投資者博彩偏好能否解釋特質(zhì)性波動率溢價之謎

陳曉輝 葉建華

【摘要】實證研究發(fā)現(xiàn)， 股價特質(zhì)性波動率能負(fù)向預(yù)測股票收益率， 這與經(jīng)典財務(wù)學(xué)假設(shè)相悖， 被稱為特質(zhì)性波動率溢價之謎。本文立足我國A股市場個體投資者眾多、 博彩偏好明顯及短期套利受限背景， 理論分析并實證檢驗投資者博彩偏好對該資產(chǎn)定價異象的解釋力。研究結(jié)果表明， 特質(zhì)性波動率溢價存在于A股市場， 同投資者博彩偏好密切相關(guān)的公司信息透明度及投資者風(fēng)險感知對該資產(chǎn)定價異象具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用， 且在投資者風(fēng)險感知程度較高時期， 公司信息透明度對該資產(chǎn)定價異象的緩解作用減弱。

【關(guān)鍵詞】投資者博彩偏好；風(fēng)險感知；公司信息透明度；特質(zhì)性波動率溢價之謎

【中圖分類號】F275.5 ? ? ?【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A ? ? ?【文章編號】1004-0994（2023）16-0146-8

一、 引言

經(jīng)典公司財務(wù)理論假設(shè)投資者足夠理性并會在無摩擦市場中構(gòu)建最充分資產(chǎn)組合分散掉特質(zhì)性風(fēng)險。這意味著投資者不用考慮資產(chǎn)特質(zhì)性風(fēng)險， 而只需考慮系統(tǒng)性風(fēng)險， 特質(zhì)性風(fēng)險不具有資產(chǎn)定價效應(yīng)。但越來越多的證據(jù)表明， 特質(zhì)性風(fēng)險仍具有資產(chǎn)定價效應(yīng)， 這同投資者能構(gòu)建充分多元化資產(chǎn)組合的假設(shè)相悖。此外， 即使投資者難以構(gòu)建最充分多元化資產(chǎn)組合并需要承擔(dān)特質(zhì)性風(fēng)險， 也會對承擔(dān)的特質(zhì)性風(fēng)險要求正向溢價。但利用不同數(shù)據(jù)和估計方法， Ang等（2009）研究證明， 高特質(zhì)性波動率股票會產(chǎn)生較低的收益率。 Guo和Savickas（2010）發(fā)現(xiàn)， 高特質(zhì)性波動率股票的CAPM調(diào)整預(yù)期收益率較低。上述負(fù)向關(guān)系同投資者風(fēng)險規(guī)避假設(shè)及傳統(tǒng)理性資產(chǎn)定價理論相悖， 被稱為特質(zhì)性波動率溢價之謎。

后期研究主要圍繞特質(zhì)性波動率溢價之謎的存在性及其成因展開。近期研究認(rèn)為特質(zhì)性波動率溢價之謎的成因包括短期收益率反轉(zhuǎn)（Huang等，2010）、 極端高收益率偏好（Bali等，2011）、 非對稱性套利（Stambaugh等，2015）、 預(yù)期特質(zhì)性偏度（Boyer和Vorkink，2014）及有限套利（Gu等，2018）。在我國A股市場， 短期收益率反轉(zhuǎn)、 投資者彩票類偏好以及非對稱性套利等因素均不能完全解釋特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價（張華平和曹策遠(yuǎn)，2021）。

在我國A股市場中， 自然人投資者眾多、 噪音交易行為普遍、 投資者博彩偏好強(qiáng)烈及短期賣空交易受限， 且與信息透明度密切相關(guān)的投資者博彩偏好會導(dǎo)致股價被高估。鑒于此， 本文立足我國A股市場實際， 從投資者風(fēng)險感知和公司信息透明度影響投資者博彩偏好程度的視角， 探究投資者博彩偏好是否對特質(zhì)性波動率溢價之謎具有解釋力。本文不僅可豐富有關(guān)特質(zhì)性波動率溢價之謎成因的研究， 還有助于加深對我國A股市場價格形成機(jī)制的理解。

二、 文獻(xiàn)綜述

（一）特質(zhì)性波動率溢價之謎的存在性

近期許多研究致力于探究股價特質(zhì)性波動率溢價之謎的存在性， 但并未達(dá)成共識。特質(zhì)性波動率與預(yù)期收益率之間存在顯著正向關(guān)系（Brown和Ferreira，2016）， 或沒有界定任何精確關(guān)系（Wang等，2016）， 或存在負(fù)向關(guān)系（Shi等，2016）。其中， 特質(zhì)性波動率與預(yù)期股票收益率之間存在顯著負(fù)向關(guān)系被稱為特質(zhì)性波動率溢價之謎。Gu等（2018）驗證了特質(zhì)性波動率溢價之謎存在于中國股市， 并發(fā)現(xiàn)短期收益率反轉(zhuǎn)、 彩票類股票偏好以及非對稱性套利等觀點并不能完全解釋該資產(chǎn)定價效應(yīng)。此后的研究證實了該發(fā)現(xiàn)， 但特質(zhì)性波動率溢價之謎具有狀態(tài)依賴性（陸靜和張銀盈，2022）。

（二）特質(zhì)性波動率溢價之謎的成因

特質(zhì)性波動率溢價之謎與標(biāo)準(zhǔn)金融理論假設(shè)投資者持有充分多元化資產(chǎn)組合及具有風(fēng)險規(guī)避態(tài)度相悖， 致使標(biāo)準(zhǔn)金融理論難以解釋這種關(guān)系（Merton， 1987）。近些年的研究試圖從不同視角解釋特質(zhì)性波動率溢價之謎。

第一， 特質(zhì)性波動率溢價之謎與特質(zhì)性波動率的指標(biāo)衡量方法有關(guān)。Jiang和Tian（2010）認(rèn)為， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價的成因是波動率指標(biāo)衡量的錯誤。Fu（2009）認(rèn)為， Ang等（2009）構(gòu)建的特質(zhì)性波動率指標(biāo)不能用于衡量時變的公司特質(zhì)性風(fēng)險。Fu（2009）用指數(shù)GARCH模型估計預(yù)期特質(zhì)性波動率并發(fā)現(xiàn)條件特質(zhì)性波動率溢價效應(yīng)為正值。Brockman等（2022）的跨國研究證實， 采用Fu（2009）構(gòu)建的預(yù)期特質(zhì)性波動率指標(biāo)產(chǎn)生了類似的結(jié)果。但Guo等（2014）利用模擬數(shù)據(jù)解釋了這種偏差對預(yù)期特質(zhì)性波動率和股票收益率關(guān)系的影響， 并發(fā)現(xiàn)該偏差能導(dǎo)致這種負(fù)向關(guān)系。Fink等（2012）及Guo等（2014）利用實際股票收益率數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)， 股票收益率同樣本外條件波動率預(yù)測值不存在任何關(guān)系。陸靜和張銀盈（2022）研究證明， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價來源于特質(zhì)性波動率估計模型差異。

第二， 特質(zhì)性波動率溢價之謎是公司主動對沖風(fēng)險的結(jié)果。Grullon等（2012）認(rèn)為， 特質(zhì)性波動率變化與當(dāng)前股票收益率正相關(guān)是特質(zhì)性波動率溢價之謎的成因。特質(zhì)性波動率變化都會增加公司成長期權(quán)價值， 但當(dāng)公司對沖波動率增加時， 公司特質(zhì)性風(fēng)險會降低， 預(yù)期收益率下降。

第三， 特質(zhì)性波動率溢價之謎是投資者極端高收益率偏好所致。Hai等（2020）證明， 在考慮最高日收益率資產(chǎn)定價效應(yīng)后， 特質(zhì)性波動率溢價之謎依然穩(wěn)健存在， 說明這兩種資產(chǎn)定價效應(yīng)相互獨立。Boyer等（2010）認(rèn)為， 投資者并沒有持有充分多元化的資產(chǎn)組合， 而會優(yōu)先持有具備某些特征的股票。投資者常偏好持有具備彩票類特征的股票， 如預(yù)期破產(chǎn)概率（Ohlson，1980）、 預(yù)期失敗概率（Campbell等，2008）、 預(yù)期特質(zhì)性偏度（Boyer等，2010）、 上月份極端正向收益率（Bali等， 2011）以及預(yù)測的頭獎概率（Conrad等，2014）。在這些刻畫彩票類特征的代理變量中， Bali等（2011）證明， 在控制變量MAX（個股月度最高日收益率）后特質(zhì)性波動率溢價之謎會消失。在歐洲， Annaert等（2013）的研究支持上述結(jié)果。但在中國股市特質(zhì)性波動率溢價之謎不受MAX因素影響， 并主要存在于個體投資者持股比例較高的股票中（Fong和Toh，2014）。

第四， 投資者風(fēng)險容忍度變化能一定程度上解釋特質(zhì)性波動率溢價。Qadan（2019）研究發(fā)現(xiàn)， 投資者風(fēng)險容忍度提高時， 會從較安全股票轉(zhuǎn)移至投機(jī)性更強(qiáng)的股票， 這對預(yù)期收益率與特質(zhì)性波動率的關(guān)系產(chǎn)生強(qiáng)化效應(yīng)。相反， 風(fēng)險偏好降低會導(dǎo)致相反的結(jié)果。Shi等（2016）認(rèn)為， 消息及情緒會影響特質(zhì)性波動率與預(yù)期收益率的關(guān)系， 并發(fā)現(xiàn)控制好壞信息披露后， 特質(zhì)性波動率溢價大幅下降。

第五， 賣空限制能一定程度上解釋特質(zhì)性波動率溢價之謎。Jiang等（2014）認(rèn)為， 投資者過度自信及高套利成本限制使高特質(zhì)性波動率股票收益率被高估， 導(dǎo)致特質(zhì)性波動率與未來股票收益率之間呈負(fù)向關(guān)系。此外， 我國股市中限價交易制度及賣空限制制度可以限制套利者利用這些錯誤定價的機(jī)會（張華平和曹策遠(yuǎn)， 2021）。

（三）投資者博彩偏好對資產(chǎn)定價效應(yīng)的影響

投資者博彩偏好具有重要的資產(chǎn)定價效應(yīng)。投資者在選擇資產(chǎn)時具有明顯的偏好特征， 如本土情結(jié)（French和James，1991）、 小市值股偏好（Daniel等，1997）、 社會責(zé)任性投資偏好（Hong和Kacperczyk，2009）等。此外， 股市中投資者偏好低概率產(chǎn)生極端高收益率的股票（鄭振龍和孫清泉，2013）， 彩票收益同股票收益具有諸多共同點， 投機(jī)行為會體現(xiàn)在股票投資中。Bali等（2011）研究證明， 股市中投資者具有博彩偏好。這意味著， 投資者愿意支付更高的價格購買此類股票。因此， 交易者可能高估彩票類股票， 導(dǎo)致此類股票產(chǎn)生負(fù)向未來收益率（Chen等，2019）。

投資者博彩偏好可解釋一系列金融現(xiàn)象（葉建華，2017）。投資者博彩偏好可解釋月度最高日收益率負(fù)向預(yù)測下月股票收益率現(xiàn)象（Cheon和 Lee，2018）、 REITS市場中的MAX效應(yīng)（Zhu等，2020）、 A股市場中已實現(xiàn)峰度資產(chǎn)定價之謎（Chen等，2019）及彩票類股票的短期高收益率（葉建華，2017）。

（四）研究述評

綜觀上述文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)： 第一， 特質(zhì)性波動率溢價之謎普遍存在于發(fā)達(dá)及發(fā)展中股市， 但對其成因尚未達(dá)成共識。第二， 投資者博彩偏好普遍存在， 能解釋多種資產(chǎn)定價異常。第三， 立足我國A股市場特殊背景， 探究投資者博彩偏好能否解釋特質(zhì)性波動率溢價之謎是重要的研究機(jī)會。

三、 理論分析與研究假設(shè)

（一）A股市場中特質(zhì)性波動率溢價之謎的存在性

在我國特殊制度背景下， 特質(zhì)性波動率溢價之謎存在于A股市場。第一， A股市場中投資者博彩偏好明顯。據(jù)統(tǒng)計， 截至2023年6月底， 在A股市場開立賬戶的自然人和非自然人投資者數(shù)量分別為21840.54萬戶和50.99萬戶。我國已步入世界彩票銷售大國， 居民博彩心理根深蒂固， 博彩偏好不斷被強(qiáng)化（馮百鳴，2010）。鄭振龍和孫清泉（2013）研究證明， A股市場中投資者具有博彩偏好， 投資基金也如此（向誠和楊俊，2021）。第二， 高特質(zhì)性波動率股票具有彩票類特征。高特質(zhì)性波動率股票符合博彩投資者對高收益率的偏好。根據(jù)累計前景理論， 投資者對資產(chǎn)收益率的尾部結(jié)果賦予較高權(quán)重， 高估小概率、 極端高回報率結(jié)果產(chǎn)生的概率， 提高此類股票估值（Barberis和Huang，2008）， 且投資者持有彩票類股票時會提高其效用水平并愿意為其支付高價（鄭振龍和孫清泉，2013）。張金清和李建宇（2021）發(fā)現(xiàn)， 投資者博彩偏好提高了流動性風(fēng)險溢價， 影響市場對上市公司未預(yù)期盈余的反應(yīng)（陳文博和陳浪南，2021）。第四， A股市場中賣空限制會延緩資產(chǎn)被高估時的價值回歸速度（吳蕾和部慧，2022）。A股市場中投資者博彩偏好會導(dǎo)致高特質(zhì)性波動率股票收益率被高估， 并在未來收益率反轉(zhuǎn)時產(chǎn)生負(fù)向溢價?；诖耍?本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1： 在我國A股市場中存在特質(zhì)性波動率溢價之謎。

（二）投資者博彩偏好影響特質(zhì)性波動率溢價之謎的理論分析： 基于公司信息透明度視角

高公司信息透明度可增加股價信息含量， 這會削弱投資者極端高收益率偏好對資產(chǎn)價格的影響。Foster（1981）認(rèn)為， 公司信息透明度體現(xiàn)了市場對公司信息及所在行業(yè)信息的掌握程度， 信息透明度提高能增進(jìn)市場效率。高信息透明度公司更可能引起投資者關(guān)注。相反， 不被市場和投資者廣泛認(rèn)知的股票更可能發(fā)生錯誤定價。此外， 在公司信息透明度較低時， 投資者非理性博彩偏好更加強(qiáng)烈（Choi等，2019）。高公司信息質(zhì)量會減弱股市中盈余宣告后的價格漂移（杜妍和王生年，2021）、 極大日收益率效應(yīng)（Zhu等，2020）并提高資產(chǎn)定價效率（郝亞絨和董斌，2022）。綜上， 本文認(rèn)為， 較低的公司信息透明度會加劇投資者博彩偏好， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)更明顯， 反之則較弱。鑒于此， 本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2： 在低信息透明度公司中， 投資者博彩偏好程度更高， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)更加明顯。

（三）投資者博彩偏好影響特質(zhì)性波動率溢價之謎的理論分析： 基于信息透明度和投資者風(fēng)險感知雙重視角

高投資者風(fēng)險感知水平會削弱投資者博彩偏好對資產(chǎn)定價的影響， 并一定程度上替代公司信息透明度對特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價的影響。第一， 高投資者風(fēng)險感知會強(qiáng)化投資者的風(fēng)險管理政策和標(biāo)準(zhǔn)（Garleanu和Pedersen，2007）， 并加大投資者尤其是機(jī)構(gòu)投資者融資約束（Brunnermeier等，2008）， 降低投資者市場參與度、 市場流動性及股價信息含量（Ma等，2019）。第二， 投資者風(fēng)險感知會降低其風(fēng)險承擔(dān)水平及股票價格。高投資者感知風(fēng)險水平的個股常具有更低的交易價格（王宗潤和楊確，2020）及更高的公司資本成本（徐展等，2021）。

綜上， 投資者風(fēng)險感知水平較高時的風(fēng)險承擔(dān)水平下降， 市場對彩票類資產(chǎn)需求量及估值水平降低。投資者風(fēng)險感知水平較高時對彩票類資產(chǎn)的偏好減弱， 致使具備彩票類特征的高特質(zhì)性波動率股票的收益率高估程度降低甚至消失， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價水平較低。此外， 高投資者風(fēng)險感知水平會抑制高特質(zhì)性波動率股票收益率的高估程度， 進(jìn)而替代公司信息透明度對高特質(zhì)性波動率股票收益率高估程度的抑制作用。這意味著， 在投資者風(fēng)險感知水平較高時， 公司信息透明度對特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價的削弱作用減弱。因此， 本文提出假設(shè)3和假設(shè)4。

假設(shè)3： 在投資者風(fēng)險感知水平較高時， A股市場中的特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價水平降低。

假設(shè)4： 在投資者風(fēng)險感知水平較高時， 公司信息透明度對特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價水平的削弱作用下降。

四、 研究設(shè)計

（一）樣本設(shè)計

本文以1993 ～ 2021年A股市場所有上市公司為樣本。股票交易數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫， 日、 月度三因子數(shù)據(jù)、 股票融資融券交易數(shù)據(jù)來源于RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫。剔除金融類公司、 極端值及數(shù)據(jù)缺失樣本后， 最終有效樣本觀測值數(shù)量為341867個。

（二）主要變量設(shè)計

1. 被解釋變量： 個股月度毛收益率。用Ri，t+1表示， 等于i股票在t+1月的實現(xiàn)收益率。

2. 解釋變量： 股價特質(zhì)性波動率。借鑒Ang等（2009）的方法， 估計t月i股票的特質(zhì)性波動率（IVOLi，t）。

3. 調(diào)節(jié)變量。一是公司信息透明度。本文借鑒葉建華（2017）的方法， 在每個t月， 根據(jù)t-2月到t月個股日收益率及A股市場綜合日收益率數(shù)據(jù)， 估計i股票在t月的公司信息透明度。二是投資者風(fēng)險感知。風(fēng)險感知對人的活動和決策有重要影響。人通常具有風(fēng)險規(guī)避傾向， 風(fēng)險感知水平較高時， 其從事風(fēng)險行為的可能性較低。本文認(rèn)為， 在A股市場， 市盈率低、 現(xiàn)金股利穩(wěn)定的價值股風(fēng)險相對較低， 而市盈率高、 現(xiàn)金股利存在很大不確定性的成長股風(fēng)險相對較高。價值股資產(chǎn)組合同成長股資產(chǎn)組合間的收益率差異間接體現(xiàn)了投資者風(fēng)險感知水平差異。鑒于此， 本文以t月價值股資產(chǎn)組合同成長股資產(chǎn)組合間的收益率差異IRPt-1衡量投資者風(fēng)險感知水平， IRPt-1越大， 說明投資者風(fēng)險感知水平越高， 反之則越低。衡量各月份投資者風(fēng)險感知水平的具體計算方法如下： 第一， 基于t月初各股票的權(quán)益市賬比從小到大的順序把樣本等分為4組， 并計算各資產(chǎn)組合在t月的收益率， 第1、 4組合的收益率分別用R1t和R4t表示。第二， 在每個t月用第4個組合收益率減去第1個組合收益率衡量t月投資者風(fēng)險感知水平RPt。 RPt越大（越?。┱f明投資者風(fēng)險感知水平越低（越高）。第三， 根據(jù)RPt把整個樣本期間等分為投資者風(fēng)險感知水平較低、 適中、 較高三個子樣本期間。

本文控制變量的定義如表1所示。

（三）實證模型設(shè)計

本文借鑒Qadan（2019）的研究設(shè)計模型（1）， 采用個人股層面數(shù)據(jù)， 按照Fama和MacBeth（1973）的方法估計模型（1）， 以證明特質(zhì)性波動率溢價之謎是否存在。

Ri，t+1=β+β1IVOLi，t+β2SIZEi，t+β3PBi，t+

β4Betai，t+β5Revi，t+β6Momi，t+β7ILLIQi，t+β8MAXi，t+

εi，t-1 （1）

在模型（1）的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型（2）檢驗公司信息透明度對特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)的影響。

Ri，t+1=β+β1Li，t+β2Hi，t+β3Li，t×IVOLi，t+β4Hi，t×IVOLi，t+β5IVOLi，t+β6SIZEi，t+β7PBi，t+β8Betai，t+

β9Revi，t+β10Momi，t+β11ILLIQi，t+β12MAXi，t+εi，t-1

（2）

在t月， 根據(jù)公司信息透明度， 將股票等分為低、 中、 高信息透明度三組樣本， 用0、 1虛擬變量H和L分別表示高、 低信息透明度樣本。

（四）描述性統(tǒng)計

為避免異常值對實證結(jié)果的影響， 本文對具有較多異常值的變量Ri，t+1和PBi，t進(jìn)行了1%和99%的縮尾處理。表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

五、 實證結(jié)果及分析

（一）資產(chǎn)組合收益率分析

1. 基于IVOLi，t構(gòu)建資產(chǎn)組合的收益率分析。第一， 在t月按照IVOLi，t從小到大排序并把樣本等分為10組， IVOLi，t最小（最大）組用A1（A10）表示。第二， 計算t+1月各資產(chǎn)組合中個股月度毛收益率、 超額收益率的等權(quán)重和流通股市值加權(quán)收益率。第三， 計算樣本期間各資產(chǎn)組合在t+1月（共245個月份）的各類收益率的時間序列均值。第四， 用t+1月個股超額收益率對同期市場超額收益率及三因子收益率進(jìn)行時間序列回歸， 估計截距項（資本資產(chǎn)定價模型調(diào)整資產(chǎn)組合風(fēng)險收益率CAPM_Alpha和三因子調(diào)整資產(chǎn)組合風(fēng)險收益率FF_Alpha）。第五， 對各資產(chǎn)組合間的CAPM_Alpha及FF_Alpha差異進(jìn)行t檢驗。各資產(chǎn)組合的等權(quán)重及流通股市值加權(quán)的各類收益率及極端組間收益率差異如表3所示。

表3列示了按照IVOLi，t分組計算的各組的等權(quán)重及流通股市值加權(quán)的月度毛收益率、 超額收益率、 CAPM_Alpha及FF_Alpha的時間序列均值。從等權(quán)重收益率看， A1 ～ A10資產(chǎn)組合的毛收益率時間序列均值整體呈遞減趨勢， 兩個極端資產(chǎn)組合A1和A10毛收益率時間序列均值的差異為3.12且在1%的水平上顯著。A1 ～ A10資產(chǎn)組合的FF_Alpha及CAPM_Alpha均整體呈遞減趨勢， 兩個極端資產(chǎn)組合A1和A10的FF_Alpha和CAPM_Alpha差異為3.68和3.64， 且均在1%的水平上顯著。從流通股市值加權(quán)收益率看， A1 ～ A10資產(chǎn)組合的各收益率指標(biāo)均呈明顯遞增趨勢， 且兩類收益率差異也均為正值并在1%的水平上顯著。

資產(chǎn)組合收益率分析初步說明， 高特質(zhì)性波動率資產(chǎn)組合未來期間的收益率顯著低于低特質(zhì)性波動率資產(chǎn)組合未來期間的收益率， A股市場中股票特質(zhì)性波動率與未來股票收益率之間存在反向變動關(guān)系， 即特質(zhì)性波動率溢價之謎存在于A股市場。

2. 基于公司信息透明度和IVOLi，t構(gòu)建資產(chǎn)組合的收益率分析。第一， 在每個t月基于股價同步性（SYNi，t）從小到大的順序把所有股票等分為3組。第二， 在t月的每個SYNi，t資產(chǎn)組合中基于IVOLi，t從小到大的順序把該資產(chǎn)組合等分為10組， 這樣構(gòu)建了3×10個資產(chǎn)組合。第三， 計算每個t+1月各資產(chǎn)組合中個股的等權(quán)重及流通股市值加權(quán)月度收益率均值， 作為各資產(chǎn)組合在t+1月的收益率。第四， 計算樣本期間各資產(chǎn)組合t+1月等權(quán)重及流通股市值加權(quán)收益率的時間序列均值。第五， 在整個樣本期間， 分別以t+1月各資產(chǎn)組合等權(quán)重收益率和流通股市值加權(quán)收益率為被解釋變量， 估計CAPM_Alpha及FF_Alpha。結(jié)果如表4所示。

資產(chǎn)組合收益率隨著IVOLi，t增加而呈遞減趨勢。低、 中、 高信息透明度股票中， B1和B10的毛收益率差異分別為3.37、 2.36和1.01， 超額收益率差異分別為3.37、 2.36、 1.01， CAPM_Alpha差異分別為3.43、 2.51、 1.16， FF_Alpha差異分別為3.47、 2.56和1.20。這說明在控制公司信息透明度后， 隨著IVOLi，t的增加， 股票預(yù)期收益率呈現(xiàn)遞減趨勢。

在低信息透明度股票中， 隨著IVOLi，t的增加， 各資產(chǎn)組合收益率的遞減趨勢更明顯。B1的毛收益率為3.68， 隨后各資產(chǎn)組合的毛收益率單調(diào)遞減， B10的毛收益率為0.31， 兩個極端資產(chǎn)組合B1和B10的毛收益率差異為3.37且在1%的水平上顯著。

在高信息透明度公司中， B1的毛收益率為0.92， 隨后各資產(chǎn)組合的毛收益率并未單調(diào)遞減， B10的毛收益率為-0.09， 兩者差異為1.01且在5%的水平上顯著。在低信息透明度公司中， B1、 B10資產(chǎn)組合的超額收益率、 CAPM_Alpha和FF_Alpha的差異均在1%的水平上顯著， 且明顯高于高信息透明度公司中的相應(yīng)值。這說明， 在信息透明度較低（高）的公司中， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)更加明顯（較弱）。

基于與表4類似的方法， 按照公司信息透明度和IVOLi，t構(gòu)建各類流通股市值加權(quán)月度收益率的時間序列均值及極端組間的差異（限于篇幅結(jié)果未列示）。在低信息透明度公司中， B1和B10的毛收益率、 超額收益率、 CAPM_

Alpha及FF_Alpha差異分別為1.81、 1.81、 1.83和3.47， 且分別在5%、 5%、 5%和1%的水平上顯著。在中信息透明度公司中， B1和B10的毛收益率、 超額收益率、 CAPM_Alpha及FF_Alpha差異分別為0.16、 0.16、 0.51和2.56， 且除2.56在1%的水平上顯著外， 其他收益率差異均不顯著。在高信息透明度公司中， B1和B10的毛收益率、 超額收益率、 CAPM_Alpha及FF_Alpha差異分別為-0.24、 -0.24、 0.07和1.20， 且分別在5%、 5%、 5%和1%的水平上顯著。這說明， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價存在于低信息透明度公司中， 而在高信息透明度公司中并不顯著。

上述分析結(jié)果證明特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價之謎存在于我國A股市場中， 且在低信息透明度公司中最為顯著， 而在高信息透明度公司中并不顯著。

（二）回歸分析

1. 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)存在性。表5列示了整個樣本期間模型（1）的Fama和MacBeth（1973）分步逐月橫截面回歸結(jié)果。在第三、 四步回歸結(jié)果中， MAXi，t的斜率為-16.54和14.18且均在1%的水平上顯著。這說明A股市場存在Bali等（2011）發(fā)現(xiàn)的最高日收益率資產(chǎn)定價效應(yīng)， 但引入IVOLi，t后， MAX效應(yīng)被顯著逆轉(zhuǎn)。這意味著A股市場中， 特質(zhì)性波動率效應(yīng)是一種真正的資產(chǎn)定價效應(yīng)， 而MAX效應(yīng)只是特質(zhì)性波動率效應(yīng)的一種特殊形式。在第三步基礎(chǔ)上引入IVOLi，t后， 模型擬合優(yōu)度從10.81%增加至11.71%， 說明IVOLi，t對預(yù)期股票收益率有非常明顯的解釋力。

上述回歸結(jié)果充分說明， 在A股市場中， 控制主要收益率預(yù)測變量后， 股價特質(zhì)性波動率能夠顯著負(fù)向預(yù)測未來股票收益率， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)存在于A股市場， 且該效應(yīng)能夠替代MAX效應(yīng)， MAX效應(yīng)并非真實的資產(chǎn)定價效應(yīng)。

2. 公司信息透明度對特質(zhì)性波動率溢價之謎的影響。表6列示了整個樣本期間模型（2）的Fama和MacBeth（1973）分步逐月橫截面回歸結(jié)果。

從表6可以看出， 各步回歸結(jié)果中L（H）的斜率均顯著為正（負(fù)）。這說明低信息透明度公司股票的預(yù)期收益率顯著高于高信息透明度公司， A股市場中可能存在與信息透明度相關(guān)的風(fēng)險溢價。第一步回歸結(jié)果中， L×IVOLi，t的斜率為-0.28且在5%的水平上顯著， IVOLi，t的斜率為-1.23且在1%的水平上顯著。第二步回歸結(jié)果中， H×IVOLi，t的斜率為0.28且在5%的水平上顯著， IVOLi，t的斜率為-1.36且在1%的水平上顯著。第三步回歸結(jié)果中， L×IVOLi，t的斜率為-0.15但不顯著， H×IVOLi，t的斜率為0.34且在1%的水平上顯著， IVOLi，t的斜率為-1.70且在1%的水平上顯著。這些證據(jù)表明， 同高信息透明度公司相比， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)顯著存在且在信息透明度較低的公司中更顯著。

回歸結(jié)果證明， 特質(zhì)性波動率溢價之謎存在于我國A股市場， 且該資產(chǎn)定價效應(yīng)在低（高）信息透明度公司中更明顯（偏弱）。因此， 樣本整體的回歸結(jié)果再次證實了假設(shè)1和假設(shè)2。

3. 投資者風(fēng)險感知、 信息透明度對特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價的影響。在投資者風(fēng)險感知水平較低、 適中及較高樣本期間， 按照表6的分步回歸步驟估計模型（2）的Fama和MacBeth（1973）橫截面回歸結(jié)果（限于篇幅，估計結(jié)果未列示）。結(jié)果表明， 在投資者風(fēng)險感知水平低、 中、 高子樣本期間， 第三步回歸結(jié)果中H的斜率分別為-2.67、 -1.47和-1.56且均在1%的水平上顯著， L的斜率分別1.17、 0.60和1.87， 且1.17和1.87分別在5%和1%的水平上顯著。上述結(jié)果說明， 在投資者風(fēng)險感知水平較低（較高）的樣本期間， 高信息透明度公司的預(yù)期收益率較低（低信息透明度公司的預(yù)期收益率較高）。這意味著， 在投資者風(fēng)險感知水平較低（較高）時， 投資者會降低（提高）對承擔(dān)信息透明度風(fēng)險要求的收益率補(bǔ)償。

在投資者風(fēng)險感知水平低、 中、 高子樣本期間， 第三步回歸結(jié)果中， IVOLi，t的斜率分別為-1.97、 -1.45和-1.72且均在1%的水平上顯著， 這說明投資者風(fēng)險感知水平較低及較高的樣本期間， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)更加明顯， 這意味著在投資者風(fēng)險感知水平較低及較高時， 投資者對特質(zhì)性波動率相關(guān)的極端高收益率的偏好均可能更強(qiáng)， 極端的投資者風(fēng)險偏好水平會加劇特質(zhì)性波動率的負(fù)向溢價效應(yīng)。這些證據(jù)部分證明了假設(shè)3。

在投資者風(fēng)險感知較低期間， H×IVOLi，t的斜率分別為0.25和0.67且均在5%的水平上顯著， 在其他期間， H×IVOLi，t的斜率均為正值但不顯著。這說明， 高信息透明度整體上減弱了特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)， 并且這種減弱作用在投資者風(fēng)險感知水平較低期間最為明顯， 在投資者風(fēng)險感知水平較高期間偏弱， 這證明了假設(shè)2和假設(shè)4。

在投資者風(fēng)險感知水平較低、 適中和較高期間， 第二步回歸結(jié)果中L×IVOLi，t的斜率分別為-0.37（在10%的水平上顯著）、 -0.07（不顯著）和-0.40（在1%的水平上顯著）， 第二步回歸結(jié)果中L×IVOLi，t的斜率均不顯著。這說明， 低公司信息透明度整體上強(qiáng)化了特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)， 且這種效應(yīng)在投資者風(fēng)險感知較高（較低）期間更明顯（較弱）， 這也證明了假設(shè)2和假設(shè)4。

綜上所述， 在投資者風(fēng)險感知水平較低（較高）時， 投資者對承擔(dān)信息透明度風(fēng)險要求的收益率補(bǔ)償較低（較高）。較高和較低的投資者風(fēng)險感知水平均會強(qiáng)化投資者極端高收益率偏好， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)更加明顯。較高的信息透明度整體上會減弱特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)， 并且這種影響在投資者風(fēng)險感知水平較低期間最為明顯。

六、 結(jié)語

本文以我國A股上市公司為樣本， 采用資產(chǎn)組合收益率分析和回歸分析方法， 實證檢驗了特質(zhì)性波動率溢價之謎的存在性及與投資者博彩偏好相關(guān)的信息透明度和投資者風(fēng)險感知是否對該資產(chǎn)定價異象具有解釋力。實證結(jié)果表明： 特質(zhì)性波動率溢價之謎存在于我國A股市場。低（高）信息透明度公司的博彩偏好更強(qiáng)烈（較弱）， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)更顯著（較弱）。投資者風(fēng)險感知水平較低時博彩偏好更強(qiáng)， 特質(zhì)性波動率負(fù)向溢價效應(yīng)更明顯。投資者風(fēng)險感知對特質(zhì)性波動率溢價的抑制作用一定程度上替代了信息透明度對該資產(chǎn)定價異象的抑制作用。本研究從公司信息透明度和投資者風(fēng)險感知視角， 間接證明了投資者博彩偏好對特質(zhì)性波動率溢價之謎具有一定解釋力， 提供了投資者博彩偏好影響資產(chǎn)定價的確鑿證據(jù)， 豐富了有關(guān)特質(zhì)性波動率溢價之謎存在性及成因研究， 為破解行為財務(wù)學(xué)研究中投資者認(rèn)知、 心理及行為偏差不易識別和衡量的難題提供了新的思路和方法。

本研究的現(xiàn)實啟迪意義體現(xiàn)在三個方面。第一， 有助于非理性投資者糾正博彩偏好及聰明投資者利用這種錯誤定價機(jī)會， 提高投資者投資收益及股市定價效率。第二， 上市公司提高信息透明度有助于抑制投資者博彩偏好， 進(jìn)而降低公司外部融資成本及提高企業(yè)價值。第三， 監(jiān)管機(jī)構(gòu)不僅需要注重對上市公司信息披露的監(jiān)管， 還應(yīng)注重對市場投資者風(fēng)險觀念的正確引導(dǎo)， 這有助于提高資本市場定價效率和降低資本市場系統(tǒng)性風(fēng)險。

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