解釋動能現象之相關文獻

模型（CAPM）、Fama-French 三因子模型、套利定價理論（APT）、效率市場假說

（EMH）等亦然，皆無法對異常現象的顯著報酬率提供合理的經濟說明。 人是有限理性」。例如 Kahneman and Tversky（1979）的展望理論（prospect theory），說明人們面對不確定性下從事決策的模型，用來解釋傳統預期效用理 人急於賣出獲利部位、卻不願認賠而久抱虧損的處分效果（deposition effect）、 以事後績效驗證基金經理人對自我操盤能力過度自信（overconfident）、投資人 依據資金用途的不同，分別建立心裡帳戶（mental account），卻做出違背投資 人理性行為的決策…等，皆是屬於行為財務學的範疇。

針對投資策略的異常現象，目前文獻多以投資人對資訊的反應程度，試圖對 動能效應（Momentum effect）提出行為面的解釋。解釋理由可分成反應過度

（Overreaction）、反應不足（Underreaction）與其他行為偏誤（Other Behavior Bias）三類：

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（一）、反應過度（Overreaction）：

Daniel, Hirshleifer and Subrahmanyam（1998）認為，當新資訊確認先前 看法時，投資人的投資操作往往反應過度，造成投資組合短期間出現動能，但長 期間偏離的價格又會回到合理的價格水準，導致長期間出現價格反轉的情形。此 時應該採取反向操作策略（Contrarian Strategy），買輸家賣贏家（Buying losers and selling winners）才能獲得顯著報酬。相關文獻有：

1. De Bondt and Thaler（1985）根據 CRSP 資料庫中 1933 年 1 月至 1980 年 12 月間個股月報酬率資料，在持有期間設定為 3-5 年的前提下，發現 過去 3 到 5 年的輸家股票比過去 3 到 5 年的贏家股票表現要好。

2. Jegadeesh（1990）和 Lehmann（1990）都指出，美國股市短期有價格反 轉（reversal）的情況，意即在極短期（一個月以內）採用反向投資策

（二）、反應不足（Undereaction）：

Barberis, Shleifer and Vishny（1998）和 Hong and Sterin（1999）認 為，對於新資訊的影響性，投資人需要花費一段時間才能評估，以至於投資組合 短期仍維持動能，俟吸收消化資訊做出決策後，往往又反應過度造成價格反轉的 現象。此時應該採取動能操作策略（Momentum Strategy），買贏家賣輸家（Buying winners and selling past losers）。相關文獻有：

1. Levy（1967）發現買進目前股價大幅高於過去 27 個月股價的個股，可以 獲得顯著的超額報酬，但後續學者認為是抽樣誤差導致。

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2. Jegadeesh and Titman（1993）提出買贏家賣輸家（Buying winners and selling losers）的操作策略，利用過去個股歷史報酬率的高低，採取

（三）、其他行為偏誤（Other Behavior Bias）

1. Barberis, Shleifer and Vishny (1998)、Daniel, Hirshleifer and Subrahmanyam （1998）等學者將價格偏誤（mispricing）的現象歸因於 心理偏誤，例如：保守主義（Conservatism）、代表性捷思（Representative heuristics）…等，這類心理偏誤都會導致短期動能、長期反轉的現象。

2. Grinblatt and Han（2002）假設股市的投資人分為理性投資人（rational investor）與不理性投資人（irrational investor）兩種，且不理性投

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立 政 治 大 學

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其他與動能操作策略有關的文獻如下：

Jegadeesh and Titman（2001）指出，長期反轉現象在小公司間比較強烈、

在大公司間不強烈，而且受時間影響（time dependent）；短期動能則是很持續，

不會受規模大小或樣本期間長短影響。Hong and Sterin（1999）強調資訊的傳 播速度很慢，因此導致動能現象出現。

Arena, Haggard and Yan（2008）指出續航效應在非系統風險高的股票比較 明顯。這類股票不僅較快反轉，而且跌幅較大。非系統風險高隱含公司特定資訊 多（firm-specific information），投資人往往對這類訊息反應不足，因此造成 動能現象。Zhang（2006）則認為資訊的不確定程度越高，動能策略產生的利潤 越高。

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