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    隔夜收益的因素模型在中國證券市場的適用性分析

    2018-03-06 05:09:15史洪春
    經(jīng)濟研究導(dǎo)刊 2018年4期
    關(guān)鍵詞:動量流動性股票

    史洪春

    (南京理工大學(xué)理學(xué)院,南京210094)

    引言

    隨著證券市場的日趨完善,資本資產(chǎn)定價模型(CAPM)在描述股票收益率和風(fēng)險之間的關(guān)系時,越來越缺乏說服力。Sharp(1964)、Lintner(1965)和Mossin(1966)將資產(chǎn)組合選擇理論結(jié)合起來,建立了一個以一般均衡框架中的理性預(yù)期為基礎(chǔ)的投資者行為模型——資本資產(chǎn)定價模型。該模型認(rèn)為,股票的收益只與整個股票市場的系統(tǒng)性風(fēng)險有線性關(guān)系,隨著規(guī)模效應(yīng)、賬面市值比、市盈率、動量效應(yīng)等證券市場異?,F(xiàn)象的發(fā)現(xiàn),為金融資產(chǎn)定價帶來了一系列的變革。如,Banz(1981)發(fā)現(xiàn),股票的市場價值能反映不同股票歷史收益率的差別,小市值股票的歷史收益率要高于大市值股票的歷史收益率,市值對收益率的解釋稱為規(guī)模效應(yīng)(size effect)。Rosenberg(1985)發(fā)現(xiàn),美國股票市場股票的歷史收益率與發(fā)行該股票的公司的賬面市值比正相關(guān),賬面市值比越高,股票的歷史收益率越高。Jegadeesh和Titman(1993)采用重疊抽樣法,利用CRSP中1965—1989年的股票數(shù)據(jù),根據(jù)前3—12個月的股票價格表現(xiàn),通過購買贏家組合、賣出輸家組合的策略,在隨后的3—12個月的短期中獲得12.01%年均超額收益率,此策略說明股票市場存在動量效應(yīng)。劉清源、魏先華、王(2016)對動量收益策略進行隔夜和日內(nèi)分解,發(fā)現(xiàn)隔夜收益是滬市市場動量策略收益的主要來源。Fama和French在1992年的文章中,揭示了公司規(guī)模和賬面市值比對股票收益率的作用,小規(guī)模公司能夠為公司股票帶來更高的收益率,投資于賬面市值比較高的公司股票將獲得較高的平均收益。然而,這些因素只能解釋股票的長期收益,對于股票的短期收益或隔夜收益不能給出很好的解釋。隨著經(jīng)濟的發(fā)展和資本市場的逐漸成熟,短期持有資產(chǎn)越來越普遍,什么因素會對股票的隔夜收益產(chǎn)生影響呢?國外學(xué)者Kakushadze在2014年的文章中給出了影響股票隔夜收益的四因素模型,并將此模型應(yīng)用在美國證券市場,最后得到動量效應(yīng)和波動率效應(yīng)對股票隔夜收益的影響高于市值效應(yīng)和波動率效應(yīng)。而在國內(nèi),極少有學(xué)者研究影響股票的隔夜收益率的影響因素。本文將Kakushadze的四因素模型應(yīng)用到我國市場觀察影響我國股票隔夜收益率的因素,發(fā)現(xiàn)我國創(chuàng)業(yè)板市場有顯著的規(guī)模效應(yīng)、動量效應(yīng)和波動率效應(yīng),我們在這三個因素的基礎(chǔ)上又考慮了市盈率因素,發(fā)現(xiàn)新的四因素模型對我國證券市場的解釋效果更好。

    一、因素分析

    (一)隔夜收益因素模型的構(gòu)建

    隔夜收益(close-to-next-open)是指從上一個交易日收盤至下一個交易日開盤這段時間產(chǎn)生的收益。具體公式可表示為:

    其中,Ris表示第i支股票在s時刻的隔夜收益;Pis,i=1,2,3,…;上標(biāo)O表示開盤價,上標(biāo)C表示收盤價,因此表示股票i在s時刻的收盤價。

    我們給出隔夜收益率因素模型:

    其中,K是風(fēng)險因素的數(shù)量,fAs是A因素收益,εis是殘差,βiAs是A因素的貝塔值。在S時刻,N×K的βiAs矩陣包含了一列單位N向量,其為模型中的截距項。

    (二)各因素貝塔值的度量

    1.規(guī)模因素。一般情況下,企業(yè)的員工人數(shù)、資產(chǎn)規(guī)模等可以作為衡量企業(yè)規(guī)模的替代指標(biāo)。本文用企業(yè)流通在外股票的流通市值作為衡量企業(yè)規(guī)模的指標(biāo)。企業(yè)的流通市值Ci等于股票的價格Pi乘以流通在外的股份數(shù)Si。因為股票價格每天都在變動,而流通在外的股份數(shù)幾乎是不變的,所以我們把重點放在了股票價格上。規(guī)模因素的貝塔值可以寫成:

    2.動量因素。動量效應(yīng)(momentumeffect)是指股票的收益率有延續(xù)原來運動方向的趨勢,即過去表現(xiàn)好的股票在將來的表現(xiàn)中繼續(xù)好于過去表現(xiàn)不好的股票。Jegardeesh和Titman(1993)指出,買入過去表現(xiàn)好的股票組合,賣出過去表現(xiàn)較差的股票組合,可以獲得顯著超額收益,由此說明股票市場存在動量效應(yīng)。劉清源、魏先華、王(2016)對動量收益策略進行隔夜和日內(nèi)分解,發(fā)現(xiàn)隔夜收益是滬市市場動量策略收益的主要來源。

    一般情況下,距離當(dāng)天隔夜收益越遠(yuǎn)的日期,其對隔夜收益的影響越小。因此,我們選擇前一工作日開盤至收盤的收益作為動量因素的貝塔值,可以寫成:

    3.波動因素。對于風(fēng)險偏好的投資者來說,投資者在進行投資決策時,更加愿意選擇過去價格變化幅度較大的股票,以此實現(xiàn)低價買進,高價賣出的交易策略得到額外的報酬。Angetal(2006)發(fā)現(xiàn),對整體波動比較敏感的股票的收益率較低。在這里,我們將波動貝塔值表示成:

    因為平均每個月約有21個工作日,所以我們在這里取d=21天。

    4.流動性因素。流動性是指在市場上,投資者持有的金融產(chǎn)品能否在需要交易時以合理的價格成交。如果投資者在需要交易時不能及時合理地成交,那么會帶來相應(yīng)的損失,這個損失就是流動性帶來的風(fēng)險。反之,如果投資者在需要交易時能及時成交,并以較低的交易成本成交,那么我們可以認(rèn)為該市場的流動性較好。

    傳統(tǒng)度量股票流動性的指標(biāo)有很多,如競價價差、成交金額、成交量、換手率、流通速度等,其中,成交量是最容易獲得的數(shù)據(jù)。因此,我們用成交量數(shù)據(jù)來衡量股票的流動性,流動因素貝塔值可表示為:

    5.市盈率因素。市盈率是指普通股每股市價為每股收益的倍數(shù)(P/E),其經(jīng)濟意義為按市場價格購買公司股票回收投資需要的年份。在考慮市盈率因素時,我們先將市盈率求倒數(shù)(E/P),這樣可以較好地處理公司凈利潤接近零的情況,因為投資者對公司凈利潤為0或者為負(fù)的股票的看法不一樣,所以我們將公司凈利潤為負(fù)的股票的E/P取為1。

    二、實證分析

    (一)樣本與數(shù)據(jù)來源

    本文研究需要的所有數(shù)據(jù)均來自于銳思數(shù)據(jù)庫。我們選擇2014年1月至2015年12月期間所有在創(chuàng)業(yè)板上市的股票的日數(shù)據(jù)。在這兩年交易時間段內(nèi),會出現(xiàn)公司停盤導(dǎo)致部分股票的數(shù)據(jù)缺失現(xiàn)象,對于這種現(xiàn)象,我們采用五日移動平均法補齊數(shù)據(jù)。在對所有的數(shù)據(jù)補齊后,我們根據(jù)數(shù)據(jù)庫得到的數(shù)據(jù)求出每只股票每個交易日的隔夜收益率、規(guī)模、動量、波動率、流動性和市盈率貝塔值。然后采用Fama-MacBeth回歸方法對公式(2)進行回歸。

    (二)回歸分析

    首先分析單個因素對股票隔夜收益率的影響,以規(guī)模因素為例,我們可以將公式(2)化簡為:

    在s時刻,我們根據(jù)文章前面的公式(1)和公式(3)求出每只股票的隔夜收益率和規(guī)模因素貝塔值,然后對上式進行回歸,得到fPs(s=1,2,3)的一個時間序列,我們再求該時間序列的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和T值。這種計算fPs的均值、標(biāo)準(zhǔn)差和T值的方法為Fama-Mac Beth(1973)回歸方法。我們依次對每個因素進行單獨回歸,回歸結(jié)果(如表1所示)。

    從單個因素對股票隔夜收益率的影響來看,規(guī)模因素對股票隔夜收益率的影響是負(fù)的且影響顯著,這與Banz(1981)得出的結(jié)論一致,這也反映了我國證券市場存在明顯的“小規(guī)模效應(yīng)”。動量因素對隔夜收益的影響為正,即前一日收益率為正的股票在以后幾天的收益率依然為正,且影響顯著。這說明,我們國家也存在動量效應(yīng),回歸結(jié)果跟劉清源等人(2016)得出的結(jié)果是一樣的,即動量因素收益是股票隔夜收益的主要來源。波動因素和流動性因素對股票隔夜收益的影響都為負(fù),說明當(dāng)創(chuàng)業(yè)板市場的股票對整個市場的波動比較敏感、市場流動性較好時,相應(yīng)的收益率會降低。其中,波動性因素對隔夜收益的影響比流動性因素顯著。市盈率對股票隔夜收益有顯著的影響,股票隔夜收益隨著市盈率因素的增加而增加。

    表1 單個因素對隔夜收益率的回歸結(jié)果

    以上我們只對單個因素進行分析,判斷其對隔夜收益的影響,結(jié)果顯示除了流動性因素外,其他因素對隔夜收益的解釋都很好?,F(xiàn)在我們對多因素進行分析,檢驗把多個因素放在一起是否還能對創(chuàng)業(yè)板市場有顯著的影響。

    首先我們對規(guī)模因素、動量因素、波動率因素、流動性因素和市盈率因素之間的相關(guān)性進行檢驗,檢驗結(jié)果(如表2所示)。

    表2 相關(guān)性分析

    從表2中的數(shù)據(jù)我們可以看出,除了波動性和流動性之間有中度相關(guān)性之外,其他各個因素之間的相關(guān)性都較小,為了避免多重共線性的問題,我們剔除了流動性因素。我們對多個因素進行回歸,回歸結(jié)果(如表3所示)。

    表3 多個因素對隔夜收益率的回歸結(jié)果

    從表3中看到,無論各個因素如何組合,每個因素的系數(shù)都沒有發(fā)生很大的變化。將規(guī)模因素和其他因素放在一起回歸時,其對隔夜收益的影響依然是顯著的。將波動性因素和其他因素放在一起回歸時,其系數(shù)變小且對隔夜收益的影響也減弱。同時對動量因素和波動性因素進行回歸時,兩者的影響都有所減弱。從整體來看,規(guī)模因素和動量因素對隔夜收益的影響大于波動率因素。當(dāng)將規(guī)模、動量、波動率因素和市盈率放在一起時,其解釋效果更好。

    下面我們再對組合1至組合7的常系數(shù)進行檢驗,看組合的常系數(shù)是否顯著為零。檢驗結(jié)果(如表4所示)。

    表4 各組合常系數(shù)顯著性檢驗

    從表4中可以看到,只有3個組合的常系數(shù)顯著,說明7個組合中,組合7對隔夜收益率的解釋很好,即規(guī)模因素、動量因素、波動率因素和市盈率這四個因素能很好地解釋隔夜收益率。

    (三)模型的預(yù)測與比較

    我們利用預(yù)測評價指標(biāo)均方根誤差比較組合6和組合7的預(yù)測精度,從下頁表5可以看出組合7的均方誤差更小,因此擁有更好的穩(wěn)定性。

    表5 模型預(yù)測能力比較

    三、結(jié)論與不足

    根據(jù)以上實證分析的結(jié)果我們發(fā)現(xiàn),適用于國外發(fā)達(dá)市場的四因子模型也適合于我國。雖然最終回歸的結(jié)果顯示規(guī)模因素、動量因素對我國隔夜收益的影響都很顯著,但文章仍存在一些缺陷,比如我們選取的是2014年1月至2105年12月在創(chuàng)業(yè)板上市的355家公司進行分析,因為創(chuàng)業(yè)板成立時間不長,在創(chuàng)業(yè)板上市的公司的風(fēng)險比在上交所、深交所上市的公司的風(fēng)險要大,我們選取的時間段不夠長,公司數(shù)量也不多,可能會影響我們最終的回歸結(jié)果。

    我們在對原始數(shù)據(jù)進行處理時,為了簡化過程忽略了一些重要的信息,比如我們沒有考慮公司分紅派息的情況,用的是分紅派息前的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可能存在一定的缺陷。在整個時間段內(nèi)我們沒有調(diào)整數(shù)據(jù)范圍,可能導(dǎo)致幸存者偏差的問題發(fā)生。

    [1] Banz R.The relationship between return and market value of common stocks[J].Journal of Financial Economics,1981,(1):3-18.

    [2] Zura Kakushadze.4-factor model for overnight returns[J].Wilmott,2014,(7):56-63.

    [3] Jegadeesh,Titman.Returns to buying winners and selling losers:Implications for stock markets efficiency[J].Journal of finance,1985,(3):793-805.

    [4] Ang,A.Hodrick,R.,Xing,Y.and Zhang,X.The cross-section of volatility and expected returns[J].Journal of finance,2006,(9):259-299.

    [5] 劉清源,魏先華,王.動量策略收益主要來源于隔夜?——基于滬市A股動量策略收益分解的探討[J].投資研究,2016,(3):92-104.

    [6] 謝菁華,王彥,劉深泉.流動性因子對股票收益率的影響[J].安陽師范學(xué)院學(xué)報,2005,(2):9-13.

    [7] 范龍振,王海濤.上海股票市場股票收益率因素研究[J].管理科學(xué)學(xué)報,2003,(6):60-67.

    [8] 侯青林.流動性和特質(zhì)風(fēng)險對股票收益的影響[D].上海:上海師范大學(xué),2014.

    [9] 黃俊輝,王浣塵.中國股市流動性、波動性和交易特征的實證研究[J].上海交通大學(xué)學(xué)報,2004,(3):330-334.

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