基于機構調(diào)研的投資策略研究

王建勇 陳瑞琛

摘 要：2020年上證指數(shù)強勢反彈，全年漲幅超30%，但大多個股卻錄得負收益。機構抱團持股“大白馬”是2020年結(jié)構性行情的重要誘因之一?；诖?，本文利用機構調(diào)研情況為策略構建投資組合，檢驗2016年以來這一投資策略的回報率及超額收益，分析這一策略成功的原因，并對個人投資者提出了一定的對策建議。

關鍵詞：機構調(diào)研;投資策略;超額收益;羊群效應;抱團

本文索引：王建勇，陳瑞琛 .<變量 1>[J].中國商論，2021（18）：-087.

中圖分類號：F724.5 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）09（b）--03

受新冠疫情的影響，2020年上證指數(shù)曾最低下挫至2746.61點，隨后在各國“放水式”抗疫貨幣政策刺激下，短短數(shù)月，上證指數(shù)強勢反彈，但大多個股卻錄得負收益。這一結(jié)構性行情的重要誘因在于機構抱團持有的權重股表現(xiàn)強勁。

1 背景及動機

在A股30年歷史中有四次著名的“結(jié)構性行情”：第一次以2007—2009年的金融地產(chǎn)股為代表，第二次以2010—2012年的消費股為代表，第三次以2013—2015年的信息科技為代表，第四次以2016年至今的茅臺等“大白馬”為代表。行情往往以中小投資者巨虧收場。

深入研究結(jié)構性牛市動因，尋找適合個人投資者的策略，對維護資本市場平穩(wěn)發(fā)展及社會結(jié)構穩(wěn)定，具有重要而深遠的意義。

個人投資者靠買入基金的策略，不僅面臨著管理費用，還面臨代理成本。是否可以既利用機構投資者的專業(yè)優(yōu)勢，又利用個人投資者“船小好掉頭”的策略優(yōu)勢，構建適合的投資策略？這種策略的收益如何？成為理論上有趣、實踐中重要的命題。

2 投資策略的理論基礎

個人投資者難以及時得知機構投資者的持倉狀況，根據(jù)交易所關于上市公司規(guī)范運作指引的要求：上市公司被調(diào)研后兩個工作日內(nèi)要公布被調(diào)研情況。

因此，根據(jù)機構投資者的調(diào)研情況構建投資策略，同時滿足專業(yè)性和及時性的需求，對普通投資者的可操作性高。原理在于：為獲取更多未發(fā)布信息，機構投資者會選擇實地調(diào)研作為補充手段。調(diào)研發(fā)出對該上市公司股票具有配置興趣的信號，當機構投資者的疑問得到滿意解答后，該上市公司的股票很有可能獲得機構投資者增量資金的入駐，進而推高股價。

此外，機構投資者調(diào)研越多，越有可能進行抱團，進一步產(chǎn)生“羊群效應”，推動股價過度反應。因此，機構調(diào)研蘊藏著股票價格低估的信號。本文提出：基于機構投資者抱團調(diào)研數(shù)據(jù)構造投資組合，能夠取得超額收益。

3 投資策略的構建方法及收益分析

3.1 構建方法

通過在Wind數(shù)據(jù)庫中導出2015—2020年A股上市公司中機構投資者調(diào)研數(shù)量排名前十的企業(yè)，等權進行投資組合配置，以排名當年年末最后一個交易日收盤價為買入價，以第二年年末最后一個交易日收盤價為賣出價，考察持有期為一年的組合回報率及超額回報率。每年根據(jù)機構投資者調(diào)研情況對投資組合進行動態(tài)調(diào)整，以滬深300指數(shù)為比較基準，如表1所示。

3.2 收益情況

表1是組合持有當年及累計回報情況，通過表1可知，在牛市期間（滬深300指數(shù)正增長的年份），投資組合的收益率大幅跑贏滬深300指數(shù)：2017年投資組合錄得47.62%的超額回報，同期滬深300收益率為21.75%，年度超額收益率為25.87%;2019年投資組合回報率及超額回報率分別為59.91%及23.83%;2020年的投資組合回報率及超額回報率分別為65.46%和38.24%。但是在熊市期間（滬深300負增長的年份），投資組合回撤幅度大于滬深300指數(shù)：2016年投資組合收益率為-17.99%，同期滬深300收益率為-11.28%，超額收益率為-6.71%;2018年投資組合收益率為-32.59%，同期滬深300收益率為-25.31%，超額收益率為-7.28%。

表1中（1）列到（3）列數(shù)據(jù)說明，本文構建的投資策略在牛熊市中表現(xiàn)不同，在牛市中表現(xiàn)強于大盤，在熊市中表現(xiàn)弱于大盤，投資策略具有“助強不助弱”的現(xiàn)象。

表1中（4）到（6）列展示了投資策略從2016年開始各年的累計收益情況。結(jié)論說明：假使一個投資者在2015年末投入100萬元到滬深300指數(shù)中，至2021年1月25日，將獲利約51萬元;若將100萬元投入到投資組合中，至2021年1月25日，將獲利約149萬元，五年總收益額接近投資滬深300指數(shù)的3倍。因此，買入機構扎堆調(diào)研股票確有超額收益。

為考察機構抱團調(diào)研策略的持續(xù)性如表2所示，報告了根據(jù)每年年初機構調(diào)研情況，不調(diào)整投資組合買入并持有5年的投資回報情況。

由表2可知：在延長考察周期時，持有機構調(diào)研數(shù)量多的股票在較長時間內(nèi)仍能戰(zhàn)勝指數(shù)，2016年除外，2017—2020年的投資組合依然能夠大幅跑贏滬深300指數(shù)?？赡苁且驗榻?jīng)過1年持有期，機構投資者的贖回壓力減輕，因而2018年投資策略出現(xiàn)了反轉(zhuǎn)。此外，2016年后，市場上的投資風格發(fā)生了較大變化，2016年投資組合中的股票與之后年度投資組合的相似性最低。

相反，2017—2020年這四年的投資組合具有較高的相似性，進一步說明機構投資者抱團調(diào)研對股價有正向作用。同時也說明，買入并持有機構調(diào)研數(shù)量多的策略需配合市場風格的輪動周期使用。

4 成因分析

4.1 機構抱團調(diào)研有利于降低上市公司信息不對稱程度

由于財報與公告信息的有限性，機構投資者往往采用調(diào)研方式作為獲取信息的重要手段。機構投資者對上市公司調(diào)研說明對該公司股票有配置興趣。監(jiān)管機構要求上市公司在接待調(diào)研后及時發(fā)布“投資者關系活動記錄表”，披露來訪機構、提出的問題以及回答等主要內(nèi)容。

另外，機構對上市公司進行抱團調(diào)研，有助于披露的信息更透明，關于上市公司的樂觀信息就會在大量的機構調(diào)研中被不斷披露，吸引到更多機構投資者。

4.2 機構投資者抱團容易引發(fā)羊群效應

機構投資者抱團配置調(diào)研公司股票，一方面推動標的公司股價上漲，提升機構投資者業(yè)績，進而在新發(fā)基金產(chǎn)品時吸引更多資金入場，這些資金容易再次被投入相同標的?？傊?，抱團的機構投資者不斷賺錢、跑贏市場上沒有被抱團持有的股票，尤其是在明星投資經(jīng)理的示范下，其他追隨者采用“模仿策略”，這種羊群行為強化了“正反饋環(huán)”，使泡沫短期內(nèi)無法被刺破。

4.3 抱團瓦解引發(fā)“踩踏慘劇”

在行情較為低迷時，機構投資者迫于贖回壓力，一般拋售持有股票換取資金。因此，“抱團股”往往因為過高的機構投資者持股比例而成為拋售的重點。一旦市場形成負面預期，“抱團股”就會出現(xiàn)“踩踏慘劇”，導致股價大幅下跌，進而使得回撤幅度大于大盤，出現(xiàn)“不助弱”現(xiàn)象。

5 對策建議

本文發(fā)現(xiàn)，牛市期間，跟風機構投資者調(diào)研能夠取得顯著超額收益。基于絕大多數(shù)個人投資者沒有擇時能力，本文建議：對有經(jīng)驗的投資者，先識別牛市或熊市，在牛市期間追隨機構投資者調(diào)研進行標的股票的選取，在熊市期間避開機構投資者扎堆的股票。對于難以擇時的普通投資者，追隨本文的投資策略，同時延長持股期限，在較長的時間跨度內(nèi)，穿越牛熊周期之后，仍能獲取較高的超額收益。無論投資者是否具有經(jīng)驗，都建議根據(jù)每年的機構調(diào)研情況，動態(tài)調(diào)整投資組合，以期取得更高超額收益。

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Research on Investment Strategy Based on Institutional Research

Xiamen National Accounting Institute

WANG Jianyong? CHEN Ruichen

Abstract： In 2020， the Shanghai Composite Index rebounded strongly， with an annual increase of more than 30%， but many stocks recorded negative returns. Institutional holdings of shares in “big white horse” are one of the important incentives for the structural market in 2020. Based on this， this article uses institutional surveys to construct investment portfolios for strategies， examines the rate of returns and excess returns of this investment strategy since 2016， analyzes the reasons for the success of this strategy， and proposes certain countermeasures for individual investors.

Keywords： institutional research; investment strategy; excess returns; herd effect; grouping