知识经济时代的价值创造:企业科技关联会创造超额回报吗?

在知识经济时代,企业科技关联会创造超额回报吗?研究揭示中国资本市场是否存在科技动量效应以及该效应的来源。研究发现:中国资本市场存在显著的科技动量效应。投资科技关联因子构建的多空投资策略可以带来1.06%~1.68%的月度超额回报。此超额回报不是风险补偿的结果,而是由于投资者有限注意力造成的错误定价,并且这种错误定价需要1~3个月才可以得到纠正。研究结果对于理解企业研发收益、企业技术溢出、投资组合构建以及中国资本市场有效性等有着重要的参考价值。

预期股票收益的独立因子研究--来自中国A股市场的经验证据

基于中国资本市场的特色,以中国A股上市公司为样本,排除受到壳价值“污染”的上市公司,识别能预期中国股票月收益的独立因子。首先,搜集并整理发表于国内外学术期刊上已证实的能解释中国股票横截面收益的20个显著性因子。其次,基于中国资本市场的特殊性,排除受到壳价值“污染”的公司。最后,通过Fama-Macbeth回归方法来避免过度加权小市值股票的问题及运用多重检验的修正p值来判定回归系数显著性,以缓解数据过度拟合的问题。最终,从20个因子中只识别出了4个显著的独立因子,分别是非流动性风险、最大日收益率、1个月换手率、净运营资产收益率。进一步,利用识别出来的4个独立因子构建多空对冲组合能够获得显著的超额收益。研究结论对完善具有中国特色的实证资产定价体系具有一定理论价值,对投资者构建投资策略具有一定实践意义。

中国股票市场的三因子模型

通过对中国股票市场从 1995年 7月到 2 0 0 0年 6月所有A股股票月收益率的研究 ,发现股票市场具有显著的市值效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效应 .这些效应不能用市场 β值来解释 ,但再加上两个因子 :市值因子和账面市值比因子 ,可以很好地解释这些效应 .

上海股票市场股票收益率因素研究

根据上海股票市场从1995年7月到2000年6月所有A股股票的月收益率、价格、市值和公司财务数据,利用Fama＿Macbeth回归分析方法及构造动态组合方法,分析总市值、流通市值、价格、账面市值比、市盈率、账面资产负债比等因素对股票回报率的影响.发现上海股票市场具有显著的市值效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效应.这些效应不能用股票的beta值来解释.同时发现Fama＿French的三因子模型不能完全解释这些效应,但在三因子模型的基础上再加上一个市盈率因子可以很好地解释这些效应.

面板数据计量模型适应性的比较研究

近年来在经济管理研究中采用面板数据的实证性论文日益增多,同时关于面板数据处理的理论成果也并不少见.然而,问题在于:一方面已有的关于面板数据处理的理论方法多基于无穷大样本,而现实中仅能获得有限样本;另一方面已有的实证研究成果或对面板数据不做任何特殊处理或并不说明处理方法选用的依据.基于此,按只存在个体效应,只存在时间效应和同时存在两种效应3种不同的数据结构,模拟比较了现有各种理论方法的适用性.并根据各种处理方法在小样本情况下估计结果存在较大差异这一事实,反推出用于判断实际数据中存在何种效应的准则.

价值型投资在中国证券市场上的有力证据

本文给出了1994年至2005年间价值型投资在中国A股市场中的有力证据。Fama-Mac-Beth回归表明在中国A股市场中存在着显著的市盈率和市净率溢价,1994年至2005年中牛市和熊市的滚动策略显示了我国A股市场中的价值效应,并且风险和收益之间基本上呈现出收益大、风险大的特征。本文的实证研究结果将有助于中小投资者以及机构投资者的长期投资决策。

中国股市上交易活动与股票预期收益关系的实证研究

用交易金额和换手率来度量股票的交易活动,并用它们的标准差、变异系数反映交易活动的变化,本文通过构造投资组合与进行Fama-Macbeth多元回归等方法对中国股市所有A股股票的预期月收益率与交易活动及其波动性之间的关系进行实证研究。研究结果表明,无论控制影响股票收益率的其它因子与否,A股股票交易活动的水平与波动性均与股票的预期收益负相关。

极端风险与横截面股票预期收益率——基于A股市场的实证研究

本文基于Kelly和Jiang（2014）的方法，实证测度了我国A股市场1997～2014年间的月度极端风险水平；在此基础上，我们考察了个股极端风险载荷与其预期收益率之间的关系，并考察了股票市场极端风险对经济基本面的影响。结果显示，我国股票市场极端风险具有时变性和持续性，但其持续性远低于美国；个股的极端风险载荷是显著影响其预期收益率的一个因素，横截面个股极端风险载荷越大，其预期收益率就越高；基于极端风险载荷构造的十序位分组投资组合（持有一个月）的最高和最低组之间存在显著的平均收益率之差（年化收益率约为16%），剔除风险后仍然存在（年化收益率约为13％）；而且，股票市场极端风险变化的正向冲击显著地负面影响未来实体经济的效率。

尾部风险和债券横截面收益率:来自中国债券市场的证据

利用时变尾部风险模型,刻画债券尾部风险,通过投资组合分析和Fama-MacBeth回归分析方法,研究了尾部风险和我国债券横截面收益率间的关系,并构建了尾部风险因子,检验将其加入现有因子模型后的定价效率。研究结果表明,我国债券市场存在显著为负的尾部风险溢价;在控制了债券评级、到期时间、规模、流动性、票面利率、债券市场贝塔、反转、动量、违约利差和换手率之后,尾部风险和我国债券横截面收益率间的负向关系依然显著;尾部风险因子的加入能够提高模型的定价效率。

半强制现金分红政策对农林上市公司投资者回报的影响

运用Fama&MacBeth的时间序列横截面回归法,建立计量经济模型,在控制市场风险、公司市场规模和公司账面价值的条件下,分析了中国证监会推出一系列半强制现金分红政策对农林板块上市公司和投资者回报的影响。结果表明,农林板块上市公司在该类政策出台后进行现金分红,并没有出现显著的现金溢价效应,分红政策对投资者回报的影响不显著。

流动性因子对股票收益率的影响

通过横截面回归方法和纵截面时间序列方法,对我国股票市场从1996年6月到2004年6月100家A股股票收益率的研究,验证了股票市场显著的市值效应,帐面市值比效应,以及着重研究的流动性效应。并分析了这些效应之间的关系,各因子之间的联系。从横截面和时间纵截面上综合分析,得出流动性与收益率之间的正作用关系,两种分析结论相同且结果与实际相一致。

事件研究并购对中国股市长期绩效影响

使用事件研究法分析中国公开上市公司进行并购活动(M&A)对其股票长期绩效表现的影响并探究潜在因素对并购公司股票长期绩效表现的具体影响.研究发现长期异常收益率为负,统计不显著,而特定类型的并购会获得相对较好的长期绩效表现.

特质风险与股票预期收益关系探究

本文选取2000年-2020年沪深A股月数据,运用Fama-Mac Beth两阶段回归法研究特质风险与股票预期收益关系,实证发现股市存在特质波动率之谜的原因为卖空限制。当股市不存在卖空限制时,特质波动率异象消失。并且当股票存在潜在收益时,特质风险与股票预期收益呈显著正相关;当股票存在潜在损失时,特质风险与股票预期收益呈显著负相关,这与累积前景理论研究结果一致。本文基于系数分解法探究发现相比其他因素,换手率对两者关系具有较强的影响力。

中国股票市场“特质波动率之谜”研究

在熔断机制“自熔断”和中美贸易摩擦等重大事件冲击的背景下,论文以融资融券业务启动(2010年4月1日)至2018年12月31日A股市场上3439家公司为对象,采用投资组合和Fama-Macbeth横截面回归分析法研究了我国股票市场“特质波动率之谜”(即特质波动率和预期收益率负相关)现象。研究发现:我国股票市场确实存在“特质波动率之谜”,而且价格极差和表征异质信念的换手率会降低股票预期收益率与特质波动率的负相关关系。从异质信念视角出发,利用第四、五次融资融券扩容标的建立双重差分模型,还发现融资融券的开展能够降低异质信念水平和特质波动率水平。

广义失望厌恶、下行风险与中国股票市场定价

投资者对下行风险和上行风险的非对称偏好,特别是投资者失望厌恶对资产定价的影响,近年来受到广泛关注。本文在基于消费的资本资产定价模型(CCAPM)框架下引入投资者的广义失望厌恶,构建了包含广义失望厌恶的五因子资产定价模型(GDA五因子模型),并以2006—2020年中国A股上市公司为样本进行了实证检验。研究发现:(1)GDA五因子在个股和资产组合层面被定价,且下行风险因子、市场波动率变化因子和波动率下行因子定价效果显著;(2)与其他主流定价模型相比,GDA五因子模型能够更好地解释超额收益率在不同资产组合中的横截面变化;(3)GDA五因子模型也能够更好地解释A股市场的异象。因此,我国股票市场的横截面超额收益反映了对下行风险的定价,考虑投资者失望厌恶偏好有助于更好地理解我国股票市场的风险溢价和金融异象。

股票市场涨跌停影响因素及定价效应

本文基于涨跌停频率信息和Fama-MacBeth回归方法,使用1998年1月—2017年6月沪深所有A股月度收益率数据,就涨跌停板制度对中国股市定价效应的影响问题进行考察。研究结果表明,动量因子在我国股票市场具有显著的定价效应,涨跌停板制度通过涨跌停频率与动量因子的交积效应影响股票定价,有限套利理论和有限关注行为能对其进行很好的解释。个股涨跌停频率不仅与系统性风险和非系统性风险紧密相关,还受公司规模、账面市值比和公司年龄等因素影响。对维护市场稳定和防范系统性风险而言,应理清交易制度作用于市场定价的具体机制,重视涨跌停频率的驱动成因及其蕴含的系统性风险信息。

中国股市“特质波动率之谜”及其成因量化分解

本文以A股股票为研究对象,通过投资组合分析和Fama-MacBeth横截面回归发现,中国股市确实存在"特质波动率之谜",即特质波动率和预期收益率显著负相关。进一步分析发现,当控制换手率和历史最大日收益率后,这种负相关关系不再显著。然后量化分解各控制变量对"特质波动率之谜"的解释力,发现历史最大日收益率和换手率的解释力占比高达70%,从而得出中国"特质波动率之谜"的成因主要是投资者异质信念的存在及投资者对彩票类股票的偏好。