導語：我國股民過度自信與交易一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

內容提要：本文利用個人交易數據，驗證了中國股票市場投資者存在的過度自信及過度交易現象。我們發現，對應著不同的股票持有期，投資者購進的股票的表現劣于他們售出股票的表現，或者說投資者進行了不應該的交易，也即過度交易。這一結論在不同的市場走勢下都是成立的。同時，通過對不同性別投資者投資行為的比較，我們發現，雖然男性和女性投資者都存在過度交易現象，但是男性投資者過度交易的程度要高于女性投資者，這在某種程度上說明中國股市投資者過度交易現象是與過度自信相關的。

關鍵詞：過度自信，過度交易，行為金融

一、引言

傳統金融理論經歷了50余年的發展，以有效市場假說，尤其是關于理性人的假定為基石，形成了一整套的理論體系。這些理論為我們理解和認識現實中的金融市場提供了有效的手段。然而，隨著金融市場上各種異常現象的累積，理論與實際的背離讓我們感受到傳統金融理論在解釋某些問題時的無能為力。這當中，人們關注的一個焦點就是我們在金融市場上觀察到的交易規模過高的問題。對此，DeBondt和Thaler（1994）曾經指出，金融市場過高的交易規模“可能是唯一令傳統金融學最為尷尬的事實。”

金融市場過高的交易規模在中國股市表現的尤其突出。無論是與成熟的證券市場相比還是與新興的證券市場相比，中國股票市場的年平均換手率都遠遠高于其他國家。二十世紀九十年代，美國紐約證券交易所（NYSE）的年平均換手率在20％－50％之間，也就是說，股票平均2－5年換手一次。即便到了格林斯潘認為美國股票市場出現了“非理性狂躁（irrationalexuberance）”的1999年，NYSE的年均換手率也只有75％。同年，東京、倫敦、香港、泰國、新加坡的證券市場的換手率分別為49％、57％、51％、78％和75％（見《中國證券期貨統計年鑒2001》）。與這些國家相比，在二十世紀九十年代，我國滬市平均換手率最高時達到1134.65％（1994年）；深市平均換手率最高達到1350.35％（1996年）。在我國股票市場交易狀況陷入低迷的2002年，深滬市場換手率也分別達到198.8％和214％（見表一）。

表一中國股票市場平均換手率與成交金額單位：（％、億元）

199419961998199920002001200220033214250.8

深市換手率583.81350.4406.6424.5509.1227.9198.8214.2

數據來源：中國證券期貨統計年鑒2004

合理的交易規模是多大？傳統金融理論不能很好地回答這個問題。一方面，在經典的Merton模型中，每個投資者購買的股票都是市場投資組合，此時，股票市場應該不會發生任何交易。另一方面，在沒有交易成本的連續動態對沖模型中，交易是連續的，此時在任何時間段內的交易量都是無限的。因此，對于這一問題的回答必然要求我們跳出傳統金融理論的框架，從新的角度進行研究。對于股票市場上存在的大量交易的現象，經濟學家們主要從以下三個角度進行解釋：一是引入噪音交易者(noisetrader)或者流動性交易者(liquiditytrader)的概念，這些交易者由于外生于模型的一些因素而進行交易，如個人稟賦的波動等（Shleifer和Summers1990）；二是認為投資者先驗信念不同或者投資者詮釋公共信息的方法不同（Varian1985，1989）；三是從行為金融的角度通過對投資者過度自信的驗證解釋過度交易的存在（Odean1998）。

關于過度自信，DeBondt和Thaler（1994）在對行為金融的微觀基礎進行總結的時候曾經說過：“在心理學領域有關個人判斷的研究成果中，最強的（robust）結論可能就是人們是過度自信的。”同時，他們還指出“理解交易之謎的關鍵的行為因素在于過度自信”。大量的心理學研究表明，許多職業的人都存在過度自信的情況，這包括：心理學家，醫生和護士，工程師，律師，談判人員，企業家，管理人員，投資銀行家，證券分析師以及經濟預測人員（Daniel,Hirshleifer和Subrahmanyam,1998）。對于個人過度自信的表現，Odean（1998）曾經進行過詳細的總結，其中最主要的可能體現在以下幾個方面：例如人們過高的估計自己知識的準確程度；人們過高的估計自己做好某件事情的能力，而且個人在某項任務中的重要性越高，他對自己能力的高估程度也越大；人們經常對自我的評價過高，大多數人認為自己比平均水平高，而且，大多數人對自己的評價要比別人對他的評價高，等等。

同時，經濟學家們的研究發現，與理性人相比，過度自信投資者在投資行為上存在很大差異。其中最顯著的一點就是，在股票市場上，過度自信的存在使得股票市場交易量增加。AlexandrosV.Benos(1998)和Odean(1998)的模型證明，過度自信降低了交易者的期望效用，增加了股票市場上期望交易規模；Deaves，Luders和Luo（2003）的試驗研究顯示，過度自信產生了額外的交易；Glaser和Weber（2003）發現那些認為自己投資技巧或者以往的投資收益表現超過平均水平的人們交易的更多。Kim和Nofsinger（2002）利用日本股票市場的數據再度證實了上述結論，同時，他們還發現與西方國家的文化相比，亞洲的文化使投資者更容易產生過度自信。這些研究從各個方面對金融市場的過度自信問題進行了探討，并得到了共同的結論，那就是過度自信會導致過度交易。關于過度交易的實證研究，Odean(1999)驗證了美國股票市場存在過度交易現象，并發現這種過度交易是與過度自信相關的。

這里的過度交易指的是投資者進行了不應該的交易。換手率的高低本身不是問題的關鍵，關鍵在于發生的交易是否合理。中國股市是否存在過度交易與過度自信現象？我們不能因為中國股市的換手率遠高于美國股票市場，就斷言中國股市一定存在過度交易與過度自信。由于對于不同的投資者來說，其稟賦、信息以及目的等因素的不同，可能會有不同的交易頻率要求。因此，是否存在過度交易的檢驗是很難通過橫截面比較來進行，而只能考察投資者的交易是否合理，或者說只能通過對投資者交易時的收益與如果不進行交易投資者能夠獲得的收益進行比較來判斷。

在中國，直接利用股票市場投資者個人交易數據對股民投資行為進行實證研究的文章還比較少，目前在我們掌握的資料范圍內僅發現趙學軍和王永宏（2001）曾利用中國某證券營業部的近1萬個投資者帳戶的交易信息，研究了中國股票市場投資者的處置效應問題。此后，深圳證券交易所綜合研究所利用了一個類似的數據研究了同樣的問題，豐富并深化了趙學軍和王永宏（2001）的結論（注）。然而，對于中國股票市場過度交易以及投資者過度自信問題我們尚未發現系統的實證研究文章。

本文利用1999－2003年期間中國某證券營業廳的個人股票交易數據來檢驗中國股市是否存在過度交易和過度自信。我們認為，任何投資都是有機會成本的。作為一個理性的投資者，用手中現金購進股票或者售出某支股票購進其他股票，其前提必然是在一定的股票持有期內，投資者購進股票的市場回報率高于如果該交易沒有發生投資者將資金投向其他項目時能夠獲得的回報率（其他項目包括將資金存入銀行、購買其他股票或者投資在其他領域等）。因此，如果購進的股票在持有期內能夠獲得的收益低于其機會成本的話，我們就認為這筆交易是不該發生的。

至于過度交易是否由過度自信引起的，直接的檢驗是困難的。但是如果我們知道某一部分的投資者比另一部分的投資者更加自信，并且發現更自信的投資者具有更嚴重的過度交易現象，那么在某種程度上我們不能排除過度交易是由過度自信的假設。基于這種考慮，我們比較了男性投資者與女性投資者交易行為的差異并發現男性投資者比女性投資者有更嚴重的過度交易傾向。

本文的貢獻在于：首先，對于中國這么一個新興的證券市場來說，市場中存在的很多問題是西方成熟證券市場中所沒有的，在這種市場環境下，投資者的行為會呈現出什么特點是許多人感興趣的，也是很重要的。通過對中國股票市場個人交易數據的分析，我們可以比較深入的了解中國投資者的投資行為特征。其次，過度交易和過度自信問題是金融學領域一個非常重要的問題。我們的研究為過度交易和過度自信問題的研究提供了中國股票市場的實證結論。此外，本文使用的數據跨越的時間段恰好覆蓋中國股票市場從繁榮到蕭條的轉變過程。通過分時段的研究，我們可以對大市走勢不同時投資者的行為進行比較，從而進一步豐富和強化我們的結論。

文章具體安排如下：第二節描述本文使用的數據情況；第三節討論實證研究的方法；第四節給出實證研究的結論；第四節總結完文。

二、數據描述

本文使用的數據主要有以下三個方面。

一是1999年1月1日到2004年12月31日，DataStream中深滬市場調整后的日股價數據。

二是中國某證券營業廳開戶狀況數據。本數據包含了1994年以來在該營業廳開戶的所有個人的年齡、性別、開戶時間和資金帳號（注）。截至2004年12月31日，該營業所共有16577個資金帳戶，其中每年新開戶數、截至每年年底開戶總數以及在該年實際進行了股票買賣交易的帳戶數（或者實際活動帳戶數）（注）分別如表二所示：

表二1999－2003年營業廳帳戶狀況描述

年份當年新開戶數開戶總數實際活動帳戶數

1999年以前5826

1999218380094142

20004991130008263

20012136151368765

20021066162026316

2003375165775892

三是1999年1月1日到2003年12月31日期間在該證券營業廳發生的所有股票交易記錄。本數據包含交易發生時間、資金帳號、買賣標志、股票代碼。在上述時間段內，本數據共包含707239條交易記錄。其中，發生的賣出股票的交易共327050筆，買進股票的交易共380189筆。至于每年具體發生買賣的交易情況可見圖一：

圖一1999－2003年期間每年買賣交易發生筆數

從表二可以看出，每年實際活動帳戶數目要低于截至該年底開戶總數，也就是說，每一年都會有部分投資者處于非活動狀態或者退出股市。一般說來，投資者退出股市的原因有兩種：一是投資者投資股票的能力比較差，股票投資長期虧損，因而逐漸從股市退出。二是投資者有比投資股票的期望回報率更高的投資機會，這部分人也會將資金從股市抽走，轉向其他投資項目。在這種情況下，投資者退出股市的前提是他們在股票市場期望投資回報率低于其他備選投資項目。而如果給定社會的投資機會，那些在股票市場投資回報率越低的人越容易從股票市場退出轉向其他投資項目。因此，無論是第一種情況還是第二種情況，它們都會對樣本造成殘存偏差（survivorshipbias）。也就是說，對于同一時間進入股市的投資者來說，隨著時間的推移，投資能力低的人逐漸從股市退出，而那些能夠留在股市中的投資者投資能力相對較高。這樣以來，樣本就無法準確反映總體的特性。本文消除殘存偏差的方法是將整個營業廳每年新開戶的所有投資者都包含到樣本中，由于每年新開戶的投資者中同時包含了投資能力強和投資能力弱的人，這樣可以降低由于部分投資能力差的投資者退出股市帶來的殘存偏差。

三、研究方法計

這里我們首先需要對過度交易概念進行一下澄清。由于不同投資者的需求、風險偏好及稟賦不同，因此，投資者是否屬于過度交易并不是用他的交易情況與其他交易者進行對比來判斷的。例如，在同樣長度的時段內投資者A交易10次，投資者B交易5次，我們并不能因此斷定投資者A是過度交易。事實上，我們是通過對投資者發生交易時能夠獲得的收益與該交易發生需要付出的機會成本進行對比，來判斷交易是否應該發生。

考慮一種可能的情況：某投資者賣出股票A同時買進股票B，如果我們將投資者售出的股票在未來一段時間（例如，在對股票B的持有期內）的市場收益看作其購進股票B的機會成本，那么這次交易是否應該發生，從事后的角度來看，依賴于在持有期內買進股票的市場回報率是否高于賣出股票的市場回報率。然而，在實際操作中，由于投資者在買進某一股票的同時并不一定賣出另一只股票，他可能用現金購買，也可能是同時賣出多只股票。因此我們無法決定某一次交易是否為應該的交易。但是當樣本中的投資者個數足夠多并且他們交易足夠頻繁的時候，平均來看，我們可以用買進的股票的平均回報與賣出的股票的平均回報之差作為判斷是否存在過度交易的指標。

根據上述想法，要對投資者過度交易情況進行驗證，首先就需要假定一個合理的股票持有期。根據表二中每年實際活動帳戶數以及圖一所示的交易發生數，我們可以粗略的推算出在1999－2003年期間，樣本中的投資者平均每年發生的買進交易次數為11.4次，平均每年發生的賣出交易次數為9.8次，也就是說，樣本中的投資者平均每月發生一次換手行為。因此，我們首先將投資組合持有期確定為三個——21個交易日、42個交易日和84個交易日，分別對應著日歷時間的一個月、兩個月和四個月。

其次，根據個人交易記錄表中每筆交易發生的時間，計算出在這筆交易發生的T個交易日（T＝21，42，84）之后該股票的市場回報率。其中，代表第個人的第i次交易的股票，為日股票的價格（注）。接著，我們把每個帳戶所有售出股票的市場收益率和所有購進股票的市場收益率分別進行平均，計算出每個帳戶所有購進股票市場收益率的平均值以及每個帳戶所有售出股票市場收益率的平均值。同時，對應著每個帳戶，我們計算出這兩個平均值之間的差值。最后我們根據所有帳戶的檢驗其是否在統計意義上大于零。

這里，我們是以帳戶為單位，對每個帳戶所有買進和賣出的股票的回報率進行加總的，這與Odean（1999）的方法有所不同。在Odean（1999）中，作者是以股票為單位，對每支股票所有買進和賣出交易的回報率進行加總。我們認為，由于研究對象是股票市場中的投資者，因此按照帳戶進行加總的方法可能更容易被人們理解。同時，我們按照Odean（1999）的方法對本文的結論重新進行了驗證，從結論上看二者之間沒有本質的差別。但是，在本文我們僅提供了以帳戶為單位進行加總的結論。

最后，在繼續本文的研究之前，我們要對部分投資者和全部投資者的問題進行一下解釋。由于我們的樣本是深滬市場所有投資者的一個子集，有人可能會認為，用股票市場中其余所有投資者進行相同的研究應該得到與我們這里相反的結論。事實上，這種想法是似是而非的。由于我們在計算投資者買賣股票的市場收益率的時候并沒有考慮投資者實際買賣的金額，因此，某支股票一筆買進交易可能對應著多筆賣出交易或者一筆賣出交易可能對應著多筆買進交易。這樣以來，樣本中的投資者所有買進（賣出）交易行為并不一定對應著深滬市場其余投資者所有賣出（買進）交易行為。因而，沒有理由認為，用市場其余投資者的交易進行研究，會得到與本文相反的結論。

B、置信區間的估計

本文主要的任務是將所有帳戶購進的所有股票在若干個交易日內的市場回報率的平均值與相應的售出股票的市場回報率的平均值進行比較。但是，市場回報率的構造特點給我們隨后的顯著性檢驗帶來一個問題，那就是由于不同的帳戶可能在相近的時期購買（或出售）相同的股票，因此這些帳戶購進（或售出）股票的市場回報率就可能存在相關性。舉例來說，假設投資者A在t0時期購進股票S，30天后投資者B購進相同的股票。那么在計算42個交易日后A和B各自進行的這筆交易的市場回報率的時候，二者之間就存在12天重疊時間。而在這些重疊日期內股票S的回報率是相關的，這就導致了帳戶A和帳戶B所有購進股票的市場回報率出現相關性。這樣以來，我們就無法使用傳統的t統計檢驗指標來判斷樣本均值的置信水平。同時，對應著不同的持有期T，我們對每個帳戶所有購進股票市場收益率的平均值序列{}以及每個帳戶所有售出股票市場收益率的平均值序列{}的正態性進行了檢驗，發現無論是偏度還是峰度我們都能在小于0.001的水平上拒絕序列服從正態分布的假設。

為了解決這一問題，我們采用Bootstrap的方法。我們知道，要想對統計量的精確性進行衡量我們首先需要確定其樣本分布。如果事先知道總體分布，或者先驗的對總體分布狀況進行了假定，我們就可以從總體中隨機抽取N個樣本，計算出統計量的值。Bootstrap的方法與之不同之處在于，他是利用觀測到的樣本分布作為真實總體分布的替代。同時，Bootstrap產生出一個樣本分布的Bootstrap分布，利用Bootstrap分布，我們可以估計出統計值的標準差以及置信區間等指標。舉例來說，假設我們的樣本有N個觀測值，利用這N個觀測值我們可以計算出某個估計量，但是由于我們不清楚樣本的分布情況，我們就無法利用t統計量或者其他統計量對的置信區間進行界定。但是，我們可以利用放回抽樣的方法隨機的從這N個觀測值中抽取m個，然后利用這m個值計算出一個估計量。重復上述操作K次，我們可以得到一個序列，利用該序列我們可以估計出的Bootstrap分布，然后利用該分布計算出的置信區間等指標。

隨著計算機處理數據能力的提高，近些年來，Bootstrap的方法得到廣泛的應用。尤其當我們遇到樣本觀測值存在相關性或者說樣本存在偏斜分布(skeweddistribution)問題的時候，Bootstrap方法為我們提供了一個很好的估計置信區間的方法。Kothari和Warner（1997）認為，該方法“為一些旨在降低設定錯誤（misspecification）的替代檢驗提供了一個很有前景的框架。”Lyon，Barber和Tsai（1999）驗證了這種方法的接受率和拒絕率（acceptanceandrejectionrate），發現對于隨機樣本來講，該方法非常有效。在本文中，我們利用統計軟件Stata提供的軟件包直接計算出統計量的偏差矯正（Bias-corrected）置信區間。在Bootstrap過程中，所有計算的重復操作次數均取為500次，同時，我們利用全部樣本進行重復抽樣（即m＝N）。

四、檢驗結果

A、基本結論

表三給出了本文的基本結論。其中，PanelA是1999－2003年期間所有投資者交易股票的市場回報率情況；PanelB是所有投資者在1999－2000年間交易股票的市場回報情況；PanelC是所有投資者在2001－2003年間交易股票的市場回報情況。

表三：在交易發生之后的T天內交易股票的市場回報率

PanelA：1999－2003年所有投資者

21個交易日42個交易日84個交易日

買進-0.0078-0.0106-0.0167

賣出0.00450.0040-0.0017

差值-0.0123-0.0146-0.015

差值標準差0.000540.000730.00104

95％置信區間（BC）(-0.0134,-0.0112)(-0.0161,-0.0131)(-0.0172,-0.013)

PanelB：1999－2000年所有投資者

21個交易日42個交易日84個交易日

買-0.0031-0.00650.0301

賣0.00210.00170.0472

差值-0.0051-0.0082-0.0171

差值標準差0.00050.00060.00112

95％置信區間（BC）(-0.006,-0.004)(-0.0095,-0.0071)(-0.0192,-0.0141)

PanelC：2001－2003年所有投資者

21個交易日42個交易日84個交易日

買-0.0035-0.007-0.0622

賣0.0003-0.0019-0.0495

差值-0.0037-0.005-0.0127

差值標準差0.00040.00060.00109

95％置信區間（BC）(-0.0045,-0.0029)(-0.0061,-0.004)(-0.0150,-0.0108)

注：我們分別計算了每筆交易發生后的T個交易日（T＝21、42、84）內該股票的市場回報率，并將每個帳戶所有購進和售出股票的市場回報率分別進行平均。利用Bootstrap的方法，我們估計出二者之差的分布，并給出了差值95％的置信區間。結論表明，在上述幾種情況下，對應著三種持有期，95％置信區間的上限均小于零，因此我們都能夠得出，至少在5％的置信水平下，可以拒絕購進和售出股票的平均市場回報率的差值大于等于零的假設。Bootstrap過程中，所有計算的重復操作次數均取為500次，同時，我們利用全部樣本進行放回抽樣（即m＝N）。

這里的置信區間是基于Bootstrap方法得到的。從上面的結果，我們可以得出如下的結論：

首先，對應著不同的時期，我們都可以得出在三個持有期內，95％置信區間的上限均小于零，這意味著至少在5％的置信水平上都是小于零的。由此我們可以認為，中國股票市場投資者存在過度投資問題。

其次，從PanelB和PanelC的比較可以看出，雖然這兩個時間段內股票市場整體走勢不同，但是這兩個階段股票買賣收益的差值均為負值，而且對應著三個持有期，2001－2003年期間差值的絕對值均明顯比1999－2000年小，前者僅有后者的74％－60％。這表明，雖然股票市場整體走勢的不同并沒有改變投資者過度自信的特點，但是在市場陷入低迷期的時候投資者過度自信和過度投資的傾向顯然比市場繁榮期低。這也意味著投資者進行交易時更為謹慎。

最后，我們用表三PanelA中的結論與Odean（1999）中相應的結論進行比較可以發現，對應于84個交易日的持有期，中美兩國投資者購進股票和售出股票的市場回報率之間的差值并無顯著差異。這就意味著，雖然中國股票市場的換手率遠遠高于美國，但是兩國投資者過度交易程度并無顯著的差異。這一結論是可以理解的，因為，如同我們不能因為投資者A的交易次數超過投資者B就斷定投資者A是過度交易一樣，我們也不能因為中國投資者的交易次數超過美國投資者就斷定中國投資者的過度交易（或者過度自信）程度就超過美國投資者。

B、交易頻率

前面我們已經進行了說明，投資者是否是過度交易判斷的依據不是投資者的交易次數或者交易頻率，而且，對于不同投資者，由于其投資需求以及風險偏好各不相同，因此也不能以投資者交易頻率的差異作為投資者是否過度投資的判斷依據。但是，畢竟過度投資討論的也是交易頻率的問題。那么究竟投資者的過度投資與其交易頻率之間是否有關系，在進行研究之前我們并沒有確切的結論。這一節，我們按照投資者的交易頻率將其進行分類，并研究不同交易頻率的投資者是否都存在過度交易問題。

首先，我們先找出投資者在樣本期內第一次和最后一次發生交易的時間，并計算出二者之間的時間長度TR。接著，我們計算出投資者交易發生的總次數TN。投資者平均年交易頻率TF＝252×TN/TR。接著，按照交易頻率，我們將投資者分成兩部分，第一部分是交易頻率在前10％的投資者，其余的歸為第二部分。最后，我們分析了不同交易頻率投資者購進和售出股票的市場回報率，以及二者之間的差值。結論見表四PanelD和E：

表四不同交易頻率投資者投資收益狀況比較

PanelD：1999－2003年交易頻率在前10％投資者

21個交易日42個交易日84個交易日

買-0.000370.00164-0.00412

賣0.005070.00820.006558

差值-0.00544-0.00653-0.01068

標準差0.00110.00170.00208

95％置信區間（BC）(-0.0076,-0.003)(-0.01,-0.0032)(-0.01485,-0.00645)

PanelE：1999－2003年交易頻率在后90％投資者

21個交易日42個交易日84個交易日

買-0.00867-0.012-0.01808

賣0.004450.0035-0.00266

差值-0.01312-0.0155-0.01542

標準差0.00060.00080.00101

95％置信區間（BC）(-0.0143,-0.0119)(-0.0169,-0.0138)(-0.0178,-0.0136)

注：我們按照投資者的交易頻率將投資者分為兩組：交易頻率在前10％的投資者和交易頻率在后90％的投資者，然后分別計算了每組投資者購進和售出股票在交易發生后的T個交易日（T＝21、42、84）內的市場回報率，以及二者之間的差值。利用Bootstrap的方法，我們估計出二者之差的分布，并給出了差值95％的置信區間。結論表明，無論是對于交易頻率高的投資者還是交易頻率低的投資者，95％置信區間的上限小于零，因此我們都能夠得出，至少在5％的置信水平下，我們可以認為兩組投資者均存在過度交易問題。Bootstrap過程中，所有計算的重復操作次數均取為500次，同時，我們利用全部樣本進行放回抽樣（即m＝N）。

對比PanelD和E我們可以發現，對應著不同交易頻率的投資者，買賣股票的市場回報率之差均小于零。這進一步證實了過度交易行為的存在并未因投資者交易頻率的不同而發生變化。同時，我們還可以看到，對應著三個不同的持有期，交易頻率在前10％的投資者購進股票的平均市場收益率均高于交易頻率在后90％的投資者。這說明，在我們考察的這三個持有期內，交易頻率高的投資者選擇購進的股票收益情況要優于交易頻率低的投資者選擇的股票。這一現象看似與我們前面的結論有所矛盾。對此，我們認為可能的解釋是：首先，由于我們研究的是市場收益率而不是個人真實獲得的收益率，因此，這一結論并不能說明交易頻率高的投資者在股票市場上實際獲得的收益率高于交易頻率低的投資者，而只是意味著交易頻率高的投資者選擇股票的能力比較強。事實上，Barber（2000）對不同交易頻率投資者的真實收益率的研究發現，雖然在不考慮交易成本的情況下各種交易頻率投資者真實的毛收益率差異很小，但是考慮到交易成本之后那些交易頻繁投資者的真實收益比交易不頻繁投資者低7.1個百分點（換算成年率的結果）。其次，我們認為造成兩種投資者選擇股票能力出現差異的原因有可能是因為他們在股票市場中的經驗不同。由于對這一解釋的驗證比較復雜，限于篇幅，具體的驗證我們將在另一篇文章中單獨進行。

C、性別、過度交易和過度自信

以上，我們用Bootstrap的方法驗證了投資者過度交易的問題。然而，某種程度上講，上述的研究僅僅證實了投資者過度交易的存在，并沒有從根本上證實投資者的過度交易是由過度自信導致的。事實上，正如Odean（2001）所說，“對過度自信是否導致市場出現過度交易的另一種檢驗方法就是將投資者分為兩類，一類是過度自信程度較高的投資者，另一類是過度自信程度較低的投資者。”進而，通過比較過度自信程度不同的兩類投資者的過度交易情況，考察過度自信是否導致了交易量的增加。

心理學的研究表明，雖然男性和女性都存在過度自信問題，但是男性過度自信的程度要高于女性（Lundeberg，Fox和Puncochar1994），而在處理金融問題的時候男性傾向于認為自己比女性更有能力（Prince1993）。正是基于這些研究成果，我們按照性別將投資者分為兩類。然后分別考察男性和女性投資者在交易頻率以及投資回報率方面的差異。我們認為，如果男性投資者比女性投資者過度自信程度更高，而過度自信又會導致交易量增加，那么我們就應該能夠看到兩個現象：一方面男性投資者的交易頻率要比女性投資者高，另一方面由于過度交易程度更高，男性投資者購進和售出股票的市場回報率差值會比女性投資者更大。

在我們的樣本中，男性投資者共6252個，女性投資者共5609個。用交易頻率對性別虛擬變量進行回歸，我們發現女性投資者每年要比男性投資者少交易2.9次，而且在5％的水平上，這種差異是顯著的。同時，我們用投資者買賣股票的市場回報率差值對性別虛擬變量進行回歸也得出，對應著三個持有期，女性投資者買賣股票的市場回報率差值都要高于男性投資者。而且，對應著三個不同的持有期，這種差異在5％的水平上都是顯著的。具體結果見表五：

表五市場回報率差值對性別的回歸結果

21個交易日42個交易日84個交易日

性別虛擬變量0.00340.00320.0058

95％置信區間(BC)(0.0011,0.0053)(0.0006,0.0063)（0.0027，0.0097）

注：性別虛擬變量的取值男性等于0，女性等于1。對于三個不同的持有期，95％的置信區間的下限都大于零，這就意味著在5％置信水平上性別差異都是顯著的。Bootstrap過程中，所有計算的重復操作次數均取為500次，我們利用全部樣本放回重復抽樣。

四結論

本文利用1999－2003年中國股票市場個人交易數據，通過對投資者過度自信的驗證解釋了股票市場過度交易現象。我們發現，對應著三個不同的股票持有期，投資者購進股票和售出股票的市場回報率之差不但無法彌補其交易成本，而且在5％的水平上前者顯著地低于后者。這一結論在1999－2000年以及2001－2003年兩個大市走勢孑然不同的時期都是成立的。而且，通過構造日歷時間投資組合，在消除了觀測值在橫截面角度的相關性之后，我們也得到了相同的結論。對不同交易頻率投資者的研究發現，無論是交易頻率高的投資者還是交易頻率低的投資者，均存在過度交易問題。同時，我們還發現，隨著投資者延長其股票持有期，購進股票與售出股票的市場回報率之差在增大。最后，我們研究了不同性別投資者投資行為的差別。我們發現，雖然男性和女性投資者都存在過度自信問題，但是男性投資者過度自信的程度要高于女性投資者。這一方面導致了男性投資者交易頻率高于女性投資者；另一方面導致了男性投資者購進股票與售出股票的市場回報率之差低于女性投資者。

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