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1、 初稿：1997年2月 本稿：1997年6月 欢迎评论（请勿引用）市场效率、长期收益与行为金融学尤金.F.法玛* 芝加哥大学商务研究生院，芝加哥东58大街1101，IL60637。电子邮箱：eugene.famagsb.uchicago.edu。Kenneth French、David Hirshleifer、S.P. Kothari、Owen Lamont、Mark Mitchell、Hersh Shefrin、Rex Sinquefield、RichardThaler、Theo Vermaelen、Robert Vishny以及两位审阅人的评论都极具价值。（Eugene F. Fama）
2、关于非正常长期收益的文献对市场效率提出了挑战，但市场效率却依然有效。与市场效率假定一致的是，这些非正常现象均为偶然性结果，对信息显然的过度反应与反应不足几乎同样普遍，而事前的反常收益在事后继续的频率与在事后逆转的频率相同。根据市场效率预测，显然的非正常收益可能是因为方法的原因，与此一致的是，大多数非正常长期收益常常随技术手段的适当变化而消失。Fama，Fisher，Jensen与Roll (FFJR 1969)所引入的事件研究提出了极具价值的证据，说明股价对信息是如何作出反应的。很多研究关注的是有明确日期的短窗（几天）收益。而该方法的一个优势在于，由于日期望收益近似零，因此，预期收益模型不会对
3、有关非正常收益的推断造成很大影响。关注短收益窗的研究认为，价格对于事件的反应滞后都是转瞬即逝的。有一些文章对这一看法提出了挑战。这些文章正在变得越来越深入。它们认为，股价针对信息作出的调整是缓慢的，因此，要想得到关于市场无效性的全盘图景，就必须考察长期收益。若接受他们所说的结论，则最近一些关于长期收益的研究都是市场无效性的证明，这种无效性，具体地说，就是对于信息的长期反应不足与反应过度。然而，现在是问一问的时候了。这些文章，作为一个整体，是不是想说明有效性应当被摒弃？我的回答是肯地的“不”，原因有二。首先，有效市场会导致多种事件的发生，这些事件每一个都说明，价格对于信息的反应不足。但是，在有效
4、市场中，显然的反应不足的发生频率和过度反应的发生频率是相同的。如果反应不足与过度反应出现非正常情况的概率是随机的，那就符合市场有效性。我们会看到，“显然的过度反应与反应不足出现非正常情况的概率大致相同”很好地描述了现存的非正常现象。其二，更重要的是，如果长期收益出现非正常性的频率极高，高得无法归因于偶然性，则非正常性在过度反应与反应不足之间的平均分布就是市场有效性的巨大胜利了。然而，我们会发现，长期非正常收益对于所采用的方法是很敏感的。当采用了不同的预期（正常）收益模型，或者当用不同的统计方法来度量的时候，他们就会减少或者消失。因此，即使是一个个单独地看，大多数的长期非正常收益也能合理地归因于
5、偶然性。进行关于长期收益研究的全盘展望的一个问题是，他们很少测试市场有效性的具体替代品。替代假定，即市场无效性，是模糊的。这一点难以让人接受。和所有模型一样，市场有效性（价格完全反应可获得的信息）对于价格信息的描述是有缺陷的。但是，根据标准的科学规则，市场有效性只能被一个更好的具体的价格形成模型所替代，而这个模型本身可能会被实验测试所推翻。任何替代模型都是一项让人望而却步的任务。它必须详细说明形成过程中的种种偏差，这些偏差导致那些投资者们对一些类型的事件反应不足，而对另一些则反应过度。与简单的市场有效性相比，该替代模型还必须能更好地解释所观察到的结果；即，非正常收益的期望值为零，但偶然会导致向
6、零（非正常现象）两端的偏离。关于非正常现象的文献资料并没有就具体的市场有效性替代达成一致，因此，为了使得研究不至于中断，我假定，合理的替代必须在过度反应与反应不足之间任选其一。使用这种观点，在第一部分我回顾了现有的研究，但没有质疑这些研究的推论。我的结论是，总体看，关于长期收益的文章并没有将过度反应或反应不足视为主导现象。但是，市场有效性所做的关于两者发生概率是随机的预测还是相当站得住脚的。两篇近期的论文，Barberis，Shleifer与Vishny(1996)以及Daniel，Hirshleifer与Subramanyam (1997)，提出了包含过度反应与反应不足的行为模型。这些模型都
7、提到了可以驳倒那些假说，这是对于他们而言是件添彩的事情。在第二部分我要说，这两种行为模型对于他们试图解释的非正常现象而言表现不错，这一点并不出人意料。但是，其他的非正常现象却令人尴尬了。问题在于，两种模型都预测，作为对长期事前非正常收益的反应，会出现时候收益反转。事实上，事后收益继续出现的频率几乎与反转一样与这两种行为模型相比，这一结果更符合市场有效性。第三部分考察了在进行关于长期收益的推断时出现的一些问题。最重要的是一种不可避免的坏模型问题。市场有效性必须与预期（正常）收益模型结合起来进行测试，并且，所有的模型在描述平均收益时都出了问题。坏模型问题无处不在，但在长期收益上最为严重。原因在于，
8、预期收益的坏模型错误随收益期限的增长而增加，其速度超过随收益波动性增加的速度。第三部分还认为，理论与统计学考察都说明，关于长期收益的正式推论应该依据的是短期非正常收益的平均值或总和（AAR或CAR），而不是目前流行的买进-持有非正常收益（BHAR）。在对长期收益研究进行分类时，第一部分与第二部分并没有对他们的推论提出质疑。对于各研究的剖析见于第四部分。底线是，来自长期收益研究的驳斥市场有效性的证据是脆弱的。用来度量非正常收益的方法的合理变化常常暗示，表面上的非正常收益不过是方法论错觉而已。一 过度反应与反应不足：概览最早研究长期收益非正常性的论文中就包括了DeBondt与Thaler(1985
9、)的论文。他们发现，在按过去3-5年间的收益将股票进行排序的时候，过去挣钱的股票常常是将来亏钱的，反之亦然。他们将这些长期受益反转归因于投资者的过度反应。在形成期望的时候，投资者过度重视公司的历史业绩，但对业绩常常是平均反转的这一事实重视不足。DeBondt与Thaler似乎认为，对于过去的信息的过度反应是Kahneman与Tversky（1982）的行为决策论的普遍预测。因此，可以将过度反应视为市场有效性的行为金融学替代的一种预测。然而，在很大程度上，关于非正常性的文献资料尚未接受替代假设的说法。一个例外是Lakonishok，Shleifer与Vishny（1994）。他们认为，与股票价格
10、有关的那些比例是过去业绩的指针。收入价格比（E/P）、现金价格比（C/P）以及账面市值比（BE/ME）高的公司过去的收入增长常常比较低，而收入价格比（E/P）、现金价格比（C/P）以及账面市值比（BE/ME）低的公司过去的收入增长常常比较好。由于市场对于过去的增长反应过度，因此，当收入增长平均反转的时候市场会措手不及。结果，收入价格比（E/P）、现金价格比（C/P）以及账面市值比（BE/ME）高的股票（过去业绩比较差的）未来收益就会比较高，而收入价格比（E/P）、现金价格比（C/P）以及账面市值比（BE/ME）低的股票（过去业绩比较好的）未来收益就会比较低。我还将初次公开发行的股票（初次公开发
11、行的股票）【Ritter (1991)，Loughran与Ritter (1995)】与增发股票（增发股票）【Loughran与Ritter(1995)，Spiess与Affleck-Graves (1995)】归入过度反应一类。Mitchell与Stafford (1997)指出，增发股票在发行之前的三年里收益很好。似乎可以有把握地认为，这些高收益反应了比较高的收入。似乎还可以有把握地认为，初次公开发行的股票在公开发行的时候能有很好的历史收益表现。如果市场不明白收入增长常常会平均反转，则股票发行（IPO或SEO）之时的股价就太高了。如果市场只能慢慢地意识到自己的错误，则对于过去收入增长的过度
12、反应就只能在未来慢慢矫正。最后，Dharan与Ikenberry (1995)认为，最近刚刚在纽约证券交易所或全美证券交易所上市的公司会出现上市后长期负非正常收益，这是过度反应的结果。公司将自己的股票上市，以利用市场对于自己近期良好业绩的过度反应。如果显然的过度反应是长期收益研究得出的普遍结果，则市场有效性就完了，就会被DeBondt与Thaler (1985)的行为学替代模式所取而代之。事实上，显然的过度反应也几乎同样频繁。在收益公告发布的一年之后股价似乎才会对其作出反应【Ball与Brown (1968)，Bernard与Thomas (1990)】。这是反应不足事件的一个老证据了。较新一
13、些的证据是Jegadeesh与Titman (1993)指出的惯性效应；过去一年收益高的股票在未来的三到六个月里常常会有较高的收益。最近的另一些事件研究也产生了暗示反应不足的长期事后非正常收益。Cusatis，Miles与Woolridge (1993)发现了分拆与被分拆的公司会出现正事后非正常收益。他们将这一结果归因于一种可能性的增加，即，在分拆之后，母公司与被分拆的子公司都可能成为合并对象以及溢价之受者。Desai与Jain(1997)以及 Ikenberry，Rankine与Stice (1996)发现，分股的公司在分股之前与之后会经历长期正非正常收益。他们将分股后收益归因于市场对以分股
14、为标志的正面消息的反应不足。Lakonishok与Vermaelen (1990)发现，在公司为其股票投标的时候会出现正长期事后非正常收益。Ikenberry，Lakonishok与Vermaelen (1995)观察到，公开市场的股份回购也有类似结果。这两种情况下，对于股份回购所反映的关于未来业绩的正面信号，市场的反应不足。最后，Michaely，Thaler与Womack (1995)发现，对于股息停发这个负面消息与初次发行这个正面消息，股价似乎都反应不足。有一些长期收益非正常现象很难归类。例如，Asquith(1983)以及Agrawal，Jaffe与Mandelker (1992)发现
15、，并购发生之后，并购方公司会出现负长期非正常收益。这或许可归因于市场对于糟糕的投资决策的反应不足【Roll (1986)】，或者是市场对于并购发生之前并购方公司一贯的良好业绩的反应过度【Mitchell与Stafford (1997)对此有评述】。Ikenberry与Lakonishok (1993)发现，参与代理权争夺的公司会出现负事后非正常收益。一种说法是，对于代理权争夺之前这些公司的糟糕业绩，股价的反应不足。但另一种说法认为，代理权争夺反映着某事可能会发生变化，而价格对于该信息作出了过度反应。在对一些非正常现象归类时出现了模糊性，并且，上述回顾必定是不完整的，鉴于此，我不会将反应不足与反
16、应过度之研究逐个数过来。重点是关于这两者中哪一个是市场有效性的行为替代，这些文献资料没有明显倾向性。行为金融研究者并没有忽略这一点，他们对这一问题如是确认：希望未来的研究会帮助我们弄明白为何在有些情况下市场会反应过度而在另一些情况下则反应不足？-Michaely，Thaler与Womack (1995,606页)。市场有效性假说提供了关于这一问题的简单回答偶然性。具体地说，非正常收益的预期值为零，但是，偶然性导致了明显的非正常现象，这些非正常现象平均分配于过度反应与反应不足。长期收益非正常现象的证据如此有分量，以至于即便在没有能同时反应不足与过度反应的替代假说的情况下，市场有效性也不再是一个可
17、信的有效模型，确乎如此吗？我对这一问题的答案是“不”，原因有三。首先，我怀疑这些文献资料呈现的是随机的事件取样。引人注目的结果会得到更多的关注，而这就会诱惑人们去发现这些结果。发掘非正常现象是一种令人满意的工作，这一点体现在一个事实上，即，关于非正常性的文献资料对于替代假说问题表现出了极低的敏感性。这些作者们在看不同事件的时候，常常满足于弄清楚它们是过度反应还是反应不足，并且很乐于推断，这两种根据都是对市场有效性假说的驳斥。第二，一些表面的非正常现象可能是理性资产定价引起的。Fama与French（1996）发现，DeBondt与Thaler (1985)的长期收益反转以及Lakonishok
18、，Shleifer与Vishny (1994)的反转收益都可以用多因素资产定价模型描述。一言以蔽之，长期亏钱的股票的收益反转似乎与风险溢价有关，该风险溢价可以解释它们为什么具有比长期挣钱的股票更高的未来平均收益。Fama与French（1996）讨论了关于他们的多因素模型的争论，但是，他们的结果就足以诠释很重要的一点：关于市场有效性的推论对于对预期收益的假定模型比较敏感。最后，但最重要的是，如果长期收益非正常性的发生十分频繁，频繁得不可能归因于偶然性，则其在过度反应与反应不足之间的大致平均分配就不足以成为市场有效性的支持。然而，第四部分认为，即便是一个个单独地看，大多数非正常收益都是不太确定的
19、。当人们使用合理的替代方法来衡量它们的时候，它们常常会消失。二 反应不足与过度反应的行为模型在逐个考察长期收益研究之前，我首先要看一看两种行为模型，以说明投资者的判断偏差如何会导致对于某些事件的过度反应以及对于另一些事件的反应不足。这两种行为模型是由Barberis，Shleifer与Vishny (BSV 1996)以及 Daniel，Hirshleifer与Subramanyam (DHS 1997)在最近提出的。BSV模型依据的是两种判断偏差的认知心理证据。（1）Kahneman与Tversky (1982)的代表性偏差：人们过于重视数据中最近出现的模式，过于不重视导致这些数据产生的组群
20、的特性。（2）保守主义，被认为是由Edwards（1968）提出的：在面对新证据时，模型的更新是缓慢的。在BSV为了描述这两种偏差而提出的股价模型中，收入是偶然性的，但投资者们错误地认为存在两种收入区。在投资者认为可能性更大的A区，收入是平均反转的。当投资者们认为A区会持续的时候，股价对于收入的变化就会反应不足，因为投资者们错误地认为变化可能是转瞬即逝的。当这种期望未被之后的收入证实的时候，股价就会对早前的收入作出滞后反应。在投资者们认为可能性较小的B区，同样的收入变化迹象会导致投资者们认为公司的收入在形成某种走向。一旦投资者们相信B区的走向，他们就会错误地区推断这种走向，而股价就会反应过度。
21、由于收入是偶然的，因此，过度反应会被未来的收入所揭穿，从而导致长期收益的反转。BSV模型中的A区是由股票收益的短期惯性之证据【Jegadeesh与Titman (1993)】以及股价对于收入公告的滞后短期反应之证据【Ball与Brown (1968), Bernard与Thomas (1990)】促成的。B区的目的是解释DeBondt 与Thaler (1985)的长期受益反转，以及Lakonishok，Shleifer与Vishny(1994)的反向投资策略收益。该模型在其他非正常收益上表现如何呢？B区预测，长期非正常收益会出现反转。具体地说，持续的长期事前收益是市场过度反应的证据，而这种过
22、度反应最终会在事后收益中得到矫正。除了DeBondt与Thaler(1985)以及Lakonishok，Shleifer与Vishny (1994)之外，其他符合该预测的事件是增发股票【Loughran与Ritter (1995), Mitchell与Stafford (1997)】、新股上市【Dharan与Ikenberry (1995)】以及并购中并购方公司的收益【Asquith (1983)】。所有这些事件有一个共同特点，即在事前会出现正长期非正常收益，在事后会出现负非正常收益。但是，长期收益反转并非标准。有些事件会出现长期事后非正常收益，并且其表现与短期事前收益相同。这些事件包括股息启
23、动与股息停发【Michaely，Thaler与Womack (1995)】、拆股【Ikenberry，Rankine与Stice(1996)，Desai与Jain (1997)】、代理权竞争【Ikenberry与Lakonishok (1993)】以及分拆【Miles与Rosenfeld (1983)，Cusatis，Miles与Woolridge(1993】。简言之，BSV模型对于其旨在解释的那些非正常现象而言表现非常好，这一点并不出人意料。但是，它对于长期收益反转的预测未能描述文献资料中记录的那林林总总的长期收益。整体看，关于长期收益的文献资料似乎更符合市场有效性的预测。这种预测认为，长期
24、收益继续与长期收益反转是具有相同概率的偶然性结果。DHS模型与BSV模型的行为基础不同。DHS模型中的投资者有消息灵通的，也有不灵通的。消息不灵通的投资者会有判断偏差。但是，股价是消息灵通的投资者决定的，而他们有两种偏差：过度自信与自我归因偏差。过度自信导致他们夸大自己关于股票价值的私人信息的准确性。由于自我归因偏差，他们会对股票价值的公共信号重视不足，特别是当公共信号与私人信号发生冲突的时候。对于私人信息的过度反应与对于公共信息的反应不足常常导致股票收益的短期继续性，但当公共信息最终压倒行为偏差的时候，就会导致长期反转。因此，尽管依据的是不同的行为前提，但DHS的预测与BSV的预测是相似的，
25、并且，DHS模型与BSV模型实验的成功与失败之处也相同。这最后一点同样适用于Hong与Stein（1997）的模型。DHS对于所谓的选择性事件有特殊预测。这些选择性事件是为了利用公司股票的错误定价而发生的事件。例如，在公司股价过高的经理们宣布新股发行，在股价过低的时候回购股份。这种公共信号导致即刻的价格反应，能吸收一些错误定价。但是，在DHS模型中，公告期价格反应是不完整的，因为消息灵通的投资者们对自己关于股票价值的先入为主的想法过度重视。（BSV模型中的保守主义偏差会导致类似结果。）最终，当更多的公共信息确证了事件公告所暗示的信息的时候，错误定价就会被完全吸收。因此，对于选择性事件的整体预测
26、是具有惯性的；事件公告之后的股票收益常常与公告期收益常常具有同样的迹象。DHS关于选择性事件的预测经得起数据的测试吗？表1总结了重要的长期收益研究中的短期公告收益与长期公告收益的表现。除了收入公告之外，所有这些事件都似乎是选择性的。如DHS所预测的，对于增发股票、股息启动与股息停发、股份回购、拆股与分股而言，公告与公告后收益具有相同迹象。但是对于新股上市与代理权竞争而言，公告与公告后收益的表现相反，并且并购中的并购方公司的负事后收益发生之前并不会出现负公告收益。最让DHS预测尴尬的是，在初次发行的股票的长期负事后收益（首次长期回报异常）出现之前，会有长达几个月的事后正收益。最后，鉴于金融学理论
27、分支显然的独创性以及那些论认知心理学家们所发现的显然判断偏差【DeBondt与Thaler（1995）】的长篇大论，我们可以有把握地预言，我们很快就会看到一系列的行为模型，这些模型或相互组合，或相互调和之后就能解释具体的非正常收益。我的看法是，对任何新模型都应当判断一下，它对于全局的解释如何。问题应该是：新模型是不是提出了可以进行驳斥的预测，这些预测比市场有效性能更好地描述种种非正常收益？就现存的行为模型而言，我对于这个问题的回答（可能大家已经预料到）是肯定的“不”。现在剩下的主要任务是对长期收益非正常现象进行逐个考察，看看它们是不是名副其实。我们先讨论长期收益测试中浮现出的一些普遍问题，以此
28、作为铺垫。三 从长期收益中得出推断Fama（1970）强调说，市场有效性必须与期望（正常）收益模型一起进行测试。问题是，所有的期望收益模型都是对于取样期内平均收益的系统性模式的不完整描述。因此，有效性测试总是被坏模型问题破坏。在关注短期收益窗（几天）的事件研究中，坏模型问题并不严重。因为日期望收益近似于零，因此对非期望（非正常）收益的估值影响甚微。但是，随着收益期的增长，问题就变得越来越严重了。每月产生x%的假非正常平均收益的坏模型问题在累计月非正常收益（CARs）中最终会影响统计。原因在于，当把月数相加的时候，CAR的均值呈N增长，但CAR的标准差呈N1/2增长。在AAR（月非正常收益之平均
29、数）中，定价错误总是为x%，但AAR的标准差呈N-1/2降低。坏模型问题在长期买进持有收益中最为严重，因为在解释短期收益时，买进持有非正常收益要加上（增加）期望收益模型问题。本小节讨论试图限制坏模型问题的各种方法。还要讨论一个相关问题，长期收益测试中的相关收益度量。我认为，理论与数据考虑同样说明，应该采用CAR（或者AARon），而不是BHAR。A 坏模型问题坏模型问题有两类。（1）任何资产定价模型不过是一种模型，因此不能完整地描述期望收益。例如，Sharpe（1964）与Lintner（1965）的CAPM似乎没有描述小股票的期望收益【Banz (1981】。如果事件取样倾向于小型股票，则C
30、APM模型下的风险调整就会产生假非正常收益。（2）即使本来的是真模型，任何取样期都会产生相对于模型预测的系统性偏离，即，偶然原因产生的，该模型特有的平均收益模式。如果事件取样倾向于模型特有的平均收益模式，则即便是使用真的资产定价模型的风险调整也可能出现假非正常收益。限制坏模型问题的一种方法是通过使用特定公司的期望收益模型而避开正式的资产定价模型。例如，FFJR（1969）分股研究使用了市场模型来衡量非正常收益。根据事件期之外的估算，股票收益对于市场收益的回归的截距与斜率被用来估算事件期内股票的期望收益。Masulis (1980)的比较期方法用事件期之外的股票平均收益作为其事件期内的期望收益的
31、估算。与正式资产定价模型不同的是，市场模型与比较期方法会生成特定公司的期望收益估算；即，在估算股票的期望收益时对期望收益的横截面不加限制。因此，这些方法可以用来研究股票价格对于特定公司事件（分股、收入等）的反应。但是，它们不能鉴别平均收益的横截面的非正常性，如Banz（1981）的规模效应，因为这类非正常性必须与平均收益横截面预测对比度量。关于长期收益的研究假定，作为对某事件之反应的股票价格调整是在很长的一段事后期内展开的。对于很多事件而言，出现长期的非正常事前收益是很普遍的。因此，要想选出一个正常期，来估算股票的期望收益或其市场模型参量是有问题的。或许正是因为这个问题，事件研究常常用限制期望
32、收益之横截面的方法来对期望收益进行控制。这些方法的一个优势是，它们不需要进行取样外参数估算。劣势则是，对于期望收益之横截面的限制常常会导致对于平均收益的描述不完善，因此可能导致坏模型问题。例如，一种方法如是估算非正常收益：事件公司收益与非事件公司或投资组合收益之差，这些公司在已知的与平均收益相关的特征上相似。这种配对法希望能控制因为期望收益的差别与取样特有的偶然性平均收益模式所造成的平均收益的公司间变化。例如，根据 Banz（1981）的证据，即，小型股票的平均收益高于CAPM所估计的平均收益，事件股票的非正常收益常常是如是估算的：事件股票的收益与和该事件股票规模相似的非事件股票的收益之差。根
33、据Fama与French（1992）的证据，平均水平的股票收益还和账面市值比（BE/ME）有关，如今，这样估算非正常收益的方法已经很普遍了：将事件股票与规模以及BE/ME相似的非事件股票进行配对。在分析单个的事件研究时，我们会看到，与规模以及账面市值比相似相比，规模的相似可能导致迥异的非正常收益。并且，由于期望收益或平均收益的取样特有模式的原因，规模与账面市值比肯定不能描述所有相关的平均收益的公司间变化。简言之，在长期非正常收益研究中，配对法并非是解决坏模型问题的万用灵药。估算非正常收益的另一种方法是用资产定价模型来估算期望收益。较早的长期非正常收益研究【Jaffe (1974)，Mandel
34、ker (1974)，Asquith (1983)】用CAPM。最近的一些研究用Fama与French的三因素模型（FF（1993）。但是，和所有的资产定价模型一样，CAPM与FF模型都是对平均收益的不完整描述。CAPM的缺点众所周知【FF（1992）】。而FF（1993）显示，他们的三因素模型甚至不能对根据规模与BE/ME构成的投资组合的平均收益提供完整解释，而这是该模型的风险因素试图描述的方面。一言以蔽之，坏模型问题是无法避免的，在长期收益测试中它们更为严重。当我们在第四部分对研究进行逐个回顾的时候，坏模型问题的轨迹就会很明显了。不同的期望收益模型产生不同的长期非正常收益估算。模型的合理变
35、化常常会导致非正常收益的消失。我认为，当这种现象发生的时候，非正常收益就不足以成为反驳市场有效性的证据了。B 收益度量对于测试开展的方式，长期收益研究也很敏感。平均月非正常收益（AAR或CAR）能导致不同于买进-持有非正常收益的推断。考虑不到事件发生之后漫长的时间里事件公司收益的互相关作用就会影响推断。关于这些测试执行的问题会在下面进行讨论。收益度量：理论问题原则上，与市场均衡模型联合进行测试的市场有效性模型明确说明了收益的时间单位。例如，如果模型是从月期望收益的角度来定义均衡的，则月平均收益应该是用来测试市场有效性的度量。为了考察价格在超过一个月的期间是如何反应的，我们可以对取月平均非正常收
36、益的均值（AAR）或总和(CAR)。自FFJR（1969）开始，AAR与CAR就是考察长期收益的常用方法了。对于这种方法的批评是，平均月收益不能准确地度量在事后很长一段时间内持有证劵的投资者的收益。组合短期收入，以获得长期买入-持有（BH）收益能够更好地描述长期投资者的经历。最近一些文章很多测试的都是事后五年内的买入-持有非正常好收益（BHAR）。投资者的经历是有趣的，因此长期BHAR也是有趣的。但是，正式的非正常收益测试要使用估算期望（正常）收益的模型所要求的收益度量。当然，问题在于，离散时间资产定价模型在期望收益相关的间隔时间方面是只字不提的。然而，倾向于短一点的间隔时间至少有三个理论原因
37、。（1） 资产定价模型，如Sharpe（1964）-Lintner（1965）的CAPM以及Merton（1973）的离散时间版，通常以正常收益为假定。对于诸如一个月之类的较短的期间而言，正常性作为近似值更好一些。期间越长，不对称性就越重要。（2） 资产定价模型的实验测试的目的是为了证明在市场有效性测试中可以使用模型。这些实验通常要使用月收益。据我所知，并没有五年期收益的资产定价模型测试。（3） Mitchell与Stafford（1997）指出，BHAR能导致对价格对于事件进行调整的速度产生错误印象。原因在于，BHAR会随着收益期的增长而增长，即使是在事后期并没有出现非正常收益。例如，假定对
38、于事件公司而言事后一年的收益为10%而基准公司的为零，这样，第一年的非正常收益为10%。假定事件公司于基准公司在未来的四年里的收益均为。尽管第一年之后再没有非正常收益，五年后BHAR到了20%，即（1.1*2.0）-（1.0*2.0）。收益度量：统计问题对于长期BHAR而言，AAR与CAR的统计问题也比较少。Barber与Lyon（1997）提出了关于长期收益测试中的推断问题的最全面讨论。【另见Kothari与Warner（1997）。】Barber与Lyon支持BHAR，但是，他们的测试显示，平均月收益（AAR或CAR）的推断问题要小一些。在一篇后续论文里，Barber，Lyon与Tsai（
39、1996）采用了复杂的技术，以矫正BHAR的一些推断问题。但是，他们承认，自己的改良版BHAR方法所产生的推断并不比月AAR或CAR所采用的较为简单的方法更可靠。原因在于，平均月收益规避了组合月收益以获得长期BHAR时出现的问题（例如，极端的不对称性）。Brav（1997）强调，所有现存的从BHAR得出推断的方法，包括Barber，Lyon与Tsai（1996）的方法，都未能针对不同事件的收益之间的互相关性进行全面调整，这种互相关性是用以调整期望收益的模型不能消除的。对于长期BHAR而言，这个问题更为严重，因为更多的公司事件是5年窗的，而不是3日窗的。Brav（1997）提出了一个复杂的调整计
40、划，以适应特例（例如，行业效益所引起的）中长期BHAR的互相关性。但是，常常得不到一个完全的解决办法，因为需要估算的收益协方差大于事件序列观察项的数量。相反，若使用平均月收益，则互相关性问题的完全解决办法早已存在。假定相关的事后期为五年。就每个历月而言，计算在过去五年间发生事件的每一只股票的非正常收益。（非正常收益可以用任何合理方式进行估算，例如，用配对公司资产组合法，或者是正式资产定价模型）。然后，将各股票该历月的非正常收益取一个均值，得到过去五年里有事件的股票组合在该月的非正常收益。重新组建每个月的投资组合。该投资者组合的月非正常收益的事件序列变化准确地描述了期望收益模型未能描述的各事件股
41、票收益之间的互相关。非正常投资组合收益的平均数与变化能用以测试事件发生后五年间事件股票的价格的平均月度反应。该方法还能进行改良，以考虑到投资组合的构成随着时间的变化而发生的变化所造成的投资组合非正常收益的异方差性。这种（改良了的）滚动式投资者法是由Jaffe（1974）首先采用的。本文评审认为，如果因为在机会窗之内公司利用定价错误渔利而造成了一段时间内大量事件的发生，则上面所描述的投资组合法会导致非正常收益被掩饰。例如，Loughran与Ritter（1995）指出，由于特定行业在特定时间里常常会被高估价值，因此，初次公开发行的股票会成堆发行。如果在计算总平均月非正常收益的时候能对所有的月非正
42、常投资组合收益进行同等考虑，则对于投资组合法的这种批评是成立的。但是，如果一个月内的非正常收益就异方差性而进行了调整，则问题就会消失。也就是说，如果它被该月非正常收益的标准差估算加权，并且，随后，通过将标准化了的月非正常收益取平均值，由此得出总非正常收益。更普遍地，可以以任何方式衡量一个月内的投资组合非正常收益，只要这种方式能描述相关的经济学假定。收益度量：价值加权与同等加权在随后的逐个研究回顾中，我们会发现，当对事件公司进行价值加权而不是同等加权的时候，长期事后收益表面的非正常性通常会减少，并且常常会消失。我们可以说，价值加权收益提供了正确的非正常性的观察视点，因为它们能更准确地描述投资者经
43、历的总财富效应。但是，我更关心的是坏模型问题。所有常见的资产定价模型（包括Fama-French（1993）的三因素模型）在解释各种小型股票的平均收益的时候都会出现系统性问题。同等加权投资组合收益更重视小型股票，因此，坏模型问题在同等加权收益的推断方面问题更大。很多读者常说，行为金融学普遍预测，小型股票会出现更严重的错误定价。因此，值得一提的是，第二部分评述的两种行为定价模型都没有出现这种预测。在Barberis等人（1996）的，模型中，定价是由代表性投资者主导的，该模型并没有预测，该投资者的判断偏差在小股票上表现更为严重。在Daniel等人（1997）的模型中，定价是带有判断偏差的信息流通
44、的投资者主导的。消息不灵通的投资者没有这类偏差。因此，如果大型股票更吸引消息灵通的投资者（例如，证劵分析师）的注意，则大型股票的错误定价问题可能更加严重些。更重要的是，认知心理学证据似乎并没有说，不同类型的人会更容易出现判断偏差。影响大学生（大多数认知心理学实验的实验对象）的偏差也一样发生在专家（见Barberis等人的参考资料）身上。因此，作为行为金融学之基础的认知心理学似乎并没有佐证那个旁边的看法，即，小型股票更容易出现错误定价。四 单个研究的可靠性第一部分与第二部分的长期投资研究概览表面上接受了这些论文的结论。现在我要毫无同情心地进行论争了。对长期收益非正常性进行逐个考察之后，我认为大多
45、数研究都是软弱无力的。当对度量方式进行了合理的更改之后，非正常收益常常会消失。初次公开发行的股票与增发股票长期收益非正常现象中，最为惊人的是Loughran与Ritter（1995）的初次公开发行股票（IPO）与增发股票(SEO)研究。他们发现，如果一个人在事件发生之后立刻在每只初次公开发行的股票或增发股票上投资1美元，则五年之后产生的总财富约为采用同样的买入-持有策略的与这些初次公开发行的股票与增发股票规模相同的股票的70%。在Loughran-Ritter的取样期内（1970-1990），初次公开发行的股票与增发股票的长期收益显然是糟糕的。有趣的问题是，这些收益是不是真正的非正常收益，与这
46、些公司在平均收益有关的特点上相似的非事件公司是不是也有这样的收益。在Loughran-Ritter的取样期内，已知与平均股票收益相关的变量包括规模与账面市值比【Fama与French（1992）】以及短期过往收益【Jegadeesh与Titman（1993）】。在Loughran与Ritter的模型中，长期买入-持有收益只在规模上做了控制，因此，其结果可能受到与平均收益具有系统相关性的其他变量的影响。Brav与Gompers（1996）对这种可能性进行了刨根问底的研究。他们比较了初次公开发行的股票的五年BH收益与和初次公开发行的股票规模与账面市值比相似，但没有增发股票与初次公开发行的股票的投资
47、组合的收益。五年期财富的相对值（五年期初次公开发行的股票的BH财富相对于五年期基准的BH财富的比值）从Loughran-Ritter模型的规模基准的0.7到（对基准的规模与账面市值比进行控制之后的）稍高于1.0（即，非正常性消失了）。与此类似，Brav，Geczy与Gompers（1995）发现，增发股票的五年期BH收益和与之在规模与账面市值比上相似的非事件投资组合的近似。Brav（1997）以及Mitchell与Stafford（1997）指出，初次公开发行的股票与增发股票通常是小型的成长型股票。Fama与French（1993）指出，这类股票在1963年之后收益比较低。Brav与Gompe
48、rs（1996）以及Brav（1995）等人的结果随后说明，解释初次公开发行的股票-增发股票非正常性归根结底就成了解释在初次公开发行的股票d-增发股票取样期内小型成长型股票为什么普遍业绩不佳。换言之，如果存在错误定价问题，则错误定价问题并不是初次公开发行的股票-增发股票股票所特有的。Bravo与Gompers（1996）以及Brav等（1995）还发现，当初次公开发行的股票与增发股票是价值加权的时候，无论基准是什么，五年期非正常BH收益就会缩减很多。就初次公开发行的股票而言，对于所有的基准而言，价值加权五年期财富相对值为.86或更高一些，六个基准中的四个财富相对值高于.9。就增发股票而言，所有基准的五年期价值加权财富的相对值为.88或更高一些；六个基准中的三个超过.98。这里传递的信息是，很多初次公开发行的股票与增发股票股票都很小，当取样公司被同等加权的时候，他们对于收益的影响力会很大。这一结果具有普遍性。我们将看到，当用价值加权收益看的时候，表面的非正常性通常会大大缩减。Loughran与Ritter（1995），Brav与Gompers（1996）以及Brav等（1995）没有参与从长期BH收益中得出统计推断这项危险的游戏。他们的推断依据的是平均月
