■ 王 紅 副教授 陳 帥（華中科技大學經(jīng)濟學院 武漢 430074）

引言

一個國家經(jīng)濟的發(fā)展離不開創(chuàng)新經(jīng)濟，創(chuàng)新經(jīng)濟的發(fā)展離不開各種高新科技企業(yè)的推動，而這些高新科技企業(yè)的創(chuàng)建和發(fā)展也離不開為其提供融資的資本市場。美國的納斯達克市場正是這樣的一個資本市場。在過去幾十年間，通過納斯達克這個平臺，微軟、谷歌、蘋果等眾多高新科技企業(yè)茁壯成長，成為美國經(jīng)濟增長的重要推動力。

回顧我國的經(jīng)濟發(fā)展歷程，雖然經(jīng)過30多年的快速發(fā)展，我國經(jīng)濟建設取得了舉世矚目的成就，但是我國經(jīng)濟結構依然存在諸多不足，其中一點就是中小型創(chuàng)新型企業(yè)在傳統(tǒng)金融體系中缺乏融資渠道，發(fā)展速度受到嚴重限制。正是由于存在這個原因，諸如百度、騰訊之類的大型高新、高科技企業(yè)在主板融資受阻后都尋求在境外市場—如美國納斯達克市場，進行融資。因此，成立創(chuàng)業(yè)板市場，為中小型創(chuàng)新型企業(yè)拓寬融資渠道已成當務之急。

懷著建設我國納斯達克的夢想，經(jīng)過十年的艱難籌備過程，2009年10月23日我國創(chuàng)業(yè)板在深交所正式開盤，首批上市共28家企業(yè)。之后創(chuàng)業(yè)板市場快速發(fā)展，截至2013年底，共有355家公司在創(chuàng)業(yè)板市場上市，總市值達到15091.98億元，流通市值達到8218.83億元（數(shù)據(jù)來源于《2013年深圳證券市場概況》），發(fā)展勢頭顯著好于中小板市場。

但是，快速發(fā)展背后依然隱藏著問題：從整個市場層面看，創(chuàng)業(yè)板市場走勢不佳，發(fā)展并不盡如人意；從公司層面看，行業(yè)分布過度集中于制造業(yè)，公司成長速度緩慢，科研投入低，上市募集資金使用效率低，市盈率過高。而這些問題又令廣大創(chuàng)業(yè)板支持者擔憂，創(chuàng)業(yè)板市場是否充分發(fā)揮了為高科技中小企業(yè)融資的功能，是否是一個能有效分配經(jīng)濟金融資源的資本市場呢？

為了回答這個問題，我們需要分析和研究我國創(chuàng)業(yè)板市場對于金融資源的分配效率，而這也正是本文的研究主題。

我們都知道資本市場對于資源的分配效率，很大程度上反映在該市場中資產(chǎn)的價格形成機制與價格變化反映信息的深度和廣度之中，“有效的市場就是能在資產(chǎn)價格中完全正確地反映了與資產(chǎn)價格相關的信息（Malkiel，1992）”。因此，分析創(chuàng)業(yè)板市場的市場效率就變?yōu)榉治鲑Y產(chǎn)價格的形成機制與價格變化對信息的反映程度上，即分析創(chuàng)業(yè)板市場的市場有效性，而這正是有效性市場理論的研究內容。

有效性市場理論，即有效市場假設理論（Efficiency Market Hypothesis，EMH），是由美國經(jīng)濟金融學家Fama（1965）在其論文《The behavior of stock-market prices》中正式提出的，其認為在有效的市場中，股票的價格能充分反映市場上的信息。其后，F(xiàn)ama（1970）按市場中證券價格反映的信息集（歷史信息、公開信息和所有信息）將有效市場分為弱式有效、半強式有效和強式有效市場。對于檢驗市場有效性的方法，一般是根據(jù)Malkiel（1992）對金融市場有效性的涵義，檢驗市場有效性就是在一定的信息（集）條件下，檢驗市場中資產(chǎn)的收益率是否是可以預測的，如果資產(chǎn)的收益率是不可預測的，那么從“隨機性”的角度上來說，市場已經(jīng)達到了該信息集條件下的有效性。

資產(chǎn)收益的可預測性涉及到各個時期收益變量的條件分布，但在一定的正則條件下，可以將研究資產(chǎn)收益的可預測性轉變?yōu)檠芯績蓚€時點t和t+k上的收益率Rt和Rt+k獨立性（或相關性）。

從這個思想出發(fā)，在弱式有效性假設下，資產(chǎn)價格的形成機制一般服從隨機游走模型：

其中，μ是任意飄移參數(shù)，T 為資產(chǎn)價格序列的樣本容量，Yt=lnPt為資產(chǎn)價格的自然對數(shù)（由于金融資產(chǎn)具有有限責任制等特性，因此，人們通常假定資產(chǎn)價格的自然對數(shù)Pt=lnPt服從隨機游走模型），Δ為一階差分算子。在該模型背景下，檢驗市場的弱式有效性就轉變?yōu)闄z驗資產(chǎn)價格是否服從隨機游走模型，即檢驗隨機游走模型中的關鍵性質E(εt)=0，t ∈T 和E(εtεt-j)=0，t ∈T，j>0。

從這個模型出發(fā)，國內外學者對各國資本市場是否具有弱式有效性作了大量的研究。最早使用序列相關性檢驗分析市場有效性的是Solnik（1974）。他使用序列相關性檢驗對歐洲主要市場的個股相關收益模式進行研究，結果表明這些市場的股票價格支持隨機游走假設。

除了使用序列相關性檢驗或游程檢驗對資產(chǎn)價格序列隨機游走假設進行研究外，也有許多學者對于隨機游走模型的檢驗方法提出許多新方法和新思路。其中比較有代表性的Lo和Mackinley在1988年提出的方差比檢驗（Variance Ratio Test）。并且，Lo和Mamaysky（2000）證明，方差比率檢驗方法比序列相關性檢驗和游程檢驗方法更加有效。

在此之后，許多學者也開始使用方差比檢驗對資產(chǎn)價格結構進行研究。最初是Lo和Mamaysky（1988）利用異方差調整后的統(tǒng)計量的近似分布進行方差比檢驗方法,對1962年至1985年間的美國股票指數(shù)周收益進行了研究，結果表明美國證券市場不服從隨機游走模型。Frennberg和Hansson（1993）使用方差比方法對1919年至1990年瑞典股票市場進行了隨機游走檢驗，發(fā)現(xiàn)瑞典股市在過去的72年中不服從隨機游走模型。

除了對發(fā)達國家證券市場分析研究外，許多學者也將目光投向新興市場。Hoque和Kim（2007）對亞洲8個新興國家（地區(qū)）股票市場有效性進行了研究，結果表明這些國家的股票市場不符合隨機游走假設。與之相反的是，Kim和Shamsuddin（2008）利用多重方差比檢驗和蒙特卡羅方法對亞洲股票市場的弱式有效性進行了檢驗，研究表明中國香港、日本、韓國及中國臺灣等地的股市符合隨機游走假設，屬于弱式有效性市場。

對于我國資本市場的有效性水平（程度），許多學者也提出了自己的觀點，但研究方向則多集中于研究主板市場是否達到弱式有效上。并且，由于不同學者使用的檢驗方法存在區(qū)別，檢驗的時間區(qū)間也存在區(qū)別，所以得到的結果也大相徑庭。

某些學者認為我國主板市場未達到弱勢有效性。吳世農（1994）對收盤價格序列進行自相關分析，發(fā)現(xiàn)樣本時間序列與滯后1或5日的序列存在顯著線性關系，因而認為滬市不具有弱式有效性。胡昌生和劉宏（2004）使用AR-GARCH-M模型對1992年5月21日至2003年9月2日的滬深市場收益率及其平方的相關性進行分析，發(fā)現(xiàn)滬深股市都不具備弱式有效的特征。

但近年來通過對主板市場上資產(chǎn)價格形成機制進行研究來分析主板市場的有效性狀況的研究結果，則多支持中國的主板市場（至少是滬市）基本達到了弱式有效性這一結果。鄧子來、胡?。?001）使用游程檢驗和自回歸檢驗研究了上海證券交易綜合指數(shù)成分股中的20家企業(yè)和深圳股市綜合指數(shù)成分股中的30家企業(yè)，結果表明市場價格服從隨機游走假設。劉維奇和史金鳳（2006）使用Wild Boostrap方法對上證綜指和深證綜指進行研究，結果表明上證綜指服從隨機游走模型，但深證綜指卻不支持隨機游走假設。吳建環(huán)和趙君麗（2007）將上證指數(shù)和上證成指劃分為兩個階段，使用序列相關檢驗和游程檢驗進行了分段檢驗，研究表明滬深兩市均達到弱式有效性。王云云（2009）使用序列相關性和單位根檢驗對上證綜合指數(shù)進行分析，結果表明滬市符合弱式有效性要求。李佳和王曉（2010）使用方差比方法對滬深300指數(shù)以及基金金鑫的歷史收益率進行研究，發(fā)現(xiàn)中國股票市場在短期是弱式有效的，但從中長期來看是基本無效的。許沁（2012）使用方差比檢驗對上證綜合指數(shù)和深圳綜合指數(shù)進行研究，結果表明2005 年到2008年股市存在顯著震蕩，而股改措施對改善我國股市的有效性起了推動作用。

雖然我國創(chuàng)業(yè)板創(chuàng)立較晚，但也受到了許多專家學者的關注。楊偉偉、李燁（2010）研究了創(chuàng)業(yè)板上市的10只股票，對股票收益率數(shù)據(jù)進行了自相關檢驗和游程檢驗，研究發(fā)現(xiàn)我國創(chuàng)業(yè)板市場達到了弱式有效性。徐甜（2012）使用擴展單位根檢驗（ADF）和動態(tài)游程檢驗研究了創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和10只股票數(shù)據(jù)，研究表明我國創(chuàng)業(yè)板市場達到了弱式有效性，并且市場有效性不斷提高。謝靜（2012）研究了創(chuàng)業(yè)板指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)周收益率和日收益率，實證結果表明我國創(chuàng)業(yè)板市場沒有完全達到弱式有效性。錢國軍（2013）通過序列相關、游程檢驗和方差比檢驗對創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)（399006）進行分析，得出創(chuàng)業(yè)板市場已到達弱式有效性。

雖然有許多學者對創(chuàng)業(yè)板市場的有效性狀況提出了自己的看法，但是筆者認為他們的觀點都存在著些許瑕疵，例如按照過去對其他市場收益率的分析，市場收益一般不服從正態(tài)分布，是一個存在著“尖峰”、“厚尾”的有偏分布，這導致使用依賴于正態(tài)分布假設的檢驗方法（自相關檢驗、游程檢驗）得到的結果可能存在問題；還有就是擴展單位根檢驗只能說明價格序列是一個一階單整過程，并不能說明不同時點上的價格（收益）不存在相關性（王云林，2008）；最后就是，某些文獻中僅使用部分期限上的方差比檢驗對樣本數(shù)據(jù)進行分析，缺乏對于整個樣本時間區(qū)間上有效性狀況的把握。

由于Wild Bootstrap方差比方法具有對收益分布的要求低（可以不服從正態(tài)分布，存在異方差問題），具有良好的小樣本性質，可以對多個期限上的收益方差進行聯(lián)合檢驗等優(yōu)勢。因此，本文擬采用Wild Bootstrap方差比方法對創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)（399006）和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)（399102）進行檢驗，以此來分析創(chuàng)業(yè)板市場是否具有弱式有效性。

Wild Bootstrap方差比檢驗法

如前所述，可以通過檢驗市場中的資產(chǎn)價格是否服從隨機游走模型來檢驗市場是否具有弱式有效性。對于如何檢驗數(shù)據(jù)是否符合隨機游走模型，一種流行的方法是由Lo和Mackinlay（1988、1989）多次提出的方差比檢驗，該方法通過比較數(shù)據(jù)一階差分（收益）在不同時間間隔上的方差來檢驗數(shù)據(jù)的可預測性。假如我們假設數(shù)據(jù)服從隨機游走模型，則原始序列的q 期差分的方差應該是1期差分方差的q倍，即：檢驗實際數(shù)據(jù)滿足或是拒絕該性質是方差比檢驗的基礎。

（一）基礎方差比檢驗

從隨機游走模型這個性質出發(fā)，Lo和Mackinlay（1988）構造了兩個檢驗統(tǒng)計量，用于檢驗在關于εt的不同原假設下的隨機游走性質。

首先，Lo和Mackinlay提出了一個較強的假設：εt獨立同分布（i.i.d）且εt服從方差為σ2的正態(tài)分布，我們可以將這一假設記為i.i.d假設（the i.i.d null）。接著，Lo和Mackinlay弱化了i.i.d 假設，允許εt服從一般形式的條件異方差和不獨立。這個假設某些時候被記為鞅假設（the martingale null），因為它提供了一充分（但不必要）的εt條件，它要求εt為一鞅差分序列（m.d.s）。

我們可以定義一階差分序列的均值和q-滯后差分的方差：

Lo和MacKinlay給出的方差比z-統(tǒng)計量：

在選擇合適的 (q)估計的調價下，是漸進服從N(0,1)分布。

在i.i.d 假設下，(q)有如下估計：

而在m.d.s 假設下，使用核估計量：

在此條件下，檢驗隨機游走模型隨機擾動項εt具有E(εtεt-j)=0，j>0性質的原假設為VR(q)=0。

（二）聯(lián)合方差比檢驗

由于方差比檢驗適用于每一個差分q>1，所以一般是在許多選定的q計算統(tǒng)計量。

為了控制聯(lián)合檢驗的規(guī)模，Chow和Denning（1993）提出了一個檢驗統(tǒng)計計量，該統(tǒng)計量基于假設：對VR(qi)=1，i=1,2,…,l，檢驗統(tǒng)計量為Chow-Dening統(tǒng)計量P 值的上界由參數(shù)為l和T自由度的學生化最大模（Studentized Maximum Modulus，SMM）分布確定。根據(jù)Chow和Denning的結果，本文近似使用漸進（T=∞）SMM分布。

第二種方法是利用i.i.d 假設下的方差比檢驗。在這個假設下，我們可以根據(jù)Richardson和Smith（1991）的研究構造方差比檢驗的聯(lián)合方差矩陣，并在原假設VR(qi)=1，i=1,2,…,l 下計算標準Wald統(tǒng)計量。在原假設下，Wald統(tǒng)計量漸進服從自由度為l 的卡方分布。

（三）Wild Bootstrap

Kim（2006）提供了一個wild bootstrap方法用于提高方差比檢驗的小樣本性質。該方法包括計算樣本觀測數(shù)位T 的單個檢驗（（Lo和MacKinlay）和聯(lián)合檢驗（Chow、Denning和Wald）。該方法使用均值為0方差為1的隨機變量對原始數(shù)據(jù)賦權，再通過統(tǒng)計量的bootstrap分布得到結果。Bootstrap方法的P值是沒有超過估計統(tǒng)計量定義的邊界的重復與所有重復的分數(shù)。其具體計算步驟如下：

第一，構造容量為T的wild bootstrap樣本Rt*=ηtRt，t=1,2,…,T，其中ηt為均值為0，方差為1的隨機序列；

第二，用wild bootstrap樣本計算MV(q)統(tǒng)計量的值MV*(q) ；

第三，重復第一和第二m次，得到bootstrap抽樣結果；

第四，使用原始樣本計算得到MV(q)的邊界MV0；

若P 值大于事先規(guī)定的顯著性水平，則接受原假設，即資產(chǎn)價格序列服從隨機游走假設，市場是弱式有效的。

數(shù)據(jù)選擇與實證分析

（一）樣本數(shù)據(jù)的選擇

本文選取的數(shù)據(jù)為創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)（399006）和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)（399102）收盤價，數(shù)據(jù)來源為谷歌財經(jīng)，樣本區(qū)間為2011年1月4日到2014年4月30日，并剔除沒有成交量的交易日。創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)（399006）包括創(chuàng)業(yè)板市場100支樣本股，而創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)涵蓋了創(chuàng)業(yè)板所有的上市股票，都在一定程度上反映了創(chuàng)業(yè)板市場的結構和變化，且反映的側重面有所不同。所以，為了更為全面的分析創(chuàng)業(yè)板市場有效性，本文將兩者都選為研究樣本。

此外，對所有的數(shù)據(jù)按照公式

計算對數(shù)收益率。其中Pt為創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)或創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)t 日的收盤價。

（二）基礎統(tǒng)計分析和正態(tài)性檢驗

創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)收益率的基本統(tǒng)計特征如表 1和圖 1所示。

從表 1中可以看到，兩個樣本收益序列的偏度都小于0，這說明這兩組收益率序列都存在左偏的特征；峰度都大于3，說明都存在“尖峰”、“厚尾”的特征（這一點也可從圖 1中看到）。因此，我們基本可以認為收益率序列并不服從正態(tài)分布。

再使用JB檢驗對兩組收益率序列進行正態(tài)分布檢驗，結果如表2所示。

從表 2中可以看到，兩組收益率序列都拒絕了正態(tài)分布假設，與其他文獻對于股票收益率統(tǒng)計特征的研究結果基本一致。

由于創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)收益率序列都存在“尖峰”、“厚尾”、“有偏”的統(tǒng)計特征，使得基于正態(tài)分布的傳統(tǒng)檢驗隨機游走模型擾動項性質的一些統(tǒng)計方法無法正確分析創(chuàng)業(yè)板市場資產(chǎn)價格的形成機制。因此，我們需要不依賴于正態(tài)分布假設的統(tǒng)計方法來分析創(chuàng)業(yè)板市場資產(chǎn)價格的形成機制是否是服從隨機游走模型。

（三）方差比檢驗

首先，使用單個方差比檢驗（（Lo和MacKinlay）對創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)進行檢驗，分析這兩個指數(shù)隨機擾動項在短期水平（交易期限短于1個月）上的相關性狀況，以分析創(chuàng)業(yè)板在短期水平上的弱式有效性狀況，結果如表3所示。

從表3中可以看到，除創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)在期限q=2 外，兩個指數(shù)樣本都在0.05水平上無法拒絕原假設（無相關性假設），通過了方差比檢驗。這說明在短期水平（交易期限短于1個月）的水平上，創(chuàng)業(yè)板市場基本具有弱式有效性。

表1 樣本基本統(tǒng)計特征

表2 JB檢驗結果

圖1 樣本經(jīng)驗分布函數(shù)

圖2 創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)不同劃窗寬的P值

圖3 創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)不同劃窗寬的P值

表3 單個方差比檢驗結果

表4 Wild Bootstrap全樣本聯(lián)合方差比檢驗結果

其次，使用Wild Bootstrap法分析兩個指數(shù)在整個樣本范圍上的有效性狀況。選取重復次數(shù)m=1000，使用R計算得到結果如表4所示。

根據(jù)表 4的結果，我們可以看到創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)的Wild Bootstrap聯(lián)合方差比檢驗統(tǒng)計量MV=2.8722，P=0.3465>0.05，檢驗結果未拒絕原假設；而創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)的Wild Bootstrap聯(lián)合方差比檢驗統(tǒng)計量MV=2.2259，P=0.3564>0.05，檢驗結果也未拒絕原假設。根據(jù)之前的論述，我們基本可以認為在全樣本范圍內，創(chuàng)業(yè)板中資產(chǎn)價格服從隨機游走模型，創(chuàng)業(yè)板市場已基本達到弱式有效性。

再次，采用樣本容量為260（一個交易年度）和520（兩個交易年度）滑動子樣本窗來分析我國創(chuàng)業(yè)板市場在不同時點上的弱式有效性，以及選取的樣本區(qū)間對檢驗結果的影響關系，計算結果如圖2和圖3所示。圖中的縱軸表示由每組樣本計算得到的Wild Bootstrap聯(lián)合方差比檢驗統(tǒng)計量的P值。

圖2（a）中曲線是對創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)采用樣本容量260（1年的數(shù)據(jù)）的滑動子樣本窗，對每組樣本運用Wild Bootstrap聯(lián)合方差比檢驗計算得到的P值。從圖中可以明顯看到，大部分子樣本的P值都大于顯著性水平0.05，因而可以認為創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)不能拒絕隨機游走的原假設。

圖2（b）中曲線是對創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)采用樣本容量520（2年的數(shù)據(jù)）的滑動子樣本窗，對每組樣本運用Wild Bootstrap聯(lián)合方差比檢驗計算得到的P值。從圖中可以看到，大部分時期的樣本計算得到的P值都大于顯著性水平0.05，不能拒絕原假設，這說明對創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)進行方差比檢驗的結果并不隨著樣本區(qū)間變化發(fā)生變化，檢驗結果是具有穩(wěn)定性的。

圖3中的曲線是對創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)分別采用樣本容量260和520的滑動子樣本窗，對每組樣本運用Wild Bootstrap聯(lián)合方差比檢驗計算得到的P值。從圖中可以看到，對創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)進行檢驗的結果變化與對創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)的結果變化非常類似，這從一個側面說明了創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)所含的成分股基本包含了市場結構信息，綜合指數(shù)中包含的市場結構信息在有效性方面與價格指數(shù)并無顯著不同。此外，不管是圖3（a）還是圖3（b）中的結果都顯示創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)無法拒絕隨機游走的原假設。

綜上所述，我們可以基本認為我國創(chuàng)業(yè)板市場已具有弱式有效性，且該結果并不會因為選取了檢驗樣本時間區(qū)間的不同而發(fā)生變化。

結論

本文選取創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)2011年1月4日到2014年4月30日的日收盤價Pt，對根據(jù)日收盤價計算的連續(xù)日收益率Rt進行基本統(tǒng)計分析和正態(tài)分布檢驗，發(fā)現(xiàn)創(chuàng)業(yè)板價格指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板綜合指數(shù)的日收益率Rt都不服從正態(tài)分布，因而傳統(tǒng)的、依賴于正態(tài)分布假設的檢驗隨機游走模型的方法不適用與我國創(chuàng)業(yè)板市場，而方差比方法具有不要求正態(tài)分布、同方差的優(yōu)勢，故使用方差比方法對我國創(chuàng)業(yè)板市場的弱式有效性進行檢驗。研究結果表明，創(chuàng)業(yè)板市場中的資產(chǎn)（證券）價格服從隨機游走模型，可以認為其基本已經(jīng)達到了弱式有效，且該結果并不會因為選取了檢驗樣本時間區(qū)間的不同而發(fā)生變化。

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