投资者情绪对股票横截面收益的非对称影响研究

Fama-French三因子模型未解释部分包含大量市场非理性信息,本文以周和月好淡指数作为投资情绪的代理变量,对其进行假日、季节调整,并将其分为乐观和悲观、极端和非极端四类;依据市值、账面市值比、市值-账面市值比将上市公司分为35个组合;运用FF三因子模型,检验投资者情绪,特别是极端情绪(包括乐观和悲观)对股票横截面收益的影响。研究发现:周投资者情绪对股票横截面收益有正向影响;月投资者情绪仅对小市值股票横截面收益有负向影响;周极端乐观和极端悲观情绪对股票横截面收益影响具有非对称性;市场对极端悲观情绪反应过度,对极端乐观情绪反应不足。

三因素模型、行为金融与股票横截面收益“异常”

股票横截面收益对于CAPM理论预期的偏离,国外学者称之为“异常”。本文基于Fama-French的三因素模型,结合行为金融学的观点对预期股票横截面收益异常进行阐释和讨论。三因素模型的提出的确解释了CAPM模型不能解释的“异常”问题;非严格理性的市场投资者的投资行为,也是使股票横截面收益产生“异常”的原因之一。

股票横截面收益异象研究评述

大量实证研究发现除系数外还有许多其他变量能够对股票横截面收益差异做出预测和解释,由于与有效市场假说或资本资产定价模型相悖而被称为异象。如何解释这些异象,现代金融学和行为金融学从不同的角度进行了研究,但尚无统一的结论。文章在对相关异象总结的基础上,对现代金融学和行为金融学的解释进行梳理和评述。

中国货币政策与股票横截面收益研究

本文基于沪深股市1993～2008年剔除了金融类股的所有A股数据,研究了中国证券市场上货币政策与股票横截面收益之间的关系。本文发现,在货币紧缩情况下,股票的Beta值与股票收益是成正比例关系的,而在货币扩张情况下,这种正比关系的程度减小,股票的Beta越大,其收益反而减小;在货币紧缩情况下,股票的市值规模与股票收益是成反比例关系的,而在货币扩张情况下,这种反比关系的程度变大,股票的市值规模越小,其收益增加的程度更大;在货币紧缩情况下,股票的账面市值比与股票收益是成正比例关系的,而在货币扩张情况下,这种正比关系的程度变大,股票的账面市值比越大,其收益增加的程度也越大。

趋势因子与股票横截面收益

本文采用2005年至2016年A股上市公司为研究样本,通过归一化的均线指标,构造了个股趋势因子。实证结果发现:该因子对股票横截面收益具有显著的解释能力,经过CAPM模型和Fama French三因子模型风险调整后依然存在显著的超额收益。

货币政策周期与股票横截面收益

采用中国A股市场数据,基于我国特定的货币环境定义货币政策周期,利用货币政策与风险特征的交叉变量,研究规模效应、价值效应等风险特征在不同货币周期下对股票横截面收益的解释能力。研究发现,添加货币周期变量之后的模型对于股票未来收益的解释能力,较传统资产定价模型具有显著的提高。规模效应(小市值公司表现优于大市值公司)在全样本周期内稳定存在,且在货币扩张期更为明显,这与货币信贷传导机制和我国信贷配置的制度环境是一致的。价值效应(价值股表现优于成长股)在货币紧缩期更为明显,在货币扩张期表现不显著,这与货币信贷传导机制和价值效应的风险特征是一致的。

投资专有技术冲击对股票横截面收益的时变影响分析——基于机器学习下基本面量化投资视角

投资专有技术(简称IST)是一种通过创造新的资本存量从而在技术层面所带来的技术创新,一直以来被认为是经济增长的重要决定因素,投资专有技术冲击与股票市场之间也密切相关.随着机器学习方法在金融领域中被广泛地应用,其优异的表现能够挖掘出更加有效地解释资产价格波动的因子,探索投资专有技术冲击对资产价格的影响具有重要的现实意义.根据基本面量化投资研究的进展,文章筛选了机器学习方法中投资绩效表现优异的因子变量,基于数据可得性构建了2004年1月至2021年12月内的3种IST冲击代理变量以及9种微观企业特征和市场风险因子,并运用TVP-SV-VAR模型进行时变特征分析,揭示了IST冲击对不同企业特征下的股票横截面收益的影响.结果显示投资专有技术冲击对不同的企业特征下股票横截面收益影响均具有时变性,在不同时期下影响的方向、大小均不确定,且滞后影响都是中短期的.投资专有技术冲击在短期更多是通过影响企业短期内的交易量、交易额等交易摩擦类因子进一步影响投资者对企业的未来预期.同时,对于中期而言,投资专有技术冲击更多的是影响股东权益变化等成长类因子进而影响股票价格波动.

基于ST预测的财务困境测度与股票横截面收益

本文利用特别处理(ST)这一我国资本市场特有的现象和机器学习的方法构造了一个新的刻画上市公司财务困境的测度指标,并研究了财务困境与股票横截面收益的关系。首先利用机器学习的方法建立了上市公司ST的预测模型;再通过预测模型构造上市公司被特别处理的预测概率PrST,并以PrST刻画上市公司的财务困境;最后利用这一新的财务困境测度指标研究了PrST对公司股票收益的影响。研究发现:(1)事件分析结果显示,市场对特别处理公告做出显著的负面反应;(2)以预测模型得到的PrST构造资产组合,PrST高的资产组合收益率显著低于PrST低的资产组合,一个多空股票组合可以产生平均每月约-1.40%的超额收益;(3)构造PrST因子,Fama-MacBeth回归也得到显著的结果。综上,本文的实证研究表明:构造的财务困境指标PrST能有效解释股票横截面收益,PrST因子是一个被定价的风险因子。

终极控制与资本投资对股票横截面收益之影响探析

以我国上市公司2003-2008年的数据为样本,实证检验了终极控制特征、资本投资对股票横截面收益的影响。研究结果发现:(1)上市公司终极控制权与现金流权分离并没有显著影响与中小股东利益直接相关的股票横截面收益;(2)上市公司预期投资显著降低了股票横截面收益,说明市场普遍认为投资活动损害了公司价值;(3)终极控制权与现金流权分离通过预期资本投资对公司价值产生了负面影响,而当期资本投资的变化一定程度地提高了公司的价值。按照Richardson的预期投资模型进一步检验表明,资本投资过度的上市公司较投资不足的上市公司终极控制特征与资本投资对股票横截面收益影响更显著。本文的研究结果说明,上市公司终极控制特征通过资本投资活动影响了公司的价值。

中国股票市场横截面收益率的可预测性研究——兼与美国对比

本文旨在检验中国股票市场横截面收益的可预测性。我们选取了15个公司层面的特征指标作为变量,现有文献已经发现这些指标在美国股票市场上具有预测横截面股票收益的能力。我们检验这些变量在中国股票市场是否可以用来预测股票收益,样本的时间区间为1996~2015年。我们发现这些变量在中国股票市场对股票横截面收益的预测能力是相对较弱的。我们对中国股票市场的弱可预测性提出了两种可能的解释:其一,可能是收益预测因子在中国股票市场中的同质性比在美国股票市场中更强;其二,在中国股票市场中股票价格的无效率程度比较高。两种解释我们都找到了实证依据来支撑。

中国股市横截面收益特征与投资者情绪的实证研究

以中国股市1998年5月至2007年4月交易数据为研究样本,对股票横截面收益特征进行实证分析,结果显示,贝塔系数与股票预期收益间关系与理论相反,而股票市值、账面市值比等指标亦可以预测股票预期收益,且这种关系具有阶段性特征。应用非预期投资者开户增长率作为投资者情绪指数,对投资者情绪波动与特征组合收益进行回归分析,证实投资者情绪波动是导致上述现象的主要原因。

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.

收益率厚尾分布、特质性波动与股票价格行为

作为当前资产定价领域研究的热点问题之一,特质性波动与股票横截面收益间的正负向关系一直以来争议较大。不同于前人学者,在对特质性波动采用了更加科学的估计方法后,本文主要从收益率厚尾分布视角出发,在考虑到所有收益信息真实表达的前提下,全面考察了特质性波动率与股票横截面收益间的关系。研究表明,特质波动率与股票横截面收益率间的关系是存在分位数依赖的,"特质波动率之谜"仅存在于收益率较低的样本股票中。在收益率较高的股票中,特质波动率与股票收益呈正向关系,且随着股票收益率分位数的升高这种正向关系显著增强。这个结论与以往研究均不相同,本文也试图从投资者追捧所引致的媒体及舆论监督效应为这种复杂的关系提供了一种可能的合理统一解释。

特质风险可以用来定价吗?——来自中国股市的证据

本文基于一般均衡分析框架从理论上推导出股票特质波动率与横截面收益之间的相关关系,并借助中国股市的数据进行了验证。研究结果表明:股票特质波动率每上升1个百分点,横截面收益要相应补偿3–5个百分点,且不受所有制、行业因素或者股票错误定价的影响。同时,本文从有限套利理论的角度出发,解释了特质波动率与股票横截面收益之间呈现正相关关系的原因。

股价前期高点、投资者行为与股票收益——中国股票市场的经验研究

中国股市为研究历史股价对未来(中期)横截面股票收益的影响提供了一个深入考察的环境。本文发现基于52周前期股价高点构造的惯性策略在中国股市具有显著的盈利性,其月平均收益为0．84％,这一结果比美国市场更加明显。该现象没有明显的季节性,并不能由市场模型、Fama and French三因素模型以及特征模型所解释。本文提供了用投资者的行为偏差来解释该现象的进一步证据。

参考价格分布和股票回报:基于处置效应的分析

本文的理论模型根据受处置效应影响的投资者的交易行为来求得股票的期望回报，表明不是单个指标变量，而是参考价格分布决定着股票的未来表现。本文的实证部分建立了测度参考价格分布形状的代理变量，验证了与理论模型一致的结果，即平均相对收益较高或者相对收益分布偏度越高的股票，下一期回报率越高。同时本文还证实了处置效应的非对称性，即影响获利股票预测的主要为分布的均值，而影响亏损股票的预测的主要是分布的偏度。

上市公司终极控制特征与现金持有及市场价值

以我国上市公司2003～2008年的数据为样本,实证检验了上市公司终极控制特征对现金持有水平及其市场价值的影响。研究结果发现:(1)终极控制人性质为国有的上市公司的现金持有比例显著低于民营上市公司;(2)终极控制人性质为国有的上市公司多数不存在控制权与现金流权分离的现象,终极控制特征并不显著影响上市公司的现金持有水平;(3)民营上市公司中普遍存在控制权与现金流权分离的现象,并且分离度越大,公司持有的现金比例越低;(4)在终极控制权与现金流权分离的情况下,提高现金持有水平将降低股票横截面收益,说明终极控制权与现金流权分离降低了上市公司持有的现金的市场价值,但多元回归系数并未通过显著性检验,需待未来做进一步的探讨。研究结果为公司现金持有行为的代理理论提供了证据。

中国A股市场的左尾风险异象研究

本文使用A股市场1999年1月到2018年12月的3666支股票,采用单变量投资组合分析以及控制市场Beta、市值、交易量和流动性指标的双变量投资组合分析的方法,实证检验了中国A股市场上股票异质性左尾风险和股票横截面收益之间的关系。结果显示:在中国A股市场上确实存在显著的“左尾风险异象”,即股票异质性左尾风险和股票横截面收益之间存在显著的负相关关系。