中國股票市場因子研究綜述

朱英倫 劉杰

摘要：文章匯總了近幾十年來在中國期刊發(fā)表的因子文章，這些文章涵蓋了金融、會計、經(jīng)濟和管理四大類期刊上發(fā)表的因子文章，系統(tǒng)性地闡述了哪些因子在中國股票市場有效，發(fā)現(xiàn)在美國最早發(fā)現(xiàn)的接近 300 個因子中有 29 個在中國市場顯示有超額收益，比例在百分之十左右，更多因子沒在中文期刊發(fā)表，一方面是因為有些因子在中國確實沒有超額收益；一方面是因為目前的中文學術研究還沒有覆蓋到所有因子。中文期刊中介紹的29個因子按類型可以分為市場、基本面、估值和事件四大類。

關鍵詞：股價異象；超額收益；因子研究

一、 引言

自從Fama，E.F.，和French，K.R.（1993）的文章介紹了Fama-French三因子以來，因子研究就一直是行為金融學炙手可熱的研究領域，這些因子的超額收益體現(xiàn)出來的收益異象被視作對傳統(tǒng)市場有效假說和股價隨機游走理論的沖擊，按照市場有效假說，無法用現(xiàn)在的特征變量來預測將來的股價走勢，但這些因子文章卻找到了一系列能夠用現(xiàn)有特征變量預測未來股價的例子。比如Banz（1981）的文章發(fā)現(xiàn)每個月買進按市值排序最小的股票，賣出按市值排序最大的股票，平均而言可以獲得正向的超額收益，這在后續(xù)的研究中被稱為市值異象，市值異象也是最穩(wěn)定、分布最廣泛的異象之一，在很長的時間范圍內(nèi)、很多國家的研究中都展現(xiàn)出了市值異象。

二、 異象產(chǎn)生原因的三種假設

之所以出現(xiàn)這些異象在學術界也引起了廣泛的爭論，整體而言有以下三種觀點：（1）純粹數(shù)據(jù)挖掘。這種觀點比較好理解，即從源頭上不承認這些異象存在，認為這些都是投機取巧的研究人員做大數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計偏差造成的，如果換一個樣本區(qū)間、換一個國家數(shù)據(jù)，可能這些異象就不存在了，換言之這些異象無法經(jīng)歷不同時間段和不同市場的檢驗，比如將因子研究領域發(fā)揚光大的“開山鼻祖”Fama（1991）就曾這樣評價很多后續(xù)發(fā)現(xiàn)的異象：“有許多聰明的研究人員站在效率圍欄的兩側，翻找有預測能力的變量，他們肯定能找到看似有‘穩(wěn)定預測能力的因子，但這些因子實際上都是假象”。在這種理論下因子和異象不過是許多研究者嘗試很多研究區(qū)間、更換很多特征變量而得到的一些假象罷了；（2）理性預期理論。這種理論承認因子和異象的存在性，認為這些發(fā)現(xiàn)的異象不是數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計偏差的結果，而是能夠經(jīng)受住更換樣本期和更換國家數(shù)據(jù)檢驗的穩(wěn)定可預測性，與此同時，他們認為這些異象并不是行為金融學上人們的認知偏差而導致的系統(tǒng)性的可預測能力，而是這些異象都代表了特定的風險，而理性的投資者不管是否事前知曉這些異象，都已經(jīng)根據(jù)自己的風險偏好選擇了自己的股票池，因此如果沒有按照這些因子所介紹的那樣選擇股票池，也僅僅是因為不想承擔因子介紹的這些股票池代表的風險，因此理性投資者不管是否知曉這些因子都不會改變自己的投資選擇。在這種理論下因子是長期可持續(xù)存在的，也不會有投資者根據(jù)這些因子進行對沖交易。Cochrane（1999）解釋說當因子預測能力反映了風險時很可能會持續(xù)：“即使這些交易機會被廣泛知曉，投資者不會改變他們的投資組合決定，相對的高平均收益會持續(xù)”；（3）錯誤定價理論。這個理論同樣承認因子和異象的存在性，但認為這些異象得以存在不是因為代表了風險，而僅僅是由于行為金融學因素導致事前人們沒有認識到這些潛在的套利機會。人們可能由于多種多樣的因素導致對投資機會的認知出現(xiàn)偏差，比如劉圣堯，李怡宗（2016）驗證了在中國人們總是更喜歡有博彩特征的股票，低股價、高換手率與最大歷史日收益率較高的股票被視為有博彩特征的股票，投資者喜歡這類股票，就像喜歡買彩票一樣，但這種喜歡是一種認知偏差，這類股票不會真的給他們帶來高收益，因此這種情況便是投資者認知錯誤導致的錯誤定價，如果某個異象是錯誤定價造成的，那么當這個異象被發(fā)現(xiàn)后，投資者會認識到以前的認知是錯誤的，繼而糾正自己的行為，因此這類異象的收益會減弱。

三、 文獻整理方法

本文系統(tǒng)整理了介紹中國有異象的文章，整理方法為：對照美國的近300篇介紹不同因子的每篇文章，利用谷歌學術找到所有引用過這篇文章的文章列表，從中選擇只顯示簡體中文網(wǎng)頁，即可以找到所有引用過這個因子的中文文獻，但注意到并非所有引用這篇英文因子文獻的中文文章的主題都是具體介紹這個因子的，有些中文文章可能只是在文獻綜述中提到了這篇文章，因此還需要從第一項開始人工識別，找到確實是將這個因子從美國引入中國的文獻，經(jīng)過這樣的篩選過程，最終發(fā)現(xiàn)了29個滿足條件的因子。

四、 因子明細

將這29個因子進一步分類，可以看到這些因子主要有四大類：（1）市場類。市場類是指僅僅依靠股價等信息作為特征變量構建因子投資組合的，共找到10個，包括52周前期高點（52-Week High）、非流動性（Illiquidity）、換手率（turnover）、β（Beta）、特質(zhì)性風險（Idiosyncratic Risk）、長期反轉（Long-Term Reversal）、最大歷史日收益率（Max）、動量和反轉效應（Momentum-Reversal）、短期反轉（Short-Term Reversal）和市值（Size）；（2）基本面類?；久骖愂侵竿ㄟ^公司基本面信息作為特征變量構建因子投資組合的，共找到8個，包括應計利潤（Accruals）、資產(chǎn)增長率（Asset Growth）、資產(chǎn)周轉率（Asset Turnover）、未預期盈余（Earnings Surprise）、分析師預測偏離程度（Forecast Dispersion）、總收益率（Gross Profitability）、利潤率（Profit Margin）和銷售增長（Sales Growth）；（3）估值類。估值類是指可以通過上市公司每年公布的財務數(shù)據(jù)作為特征變量構建因子投資組合的，共找到7個，包括分析師價值（V/P）、分析師價值（B/M）、現(xiàn)金流量/股權市值（PC）、現(xiàn)金流量/股權市值（PEOP）、股息收益率（Dividend Yield）、股息（Dividends）和資產(chǎn)銷售比率（Sales/Price）；（4）事件類。事件類是通過特定事件的發(fā)生作為特征變量構建因子投資組合的，共找到4個，包括利潤率變化（Change in Profit Margin）、庫存增長（Growth in Inventory）、凈營運資產(chǎn)減應計的增長率（Growth in Net Operating Assets Minus Accruals）和凈外部融資總額（Total Net External Financing）。

1. 市場類明細。52周前期高點因子描述的是股價前12個月的最高點對未來的股票收益具有一定的影響，基于12個月前期高點構造的投資策略具有顯著的盈利，最早由George和Hwang（2004）在美國股票市場發(fā)現(xiàn)，他們研究了1963年1月～2001年12月的美股數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)該因子顯著存在，張崢，歐陽紅兵和劉力（2005）在中國市場同樣發(fā)現(xiàn)該因子的有效性，他們利用1994年1月～2003年6月的數(shù)據(jù)開展研究，發(fā)現(xiàn)前期高點慣性策略在中國股市具有顯著的盈利性，策略的月平均收益為0.84%且沒有顯著的季節(jié)性。前期高點距離現(xiàn)在時刻越遠給人們留下的印象越深刻，從而對股價收益的預測作用越強，前期高點慣性策略在預測小規(guī)模、高換手率和高波動率的公司股票時盈利性減弱；非流動性因子描述的是流動性差的股票對比流動性好的股票而言相對期望收益更高，Amihud Y（2002）利用美股1964年1月～1997年12月的數(shù)據(jù)驗證了這一現(xiàn)象，張崢和劉力（2006）用換手率衡量流動性好壞，利用A股1994年7月～2003年12月的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)在中國也存在換手率異象，進而分析認為換手率與橫截面股票收益的負相關關系不完全是因為流動性溢價，還和投機性交易導致股價高估有關；特質(zhì)性風險因子描述的是一類股票特質(zhì)波動率與橫截面收益率呈現(xiàn)顯著負相關的異象，Ang A等（2006）利用1986年1月～2000年12月的股票數(shù)據(jù)，以三因素模型的殘差項的標準差來表示股票的特質(zhì)波動率，解釋了股票特質(zhì)波動率越大的股票接下來的預期收益相對更低，即使在控制了公司市值、賬面市值比、流動性、換手率、分析師預測偏離程度等一系列控制變量以后，該異象仍然顯著存在，學術界將他們發(fā)現(xiàn)的這一現(xiàn)象成為股票的“特質(zhì)波動率之謎”，吸引了后續(xù)的一系列相關研究，其中左浩苗，鄭鳴和張翼（2011）試圖利用中國數(shù)據(jù)研究A股市場是否存在特質(zhì)波動率異象，他們利用1997年1月到2009年12月的A股數(shù)據(jù)開展研究，發(fā)現(xiàn)中國股票市場確實存在特質(zhì)波動率異象，但在控制換手率這一指標以后特質(zhì)波動率異象的超額收益顯著減弱，進而認為特質(zhì)波動率之謎可以由投資者的異質(zhì)信念和賣空限制進行解釋；長期反轉因子是指過去三到五年漲的猛的股票，在未來收益率較低；而過去三到五年漲的差的股票，在未來收益率較高，通過反轉投資策略，即賣出過去漲的猛的、買進過去漲的差的，可以獲得超額收益。該現(xiàn)象最早由De Bondt和Thaler（1985）發(fā)現(xiàn)，他們利用1926年1月～1982年12月的美股數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)長期反轉顯著存在，魯臻和鄒恒甫（2007）利用1998年1月～2015年12月的A股數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，中國股市存在顯著的長期反轉效應，同時還存在中期的慣性效應、超短期的慣性效應和短期的反轉效應；動量因子和長期反轉因子相反，描述股票收益率在中短期存在顯著的慣性趨勢，過去三到十二個月漲的猛的股票，在未來中短期內(nèi)收益率繼續(xù)保持較高；而過去三到十二個月漲的差的股票，在未來中短期內(nèi)收益率繼續(xù)保持較低，通過慣性投資策略，即買進中短期漲的猛的、賣出中短期漲的差的，可以獲得超額收益。該現(xiàn)象由Jegadeesh N和Titman S（1993）首次發(fā)現(xiàn)，他們利用1965年1月～1989年12月的美股數(shù)據(jù)驗證了這一現(xiàn)象，王永宏和趙學軍（2003）利用1993年1月～2000年12月的A股數(shù)據(jù)，研究中國股票市場的中期慣性現(xiàn)象和長期反轉現(xiàn)象，結論與魯臻和鄒恒甫（2007）相似，即深滬股票市場的收益反轉現(xiàn)象顯著存在，收益慣性現(xiàn)象不明顯；短期反轉因子是指當時間維度縮短到一個月的維度，那么股價表現(xiàn)又不是中期慣性了，而是短期反轉，認為這是由于股價對信息的過度反應造成的。該現(xiàn)象由Jegadeesh N（1990）提出，在研究了1934年1月～1987年12月期間的美股市場數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)短期表現(xiàn)的是反轉效應而不是動量效應，朱戰(zhàn)宇，吳沖鋒和王承煒（2003）以周度為檢驗周期，發(fā)現(xiàn)在1到4周的持有期內(nèi)展現(xiàn)出顯著的動量利潤；最大歷史日收益率因子描述最大歷史日收益率越高的股票博彩特征越顯著，因而超額收益率較低。Bali等（2011）利用1926年1月～2005年12月的數(shù)據(jù)進行研究，發(fā)現(xiàn)博彩特征強的股票市場風險大，未來收益率低，劉圣堯和李怡宗（2016）以1997年4月～2014年12月的A股所有上市公司為樣本，發(fā)現(xiàn)中國存在博彩特征風險因子，而且其可以解釋中國股市的市場風險異象；市值因子是指小市值股票的回報率大于大市值股票回報率的現(xiàn)象。Banz R W（1981）的文章首次介紹了這個現(xiàn)象，利用1926年1月～1975年12月的美股數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)小市值股票的回報率顯著更高。范龍振和王海濤（2013）利用1995年7月～2000年6月的A股數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)和國外資本市場一樣，上海股票市場也存在著顯著的市值效應。

2. 基本面類明細。應計利潤因子描述投資者對會計應計反應過度，買入會計應計少的公司，賣出會計應急大的公司有顯著的超額回報。該現(xiàn)象由Sloan（1996）首次發(fā)現(xiàn)并描述，通過研究1962年1月～1991年5月的美股數(shù)據(jù)，他發(fā)現(xiàn)投資者高估了會計應計的可持續(xù)性，買入會計應計少的公司有超額收益。李遠鵬和牛建軍（2007）發(fā)現(xiàn)若忽略公司層面的制度背景，直接利用Sloan（1996）的策略買賣股票沒有超額收益，但這并不是由于中國股票市場定價有效造成，而是因為中國的虧損公司有洗大澡的行為，策略買入過多虧損公司，當控制虧損后中國股票市場有顯著的應計異象；資產(chǎn)增長率因子是指資產(chǎn)增長與未來股票收益之間有負向關系，即資產(chǎn)增長異象。Cooper M J，Gulen H和Schill M J（2008）從有限套利的角度出發(fā)，通過研究1968年1月～2003年12月的美股市場，發(fā)現(xiàn)套利局限性使得投資者不能將公司資產(chǎn)增長傳遞的信息傳遞到價格中。葉建華和周銘山（2013）發(fā)現(xiàn)總資產(chǎn)增長率正向影響未來股票超額收益率；資產(chǎn)周轉率因子描述資產(chǎn)周轉率越高的公司在未來的收益率越高，由Soliman M T（2008）在研究杜邦分析指標對股價影響時提出，他研究了1984年1月～2002年12月的美股市場，發(fā)現(xiàn)利潤率和資產(chǎn)周轉率高的公司未來收益均高，朱宏泉，舒蘭和王鴻等（2011）利用1997年5月～2008年5月的A股市場數(shù)據(jù)，研究了杜邦財務體系在中國的應用，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的杜邦財務核心指標比改進的杜邦財務核心指標在預測未來盈利能力時表現(xiàn)更好；未預期盈余因子描述未預期盈余越高未來收益越高，F(xiàn)oster G、Olsen C和Shevlin T（1984）利用1974年5月～1981年5月的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了這一現(xiàn)象，于李勝和王艷艷（2010）利用2001年5月～2005年5月的A股市場數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)投資者對未預期盈余敏感，且競爭性信息數(shù)量越多，敏感性越強；分析師預測偏離程度因子是指當不同分析師對同一股票盈利預測偏離越大，該股票將來的超額收益越低。Diether K B，Malloy C J和Scherbina A（2002）利用1976年1月～2000年12月的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了這一現(xiàn)象；總收益率因子是指盈利能力越強的公司未來收益越高。Novy-Marx R（2013）利用1963年7月～2010年12月的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了這一現(xiàn)象，高春亭和周孝華（2016）發(fā)現(xiàn)對于規(guī)模較大的公司而言，盈利能力越強股票收益越高，但對規(guī)模較小的公司而言，盈利能力越強股票收益越低。

3. 估值類明細。分析師價值（V/P）因子和分析師價值（B/M）因子分別表示內(nèi)在價值與市價比越高，市賬比越低，則股票未來收益越高。首先由Frankel R和Lee C M C（1998）利用1975年5月～1993年5月的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，饒品貴和岳衡（2012）利用1996年5月～2008年5月的中國A股數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)基于V/P分組的投資組合有顯著的超額回報；現(xiàn)金流量/股權市值（PC）因子和現(xiàn)金流量/股權市值（PEOP）因子都是LSV（1994）的文章中提出的因子，他們指出在同樣的收入、分紅、賬面價值等下價格越低未來收益越高，肖軍和徐信忠（2004）發(fā)現(xiàn)價值反轉投資策略有顯著地超額收益率；股息收益率因子和股息因子是指高股息率的股票有更高的超額收益，Naranjo A，Nimalendran M和Ryngaert M（1998）首先發(fā)現(xiàn)股息率與股票收益率之間的關聯(lián)性很明顯，熊海斌和楊帆（2013）檢驗了中國股市股息率和股票收益的關系，發(fā)現(xiàn)了兩者的正向關系；資產(chǎn)銷售比率因子是指同樣價格下銷售越高未來收益越高，Barbee Jr W C，Mukherji S和Raines G A（1996）發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)銷售比率的解釋能力比賬面市值比更強。劉彬（2009）在中國驗證發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)銷售比率確實解釋力度最強。

4. 事件類明細。利潤率變化因子將利潤率的變化與未來收益聯(lián)系起來，和資產(chǎn)周轉率因子一樣，是Soliman M T（2008）研究杜邦分析指標對股價影響時提出的，朱宏泉袁舒蘭和王鴻等（2011）利用A股市場數(shù)據(jù)對這一現(xiàn)象給出了驗證。庫存增長因子是指庫存增長越多的公司未來超額收益越低。Thomas J K和Zhang H（2002）發(fā)現(xiàn)了這一現(xiàn)象，劉麗麗（2009）在中國驗證了這一現(xiàn)象。

五、 結論

本文整理了在中文期刊上發(fā)表的因子文章，這些文章顯示有29個因子在中國股票市場有效，這些有效的因子涵蓋了市場、基本面、估值和事件四類，這些因子在中國的檢驗提供了中國樣本，說明這些因子不止在美國有效，同時與國外研究相比我國已經(jīng)發(fā)現(xiàn)有效的因子偏少，這可能由于我國證券市場起步較晚，市場不夠完善，也可能由于學術研究對因子的覆蓋不夠。

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作者簡介：朱英倫（1990-），男，漢族，山東省廣饒縣人，北京大學光華管理學院金融學博士生，研究方向為實證資產(chǎn)定價、實證公司金融；劉杰（1992-），男，漢族，湖南省岳陽市人，福建農(nóng)林大學經(jīng)濟學院副教授，研究方向為實證資產(chǎn)定價，實證公司金融。

收稿日期：2018-04-15。