方世建, 劉 珣

(中國科學技術大學 管理學院,安徽 合肥 230026)

0 引言

伴隨著中國經(jīng)濟的高速發(fā)展，中國股票市場發(fā)展迅速，在中國的經(jīng)濟增長中扮演著越來越活躍的角色，并且逐漸加大了對國際投資者的開放力度(Carpenter等[1])，理解驅(qū)動股票價格變化的外部力量和公司特征成為了一個重要的學術議題。外部力量和公司層面的特征指標均可以在不同程度上影響股票未來價格(許泳昊等[2])，而本文的研究焦點在于探究公司層面的特征指標對股票橫截面收益的預測能力。中國的股票市場雖然是一個新興市場，但規(guī)模已經(jīng)相當之大，目前國內(nèi)關于這一議題的學術研究尚處于初期。

迄今為止，國外已經(jīng)有了大量關于公司特征指標和股票橫截面收益的期望值之間關系的文獻，研究方法趨于成熟且得出了相對比較集中的結(jié)論(李斌等[3])。有效市場假說認為，在一個有效市場中股票價格是不可以被預測的，因此這種“橫截面收益預測”現(xiàn)象被認為是一種市場異象。橫截面收益預測的模式最初是在美國股票市場中被發(fā)現(xiàn)的，通常也存在于其他地區(qū)的股票市場。股票收益的可預測性一定程度上是由于投資者對信息的錯誤反應和非理性偏好造成的，而中美兩國的投資者一定程度上表現(xiàn)出類似的行為偏差，所以我們有理由做出如下猜想：在美國股票市場生效的收益預測因子，有可能也可以在中國股票市場預測收益。

既有研究表明，和美國投資者一樣，中國投資者也存在嚴重的行為偏差，如過度自信、處置效應和羊群效應。此外，股票交易以個人投資者為主，個人投資者相對于專業(yè)的機構投資者而言受制于更強烈的行為偏差。更進一步，中國由于金融體制不夠健全，市場中信息傳播渠道經(jīng)常存在障礙，使得錯誤定價很難快速被套利。這些研究結(jié)果意味著市場之間的任何差異，都可能會導致公司特征指標預測能力的差異。國內(nèi)現(xiàn)有文獻中雖然已經(jīng)有了一些關于中國股票市場可預測性的研究，但這些研究幾乎全部只專注于一個或少數(shù)幾個公司特征指標。本文選取了15個已經(jīng)被現(xiàn)有文獻證明在美國股票市場中對股票收益率有預測作用的公司特征變量[4～7]，我們的工作是檢驗這些變量是否也可以在中國股票市場中預測股票收益，與美國股票市場的可預測性進行對比，并進一步探究其中的原因。

1 數(shù)據(jù)來源和變量建構

1.1 數(shù)據(jù)來源

中國股票市場的數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫中的中國證券市場交易數(shù)據(jù)庫和中國上市公司財務年報數(shù)據(jù)庫。我們的樣本包含了1995年到2014年全部A股上市公司的財務報表，以及從1996年7月到2015年6月股票收益數(shù)據(jù)。在對美國股票市場的研究中，股票價格的信息來源于CRSP；公司財務年報的信息來源于COMPUSTAT。為了與中國的樣本期一致，美國的樣本也是選取1995年到2014年的財務報表數(shù)據(jù)和1996年7月到2015年6月的股票回報數(shù)據(jù)。我們排除金融業(yè)公司，同時排除了六月底價格小于1的股票。

1.2 股票收益預測變量的建構

國外關于公司特征指標和股票橫截面收益的期望值之間關系的研究已經(jīng)趨于成熟，且得出了比較集中的結(jié)論，我們從中選取了15個公司層面的收益預測變量，表1為變量簡介。對于在美國股票市場中實證檢驗結(jié)果顯示與未來收益呈負相關的變量，我們在其前面加上“-”的標志，使得所有的變量都是與未來股票收益呈正相關的。由于我們的研究是探索性的，所以事前并不為每個中國股票市場的收益預測因子的符號提出確定的假設，而是假設這些經(jīng)過符號調(diào)整后的變量在中國股票市場上是同樣適用的。關于每個變量的具體計算方法，感興趣的讀者可以以郵件形式向作者索要。

表1 變量簡介

2 實證結(jié)果

2.1 資產(chǎn)組合分析

在本部分，我們運用等分排序的投資組合來檢驗各收益預測變量經(jīng)Fama-French三因子模型調(diào)整后的收益率[8]。在t年的6月份，我們在每一個預測變量下將股票按照預測因子的大小等分為10組，D10組包含預測因子數(shù)值最大的10%股票，D1組包含預測因子數(shù)值最小的10%股票,各組之間相互獨立。依據(jù)t-1年的財務報表數(shù)據(jù)，我們在每一組股票中構造等權重的投資組合。經(jīng)過風險調(diào)整的投資組合收益率如表2所示。

表2 經(jīng)三因子模型調(diào)整后的收益率及t值

表2的面板A匯報了中國A股市場的實證結(jié)果，通過統(tǒng)計大于1.65的t值的個數(shù)，我們發(fā)現(xiàn)有五個變量是統(tǒng)計性顯著的，分別是E/P、-SG、-NOA、GPOA和—IVOL。面板B匯報了美國股票市場的實證結(jié)果，其中有十一個變量是顯著的，除MOM、E/P、-ACC和ILLIQ四個變量之外，其余公司層面的特征變量均可以顯著預測未來的股票收益。

對比經(jīng)過風險調(diào)整后的中美兩國的實證結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)在美國股票市場可以顯著預測股票收益的變量個數(shù)要遠遠多于中國，說明中國股票市場的可預測性是弱于美國的，盡管這和我們的傳統(tǒng)認知有些矛盾。

2.2 Fama-MacBeth回歸

在本部分，我們進一步使用Fama-MacBeth回歸檢驗等權資產(chǎn)組合在每個預測變量下橫截面回歸預測月度股票收益的穩(wěn)健性。表3中的面板A和B分別為中國A股市場和美國股票市場單變量回歸的結(jié)果，解釋變量是每個獨立的股票收益預測因子，因變量為月度股票收益；面板C和D分別分為中國A股市場和美國股票市場多變量回歸的結(jié)果。

由表3面板A可知，在中國A股市場中，有四個變量的系數(shù)是顯著的；而面板B顯示，在美國股票市場中十一個公司特征變量具有顯著的回歸系數(shù)。因此，從單變量回歸結(jié)果來看，中國A股市場的可預測性依然是弱于美國股票市場的。

表3 Fama-MacBeth回歸結(jié)果

我們也做了兩組多變量回歸檢驗，即將月度收益回歸到所有15個預測變量，多變量回歸的兩個主要優(yōu)點在于：其一，我們可以識別每個變量在預測股票收益的能力方面的邊際效應；其二，我們可以估計所有變量的共同預測能力，而不是每個變量孤立的影響。表3的面板C和D分別匯報了兩組多變量回歸的結(jié)果。在多變量回歸結(jié)果中，中國A股市場的回歸結(jié)果顯示，只有三個變量的回歸系數(shù)是顯著的；而美國股票市場的回歸結(jié)果顯示，七個變量可以顯著地預測股票收益。

整體而言，在表3中我們發(fā)現(xiàn)運用Fama-MacBeth回歸方法得到的單變量和多變量回歸系數(shù)及顯著性檢驗的結(jié)果依然表明中國股票市場的收益可預測性弱于美國，與我們2.1部分的檢驗結(jié)果一致。接下來我們將著眼于探究是什么原因?qū)е铝酥袊善笔袌龅氖找婵深A測性弱于市場機制更加完善的美國股票市場。

2.3 預測因子同質(zhì)性檢驗

到目前為止，我們的實證結(jié)果顯示收益預測因子預測股票未來收益的能力在美國股票市場表現(xiàn)得比在中國A股市場強。而美國股票市場是一個相對完善的資本市場，中國股票市場一直被看作是一個低效率的市場，股票收益的可預測性又常常被視為市場無效率的象征。那么，如何解釋中國股票市場的弱可預測性呢？

我們提出的第一個可能的解釋是：中國股票市場收益預測因子的同質(zhì)性強于美國股票市場。即：在中國，如果D10組收益預測因子的均值和D1組收益預測因子的均值之間的差異很小，那么相應的，D10組和D1組股票收益之間的差異也隨之較小，則被檢驗出的收益可預測性就比較弱。為了檢驗這一可能性，我們比較了中國和美國每個收益預測因子下，D10組股票和D1組股票預測變量本身的均值之間的差異并將結(jié)果匯報在表4當中。

面板A的第一行是中國的每個收益預測因子D10組和D1組均值之間的差異，第二行是美國的每個收益預測因子D10組和D1組均值之間的差異。需要注意的面板A的數(shù)據(jù)是沒有經(jīng)過符號調(diào)整的，只是收益預測因子本身的差值。第三行是對于每個變量，中國和美國的差值之間的差，即第一行數(shù)據(jù)將去第二行數(shù)據(jù)得到的結(jié)果，第四行是相對應的t值。

由面板A的第三行結(jié)果我們可以發(fā)現(xiàn)，15個變量中有11個結(jié)果的符號是負的，并且在這11個變量中，10個變量的t值都是顯著的。說明大多數(shù)收益預測因子在中國的變化區(qū)間比在美國的變化區(qū)間要小，也就是我們所說的收益預測因子的同質(zhì)性比較強。

接下來我們檢驗標準化后的股票收益預測變量的變化幅度，進一步評估收益預測因子在橫截面上的變化幅度對股票收益率的可預測性的影響。一個收益預測因子標準化后的股票收益的變化幅度是相應年份的預測因子橫截面變化幅度除以D10組到D1組所有股票收益橫截面收益的時間序列均值。在這個不同市場間收益預測因子的同質(zhì)性檢驗的背后，一個必要假設是每單位收益預測因子的變化帶來的股票收益的變化是維持不變的。因此我們在這里做出特定的假設，標準化后D10和D1等分組合之間的股票收益的橫截面差異在兩個股票市場中是完全相同的。

表4的面板B匯報了中國和美國標準化后的股票收益橫截面差異，結(jié)果和面板A中未經(jīng)標準化的收益預測變量的橫截面差異相似。15個變量中有13個變量經(jīng)標準化后的收益率差值是負的，即，經(jīng)標準化后的收益率差值依然是中國股票市場的更低。如果將中國股票市場的弱可預測性完全歸因于預測因子同質(zhì)性的話，那么經(jīng)過標準化后，中美股票市場股票收益的橫截面差值應該是相同的。顯然我們的結(jié)果并不支持這一假設，也就是說中國股票市場的弱可預測性不完全是由收益預測因子的同質(zhì)性引起的。

表4 收益預測因子的橫截面差異比較

2.4 收益同步性檢驗

接下來我們將探究中國股票市場低收益可預測性的另一個可能的原因：中國市場的股票價格信息含量較少，持續(xù)地包含大量噪音。在行為資產(chǎn)定價框架下，股票收益的可預測性取決于兩點：初始的定價和隨后的價格糾正。給定初始的定價，如果股票價格持續(xù)地存在噪音，價格偏差幾乎不可能會被糾正，收益的可預測性就可能很弱；也有可能在中國的股票市場中在大量的(初始的)錯誤定價；還有可能由于股價噪音太大而導致股票價格幾乎不包含公司的基本面信息。

為了檢驗這一猜想，我們采用了一種文獻中常用的方法——股票收益的同步性檢驗，即檢驗將個股收益回歸到市場收益的R2。股票收益的同步性檢驗是檢驗股票價格所含信息量的一種有效手段，低同步性意味著個股收益包含了更多公司層面的特定信息，即更高的信息含量；而高同步性則意味著個股收益和市場的聯(lián)動性較強，所包含的公司層面的特定信息較少。我們對中國A股市場和美國股票市場的所有股票進行市場模型回歸，通過對樣本期間的每一年(t-1年7月到t年6月)將每周的個股收益回歸到市場收益，獲得每一年每只股票的R2。我們的實證結(jié)果顯示，中國的R2均值是0.42，而美國的R2均值是0.29，中國股票市場的R2是高于美國股票市場的，這也支撐了我們前面所提出的觀點——在中國股票市場中股票價格往往包含了更少公司層面的特定信息。

接下來，我們運用二維分組來檢驗股票價格所含信息量和收益可預測性之間是否存在正向關系。我們首先根據(jù)收益同步性將股票分為三組。然后再在每個組中，基于15個收益預測因子將股票分為平均加權的等分組合。最后，我們在根據(jù)R2分的三個組中，對每個預測因子計算D10組和D1組收益率的差值，即多空組合收益率，并匯報多空組合收益率的時間序列均值。我們對中國和美國股票市場做同樣的檢驗，在我們的假設下，在低同步性的股票中，多空組合的收益率差值應該更大。表5是我們的檢驗結(jié)果，面板A和B分別匯報了中國市場和美國市場的實證結(jié)果。

表5 分組檢驗股票價格所含信息量和收益可預測性之間的關系

在中國市場，我們發(fā)現(xiàn)低R2組的股票比高R2組的股票具有更強的收益可預測性，低R2組有6個變量是顯著的，而高R2組只有4個變量是顯著的。面板A倒數(shù)第二行結(jié)果顯示，15個變量中，11個變量低R2組的股票收益減去高R2組的股票收益結(jié)果是正的。對美國股票市場的檢驗結(jié)果顯示，低R2組有7個變量是顯著的，而高R2組只有4個變量是顯著的。面板B的倒數(shù)第二行，15個變量中有10個變量低R2組的股票收益減去高R2組的股票收益結(jié)果是正的。上述結(jié)果說明低同步性組股票比高同步性組股票一定程度上具有更強的收益可預測性。

總而言之，無論是在中國股票市場還是美國股票市場，股票收益的可預測性都是在股價信息量較高的組中更強。結(jié)合中國股市的高R2，該結(jié)果為中國股市的弱可預測性提供了一個可能的解釋，即中國股票收益的弱可預測性一定程度上可以歸因于中國股票市場的股票價格信息含量較低，股價持續(xù)存在大量噪音。

3 結(jié)論

通過對相關文獻的閱讀和梳理，本文選取了15個在美國股票市場中被證明對股票收益率有預測作用的公司特征指標，檢驗了這些變量在中國股票市場的表現(xiàn)。通過資產(chǎn)組合分析和Fama-Macbeth回歸分析，我們的實證結(jié)果表明公司層面的特征指標在中國股票市場的收益預測能力比在美國股票市場要弱。

對此我們提出了兩種解釋。一個可能的解釋是這些收益預測因子在中國上市公司中的同質(zhì)性比在美國上市公司中要強，我們找到了中國上市公司收益預測因子同質(zhì)性較強的依據(jù)，同時發(fā)現(xiàn)在中國，股票收益對股票預測因子的敏感程度比美國要低，因此，中國股票市場的低可預測性不能完全歸因于同質(zhì)性。另一個可能的解釋是，中國的股票價格的無效率程度比較高，股價持續(xù)地包含大量噪音而沒有包含太多公司的特定信息。我們的實證證據(jù)顯示，較低的收益可預測性是和較低的價格有效性相關的。我們的研究結(jié)果也對收益可預測性和市場有效性之間的正相關關系提出了質(zhì)疑，并提供了依據(jù)。

通過檢驗公司層面的特征指標在中國A股市場的預測能力，我們發(fā)現(xiàn)中國的股票市場和美國股票市場之間還是存在較大差距的，尤其表現(xiàn)在股票價格沒有包含太多公司層面的特定信息，與市場的聯(lián)動性較強。為保證我國股票市場健康持續(xù)地發(fā)展，更好地實現(xiàn)金融服務實體經(jīng)濟的功能，金融體制還需進一步建立健全，尤其要加強對上市公司信息披露的監(jiān)管，使股票價格中能更充分地反映基本面信息。同時，也需要進一步加強投資者教育，減少噪聲交易，增加股票市場的有效性，更好地發(fā)揮資本市場的資源配置功能。