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金融经济学的有效市场理论 (EMT) 指出，资产价格反映了有关资产内在价值的所有相关信息。尽管 EMT 适用于所有类型的金融证券，但该理论的讨论通常集中在一种证券上，即公司的普通股。金融证券代表对未来现金流的索取权，因此内在价值是证券所有者期望获得的现金流的现值。 从理论上讲，“被低估”和“被高估”股票的存在所代表的获利机会激励投资者进行交易，他们的交易使股票价格向未来现金流的现值移动。因此，投资分析师寻找定价错误的股票及其随后的交易使市场有效并导致价格反映内在价值。由于新信息相对于预期是随机有利或不利的，因此有效市场中股票价格的变化应该是随机的，从而导致众所周知的股票价格“随机游走”。因此，在价格反映内在价值的有效市场中，投资者无法获得异常高的风险调整回报。 正如Eugene Fama (1991) 所指出的，市场效率是一个连续统一体。市场中的交易成本（包括获取信息和交易的成本）越低，市场的效率就越高。在美国，获得有关公司的可靠信息相对便宜（部分原因是强制披露，部分原因是信息提供技术），而且交易证券也很便宜。由于这些原因，美国证券市场被认为是相对有效的。 股票价格的信息效率主要体现在两个方面。首先，投资者关心的是各种交易策略能否获得超额收益（即“跑赢大盘”）。其次，如果股票价格准确地反映了所有信息，那么新的投资资本就会发挥其最高价值。 法国数学家 Louis Bachelier在他1900年的论文中首次对股市回报进行了严格的分析。这项非凡的工作记录了股票回报的统计独立性——这意味着今天的回报与明天回报的符号或大小无关——这导致他将股票回报建模为随机游走，以预期 EMT。不幸的是，直到1950年代，Bachelier的工作在数学之外基本上被忽略了。最早认识到股票价格潜在信息内容的人之一是约翰·伯尔·威廉姆斯（John Burr WilliAMS，1938）在他关于内在价值的研究中，他认为股票价格是基于经济基本面的。 在威廉姆斯之前占主导地位的另一种观点可能最好的例证是约翰梅纳德凯恩斯的选美比赛类比，每个股票分析师推荐的不是他认为最好的股票，而是他认为大多数其他分析师认为最好的股票。因此，在凯恩斯看来，股票价格更多地基于投机而不是经济基本面。从长远来看，由投机驱动的价格可能会趋同于基于经济基本面的价格，但正如凯恩斯在另一种情况下指出的那样，“从长远来看，我们都死了。” 股票回报及其经济意义在1950年代之前很少受到关注，因为人们很少认识到股票市场在资本配置中的作用。这种疏忽有几个促成因素：（1）凯恩斯强调股票的投机性质价格使许多人相信股票市场只不过是“赌场”，没有重要的经济作用；(2)大萧条时期和二战后不久的许多经济学家强调政府引导的资本投资；(3) 现代公司，以及由此产生的筹集大量资金的需要，是一个相对较新的发展。但1950年代计算能力的发明，使得对大数据集进行严格的实证分析变得更加可行，引起了学术研究人员的新关注。 1953年，英国统计学家莫里斯·肯德尔 (Maurice Kendall) 记录了各种英国股票指数每周收益的统计独立性。Harry Roberts (1959) 发现了道琼斯工业指数的类似结果，后来，Eugene Fama (1965) 提供了全面的证据，不仅证明股票收益的统计独立性，而且还证明了“图表师”（即技术分析师）的各种技术没有预测能力。 虽然这一证据通常被视为支持股票收益的随机游走模型，但对其经济意义没有正式理解，有些人错误地将这种随机性视为股票收益与基本面无关的迹象，因此没有经济意义或内容。幸运的是，保罗萨缪尔森的及时工作(1965) 和Benoit Mandelbrot (1966) 解释说，这种回报的随机性应该来自一个运作良好的股票市场。他们的主要见解是，竞争意味着投资股票是一场“公平的游戏”，这意味着交易者不能指望在没有一些信息优势的情况下击败市场。 “公平游戏”的本质是，今天的股价反映了投资者在所有可用信息下的预期。因此，只有当投资者对未来事件的预期发生变化时，明天的价格才会发生变化，而且只要投资者的预期不带偏见，这种变化应该是随机的正或负。这一启示源于发展中的理性预期宏观经济学理论，因此，一些经济学家将 EMT 称为“理性市场理论”。后来人们认识到，“公平游戏”模型允许预期价格出现正变化，这是补偿规避风险的投资者所必需的。 1970年，Eugene Fama 发表了他现在着名的论文“有效资本市场：理论和实证工作回顾”。Fama 通过定义三种不同的市场效率形式：弱形式、半强形式和强形式，综合了现有工作，并为未来研究的重点和方向做出了贡献。在弱式有效市场中，无法根据过去的回报或任何其他基于市场的指标来预测未来回报，例如交易量或看跌期权（卖出股票的期权）与看涨期权（买入股票的期权）的比率。 在半强有效市场中，价格反映了有关经济基本面的所有公开可用信息，包括公开市场数据（弱形式），以及财务报告、经济预测、公司公告等的内容。所有公开可用的信息，例如公共会计数据、有关竞争的公开信息和行业特定知识。以强有力的形式，最高水平的市场效率，价格反映了所有公共和私人信息。这种极端形式主要是作为一种限制情况，因为它甚至要求公司高管关于他们自己公司的私人信息已经被纳入股票价格。 区分三种市场效率形式的一个简单方法是认识到弱形式仅排除技术分析获利，而半强形式排除技术分析和基本面分析的盈利能力，而强形式意味着即使是那些拥有特权的人信息不能期望获得超额回报。桑福德格罗斯曼和约瑟夫斯蒂格利茨(1980) 认识到极高水平的市场效率在内部是不一致的：它会排除必要的盈利机会来激发产生信息所需的安全分析。 他们的主要观点是市场摩擦，包括证券分析和交易的成本，限制了市场效率。因此，我们应该期望看到不同市场的效率水平不同，这取决于分析和交易的成本。尽管弱形式效率允许进行有利可图的基本面分析，但不难想象一个市场不是弱形式但在某种意义上仍然相对有效。因此，在更一般、更连续的意义上定义市场效率是有用的，更快的价格反应等同于更高的信息效率。 虽然1970年代的大多数实证研究都支持半强市场效率，但在1970年代末和1980年代初出现了一些明显的矛盾。这些所谓的异常现象包括“小企业效应”和“一月效应”等，它们共同记录了小盘股获得超额回报的趋势，尤其是在一月份。但今天的金融经济学家将大多数异常现象归因于资产定价模型的错误指定或市场摩擦。例如，小公司效应和1月效应现在通常被认为是补偿小型股票投资者所必需的溢价，这些股票往往流动性不足，尤其是在年初。Fama (1998) 还指出，异常有时涉及反应不足，有时涉及反应过度，因此可以被视为随机事件，当使用不同的时间段或方法时，这些事件通常会消失。 对 EMT的更严重挑战来自对长期回报的研究。Robert Shiller (1981) 认为，相对于总股息而言，股票指数回报波动过大，许多人认为这是支持凯恩斯的观点，即股票价格更多地受投机者而非基本面推动。Werner DeBondt 和Richard Thaler (1985)的相关工作提供了在 3 到5年的长期范围内个别股票明显过度反应的证据。具体而言，在三到五年内表现相对较好的股票价格在随后的三到五年内往往会恢复正常，导致负超额收益；表现相对较差的股票价格往往会恢复正常，从而产生正的超额回报。 这被称为“回归均值”或“均值回归”。Lawrence Summers (1986) 表明，从理论上讲，价格可能需要长时间、缓慢地远离基本面，而这在短期回报中是无法察觉的。Narasimhan Jegadeesh 和Sheridan Titman (1993) 对错误定价提供了额外的经验支持，他们发现在 3 到12个月的时间间隔内获得相对高或低回报的股票在随后的 3 到12个月内继续保持这种趋势。 这些明显的低效率促成了一种称为行为金融学的新学派的出现（参见行为经济学)，它用心理学领域的证据反驳了理性预期的假设，即人们在形成预期时往往会犯系统性认知错误。一个可能解释股票价格反应过度的错误是代表性启发式，它认为即使没有趋势，个人也会试图识别趋势，这可能导致错误地认为未来模式将类似于最近过去的模式。另一方面，股票收益的动量可以通过锚定来解释，即倾向于高估初始信念而低估新信息的相关性。因此，在中间范围内观察到的动量可以在更长的时间范围内外推，直到反应过度。然而，这并不意味着任何易于利用的交易策略， 对股票价格系统性过度反应的观点以及对这一证据的行为解释的抵制来自两个方面。首先，Fama 和Kenneth French (1988) 发现，当资本相对稀缺且利率违约风险溢价较高时，股票在更困难的经济条件下获得更大的回报。较高的利率最初会压低价格，但最终价格会随着商业条件的改善而恢复，因此总回报的均值回归模式。其次，EMT的拥护者认为，某些人的认知失败对股市影响不大，因为定价错误的股票应该会吸引理性投资者，他们会买入低价股并卖出高价股。 EMT的批评者对这两项指控都做出了回应。针对 Fama 和French的证据，James Poterba 和Lawrence Summers 认为，总指数回报的均值回归模式波动太大，无法仅用周期性经济状况来解释。他们声称过度均值回归是由于价格偏离基本面造成的，类似于席勒的过度波动性故事。至于边际交易者是完全理性的还是存在系统性认知错误的，Andrei Shleifer 和Robert Vishny (1997) 等人指出，虽然市场效率要求交易者因害怕失去优势而迅速根据他们的信息采取行动，但错误定价可以坚持，因为它为低风险套利交易提供的机会很少。 例如，在泡沫时期应该如何应对？1990年代后期基于互联网的股票？这些股票中的大多数都很难卖空，即使有可能，消息灵通、完全理性的卖空者也面临着风险，即不完全理性的交易者（也称为“噪音交易者”）会继续将价格移走从基本面。因此，一旦理性.交易者认识到定价错误，市场不一定会纠正。相反，只有在错误定价变得如此之大以致噪音交易者对趋势失去信心或理性.交易者对噪音交易者引入的额外风险做出反应时，才会进行修正。 与 EMT 明显不一致的最引人注目的例子是1987年的股市崩盘和1990年代后期开始的互联网股票价格变动。一些经济学家，诚然是少数，认为1987年的崩盘和互联网的起起落落与市场效率是一致的。例如，Mark Mitchell 和Jeffry Netter (1989) 认为，在1987年市场崩盘前几天，市场的大幅下跌是由对意料之外的税收提议的最初理性反应引发的，这反过来又引发了暂时的流动性紧缩（或恐慌） ) 由于销售量远高于市场所能承受的水平。交易所、交易员和监管机构从这次经验中吸取了教训使市场更有效率。Burton Malkiel (2003a，2003b)在分析互联网泡沫时指出，互联网公司的价值很难确定，虽然交易者在大多数情况下都是错误的，但没有明显的未开发套利机会。 无论是例外还是规律，1990年代后期科技股和互联网股的有利市场条件说明了股票市场在资源配置中的关键作用。股票迅速升值的公司发现通过二次发行更容易筹集额外资金，因为更高的价格意味着需要提供的公司所有权比例较小，以筹集一定数量的资本。有利的条件也使私营公司更容易通过股票首次公开募股 (IPO) 筹集资金。此外，所谓的热门IPO市场会诱使风险投资公司将资金投资于热门行业和领域，以期在如此有利的市场中上市。 许多人认为这些有利的市场条件与市场对增长选择的估值以及使风险增长和创造的筹资部分成为可能所必需的激励动机是一致的。但是，虽然有利的市场条件可以吸引发展新兴行业所需的投资资本，但1990年代后期的科技和互联网股票市场似乎已经过热，事后看来，将过多的投资资本投向了该行业。因此，到1990年代后期，该行业的投资者本可以合理预期的回报已经低于经济条件可以证明的水平，也低于大多数投资者的实际预期。但是，虽然有利的市场条件可以吸引发展新兴行业所需的投资资本，但1990年代后期的科技和互联网股票市场似乎已经过热，事后看来，将过多的投资资本投向了该行业。 因此，到1990年代后期，该行业的投资者本可以合理预期的回报已经低于经济条件可以证明的水平，也低于大多数投资者的实际预期。但是，虽然有利的市场条件可以吸引发展新兴行业所需的投资资本，但1990年代后期的科技和互联网股票市场似乎已经过热，事后看来，将过多的投资资本投向了该行业。因此，到1990年代后期，该行业的投资者本可以合理预期的回报已经低于经济条件可以证明的水平，也低于大多数投资者的实际预期。 虽然价格可能需要很长时间才能远离基本面，但 EMT 至少在两个重要方面仍然有用。首先，在较短的时间范围内，例如几天、几周或几个月，有大量证据表明 EMT 可以解释股票价格变化的方向。也就是说，股票价格对新信息的反应合理地近似于股权内在价值的变化。其次，如果要有效分配资本投资和其他资源，EMT 可以作为价格走势的基准。市场与该基准的接近程度取决于信息的透明度、监管的有效性，以及理性套利者驱逐噪音交易者的可能性。 事实上，股票价格的信息效率因市场和国家而异。无论资本市场有什么缺点，似乎没有更好的替代投资资本配置方式。事实上，1990年代和2000年代初的私有化运动表明，包括中国在内的大多数政府现在都承认这一事实。因此，该领域的学术研究可能更多地关注解释和提高资本市场信息效率的条件，而不是资本市场是否有效。 |
