中国股票市场收益率的可预测性研究

构造了包括中国A股市场组合、行业组合、账面市值比组合和市值组合在内的31个投资组合,选取了8个预测因子(账面市值比、股利分配率、股息价格比、股息收益率、每股收益价格比、现金收益价格比、通货膨胀率、股票波动率),运用了可行拟广义最小二乘法对各因子对各投资组合收益率的可预测性进行了样本内和样本外检验.研究发现:1)中国股市收益率是可预测的,但是各投资组合收益率的可预测性在样本内、样本外、熊市和牛市均存在差异;2)绝大部分投资组合收益率的可预测性可由条件CAPM模型捕捉的时变系统风险溢价充分解释; 3)行业投资组合收益率的可预测性与行业集中度显著负相关,可由信息摩擦理论解释.     

基于双侧矩与高阶矩偏好的资产定价：源自中国股市的实证研究

原有CAPM忽略了代表性投资者对高阶矩如偏度和峰度的偏好．也没有将上升风险和下跌风险进行有效分离（将高于目标受益的波动也认同为风险）。为了突破这两点假设．本文讨论了基于代表性投资者双侧矩和高阶矩偏好的资产定价方法．并用中国A股市场数据进行了实证检验,所得结论如下：（1）在影响股票收益的所有特征因子中．规模效应在国内股市存在,而账面一市值比不是一个独立的定价因子。（2）将市场做上下划分并纳入高阶矩偏好,对应的市场因子较特征因子能更好的解释股票的截面收益：通过加入规模因子和账面一市值比因子构建多因子模型进行检验,该结论照样成立。（3）投资者并没有将高于平均回报的“牛市”波动视为一种“收益”指标．而将其与下跌风险指标等同。     

“特质波动率之谜”与估计模型有关吗？

以CAPM、Fama-French三因子和五因子模型为均值方程,分别采用无条件标准差,以及GARCH、EGARCH条件方差为基准计算出中国股票市场的特质波动率,研究了特质波动率与股票收益率之间的关系。研究发现,关于高特质波动风险对应低预期收益的定价异象来源于特质波动率估计模型的差异。具体地,当使用无条件标准差方式估计特质波动率时,存在定价异象,而使用GARCH、EGARCH等条件方差模型估计特质波动率时,则不存在定价异象。该结果在改变残差估计均值方程以及控制规模、流动性等其它变量后依然稳健。本文的研究有助于解释长期困扰在资产定价领域的“特质波动率之谜”。     

股市中的时变汇率风险及汇率风险定价

这篇文章旨在研究中国股市中的时变汇率风险定价问题。不同于其他已有关于时变汇率风险定价的研究,此次我们同时运用了两因素和三因素的无条件、条件资产定价模型(CAPM)以及三个双边汇率(美元、日元、港币)和一个多边有效汇率来探索中国汇率风险是否被定价及其随时间变化的情况。结果发现:在中国股市中汇率风险是存在且随着时间变化,但是其定价系数很小。在不同的汇率估计条件下,汇率波动与股票收益率的变化并不完全相同,但就多边有效汇率而言,两者之间是正向影响关系。再者,在两因素模型中加入国际股票收益率因子对检验结果并没有多大影响,其对于国际股市的波动敏感性不高。     

上海股票市场系统流动性风险溢价研究

以收益率与系统流动性因子的β值作为系统流动性风险的代理变量,按照FF三因素模型的方法,将账面市值比替换成β值,构建新的包含市场超额收益、公司规模和β值的三因素模型,研究系统流动性风险与我国股市超额收益的关系。上证50指数成分股的实证结果表明,系统流动性风险对我国股市超额收益有显著影响,β值为正的股票获得正的系统流动性风险溢价,而β值为负的股票获得"负"溢价。     

投资机会变动与风险收益关系实证研究

应用跨期资本资产定价模型研究股市投资机会变动时的风险收益关系和跨期风险对冲策略。以25个规模-账面市值比组合以及扩展组合作为检验资产,以经济、情绪和市场指标作为状态变量反映投资机会,以DCC-MVGARCH方法估计的资产超额收益与市场超额收益的条件协方差衡量市场风险,以DCC-MVGARCH方法估计的资产超额收益与状态变量新息的条件协方差衡量跨期风险,应用面板回归方法检验资产超额收益与风险的关系。研究结果表明,在单状态变量中,货币供应增长率、房地产投资增长率、宏观经济景气指数、规模溢价等新息降低,投资机会出现不利变动,与这些新息负相关的资产能对冲投资机会的不利变动;存贷差增长率、利率、股市波动等新息增加时,投资机会出现不利变动,与这些新息正相关的资产能对冲投资机会的不利变动;各模型具有良好的解释能力,其中规模溢价、股市波动和货币供应的解释能力较高。还对多状态变量进行检验、比较,并提供了相应投资策略。     

股市波动助长了市场投机性吗?

高投机性和高波动性一直是中国股票市场的显著特征,本文以中国A股市场为研究对象,从投机性市场异象、均值-方差关系以及宏观风险因子定价三个方面研究了股市波动的加剧对市场投机性的影响.研究结果表明,股市波动的加剧助长了市场投机性,具体体现在:在高波动率状态下,中国股票市场的投机性市场异象显著增强;同时,市场组合收益率正向的均值-方差关系减弱,宏观风险因子价格偏离理论预期.本文的结论对于加快建设高效的股票市场,强化中国股市的资源配置功能,提高中国股市的监管效率等方面有着重要的启示.     

公开信息与股票回报率相关性的实证研究

采用 1995年7月～2001年12 月中国股票市场的月度数据,考察了公开信息与股票回报率的相关性.研究结果发现,公司规模、账面市值比、现金红利率和流通股比例对中国股票回报率有着显著的影响,而资本结构、股票价格、市盈率和前一年持股回报率对中国股票回报率影响不显著;还发现四因素模型对中国股票市场存在的规模效应、账面市值比效应、现金红利率效应和流通股比例效应的解释能力强于资本资产定价模型和三因素模型;通过对Carhart的四因素模型进行改进,即将四因素模型中的前一年回报率因素替换为流通股比例因素,可以增强其解释能力.     

高风险低收益？基于机器学习的动态CAPM模型解释

我国股票市场存在高风险股票反而伴随较低收益的低风险定价异象,这有悖于传统资产定价理论．本文使用宏观经济和微观企业特征构建了六百多个变量的宏微观混合大数据集,并结合多种经典机器学习算法开发了基于大数据和机器学习的智能动态ＣＡＰＭ模型,检验了时变系统性风险对我国股市收益解释能力．实证结果表明：本文的智能动态ＣＡＰＭ定价模型能够显著解释我国股市低风险定价异象;随机森林等非线性机器学习算法表现最佳;影响股票时变系统风险的主要因素是市场类因子,基本面因子居次．本文对于我国股市系统性风险测度、动态资产定价模型构建和金融与大数据和人工智能融合创新有重要理论与实践指导意义．     

上海股票市场股票收益率因素研究

根据上海股票市场从1995 年7 月到2000 年6 月所有A 股股票的月收益率、价格、市值和 公司财务数据,利用Fama-Macbeth 回归分析方法及构造动态组合方法,分析总市值、流通市值、 价格、账面市值比、市盈率、账面资产负债比等因素对股票回报率的影响. 发现上海股票市场具 有显著的市值效应、账面市值比效应、市盈率效应和价格效应. 这些效应不能用股票的beta 值 来解释. 同时发现Fama- French 的三因子模型不能完全解释这些效应,但在三因子模型的基础 上再加上一个市盈率因子可以很好地解     

一种新的金融动态横截面估计方法——基于中国股票市场条件定价模型评估的应用与扩展

大多数资产定价模型常常用静态横截面回归(the static cross-sectional regression)进行定价表现评估,从而投资组合回报率的时间变化性并不能被时变的风险承载或者(和)时变的风险溢价所解释.本文从经济学的角度,运用一种新的金融动态横截面回归(the dynamic cross-sectional regression),首次考察了基于中国股票市场和美国股票市场的条件资产定价模型的定价表现:股票市场投资组合回报率的时变性是否能被时变的风险溢价所解释.本文发现,短期收益反转和流通市值加权市场换手率为条件变量的条件资本资产定价模型和基于消费的条件资本资产定价模型,能更好的解释中国股票投资组合的回报时变性,其时变性主要来自于时变的风险溢价.另外,本文发现一些拥有持续(persistence)和缓慢变化(slow-moving)特性的条件变量更能够解释横截面投资组合的时变回报.     

不同态势下β特征及其与收益关系研究

分析了中国证券市场中不同态势下各行业β值的不同表现特征,检验了中国证券市场成立以来至2003年12月13年间β与收益的关系,发现引入市场态势后,条件CAPM的解释能力显著增强;当市场处于牛市(熊市)时,β与收益呈显著正(负)相关;得出了β仍然是度量资产风险的重要方法的结论.     

Time‐Varying Risk Premium in Large Cross‐Sectional Equity Data Sets

We develop an econometric methodology to infer the path of risk premia from a large unbalanced panel of individual stock returns. We estimate the time‐varying risk premia implied by conditional linear asset pricing models where the conditioning includes both instruments common to all assets and asset‐specific instruments. The estimator uses simple weighted two‐pass cross‐sectional regressions, and we show its consistency and asymptotic normality under increasing cross‐sectional and time series dimensions. We address consistent estimation of the asymptotic variance by hard thresholding, and testing for asset pricing restrictions induced by the no‐arbitrage assumption. We derive the restrictions given by a continuum of assets in a multi‐period economy under an approximate factor structure robust to asset repackaging. The empirical analysis on returns for about ten thousand U.S. stocks from July 1964 to December 2009 shows that risk premia are large and volatile in crisis periods. They exhibit large positive and negative strays from time‐invariant estimates, follow the macroeconomic cycles, and do not match risk premia estimates on standard sets of portfolios. The asset pricing restrictions are rejected for a conditional four‐factor model capturing market, size, value, and momentum effects.     

中国老股转让制度提高还是降低了IPO定价效率?——基于投资者行为下的理论与实证分析框架

在假定投资者存在私人信息的情况下,以投资者行为为研究视角,构建了老股转让前后IPO定、抑价模型,研究了老股转让前后投资者行为对IPO定价效率的影响,并进行了比较分析。理论模型和数值分析表明:在两种不同的制度下,散户投资者越乐观,IPO定价效率越低,且散户和机构投资者之间的分歧越大,IPO定价效率也越低;在投资者情绪相同的情况下,老股转让制度降低了IPO抑价,具有更高的定价效率;然而,当老股转让后投资者之间的分歧大于老股转让前分歧时,则可能导致老股转让后的IPO抑价高于老股转让前的IPO抑价,即老股转让后的IPO抑价更高,IPO定价效率更低。论文以我国2009-2012以及2014年IPO数据进行实证研究,初步统计发现,老股转让后的IPO抑价明显高于老股转让前IPO抑价,得到与理论模型恰好相反的结论;实证分析结果表明,老股转让后投资者情绪对IPO抑价影响明显大于老股转让前的,也就是说,由于老股转让制度反而提高了我国投资者的乐观情绪,从而导致了与理论模型预期恰好相反的结果。因此,加强投资者理性培养对于我国IPO市场化改革的成败至关重要。     

基于混频数据模型的宏观经济对股票市场波动的长期动态影响研究

股票价格时间序列与宏观经济变量时间序列原始数据的不同频直接导致传统计量模型在处理宏观经济波动与股票市场波动的关系问题中产生模型误设和估计偏误。本文运用混频自回归条件异方差模型从水平值和波动率两个维度实证分析生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数及同业拆借利率四个宏观经济变量对股票市场波动的长期动态影响。同时,运用主成分分析提取宏观经济第一主成分并构建一个宏观经济综合指数,进一步探究宏观经济总体状况对股票市场波动的长期影响。研究发现：股票市场已实现波动率显著地放大了股票市场的长期波动。生产者价格指数、居民消费价格指数、宏观经济景气指数的水平值和波动率均对股票市场长期波动产生显著影响;且其波动率维度呈现出较强的持续效应;同业拆借利率仅在水平值维度对股票市场波动长期成分产生微弱影响。宏观经济第一主成分和宏观综合指数的波动率对股票市场波动长期成分均具有显著的正向放大作用,但持续效应较弱;而其水平值对股票市场波动长期成分的影响虽然微弱,但持续时间较长。     

Behavioral Channels in the Cross‐Market Diffusion of Major Terrorism Shocks

The diffusion mechanism of terrorist shocks to third countries’ stock market responses is explored by employing a Heckit model. Stock market response is broken down to (i) the direction of reaction and (ii) conditional on negative reaction, its magnitude. The analysis puts forward two behavioral factors (memory‐based utility/availability heuristic, social amplification of risk), proxied by past terrorism record and terrorism risk concern as the shocks’ diffusion channels. The findings are that the likelihood and the size of negative stock market reaction increase with terrorism record and risk concern. Additionally, weak evidence is uncovered for a mitigation of risk concern's impact by favorable macroeconomic stance. Furthermore, the impact of behavioral factors, especially over the magnitude of reaction, is robust when controlling for economic linkages. The latter are also significant predictors of the direction of stock market reaction, but not of its magnitude.     

生产还是消费——中国股市生产资本资产定价模型实证检验

生产资本资产定价模型从企业利润最大化角度出发,推出资产的均衡价格.相较于消费资本资产定价模型,生产资本资产定价模型能更好的满足信息完全和决策者理性的假设条件.本文从生产资本资产定价模型出发,利用现值模型将生产的系统性风险因子,即生产的贝塔因子分解为现金流贝塔和折现率贝塔,并采用社会总投资和股市数据进行实证检验.本文发现生产-现金流贝塔是中国股市的重要定价因子,可较好地解释股权溢价的截面差异.相比之下,消费资本资产定价模型对不同资产之间风险溢价的解释能力较弱.     

中国股市是宏观经济的晴雨表吗?——基于马氏域变模型的研究

本文运用马氏域变向量自回归模型研究我国宏观经济因素变动对股市的影响。宏观因素选取了工业增加值、消费、出口、通胀率、广义货币增速、利率以及人民币兑美元的实际汇率以反映实体经济增长和货币政策变动。本文首先利用马氏域变模型对所选变量不同时期所处状态进行识别,进而分析了各宏观经济变量周期与股市周期之间的关系;在此基础上,对各序列绝对离差建立马氏域变向量自回归模型,并利用其冲击响应函数研究各宏观经济因素波动对我国股市的影响。研究发现,A股收益率和各宏观经济变量变动都具有明显的非线性;在大多数时间里实体经济变动和股市波动保持了较好的协同性,股市周期略领先于实体经济周期;M2的快速增长往往伴随着股市的大幅上涨,但股市大幅上涨阶段并不与M2的快速增长相伴;利率调节对股市周期有显著的负向影响;通货膨胀对股市收益率影响显著;实际汇率变化周期与股市收益率周期相协同。     

基于状态空间模型的宏观经济因素对股市流动性的建模分析

证券市场的流动性是评估一国证券市场是否健康运转的重要指标。关于流动性的各种学术研究也是金融市场微观结构理论中的热点问题。本文主要考察宏观经济因素对时变的股市流动性的影响，选取度量股票流动性的指标以及宏观经济变量，针对行业分类的面板数据提出三个动态因子模型，并引入跨行业的能够捕捉风险聚集现象的潜在因子进行建模，利用状态空间模型与Kalman滤波进行分析和样本外流动性风险预测。我们提出的新颖的带回归效应的高斯面板数据时间序列模型，结合了用主成分的方法从大量宏观经济协变量中提取出来的因子，用来分析和预测股市的流动性风险，具有较强的信息挖掘作用。在对上证A 股的实证研究中，我们发现动态的潜在因子的引入对于防止流动性估计的偏差是需要的。