异质信息源对特质波动率定价的影响研究——基于沪深A股上市公司的实证

关于特质波动率与预期收益率的关系一直是学者研究的焦点,而“特质波动率之谜”至今尚无完美的解释。文章以2011—2020年中国A股上市公司为样本,尝试从信息角度分析特质波动率与预期收益率的关系。构建知情交易概率因子作为信息指标,选择股吧帖子、网络财经新闻和传统报刊财经新闻三种异质信息源,并考虑不同情感倾向,检验异质信息对特质波动率定价的影响。通过构建投资组合和Fama-Macbeth回归,发现中国股票市场存在“特质波动率之谜”,即具有高特质波动率的股票会有低预期收益率,知情交易概率一定程度上削弱了特质波动率与预期收益率的负向关系。对异质信息源的研究发现,相比于网络财经新闻和传统报刊财经新闻,股吧帖子起到了传递信息的作用,削弱了特质波动率与预期收益率的负向关系。

机构投资者行为对股票特质波动率的影响研究

利用Louvain算法,以共同持股为连接,构建机构投资者网络并提取网络团体,使用2012—2021年A股上市公司数据,从网络位置差异和网络内部联系视角出发,分别研究机构投资者网络中心性及网络团体对股票特质波动率的影响。研究发现,机构网络中,程度中心度、接近中心度和中介中心度的增大,会加剧股票特质波动率。机构投资者团体持仓比例及团体中最高持仓比例越高,股票特质波动率越大。进一步研究发现,在信息透明度越高的市场,机构网络中心性及机构团体加剧股票特质波动率的影响越弱。

企业社会责任对特质波动率与股票预期收益率的影响研究

企业社会责任是一种有效提高投资信息透明度以缓解信息不对称的策略选择,那么其是否可以缓解特质波动率在中国股票市场上错误定价问题?本文试图通过实证分析考察企业社会责任与“股票特质波动率之谜”的关系。本文选择2010年至2019年期间沪深A股上市公司作为研究样本,分别使用投资组合分组分析和Fama-Macbeth回归分析了企业社会责任与“特质波动率之谜”的关系。研究结果表明,企业社会责任可以一定程度上缓解特质波动率与股票预期收益率之间的关系,使用系数分解法后发现,企业社会责任的披露能解释15.85%的“特质波动率之谜”现象。进一步地,我们发现不同层面的企业社会责任对特质波动率与预期收益率的关系影响不同,股东责任是缓解“特质波动率之谜”的最重要因素。

投资者情绪对股价的特质波动、预期收益的影响研究

随着行为金融学的发展,投资者情绪的有效度量及其对股票投资收益的影响日益受到金融风险管理学者的关注。本文通过个股的成交量、换手率等数据构建了可以反映单只股票的投资者情绪度量指标,并实证探究个股情绪对股价特质波动、预期收益的影响。研究发现:个股投资者情绪的高涨会正向加剧股价的特质波动,但却会降低股价的预期收益,从而导致"特质波动率之谜"这种金融异象。

特质风险能够被定价吗?——基于“特质波动之谜”现象的文献评述

传统的资产定价理论认为特质风险不应被定价,即便无法完全分散掉,与股票收益也应是对应权衡关系。但AHXZ(2006,2009)发现的"特质波动之谜"现象对标准金融学理论再次提出严峻的挑战,也使得公司特质风险定价行为逐渐成为金融经济学研究的新兴领域。本文从特质风险的测度、"特质波动之谜"现象的实证检验、异质性现象的形成机理三个方面进行研究综述,并提出进一步的研究展望,从而为今后研究提供借鉴和参考之用。

公司特质波动研究述评

针对金融经济学的新兴研究领域——公司特质波动,从以下三个方面进行文献述评:公司特质波动测度方法,主要包括直接分离法和间接分离法;公司特质波动趋势及其影响因素研究;公司特质波动定价,即"特质波动之谜"现象及其形成机理研究。在文献综述的基础上,指出目前研究的不足之处和对未来研究的展望:测度方法的创新;基于投资者异质信念的"特质波动之谜"现象解释;对公司特质波动内涵的进一步研究。

外部风险、异质信念与特质波动率风险溢价

本文将影响资产价格的不确定性划分为基本面不确定性、市场层面以及公司层面外部因素不确定性,(后二者对基本面没有影响,是非基本面因素),认为投资者对基本面和外部因素分别形成异质信念.在此基础上用连续时间的鞅分析方法,在纯交换市场均衡模型的框架下,建立了基于投资者异质信念的消费资本资产定价模型.该模型从理论上证明了除来自总消费/禀赋的基本面风险外,投资者对市场层面和公司层面外部因素信念差异也是影响股票价格的风险因素,模型的结论有助于解释金融市场一些异常现象,特别是特质波动率异常现象.

中国股票市场特质波动率与横截面收益研究

对中国证券市场高特质波动率有异常低横截面预期回报现象进行分析,应用截面回归和时间序列分析方法验证了特质波动率异常收益对各种风险因子以及非流动性、交易成本、信息延迟度等市场摩擦的稳健性。研究发现,与成熟市场不同,特质波动率异常收益与构造投资组合的权重无关,控制换手率的影响会减弱特质波动率对收益回报的解释能力。分析认为,这是由于中国证券市场存在大量散户投资者以及卖空机制的缺失等交易者结构与制度限制所致。

中国股市存在“特质波动率之谜”吗?

文章讨论了中国股市是否存在"特质波动率之谜",实证结果表明,滞后的特质波动率并不是预期特质波动率的一个好的估计值。所谓"特质波动率之谜"是由于研究者错误地使用滞后的特质波动率来取代预期特质波动率而出现的伪现象。文章采用对每支股票的对数特质波动率序列建立ARMA模型的方法提取预期特质波动率,并利用横截面回归研究预期特质波动率与预期收益率之间的关系,研究结果表明两者之间存在显著的正向关系,这种正向关系即使在考虑了各种控制变量并经过稳健性检验之后仍然成立。

中国股票市场存在特质波动率之谜吗?——基于分位数回归模型的实证分析

选取我国沪深A股所有股票作为研究对象,采用OLS回归残差标准差提取和GARCH(1,1)加权平均等两种方法估计特质波动率,并利用Fama-MacBeth横截面回归法和分位数回归法对特质风险与股票预期回报之间的相关关系进行了实证研究.发现:OLS回归结果表明我国股票市场的特质波动率与股票预期回报之间呈现负相关关系,但在统计上不显著;分位数回归则表明我国股票市场的特质波动率风险与股票预期回报之间的关系是随着分位水平的变化而变化的,特质风险在低分位水平下与股票预期回报呈显著负相关关系,而在高分位水平下则与股票预期回报之间呈显著正相关关系.

服从随机游走假设的特质波动风险与横截面收益的相关性检验

股票市场的卖空限制、市场信息透明度的缺乏等使得投资者无法进行多样化投资,特质波动风险成为投资者面临的主要风险.本文首先针对存在争议的特质波动风险度量指标进行有效性检验,并确定EGARCH模型度量指标才满足随机游走假设.以我国沪深两市2003-2014年股票为样本,进行特质波动风险与横截面收益的截面回归分析,得出特质波动风险与横截面收益呈显著正相关,显著的动量效应是主要原因.同时得出"特质波动之谜"的结论主要是由于特质波动风险度量方法不当造成的伪现象,也不能简单依据已实现的特质波动率与横截面收益相关性直接推导期望特质波动率与横截面收益的关系.最后采用二维投资组合分析方法对所得结论做了进一步验证,得出我国股票市场未出现"特质波动之谜".

特质波动率、换手率与预期收益关系

运用时间序列分析方法考察特质波动率和换手率对横截面预期收益解释能力之间的区别与联系,采用法马和弗伦奇的组合设计和因子构造方法控制相关因素对预期回报的影响。结果显示,控制换手率会减弱特质波动率对收益回报的解释能力,这种影响是由于换手率与特质波动率之间的相关性造成的;换手率风险溢价主要体现在高特质波动率的组合中,特质波动率风险溢价也主要体现在高换手率组合;卖空限制和投资者异质信念差异导致的投机性交易泡沫可以解释实证结果。

特质波动率策略中的流动性

特质波动率与收益率的关系在文献中存在着争议。本文不仅证实了中国市场中特质波动率与收益率的负向关系，还进一步分析了这种负向关系产生的主要原因。本文通过构建理论模型，发现CAPM或者Fama—French三因素模型由于忽略了流动性因素，会导致特质波动率策略收益的高估，而这种高估的程度与流动性的波动水平高度相关。本文采用中国市场数据实证了模型的推论，通过比较发现：虽然流动性静态和动态两个渠道均发挥着重要的作用，但静态渠道的影响还是略高，流动性的交易成本维度是最重要的维度。本文还比较了流动性因素与其他可能因素在特质波动率策略中的作用，发现流动性是驱动特质波动率与收益率负向关系的重要因素。

流动性因素与中国股市的技术创新信息反馈——基于股价特质波动的实证研究

本文借鉴Chun等[1]的研究思路,实证检验技术创新投入是否能够在中国上市公司的股价特质波动中反馈为公司特质信息。考虑到中国市场微观结构中流动性因素对于资产定价的独特作用,我们建立引入流动性变量(以换手率度量)的资产定价模型来计算股价特质波动,然后在控制内生性的基础上检验技术创新投入与公司特质信息的关系。我们的研究表明:流动性因素对公司特质信息存在显著影响,但流动性成本不会影响公司创新投入。在控制了流动性因素后,技术创新的股价反馈效应表现虽然有所减弱,但仍然显著存在,说明创新投入能够在中国上市公司的股价特质波动中反映为公司特质信息。

融资融券对股市特质波动率影响的实证研究

当前融资融券业务的发展使中国证券市场条件发生深刻变化,由以往纯粹的单边市场逐步具备了双边市场的部分特征。为探讨这一市场条件的改变对于特质波动率变化的影响,论文采用双重差分模型和多元线性回归模型,实证检验了融资融券业务政策对个股特质波动率的影响。实证结果显示:增加融资融券交易提高了标的股票的特质波动率;单纯地增加融资交易提升了股票的特质波动率,而仅增加融券交易则会降低股票的特质波动率。投资者可通过选择非融资融券标的股,或者选择融资规模相对较小而融券规模相对较大的标的股来降低特质风险。

公司特质波动对因子收益的可预测性研究

本文以1998年1月至2008年4月我国沪深A股市场日交易数据为样本,采用CLMX(2001)对公司特质风险的间接分解法,计算并分析我国股市市场波动、行业波动和公司特质波动的变化趋势,再进一步考察市场波动、行业波动与公司特质波动对Fama-French三因子的预测能力。分析表明:市场波动、行业波动和个股特质波动对市场因子、账面市值比因子的预测能力并不显著,而对公司规模因子的预测比较显著,有显著的正向关系存在,说明在市场波动和行业波动加剧时期,市场对小盘股的炒作更加猛烈。

特质波动率与横截面收益:基于Fama-French股票组合的检验

文章基于Fama-French规模-账面市值比5×5组合对特质波动率与横截面收益的关系进行检验。结果表明:当期已实现特质波动率和非预期特质波动率均与收益显著正相关,滞后一期的已实现特质波动率与收益的关系并不显著,只有在控制了非预期特质波动率时,预期特质波动率才与收益显著正相关。另外,条件相关检验的结果表明:在上市场,组合贝塔与收益正相关,但不显著;而在下市场,组合贝塔与收益呈显著的负相关关系。

有限关注与特质波动率之谜:来自行为金融学新证据

本文在我国股票市场检验了有限关注对特质波动率定价的影响。研究发现,特质波动率-收益负相关关系在高关注度股票组合中更显著,而在低关注度组中,特质波动率-收益关系变弱甚至不再显著;Fama和MacBeth(1973)回归结果显示,关注度显著降低了特质波动率的定价作用;另外,通过Hou和Loh(2016)拆分方法发现,有限关注对特质波动率之谜具有最强的解释力度。进一步研究发现,传统的解释不能消除关注度在特质波动率定价中的作用。因而,本文的研究揭示,投资者的有限关注可能是造成一些市场异象的主要原因。

中国资本市场特质波动率异象研究:前景理论的视角

我国资本市场存在着高(低)特质波动率股票的预期低(高)收益率的异象。本文基于前景理论,发现了投资者整体上从理性状态转移到非理性状态、非理性投资者比例的升高是造成特质波动率异象的原因。套利限制程度的加大和不对称,会使得部分理性投资者退出市场和非理性投资者比例上升,特质波动率异象越发明显。高风险低回报这一特质波动率异象是投资者非理性、套利限制等因素共同造成的。研究发现风险和收益的关系是变化的,特质波动率异象的出现是有条件的,这是本文理论上的边际贡献,同时本文也对中国股市交易类异象的解释提供了一个分析框架。

金融时间序列指标判别框架:以特质波动率为例

基于拐点集合判别的TBUD方法主要思路是分析拐点集合间的关系,并在高维空间进行划分,从而搭建判别模型,并将分析框架应用在特质波动率等若干指标上,利用实证数据得到结论。应用TBUD判别框架可以发现,特质波动率等指标无法对拐点集合进行清晰划分,因而并不具有预测能力。