1 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
有效市场假说（EHM）和理性人假设是传统金融学理论的两大基础。有效市场假说暗含了两个重要的假设，一是在市场上难以获得超额收益，二是价格正确地反映了股票的基本价值。然而实际中，市场并非总是有效的且存在一系列金融市场异象，投资者不可能做到完全理性且进行着噪声交易行为，这些现象难以用传统金融理论解释。资产动量效应是重要的金融异象，其特点是股价的变动不同于传统随机游走的波动变化方式，而是遵循一定的趋势规律。行为金融学的迅速发展对标准金融学的缺陷进行了攻击，从新的角度解释投资者的行为认知偏差和市场中的异常现象，并且致力于在此基础之上寻找更多相应的证券投资策略。
20 世纪 80 年代以来，噪声交易理论逐渐在行为金融学中占据重要地位，并对有效市场假说产生了冲击。噪声交易理论认为金融市场上的噪声会长期存在，信息不对称导致资产价格可能长期偏离基础价值，给非理性交易者创造了生存条件。相对于西方发达资本市场，我国股市具有其特殊性，它规模大，发展迅速，起步较晚，市场不成熟，换手率高，波动幅度大等，容易存在噪声交易。普通个体投资者通常是典型噪声交易者的代表，他们的反应不足、过度自信等认知偏误，以及正反馈、羊群行为等非理性行为会影响其对资产价格的预期，改变市场有效性，使资产价格在一定程度上能够预测。
自 Jegadeesh 和 Titman（1993）首次提出动量效应概念至今，动量效应长期存在于股票市场、货币市场与商品市场中，动量策略作为一种趋势策略已广泛运用于 CTA、ETF等金融产品中，该策略的投资实践也为投资者获取市场超额收益提供了新的思路与依据。动量投资策略也称为惯性投资策略，指投资者遵循“强者恒强、弱者恒弱”的惯性规律，买入过去收益率较高的赢家组合，卖出过去收益率较低的输家组合，从而构建一个零风险的投资组合平仓套利。目前学术界对动量的研究主要集中于从行为金融角度解释动量效应的影响因素，并设计在不同市场、不同行业、不同标准的动量投资策略。
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1.2 文献综述
1.2.1 噪声交易研究
噪声交易的理论成果主要是由美国学者做出的，他们研究了噪声交易的本质与噪声交易者的行为特征。1986 年，美国金融协会主席 Fisher Black[1]首次对噪声交易（Noise Trade）的概念进行了较为系统的阐述，认为噪声交易是噪声交易者依据噪声而进行的交易。Black 认为噪声是信息的对立面，是市场中虚假的信息，侧重于考察信息的不对称性对投资决策结果的影响。Delong 等(1990a)[2]提出了经典的噪声交易模型(DSSW 模型)，该模型指出噪声交易者认知偏差的波动会增加资产价格未来的不确定性，为市场带来噪声交易风险的同时也创造了自身的生存空间，使其可以长期存在于证券市场赚取更高的预期收益。之后，Delong 等（1990b）[3]对噪声交易模型进行了详细分析后提出了正反馈交易模型，认为在股票交易中，存在着正反馈交易者，他们在价格升高时，不同于理性投资者的卖出证券，而是买入证券；在价格下跌时，不同于理性投资者的买入证券，而是卖出证券。这种典型的噪声交易，即正反馈交易的存在，使股票的市场价格剧烈波动。以噪声交易理论为基础，Shefrin 和 Statman（1994）[4]完善了资本资产定价模型，并且提出了行为资产定价模型（BAPM），BAPM 模型是第一个将投资者划分为信息交易者和噪声交易者并且同时纳入一起研究的模型，认为在现实金融市场中，个人偏好和风险厌恶决定市场的供求，两类交易者的投资行为相互影响从而决定资产价格。Shefrin 和Statmam 认为噪声是投资者误判的信息，侧重于考察投资者的认知能力及其对决策结果的影响。
在噪声交易理论基础上，国内外学者开始分析噪声交易对金融市场的影响。Huberman 和 Stanzl(2004)[5]认为理性交易者会在不同时期选取不同的投资策略，而噪声交易者对自身拥有的信息过于自信，噪声交易给金融市场带来较大的流动性，资产价格的形成过程也会更加有效；Robert 等（2009）[6]构建了一个实验环境，实验结果显示不知情的投资者会内生的产生噪声交易，这些投资者就是噪声交易者，他们加入市场会显著增加交易量与流动性，降低买卖价差和交易的临时价格效应，使理性交易者减少损失。国内关于噪声交易的研究是从 2000 年之后才开始的，阳建伟（2001）[7]认为中国股市价格只反映了百分之三十的公司基本面情况，市场中的大部分投资者都表现出了噪声交易的特质。
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2 噪声交易与动量效应的相关理论
2.1 基本概念
2.1.1 噪声交易和噪声交易者
噪声交易者即接受市场中的噪声进行交易或是将噪声当作信息进行交易的投资者，即非理性交易者。噪声交易者或者是由于外部信息的不对称而接收到了虚假的信息，或者虽使用了正确的信息，但是由于自身的认知理解偏差，对市场上的信息进行了误判导致资产价格偏离内在价值。与噪声交易者相对立的一方即是理性交易者，理性交易者能够对市场信息做出正确的判断，在市场中从事套利交易。
噪声交易是噪声交易者依据噪声而进行的交易。本文关于噪声交易的定义主要考虑投资者由于自身的认知偏差与信息不对称带来的噪声交易。正是由于噪声交易的存在，才会引起资产价格的波动，价格和价值发生偏离。
2.1.2 噪声交易风险
噪声交易理论认为，金融市场中噪声交易者占较大比例时，由于心理的不确定性会增加资产的不确定性，理性交易者的套利行为也很难消除这类交易者对市场价值偏离的影响，这种因噪声交易者心理因素变化导致资产偏离正常状态而形成的风险，称为噪声交易风险（Noise Trader Risk）。
动量效应（Momentum Effect）又称惯性效应，是由 Jegadeesh 和 Titman 在 1993 年的研究中首次提出的，它是指股票收益率与股票的价格波动有延续之前运动方向的趋势。即在一段形成期内观察不同股票的表现，前期收益率较高的股票在之后的时间会维持其好的表现，给投资者带来较高的预期收益率；前期收益率较低的股票在未来一段时间也会继续表现不好，给投资者带来较低的预期收益率。总体表现为资产价格上涨趋势进一步上升，价格下降趋势持续下降。
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2.2 噪声交易理论模型——DSSW 模型
De Long 等学者于 1990 年首次提出了噪声交易模型（DSSW）以分析金融市场上噪声交易者的生存能力。噪声交易模型（DSSW）是一个由两期生存的行为人组成的两期迭代模型，该模型认为理性交易者与噪声交易者共同参与金融市场，在他们的两种交易行为相互作用下，资产价格不仅反映了信息，还反映了噪声交易者的信念与情绪。因此，噪声交易者对金融资产定价产生影响，使其能够在金融市场上长期生存并且赚取更高的预期收益。噪声交易者行为的不可预知性导致风险资产错误定价，也为理性交易者纠正定价的过程增加了噪声交易风险。
DHS 模型(1998)认为过度自信和自我归因偏差造成股价短期动量，长期反转。归因偏差的投资者认为投资策略的成功源于自己的努力与较强的能力，而在面对投资策略失败时，则将责任推诿给市场和他人的扰动影响。这样，有信息的噪声交易者会对所收集到的信息和自己的投资能力过度自信，忽略信息的真实价值。过度自信会使投资者盲目自信高估自己从而趋于进行频繁交易，并且将赢者推高到基本价值之上从而加剧动量效应，当市场上真实的公开信息开始扩散，投资者通常又会反应过度，致力于纠正自己过去忽略真实信息的行为，导致发生反转效应。
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3 基于噪声交易的动量投资策略的构造 ................. 21
3.1 噪声交易形成动量效应的机理分析——扩展的 DSSW 模型 .................. 21
3.1.1 模型的基本假定 .......................... 21
3.1.2 模型的建立 ............................... 21
4 基于噪声交易的动量投资策略实证检验 ..................................... 31
4.1 样本股票的噪声交易水平计算结果 ..................................... 31
4.1.1 数据的选取与处理 ............................. 31
4.1.2 噪声交易水平计算结果 .............................32
5 结论及政策建议 ............................ 43
5.1 基本研究结论 .................. 43
5.2 政策建议 ........................ 44
5.3 研究展望 ............................. 45
4 基于噪声交易的动量投资策略实证检验
4.1 样本股票的噪声交易水平计算结果
4.1.1 数据的选取与处理
（1）样本
本文选取上证 180 指数成分股作为研究对象，原因如下：这些股票中的噪声交易风险能够代表市场平均噪声交易水平；BAPM 模型计算需要一个市场收益指标，而上证 180指数更好的拟合动量指数指标。同时，选取上证综合指数与上证 180 指数作为市场综合指数与动量指数。
（2）样本期间
本文进行整体实证分析的样本时间段为 2010 年 1 月至 2019 年 9 月共计 117 个月。上证 180 指数样本股票由 A 股市场最具市场代表性的成分股调整构成，根据样本稳定性以及动态跟踪相结合的原则，每半年调整一次成分股构成。其中，上证 180 指数在 117个样本月之间共进行过 19 次样本股调整，本文根据上海证券交易所公布的调整后的名单，筛选出每一次调整后均在成分股名单中的股票，另外剔除了 ST、PT、*ST、S*以及数据缺失大于五个月的股票，最终得到104只样本股票。数据来自国泰安数据库（CSMAR）和锐思金融研究数据库（RESSET）。
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5 结论及政策建议
5.1 基本研究结论
本文的研究结论主要有以下两点：第一，从理论上证明了噪声交易是产生动量效应的原因，扩展的噪声交易理论能够解释动量效应；第二，用噪声交易风险作为噪声交易水平的衡量指标，构造基于噪声交易的动量投资策略，通过实证检验能够形成动量收益。
（1）从噪声交易角度研究动量效应产生的机制，并以此作为构造基于噪声交易的动量投资策略的理论依据。通过引入动量交易者，对 DSSW 理论模型进行扩展，理论模型推导结果表明，噪声交易是影响股票均衡价格的重要驱动力量，中国股市投资者受噪声交易的影响，当顺应追涨杀跌趋势的动量交易者占比足够大时，其他投资者将采取趋同行为，给股票均衡价格带来惯性，导致动量效应产生。
（2）在传统动量投资策略中加入噪声交易水平变量，将其作为动量策略收益产生的来源，构造综合股票收益率与噪声交易水平的动量投资策略。选取 104 只上证 180 指数成分股 2010 年 1 月-2019 年 9 月的月度数据为研究样本，根据个股噪声交易水平排序分组，对中国股票市场动量效应的特点进行剪影，通过实证研究得到了如下结论：
1.我国股市存在噪声交易，利用噪声交易风险定义测算的上证 180 指数成分股的噪声交易水平较高。个股噪声交易水平与收益率呈正相关关系，在加入了公司规模、资产负债率、总资产报酬率和换手率这些控制变量后，股票收益率与噪声交易风险水平依然存在显著的正相关关系。
2.加入噪声交易水平的影响后发现，高噪声交易水平的股票存在动量效应，低噪声交易水平的股票存在反转效应。根据噪声交易水平的高低构建动量投资策略，实证结果显示：
参考文献（略）