中国A股市场异象性研究.pdf

- 1 - 研究报告 （ 2018 年 第 9 期 总第 40 期） 清华大学国家金融研究院 2018年 3月 13日 中国 A股市场异象性研究 民生财富管理研究中心 摘要 本报告 将 系统性地研究中国 A 股 超额收益的决定性因素（即 异象性 ） ， 根据交易和财务数据 构建 了 56 个异象性因子，分别检验有效性，在 1997 年 1 月至 2017 年 12 月期间，共有 11 个有效因子，其中有 7 个属于交易摩擦 类 因子，分别是市值、总波动率、交易额、交易额的波动率、换手率的波动率、 标准化的换手率 、 最大日收益率 ；有 2 个属于成长类因子，分别是 营业收入增长率 ， 营业收入与存货增长率之差 ；有 2 个属于盈利类因子，分别是 现金净资产比、研发成本 。大部分有效因子是受交易流动性驱动。 本报告继续探索 股权分置改革 后 的 异象性，发现结果与全样本结果类似。有 10个因子有效， 6 个属于交易摩擦类因子。 - 2 - 一 、 背景 近年 来，中国的经济迅速发展，已然成为世界第二大经济体，受到世界各国 瞩目。相应的，中国的金融市场也迅速发展，受到国内外投资者的关注。资产定价是金融市场发展的基石 。因此 ， 研究金融市场上股票的异象性 ， 对投资者具有非常重要的投资价值。 现代金融研究认为投资者的收益主要来源于两部分：一部分来自市场的平均收益（即为 Beta 收益），另一部分是独立于市场的超额收益（即 Alpha 收益）。一般来说，来自市场的收益比较容易获得，而来自于超越市场的 Alpha 收益则非常困难， 股票异象性的研究 实际 上 就是 关于 能够带来超额收益 Alpha 的因子的研究。 美国市场发展较早，也比较成熟，金融产品种类居多， 其 大部分交易策略基于市场的异象性来制定 。 历史文献中，对美国市场上的异象性的研究也比较广泛和深入。 Hou, Xue and Zhang (2017)系统性地 概括总结 了历史文献中出现的 447 个量化因子 ，发现 286个因子是无效的 。 相比较于美国市场， 中国市场发展较晚，发展不成熟，金融产品种类单一，散户投资者居多，政府对市场的干预 较 多，这 表明中国股票市场和美国市场存在很大的差异。 这同时 也 预示着 在美国有效 的因子 在中国未必有效，甚至有些因子在美国和在中国的作用是反向的。 系统性 地 研究中国股票市场上的异象性对 学者， 投资者和政府监管者变得尤其重要 。 能够帮助未来学者评估其它量化因子的有效性，评估公募基金和私募基金的风险敞口和能力，衡量股票市- 3 - 场的系统性风险。 那么，这篇研究报告借鉴于美国市场的研究， 系统性地研究中国 A 股市场上的股票异象性，共构建了 56 个因子，通过分组法分别对每个因子的有效性进行检验。 二 、 因子构建 本研究构建了 56 个因子， 分为六大类，包括 17 个交易摩擦类因子， 5 个动量因子， 8 个价值因子， 11 个成长因子， 8 个盈利因子和 7 个 财务 流动性因子。 （一）交易摩擦类因子 1. 市值（ size） 根据 Banz (1981）， 股票市值 计算方法为 ， 每个月月末的（最后一个交易日的）股票的收盘价格（不复权价格）乘以每个月月末的 A 股流通股本 ， 即 A 股流通市值。 2. 系统性风险（ beta） 系统性风险的计算来源于著名的 CAPM 模型，它代表了个股受大盘波动影响的系数，具体的计算公式为： = , （ 1） 其中， i,m代表股票 i的收益率与大盘指数收益率的相关系数，与 则分别代表股票 i与大盘指数收益率的波动率（即标准差）。大盘指数 收益率 为 A 股所有股票按 照 A 股 流通 市值加权构造的 股票组合 的 收益率。 计算系统性风险时，我们要求至少有 120 个日收益- 4 - 率 数据 。 3. 下行风险 (downside beta， betad) 根据 Ang, Chen and Xing (2006),下行 风险为 以 低于某一 临界收益率 为条件 而 计算出的系统性风险 ： = (,|)(|)（ 2） 其中 和 分别代表股票和大盘指数的收益率， 是大盘收益率的均值。 大盘指数收益率 为 A 股所有股票按 照 A 股 流通 市值加权构造的 股票 组合 的 收益率。 我们使用 t-12 月份月末 到 t 月份 月 末（ 即 过去一年）的股票和大盘指数的 日 收益率计算下行风险。计算下行风险时，我们要求至少有 120 个日收益率 数据 。 4. 特定波动率 (idiosyncratic volatility, idvol) 根据 Ang, Hodrick, Xing and Zhang (2006)， 将 股票收益率回归于市场大盘指数的收益率，所得残差的标准差 即为 特定波动率。其回归模型为： , = + , + , （ 3） 其中 和 分 别是股票和市场大盘指数的收益率。大盘指数 收益率 是 A 股所有股票按照 A 股 流通市值 加权 构造的 股票 组合 的 收益率。 使用 t-12 月 份月末 到 t-1 月 份 月 末 （ 即过去 11 个月 ） 的数据，将 股票 日收益率与 市场大盘指数的日收益率 做回归，得到残差，进而 计算残差的标准差， 即 为 t 月份的特定波动率。计算特定波动率时，我们要求至少有 120 个日收益率 数据 。 5. 总波动率 (total volatility， vol) - 5 - 根据 Ang, Hodrick, Xing and Zhang (2006)， t 月 份 的总波动率为 t-12 月 份月末 到 t 月 份 月末 （即 过去一年 ）的 股票日收益率 的 标准差。 计算总波动率时，我们要求至少有 120 个日收益率 数据 。 6. 特定偏态 (idiosyncratic skewness， idskew) 根据 Boyer, Mitton and Vorkink（ 2009） ，特定偏态 与特定波动率的计算过程类似， 将 股票收益率回归于市场大盘指数的收益率，所得残差的 的偏态 即为特定偏态，其 回归模型为： , = + , + , （ 4） 其中 和 分 别是股票和市场大盘指数的收益率。大盘指数 的收益率 是 A 股所有股票按照 A 股 流通市值 加权 构造的 股票 组合 的收益率 。 使用 t-12 月 份 月 末 到 t-1 月 份 月 末的（即过去 11 个月） 的数据，将 股票 日 收益率 与 市场大盘指数的 日 收益率 做回归，得到残差并 计算残差的偏态，这就是 t月份的特定偏态。计算特定偏态时，我们要求至少有 120 个日收益率 数据 。 7. 总偏态 (total skewness, skew) 根据 Amaya, Christoffersen, Jacobs and Vasquez (2015),t月 份 的 总 偏态 等于 t-12 月 份 月 末 至 t 月 份 月 末 （即 过去一年 ） 的股票 日 收益率 的偏态 。 计算总偏态时，我们要求至少有 120 个日收益率 数据 。 8. 共同偏态 (coskewness, coskew) 根据 Harvey and Siddique (2000), 共同偏态 的计算公式 为： - 6 - Cs = ,2 22 （ 5） 其中 是 用 t-12 月份月末到 t 月份月末的 股票的收益率回归于市场大盘指数的收益率的残差。 等于大盘指数收益率减去其均值。 大盘指数 收益率 为 A 股 所有股票按照 A 股流通市值加权 构建的股票组合的 收益率。 计算共同 偏态时，我们要求至少有 120 个日收益率 数据 。 9. 交易换手率 (turnover, turn) 根据 Datar, Naik and Radcliffe（ 1998）， t 月 份 的 交易换手率 等于 t-12 月 份 月 末 到 t 月 份 月末 （即过去一年） 的每日交易换手率的平均值。每日 交易 换手率 可在 Wind 中 直接下载得到 ， 其计算方式为 每个 交易日的交易量 除以当 日 A 股流通股本 。 计算平均交易换手率时，我们要求至少有 120 个日观测值。 10. 交易 换手率的波动 率 (volatility of turnover, std_turn) 根据 Chordia, Subrahmanyam and Anshuman（ 2011） ， t 月份的 交易换手率的波动率 等于 t 月 份日 换手率 的标准差。 计算交易换手率的波动率时，我们要求至少有 10 个日观测值。 11. 交易额 (volume in dollar, volumed) 在 Chordia, Subrahmanyam and Anshuman（ 2001） 中 ，交易额等于日收盘价乘以当日交易量。 据此 ，定义 t 月份的 历史 交易额均值为 t-12 月 份月末 到 t 月 份月末（即过去一年） 的日交易额的平均值。 日交易额 可 在 Wind 数据库 中 直接下载得到 。 计算交易额的均- 7 - 值时，我们要求至少有 120 个日观测值。 12. 交易额的波动率 (volatility of volume in dollar, std_dvol) 根据 Chordia, Subrahmanyam and Anshuman（ 2001） , t 月份的 交易额的波动率 等于 t 月份整个月的日 交易额的 标准差 。计算交易额的波动率时，我们要求至少有 10 个日观测值。 13. 非流动性风险 (illiquidity, illq) 根据 Amihud （ 2002） ， 首先用 每天股票日收益率的绝对值除以当日的交易额， 再计算 t-12 月份月末 到 t-1 月 份月 末的平均值，这就是 t 月份的非流动性风险。 计算平均非流动性风险时，我们要求至少有 120 个日观测值。 14. 标准化的换手率 (zero trade, LM) 根据 Liu（ 2016） 计算标准化的换手率 公式为 ： LM = Number of zero volumes in month t+121 （ 6） 其中 是 t 月份的日交易换手率之和， NoTD 是在 t 月份总的交易日， 一个月 的 deflator 选 为 480,000。 日 交易换手率等于交易量除以 A 股流通股本。 15. 最大 日收益率 (maximum daily return, retnmax) 根据 Bali, Cakici and Whitelaw（ 2011） , t 月份最大 日收益率等于 t 月份这 一个月中 最大的日收益率 。 16. 股本增长率 (changes in shares outstanding, sharechg) 根据 Pontiff & Woodgate（ 2008）， t 月 份 的股本增长率 等于 t- 8 - 月 份月 末的 A 股流通股本除以 t-12 月 份月 末的 A 股流通股本 再 减去 1。 17. 公司年龄（ firm age, age） 根据 Jiang, Lee and Zhang（ 2015），公司年龄 为 分组日 （ 即t 月份 ） 与 公司上市 （ IPO） 时间 之间 的 年份。 （二）动量类因子 1. 12 个月动量 (12-month momentum， mom12) 根据 Jagadeesh(1990)， t 月份 股票 的 12 个月动量 等于 在 t-12月 份月末 到 t-1 月末 区间上 的累计日收益率。 2. 6 个月动量 (6-month momentum, mom6) 根据 Jagadeesh and Titman (1993） ， t 月份 股票的 6 个月 动量等于 在 t-6 月 份月末 到 t-1 月 份月 末 区间上 的累计日收益率。 3. 动量变化 (momentum change, momchg) 根据 Gettleman and Marks（ 2006） ， t 月份的 动量 变化等于 t-7 月 份月末 到 t-1 月 份月 末的动量减去 t-12 月份 月末 到 t-7 月份月末 的动量 。 4. 特定动量 (idiosyncratic momentum, imom) 根据 Blitz, Huij and Martens（ 2011），特定动量是股票收益率回归于大盘收益率的残差的累计和，其 回归模型为： , = + , + , （ 7） - 9 - 其中 和 分别是股票和市场 指数 的收益率 。市场 指数 收益率是由 A 股 所有股票的流通市值加权的收益率计算而来的。 在 t-12 月份月末 到 t-1 月 份月 末 期间，使用这 一年 的股票日收益率与市场大盘指数的日收益率 做回归，得到的 ,即为 t 月份的特定动量。 5. 短期反转 (short-term reversal, lagretn) 根据 Jagadeesh and Titman（ 1993）， t 月份的短期反转等于t 月份 的月收益率。 下面将介绍财务类因子的计算方法， 对财务类的因子数据按照如下方法进行时间对准 ： （ 1） 上一年的 10 月底、 11 月底、 12 月底以及今年的 1 月底、 2 月底和 3 月底使用上一年的第三季度的财务报表数据 (即 9 月底 )； （ 2） 今年的 4 月底、 5 月底、 6 月底以及 7 月底使用上一年度的年报数据（即 12 月底）； （ 3） 今年的 8 月底和 9 月底使用今年的半年报数据（即 6 月底）。 （三）价值类因子 1. 公司账面市值比 (book-to-market ratio, BM) 根据 Fama and French (1992),公司账面市值比等于 月末 A 股流通股数除以总股数乘以所有者权益合计除以 A 股流通市值。 上市 公司财务报告披露相关 规定：上市公司的年报在 4 月底前公布，半年报数据在 8 月底前公布，季度数据在次月前公布。 - 10 - 公司账面市值比 = 股流通股数 总股数 所有者权益合计 股流通市值 （ 8） 当年 4-7 月 份的因子分组以 采用去年 12 月底 的所有者权益合计数据和 12 月底 的股本及市值数据计算 出 的账面市值比 为 分组依据。 当年 8 月 和 9 月 底 的 因子分组以 采用当年 6 月底数据 构建 的 账面市值比为分组依据 。当年 10-12 月 及 下一年 1-3 月的 因子分组以采用 当年 9 月底 数据构建的账面市值比为分组依据。 以 下各因子采取类似方法 进行月份的校对，不再一一列举。 2. 总资产市值比 (asset-to-market ratio, AM) 根据 Bhandari（ 1988）， 总资产市值比等于总资产合计除以 A股流通市值。总资产合计来源于国泰安的资产负债表。 A 股流通市值等于收盘价（不复权）乘以 A 股流通股本。收盘价和 A 股流通股本来源于 Wind。 3. 总负债市值比 (liabilities-to-market ratio, LEV) 根据 Bhandari（ 1988），总负债市值比等于总负债除以 A 股流通市值。总负债来源于国泰安的资产负债表 。 4. 收益价格比 (earnings-to-price ratio, EP) 根据 Basu（ 1997）， 收益价格比（ EP） 等于净利润除以 A 股流通市值。净利润来 源于国泰安的利润表。 5. 现金流价格比率 (cash-flow-to-price ratio, CFP) 根据 Lakonishok, Shleifer, and Vishny（ 1994）， 现金流价格比率等于每股收益加上每股折旧与摊销除以收盘价 。如果折旧与