联合p值综列单位根检验的扩展及其对中国股市的弱有效性检验

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２０ｏ６年第４期　

统计研究　

ＮＯ．４　２Ｏ０６　

ＳｔａｔｉｓＯｃａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　６９　

联合ｐ值综列单位根检验的扩展及其　

对中国股市的弱有效性检验　

王少平　杨继生　

ＡＢＳＴＲＡＣＴ　

Ｃｈｏｉ（２００１）ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｔｈｅ　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ’Ｐ－ｖａｌｕｅ　ｔｅｓｔｓ　ｆｏｒ　ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ．Ｔｈｉｓ　ｐａｐｅｒ　ｍｏｄｉｆｙ　ｔｈｅ　ｔｅｓｔ　ｔｏ　ａｌｌｏｗ　

ｆｏｒ　ｔｈｅ　ＣｒｏＳＳ－ｓｅｃｔｉｏｎａｌ　ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｅ　ｗｉｔｈ　ａｕｔｏｒｅｇｒｅｓｓｉｖｅ　ｅｒｒｏｒｓ　ａｎｄ　ｒｅｐｌａｃｅ　Ｃｈｏｉ’ｓ　ＤＦ－ＧＬＳ　ｗｉｔｈ　ＡＤＦ　ｗｈｅｎ　

ＤＧＰ　ｊｎｃｌｕｄｅ　ａｎ　ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ　ｏｒ／ａｎｄ　ｌｉｎｅａｒ　ｔｉｍｅ　ｔｒｅｎｄ。Ｔｈｅ　Ｍｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　

ｓｉｚｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｘｔｅｎｄｅｄ　ｔｅｓｔｓ　ｉｓ　ｖｅｒｙ　ｃｌｏｓｅ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｎｏｍｉｎａｌ　ｓｉｚｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｓｙｍｐｔｏｔｉｃ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ，ｔｈｅ　ｐｏｗｅｒ　ｏｆ　ｏｕｒ　

ｔｅｓｔｓ　ｉｓ　ｖｅｒｙ　ｈｉｇｈ，ｓｕｃｈ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｏｕｒ　ｍｏｄｉｆｉｃａｔｉｏｎ　ｉｓ　ｆｅａｓｉｂｌｅ．Ａｐｐｌｉｎｇ　ｏｕｒ　ｔｅｓｔｓ　ｔｏ　

Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｓｅｃｕｒｉｔｉｅｓ　ｍａｒｋｅｔ　ｇｉｖｅｓ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｈｓ　ｔｈａｔ　ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ　ｐａｎｅｌ　ｐｒｉｃｅ　ｉｎｄｅｘｅｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｍａｒｋｅｔｓ　ｉｓ　ａ　ｐａｎｅｌ　

ｕｎｉｔ　ｒｏｏｔ　ｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｉｓ　ｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎ　ｉｍｐｌｉｅｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　Ｃｈｉｎｅｓｅ　ｓｅｃｕｒｉｔｉｅｓ　ｍａｒｋｅｔ　ｉｓ　ｇｅｎｅｒａｌ　ｗｅａｋ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ．　

关键词：综列单位根：联合Ｐ值检验；扩展；有效性检验　

到综列数据。但０’Ｃｏｎｎｅｌｌ（１９９８）发现ＬＬ检验具有严重的　

一

、

引言　

势扭曲（ｓｉｚｅ　ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ）。Ｌｅｖｉｎ，Ｌｉｎ和Ｃｈｉｎ（２００２，ＬＬＣ）对ＬＩ．　

从现存文献可以看出，综列（ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ。或译为面版数　

进行改进，体现在ＬＬＣ经过对自回归系数的估计量及其　

据）单位根检验已成为近期计量经济理论与应用研究的　方差进行稳健性调整。Ｉｍ、Ｐｅｓａｒａｎ和Ｓｈｉｎ（１９９７，ＩＰＳ）取消　

前沿领域之一。我们知道，标准的非平稳检验是针对总　

同质性假定，即在异质性（ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｏｕｓ，即各横截面的截　

量时间序列的单位根检验，而综列单位根检验则是将多　

距，可能的时间趋势和一阶自相关参数不相同））下，分别　

个观测对象即横截面单元组合而形成面版数据的综列单　

对各横截面进行ＡＤＦ检验以产生对应的ｔ统计量并求平　

位根检验，由此导致了实现这种检验方法论的特有困难：　

均构成ｔ统计量，但ＩＰＳ检验所需要的矩运算较复杂使其　

如横截面单元是否相关、同质或异质性、，ｖ和７’趋于无穷　

应用受到限制。Ｃｈｏｉ（２００１）基于上述结果提出了联合Ｐ值　

大的次序等，均会影响到检验统计量的构造和渐近分布。　

检验，其仿真结果显示具有比ｔ更高的检验势。但Ｃｈｏｉ　

从应用的角度看，综列非平稳性不仅是大多数经济或金　是在横截面单元不相关的假定下，基于ＤＦ—ＧＬＳ而形成联　

融数据的基本特征，更重要的是，综列单位根检验的应用　

合Ｐ值统计量，由于ＤＦ．ＧＬＳ检验的Ｐ值不易计算可能导　

范围显著扩大。如对证券市场弱有效性的检验，标准的　

致其精确・陛不高，而横界面单元不相关则可能与大量的　

单位根检验（如ＤＦ。ＡＤＦ和ＰＰ检验）只能对市场综合指数　

实际综列数据不一致，由此导致其应用的局限性。总之，　

（如深指，上指）进行随机游走检验。而综列单位根则可以　

上述所及的综列单位根检验，由于其直接或隐含的假定，　

将市场中各交易产品或各交易板块等多种价格组合在一　

或者所使用的统计量的计算较复杂，或者检验势不高等，　

起进行市场有效性检验，也就是说，应用综列单位根检验　

导致学术上的争论和应用的局限性。　

市场的有效性是从微观结构上的检验。总之，正是由于　

基于上述，本文研究的目的为，在横截面相关的条件　

其在方法论和应用两方面的重要意义，使得综列单位根　

检验成为现行计量经济学理论和应用研究的重要领域。　

＊基金项目；国家社会科学基金（０５ＢＪＹ０１２）。　

对综列单位根早期的研究始于Ｌｅｖｉｎ和Ｌｉｎ（１９９２，　

本文第一稿应邀在北京大学“计量经济学最新发展国际研讨　

ＥＬ），ＬＬ检验的思想是：基于各横截面单元的同质性　

会”上报告，感谢同领域计量经济学家Ｐａｒｋ（美国Ｒｉｃｅ大学）和Ｉｎ　

（ｈｏｍｅｇｅｎｏｕｓ，即各横截面的截距，和可能的时间趋势，一阶　

Ｃｈｏｉ（香港科技大学）的评论，本文根据他们的评论作了部分修改。　

自回归参数等相同）假定，将标准的ＤＦ单位根检验扩展　

当然。文中可能存在的问题完全由作者负责。　

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７０　统计研究　

下。以易于计算且具有相对较高检验势和精确Ｐ值的ＡＤＦ　

检验而形成扩展的联合Ｐ值综列单位根检验。进一步。　

Ｌ＝　

素Ｉｎ（枷－ｐＩ　．．，　（７）　

本文通过蒙特卡罗仿真实验考察我们对联合Ｐ值检验扩　

与ｃｈ０ｉ的研究相比较。本文以截面相关取代截面不相关　

展的可行性和正确性，最后将本文的扩展应用于从微观　

的假定并以ＡＤＦ替代Ｄ￣ＣｔＳ，我们后续的工作即是以仿　

层面检验我国证券市场是否弱有效。　

真实验证明这种扩展的可行性和正确性。　

本文第二部分是对联合Ｐ值综列单位根检验进行扩　

（三）扩晨的联合Ｐ位综列单位根检验的有限样本性　

展。第三部分应用本文的扩展检验我国证券市场的总体　

质与检验势　

弱有效性。最后是结论。　

本文按计算计量经济学的现行观点。设计并实现相　

二、联合Ｐ值综列单位根检验的扩展　

应的仿真实验：以式（１）一（３）生成数据，按式（５）　（７）形　

成统计量，进而计算统计量的有限样本性质和检验势。以　

及其仿真实验　

考察式（５）一（７）的分布在原假设下是否成立。如果所计　

（一ｌ联合Ｐ值综列单位根检验　

算的有限样本性质（８　）与式（５）一（７）所示的分布的临界　

对于下述综列模型或数据生成过程（ＤＧＰ）　

值非常接近且具有较高的检验势，表明本文的扩展在理　

ｙ“＝ｄ　４－钆，ｉ＝ｌ，…，Ⅳ，ｔ＝１，…。　

（１）　

论上是可行的，扩展的统计量尤为适用于横截面相关的　

＝口‘　一Ｉ＋ｌ‘　

（２）　

综列单位根检验。但实现这一仿真的特殊困难在于生成　

ｄ　＝往　＋往ｎｔ＋…＋往ｌ矗　ｉ　

（３）　

截面和时间序列相关并且具有异质性的综列单位根（或　

综列单位根检验的原假设为Ｈｏ．口ｌ＝１，对所有的ｉ成立；　

平稳）数据进而计算有限样本性质和检验势。以下简要　

备选假设为：　：Ｉ　ａ　Ｉ＜１，在Ⅳ有限时至少对一个截面单　

说明本文仿真实验的设计原理。　

元ｉ成立。显然。接受风即说明存在综列单位根，拒绝　

（１）生成截面相关且序列相关的扰动项数据，即令式　

风则意味着至少有一个横截面单元是稳定的。Ｃｈｏｉ　

（３）中的　为　

（２０（１１）假定横截面之间不相关，基于上述模型构造了３个　

ｌ‘４＝　

．

１一ｌ＋ｅ　（８）　

由ＤＦ－ＧＩ．Ｓ单位根检验的左（下）尾的Ｐ值组成的统计量　

其中ｅ＝ｌｅ１。，ｅ：　一，ｅ　Ｉ‘＝１，…，ｒｌ是随机生成的均值　

（称为联合Ｐ值检验，分别记为Ｐ、Ｌ和ｚ检验）并给出了　

为０，协方差矩阵为　…，的Ｎ维标准正态分布的随机　

一　

随后Ⅳ一　时的极限分布。进一步。Ｃｈｏｌ以仿真实　

验揭示了联合Ｐ值检验的分布及其有限样本性质。其结　

扰动序列。进一步，为保证∑　为对称正定矩阵及其　

果表明：①对于固定的Ｔ，ｚ统计量在样本大小变化时表　

非奇异性，根据Ｃｈａｎｇ（２Ｏ０２）的设计，∑…　按以下步骤　‘　ｘ　

现出较好的稳定性；②３个检验随着．Ｉｖ增大，检验势增　生成：①以均匀分布［０，１］随机生成Ｎ×Ｎ的矩阵ｊＩｆ；⑦基　

加，且大于　检验；③ｚ统计量性能最好。　

于　Ⅳ构造正交矩阵Ｈ＝Ｍ（｜】Ｉｆ　｜Ｉ】ｆ）　；③生成Ⅳ个特　

（二）联合Ｐ值综列单位根检验的扩展　

征值　”，　Ⅳ：令　ｌ：ｒ，，（０＜ｒ＜１），　Ⅳ　１，以均匀分布　

由于横截面不相关假定与大量的综列数据不一致，　

［ｒ，１］随机生成其余Ⅳ一２个特征值。本文选取ｒ。；０。２；　

为此，将模型（１）　（３）扩展为截面相关，即对于ｉ≠　，　

④生成对角矩阵Ａ＝　（　－－，　）；⑤以谱分解形式生　

（“　）≠０。进一步，为简化联合Ｐ值的计算以及保证Ｐ　

值的相对精确性，以ＡＤＦ检验统计量替代ＤＦ－ＧＩ．Ｓ统计　

成协方差矩阵　＝ＨＡＩｌ＇。⑥令“　＝０，由式（８）生成　

量。于是本文的扩展表述为，对每一个横截面的时间序　

ｕ　。这样我们就生成了截面相关的“　。　

列数据进行以下的ＡＤＦ单位根检验：　

（２）生成ｙ　。令式（２）中的ｍ‘＝１（即数据生成过程仅　

，－一

‘　

△　＝　＋　ｔ　ｔ＋　．ｔ－ｌ＋　

含线性时间趋势），由式（１）一（３）生成综列数据，，　：令初　

。　ｔ　＊

△　

．

ｔ—Ｉ＋ｅ☆　

。值Ｙ　；０，在（３）式中令ａ　＝１和ａ　＜１分别生成单位根　

ｉ　ｚ　１，…，Ｎ，ｔ＝１，…，　（４）　

（或平稳）数据　，其中参数０　，　和且．由均匀分布［Ｏ．２．　

由此产生ＡＤＦ统计量的Ｐ值（即拒绝单位根原假设的精确　

显著性水平），记为Ｐ　，假定Ⅳ一∞时，平稳的单元数Ⅳ＾与　

Ｏ．４］随机生成．以此保证各横截面的异质性。　

Ⅳ之比固定，类似于Ｃｈｏｉ（２００１）的结果，我们有以下扩展的　

（３）对生成的综列数据（，，　），基于式（４）进行ＡＤＦ检　

联合Ｐ值综列单位根检验和分布①（仍记为Ｐ、Ｌ和ｚ）：　

验。其中滞后阶数　由Ａｋ￣ｉｋｅ信息准则（ＡＩＣ）确定。由此　

产生Ｐ　，对由此所得到的各横截面单元ＡＤＦ检验的ｐ值　

Ｐ＝一２∑ｌｎ（ｐ　）　（５）　

・１　

按式（５）　（７）分别计算联合ｐ值检验的统计值。　

．　

ｚ＝　∑　（ｐ　）　Ⅳ（ｏ，１），　为标准正态分布函数　

ｊ’Ｉ＝１　

①本文的研究思想与ｃ　（２０ｏ１）基本一致。即对于这３个　

（６）　

统计量的分布，我们用仿真实柱予以证明。　

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王少平杨继生：联合ｐ值综列单位根检验的扩展爰其对中国股市的弱有效性检验　７１　

（４）重复上述过程２００００次，由此得到２００００个Ｐ、ｚ和　

Ｌ，基于此计算有限样本性质和检验势。　

１．有限样本性质。　．　

具有较高的检验势。如Ｔ：１００，Ｎ≥２５时，ｚ和Ｌ的检验　

势在５％显著性水平上均高于９９％，Ｐ检验高于９５％。进　

一

步，当ａ　＝ａ＝０．８Ｏ（具体结果不再列出），Ｔ＝１００，Ｎ＝５　

的检验势在５％显著性水平上高于９６％，Ⅳ≥２．５时的检验　

对于上述所得到的２０００个Ｐ、Ｌ和ｚ统计量值，分别　

在其渐近分布的１％、２．５％、５％和１０％显著性水平下计　势在１％显著性水平上均为１００％；Ｔ＝５０，Ｎ＝２５时，ｚ检　

算拒绝单位根原假设的概率并与对应的理论分布的显著　

性水平比较即为有限样本性质，若拒绝概率与对应的显　

著性水平非常接近，表明检验统计量具有良好的有限样　

验和Ｌ检验的检验势在５％显著性水平上高于９４％，Ｐ检　

验高于８７％；Ｎ＝５０时，Ｚ检验和Ｌ检验的检验势在５％　

显著性水平上高于９９％，Ｐ检验高于９８％。比较而言。三　

本性质，隐含了扩展的联合Ｐ值的分布与其理论分布一　

致，因而这种扩展是可行的。表１为扩展的联合Ｐ值检验　

的有限样本性质的仿真结果。　

表１　扩展的联台ｐ值检验的有限样本性质　

显著性水平　０．０１　０．０２５　０．０５　０．１　

ｒ；５０　Ｊ】ｖ＝５　Ｌ　０．ⅨＩ９５　０．０２３５　０．０５１０（０．０５）　０．１ｏ４５　

Ｐ　０．０ｏ９０　０．０２４５　０．Ｏ５３５（Ｏ．０５）　０　１００５　

Ｚ　０．００９０　０．０２４０　０．Ｏ５２Ｏ（Ｏ．０４）　０．１０１５　

Ｊｖ】＝２５　Ｌ　０．０１２０　０．Ｏ２５０　０．０５２５（Ｏ．０７）　０．０９５０　

Ｐ　０．０１４０　０．０２７５　０．０４８０（０．０７）　０．０９９５　

　ｒＺ　０．０１４０　０．０２５５　０．０５７ｏ（ｏ．０５）　０．０９１５　

＝

５Ｏ　Ｌ　０．０１９５　０．Ｏ　５　Ｏ．０６４０（０．１１６）　Ｏ．１２０ｏ　

Ｐ　０．０１８５　０．０３２０　０．０５６０（０．０８）　０．１Ｏ９０　

Ｚ　０．０２０ｏ　０．０３７５　０．Ｏ６５５（Ｏ．０５）　０．１１５５　

ｒ＝１００　Ｊｖ】＝５　Ｌ　０．０ｏ９５　０　０２７０　０．０５ｌｏ（ｏ．０６）　０．０９７０　

Ｐ　０．０ｏ９５　０．０２２５　０．０５１０（０．０６）　０．０９６０　

Ｚ　０．０ｌｌ０　０．０２５５　０．０５３０（０．０６）　０．０９７０　

Ｊ】ｖ＝２５　Ｌ　０．０１２５　０．０２６０　０．ｏ４６５（０．０７）　０　０９３５　

Ｐ　０．０１２５　０．０２３０　０．０４３５（０．０８）　０．０８９５　

Ｚ　０．０１５０　０．０２９５　０．０５１０（０．０６）　０．０９６０　

Ｊ＿ｖ＝５０　Ｌ　０．０Ｉ７０　０．０２７０　０．０４４０（０．０８）　０．１０１０　

Ｐ　０．０１８０　０．０２９０　０．０４７０（０．０９）　０．１００５　

Ｚ　０．０１８０　０．０２９０　０．Ｏ５８Ｏ（０．０７）　０．１０５０　

（ＤＧＰ：Ｄ　＝口；１，“ｎ＝口。ｕ．．ＩＴ１＋　。　（“　）≠０。Ｈｏ：口。＝ｄ＝１）　

注：（）中数据为Ｃｈｏｉ基于ＤＦ—ｃＬｓ在截面不相关假定下的仿真结　

果。随Ｎ和ｒ的变化，拒绝概率明显偏离５％舯显著性水平，即具　

有明显的势扭曲。　

从表１可以看出，扩展的联合Ｐ值综列单位根检验均　

具有很好的有限样本性质，随Ｎ和Ｔ的变化，各检验的拒　

绝概率始终非常接近于对应的显著性水平。相比而言，Ｐ　

检验表现最优，而ｚ检验则相对较差，其原因可归结为，Ｐ　

和Ｌ检验的渐近分布都存在自由度的调整，而ｚ检验则　

没有。同时，在５％显著性水平上的比较结果显示（Ｃｈｏｉ　

仅报告了５％显著性水平的仿真结果），扩展后的各检验　

统计量的势扭曲程度明显低于Ｃｈｏｉ的结果。由此说明，　

扩展的联合ｐ值检验在截面相关时明显优于截面独立时　

基于ＤＦ　ＧＩＳ检验的结果。　

２．检验势。　

在ＤＧＰ中设定ａ　＝ａ＜１，计算扩展的联合ｐ值检验　

分别在渐近分布的１％、２．５％、５％和１０％显著性水平上　

拒绝错误原假设ｎ　＝。＝１的概率，即为检验势。我们分　

别考察了ａ　＝口＝０．９７和ａ．；ａ＝０．９０时三种联合Ｐ值　

检验的检验势，仿真结果分别见表２和表３。　

在表２中，当日　＝ａ＝０．９０时，扩展的联合Ｐ值检验　

者中，ｚ检验具有最高的检验势。Ｐ检验略低于ｚ和Ｌ的　

检验势。在ａ．＝ａ＝０．９７时（表３），三个联合Ｐ值的检验　

势略有下降，这一现象可归结为现存文献中几乎所有单　

位根检验对近单位根过程具有低势所产生的结果。　

表２　扩展的联合ｐ值检验的检验势　

显著性水平　０．０１　０．０２５　０．０５　０．１　

ｒ＝５０　Ｊ】ｖ＝５　Ｌ　０．０３４１）　０．０Ｂｏ５　０．１３２０　０．２２９ｏ　

Ｐ　０．０３２０　０．ｏ６６０　０．１ｌ４５　０．１９４０　

Ｚ　０．０３６５　０．０８００　０．１４１０　０．２３６０　

Ｊ】ｖ＝２５　Ｌ　０．１３７０　０．２５９５　０．３７７０　０．５４４５　

Ｐ　０．１０６０　０．１９５５　０．２９５０　０．４１９ｏ　

Ｚ　０．１７８５　０．２８２０　０．４０９０　０．５８８０　

Ｊ】ｖ＝５０　Ｌ　０．３０７５　０．４７２５　０．６０１０　０．７４２５　

Ｐ　０．２２３５　０．３４２０　０．４６５０　０．６０５５　

Ｚ　０．３７１５　０．５Ｏ００　０．６３０５　０．７５４５　

＝

ｌ０ｏ　＝５　Ｌ　０．２１５０　Ｏ．３７７５　０．５蛳　Ｏ．７０３５　

Ｐ　０．１６８０　０．２９２５　０．４４２０　０．６１４０　

Ｚ　０．２４３５　０．４０２０　０．５６９０　０．７２６５　

Ｊ】ｖ；２５　Ｌ　０．９５２０　０．９８０５　０．９９４１）　０．９９９５　

Ｐ　０．８４５０　０．９３０　０．９６９５　０．９８７０　

Ｚ　０．９６９５　０．９８６５　０．９９６０　０．９９９５　

Ｊ】ｖ±５０　Ｌ　０．９９９０　１　１　１　

Ｐ　０．９９５０　０．９９８ｏ　１　ｌ　

Ｚ　１　１　ｌ　１　

（ＤＧＰ：口ｉ＝口＝０．９０，ｕ　暑　．Ｉ—Ｉ＋ｃＩｌ＇Ｅ（＂“　Ｉ）≠０。Ｈｏ：Ｄ　＝口　

＝

１）　

表３　扩展的联合ｐ值检验的检验势　

显著性水平　０．叭　０．０２５　０．０５　０．１　

＝

５０　Ｊ】ｖ＝５　Ｌ　０．００８ｏ　０．０３００　０．０６７０（０．０７）　０　１２１０　

Ｐ　０．０１００　０．０２９０　０．０５９０（０　０６）　０．１２２０　

Ｚ　０．０ｌｌ０　０．０３１０　０．０６７０（０．０７）　０．１ｌ７０　

Ｊ】ｖ＝２５　Ｌ　０．０１５０　０．０３５０　０．０６６５（０．０９）　０．１３２０　

Ｐ　０．０１２０　０．０３２０　０．０５２５（Ｏ．０８）　０．１ｌ２０　

Ｚ　０．０１２５　０．０３３０　０．０６６５（０．１１）　０．１２７０　

Ｊｖ】＝５０　Ｌ　０．０１８０　０．１１４５０　０．０７８０（０．１５）　０．１６３０　

Ｐ　０．０１６１１　０．０５７０　０．０９３Ｏ（Ｏ．１１）　０．１５８０　

Ｚ　０．０３５５　０．０７１０　０．１２３０（０．１７）　０．２ｏ４ｏ　

ｒ＝１００　Ｊ】ｖ＝５　Ｌ　０．０１８０　０．ｏ４５０　０．０７８０（０．１３）　０．１６３０　

Ｐ　０．０１６０　０．０３８０　０．０６６０（０．１１）　０．１３９ｏ　

Ｚ　０．０２２０　０．０４５０　０．０７９０（０．１５）　０．Ｉ６５０　

Ｊｖ】＝２５　Ｌ　０．０５４５　０．１０４ｏ　０．１７９５（０．４３）　０．３ｏ４５　

Ｐ　０．ｏ４ｌ０　０．０７４１）　０．１２４５（０．２８）　０．２１６５　

Ｚ　０．０５７０　０．１００ｏ　０　１９３５（０．４５）　０．３ｏ７０　

Ⅳ＝５０　Ｌ　０．１０７０　Ｏ．１８９５　Ｏ．２８９０（０．６６）　Ｏ．４２８Ｏ　

Ｐ　０．０６５５　０．１１７５　０．１８７５（Ｏ．４５）　０．３Ｏ４ｏ　

Ｚ　０．１ｌ１０　０．１８９５　０．３０１０（０．７０）　０．４２７５　

（ＤＧＰ：口　＝口＝０．９７，““＝　ｕ　一ｌ十ｅ　。Ｅ（ｕＩＪ　）≠０。Ｈ０：ａ．　ａ　

＝

１）　

注：（）中数据为Ｃｈｏｉ基于ＤＦ－ＧＬＳ检验在截面不相关设定下所得　

仿真结果。　

综上所述，本文所扩展的联合Ｐ值综列单位根检验　

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７２　统计研究　

具有很好的有限样本性质和检验势，且基本不受Ｔ和Ｎ　

板块以及Ａ、Ｂ股和基金的价格服从随机游走的综列单位　

变化的影响。基于此，本文将现存文献中的横截面独立　

根过程，这～结果隐含了我国证券市场的微观弱有效性。　

扩展为相关、以ＡＤＦ替换ＤＦ－ＧＬＳ而形成的联合Ｐ值综列　

单位根检验不仅在理论上是可行和正确的，同时也拓宽　

四、结论　

了应用领域。　

本文将截面不相关的联合Ｐ值检验扩展到横截面相　

三、我国股票市场微观弱有效性检验　

关且数据含截矩和线性趋势，由ＡＤＦ替换ＤＦ－ＧＬＳ而形成　

扩展的联合Ｐ值检验，进而通过仿真实验考察了扩展的　

我们知道。所谓（弱）有效市场是指进入市场交易的　

联合Ｐ值检验的有限样本性质和检验势。仿真结果表　

各类产品价格服从随机游走或单位根过程，而使用标准　明，本文扩展的联合Ｐ值综列单位根检验具有稳健的有　

单位根检验以检验市场弱有效性只能对市场某种综合指　

限样本性质和较高的检验势，表明本文的扩展在理论上　

数（或某一产品的价格指数）进行随机游走检验。如马向　

是可行和正确的，特别是横截面间相关的假定，使扩展的　

前等（２００２）就是对上证指数和深圳成分指数分别进行标　

联合Ｐ值检验更具应用性。应用本文的扩展对中国证券　

准的ＡＤＦ检验，以此考察我国深沪两市的弱有效性。综　

市场的各组成部分的价格指数进行综列单位根检验，结　

列单位根检验则可以对市场各组成部分的价格进行综列　

果表明我国证券市场各主要价格指数服从综列单位根过　

随机游走或综列单位根检验，从而能更有效更深入地考　

程，这一结论隐含了我国证券市场在研究期内具有微观　

察市场是否具有微观的弱有效性。进一步，由于我国深　

弱有效性。　

交所和上交所以及所交易的股票具有连通性，分别对深　

参考文献　

指和上指进行检验就忽视了这种连通性，因此基于我国　

［１］马向前、任若恩．基于市场效率的中国股市波动和发　

股市的背景检验弱有效性，应检验上述两个交易市场的　

‘展阶段划分［Ｊ］．经济科学．２００２．　

交易主体的价格是否为综列单位根过程，另一方面，我国　

［２］Ｉｎ．Ｃｈｏｉ，Ｕｎｉｔ　ｒｏｏｔ　ｔｅｓｔｓ　ｆｏｒ　ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　

Ａ股、Ｂ股和基金等交易主体的可转换性导致相互相关，　

ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　ｍｏｎｅｙ　ａｎｄ　ｆｉｎａｎ，２００１，２０：２１９—２４７．　

因而检验我国股市的弱有效性需应用截面相关的综列单　

［３］ｋｖｉｎ，Ａ．ａｎｄ　Ｌｉｎ。Ｃ．一Ｆ．．Ｕｎｉｔ　ｒｏｏｔ　ｔｅｓｔｓ　ｉｎ　ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ：　

位根检验，出于这一研究动机和我国股市的现状，我们将　

ａｓｙｍｐｔｏｔｉｃ　ａｎｄ　ｆｉｎｉｔｅ—ｓａｍｐｌｅ　ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ．Ｍｉｍｅｏ，Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　

上海和深圳证券交易所的Ａ股、Ｂ股和基金指数（２００Ｏ年　

ｏｆ　Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ，Ｓａｎ　Ｄｉｅｇｏ．１９９２．　

６月一２００５年２月月开盘数据，Ｔ＝５７，Ｎ＝６）合并成一个　

［４］０’ｅｏｎｎｅｌｌ，Ｐ．Ｇ．Ｊ．．Ｔｈｅ　ｏｖｅｒｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｐｕｒｃｈａｓｉｎｇ　ｐｏｗｅｒ　

综列数据（记为Ｐａｎｅｌ１），将Ｐａｎｅｌ１中剔除Ｂ股指数的综列　

ｐａｒｉｔｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｉｎｔｅｎｒａｔｉｏｎａｌ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ。１９９８，４４：１—　

数据记为。Ｐａｎｅｌ２（Ｔ＝５７，Ｎ＝４）。将上证Ａ股市场所报　

１９．　

告的３６个行业板块指数和深证Ａ股市场所报告的２２个　

［５］Ｋａｄｄｏｕｒ　Ｈａｄｒｉ．Ｔｅｓｔｉｎｇ　ｏｆｒ　ｓｔａｔｉｏｎａｒｙ　ｉｎ　ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ　ｐａｎｅｌ　

行业板块指数组成另一个综列数据（记为Ｐａｎｅｌ３，样本为　

ｄａｔａ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ　Ｊｏｕｒｎａｌ，２０００，１３：１４８—１６１．　

２００３年１月３日　２００５年２月２３日的周开盘数据。Ｔ；　

【６］Ｙｕ　Ｊｊｎ　Ｏｈ；Ｂｅｏｎｇ　ＳＯｏ　Ｓｏ．Ｒｏｂｕｓｔ　ｔｅｓｔｓ　ｆｏｒ　ｕｎｉｔ　ｒｏｏｔｓ　ｉｎ　

１０８，Ｎ＝５８），以此从不同市场、不同板块的角度考察我国　

ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ　ｐａｎｅｌｓ［Ｊ］．Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　Ｌｅｔｔｅｒｓ，２００４，８４：３５—　

股市的弱有效性。对于上述所定义的综列数据，不同交　

４１．　

易产品价格（如Ａ股、Ｂ股和基金指数）之间、Ａ股各行业　

［７］Ｍａｄｄａｌａ，Ｇ．Ｓ．ａｎｄ　Ｗｕ，Ｓ．Ａ　Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ　Ｂｔｕｄｙ　ｏｆ　ｕｎｉｔ　ｒｏｏｔ　

板块之间存在明显的相关性。如上证Ａ股指数与Ｂ股指　

数、上证基金指数、深证Ａ股指数的样本相关系数分别为　

ｔｅｓｔｓ　ｗｉｔｈ　ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ　ａｎｄ　ａ　ｎｅｗ　ｓ唧ｐｌｅ　ｔｅｓｔ：ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　

ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｂｏｏｔｓｔｒａｐ［Ｊ］．Ｏｘｆｏｒｄ　Ｂｕｌｌｅｔｉｎ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ　

ｏ。９７９、０．７２１和０．８３４。因此我们应用本文扩展的联合Ｐ　

ａｎｄ　Ｓｔａｔｉ￣ｉｃｓ，ｓｐｅｅｉＭ　ｉｓｓｕｅ，１９９９，６１：６２１—６５２．　

值检验对上述综列价格指数进行综列单位根检验，检验　

结果见表４：　

［８］Ｌｅｖｉｎ，Ａ．，Ｌｉｎ，Ｃ．一Ｆ．ａｎｄ　Ｃｈｕ，Ｃ．．Ｓ．Ｇ．．Ｕｎｉｔ　ｒｏｏｔ　ｔｅｓｔｓ　ｉｎ　

表４对中国证券市场价格指数的综列单位根检验　

ｐａｎｅｌ　ｄａｔａ：ａｓｙｍｐｔｏｔｉｃ　ａｎｄ　ｆｉｎｉｔｅ－ｓａｍｐｌｅ　ｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓ［Ｊ］．　

Ｌ检验　Ｐ检验　Ｚ检验　

１ｏｕｒｒ￣ｌ　ｏｆ　Ｅｃｏｎｏｍｅｔｒｉｃｓ，２００２，１０８：１—１２．　

Ｊ　Ｐ值　Ｐ值　Ｐ值　

作者简介　

Ｐａｎｅｌｌ　一Ｏ．１３３６１　０．４４７３　ｌＯ．Ｏ２８　０．６１３５　—０．１５１８　Ｏ．４３９７　

Ｐａｎｅ１２　一Ｏ．１３２６１　０，４４７８　６．７６５３　０．５６２２　一Ｏ．１５１２　０．４３９９　

王少平（１９５６一），男，汉族，华中科技大学经济学院教　

Ｐａｎｅｌ３　２．７５４６１　０．９９６９　６１．７７４　Ｏ．　Ｉ９９９　２．８４５Ｏ　Ｏ．９９７８　

授，博士生导师。研究方向：计量经济学前沿理论与相关　

注：各检验的Ｐ值由软件ＭＡＴＬＡＢ６．５分别依标准正态分布、　ｉ　

经济、金融学理论厦其应用。　

分布、ｉ￣５Ｎ＋４分布计算而得。　

杨继生（１９７ｏ一一），男，汉族。河南肘氏人，华中科技大　

不难看出，各综列数据的三种检验结果均不能拒绝存　

学敷量经济学博士研究生，河南财经学院经济学系讲师。　

在综列单位根的原假设，表明在样本期内，Ａ股市场各行业　

研究方向：计量经济学。