韩广哲 陈守东 张炳辉
吉林大学数量经济研究中心，吉林大学商学院，吉林，长春，130012
摘要：本文使用逐步回归方法来确定合适的定价子空间，探讨上证50指数成分股之间的统计套利模型。检验可预测性的方差比分析表明随机去势后的股票价格序列明显偏离随机游走，存在着可预测的成分。联立方程模型表明股票的“错误定价（mispricing）”趋于在短期内形成趋势(trend)，在更长时间内回复(revert)。统计套利模型的样本外绩效通过使用一个简单的交易原则（构造并持有复合组合）就可以是盈利的，当交易费用水平是0.5％时，复合组合的年夏普比为1.8。本文的研究有助于发现股票市场的统计套利机会并改善组合绩效。
关键词：统计套利模型 错误定价 方差比分析
一、引言
资产收益的波动在许多情形下是由其所在市场甚至是国际市场的“趋势、变动”引起的，而不是某一特别资产的某个特殊性质。这样就会存在着遮蔽资产收益的任何可预测成分的风险，许多学者提出建议，通过适当转换金融时间序列来减少这一遮蔽效应。Lo和MacKinlay（1996）就一个特别的信息集构造“最大可预测”的资产组合。Burgess和Refenes（1996）使用协整框架，由国际股票指数的一个组合来计算FTSE收益，组合权重是由协整回归系数给出的。Steurer和Hann（1996）也采用协整框架对汇率建模，将汇率作为货币和金融基本因素控制的“均衡”水平周围的短期波动。Burgess（1996）使用主成分分析方法来建立欧洲美元投资组合，使用神经网络方法而不是线性技术，发现这一投资组合的收益是部分可预测的。寻求收益的可预测成分的方法可以被刻画为“统计套利”。Burgess（1999）在研究FTSE100指数及其成分股时，使用了逐步回归方法和ECM方法，他定义统计套利为传统的“零风险”套利的一个扩展。零风险套利包括构造两组有着相同现金流的资产组合，充分利用这两个等价资产的任何价差。多头（资产组合1）＋空头（资产组合2）可以视为一个复合资产，零以外的价格偏离都代表一个“错误定价”和一个潜在的无风险利润（受到筹资成本、交易费用和买卖价格限制）。统计套利与零风险套利的区别在于：构造复合资产组合，组合的非零价格偏离仍被视为“错误定价”，但在统计套利的意义下，动态价格存在着可预测成分。
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