中國(guó)A股的隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)

曲榮華 劉揚(yáng)

0 引言

歷史收益率對(duì)未來(lái)收益率的預(yù)測(cè)關(guān)系是資產(chǎn)定價(jià)領(lǐng)域的一大熱門(mén)研究話(huà)題。國(guó)外學(xué)者在美國(guó)及其他西方發(fā)達(dá)股市發(fā)現(xiàn)了三大經(jīng)典的橫截面效應(yīng)，即短期月度反轉(zhuǎn)(Lehmann, 1990)、中期年度動(dòng)量(Jegadeesh and Titman, 1993)，以及長(zhǎng)期三年至五年的反轉(zhuǎn)(De Bondt and Thaler, 1985)。而在中國(guó)股市，文獻(xiàn)普遍認(rèn)為A股不存在傳統(tǒng)的中期動(dòng)量效應(yīng)，但存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)和超短期的動(dòng)量效應(yīng)(王永宏和趙學(xué)軍，2001；潘莉和徐建國(guó)，2011)。這些研究不僅對(duì)學(xué)界的有效市場(chǎng)假說(shuō)提出了挑戰(zhàn)，對(duì)業(yè)界的投資實(shí)踐也具有重要的指導(dǎo)作用。值得注意的是，上述文獻(xiàn)都是研究傳統(tǒng)的收盤(pán)價(jià)收益率，鮮有文獻(xiàn)探討開(kāi)盤(pán)價(jià)的影響。以開(kāi)盤(pán)為分界點(diǎn)，市場(chǎng)可以分為隔夜區(qū)間(昨收盤(pán)至今開(kāi)盤(pán))和日內(nèi)區(qū)間(今開(kāi)盤(pán)至今收盤(pán))，而傳統(tǒng)收益率也可以對(duì)應(yīng)地分解為隔夜收益率和日內(nèi)收益率?？紤]到隔夜市場(chǎng)和日內(nèi)市場(chǎng)在流動(dòng)性、信息披露等方面具有的不同特征(Barclay and Hendershott, 2003, 2004)，一個(gè)有趣的問(wèn)題是，隔夜及日內(nèi)收益率是否會(huì)表現(xiàn)出異于傳統(tǒng)收盤(pán)價(jià)收益率的規(guī)律?更重要的是，他們能否反映被已有研究所忽視的定價(jià)機(jī)制？

基于2000年至2018年的個(gè)股日度數(shù)據(jù)，本文對(duì)中國(guó)A股的隔夜、日內(nèi)收益率進(jìn)行了實(shí)證分析，主要有以下四點(diǎn)發(fā)現(xiàn)：第一，中國(guó)A股市場(chǎng)存在著顯著的隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)，即隔夜收益率更低(高)的股票，平均而言將在當(dāng)天獲得更高(低)的日內(nèi)收益率。其對(duì)應(yīng)的多空策略在經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)意義上都獲得了不俗的表現(xiàn)：日度收益率為1.12%，t-stat更是高達(dá)50.98，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)日內(nèi)動(dòng)量策略(0.04%，t-stat: 3.01)和傳統(tǒng)的基于收盤(pán)價(jià)的超短期日度動(dòng)量策略(0.41%，t-stat: 16.40)。第二，隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)不僅區(qū)別于傳統(tǒng)的月度反轉(zhuǎn)效應(yīng)，而且不能被標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)因子模型所解釋。具體而言，本文構(gòu)造了基于日內(nèi)收益率的因子模型，包括CAPM、Liu et al.(2019)針對(duì)中國(guó)股市所提出的三因子和四因子模型以及加入了傳統(tǒng)短期反轉(zhuǎn)因子的五因子模型。隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略在上述所有的因子模型下都獲得了超過(guò)1%且高度顯著的日度alpha。第三，利用雙變量排序和Fama and MacBeth(1973)回歸來(lái)控制其他對(duì)未來(lái)收益率有預(yù)測(cè)作用的公司特征，比如市值、賬面市值比和換手率等，隔夜收益率對(duì)于日內(nèi)收益率的負(fù)向預(yù)測(cè)能力仍然顯著存在，說(shuō)明隔夜收益率反映了獨(dú)立于這些公司特征之外的預(yù)測(cè)信息。

第四，更為重要的是，本文從流動(dòng)性溢價(jià)和投資者情緒兩個(gè)角度，深入探討了隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)背后的經(jīng)濟(jì)原因。從流動(dòng)性的角度，相比于日內(nèi)區(qū)間，市場(chǎng)在隔夜?fàn)顟B(tài)下的交易活躍度極低(Barclay and Hendershott, 2003, 2004)。與此同時(shí)，市場(chǎng)在開(kāi)盤(pán)時(shí)表現(xiàn)出的高波動(dòng)性也會(huì)限制金融中介提供流動(dòng)性的功能(Gromb and Vayanos, 2002; Brunnermeier and Pedersen, 2009)。特別地，考慮到中國(guó)股市散戶(hù)比例高、波動(dòng)性大的特點(diǎn)，流動(dòng)性提供者在開(kāi)盤(pán)時(shí)往往面臨著較大的風(fēng)險(xiǎn)，所以對(duì)于隔夜收益率的輸家股票這樣一些賣(mài)出壓力大的股票，其會(huì)要求一個(gè)更高的溢價(jià)補(bǔ)償才愿意提供流動(dòng)性。對(duì)應(yīng)地，本文發(fā)現(xiàn)隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)在流動(dòng)性不足的股票中，即Amihud(2002)非流動(dòng)性指標(biāo)較高以及交易量較低的股票中，表現(xiàn)更強(qiáng)烈。這說(shuō)明隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)反映了市場(chǎng)對(duì)于流動(dòng)性提供者所做出的溢價(jià)補(bǔ)償。此外，從投資者情緒的角度，如果隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)反映了由投資者樂(lè)觀情緒引起的對(duì)贏家組合的高估定價(jià)偏差，那么這一效應(yīng)會(huì)隨著個(gè)股賣(mài)空限制的增強(qiáng)而變強(qiáng)。對(duì)應(yīng)地，本文發(fā)現(xiàn)相對(duì)于支持融資融券業(yè)務(wù)的股票，隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)在不支持融資融券的股票中表現(xiàn)更強(qiáng)烈。與此同時(shí)，在支持融資融券的股票中，該效應(yīng)也隨著股票賣(mài)空強(qiáng)度的減弱，即隨著賣(mài)空限制的增強(qiáng)而增強(qiáng)。最后，對(duì)比機(jī)構(gòu)投資者，散戶(hù)更容易受情緒的影響。對(duì)應(yīng)地，本文也發(fā)現(xiàn)隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)隨著散戶(hù)持股比例的上升而增強(qiáng)。上述證據(jù)說(shuō)明投資者情緒是隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)背后的另一驅(qū)動(dòng)因素。

本文的創(chuàng)新和貢獻(xiàn)在于：第一，區(qū)別于傳統(tǒng)的收盤(pán)價(jià)收益率研究，本文首次在A股的日度數(shù)據(jù)上對(duì)橫截面收益率的隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)進(jìn)行了檢驗(yàn)，這為深入理解收益率規(guī)律提供了新的微觀視角。第二，通過(guò)與傳統(tǒng)收盤(pán)價(jià)收益率下的動(dòng)量及反轉(zhuǎn)效應(yīng)進(jìn)行對(duì)比分析，本文一方面驗(yàn)證了已有文獻(xiàn)的結(jié)論，另一方面發(fā)現(xiàn)隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)不能被經(jīng)典的短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)所解釋?zhuān)移湓诮?jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)顯著性上都遠(yuǎn)強(qiáng)于傳統(tǒng)效應(yīng)。第三，本文從流動(dòng)性溢價(jià)和投資者情緒兩個(gè)角度，對(duì)隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)原因進(jìn)行了系統(tǒng)性的探討。在已有文獻(xiàn)中，關(guān)于流動(dòng)性和投資者情緒對(duì)股票定價(jià)影響的研究大多側(cè)重于分析月度橫截面數(shù)據(jù)或者市場(chǎng)收益率，鮮有文獻(xiàn)從日內(nèi)層面探究這兩個(gè)因素對(duì)橫截面收益率的影響。因此，本文填補(bǔ)了這方面的研究空白，對(duì)于深入理解流動(dòng)性和市場(chǎng)情緒在股票定價(jià)機(jī)制中所發(fā)揮的作用具有重要意義。第四，隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略具有極高的收益率和夏普比率，因而對(duì)于投資實(shí)踐具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。在我國(guó)股市現(xiàn)行的“T+1”制度下，雖然普通散戶(hù)難以利用該策略進(jìn)行投資，但是分散化持股的機(jī)構(gòu)交易者可以通過(guò)靈活的底倉(cāng)管理利用該策略指導(dǎo)投資。這不僅有利于修正投資者樂(lè)觀情緒引起的定價(jià)誤差，增強(qiáng)市場(chǎng)的有效性，也有助于提升市場(chǎng)的流動(dòng)性，降低風(fēng)險(xiǎn)。與此同時(shí)，隨著A股機(jī)構(gòu)化程度的提升以及“T+0”改革的不斷推進(jìn)，隔夜-日內(nèi)策略的實(shí)用價(jià)值也將得到提升。

本文的后續(xù)安排如下：第1部分回顧了相關(guān)文獻(xiàn)，第2部分介紹了研究方法和數(shù)據(jù)，第3部分展示了主要的實(shí)證結(jié)論，第4部分探究了隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)背后的經(jīng)濟(jì)原因，第5部分檢驗(yàn)了結(jié)果的穩(wěn)健性，第6部分對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。

1 文獻(xiàn)回顧

針對(duì)股票歷史收益率對(duì)未來(lái)收益率的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究。西方文獻(xiàn)在美國(guó)股市中率先發(fā)現(xiàn)歷史回報(bào)對(duì)未來(lái)收益率的預(yù)測(cè)模式隨著投資期限而發(fā)生變化，并呈現(xiàn)出三大著名的橫截面效應(yīng)：一個(gè)月的短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)(Lehmann, 1990; Lo and MacKinlay, 1990)、過(guò)去二個(gè)月到十二個(gè)月的中期動(dòng)量效應(yīng)(Jegadeesh and Titman, 1993)，以及過(guò)去三年至五年的長(zhǎng)期反轉(zhuǎn)效應(yīng)(De Bondt and Thaler, 1985)。從全球的視角，大量研究顯示動(dòng)量效應(yīng)在除日本以外的其他歐美成熟股市也都顯著存在(Rouwenhorst, 1998; Fama and French, 2012)。而針對(duì)其他的資產(chǎn)類(lèi)別，Asness et al.(2013)在歐美成熟市場(chǎng)的外匯、政府債券、商品期貨以及股指期貨上，也都發(fā)現(xiàn)了顯著的動(dòng)量效應(yīng)。

不同于傳統(tǒng)動(dòng)量效應(yīng)在歐美成熟市場(chǎng)廣泛存在的普遍結(jié)論，動(dòng)量效應(yīng)在中國(guó)A股的檢驗(yàn)結(jié)果則存在爭(zhēng)議。在傳統(tǒng)的中期月度頻率下，絕大部分文獻(xiàn)，比如王永宏和趙學(xué)軍(2001)，發(fā)現(xiàn)A股沒(méi)有顯著的動(dòng)量效應(yīng)。得到類(lèi)似結(jié)論的還有馬超群和張浩(2005)、郭磊等(2007)、Li et al.(2010)、Cheema and Nartea(2014)和Cakici et al.(2017)。特別地，在剔除了小市值殼資源的公司之后，Liu et al.(2019)同樣發(fā)現(xiàn)中國(guó)A股不存在傳統(tǒng)的中期動(dòng)量效應(yīng)，但存在顯著的短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)。而可能由于樣本區(qū)間的不同，有少部分文獻(xiàn)(徐信忠和鄭純毅，2006；王甜甜和郭朋，2014)檢測(cè)到了中期動(dòng)量效應(yīng)的存在。另一方面，區(qū)別于中期動(dòng)量眾說(shuō)紛紜的結(jié)果，已有文獻(xiàn)普遍認(rèn)為A股存在月內(nèi)超短期的動(dòng)量效應(yīng)。比如，朱戰(zhàn)宇等(2003)在周度頻率上發(fā)現(xiàn)了顯著的動(dòng)量效應(yīng)，而潘莉和徐建國(guó)(2011)也在日度及周度頻率檢測(cè)到了超短期動(dòng)量效應(yīng)。

與此同時(shí)，學(xué)界對(duì)傳統(tǒng)反轉(zhuǎn)效應(yīng)在A股的存在性也達(dá)成了較為一致的結(jié)論。魯臻和鄒恒甫(2007)在中國(guó)股市發(fā)現(xiàn)了短期和長(zhǎng)期的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。從投資者的非持續(xù)性過(guò)度自信模式出發(fā)，何誠(chéng)穎等(2014)發(fā)現(xiàn)中國(guó)股市表現(xiàn)出獨(dú)特的中期反轉(zhuǎn)效應(yīng)。類(lèi)似地，潘莉和徐建國(guó)(2011)發(fā)現(xiàn)A股個(gè)股收益率在多個(gè)時(shí)間頻率上都表現(xiàn)出明顯的反轉(zhuǎn)效應(yīng)?？偨Y(jié)上述文獻(xiàn)，學(xué)界普遍認(rèn)為中國(guó)股市的反轉(zhuǎn)效應(yīng)要強(qiáng)于動(dòng)量效應(yīng)。此外，雖然傳統(tǒng)的中期動(dòng)量效應(yīng)并不顯著，但中國(guó)A股存在月內(nèi)的超短期動(dòng)量效應(yīng)。

上述文獻(xiàn)主要利用月度等中低頻數(shù)據(jù)來(lái)分析傳統(tǒng)的收盤(pán)價(jià)收益率。近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開(kāi)始研究更高頻的數(shù)據(jù)，并通過(guò)對(duì)隔夜區(qū)間和日內(nèi)區(qū)間的區(qū)分，將收盤(pán)價(jià)收益率分解為隔夜收益率和日內(nèi)收益率進(jìn)行研究。這不僅為探索收益率規(guī)律提供了更微觀的新視角，對(duì)于深入理解不同市場(chǎng)狀態(tài)下的股票定價(jià)機(jī)制也具有重要意義。在橫截面層面，從投資者異質(zhì)性的角度，Lou et al.(2019)認(rèn)為不同類(lèi)型的投資者會(huì)傾向于在不同的區(qū)間交易，所以隔夜、日內(nèi)收益率反映了不同投資者的需求。對(duì)應(yīng)地，其在美國(guó)股市發(fā)現(xiàn)，各類(lèi)投資者的行為連續(xù)性使得隔夜及日內(nèi)收益率分別表現(xiàn)出持續(xù)性高達(dá)數(shù)年的橫截面動(dòng)量效應(yīng)，而不同投資者之間的力量拉扯則引起了隔夜和日內(nèi)收益率之間的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。此外，Corte et al.(2015)在其他西方股市和股指期貨、外匯期貨以及商品期貨等期貨市場(chǎng)上，也發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)。借鑒上述思路，白顥睿等(2020)發(fā)現(xiàn)在中國(guó)A股，日內(nèi)收益率和隔夜收益率在月度頻率上均表現(xiàn)出橫截面的動(dòng)量效應(yīng)，但兩者的相反作用相互抵消，從而解釋了中國(guó)股市的傳統(tǒng)動(dòng)量效應(yīng)消失之謎。與此同時(shí)，Hendershott(2020)在美國(guó)及全球股市中發(fā)現(xiàn)隔夜收益率與股票的beta系數(shù)正相關(guān)，而日內(nèi)收益率與beta負(fù)相關(guān)。值得注意的是，區(qū)別于其他市場(chǎng)(比如H股), 張兵(2019)發(fā)現(xiàn)我國(guó)A股市場(chǎng)表現(xiàn)出隔夜收益率為負(fù)的獨(dú)特現(xiàn)象。從期權(quán)的角度，Bai(2020)認(rèn)為在“T+1”的交易制度下，相對(duì)于t日開(kāi)盤(pán)價(jià)，t-1日收盤(pán)價(jià)嵌入了回溯最大賣(mài)出期權(quán)。因而，中國(guó)A股的負(fù)隔夜收益率反映了這一特殊期權(quán)的價(jià)值。

在時(shí)間序列層面，Gao et al.(2018)基于S&P500指數(shù)的高頻數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了日內(nèi)動(dòng)量效應(yīng)，即市場(chǎng)開(kāi)盤(pán)半小時(shí)的收益率可以正向預(yù)測(cè)最后半小時(shí)的收益率。借鑒上述方法，Zhang et al.(2019)利用上證綜指的高頻數(shù)據(jù)檢驗(yàn)了中國(guó)股市的日內(nèi)時(shí)間序列動(dòng)量效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)第一個(gè)半小時(shí)的市場(chǎng)回報(bào)可以顯著預(yù)測(cè)最后半小時(shí)的回報(bào)，同時(shí)早上的市場(chǎng)收益率也能顯著預(yù)測(cè)下午的收益率。Chu et al.(2019)發(fā)現(xiàn)除了上述首尾半小時(shí)收益率之間的日內(nèi)動(dòng)量效應(yīng)，中國(guó)A股的市場(chǎng)收益率還存在第一個(gè)和第二個(gè)半小時(shí)收益率之間的日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)。Jin et al.(2020)將研究標(biāo)的拓展至期貨，并在中國(guó)市場(chǎng)的鋼、銅、大豆和豆粕這四個(gè)期貨合約上發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的日內(nèi)時(shí)間序列動(dòng)量效應(yīng)。而基于文本分析等新方法，尹海員和吳興穎(2019)構(gòu)建了日內(nèi)高頻情緒指標(biāo)，并發(fā)現(xiàn)投資者情緒能夠正向預(yù)測(cè)市場(chǎng)(上證指數(shù))收益率。

梳理上述文獻(xiàn)，可以發(fā)現(xiàn)針對(duì)A股的研究存在下述局限性。首先，已有文獻(xiàn)主要集中于檢驗(yàn)傳統(tǒng)收盤(pán)價(jià)收益率框架下的動(dòng)量及反轉(zhuǎn)效應(yīng)，以及探討為何傳統(tǒng)的中期動(dòng)量效應(yīng)在中國(guó)A股并不顯著。第二，大部分研究側(cè)重于檢驗(yàn)各個(gè)效應(yīng)的實(shí)證表現(xiàn)，鮮有文獻(xiàn)對(duì)各種效應(yīng)背后的經(jīng)濟(jì)原因進(jìn)行系統(tǒng)性的研究。第三，針對(duì)隔夜、日內(nèi)收益率，已有文獻(xiàn)雖有一定的探討，但主要側(cè)重于時(shí)間序列維度的分析，缺乏橫截面層面的深入研究。特別地，已有文獻(xiàn)對(duì)日度頻率下的隔夜、日內(nèi)收益率橫截面規(guī)律的檢驗(yàn)以及對(duì)其經(jīng)濟(jì)解釋的探索尚為空白。

2 方法與數(shù)據(jù)

2.1 策略構(gòu)建

(1)

(2)

對(duì)應(yīng)地，本文著重檢驗(yàn)表1中的三個(gè)日度策略。CC-CC策略為基于收盤(pán)價(jià)來(lái)計(jì)算形成期和持有期收益率的傳統(tǒng)策略。將收盤(pán)價(jià)收益率拆分為隔夜收益率與日內(nèi)收益率，本文進(jìn)一步檢驗(yàn)下述兩種隔夜及日內(nèi)策略。由于日內(nèi)區(qū)間為主要的交易區(qū)間，本文主要關(guān)注以日內(nèi)收益率作為持有期收益率的策略。具體而言，OC-OC策略為日內(nèi)-日內(nèi)策略，其形成期和持有期收益率分別為t-1天和t天的日內(nèi)收益率。與之相對(duì)，CO-OC策略是隔夜-日內(nèi)策略，其形成期收益率為t天的隔夜收益率，持有期收益率為t天的日內(nèi)收益率(2)此外，我們還檢驗(yàn)了形成期和持有期收益率分別為t-1天和t天隔夜收益率的CO-CO策略。與Lou et al.(2019)在美國(guó)股市的結(jié)果相吻合，該策略表現(xiàn)為動(dòng)量策略，其結(jié)果因?yàn)槠拗贫磪R報(bào)。。

表1 策略構(gòu)建方法

2.2 數(shù)據(jù)

本文檢驗(yàn)中國(guó)A股市場(chǎng)的股票，所有的股票交易數(shù)據(jù)以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來(lái)自于WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，樣本區(qū)間為2000年1月4日至2018年7月31日。

個(gè)股開(kāi)盤(pán)價(jià)和收盤(pán)價(jià)皆為復(fù)權(quán)價(jià)格?；诜旨t再投資的假設(shè)，WIND數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)價(jià)格進(jìn)行了調(diào)整，彌補(bǔ)了因股票分割以及除權(quán)除息等事件造成的價(jià)格缺口，方便計(jì)算投資收益率。Beta為基于過(guò)去100個(gè)交易日(要求至少50個(gè)有效數(shù)據(jù))的日度收盤(pán)價(jià)收益率所估計(jì)的個(gè)股相對(duì)于市場(chǎng)收益率的Beta。ILLIQ(Illiquidity)是過(guò)去1個(gè)月Amihud(2002)個(gè)股日度非流動(dòng)性指標(biāo)的平均值，其中日度非流動(dòng)性指標(biāo)定義為日度絕對(duì)值收益率除以當(dāng)天的交易金額。Size為個(gè)股包括非流通股在內(nèi)的總市值，Turnover為個(gè)股的日度換手率。

EP(earnings-to-price)為最近公布的季度報(bào)表中的扣除非經(jīng)常性損益后凈利潤(rùn)除以上月末的總市值。BM(book-to-market)為最近公布的季度報(bào)表中的股東權(quán)益除以上月末的總市值。ROE(return-on-equity)為最近公布的季度報(bào)表中的扣除非經(jīng)常性損益后凈利潤(rùn)除以最近公布的季度報(bào)表中的股東權(quán)益。注意，本文所研究的策略為日度頻率，而上述財(cái)務(wù)估值指標(biāo)的更新頻率為月度頻率。個(gè)股在t月內(nèi)的日度財(cái)務(wù)指標(biāo)保持不變，均為在t-1月月末所計(jì)算的財(cái)務(wù)指標(biāo)。同時(shí)，為了避免數(shù)據(jù)前視偏差(look-ahead bias)，本文僅使用公布日期在上月末之前的最新報(bào)表來(lái)計(jì)算本月的估值指標(biāo)。

3 實(shí)證結(jié)果

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)量

表2匯報(bào)了傳統(tǒng)收盤(pán)價(jià)收益率、隔夜收益率以及日內(nèi)收益率的描述性統(tǒng)計(jì)量。收盤(pán)價(jià)收益率rcc和日內(nèi)收益率roc的為正，日度均值分別為0.07%和0.18%。與之相反，隔夜收益率rco均值為負(fù)數(shù)(-0.10%)，約等于rcc減去roc，這與張兵(2019)的結(jié)果相吻合。由于收盤(pán)價(jià)收益率的時(shí)間區(qū)間涵蓋了隔夜區(qū)間和日內(nèi)區(qū)間，所以其反映的信息量最多。對(duì)應(yīng)地，收盤(pán)價(jià)收益率rcc表現(xiàn)出最大的波動(dòng)率，為2.99%。與之對(duì)比，隔夜收益率rco的波動(dòng)率僅為1.39%。與此同時(shí)，由于日內(nèi)區(qū)間為主要的交易時(shí)間且貢獻(xiàn)了絕大部分的交易量，對(duì)應(yīng)地，日內(nèi)收益率roc的波動(dòng)率僅略低于收盤(pán)價(jià)收益率rcc的波動(dòng)率，為2.80%。這一結(jié)果也從側(cè)面說(shuō)明股價(jià)的信息反應(yīng)集中于日內(nèi)區(qū)間段。

表2 日度收益率的描述性統(tǒng)計(jì)量

值得注意的是，這三個(gè)收益率都表現(xiàn)出微弱的正偏度以及較高的峰度，說(shuō)明收益率數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出“尖峰厚尾”的分布特征。從極端值的角度，rcc的1%和99%分位數(shù)分別為-9.70%和9.99%，反映了A股的漲跌停板制度。rco和roc的99%分位數(shù)均大于其1%分位數(shù)的絕對(duì)值，這與收益率所表現(xiàn)出的正偏度相吻合。

3.2 策略基本表現(xiàn)

表3匯報(bào)了三個(gè)日度策略的基本表現(xiàn)。Panel A顯示，僅隔夜-日內(nèi)策略CO-OC獲得了顯著為正的收益率，這說(shuō)明中國(guó)A股存在著顯著的隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)，即隔夜收益率更低(高)的股票，平均而言將在當(dāng)天獲得更高(低)的日內(nèi)收益率。與之相對(duì)，日內(nèi)-日內(nèi)策略O(shè)C-OC獲得了負(fù)收益，說(shuō)明日內(nèi)收益率表現(xiàn)為動(dòng)量效應(yīng)，這與Lou et al.(2019)在美國(guó)股市的結(jié)論一致。與此同時(shí)，收盤(pán)價(jià)策略CC-CC也獲得了顯著的負(fù)收益率，這說(shuō)明A股市場(chǎng)存在日度頻率的超短期動(dòng)量效應(yīng)，這與潘莉和徐建國(guó)(2011)等人的研究結(jié)論一致。

表3 策略日度收益表現(xiàn)

值得注意的是，無(wú)論是在經(jīng)濟(jì)意義還是統(tǒng)計(jì)顯著性層面，隔夜-日內(nèi)策略CO-OC都顯著優(yōu)于其他兩個(gè)策略。具體而言，CO-OC贏得了最高的日度收益率(1.12%)，其t統(tǒng)計(jì)量更是高達(dá)50.98。對(duì)比而言，傳統(tǒng)的超短期動(dòng)量策略CC-CC的日度收益率為-0.41%，t統(tǒng)計(jì)量為-16.40，而日內(nèi)動(dòng)量策略O(shè)C-OC則表現(xiàn)更差，其收益率僅為-0.04%，t統(tǒng)計(jì)量為-3.01。從偏度的角度，CO-OC和CC-CC這兩個(gè)收益率較高的策略分別獲得了1.63和-1.46的(絕對(duì)值)高偏度(3)CC-CC和OC-OC策略均表現(xiàn)為動(dòng)量策略。若將其多空頭寸調(diào)換，對(duì)應(yīng)策略的收益率將為正數(shù)，偏度和夏普率也將取相反數(shù)。，這說(shuō)明其收益率集中偏向于對(duì)策略有利的尾部方向。對(duì)比而言，OC-OC的偏度僅為-0.41。最后，CO-OC獲得了最高的(絕對(duì)值)年化夏普率(18.02)，遠(yuǎn)高于CC-CC(-6.19)以及OC-OC(-0.79)，這說(shuō)明隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略在收益與風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)衡方面也遠(yuǎn)優(yōu)于其他兩個(gè)策略。

Panel B匯報(bào)了策略間的相關(guān)系數(shù)矩陣。CC-CC和OC-OC這兩個(gè)動(dòng)量策略之間呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)性(0.79)，而隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略CO-OC與這兩個(gè)動(dòng)量策略的相關(guān)性都比較弱，分別為0.20和0.16。

圖1展示了三個(gè)策略的日度收益率曲線(xiàn)(4)為了更方便地看清時(shí)間趨勢(shì)，該圖匯報(bào)的是策略日度收益率的月度(假定22個(gè)交易日)移動(dòng)均值。。與表1中CC-CC和CO-OC的(絕對(duì)值)高偏度相吻合，動(dòng)量策略CC-CC的收益率曲線(xiàn)幾乎都在0之下，而反轉(zhuǎn)策略CO-OC的收益率曲線(xiàn)都在0之上，這說(shuō)明這兩個(gè)策略的表現(xiàn)十分穩(wěn)健。值得注意的是，在2008年和2015年這兩個(gè)市場(chǎng)波動(dòng)較大的危機(jī)年份，這三個(gè)策略都展現(xiàn)了較大的波動(dòng)性和更強(qiáng)的策略表現(xiàn)。比如在2015年，隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略CO-OC表現(xiàn)出收益率的正峰值，而其他兩個(gè)動(dòng)量策略則表現(xiàn)出收益率的負(fù)峰值。

圖1 策略日度收益率曲線(xiàn)

為了進(jìn)一步探究策略表現(xiàn)與市場(chǎng)波動(dòng)率的關(guān)系，我們進(jìn)行下述回歸分析Rt=α+βVolt-1，其中Rt為策略的收益率，Volt-1市場(chǎng)收益率在過(guò)去三個(gè)月的日度波動(dòng)率(5)假定每個(gè)月22個(gè)交易日。選取其他的窗口區(qū)間，比如過(guò)去1個(gè)月或過(guò)去6個(gè)月，構(gòu)建波動(dòng)率指數(shù)，回歸所得結(jié)果類(lèi)似。。結(jié)果顯示，CC-CC和OC-OC的β分別為-0.15(t統(tǒng)計(jì)量: -3.89)和-0.04(t統(tǒng)計(jì)量:-1.60)，而CO-OC的對(duì)應(yīng)的β為0.19(t統(tǒng)計(jì)量: 4.53)，這一結(jié)果與圖1結(jié)論相吻合。

3.3 分時(shí)間區(qū)間表現(xiàn)

表4匯報(bào)了各策略在子樣本區(qū)間的表現(xiàn)。Panel A展示了隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略CO-OC的結(jié)果，其余表格則匯報(bào)了兩個(gè)動(dòng)量策略的表現(xiàn)。CO-OC策略在時(shí)間維度上表現(xiàn)出很強(qiáng)的持續(xù)性，其在三個(gè)子樣本都贏得了最高的收益率，分別為1.50%、1.10%和0.88%，對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量分別為56.71、29.13和24.61。與之對(duì)比，CC-CC動(dòng)量策略雖然在三個(gè)子樣本都穩(wěn)定地獲得了負(fù)收益率，但是就經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)顯著性而言，CC-CC策略都要遠(yuǎn)遜于CO-OC策略。值得注意的是，OC-OC策略的表現(xiàn)并不穩(wěn)定。雖然在整個(gè)樣本區(qū)間內(nèi)，其獲得負(fù)收益率，表現(xiàn)為動(dòng)量效應(yīng)。但是Panel C顯示在2000—2006年期間，OC-OC獲得正收益率，表現(xiàn)為反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

表4 策略在子時(shí)間區(qū)間的日度表現(xiàn)

表4的最后兩列匯報(bào)了各個(gè)策略在危機(jī)區(qū)間和非危機(jī)區(qū)間的表現(xiàn)。三個(gè)策略都在危機(jī)區(qū)間贏得了更高的(絕對(duì)值)收益率，這與圖1中策略在危機(jī)年份展現(xiàn)出的收益率峰值相吻合。與此同時(shí)，各個(gè)策略都在危機(jī)區(qū)間展示了更大的波動(dòng)性。比如CO-OC在危機(jī)區(qū)間的波動(dòng)率為1.67%，而其在非危機(jī)區(qū)間的波動(dòng)率僅為0.98%。但是，CO-OC在兩個(gè)區(qū)間都贏得了最高的年化夏普率(13.20與18.84)，說(shuō)明其很好地平衡了收益與風(fēng)險(xiǎn)。

3.4 子樣本表現(xiàn)

為了控制其他影響股票橫截面收益的因素，表5檢驗(yàn)了各個(gè)策略在按照公司市值以及賬面市值比分組的子樣本中的表現(xiàn)。具體而言，本文先將股票按照Size或BM分為五組，然后在各個(gè)子樣本中分別構(gòu)建策略。Panel A顯示了按照公司市值分組的結(jié)果。隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略CO-OC在各個(gè)子樣本中均獲得了高度顯著的正收益。與此同時(shí)，其策略表現(xiàn)隨著公司市值的增大而逐漸減弱。但即使是在表現(xiàn)最差的SizeBig子樣本中，其也顯示出極強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)及統(tǒng)計(jì)顯著性：策略日收益率高達(dá)0.87%，t統(tǒng)計(jì)量為35.73。CC-CC策略在各個(gè)子樣本中也都獲得了顯著的負(fù)收益，但其在經(jīng)濟(jì)顯著性和統(tǒng)計(jì)穩(wěn)健性上都遠(yuǎn)弱于CO-OC。此外，CC-CC策略也隨公司市值的增大而呈現(xiàn)減弱的趨勢(shì)。不同于CO-OC和CC-CC，OC-OC策略在小股票中表現(xiàn)得更差，其在SizeSmall組中的t統(tǒng)計(jì)量?jī)H為-0.05。但是，即使是在表現(xiàn)最好的SizeBig子樣本中，OC-OC的收益率也僅為-0.07%(t統(tǒng)計(jì)量: -4.68)，遠(yuǎn)遜于CO-OC的表現(xiàn)。

表5 策略在子樣本的日度表現(xiàn)：控制市值與賬面市值比

續(xù)表

值得注意的是，Liu et al.(2019)發(fā)現(xiàn)中國(guó)A股小市值股票的定價(jià)具有特殊性。由于A股嚴(yán)格的上市審核政策，小市值股票最可能成為借殼上市的標(biāo)的，因而小股票的定價(jià)在很大程度上反映了其殼價(jià)值。Panel A顯示隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略CO-OC在各個(gè)市值組中都具有很強(qiáng)的穩(wěn)健性，這說(shuō)明其表現(xiàn)并不是由小股票所驅(qū)動(dòng)。

Panel B匯報(bào)了按照賬面市值比分組的結(jié)果(6)我們還按照EP和ROE進(jìn)行了分組，結(jié)果與BM很類(lèi)似，因?yàn)槠拗贫磪R報(bào)。。CO-OC策略在各個(gè)子樣本中均獲得了最高的策略收益，而且相對(duì)于價(jià)值型股票(BMHigh)，其在成長(zhǎng)型股票(BMLow)中要表現(xiàn)得更強(qiáng)。與CO-OC類(lèi)似，CC-CC策略也隨著B(niǎo)M的提高而減弱。相反地，OC-OC策略大致隨著B(niǎo)M的提高而增強(qiáng)。

從上述分析可知，CO-OC策略捕捉了顯著的隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)，而且其策略表現(xiàn)從經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)顯著性等方面都要遠(yuǎn)優(yōu)于其他兩個(gè)動(dòng)量策略。因此在后續(xù)章節(jié)，本文將集中分析隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略。

3.5 Fama-MacBeth回歸

表6 Fama-MacBeth回歸

3.6 時(shí)間序列alpha

表7從時(shí)間序列的維度，檢驗(yàn)了隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略CO-OC在各個(gè)因子模型下的表現(xiàn)(7)各因子模型皆基于全市場(chǎng)股票構(gòu)建。如果按照Liu et al. (2019)剔出最小30%的小股票，結(jié)果依舊穩(wěn)健。。值得注意的是，CO-OC策略的持有期收益率為日內(nèi)收益率，對(duì)應(yīng)地，本文中各個(gè)因子收益率的構(gòu)建也都是基于日內(nèi)收益率。相對(duì)于CAPM，CO-OC策略獲得了1.07%的日度alpha(t統(tǒng)計(jì)量：59.41)，這說(shuō)明CAPM不能解釋CO-OC的策略表現(xiàn)。進(jìn)一步地，本文考慮了Liu et al.(2019)針對(duì)于中國(guó)市場(chǎng)所提出的三因子(LSY-3)及四因子(LSY-4)模型。在這兩個(gè)因子模型下，CO-OC策略仍舊獲得了高達(dá)1.06%且高度顯著的alpha。最后，在LSY-4的基礎(chǔ)上，本文加入了傳統(tǒng)的短期反轉(zhuǎn)因子(8)反轉(zhuǎn)因子(REV)的策略形成期收益率為過(guò)去20天收益率，持有期為接下來(lái)的5天，具體的構(gòu)造方式參見(jiàn)Liu et al. (2019)。。結(jié)果顯示，在同時(shí)考慮上述所有因子之后，CO-OC策略仍舊贏得了1.06%(t統(tǒng)計(jì)量: 56.70)的alpha，這說(shuō)明在控制了傳統(tǒng)的反轉(zhuǎn)策略之后，隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略仍具有極高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

表7 CO-OC策略在因子模型下的表現(xiàn)

總而言之，隔夜-日內(nèi)策略CO-OC在常用的因子模型下都獲得了在經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)意義上高度顯著的alpha，這說(shuō)明隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)不能被標(biāo)準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)因子模型所解釋。

4 經(jīng)濟(jì)解釋

在本節(jié)中，本文從股票流動(dòng)性與投資者情緒兩個(gè)角度，探討隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略CO-OC背后的經(jīng)濟(jì)解釋。

4.1 股票流動(dòng)性

Barclay and Hendershott(2003, 2004)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)在隔夜期間表現(xiàn)出極低的交易量，并在開(kāi)盤(pán)時(shí)表現(xiàn)出較高的波動(dòng)性，而市場(chǎng)波動(dòng)性的加劇會(huì)限制金融中介發(fā)揮提供流動(dòng)性的功能(Gromb and Vayanos, 2002; Brunnermeier and Pedersen, 2009)。相應(yīng)地，Barclay and Hendershott(2003)發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)在開(kāi)盤(pán)時(shí)的流動(dòng)性很低。特別地，考慮到中國(guó)股市散戶(hù)比例高、波動(dòng)性大的特點(diǎn)，流動(dòng)性提供者在開(kāi)盤(pán)時(shí)往往面臨著較大的風(fēng)險(xiǎn)，所以對(duì)于隔夜收益率的輸家股票這樣一些賣(mài)出壓力大的股票，其會(huì)要求一個(gè)更高的溢價(jià)補(bǔ)償才愿意提供流動(dòng)性。

因此，流動(dòng)性溢價(jià)為解釋隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)提供了一個(gè)很好的研究視角：CO-OC策略買(mǎi)入隔夜收益率的輸家股票，賣(mài)空隔夜收益率的贏家股票?？紤]到開(kāi)盤(pán)時(shí)的低流動(dòng)性，持有輸家股票的投資者面臨著較強(qiáng)的財(cái)務(wù)壓力，因而其會(huì)被迫賣(mài)出輸家股票，用以滿(mǎn)足流動(dòng)性需求。相應(yīng)地，這會(huì)增大股票的賣(mài)出壓力，降低股票目前的價(jià)格，進(jìn)而提升未來(lái)收益率。換言之，為了補(bǔ)償買(mǎi)入輸家組合的投資者所提供的流動(dòng)性，輸家組合將獲得相對(duì)更高的日內(nèi)收益率。

表8匯報(bào)了CO-OC策略在不同流動(dòng)性股票組中的日度表現(xiàn)。Panel A展示了以Amihud(2002)ILLIQ指標(biāo)作為非流動(dòng)性指標(biāo)結(jié)果：CO-OC策略的日度收益率(L-H)從ILLIQLow組中的0.46%單調(diào)上升至ILLIQHigh組中的1.13%。最后一列Δ(L-H)顯示，組間策略收益率之差為0.67%(t統(tǒng)計(jì)量: 29.86)。類(lèi)似地，Panel B匯報(bào)了以交易量作為流動(dòng)性指標(biāo)的結(jié)果：隨著交易量的下降，即隨著非流動(dòng)性的上升，CO-OC的收益率從0.46%上升至1.01%。這些結(jié)果驗(yàn)證了前文的預(yù)測(cè)，即CO-OC策略隨著股票非流動(dòng)性的增強(qiáng)而增強(qiáng)，這說(shuō)明CO-OC策略反映了市場(chǎng)對(duì)于流動(dòng)性提供者所做出的溢價(jià)補(bǔ)償。

表8 CO-OC策略與股票流動(dòng)性

與此同時(shí)，值得注意的是，在表8的各個(gè)子樣本中，投資組合的持有期日內(nèi)收益率均隨著形成期隔夜收益率的增加而遞減，這再次直觀地說(shuō)明了隔夜-日內(nèi)策略反映的是反轉(zhuǎn)效應(yīng)。此外，策略收益率(L-H)高度顯著，說(shuō)明CO-OC的策略表現(xiàn)在傳統(tǒng)的組合排序的構(gòu)造方法下具有穩(wěn)健性。

4.2 投資者情緒

從行為的角度，Shiller et al.(1984)、Black(1986)、Stiglitz(1989)以及Subrahmanyam(2005)發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)的短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)反映了由投資者過(guò)度反應(yīng)、行為偏差等情緒因素帶來(lái)的錯(cuò)誤定價(jià)。特別地，因?yàn)橘u(mài)空限制是樂(lè)觀情緒引發(fā)股價(jià)高估的必要條件，Da et al.(2014)發(fā)現(xiàn)短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)在賣(mài)空限制條件更嚴(yán)格的股票中表現(xiàn)出更強(qiáng)的效果，這說(shuō)明反轉(zhuǎn)效應(yīng)反映了樂(lè)觀情緒所引起對(duì)歷史贏家股票的過(guò)高估值。

表9中Panel A顯示，與上述預(yù)測(cè)相一致，在支持融資融券的股票組中，CO-OC的日度收益率僅為0.25%；而在不支持融資融券的股票組中，CO-OC的日度收益率上升至0.69%。組別策略收益率之差(0.44%)在統(tǒng)計(jì)意義上高度顯著，t統(tǒng)計(jì)量達(dá)16.65。

表9 CO-OC策略與投資者情緒

值得注意的是，上述結(jié)果可能受到子樣本股票數(shù)目的影響。具體而言，支持融資融券業(yè)務(wù)的股票約僅占總樣本股票數(shù)的三成(9)A股融券業(yè)務(wù)開(kāi)啟時(shí)間為2010年4月。最初支持融資融券業(yè)務(wù)的股票數(shù)僅為42只，占A股股票總數(shù)2.4%；2012年初，支持融券股票數(shù)為277(約占12%)；2018年7月，支持融券的股票數(shù)為949(約占27%)。。股票數(shù)目越少，在作排序分析時(shí)的噪音就越高，而這傾向于降低策略的有效性。為了進(jìn)一步消除股票數(shù)目的影響，本文在支持融資融券的子樣本中，按照各股票在前一個(gè)月(假定22個(gè)交易日)的融券賣(mài)空量將股票均分為兩組，并對(duì)比CO-OC策略在兩組的表現(xiàn)。Panel B顯示，在賣(mài)空股數(shù)較多的組中，CO-OC的日度收益率僅為0.33%，而在賣(mài)空股數(shù)較少(即賣(mài)空限制更強(qiáng))的組中，CO-OC的收益率顯著上升至0.48%。這一結(jié)果與前文的預(yù)測(cè)一致，即賣(mài)空限制條件的增強(qiáng)會(huì)提升CO-OC策略的表現(xiàn)，這也與CO-OC策略反映了投資者情緒所引起的錯(cuò)誤定價(jià)的解釋相一致。

最后，Panel C從散戶(hù)參與度的角度探討投資者情緒對(duì)隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)的影響。相對(duì)機(jī)構(gòu)投資者，散戶(hù)投資者更容易受到情緒的影響，因而本文預(yù)期CO-OC策略在散戶(hù)投資者持股比例更高的股票中要表現(xiàn)得更好。結(jié)果顯示， CO-OC的策略表現(xiàn)的確隨著散戶(hù)參與度的提高而增強(qiáng)。具體而言，相對(duì)于散戶(hù)持股比例低的組，CO-OC在散戶(hù)持股比例高的股票中收益率要顯著地高出0.11%(t統(tǒng)計(jì)量：5.79)。這一結(jié)果再次說(shuō)明，投資者情緒是CO-OC策略背后的另一驅(qū)動(dòng)因素。

5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在前文中展示了CO-OC策略在子樣本以及傳統(tǒng)的組合排序構(gòu)造方法下具有穩(wěn)健性。在本節(jié)中，本文從策略形成期和行業(yè)效應(yīng)兩個(gè)方面進(jìn)一步檢驗(yàn)策略的穩(wěn)健性。

5.1 不同形成期

第一列展示了j=0，也即前文所檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)CO-OC策略的結(jié)果，其日度收益率高達(dá)1.19%。當(dāng)j=1時(shí)，策略收益率驟減至0.18%，但仍然在統(tǒng)計(jì)意義上保持高度顯著(t統(tǒng)計(jì)量：13.46)。這一結(jié)果也從側(cè)面說(shuō)明CO-OC策略的表現(xiàn)不能被風(fēng)險(xiǎn)模型所解釋?zhuān)驗(yàn)橐话愣?，很難認(rèn)為股票的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)在一天的時(shí)間內(nèi)發(fā)生如此顯著的變化。當(dāng)j取2，3，10時(shí)，策略收益率隨著形成期收益率滯后期的增加而呈現(xiàn)出遞減的趨勢(shì)，分別為0.09%、0.07%和0.04%，但這些策略在統(tǒng)計(jì)意義上均保持這較強(qiáng)的顯著性。最后，隔夜收益率對(duì)于日內(nèi)收益率的預(yù)測(cè)具有較強(qiáng)的持續(xù)性，當(dāng)滯后期為50天(j=50) 時(shí)，策略仍保持0.02%的微弱收益(t統(tǒng)計(jì)量：3.92)。

表10 CO-OC策略：不同的形成期收益率

5.2 控制行業(yè)效應(yīng)

表11檢驗(yàn)了各個(gè)策略在10個(gè)WIND行業(yè)子樣本中的表現(xiàn)。CO-OC策略在所有行業(yè)都取得了高度顯著的正收益率，并在8個(gè)行業(yè)中取得了高于1%的日度收益率。特別地，CO-OC的最低收益率(0.34%，電信服務(wù))僅略遜于CC-CC策略的(絕對(duì)值)最高收益率(-0.40%，工業(yè))，并顯著優(yōu)于OC-OC的(絕對(duì)值)最高收益率(-0.11%，能源)。這再一次印證了前文的結(jié)論，說(shuō)明隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)在各個(gè)行業(yè)都普遍存在且遠(yuǎn)強(qiáng)于其他策略。

表11 CO-OC策略在各個(gè)行業(yè)中的表現(xiàn)

6 結(jié)論

利用A股上市公司2000年至2018年的個(gè)股日度數(shù)據(jù)，本文檢驗(yàn)了中國(guó)A股的隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)現(xiàn)象。主要結(jié)論如下：(1)中國(guó)A股市場(chǎng)存在著顯著的隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)，即隔夜收益率更低(高)的股票，將獲得更高(低)的日內(nèi)收益率。其自融資多空策略的日度收益率高達(dá)1.12%(t統(tǒng)計(jì)量: 50.98)，年化夏普比率為18.02，在經(jīng)濟(jì)和統(tǒng)計(jì)意義上都要遠(yuǎn)強(qiáng)于日內(nèi)動(dòng)量效應(yīng)和傳統(tǒng)的日度超短期動(dòng)量效應(yīng)。(2)隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)不僅區(qū)別于傳統(tǒng)的短期反轉(zhuǎn)效應(yīng)，也不能被經(jīng)典的因子模型所解釋?zhuān)煌瑫r(shí)，在利用雙變量排序、Fama-MacBeth回歸等方法控制了市值、賬面市值比、換手率等常用公司特征之后，隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)仍然顯著存在。(3)從股票流動(dòng)性的角度，本文發(fā)現(xiàn)隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)在非流動(dòng)性更高的股票中更顯著，說(shuō)明該反轉(zhuǎn)策略反映了市場(chǎng)對(duì)于流動(dòng)性提供者所做出的溢價(jià)補(bǔ)償。(4)進(jìn)一步地，從投資者情緒的角度，本文發(fā)現(xiàn)隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)還隨著個(gè)股賣(mài)空限制的增強(qiáng)以及散戶(hù)持股比例的提高而增強(qiáng)，這說(shuō)明投資者情緒是隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)背后的另一大驅(qū)動(dòng)因素。

區(qū)別于傳統(tǒng)基于收盤(pán)價(jià)收益率的文獻(xiàn)，本文為中國(guó)A股的橫截面收益率研究提供了微觀日內(nèi)層面的新證據(jù)。通過(guò)從流動(dòng)性和投資者情緒兩個(gè)角度發(fā)掘隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)效應(yīng)背后的經(jīng)濟(jì)機(jī)理，本文對(duì)于深入理解流動(dòng)性和市場(chǎng)情緒在股票定價(jià)機(jī)制中所發(fā)揮的作用具有重要意義。與此同時(shí)，本文對(duì)于投資實(shí)踐具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義。即使在現(xiàn)行的“T+1”的制度下，分散持股的機(jī)構(gòu)投資者也可以通過(guò)底倉(cāng)管理利用隔夜-日內(nèi)反轉(zhuǎn)策略進(jìn)行投資。這一方面有助于提升市場(chǎng)的流動(dòng)性，降低風(fēng)險(xiǎn)，另一方面有利于修正投資者樂(lè)觀情緒引起的定價(jià)誤差，提升我國(guó)股市的機(jī)構(gòu)化參與度，增強(qiáng)市場(chǎng)的有效性。