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长期以来，指导投资实践的理论一直被有效市场假说(EMH)牢牢占据。根据有效市场假说，股票的交易价格已经充分反映了市场所有信息，投资者无法依靠已公开的信息获取超额收益。因此，理论上讲，积极的投资策略并不比消极的投资策略优越。但自二十世纪八十年代以来，种种违反有效市场假说的市场异象被不断发现，表明市场存在着某种程度的非有效性，并极大地促进了行为金融学的发展。“规模效应”(Size Effect)正是这些异象中重要的一种。
而在中国股市，2009年三季度以来讨论的最热门的话题之一就是大小盘风格转换（规模风格转换）。投资者在市场经历了几次持续的大小盘风格转换后，很自然地会产生这样的一种想法:如果可以准确预测规模风格的转换，并在特定的时间段调整投资标的的风格，无疑会产生非常可观的超额收益。国外的经验数据似乎说明，基于规模风格转换的投资策略是切实可行的。但是规模风格转换背后的逻辑是什么呢？哪些因素会影响风格转换呢？具有中国特色的沪深股市是否也适用这一策略呢？本文试图通过理论解释和对经验数据的实证分析来回答上述问题，并进一步提出适合我国股市的基于规模风格转换的投资策略。
本文在国内外学者的研究基础之上从规模效应的验证、规模风格转换的周期性和基于规模风格转换的投资策略三个维度对规模风格转换及其投资策略进行研究。研究的基本思路是首先检验沪深股市是否存在规模效应;其次是对规模风格表现的周期性进行实证研究;最后探寻影响规模风格转换的关键因子，并探讨了基于规模风格转换的投资策略及其投资效果。
加上前言部分，本文框架共由四部分组成。
第一章前言部分简要介绍了本论文的研究背景和写作目的，说明了研究的思路与论文的整体框架并叙述了本文的贡献之处。
第二部分为文献综述部分，首先介绍了有效市场假说(EMH)和市场上违背有效市场假说的主要异象;其次详细地从规模效应的验证、规模风格转换的周期性和基于规模风格转换的投资策略三方面论述了关于规模风格转换及其投资策略的相关理论和研究结果。
第三部分为实证研究部分，是本文研究的重点。本部分首先介绍了本文样本数据的选取，并对数据处理的相关过程进行说明;其次，通过对样本数据的描述性统计验证沪深股市规模效应的存在;再次，通过对样本数据进一步分析探讨规模风格转换的周期性及其变动规律;最后，基于上述两项数据分析，通过建立二分类Logistic模型探讨影响规模风格转换的关键因子，并建立规模风格转换模型基础之上的投资策略，最后比较该策略与消极投资策略的投资绩效。
第四部分为结论和建议部分。本部分归纳了本文理论和实证分析得出的主要结论:
首先，对沪深股市的规模效应的验证表明，在2005年2月至2010年6月的样本区间内，基于流通市值的巨潮小盘平均月收益率和超额月均收益率分别达到了3.01％、0.64％，高于巨潮中盘和巨潮大盘的月均收益率和超额月均收益率，并且在衡量投资绩效的修正夏普指数上也有同样的结论。基于总规模的申万小盘的平均月收益率和超额月均收益率分别达到了2.88％、0.71％，修正夏普指数也达到0.0650，远高于申万大盘2.08％、-0.09％的月均收益率和超额月均收益率以及-0.0078的修正夏普指数。这说明在排除风险因素后，沪深两市中的投资业绩具有显著的规模效应，即投资业绩随着规模的递增而递减，说明了大小盘股票在投资收益上具有显著差异。
其次，从规模风格转换的周期性来看，Barberis和Shleifer(2003)的模型从行为金融学角度解释了风格周期产生的原因。他们建立的风格投资模型表明，风格水平正反馈交易者(Switcher)和基本因素交易者（Fundamental trade）之间的相互作用产生了风格水平的动量和反转，即过去表现好的风格组合（赢家）在未来一段时期持续战胜了过去表现差的风格组合（输家），并驱动证券价格逐渐偏离价值，因而最终导致风格水平的反转，表明在正反馈交易者和基本因素交易者的共同作用下风格周期性是一种必然现象。在本文的样本区间里，基于流通市值的巨潮规模指数分析所得出的结论是“规模效应”并非在所有时段都存在，而是间歇性地出现，大部分时间里小盘股都战胜了大盘股，而在2005年2月-2005年7月、2006年9月-2006年12月、2007年6月-2007年10月、2008年3月-2008年4月、2008年7月-2008年9月以及2009年5月-2009年7月的时间段里大盘股走势强劲，小盘溢价迅速下降。基于总市值角度的申万规模系列指数也表明在2005年2月-2005年7月、2006年9月-2006年12月、2007年6月-2007年10月、2008年3月-2008年4月、2008年7月-2008年9月以及2009年5月-2009年7月的时间段里大盘股走势强劲，小盘溢价迅速下降，大小盘股票的周期性特征相当明显。因此，沪深股市不仅具备基于规模风格转换投资所需的“规模效应”基础，同时也具备规模风格转换的周期性基础，为基于规模风格转换的投资提供了良好的实证支持。
最后，从投资策略来看，既然沪深股市存在规模效应和规模风格转换的周期性基础，那么基于规模风格转换模型的投资策略是能够获取更大的收益的。对巨潮大盘和巨潮小盘的收益统计分析发现，在样本区间的65个月中，倘若有投资者能够在所有月份都准确地预测并选择恰当的投资风格，其年均复合收益率高达惊人的72.59％，高于巨潮小盘28.50％的年均复合收益率，更比巨潮1000指数的年均复合收益率高了50.82个百分点。即时在考虑转换成本后，预测全部准确时所需的转换次数为29次，在扣除转换成本之后，年均复合收益率略减至63.55％，仍然比巨潮1000指数年均复合收益率高了41.78个百分点。而在投资者全部预测错误的极端情况下，其年均复合收益率为-9.36％，扣除转换成本后的年均复合收益率为-14.10％。仅需30％的预测准确率，基于规模风格转换的投资策略的最好收益就可以超过巨潮1000指数的年均复合收益率;预测准确率仅需达到35％，基于规模风格转换的投资策略的最好收益就可以超过同期纯粹的小盘股持有策略的投资收益。而在最差收益的情况下，投资者需要超过78％的预测准确率才能超过同期巨潮1000指数的年均复合收益率，更需要83％的预测水平才能超过同期纯粹的小盘股持有策略的投资收益。平均而言，超越巨潮1000指数的年均复合收益率要求55％的预测准确率，而超过同期纯粹的小盘股持有策略的投资收益则要求63％的预测准确率。因此，成功的大小盘规模风格转换的投资策略要求具备比较高的预测水平。
本文结合国内外的研究文献，筛选出可能影响规模风格转换的因子，并根据需要选择二分类Logistic模型对样本数据进行回归分析。由于滞后一期的分析结论无法通过统计检验，本文进一步滞后两期分析。结论显示可能的影响因素中仅有小盘大盘估值比对T+2期的规模风格具有统计意义上的显著影响，当小盘大盘估值比超过4.34倍时，规模风格就转向大盘股，而且模型的预测准确率达到了72.3％，使得平均而言，基于该预测模型的风格转换投资策略能够战胜纯粹的小盘股持有策略（要求63％的预测准确率）。可能的原因是过高的小盘大盘估值比使得投资者对小盘股的投资价值产生担忧情绪，害怕泡沫的进一步发展或者大盘股此时的估值已经很低，极具安全边际，这些因素使得投资者的投资偏好转向大盘股。基于该模型的转换策略取得5.51％月均收益和1.14％的月均超额收益率，超过了纯粹持有策略3.16％和0.65％的收益率水平，并且其考核投资绩效的修正夏普指数达到0.0884，也高于纯粹小盘股策略的0.0516，在考虑1％的双边交易成本后，基于该模型的转换策略取得5.50％月均收益和1.13％的月均超额收益率，超过了纯粹持有小盘股策略3.16％和0.65％的收益率水平，并且其修正夏普指数达到0.0883，也高于纯粹小盘股策略的0.0516，说明在考虑风险后，基于本文模型的大小盘风格转换的投资策略相比纯粹小盘股持有策略具有优越性。原始1单位的投资，基于本文模型的规模风格转换投资策略可取得584％的累计投资收益，高于纯粹小盘策略的444％近150％。
最后，基于本文的研究结论，对投资者提出了选择适合自己的投资模式和按预测模型积极进行风格转换并尽力改善模型预测能力的投资建议。同时，也对本文的不足以及后续的研究建议进行了讨论。
而在中国股市，2009年三季度以来讨论的最热门的话题之一就是大小盘风格转换（规模风格转换）。投资者在市场经历了几次持续的大小盘风格转换后，很自然地会产生这样的一种想法:如果可以准确预测规模风格的转换，并在特定的时间段调整投资标的的风格，无疑会产生非常可观的超额收益。国外的经验数据似乎说明，基于规模风格转换的投资策略是切实可行的。但是规模风格转换背后的逻辑是什么呢？哪些因素会影响风格转换呢？具有中国特色的沪深股市是否也适用这一策略呢？本文试图通过理论解释和对经验数据的实证分析来回答上述问题，并进一步提出适合我国股市的基于规模风格转换的投资策略。
本文在国内外学者的研究基础之上从规模效应的验证、规模风格转换的周期性和基于规模风格转换的投资策略三个维度对规模风格转换及其投资策略进行研究。研究的基本思路是首先检验沪深股市是否存在规模效应;其次是对规模风格表现的周期性进行实证研究;最后探寻影响规模风格转换的关键因子，并探讨了基于规模风格转换的投资策略及其投资效果。
加上前言部分，本文框架共由四部分组成。
第一章前言部分简要介绍了本论文的研究背景和写作目的，说明了研究的思路与论文的整体框架并叙述了本文的贡献之处。
第二部分为文献综述部分，首先介绍了有效市场假说(EMH)和市场上违背有效市场假说的主要异象;其次详细地从规模效应的验证、规模风格转换的周期性和基于规模风格转换的投资策略三方面论述了关于规模风格转换及其投资策略的相关理论和研究结果。
第三部分为实证研究部分，是本文研究的重点。本部分首先介绍了本文样本数据的选取，并对数据处理的相关过程进行说明;其次，通过对样本数据的描述性统计验证沪深股市规模效应的存在;再次，通过对样本数据进一步分析探讨规模风格转换的周期性及其变动规律;最后，基于上述两项数据分析，通过建立二分类Logistic模型探讨影响规模风格转换的关键因子，并建立规模风格转换模型基础之上的投资策略，最后比较该策略与消极投资策略的投资绩效。
第四部分为结论和建议部分。本部分归纳了本文理论和实证分析得出的主要结论:
首先，对沪深股市的规模效应的验证表明，在2005年2月至2010年6月的样本区间内，基于流通市值的巨潮小盘平均月收益率和超额月均收益率分别达到了3.01％、0.64％，高于巨潮中盘和巨潮大盘的月均收益率和超额月均收益率，并且在衡量投资绩效的修正夏普指数上也有同样的结论。基于总规模的申万小盘的平均月收益率和超额月均收益率分别达到了2.88％、0.71％，修正夏普指数也达到0.0650，远高于申万大盘2.08％、-0.09％的月均收益率和超额月均收益率以及-0.0078的修正夏普指数。这说明在排除风险因素后，沪深两市中的投资业绩具有显著的规模效应，即投资业绩随着规模的递增而递减，说明了大小盘股票在投资收益上具有显著差异。
其次，从规模风格转换的周期性来看，Barberis和Shleifer(2003)的模型从行为金融学角度解释了风格周期产生的原因。他们建立的风格投资模型表明，风格水平正反馈交易者(Switcher)和基本因素交易者（Fundamental trade）之间的相互作用产生了风格水平的动量和反转，即过去表现好的风格组合（赢家）在未来一段时期持续战胜了过去表现差的风格组合（输家），并驱动证券价格逐渐偏离价值，因而最终导致风格水平的反转，表明在正反馈交易者和基本因素交易者的共同作用下风格周期性是一种必然现象。在本文的样本区间里，基于流通市值的巨潮规模指数分析所得出的结论是“规模效应”并非在所有时段都存在，而是间歇性地出现，大部分时间里小盘股都战胜了大盘股，而在2005年2月-2005年7月、2006年9月-2006年12月、2007年6月-2007年10月、2008年3月-2008年4月、2008年7月-2008年9月以及2009年5月-2009年7月的时间段里大盘股走势强劲，小盘溢价迅速下降。基于总市值角度的申万规模系列指数也表明在2005年2月-2005年7月、2006年9月-2006年12月、2007年6月-2007年10月、2008年3月-2008年4月、2008年7月-2008年9月以及2009年5月-2009年7月的时间段里大盘股走势强劲，小盘溢价迅速下降，大小盘股票的周期性特征相当明显。因此，沪深股市不仅具备基于规模风格转换投资所需的“规模效应”基础，同时也具备规模风格转换的周期性基础，为基于规模风格转换的投资提供了良好的实证支持。
最后，从投资策略来看，既然沪深股市存在规模效应和规模风格转换的周期性基础，那么基于规模风格转换模型的投资策略是能够获取更大的收益的。对巨潮大盘和巨潮小盘的收益统计分析发现，在样本区间的65个月中，倘若有投资者能够在所有月份都准确地预测并选择恰当的投资风格，其年均复合收益率高达惊人的72.59％，高于巨潮小盘28.50％的年均复合收益率，更比巨潮1000指数的年均复合收益率高了50.82个百分点。即时在考虑转换成本后，预测全部准确时所需的转换次数为29次，在扣除转换成本之后，年均复合收益率略减至63.55％，仍然比巨潮1000指数年均复合收益率高了41.78个百分点。而在投资者全部预测错误的极端情况下，其年均复合收益率为-9.36％，扣除转换成本后的年均复合收益率为-14.10％。仅需30％的预测准确率，基于规模风格转换的投资策略的最好收益就可以超过巨潮1000指数的年均复合收益率;预测准确率仅需达到35％，基于规模风格转换的投资策略的最好收益就可以超过同期纯粹的小盘股持有策略的投资收益。而在最差收益的情况下，投资者需要超过78％的预测准确率才能超过同期巨潮1000指数的年均复合收益率，更需要83％的预测水平才能超过同期纯粹的小盘股持有策略的投资收益。平均而言，超越巨潮1000指数的年均复合收益率要求55％的预测准确率，而超过同期纯粹的小盘股持有策略的投资收益则要求63％的预测准确率。因此，成功的大小盘规模风格转换的投资策略要求具备比较高的预测水平。
本文结合国内外的研究文献，筛选出可能影响规模风格转换的因子，并根据需要选择二分类Logistic模型对样本数据进行回归分析。由于滞后一期的分析结论无法通过统计检验，本文进一步滞后两期分析。结论显示可能的影响因素中仅有小盘大盘估值比对T+2期的规模风格具有统计意义上的显著影响，当小盘大盘估值比超过4.34倍时，规模风格就转向大盘股，而且模型的预测准确率达到了72.3％，使得平均而言，基于该预测模型的风格转换投资策略能够战胜纯粹的小盘股持有策略（要求63％的预测准确率）。可能的原因是过高的小盘大盘估值比使得投资者对小盘股的投资价值产生担忧情绪，害怕泡沫的进一步发展或者大盘股此时的估值已经很低，极具安全边际，这些因素使得投资者的投资偏好转向大盘股。基于该模型的转换策略取得5.51％月均收益和1.14％的月均超额收益率，超过了纯粹持有策略3.16％和0.65％的收益率水平，并且其考核投资绩效的修正夏普指数达到0.0884，也高于纯粹小盘股策略的0.0516，在考虑1％的双边交易成本后，基于该模型的转换策略取得5.50％月均收益和1.13％的月均超额收益率，超过了纯粹持有小盘股策略3.16％和0.65％的收益率水平，并且其修正夏普指数达到0.0883，也高于纯粹小盘股策略的0.0516，说明在考虑风险后，基于本文模型的大小盘风格转换的投资策略相比纯粹小盘股持有策略具有优越性。原始1单位的投资，基于本文模型的规模风格转换投资策略可取得584％的累计投资收益，高于纯粹小盘策略的444％近150％。
最后，基于本文的研究结论，对投资者提出了选择适合自己的投资模式和按预测模型积极进行风格转换并尽力改善模型预测能力的投资建议。同时，也对本文的不足以及后续的研究建议进行了讨论。