特质风险、投资者偏好与股票收益——基于前景理论视角的分析

股票特质风险与预期回报之间的关系一直是学术界争论的焦点.本文在前景理论视角下探究特质波动率、投资者偏好行为及股票预期回报之间的关系,建立了理论模型分析特质波动率对投资者偏好的影响,结果表明:当股票有未实现的资本损失时,特质波动率越大的股票对投资者的吸引力越强,预期收益率与特质波动率负相关;而当股票有未实现的资本收益时,特质波动率越小的股票对投资者的吸引力越强,预期收益率与特质波动率正相关.文章使用Fama-French五因子模型计算特质波动率,使用前景理论效用值衡量投资者偏好,以中国股票市场的实际数据为基础,通过分组检验和Fama-MacBeth回归的方法证明了理论模型的结论.基于前景理论视角的分析在为股票特质风险方向的理论研究形成有益补充的同时,也为投资者的风险管理和资本市场的健康发展提供了理论依据与现实指导.     

投资偏好与“特质波动率之谜”——以中国股票市场A股为研究对象

与价格走势平平的股票相比,投资者更愿意选择过去价格变化幅度较大的股票。这种投资偏好是否是产生“特质波动率之谜”的原因呢？本文以中国股票市场A股为研究对象,首先验证中国股票市场“特质波动率之谜”的存在性。随后组合分析和Fama-MacBeth横截面回归分析发现,价格极差可以在一定程度上解释但不能完全解释“特质波动率之谜”。横截面回归结果表明,在价格极差、最大日收益率、换手率三者的共同作用下,特质波动率与股票预期收益之间的负向关系不再显著。由此,对某些特殊股票的投资偏好可能是产生“特质波动率之谜”的主要原因。     

中国股票市场风险因素相关性研究

在传统的多元回归模型基础上,利用动态模型并结合分位数模型,研究了中国股票市场的风险因素如公司规模、账面市值比和流动性之间的相关性。研究结果表明,在考虑了流动性的滞后影响后,公司规模与其股票流动性之间存在显著的正相关关系,而账面市值比与股票流动性之间存在显著的负相关关系,进而揭示了流动性溢价理论可以解释股票市场中的规模效应和价值效应的原因。     

“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”。     

特质偏度是否被定价?

研究了中国A股市场上特质偏度和预期收益率的关系.结合中国市场的实际,采用横截面回归方法提取预期特质偏度,随后运用Fama-MacBeth方法来验证预期收益率和预期特质偏度之间的关系.实证结果表明二者之间存在显著的负向关系,在控制了流动性因子、协偏度和协峰度等变量的影响之后该结论仍然成立.同时,还对"特质波动率之谜"进行了重新检验,结果发现,在控制了预期特质偏度之后,滞后的特质波动率与预期收益率之间的负相关关系不再显著,从而证实了预期特质偏度中含有一部分特质波动率的信息.最后,在区分了大、小公司的子样本中进行的稳健性检验也支持上述结论.     

特质偏度是否被定价?

研究了中国 A 股市场上特质偏度和预期收益率的关系．结合中国市场的实际,采用横截面回归方法提取预期特质偏度,随后运用 Fama-MacBeth 方法来验证预期收益率和预期特质偏 度之间的关系． 实证结果表明二者之间存在显著的负向关系,在控制了流动性因子、协偏度和协峰度等变量的影响之后该结论仍然成立． 同时,还对“特质波动率之谜”进行了重新检验,结果发现,在控制了预期特质偏度之后,滞后的特质波动率与预期收益率之间的负相关关系不再显著,从而证实了预期特质偏度中含有一部分特质波动率的信息．最后,在区分了大、小公司的子样本中进行的稳健性检验也支持上述结论．     

基于非线性分位数回归模型的多期VaR风险测度

多期VaR主要受到持有期及波动率两个变量的影响,并且其影响模式(线性或非线性)的确定对于准确地进行VaR风险测度至关重要。非线性分位数回归模型,能够克服线性分位数回归模型只能揭示多期VaR及其影响因素之间线性依赖关系的局限,从而提高多期VaR风险测度的准确性。结合波动模型与两个非线性分位数回归方法:QRNN和SVQR,给出了多期VaR风险测度的三类方案:波动模型法、QRNN+波动模型法、SVQR+波动模型法。选取3个股票价格指数作为研究对象,考虑了6种不同形式的波动模型,得到了18个多期VaR风险测度方法进行实证比较,结果表明:波动模型选择影响到多期VaR风险测度效果;SVQR+波动模型法略优于QRNN+波动模型法,并且两者显著优于波动模型法。     

股价波动的长记忆性与横截面股票收益——基于中国市场的实证研究

本文基于GPH估计法，对我国股票市场个股的长记忆性进行滚动估计，得到时变的长记忆性指标，并在此基础上从横截面的视角，对股价波动的长记忆性与股票预期收益率之间的关系进行了深入细致的研究。实证结果表明：中国证券市场上绝大部分的股票都具有显著的股价波动长记忆性特征。无论在组合还是在个股层面，股价波动的长记忆程度与其未来的超额收益之间均存在显著的负相关关系。即便控制了公司的特征变量后，这一负相关关系依然显著存在。进一步考虑了不同的市场状态、不同的持有期，以及不同的长记忆估计方法后，长记忆指标的风险溢酬始终显著为负，说明长记忆指标中确实包含公司特征因素之外的重要定价信息。     

股票特质波动率、股票收益与投资者情绪

从理论和实证两个角度分析股票特质波动率、股票收益与投资者情绪之间的动态关系。将受投资者情绪影响的噪声投资者引入Merton基于不完全信息的市场均衡模型,以2007年至2012年沪、深两市A股上市公司数据为样本,运用有向无环图(DAG)技术识别SVAR模型,实证检验股票特质波动率与股票收益和投资者情绪的相关性。研究结果表明,股票特质波动率与股票收益正相关;股票收益率对股票特质波动率的弹性,随着投资者情绪的增加和噪声投资者比例的上升而增大。投资者情绪和股市流动性是影响中国股票市场高特质波动股票与低特质波动股票截面收益差异大小的重要原因。投资者越乐观、市场上流动性越强,高特质波动组合收益率与低特质波动组合收益率的截面差异就越大。研究结果有利于加深对投资者行为的认识,从更符合中国资本市场情况的角度分析股票特质波动率与股票收益的关系。     

股票流动性与期望收益的关系研究

本文选取换手率作为股票流动性指标,采用FM两阶段截面回归方法研究了股票流动性与期望收益的关系。研究表明,我国股票市场流动性的波动较为稳定;股票流动性和期望收益的异常波动主要受政策的影响,但在周内的变化不存在系统性差异;上市公司的市场价值与股票收益无关;股票的流动性与期望收益负相关;投资者可以根据股票流动性与期望收益的关系套利。