了强力的挑战。时任美国金 融协会主席的 Black fischer(1986)首次对金融市场中的噪声作了较为系统的阐述,他强调在解释资产 价格偏离均衡价值变动时,需要考虑非理性交易者把噪声作为决策依据的因素 “噪声交易”逐渐在行为金融学中占据了重要地位,许多学者开始从实证角度寻找支持“噪声交易” 存在的证据以印证“有效市场假说”不成立。 Palomino(1996)发现现实市场中噪声交易者要比理性投 资者获得更高的投资效用,对此他给出的解释是,理性投资者在不完全竞争市场中挖掘噪声交易者定价 第2页
第2页 资料来源：根据《中国证券期货统计年鉴（2014）》整理 换手率反映了市场的流动性，而市盈率则是衡量市场是否存在泡沫的一项重要指标，体现了证券市 场价格发现功能是否健全。2000 年，沪深股市流通股的年平均换手率分别是 375.61%和 396.64%，即上 市流通的每一股股票平均每年要转手 4 次左右，停留在每位投资者手中的平均时间不超过三个月。而相 同时期美国纽约交易所的年平均换手率约在 20%至 50%之间，即使到了格林斯潘所谓出现了“非理性狂 躁”的 1999 年，也只有 78%。而市盈率方面，一般认为有投资价值的股票的市盈率在 15 倍左右，而中 国的证券市场平均在 30 以上，2007 年（金融危机的前一年）更是达到了惊人的 60 倍。这些现象是非 理性交易者过度噪声交易酿成的结果，反映了中国市场的投资者交易大多基于短期的投机收益而非长期 的价值成长。 那么噪声交易对中国股市的质量会产生怎样的影响呢？其传导路径和作用方式如何？目前国内在 该方面的研究甚少。基于此，本文基于中国的证券市场，刻画噪声交易的传导机制，并深入揭示噪声交 易与流动性、波动性和市盈率等市场质量指标之间的关系，找出中国独有的市场规律，对于相关职能机 构尽快发现并控制股市波动风险、推行有利于股市长期发展的政策，具有较强的现实意义。 本文思路结构如下：第二部分文献回顾，梳理国内外学者的研究历程并指出本文的研究贡献；第三 部分构建噪声交易与质量相关指标，阐明数据选取方式；第四部分噪声交易与市场质量的实证分析，是 文章的主要部分，将构建向量误差修正模型（VECM）对变量的长期关系进行估计，同时检验他们的传 导路径；第五部分为政策建议与未来研究方向；第六部分参考文献；第七部分附录，附上未在正文列出 的计量结果，供读者参考。 2.文献回顾 2.1 国外学者的研究历程 关于有效市场思想的相关论述在在 20 世纪初就已经产生， Bachelier（1900）通过随机游走模型表 述有效市场，Samuelson（1965）提出“恰当预期”，认为价格真正融合了所有市场参与者的期望和信息， 再一次强调了价格的随机性。Fama（1970）在前人研究的基础上，正式提出了“有效市场假说”，并给 出了完整的理论框架，还提出了“效率市场”和“市场效率”的概念。后来的不少学者对有效市场理论 产生了质疑，提出了不同的方法来验证市场是否确实有效，也观测到了很多经典金融理论不能解释的现 象。尤其是 20 世纪 80 年代后，行为金融学迅速崛起，对有效市场假说构成了强力的挑战。时任美国金 融协会主席的 Black Fischer（1986）首次对金融市场中的噪声作了较为系统的阐述，他强调在解释资产 价格偏离均衡价值变动时，需要考虑非理性交易者把噪声作为决策依据的因素。 “噪声交易”逐渐在行为金融学中占据了重要地位，许多学者开始从实证角度寻找支持“噪声交易” 存在的证据以印证“有效市场假说”不成立。Palomino（1996）发现现实市场中噪声交易者要比理性投 资者获得更高的投资效用，对此他给出的解释是，理性投资者在不完全竞争市场中挖掘噪声交易者定价
偏差的意愿要低于完全竞争市场。 Greene, Smart(1999)发现,股票交易量的显著上升会由分析师 发表荐股信息导致,尤其是具有成功荐股记录的分析师,该股票也会出现短暂而显著的异常收益率,并 伴随流动性提升。R. Verma,ρ Verma(2007)发现,投资者的理性情绪比非理性情绪具有与收益率更 强的正相关关系,而非理性情绪与股价波动率的负相关关系则更强 国外关于噪声交易的研究成果大致可分为两类,一类是研究噪声交易对市场有效性的影响,该类文 献主要研究噪声交易与评价市场质量的相关指标(如流动性、价格波动等)的关系:第二类则是剖析导 致噪声交易的因素,研究噪声交易者存在性原因,对传统资本资产定价模型(CAPM)进行完善,并试 图刻画噪声交易行为特征和噪声市场运行原理。 在噪声交易对市场有效性的影响方面,国外学者基于不同的模型假设,研究了噪声交易对不同市场 指标的影响。 Glosten, Milgrom(1985)看重买卖报价差对于市场流动性的影响,他们指出在信息不 对称的市场,噪声交易增加会减小逆向选择成本,做市商就会降低买卖报价价差,提高市场流动性。 Stoll (1989)则持相反意见,认为做市商必须不断调整报价,才能维持订单平衡,噪声交易会降低做市商的 存货水平,迫使做市商提高买卖价差,因此噪声交易降低了市场流动性。 Vayanos(2001)通过对大额 交易者与噪声交易者动态投资策略的硏究发现,适度的噪声交易有助于风险共担,促使大额交易者分散 订单,与噪声交易者不断进行交易和信息反馈,发挥价格发现作用,但过度噪声交易却迫使大额交易者 迅速下单,以期领先于市场,使价格震荡幅度过大。Lee等(2002)则构建了投资者情绪指数度量噪 声交易,发现噪声交易者的情绪变化对市场波动性的影响不能一概而论,当噪声交易者对市场前景保持 乐观情绪时,价格波动幅度下降,而当噪声交易者对市场前景感到悲观时,则会导致价格波动幅度上升。 Chordia, Subrahmanyam(204)从买卖单数量层面入手,发现噪声交易使得特定时间内NYSE的买单 数量远远超过卖单数量,该委托不平衡会导致日收益率呈显著负自相关,由此说明市场价格发现功能下 降 针对噪声交易与市场有效性的关系,外国金融学界已形成两种不同的观点,一种认为噪声交易可 以加速私人信息的流通与融合,提高资产流动性和价格发现效率,从而改善市场有效性;另一种则认 为噪声交易导致投资者对信息反应过度,扩大了价格波动性和信息不对称,降低了价格发现效率和市场 质量。不同学者基于不同的模型假设和不同数据得出了不一样的实证结论,至今仍是微观金融研究的 个热点问题 在刻画噪声交易行为特征方面,国外学者通过一系列的研究构建了新的资产定价模型。 Shefrin, Statman(1994)构建了行为资产定价模型(CAPM)。BAPM将投资者分为信息交易者和噪声交易者两 种类型。在信息不对称情况下噪声交易者们处于信息的劣势,其特征主要是对风险的多变性和收益预期 的不稳定性,经常受情绪的支配和影响。两类交易者互相影响,共同决定资产价格。 Shefrin, Statman (2000)提出了行为资产组合理论(BPT),认为投资者无法将最优组合配置到均值方差的有效边界上, 他们实际构筑的资产组合是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔式的 投资组合。 Ramiah, Davidson(202)则提出了Dv(动量交易指数)的方法来估计行为资产定价模型 中的贝塔 第3页
第3页 偏差的意愿要低于完全竞争市场。Greene， Smart （1999）发现，股票交易量的显著上升会由分析师 发表荐股信息导致，尤其是具有成功荐股记录的分析师，该股票也会出现短暂而显著的异常收益率，并 伴随流动性提升。R. Verma，P. Verma（2007） 发现，投资者的理性情绪比非理性情绪具有与收益率更 强的正相关关系，而非理性情绪与股价波动率的负相关关系则更强。 国外关于噪声交易的研究成果大致可分为两类，一类是研究噪声交易对市场有效性的影响，该类文 献主要研究噪声交易与评价市场质量的相关指标（如流动性、价格波动等）的关系；第二类则是剖析导 致噪声交易的因素，研究噪声交易者存在性原因，对传统资本资产定价模型（CAPM）进行完善，并试 图刻画噪声交易行为特征和噪声市场运行原理。 在噪声交易对市场有效性的影响方面，国外学者基于不同的模型假设，研究了噪声交易对不同市场 指标的影响。Glosten，Milgrom （1985）看重买卖报价差对于市场流动性的影响，他们指出在信息不 对称的市场，噪声交易增加会减小逆向选择成本，做市商就会降低买卖报价价差，提高市场流动性。Stoll （1989）则持相反意见，认为做市商必须不断调整报价，才能维持订单平衡，噪声交易会降低做市商的 存货水平，迫使做市商提高买卖价差，因此噪声交易降低了市场流动性。Vayanos （2001）通过对大额 交易者与噪声交易者动态投资策略的研究发现，适度的噪声交易有助于风险共担，促使大额交易者分散 订单，与噪声交易者不断进行交易和信息反馈，发挥价格发现作用，但过度噪声交易却迫使大额交易者 迅速下单，以期领先于市场，使价格震荡幅度过大。Lee 等 （2002） 则构建了投资者情绪指数度量噪 声交易，发现噪声交易者的情绪变化对市场波动性的影响不能一概而论，当噪声交易者对市场前景保持 乐观情绪时，价格波动幅度下降，而当噪声交易者对市场前景感到悲观时，则会导致价格波动幅度上升。 Chordia， Subrahmanyam（2004）从买卖单数量层面入手，发现噪声交易使得特定时间内 NYSE 的买单 数量远远超过卖单数量，该委托不平衡会导致日收益率呈显著负自相关，由此说明市场价格发现功能下 降。 针对噪声交易与市场有效性的关系， 外国金融学界已形成两种不同的观点， 一种认为噪声交易可 以加速私人信息的流通与融合，提高资产流动性和价格发现效率， 从而改善市场有效性；另一种则认 为噪声交易导致投资者对信息反应过度，扩大了价格波动性和信息不对称，降低了价格发现效率和市场 质量。不同学者基于不同的模型假设和不同数据得出了不一样的实证结论，至今仍是微观金融研究的一 个热点问题。 在刻画噪声交易行为特征方面，国外学者通过一系列的研究构建了新的资产定价模型。Shefrin， Statman（1994）构建了行为资产定价模型（CAPM）。BAPM 将投资者分为信息交易者和噪声交易者两 种类型。在信息不对称情况下噪声交易者们处于信息的劣势，其特征主要是对风险的多变性和收益预期 的不稳定性，经常受情绪的支配和影响。两类交易者互相影响，共同决定资产价格。Shefrin，Statman （2000）提出了行为资产组合理论（BPT），认为投资者无法将最优组合配置到均值方差的有效边界上， 他们实际构筑的资产组合是基于对不同资产的风险程度的认识以及投资目的所形成的一种金字塔式的 投资组合。Ramiah，Davidson（2002）则提出了 DVI（动量交易指数）的方法来估计行为资产定价模型 中的贝塔
22国内学者的研究历程 随着我国股市的发展以及市场监管制度的健全,噪声交易收到了中国学术界的关注。然而,中国证 券市场起步晩决定了对噪声交易的研究也相对滞后,国内的研究文献大部分集中在对噪声交易的理论综 述和噪声市场的定性描述,系统的定量研究成果不够丰富 不少学者对中国证券市场噪声的产生和特点进行了细致研究。张建伟(1999介绍了噪声交易、金 融泡沫与金融市场多重均衡理论之间的相互关系。张世如(1999)对中国不同市场的噪声交易进行了分 析,认为中国的一级股市是制造噪声的股市,二级股市是由噪声主宰的股市,并指出中国股市恶性循环 的根源在于噪声交易。薛刚(2000)认为金融噪声交易理论能够解释我国封闭式基金的折价现象。杨胜 刚、卢向前(2002)对我国证券市场噪声交易的主体行为特征进行了研究,认为中国证券市场主体的噪 声交易过度问题相当严重,表现在机构投资者对股价的操纵以及中小投资者的盲目跟庄等方面。赵桂芹、 曾振宇(2003)认为上海市场具有长期记忆特征,长期记忆主要原因是因为市场中存在较多的噪声交易 者,而缺乏套期保值工具和信息披露的不完善又放大了投资者对信息反应的集群性。章融、金雪军(2003) 对噪声交易进行了分类研究,将噪声交易划分为四种类型:基于有限理性的噪声交易、基于信息不对称 的噪声交易、基于个体理性的噪声交易和基于保值交易策略的噪声交易。裴平、张谊浩(2004)通过问 卷调查考察了我国股市投资者的认知偏差。路静和龚珍(2010)发现我国A、B股市场的噪声交易风险 比较显著,且噪声交易风险会对股票收益率产生显著的影响,两者呈反向关系;沪市中A、B股的噪声 交易风险之差与折价率呈正相关关系,深市的噪声交易风险对B股折价无显著影响。 也有一些学者基于噪声交易,构建了对应的投资策略理论。唐小我和倪得兵(1999)提出噪声市 场条件下的最优资本结构,陈很荣、吴冲锋(2001)应用博弈论中单阶段静态博弈模型以及不完全信息 动态博弈中的声誉模型对我国金融市场中噪声交易商与理性交易商的投机对策行为进行了分析;唐齐鸣、 叶俊(2003)在DSSW模型的基础上,进一步对证券市场的参与主体的最优投资决策进行分析,得出对 于理性交易者而言,最优的投资决策是反向操作;而对于噪声交易者,最优的投资策略是跟风的结论 近年来,一些学者从中国股市实情出发,开始研究噪声交易对市场质量的影响,并尝试采用更加高 深的模型加以刻画。吕学梁、杨春鹏、姜伟、杨德平和李莉莉(2007)基于噪声交易模型构建了价格冲 击模型,探讨噪声交易者数量变动对于股票流动性的影响,发现噪声交易者的数量越大股票流动性越差 苏冬蔚(208)通过行业、规模、负债和成长能力的配对,建立起32家上证50成份股上市公司的 控制样本,并运用∽AR模型进行研究,发现噪声交易一方面提高了交投活跃程度,但却扩大了执行成 本和价格波动幅度:另外,噪声交易与信息不对称的关系不大,但能使实际价差缩小,进而削弱了市场 有效性。陆扬(2009)运用格兰杰因果检验,发现噪声交易显著提高了中国证券市场的波动性。李学峰 王兆宇、李佳明(2013)构建了状态空间方程并采用 Kalman滤波法度量股市的渐进有效性,得出噪声 交易会增加渐进有效性的短期波动,微弱地降低市场有效性水平,但是从长期看并不能影响市场趋于有 效的趋势 第4页
第4页 2.2 国内学者的研究历程 随着我国股市的发展以及市场监管制度的健全，噪声交易收到了中国学术界的关注。然而，中国证 券市场起步晚决定了对噪声交易的研究也相对滞后，国内的研究文献大部分集中在对噪声交易的理论综 述和噪声市场的定性描述，系统的定量研究成果不够丰富。 不少学者对中国证券市场噪声的产生和特点进行了细致研究。张建伟（1999）介绍了噪声交易、金 融泡沫与金融市场多重均衡理论之间的相互关系。张世如（1999）对中国不同市场的噪声交易进行了分 析，认为中国的一级股市是制造噪声的股市，二级股市是由噪声主宰的股市，并指出中国股市恶性循环 的根源在于噪声交易。薛刚（2000）认为金融噪声交易理论能够解释我国封闭式基金的折价现象。杨胜 刚、卢向前（2002）对我国证券市场噪声交易的主体行为特征进行了研究，认为中国证券市场主体的噪 声交易过度问题相当严重，表现在机构投资者对股价的操纵以及中小投资者的盲目跟庄等方面。赵桂芹、 曾振宇（2003）认为上海市场具有长期记忆特征，长期记忆主要原因是因为市场中存在较多的噪声交易 者，而缺乏套期保值工具和信息披露的不完善又放大了投资者对信息反应的集群性。章融、金雪军（2003） 对噪声交易进行了分类研究，将噪声交易划分为四种类型：基于有限理性的噪声交易、基于信息不对称 的噪声交易、基于个体理性的噪声交易和基于保值交易策略的噪声交易。裴平、张谊浩（2004）通过问 卷调查考察了我国股市投资者的认知偏差。路静和龚珍（2010）发现我国 A、B 股市场的噪声交易风险 比较显著，且噪声交易风险会对股票收益率产生显著的影响，两者呈反向关系；沪市中 A、B 股的噪声 交易风险之差与折价率呈正相关关系，深市的噪声交易风险对 B 股折价无显著影响。 也有一些学者基于噪声交易，构建了对应的投资策略理论。唐小我和倪得兵 （1999）提出噪声市 场条件下的最优资本结构，陈很荣、吴冲锋（2001）应用博弈论中单阶段静态博弈模型以及不完全信息 动态博弈中的声誉模型对我国金融市场中噪声交易商与理性交易商的投机对策行为进行了分析；唐齐鸣、 叶俊（2003）在 DSSW 模型的基础上，进一步对证券市场的参与主体的最优投资决策进行分析，得出对 于理性交易者而言，最优的投资决策是反向操作；而对于噪声交易者，最优的投资策略是跟风的结论。 近年来，一些学者从中国股市实情出发，开始研究噪声交易对市场质量的影响，并尝试采用更加高 深的模型加以刻画。吕学梁、杨春鹏、姜伟、杨德平和李莉莉（2007）基于噪声交易模型构建了价格冲 击模型，探讨噪声交易者数量变动对于股票流动性的影响，发现噪声交易者的数量越大股票流动性越差。 苏冬蔚（2008）通过行业、规模、负债和成长能力的配对，建立起 32 家上证 50 成份股上市公司的 控制样本，并运用 VAR 模型进行研究，发现噪声交易一方面提高了交投活跃程度，但却扩大了执行成 本和价格波动幅度；另外，噪声交易与信息不对称的关系不大，但能使实际价差缩小，进而削弱了市场 有效性。陆扬（2009）运用格兰杰因果检验，发现噪声交易显著提高了中国证券市场的波动性。李学峰、 王兆宇、李佳明（2013）构建了状态空间方程并采用 Kalman 滤波法度量股市的渐进有效性，得出噪声 交易会增加渐进有效性的短期波动，微弱地降低市场有效性水平，但是从长期看并不能影响市场趋于有 效的趋势
23已有研究的不足和本文的主要贡献 通过以上文献回顾,可以看出国内研究关于噪声交易的研究虽然已经取得了不少成果,但仍有一定 的局限性。其一,大多数研究仍停留在定性分析或者简单的变量相关分析阶段,分析的范围往往也仅限 于对于某单一指标的影响,缺乏对市场质量相关指标的整体把握;其二,大多数模型都是静态的,建立 的是变量间的静态联系。而股市每日处于波动中,短期的偏误和长期的均衡可能并存,缺少对噪声交易 与市场质量的关系从短期到长期动态调整的刻画:其三,不少文献仅仅研究了市场质量受到哪些变量的 显著影响,却忽略了噪声交易对于市场质量的传导过程,以及市场质量各指标之间可能存在的相互作用 与传导 基于此,本文从以下几方面对现有文献的研究成果进行补充和扩展 首先,本文选取了换手率、平均市盈率以及市场波动性这三个具有代表性的变量衡量市场质量,建 立了向量误差修正模型(vECM),分析了噪声交易与市场质量个指标间从短期波动向长期均衡逐渐调整 的过程,并研究了每个变量对其他变量的短期冲击程度以及方差贡献度 其次,本文系统地硏究了噪声交易与市场质量各指标间复杂的经验因果关系,揭示了噪声交易对市 场质量的影响如何在各指标中传导 最后,本文的结论具有一般性。文章首先研究了上海证券市场噪声交易与市场质量间的相互作用与 长期均衡关系,同时研究了深圳证券市场作为稳健性检验,结果惊人地一致,证明了本文的结论适用性 强 3.相关指标的构建与数据获取 31噪声交易的度量方法 根据 De Long等(1990)的理论模型,噪声交易者对信息存在过度反应或反应不足,导致资产价 格脱离基本面,收益的不确定性增加,而且噪声交易者比例上升,资产预期收益就提高,收益波动幅度 也随之扩大。但是资产的收益率也部分来源于基本面,因此本文的衡量思想是先从资产收益率中剔除基 本面因素,通过与基本面正交的收益波动衡量噪声交易 本文选取上证50指数和深圳成指作为研究对象,上证50指数和深证成指在成分股构成、样本数量 等方面均非常相似,因此可以认为两者有相近的基本面和系统风险,并且两者分别囊括了中国证券市场 两大交易所上交所和深交所的股票,具有很强的现实意义。(样本的具体选择及其原因详见“数据样本 的选取与获得”一节)。 首先,根据以下公式计算两种指数月回报率。 第5页
第5页 2.3 已有研究的不足和本文的主要贡献 通过以上文献回顾，可以看出国内研究关于噪声交易的研究虽然已经取得了不少成果，但仍有一定 的局限性。其一，大多数研究仍停留在定性分析或者简单的变量相关分析阶段，分析的范围往往也仅限 于对于某单一指标的影响，缺乏对市场质量相关指标的整体把握；其二，大多数模型都是静态的，建立 的是变量间的静态联系。而股市每日处于波动中，短期的偏误和长期的均衡可能并存，缺少对噪声交易 与市场质量的关系从短期到长期动态调整的刻画；其三，不少文献仅仅研究了市场质量受到哪些变量的 显著影响，却忽略了噪声交易对于市场质量的传导过程，以及市场质量各指标之间可能存在的相互作用 与传导。 基于此，本文从以下几方面对现有文献的研究成果进行补充和扩展： 首先，本文选取了换手率、平均市盈率以及市场波动性这三个具有代表性的变量衡量市场质量，建 立了向量误差修正模型（VECM），分析了噪声交易与市场质量个指标间从短期波动向长期均衡逐渐调整 的过程，并研究了每个变量对其他变量的短期冲击程度以及方差贡献度； 其次，本文系统地研究了噪声交易与市场质量各指标间复杂的经验因果关系，揭示了噪声交易对市 场质量的影响如何在各指标中传导； 最后，本文的结论具有一般性。文章首先研究了上海证券市场噪声交易与市场质量间的相互作用与 长期均衡关系，同时研究了深圳证券市场作为稳健性检验，结果惊人地一致，证明了本文的结论适用性 强。 3.相关指标的构建与数据获取 3.1 噪声交易的度量方法 根据 De Long 等（1990）的理论模型，噪声交易者对信息存在过度反应或反应不足 ，导致资产价 格脱离基本面，收益的不确定性增加，而且噪声交易者比例上升，资产预期收益就提高，收益波动幅度 也随之扩大。但是资产的收益率也部分来源于基本面，因此本文的衡量思想是先从资产收益率中剔除基 本面因素，通过与基本面正交的收益波动衡量噪声交易。 本文选取上证 50 指数和深圳成指作为研究对象，上证 50 指数和深证成指在成分股构成、样本数量 等方面均非常相似，因此可以认为两者有相近的基本面和系统风险，并且两者分别囊括了中国证券市场 两大交易所上交所和深交所的股票，具有很强的现实意义。（样本的具体选择及其原因详见“数据样本 的选取与获得”一节）。 首先，根据以下公式计算两种指数月回报率。 , 1 , , 1 − − − = sh t sh t sh t sh p p p r