邵永同，甄博雅

（1.天津商業(yè)大學經濟學院，天津 300134；2.首都經濟貿易大學金融學院，北京 100070）

引 言

中國農產品期貨市場經過三十多年的快速發(fā)展，交易品種不斷增加，交易制度日漸成熟，已成為國際衍生品市場中不可或缺的組成部分。雖然近年來中國農產品期貨市場得到了長足的發(fā)展，合約品種和成交量不斷增加，但仍存在一些不可忽視的問題，如交易者認知偏差導致的市場異象時有發(fā)生等。

作為典型的市場異象之一，動量效應與反轉效應分別由Jegadeesh等[1]和De Bondt等[2]提出，金融市場出現(xiàn)的動量效應與反轉效應動搖了傳統(tǒng)金融學有效市場假說。動量效應表明投資組合的收益率會延續(xù)之前的趨勢，即過去表現(xiàn)較好的投資組合未來收益會繼續(xù)上漲，過去表現(xiàn)較差的投資組合收益會繼續(xù)下降，而反轉效應表明投資組合的價格走勢及收益情況與之前趨勢相反。從有效市場假說角度對這兩種效應進行的解釋并未得到學者們的廣泛認可。有學者從行為金融學視角探索，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實中投資者很難滿足完全理性的假設，投資者受認知水平、心理偏差和歷史收益情況等多種因素影響，在做出投資決策時常常是非理性的。Jegadeesh等[1]、De Bondt等[2]指出，投資者對市場中出現(xiàn)的新信息反應過度導致反轉效應，反應不足導致動量效應。陳智穎等[3]基于行為金融理論總結了導致投資者反應過度與反應不足的相關因素，包括投資者行為偏差、對私人信息和公共信息異質心理反應等。

許多學者對國內外金融市場的動量效應和反轉效應進行大量探索，得出了有益的結論，但期貨市場因具有買空賣空的雙向交易機制，與股票市場存在一定的差異，這是否會導致期貨市場交易者出現(xiàn)不同的交易行為，這些交易行為具有哪些特征，本文通過實證研究剖析我國農產品期貨市場交易者的動量效應和反轉效應，以促進交易者理性交易，并在一定程度上抑制農產品期貨價格異常波動，提高期貨市場交易效率，從而有助于農產品期貨市場更好地服務于我國農業(yè)發(fā)展。

1 文獻綜述

國內學術界針對動量效應及反轉效應的研究主要集中于股票市場，汪超[4]以滬深300股指期貨上市為時間節(jié)點，發(fā)現(xiàn)股指期貨上市之前，中國股市存在短期動量效應，股指期貨上市之后，中國股市存在長期的動量效應。黃衛(wèi)華[5]則認為，我國股票市場在中期條件下并不存在動量效應。高秋明等[6]的研究發(fā)現(xiàn)，A股市場不存在明顯的月度頻率動量效應，當形成期和持有期相對較短時存在穩(wěn)定的動量收益。

對于我國期貨市場動量及反轉效應的研究相對較少，林樹等[7]以上市時間較長的四個期貨品種為研究對象，認為在我國期貨市場，贏家與輸家組合均存在動量效應，按交易量和持倉量分組后市場動量效應依舊存在。黃卓等[8]選取當年商品期貨中所有38個期貨品種為研究對象，發(fā)現(xiàn)贏家組合表現(xiàn)為反轉效應，輸家組合表現(xiàn)為動量效應，動量組合策略整體表現(xiàn)為反轉效應。周亮[9]選取2016年內交易量較大的14個期貨品種為研究對象，以周收盤價時間序列為樣本進行實證研究，發(fā)現(xiàn)我國商品期貨市場存在明顯的動量效應，將市場價格波動分為牛市和熊市狀態(tài)后，動量效應在這兩種狀態(tài)下依然顯著，且牛市狀態(tài)下動量策略組合的收益更高。曾嘯波[10]的研究則得出我國商品期貨市場存在顯著反轉效應的結論，進一步考慮交易活躍度和市場深度對反轉效應的影響，發(fā)現(xiàn)市場交易活躍度與反轉效應正相關，市場深度與反轉效應負相關。

已有的相關文獻對金融市場中的動量效應和反轉效應存在一定的分歧，其可能的原因是不同研究所選取的期貨品種不同、樣本數(shù)據(jù)所包含的時間跨度也不同，以及在選擇研究對象時，并未對期貨品種進行分類?？紤]到不同期貨品種的交易特征和市場質量有所差異，以及交易者的異質行為特征，本研究聚焦于農產品期貨深入研究市場參與者的心理與行為特征，識別交易者的行為偏差。同時，由于市場異象多歸因于參與者的非理性行為，而市場波動性是量化的指標，故在價格信息的基礎上，增加波動性指標，對我國農產品期貨市場的動量及反轉效應進行研究。本文主要的貢獻有三點：第一，細化期貨品種，專注于我國農產品期貨市場，研究更具針對性。第二，以歷史波動率為依據(jù)對期貨品種進行分組，比較不同組內贏家、輸家及動量策略組合收益的差異，并將期貨市場波動性因素納入動量效應分析。第三，在以往研究的基礎上增加了超長排序期，比較在不同排序期和持有期下不同投資組合收益。

2 數(shù)據(jù)來源及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

選取了中國農產品期貨市場中上市時間較久、較成熟的八個期貨品種為研究對象，包括黃大豆一號、豆粕、強麥、玉米、棉花、白糖、豆油和早秈稻，采用2014年1月至2018年6月的周收盤價為研究樣本數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

2.2 研究方法

2.2.1 樣本數(shù)據(jù)分組

期貨價格波動對交易者確定交易策略具有直接影響。不同波動性的期貨品種，交易者對新的市場信息反應不同，所采用的投資策略也會有所差異，并反映在期貨價格走勢上。期貨價格歷史波動較大時，由于部分交易者缺少過硬的專業(yè)知識和分析能力，很難準確把握期貨價格的變動趨勢，且波動性較大表明潛在收益較好，交易者會表現(xiàn)出更強的投機傾向，對市場中的新信息容易反應過度，進一步推動價格沿原有趨勢變動，表現(xiàn)為期貨市場的動量效應。對于歷史波動率較小的期貨品種，投資者由于認知慣性，認為其未來價格也不會發(fā)生較大波動，對市場新信息反應不足，從而表現(xiàn)出反轉效應。

為避免直接通過價格走勢主觀確定分組而影響研究結果，本文按波動性大小對期貨品種進行分組，從選定的最大排序期即104周，計算期貨品種的歷史價格波動率，并根據(jù)波動率的大小將所有期貨品種等分為兩組。以104周內收益率的標準差作為歷史波動率HV，計算公式如（1）（2）（3）式：

其中，Rt為資產價格的對數(shù)收益率，Rm為對數(shù)收益的均值，n為觀測值個數(shù)，Pt為期貨品種在t周的收盤價。

2.2.2 動量策略構造

根據(jù)Jegadeesh等[1]提出的動量策略構造方法，第一步確定交易周t，交易周前J周為排序期，交易周后K周為持有期。本研究中J、K的取值為1、2、4、8、9、16、30、44、52、69、86、104周，在實證過程中我們還考慮了J、K為3、6、12、23、37的情況，因篇幅所限，未將這些結果列出。將排序期J≤8周定義為短排序期，9≤J≤52周定義為中長排序期，69≤J≤104周定義為超長排序期，以便對不同排序期的結果進行對比分析。

第二步根據(jù)給定的排序期J周，計算過去J周的復合收益率。先計算不同期貨品種的周收益率，見（4）式：

其中，ri，t為期貨品種i在t時刻的周收益率，Pi，t為期貨品種i在t時刻的收盤價。根據(jù)周收益率ri計算排序期J周內復合收益率Ri，t（J），如（5）式：

對計算得出的不同期貨品種在排序期J周內的復合收益率進行排序，將排在前25%的期貨品種作為贏家組合，排在后25%的期貨品種作為輸家組合，做多贏家組合、做空輸家組合為動量策略組合。由于按波動率分組后，每組含有四個期貨品種，所以在分組后計算得出的贏家及輸家組合都含一個期貨品種。

第三步計算持有期K周的收益率。贏家期貨品種在持有期K周后可獲得的收益率為（6）式：

其中，Pw，t為贏家期貨品種w在交易周t的收盤價，Pw，t+K為在持有期K周后的收盤價。同理可得輸家期貨品種的持有期收益率RLK。動量策略組合的收益可由兩式相減得出（7）式：

為便于后續(xù)結果對比，此處統(tǒng)一將計算所得收益轉換為年化收益率。

最后，進行t檢驗，通過移動交易周t0，可得出投資策略組合的不同收益，本文共做了20組，并計算不同結果的均值、標準差和t檢驗值的顯著性。

2.2.3 CAPM模型檢驗

根據(jù)黃卓等[10]的研究，CAPM模型可檢驗動量策略組合能否獲得顯著超額收益，本文以樣本內所有期貨收益率的平均值作為市場收益率rm，t，見（8）式：

其中，ri，t為期貨品種i在t時刻的收益率，Nt為期貨品種的數(shù)量，此處取Nt=8。CAPM模型如（9）式：

其中，rf為無風險利率，此處取2016年1月的一年期國債利率rf=2.3%，rs為交易策略收益率。若系數(shù)α顯著為正，則說明投資策略可獲得超額收益。

3 實證結果及分析

不同排序期和持有期下的贏家組合、輸家組合和動量策略組合的收益如表1至表3所示，其中收益率均為年化收益率。其對應的短排序期、中長排序期與超長排序期下的不同投資組合收益的對比如表4所示。

3.1 短排序期內動量策略收益

表1為短排序期內，波動性不同的期貨品種動量策略組合收益情況。其中排序期J的取值有4個，持有期K的取值有12個，不同排序期與持有期交叉形成48種投資組合。由表1可知，贏家組合W中，波動性大的一組與波動性小的一組投資組合的收益率均大多為正，表明贏家組合整體表現(xiàn)為動量效應。相同持有期內，波動性大的一組贏家組合的收益明顯大于波動性小的一組，顯示波動性大的一組贏家組合動量效應更為明顯。

表1 短排序期動量策略組合收益情況

輸家組合L中，其年收益率也多為正值，說明輸家組合表現(xiàn)為反轉效應，且在較短的持有期內（K≤8周），投資組合的收益幾乎都不顯著。對相同持有期內，波動性大的一組與波動性小的一組輸家組合收益進行對比，未發(fā)現(xiàn)明顯的差異，表明輸家組合所表現(xiàn)出的反轉效應與波動性不存在明顯相關性。

對于動量策略組合W-L，波動性大的一組內，投資組合的收益多為正值，說明市場整體表現(xiàn)為動量效應；而波動性小的一組投資組合則多為負值，顯示市場整體表現(xiàn)為反轉效應。

3.2 中長排序期內動量策略收益

表2為中長排序期內動量策略組合的收益情況，其中排序期J的取值有5個，持有期K的取值有12個，不同的排序期和持有期交叉形成60種投資組合。根據(jù)表2中投資組合的收益情況，不難發(fā)現(xiàn)波動性大的一組中贏家組合W的收益多為正值，表現(xiàn)為動量效應，而波動性小的一組贏家組合的收益則多為負值，表現(xiàn)為反轉效應。輸家組合L與動量策略組合W-L的收益情況與短排序期內所得結論基本一致，即輸家組合多表現(xiàn)為反轉效應，且在較短的持有期內，波動性大的一組與波動性小的一組投資組合收益率的差值較明顯，隨著持有期K的增加，這一差值逐漸減小。波動性大的一組動量策略組合的收益多為正，市場整體表現(xiàn)為動量效應，波動性小的一組則整體表現(xiàn)為反轉效應。

3.3 超長排序期內動量策略收益

表3為超長排序期內動量策略組合的收益情況，其中排序期J的取值有3個，持有期K的取值有12個，交叉形成36個投資組合。

觀察波動性大的一組與波動性小的一組贏家組合W的年收益，與短排序期和中長排序期中所得結論保持一致，即贏家組合的收益多為正值，表現(xiàn)為動量效應，波動性大的一組贏家組合的動量效應更強。輸家組合L與動量策略組合W-L的收益情況與短排序期和中長排序期中所得結論也基本相似。

3.4 投資組合收益綜合分析

為更清晰地比較波動性對動量及反轉效應的影響以及不同排序期內投資組合收益的差異，我們對表1、表2和表3中的投資組合收益進行綜合分析，結果如表4所示。其中包含對表1至表3中投資收益正負情況統(tǒng)計、t檢驗結果顯著情況、顯著收益的均值及最值。表4中所列出的投資組合收益的正負情況，進一步印證了上述不同排序期內市場動量效應和反轉效應的結論。對表4的進一步分析還可得出以下結論。

表2 中長排序期動量策略組合收益情況

表3 超長排序期動量策略組合收益情況

第一，波動性與動量效應或反轉效應呈正相關。比較收益顯著異于零的個數(shù)，如短排序期內贏家組合W，波動性大的一組中有37/44個投資組合的年收益顯著為正，波動性小的一組中僅有4/27個，表明波動性大的一組其動量效應更明顯。同樣對表4中其他投資組合年收益顯著性情況進行比較，發(fā)現(xiàn)波動性大的一組中，收益顯著異于零的投資組合個數(shù)明顯更多，動量或反轉效應就更強。

第二，對比分析動量及反轉效應與排序期的相關性，波動性大的一組，動量策略投資組合W-L顯著收益的均值與最值在短排序期內分別為0.296和0.482，在中長排序期內分別為0.276和0.76，在超長排序期內分別為0.172和0.315，表明在中長排序期內市場動量效應更強。同樣，波動率小的一組動量策略組合收益多為負值，在中長排序期內市場反轉效應更強。

第三，動量策略投資組合W-L的收益由做多贏家組合、做空輸家組合得出，波動性大的一組中，動量策略組合的收益為正，該收益主要來自于贏家組合，反映出波動性大的期貨品種在持有期內雖都表現(xiàn)出價格上漲的趨勢，但贏家組合的上漲程度更高。波動性小的期貨品種則相反，動量策略組合的收益多為負值，輸家組合在持有期內價格上漲程度更高，贏家組合的價格漲幅較低，中長排序期的贏家組合長期來看甚至出現(xiàn)下跌的情形。

4 研究結論及政策建議

4.1 研究結論

按波動性對樣本內農產品期貨品種進行分組，分別計算不同投資策略組合收益情況，揭示波動性對農產品期貨市場動量效應的影響，結論如下：（1）波動率與農產品期貨市場動量效應呈正相關，波動率大的期貨品種動量效應更加明顯，波動率小的期貨品種則表現(xiàn)為反轉效應。隨著持有期的增加，這兩種效應都逐漸減弱，投資組合的收益率逐漸趨于一個較低的穩(wěn)定值。（2）過去表現(xiàn)較好的期貨品種即贏家組合，其歷史波動率越大，投資者越容易對新信息過度反應，動量效應越明顯。而過去表現(xiàn)較差的期貨品種即輸家組合，反轉效應的差異不明顯，表明歷史波動率對市場參與者的投資行為并沒有明顯的影響。（3）CAPM模型檢驗表明，贏家組合與動量策略組合都可以獲得風險補償后的超額收益，而輸家組合的收益僅是對風險的補償。

4.2 政策建議

以上結論證明了我國農產品期貨市場并不滿足于“有效市場”假說，期貨市場的基本功能還需進一步強化，市場參與者的心理與投資行為需要進行有序引導。

第一，對于期貨交易者來說，正是其非理性行為導致了市場異象的發(fā)生，也增加了他們所承擔的交易風險。一方面，交易者應不斷提升專業(yè)知識，提高處理市場信息的能力，以逐漸減少非理性的交易行為。另一方面，通過設立專門的網(wǎng)站、官方小程序等，為交易者提供安全可靠的信息公開渠道，幫助投資者減少信息獲取和篩選的成本，減少“小道消息”對其交易決策的影響。

第二，考慮期貨市場機構交易者和個人交易者結構失衡現(xiàn)象。想方設法提高機構投資者的比重，機構交易者能對市場信息進行科學規(guī)范的分析，并為個人交易者設計合理的交易計劃，在一定程度上抑制市場中因個人交易者的非理性行為引起的價格過度波動。

第三，波動性大的期貨品種表現(xiàn)出更強的動量及反轉效應，這就要求市場監(jiān)管部門能夠及時、準確地捕捉期貨價格的異常波動，對波動性大的期貨品種重點關注，向交易者及時公布市場信息并進行合理引導，以防止異常波動持續(xù)發(fā)生或不斷加重。