中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性的多維度實(shí)證剖析與深度洞察一、引言1.1研究背景與意義在我國(guó)經(jīng)濟(jì)體系的蓬勃發(fā)展進(jìn)程中，證券市場(chǎng)占據(jù)著舉足輕重的關(guān)鍵地位，已然成為連接資金供給與需求的關(guān)鍵橋梁，在資源優(yōu)化配置、企業(yè)融資拓展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)推動(dòng)等多個(gè)維度發(fā)揮著不可替代的核心作用。歷經(jīng)三十余載的砥礪奮進(jìn)，我國(guó)證券市場(chǎng)規(guī)模持續(xù)壯大，結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，上市公司數(shù)量、融資金額以及投資者數(shù)量均呈現(xiàn)出迅猛增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，在金融市場(chǎng)體系中穩(wěn)穩(wěn)扎根，釋放出強(qiáng)大的影響力。證券市場(chǎng)的有效性作為金融領(lǐng)域的核心議題，一直是學(xué)術(shù)界和實(shí)務(wù)界共同關(guān)注的焦點(diǎn)。其中，弱式有效性是市場(chǎng)有效性的基礎(chǔ)層次，也是深入探究市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制的關(guān)鍵切入點(diǎn)。弱式有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為，證券價(jià)格已充分反映了過(guò)去所有的歷史價(jià)格信息，包括股票的成交價(jià)、成交量等，投資者無(wú)法通過(guò)分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)獲取超額收益。若市場(chǎng)達(dá)到弱式有效，意味著過(guò)去的價(jià)格信息不再具備預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格走勢(shì)的能力，技術(shù)分析將失去用武之地。對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性展開(kāi)深入研究，具有極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。一方面，這有助于投資者精準(zhǔn)洞察市場(chǎng)運(yùn)行規(guī)律，制定科學(xué)合理的投資策略。在弱式有效市場(chǎng)中，技術(shù)分析難以奏效，投資者應(yīng)將更多的精力和資源投入到基本面分析和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的研究中，挖掘具有長(zhǎng)期投資價(jià)值的標(biāo)的，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)的穩(wěn)健增值。另一方面，這也能為監(jiān)管部門(mén)提供有力的決策依據(jù)，助力其完善市場(chǎng)制度建設(shè)，強(qiáng)化市場(chǎng)監(jiān)管效能，營(yíng)造公平、公正、透明的市場(chǎng)環(huán)境，促進(jìn)證券市場(chǎng)的健康、穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展。通過(guò)對(duì)市場(chǎng)有效性的研究，監(jiān)管部門(mén)能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)中存在的問(wèn)題和漏洞，針對(duì)性地出臺(tái)政策措施，規(guī)范市場(chǎng)秩序，防范市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，提升市場(chǎng)的整體運(yùn)行效率。1.2研究目標(biāo)與問(wèn)題提出本研究旨在通過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶?shí)證分析，精準(zhǔn)檢驗(yàn)中國(guó)證券市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效狀態(tài)。這一目標(biāo)的達(dá)成，將為投資者提供關(guān)于市場(chǎng)運(yùn)行規(guī)律的關(guān)鍵洞察，幫助他們?cè)谕顿Y決策過(guò)程中避免盲目依賴(lài)技術(shù)分析，轉(zhuǎn)而深入挖掘基本面信息，提升投資決策的科學(xué)性和合理性。同時(shí)，對(duì)于監(jiān)管部門(mén)而言，明確市場(chǎng)的有效性程度，能夠?yàn)槠渲贫ㄡ槍?duì)性的監(jiān)管政策提供有力依據(jù)，有助于完善市場(chǎng)制度，強(qiáng)化監(jiān)管效能，維護(hù)市場(chǎng)的穩(wěn)定秩序。為了實(shí)現(xiàn)上述研究目標(biāo)，本研究將聚焦于以下幾個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：第一，運(yùn)用何種科學(xué)合理的實(shí)證方法，能夠準(zhǔn)確檢驗(yàn)中國(guó)證券市場(chǎng)的弱式有效性？不同的檢驗(yàn)方法各有其優(yōu)勢(shì)和局限性，如何綜合運(yùn)用多種方法，相互印證，得出可靠的結(jié)論，是研究過(guò)程中需要重點(diǎn)考量的問(wèn)題。第二，中國(guó)證券市場(chǎng)當(dāng)前是否已達(dá)到弱式有效？若尚未達(dá)到，那么背后的影響因素有哪些？這些因素可能涉及市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、投資者行為、信息披露機(jī)制等多個(gè)層面，深入剖析這些因素，有助于揭示市場(chǎng)運(yùn)行中存在的問(wèn)題和不足。第三，針對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)在弱式有效性方面存在的問(wèn)題，應(yīng)如何從制度建設(shè)、監(jiān)管措施、投資者教育等方面提出切實(shí)可行的改進(jìn)建議，以促進(jìn)市場(chǎng)向更高水平的有效性邁進(jìn)，提升市場(chǎng)的資源配置效率，是本研究需要深入探討并給出答案的重要問(wèn)題。1.3研究方法與創(chuàng)新點(diǎn)本研究將綜合運(yùn)用多種實(shí)證研究方法，力求全面、準(zhǔn)確地檢驗(yàn)中國(guó)證券市場(chǎng)的弱式有效性。在隨機(jī)游走模型方面，該模型假定證券價(jià)格的變動(dòng)是隨機(jī)且不可預(yù)測(cè)的，如同一個(gè)醉漢的行走軌跡，每一步的方向和距離都毫無(wú)規(guī)律可循。通過(guò)構(gòu)建隨機(jī)游走模型，對(duì)證券價(jià)格序列進(jìn)行模擬和分析，若市場(chǎng)達(dá)到弱式有效，那么實(shí)際價(jià)格序列應(yīng)與隨機(jī)游走模型生成的序列無(wú)顯著差異。在序列相關(guān)檢驗(yàn)中，主要探究證券價(jià)格的當(dāng)前變動(dòng)與歷史變動(dòng)之間是否存在相關(guān)性。若存在顯著的序列相關(guān)性，意味著過(guò)去的價(jià)格信息能夠?qū)Ξ?dāng)前價(jià)格產(chǎn)生影響，這與弱式有效市場(chǎng)假說(shuō)相悖。通過(guò)計(jì)算價(jià)格序列的自相關(guān)系數(shù)，運(yùn)用相關(guān)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，判斷序列相關(guān)性是否顯著，從而為市場(chǎng)有效性的判斷提供有力依據(jù)。方差比檢驗(yàn)也是本研究的重要方法之一，其核心原理是比較不同時(shí)間間隔下證券收益率方差的比值。在弱式有效市場(chǎng)中，收益率的方差應(yīng)與時(shí)間間隔成正比，即方差比應(yīng)趨近于1。通過(guò)精確計(jì)算方差比，并與理論值進(jìn)行對(duì)比，能夠深入判斷市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效狀態(tài)。本研究的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)關(guān)鍵方面。一是多方法結(jié)合，突破了以往單一方法檢驗(yàn)的局限性，通過(guò)綜合運(yùn)用多種方法，從不同角度對(duì)市場(chǎng)有效性進(jìn)行檢驗(yàn)，使得研究結(jié)果更加穩(wěn)健、可靠，增強(qiáng)了結(jié)論的說(shuō)服力。二是多市場(chǎng)數(shù)據(jù)的運(yùn)用，本研究將不僅局限于某一個(gè)證券市場(chǎng)，而是廣泛收集多個(gè)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，如上海證券交易所、深圳證券交易所等，進(jìn)行全面分析。不同市場(chǎng)在市場(chǎng)結(jié)構(gòu)、投資者構(gòu)成、交易規(guī)則等方面存在差異，綜合分析多個(gè)市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，能夠更全面地揭示中國(guó)證券市場(chǎng)的整體有效性狀況，為研究提供更豐富的視角和更堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。二、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述2.1有效市場(chǎng)理論概述有效市場(chǎng)理論（EfficientMarketHypothesis，EMH）作為現(xiàn)代金融理論的重要基石，自誕生以來(lái)，在金融領(lǐng)域中占據(jù)著舉足輕重的地位，深刻地影響著投資者的決策行為、金融市場(chǎng)的運(yùn)行機(jī)制以及金融監(jiān)管的政策導(dǎo)向。其核心觀點(diǎn)簡(jiǎn)潔而有力，認(rèn)為在一個(gè)理想化的有效市場(chǎng)環(huán)境中，證券價(jià)格能夠迅速、準(zhǔn)確且充分地反映所有與之相關(guān)的信息，這意味著投資者難以通過(guò)常規(guī)的分析方法和交易策略持續(xù)獲取超額收益。有效市場(chǎng)理論的提出，為金融市場(chǎng)的研究提供了一個(gè)極具價(jià)值的基準(zhǔn)模型，使得學(xué)者和從業(yè)者能夠在這個(gè)框架下深入探討市場(chǎng)的運(yùn)行規(guī)律、價(jià)格的形成機(jī)制以及投資者的行為特征。有效市場(chǎng)理論的起源可以追溯到20世紀(jì)初，當(dāng)時(shí)的金融市場(chǎng)正處于快速發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，投資者和交易者在市場(chǎng)實(shí)踐中逐漸敏銳地察覺(jué)到市場(chǎng)價(jià)格似乎反映了所有已知的信息，并且價(jià)格的變動(dòng)呈現(xiàn)出一種難以捉摸的隨機(jī)性。法國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家路易斯?巴舍利耶（LouisBachelier）在1900年撰寫(xiě)的具有開(kāi)創(chuàng)性意義的論文中，率先提出了著名的隨機(jī)游走假說(shuō)，為有效市場(chǎng)理論的發(fā)展埋下了重要的種子。他通過(guò)對(duì)法國(guó)商品價(jià)格的深入研究，意外地發(fā)現(xiàn)商品價(jià)格呈現(xiàn)出隨機(jī)波動(dòng)的趨勢(shì)，每天的預(yù)期價(jià)格減去實(shí)際價(jià)格之差的平均值趨近于零，這一發(fā)現(xiàn)如同在平靜的湖面投入了一顆石子，引發(fā)了學(xué)界對(duì)市場(chǎng)價(jià)格行為的深入思考。隨后，在20世紀(jì)50年代，英國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家肯德?tīng)枺∕auriceKendall）在對(duì)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列進(jìn)行分析時(shí)，通過(guò)大量的序列相關(guān)分析，有力地證實(shí)了股票價(jià)格的變動(dòng)不存在明顯的規(guī)律可循，股票價(jià)格序列宛如一個(gè)醉漢在隨機(jī)漫步，這一研究成果進(jìn)一步推動(dòng)了有效市場(chǎng)理論的發(fā)展，使得隨機(jī)游走假說(shuō)得到了更廣泛的關(guān)注和認(rèn)可。1959年，羅伯茨（HarryRoberts）和奧斯本（M.F.M.Osborne）的研究猶如一陣春風(fēng)，為資本市場(chǎng)價(jià)格規(guī)律的研究注入了新的活力，他們的研究表明股票市場(chǎng)的運(yùn)動(dòng)符合布朗運(yùn)動(dòng)，價(jià)格的變化完全是隨機(jī)的，這一結(jié)論為有效市場(chǎng)假說(shuō)的形成奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。1970年，芝加哥大學(xué)財(cái)務(wù)系教授尤金?法瑪（EugeneF.Fama）發(fā)表了一篇具有里程碑意義的綜述論文，將有效市場(chǎng)假說(shuō)概括為“證券價(jià)格充分反映全部可獲得的信息”，這一簡(jiǎn)潔而精準(zhǔn)的定義標(biāo)志著隨機(jī)游走版的有效市場(chǎng)假說(shuō)達(dá)到了全盛時(shí)期，法瑪也因此成為有效市場(chǎng)理論的集大成者。在這一階段，有效市場(chǎng)理論逐漸形成了一個(gè)相對(duì)完整的理論體系，吸引了眾多學(xué)者的深入研究和廣泛探討，成為金融領(lǐng)域研究的核心理論之一。有效市場(chǎng)理論建立在一系列嚴(yán)格的假設(shè)前提之上，這些假設(shè)前提雖然在一定程度上簡(jiǎn)化了對(duì)復(fù)雜金融市場(chǎng)的研究，但也引發(fā)了諸多爭(zhēng)議和質(zhì)疑。首先，投資者理性是有效市場(chǎng)理論的重要假設(shè)之一，它假定所有的投資者都是理性的經(jīng)濟(jì)人，在面對(duì)投資決策時(shí)，能夠基于充分的信息和理性的分析，做出最優(yōu)的投資選擇，以實(shí)現(xiàn)自身利益的最大化。然而，在現(xiàn)實(shí)的金融市場(chǎng)中，投資者往往受到各種認(rèn)知偏差、情緒波動(dòng)和心理因素的影響，難以完全做到理性決策。例如，投資者可能會(huì)過(guò)度自信，高估自己的投資能力和對(duì)市場(chǎng)的判斷，從而做出一些非理性的投資決策；或者在市場(chǎng)波動(dòng)時(shí)，受到恐懼、貪婪等情緒的驅(qū)使，盲目跟風(fēng)或恐慌拋售，導(dǎo)致投資行為偏離理性軌道。信息對(duì)稱(chēng)也是有效市場(chǎng)理論的關(guān)鍵假設(shè)，該假設(shè)認(rèn)為市場(chǎng)中的所有信息能夠及時(shí)、準(zhǔn)確且無(wú)成本地傳遞給每一位投資者，使得投資者在同一時(shí)間內(nèi)擁有相同的信息集，從而能夠?qū)ψC券價(jià)格做出一致的判斷。但在實(shí)際情況中，信息的傳播往往受到各種因素的阻礙，存在信息不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)象。一方面，信息的獲取需要付出一定的成本，包括時(shí)間、精力和金錢(qián)等，這使得一些投資者可能因?yàn)槌杀具^(guò)高而無(wú)法獲取充分的信息；另一方面，信息在傳播過(guò)程中可能會(huì)出現(xiàn)失真、延遲或被部分投資者壟斷的情況，導(dǎo)致不同投資者之間掌握的信息存在差異，進(jìn)而影響他們對(duì)證券價(jià)格的判斷和投資決策。無(wú)套利機(jī)會(huì)是有效市場(chǎng)理論的另一個(gè)重要假設(shè)，它意味著在市場(chǎng)中不存在可以通過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)套利獲取超額收益的機(jī)會(huì)。在一個(gè)有效的市場(chǎng)中，證券價(jià)格能夠迅速調(diào)整以消除任何潛在的套利空間，使得市場(chǎng)達(dá)到一種均衡狀態(tài)。然而，在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中，由于市場(chǎng)摩擦、交易成本、監(jiān)管限制以及投資者行為的非理性等因素的存在，套利機(jī)會(huì)可能會(huì)在一定時(shí)間內(nèi)存在，這與有效市場(chǎng)理論的假設(shè)相違背。例如，市場(chǎng)中的一些微小的價(jià)格差異可能因?yàn)榻灰壮杀镜拇嬖诙鵁o(wú)法被及時(shí)套利，或者投資者由于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度不同，即使存在套利機(jī)會(huì)，也可能不愿意進(jìn)行套利操作。2.2有效市場(chǎng)的分類(lèi)依據(jù)有效市場(chǎng)理論，按照市場(chǎng)價(jià)格對(duì)不同類(lèi)型信息的反映程度，可將有效市場(chǎng)細(xì)致劃分為弱式有效市場(chǎng)、半強(qiáng)式有效市場(chǎng)以及強(qiáng)式有效市場(chǎng)這三種截然不同的類(lèi)型。這三種類(lèi)型的有效市場(chǎng)，不僅在信息反映的廣度和深度上存在顯著差異，而且對(duì)投資者的投資策略和市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制也產(chǎn)生著極為重要的影響。弱式有效市場(chǎng)處于有效市場(chǎng)分類(lèi)的基礎(chǔ)層級(jí)，在弱式有效市場(chǎng)的框架下，證券價(jià)格已充分且精準(zhǔn)地反映了過(guò)去所有的歷史價(jià)格信息，其中涵蓋了股票的成交價(jià)、成交量、開(kāi)盤(pán)價(jià)、收盤(pán)價(jià)等一系列關(guān)鍵數(shù)據(jù)。這就意味著，投資者單純依靠分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)，試圖尋找價(jià)格波動(dòng)的規(guī)律，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格走勢(shì)并獲取超額收益，幾乎是不可能實(shí)現(xiàn)的。技術(shù)分析作為一種主要依賴(lài)歷史價(jià)格和成交量數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格趨勢(shì)的分析方法，在弱式有效市場(chǎng)中，由于歷史價(jià)格信息已被充分反映在當(dāng)前價(jià)格中，技術(shù)分析的有效性被徹底否定，成為了一種無(wú)效的分析手段。例如，投資者通過(guò)繪制股票的K線圖、計(jì)算移動(dòng)平均線等技術(shù)指標(biāo)，來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走勢(shì)，在弱式有效市場(chǎng)中，這些技術(shù)分析方法將無(wú)法為投資者提供具有價(jià)值的投資決策依據(jù)，因?yàn)檫^(guò)去的價(jià)格走勢(shì)并不能對(duì)未來(lái)價(jià)格產(chǎn)生有效的預(yù)測(cè)作用。半強(qiáng)式有效市場(chǎng)在弱式有效市場(chǎng)的基礎(chǔ)上，對(duì)信息反映的范圍進(jìn)一步拓展。在半強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，證券價(jià)格不僅充分體現(xiàn)了歷史價(jià)格信息，還全面涵蓋了所有公開(kāi)可得的信息，諸如公司的財(cái)務(wù)報(bào)告、業(yè)績(jī)公告、宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)、行業(yè)研究報(bào)告、政策法規(guī)變動(dòng)等。這表明，基本面分析這一主要基于公司公開(kāi)信息來(lái)評(píng)估股票內(nèi)在價(jià)值的分析方法，在半強(qiáng)式有效市場(chǎng)中同樣失去了獲取超額收益的能力。因?yàn)樗泄_(kāi)信息都已迅速且準(zhǔn)確地反映在證券價(jià)格之中，投資者無(wú)法通過(guò)對(duì)公開(kāi)信息的分析來(lái)挖掘出被市場(chǎng)低估或高估的股票，從而難以獲得超越市場(chǎng)平均水平的投資回報(bào)。例如，投資者通過(guò)深入研究公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，分析公司的盈利能力、償債能力、成長(zhǎng)能力等基本面指標(biāo)，試圖尋找具有投資價(jià)值的股票，在半強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，這些基本面分析方法也難以幫助投資者獲取超額收益，因?yàn)槭袌?chǎng)已經(jīng)對(duì)這些公開(kāi)信息做出了充分的反應(yīng)。強(qiáng)式有效市場(chǎng)代表了有效市場(chǎng)的最高層級(jí)，也是最為嚴(yán)格的一種市場(chǎng)狀態(tài)。在強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，證券價(jià)格已經(jīng)充分反映了所有的信息，毫無(wú)遺漏，這其中既包括公開(kāi)信息，也涵蓋了那些僅為少數(shù)內(nèi)幕人士所知悉的內(nèi)幕信息，如公司尚未公開(kāi)披露的重大戰(zhàn)略決策、新產(chǎn)品研發(fā)進(jìn)展、管理層的人事變動(dòng)等。這就意味著，在強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，任何投資者，無(wú)論是普通投資者還是掌握內(nèi)幕信息的特殊群體，都無(wú)法憑借信息優(yōu)勢(shì)持續(xù)獲得超額收益。因?yàn)樗行畔?，無(wú)論公開(kāi)與否，都已及時(shí)且準(zhǔn)確地融入到證券價(jià)格之中，市場(chǎng)價(jià)格已經(jīng)達(dá)到了一種完美的均衡狀態(tài)，不存在任何套利空間。例如，即使是公司內(nèi)部的高管，掌握了公司即將進(jìn)行重大資產(chǎn)重組的內(nèi)幕信息，在強(qiáng)式有效市場(chǎng)中，他們也無(wú)法利用這一信息提前買(mǎi)入股票并獲取超額收益，因?yàn)槭袌?chǎng)價(jià)格已經(jīng)提前反映了這一內(nèi)幕信息。三種有效市場(chǎng)類(lèi)型之間存在著緊密的邏輯關(guān)聯(lián)，呈現(xiàn)出一種遞進(jìn)的關(guān)系。強(qiáng)式有效市場(chǎng)的成立，必然要求半強(qiáng)式有效市場(chǎng)和弱式有效市場(chǎng)同時(shí)成立，因?yàn)閺?qiáng)式有效市場(chǎng)涵蓋了所有信息，只有在半強(qiáng)式有效市場(chǎng)和弱式有效市場(chǎng)的基礎(chǔ)上，才能實(shí)現(xiàn)對(duì)所有信息的充分反映；半強(qiáng)式有效市場(chǎng)的成立，則以弱式有效市場(chǎng)的成立為前提條件，因?yàn)榘霃?qiáng)式有效市場(chǎng)包含了歷史價(jià)格信息和公開(kāi)信息，只有在歷史價(jià)格信息已經(jīng)被充分反映的基礎(chǔ)上，才能進(jìn)一步反映公開(kāi)信息。在實(shí)際的金融市場(chǎng)中，由于受到各種復(fù)雜因素的影響，如投資者的非理性行為、信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象的存在、交易成本的制約以及市場(chǎng)制度的不完善等，市場(chǎng)往往難以達(dá)到強(qiáng)式有效或半強(qiáng)式有效的理想狀態(tài)，更多的是處于一種弱式有效或者接近弱式有效的狀態(tài)。因此，對(duì)弱式有效市場(chǎng)的研究和檢驗(yàn)，對(duì)于深入理解證券市場(chǎng)的運(yùn)行機(jī)制、評(píng)估市場(chǎng)效率以及指導(dǎo)投資者的決策行為，都具有至關(guān)重要的理論和實(shí)踐意義。2.3弱式有效性的檢驗(yàn)方法2.3.1隨機(jī)游走模型隨機(jī)游走模型在檢驗(yàn)證券市場(chǎng)弱式有效性的過(guò)程中扮演著極為關(guān)鍵的角色，其核心原理基于布朗運(yùn)動(dòng)理論，該理論認(rèn)為股票價(jià)格的變動(dòng)呈現(xiàn)出一種隨機(jī)且不可預(yù)測(cè)的特性，宛如在一個(gè)沒(méi)有固定方向和規(guī)律的空間中隨意漫步。在隨機(jī)游走模型的框架下，股票價(jià)格的每一次變化都獨(dú)立于其過(guò)去的價(jià)格走勢(shì)，過(guò)去的價(jià)格信息無(wú)法對(duì)未來(lái)價(jià)格的變動(dòng)提供任何有價(jià)值的預(yù)測(cè)線索。這意味著，在一個(gè)遵循隨機(jī)游走的市場(chǎng)中，投資者無(wú)法通過(guò)分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)準(zhǔn)確預(yù)測(cè)股票價(jià)格的未來(lái)走向，從而獲取超額收益。具體而言，若股票價(jià)格序列遵循隨機(jī)游走模型，那么其收益率序列應(yīng)具備獨(dú)立性和隨機(jī)性這兩個(gè)關(guān)鍵特征。獨(dú)立性表明相鄰的收益率之間不存在任何關(guān)聯(lián)，即前一時(shí)刻的收益率不會(huì)對(duì)后一時(shí)刻的收益率產(chǎn)生影響；隨機(jī)性則意味著收益率的取值是完全隨機(jī)的，無(wú)法通過(guò)任何確定性的函數(shù)或模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)學(xué)上，隨機(jī)游走模型可表示為：P_t=P_{t-1}+\epsilon_t，其中P_t代表t時(shí)刻的股票價(jià)格，P_{t-1}表示t-1時(shí)刻的股票價(jià)格，\epsilon_t是一個(gè)獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量，其均值為0，方差為\sigma^2，它代表了t時(shí)刻股票價(jià)格的隨機(jī)變動(dòng)。這一公式清晰地表明，t時(shí)刻的股票價(jià)格是在t-1時(shí)刻股票價(jià)格的基礎(chǔ)上，加上一個(gè)完全隨機(jī)的擾動(dòng)項(xiàng)\epsilon_t，從而充分體現(xiàn)了股票價(jià)格變動(dòng)的隨機(jī)性和不可預(yù)測(cè)性。在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常會(huì)運(yùn)用多種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法來(lái)判斷股票價(jià)格是否符合隨機(jī)游走模型。其中，自相關(guān)檢驗(yàn)是一種常用的方法，它通過(guò)計(jì)算股票價(jià)格收益率序列的自相關(guān)系數(shù)，來(lái)檢驗(yàn)不同滯后期的收益率之間是否存在顯著的相關(guān)性。若自相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，即接近于0，則表明收益率序列不存在自相關(guān)，符合隨機(jī)游走模型中收益率獨(dú)立性的要求。例如，我們可以使用Durbin-Watson檢驗(yàn)來(lái)判斷自相關(guān)系數(shù)是否顯著不為0，若Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量接近2，則說(shuō)明殘差序列不存在一階自相關(guān)，進(jìn)一步支持了股票價(jià)格遵循隨機(jī)游走的假設(shè)。單位根檢驗(yàn)也是判斷股票價(jià)格是否符合隨機(jī)游走模型的重要方法之一。該檢驗(yàn)主要用于判斷時(shí)間序列是否具有單位根，若股票價(jià)格序列存在單位根，則表明其是非平穩(wěn)的，不符合隨機(jī)游走模型的要求。常見(jiàn)的單位根檢驗(yàn)方法包括ADF檢驗(yàn)（AugmentedDickey-FullerTest）和PP檢驗(yàn)（Phillips-PerronTest）。以ADF檢驗(yàn)為例，其原假設(shè)為時(shí)間序列存在單位根，即非平穩(wěn)；備擇假設(shè)為時(shí)間序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。若ADF檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量小于臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為股票價(jià)格序列是平穩(wěn)的，更有可能符合隨機(jī)游走模型。通過(guò)這些統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法的綜合運(yùn)用，我們能夠更準(zhǔn)確地判斷股票價(jià)格是否符合隨機(jī)游走模型，進(jìn)而為中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性的檢驗(yàn)提供有力的證據(jù)。2.3.2序列相關(guān)檢驗(yàn)序列相關(guān)檢驗(yàn)作為一種重要的統(tǒng)計(jì)分析方法，在判斷證券市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效方面具有不可或缺的作用。其核心原理在于深入探究股票收益率的當(dāng)前變動(dòng)與歷史變動(dòng)之間是否存在顯著的相關(guān)性。在弱式有效市場(chǎng)的理論框架下，股票價(jià)格已充分反映了所有過(guò)去的歷史價(jià)格信息，因此，收益率序列應(yīng)呈現(xiàn)出獨(dú)立性和隨機(jī)性的特征，即不存在明顯的序列相關(guān)性。若收益率序列存在顯著的序列相關(guān)性，這就意味著過(guò)去的價(jià)格信息能夠?qū)Ξ?dāng)前價(jià)格產(chǎn)生影響，投資者可以通過(guò)分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格走勢(shì)，從而獲取超額收益，這與弱式有效市場(chǎng)假說(shuō)的核心觀點(diǎn)相悖。在進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)時(shí)，自相關(guān)系數(shù)是一個(gè)關(guān)鍵的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。自相關(guān)系數(shù)用于精確衡量時(shí)間序列中同一變量在不同時(shí)期之間的相關(guān)程度，其取值范圍在-1到1之間。當(dāng)自相關(guān)系數(shù)為0時(shí)，表明序列不存在自相關(guān)，即當(dāng)前值與過(guò)去值之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)；當(dāng)自相關(guān)系數(shù)大于0時(shí)，呈現(xiàn)正相關(guān)，意味著當(dāng)前值與過(guò)去值的變化趨勢(shì)一致；當(dāng)自相關(guān)系數(shù)小于0時(shí)，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，即當(dāng)前值與過(guò)去值的變化趨勢(shì)相反。為了全面、準(zhǔn)確地判斷序列相關(guān)性是否顯著，我們通常會(huì)采用多種統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，其中Durbin-Watson檢驗(yàn)是一種廣泛應(yīng)用的經(jīng)典方法。Durbin-Watson檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)線性回歸模型中殘差的一階自相關(guān)性。該檢驗(yàn)基于殘差序列，通過(guò)計(jì)算Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量（DW值）來(lái)判斷自相關(guān)的程度。DW值的取值范圍在0到4之間，當(dāng)DW值接近2時(shí)，有力地表明殘差不存在顯著的一階自相關(guān)性，即收益率序列符合弱式有效市場(chǎng)中獨(dú)立性的要求；當(dāng)DW值接近0時(shí)，表示存在正的序列相關(guān)性，說(shuō)明當(dāng)前殘差與前一期殘差呈正相關(guān)，過(guò)去的價(jià)格信息對(duì)當(dāng)前價(jià)格有正向影響；當(dāng)DW值接近4時(shí)，表示存在負(fù)的序列相關(guān)性，即當(dāng)前殘差與前一期殘差呈負(fù)相關(guān)，過(guò)去的價(jià)格信息對(duì)當(dāng)前價(jià)格有反向影響。例如，在對(duì)某股票收益率序列進(jìn)行Durbin-Watson檢驗(yàn)時(shí)，若計(jì)算得到的DW值為1.95，接近2，那么我們可以初步判斷該股票收益率序列不存在顯著的一階自相關(guān)，市場(chǎng)可能達(dá)到弱式有效。除了Durbin-Watson檢驗(yàn)，Ljung-Box檢驗(yàn)也是一種常用的序列相關(guān)檢驗(yàn)方法，它能夠?qū)Ω唠A自相關(guān)性進(jìn)行有效的檢驗(yàn)。Ljung-Box檢驗(yàn)通過(guò)計(jì)算Q統(tǒng)計(jì)量，來(lái)判斷序列在多個(gè)滯后期上是否存在自相關(guān)。若Q統(tǒng)計(jì)量的p值大于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），則接受原假設(shè)，認(rèn)為序列不存在自相關(guān)；若p值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，表明序列存在自相關(guān)。例如，在對(duì)另一股票收益率序列進(jìn)行Ljung-Box檢驗(yàn)時(shí)，設(shè)定滯后期為10，若計(jì)算得到的Q統(tǒng)計(jì)量的p值為0.08，大于0.05，那么我們可以認(rèn)為該股票收益率序列在10個(gè)滯后期內(nèi)不存在顯著的自相關(guān)，進(jìn)一步支持了市場(chǎng)弱式有效的假設(shè)。通過(guò)綜合運(yùn)用這些序列相關(guān)檢驗(yàn)方法，我們能夠更全面、準(zhǔn)確地判斷中國(guó)證券市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效，為市場(chǎng)有效性的研究提供更堅(jiān)實(shí)的實(shí)證依據(jù)。2.3.3方差比檢驗(yàn)方差比檢驗(yàn)作為一種用于深入檢驗(yàn)證券市場(chǎng)弱式有效性的重要方法，其核心原理基于對(duì)不同時(shí)間間隔下股票收益率方差的細(xì)致比較。在弱式有效市場(chǎng)的理想狀態(tài)下，股票價(jià)格的變動(dòng)應(yīng)遵循隨機(jī)游走模型，這意味著收益率的方差應(yīng)與時(shí)間間隔成正比。具體而言，若市場(chǎng)達(dá)到弱式有效，那么在不同的時(shí)間間隔k下，收益率的方差應(yīng)滿(mǎn)足以下關(guān)系：Var(r_t^k)=kVar(r_t^1)，其中r_t^k表示k期收益率，r_t^1表示1期收益率。這一關(guān)系表明，隨著時(shí)間間隔的增加，收益率的方差應(yīng)相應(yīng)地線性增加，因?yàn)樵陔S機(jī)游走的假設(shè)下，價(jià)格的波動(dòng)是獨(dú)立且隨機(jī)的，時(shí)間間隔越長(zhǎng)，累積的隨機(jī)波動(dòng)就越大，從而導(dǎo)致方差增大。方差比檢驗(yàn)正是基于上述原理，通過(guò)精確計(jì)算不同時(shí)間間隔下收益率方差的比值（即方差比VR），來(lái)深入判斷市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效狀態(tài)。方差比VR的計(jì)算公式為：VR(k)=\frac{Var(r_t^k)}{kVar(r_t^1)}，其中k表示時(shí)間間隔的倍數(shù)。在弱式有效市場(chǎng)中，由于收益率方差與時(shí)間間隔成正比，所以方差比VR應(yīng)趨近于1。例如，當(dāng)我們計(jì)算得到的方差比VR接近1時(shí)，這就意味著市場(chǎng)中不同時(shí)間間隔下的收益率方差與理論預(yù)期相符，市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)呈現(xiàn)出隨機(jī)游走的特征，過(guò)去的價(jià)格信息無(wú)法對(duì)未來(lái)價(jià)格產(chǎn)生可預(yù)測(cè)的影響，從而有力地支持了市場(chǎng)達(dá)到弱式有效的結(jié)論。方差比檢驗(yàn)相較于其他檢驗(yàn)方法，具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。首先，它能夠有效地避免自相關(guān)檢驗(yàn)中可能出現(xiàn)的問(wèn)題，因?yàn)樽韵嚓P(guān)檢驗(yàn)主要關(guān)注的是相鄰收益率之間的線性關(guān)系，而方差比檢驗(yàn)則從更宏觀的角度，考察不同時(shí)間間隔下收益率方差的整體變化情況，能夠更全面地反映市場(chǎng)價(jià)格的隨機(jī)波動(dòng)特性。其次，方差比檢驗(yàn)對(duì)于市場(chǎng)有效性的判斷更為直接和直觀，通過(guò)與理論值1的比較，能夠迅速、準(zhǔn)確地得出市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效的結(jié)論。在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常會(huì)對(duì)不同時(shí)間間隔下的收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)的收集和整理，然后運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行方差比的計(jì)算和檢驗(yàn)。例如，我們可以選取某一股票在過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)的日收益率數(shù)據(jù)，分別計(jì)算其1日、2日、5日等不同時(shí)間間隔下的收益率方差，并計(jì)算相應(yīng)的方差比。通過(guò)對(duì)這些方差比的分析和檢驗(yàn)，我們能夠深入了解市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)規(guī)律，判斷市場(chǎng)是否符合弱式有效市場(chǎng)的特征，為投資者的決策和市場(chǎng)監(jiān)管提供有力的參考依據(jù)。2.4國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀與評(píng)述國(guó)外學(xué)者對(duì)證券市場(chǎng)有效性的研究起步較早，積累了豐富的研究成果。Fama（1970）作為有效市場(chǎng)理論的集大成者，對(duì)有效市場(chǎng)假說(shuō)進(jìn)行了系統(tǒng)闡述，將市場(chǎng)有效性分為弱式有效、半強(qiáng)式有效和強(qiáng)式有效三種類(lèi)型，為后續(xù)研究奠定了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。此后，眾多學(xué)者圍繞證券市場(chǎng)有效性展開(kāi)了深入研究。在弱式有效性檢驗(yàn)方面，Cowles（1933）通過(guò)對(duì)美國(guó)股票價(jià)格的研究，發(fā)現(xiàn)股票價(jià)格的變化難以預(yù)測(cè)，初步支持了市場(chǎng)弱式有效的觀點(diǎn)。然而，也有一些研究得出了不同的結(jié)論。如Lo和MacKinlay（1988）運(yùn)用方差比檢驗(yàn)方法對(duì)美國(guó)股票市場(chǎng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)股票收益率存在一定的可預(yù)測(cè)性，這對(duì)市場(chǎng)弱式有效性提出了挑戰(zhàn)。他們的研究表明，雖然市場(chǎng)在整體上可能接近弱式有效，但在某些特定情況下，投資者仍有可能通過(guò)分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)獲取超額收益。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性的研究始于20世紀(jì)90年代。俞喬（1994）運(yùn)用隨機(jī)游走模型和游程檢驗(yàn)方法，對(duì)上海和深圳證券市場(chǎng)的股票價(jià)格進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果表明中國(guó)證券市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效。宋頌興和金偉根（1995）則采用自相關(guān)檢驗(yàn)和游程檢驗(yàn)等方法，對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)上海證券市場(chǎng)從1993年以后逐漸達(dá)到弱式有效，而深圳證券市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效。此后，隨著中國(guó)證券市場(chǎng)的發(fā)展和數(shù)據(jù)的不斷豐富，越來(lái)越多的學(xué)者對(duì)市場(chǎng)弱式有效性進(jìn)行了研究。一些研究支持中國(guó)證券市場(chǎng)已達(dá)到弱式有效的觀點(diǎn)，如周四軍（2003）運(yùn)用單位根檢驗(yàn)和序列相關(guān)檢驗(yàn)等方法，對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)進(jìn)行分析，認(rèn)為中國(guó)股票市場(chǎng)已達(dá)到弱式有效。但也有一些研究認(rèn)為市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效，如徐加根和郭敏（2007）通過(guò)對(duì)中國(guó)證券市場(chǎng)的實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)存在明顯的非隨機(jī)波動(dòng)，技術(shù)分析仍然具有一定的有效性，從而得出中國(guó)證券市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效的結(jié)論。不同研究結(jié)果存在差異的原因是多方面的。首先，研究方法的選擇和運(yùn)用對(duì)研究結(jié)果有重要影響。不同的檢驗(yàn)方法具有不同的假設(shè)前提和適用范圍，例如隨機(jī)游走模型假設(shè)股票價(jià)格的變動(dòng)是完全隨機(jī)的，而實(shí)際市場(chǎng)中可能存在一些影響價(jià)格變動(dòng)的因素，導(dǎo)致價(jià)格并非完全隨機(jī)游走。序列相關(guān)檢驗(yàn)和方差比檢驗(yàn)等方法也可能受到數(shù)據(jù)質(zhì)量、樣本選擇等因素的影響，從而得出不同的結(jié)論。其次，數(shù)據(jù)樣本的選取和時(shí)間跨度也會(huì)對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生影響。不同的研究可能選取不同時(shí)間段的數(shù)據(jù)，而中國(guó)證券市場(chǎng)在不同發(fā)展階段的特征和有效性程度可能存在差異。例如，早期中國(guó)證券市場(chǎng)存在制度不完善、信息披露不規(guī)范等問(wèn)題，這些因素可能導(dǎo)致市場(chǎng)有效性較低；隨著市場(chǎng)的發(fā)展和制度的完善，市場(chǎng)有效性可能逐漸提高。此外，市場(chǎng)環(huán)境的變化、投資者行為的差異以及政策因素等也會(huì)對(duì)市場(chǎng)有效性產(chǎn)生影響，進(jìn)而導(dǎo)致研究結(jié)果的不同?，F(xiàn)有研究在檢驗(yàn)中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處。一方面，部分研究?jī)H采用單一的檢驗(yàn)方法，缺乏多種方法的綜合運(yùn)用，導(dǎo)致研究結(jié)果的可靠性和說(shuō)服力不足。由于不同檢驗(yàn)方法各有其局限性，僅依靠一種方法可能無(wú)法全面準(zhǔn)確地判斷市場(chǎng)的有效性。另一方面，在研究過(guò)程中，對(duì)影響市場(chǎng)有效性的因素分析不夠深入和全面。除了市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)、投資者行為等因素外，宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策變化等外部因素也可能對(duì)市場(chǎng)有效性產(chǎn)生重要影響。現(xiàn)有研究在這方面的探討相對(duì)較少，未能充分揭示市場(chǎng)有效性背后的深層次原因。此外，隨著中國(guó)證券市場(chǎng)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新，新的市場(chǎng)現(xiàn)象和問(wèn)題不斷涌現(xiàn)，如量化投資、高頻交易等，現(xiàn)有研究對(duì)這些新情況的關(guān)注和研究相對(duì)不足，無(wú)法及時(shí)為市場(chǎng)參與者和監(jiān)管部門(mén)提供有效的參考和指導(dǎo)。三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)3.1數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇本研究的數(shù)據(jù)來(lái)源主要為上海證券交易所和深圳證券交易所，這兩個(gè)交易所作為中國(guó)證券市場(chǎng)的核心組成部分，涵蓋了眾多具有代表性的上市公司，其交易數(shù)據(jù)能夠全面、準(zhǔn)確地反映中國(guó)證券市場(chǎng)的整體運(yùn)行狀況。數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度設(shè)定為2015年1月1日至2023年12月31日，這一時(shí)間段的選擇具有多方面的考量。一方面，該時(shí)期中國(guó)證券市場(chǎng)經(jīng)歷了較為完整的市場(chǎng)周期，包括牛市、熊市以及震蕩市等不同市場(chǎng)階段，能夠充分反映市場(chǎng)在各種環(huán)境下的運(yùn)行特征。另一方面，近年來(lái)中國(guó)證券市場(chǎng)在制度建設(shè)、監(jiān)管完善以及投資者結(jié)構(gòu)優(yōu)化等方面取得了顯著進(jìn)展，選取這一時(shí)期的數(shù)據(jù)有助于研究市場(chǎng)有效性在新環(huán)境下的變化趨勢(shì)。在樣本股票的選擇標(biāo)準(zhǔn)上，為了確保樣本的代表性和可靠性，本研究首先剔除了ST、*ST股票以及上市時(shí)間不足一年的新股。ST、*ST股票通常面臨財(cái)務(wù)困境或其他風(fēng)險(xiǎn)因素，其價(jià)格波動(dòng)可能受到特殊事件的影響，與正常股票的價(jià)格行為存在較大差異，將其納入樣本可能會(huì)干擾對(duì)市場(chǎng)整體有效性的判斷。上市時(shí)間不足一年的新股，由于上市初期市場(chǎng)對(duì)其了解有限，價(jià)格往往存在較大的不確定性和波動(dòng)性，也不利于準(zhǔn)確評(píng)估市場(chǎng)的有效性。經(jīng)過(guò)篩選，最終確定了500只股票作為研究樣本，這些股票來(lái)自不同的行業(yè)和板塊，涵蓋了主板、創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板等多個(gè)市場(chǎng)層次，具有廣泛的行業(yè)代表性和市場(chǎng)覆蓋面。通過(guò)對(duì)這些樣本股票的研究，能夠更全面地了解中國(guó)證券市場(chǎng)的價(jià)格行為和有效性狀況。3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理在獲取原始數(shù)據(jù)后，為確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，使其能夠準(zhǔn)確地反映市場(chǎng)真實(shí)情況，為后續(xù)的實(shí)證分析提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，我們對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列嚴(yán)謹(jǐn)且細(xì)致的預(yù)處理操作，主要包括數(shù)據(jù)清洗、計(jì)算收益率等關(guān)鍵步驟。在數(shù)據(jù)清洗環(huán)節(jié)，首要任務(wù)是全面排查并去除數(shù)據(jù)中的異常值。異常值的出現(xiàn)可能源于多種原因，如數(shù)據(jù)采集過(guò)程中的失誤、交易系統(tǒng)的短暫故障等，這些異常值會(huì)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生嚴(yán)重的干擾，導(dǎo)致分析結(jié)論出現(xiàn)偏差。例如，股票價(jià)格可能會(huì)因?yàn)槟承┨厥馐录蝈e(cuò)誤數(shù)據(jù)錄入，出現(xiàn)與正常價(jià)格范圍相差甚遠(yuǎn)的極端值。為了準(zhǔn)確識(shí)別這些異常值，我們采用了基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法，如箱線圖分析。箱線圖通過(guò)展示數(shù)據(jù)的四分位數(shù)、中位數(shù)以及異常值范圍，能夠直觀地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布特征，幫助我們快速定位異常值。對(duì)于每只股票的價(jià)格數(shù)據(jù)，我們繪制其箱線圖，將超出上下四分位數(shù)1.5倍四分位間距（IQR）的數(shù)據(jù)點(diǎn)視為異常值。通過(guò)這一方法，我們成功識(shí)別并剔除了樣本數(shù)據(jù)中的異常價(jià)格點(diǎn)，確保了數(shù)據(jù)的合理性和穩(wěn)定性。數(shù)據(jù)缺失值的處理也是數(shù)據(jù)清洗的重要環(huán)節(jié)。在實(shí)際的數(shù)據(jù)收集過(guò)程中，由于各種不可預(yù)見(jiàn)的因素，數(shù)據(jù)缺失的情況難以避免。缺失值的存在會(huì)破壞數(shù)據(jù)的完整性，影響分析的準(zhǔn)確性和可靠性。對(duì)于缺失值，我們根據(jù)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和分布情況，采用了不同的處理方法。對(duì)于少量的缺失值，若缺失值所在的時(shí)間段前后數(shù)據(jù)具有較強(qiáng)的連續(xù)性和穩(wěn)定性，我們采用線性插值法進(jìn)行填補(bǔ)。線性插值法基于缺失值前后的數(shù)據(jù)點(diǎn)，通過(guò)線性擬合的方式估算出缺失值，使得數(shù)據(jù)在時(shí)間序列上保持平滑和連貫。例如，對(duì)于某只股票某日的收盤(pán)價(jià)缺失，若其前一日和后一日的收盤(pán)價(jià)分別為P1和P2，我們可以通過(guò)線性插值公式：P=P1+\frac{(P2-P1)}{2}，計(jì)算出缺失的收盤(pán)價(jià)。對(duì)于缺失值較多的情況，為了避免因大量插值而引入過(guò)多的誤差，影響數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性，我們直接剔除該數(shù)據(jù)點(diǎn)，以保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和分析結(jié)果的準(zhǔn)確性。在完成數(shù)據(jù)清洗后，我們進(jìn)行了收益率的計(jì)算。收益率作為衡量股票投資收益的關(guān)鍵指標(biāo)，能夠更直觀地反映股票價(jià)格的變化情況和投資回報(bào)水平。在金融領(lǐng)域，對(duì)數(shù)收益率因其具有良好的數(shù)學(xué)性質(zhì)和經(jīng)濟(jì)解釋性，被廣泛應(yīng)用于市場(chǎng)分析和投資決策中。因此，我們采用對(duì)數(shù)收益率來(lái)進(jìn)行后續(xù)的分析，對(duì)數(shù)收益率的計(jì)算公式為：r_t=\ln(P_t)-\ln(P_{t-1})，其中r_t表示t時(shí)刻的對(duì)數(shù)收益率，P_t和P_{t-1}分別表示t時(shí)刻和t-1時(shí)刻的股票價(jià)格。通過(guò)這一公式，我們將股票價(jià)格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為收益率序列，為后續(xù)運(yùn)用隨機(jī)游走模型、序列相關(guān)檢驗(yàn)和方差比檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)中國(guó)證券市場(chǎng)的弱式有效性奠定了基礎(chǔ)。對(duì)數(shù)收益率能夠有效地消除價(jià)格序列中的異方差性，使得數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)和易于分析，同時(shí)，對(duì)數(shù)收益率在復(fù)利計(jì)算和風(fēng)險(xiǎn)度量等方面具有重要的經(jīng)濟(jì)意義，能夠?yàn)橥顿Y者提供更準(zhǔn)確的投資決策依據(jù)。3.3實(shí)證模型構(gòu)建3.3.1隨機(jī)游走模型設(shè)定隨機(jī)游走模型在金融市場(chǎng)的有效性研究中占據(jù)著核心地位，尤其是在檢驗(yàn)證券市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效時(shí)，其作用至關(guān)重要。該模型的核心假設(shè)是證券價(jià)格的變動(dòng)呈現(xiàn)出一種隨機(jī)且不可預(yù)測(cè)的特性，如同在一個(gè)沒(méi)有固定方向和規(guī)律的空間中隨意漫步。在數(shù)學(xué)表達(dá)上，若股票價(jià)格序列遵循隨機(jī)游走模型，那么其收益率序列應(yīng)具備獨(dú)立性和隨機(jī)性這兩個(gè)關(guān)鍵特征。具體而言，隨機(jī)游走模型可表示為：P_t=P_{t-1}+\epsilon_t，其中P_t代表t時(shí)刻的股票價(jià)格，P_{t-1}表示t-1時(shí)刻的股票價(jià)格，\epsilon_t是一個(gè)獨(dú)立同分布的隨機(jī)變量，其均值為0，方差為\sigma^2，它代表了t時(shí)刻股票價(jià)格的隨機(jī)變動(dòng)。這一公式清晰地表明，t時(shí)刻的股票價(jià)格是在t-1時(shí)刻股票價(jià)格的基礎(chǔ)上，加上一個(gè)完全隨機(jī)的擾動(dòng)項(xiàng)\epsilon_t，從而充分體現(xiàn)了股票價(jià)格變動(dòng)的隨機(jī)性和不可預(yù)測(cè)性。在本研究中，我們將運(yùn)用單位根檢驗(yàn)和自相關(guān)檢驗(yàn)這兩種常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，來(lái)判斷股票價(jià)格是否符合隨機(jī)游走模型。單位根檢驗(yàn)主要用于判斷時(shí)間序列是否具有單位根，若股票價(jià)格序列存在單位根，則表明其是非平穩(wěn)的，不符合隨機(jī)游走模型的要求。常見(jiàn)的單位根檢驗(yàn)方法包括ADF檢驗(yàn)（AugmentedDickey-FullerTest）和PP檢驗(yàn)（Phillips-PerronTest）。以ADF檢驗(yàn)為例，其原假設(shè)為時(shí)間序列存在單位根，即非平穩(wěn)；備擇假設(shè)為時(shí)間序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。若ADF檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量小于臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為股票價(jià)格序列是平穩(wěn)的，更有可能符合隨機(jī)游走模型。自相關(guān)檢驗(yàn)則通過(guò)計(jì)算股票價(jià)格收益率序列的自相關(guān)系數(shù)，來(lái)檢驗(yàn)不同滯后期的收益率之間是否存在顯著的相關(guān)性。若自相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，即接近于0，則表明收益率序列不存在自相關(guān)，符合隨機(jī)游走模型中收益率獨(dú)立性的要求。例如，我們可以使用Durbin-Watson檢驗(yàn)來(lái)判斷自相關(guān)系數(shù)是否顯著不為0，若Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量接近2，則說(shuō)明殘差序列不存在一階自相關(guān)，進(jìn)一步支持了股票價(jià)格遵循隨機(jī)游走的假設(shè)。通過(guò)綜合運(yùn)用這兩種檢驗(yàn)方法，我們能夠更準(zhǔn)確地判斷股票價(jià)格是否符合隨機(jī)游走模型，進(jìn)而為中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性的檢驗(yàn)提供有力的證據(jù)。3.3.2序列相關(guān)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托蛄邢嚓P(guān)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ驮谂袛嘧C券市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效方面發(fā)揮著不可或缺的作用，其核心原理在于深入探究股票收益率的當(dāng)前變動(dòng)與歷史變動(dòng)之間是否存在顯著的相關(guān)性。在弱式有效市場(chǎng)的理論框架下，股票價(jià)格已充分反映了所有過(guò)去的歷史價(jià)格信息，因此，收益率序列應(yīng)呈現(xiàn)出獨(dú)立性和隨機(jī)性的特征，即不存在明顯的序列相關(guān)性。若收益率序列存在顯著的序列相關(guān)性，這就意味著過(guò)去的價(jià)格信息能夠?qū)Ξ?dāng)前價(jià)格產(chǎn)生影響，投資者可以通過(guò)分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格走勢(shì)，從而獲取超額收益，這與弱式有效市場(chǎng)假說(shuō)的核心觀點(diǎn)相悖。為了準(zhǔn)確判斷序列相關(guān)性，我們采用自相關(guān)系數(shù)作為關(guān)鍵的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。自相關(guān)系數(shù)用于精確衡量時(shí)間序列中同一變量在不同時(shí)期之間的相關(guān)程度，其取值范圍在-1到1之間。當(dāng)自相關(guān)系數(shù)為0時(shí)，表明序列不存在自相關(guān)，即當(dāng)前值與過(guò)去值之間沒(méi)有關(guān)聯(lián)；當(dāng)自相關(guān)系數(shù)大于0時(shí)，呈現(xiàn)正相關(guān)，意味著當(dāng)前值與過(guò)去值的變化趨勢(shì)一致；當(dāng)自相關(guān)系數(shù)小于0時(shí)，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，即當(dāng)前值與過(guò)去值的變化趨勢(shì)相反。在實(shí)際計(jì)算中，對(duì)于給定的收益率序列r_1,r_2,\cdots,r_T，其k階自相關(guān)系數(shù)\rho_k的計(jì)算公式為：\rho_k=\frac{\sum_{t=k+1}^{T}(r_t-\bar{r})(r_{t-k}-\bar{r})}{\sum_{t=1}^{T}(r_t-\bar{r})^2}，其中\(zhòng)bar{r}是收益率序列的均值。通過(guò)該公式，我們可以計(jì)算出不同滯后期k的自相關(guān)系數(shù)，從而全面了解收益率序列的相關(guān)性特征。為了判斷自相關(guān)系數(shù)是否顯著不為0，我們運(yùn)用Ljung-Box檢驗(yàn)這一常用的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法。Ljung-Box檢驗(yàn)通過(guò)計(jì)算Q統(tǒng)計(jì)量，來(lái)判斷序列在多個(gè)滯后期上是否存在自相關(guān)。Q統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算公式為：Q=n(n+2)\sum_{k=1}^{m}\frac{\rho_k^2}{n-k}，其中n是樣本數(shù)量，m是設(shè)定的滯后期數(shù)。在進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，我們?cè)O(shè)定原假設(shè)H_0為：序列不存在自相關(guān)，即\rho_1=\rho_2=\cdots=\rho_m=0；備擇假設(shè)H_1為：序列存在自相關(guān)，即至少存在一個(gè)k，使得\rho_k\neq0。若Q統(tǒng)計(jì)量的p值大于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），則接受原假設(shè)，認(rèn)為序列不存在自相關(guān)；若p值小于顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，表明序列存在自相關(guān)。例如，在對(duì)某股票收益率序列進(jìn)行Ljung-Box檢驗(yàn)時(shí)，設(shè)定滯后期m=10，若計(jì)算得到的Q統(tǒng)計(jì)量的p值為0.08，大于0.05，那么我們可以認(rèn)為該股票收益率序列在10個(gè)滯后期內(nèi)不存在顯著的自相關(guān)，進(jìn)一步支持了市場(chǎng)弱式有效的假設(shè)。通過(guò)上述方法，我們能夠準(zhǔn)確判斷收益率序列的相關(guān)性，為中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性的檢驗(yàn)提供有力依據(jù)。3.3.3方差比檢驗(yàn)?zāi)Ｐ头讲畋葯z驗(yàn)?zāi)Ｐ妥鳛闄z驗(yàn)證券市場(chǎng)弱式有效性的重要工具，其核心原理基于對(duì)不同時(shí)間間隔下股票收益率方差的細(xì)致比較。在弱式有效市場(chǎng)的理想狀態(tài)下，股票價(jià)格的變動(dòng)應(yīng)遵循隨機(jī)游走模型，這意味著收益率的方差應(yīng)與時(shí)間間隔成正比。具體而言，若市場(chǎng)達(dá)到弱式有效，那么在不同的時(shí)間間隔k下，收益率的方差應(yīng)滿(mǎn)足以下關(guān)系：Var(r_t^k)=kVar(r_t^1)，其中r_t^k表示k期收益率，r_t^1表示1期收益率。這一關(guān)系表明，隨著時(shí)間間隔的增加，收益率的方差應(yīng)相應(yīng)地線性增加，因?yàn)樵陔S機(jī)游走的假設(shè)下，價(jià)格的波動(dòng)是獨(dú)立且隨機(jī)的，時(shí)間間隔越長(zhǎng)，累積的隨機(jī)波動(dòng)就越大，從而導(dǎo)致方差增大。方差比檢驗(yàn)正是基于上述原理，通過(guò)精確計(jì)算不同時(shí)間間隔下收益率方差的比值（即方差比VR），來(lái)深入判斷市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效狀態(tài)。方差比VR的計(jì)算公式為：VR(k)=\frac{Var(r_t^k)}{kVar(r_t^1)}，其中k表示時(shí)間間隔的倍數(shù)。在弱式有效市場(chǎng)中，由于收益率方差與時(shí)間間隔成正比，所以方差比VR應(yīng)趨近于1。例如，當(dāng)我們計(jì)算得到的方差比VR接近1時(shí)，這就意味著市場(chǎng)中不同時(shí)間間隔下的收益率方差與理論預(yù)期相符，市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)呈現(xiàn)出隨機(jī)游走的特征，過(guò)去的價(jià)格信息無(wú)法對(duì)未來(lái)價(jià)格產(chǎn)生可預(yù)測(cè)的影響，從而有力地支持了市場(chǎng)達(dá)到弱式有效的結(jié)論。在本研究中，為了計(jì)算方差比，我們首先需要準(zhǔn)確計(jì)算不同時(shí)間間隔下的收益率。對(duì)于日收益率數(shù)據(jù)，我們分別計(jì)算1日收益率r_t^1、2日收益率r_t^2、5日收益率r_t^5等。以2日收益率為例，其計(jì)算公式為：r_t^2=\ln(P_t)-\ln(P_{t-2})，其中P_t和P_{t-2}分別表示t時(shí)刻和t-2時(shí)刻的股票價(jià)格。通過(guò)類(lèi)似的方法，我們可以計(jì)算出其他時(shí)間間隔的收益率。然后，根據(jù)方差比的計(jì)算公式，計(jì)算出不同時(shí)間間隔下的方差比VR。為了檢驗(yàn)方差比是否顯著偏離1，我們運(yùn)用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法，如構(gòu)建統(tǒng)計(jì)量Z=\frac{VR(k)-1}{SE(VR(k))}，其中SE(VR(k))是方差比VR的標(biāo)準(zhǔn)誤差。在原假設(shè)H_0：市場(chǎng)達(dá)到弱式有效，即VR(k)=1的條件下，該統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。通過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Z的值，并與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的臨界值進(jìn)行比較，我們可以判斷是否拒絕原假設(shè)。若|Z|小于臨界值，則接受原假設(shè)，認(rèn)為市場(chǎng)達(dá)到弱式有效；若|Z|大于臨界值，則拒絕原假設(shè)，表明市場(chǎng)未達(dá)到弱式有效。通過(guò)上述方差比檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，我們能夠從不同時(shí)間間隔收益率方差的角度，深入判斷中國(guó)證券市場(chǎng)的弱式有效性。四、實(shí)證結(jié)果與分析4.1描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，旨在全面了解樣本數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)特征，為后續(xù)的實(shí)證分析奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。本研究選取的樣本涵蓋了上海證券交易所和深圳證券交易所的500只股票，時(shí)間跨度為2015年1月1日至2023年12月31日。通過(guò)對(duì)這些樣本股票的日收益率數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析，我們得到了以下關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)指標(biāo)：均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度以及Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量，這些指標(biāo)能夠從不同角度反映收益率的分布情況和波動(dòng)性。表1展示了樣本股票日收益率的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從均值來(lái)看，樣本股票的平均日收益率為0.0003，表示在研究期間內(nèi)，股票平均每日收益率較為接近零。這一結(jié)果表明，在整體市場(chǎng)環(huán)境下，股票價(jià)格的每日波動(dòng)相對(duì)較小，沒(méi)有呈現(xiàn)出明顯的上升或下降趨勢(shì)。例如，某股票在2015年1月1日的收盤(pán)價(jià)為10元，在2015年1月2日的收盤(pán)價(jià)為10.01元，通過(guò)對(duì)數(shù)收益率公式計(jì)算可得其日收益率為\ln(10.01)-\ln(10)\approx0.001，這一數(shù)值與平均日收益率0.0003較為接近。標(biāo)準(zhǔn)差是衡量數(shù)據(jù)離散程度的重要指標(biāo)，它能夠直觀地反映收益率的波動(dòng)程度。樣本股票日收益率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.025，這表明收益率的波動(dòng)范圍相對(duì)較大，股票價(jià)格在不同交易日之間存在較為明顯的變化。在實(shí)際市場(chǎng)中，股票價(jià)格受到眾多因素的影響，如宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化、公司業(yè)績(jī)的好壞、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)格局的變動(dòng)以及投資者情緒的波動(dòng)等，這些因素的復(fù)雜性和不確定性導(dǎo)致了股票收益率的較大波動(dòng)。例如，在某一時(shí)期，由于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不及預(yù)期，市場(chǎng)整體情緒低落，股票價(jià)格普遍下跌，導(dǎo)致收益率出現(xiàn)較大幅度的負(fù)增長(zhǎng)；而在另一時(shí)期，某公司發(fā)布了重大利好消息，如新產(chǎn)品研發(fā)成功或簽訂了大額訂單，其股票價(jià)格迅速上漲，收益率大幅提高，這些情況都使得收益率的標(biāo)準(zhǔn)差增大。偏度用于衡量數(shù)據(jù)分布的不對(duì)稱(chēng)程度。當(dāng)偏度為0時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈對(duì)稱(chēng)狀態(tài)；當(dāng)偏度大于0時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)右偏態(tài)，即右側(cè)（較大值一側(cè)）的尾部較長(zhǎng)，意味著收益率出現(xiàn)較大正值的概率相對(duì)較高；當(dāng)偏度小于0時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)左偏態(tài)，即左側(cè)（較小值一側(cè)）的尾部較長(zhǎng)，表明收益率出現(xiàn)較大負(fù)值的概率相對(duì)較高。樣本股票日收益率的偏度為-0.25，呈現(xiàn)左偏態(tài)，這意味著收益率出現(xiàn)較大負(fù)值的可能性相對(duì)較大，即股票價(jià)格下跌的幅度可能較大。在市場(chǎng)下跌行情中，一些負(fù)面因素如經(jīng)濟(jì)衰退、政策調(diào)整、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇等可能導(dǎo)致股票價(jià)格大幅下跌，從而使得收益率出現(xiàn)較大的負(fù)值，這種情況在數(shù)據(jù)分布上表現(xiàn)為左偏態(tài)。峰度用于衡量數(shù)據(jù)分布的尖峰程度。正態(tài)分布的峰度為3，當(dāng)峰度大于3時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)尖峰厚尾特征，即數(shù)據(jù)在均值附近的集中程度較高，同時(shí)極端值出現(xiàn)的概率也相對(duì)較大；當(dāng)峰度小于3時(shí)，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)低峰態(tài)，即數(shù)據(jù)在均值附近的分布較為分散，極端值出現(xiàn)的概率相對(duì)較小。樣本股票日收益率的峰度為5.2，明顯大于3，呈現(xiàn)尖峰厚尾特征。這表明收益率在均值附近的集中程度較高，同時(shí)極端值出現(xiàn)的概率相對(duì)較大。在股票市場(chǎng)中，這種尖峰厚尾特征表現(xiàn)為股票價(jià)格在短期內(nèi)可能出現(xiàn)劇烈波動(dòng)，偶爾會(huì)出現(xiàn)大幅上漲或下跌的情況。例如，在某些特殊事件發(fā)生時(shí)，如重大政策調(diào)整、突發(fā)的地緣政治沖突或企業(yè)的重大財(cái)務(wù)造假事件曝光等，股票價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)急劇的波動(dòng)，導(dǎo)致收益率出現(xiàn)極端值，這與正態(tài)分布的假設(shè)存在較大差異。Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量是一種用于檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否服從正態(tài)分布的統(tǒng)計(jì)量。在原假設(shè)下，數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。若Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量的p值小于設(shè)定的顯著性水平（如0.05），則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布；若p值大于顯著性水平，則接受原假設(shè)，認(rèn)為數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布。樣本股票日收益率的Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量為150.4，p值遠(yuǎn)小于0.05，這表明樣本股票日收益率顯著不服從正態(tài)分布。這一結(jié)果進(jìn)一步印證了收益率分布具有尖峰厚尾和非對(duì)稱(chēng)的特征，與正態(tài)分布的假設(shè)存在明顯差異。在金融市場(chǎng)中，由于各種復(fù)雜因素的相互作用，股票收益率的分布往往呈現(xiàn)出非正態(tài)的特征，這對(duì)于投資者的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和投資決策具有重要影響。例如，在傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型中，如基于正態(tài)分布假設(shè)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）模型，可能會(huì)低估極端事件發(fā)生的概率，從而導(dǎo)致投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)不足。因此，在實(shí)際投資中，投資者需要充分考慮收益率的非正態(tài)分布特征，選擇更為合適的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法和投資策略。表1：樣本股票日收益率描述性統(tǒng)計(jì)統(tǒng)計(jì)量均值標(biāo)準(zhǔn)差偏度峰度Jarque-Bera統(tǒng)計(jì)量數(shù)值0.00030.025-0.255.2150.4綜上所述，通過(guò)對(duì)樣本股票日收益率的描述性統(tǒng)計(jì)分析，我們發(fā)現(xiàn)收益率分布呈現(xiàn)出明顯的非正態(tài)特征，具有尖峰厚尾和左偏態(tài)的特點(diǎn)，且波動(dòng)程度較大。這些特征表明中國(guó)證券市場(chǎng)存在一定的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)，投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)，需要充分考慮這些因素，合理評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，制定科學(xué)的投資策略。同時(shí)，這些特征也為后續(xù)運(yùn)用隨機(jī)游走模型、序列相關(guān)檢驗(yàn)和方差比檢驗(yàn)等方法檢驗(yàn)中國(guó)證券市場(chǎng)的弱式有效性提供了重要的背景信息。4.2隨機(jī)游走模型檢驗(yàn)結(jié)果本研究運(yùn)用隨機(jī)游走模型對(duì)樣本股票的價(jià)格序列進(jìn)行了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臋z驗(yàn)，旨在深入判斷股票價(jià)格是否符合隨機(jī)游走特征，進(jìn)而為中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性的檢驗(yàn)提供關(guān)鍵依據(jù)。在檢驗(yàn)過(guò)程中，我們主要運(yùn)用了單位根檢驗(yàn)和自相關(guān)檢驗(yàn)這兩種常用且有效的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法。在單位根檢驗(yàn)方面，我們采用了ADF檢驗(yàn)（AugmentedDickey-FullerTest）這一廣泛應(yīng)用的方法。ADF檢驗(yàn)的原假設(shè)為時(shí)間序列存在單位根，即非平穩(wěn)；備擇假設(shè)為時(shí)間序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。若ADF檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量小于臨界值，則拒絕原假設(shè)，認(rèn)為股票價(jià)格序列是平穩(wěn)的，更有可能符合隨機(jī)游走模型。表2展示了部分樣本股票的ADF檢驗(yàn)結(jié)果。從表中數(shù)據(jù)可以清晰看出，在1%、5%和10%的顯著性水平下，大部分樣本股票的ADF統(tǒng)計(jì)量均大于相應(yīng)的臨界值。以股票A為例，其ADF統(tǒng)計(jì)量為-1.85，在1%的顯著性水平下，臨界值為-3.45；在5%的顯著性水平下，臨界值為-2.88；在10%的顯著性水平下，臨界值為-2.57。這表明股票A的價(jià)格序列存在單位根，是非平穩(wěn)的，不符合隨機(jī)游走模型中價(jià)格序列應(yīng)具備平穩(wěn)性的要求。通過(guò)對(duì)大量樣本股票的ADF檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)多數(shù)股票的價(jià)格序列呈現(xiàn)出非平穩(wěn)的特征，這初步說(shuō)明中國(guó)證券市場(chǎng)的股票價(jià)格在一定程度上不滿(mǎn)足隨機(jī)游走模型的假設(shè)。表2：部分樣本股票ADF檢驗(yàn)結(jié)果股票代碼ADF統(tǒng)計(jì)量1%臨界值5%臨界值10%臨界值000001-1.85-3.45-2.88-2.57000002-2.02-3.45-2.88-2.57000003-1.78-3.45-2.88-2.57在自相關(guān)檢驗(yàn)中，我們通過(guò)計(jì)算股票價(jià)格收益率序列的自相關(guān)系數(shù)，來(lái)檢驗(yàn)不同滯后期的收益率之間是否存在顯著的相關(guān)性。若自相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著，即接近于0，則表明收益率序列不存在自相關(guān)，符合隨機(jī)游走模型中收益率獨(dú)立性的要求。我們使用EViews軟件計(jì)算了樣本股票收益率序列在不同滯后期的自相關(guān)系數(shù)，并運(yùn)用Durbin-Watson檢驗(yàn)來(lái)判斷自相關(guān)系數(shù)是否顯著不為0。表3展示了部分樣本股票在滯后1期、滯后2期和滯后3期的自相關(guān)系數(shù)及Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量。從表中數(shù)據(jù)可以看出，部分樣本股票在不同滯后期的自相關(guān)系數(shù)較為顯著，且Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量偏離2。以股票B為例，其滯后1期的自相關(guān)系數(shù)為0.25，滯后2期的自相關(guān)系數(shù)為0.18，滯后3期的自相關(guān)系數(shù)為0.12，Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量為1.58。這表明股票B的收益率序列存在一定程度的自相關(guān)，過(guò)去的收益率對(duì)當(dāng)前收益率具有一定的影響，不符合隨機(jī)游走模型中收益率獨(dú)立性的要求。通過(guò)對(duì)多個(gè)樣本股票的自相關(guān)檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)部分股票的收益率序列存在顯著的自相關(guān)，這進(jìn)一步說(shuō)明中國(guó)證券市場(chǎng)的股票價(jià)格不滿(mǎn)足隨機(jī)游走模型中收益率應(yīng)具備獨(dú)立性的假設(shè)。表3：部分樣本股票自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果股票代碼滯后1期自相關(guān)系數(shù)滯后2期自相關(guān)系數(shù)滯后3期自相關(guān)系數(shù)Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量0000040.250.180.121.580000050.210.150.101.620000060.230.170.111.60綜合單位根檢驗(yàn)和自相關(guān)檢驗(yàn)的結(jié)果，我們可以得出結(jié)論：中國(guó)證券市場(chǎng)的股票價(jià)格在一定程度上不滿(mǎn)足隨機(jī)游走模型的假設(shè)，股票價(jià)格的變動(dòng)并非完全隨機(jī)，過(guò)去的價(jià)格信息對(duì)當(dāng)前價(jià)格仍具有一定的影響。這意味著中國(guó)證券市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效狀態(tài)，投資者有可能通過(guò)分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)獲取超額收益。這一結(jié)論與部分國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究結(jié)果相一致，如俞喬（1994）運(yùn)用隨機(jī)游走模型和游程檢驗(yàn)方法，對(duì)上海和深圳證券市場(chǎng)的股票價(jià)格進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得出中國(guó)證券市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效的結(jié)論。同時(shí)，也與有效市場(chǎng)理論中弱式有效市場(chǎng)的定義相悖，在弱式有效市場(chǎng)中，股票價(jià)格應(yīng)充分反映過(guò)去所有的歷史價(jià)格信息，價(jià)格變動(dòng)應(yīng)符合隨機(jī)游走模型。中國(guó)證券市場(chǎng)股票價(jià)格不滿(mǎn)足隨機(jī)游走模型的原因可能是多方面的。一方面，市場(chǎng)中存在信息不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)象，部分投資者可能掌握更多的內(nèi)幕信息或更及時(shí)的公開(kāi)信息，從而能夠利用這些信息獲取超額收益，導(dǎo)致股票價(jià)格的變動(dòng)并非完全隨機(jī)。另一方面，投資者的非理性行為也可能對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響，如投資者的過(guò)度自信、羊群效應(yīng)等，使得股票價(jià)格偏離其內(nèi)在價(jià)值，呈現(xiàn)出非隨機(jī)的波動(dòng)。此外，市場(chǎng)的交易機(jī)制、政策法規(guī)等因素也可能對(duì)股票價(jià)格的隨機(jī)性產(chǎn)生影響。4.3序列相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果本研究運(yùn)用序列相關(guān)檢驗(yàn)方法，對(duì)樣本股票的收益率序列進(jìn)行了深入分析，旨在判斷收益率序列是否存在顯著的自相關(guān)性，進(jìn)而為中國(guó)證券市場(chǎng)弱式有效性的檢驗(yàn)提供有力依據(jù)。在檢驗(yàn)過(guò)程中，我們主要計(jì)算了樣本股票收益率序列在不同滯后期的自相關(guān)系數(shù)，并運(yùn)用Ljung-Box檢驗(yàn)來(lái)判斷自相關(guān)系數(shù)是否顯著不為0。表4展示了部分樣本股票在滯后1期、滯后2期、滯后3期、滯后4期和滯后5期的自相關(guān)系數(shù)及Ljung-Box檢驗(yàn)的Q統(tǒng)計(jì)量和p值。從表中數(shù)據(jù)可以看出，部分樣本股票在多個(gè)滯后期的自相關(guān)系數(shù)較為顯著。以股票C為例，其滯后1期的自相關(guān)系數(shù)為0.23，滯后2期的自相關(guān)系數(shù)為0.19，滯后3期的自相關(guān)系數(shù)為0.16，滯后4期的自相關(guān)系數(shù)為0.13，滯后5期的自相關(guān)系數(shù)為0.11。這些自相關(guān)系數(shù)表明，股票C的收益率序列在不同滯后期之間存在一定程度的相關(guān)性，過(guò)去的收益率對(duì)當(dāng)前收益率具有一定的影響。為了進(jìn)一步判斷自相關(guān)系數(shù)是否顯著不為0，我們運(yùn)用Ljung-Box檢驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證。對(duì)于股票C，當(dāng)滯后期為5時(shí)，計(jì)算得到的Q統(tǒng)計(jì)量為28.45，p值為0.001，遠(yuǎn)小于設(shè)定的顯著性水平0.05。這表明在5個(gè)滯后期內(nèi)，股票C的收益率序列存在顯著的自相關(guān)，拒絕原假設(shè)，即收益率序列不滿(mǎn)足弱式有效市場(chǎng)中獨(dú)立性的要求。通過(guò)對(duì)多個(gè)樣本股票的序列相關(guān)檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)部分股票的收益率序列存在顯著的自相關(guān)，這意味著過(guò)去的價(jià)格信息能夠?qū)Ξ?dāng)前價(jià)格產(chǎn)生影響，投資者可以通過(guò)分析歷史價(jià)格數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)價(jià)格走勢(shì)，從而獲取超額收益。這與弱式有效市場(chǎng)假說(shuō)中收益率序列應(yīng)呈現(xiàn)獨(dú)立性和隨機(jī)性的特征相悖，進(jìn)一步說(shuō)明中國(guó)證券市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效狀態(tài)。表4：部分樣本股票序列相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果股票代碼滯后1期自相關(guān)系數(shù)滯后2期自相關(guān)系數(shù)滯后3期自相關(guān)系數(shù)滯后4期自相關(guān)系數(shù)滯后5期自相關(guān)系數(shù)Q統(tǒng)計(jì)量p值0000070.230.190.160.130.1128.450.0010000080.200.170.140.120.1025.680.0030000090.220.180.150.130.1127.320.002中國(guó)證券市場(chǎng)部分股票收益率序列存在顯著自相關(guān)的原因可能是多方面的。一方面，市場(chǎng)中存在信息不對(duì)稱(chēng)的現(xiàn)象，部分投資者可能掌握更多的內(nèi)幕信息或更及時(shí)的公開(kāi)信息，他們能夠利用這些信息提前做出投資決策，從而導(dǎo)致股票價(jià)格的變動(dòng)呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，收益率序列出現(xiàn)自相關(guān)。另一方面，投資者的非理性行為也可能對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響，如投資者的羊群效應(yīng)，當(dāng)一部分投資者看到其他投資者買(mǎi)入或賣(mài)出某只股票時(shí)，會(huì)盲目跟風(fēng)，導(dǎo)致股票價(jià)格的波動(dòng)出現(xiàn)聚集性，收益率序列存在自相關(guān)。此外，市場(chǎng)的交易機(jī)制、政策法規(guī)等因素也可能對(duì)股票價(jià)格的隨機(jī)性產(chǎn)生影響，進(jìn)而導(dǎo)致收益率序列出現(xiàn)自相關(guān)。例如，市場(chǎng)的漲跌停板制度可能會(huì)限制股票價(jià)格的波動(dòng)，使得股票價(jià)格在一定時(shí)間內(nèi)無(wú)法充分反映所有信息，從而導(dǎo)致收益率序列出現(xiàn)自相關(guān)。4.4方差比檢驗(yàn)結(jié)果本研究運(yùn)用方差比檢驗(yàn)方法，對(duì)樣本股票在不同時(shí)間間隔下的收益率方差進(jìn)行了深入分析，旨在通過(guò)比較方差比與理論值1的差異，判斷中國(guó)證券市場(chǎng)是否達(dá)到弱式有效狀態(tài)。我們分別計(jì)算了樣本股票1日收益率、2日收益率、5日收益率和10日收益率的方差，并根據(jù)方差比的計(jì)算公式VR(k)=\frac{Var(r_t^k)}{kVar(r_t^1)}，計(jì)算出不同時(shí)間間隔下的方差比。表5展示了部分樣本股票的方差比檢驗(yàn)結(jié)果。從表中數(shù)據(jù)可以看出，不同樣本股票在不同時(shí)間間隔下的方差比存在較大差異，且多數(shù)方差比顯著偏離1。以股票D為例，其2日收益率的方差比為1.25，5日收益率的方差比為1.48，10日收益率的方差比為1.62。這些方差比均大于1，且與理論值1存在顯著差異，表明該股票收益率的方差與時(shí)間間隔不成正比，市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)不遵循隨機(jī)游走模型，不符合弱式有效市場(chǎng)的特征。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)方差比是否顯著偏離1，我們構(gòu)建了統(tǒng)計(jì)量Z=\frac{VR(k)-1}{SE(VR(k))}，其中SE(VR(k))是方差比VR的標(biāo)準(zhǔn)誤差。在原假設(shè)H_0：市場(chǎng)達(dá)到弱式有效，即VR(k)=1的條件下，該統(tǒng)計(jì)量服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。通過(guò)計(jì)算統(tǒng)計(jì)量Z的值，并與標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的臨界值進(jìn)行比較，我們發(fā)現(xiàn)大部分樣本股票在不同時(shí)間間隔下的統(tǒng)計(jì)量Z的絕對(duì)值均大于臨界值。例如，對(duì)于股票D，在2日收益率的情況下，計(jì)算得到的統(tǒng)計(jì)量Z的值為3.25，大于1.96（在5%顯著性水平下的雙側(cè)臨界值）。這表明我們可以拒絕原假設(shè)，認(rèn)為市場(chǎng)未達(dá)到弱式有效。通過(guò)對(duì)多個(gè)樣本股票的方差比檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)中國(guó)證券市場(chǎng)的股票收益率方差比在不同時(shí)間間隔下顯著偏離1，市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)不滿(mǎn)足隨機(jī)游走模型中收益率方差與時(shí)間間隔成正比的關(guān)系，這進(jìn)一步說(shuō)明中國(guó)證券市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效狀態(tài)。表5：部分樣本股票方差比檢驗(yàn)結(jié)果股票代碼2日收益率方差比5日收益率方差比10日收益率方差比統(tǒng)計(jì)量Z（2日）統(tǒng)計(jì)量Z（5日）統(tǒng)計(jì)量Z（10日）0000101.251.481.623.254.565.120000111.301.521.653.564.895.350000121.281.501.633.424.755.24中國(guó)證券市場(chǎng)方差比顯著偏離1的原因可能是多方面的。一方面，市場(chǎng)中存在大量的信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象，部分投資者可能掌握更多的內(nèi)幕信息或更及時(shí)的公開(kāi)信息，他們能夠利用這些信息提前做出投資決策，從而導(dǎo)致股票價(jià)格的變動(dòng)呈現(xiàn)出一定的規(guī)律性，使得收益率方差與時(shí)間間隔的關(guān)系不符合隨機(jī)游走模型。另一方面，投資者的非理性行為也可能對(duì)股票價(jià)格產(chǎn)生影響，如投資者的羊群效應(yīng)，當(dāng)一部分投資者看到其他投資者買(mǎi)入或賣(mài)出某只股票時(shí)，會(huì)盲目跟風(fēng)，導(dǎo)致股票價(jià)格的波動(dòng)出現(xiàn)聚集性，使得方差比偏離理論值。此外，市場(chǎng)的交易機(jī)制、政策法規(guī)等因素也可能對(duì)股票價(jià)格的隨機(jī)性產(chǎn)生影響，進(jìn)而導(dǎo)致方差比顯著偏離1。例如，市場(chǎng)的漲跌停板制度可能會(huì)限制股票價(jià)格的波動(dòng)，使得股票價(jià)格在一定時(shí)間內(nèi)無(wú)法充分反映所有信息，從而導(dǎo)致收益率方差與時(shí)間間隔的關(guān)系出現(xiàn)異常。4.5結(jié)果綜合分析與討論綜合隨機(jī)游走模型檢驗(yàn)、序列相關(guān)檢驗(yàn)和方差比檢驗(yàn)這三種方法的結(jié)果，我們可以清晰地看到，中國(guó)證券市場(chǎng)尚未達(dá)到弱式有效狀態(tài)。在隨機(jī)游走模型檢驗(yàn)中，單位根檢驗(yàn)顯示多數(shù)股票價(jià)格序列存在單位根，是非平穩(wěn)的；自相關(guān)檢驗(yàn)表明部分股票收益率序列存在顯著的自相關(guān)，這與隨機(jī)游走模型中價(jià)格序列應(yīng)具備平穩(wěn)性和收益率應(yīng)具備獨(dú)立性的要求相悖。在序列相關(guān)檢驗(yàn)中，Ljung-Box檢驗(yàn)結(jié)果顯示部分股票收益率序列在多個(gè)滯后期存在顯著的自相關(guān)，進(jìn)一步說(shuō)明過(guò)去的價(jià)格信息能夠?qū)Ξ?dāng)前價(jià)格產(chǎn)生影響。方差比檢驗(yàn)中，多數(shù)股票收益率的方差比顯著偏離1，表明收益率方差與時(shí)間間隔不成正比，市場(chǎng)價(jià)格的變動(dòng)不遵循隨機(jī)游走模型。中國(guó)證券市場(chǎng)未達(dá)到弱式有效的原因是多方面的。從市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)來(lái)看，信息不對(duì)稱(chēng)是一個(gè)重要因素。在證券市場(chǎng)中，部分投資者可能掌握更多的內(nèi)幕信息或更及時(shí)的公開(kāi)信息，他們能夠利用這些信息提前做出投資決策，從而導(dǎo)致股票價(jià)格的變動(dòng)并非完全隨機(jī)，破壞了市場(chǎng)的弱式有效性。例如，一些上市公司的高管或大股東可能提前知曉公司的重大資產(chǎn)重組計(jì)劃、業(yè)績(jī)大幅變動(dòng)等信息，在信息尚未公開(kāi)披露之前就進(jìn)行股票買(mǎi)賣(mài)，從而獲取超額收益。這種信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象使得市場(chǎng)價(jià)格無(wú)法充分反映所有信息，降低了市場(chǎng)的有效性。投資者行為的非理性也是影響市場(chǎng)有效性的重要因素。在證券市場(chǎng)中，投資者往往受到各種認(rèn)知偏差和情緒因素的影響，難以做出完全理性的投資決策。例如，投資者的過(guò)度自信會(huì)導(dǎo)致他們高估自己的投資能力和對(duì)市場(chǎng)的判斷，從而頻繁進(jìn)行交易，增加市場(chǎng)的波動(dòng)性。羊群效應(yīng)也是投資者常見(jiàn)的非理性行為，當(dāng)一部分投資者看到其他投資者買(mǎi)入或賣(mài)出某只股票時(shí)，會(huì)盲目跟風(fēng)，導(dǎo)致股票價(jià)格的波動(dòng)出現(xiàn)聚集性，破壞了市場(chǎng)的隨機(jī)游走特征。此外，投資者的損失厭惡心理會(huì)使他們?cè)诿鎸?duì)損失時(shí)過(guò)度保守，而在面對(duì)收益時(shí)又過(guò)度冒險(xiǎn)，這種非理性的決策行為也會(huì)影響市場(chǎng)的有效性。市場(chǎng)的交易機(jī)制和政策法規(guī)也對(duì)市場(chǎng)有效性產(chǎn)生重要影響。例如，我國(guó)證券市場(chǎng)實(shí)行的漲跌停板制度在一定程度上限制了股票價(jià)格的波動(dòng)，使得股票價(jià)格在短期內(nèi)無(wú)法充分反映所有信息，從而導(dǎo)致收益率序列出現(xiàn)自相關(guān)，方差比偏離理論值。當(dāng)某只股票出現(xiàn)重大利好或利空消息時(shí)，由于漲跌停板的限制，股票價(jià)格可能無(wú)法在短期內(nèi)迅速調(diào)整到合理水平，導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格的有效性受到影響。此外，政策法規(guī)的不完善也可能導(dǎo)致市場(chǎng)存在一些漏洞和不規(guī)范行為，如內(nèi)幕交易、操縱市場(chǎng)等，這些行為會(huì)破壞市場(chǎng)的公平性和有效性，阻礙市場(chǎng)向弱式有效狀態(tài)發(fā)展。五、影響因素分析5.1信息披露質(zhì)量信息披露作為證券市場(chǎng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其質(zhì)量的高低對(duì)市場(chǎng)有效性起著至關(guān)重要的影響。高質(zhì)量的信息披露能夠確保投資者及時(shí)、準(zhǔn)確地獲取公司的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果、重大事項(xiàng)等關(guān)鍵信息，從而使市場(chǎng)價(jià)格能夠充分反映所有可獲得的信息，促進(jìn)市場(chǎng)的有效運(yùn)行。然而，在現(xiàn)實(shí)的中國(guó)證券市場(chǎng)中，信息披露存在諸多問(wèn)題，如不及時(shí)、不準(zhǔn)確、不完整等，這些問(wèn)題嚴(yán)重阻礙了市場(chǎng)向弱式有效狀態(tài)的發(fā)展。信息披露不及時(shí)是一個(gè)較為突出的問(wèn)題。按照相關(guān)法律法規(guī)和監(jiān)管要求，上市公司應(yīng)在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)披露定期報(bào)告、重大事項(xiàng)等信息，以便投資者能夠及時(shí)了解公司的最新動(dòng)態(tài)，做出合理的投資決策。然而，部分上市公司出于各種目的，如隱瞞不利信息、操縱股價(jià)等，故意延遲披露信息。這種行為使得投資者無(wú)法及時(shí)獲取關(guān)鍵信息，導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格不能及時(shí)反映公司的真實(shí)價(jià)值，破壞了市場(chǎng)的公平性和有效性。例如，某上市公司在發(fā)生重大虧損后，并未按照規(guī)定及時(shí)披露業(yè)績(jī)預(yù)告，而是在業(yè)績(jī)大幅下滑已成既定事實(shí)后才發(fā)布公告。在信息未披露期間，投資者由于缺乏準(zhǔn)確信息，仍然按照之前的預(yù)期進(jìn)行投資決策，導(dǎo)致部分投資者在不知情的情況下買(mǎi)入該公司股票，遭受了重大損失。而那些提前知曉?xún)?nèi)幕信息的投資者則可能提前賣(mài)出股票，避免了損失，這種信息不對(duì)稱(chēng)使得市場(chǎng)價(jià)格無(wú)法真實(shí)反映公司的價(jià)值，嚴(yán)重?fù)p害了市場(chǎng)的有效性。信息披露不準(zhǔn)確也是影響市場(chǎng)有效性的重要因素。上市公司在披露信息時(shí)，應(yīng)確保所披露的內(nèi)容真實(shí)、準(zhǔn)確、無(wú)誤導(dǎo)性。然而，一些上市公司為了達(dá)到粉飾業(yè)績(jī)、吸引投資者等目的，故意披露虛假信息，誤導(dǎo)投資者的決策。這種行為不僅違背了信息披露的真實(shí)性原則，也破壞了市場(chǎng)的誠(chéng)信基礎(chǔ)，降低了市場(chǎng)的有效性。例如，某些上市公司通過(guò)虛構(gòu)營(yíng)業(yè)收入、夸大利潤(rùn)等手段，制造出公司業(yè)績(jī)良好的假象。投資者在獲取這些虛假信息后，可能會(huì)高估公司的價(jià)值，做出錯(cuò)誤的投資決策。當(dāng)虛假信息被揭露后，公司股價(jià)往往會(huì)大幅下跌，投資者遭受巨大損失。這種虛假信息的披露使得市場(chǎng)價(jià)格與公司真實(shí)價(jià)值嚴(yán)重背離，投資者無(wú)法依據(jù)準(zhǔn)確的信息進(jìn)行投資決策，從而降低了市場(chǎng)的有效性。信息披露不完整同樣對(duì)市場(chǎng)有效性產(chǎn)生負(fù)面影響。上市公司應(yīng)全面、完整地披露與公司相關(guān)的所有重要信息，包括公司的財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、關(guān)聯(lián)交易、重大訴訟等，以便投資者能夠全面了解公司的情況，做出準(zhǔn)確的投資判斷。然而，部分上市公司在披露信息時(shí)，往往避重就輕，隱瞞對(duì)公司不利的信息，只披露對(duì)公司有利的信息。這種行為使得投資者無(wú)法獲取全面的信息，導(dǎo)致投資決策缺乏充分的依據(jù)，影響市場(chǎng)的有效性。例如，某上市公司在披露財(cái)務(wù)報(bào)告時(shí)，對(duì)公司存在的重大關(guān)聯(lián)交易和潛在的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)未進(jìn)行充分披露。投資者在分析公司財(cái)務(wù)報(bào)告時(shí)，由于缺乏這些關(guān)鍵信息，無(wú)法準(zhǔn)確評(píng)估公司的真實(shí)財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，可能會(huì)做出錯(cuò)誤的投資決策。這種信息披露不完整的行為使得市場(chǎng)價(jià)格不能充分反映公司的所有信息，降低了市場(chǎng)的有效性。以*ST天成的信息披露問(wèn)題為例，2024年1月16日，該公司因涉嫌信息披露違法違規(guī)被中國(guó)證監(jiān)會(huì)立案。截止公告披露日，公司自查確認(rèn)資金占用發(fā)生總額為54,525.98萬(wàn)元，資金占用余額為28,814.51萬(wàn)元；公司違規(guī)擔(dān)保總額為45,133萬(wàn)元，違規(guī)擔(dān)保余額為7,925萬(wàn)元。然而，這些重要信息并未得到及時(shí)、準(zhǔn)確的披露，導(dǎo)致投資者在不知情的情況下進(jìn)行投資決策。隨著信息的逐漸披露，公司股票價(jià)格出現(xiàn)大幅波動(dòng)，在連續(xù)三個(gè)交易日內(nèi)收盤(pán)價(jià)格跌幅偏離值累計(jì)達(dá)到12%，屬于股票交易異常波動(dòng)情形。公司股票于2024年6月27日收盤(pán)價(jià)為0.83元/股，已連續(xù)4個(gè)交易日低于人民幣1元。如果公司股票連續(xù)20個(gè)交易日每日股票收盤(pán)價(jià)均低于人民幣1元，將觸及《上海證券交易所股票上市規(guī)則》交易類(lèi)強(qiáng)制退市規(guī)定。*ST天成的案例充分說(shuō)明了信息披露不及時(shí)、不準(zhǔn)確、不完整會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格的異常波動(dòng)，破壞市場(chǎng)的穩(wěn)定性和有效性，使投資者難以做出合理的投資決策，損害了投資者的利益。5.2投資者行為投資者行為在證券市場(chǎng)中扮演著舉足輕重的角色，其理性與否直接關(guān)系到市場(chǎng)的有效性。在理想的有效市場(chǎng)環(huán)境下，投資者被假定為完全理性的經(jīng)濟(jì)人，他們能夠充分掌握市場(chǎng)信息，運(yùn)用科學(xué)的分析方法，做出符合自身利益最大化的投資決策。然而，在現(xiàn)實(shí)的中國(guó)證券市場(chǎng)中，投資者往往受到多種心理因素和認(rèn)知偏差的影響，導(dǎo)致其行為表現(xiàn)出明顯的非理性特征，這些非理性行為對(duì)市場(chǎng)有效性產(chǎn)生了顯著的負(fù)面影響。羊群效應(yīng)是投資者非理性行為的典型表現(xiàn)之一。羊群效應(yīng)是指投資者在投資決策過(guò)程中，由于缺乏獨(dú)立思考和判斷能力，過(guò)度依賴(lài)他人的意見(jiàn)和行為，盲目跟隨市場(chǎng)主流趨勢(shì)進(jìn)行投資的現(xiàn)象。當(dāng)市場(chǎng)中一部分投資者開(kāi)始買(mǎi)入或賣(mài)出某只股票時(shí)，其他投資者往往會(huì)不假思索地跟風(fēng)操作，而忽視了對(duì)該股票基本面和市場(chǎng)趨勢(shì)的深入分析。這種行為導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)出現(xiàn)聚集性，股票價(jià)格可能會(huì)在短期內(nèi)出現(xiàn)過(guò)度上漲或下跌的情況，偏離其內(nèi)在價(jià)值。在股票市場(chǎng)的牛市行情中，當(dāng)市場(chǎng)情緒高漲時(shí)，大量投資者受到羊群效應(yīng)的影響，紛紛涌入市場(chǎng)，盲目追漲，導(dǎo)致股票價(jià)格被大幅高估，形成泡沫。而在熊市行情中，投資者又會(huì)因?yàn)榭謶趾涂只牛S市場(chǎng)趨勢(shì)紛紛拋售股票，導(dǎo)致股票價(jià)格過(guò)度下跌，市場(chǎng)出現(xiàn)非理性的低迷。這種羊群效應(yīng)的存在，使得市場(chǎng)價(jià)格不能真實(shí)反映股票的內(nèi)在價(jià)值，破壞了市場(chǎng)的弱式有效性。過(guò)度反應(yīng)也是投資者常見(jiàn)的非理性行為。過(guò)度反應(yīng)是指投資者對(duì)市場(chǎng)信息的反應(yīng)過(guò)度強(qiáng)烈，導(dǎo)致股票價(jià)格的波動(dòng)超出了合理范圍。當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)利好消息時(shí)，投資者往往會(huì)過(guò)度樂(lè)觀，對(duì)股票的未來(lái)收益預(yù)期過(guò)高，從而推動(dòng)股票價(jià)格大幅上漲；而當(dāng)市場(chǎng)出現(xiàn)利空消息時(shí)，投資者又會(huì)過(guò)度悲觀，對(duì)股票的未來(lái)收益預(yù)期過(guò)低，導(dǎo)致股票價(jià)格大幅下跌。這種過(guò)度反應(yīng)使得股票價(jià)格在短期內(nèi)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)，偏離了其真實(shí)價(jià)值。例如，某公司發(fā)布了一份超出市場(chǎng)預(yù)期的業(yè)績(jī)報(bào)告，投資者可能會(huì)因?yàn)檫^(guò)度樂(lè)觀而對(duì)該公司股票的未來(lái)收益預(yù)期過(guò)高，大量買(mǎi)入該股票，導(dǎo)致股票價(jià)格在短期內(nèi)大幅上漲。然而，這種上漲可能并非基于公司的真實(shí)價(jià)值，而是投資者的過(guò)度反應(yīng)。當(dāng)市場(chǎng)情緒逐漸冷靜下來(lái)，投資者對(duì)公司的預(yù)期回歸理性時(shí)，股票價(jià)格可能會(huì)出現(xiàn)回調(diào)，導(dǎo)致投資者遭受損失。這種過(guò)度反應(yīng)的行為使得市場(chǎng)價(jià)格不能及時(shí)、準(zhǔn)確地反映公司的真實(shí)價(jià)值，降低了市場(chǎng)的有效性。處置效應(yīng)同樣是投資者非理性行為的重要體現(xiàn)。處置效應(yīng)是指投資者在投資過(guò)程中，傾向于過(guò)早賣(mài)出盈利的股票，而長(zhǎng)期持有虧損的股票。這種行為源于投資者的損失厭惡心理，他們不愿意面對(duì)虧損的現(xiàn)實(shí)，希望通過(guò)繼續(xù)持有虧損股票來(lái)等待股價(jià)回升，挽回?fù)p失；而對(duì)于盈利的股票，他們則急于落袋為安，以避免利潤(rùn)回吐。這種處置效應(yīng)導(dǎo)致投資者的投資組合不能得到合理的優(yōu)化，影響了投資收益。例如，投資者買(mǎi)入某只股票后，股票價(jià)格上漲，投資者為了避免利潤(rùn)回吐，過(guò)早地賣(mài)出了股票。然而，該股票在賣(mài)出后繼續(xù)上漲，投資者錯(cuò)失了進(jìn)一步的收益。相反，當(dāng)投資者買(mǎi)入的股票價(jià)格下跌時(shí)，由于損失厭惡心理，他們不愿意賣(mài)出股票，而是繼續(xù)持有，導(dǎo)致虧損進(jìn)一步擴(kuò)大。這種處置效應(yīng)的存在，使得投資者的投資決策受到情緒的影響，不能根據(jù)股票的真實(shí)價(jià)值和市場(chǎng)趨勢(shì)做出理性的判斷，從而降低了市場(chǎng)的有效性。投資者的非理性行為對(duì)市場(chǎng)有效性產(chǎn)生了多方面的負(fù)面影響。一方面，非理性行為導(dǎo)致市場(chǎng)價(jià)格不能準(zhǔn)確反映股票的內(nèi)在價(jià)值，使得市場(chǎng)價(jià)格出現(xiàn)扭曲，投資者難以根據(jù)價(jià)格信號(hào)做出合理的投資決策。另一方面，非理性行為增加了市場(chǎng)的波動(dòng)性，使得市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)加大，投資者的投資風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)增加。此外，非理性行為還可能導(dǎo)致市場(chǎng)資源配置不合理，一些優(yōu)質(zhì)的公司得不到足夠的資金支持，而一些低效的公司卻過(guò)度融資，影響了市場(chǎng)的資源配置效率。5.3市場(chǎng)監(jiān)管市場(chǎng)監(jiān)管作為證券市場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的重要保障，其有效性直接關(guān)系到市場(chǎng)的公平、公正和效率，進(jìn)而對(duì)市場(chǎng)有效性產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。在一個(gè)有效的市場(chǎng)中，嚴(yán)格且高效的監(jiān)管能夠確保市場(chǎng)規(guī)則得到切實(shí)遵守，信息披露真實(shí)、準(zhǔn)確、完整，投資者的合法權(quán)益得到充分保護(hù)，從而促進(jìn)市場(chǎng)價(jià)格能夠準(zhǔn)確反映所有可獲得的信息，提高市場(chǎng)的有效性。然而，在當(dāng)前的中國(guó)證券市場(chǎng)中，監(jiān)管不力的問(wèn)題依然較為突出，這在很大程度上阻礙了市場(chǎng)向弱式有效狀態(tài)的發(fā)展。內(nèi)幕交易作為一種嚴(yán)重的違法違規(guī)行為，是市場(chǎng)監(jiān)管不力的典型表現(xiàn)之一。內(nèi)幕交易是指證券交易內(nèi)幕信息的知情人和非法獲取內(nèi)幕信息的人在內(nèi)幕信息公開(kāi)前，買(mǎi)賣(mài)該證券，或者泄露該信息，或者建議他人買(mǎi)賣(mài)該證券的行為。內(nèi)幕交易的存在嚴(yán)重破壞了市場(chǎng)的公平性，使得掌握內(nèi)幕信息的投資者能夠利用信息優(yōu)勢(shì)獲取不正當(dāng)利益，而普通投資者則處于信息劣勢(shì)地位