20170618-天风证券-金融工程_海外文献推荐_第04期_30页_3mb

金融工程：海外文献推荐 第04期总结

核心内容概述

本期推荐的四篇海外文献分别探讨了投资者对因子的关注度、总资产增长率与股票收益率的关系、连续型贝塔与非连续型贝塔的差异以及投资者情绪在全球、本地和传染性方面的表现。这些研究为理解基金表现、市场行为和投资策略提供了重要的实证依据。

主要观点与关键信息

1. 投资者更关注哪些因子？来自共同基金资金流的证据

• 研究目的：评估投资者在选择积极管理型基金时关注的因子。
• 主要发现：
  • 基于CAPM模型的alpha对基金资金流的解释力优于Fama-French三因子模型和Carhart四因子模型。
  • 投资者最关注市场风险（beta），并把由市值、价值、动量和行业因子带来的收益视为alpha。
  • 成熟投资者会使用更成熟的标准来评估基金表现，经验不足的投资者可能对基金业绩的判断不够准确。
• 方法：
  • 使用1996年至2012年的CRSP数据库。
  • 通过回归模型比较不同因子对基金资金流的预测效果。
• 图表：
  • 图1：样本的统计性描述。
  • 图2：模型结果（部分）。
  • 图3：收益分解结果。
  • 图4：alpha分解结果。
  • 图5：基金期限及规模的分析。

2. 总资产增长率与股票截面收益率的实证

• 研究目的：分析总资产增长率作为价值投资指标的有效性。
• 主要发现：
  • 总资产增长率是一个强劲且稳健的指标，能够区分多个估值因子。
  • 在中小市值股票中，总资产增长率效应显著；而在大市值股票中，股权融资变量的效应更为显著。
• 方法：
  • 使用1963年至2003年的CRSP数据，分析非金融公司的资产增长率与股票收益之间的关系。
  • 将公司按市值分为10组，并在每年6月底进行组合构建。
• 图表：
  • 图6：描述性分析。
  • 图7：截面测试。
  • 图8：总资产增长率与其它重要截面因子的比较。
  • 图9：总资产增长率分解公式。
  • 图10：总资产增长率分解。
  • 图11：总资产增长率与股票发行/回购的关系。
  • 图12：变量间的相关关系。

3. 巨变的贝塔：连续型贝塔和非连续型贝塔

• 研究目的：分析个股价格对市场价格变化的反应，以及不同贝塔类型的风险溢价。
• 主要发现：
  • 连续型贝塔（反映价格的平滑变化）没有表现出显著的风险溢价。
  • 粗糙型贝塔（反映价格的非连续或跳跃变化）表现出很高的风险溢价，且在控制公司基本信息和其他变量后仍保持显著性。
• 方法：
  • 使用近1000只股票的20年高频交易数据。
  • 引入三种不同的贝塔类型：连续型贝塔、粗糙型贝塔1和粗糙型贝塔2。
• 图表：
  • 图12：变量间的相关关系。
  • 图13：根据贝塔分组的组合特征。
  • 图14：同时期单变量分组的结果。
  • 图15：预测性单变量分组的结果。
  • 图16：预测性双变量分组的结果。
  • 图17：预测性反转双变量分组的结果。
  • 图18：截面定价回归的结果。

4. 全球、本地和传染的投资者情绪

• 研究目的：研究投资者情绪在国际股票市场中的角色及其传播效应。
• 主要发现：
  • 首次研究了情绪在国际股票市场中的作用，构建了“总”情绪指数、“全球”情绪指数和“本地”情绪指数。
  • 情绪与市场等级收益和横截面收益之间存在可预测性关联。
  • 全球情绪与本地情绪之间存在显著的传播效应。
• 方法：
  • 构建了“孪生”上市公司作为有效性检验机制。
  • 分析情绪指数与股票收益之间的关系。
• 图表：
  • 图19：“总”情绪指数。
  • 图20：“全球”情绪指数和“本地”情绪指数。
  • 图21：“全球”情绪指数和6个“本地”情绪指数。
  • 图22：“孪生”上市公司的有效性检验。
  • 图23：情绪和市场等级收益。
  • 图24：情绪和横截面收益。
  • 图25：情绪传播。

结论汇总

• 投资者行为：投资者在评估基金时更关注市场风险（beta），并倾向于将其他因子带来的收益视为alpha。
• 总资产增长率：作为价值投资指标，总资产增长率在中小市值股票中表现显著，而在大市值股票中，股权融资变量的效应更为突出。
• 贝塔类型：粗糙型贝塔具有较高的风险溢价，而连续型贝塔则没有显著的风险溢价。
• 投资者情绪：情绪在国际市场上具有重要影响，且存在全球情绪与本地情绪之间的传播效应。

风险提示

本报告不构成投资建议。