顧浩威

（中國(guó)人民大學(xué)商學(xué)院）

一、引言

動(dòng)量效應(yīng)，由Jegadeesh于1993年提出，是指股票的回報(bào)率有延續(xù)原本運(yùn)動(dòng)方向的趨向，即過去回報(bào)率高的股票在未來(lái)表現(xiàn)依然亮眼，其收益會(huì)仍然顯著高于過去表現(xiàn)低迷股票的收益，因此又被稱為“慣性效應(yīng)”；而反轉(zhuǎn)效應(yīng)則與動(dòng)量效應(yīng)恰好相反，指過去表現(xiàn)較差（/好）的股票在未來(lái)的一段時(shí)間反而能獲得顯著高（/低）的收益。

通過研究中國(guó)股市的動(dòng)量效應(yīng)及其與新聞報(bào)道之間的關(guān)系，能夠進(jìn)一步探究有效市場(chǎng)假說背后的異象，為行為金融學(xué)解釋視角提供一種新的證據(jù)；同時(shí)，為具備一定資金量和做空資格的機(jī)構(gòu)投資者，提供了一種新的投資方法。

二、理論分析及假設(shè)的提出

（一）中國(guó)A股市場(chǎng)的動(dòng)量效應(yīng)

Jegadeesh（1993）、 Conard（1998）、Rouwenhorst（1998）等國(guó)外學(xué)者，在對(duì)美國(guó)、歐洲這些國(guó)家的股票做檢驗(yàn)時(shí)，都發(fā)現(xiàn)了明顯的動(dòng)量效應(yīng)。而國(guó)內(nèi)研究學(xué)者，譬如高秋明、胡聰慧與燕翔（2014），也發(fā)現(xiàn)我國(guó)A股市場(chǎng)周度數(shù)據(jù)存在顯著的動(dòng)量效應(yīng)。但是動(dòng)量效應(yīng)所導(dǎo)致的價(jià)格上漲，會(huì)由于價(jià)格最終向基礎(chǔ)價(jià)值回歸的過程而下跌，因此，若選取的時(shí)間段不當(dāng)，反而會(huì)出現(xiàn)顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。對(duì)此，也有相關(guān)的國(guó)內(nèi)研究實(shí)證證明，徐信忠、鄭純毅（2006）發(fā)現(xiàn)我國(guó)A股市場(chǎng)雖然存在顯著動(dòng)量效應(yīng)，但期限明顯短于西方的發(fā)達(dá)國(guó)家，并且當(dāng)期限超過半年時(shí)會(huì)出現(xiàn)顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

對(duì)此，提出第一個(gè)假設(shè)：

H1：在選定合適時(shí)間段的情況下，中國(guó)A股市場(chǎng)存在顯著的動(dòng)量效應(yīng)，由于存在一個(gè)股價(jià)偏離后回歸基礎(chǔ)價(jià)值的過程，之后存在一定的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

（二）新聞報(bào)道與動(dòng)量效應(yīng)的關(guān)系

國(guó)外研究（Engelberg and Parsons 2011，Tetlock 2007）證實(shí)媒體的新聞報(bào)道會(huì)直接影響投資者收集、處理與理解信息的方式，也有學(xué)者（Hong and Stein 2007）通過實(shí)證得到媒體在股票市場(chǎng)投資者投資決策過程中扮演著“塑造”的重要角色的結(jié)論，這些結(jié)論表明媒體的相關(guān)新聞報(bào)道可能與動(dòng)量效應(yīng)之間存在一定的相關(guān)性。

對(duì)此提出本文的第二個(gè)假設(shè)：

H2：上市公司的相關(guān)新聞報(bào)道與動(dòng)量效應(yīng)呈正相關(guān)。

三、中國(guó)A股市場(chǎng)動(dòng)量效應(yīng)實(shí)證研究

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

鑒于深市與滬市的同漲同跌性（朱俊、莊新田2010），股票的流動(dòng)性（Alexander Hillert等 2014）以及樣本充足性考慮，本文以2017年1月6日發(fā)布的上證50指數(shù)成分股為標(biāo)準(zhǔn)，最終選定2008年第四季至2016年第三季的35家企業(yè)作為研究對(duì)象。

（二）研究方法

動(dòng)量效應(yīng)是違背有效市場(chǎng)假說的異象之一，要判斷中國(guó)A股市場(chǎng)是否存在動(dòng)量效應(yīng)，只需要通過動(dòng)量策略構(gòu)造贏家組合與輸家組合，再觀察是否存在顯著的超額收益即可。選取贏家組合與輸家組合的這段觀察時(shí)間，可將其稱之為形成期，組合形成后，持有的這段時(shí)間被稱為持有期，在持有期觀察是否能獲得顯著的超額收益。形成期又有重疊與不重疊之分，譬如將1—3月作為第一個(gè)形成期，若采用重疊的形成期，那么下一個(gè)形成期則是2—4月；若采用不重疊的形成期，則下一個(gè)形成期為4—6月。本文為了投資組合更能及時(shí)、連續(xù)地反映市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)，采取重疊的形成期。

本文采用Jegadeesh（1993）構(gòu)造動(dòng)量組合的方法，具體步驟如下：

1.確定形成期J和持有期K。J=1，K=2，時(shí)間單位為季度。

2.計(jì)算形成期個(gè)股的對(duì)數(shù)差分收益率。根據(jù)n只股票交易復(fù)權(quán)價(jià)的數(shù)據(jù)計(jì)算在形成期J的對(duì)數(shù)差分收益率：

其中，Pi,t為股票i在第t個(gè)季度的復(fù)權(quán)價(jià)，i=1，…，n。

3.計(jì)算市場(chǎng)對(duì)數(shù)差分收益率。根據(jù)上海證券綜合指數(shù)的季度數(shù)據(jù)計(jì)算市場(chǎng)收益率：

其中，Pm,t為上證綜指在第t個(gè)季度末的數(shù)值。

4.計(jì)算個(gè)股的超額收益率：

5.計(jì)算個(gè)股在形成期的平均累計(jì)超額收益率：

6.根據(jù)形成期J內(nèi)的對(duì)股票進(jìn)行排序，分成贏家組合(winner portfolio)和輸家組合(loser portfolio)。在排序后的股票中，排在總序列的前十分位股票構(gòu)成形成期J的贏家組合W，后十分位股票構(gòu)成形成期J的輸家組合L，在持有期K，計(jì)算僅持有贏家組合W，僅持有輸家組合L，以及購(gòu)買贏家組合W并賣出輸家組合L的無(wú)成本套利資產(chǎn)組合(W-L)的平均累計(jì)超額收益率，組合中的股票賦予相同的權(quán)重：

其中，h為贏家(輸家)組合股票數(shù)；在式(5)和式(6)中分別表示贏家組合和輸家組合在持有期K的組合內(nèi)股票的累計(jì)收益率；分別代表贏家組合、輸家組合和無(wú)成本套利組合在持有期K的平均累計(jì)超額收益率。

（三）研究結(jié)果

表1給出了構(gòu)造的輸家組合的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，第一行數(shù)據(jù)代表的是該組合取得的超額收益序列的t值，第二行數(shù)據(jù)為序列的均值，第三行數(shù)據(jù)為收益序列的標(biāo)準(zhǔn)差。由表1可知，輸家組合的P值為0.26，不能通過顯著性檢驗(yàn)，即構(gòu)造的輸家組合并不能獲取明顯的超額收益。

表1 輸家組合實(shí)證結(jié)果

表2給出了構(gòu)造的贏家組合的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，從表中可以看出，輸家組合的P值為0.38，不能通過顯著性檢驗(yàn)，即構(gòu)造的贏家組合并不能獲取明顯的超額收益。

表2 贏家組合實(shí)證結(jié)果

表3給出了構(gòu)造的動(dòng)量組合的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，從表中可以看出，動(dòng)量組合的P值為0.10，t值為-1.69，因此在90%的置信度上能通過顯著性檢驗(yàn)，構(gòu)造的動(dòng)量組合獲取了明顯的損失。

表3 動(dòng)量組合實(shí)證結(jié)果

圖1為從2008年第四季至2016年第三季，贏家組合、輸家組合與動(dòng)量組合的超額收益序列情況，結(jié)合上述不同組合的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)僅憑贏家組合或者輸家組合是不能取得顯著的超額收益的，而利用動(dòng)量策略得到的結(jié)果雖然是顯著的，但收益為負(fù)，因此說明以季度為單位，中國(guó)A股市場(chǎng)存在顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

本文通過反轉(zhuǎn)策略，在持有反轉(zhuǎn)組合的2015年的第四個(gè)季度能獲得最大的95.89%超額收益，且反轉(zhuǎn)組合中來(lái)自賣空贏家組合與買入輸家組合的收益來(lái)源基本相等，輸家組合收益為0.013，贏家組合收益為-0.014，沒有明顯傾向。輸家組合的標(biāo)準(zhǔn)差為0.064，贏家組合的標(biāo)準(zhǔn)差為0.087，說明即便兩處收益來(lái)源基本相等，但來(lái)自輸家組合的收益更加穩(wěn)定；且最終的動(dòng)量組合標(biāo)準(zhǔn)差為0.089和贏家組合的標(biāo)準(zhǔn)差0.087幾乎相等，但動(dòng)量組合的收益均值為-0.028，比贏家組合的收益均值-0.014更小，可以說明動(dòng)量組合收益比贏家組合收益更穩(wěn)定。

圖1 2008.9.30—2016.9.30不同投資組合累計(jì)收益

四、新聞報(bào)道與動(dòng)量效應(yīng)的關(guān)系研究

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

對(duì)35家企業(yè)的動(dòng)量效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果得知，目前中國(guó)A股市場(chǎng)存在反轉(zhuǎn)效應(yīng)，因此本部分在研究相關(guān)新聞報(bào)道與反轉(zhuǎn)效應(yīng)之間的關(guān)系時(shí)，選取的研究對(duì)象仍然是這35家企業(yè)，時(shí)間段為2008年9月30日至2016年9月30日，以季度為時(shí)間單位。筆者用百度新聞的高級(jí)搜索來(lái)計(jì)量相關(guān)上市公司的新聞報(bào)道數(shù)，即將高級(jí)搜索的設(shè)置定為僅在標(biāo)題中含有該上市公司名字的關(guān)鍵詞進(jìn)行搜索，結(jié)果頁(yè)面顯示的找到相關(guān)新聞篇數(shù)即該公司在這一時(shí)間段的相關(guān)新聞報(bào)道數(shù)。

圖2描述了從2008—2016年，連續(xù)32個(gè)季度至少含有一篇新聞報(bào)道的公司比例的時(shí)間序列，其中以季度為時(shí)間單位，和動(dòng)量策略的形成期相匹配。如圖2所示，近8年具有新聞報(bào)道的公司比例在94%～100%之間波動(dòng)，顯然十分穩(wěn)定。

圖2 近8年含有新聞報(bào)道的企業(yè)比例走勢(shì)圖

（二）研究方法

2008—2016年，35家企業(yè)的平均報(bào)道篇數(shù)為55 690篇，而中位數(shù)為646篇，總體來(lái)說，新聞報(bào)道數(shù)分布高度偏頗，因此將每個(gè)季度公司的新聞報(bào)道數(shù)定義為ln(1+number of articles)，作為被解釋變量，通過逐步線性回歸的方法來(lái)引入控制變量。

純粹的通過相關(guān)新聞報(bào)道數(shù)對(duì)企業(yè)進(jìn)行區(qū)分，可能會(huì)受到公司規(guī)模等因素的影響。比如媒體往往對(duì)大公司的關(guān)注度比較高，往往有較多的新聞報(bào)道數(shù)，而有些小公司時(shí)常報(bào)道較少，即便在某些時(shí)間段新聞報(bào)道明顯增多，卻仍然少于大公司的新聞報(bào)道數(shù)。在這種情況下，純粹的通過相關(guān)新聞報(bào)道數(shù)對(duì)企業(yè)進(jìn)行區(qū)分就并不能完全反映投資者對(duì)不同企業(yè)所獲取的信息量，因此有必要通過引入公司規(guī)模（size）這一控制變量，獲取回歸后的殘差來(lái)反映公司真正的相關(guān)新聞報(bào)道數(shù)，在衡量公司規(guī)模這一方面選取了公司市值這一更具有時(shí)效性的參數(shù)反映。表4給出了以新聞報(bào)道為被解釋變量，引入公司規(guī)模這一控制變量的結(jié)果，從表中可以看出公司規(guī)模（size）的系數(shù)為1.18，與新聞報(bào)道數(shù)呈正相關(guān)，t值為32.4，能夠通過顯著性檢驗(yàn)。

表4 公司規(guī)模作為解釋變量的實(shí)證結(jié)果

研究（Alexander Hillert 2014）表明，公司股票的相關(guān)分析師報(bào)道與新聞報(bào)道之間存在替代關(guān)系，因此有必要在控制變量中引入分析師報(bào)道（analyst）的因素。表5給出了以新聞報(bào)道為被解釋變量，引入分析師覆蓋率（analyst）這一控制變量的結(jié)果，從表中可以看出分析師覆蓋率（analyst）的t值為9.29，能夠通過顯著性檢驗(yàn)。

表5 分析師報(bào)道作為解釋變量的實(shí)證結(jié)果

因?yàn)樯鲜鰞蓚€(gè)參數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，同時(shí)將其引入模型（8）：

回歸的結(jié)果如表6所示，公司規(guī)模（size）參數(shù)顯著，系數(shù)為正，符合公司規(guī)模越大，越吸引媒體注意的理論；分析師覆蓋率（analyst）參數(shù)的系數(shù)為負(fù)，符合新聞報(bào)道數(shù)與分析師報(bào)道數(shù)成替代關(guān)系的理論，但是不能通過顯著性檢驗(yàn)，可能存在遺漏重要解釋變量的情況，因此需要進(jìn)一步增添新的解釋變量視情況而定。

表6 含2個(gè)解釋變量的實(shí)證結(jié)果

考慮增加的第一個(gè)解釋變量是賬面市值比（B/M）。因?yàn)樵跈M截面數(shù)據(jù)中，一些關(guān)于基本面的變量要經(jīng)過價(jià)格的比例換算，其中最重要的一個(gè)變量就是賬面價(jià)值與市值比（B/M），具有預(yù)測(cè)未來(lái)收益的能力，構(gòu)成了難以用傳統(tǒng)模型解釋的異象。Fama和French在1992年將1963-1990年在NYSE、AMEX以及NASDAQ中交易的股票根據(jù)賬面價(jià)值與市值比分10組，并計(jì)算每組下一年的平均收益。結(jié)果是，最高比值組的每月平均收益比最低比值組的每月平均收益高1.53%。由此可見，將B/M引入模型作為控制變量有可能進(jìn)一步增加模型的解釋力度。

考慮增加的第二個(gè)解釋變量即換手率（turnover）。2005年NYSE的成交量是14.1萬(wàn)億美元，NASDAQ成交量為10.1萬(wàn)億美元，東京交易所成交量為4.5萬(wàn)億美元。近年來(lái)，NYSE每年的換手率平均為100%，其中2005年為102%。歷史上多次的股價(jià)泡沫都伴隨有巨大的成交量，比如1720年的南海公司泡沫，今年的網(wǎng)絡(luò)泡沫等。此外，經(jīng)典的技術(shù)分析中量?jī)r(jià)分析也占據(jù)了十分重要的位置，在現(xiàn)實(shí)市場(chǎng)中，很多投資者會(huì)依據(jù)量?jī)r(jià)關(guān)系對(duì)未來(lái)的走勢(shì)作出預(yù)測(cè)并指導(dǎo)自身的投資。而市場(chǎng)價(jià)格及成交量也一再重演歷史，說明投資者在使用圖表分析，并且據(jù)此得出的判斷是準(zhǔn)確的。上述事實(shí)都證明，成交量與價(jià)格之間存在某種互動(dòng)關(guān)系，因此引入換手率（即成交量/流通總股數(shù)×100%）作為第二個(gè)控制變量。

綜上所述，得到如下回歸模型（9）：

回歸結(jié)果如表7所示，模型（9）各參數(shù)均顯著，修正后的R方為51%也優(yōu)于模型（8）的48%，因此本文采用模型（9）得到的殘差來(lái)衡量上市公司的相關(guān)新聞報(bào)道數(shù)。

表7 含4個(gè)解釋變量的實(shí)證結(jié)果

運(yùn)用模型（9）對(duì)2008年第四季至2016年第三季中的各個(gè)季度進(jìn)行回歸，將每個(gè)季度得到的殘差序列從大到小對(duì)這35家企業(yè)進(jìn)行排序，分成5個(gè)層次，每個(gè)層次7家公司。第一層次簡(jiǎn)稱為1st，即每個(gè)季度新聞報(bào)道最多的7家企業(yè)，其他層次以此類推。每個(gè)層次的7家公司中，收益在前2名的稱為Winner，中間3名稱為Mid，最后2名則稱為L(zhǎng)oser。最后只需觀察分類后的組合收益顯著性即可。

（三）研究結(jié)果

表8所示是在形成期為1個(gè)季度，持有期為2個(gè)季度情形下的結(jié)果。其中Residual media coverage portfolio 指根據(jù)新聞報(bào)道數(shù)殘差排序劃分的投資組合；winner return指贏家組合的收益，loser return指輸家組合的收益，Mid return則指歷史收益介于贏家組合與輸家組合之間的組合的收益；Mom return指每個(gè)層次中，通過構(gòu)造動(dòng)量組合（買入贏家組合，賣空輸家組合）所獲得的收益；Return 1-5指的是買入新聞報(bào)道數(shù)最多層次中的Winner（/Mid/Loser），賣空新聞報(bào)道數(shù)最少層次中的Winner（/Mid/Loser）所獲得的收益；Mom t-stat指動(dòng)量組合的t值；t-stat 1-5指 Return 1-5組合的t值。由表8中結(jié)果可知，構(gòu)造的組合所獲得的收益幾乎全部不能通過顯著性檢驗(yàn)，只有層次2中的動(dòng)量組合能夠獲得顯著收益。

同樣，在形成期為1個(gè)季度，持有期為1個(gè)季度的情形下，得到了和表8類似的結(jié)論。

如圖3所示，實(shí)線代表對(duì)新聞報(bào)道數(shù)最多的企業(yè)運(yùn)用動(dòng)量組合所獲取的收益，虛線代表對(duì)新聞報(bào)道數(shù)最少的企業(yè)運(yùn)用動(dòng)量組合所獲取的收益，構(gòu)造動(dòng)量組合時(shí)選取的形成期為1個(gè)季度，持有期為2個(gè)季度。由表8可知即便通過新聞區(qū)分后運(yùn)用的動(dòng)量組合并不能獲取顯著的收益，但在前2年，對(duì)新聞報(bào)道數(shù)較多的公司運(yùn)用動(dòng)量策略仍然比低新聞曝光率的公司能獲取更多的收益，即一定時(shí)間內(nèi)新聞報(bào)道越多，動(dòng)量效應(yīng)越大。

綜上所述，以季度為時(shí)間單位，通過新聞報(bào)道數(shù)對(duì)上市公司進(jìn)行區(qū)分，再構(gòu)造動(dòng)量組合并不能獲取超額收益，即相關(guān)上市公司的新聞報(bào)道數(shù)與反轉(zhuǎn)效應(yīng)之間沒有關(guān)系。但值得注意的是，在前2年對(duì)新聞報(bào)道數(shù)最多的公司運(yùn)用動(dòng)量策略獲取的收益一直大于新聞報(bào)道數(shù)最少的公司，因此上述收益不顯著的原因可能在于時(shí)間單位選取過大，即季度的新聞已經(jīng)失去時(shí)效性，對(duì)于投資者決策影響甚小，此時(shí)用季度的新聞報(bào)道數(shù)并不能正確的反映投資者實(shí)際所獲取的信息大小，需要將時(shí)間單位進(jìn)一步細(xì)化，來(lái)衡量新聞報(bào)道與動(dòng)量效應(yīng)之間的關(guān)系。

表8 “多余”新聞報(bào)道數(shù)與動(dòng)量效應(yīng)關(guān)系實(shí)證結(jié)果（J=1 K=2）

圖3 高新聞報(bào)道數(shù)與低新聞報(bào)道數(shù)公司的動(dòng)量組合收益走勢(shì)（季度）

因?yàn)樯鲜泄镜馁~面資產(chǎn)與分析師覆蓋率只有季度及以上的數(shù)據(jù)，因此接下來(lái)以周為時(shí)間單位，通過原始的公司新聞報(bào)道數(shù)來(lái)區(qū)分股票為不同的層次，再分別構(gòu)造動(dòng)量組合，觀察是否能獲得顯著的收益。若將形成期選取為1周，持有期也選取為1周，結(jié)果如圖4所示，由圖可見高新聞報(bào)道數(shù)公司的動(dòng)量組合累計(jì)收益一直大于低新聞報(bào)道數(shù)公司的動(dòng)量組合收益，且有緩慢上升的趨勢(shì)。

為了進(jìn)一步探討時(shí)間以周為單位，新聞報(bào)道數(shù)與動(dòng)量效應(yīng)之間的關(guān)系，我們做了不同形成期與持有期組合下動(dòng)量收益的顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果如表9所示，相關(guān)新聞報(bào)道數(shù)較多的公司動(dòng)量收益都比相關(guān)新聞報(bào)道數(shù)較少的公司更顯著，且高新聞報(bào)道數(shù)動(dòng)量組合的收益均顯著且大于0，而低新聞報(bào)道數(shù)組合的t值只有（4，1）組合顯著，從而說明：上市公司的相關(guān)新聞報(bào)道數(shù)越多，動(dòng)量效應(yīng)越明顯。

五、結(jié)論與展望

本文基于上證50指數(shù)成分股選取標(biāo)準(zhǔn)，選取35家企業(yè)為研究對(duì)象，時(shí)間跨度從2008年9月30日至2016年9月30日，探索上市公司相關(guān)新聞報(bào)道與股價(jià)動(dòng)量效應(yīng)的關(guān)系。其中對(duì)新聞報(bào)道數(shù)的衡量分別用四因素對(duì)數(shù)線性回歸模型的殘差和原始新聞報(bào)道進(jìn)行衡量，得到主要結(jié)論如下：

采用Jegadeesh和Titman（1993）構(gòu)造動(dòng)量組合的標(biāo)準(zhǔn)方法，時(shí)間以周或月（即4周）為單位，中國(guó)上市公司的相關(guān)新聞報(bào)道與動(dòng)量效應(yīng)之間正相關(guān)，即上市公司的相關(guān)新聞報(bào)道越多，動(dòng)量效應(yīng)越顯著；但時(shí)間以季度為單位時(shí)，中國(guó)A股市場(chǎng)在中長(zhǎng)期（6個(gè)月）存在顯著的反轉(zhuǎn)效應(yīng)，此時(shí)中國(guó)上市公司的相關(guān)新聞報(bào)道與反轉(zhuǎn)效應(yīng)之間沒有相關(guān)性?？赡艿脑蚴羌径鹊男侣勈r(shí)效性，已不能反映投資者獲取信息的大小，投資者對(duì)其關(guān)注度不高，從而致使新聞對(duì)投資者的決策影響甚小。因此，假設(shè)1，2成立。

本文選取樣本的標(biāo)準(zhǔn)是基于上證50指數(shù)的編制標(biāo)準(zhǔn)，沒有包含上證50指數(shù)以外特征的股票，樣本區(qū)間較狹隘，因此在未來(lái)主要有兩個(gè)改進(jìn)工作：

表9 原始新聞報(bào)道數(shù)與動(dòng)量效應(yīng)關(guān)系實(shí)證結(jié)果

圖4 高新聞報(bào)道數(shù)與低新聞報(bào)道數(shù)公司的動(dòng)量組合收益走勢(shì)（周度）

（一）做中國(guó)深市或者滬市全樣本的動(dòng)量效應(yīng)檢驗(yàn)，及與新聞報(bào)道之間的相關(guān)性檢驗(yàn)，避免本文可能出現(xiàn)的樣本數(shù)過少導(dǎo)致的結(jié)果偏差。

（二）在全樣本的基礎(chǔ)上，向模型中引入是否屬于股指成分股這一虛擬變量，來(lái)區(qū)分股指里的成分股和“普通”的股票。