王志強(qiáng)，王帥文

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，遼寧 大連 116025)

一、問題的提出

隨著中國A股市場(chǎng)在牛市期間的“低價(jià)股價(jià)值洼地”以及熊市期間的3元股重現(xiàn)江湖，低價(jià)股具有高收益還是低收益逐漸成為越來越熱的話題。國外學(xué)者早些年便對(duì)這種現(xiàn)象進(jìn)行研究，直到目前，低價(jià)股到底是高收益還是低收益仍未達(dá)成一致，同時(shí)也沒有研究能夠完全解釋該現(xiàn)象的成因。有國外學(xué)者指出這種效應(yīng)是因?yàn)橥顿Y者存在價(jià)格幻覺，Birru和Wang[1]發(fā)現(xiàn)，投資者認(rèn)為低價(jià)股有更高的上漲空間和更低的下跌空間。近期研究也表明由名義價(jià)格導(dǎo)致的非理性可能是與名義價(jià)格相關(guān)問題的基礎(chǔ)解釋，如Kumar[2]認(rèn)為，個(gè)人投資者對(duì)低價(jià)股的偏好較高。Green和Hwang[3]發(fā)現(xiàn)，相似股價(jià)的股票具有協(xié)動(dòng)性。Birru和Wang[1]使用期權(quán)數(shù)據(jù)直接找到了投資者認(rèn)為低價(jià)股具有更大上漲空間的證據(jù)，但是目前依然沒有找到產(chǎn)生這一現(xiàn)象的具體原因。國內(nèi)對(duì)此方面研究較少，梁麗珍[4]最早指出，中國資本市場(chǎng)存在的是高價(jià)股溢價(jià)而不是低價(jià)股溢價(jià)。羅進(jìn)輝等[5]則驗(yàn)證了中國股市存在低價(jià)股高收益的現(xiàn)象，并且提出能夠減弱該效應(yīng)的措施。張兵和陳曉瑩[6]參照Fama-French三因子的構(gòu)建方法構(gòu)建了價(jià)格因子，并指出價(jià)格因子具有更高的定價(jià)能力。因此，國內(nèi)在價(jià)格效應(yīng)方面并未達(dá)成共識(shí)，且都沒有考慮股價(jià)與未來收益之間負(fù)相關(guān)關(guān)系的存在。

根據(jù)傳統(tǒng)定價(jià)模型，名義價(jià)格中包含了股價(jià)與未來收益關(guān)系的相關(guān)信息，如Gordon股利增長(zhǎng)模型中股價(jià)與預(yù)期收益率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。Miller和Scholes[7]用股價(jià)的倒數(shù)來衡量風(fēng)險(xiǎn)，因而低價(jià)股的風(fēng)險(xiǎn)較高，同時(shí)高風(fēng)險(xiǎn)股票對(duì)應(yīng)高的未來收益從而造成更高的折現(xiàn)率進(jìn)而導(dǎo)致現(xiàn)在的低股價(jià)。因此，直接使用名義價(jià)格考察價(jià)格效應(yīng)是有問題的。為了解決這個(gè)問題并且更好地衡量名義價(jià)格與未來收益之間的關(guān)系，本文參考Birru和Wang[8]的方法估計(jì)出一個(gè)基本面價(jià)格P*，用以剔除由折現(xiàn)率等因素可能帶來的影響?；久鎯r(jià)格利用了名義價(jià)格P與財(cái)務(wù)指標(biāo)(每股凈資產(chǎn)、每股總資產(chǎn)、每股盈余以及每股股息)之間的強(qiáng)截面關(guān)系。更為重要的是，基本面價(jià)格P*與名義價(jià)格P是高度相關(guān)的，兩者相關(guān)度高達(dá)84%，同時(shí)又不會(huì)受之前所說的名義價(jià)格與未來收益之間關(guān)系的影響。經(jīng)過分析，基本面價(jià)格P*與未來收益呈顯著正相關(guān)關(guān)系，即剔除已存在的折現(xiàn)率以及DDM等定價(jià)因素影響后中國股市存在低價(jià)股低收益而非低價(jià)股高收益的現(xiàn)象。針對(duì)該現(xiàn)象，本文構(gòu)造多空策略并選取股票的博彩性、換手率、機(jī)構(gòu)投資者持股占比以及市場(chǎng)情緒等因素對(duì)該現(xiàn)象進(jìn)行分析。

相比已有研究，本文可能的貢獻(xiàn)在于：首次用基本面價(jià)格排序分組考察中國A股市場(chǎng)中基本面價(jià)格效應(yīng)的存在性和持續(xù)性；首次嘗試從股票的博彩性、換手率、機(jī)構(gòu)投資者持股占比以及市場(chǎng)情緒等因素對(duì)基本面價(jià)格效應(yīng)進(jìn)行解釋；首次采用Fama-French五因子模型(以下簡(jiǎn)稱“FF五因子模型”)分析基本面價(jià)格效應(yīng)下多空策略的異常收益；區(qū)分基本面價(jià)格效應(yīng)與名義價(jià)格效應(yīng)的差異，有助于深入理解名義價(jià)格效應(yīng)的存在性及其特征。

二、文獻(xiàn)綜述

在檢驗(yàn)價(jià)格異象的存在性方面，國外最早由Fritzemeier[9]對(duì)美國市場(chǎng)采用分組的方式發(fā)現(xiàn)，低價(jià)股比高價(jià)股有更高的收益率和波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)。在隨后的數(shù)十年中，國外學(xué)者皆未能找出原因。Goodman和Peavy[10]則通過研究低價(jià)股異象與其他異象之間的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，低價(jià)股異象是區(qū)別于規(guī)模效應(yīng)和收益效應(yīng)的一種獨(dú)立的新異象。同時(shí)，不同的時(shí)間以及不同的市場(chǎng)環(huán)境可能會(huì)帶來不同的結(jié)果，Gilbertson等[11]與Waelkens和Ward[12]檢驗(yàn)了非洲不同時(shí)期的股票市場(chǎng)，他們發(fā)現(xiàn)，1968—1979年存在低價(jià)股高收益現(xiàn)象，而1983—1993年則不存在低價(jià)股高收益現(xiàn)象。雖然之前很多文獻(xiàn)都指出低價(jià)股高收益現(xiàn)象，但是近些年也有一些不同的聲音。Singal和Tayal[13]指出，根據(jù)傳統(tǒng)金融理論，名義價(jià)格應(yīng)該無關(guān)緊要，但是在考慮市值以后，名義價(jià)格的影響就會(huì)變得模糊。他們發(fā)現(xiàn)，在控制規(guī)模之后，高價(jià)股的收益顯著高于低價(jià)股，并且高價(jià)股對(duì)于市場(chǎng)的變動(dòng)不敏感，表現(xiàn)為較低的特質(zhì)波動(dòng)率、特質(zhì)偏度和流動(dòng)性。Hammerich等[14]則指出，高價(jià)股比低價(jià)股具有更高的夏普比率，同時(shí)高價(jià)股的表現(xiàn)優(yōu)于低價(jià)股，且對(duì)市場(chǎng)波動(dòng)的敏感度較低。

為了探尋低價(jià)股效應(yīng)及其成因，國外學(xué)者進(jìn)行了大量研究，Schultz[15]發(fā)現(xiàn)，投資者存在價(jià)格偏好，即在股票發(fā)生拆分變成更低的股價(jià)的時(shí)候，小型散戶投資者的數(shù)量會(huì)顯著增加。Fernando等[16]發(fā)現(xiàn)，在股票進(jìn)行IPO時(shí)，IPO價(jià)格在決定投資者架構(gòu)時(shí)扮演相當(dāng)重要的角色。Green和Hwang[3]則發(fā)現(xiàn)了更有力的證據(jù)表明投資者在股票拆分時(shí)很大程度上取決于股票的價(jià)格，在股票拆分后低價(jià)股的聯(lián)動(dòng)性增加而高價(jià)股的聯(lián)動(dòng)性降低。Baker和Patricia[17]發(fā)現(xiàn)，投資者對(duì)不同的名義股價(jià)有時(shí)變的偏好，上市公司會(huì)迎合這種偏好進(jìn)而使得股價(jià)維持在低位，他們將這種低價(jià)股偏好稱為“名義價(jià)格幻覺(Nominal Price Illusion)”。另一種低價(jià)股偏好的證據(jù)就是基金家族會(huì)提供一些低價(jià)基金。Kumar[2]認(rèn)為，這和彩票型(Lottery-Like)偏好類似，投資者認(rèn)為低價(jià)股是一種“廉價(jià)的賭注(Cheap Bets)”。也有一些研究從其他角度試圖解釋這種現(xiàn)象，如Birru和Wang[1]從心理偏差(Psychological Bias)角度出發(fā)，通過對(duì)期權(quán)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，認(rèn)為投資者根據(jù)預(yù)期的股票未來收益模式判斷名義價(jià)格，呈現(xiàn)一種幻覺：低價(jià)股未來更容易上漲，這與以前研究關(guān)注上市公司供給端管理股價(jià)進(jìn)而影響投資者需求不同。

國內(nèi)對(duì)于這方面的研究較少且關(guān)于低價(jià)股的收益高低亦有不同的結(jié)論，梁麗珍[4]最早指出中國資本市場(chǎng)存在的是高價(jià)股溢價(jià)而不是低價(jià)股溢價(jià)，她認(rèn)為，中國股價(jià)高的股票通常質(zhì)量更高，而優(yōu)質(zhì)股的稀缺性會(huì)造成資金集中流入從而帶來高收益。翟偉麗等[18]利用2005—2008年深圳A股市場(chǎng)的數(shù)據(jù)，對(duì)各類投資者的交易偏好及其差異、交易偏好與股價(jià)波動(dòng)的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，并指出機(jī)構(gòu)投資者比個(gè)人投資者更偏向于交易大盤股、高價(jià)股、低市盈率股和非ST股，個(gè)人投資者偏好溢價(jià)程度高的股票大于偏好溢價(jià)程度低的股票，而機(jī)構(gòu)投資者則相反。俞紅海等[19]通過研究基金拆分現(xiàn)象發(fā)現(xiàn)，投資者的名義價(jià)格幻覺會(huì)產(chǎn)生低價(jià)股偏好從而大量申購凈值為1的基金，并且表明基金拆分后規(guī)模擴(kuò)大是由于吸引了大量新投資者，尤其是個(gè)人投資者，長(zhǎng)期來看，進(jìn)行拆分的基金并不能給投資者帶來超額收益。李心丹等[20]則從高送轉(zhuǎn)動(dòng)機(jī)、行為特征和后果三方面展開論證，發(fā)現(xiàn)低價(jià)股溢價(jià)程度越高，上市公司越傾向于通過高送轉(zhuǎn)來降低股價(jià)，并且送轉(zhuǎn)的比重也越高，投資者賬戶數(shù)據(jù)說明高送轉(zhuǎn)主要迎合了個(gè)人投資者的非理性需求，高送轉(zhuǎn)后公司績(jī)效及股票超額收益顯著下降，進(jìn)一步說明追逐高送轉(zhuǎn)股票的投資是非理性的。張兵和陳曉瑩[6]則基于Fama-French三因子模型來檢驗(yàn)低價(jià)股效應(yīng)，并且指出低價(jià)股效應(yīng)雖然存在，但是會(huì)隨股價(jià)上升而減弱，通過構(gòu)造價(jià)格因子指出價(jià)格因子比賬面市值比因子有更高的定價(jià)能力。羅進(jìn)輝等[5]運(yùn)用1999—2014年中國上市公司的月度樣本數(shù)據(jù)的分析表明，中國資本市場(chǎng)存在顯著持續(xù)的低價(jià)股溢價(jià)現(xiàn)象，并且機(jī)構(gòu)投資者持股、證券分析師關(guān)注和賣空機(jī)制等因素都有利于降低低價(jià)股的溢價(jià)程度。邱羽[21]使用每年6月最后一個(gè)交易日的收盤價(jià)，通過相對(duì)價(jià)格法和市場(chǎng)等分法對(duì)低價(jià)股效應(yīng)進(jìn)行了系統(tǒng)描述，發(fā)現(xiàn)低價(jià)股具有低風(fēng)險(xiǎn)、高收益的特點(diǎn)，并且這種異象在不同時(shí)期均存在，在對(duì)一些傳統(tǒng)因素進(jìn)行控制后，該異象仍然存在。

綜上所述，無論是國內(nèi)還是國外的已有研究中都存在以下問題：首先，在價(jià)格效應(yīng)存在性方面并未達(dá)成共識(shí)，并且缺少對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后異常收益的細(xì)致分析。其次，上述研究絕大多數(shù)均未考慮名義價(jià)格與未來收益之間已經(jīng)存在的負(fù)相關(guān)關(guān)系，使用名義價(jià)格并不能很好地調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)。再次，在持續(xù)性方面，上述研究并沒有進(jìn)行深入考察。最后，已有研究對(duì)于價(jià)格效應(yīng)成因的解釋比較粗淺，有待進(jìn)一步深入挖掘。鑒于此，本文采用基本面價(jià)格排序分組考察中國A股市場(chǎng)中基本面價(jià)格效應(yīng)的存在性和持續(xù)性，并選取股票的博彩性、換手率、機(jī)構(gòu)投資者持股占比以及市場(chǎng)情緒等因素嘗試對(duì)基本面價(jià)格效應(yīng)進(jìn)行詳細(xì)解釋。

三、變量、樣本及基本面價(jià)格估計(jì)

(一)變量定義及度量

個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R。本文采用現(xiàn)金紅利再投資的月回報(bào)率減去無風(fēng)險(xiǎn)收益率的值來衡量個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R，其中無風(fēng)險(xiǎn)收益率為月度化的中央銀行公布的3個(gè)月定期存款基準(zhǔn)利率。在采用FM回歸、FF三因子模型或FF五因子模型檢驗(yàn)基本面價(jià)格效應(yīng)存在性時(shí)，個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R或組合風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為被解釋變量。

名義價(jià)格P。本文采用上市公司股票月末收盤價(jià)的自然對(duì)數(shù)來表示。在估計(jì)基本面價(jià)格時(shí)，名義價(jià)格P為被解釋變量。

基本面價(jià)格P*。通過股價(jià)與財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的強(qiáng)相關(guān)性回歸估計(jì)得出。在估計(jì)基本面價(jià)格P*時(shí)，本文主要利用名義價(jià)格與財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的強(qiáng)截面關(guān)系，選取每股賬面價(jià)值BPS、每股盈余EPS、每股總資產(chǎn)APS以及每股股息DPS四個(gè)指標(biāo)，指標(biāo)數(shù)據(jù)為年度數(shù)據(jù)，考慮到財(cái)報(bào)最晚為每年的4月末，因而通過滯后的方式來排除這方面的影響，即將披露的會(huì)計(jì)年度數(shù)據(jù)作為某只股票某年4月至第2年4月的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。

在分析基本面價(jià)格效應(yīng)的影響因素時(shí)，本文使用如下解釋變量：

當(dāng)月最高日收益率MAX。參照Bali等[22]研究方法，采用當(dāng)月所有交易日中日個(gè)股回報(bào)率的最高值作為股票博彩性的代理指標(biāo)。

換手率DTURN。參照Garfinkel和Sokobin[23]的研究，用換手率作為投資者意見分歧的指標(biāo)，采用當(dāng)月所有交易日的日換手率的平均值作為月度換手率。

機(jī)構(gòu)投資者持股占比INST。參照翟偉麗等[18]研究，用機(jī)構(gòu)投資者持股占比指標(biāo)來衡量機(jī)構(gòu)投資者與一般投資者的差別，本文采用每個(gè)季度披露的機(jī)構(gòu)投資者持股占比作為當(dāng)月以及未來3個(gè)月的機(jī)構(gòu)投資者持股指標(biāo)。

情緒指數(shù)SENT。參考易志高和茅寧[24]的研究方法，在封閉式基金折價(jià)、市場(chǎng)交易量、IPO數(shù)量及上市首日收益、消費(fèi)者信心指數(shù)和新增投資者開戶數(shù)等6 個(gè)單項(xiàng)情緒指標(biāo)的基礎(chǔ)上構(gòu)建一個(gè)能較好測(cè)度中國股票市場(chǎng)投資者情緒的綜合指數(shù)，該指數(shù)值越大說明當(dāng)時(shí)的市場(chǎng)情緒越高。

情緒變化指數(shù)△SENT。采用當(dāng)月以及上月的情緒指數(shù)之差作為情緒變化指數(shù)。

在考慮價(jià)格效應(yīng)的影響因素時(shí)，本文主要控制貝塔系數(shù)BETA、公司規(guī)模SIZE、賬面市值比BM、上期股票收益率RET和非流動(dòng)性指標(biāo)ILL。

需要指出的是，在進(jìn)行FF三因子分析時(shí)，三因子包括市場(chǎng)因子MKT、價(jià)值因子 HML和規(guī)模因子 SMB；在進(jìn)行FF五因子分析時(shí)，五因子包括市場(chǎng)因子MKT、價(jià)值因子 HML、規(guī)模因子 SMB、贏利因子 RMW和投資因子 CMA。

(二)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

由于股權(quán)分置改革可能帶來一定影響，本文樣本區(qū)間為2006年12月至2016年12月?？紤]到金融企業(yè)的高負(fù)債率，本文剔除所有金融保險(xiǎn)證券公司樣本。因新股剛上市連續(xù)漲停會(huì)帶來異常收益，本文剔除上市不足6個(gè)月的樣本。剔除掉缺失現(xiàn)金紅利等變量的觀測(cè)值。最后統(tǒng)計(jì)月度觀測(cè)值合計(jì)87 275個(gè)。本文主要數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

(三)基本面價(jià)格估計(jì)

筆者認(rèn)為，使用名義價(jià)格不能很好地衡量?jī)r(jià)格效應(yīng)，這是因?yàn)榘凑彰x價(jià)格來分組的話會(huì)混淆名義價(jià)格與未來收益之間的關(guān)系。Gordon[25]所提出的戈登增長(zhǎng)模型揭示了股價(jià)、股息、貼現(xiàn)率和股息固定增長(zhǎng)率之間的關(guān)系，并且指出股價(jià)與收益率負(fù)相關(guān)。Miller和Scholes[7]用股價(jià)的倒數(shù)來衡量風(fēng)險(xiǎn)，通常來講，具有更高風(fēng)險(xiǎn)的股票也具有更高的未來收益，這會(huì)導(dǎo)致未來現(xiàn)金流按照較高的折現(xiàn)率進(jìn)行折現(xiàn)，從而造成當(dāng)前較低的股價(jià)。因此，使用名義價(jià)格可能會(huì)有問題。

為了考察名義價(jià)格與未來收益之間的關(guān)系，本文采用FM回歸方法估計(jì)名義價(jià)格P與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R之間的線性關(guān)系，具體結(jié)果如表1所示。

表1名義價(jià)格與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的FM回歸分析結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平下顯著。下同。

從表1可以看出，列(1)只考慮名義價(jià)格的單變量回歸中,名義價(jià)格P的系數(shù)為-0.696，其t值為-1.990，說明名義價(jià)格P與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R之間是顯著負(fù)相關(guān)的；列(2)—列(7)加入了控制變量后的多變量回歸中，名義價(jià)格P的系數(shù)的絕對(duì)值變小，小于0.120，其t值的絕對(duì)值不足0.370，說明名義價(jià)格P對(duì)個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R的影響變得不顯著。

為了減少依據(jù)股息貼現(xiàn)模型可能帶來的影響，本文借鑒Birru和Wang[8]的方法估計(jì)基本面價(jià)格P*，利用名義價(jià)格與財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的強(qiáng)截面關(guān)系，構(gòu)建模型如下：

Pi=C+β1BPSi+β2EPSi+β3APSi+β4DPSi+εi

(1)

(2)

其中， P為每個(gè)月個(gè)股名義價(jià)格的自然對(duì)數(shù)，BPS為每股賬面價(jià)值，EPS為每股盈余，APS為每股總資產(chǎn)，DPS為每股股息，四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)具體數(shù)據(jù)為個(gè)股上年末的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，P*為排除掉殘差項(xiàng)的其余各項(xiàng)之和，C為常數(shù)，i為第i只股票。

具體回歸結(jié)果如表2所示。

表2名義價(jià)格與財(cái)務(wù)指標(biāo)的回歸分析結(jié)果

從表2可以看出，所有回歸方程中每個(gè)估計(jì)系數(shù)的t值的絕對(duì)值都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于2，說明名義價(jià)格P與四個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)BPS、EPS、APS和DPS之間存在強(qiáng)相關(guān)性；表2最后一列中多變量的回歸結(jié)果顯示，名義價(jià)格P與BPS、EPS和DPS之間顯著正相關(guān)，與APS之間顯著負(fù)相關(guān)。

四、基本面價(jià)格效應(yīng)存在性及持續(xù)性檢驗(yàn)

(一)基本面價(jià)格效應(yīng)存在性檢驗(yàn)：基于組合價(jià)差法

表3列示了依據(jù)基本面價(jià)格P*進(jìn)行分組后的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表3分組統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從表3可以看出，對(duì)于所有分組而言，名義價(jià)格P與基本面價(jià)格P*的均值相似，除了低組以外，其余組合的基本面價(jià)格P*均略大于名義價(jià)格P?？傮w上看，BETA和BM的數(shù)值隨著基本面價(jià)格P*的增加而減小，公司規(guī)模SIZE的數(shù)值則隨著基本面價(jià)格P*的增加而增加。基本面價(jià)格P*越低的組合當(dāng)月最高日收益率MAX越高，博彩性越強(qiáng)?；久鎯r(jià)格P*越高的組合非流動(dòng)性指標(biāo)ILL越高，流動(dòng)性越低。基本面價(jià)格P*越低的組合，換手率DTURN越高。相對(duì)于基本面價(jià)格P*低的組合，高基本面價(jià)格組合的機(jī)構(gòu)投資者持股占比INST往往更高。

表4分別列示了依據(jù)基本面價(jià)格P*分組后的超額收益率，F(xiàn)F三因子模型調(diào)整后的異常收益率以及FF五因子模型調(diào)整后的異常收益率。

表4估計(jì)結(jié)果

從表4可以看出，超額收益率隨著基本面價(jià)格P*的增加而增加。同時(shí)，在經(jīng)過FF三因子模型以及FF五因子模型調(diào)整后，低基本面價(jià)格的組合主要為負(fù)收益，而高基本面價(jià)格的組合則為正收益，其t值顯示，基本面價(jià)格兩個(gè)極端的組合基本上是顯著的。

(二)基本面價(jià)格效應(yīng)存在性檢驗(yàn)：基于FF三因子模型和FF五因子模型

為了剔除掉傳統(tǒng)的定價(jià)因子可能產(chǎn)生的影響，本文采用名義價(jià)格低-高組合和基本面價(jià)格高-低組合這兩種套利組合的異常收益率α，運(yùn)用傳統(tǒng)的FF三因子模型和FF五因子模型進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表5所示。

表5回歸結(jié)果

(三)基本面價(jià)格效應(yīng)的持續(xù)性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)基本面價(jià)格效應(yīng)的持續(xù)性，表6分別列示了基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R在持有期為1個(gè)月、3個(gè)月、6個(gè)月、12個(gè)月以及24個(gè)月的FM回歸結(jié)果。

表6不同持有期的FM回歸結(jié)果

五、基本面價(jià)格效應(yīng)的成因分析

(一)回歸分析

表7列示了基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R的FM回歸分析結(jié)果。

表7主要變量的FM回歸分析結(jié)果

從表7可以看出，列(1)中基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R的系數(shù)在10%水平下顯著為正，說明低價(jià)股存在低收益而非高收益。列(2)控制了傳統(tǒng)定價(jià)因子中的貝塔BETA、公司規(guī)模SIZE以及賬面市值比BM，結(jié)果顯示，基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R之間在1%水平下顯著為正，這意味著傳統(tǒng)定價(jià)因子并不能對(duì)該價(jià)格效應(yīng)作出完全解釋，存在價(jià)格異象。列(3)引入上期股票收益率RET、非流動(dòng)性指標(biāo)ILL來考慮反轉(zhuǎn)效應(yīng)和流動(dòng)性帶來的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R之間依然顯著正相關(guān)，說明RET和ILL兩個(gè)變量并不能完全解釋價(jià)格效應(yīng)的成因。列(4)在控制博彩效應(yīng)MAX以后，基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R依然在1%水平下顯著正相關(guān)，同時(shí)系數(shù)減小，說明股票的博彩效應(yīng)越強(qiáng)，價(jià)格效應(yīng)越大。列(5)在控制換手率DTURN以后，基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R依然在1%水平下顯著正相關(guān)，說明換手率在很大程度上影響了該現(xiàn)象，即股票的換手率越高，價(jià)格效應(yīng)越大。列(6)在控制機(jī)構(gòu)投資者持股占比INST后，基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R的關(guān)系依然顯著，同時(shí)系數(shù)變小，從而說明機(jī)構(gòu)投資者對(duì)價(jià)格效應(yīng)也有很大程度的影響，機(jī)構(gòu)投資者持股占比越小，價(jià)格效應(yīng)越大。列(7)說明在控制所有這些相關(guān)變量以后基本面價(jià)格P*與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R依然呈顯著正相關(guān)關(guān)系，但是估計(jì)系數(shù)由1.330減小到1.091，系數(shù)減小25%，從而說明目前并不能解釋價(jià)格的成因，但是上述因素均對(duì)該效應(yīng)有一定的解釋作用。

(二)市場(chǎng)情緒及情緒變化的影響

如果說價(jià)格效應(yīng)的出現(xiàn)是因?yàn)槭袌?chǎng)的定價(jià)錯(cuò)誤，那么在市場(chǎng)情緒高或者低的時(shí)候，組合風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)R應(yīng)該會(huì)受到顯著影響，本文根據(jù)基本面價(jià)格P*進(jìn)行分組構(gòu)造了高-低組合，因?yàn)榍榫w指數(shù)SENT是依據(jù)許多宏觀變量構(gòu)造的，因而通過滯后項(xiàng)的方式構(gòu)造情緒變化指數(shù)△SENT來表示市場(chǎng)情緒的增強(qiáng)或減弱。表8分別展示了高、低和高-低組合風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與情緒以及情緒變化之間的關(guān)系，這個(gè)回歸結(jié)果均控制了市場(chǎng)因子、規(guī)模因子和價(jià)值因子。

表8基于情緒指數(shù)的高-低組合風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的FF三因子回歸結(jié)果

表8中的列(1)—列(3)表明，依據(jù)基本面價(jià)格進(jìn)行分組的組合風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與情緒指數(shù)之間在5%水平下呈正相關(guān)關(guān)系，也就是說，市場(chǎng)情緒越高，價(jià)格效應(yīng)越明顯。列(4)—列(6)表明，當(dāng)控制了情緒變化指數(shù)之后，依據(jù)基本面價(jià)格進(jìn)行分組的組合風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)與情緒變化指數(shù)之間在1%水平下呈正相關(guān)關(guān)系，即在情緒上升時(shí)，價(jià)格效應(yīng)明顯，而在情緒下降時(shí)，價(jià)格效應(yīng)減弱。列(7)—列(9)表明，在同時(shí)控制了情緒指數(shù)和情緒變化指數(shù)之后，高-低組合異常收益率存在顯著差異，即情緒以及情緒變化雖然對(duì)價(jià)格效應(yīng)有影響，但是并不能完全解釋價(jià)格效應(yīng)的成因。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文分別采用分市場(chǎng)檢驗(yàn)、分區(qū)間檢驗(yàn)和市值加權(quán)組合檢驗(yàn)三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性判斷。 無論是分市場(chǎng)檢驗(yàn)(將股票按照上市位置的不同分為滬市股票和深市股票)還是分區(qū)間檢驗(yàn)(劃分為2006年12月至2012年12月和2013年1月至2016年12月兩個(gè)區(qū)間)，結(jié)果都顯示，[注]結(jié)果未在正文列出，留存?zhèn)渌?。基本面價(jià)格與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)在1%水平下顯著正相關(guān)，在考慮股票的博彩性、換手率以及機(jī)構(gòu)投資者持股占比等因素后，基本面價(jià)格與個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)依然在1%水平下顯著，即它們對(duì)基本面價(jià)格效應(yīng)均有一定的解釋能力，這與之前得到的結(jié)論相同。在進(jìn)行市值加權(quán)組合檢驗(yàn)時(shí)，用市值加權(quán)個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)替代等權(quán)重個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。當(dāng)用FF三因子模型回歸時(shí)，常數(shù)項(xiàng)依然顯著為正，即存在FF三因子模型無法解釋的異常收益。當(dāng)用FF五因子模型檢驗(yàn)時(shí)，常數(shù)項(xiàng)也顯著為正，即無論用等權(quán)重個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)還是用加權(quán)個(gè)股風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，所構(gòu)造的高-低組合均存在FF三因子和FF五因子模型無法解釋的收益，從而再次驗(yàn)證基本面價(jià)格效應(yīng)的存在。

七、結(jié)論與建議

為更好地調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)，本文估計(jì)出基本面價(jià)格P*并且從行為金融學(xué)的視角對(duì)基本面價(jià)格效應(yīng)進(jìn)行了更為精確的檢驗(yàn)，結(jié)果顯示：已有的低價(jià)股高收益主要來源于風(fēng)險(xiǎn)，在引入規(guī)模因子后，這種影響變得模糊，而利用基本面價(jià)格P*則更準(zhǔn)確地驗(yàn)證了中國股市存在低價(jià)股低收益而非高收益現(xiàn)象。這種價(jià)格效應(yīng)會(huì)隨著持有期的增加而減弱，在持有期超過1年之后，基本面價(jià)格效應(yīng)消失。股票的博彩性、換手率、機(jī)構(gòu)投資者持股占比等因素均能對(duì)價(jià)格效應(yīng)有一定的解釋能力。市場(chǎng)情緒高以及市場(chǎng)情緒增強(qiáng)的時(shí)候，價(jià)格效應(yīng)會(huì)變大，但是市場(chǎng)情緒并不能完全解釋價(jià)格異象的成因。

本文的研究對(duì)于未來研究資產(chǎn)定價(jià)以及政策監(jiān)管有一定的參考意義。首先，本文為解決價(jià)格異象提供了新的思路，以該異象為基礎(chǔ)可以更加準(zhǔn)確地完善資本-資產(chǎn)定價(jià)模型。其次，本文指出股票的博彩性、換手率以及機(jī)構(gòu)投資者持股占比等因素均會(huì)對(duì)價(jià)格效應(yīng)產(chǎn)生影響，監(jiān)管層應(yīng)當(dāng)進(jìn)一步優(yōu)化市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，壯大機(jī)構(gòu)投資者，倡導(dǎo)更為理性的投資。最后，市場(chǎng)的情緒會(huì)進(jìn)一步加劇價(jià)格效應(yīng)，這也進(jìn)一步說明中國股票市場(chǎng)的“快牛慢熊”相對(duì)于成熟股票市場(chǎng)的“長(zhǎng)?！庇写M(jìn)一步完善。