費(fèi)曉暉　趙永亮

摘? ?要：通過研究A股市場(chǎng)回報(bào)的截面數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)左尾風(fēng)險(xiǎn)與下一階回報(bào)存在高度負(fù)相關(guān)。因此，通過Yigit Atilgan等人（2020）的左尾風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)量理論來解釋這一現(xiàn)象：落在回左尾風(fēng)險(xiǎn)高的股票預(yù)期回報(bào)低，原因在于投資者低估了左尾風(fēng)險(xiǎn)的持續(xù)度，進(jìn)而過高估值了那些近期大幅下跌的股票。通過研究不僅發(fā)現(xiàn)中國(guó)股票市場(chǎng)存在這種左尾動(dòng)量異象，同時(shí)還發(fā)現(xiàn)該異象無法用當(dāng)前占據(jù)主導(dǎo)地位的定價(jià)因子解釋，而行為金融學(xué)中投資者反應(yīng)不足的理論對(duì)該異象具有很強(qiáng)的解釋力。

關(guān)鍵詞：左尾風(fēng)險(xiǎn);動(dòng)量效應(yīng);反應(yīng)不足

中圖分類號(hào)：F832.51? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? 文章編號(hào)：1673-291X（2021）29-0105-03

引言

自從Sharpe（1964）、Lintner（1965）和Mossin（1966）提出資本資產(chǎn)定價(jià)（CAPM）理論后，學(xué)術(shù)界關(guān)于有效市場(chǎng)理論以及異象因子的爭(zhēng)論始終不斷。本文研究的左尾風(fēng)險(xiǎn)是金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域的核心概念，也是眾多異象之一。關(guān)于左尾風(fēng)險(xiǎn)著名的研究有，Markowitz（1959）通過半方差來研究回報(bào)風(fēng)險(xiǎn);①Arzac 等人（1977）和Bawa等人（1977）分別把下偏動(dòng)量作為風(fēng)險(xiǎn)因子引入到定價(jià)模型，對(duì)于該分支領(lǐng)域的實(shí)證研究提供了開創(chuàng)性的突破;隨后Kahneman和Tversky（1979）提出的前景理論則試圖從理論部分對(duì)于該異象做出解釋。投資者行為不單基于效用函數(shù)，其風(fēng)險(xiǎn)偏好會(huì)隨絕對(duì)收益（Absolute return）的狀況做出改變，其損失情況下的行為有悖有效市場(chǎng)假說的理性人假設(shè)，上面闡述的左尾現(xiàn)象便是其結(jié)果之一。

關(guān)于左尾風(fēng)險(xiǎn)的近期研究有，Ang，Chen和Xing （2006），Kelly和Jiang（2014），Bal等人（2014）和Van Oordt等人（2016）關(guān)注于左尾市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)（左尾beta）;Chabi-Yo等人（2017），Lee和Yang（2017）則通過極端事件來檢測(cè)個(gè)股在市場(chǎng)劇烈下跌后的反應(yīng);Yigit Atilgana等人（2020）提出在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）和預(yù)期損失（ES）作為代理變量來度量左尾風(fēng)險(xiǎn)的概率分布和程度的可行性。本文正是基于Yigit Atilgana等人的研究方法，通過在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）和預(yù)期損失（ES），結(jié)合Fama-French模型（1992）和Carhart動(dòng)量理論（1997）來研究左尾風(fēng)險(xiǎn)與股票未來回報(bào)的相關(guān)性。

當(dāng)前，大多數(shù)定價(jià)理論都是基于預(yù)期效用假說，以及認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)伴隨著預(yù)期回報(bào)，作為風(fēng)險(xiǎn)厭惡的投資者需要高預(yù)期回報(bào)來彌補(bǔ)其承受的風(fēng)險(xiǎn)。因?yàn)樽笪诧L(fēng)險(xiǎn)非顯性變量，很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)金融學(xué)術(shù)界用高階矩代表左尾風(fēng)險(xiǎn)。其最典型的即偏度，并認(rèn)為高左尾風(fēng)險(xiǎn)（負(fù)偏）的股票伴隨著低股價(jià)和隨后一段時(shí)間的高預(yù)期回報(bào)。本文使用在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）和預(yù)期損失（ES）來替代傳統(tǒng)的偏度，用在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）度量在一定概率情形下的資產(chǎn)價(jià)值損失。通過預(yù)期損失（ES）度量這種條件概率損失的預(yù)期程度，本文發(fā)現(xiàn)高左尾風(fēng)險(xiǎn)②的股票在未來一段時(shí)期具有較低的絕對(duì)回報(bào)，該發(fā)現(xiàn)和上述提及的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償理論相悖。在考慮了當(dāng)前最主流的幾個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子后（CAPM，F(xiàn)F3和Carhart4）的新多因子截面回歸后，相對(duì)回報(bào)較低。為解釋該異象，本文試圖從3個(gè)行為金融學(xué)關(guān)于低回報(bào)異象的最新理論來找到答案：（1）彩票效應(yīng)，即投資者對(duì)超高回報(bào)的偏好導(dǎo)致對(duì)近期價(jià)格大跌股票的供需失衡引起的錯(cuò)誤定價(jià);（2）betting-against-beta理論，高beta股票低回報(bào)的現(xiàn)象研究的一系列理論;（3）信息不對(duì)稱導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)低估。本研究發(fā)現(xiàn)，投資者對(duì)于左尾風(fēng)險(xiǎn)的低估，導(dǎo)致后續(xù)持續(xù)低回報(bào)的動(dòng)量效應(yīng)。換句話說，即投資者期待這些近期下跌的股票出現(xiàn)快速反轉(zhuǎn)效應(yīng)，因此會(huì)過早買入。本文通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，近期出現(xiàn)下跌幅度變大的股票存在更強(qiáng)的左尾風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，表明投資者對(duì)于這類股票出現(xiàn)反轉(zhuǎn)可能的過度自信，導(dǎo)致市場(chǎng)反應(yīng)不足。

一、數(shù)據(jù)和變量

（一）數(shù)據(jù)

本文選取2009—2020年間A股上市公司作為研究樣本。每月包含所有A股滬深兩市收盤價(jià)大于1元的股票樣本，剔除ST、PT樣本，剔除金融類公司樣本，剔除年交易天數(shù)小于200天的樣本，剔除異常交易數(shù)據(jù)的樣本。截面樣本從2009年1月的1 352個(gè)到2020年6月的2 768個(gè)，樣本總量為273 226個(gè)公司月度數(shù)據(jù)。股票的月度回報(bào)、流通市值和成交量數(shù)據(jù)均來自同花順，財(cái)務(wù)報(bào)表數(shù)據(jù)（規(guī)模、市凈率等）來自國(guó)泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為當(dāng)月大盤回報(bào)減去同期無風(fēng)險(xiǎn)收益率，無風(fēng)險(xiǎn)收益率選取同期流通的3個(gè)月期國(guó)債。因子檢驗(yàn)用到的個(gè)股Beta來自同花順，F(xiàn)ama-French規(guī)模和價(jià)值因子以及Carhart動(dòng)量因子來自作者之前相關(guān)研究計(jì)算的數(shù)據(jù)。

（二）變量

本文主要研究對(duì)象為左尾風(fēng)險(xiǎn)，通過參考Yigit Atilgana等人（2020）的研究方法，本文使用兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域常見的指標(biāo)代表左尾風(fēng)險(xiǎn)：在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）和預(yù)期損失（ES）。其中，在險(xiǎn)價(jià)值（VaR）測(cè)度一定置信區(qū)間內(nèi)損失價(jià)值，例如，回報(bào)在1個(gè)月內(nèi)99%置信度下的VaR即為該投資在一個(gè)月內(nèi)落在1%概率分布處的損失值（1%左尾），換句話說，1個(gè)月內(nèi)就是損失超過該值得概率小于1%。對(duì)于月度t樣本i的VaR，本文選取之前252個(gè)交易日的99%和95%置信度的VaR（第1%和第5%）作為VaRit1和VaRit5，因?yàn)榻^大多數(shù)情況下VaRit1和VaRit5為負(fù)，本文對(duì)原始值乘以-1，使得高（低）VaR代表高（低）左尾風(fēng)險(xiǎn)。

研究左尾風(fēng)險(xiǎn)對(duì)預(yù)期回報(bào)的影響的關(guān)鍵之一是必須隔離其他因子的影響。本文選取當(dāng)前占據(jù)主導(dǎo)影響的因子作為控制變量，包括Fama-French的規(guī)模和價(jià)值因子和Carhart動(dòng)量因子。本文選取樣本股票每月的市值和賬面市值比作為控制變量，其中賬面價(jià)值基于上一年度4月份的財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)，①Sizeit代表公司i在月度t的規(guī)模變量，Valueit代表公司i在月度t的價(jià)值變量。本文還參照Fama-French模型，計(jì)算了觀測(cè)期內(nèi)樣本市場(chǎng)的月度價(jià)值因子SMBt和價(jià)值因子HMLt。動(dòng)量因子Momit代表公司i在月度t的動(dòng)量變量，選取樣本觀測(cè)期前12月到前2月共11個(gè)月度的累積回報(bào)。