王鹿鳴

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

一、引 言

現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期（CCC），也稱現(xiàn)金周期、現(xiàn)金循環(huán)周期，指從公司付出現(xiàn)金購買原材料到賣出產(chǎn)品收到現(xiàn)金之間的時(shí)間跨度，其表示一個(gè)公司的現(xiàn)金在其經(jīng)營活動(dòng)中占用的天數(shù)。大多數(shù)情況下，原材料采購和商品銷售都是賒賬形式的，這種商業(yè)慣例使得存貨和應(yīng)收賬款產(chǎn)生了一個(gè)占用資金的時(shí)間。無論從融資成本還是機(jī)會(huì)成本的角度，這一時(shí)間都會(huì)造成相當(dāng)大的財(cái)務(wù)負(fù)擔(dān)，所以公司會(huì)盡可能縮短現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期，以提高資金周轉(zhuǎn)率，避免這種成本負(fù)擔(dān)?，F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期最早在1980年由Richard和Laughlin提出，用作公司流動(dòng)性分析中的一個(gè)動(dòng)態(tài)指標(biāo)。正如Cagle等所指出，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期是一種包含時(shí)間的度量指標(biāo)，它彌補(bǔ)了使用靜態(tài)流動(dòng)性度量，諸如流動(dòng)比率的許多缺點(diǎn)。因此，分析師和投資者認(rèn)為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期用于財(cái)務(wù)分析是更為有效的，它已經(jīng)成為近年來越來越重要的財(cái)務(wù)指標(biāo)。理論上，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期越小，顯示公司的資金周轉(zhuǎn)率越高，意味著公司的管理效率越高、盈利能力越強(qiáng)，因而其股票定價(jià)應(yīng)該越高。

研究現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對(duì)資產(chǎn)定價(jià)影響的文獻(xiàn)較少。對(duì)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的關(guān)注主要集中在該指標(biāo)對(duì)公司盈利能力的影響。Shin和Soenen使用1975—1994年的58 985個(gè)公司樣本，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的長度與公司盈利能力之間存在很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系，Raddatz、Tong和Wei認(rèn)為擁有較高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的公司必須等待更長的時(shí)間才能從銷售中獲得現(xiàn)金，因此將現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期作為衡量營運(yùn)資金依賴外部融資水平的一個(gè)指標(biāo)。He和Xiong認(rèn)為高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的公司容易出現(xiàn)資金流動(dòng)性下降的問題，在債務(wù)到期時(shí)，更有可能承受展期風(fēng)險(xiǎn)并遭受重大損失，因而投資者對(duì)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期非常敏感。國內(nèi)對(duì)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的研究也大多集中在這一方面，汪平和閆甜以1995—2004年滬深兩市所有A股上市公司作為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與公司的資產(chǎn)報(bào)酬率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。袁衛(wèi)秋、唐媚媚分別考察了制造業(yè)上市公司和機(jī)械設(shè)備行業(yè)上市公司，發(fā)現(xiàn)面臨融資約束的上市公司，其營運(yùn)資本管理效率指標(biāo)即現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期，與盈利能力之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，可以通過縮短現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期為公司釋放更多的流動(dòng)性，改善公司的盈利能力。也有研究認(rèn)為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期并非越低越好，帥亮針對(duì)新三板上市公司的研究發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期存在一個(gè)最優(yōu)水平使得公司盈利能力最大化，即現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與公司盈利能力之間存在“倒U型”關(guān)系。

一些研究調(diào)查了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的組成部分，如存貨、存貨周轉(zhuǎn)期如何影響資產(chǎn)定價(jià)。Belo 和Lin將存貨作為生產(chǎn)要素進(jìn)行建模，認(rèn)為存貨增長與其股票預(yù)期收益呈反比。在實(shí)證方面，Thomas和Zhang、Belo和Lin證實(shí)了庫存增加會(huì)對(duì)收益產(chǎn)生負(fù)面影響。另一些研究主要關(guān)注的是指標(biāo)的估值效應(yīng)。Alan等研究了庫存周轉(zhuǎn)期如何預(yù)測未來的股票收益，發(fā)現(xiàn)存貨周轉(zhuǎn)期與未來股票收益之間存在非單調(diào)關(guān)系。Wang研究了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的資產(chǎn)定價(jià)含義，在美國股市通過構(gòu)建買入低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的公司股票，做空高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司股票的零投資組合，可以獲得每年5%—7%的超額收益，并且驗(yàn)證了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象與其他異象的不同。Lin 和Lin基于自下而上的1976—2018年公司層面現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期構(gòu)建了市場總現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期指標(biāo)，對(duì)美國股票市場收益的可預(yù)測性進(jìn)行實(shí)證評(píng)估，發(fā)現(xiàn)總現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期是一個(gè)強(qiáng)有力的正向預(yù)測因子。

國內(nèi)對(duì)于現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的研究主要集中在財(cái)務(wù)分析和公司治理方面，對(duì)于中國股票市場是否存在現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象沒有涉及。相較于美國等發(fā)達(dá)的資本市場，中國A股市場作為一個(gè)新興市場，在制度、交易方式等多個(gè)方面皆有著顯著的差別，Liu等也指出中國A股市場特有的IPO監(jiān)管造成了殼價(jià)值問題，使得很多美國市場中有效的定價(jià)因子在國內(nèi)市場并不能取得理想的結(jié)果。鑒于此，本文擬考察現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期在中國A股市場中對(duì)資產(chǎn)定價(jià)的影響。

本文的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：第一，本文首次嘗試檢驗(yàn)中國A股市場中是否存在現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象，結(jié)果發(fā)現(xiàn)中國A股市場中存在現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象，但與美國股票市場的情形相反，中國A股市場中公司現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與其股票收益率之間呈正向關(guān)系。第二，本文首次嘗試從風(fēng)險(xiǎn)因素定價(jià)和行為金融兩個(gè)視角給出中國A股市場中現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的成因解釋。另外，本文考慮加入了反轉(zhuǎn)因子驗(yàn)證錯(cuò)誤定價(jià)解釋模型的結(jié)果。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期指標(biāo)的度量及其簡單分析

現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期由三個(gè)部分組成：存貨周轉(zhuǎn)期、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期和應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期。下式是現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的一個(gè)被普遍接受的公式：

但是每個(gè)組成部分并沒有標(biāo)準(zhǔn)化的計(jì)算方法，有的研究者使用期初和期末的均值進(jìn)行估計(jì)，也有研究者使用期末值進(jìn)行估計(jì)；估算的會(huì)計(jì)數(shù)據(jù)通常出現(xiàn)在公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)表中，研究人員和從業(yè)人員會(huì)使用360天或365天的參數(shù)進(jìn)行折算。由于不同方法估算的差值較大，同一公司在同一時(shí)期的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期使用不同的方法計(jì)算可能有明顯差異。因此，本文使用統(tǒng)一的公式和參數(shù)進(jìn)行計(jì)算，即：

本文將依次計(jì)算樣本總體、行業(yè)和公司的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期。

⒈ 現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的變動(dòng)趨勢

圖1 為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期及其組成部分：存貨周轉(zhuǎn)期、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期和應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期的時(shí)間序列均值，單位為天，由于計(jì)算所用的數(shù)據(jù)是財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，對(duì)應(yīng)的樣本期間為2008—2017 年。變量均在1%水平上進(jìn)行縮尾處理，但未對(duì)行業(yè)調(diào)整，橫軸為年份?？梢园l(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的變動(dòng)趨勢幾乎完全是由存貨周轉(zhuǎn)期相似的趨勢所驅(qū)動(dòng)的。存貨周轉(zhuǎn)期并沒有較為明顯的變動(dòng)，這與運(yùn)營管理方面的文獻(xiàn)結(jié)論一致。根據(jù) Rajagopalan 和 Malhotra的研究，由于現(xiàn)代存貨管理工具的發(fā)明和使用，如電子數(shù)據(jù)交換在20世紀(jì)80年代初被大量投入使用，一方面，存貨周轉(zhuǎn)期在20世紀(jì)80年代初到21世紀(jì)初存在明顯的下降趨勢，而在21世紀(jì)初后存貨周轉(zhuǎn)期的下降趨勢消失，變動(dòng)也不大，本文的樣本起始于2008年，所以變動(dòng)并不大。另一方面，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期和應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期共同變動(dòng)，其中的原因是公司的應(yīng)收賬款必須是其他公司的應(yīng)付賬款。

圖1 2008—2017年現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期及各部分變化趨勢

⒉ 現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的行業(yè)差異

根據(jù)證監(jiān)會(huì)分類分別計(jì)算各個(gè)行業(yè)的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期及相關(guān)指標(biāo)。由于樣本期內(nèi)證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類出現(xiàn)變更，因而分別使用2001版證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類和2012版證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類分別統(tǒng)計(jì)了2008—2011年和2012—2017年的樣本。本文計(jì)算了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期中位數(shù)的時(shí)間序列均值代表各個(gè)行業(yè)的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期，用以比較行業(yè)間的差異；再計(jì)算了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的第一個(gè)四分位數(shù)和第三個(gè)四分位數(shù)，用以比較行業(yè)內(nèi)存在的差異；最后計(jì)算存貨周轉(zhuǎn)期的中位數(shù)、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)期的中位數(shù)以及應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)期的中位數(shù)，用以檢驗(yàn)前文的一些結(jié)論。

結(jié)果表明，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期在行業(yè)間和行業(yè)內(nèi)部都存在顯著差異。在住宿和餐飲業(yè)中，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期為-17天，而在2012—2017年的房地產(chǎn)業(yè)，有近三年半（1 301天）。現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的三個(gè)組成部分在不同的行業(yè)之間也存在很大的不同，其中存貨周轉(zhuǎn)期對(duì)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的影響最大，驗(yàn)證了圖1的結(jié)果?，F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的第一個(gè)四分位數(shù)和第三個(gè)四分位數(shù)差異在教育業(yè)差距最小，為54天，而在房地產(chǎn)業(yè)差距最大，為1 164天，Ramey認(rèn)為，行業(yè)間現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期長度的差異主要是技術(shù)引起的，所以在接下來的分析中，本文根據(jù)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的中位數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差來調(diào)整公司的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期——每年通過公司現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期減去對(duì)應(yīng)行業(yè)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期中值再除以行業(yè)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期標(biāo)準(zhǔn)差來調(diào)整公司的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期。后文中也將行業(yè)調(diào)整后的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期稱為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期。

（二）控制變量選擇與度量

為了檢驗(yàn)市場上的異象如規(guī)模異象、價(jià)值異象等能否解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象，本文選擇了相對(duì)應(yīng)的指標(biāo)作為控制變量，具體構(gòu)造方法如下：

市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文用過去24個(gè)月的股票月收益率計(jì)算得出的該股票值。

公司規(guī)模，代表規(guī)模異象。本文取公司在t-1月末的總市值的對(duì)數(shù)。

賬面市值比，代表價(jià)值異象，本文表示為。本文取公司的資產(chǎn)總計(jì)除以總市值后的對(duì)數(shù)。

非流動(dòng)性指標(biāo)，代表流動(dòng)性異象。本文表示為。參考Amihud的非流動(dòng)性測度，本文用t-1月的股票日漲跌幅絕對(duì)值與日交易股數(shù)之比的平均值，該指標(biāo)越大，股票流動(dòng)性越差。股票i在第t日的非流動(dòng)性指標(biāo)，如式（3）所示：

資產(chǎn)增長率，代表資產(chǎn)增長異象。資產(chǎn)增長率是連續(xù)兩個(gè)財(cái)年之間總資產(chǎn)增長的百分比。

盈利能力指標(biāo)（。基于現(xiàn)金的營運(yùn)盈利能力指標(biāo)，本文表示為。Ball等的研究表明，在解釋股票收益的橫截面時(shí)，的表現(xiàn)優(yōu)于其他盈利能力指標(biāo)。公式參考了Du等計(jì)算中國公司的計(jì)算方法：

應(yīng)計(jì)項(xiàng)目，代表應(yīng)計(jì)異象。參考國泰安數(shù)據(jù)庫的方法，公式為：

（三）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文基于中國市場作為研究對(duì)象，選取了在深滬兩市的全部A股上市公司，研究期間為2009年5月至2019年4月。本文研究的是現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的資產(chǎn)定價(jià)能力，故本文的被解釋變量為股票月收益率。本文的解釋變量為現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期等指標(biāo)。

本文使用的股票數(shù)據(jù)，包括月個(gè)股回報(bào)率，月個(gè)股總市值，月無風(fēng)險(xiǎn)收益率以及部分財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫；財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中的存貨、應(yīng)收賬款凈額、應(yīng)付賬款、營業(yè)成本、營業(yè)收入等來源于WIND數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫。其中，對(duì)不滿足條件的數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除。剔除流通市值在每一期樣本底部30%的股票，避免股票價(jià)值受到殼價(jià)值的污染，這里參考了Liu等對(duì)中國股票市場異象研究的方法；剔除所有金融行業(yè)的股票；選擇剔除上市一年內(nèi)的股票，考慮到IPO效應(yīng)，公司上市后經(jīng)營業(yè)績相對(duì)于IPO之前會(huì)出現(xiàn)顯著下滑的趨勢，也可能出現(xiàn)會(huì)計(jì)操縱等情況；剔除賬面市值比為負(fù)的股票；剔除ST狀態(tài)的股票；剔除月度市場交易數(shù)據(jù)丟失，年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)中市值丟失和現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期丟失的股票。

本文參考Fama和French的方法，選擇跨四個(gè)月將年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與股票月度數(shù)據(jù)相匹配，例如2008年度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與2009年5月—2010年4月的股票收益數(shù)據(jù)相匹配。

本文對(duì)股票收益的分析始于2009年5月，使用2008年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)束于2019年4月，使用2017年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，樣本涵蓋120個(gè)月。為避免極端值的影響，將包括現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期、總資產(chǎn)、盈利能力指標(biāo)、應(yīng)計(jì)項(xiàng)目等財(cái)務(wù)指標(biāo)逐月在1%的水平上進(jìn)行縮尾處理。

（四）研究方法

⒈ 組合價(jià)差法

組合價(jià)差法是實(shí)證資產(chǎn)定價(jià)中被廣泛使用的一種統(tǒng)計(jì)方法，被應(yīng)用于檢驗(yàn)一個(gè)或多個(gè)變量對(duì)股票未來收益的預(yù)測能力。方法是根據(jù)變量的不同水平將股票進(jìn)行分組，以形成不同的股票組合，然后檢驗(yàn)股票組合的收益情況。組合價(jià)差法的優(yōu)點(diǎn)在于它是一種非參數(shù)技術(shù)分析的方法，這意味著本文不需要對(duì)待檢驗(yàn)的變量在橫截面關(guān)系上提出假設(shè)。

本文采用基于單變量的資產(chǎn)組合分析法，首先計(jì)算周期性斷點(diǎn)，即在每個(gè)月計(jì)算將樣本進(jìn)行分組的斷點(diǎn)值，然后使用這些斷點(diǎn)值對(duì)樣本分組計(jì)算平均收益率。本文使用現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期升序?qū)颖痉譃槭M，計(jì)算每個(gè)月十個(gè)投資組合的收益率均值，本文將分為等權(quán)重均值和市值加權(quán)均值兩組計(jì)算，平均值的計(jì)算方法如下：

其中，是收益率，是權(quán)重，等權(quán)重時(shí)。通過檢驗(yàn)收益率平均值的單調(diào)性，若出現(xiàn)單調(diào)或接近單調(diào)的模式，就是一個(gè)表明組合差異的結(jié)果可信的有力證據(jù)。另外，本文還計(jì)算了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期最高的一組與現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期）最低的一組的收益率平均值的差值。通過T檢驗(yàn)來確認(rèn)組合差異在時(shí)間序列上的均值是否在統(tǒng)計(jì)意義上顯著不為0。

⒉ Fama-MacBeth回歸

本文以常用的方式進(jìn)行了Fama-MacBeth 回歸。開始于2009 年5 月到2019 年4 月結(jié)束的每個(gè)月，在橫截面上使用每個(gè)公司的股票收益對(duì)當(dāng)月現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期進(jìn)行回歸，再依次加入了其他控制變量進(jìn)行回歸，在時(shí)間序列上得到各個(gè)指標(biāo)的平均系數(shù)以及t統(tǒng)計(jì)值，以此觀察控制了市場其他異象或資產(chǎn)定價(jià)指標(biāo)后，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象是否依然存在，也可以說明現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象能否被其他異象解釋。具體的回歸方程如下：

其中，式（7）r為i 公司在t 月的股票收益率，CCC為當(dāng)月該公司的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期；式（8）Beta為市場風(fēng)險(xiǎn)，Size為公司規(guī)模，BM為賬面市值比；式 （9）ILLIQ為非流動(dòng)性測度；式（10）Assetgrowth資產(chǎn)增長率，CBOP為盈利能力指標(biāo)，Accruals為應(yīng)計(jì)項(xiàng)目。

三、實(shí)證分析

（一）變量描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析

表1 是主要變量以及Fama-French 三因子模型、五因子模型中的各個(gè)因子的描述性統(tǒng)計(jì)。其中，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源為上市公司的年度財(cái)務(wù)報(bào)表，本文使用2008—2017年的年度報(bào)表，逐年將現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期、資產(chǎn)增長率、盈利能力指標(biāo)、應(yīng)計(jì)項(xiàng)目以1%的水平進(jìn)行縮尾處理，以減輕異常值的影響；現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期是經(jīng)過行業(yè)中值和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整后的結(jié)果；公司規(guī)模和賬面市值比是取其自然對(duì)數(shù)的數(shù)值，得到各統(tǒng)計(jì)量的時(shí)間序列后再求得時(shí)間序列均值；是市場因子、是規(guī)模因子、是價(jià)值因子、是盈利因子、是投資因子，因子后的數(shù)字代表對(duì)應(yīng)的三因子模型或五因子模型。經(jīng)過行業(yè)調(diào)整后，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的平均值為0.321，標(biāo)準(zhǔn)差為0.695。非流動(dòng)性測度的樣本內(nèi)差異最大，其計(jì)算公式中，分子為累計(jì)日漲跌幅的絕對(duì)值，所以最小值為0是合理的。

表1 整體樣本描述性統(tǒng)計(jì)

表2 是經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與其他變量的spearman 相關(guān)系數(shù)及sig 值，其中，sig 值＜0.001 時(shí) sig 值計(jì)為 0.000?，F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與相關(guān)性系數(shù)為-0.225，sig 值為0.000，結(jié)果在1%水平上顯著，系數(shù)為負(fù)表示現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期增加時(shí)，趨向于減少；現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期也與應(yīng)計(jì)項(xiàng)目呈正相關(guān)，上述結(jié)果都與前人的研究一致，表明了高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司經(jīng)營盈利能力應(yīng)當(dāng)?shù)陀诘同F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司。現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與其他變量的相關(guān)系數(shù)均小于0.10，這些指標(biāo)與現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的關(guān)系都比較弱。

表2 變量之間的相關(guān)性

（二）組合價(jià)差法實(shí)證結(jié)果

本文按組合價(jià)差法進(jìn)行了十分位的時(shí)間序列計(jì)算。從2009年5月開始到2019年4月結(jié)束的每個(gè)月月初，本文根據(jù)行業(yè)調(diào)整的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期將股票分成十組，然后計(jì)算下個(gè)月每個(gè)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位投資組合的超過無風(fēng)險(xiǎn)收益率的超額收益，再使用這些時(shí)間序列收益來計(jì)算整個(gè)樣本周期內(nèi)每十分位組的平均超額收益率，其中包括了等權(quán)重投資組合EW和價(jià)值加權(quán)的投資組合VW。

本文還計(jì)算了兩個(gè)極端的十分位投資組合，即第10組高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司股票形成的投資組合以及第1組低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司股票形成的投資組合的收益差。為了檢驗(yàn)在控制風(fēng)險(xiǎn)因素后，組合的收益差是否還能持續(xù)，以高—低組的收益率差為被解釋變量，帶入Fama-French三因子和五因子定價(jià)模型中，分別回歸得到系數(shù)和常數(shù)項(xiàng)，以及對(duì)應(yīng)的t值。常數(shù)項(xiàng)阿爾法被解釋為組合的平均異常收益，該收益不是由于對(duì)選定因子模型中的因子具有敏感性引起的。為了檢驗(yàn)組合是否產(chǎn)生統(tǒng)計(jì)意義上顯著的平均異常收益，使用常數(shù)項(xiàng)對(duì)應(yīng)的t統(tǒng)計(jì)量。而系數(shù)是組合收益率對(duì)相應(yīng)因子的敏感性，系數(shù)及對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)量可以確定哪些因素與組合的收益相關(guān)，如表3所示。

表3 組合超額收益以及定價(jià)模型下的異常收益 單位：%

表3的第2行和第3行數(shù)據(jù)為各現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期分組下的各組平均超額收益率以及t值，可以看出，無論是等權(quán)重還是市值加權(quán)構(gòu)造的投資組合，收益率整體上呈現(xiàn)遞增的趨勢。其中，重要的是高—低組，結(jié)果表明高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票的表現(xiàn)優(yōu)于低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票，市值加權(quán)下買入最高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位組股票，賣空最低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位組股票的零投資組合的超額收益為1.035%且在1%的水平下顯著，這意味著最高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位組的公司股票比最低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位組的公司股票表現(xiàn)年均要好12.42%。Fama-French 三因子模型和Fama-French 五因子模型下的阿爾法都略低于高—低組的超額收益，說明因子調(diào)整減小了異常收益的大小，但結(jié)果依然是顯著的。另外，在超額收益方面，三因子模型和五因子模型的阿爾法值在市值加權(quán)下的高—低組合收益差要大于等權(quán)重的高—低組合收益差。

表4是高—低組合收益差在Fama-French的三因子、五因子定價(jià)模型上的因子系數(shù)，同樣分為了等權(quán)重組合和市值加權(quán)組合。從表4可以看出，三因子和五因子模型下的規(guī)模因子系數(shù)為正，代表現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象可能受到規(guī)模效應(yīng)的影響；三因子模型下的價(jià)值因子系數(shù)為負(fù)，與表2中現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與賬面市值比的負(fù)相關(guān)是一致的。

表4 高—低組合收益差的因子系數(shù)

（三）Fama-MacBeth回歸分析

使用基于行業(yè)調(diào)整的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期構(gòu)造投資組合，本文發(fā)現(xiàn)投資組合之間的收益率的差異，但由于組合價(jià)差法可能受到分組方法等因素對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，且并不能準(zhǔn)確反映特征變量和股票預(yù)期收益的線性關(guān)系，因而還需要更加可靠的方法檢驗(yàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的存在性。由于本文選取的樣本在每個(gè)月的個(gè)數(shù)和時(shí)間序列長短都不相同，本文借鑒Fama-MacBeth的方法，在橫截面上使用每個(gè)公司的股票收益對(duì)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期進(jìn)行回歸，再依次加入了規(guī)模異象、價(jià)值異象、流動(dòng)性異象、資產(chǎn)增長異象、應(yīng)計(jì)異象對(duì)應(yīng)的變量和其他資產(chǎn)定價(jià)相關(guān)的指標(biāo)進(jìn)行回歸。表5是對(duì)月股票收益率的各個(gè)控制變量的回歸結(jié)果，主要包括了系數(shù)的平均估計(jì)值以及Fama-MacBeth回歸對(duì)應(yīng)的t值。

表5 Fama-MacBeth回歸結(jié)果

在表5（1）中將現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期作為單獨(dú)的回歸預(yù)測因子來對(duì)公司的月收益進(jìn)行回歸研究?，F(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的系數(shù)為0.260且在5%的水平下顯著，體現(xiàn)了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期與組合超額收益率正相關(guān)的關(guān)系，說明現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期越高的公司，股票的收益率越高。

在表5（2）中加入市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、公司規(guī)模以及賬面市值比作為控制變量后，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的系數(shù)為0.155，t統(tǒng)計(jì)值為1.658，系數(shù)和t值都有所下降，但依然在10%的水平下顯著，說明控制規(guī)模異象、價(jià)值異象后，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象依然是顯著的；在表5（3）中加入非流動(dòng)性測度，回歸結(jié)果表明現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的系數(shù)為0.158，對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)值為1.693，結(jié)果依然顯著，說明流動(dòng)性異象無法解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象；在表5（4）中加入資產(chǎn)增長率、盈利能力指標(biāo)以及應(yīng)計(jì)項(xiàng)目作為控制變量現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期前的系數(shù)依然顯著為正，說明這些異象都無法解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用三種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)：第一種方法為控制公司規(guī)模對(duì)分組收益結(jié)果的影響，在組合價(jià)差法的基礎(chǔ)上每年按公司規(guī)模將樣本分為五組，再在每一個(gè)公司規(guī)模組中，根據(jù)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期將股票分為十組，回歸結(jié)果表明，大公司和小公司都更容易受到現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的影響；第二種方法考慮的是根據(jù)國內(nèi)對(duì)于現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的研究在樣本選擇時(shí)通常為制造業(yè)或全樣本，本文對(duì)制造業(yè)和非制造業(yè)的股票進(jìn)行分組分析考察結(jié)果，結(jié)果表明，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對(duì)股票收益的預(yù)測能力在制造業(yè)或非制造業(yè)都很普遍；第三種方法使用組合價(jià)差法構(gòu)建投資組合，本文使用了經(jīng)過行業(yè)中值以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期為分組指標(biāo)，具體方法為通過年度財(cái)務(wù)報(bào)表計(jì)算行業(yè)和公司現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期后，逐年計(jì)算出行業(yè)中值以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)差，通過現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期減行業(yè)中值后再除以標(biāo)準(zhǔn)差得到行業(yè)調(diào)整的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期，再在總體樣本上按1%進(jìn)行縮尾處理。但是對(duì)于現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的分析發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期在各個(gè)年度都會(huì)有較大的變化。本節(jié)通過調(diào)整了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的計(jì)算方式，除了通過行業(yè)中值和標(biāo)準(zhǔn)差外，逐年對(duì)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期進(jìn)行縮尾處理，以減少年份對(duì)結(jié)果的影響，回歸結(jié)果表明在等權(quán)重投資組合下高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票組合收益依然要高于低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票組合收益，證明在控制了年份的影響后現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象依然存在。

四、現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的成因解釋

（一）基于風(fēng)險(xiǎn)的解釋

⒈ 基于時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)的解釋

Whitelaw對(duì)美國股票市場的研究，通過票據(jù)—國庫券息差、國債利率、股息收益率和Baa與Aaa債券收益率差四個(gè)指標(biāo)評(píng)估了時(shí)變的市場風(fēng)險(xiǎn)；林曉明等的研究認(rèn)為Baa與Aaa級(jí)債券收益差對(duì)于中國市場影響較小，并且證券評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)可以查到的起始時(shí)間較晚，故舍棄了這一解釋變量，參考Wang估計(jì)一個(gè)考慮時(shí)變系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的Fama-French五因子模型：

其中，r為月度的低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期—高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期組合超額收益率；r為市值加權(quán)市場指數(shù)的超額收益；SMB等為Fama-French五因子的另外四個(gè)因子；DY、TERM、TB分別為滬深300指數(shù)的股息收益率、10年期國債和3個(gè)月期國債的收益率差、3個(gè)月到期國債的收益率。若考慮時(shí)變的因子定價(jià)模型可以解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象，則估計(jì)的阿爾法值應(yīng)該為零，結(jié)果如表6所示。

表6 時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)的Fama-French五因子模型回歸結(jié)果

由表6可知，（2）中市值加權(quán)投資組合下的阿爾法值為0.954%，且=2.811，顯著不為0，而等權(quán)重投資組合下的雖然也不為0，但是不顯著。同時(shí)b、b、b都與0沒有顯著區(qū)別。這表明，慮時(shí)變系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的Fama-French五因子模型并不能解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。

2. 基于融資風(fēng)險(xiǎn)的解釋

本文研究了高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期組與低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期組的收益差是否可以用融資風(fēng)險(xiǎn)來解釋。現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期較長的公司通常更依賴外部融資來獲得營運(yùn)資金，他們的業(yè)績也可能對(duì)金融中介行業(yè)的健康狀況更為敏感，Almedia等認(rèn)為資金流動(dòng)惡化會(huì)使公司難以獲得外部融資，在到期債務(wù)展期時(shí)可能遭受損失。現(xiàn)代金融理論認(rèn)為，隨機(jī)折現(xiàn)因子（Stochastic Discount Factor，SDF）能決定資產(chǎn)價(jià)格，而隨機(jī)折現(xiàn)因子通常與總財(cái)富的邊際價(jià)值相關(guān)。許多資產(chǎn)定價(jià)研究通過測量投資者的邊際財(cái)富價(jià)值來確定隨機(jī)折現(xiàn)因子，但這是建立在一系列假設(shè)之上的。根據(jù)中介資產(chǎn)定價(jià)理論，金融中介通常進(jìn)行眾多投資交易，他們的交易策略更加復(fù)雜，運(yùn)用的模型更精準(zhǔn)，而交易費(fèi)用低，頻率高，所以金融中介的隨機(jī)折現(xiàn)因子可以一定程度上解釋資產(chǎn)的超額收益。Adrain等認(rèn)為，金融中介的杠桿率可以反映償債能力，融資條件較差時(shí)，資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)增大，要求的收益也增加。

本文選取了He等提出的中介資本比率因子，以及Adrain 等提出的金融中介杠桿因子作為金融中介的隨機(jī)折現(xiàn)因子。如果融資風(fēng)險(xiǎn)可以解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象，那么高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司應(yīng)該與這些因子更加正相關(guān)。除此之外，還選取了市場風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的指標(biāo)，即BAB因子（Betting Against Beta）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表7所示。

表7 使用隨機(jī)折現(xiàn)因子擴(kuò)展的因子模型對(duì)CCC高—低投資組合收益回歸結(jié)果

（二）基于錯(cuò)誤定價(jià)的解釋

⒈ 錯(cuò)誤定價(jià)的解釋檢驗(yàn)

雖然融資風(fēng)險(xiǎn)被證實(shí)可以在一定程度上解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象，不過可能并不充分，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象是否由風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤定價(jià)共同產(chǎn)生的，還需要進(jìn)一步對(duì)錯(cuò)誤定價(jià)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行研究。現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期作為衡量管理層使用營運(yùn)資金的效率的指標(biāo)，與公司盈利能力相關(guān)。通常來講，大多數(shù)人認(rèn)為高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的盈利能力較差，使投資者對(duì)其股票有較低的估價(jià)，而低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的盈利能力更強(qiáng)，使投資者對(duì)其股票有較高的估價(jià)。投資者也許不能完全解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對(duì)盈利能力的影響，或者對(duì)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期過于敏感。本文參考Hou等使用的橫截面模型，估計(jì)一個(gè)回歸：

其中，E為i公司季度的收益除以總資產(chǎn)，參考Wang的方法，將收益定義為公司基于現(xiàn)金的盈利能力指標(biāo)，同時(shí)參考Du 等對(duì)中國A 股市場的計(jì)算方法進(jìn)行構(gòu)建，和分別表示最高和最低的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位數(shù)，AT為總資產(chǎn)，為前一年支付的股息除以總資產(chǎn)，為是否支付股息的虛擬變量，支付則為0，未支付為1，為負(fù)收益公司的虛擬變量，正時(shí)為0，負(fù)時(shí)為1，為應(yīng)計(jì)項(xiàng)目，所有解釋變量都是季度來計(jì)量的。若現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期能夠提供對(duì)公司未來收益的預(yù)測能力，本文預(yù)計(jì)為β應(yīng)當(dāng)?shù)陀?span id="ogeoaii" class="emphasis_italic">β，那么錯(cuò)誤定價(jià)可以解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。如表8所示，在（1）中以CBOP為被解釋變量，上一期的最高和最低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期十分位數(shù)為解釋變量進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)的系數(shù)為-0.003（值為-9.963），而的系數(shù)為-0.0002（表8中保留3位小數(shù)）（t值為-1.988），的系數(shù)顯著低于的系數(shù)。在（2）中，本文控制了資產(chǎn)、股利和應(yīng)計(jì)項(xiàng)目等相關(guān)變量后，系數(shù)依然顯著低于的系數(shù)，這與本文的預(yù)期一致。投資者錯(cuò)誤估計(jì)了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對(duì)公司收益的影響，導(dǎo)致低估了高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期股票，高估了低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期股票，從錯(cuò)誤定價(jià)的角度解釋了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。

表8 現(xiàn)金周轉(zhuǎn)異象包含的未來盈利信息的測試結(jié)果

⒉ 使用反轉(zhuǎn)效應(yīng)檢驗(yàn)錯(cuò)誤定價(jià)的解釋

股價(jià)變化可以分為基本面與情緒面兩部分?；久娌糠职松鲜泄镜慕?jīng)營狀況，也包括經(jīng)濟(jì)環(huán)境、市場流動(dòng)性等因素，其會(huì)對(duì)上市公司的實(shí)際價(jià)值產(chǎn)生影響，也是股價(jià)變化的趨勢項(xiàng)。情緒面包括市場風(fēng)險(xiǎn)偏好等對(duì)信息的反應(yīng)程度等交易層面的因素，其并不影響上市公司的實(shí)際價(jià)值，但對(duì)股價(jià)產(chǎn)生巨大的影響，故將其看作股價(jià)的暫時(shí)性擾動(dòng)。動(dòng)量效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)就是由于市場對(duì)信息的敏感性產(chǎn)生的。若市場對(duì)利好反映不足，則出現(xiàn)動(dòng)量效應(yīng)，若市場對(duì)利好反應(yīng)過度，則隨著市場情緒的穩(wěn)定，股價(jià)會(huì)回落，呈現(xiàn)反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

美股與A股市場股價(jià)呈現(xiàn)了兩種截然不同的形態(tài)。美股的主要參與者是機(jī)構(gòu)投資者，具有低換手、注重基本面估值的特點(diǎn)，公司真實(shí)的盈利變化是驅(qū)動(dòng)美國股價(jià)變動(dòng)的主要因素。加之美股市場的上市公司數(shù)量眾多，投資者對(duì)信息存在明顯反映不足，在利好或利空出現(xiàn)時(shí)，股票價(jià)格往往難以一步到位。在中國A股市場，個(gè)人投資者是主要參與主體，具有高換手，重消息，追漲殺跌的特點(diǎn)。A股市場對(duì)信息往往反應(yīng)過度，伴隨著股價(jià)過度漲跌，反轉(zhuǎn)現(xiàn)象在A股市場屢見不鮮。

如表9所示，本文以高—低組合收益差為被解釋變量，F(xiàn)ama-French的市場因子，規(guī)模因子，價(jià)值因子，盈利因子，投資因子，加入反轉(zhuǎn)因子為解釋變量，解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的產(chǎn)生的原因。同時(shí)在等權(quán)重和市值加權(quán)的投資組合收益率差下，反轉(zhuǎn)因子都具有顯著為正的系數(shù)。這表明投資者高估了低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票而低估了高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票，即錯(cuò)誤定價(jià)導(dǎo)致了現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。

表9 加入反轉(zhuǎn)因子的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)異象高—低組合收益的解釋

（三）中美股票市場現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象差異的原因討論

通過分別討論風(fēng)險(xiǎn)因素和錯(cuò)誤定價(jià)對(duì)中國A股市場的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象產(chǎn)生的原因。其中風(fēng)險(xiǎn)因素考慮了時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)和融資風(fēng)險(xiǎn)的影響，結(jié)果表明時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)不能解釋中國的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象，而融資風(fēng)險(xiǎn)可以部分地解釋現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。錯(cuò)誤定價(jià)的兩個(gè)測試與中國A股現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的錯(cuò)誤定價(jià)解釋是一致的。兩方面的解釋并不是全面的和決定性的，且不能通過一種解釋排除另一種解釋，可能風(fēng)險(xiǎn)和錯(cuò)誤定價(jià)兩種力量都對(duì)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象產(chǎn)生了影響。Wang的研究表明，美國股市的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象可以通過錯(cuò)誤定價(jià)進(jìn)行解釋，而時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)與資金風(fēng)險(xiǎn)都不能解釋美國股市的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象。在與本文相似的錯(cuò)誤定價(jià)模型中，美國股市的研究結(jié)果表明的系數(shù)為正，系數(shù)為負(fù)，并且在加入變量控制過去的收益后結(jié)果依然顯著。這一結(jié)果說明現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對(duì)中國A股市場和美國股市有著相反的影響，最終結(jié)果都導(dǎo)致了投資者的錯(cuò)誤定價(jià)。

五、結(jié)論與討論

本文以中國A股市場為研究對(duì)象，選取2009年5月至2019年4月的市場交易數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，通過組合價(jià)差法和Fama-MacBeth回歸方法在月度頻率上發(fā)現(xiàn)了中國A股公司層面的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象，并使用考慮風(fēng)險(xiǎn)的因子定價(jià)模型和錯(cuò)誤定價(jià)模型探討了中國A股現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的成因及解釋。本文的主要結(jié)論有以下兩點(diǎn)：首先，高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票比低現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票獲得更高的收益。同時(shí)，根據(jù)Fama-MacBeth回歸的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象不能被其他異象解釋，即現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期指標(biāo)擁有獨(dú)立的收益預(yù)測信息。其次，進(jìn)一步探討中國股市的現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的成因及解釋，本文發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象不是源于時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)，而是融資風(fēng)險(xiǎn)以及錯(cuò)誤定價(jià)。

本文選擇了金融中介杠桿因子作為衡量融資風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期股票對(duì)金融中介杠桿因子的敏感性較高，說明高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期公司的股票風(fēng)險(xiǎn)更大，收益也應(yīng)當(dāng)更高，與本文的研究相一致；在錯(cuò)誤定價(jià)模型中，發(fā)現(xiàn)投資者會(huì)低估現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期較高的公司股票，未來有較高的收益率，高估現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期較低的公司股票，未來有較低的收益率。在進(jìn)一步檢驗(yàn)錯(cuò)誤定價(jià)模型的解釋中，加入了考慮反轉(zhuǎn)因子的因子定價(jià)模型，反轉(zhuǎn)因子顯著的正系數(shù)驗(yàn)證了錯(cuò)誤定價(jià)的結(jié)論。第三，本文還證實(shí)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期在行業(yè)間和行業(yè)內(nèi)都存在巨大差異，現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期的時(shí)間序列變化主要是由于存貨周轉(zhuǎn)期的變化。

基于上述結(jié)論，本文認(rèn)為：公司管理者應(yīng)當(dāng)更加理性地認(rèn)識(shí)現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期對(duì)公司盈利能力和融資成本的影響，使公司得以平穩(wěn)運(yùn)行；投資者可以積極關(guān)注高現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期股票組合，考慮盈利能力被低估的股票，這樣有助于防范風(fēng)險(xiǎn)并提升投資組合的業(yè)績。中國股市現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的存在，導(dǎo)致傳統(tǒng)的因子定價(jià)模型解釋力下降，但這并非對(duì)有效市場假說和因子定價(jià)模型的否定。一方面，當(dāng)異象被發(fā)現(xiàn)新的交易策略公布后，使用更新的數(shù)據(jù)檢驗(yàn)大多數(shù)異象會(huì)減弱或消失，說明通過投資者的行為使得市場有效性得到了提升，市場在長期將是有效的；另一方面，中國股市現(xiàn)金周轉(zhuǎn)期異象的發(fā)現(xiàn)，也可以一定程度上揭示傳統(tǒng)的因子定價(jià)模型在擁有獨(dú)特經(jīng)濟(jì)和金融體系的中國市場下的不足之處，有助于理論和模型的進(jìn)一步完善。