公司特質(zhì)波動(dòng)在上升嗎？——基于文獻(xiàn)的述評(píng)

花馮濤

（1.安徽師范大學(xué)，安徽 蕪湖 241000；2.上海財(cái)經(jīng)大學(xué)，上海 200433）

所謂特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)資產(chǎn)定價(jià)理論（如Fama-French三因素模型以及引申出的多因素模型），如果市場(chǎng)有效，所有影響個(gè)股收益的因素都應(yīng)被定價(jià)，而對(duì)應(yīng)定價(jià)模型的誤差項(xiàng)包括了與公司特質(zhì)相對(duì)應(yīng)的，所有不能被定價(jià)的影響因素，即被定義為公司“特質(zhì)波動(dòng)”或“特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)”。一般認(rèn)為，如果資本市場(chǎng)是完美的，特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)能夠通過(guò)充分的投資組合，即市場(chǎng)組合可以完全抵消，特質(zhì)波動(dòng)不能夠影響資產(chǎn)均衡價(jià)格，但它僅僅停留在理論上而已，因此，Levy[1]、Merton[2]，以及Malkiel和Xu[3]認(rèn)為特質(zhì)波動(dòng)成為資產(chǎn)定價(jià)理論，乃至金融經(jīng)濟(jì)學(xué)中不可忽視的重要因素。當(dāng)前對(duì)特質(zhì)波動(dòng)的研究主要分為兩個(gè)部分：特質(zhì)波動(dòng)的測(cè)度、趨勢(shì)研究和特質(zhì)波動(dòng)定價(jià)三個(gè)部分。本文對(duì)特質(zhì)波動(dòng)的測(cè)度方法和時(shí)間趨勢(shì)研究中的相關(guān)問(wèn)題進(jìn)行文獻(xiàn)述評(píng)，并對(duì)未來(lái)的可能研究趨勢(shì)做出估計(jì)。

一、特質(zhì)波動(dòng)測(cè)度研究

由于標(biāo)準(zhǔn)金融學(xué)認(rèn)為特質(zhì)波動(dòng)不能夠被定價(jià)，因此對(duì)于其測(cè)度的研究一直很少有學(xué)者關(guān)注，即Malkiel和Xu[3]認(rèn)為“特質(zhì)波動(dòng)是不可觀測(cè)的”。但隨著特質(zhì)波動(dòng)的主要性日益引起金融經(jīng)濟(jì)學(xué)界的關(guān)注，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始從不同角度，在市場(chǎng)非完美的條件下，對(duì)特質(zhì)波動(dòng)進(jìn)行測(cè)度，尤其是市場(chǎng)平均特質(zhì)波動(dòng)水平進(jìn)行相關(guān)計(jì)算。目前，特質(zhì)波動(dòng)的測(cè)度方法主要取決于資產(chǎn)定價(jià)模型的選取，基于模型的不同，測(cè)度方法目前分為三大類(lèi)：直接分解法、間接分解法和組合分散處理法。

間接分離法，也稱為方差分解法，該方法認(rèn)為個(gè)股收益來(lái)自于不同的影響層面，如市場(chǎng)、行業(yè)和公司特質(zhì)層面。因此在計(jì)算時(shí)，將個(gè)股超額收益率按照不同影響層面進(jìn)行分解，然后計(jì)算不同層面收益率之差，并求其方差，其中行業(yè)層面和公司特質(zhì)層面超額收益之差對(duì)應(yīng)的波動(dòng)率即為特質(zhì)波動(dòng)，用于測(cè)度特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，Campbell,Lettau和Malkiel[4]第一次使用這種方法對(duì)美國(guó)股市的特質(zhì)波動(dòng)進(jìn)行了有效的測(cè)度。ColmKearney和Valerio Poti[5]基于Campbell，Lettau和Malkiel的方法，提出了自己的分解方法，不同之處在于分解的基礎(chǔ)不是超額收益，而是總收益。他們個(gè)股總收益分為三個(gè)部分，即無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率、投資組合層面收益和公司特質(zhì)因素收益，這樣他們就將個(gè)股總收益分解為兩個(gè)層面，即市場(chǎng)組合收益和特質(zhì)波動(dòng)收益，而收益波動(dòng)也相應(yīng)分解為兩個(gè)部分：系統(tǒng)方差和特質(zhì)成分，在扣除行業(yè)層面方差因素后，變得到公司層面的特質(zhì)波動(dòng)估計(jì)值。直接分離法最主要的優(yōu)點(diǎn)，就是簡(jiǎn)單實(shí)用，不需要考慮變量間的協(xié)方差和估計(jì)行業(yè)與公司的β值。但它的缺點(diǎn)也是來(lái)自于它的優(yōu)點(diǎn)，正是由于不需要考慮變量間的協(xié)方差，不需要考慮到股票收益的序列相關(guān)性，即公司的β值，或者說(shuō)“過(guò)于簡(jiǎn)單”，必然存在一定的誤差。

直接分離法，也稱因素模型法，即利用因素模型的殘差計(jì)算公司特質(zhì)波動(dòng)，以測(cè)度公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。最具代表性的是Malkiel和Xu[3]基于Fama-French三因素模型的估計(jì)方法。Fama-French模型將股票收益分為三個(gè)因素，即市場(chǎng)收益（RtM）、賬面價(jià)值比（RtHML）和規(guī)模因素（RtSMB）,而模型殘差就是特質(zhì)波動(dòng)的估計(jì)值，但這個(gè)方法需要估計(jì)的變量較多，尤其是個(gè)股的β值的估算較為困難。為了克服這一缺陷，Goyal和Santa-Clara[6]在運(yùn)用因子模型構(gòu)造出另一種度量方法，他們將個(gè)股收益分成兩個(gè)成分，即由于共同因子引起的部分和由公司特質(zhì)因素引起的部分，這樣，總體波動(dòng)（Vt）分解成共同沖擊因子形成的波動(dòng)（Vewd）和公司特質(zhì)沖擊引起的波動(dòng)（St），進(jìn)一步通過(guò)Vt-Vewd的公式變形計(jì)算個(gè)股的特質(zhì)波動(dòng)。盡管運(yùn)用三因素模型能夠直接通過(guò)殘差估計(jì)方式計(jì)算和測(cè)度公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，但和方差分解法一樣都沒(méi)有考慮到股價(jià)波動(dòng)具有的時(shí)變性特征，而Fu[7]考慮到特質(zhì)波動(dòng)做為股票收益的一部分，具有非對(duì)稱性和時(shí)變特征，分別采用了GARCH(1,1)模型和EGRACH模型，將F-F三因素模型做為估計(jì)均值方程來(lái)估計(jì)公司股票的預(yù)期特質(zhì)波動(dòng)。而Huang[7]考慮到特質(zhì)波動(dòng)的時(shí)間序列特征，采用ARIMA過(guò)程對(duì)特質(zhì)波動(dòng)的預(yù)期值進(jìn)行估計(jì)。他首先用日數(shù)據(jù)估計(jì)每只股票每一個(gè)月的三因素模型從而得到各個(gè)股票的已實(shí)現(xiàn)月度特質(zhì)波動(dòng)的時(shí)間序列，之后再對(duì)這些時(shí)間序列分別采用擬合最優(yōu)的ARIMA（p,q）過(guò)程，以24個(gè)月的滾動(dòng)時(shí)間窗口（rolling windows）中進(jìn)行估計(jì)并進(jìn)行一步向前的預(yù)測(cè)。

對(duì)于以Campbell,Lettau和Malkiel[4]為代表的直接分離法和Fama-French三因素模型的間接分離法之間做個(gè)比較，Malkiel和Xu[3]認(rèn)為，由于Campbell,Lettau和Malkiel[4]是基于CAPM模型的思想，因此僅僅考慮了市場(chǎng)因素的定價(jià)，而不是像Fama-French三因素模型那樣，進(jìn)一步考慮了規(guī)模因素和賬面市值比因素的定價(jià)問(wèn)題，因此，間接分離法所度量的特質(zhì)波動(dòng)率往往高于基于Fama-French三因素模型的直接分離法的度量結(jié)果，存在著“高估”傾向。但這兩種方法在適用角度上考慮，間接分離法存在著變量要求少的特點(diǎn)，并且在計(jì)算可靠性較高，能夠避免較大的估計(jì)誤差。但是在估算公司特質(zhì)波動(dòng)時(shí)，是否考慮公司特征因素的影響，到現(xiàn)在仍是一個(gè)有爭(zhēng)議的問(wèn)題。叢建波[34-35]認(rèn)為特質(zhì)波動(dòng)應(yīng)只排除市場(chǎng)因素的影響，而不應(yīng)排除公司自身特征因素的影響，因?yàn)楣疽?guī)模和賬面市值比等因素都是公司特征，由此引發(fā)的定價(jià)異動(dòng)應(yīng)屬于公司的特質(zhì)波動(dòng)。但筆者在本文中認(rèn)為，公司特質(zhì)波動(dòng)的估算應(yīng)該考慮到公司層面已知的因素影響。原因很簡(jiǎn)單，在F-F三因素模型中的公司特征因素對(duì)個(gè)股收益具有較強(qiáng)的解釋和預(yù)測(cè)能力，應(yīng)該被定價(jià)，而公司特質(zhì)波動(dòng)的定義則是針對(duì)定價(jià)模型中不能定價(jià)的誤差項(xiàng)。

組合分散處理法，認(rèn)為不論是方差分解法還是因素模型法，特質(zhì)波動(dòng)的估算都依賴于模型本身的正確與否，模型的不同計(jì)算出的公司特質(zhì)波動(dòng)均有所差異，在進(jìn)一步檢驗(yàn)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)與股票收益間關(guān)系時(shí)必然出現(xiàn)偏差，影響實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。Bali,Cakici和Levy[7]他們從分散投資收益的概念出發(fā)，將投資組合的特質(zhì)波動(dòng)定義為無(wú)分散投資組合收益波動(dòng)與完全分散投資組合收益波動(dòng)之差，在不借助模型的條件下，測(cè)度公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。Mazzucato和Tancioni[10]同樣沒(méi)有依賴模型，而是采用了股票價(jià)格的標(biāo)準(zhǔn)差與市場(chǎng)收益指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差之比作為公司特質(zhì)波動(dòng)的測(cè)度方法。

由于國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)股市特質(zhì)波動(dòng)的研究剛剛起步，往往借鑒和采用國(guó)外已有的研究成果。叢劍波，祝濱濱和張屹山[34-35]采用了基于CAPM模型的間接分離法對(duì)國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)進(jìn)行了研究，并對(duì)A股市場(chǎng)的特質(zhì)波動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行了測(cè)度和分析。而楊華蔚[35]則采用Fama-French的三因素模型來(lái)度量我國(guó)A股特質(zhì)波動(dòng)率。黃波，李湛和顧孟迪[36]根據(jù)投資者對(duì)投資收益分布的非對(duì)稱性偏好，針對(duì)傳統(tǒng)意義上的表征風(fēng)險(xiǎn)的方差進(jìn)行二元分解，投資者對(duì)于上側(cè)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)喜好的，對(duì)于下側(cè)風(fēng)險(xiǎn)則是規(guī)避的，投資者效用函數(shù)在目標(biāo)收益兩側(cè)呈現(xiàn)“S”型，在此基礎(chǔ)上，提出了“基于代表性投資者風(fēng)險(xiǎn)偏好的資產(chǎn)定價(jià)模型”用以來(lái)分解和估算公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。

二、特質(zhì)波動(dòng)時(shí)間趨勢(shì)研究

從20世紀(jì)八十年代以來(lái)，由于歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行平穩(wěn)，產(chǎn)出波動(dòng)日益趨小，證券市場(chǎng)表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)定，股價(jià)波動(dòng)持續(xù)下降，眾多學(xué)者均將這種情況歸因于系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的宏觀因素表現(xiàn)趨于平穩(wěn)而導(dǎo)致的。但Campbell,Lettau和Malkiel[4]針對(duì)美國(guó)紐約證券交易所、納斯達(dá)克證券交易所從1962-1997近四十年間的交易數(shù)據(jù)，運(yùn)用間接分離法將股價(jià)波動(dòng)分離為市場(chǎng)、產(chǎn)業(yè)和公司層面，三個(gè)層次波動(dòng)率，發(fā)現(xiàn)盡管市場(chǎng)層面和產(chǎn)業(yè)層面波動(dòng)較為平穩(wěn)，但公司層面的特質(zhì)波動(dòng)率有顯著增加的趨勢(shì)，其增長(zhǎng)率高達(dá)60%。隨后，他們進(jìn)一步對(duì)非美國(guó)的發(fā)達(dá)國(guó)家股票市場(chǎng)，如加拿大、德國(guó)、英國(guó)等二十三個(gè)國(guó)家采用類(lèi)似方法進(jìn)行股價(jià)分解并分析，公司層面特質(zhì)波動(dòng)率竟然也存在明顯的上升趨勢(shì)，隨后學(xué)者將這一現(xiàn)象稱之為“CLMX現(xiàn)象”。在宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)下降傳導(dǎo)至股票市場(chǎng)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)整體趨勢(shì)降低的宏觀背景下（這一現(xiàn)象被稱之為“現(xiàn)代市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)之謎”現(xiàn)象），特質(zhì)波動(dòng)波動(dòng)上升引起眾多學(xué)者關(guān)注，成為本世紀(jì)金融經(jīng)濟(jì)學(xué)的新興研究領(lǐng)域。隨后也有學(xué)者對(duì)這一現(xiàn)象進(jìn)行深入研究。Malkiel和Xu[3]利用1952-1998年間的紐約證券交易所的數(shù)據(jù)，但采用了直接分離法對(duì)公司特質(zhì)波動(dòng)進(jìn)行測(cè)度，其結(jié)果與Campbell,Lettau和Malkiel[4]相似，而且其上升趨勢(shì)更加明顯，升幅高達(dá)65%，其中20世紀(jì)八十年代的上升趨勢(shì)最快，他們認(rèn)為這應(yīng)該與美國(guó)金融市場(chǎng)金融創(chuàng)新加速有關(guān)。Wei和Zhang[8]將Campbell,Lettau和Malkiel[4]的數(shù)據(jù)樣本區(qū)間進(jìn)一步擴(kuò)大到2000年左右，也發(fā)現(xiàn)特質(zhì)波動(dòng)存在明顯上升的趨勢(shì)。Vo和Daly繼承了Campbell,Lettau和Malkiel[4]的間接分解方法，選取道瓊斯歐盟50指數(shù)中的樣本股票從1992年到2001年的交易數(shù)據(jù)，其結(jié)果仍然類(lèi)似[9]。

但有一些學(xué)者，基于不同的研究方法、研究樣本和樣本期，提出了不同的觀點(diǎn)。Frazzini和Marsh[10]在Campbell,Lettau和Malkiel[4]提出“CLMX現(xiàn)象”兩年之后，對(duì)美國(guó)股市和英國(guó)股市做了對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)盡管美國(guó)股票市場(chǎng)上的確存在特質(zhì)波動(dòng)上升趨勢(shì)，但集中于小規(guī)模公司，而英國(guó)股市并不存在這種上升趨勢(shì)，上升趨勢(shì)僅僅是一種偶然現(xiàn)象。Savickas和Guo[11]對(duì)G7國(guó)家的股市做了面板研究，并且將樣本期擴(kuò)展到2003年，雖然一直到1990年代末特質(zhì)波動(dòng)呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，但此后都發(fā)生了反轉(zhuǎn)現(xiàn)象，股票市場(chǎng)中的特質(zhì)波動(dòng)呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，另外，他們將G7國(guó)家中最大500家上市公司作為樣本，不論采用等權(quán)重還是市值權(quán)重估計(jì)特質(zhì)波動(dòng)，都沒(méi)有明顯的上升趨勢(shì)。Savickas和Guo對(duì)“CLMX現(xiàn)象”提出了質(zhì)疑。Brandt,Brav,Graham和Kumar[12]也采用Campbell,Lettau和Malkiel[4]的間接分離法和樣本數(shù)據(jù)，但將樣本數(shù)據(jù)延長(zhǎng)到2007年，發(fā)現(xiàn)從1962年到1997年間的特質(zhì)波動(dòng)趨勢(shì)的確是上升過(guò)程，但之后，特質(zhì)波動(dòng)趨勢(shì)開(kāi)始反轉(zhuǎn)，不斷下降，到2007年，特質(zhì)波動(dòng)的幅度下降到了上世紀(jì)90年代以前的水平。其結(jié)果和Savickas和Guo較為類(lèi)似，因此，他們認(rèn)為上世紀(jì)，美國(guó)股市上的特質(zhì)波動(dòng)上升現(xiàn)象只是一個(gè)偶發(fā)現(xiàn)象，而不是一個(gè)時(shí)間趨勢(shì)，與Campbell,Lettau和Malkiel[4]相對(duì)應(yīng)，學(xué)者將其稱之為“BBGK質(zhì)疑”。Bekaert,Hodrick和Zhang[13]認(rèn)為Campbell,Lettau和Malkiel[4]和Malkiel和Xu[3]都沒(méi)有對(duì)特質(zhì)波動(dòng)的時(shí)間相關(guān)性進(jìn)行進(jìn)一步研究，因此在理論上存在一定缺陷，他們運(yùn)用自適應(yīng)AR模型和體制轉(zhuǎn)換模型同樣對(duì)23個(gè)發(fā)達(dá)國(guó)家的股票市場(chǎng)做了研究，發(fā)現(xiàn)特質(zhì)波動(dòng)上升趨勢(shì)現(xiàn)象并不存在，只是一個(gè)靜態(tài)的自回歸過(guò)程，而且在各個(gè)國(guó)家之間的特質(zhì)波動(dòng)表現(xiàn)出較高的相關(guān)性。Hamao，Mei和Xu[14]研究表明日本股市在1975-1999年間，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)差異性較大，其中市場(chǎng)層面波動(dòng)加大，而公司層面特質(zhì)波動(dòng)不斷下降，而且在1990-1996年間表現(xiàn)更為明顯，呈現(xiàn)出市場(chǎng)波動(dòng)加劇，“齊漲共跌”現(xiàn)象顯著，市場(chǎng)波動(dòng)占據(jù)了股票波動(dòng)的主要部分。他們認(rèn)為這可能和公司收益同質(zhì)化和公司重組卻發(fā)現(xiàn)像有關(guān)。

國(guó)內(nèi)對(duì)于公司特質(zhì)波動(dòng)的研究剛剛展開(kāi)，國(guó)內(nèi)學(xué)者基本上是Campbell，Lettau和Malkiel[4]的研究結(jié)果引發(fā)關(guān)注和對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)公司特質(zhì)波動(dòng)時(shí)間趨勢(shì)的變化進(jìn)行相關(guān)研究，但成果并不多見(jiàn)。最早，宋逢明和李翰陽(yáng)[36]利用1990年12月19日至2001年12月31日滬深股市A股的日收益率數(shù)據(jù)，以月度為窗口長(zhǎng)度，運(yùn)用移動(dòng)平均法和確定性趨勢(shì)檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)和非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的變化趨勢(shì)，結(jié)果表明系統(tǒng)波動(dòng)有下降趨勢(shì)，而非系統(tǒng)波動(dòng)在樣本期的下降趨勢(shì)并不明顯，因此非系統(tǒng)波動(dòng)對(duì)股價(jià)波動(dòng)的解釋力相對(duì)增強(qiáng)。黃波、李湛和顧孟迪[36]以1996年-2003年滬深股市日（月）收益數(shù)據(jù)為樣本檢驗(yàn)特質(zhì)波動(dòng)的變化趨勢(shì)，結(jié)果表明在樣本期間內(nèi)，市場(chǎng)波動(dòng)表現(xiàn)為下降趨勢(shì)，這一結(jié)論與美國(guó)股市特質(zhì)波動(dòng)的變化趨勢(shì)相反，而與日本股市20世紀(jì)90年代的變動(dòng)趨勢(shì)一致。這說(shuō)明我國(guó)上市公司質(zhì)量還有待進(jìn)一步提高。

三、特質(zhì)波動(dòng)趨勢(shì)的形成機(jī)理研究

針對(duì)美國(guó)股市特質(zhì)波動(dòng)上升趨勢(shì)的現(xiàn)象，盡管爭(zhēng)論不已，但有關(guān)特質(zhì)波動(dòng)的影響因素及其內(nèi)涵本質(zhì)成為眾多學(xué)者追尋的研究主流。

1.公司分拆假說(shuō)。Campbell,Lettau和Malkiel[4]在論著中提出，特質(zhì)波動(dòng)取決于三個(gè)根本因素的變化：公司期望現(xiàn)金流方差的上升，折現(xiàn)率方差的上升，和現(xiàn)金流沖擊和折現(xiàn)率沖擊的協(xié)方差的上升。他們從公司經(jīng)營(yíng)角度解釋了這一問(wèn)題，認(rèn)為公司日益追求專業(yè)化經(jīng)營(yíng)，使得原有整體經(jīng)營(yíng)的公司分拆上市，這樣多元化經(jīng)營(yíng)帶來(lái)的分散風(fēng)險(xiǎn)能力被弱化，未來(lái)現(xiàn)金流的不確定性增加，再加上股權(quán)激勵(lì)使得管理層更加偏好高風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)營(yíng)手段。而經(jīng)營(yíng)的不確定性和管理層的高風(fēng)險(xiǎn)偏好直接導(dǎo)致公司期望現(xiàn)金流方差以及折現(xiàn)率方差的上升，因此個(gè)股特質(zhì)波動(dòng)率上升的趨勢(shì)成為必然。

2.股權(quán)結(jié)構(gòu)假說(shuō)。Malkiel和Xu[3]從股權(quán)結(jié)構(gòu)的角度，探討了公司特質(zhì)波動(dòng)發(fā)展趨勢(shì)的形成原因。他們選取了1989年到1996年的S&P500指數(shù)股票樣本的股權(quán)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，在控制公司規(guī)模等因素后，他們發(fā)現(xiàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)比例的上升能夠解釋公司特質(zhì)波動(dòng)發(fā)展趨勢(shì)的變動(dòng)，另外他們也發(fā)現(xiàn)特質(zhì)波動(dòng)和預(yù)期盈余增長(zhǎng)有著明顯的正相關(guān)性。Jornhagen和Landelius[14]針對(duì)瑞士股市的實(shí)證研究，也發(fā)現(xiàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)的變動(dòng)趨勢(shì)能夠解釋公司特質(zhì)波動(dòng)的變動(dòng)趨勢(shì)。與Malkiel和Xu[3]的研究結(jié)果相似，Dennis和Strickland盡管選擇不同的計(jì)量模型，但在他們的橫截面回歸模型中，仍然發(fā)現(xiàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)和特質(zhì)波動(dòng)之間存在著正相關(guān)性[14]。同時(shí)，他們的時(shí)間序列回歸模型也表明，特質(zhì)波動(dòng)不但和股權(quán)結(jié)構(gòu)相關(guān)，還和財(cái)務(wù)杠桿，以及公司業(yè)務(wù)集中度有著密切的關(guān)系。他們認(rèn)為在過(guò)去2，30年間，上市公司的業(yè)務(wù)范圍和業(yè)務(wù)種類(lèi)不斷增加，公司規(guī)模日益龐大，形成企業(yè)集團(tuán)似的經(jīng)營(yíng)模式，由于法律對(duì)壟斷的限制和對(duì)投資者的保護(hù)，企業(yè)集團(tuán)總是被迫或主動(dòng)的分拆。這樣原本能夠在企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部分散掉的特質(zhì)波動(dòng)，在資本市場(chǎng)上表現(xiàn)出來(lái)，形成市場(chǎng)上總體特質(zhì)波動(dòng)不斷增加。這一點(diǎn)與Campbell,Lettau和Malkiel[4]具有相同之處。

3.基于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)金流波動(dòng)假說(shuō)。Irvine和Pontiff[18]對(duì)于特質(zhì)波動(dòng)變化趨勢(shì)提出了兩種假設(shè)，即公司現(xiàn)金流中的特質(zhì)信息和市場(chǎng)低效。他們?cè)趯?duì)從1963年到2003年間的美國(guó)股市進(jìn)行研究時(shí)，使用了三種方法：每股盈余、每股現(xiàn)金流和每股銷(xiāo)售額，結(jié)果發(fā)現(xiàn)每股現(xiàn)金流的波動(dòng)趨勢(shì)與特質(zhì)波動(dòng)非常相似，也是呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。他們解釋說(shuō)，“這種間接的證據(jù)表明公司所處的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)日益激烈，導(dǎo)致了公司特質(zhì)波動(dòng)不斷上升的發(fā)展趨勢(shì)。”而行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的無(wú)序和外國(guó)競(jìng)爭(zhēng)者的不斷進(jìn)入，又加劇了特質(zhì)波動(dòng)上升的趨勢(shì)。但他們并沒(méi)有對(duì)新公司的不斷進(jìn)入和企業(yè)集團(tuán)的拆分對(duì)特質(zhì)波動(dòng)的影響進(jìn)行解釋。Gaspar和Massa[18]的研究認(rèn)為，特質(zhì)波動(dòng)和公司的競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境有著直接的關(guān)聯(lián)，他們?cè)趯?duì)1962年到2001年的美國(guó)股市收益的數(shù)據(jù)分析之后，發(fā)現(xiàn)公司的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)能夠左右公司特質(zhì)對(duì)收益的沖擊影響。他們認(rèn)為，由于產(chǎn)品市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度大幅上升，使得顧客的搜尋成本越來(lái)越低，比較商品的能力日益提高，顧客對(duì)公司產(chǎn)品的忠誠(chéng)度日益下降，公司銷(xiāo)售收益出現(xiàn)大幅波動(dòng)，從而帶動(dòng)公司現(xiàn)金流、公司盈余等變量也出現(xiàn)波動(dòng)，最終導(dǎo)致了公司特質(zhì)波動(dòng)的加劇。因此，他們認(rèn)為，隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，產(chǎn)品市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)程度不斷加劇，顧客對(duì)公司產(chǎn)品的忠誠(chéng)度不斷下降，引起公司銷(xiāo)售收入和盈余的大幅波動(dòng)，最終在資本市場(chǎng)上，表現(xiàn)為公司特質(zhì)波動(dòng)的上升。

4.公司透明度假說(shuō)。一些學(xué)者從公司透明度的角度分析了特質(zhì)波動(dòng)上升趨勢(shì)存在的原因。Bartram,browm和Stulz[19]選取從1991—2006年間的非美國(guó)上市公司股票作為樣本，發(fā)現(xiàn)樣本期間，非美國(guó)股票的特質(zhì)波動(dòng)比相對(duì)應(yīng)的美國(guó)上市公司的特質(zhì)波動(dòng)程度要低。他們提出一種觀點(diǎn)，認(rèn)為非美國(guó)公司的特質(zhì)波動(dòng)水平之所以比相對(duì)應(yīng)美國(guó)公司低，這和國(guó)家特征、所在國(guó)的政治穩(wěn)定、法律完善度是負(fù)相關(guān)系，和所在國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)展程度是正向關(guān)系，和所在國(guó)信貸市場(chǎng)的發(fā)展程度是負(fù)相關(guān)系。同時(shí)他們也發(fā)現(xiàn)特質(zhì)波動(dòng)和公司信息披露質(zhì)量也是負(fù)相關(guān)系，另外當(dāng)投資者保護(hù)程度提高時(shí)特質(zhì)波動(dòng)會(huì)下降。并且通過(guò)對(duì)所在國(guó)股票市場(chǎng)上R2的趨勢(shì)測(cè)定，判斷上述因素所影響的不是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，而是特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。Mork,Yeung和Yu[20]則從證券市場(chǎng)信息是否透明的角度對(duì)特質(zhì)波動(dòng)上升給予解釋：在對(duì)外部投資者法律保護(hù)較弱的國(guó)家，市場(chǎng)模型具有更強(qiáng)的解釋能力而公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)并不重要，因?yàn)檫@些國(guó)家的上市公司通過(guò)交叉持股和相互融資等手段“封鎖”了有關(guān)個(gè)股經(jīng)營(yíng)價(jià)值的信息，使得個(gè)股特質(zhì)波動(dòng)在股票定價(jià)上顯得不太重要，而整個(gè)市場(chǎng)波動(dòng)卻能解釋股票價(jià)格。

5.上市公司結(jié)構(gòu)假說(shuō)。一些學(xué)者從上市公司的結(jié)構(gòu)出發(fā)，發(fā)現(xiàn)隨著資本市場(chǎng)的發(fā)展，金融管制的不斷放松等因素，使得上市公司中發(fā)展不成熟的公司的比例越來(lái)越大，公司構(gòu)成比例的變化成為股市特質(zhì)波動(dòng)變化的重要因素。Fink,Grullon和Weston[20]的研究發(fā)現(xiàn)，進(jìn)入資本市場(chǎng)的公司在IPO時(shí)的企業(yè)年齡從1960年代的40年左右下降到1990年代的5年左右，而新上市企業(yè)年齡的下降，意味這些公司自身特有的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)更大，隨著新上市公司的比例越來(lái)越高，導(dǎo)致了特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的趨勢(shì)不斷增強(qiáng)。他們認(rèn)為新上市的年輕公司的風(fēng)險(xiǎn)傾向更加嚴(yán)重，再加上公開(kāi)上市公司的數(shù)量在過(guò)去30年間大量增加，導(dǎo)致了特質(zhì)波動(dòng)的增加，在將股市中年輕公司數(shù)量作為控制變量后，特質(zhì)波動(dòng)的時(shí)間序列就不再呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)。而且他們發(fā)現(xiàn)在將公司成熟度作為控制變量后，特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)。有趣的是，Browm,Kapadia[21]認(rèn)為特質(zhì)波動(dòng)上升的原因是：“在過(guò)去40年間，大量的高風(fēng)險(xiǎn)公司不斷上市交易，改變了公開(kāi)上市公司的組成成分”（他們把這種現(xiàn)象稱之為新上市效應(yīng)（new listing effect））。他們認(rèn)為并不是IPO時(shí)新上市公司的年齡下降導(dǎo)致了股市中特質(zhì)波動(dòng)的上升，而是由于隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，出現(xiàn)大量由于本身特質(zhì)引起的高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，如高科技公司等等，而隨著資本市場(chǎng)的不斷發(fā)展，金融管制等因素的不斷放松，這些高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)得以進(jìn)入股市中，導(dǎo)致資本市場(chǎng)中公司特質(zhì)結(jié)構(gòu)的變化，進(jìn)一步引起了公司特質(zhì)波動(dòng)的上升。上述的理論與實(shí)證分析是建立在CLMX認(rèn)為公司特質(zhì)波動(dòng)不斷單調(diào)上升的觀點(diǎn)基礎(chǔ)之上，通過(guò)各種因素，如投資者比例、公司財(cái)務(wù)杠桿、產(chǎn)品市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)度、IPO時(shí)公司年齡的下降、上市公司風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)、資本市場(chǎng)不斷發(fā)展等角度予以探討特質(zhì)波動(dòng)與各因素間的因果關(guān)系。Fama和French[18]認(rèn)為公司越來(lái)越集中企業(yè)生命周期的早期階段上市，但這一階段新上市公司的發(fā)展前景并不明朗，經(jīng)營(yíng)和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)都比較大，也會(huì)導(dǎo)致未來(lái)現(xiàn)金流的不確定性。沿著這個(gè)研究線索，Wei和Zhang[18]試圖從公司基本面的變化去探尋特質(zhì)波動(dòng)不斷上升的本質(zhì)原因。他們選取兩個(gè)財(cái)務(wù)變量，即平均每股收益和每股收益的平均方差，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，等權(quán)重的平均每股收益在過(guò)去一段時(shí)間內(nèi)不斷下降，而每股收益方差卻表現(xiàn)出明顯的上升趨勢(shì)。這說(shuō)明上市公司未來(lái)收益的折現(xiàn)率不斷加大，同時(shí)方差的上升趨勢(shì)也意味著公司前景不確定性增加，這在新上市公司中表現(xiàn)尤為明顯。這些都說(shuō)明新上市公司IPO時(shí)的年齡在不斷下降，這種“年輕”的公司往往在其企業(yè)發(fā)展發(fā)展周期的早期階段，財(cái)務(wù)狀況并不穩(wěn)定，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高，當(dāng)他們進(jìn)入股市后，就會(huì)使得整個(gè)股市上市公司的平均盈余狀況惡化，導(dǎo)致了公司特質(zhì)波動(dòng)的上升，而他們的實(shí)證結(jié)果恰恰證明了這點(diǎn)。

由于目前對(duì)我國(guó)股市特質(zhì)波動(dòng)的實(shí)證研究結(jié)論較少，且結(jié)果不一，所以很少有學(xué)者對(duì)這一趨勢(shì)的形成原因進(jìn)行研究。游家興[38]承襲了Mork,Yeung,Yu[20]的研究方法，運(yùn)用資產(chǎn)定價(jià)模型的擬合系數(shù)（R2）研究股價(jià)的特質(zhì)波動(dòng)。他們的研究結(jié)果表明，整體而言，伴隨中國(guó)證券市場(chǎng)制度建設(shè)的逐步推進(jìn)，不斷完善的歷史進(jìn)程，股價(jià)的同步性趨于減弱，股價(jià)所反映的公司特質(zhì)信息越來(lái)越豐富。

五、小結(jié)——對(duì)未來(lái)研究的展望

回顧前人的理論研究成果，我們可以確信對(duì)于公司特質(zhì)波動(dòng)，尤其在測(cè)度方法，時(shí)間趨勢(shì)方面的研究還有很長(zhǎng)的路要走。筆者在此，對(duì)未來(lái)研究的發(fā)展方向和前景做出了一點(diǎn)推測(cè)，以供拋磚引玉之用。

首先，特質(zhì)波動(dòng)測(cè)度方法是依賴于資產(chǎn)定價(jià)模型的選取，Bali和Cakici[33]認(rèn)為方法的不同導(dǎo)致結(jié)果往往也不相同。對(duì)于這種由于不同模型而導(dǎo)致的差異，至今還無(wú)人在理論上做出合理解釋。另外能否尋找到不依賴于模型的測(cè)度方法，比如按照標(biāo)準(zhǔn)金融學(xué)的觀點(diǎn)，在市場(chǎng)組合條件下，公司特質(zhì)波動(dòng)應(yīng)該被完全分散掉，只有系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)存在，但現(xiàn)實(shí)世界并不存在市場(chǎng)組合，那么針對(duì)一個(gè)投資組合，只需要將組合總體波動(dòng)水平與系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行處理便得到該組合的平均特質(zhì)波動(dòng)水平，從而不再依賴于模型而造成誤差。如何處理，這將是測(cè)度方法進(jìn)一步需要研究之處。

其次，在研究樣本范圍方面，有待擴(kuò)展。目前特質(zhì)波動(dòng)研究集中在歐美發(fā)達(dá)國(guó)家的股票市場(chǎng)，針對(duì)新興市場(chǎng)證券市場(chǎng)的特質(zhì)波動(dòng)水平變化趨勢(shì)的研究較少，國(guó)內(nèi)學(xué)者雖然對(duì)我國(guó)A股市場(chǎng)特質(zhì)波動(dòng)水平雖然做出研究，但由于研究方法不同，導(dǎo)致結(jié)果不一，頗有爭(zhēng)論。另外針對(duì)B股市場(chǎng)特質(zhì)波動(dòng)、債券市場(chǎng)、以及交叉上市公司特質(zhì)波動(dòng)水平研究目前還無(wú)人提及，它們都涉及到證券市場(chǎng)非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)研究的重要組成部分。

再次，就國(guó)內(nèi)研究來(lái)看，還無(wú)人對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)特質(zhì)波動(dòng)的影響因素以及形成機(jī)理進(jìn)行系統(tǒng)研究，其主要原因還是A股市場(chǎng)特質(zhì)波動(dòng)水平的測(cè)度結(jié)果不一導(dǎo)致的。此處將來(lái)也是該領(lǐng)域重要的研究前景。

［1］Levy,H.Equilibrium in an Imperfect Market:A Constraint on the Number of Securities in the Portfolio[J].The American Economic Review,1978,68(4):643-658.

［2］Merton,R.C.A simple model of capital market equilibrium with incomplete information[J].Journal of Finance，1987，(42)：483-510.

［3］Malkiel B.and Xu Y.Investigating the behaviour of idiosyncratic volatility[J].Journal of Business,2003，(76):613-644.

［4］Campbell J.Y,Lettau M.,Malkiel,G.B and Xu,Y.Have individual stocks become more volatile?An empirical exploration of idiosyncratic risk[J].Journal of Finance,2001，(56):1-43.

［5］ColmKearney,ValerioPoti.Have European Stocks Become More Volatile?An Empirical Investigation of Idiosyncratic and Market Risk in the Euro Area[J].European Financial Management，2006(14)：419-414.

［6］Goyal A.,Santa-Clara P.Idiosyncratic risk matters![J].Journal of Finance,2003，(58):975-1008.

［7］Fu,F.,Idiosyncratic risk and the cross-section of expected stock returns[J].Journal of Financial Economics 2009，(91)：24-37.

［8］Wei X.and Zhang C.Idiosyncratic risk does not matter:A reexamination of the relationship between average returns and average volatilities[J].Journal of Banking and Finance，2005，(29):603-621.

［9］Vo,XV and Daly,K.Volatility amongst firms in the Dow Jones EurostoXX50 index[Z].Applied Financial Economics,2008，(18):569-582.

［10］Frazzini,A.and Marsh,I.,Idiosyncratic Volatility in the US and UK Equity Markets[D].Working Paper.2003,Yale University.

［11］Guo,Hui,and Robert Savickas,Aggregate idiosyncratic volatility in G7 countries,Working Paper[D].2005,Federal Reserve Bank of St.Louis,and George Washington University.

［12］Brandt M.,Brav A.,Graham J.and Kumar A.The idiosyncratic volatility puzzle:Time trend or speculative episodes?[C].SSRN:http://ssrn.com/abstract=1141219.2008.

［13］Bekaert G.,Hodrick R.,Zhang X.International Stock Return Comovement[C].SSRN:http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1108222.2008.

［14］Dennis,Patrick,andDeon Strickland.The determinants of idiosyncratic volatility[C].SSRN:http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1054323.2005.

［15］Hamao Y.,Mei J.,and Xu Y.Idiosyncratic Risk and the Creative Destruction in Japan[C].NBER Working Paper,2003,No.9642(Canbridge Massachusetts:National Brueau of Economic Research).

［16］Ferreira M.A.,Laux P.A.Corporate Governance,Idiosyncratic Risk,and Information Flow[J].Journal of Finance,2007，(2):951-989.

［17］Fink,J.,Fink,K.,Grullon,G.and Weston,J.，IPO vintage and the rise of idiosyncratic risk[C].SSRN:http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1054323.2005.

［18］Irvine,Paul J.,and Jeffrey Pontiff,2005,Idiosyncratic return volatility,cash flows,and product market competition[C].SSRN:http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=954123.2005.

［19］Bartram,S.M.,G.Brown,andR.M.Stulz(2009).WhyDoForeign-Firms Have Less Idiosyncratic RiskthanU.S.Firms?SSRN：http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=19482736.2009.

［20］Morck R.,Bernard Yeung,Wayne Yu,The Information Content of Stock Markets:Why do Emerging Markets Have Synchronous Stock Price Movements?[C].Journal of Financial E-conomics,2000(58):215-260.

［21］Lintner J.The Valuation of Risk Assets and the Selection of Risky Investments in Stock Portflios and Capital Budgets[J].The Reviews of Economics and Statistics,1965，(47):13-37.

［22］Ang A.,Hodrick R.J,Xing Y.and Zhang X.The cross-section of volatility and expected returns[J].Journal of Finance,2006，(61):259-299.

［23］Ang A.,Hodrick R.J.,Xing Y.and Zhang X.High idiosyncratic volatility and low returns:international and further US evidence[J].Journal of Financial Economics,2009，(91):1-23.

［24］Fama E.and French K.Common risk factors in the returns on stocks and bonds[J].Journal of Financial Economics,1993，(33):3-56.

［25］Fama E.and MacBeth J.Risk,return and equilibrium:empirical tests[J].Journal of Political Economy 1973，(81):607-636.

［26］Guo H.and Savickas R.Does Idiosyncratic risk matter:Another look[J].Working paper,2003.Federal Reserve Bank of St.Louis.

［27］Guo H.and Savickas R.Idiosyncratic volatility,stock market volatility,and expected stock returns[J].Journal of Business and Economics Statistics,2006，(24):43-56.

［28］Guo H.and Savickas R.Average idiosyncratic volatility in G7 Countries[J].Review of Financial Studies,2008，(21):1259-1296.

［29］Han B.and Kumar A.Retail Clienteles and the Idiosyncratic Volatility Puzzle[C].working paper,2008.

［30］Jones J.J.Earning Management During Import Relief Investigations[J].Journal of Accounting Research,1991，(29):193-228.

［31］Hoberg G.,Nagpurnanand R.and Prahala.Disappearing dividends:the importance of idiosyncratic risk and the irrelevance of catering[C].SSRN Working paper,2005.

［32］Goetzman,WN and Kumar,A.Equity portfolio diversification[J].Review of Financial Studies，2008，(12)：433-463.

［33］Bali T.,Cakici N.and Levy,H.A model-independent measure of aggregate idiosyncratic risk[J].Journal of Empirical Finance,2008，(15):878-896.

［34］叢建波，祝濱濱，我國(guó)股市特質(zhì)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)分析[J].經(jīng)濟(jì)縱橫，2009，（5）：85-87.

［35］從劍波，祝濱濱，張岐山，公司特質(zhì)波動(dòng)對(duì)因子收益的可預(yù)測(cè)性研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009，（5）：134-140.

［36］楊華蔚，韓立巖，中國(guó)股票市場(chǎng)特質(zhì)波動(dòng)率與橫截面收益研究[J].北京航天航空大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，（3）:6-10.

［37］黃波，李湛，顧孟迪，基于風(fēng)險(xiǎn)偏好資產(chǎn)定價(jià)模型的公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)研究[J].管理世界，2006，（11）:26-30.

［38］游家興，張俊生，江偉，制度建設(shè)、公司特質(zhì)信息與股價(jià)波動(dòng)的同步性——基于R2研究的視角[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊），2006，（6）:42-50.